Praxishandbuch Industrie 4.0 ebook

Inhaltsverzeichnis

Hinweis zum UrheberrechtImpressumVorwortTeil I: Einführung1   Grundlagen und Definitionen einer Industrie 4.01.1   Zur Geschichte der industriellen Entwicklung1.2   Meilensteine der technisch-industriellen Entwicklung von 1750 bis 19601.2.1   Die erste industrielle Revolution1.2.2   Die zweite industrielle Revolution1.2.3   Die dritte industrielle Revolution1.3   Der Übergang von der Industrie 3.0 zur Industrie 4.01.4   Von der fraktalen Fabrik der 1990er-Jahre zur Smart Factory der Industrie 4.01.5   Ein Zwischen-Resümee2   Industrie 4.0 – volkswirtschaftliche Bedeutung für Deutschland. Auszug aus der Studie des Bitkom3   Industrie 4.0 und plattformbasierte Geschäftsmodellinnovationen3.1   Digitalisierung: Bekannter Trend, neue Aspekte3.2   Industrie 4.0: Eine (R)Evolution3.2.1   Cyber Physical Systems3.2.2   Hypervernetzung3.2.3   Autonome Systeme3.3   Nutzerzentrierte Geschäftsmodellinnovationen3.3.1   Smart Services: Die Bedürfnisse des Nutzers im Mittelpunkt3.3.2   Digitale Plattformen und Innovationsökosysteme entstehen3.3.3   Wer hat bei der digitalen Transformation die besten Karten?3.3.4   Wo steht Deutschland im Innovationswettlauf und was ist zu tun?3.3.5   Daten bekommen einen ökonomischen Wert3.3.6   Der Mensch bleibt im Mittelpunkt3.4   Die Digitalisierung aktiv gestalten3.5   Literatur4   Das Internet der Dinge im industriellen Kontext aus US-amerikanischer Sicht4.1   Plattformen zur Ermöglichung von IIoT-Anwendungen4.1.1   Die Architektur von IIoT-Plattformen4.1.2   Anbieter von IIoT-Plattformen4.2   IIoT-Anwendungen4.3   Fazit5   Agenda 2025: Chinas Antwort auf Industrie 4.05.1   Innovation als Erfolgsfaktor für die nachhaltige Entwicklung Chinas5.1.1   Megatrends5.1.2   Risiko der Middle-Income Trap5.1.3   Strategischer Imperativ und Besonderheiten chinesischer Innovationskultur5.2   Made in China 20255.2.1   Wirtschaftspolitische Agenda5.2.2   China 2025: Roll-out und Auswirkungen in der Industrie5.2.3   M&A als Accelerator5.3   Konsequenzen für die deutsche IndustrieTeil II: Landschaft und Treiber einer Industrie 4.06   Die Player in der Wertschöpfungskette für Industrie 4.06.1   Zur Ausgangssituation6.2   Deutschland in der Welt6.3   Handlungsimplikationen6.4   Deutschland heute6.5   Die Segmentträger der Industrie 4.06.6   Unterschiedliche kontinentale Ansätze6.6.1   Europa6.6.2   USA6.6.3   China6.7   Herausforderungen für Deutschland6.8   Implikationen für Unternehmer6.8.1   Besondere Implikationen für Konzerne6.8.2   Besondere Implikationen für den größeren Mittelstand (nahe 50 Mio. EUR Umsatz)6.8.3   Besondere Implikationen für kleine und mittlere Unternehmen (KMU; 10 bis deutlich unter 50 Mio. EUR Umsatz)6.8.4   Die Landschaft der Start-ups6.9   Zusammenfassende Handlungsempfehlungen für Unternehmen zur Digitalisierung ihres Geschäftsmodells6.10   Literatur7   Die Mikroelektronik als Rohstoff einer Industrie 4.07.1   Einleitung – Mikroelektronik als Treiber der Digitalisierung7.2   Die Mikroelektronik in Deutschland und Europa7.3   Die Rolle der Mikroelektronik für IndUstrie 4.07.4   Die Forschungsagenda „Mikroelektronik für Industrie 4.0“7.4.1   Mikro-Elektro-Mechanische Systeme (MEMS) inkl. Sensoren und Aktoren7.4.2   Embedded Systems-on-Chip inkl. Spezialprozessoren, spezielle Mikrocontroller und Hightech-Speicher7.4.3   Leistungselektronik7.4.4   Datenübertragung7.4.5   Energy Harvesting7.4.6   Systemintegration7.4.7   IT-Security8   Neue Chancen und Gefahren einer Industrie 4.08.1   Die erneute Verbesserung des Bestehenden?8.2   Chancen8.2.1   Mass-Customization oder die Fertigung in Losgröße 18.2.2   Dingliche und digitale Wertschöpfung kombinieren8.3   Risiken8.3.1   Cyberkriminalität8.3.2   Vernachlässigung des Change-Managements8.4   Umsetzung8.4.1   Erster Schritt: Bestimmung des digitalen Reifegrades8.4.2   Variante 1: Umsetzung aus eigener Kraft8.4.3   Variante 2: Umsetzung durch Akquisition eines Unternehmens8.4.3.1   Systematische Auswahl und Bewertung von Target-Unternehmen8.4.3.2   Konvergenz der Due-Diligence-Themen9   Strategie 4.09.1   Die digitale Zukunft ist heute …9.2   Systematisierung der disruptiven Kräfte9.3   Einordnung des Unternehmens nach dem Grad der Digitalisierung9.4   Entwicklung kontextualer Digitalisierungsstrategien9.5   Abschlussbemerkung10   Planung der Industrie-4.0-Technologien und Ermittlung von Anwendungsbereichen im Unternehmen10.1   Einleitung10.2   Der Weg zur Industrie 4.010.2.1   Vorgehenskonzept10.2.2   Industrie-4.0-Anforderungen10.2.3   Erfüllungsgrad der Geschäftsprozesse10.2.4   Ranking der Industrie-4.0-Technologien10.3   Anwendung am Beispiel des Flugzeugbaus10.3.1   Unternehmensneutrale und -spezifische Anforderungen10.3.2   Anforderungserfüllung10.3.3   Steigerung der Anforderungserfüllung10.3.4   Empfehlungen10.4   Zusammenfassung10.5   Literatur11   Smarte Finanzierungslösungen für die Industrie 4.011.1   Anlagenfinanzierung als beliebteste Lösung11.1.1   Aufrüstung oder Neukauf: Bedarfsgerechte Finanzierungsmodelle11.1.2   