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Industrie 4.0
Blick auf einen sich entwickelnden Markt
1
Anwendungsfelder in der Praxis
Über Internet der Dinge (IoT) und Industrie 4.0 wurde be-
reits viel publiziert und prognostiziert. Dabei werden häu-
fig weiter entfernte Visionen oder wenig konkrete Anwen-
dungsfelder genannt. GP+S hat im Dialog mit führenden
Industrieunternehmen das Feld von Industrie 4.0 detail-
lierter diskutiert, um ein Bild davon zu ermitteln, welche
Anwendungsfelder in der Praxis tatsächlich signifikante
Verbreitung in der deutschen herstellenden Industrie fin-
den, wo Umsatzpotenziale liegen, wie dynamisch die Ent-
wicklung dabei ist, wie Unternehmen in der Implementie-
rung der Anwendungsfälle vorgehen und welche Chancen
und Risiken sowie welche Abhängigkeiten berücksichtigt
werden müssen.
Digitalisierte Produktionsprozesse
Fertigungssteuerung und Betrieb (Produktion)
Produktionsplanung und
–management
Digitalisierte Endprodukte
Marken
Optimierung industrieller Fertigung durch einzelne Organisation
Augmented
Human Operator
Smart Products
Social Machines
Plant Monitoring
Virtual Production
Global Facilities
Condition based /
Predictice
Maintenance
Organisations-/ branchen-/ länder-übergreifende Optimierung
Product Design
•	 Industrie 4.0 bietet interessante neue Geschäftsansät-	
	 ze, die in der Praxis unterschiedlich ausgeprägt sind
•	 Die höchste Marktreife haben heute: Condition-based/	
	 Predictive Maintenance, Services für neue Preis- und 	
	 Business-Modelle sowie Unterstützungslösungen für 	
	 den Menschen in der intelligenten Fabrik (Augmented 	
	 Human Operator)
•	 Die meisten Implementierungen befinden sich noch in 	
	 einem frühen Stadium, obwohl Unternehmen sich teils 	
	 seit 1,5 – 3 Jahren mit Industrie 4.0 beschäftigen
•	 Oft ist das Top-Management der Treiber für Industrie 	
	 4.0 Initiativen und weniger die technischen Einheiten 	
	 der Unternehmen
•	 Eine besondere Herausforderung liegt in der Teilhabe 	
	 kleiner und mittlerer Unternehmen an Industrie 4.0
	Geschäftschancen
Smart Services
Produktnutzungs und -qualitäts-Informationen
2
GP+S steht im Dialog mit leitenden Prozessverantwortli-
chen und Produktmanagern deutscher herstellender Unter-
nehmen sowie mit Wissenschaftlern anwendungsorientier-
ter Forschungsinstitute.
Aus aufwändigem Desk-Research ist GP+S mit allen publi-
zierten Anwendungsfällen von Industrie 4.0 vertraut. Die
Anwendungsfälle lassen sich dadurch unterscheiden, ob
ihre Bedeutung in der Digitalisierung von Fertigung bzw.
Produktion oder in der Digitalisierung von Produkten au-
ßerhalb der Fabrik liegt (siehe Systematisierung in Abbil-
dung). Auch die Bedeutung für den eigentlichen Produk-
tionsprozess im engeren Sinn, zeigt Unterschiede in den
Anwendungsfällen.
In der Vielzahl dieser Anwendungsfälle sollen hier jene mit
weiter entferntem Umsetzungshorizont außer Acht gelassen
werden, um ein praxisrelevantes Set von Anwendungsfel-
dern beleuchten zu können. Ein Beispiel für ein Anwen-
dungsfeld das wegen seines zu weiten Umsetzungshori-
zonts hier zunächst nicht weiter betrachtet wird, ist „Social
Machines“. In diesem visionären Anwendungsfeld geht es
um autonom interagierende Produktionsmaschinen, die
Materialfluss und Arbeitsschritte flexibel untereinander
abstimmen. Hierfür ist der Umbau kompletter Systemland-
schaften und Produktionsstätten erforderlich, was wegen
bestehender Investitionen in der deutschen herstellenden
Industrie auf absehbare Zeit nicht in signifikanter Breite zu
erwarten ist.
In der Auslese praxisrelevanter Anwendungsfälle zeigten
sich die folgenden als am häufigsten in den Unternehmen in
Umsetzung befindlich:
Am häufigsten verbreitete Anwendungsfelder in der
Unternehmens-Praxis
1.	 Instandhaltung: Condition-based /
	 Predictive Maintenance
2.	 Services für neue Preis- und
	Business-Modelle
3.	 Augmented Human Operator
Übergreifende Erkenntnisse
zur Verbreitung von
Smart-Industry-Ansätzen
Im Allgemeinen befindet sich die Implementierung von In-
dustrie 4.0-Ansätzen noch in einem frühen Stadium. Die
Anwendungsfälle in diesem Themenfeld laufen in der Regel
seit 1,5 bis 3 Jahren, und sind selten bereits über die Labor-
oder Pilotphase hinaus.
Es zeigt sich, dass die Industrie 4.0-Initiativen eher durch
das Top-Management in den Organisationen getrieben wer-
den, als durch die IT Abteilung.
Die meisten Implementierungen befinden sich in einer Pha-
se zwischen internen Pilotprojekten und der Beteiligung
erster besonders fortschrittlicher Lead-Kunden.
