Wertschöpfungskette

Industrieunternehmen stehen vor der Herausforderung, digitale Innovationen strategisch zu verankern und operativ umzusetzen. Häufig fehlen Zeit und Informationen, um die gesamte Wertschöpfungskette im Blick zu behalten, neue Verordnungen umzusetzen und kürzere Innovationszyklen zu bedienen. Beteiligte sitzen oft nicht „an einem Tisch“: Während das Management Zielbilder entwickelt, erfolgt die praktische Erprobung neuer Technologien isoliert.

Hyperautomation gilt zwar als technologische Vision, doch die Praxis zeigt: Ihr volles Potenzial entfaltet sie durch die Kombination von Tools, strukturiertem Prozessverständnis und wertschöpfungsübergreifender Zusammenarbeit. Vier zentrale Erfolgsfaktoren sind entscheidend für hyperautomatisierte Fabriken.

In der Fertigungsindustrie steht ein Paradigmenwechsel bevor. Initiativen im Kontext von Industrie 4.0 und Manufacturing-X bieten eine größere Transparenz entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Dank objektzentrierter Datenhaltung können Hersteller künftig auf Einzelproduktebene denken und agieren. Der AAS-Datenstandard ermöglicht dabei einen eindeutigen Digitalen Schatten zu jedem gefertigten Produkt.

Das Industrial Internet of Things und Industrie 4.0 werden ihr enormes Nutzenpotenzial nur dann ausschöpfen können, wenn ihre Prinzipien auf die gesamte Wertschöpfungskette ausgedehnt werden. Dem steht jedoch die Unsicherheit entgegen, wie Unternehmen dem Partner bei Transaktionen in digitalen Ökosystemen vertrauen können. Der Beitrag erläutert drei Ansätze, um das heute schon umsetzen zu können.

Produktions- und Logistikprozessen mangelt es häufig an Transparenz. Für einen vollständigen Einblick in die realen Prozessabläufe und Materialflüsse setzen viele Unternehmen auf den digitalen Wertstromzwilling. Dank spezialisierter Software kann ein digitales Abbild der Produktionsprozesse automatisiert generiert werden, wodurch sich Durchlaufzeiten, Qualität und Planung deutlich verbessern.

Selbststeuerung, Optimierung und Energieeffizienz sind Kernthemen der industriellen Entwicklung - wie lassen sich diese Anforderungen kombinieren und welcher Mehrwert entsteht daraus? Erfahren Sie, wie selbstoptimierende Produktionen Prozesse verbessern und Energie sparen können. Lernen Sie Methoden kennen, um Selbstoptimierung zu testen, zu überwachen und zu implementieren. Wie können MES helfen, Energiekosten zu sparen?