Vorteile in der Zusammenarbeit mit herstellernahen Finanzierern11.2   Intelligente Investitionskonzepte in der Praxis11.3   Alternative Finanzierung schafft Spielraum für Innovationen11.4   Ausblick: Finanzierung als Treiber für die Industrie 4.012   Leasing und Industrie 4.012.1   Einführung12.2   Konvergenz der Geschäftsmodelle12.2.1   Produzierendes Gewerbe12.2.2   Digitale Dienste12.2.2.1   Cloud-Computing12.2.2.2   Technische Services12.2.2.3   Dienstleistungssektor12.2.3   Leasingformen12.2.3.1   Finanzierungsleasing12.2.3.2   Operatives Leasing12.2.4   Leasingsystematik12.3   Beispiele Finanzierungsleasing12.3.1   Retrofitting: Onlineüberwachung von Pumpen12.3.2   Retrofitting: Industrielles Sprühen12.3.3   Retrofitting: Sale & Lease Back12.4   Beispiele für operatives Leasing12.4.1   Energy Performance Contracting12.4.2   Verleasen von Rechnerkapazitäten12.5   Rechtliche Aspekte12.6   Steuerliche Aspekte12.7   Veränderung der Kundenkommunikation und der Geschäftsprozesse von Leasinganbietern12.8   Zusammenfassung13   Rechtliche Herausforderungen der Industrie 4.013.1   Identifizierung der rechtlichen Problemfelder13.2   Datenschutz13.3   Rechte an Daten13.4   IT-Sicherheit13.5   IP-Schutz13.6   Zivilrecht13.6.1   Vertragsrechtliche Implikationen – Willenserklärungen und Vertragsabschluss durch Maschinen13.6.2   (Produkt-)Haftung13.7   Arbeitsrecht13.8   Fazit13.9   Literatur14   Dynamische Planung als Baustein für Industrie 4.0 – Autonome optimierte Entscheidungsfindung in komplexer Umgebung14.1   Was ist „dynamische Planung“?14.1.1   Informatik14.1.2   Produktion14.1.3   Anforderungen14.1.4   Smart Factory14.2   Wie funktioniert „dynamische Planung“?14.2.1   Ganzheitlicher Ansatz und mathematische Modellierung14.2.2   Aufbau der mathematischen Optimierung14.2.3   Beispiele14.2.3.1   Beispiel: Flexibilisierung von starren Fertigungslinien14.2.3.2   Beispiel: Sammelformen und Scheduling14.2.3.3   Beispiel: Weiterverarbeitung im Druck14.3   Integration14.3.1   Daten14.3.2   Schnittstelle/Plattform für Internet of Things (IoT)14.3.3   Usability14.3.4   Sicherheit14.4   Entscheidungstheorie14.5   Literatur15   Systems Engineering und Closed Loop PLM als Grundlage für das Internet der Dinge15.1   Eine produktorientierte Sicht auf das Internet der Dinge15.1.1   Intelligente vernetzte Produkte15.1.2   Product Cloud15.1.3   Bildung komplexer Systeme15.2   Auswirkungen des Internets der Dinge auf die Produktentwicklung15.2.1   Traditionelle Produktentwicklung15.2.2   Model-based Systems Engineering15.2.3   Schließen des Kreises: Neue Produktanforderungen über das Internet der Dinge15.3   Literatur16   Simulationsmodelle und risikogerechte Bewertung von Strategien für Industrie 4.016.1   Strategische Risiken durch (unsichere) Zukunftstrends und makroökonomische Krisen16.2   Strategische Risiken durch Digitalisierung und Industrie 4.0: Geänderte Wettbewerbskräfte16.3   Risikoaggregation16.3.1   Beispiel16.4   Ertragsrisiko, Rating und Unternehmenswert als Performancemaß16.5   Fazit16.6   Literatur17   Lean 4.0: Durch Digitalisierung die nächste Stufe der Exzellenz erreichen – der Darmstädter Ansatz17.1   Lean und Industrie 4.0 – Widerspruch oder geniale Ergänzung?17.2   In der gezielten Digitalisierung der schlanken Produktion liegt die Stärke17.2.1   Die Produktion erlebt durch die Digitalisierung neue Möglichkeiten, die Marktseite kann disruptiv sein17.2.2   Die marktorientierte, digitale Aufrüstung der Produktion ermöglicht neue Geschäftsmodelle17.2.3   Digitalisierung in Echtzeit eröffnet der schlanken Produktion neue Möglichkeiten17.2.4   Die schlanke Produktion wird durch die fortschreitende Digitalisierung auch im Nicht-Serienbereich Einzug halten17.2.5   Das Produkt wird seinen schlanken Produktionsprozess kennen und steuern können17.2.6   Die schlanke Produktion muss verankert sein, bevor Digitalisierung greift17.3   Digitalisierung und Lean-Potenziale aus Expertensicht am Beispiel des kontinuierlichen Verbesserungsprozesses17.3.1   Der kontinuierliche Verbesserungsprozess als Kernelement der schlanken Produktion17.3.2   Herausforderungen aktueller KVP-Ansätze17.3.3   Die Digitalisierung als Hebel zur Neugestaltung des KVP17.3.4   Ergebnisse einer Delphistudie zur Entwicklung eines digitalen KVP-Ansatzes17.4   Digitales Shopfloor Management – Verbesserung digital unterstützen17.4.1   Digital unterstütztes Problemlösungsmanagement in der Prozesslernfabrik CiP17.4.2   Integration des digitalen SFM in die Produktion17.5   Wertstromanalyse 4.0 – Verschwendung in Produktions- und Informationsprozessen identifizieren17.5.1   Informationslogistische Verschwendungen17.5.2   Die sechs Schritte der Wertstromanalyse 4.017.5.3   Anwendung der Methode Wertstromanalyse 4.0 in der Prozesslernfabrik CiP17.6   Lean 4.0 Lernfabrik – Kompetenzentwicklung für die digitale schlanke Produktion17.6.1   Von der Vision auf den betrieblichen Hallenboden17.6.2   Wissenstransfer im Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Darmstadt17.7   Literatur18   Executive Search