Es ist festzustellen, dass einige Unternehmen in ihrem Ge-
schäft überwiegend OEM-getrieben sind und dabei keine
Industrie 4.0-Eigeniniativen vorantreiben, da das Enginee-
ring auf Kundenseite liegt (bei den OEM).
Einige Unternehmen beschäftigen sich mit der Frage, wie
sie kleine und mittelständische Kunden (KMU) in der Ent-
wicklung hin zur Industrie 4.0 unterstützen können.
Vorgehensweise bei der Umsetzung der
Anwendungsfelder in Unternehmen
Die Entwicklung kundengerichteter Industrie 4.0-Services
wird überwiegend vom Top-Management initiiert und ge-
trieben, um neue Geschäftsmodelle zu erschließen. Die Im-
plementierung von Condition-based bzw. Predictive Main-
tenance-Technologien erfolgt bei den Maschinenbauern
oft im Rahmen umfassender Erneuerungen auf die jeweils
nächste Gerätegeneration.
Bei der Umsetzung in den Unternehmen werden in der Re-
gel sowohl Systemintegratoren und Softwareanbieter als
auch Telekommunikationsunternehmen einbezogen.
Die meisten Unternehmen benötigen zwischen 1,5 und 2
Jahren für die Initialisierung und Erstimplementierung von
Condition-based bzw. Predictive Maintenance bis zum Er-
reichen der Pilotphase.
Daher wird Anbietern von Produktionsleitsystemen (MES)
künftig eine tragende Rolle bei neuen Anwendungsfeldern
und Geschäftsmodellen in Industrie 4.0 zukommen.
Zudem wird eine wachsende Bedeutung der Bereiche SCA-
DA und SPS/PLC und dementsprechend auch hier mehr
Nachfrage nach Funktionalitäten für Industrie 4.0 erwartet.
Anbieter elektrischer Verbindungstechnik, die auf letztge-
nannten Gebieten aktiv sind, werden voraussichtlich kom-
plette Lösungen für den Datenaustausch und die Datenver-
waltung für kleinere Maschinenbauer schaffen, die alleine
nicht die Kompetenzen und Ressourcen aufbringen würden.
Die GP+S bekannten Unternehmen testen Industrie 4.0-
Services meist zunächst intern, bevor sie diese zusammen
mit Lead-Kunden weiterentwickeln.
Hierbei wird in der Regel schrittweise vorgegangen. Zu-
nächst erfolgt die Implementierung des zur Datenerhebung
erforderlichen Instrumentariums, bevor anschließend poten-
zielle Geschäftsmodelle entwickelt werden.
Häufig werden Industrie 4.0 Projekte nicht alleine angegan-
gen und Expertise von erfahrenen Partnern hinzu gezogen.
Eine entsprechend wichtige Rolle spielen Kooperationen.
Die meisten Unternehmen starten dabei mit bereits vorhan-
denen Partnern und ergänzen im Projektverlauf bedarfsab-
hängig Spezialisten:
•	 Manufacturing Execution Systems Anbieter (MES)
•	Systemintegratoren
•	 ERP-Anbieter, da oft viele Daten von diesen
	 Systemen kommen und dorthin zurück fließen
•	 Telekommunikations- bzw. Datennetz-Anbieter
•	 Institute der angewandten Forschung
•	 Spezialsystem-Anbieter, die bereits Erfahrung mit 		
	 Industrie 4.0-Ansätzen haben, zum Beispiel im
	 Bereich „Pick-by-Light“ Lösungen.
Die Kooperation mit Lead-Kunden ermöglicht es anschlie-
ßend abzuschätzen, wie der Markt bestimmte Angebote an-
nimmt.
Daten kommt in Industrie 4.0
eine bedeutendere Rolle zu
Anhand des bekannten Modells der Automatisierungspyra-
mide, welche die in einem Produktionsprozess zur Anwen-
dung kommenden IT- bzw. Systemebenen verdeutlicht, lässt
sich darstellen, auf welchen Ebenen die Daten-Aggregation
und -Verarbeitung bei Industrie 4.0-Anwendungen erfolgt.
Es ist davon auszugehen, dass die Daten-Aggregation und
-Verarbeitung vor allem auf der Betriebsleitebene erfolgt
(siehe Abbildung der Automatisierungspyramide).
3
Fertigungs/Produktionsprozess
Unter-
nehmens-
ebene
ERP, PLM
Feldebene:
I / 0 Signale
Maschinensteuerung:
SPS/PLC
(Programmable Logic Controllers)
Prozessleiterbene:
SCADA
(Superv. Control & Data
Acquisition)
Betriebs-
leiterebene:
MES
(Manufacturing
Execution)
4
Das Anwendungsfeld Condition-based bzw. Predictive Maintenance ist sicherlich das am meis-
ten diskutierte und in der Praxis am weitesten fortgeschrittene Industrie 4.0-Anwendungsfeld.
Durch die Internet-der-Dinge-Ansätze von Digitalisierung und Vernetzung können hier beson-
ders die folgenden Vorteile erzielt werden:
•	 Flexibilisierung der Wartung und Instandhaltung
•	 Terminierung von Reparaturen und Überholungen nur bei Bedarf
•	 Ausfälle im Voraus erkennen und Abhilfemaßnahmen vor einem Fehler ergreifen können
•	 Schnellere Fehleranalyse und Fehlerbehebung durch bessere Datenlage
•	 Höhere Automatisierung des Herstellungsbetriebs und seiner Arbeitsprozesse
Anwendungsfeld
	 „Condition-based / Predictive Maintenance“
men die zuvor erhobenen Daten ausgewertet. Essenziell
ist ein tiefes Verständnis der Rohdaten, die auch immer
im Kontext in dem sie erhoben werden, bewertet werden
sollten. Zum Beispiel Temperaturdaten und deren Interpre-
tation in Abhängigkeit von anderen Leistungswerten der
Maschine. Die häufig empfohlene Strategie besteht darin,
so viele Daten wie möglich zu erheben und für die Analyse
heranziehen zu können, anstatt auf vorgelagerten Stufen
zu viel Datenaggregation zu betreiben und damit nützliche
Messpunkte und ggf. Präzision für Vorhersagen zu verlieren.
