Archiv: Artikel

Aus den Trends zu kundenindividuelleren Produkten und kürzeren Produktlebenszyklen entstehen Herausforderungen, denen Unternehmen mit dem Einsatz von Industrie 4.0-Technologien zu begegnen versuchen. Die damit verbundene Digitalisierung und Automatisierung ruft bei Arbeitnehmern in der verarbeitenden Industrie insbesondere Ängste vor Veränderungen in den Arbeitsabläufen und -anforderungen hervor. In diesem Beitrag werden vier zentrale soziotechnische Gestaltungsmaßnahmen vorgeschlagen, mit denen sich Unternehmen in die Lage versetzen können, die neuen Anforderungen menschlicher Arbeit in der Industrie 4.0 bewältigen zu können – und somit den Ängsten entgegenwirken zu können. Im Mittelpunkt stehen die Steigerung der unternehmerischen Agilität sowie der Ausbau der Mitarbeiterkompetenzen. Die Vision Industrie 4.0 ist ein Ansatz zur Bewältigung vielfältiger Herausforderungen der künftigen Produktion, wie beispielsweise die Verbesserung der Energie- und ...

Der Wandel zur automatisierten Produktion, die fortschreitende Digitalisierung der Wertschöpfungsprozesse sowie die stetige Implementierung von mobilen Industrial Internet of Things-Technologien (IIoT) stellen betriebliche Weiterbildung vor Herausforderungen. Komplexere Anforderungen und veränderte Tätigkeitsprofile erfordern neue Handlungskompetenzen bei Mitarbeitern.

Dieser Beitrag stellt ein Lernfabrik-Konzept zum Thema Manufacturing Execution Systems (MES) für Gewerkschaftsvertreter*innen sowie Betriebsräte vor. Das ganzheitliche Konzept wurde unter Berücksichtigung technischer, sozio-technischer und didaktischer Perspektiven entwickelt. Ziel ist es, den technischen Nutzen von MES aufzuzeigen und Betriebsräte zu befähigen, MES-Umsetzungsprozesse im Sinne einer partizipativen Ergonomie zu bewerten. Viele produzierende Unternehmen stehen vor der Herausforderung, ihren Betrieb in das digitale Zeitalter zu überführen. Hierbei stößt man häufig auf das Buzzword „Industrie 4.0“, jedoch bleibt oft unklar, was das für die einzelnen Unternehmen bedeutet. Die „Plattform Industrie 4.0“ definiert es wie folgt: „Industrie 4.0 bezeichnet die intelligente Vernetzung von Maschinen und Prozessen in der Industrie mit Hilfe der Informations- und Kommunikationstechnologie“ [1]. Diese Definition bietet den Unternehmen jedoch keine ...

Der Beitrag beschreibt die Konzeption und Durchführung und bietet einen Einblick in die ersten Ergebnisse einer Untersuchung mit experimentellem Design in einer simulierten Prozessumgebung im Forschungs- und Anwendungszentrum Industrie 4.0 in Potsdam. Im Mittelpunkt stehen Anlernprozesse im Bereich der Einfacharbeit (Helfertätigkeiten) und ihre Gestaltung durch den Einsatz digitaler Assistenzsysteme. In der Arbeitsforschung finden sich Hinweise darauf, dass mit dem Einsatz dieser Systeme Prozesswissen verloren geht, im Sinne einer guten Kenntnis des gesamten Arbeitsprozesses, in den die einzelnen Tätigkeiten eingebettet sind. Das kann sich als Problem erweisen, vor allem wenn unvorhersehbare Situationen oder Fehler eintreten. Um die Rolle von Prozesswissen beim Einsatz von digitalen Assistenzsystemen zu untersuchen, wird im Experiment eine echte Fabriksituation simuliert. Die Probanden werden über ein Assistenzsystem Schritt für Schritt in ihre Aufgabentätigkeit angelernt, ...