im digitalen Zeitalter18.1   Digitale Transformation der Wirtschaft18.2   Social Media vs. analoge Personalberatung18.2.1   Unternehmenskultur und Organisationsstruktur18.2.2   Professionelle Kandidatenauswahl18.2.3   Realistische Positionsdefinition18.2.4   Personalberater als Karrierepartner18.3   Fazit18.4   Literatur19   Beteiligung, Partizipation – Schlüssel zum Erfolg!19.1   Was hat Industrie 4.0 mit Beteiligung zu tun?19.2   Kreativität durch Beteiligung19.3   Stolperfallen und Chancen19.3.1   Acht Kategorien der Beteiligung19.4   Was genau ist bei der Beteiligung zu Industrie-4.0-Prozessen zu beachten?20   Digitale Arbeitswelt 4.0: Umsetzung in der Aus- und Weiterbildung20.1   Digitalisierung bei Siemens20.1.1   Herausforderungen durch Digitalisierung für die Siemens AG20.2   Transformation von der Aus- und Weiterbildung durch Digitalisierung20.2.1   Die Auswirkungen von Digitalisierung auf lebenslanges Lernen20.2.2   Ein Transformationsmodell und Aktionsfelder für den Siemens-Konzern20.2.3   Die Rolle der Führungskraft in der digitalen Transformation20.3   Einfluss der Digitalisierung auf die berufliche Erstausbildung20.3.1   Siemens Professional Education (SPE) und Ausbildung 4.020.3.2   Praxisbeispiele: Digitalisierung findet Anwendung in der Ausbildung20.3.3   Das Fundament der Erfolge – die Kompetenzentwicklung der Ausbilder20.4   Business Learning in Zeiten der Digitalisierung20.4.1   Transformation ist Lernen – Lernen ist Transformation20.4.2   Innovative Lernformate in der Weiterbildung der Siemens AG20.4.3   Die Bedeutung von E-Learning-Formaten20.5   Zusammenfassung20.6   Literatur21   Connected Trust für Industrie 4.021.1   Digitalisierungs- und Vernetzungstrends21.2   Risikopotenziale bei Industrie 4.021.2.1   Technische Risiken21.2.2   Regulatorische Risiken bei Industrie 4.021.2.3   Geopolitische Risiken21.3   Strategien für den Umgang mit Industrie-4.0-Unsicherheiten21.3.1   Die vernetzte Zielsetzung – Strategie21.3.2   Die vernetzte Risikoanalyse21.3.3   Die vernetzte Compliance-Analyse21.3.4   Connected-Trust-Strategie und Leadership21.4   FazitTeil III: Die Segmentträger einer Industrie 4.0Abschnitt III.1: Automation Equipment Manufacturer22   Industrie-4.0-Strategie @ KUKA22.1   Strategieelemente des KUKA Industrie-4.0-Ansatzes22.1.1   Vertrauen und Glaubwürdigkeit22.1.2   Eigene Cloud-Plattform mit cloudagnostischer Auslegung22.1.3   Neue Businessmodelle22.1.4   Lernen aus Daten22.1.5   Digitale Business-Transformation22.1.6   Automatisierungselemente der Factory of the Future22.1.7   Stufen von Industrie 4.022.2   Industrie-4.0-Ansätze verändern mittelfristig das ganze Unternehmen22.2.1   Das neue Fertigungsunternehmen22.2.1.1   Produktentwicklung22.2.1.2   Produktion22.2.1.3   Logistik22.2.1.4   Vertrieb22.2.1.5   Service22.2.1.6   Human Resources22.2.2   Was sollte man jetzt tun? – Recommendations23   Interview mit Dr. Stephan Fischer, Head of Software Development, TRUMPF Werkzeugmaschinen GmbH & Co KG24   Wie beschleunige ich einen Tanker – ohne die Mannschaft zu wechseln? Eine Fallstudie24.1   Der Tanker24.2   Das Schnellboot24.3   Der Zusatzmotor24.4   Tanker und Schnellboot im VerbundAbschnitt III.2: Automation Processing Companies25   Digitalisierung und Industrie 4.0 bei Siemens25.1   Einordnung des Unternehmens in die Industrie-4.0-Landschaft25.2   Digitalisierung in der Industrie25.3   Digitalisierung bei den technischen Wertschöpfungsprozessen25.4   Der Einfluss des Internets25.5   Big Data und Cloud-Technologie25.6   Industrie 4.025.7   Status der Digitalisierung in der Fertigungsindustrie: Einführungshürden25.8   Wert und Preis industrieller Software25.9   Zuliefermärkte25.10   Endogenes und exogenes Wachstum25.11   Digitalisierung in der Industrie und Beschäftigung25.12   Resümee26   Industrie 4.0 ist bei Bosch bereits Realität26.1   Einleitung26.2   Erfolgreiche Doppelstrategie: Leitanwender und Leitanbieter26.3   Dreigeteilte Strategie als Leitanwender26.4   Gute Aussichten: 1 Milliarde Euro sparen, 1 Milliarde neuer Umsatz26.5   Industrie-4.0-Lösungen bei Bosch: Sieben Merkmale26.6   Disruption durch Geschäftsmodelle, nicht allein durch Technik26.7   Bosch wird zunehmend ein Softwareunternehmen26.8   Der Mensch steht im Mittelpunkt26.9   Offene Standards und Kooperation26.10   FazitAbschnitt III.3: Enterprise Software Providers27   Predictive Maintenance – sukzessiver Mehrwert aus Daten27.1   Einführung27.2   Schrittweise Wertgenerierung aus Daten27.2.1   Überblick: Transparenz durch konsequente Datennutzung27.2.2   Einblick: Der Blick auf das Wesentliche27.2.3   Vorausschau: Ursachen verstehen, Wirkungen prognostizieren27.2.4   Optimierung: Konkrete Handlungsvorschläge erhalten27.3   Erfolgsfaktoren27.4   Vorgehen bei Digitalisierungsprojekten27.5   Literatur28   M&A-Aktivitäten im Bereich Internet of Things28.1   Der Markt für Internet-of-Things-Softwarelösungen28.1.1   Bestandteile einer Internet-of-Things-Landschaft28.1.2   Softwareplattformen für das Internet of Things28.2   Firmenübernahmen im Markt für