Daraus resultieren große Datenmengen, deren Übertragung
und Verarbeitung eine hohe Bandbreite und Rechenleistung
erfordert. Um flexibel auf die kontinuierlich wachsenden
Datenmengen reagieren zu können, sollten daher skalierba-
re Systeme eingesetzt werden.
Weitere wichtige Aspekte
In kundengerichteten Services auf Basis von Condition-ba-
sed bzw. Predictive Maintenance ist es erforderlich, die
Konnektivität zu den Maschinen und Geräten gut zu durch-
denken und zu planen. Hier geht es insbesondere um die
technische Durchführbarkeit, Auswirkungen auf die Sicher-
heit sowie die Auswahl eines passenden Telekommunikati-
onspartners.
Kunden von Condition-based bzw. Predictive Maintenacne
Services erwarten von den Maschinenherstellern eine Ge-
samtlösung einschließlich Infrastruktur und (globaler) Kon-
nektivität.
Aktueller Stand und Entwicklung des
Anwendungsfelds
Condition-based bzw. Predictive Maintenance bietet Unter-
nehmen neue Potenziale in zwei zentralen Bereichen:
1.	 Zum einen wird eine bessere Übersicht und Kontrolle 	
	 der eigenen Fertigungslinien ermöglicht. Hierbei steht 	
	 die Steigerung der Verfügbarkeit hochwertiger Maschi	
	 nen durch vorausschauende Instandhaltung im Vorder	
	grund.
2.	 Zum anderen ergeben sich neue Möglichkeiten bei 	
	 kundengerichteten Services, nämlich für jene Unter- 	
	 nehmen, die hochwertige Maschinen herstellen und 	
	 ihren Kunden ergänzende Services bieten möchten.
Überwiegend zeigt sich, dass bereits erste Anwendungs-
fälle mit Lead Kunden bestehen, und Condition-based bzw.
Predictive Maintenance bisher noch keine hohe Verbreitung
im Markt erfahren hat. Experten erwarten jedoch, dass die
Fernüberwachung von Maschinen zukünftig zum Marktstan-
dard wird.
Rolle von Daten im Anwendungsfeld
Für Condition-based bzw. Predictive Maintenance ist zu-
nächst die Fähigkeit zur Erfassung verschiedener Zustand-
sparameter der Maschine über Sensoren in Echtzeit erfor-
derlich. Darauf können komplexere Vorhersage-Fähigkeiten
aufbauen, die mit Hilfe von Predictive Analytics-Algorith-
5 Anwendungsfeld
	 „Services für neue Preis- und Business-Modelle“
Services für neue Preis- und Business-Modelle auf Basis vernetzter Devices sind grundsätzlich
in zwei Ausprägungen möglich:
1.	 Direkt produktbezogen, z.B. bei Bezahlung nach Anzahl produzierter Teile/Produkte
2.	 Indirekt produktbezogen, z.B. bei Garantien auf Maschinenverfügbarkeit auf Basis der 		
	 Kenntnis genutzter Maschinenstunden
Im Kern dieser Services steht die Möglichkeit auf bessere Kostenberechnungen aufgrund der
Überwachung und Bewertung der tatsächlichen Nutzung von Produkten. Dies führt auch zu neu-
en Preismodellen auf Basis von Nutzungsintensität und Nutzungsdauer.
Die Kombination verschiedener Perspektiven auf Maschi-
nendaten könnte für Kunden besonders interessant sein:
•	 Produktivitätsperspektive: z.B. Maschinenverfügbar	
	 keit, Ausfallvorhersage
•	 Qualitätsperspektive: z.B. Maschinenausbringung in 	
	 guter Qualität und Reduktion von Ausschuss
Weitere wichtige Aspekte
Zur erfolgreichen Umsetzung neuer Services auf Basis von
vernetzten Maschinen und Devices ist oft das Know-how
und die Zusammenarbeit mehrerer Unternehmensbereiche,
wie zum Beispiel Entwicklung, Produktion und Kundenser-
vice erforderlich.
Die steigende Bedeutung von Daten bringt neue rechtliche
Fragestellungen mit sich, die im Gesamtzusammenhang ge-
löst werden müssen:
•	 Durch welche Daten wird Mehrwert geschaffen?
•	 Wer hat die Rechte zur Nutzung und Verwertung der
	 Daten: Der Datenverursacher (z.B. produzierendes 	
	 Unternehmen) oder die Partei die Mehrwert mit den 	
	 Daten generiert (z.B. Hersteller von Maschinen)?
•	 Wer nutzt diese Daten?
•	 Wer erhält wofür einen finanziellen Ausgleich?
