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Technological advancements are giving rise to the fourth industrial revolution - Industry 4.0 -characterized by the mass employment of smart objects in highly reconfigurable and thoroughly connected industrialproduct-service systems. The purpose of this paper is to propose a theory-based knowledgedynamics model in the smart grid scenario that would provide a holistic view on the knowledge-based interactions among smart objects, humans, and other actors as an underlyingmechanism of value co-creation in Industry 4.0. A multi-loop and three-layer - physical, virtual, and interface - model of knowledge dynamics is developedby building on the concept of ba - an enabling space for interactions and theemergence of knowledge. The model depicts how big data analytics are just one component inunlocking the value of big data, whereas the tacit engagement of humans-in-the-loop - theirsense-making and decision-making - is needed for insights to be evoked fromanalytics reports and customer needs to be met.
As Industry 4.0 infrastructures are seen as highly evolutionary environment with volatile, and time-dependent workloads for analytical tasks, particularly the optimal dimensioning of IT hardware is a challenge for decision makers because the digital processing of these tasks can be decoupled from their physical place of origin. Flexible architecture models to allocate tasks efficiently with regard to multi-facet aspects and a predefined set of local systems and external cloud services have been proven in small example scenarios. This paper provides a benchmark of existing task realization strategies, composed of (1) task distribution and (2) task prioritization in a real-world scenario simulation. It identifies heuristics as superior strategies.
Die Auswahl von Standardsoftware stellt viele Unternehmen vor Herausforderungen. Gerade im deutschen Mittelstand kommen vermehrt eigenentwickelte Individuallösungen zum Einsatz. Ent- sprechende Unternehmen sind daher nicht mit komplexen Soft- wareauswahlprojekten vertraut. Das breite Angebot an ERP-Systemen erschwert die Vergleichbarkeit der Lösungen und die zielgerichtete Auswahl des idealen Systems zusätzlich.
Produkte werden zunehmend internetfähig. Gerade im Kontext der Industrie 4.0 statten beispielsweise Maschinen- und Anlagenbauer sowie Komponentenhersteller ihre Produkte mit Option zur Netzwerk- und Internetanbindung aus. Neben der technischen Realisierung beschäftigt Unternehmen die Frage, wie diese neue Geschäftsmodelle realisieren können. Gerade bei Produkten, die bei Kunden im Einsatz sind, kommt der Nutzung von IoT-Plattformen eine wichtige Bedeutung zu.
Cyber-physical systems (CPS) have shaped the discussion about Industry 4.0 (I4.0) for some time. To ensure the competitiveness of manufacturing enterprises the vision for the future figures out cyber-physical production systems (CPPS) as a core component of a modern factory. Adaptability and coping with complexity are (among others) potentials of this new generation of production management. The successful transformation of this theoretical construct into practical implementation can only take place with regard to the conditions characterizing the context of a factory. The subject of this contribution is a concept that takes up the brownfield character and describes a solution for extending existing (legacy) systems with CPS capabilities.
Fabriksoftware
(2020)
Immer mehr Konzepte versprechen die Digitale Fabrik, die Industrie 4.0-Fabrik, die Smart Factory usw. Allen ist gemeinsam, dass dahinter der erheblich ausgeweitete Einsatz von vernetzter Software steht. Allein der Begriff Fabriksoftware selbst ist noch nicht definiert bzw. gegenüber nahestehenden Begriffen abgegrenzt. Der vorliegende Beitrag stellt dazu einen für Forschung und Praxis tauglichen Ansatz zur Einordnung von Software in Fertigung und Logistik vor.
Time to change
(2020)
Industry 4.0 leads to a radical change that is progressing incrementally. The new information and communication technologies provide many conceivable opportunities for their application in the context of sustainable corporate management. The combination of new digital technologies with the ecological and social goals of companies offers a multitude of unimagined potentials and challenges. Although companies already see the need for action, there was in the past and currently still is a lack of concrete measures that lever the potential of Industry 4.0 for sustainability management. During the course of this position paper we develop six theses (two from each sustainability perspective) against the background of the current situation in research and practice, and policy.
Die Innovationstätigkeit im industriellen Umfeld verlagert sich durch die Digitalisierung hin zu Produkt-Service-Systemen. Kleine und mittlere Unternehmen haben sich in ihrer Entwicklungstätigkeit bisher stark auf die Produktentwicklung bezogen. Der Umstieg auf „smarte“ Produkte und die Kopplung an Dienstleistungen erfordert häufig personelle und finanzielle Ressourcen, welche KMU nicht aufbringen können. Crowdsourcing stellt eine Möglichkeit dar, den Innovationsprozess für externe Akteure zu öffnen und Kosten- sowie Geschwindigkeitsvorteile zu realisieren. Bei der Integration von Crowdsourcing-Elementen ist jedoch einigen Herausforderungen zu begegnen. Dieser Beitrag zeigt sowohl die Potenziale als auch die Barrieren einer Crowdsourcing-Nutzung im industriellen Umfeld auf.