Internet-of-Things-Softwarelösungen28.2.1   Marktteilnehmer in Konkurrenz um IoT-Technologie28.2.2   Ausgewählte, große M&A-Transaktionen im Bereich Internet of Things28.2.3   Ausgewählte M&A-Transaktionen im Bereich Softwareplattformen28.2.4   Ausgewählte Transaktionen der SAP28.3   Zusammenfassung und Ausblick29   Die Herausforderung der digitalen Transformation meistern29.1   Die digitale Transformation29.1.1   Digital und physisch: Völlig getrennte Welten?29.2   Digitale Geschäftsmodelle werden durch Software abgebildet29.3   Digitale Herausforderer treiben einen Keil zwischen traditionelle Unternehmen und ihre Kunden29.4   Digitale Fähigkeiten für digitale Anwendungsfälle29.4.1   Digitale Fähigkeiten29.4.2   Digitale Anwendungsfälle29.5   Software-Know-how zurückholen29.6   Digitale Unternehmen verfügen über eine microservicesorientierte, skalierbare IT-Architektur29.7   Die CIO-Funktion muss sich zur Funktion eines Chief Digital Officers (CDO) entwickeln29.8   Viele traditionelle Unternehmen haben zentrale IT-Fähigkeiten eingebüßt, über die sie früher noch verfügten29.9   ZusammenfassungAbschnitt III.4: Internet Software Companies30   Wie künstliche Intelligenz und virtuelle Realitäten unsere Arbeitswelt verändern werden30.1   Künstliche Intelligenz und virtuelle Realitäten: Hype oder Zukunftstrend?30.1.1   Die erste Phase der digitalen Revolution war nur der Auftakt30.1.2   Intelligente Bots: Einfach, aber mächtig30.2   Beispiele aus der Praxis30.2.1   Automobilindustrie30.2.2   Digitale Wartung: Predictive Maintenance und Mixed Reality30.3   Empfehlungen für die erfolgreiche Implementierung digitaler Prozesse in Unternehmen30.4   Künstliche Intelligenz: Bedrohung oder Chance?30.5   Fazit und Ausblick31   Die Cloud und das Internet der Dinge: Infrastrukturkomponenten für Industrie 4.031.1   Die Cloud und Industrie 4.0 – die Basis31.2   Das Internet der Dinge wird zum Baukasten für Industrie 4.031.3   Der nächste große Schritt: Maschinelles Lernen!31.4   Eine ganze Familie von IoT-Services bei AWS31.5   Worum es letztlich gehtTeil IV: Lösungsbeispiele aus den BranchenAbschnitt IV.1: Automobilindustrie und Kfz-Zulieferer32   Pfade der BMW-Werke zu Smart Factories der Industrie 4.032.1   Neue Perspektiven in der Produktion: BMW nutzt Chancen der Digitalisierung zur Weiterentwicklung des Produktionsnetzwerkes32.2   Koexistierende Roboter: Neuartige Mensch-Roboter-Zusammenarbeit in der BMW-Group-Produktion Werk Spartanburg32.3   Qualitätscheck per virtuellem Fingerzeig: Pilotprojekt zur berührungslosen Gestenerkennung in der Stoßdämpferfertigung des BMW-Group-Werks Landshut32.4   Maßgeschneiderte Montagehilfe aus dem 3-D-Drucker32.5   Nachhaltige Produktion durch intelligentes Energiemanagement32.6   Sichtprüfung mit Gedächtnis: BMW testet Datenbrille zur Qualitätssicherung in der Produktion32.7   BMW Group setzt auf selbstfahrende Roboter in der Versorgungslogistik32.8   Serienbauteile aus dem 3-D-Drucker: BMW baut den Einsatz additiver Fertigungsverfahren aus32.9   Literatur33   Rechtliche Herausforderungen der Industrie 4.0 im Automobilbereich33.1   Selbstfahrende Autos – aktueller Stand der Technik33.1.1   Assistiertes Fahren33.1.2   Automatisiertes/autonomes Fahren33.2   Recht an Daten33.2.1   Datenaufkommen und Problemaufriss33.2.2   Aktuelle Rechtslage zum Eigentum an Daten33.2.3   Möglichkeiten der vertraglichen Zuordnung33.2.4   Regelungen im neuen Gesetz zum automatisierten Fahren33.3   Haftungsrecht33.3.1   Rahmenbedingungen durch das Wiener Übereinkommen über den Straßenverkehr33.3.2   Haftung des Fahrzeughalters33.3.3   Haftung des Fahrzeugführers33.3.4   Regelungen im neuen Gesetz zum automatisierten Fahren33.3.5   Haftung des Herstellers aus Produkthaftung33.3.6   Haftung des Herstellers aus Produzentenhaftung33.4   Fazit34   Wertsteigerung durch Industrie 4.0 am Beispiel des Automobilzulieferers ZF Friedrichshafen AG34.1   Ausgangssituation34.2   Vorgehensweise, Methoden und Werkzeuge34.2.1   Auf dem Bestehenden aufsetzen – zugleich neue Wege gehen!34.2.2   Entwicklung der notwendigen Fähigkeiten34.2.3   Big Data und Analytics34.3   Innovation in Produkten und Dienstleistungen34.4   Innovation und Optimierung in der internen Wertschöpfungskette34.5   Zusammenfassung und AusblickAbschnitt IV.2: Banken und FinTech35   Finanzierung 4.0: Online-Mittelstandskredite35.1   Industrie 4.0 zieht ein in die Betriebe35.2   Banken arbeiten noch wie vor 20 Jahren35.3   Chancen der Digitalisierung für die Unternehmensfinanzierung35.3.1   Schneller auf Schieflagen reagieren35.3.2   Günstigere Konditionen durch Verzicht auf Sicherheiten35.3.3   Maßgeschneiderte Finanzierungen anbieten35.4   Passive Banken, aktive Fintechs35.4.1   Die Stunde der Online-Kreditmarktplätze35.4.2   Online-Finanzierung am Beispiel creditshelf35.4.3   Anwendungsfall Absatzfinanzierung35.5   Fazit36   Die comdirect Start-up-Garage als Innovationsinstrument in der Finanzbranche: Analyse der Herausforderungen und Erfolgsfaktoren eines Corporate Accelerators36.1   Herausforderungen in