Aktueller Stand und Entwicklung des
Anwendungsfelds
Der erste Hype ist vorüber und es zeigt sich, in welchen Be-
reichen tatsächlich Mehrwerte durch Industrie 4.0-Anwen-
dungen geschaffen werden, zum Beispiel:
•	 Erweiterte Garantie, wenn genaue Informationen
	 darüber vorliegen, wie und mit welcher Intensität
	 Kunden die Maschinen nutzen
•	 Zustandsüberwachung und vorausschauende Wartung 	
	 in Kombination mit automatisierten Service-Calls im 	
	 Partnernetzwerk (siehe auch konkretes Anwendungs	
	 feld „Condition-based / Predictive Maintenance“)
•	 Produktivitätssteigerungen, aber auch energieeffiziente 	
	 Herstellung, z.B. durch zeitgesteuerte Maschinen
•	 Full-Service-Verträge und neue Betreibermodelle,
	 welche über aktuelle Finanzierungs- und Leasing-
	 Modelle für Maschinen hinausgehen (inkl. IT, Dienst	
	 leistungen, etc.).
Rolle von Daten im Anwendungsfeld
Die zentralen Erfolgsfaktoren sind Echtzeit-Daten von Ma-
schinen und Prozessen sowie deren Aggregation und Visua-
lisierung.
Echter Mehrwert aus den Daten entsteht aus der Kombina-
tion mit dem Knowhow der Maschinenhersteller sowie der
Integration in andere Angebote, wie beispielsweise in Ver-
bindung mit einer verbesserten Logistik für Ersatzteile.
6 Anwendungsfeld
	 „Augmented Human Operator“
Auch in weitgehend automatisierten intelligenten Fabriken sind Menschen ein zentraler Be-
standteil in der Fertigung: Sie tragen entscheidende Aufsichtsfunktionen und bleiben letztver-
antwortliche Entscheidungsträger. Der Augmented Human Operator ist eine Person, die in einer
intelligenten Fabrik, dank virtueller „Ansichten“ und Zusatzinformationen von IT-basierten As-
sistenzsystemen, produktionsbezogene Prozesse besser überwachen und steuern kann.
Solche Assistenzsysteme ergänzen die optimale Planung und Organisation von Fertigungsbe-
trieben. Sie ermöglichen mobil-befähigte Überwachung der Zustände des Betriebs und der Pro-
dukte in Echtzeit. Sie filtern, verfeinern und präsentieren große Mengen an Informationen in
einer intelligenten Fabrik nach Kontext und Bedarf der menschlichen Bedienperson. Oft kom-
men Augmented-Reality-Technologien zum Einsatz, z.B. durch Visualisierung von relevanten
Informationen in Instandhaltungsprozessen über Datenbrille oder Tablets.
sungen für das Personal, wie Varianten von Produkten im
Produktionsprozess montiert werden.
Weitere wichtige Aspekte
Das „Augmented Human Operator“ Konzept beinhaltet in
der Praxis nicht unbedingt Datenbrillen, sondern oft auch
weniger ausgefallene Technologien:
•	 Automatisierte Erkennung von Montageaufträgen und 	
	 Teilen, z.B. mittels RFID oder QR-Code-Erkennung
•	 Visualisierung über große Bildschirme sowie Tablets, in 	
	 Verbindung mit Explosionszeichnungen von Montage	
	plänen
•	 „Pick-by-light” Ansätze
•	 Visualisierung von Abhängigkeiten, z.B. Vorhersage, 	
	 wann der nächste Montageauftrag eintrifft
•	 FAQ Unterstützung für den Fall von Rückfragen oder 	
	Störungen
Die Auswirkungen auf die Privatsphäre in Arbeitsumge-
bungen müssen berücksichtigt werden, zum Beispiel weil
es bei kamerabasierten Prozessen vorkommen kann, dass
Mitarbeiter ohne deren Einverständnis gefilmt werden.
Aktueller Stand und Entwicklung des
Anwendungsfelds
In der schlanken und smarten Fertigung ist Augmented
Human Operator von besonderer Bedeutung, um den Men-
schen gut in die Abläufe integrieren zu können.
Die meisten realen Anwendungen finden sich derzeit in der
Wartung von Maschinen und im Außendienst, in der Regel
unter Nutzung von mobiler Technologie. In der Herstellung
zeigen sich konkrete Vorteile von Augmented Human Ope-
rator insbesondere in der Variantenfertigung. Hier jedoch
häufig noch als Pilot an ausgewählten Produktionslinien,
und noch nicht in der breiten Anwendung.
Auch in der Intra-Logistik wird das Konzept des „Augmen-
ted Human Operator“ angenommen, und zwar in der Unter-
stützung von Mitarbeitern bei logistischen Aufgaben. Hier
sind bereits Produktivitätssteigerungen messbar.
Es ist davon auszugehen, dass innerhalb von 5 Jahren mo-
bile Technologien wie Smartphones zunehmend genutzt
werden, um eine große Aufgabenbandbreite von Handwer-
kern und Industriearbeitern zu unterstützen. Heute bereits
dahingehend erfolgreich genutzt wird beispielsweise die
dynamische Schichtplanung.
Rolle von Daten im Anwendungsfeld
Das Anwendungsfeld Augmented Human Operator ist be-
stimmt durch Datenselektion, Aggregation, Visualisierung
bzw. Präsentation, insbesondere auf mobilen Geräten.
