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Unternehmensqualifizierung für die Digitale Transformation

  • Günther Schuh , Thomas Mühlbradt , Jan-Philipp Prote , Andreas Gützlaff , Julian Ays , Matthias Schmidhuber and Tino Schlosser
Published/Copyright: December 2, 2019
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Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb
From the journal Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb Volume 114 Issue 11

Kurzfassung

Die Digitalisierung durch Industrie 4.0 hat das Ziel die Transparenz zu erhöhen sowie Automatisierungspotenziale zu realisieren. Angesichts des hiermit verbundenen Wandels sehen sich insbesondere kleine und mittelständische Unternehmen mit neuen Herausforderung hinsichtlich der Umsetzung konfrontiert. Zur Adressierung bestehender und zukünftiger Herausforderungen wurde im Rahmen des Forschungsprojekts KMU 4.0 das in diesem Beitrag vorgestellte Leitkonzept für den Wissens- und Kompetenzaufbau bei KMU in der Digitalen Transformation entwickelt.

Abstract

Digitization through Industry 4.0 has the goal of increasing transparency and realizing automation potentials. In view of the associated change, in particular small and medium-sized companies are confronted with new challenges with regard to implementation. In order to address existing and future challenges, the a guiding concept for knowledge and competence building in SMEs in the digital transformation was developed within the framework of the KMU 4.0 research project.

Prof. Dr.-Ing. Dipl.-Wirt. Ing. Günther Schuh, geb. 1958, ist Inhaber des Lehrstuhls für Produktionssystematik am WZL, Direktoriumsmitglied am Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT in Aachen und Direktor des Forschungsinstituts für Rationalisierung e. V. (FIR) an der RWTH Aachen. Er ist Gründer der Schuh & Co. Firmengruppe in Aachen, St. Gallen und Atlanta sowie der e.GO Mobile AG. Prof. Schuh ist in mehreren Aufsichts- und Verwaltungsräten tätig.

Dr. rer. pol. Thomas Mühlbradt, geb. 1962, erlangte seine Promotion am Institut für Arbeitswissenschaft der RWTH Aachen. Nach der Promotion war er bis 2013 als Unternehmensberater im Bereich Industrial Engineering und Organisationsentwicklung tätig. Seit 2014 ist er als Leiter Forschung und Arbeitspolitik am Institut der Deutschen MTM-Vereinigung e. V. tätig und erhielt 2018 die Professur für das Gebiet Arbeits- und Ingenieurpsychologie an der FOM Hochschule für Ökonomie & Management.

Dr.-Ing. Dipl.-Wirt.-Ing. Jan-Philipp Prote, M. Sc., geb. 1986, studierte Wirtschaftsingenieurwesen mit der Fachrichtung Maschinenbau an der RWTH Aachen sowie Industrial Engineering an der Tsinghua University in Peking. Er ist Oberingenieur am Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen und leitet die Abteilung Produktionsmanagement.

Andreas Gützlaff, M. Sc., geb. 1989, studierte Wirtschaftsingenieurwesen mit der Fachrichtung Maschinenbau an der RWTH Aachen. Er ist Oberingenieur am Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen in der Abteilung Produktionsmanagement und leitet seit 2019 die Abteilung Produktionsmanagement.

Julian Ays, M. Sc., M. Sc., geb. 1990, studierte Wirtschaftsingenieurwesen mit der Fachrichtung Maschinenbau an der RWTH Aachen sowie Industrial Engineering an der Tsinghua University in Peking. Er ist Wissenschaftliche Mitarbeiter am Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen in der Abteilung Produktions-management.

Matthias Schmidhuber, M. Sc., geb. 1992, studierte Wirtschaftsingenieurwesen mit der Fachrichtung Werkstoff- und Prozesstechnik an der RWTH Aachen sowie Industrial Engineering an der Aalto University in Finnland. Er ist seit 2017 Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen in der Abteilung Produktionsmanagement.