der Finanzbranche36.2   Die comdirect Start-up-Garage als Innovationsinstrument36.2.1   Zielsetzung der Start-up-Garage36.2.2   Welche Assets bringen Corporate Accelerators und Start-ups ein?36.2.3   Monetäre Anreize ohne Eigenkapitalansprüche36.2.4   Status quo36.2.5   Herausforderungen36.2.6   Erfolgsfaktoren36.3   Aussicht36.4   LiteraturAbschnitt IV.3: Biotechnologie, Chemie und Pharma37   Digitale Transformation bei BASF – ein Fallbeispiel aus der chemischen Industrie37.1   Trends und Auswirkungen der Digitalisierung37.2   Digitale Vision der BASF37.3   Anwendungsbeispiel für digitale Geschäftsmodelle37.4   Anwendungsbeispiel Smart Innovation & Technologies37.5   Anwendungsbeispiel Smart-Supply-Chain37.6   Anwendungsbeispiel Smart Manufacturing37.7   Digitale Transformationskampagne37.8   Literatur38   Best Practice und Qualitätsmessung am Beispiel der Pharmaindustrie38.1   Der Eurecon Verlag38.1.1   Pharma Trend: Erhebung von Innovation und Nachhaltigkeit in der Pharmaindustrie38.1.2   Pharma Trend Awards: Auszeichnung von Innovation und Nachhaltigkeit in der Pharmaindustrie38.1.3   Pharma Trend Ranking: Beste Pharma-Unternehmen38.1.4   Pharma Trend Image & Innovation Award (PTI&IA)38.2   Digitalisierung der Erhebung und der Kommunikation38.2.1   Digitalisierung der Erhebung38.2.2   Digitalisierung der Kommunikation38.3   Kooperationen, Sponsoring und Media-Partnerschaften38.4   Pharma Trend Europa38.5   Standardisierte Prozesse in Durchführung und Kommunikation38.6   Kommunikationsstrategie „bottom-up“ versus „top-down“38.7   Stringente Markenführung durch Urheber- und Markenschutz38.8   Herausforderungen für die vertragliche Absicherung der Zusammenarbeit mit externen Partnern38.9   Beteiligungsmöglichkeiten39   »Digital Manufacturing« – Prozessindustrie und Life Sciences im Wandel39.1   Einführung39.2   „Digital Manufacturing“ – warum gerade jetzt?39.3   Das Engineering ändert sich …39.4   … und die Cockpit-Situation auch39.5   Bayer auf dem Weg zu integrierenden Anlagenmodellen39.6   „Integrated Manufacturing Intelligence“ @Bayer39.7   „Maintenance Intelligence“ @Bayer39.8   „Advanced Process Control“ @Bayer39.9   Ausblick – oder was könnte noch kommen …?39.10   LiteraturAbschnitt IV.4: Dienstleister40   Disruption als Traditionskonzept40.1   Mobile Disruption – gegen alle Widerstände in die Zukunft40.1.1   Die Vision wird Realität40.1.2   Junge Köpfe für frische Ideen40.1.3   Ein- und Aufstieg in der Welt der Baumaschinen40.1.4   Die Welt wächst zusammen und Zeppelin wächst mit40.1.5   Der Konzern entfaltet sein Potenzial40.2   Digitalisierungsstrategie bei Zeppelin40.2.1   Sechste Strategische Geschäftseinheit für neue Modelle40.2.2   Transformation bestehender Geschäftsmodelle40.2.3   Interne Prozesse und Digital Collaboration40.2.4   Das passende Mindset und Change-Management40.3   Musterbeispiel – Herausforderungen im Mietgeschäft40.3.1   klickrent – von der Idee zum Start-up40.3.2   Das smarte Geschäftsmodell von klickrent40.3.3   Digitale AussichtenAbschnitt IV.5: Elektrotechnik, Elektronik und Halbleiter41   Die Digitalisierung des Gesundheitswesens – Vernetzung und Technologie am Beispiel von Radiologie und E-Health41.1   Ausgangslage: Das deutsche Gesundheitswesen im Jahre 201741.1.1   Veränderte Erwartungshaltung der Bürger41.1.2   Veränderte Erwartungshaltung an Gesundheits-IT-Lösungen41.1.3   Veränderungen in der Versorgungslandschaft41.2   Die Zukunft des Gesundheitswesens42   Die deutsche Elektroindustrie in einer Industrie 4.0: Neue Herausforderungen für Juristen42.1   Neue Rechtsgebiete42.1.1   Digitalisierung bestehender Geschäftsmodelle42.1.2   Neue Geschäftsmodelle42.1.3   Internationales Recht42.1.4   Umgang mit rechtlicher Unsicherheit42.1.5   Stärkung IT-Recht42.2   Legaltech als Chance42.3   Anpassung an veränderte Unternehmensstrukturen42.4   Zusammenfassung43   Sicherheit und Datenschutz in einer voll vernetzten Welt43.1   Digitale Transformation verheißt großes Potenzial43.2   Risiken bremsen Enthusiasmus43.3   Unzureichende Adressierung der IoT-Risiken43.4   Grundlegende Maßnahmen notwendig43.4.1   Security by Design43.4.2   Privacy by Design43.4.3   Sicherheitsevaluierung für IoT nötig43.5   IoT-Sicherheit eröffnet Chancen für deutsche UnternehmenAbschnitt IV.6: Kommunikation, Medien und Presse44   Vom Telefon zum Internet der Dinge: Netze, die verbinden44.1   IoT-Realitätscheck44.2   Über den großen Teich geblickt – IoT im Ländervergleich44.3   Der Druck steigt!44.4   Startklar für Industrie 4.044.5   Stolpersteine der Digitalisierung44.6   Digitalisierung einfach machen44.7   Imageschub für die Cloud44.8   Industrie 4.0 – so gelingt der Einstieg44.9   Strategien entwickeln: Ziele definieren44.10   Alle Mann an Bord: Know-how aufbauen44.11   Zeigen wie’s geht – Best-Practice-Beispiele44.11.1   CERTUSS: Dampfkessel in der Cloud44.11.2   Rieber: Digitale Lebensmittelkette44.11.3   Roambee: Smarte Bienen in der Logistik45   Auswirkungen der Digitalisierung auf die Musikindustrie45.1   Die Musikindustrie vor 200045.2   Die