Das Datenvolumen wächst schnell, aber es ist zunächst
schwer zu bestimmen, welche Daten tatsächlich nützlich
sind. Der größte datenbezogene Aufwand liegt in der Initia-
lisierungsphase, zum Beispiel in der Erstellung von Anwei-
7
Mit einem systematischen Ansatz lassen sich Geschäftschancen in Industrie 4.0 besser
wahrnehmen. Dabei ist nach der Erfahrung von GP+S insbesondere auf die folgenden
Aspekte zu achten:
1.	 Breites Verständnis gewinnen: Industrie 4.0 kann (muss) weit mehr sein, als die nächste 		
	 Stufe der Fertigungs-Automatisierung
2.	 Klares Bild / Verständnis über die eigene Rolle in digitalen Use Cases gewinnen, auch wenn 	
	 sie zunächst entfernt vom bisherigen Kerngeschäft erscheint
3.	 Top-Management (C-Level) in nachhaltiger Führungsrolle
4.	 Bei der Erarbeitung digitaler Geschäftsmodelle systematisch vorgehen und alle Optionen 		
	prüfen
5.	 Die Kundenperspektive einnehmen und wichtige relevante Trends berücksichtigen
6.	 Mittel- bis langfristig ein ganzheitliches Vorgehen planen (übergreifende Digitalstrategie)
7.	 Ressourcen und Organisation auf digitales Geschäft vorbereiten und ausrichten:
	 Interdisziplinäre Teams, hohe Lernbereitschaft und Anpassungsfähigkeit.
Erfolgsfaktoren für die Erarbeitung relevanter
Industrie 4.0-Geschäftsmodelle
8
GP+S Kompetenzen
GP+S unterstützt mit analytischer und methodischer Kom-
petenz sowie umfassenden Kenntnissen von Industrie 4.0
Uses Cases. GP+S setzt dort an, wo Know-how und Zusam-
menarbeit mehrerer Unternehmensbereiche erforderlich
sind. Unsere Berater sind Wirtschaftsingenieure, Digital-Ex-
perten, Marketingstrategen und Kaufleute. Damit bringt
GP+S die erforderliche Kompetenzvielfalt, Interdisziplina-
rität und Verständnistiefe für das vielschichtige Industrie
4.0-Ecosystem mit.
GP+S unterstützt mit analytischer und methodischer Kom-
petenz sowie umfassenden Kenntnissen von Industrie 4.0
Uses Cases. GP+S setzt dort an, wo Know-how und Zusam-
menarbeit mehrerer Unternehmensbereiche erforderlich
sind. Unsere Berater sind Wirtschaftsingenieure, Digital-Ex-
perten, Marketingstrategen und Kaufleute. Damit bringt
GP+S die erforderliche Kompetenzvielfalt, Interdisziplina-
rität und Verständnistiefe für das vielschichtige Industrie
4.0-Ecosystem mit.
Kontakt
Als Ansprechpartner zu Industrie 4.0 stehen Ulrich Porst
und Carsten Hinze gerne zur Verfügung.
Ulrich Porst, Geschäftsführer
E-Mail: ulrich.porst@gps-consulting.com
Carsten Hinze, Senior Consultant
E-Mail: carsten.hinze@gps-consulting.com
Gerlach, Porst + Steiner GmbH
Nehringstrasse 2
61352 Bad Homburg , Germany
Website: http://www.gps-consulting.com
GP+S Leistungen im Bereich
Industrie 4.0
GP+S kennt die Erfolgsfaktoren für die Erarbeitung relevan-
ter Industrie 4.0 Geschäftsmodelle und bringt die notwen-
dige Markt- und Kundenperspektive ein. GP+S unterstützt
Unternehmen bei der Identifikation und inhaltlichen Durch-
dringung von Industrie 4.0 Anwendungsfeldern (Use Cases),
beginnend bei Ansätzen wie Predicitive Maintenance und
Augmented Human Operating bis hin zu neuen, kundenge-
richteten Smart-Services-Geschäftsmodellen. Schwerpunk-
te unserer Unterstützungsleistungen in Zusammenhang mit
Industrie 4.0 sind:
•	 Trends, Player und Marktpotenziale analysieren
•	 Ausgangsposition für Industrie 4.0 bestimmen
	 (Industrie 4.0 Readiness)
•	 Neue Geschäftsansätze und Umsatzpotenziale
	identifizieren
•	 Übergreifende Industrie 4.0 Strategie entwickeln
Lernen Sie uns und unsere Vorgehensweise z.B. in einem
Workshop „Industrie 4.0 Potenziale“ kennen und legen Sie
gemeinsam mit uns die nächsten Schritte in Richtung In-
dustrie 4.0 fest.