Tino Schlosser, M. Sc., M. Sc., geb. 1989, studierte Wirtschaftsingenieurwesen mit Fachrichtung Maschinenbau an der RWTH Aachen sowie Industrial Engineering an der Tsinghua University in Peking. Er ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen in der Abteilung Produktionsmanagement.

Literatur

1. acatech – Deutsche Akademie der Technikwissenschaften in Kooperation mit Fraunhofer IML und equeo (HJrsg.): Kompetenzentwicklungsstudie Industrie 4.0 – Erste Ergebnisse und Schlussfolgerungen. München 2016, S. 5Search in Google Scholar

2. Schuh, G.; Mühlbradt, T.; Prote, J.; Gützlaff, A.; Ays, J.; Schmidhuber, M.; Schlosser, T.; Steinberger, V.: Digitalisierung verstehen und erleben. ZWF113 (2018) 10, S. 681–685https://doi.org/10.3139/104.111991Search in Google Scholar

3. Schuh, G.; Mühlbradt, T.; Prote, J.; Luckert, M.; Ays, J.; Lensing, W.: KMU 4.0: Arbeiten und Lernen mit digitalen Medien. ZWF112 (2017) 10, S. 1–4https://doi.org/10.3139/104.111802Search in Google Scholar

Online erschienen: 2019-12-02
Erschienen im Druck: 2019-11-28

© 2019, Carl Hanser Verlag, München

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  1. Editorial
  2. KI – eine günstige Alternative?
  3. Inhalt/Contents
  4. Inhalt
  5. Fabrikplanung
  6. Dimensionierung der Werksgröße mittels Methoden der Digitalen Fabrik
  7. Prozessplanung
  8. Berücksichtigung von Oberflächeneigenschaften in der CAD/CAM-Kette
  9. Process Mining
  10. Process Mining im Prototypenbau
  11. Wertstromanalyse
  12. Automatisierte Wertstromanalyse auf Basis mobiler Sensornetzwerke
  13. Wertstromsimulation
  14. Wertstrombasierte Erstellung von Simulationsmodellen
  15. Ganzheitliche Produktionssysteme
  16. Nachhaltiges Fehlermanagement in Ganzheitlichen Produktionssystemen der Luftfahrtzulieferindustrie
  17. Das neu(nt)e Gestaltungsprinzip im Ganzheitlichen Produktionssystem
  18. Variabilität
  19. Einfluss und Ursachen von Variabilität in der kunden-auftragsspezifischen Produktion
  20. Problemlösung
  21. A3- versus 8D-Report
  22. Konfigurations Management
  23. Methodik zur Bestimmung von Starting Solutions im B2B-Kontext
  24. Produktivität
  25. Produktivitätserhöhung in der Automobilfertigung
  26. MRK-Systeme
  27. Simulationsgestützte arbeitswissenschaftliche Bewertung von MRK-Arbeitsplätzen
  28. Hybride Fertigung
  29. HybridCAM: Durchgängiger Informationsfluss in der hybriden Fertigung
  30. Bauteilverzug
  31. Einfluss des Bauteilverzugs auf Form- und Lagetoleranzen
  32. Adaptives Kühlsystem
  33. Adaptives Kühlsystem mit thermoelektrischen Generatoren
  34. Studie
  35. IoT: Wo steht die deutsche Industrie?
  36. Digitalisierung
  37. Digitalisierung des Änderungsmanagements
  38. Digitale Transformation
  39. Digitale Transformation von Unternehmen
  40. Unternehmensqualifizierung für die Digitale Transformation
  41. Digitale Vernetzung
  42. Nutzung von Vernetzungsplattformen in der Innovationsarbeit
  43. Maschinelles Lernen
  44. Merkmalsbasierte Qualitätsprädiktion durch maschinelles Lernen
  45. Vorschau/Preview
  46. Vorschau
https://doi.org/10.3139/104.112191

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  44. Merkmalsbasierte Qualitätsprädiktion durch maschinelles Lernen
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