digitale Revolution45.3   Die zweite Revolution der Musikindustrie durch Streaming45.4   Repositionierung der Bertelsmann-Musik-Aktivitäten45.5   Fazit45.6   Literatur46   Print 4.0 – Digitalisierung und Vernetzungin Druckereien und von Druckprodukten46.1   Mass-Customization in Onlinedruckereien46.2   Auflage 1 im Digitaldruck als 2-D-, 3-D- und 4-D-Produkt46.3   Printed Electronics als Verfahren und für vernetzte Druckprodukte46.4   Print 4.0 – Vernetzte Kommunikation und Automation im Wertschöpfungsnetzwerk46.5   Literatur47   Industrie-4.0-Best-Practice-Beispiel: Hofmann Druck + Medien – Fertigung im Kundentakt47.1   Welche Herausforderungen galt es zu lösen, und welcher konkrete Nutzen ergab sich?47.2   Wie lässt sich der Industrie-4.0-Lösungsansatz beschreiben?47.3   Was konnte erreicht werden?47.4   Mit welchen Maßnahmen wurde die Lösung erreicht?47.5   Was können andere davon lernen?Abschnitt IV.7: Lebensmittel48   Das DAT – Turbo der Digitalen Transformation bei Nestlé48.1   Eine Branche im Wandel48.2   Digital-First-Strategie48.3   Die Maßnahmen auf dem Weg zum Digital Enterprise48.3.1   Vier strategische Kerngebiete48.3.2   Digital Community48.3.3   Partnerschaften mit Facebook, Google, Amazon & Co.48.3.4   Digital Challenge48.3.5   Nestlé Competence Center48.3.6   Präsenz im Silicon Valley48.3.7   Open-Innovation-Plattform Henri48.3.8   Reverse Mentoring48.3.9   Digital Inspiration Days48.4   Das Digital Acceleration Team (DAT)Abschnitt IV.8: Logistik und Infrastruktur49   Kloepfel Digital Transformation: Der individuelle Weg zu Industrie 4.049.1   Einkauf 4.049.2   Das Going4-Framework49.2.1   Going4 Phase 149.2.2   Going4 Phase 249.2.3   Going4 Phase 349.2.4   Going4 Phase 449.3   Schluss50   Die digitale Transformation der Deutschen Bahn50.1   Herausforderungen der Deutschen Bahn50.2   Digitalisierungsinitiativen50.3   Industrie 4.050.3.1   Beispiel der digitalisierten Instandhaltung50.4   Fazit51   Digitalisierung der Eisenbahn-Infrastruktur51.1   Disruptive Veränderungen51.2   Digitalisierung als Chance begreifen – die digitale Bahn51.2.1   Schieneninfrastruktur der DB Netz AG51.2.2   Ziele der digitalen Infrastruktur51.3   Plattformen als Konstruktionsprinzip hoch komplexer Systeme51.4   Umsetzung der digitalen Infrastruktur51.4.1   Kommunikationsinfrastruktur für das Produktionssystem Bahn51.4.2   Digitale Stellwerke51.4.3   Diagnosesystem und Meldeanlagen51.5   FazitAbschnitt IV.9: Luft- und Raumfahrt52   Verspätete Revolution im Flugzeugbau – die Luftfahrtindustrie auf dem Sprung von 2.0 nach 4.052.1   Cluster 1: OEMs und (Top-)Tier-1-Lieferanten52.2   Cluster 2: Tier-1- und Tier-2-Lieferanten52.3   Cluster 3: Tier-2- und Tier-3-Lieferanten52.4   Cluster 4: Multi-Tier-Lieferanten52.5   FazitAbschnitt IV.10: Maschinen- und Anlagenbau53   Praxisbericht: Der Entwicklungspfad zur digitalen und resilienten Fertigung im Sinne von Industrie 4.053.1   Maschinenfabrik Reinhausen53.2   Das Problem: Schnittstellendschungel in der Fertigung53.3   Dynamisierung von Prozessen53.3.1   Starre Lösung53.3.2   Dynamische Lösung53.3.3   Vorteile dieser dynamischen Lösung53.4   Die digitale Transformation53.5   Die Cloud-Lösung53.6   Literatur54   Industrie 4.0 im B2B-Umfeld: Steigerung der Verfügbarkeit, Zuverlässigkeit und Effizienz von Anlagen dank innovativer IT-Lösungen54.1   Mittels innovativer IT-Lösungen vom reaktiven zum proaktiven Servicekonzept54.1.1   Modernisierung von Condition Monitoring und Predictive Maintenance54.2   GEA PerformancePlus: Service für das gewisse Leistungsplus54.2.1   Online-Monitoring ist der Schlüssel zum Erfolg54.3   FazitAbschnitt IV.11: Stahlindustrie55   Industrie 4.0 – ein Element der digitalen Transformation klassischer Industrieunternehmen55.1   Was macht eine industrielle Revolution erfolgreich?55.2   Die vierte industrielle Revolution55.2.1   Die drei Elemente der Definition von Industrie 4.055.2.2   Weitere Elemente der digitalen Transformation der Wirtschaft55.2.3   Die Möglichkeiten von Öko-Systemen55.2.4   Chancen der digitalen Transformation für Unternehmen55.3   Erfolgreiche Implementierungsbeispiele55.3.1   Produktion von Mittelband in Hohenlimburg55.3.2   Internetgeschäft von Material Services55.3.3   Vorbeugende Wartung im Aufzugsgeschäft55.3.4   Virtuelle Inbetriebnahme55.4   ResümeeTeil V: Industrie-4.0-Förderung und Start-upsAbschnitt V.1: Modelle der Zusammenarbeit: Öffentliche Hand, Sponsoren und Inkubatoren56   Plattform Industrie 4.0: Mitgestalter der digitalen Transformation der Industrie56.1   Industrie 4.0 braucht Kooperation56.2   Der Ansatz der Plattform Industrie 4.056.3   Die Struktur der Plattform Industrie 4.056.4   Zentrale Ergebnisse56.4.1   Fokus auf den Mittelstand56.4.2   Handlungsempfehlungen an Politik und Unternehmen56.4.3   Referenzarchitektur und Standards56.4.4   Nationale und internationale Allianzen57   Start-ups und Mittelstand – der Weg in die Digitalisierung der Industrie57.1   Ausgangslage Hidden Champions57.1.1   Industrie 4.057.1.2   venture forum neckar e. V.57.1.3   Start-ups