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  • 1. Industrie 4.0 Blick auf einen sich entwickelnden Markt
  • 2. 1 Anwendungsfelder in der Praxis Über Internet der Dinge (IoT) und Industrie 4.0 wurde be- reits viel publiziert und prognostiziert. Dabei werden häu- fig weiter entfernte Visionen oder wenig konkrete Anwen- dungsfelder genannt. GP+S hat im Dialog mit führenden Industrieunternehmen das Feld von Industrie 4.0 detail- lierter diskutiert, um ein Bild davon zu ermitteln, welche Anwendungsfelder in der Praxis tatsächlich signifikante Verbreitung in der deutschen herstellenden Industrie fin- den, wo Umsatzpotenziale liegen, wie dynamisch die Ent- wicklung dabei ist, wie Unternehmen in der Implementie- rung der Anwendungsfälle vorgehen und welche Chancen und Risiken sowie welche Abhängigkeiten berücksichtigt werden müssen. Digitalisierte Produktionsprozesse Fertigungssteuerung und Betrieb (Produktion) Produktionsplanung und –management Digitalisierte Endprodukte Marken Optimierung industrieller Fertigung durch einzelne Organisation Augmented Human Operator Smart Products Social Machines Plant Monitoring Virtual Production Global Facilities Condition based / Predictice Maintenance Organisations-/ branchen-/ länder-übergreifende Optimierung Product Design • Industrie 4.0 bietet interessante neue Geschäftsansät- ze, die in der Praxis unterschiedlich ausgeprägt sind • Die höchste Marktreife haben heute: Condition-based/ Predictive Maintenance, Services für neue Preis- und Business-Modelle sowie Unterstützungslösungen für den Menschen in der intelligenten Fabrik (Augmented Human Operator) • Die meisten Implementierungen befinden sich noch in einem frühen Stadium, obwohl Unternehmen sich teils seit 1,5 – 3 Jahren mit Industrie 4.0 beschäftigen • Oft ist das Top-Management der Treiber für Industrie 4.0 Initiativen und weniger die technischen Einheiten der Unternehmen • Eine besondere Herausforderung liegt in der Teilhabe kleiner und mittlerer Unternehmen an Industrie 4.0 Geschäftschancen Smart Services Produktnutzungs und -qualitäts-Informationen
  • 3. 2 GP+S steht im Dialog mit leitenden Prozessverantwortli- chen und Produktmanagern deutscher herstellender Unter- nehmen sowie mit Wissenschaftlern anwendungsorientier- ter Forschungsinstitute. Aus aufwändigem Desk-Research ist GP+S mit allen publi- zierten Anwendungsfällen von Industrie 4.0 vertraut. Die Anwendungsfälle lassen sich dadurch unterscheiden, ob ihre Bedeutung in der Digitalisierung von Fertigung bzw. Produktion oder in der Digitalisierung von Produkten au- ßerhalb der Fabrik liegt (siehe Systematisierung in Abbil- dung). Auch die Bedeutung für den eigentlichen Produk- tionsprozess im engeren Sinn, zeigt Unterschiede in den Anwendungsfällen. In der Vielzahl dieser Anwendungsfälle sollen hier jene mit weiter entferntem Umsetzungshorizont außer Acht gelassen werden, um ein praxisrelevantes Set von Anwendungsfel- dern beleuchten zu können. Ein Beispiel für ein Anwen- dungsfeld das wegen seines zu weiten Umsetzungshori- zonts hier zunächst nicht weiter betrachtet wird, ist „Social Machines“. In diesem visionären Anwendungsfeld geht es um autonom interagierende Produktionsmaschinen, die Materialfluss und Arbeitsschritte flexibel untereinander abstimmen. Hierfür ist der Umbau kompletter Systemland- schaften und Produktionsstätten erforderlich, was wegen bestehender Investitionen in der deutschen herstellenden Industrie auf absehbare Zeit nicht in signifikanter Breite zu erwarten ist. In der Auslese praxisrelevanter Anwendungsfälle zeigten sich die folgenden als am häufigsten in den Unternehmen in Umsetzung befindlich: Am häufigsten verbreitete Anwendungsfelder in der Unternehmens-Praxis 1. Instandhaltung: Condition-based / Predictive Maintenance 2. Services für neue Preis- und Business-Modelle 3. Augmented Human Operator Übergreifende Erkenntnisse zur Verbreitung von Smart-Industry-Ansätzen Im Allgemeinen befindet sich die Implementierung von In- dustrie 4.0-Ansätzen noch in einem frühen Stadium. Die Anwendungsfälle in diesem Themenfeld laufen in der Regel seit 1,5 bis 3 Jahren, und sind selten bereits über die Labor- oder Pilotphase hinaus. Es zeigt sich, dass die Industrie 4.0-Initiativen eher durch das Top-Management in den Organisationen getrieben wer- den, als durch die IT Abteilung. Die meisten Implementierungen befinden sich in einer Pha- se zwischen internen Pilotprojekten und der Beteiligung erster besonders fortschrittlicher Lead-Kunden. Es ist festzustellen, dass einige Unternehmen in ihrem Ge- schäft überwiegend OEM-getrieben sind und dabei keine Industrie 4.0-Eigeniniativen vorantreiben, da das Enginee- ring auf Kundenseite liegt (bei den OEM). Einige Unternehmen beschäftigen sich mit der Frage, wie sie kleine und mittelständische Kunden (KMU) in der Ent- wicklung hin zur Industrie 4.0 unterstützen können. Vorgehensweise bei der Umsetzung der Anwendungsfelder in Unternehmen Die Entwicklung kundengerichteter Industrie 4.0-Services wird überwiegend vom Top-Management initiiert und ge- trieben, um neue Geschäftsmodelle zu erschließen. Die Im- plementierung von Condition-based bzw. Predictive Main- tenance-Technologien erfolgt bei den Maschinenbauern oft im Rahmen umfassender Erneuerungen auf die jeweils nächste Gerätegeneration. Bei der Umsetzung in den Unternehmen werden in der Re- gel sowohl Systemintegratoren und Softwareanbieter als auch Telekommunikationsunternehmen einbezogen. Die meisten Unternehmen benötigen zwischen 1,5 und 2 Jahren für die Initialisierung und Erstimplementierung von Condition-based bzw. Predictive Maintenance bis zum Er- reichen der Pilotphase.
