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Der Anteil mittelständischer Unternehmen, die Standorte im Ausland unterhalten, nimmt seit einigen Jahren zu. Oft finden Auslandsaktivitäten dieser Art in Niedriglohnländern statt. Dort ergeben sich u.a durch die infrastrukturellen Gegebenheiten und durch die verfügbaren Personalressourcen diverse Herausforderungen, insbesondere für die Produktivitätsermittlung und -bewertung innerhalb der Produktion. Dieser Beitrag soll für diese Herausforderungen geeignete Technologien und eine mögliche Vorgehensweise für deren Auswahl vor dem Hintergrund der ländertypischen Herausforderungen aufzeigen.
Der Zusammenschluss von Unternehmen in Lieferantennetzwerken auf Basis digitaler Plattformen bietet eine Möglichkeit, der Forderung nach Flexibilität in der Industrie 4.0 nachzukommen. Anhand der Charakterisierung eines realen Lieferantennetzwerkes werden use cases für die Lieferantenanbindung hergeleitet. Diese dienen als Diskussionsgrundlage von Potenzialen und Herausforderungen der Anbindung, wobei sich die Frage nach der optimalen Integrationstiefe stellt. Hierzu wurde ein anwenderorientiertes Entscheidungsmodell abgeleitet.
Um sich in einem schnelllebigen und globalen Markt nachhaltig wettbewerbsfähig aufzustellen, bedarf es innovativer Ansätze, Produkte sichtbar zu machen. Vorreiter wie Apple oder Microsoft stehen mit ihren Marketingstrategien und der Präsentation ihrer Produkte für eine neue Denkweise. Doch wie kann ein klein- oder mittelständiges Unternehmen (KMU) mit solchen Strategien konkurrieren und sich und die eigenen Produkte am Markt erfolgreich platzieren? Der vorliegende Beitrag zeigt auf, wie ein Markteinführungskonzept mithilfe des Design-Thinking-Ansatzes auf Basis der Kundenbedürfnisse modular und skalierbar ausgestaltet werden kann, um auf die jeweiligen Anforderungen des einzuführenden Produktes adaptierbar zu sein.
Zur Entwicklung einer Sofortpreiskalkulation für CNC-Drehteile werden Machine-Learning-Ansätze sowie ein deterministischer Algorithmus untersucht. Der deterministische Algorithmus funktioniert ausschließlich für Drehteile mit geringer Komplexität. Die Machine Learning Modelle hingegen sind zukunftsfähiger, da die ersten Ergebnisse bereits sehr geringe Abweichungswerte zu den festgelegten Referenzpreisen erreichen können. Mit steigendem Datenaufkommen können beide Machine-Learning-Modelle mit geringem Aufwand weiter verbessert werden.
In der zunehmenden Individualisierung von Produkten zeigt sich, dass Kundennähe und digital vernetzte Zusammenarbeit aller Partner wertvolle Erfolgspotenziale darstellen. Für komplexe Kundenauftragsprozesse gilt es, zu vernetzen und die Prozesse und Systeme in Form eines ganzheitlichen Ansatzes zukunftsfähig zu gestalten. Dabei wird der Herausforderung begegnet, Daten und Dokumente zu digitalisieren und den manuellen Aufwand zu reduzieren. Der Untersuchungsgegenstand ist der Abwicklungsprozess, ausgehend von einer Online-Konfiguration durch den Kunden bis zur Bestellabwicklung. In diesem Beitrag wird ein Vorgehensmodell aufgezeigt, das Unternehmen in die Lage versetzt, ihren Kundenauftragsprozess durch ein digitales Geschäftsmodell zukunftsfähig auszugestalten. Nutzenpotenziale sind eine verstärkte Kundenbindung durch eng verzahnte digitale Kollaboration, verstärkte Wirtschaftlichkeit durch Reduktion der Prozesskosten sowie eine Optimierung der Customer Experience durch effiziente Abläufe.
Die vierte industrielle Revolution stellt neue Anforderungen an Unternehmen und insbesondere an KMU. Das verfügbare Know-how bei der Implementierung von Industrie 4.0-Ansätzen stellt für viele KMU eine Herausforderung dar. Derzeit existieren in der Literatur verschiedene Wege zur Erstellung einer auf das Unternehmen angepassten Industrie 4.0 Roadmap. Eine Ausrichtung auf die Belange von KMU fehlt jedoch gänzlich. Mit dieser Arbeit werden verschiedene Ansätze zur Erstellung einer Industrie 4.0-Roadmap zusammengefasst und anschließend untersucht, worauf KMU mit ihren spezifischen Eigenschaften besonders ihren Fokus legen sollten.
Der Digitale Zwilling ist ein Technologie-Trendthema mit großen Potenzialen in einer Vielzahl von Anwendungsbereichen – insbesondere für produzierende Unternehmen. Eine Studie des Reutlinger Zentrums Industrie 4.0 beschäftigt sich mit heutigen und zukünftigen Anwendungsmöglichkeiten von Digitalen Zwillingen und gibt Impulse für eine schrittweise Implementierung im Unternehmen.
Der Einsatz von Data Science in der Produktion ermöglicht eine neue Art der Optimierung von Prozessen und Systemen. Die Bedeutung der datengetriebenen Produktionsoptimierung wächst zunehmend im produzierenden Gewerbe. Im Gegensatz zu konventionellen Ansätzen, wie z. B. die des Lean Managements, basiert dieser anhaltende Trend auf der steigenden Verfügbarkeit von Daten im Zuge der digitalen Transformation. Vor allem kleine und mittlere Unternehmen stehen vor der Herausforderung abzuwägen, welche Maßnahmen hierfür ergriffen werden sollten und welche Nutzenpotenziale sich daraus ergeben. Diese Arbeit stellt einen strukturierten Leitfaden zur Vorgehensweise bei Datenanalyseprojekten bezogen auf einen spezifischen Anwendungsfall im Kontext einer frühen Fehlerdetektion und -prävention dar.
Makerspaces sind ein Element einer Open Innovation und bieten die Möglichkeit, den „klassischen Erfinder“ und „Tüftler“ aus seiner Garage, seinem Keller oder seiner Werkstatt herauszuholen. Ziel dabei ist es, ihm ein professionelles und leistungsfähiges Umfeld zur Realisierung seiner Ideen zu bieten, ihn in den Austausch mit Gleichgesinnten zu bringen und eine Verwertungsplattform für die entwickelten Ideen und Prototypen aufzubauen. Diese Optionen sind auch kleinen und mittelständischen Unternehmen zugänglich zu machen, um ihnen darüber die Möglichkeit zu geben, mit ihren zur Verfügung stehenden Mitteln, ähnlich wie Großunternehmen in Sachen Innovation und Kooperation vorzugehen.
Genau hier setzt die vorliegende Studie an und geht der Frage nach den Anforderungen kleiner und mittelständischer Unternehmen an Makerspaces auf den Grund.