Betriebe, die ihre Prozesse digitalisieren, müssen abstrakte Konzepte der Industrie 4.0 in konkrete Lösungen umsetzen. Oft bieten Veröffentlichungen wenig praktische Hilfe. Manufacturing Execution Systeme bieten eine solide Grundlage, da sie Funktionen wie Auftrags- und Materialmanagement sowie Datenerfassung umfassen. Ein ganzheitlicher Ansatz ist entscheidend für eine erfolgreiche digitale Transformation.

Eine immer währende Herausforderung für Unternehmen ist der effiziente Einsatz ihrer Produktionsressourcen. Dies erfordert neben einer flexiblen Planung und Regelung auf der Betriebs- und Prozessleitebene häufig die Integration von Prozessen der Personaleinsatzplanung, des Qualitäts- und Toolmanagements, der Instandhaltung, der NC-Programmverwaltung etc.. Durch den Einsatz eines Manufacturing Execution Systemen (MES) kann diese komplexe Aufgabenstellung bewältigt werden. Als Bindeglied zwischen der Shop-Floor-Ebene und übergeordneten ERP-System verknüpft ein MES die Prozess- mit der Unternehmensleitebene. Viele ERP-Anbieter ergänzen ihre betriebswirtschaftlich orientierte Software um die klassischen MES-Funktionen und bieten entsprechende Module an. Für die Anwender ergibt sich eine Alternative bei der Auswahl eines für ihren Kontext geeigneten MES: Die „Lösung aus einer Hand“ sollte in den Entscheidungsprozess einbezogen werden. In diesem Beitrag erfahren Sie ...

Ein entscheidendes Merkmal von Industrie 4.0 ist die dezentrale Produktionssteuerung. Hier wird die Entscheidungsfindung nicht mehr nur durch ein zentrales System sondern durch eine Vielzahl von Personen und Objekten getroffen, die am Prozess beteiligt sind. Die Kommunikationsstruktur dieser Objekte zu analysieren, ist eine Möglichkeit, die Dezentralität zu bewerten.

Auf dem Weg ins Industrie 4.0-Zeitalter stehen Fertigungsunternehmen vor der Herausforderung, die wachsende Komplexität zu beherrschen und gleichzeitig effizienter zu werden. Dezentralität in der Organisation ist hierfür ein zielführender Ansatz – aber dabei wird klar: ohne ein Manufacturing Execution System (MES) funktioniert das nicht! Warum das so ist, ergibt sich aus der Konkretisierung des Zukunftskonzepts MES 4.0. Mit dem Zukunftskonzept MES 4.0 werden die Anforderungen der Industrie 4.0 an die Fertigungs-IT konsolidiert. Aus den bisher behandelten Handlungsfeldern Mobilität, Flexi- bilität, Unified Shopfloor Connectivity und Management Support sind bereits praxisnahe Produkte entstanden wie beispielsweise die mobilen Smart MES Applications (SMA), die universelle Maschinenschnittstelle UMCM und die neue Version des Kennzahlensystems MES-Cockpit. Ein aktuelles Beschäftigungsfeld im MES-Bereich ist die Dezentralität. Dabei werden unterschiedliche Aspekte mit ...

Um nachhaltig effizienter produzieren zu können, brauchen Unternehmen belastbare Kennzahlen aus der laufenden Fertigung als Steuerungselement. Die hohe Kunst besteht dabei darin, aus vielen Daten (Big Data) aussagekräftige und verwertbare Informationen (Smart Data) zu generieren.

Der Automobilmarkt im Oberklassesegment ist in den letzten zehn Jahren entgegen dem Trend gewachsen. Kunden legen zunehmend Wert auf individuelle Fahrzeuganpassungen, was Hersteller unterstützen. Im Bereich der Arbeitsvorbereitung fehlen jedoch häufig passende Systeme zur IT-gestützten Abbildung individueller Produktspezifikationen. Ein neuer Ansatz zur Produktkonfiguration könnte hier Abhilfe schaffen.