  • 4. Daher wird Anbietern von Produktionsleitsystemen (MES) künftig eine tragende Rolle bei neuen Anwendungsfeldern und Geschäftsmodellen in Industrie 4.0 zukommen. Zudem wird eine wachsende Bedeutung der Bereiche SCA- DA und SPS/PLC und dementsprechend auch hier mehr Nachfrage nach Funktionalitäten für Industrie 4.0 erwartet. Anbieter elektrischer Verbindungstechnik, die auf letztge- nannten Gebieten aktiv sind, werden voraussichtlich kom- plette Lösungen für den Datenaustausch und die Datenver- waltung für kleinere Maschinenbauer schaffen, die alleine nicht die Kompetenzen und Ressourcen aufbringen würden. Die GP+S bekannten Unternehmen testen Industrie 4.0- Services meist zunächst intern, bevor sie diese zusammen mit Lead-Kunden weiterentwickeln. Hierbei wird in der Regel schrittweise vorgegangen. Zu- nächst erfolgt die Implementierung des zur Datenerhebung erforderlichen Instrumentariums, bevor anschließend poten- zielle Geschäftsmodelle entwickelt werden. Häufig werden Industrie 4.0 Projekte nicht alleine angegan- gen und Expertise von erfahrenen Partnern hinzu gezogen. Eine entsprechend wichtige Rolle spielen Kooperationen. Die meisten Unternehmen starten dabei mit bereits vorhan- denen Partnern und ergänzen im Projektverlauf bedarfsab- hängig Spezialisten: • Manufacturing Execution Systems Anbieter (MES) • Systemintegratoren • ERP-Anbieter, da oft viele Daten von diesen Systemen kommen und dorthin zurück fließen • Telekommunikations- bzw. Datennetz-Anbieter • Institute der angewandten Forschung • Spezialsystem-Anbieter, die bereits Erfahrung mit Industrie 4.0-Ansätzen haben, zum Beispiel im Bereich „Pick-by-Light“ Lösungen. Die Kooperation mit Lead-Kunden ermöglicht es anschlie- ßend abzuschätzen, wie der Markt bestimmte Angebote an- nimmt. Daten kommt in Industrie 4.0 eine bedeutendere Rolle zu Anhand des bekannten Modells der Automatisierungspyra- mide, welche die in einem Produktionsprozess zur Anwen- dung kommenden IT- bzw. Systemebenen verdeutlicht, lässt sich darstellen, auf welchen Ebenen die Daten-Aggregation und -Verarbeitung bei Industrie 4.0-Anwendungen erfolgt. Es ist davon auszugehen, dass die Daten-Aggregation und -Verarbeitung vor allem auf der Betriebsleitebene erfolgt (siehe Abbildung der Automatisierungspyramide). 3 Fertigungs/Produktionsprozess Unter- nehmens- ebene ERP, PLM Feldebene: I / 0 Signale Maschinensteuerung: SPS/PLC (Programmable Logic Controllers) Prozessleiterbene: SCADA (Superv. Control & Data Acquisition) Betriebs- leiterebene: MES (Manufacturing Execution)
  • 5. 4 Das Anwendungsfeld Condition-based bzw. Predictive Maintenance ist sicherlich das am meis- ten diskutierte und in der Praxis am weitesten fortgeschrittene Industrie 4.0-Anwendungsfeld. Durch die Internet-der-Dinge-Ansätze von Digitalisierung und Vernetzung können hier beson- ders die folgenden Vorteile erzielt werden: • Flexibilisierung der Wartung und Instandhaltung • Terminierung von Reparaturen und Überholungen nur bei Bedarf • Ausfälle im Voraus erkennen und Abhilfemaßnahmen vor einem Fehler ergreifen können • Schnellere Fehleranalyse und Fehlerbehebung durch bessere Datenlage • Höhere Automatisierung des Herstellungsbetriebs und seiner Arbeitsprozesse Anwendungsfeld „Condition-based / Predictive Maintenance“ men die zuvor erhobenen Daten ausgewertet. Essenziell ist ein tiefes Verständnis der Rohdaten, die auch immer im Kontext in dem sie erhoben werden, bewertet werden sollten. Zum Beispiel Temperaturdaten und deren Interpre- tation in Abhängigkeit von anderen Leistungswerten der Maschine. Die häufig empfohlene Strategie besteht darin, so viele Daten wie möglich zu erheben und für die Analyse heranziehen zu können, anstatt auf vorgelagerten Stufen zu viel Datenaggregation zu betreiben und damit nützliche Messpunkte und ggf. Präzision für Vorhersagen zu verlieren. Daraus resultieren große Datenmengen, deren Übertragung und Verarbeitung eine hohe Bandbreite und Rechenleistung erfordert. Um flexibel auf die kontinuierlich wachsenden Datenmengen reagieren zu können, sollten daher skalierba- re Systeme eingesetzt werden. Weitere wichtige Aspekte In kundengerichteten Services auf Basis von Condition-ba- sed bzw. Predictive Maintenance ist es erforderlich, die Konnektivität zu den Maschinen und Geräten gut zu durch- denken und zu planen. Hier geht es insbesondere um die technische Durchführbarkeit, Auswirkungen auf die Sicher- heit sowie die Auswahl eines passenden Telekommunikati- onspartners. Kunden von Condition-based bzw. Predictive Maintenacne Services erwarten von den Maschinenherstellern eine Ge- samtlösung einschließlich Infrastruktur und (globaler) Kon- nektivität. Aktueller Stand und Entwicklung des Anwendungsfelds Condition-based bzw. Predictive Maintenance bietet Unter- nehmen neue Potenziale in zwei zentralen Bereichen: 1. Zum einen wird eine bessere Übersicht und Kontrolle der eigenen Fertigungslinien ermöglicht. Hierbei steht die Steigerung der Verfügbarkeit hochwertiger Maschi nen durch vorausschauende Instandhaltung im Vorder grund. 