im industriellen Umfeld57.1.4   venture forum neckar e. V. und Industrie 4.057.1.5   Mittelstand und Start-ups57.2   acceed 4.057.2.1   Der Beteiligungsprozess57.2.2   Zusammenarbeit während der Beteiligung57.2.3   Best Practice58   Auf dem Weg zu Industrie 4.0 – »it’s OWL« bietet Lösungen für den Mittelstand58.1   Der Spitzencluster „it’s OWL“58.2   Technologieplattform für intelligente Produkte und Produktionsverfahren58.2.1   Technologiekonzept: Von der nicht kognitiven zur kognitiven Regulierung58.2.2   Fünf Querschnittsprojekte schaffen eine Technologieplattform58.2.3   Mensch-Maschine-Interaktion: Intelligente Maschinen verstehen den Menschen58.2.4   Intelligente Vernetzung: Anschließen und loslegen58.2.5   Systems Engineering: Produkte intelligent entwickeln58.3   Lösungen für Industrie 4.058.3.1   Einfaches Umrüsten durch digitales Engineering58.3.2   Höhere Nachhaltigkeit durch intelligente Datenauswertung58.3.3   Fertigung nach dem Baukastenprinzip58.3.4   Digitale Maschinenverwaltung und virtuelle Werkzeugmaschine58.4   Erfolgreicher Technologietransfer in kleine und mittlere Unternehmen58.4.1   Die mitdenkende Lackieranlage58.4.2   Elektromotoren lernen sehen58.5   Neue Geschäftspotenziale erschließen58.6   Arbeiten in der digitalen Welt58.6.1   Unterstützung für die Montage58.6.2   Fachkräfte für neue Herausforderungen qualifizieren58.7   Unterstützungsangebote für KMU58.8   So geht es weiter59   Digitalisierungs-Inkubatoren59.1   Inkubatoren im Kontext des Start-up-Ökosystems59.2   Chancen und Risiken von Inkubatoren für Großunternehmen59.3   Erfolgsindikatoren und -faktoren von Inkubatorprogrammen59.4   Fazit60   Corporate-Venturing-Initiativen als Bestandteil von Industrie-4.0-Strategien60.1   Corporate Venturing – strategische Ansätze und Erscheinungsformen60.2   Vorbehalte gegen Corporate-Venturing-Programme60.2.1   Vorbehalte im Unternehmen60.2.2   Vorbehalte bei potenziellen Zielunternehmen (Start-ups)60.2.3   Vorbehalte bei Business-Angels und Finanzinvestoren60.3   Gesellschaftsrechtliche Strukturen60.4   Management von Corporate-Venture-Capital-Gesellschaften60.5   Beteiligungsgrundsätze und Beteiligungsverträge60.6   Fazit60.7   LiteraturAbschnitt V.2: Start-ups61   Unternehmensstrategien für Industrie 4.061.1   Einleitung61.2   Betroffene Dimensionen der Unternehmensstrategie61.3   Unternehmensstrategien für Industrie 4.061.3.1   Interne Entwicklung und Forschung als Industrie-4.0-Strategie61.3.2   Akquisitionen als Industrie-4.0-Strategie61.3.2.1   Industrie 4.0 als Motivation für M&A-Aktivitäten61.3.2.2   Corporate Venture Capital als Akquisitionsstrategie61.4   Fazit61.5   Literatur62   Kooperationen zwischen Start-ups und etablierten Unternehmen62.1   Etablierte Unternehmen und Start-ups62.2   Einordnung der Kooperation in die Strategie der Unternehmen62.2.1   Strategie der etablierten Unternehmen62.2.2   Strategie der Start-ups62.2.3   Gemeinsame strategische Interessen62.3   Charakterisierung der operativen Zusammenarbeit62.3.1   Prototyping, Pilotierung und Skalierung62.3.2   Kunden-Know-how und Marktzugang62.4   Transfereffekte und Mehrwert der Kooperation62.5   Resümee63   Effiziente Bedienung bei wachsender Komplexität63.1   Mensch und Maschine rücken zusammen63.2   Zwischenmenschliche Kommunikation als Lösungsmodell63.3   Fallstudien zur Natural-User-Interaction63.3.1   Fallstudie: Individuallösung – effiziente Maschineninteraktion mit Eye-Tracking und NUIA63.3.2   Fallstudie: NUIA als Plattformlösung für die gesamte Prozesskette63.4   Fazit64   Vorausschauende Wartung fördertechnischer Anlagen64.1   Gemeinsamkeiten von Industrie 4.0 und fördertechnischen Anlagen64.2   Notwendigkeit für die Digitalisierung fördertechnischer Anlagen64.3   Anforderungen64.4   Technische Realisierung64.5   Ergebnisse65   Von Daten zum unternehmerischen Handeln: Entwicklung datenbasierter Geschäftsmodelle in der Industrie 4.065.1   Zum Unterschied zwischen Daten und Wissen65.2   Die Datenfluten nutzbar machen: Use-Cases entwickeln und bewerten65.3   Ein Erfolgsbeispiel: Das Smart Data Lab bei Fraport65.4   Was macht ein Smart Data Lab erfolgreich?65.5   Literatur66   Wearables für das »Industrielle Internet der Dinge«66.1   Das Industrielle Internet der Dinge – Industrie 4.066.1.1   Effizienz, Qualität und Flexibilität66.1.2   Digitale Technologien ermöglichen das nächste Level66.1.3   Die Phasen des Industriellen Internets der Dinge66.2   Wearables für den Systemakteur Mensch66.2.1   Stellenwert Mensch in der Industrie66.2.2   Wearables66.3   ProGlove – der erste intelligente Handschuh der Industrie66.3.1   ProGlove: Technologie66.3.2   ProGlove: NutzenTeil VI: Big Data und Industrie-4.0-M&A67   Mergers & Acquisitions vor dem Hintergrund von Big Data und Industrie 4.067.1   Grundlegende Veränderungen der Anforderungen67.2   Veränderungen der Herausforderungen an M&A-Strategien67.3   Geschäftsrisiken unter einer Industrie 4.067.4   Implikationen aus Big Data und Industrie 4.0 für den M&A-Prozess67.5   Höhere Modellvielfalt bei strategischen Allianzen und M&A67.6   Erfolgsfaktoren und Projektphasen67.7   Schwerpunktverlagerungen und Erfahrungseffekte im M&A-Prozess infolge von Big Data und Industrie 4.068   Herausforderungen und Lösungsansatz von M&A im Umfeld von Industrie 4.068.1   (R)Evolution Industrie 4.068.1.1   Anforderungen an Geschäftsmodelle von Dienstleistern im Industrie-4.0-Umfeld68.2   Herausforderungen für M&A im Industrie-4.0-Umfeld68.2.1   Herausforderungen aus Sicht eines M&A-Beraters68.3   Buy-and-build-Strategie als möglicher Lösungsansatz68.4   Fazit und Ausblick69   Rechtliche Aspekte einer Industrie 4.0 als Treiber für M&A69.1   Einleitung69.1.1   Entwicklung von M&A-Aktivitäten in den letzten Jahren69.1.2   Die einzige Konstante ist die Veränderung69.2   Rechtliche Aspekte einer Industrie 4.0 als Treiber für M&A69.2.1   Wahl eines geeigneten Transaktionsmodells69.2.2   Besonderheiten bei der rechtlichen Due Diligence69.2.3   Besonderheiten bei der Vertragsgestaltung69.2.4   Besonderheiten in der Integrationsphase69.3   Fazit69.4   Literatur70   M&A als Baustein zur Entwicklung einer Digitalisierungsstrategie70.1   Standortbestimmung: M&A bei Industrie 4.0 bzw. Internet of Things70.1.1   Halbleiterunternehmen als Vorreiter in der Umsetzung von IoT70.2   IoT-Plattformen als neues Kernstück von IoT-Anwendungen70.3   Neueintritte in den IoT-Markt70.4   Aufstellung der deutschen Unternehmen70.5   Fazit71   Screening bei digitalen Geschäftsmodellen71.1   Einleitung71.2   Die Einordnung des Screenings in den M&A-Prozess71.3   Digitale Geschäftsmodelle71.3.1   Geschäftsmodelle und die Beziehung zur Unternehmensstrategie71.3.2   Die Transformation zu digitalen Geschäftsmodellen71.4   M&A bei digitalen Geschäftsmodellen71.4.1   Notwendigkeit von M&A-Transaktionen71.4.2   Die Digitalstrategie und das digitale Geschäftsmodell des Käuferunternehmens als Basis des Screenings71.4.3   Bestimmung des Digital Fit71.4.4   Übersicht zur Vorgehensweise beim Screening digitaler Geschäftsmodelle71.5   Fazit71.6   Literatur72   Realtime Due Diligence72.1   Zur Entwicklung der Unternehmensprüfung72.2   Der virtuelle Dokumentenraum der 1990er-Jahre72.3   M&A vor einem Paradigmenwechsel72.4   Realtime Due Diligence72.4.1   Arbeiten mit strukturieren Daten72.5   Standardisierung72.6   Informationstransparenz durch gemeinsame Datenbasis72.7   Durchgängiger Informationsfluss72.8   Datensicherheit72.9   Rechtssicherheit/Compliance72.10   Big Data und Analytics72.11   Zukünftige Vision: Künstliche Intelligenz bei der Due Diligence73   Industrie 4.0, Big Data und M&A – Revolution oder Evolution für M&A-Transaktionen?73.1   Einleitung73.2   Käufersuche73.3   Standardverfahren bei Auktionsprozessen73.4   Industriell geprägte M&A-Geschäfte versus unternehmerorientiertes Verkaufsmanagement73.5   Verkauf mittelständischer Unternehmen (Nachfolgelösungen)73.5.1   Unternehmensbezogene Vorbereitungen und steuerrechtliche Gestaltung73.5.2   Unternehmensbewertung: Finanztechnische Verfahren und subjektive Ansprache73.5.3   Auktionen für Verkauf mittelständischer Unternehmen nicht geeignet73.6   Fazit74   Unternehmensbewertung im Rahmen von Industrie 4.074.1   Einleitung74.2   Ertragskraft im Wandel74.3   Kapitalkosten74.4   Literatur75   IoT-Rahmenmodelle als Grundlage der IT-Integration in mittelständischen Unternehmen75.1   Strategische und operative Herausforderungen des digitalen Zeitalters75.1.1   Die Integrationsphase75.1.2   Zentrale Komponenten der Industrie 4.075.2   Neue Integrationslogiken für eine neue Zeit75.2.1   Das Referenzarchitekturmodell Industrie 4.075.2.2   Die erforderliche Industrie-4.0-Komponente75.3   Die virtuelle Repräsentation als Basis für die Integration von Geschäftsmodellen75.4   Literatur76   Industrie-4.0-Services wechseln den Besitzer: IT-spezifische Herausforderungen bei M&A-Projekten76.1   Gegenstand und Anwendungsfokus dieses Beitrags76.2   Neue Anforderungen durch steigende Datenkomplexität76.3   Handlungstipps für die abgebende Organisation76.4   Handlungstipps für aufnehmende Organisationen76.5   Stolperfallen76.5.1   Einrichtung von Maschinen und Anlagen für die neuen Netze und Zugriffsrechte76.5.2   Kopieren von großen Datenmengen – Transfer von Datenbeständen zwischen Rechenzentren76.5.3   Fehlende Netzwerkdokumentation76.5.4   Unbekannte Schnittstellen und U-Boote76.5.5   Fazit77   Change-Management als Schlüssel zur Verwirklichung von M&A-Erfolgspotenzialen im Rahmen von Industrie 4.077.1   Die verkannte Wichtigkeit sogenannter weicher Faktoren in M&A-Prozessen77.2   Die Achillesferse von M&A-Prozessen: Verunsicherung77.3   Die Verwirklichung von Potenzialen: Change-Management77.3.1   Pre-Merger-Phase: Cultural Due Diligence77.3.2   Peri-Merger-Phase: Orientierung, Inspiration und Vorbereitung77.3.3   Post-Merger-Integration: Integration, Kommunikation und Unterstützung77.3.4   Das Navigationssystem des Veränderungsprozesses: Die 4 Change-Hebel77.4   Fazit77.5   LiteraturDer HerausgeberDie AutorenStichwortverzeichnis

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