2. Zum anderen ergeben sich neue Möglichkeiten bei kundengerichteten Services, nämlich für jene Unter- nehmen, die hochwertige Maschinen herstellen und ihren Kunden ergänzende Services bieten möchten. Überwiegend zeigt sich, dass bereits erste Anwendungs- fälle mit Lead Kunden bestehen, und Condition-based bzw. Predictive Maintenance bisher noch keine hohe Verbreitung im Markt erfahren hat. Experten erwarten jedoch, dass die Fernüberwachung von Maschinen zukünftig zum Marktstan- dard wird. Rolle von Daten im Anwendungsfeld Für Condition-based bzw. Predictive Maintenance ist zu- nächst die Fähigkeit zur Erfassung verschiedener Zustand- sparameter der Maschine über Sensoren in Echtzeit erfor- derlich. Darauf können komplexere Vorhersage-Fähigkeiten aufbauen, die mit Hilfe von Predictive Analytics-Algorith-
  • 6. 5 Anwendungsfeld „Services für neue Preis- und Business-Modelle“ Services für neue Preis- und Business-Modelle auf Basis vernetzter Devices sind grundsätzlich in zwei Ausprägungen möglich: 1. Direkt produktbezogen, z.B. bei Bezahlung nach Anzahl produzierter Teile/Produkte 2. Indirekt produktbezogen, z.B. bei Garantien auf Maschinenverfügbarkeit auf Basis der Kenntnis genutzter Maschinenstunden Im Kern dieser Services steht die Möglichkeit auf bessere Kostenberechnungen aufgrund der Überwachung und Bewertung der tatsächlichen Nutzung von Produkten. Dies führt auch zu neu- en Preismodellen auf Basis von Nutzungsintensität und Nutzungsdauer. Die Kombination verschiedener Perspektiven auf Maschi- nendaten könnte für Kunden besonders interessant sein: • Produktivitätsperspektive: z.B. Maschinenverfügbar keit, Ausfallvorhersage • Qualitätsperspektive: z.B. Maschinenausbringung in guter Qualität und Reduktion von Ausschuss Weitere wichtige Aspekte Zur erfolgreichen Umsetzung neuer Services auf Basis von vernetzten Maschinen und Devices ist oft das Know-how und die Zusammenarbeit mehrerer Unternehmensbereiche, wie zum Beispiel Entwicklung, Produktion und Kundenser- vice erforderlich. Die steigende Bedeutung von Daten bringt neue rechtliche Fragestellungen mit sich, die im Gesamtzusammenhang ge- löst werden müssen: • Durch welche Daten wird Mehrwert geschaffen? • Wer hat die Rechte zur Nutzung und Verwertung der Daten: Der Datenverursacher (z.B. produzierendes Unternehmen) oder die Partei die Mehrwert mit den Daten generiert (z.B. Hersteller von Maschinen)? • Wer nutzt diese Daten? • Wer erhält wofür einen finanziellen Ausgleich? Aktueller Stand und Entwicklung des Anwendungsfelds Der erste Hype ist vorüber und es zeigt sich, in welchen Be- reichen tatsächlich Mehrwerte durch Industrie 4.0-Anwen- dungen geschaffen werden, zum Beispiel: • Erweiterte Garantie, wenn genaue Informationen darüber vorliegen, wie und mit welcher Intensität Kunden die Maschinen nutzen • Zustandsüberwachung und vorausschauende Wartung in Kombination mit automatisierten Service-Calls im Partnernetzwerk (siehe auch konkretes Anwendungs feld „Condition-based / Predictive Maintenance“) • Produktivitätssteigerungen, aber auch energieeffiziente Herstellung, z.B. durch zeitgesteuerte Maschinen • Full-Service-Verträge und neue Betreibermodelle, welche über aktuelle Finanzierungs- und Leasing- Modelle für Maschinen hinausgehen (inkl. IT, Dienst leistungen, etc.). Rolle von Daten im Anwendungsfeld Die zentralen Erfolgsfaktoren sind Echtzeit-Daten von Ma- schinen und Prozessen sowie deren Aggregation und Visua- lisierung. Echter Mehrwert aus den Daten entsteht aus der Kombina- tion mit dem Knowhow der Maschinenhersteller sowie der Integration in andere Angebote, wie beispielsweise in Ver- bindung mit einer verbesserten Logistik für Ersatzteile.
  • 7. 6 Anwendungsfeld „Augmented Human Operator“ Auch in weitgehend automatisierten intelligenten Fabriken sind Menschen ein zentraler Be- standteil in der Fertigung: Sie tragen entscheidende Aufsichtsfunktionen und bleiben letztver- antwortliche Entscheidungsträger. Der Augmented Human Operator ist eine Person, die in einer intelligenten Fabrik, dank virtueller „Ansichten“ und Zusatzinformationen von IT-basierten As- sistenzsystemen, produktionsbezogene Prozesse besser überwachen und steuern kann. Solche Assistenzsysteme ergänzen die optimale Planung und Organisation von Fertigungsbe- trieben. Sie ermöglichen mobil-befähigte Überwachung der Zustände des Betriebs und der Pro- dukte in Echtzeit. Sie filtern, verfeinern und präsentieren große Mengen an Informationen in einer intelligenten Fabrik nach Kontext und Bedarf der menschlichen Bedienperson. Oft kom- men Augmented-Reality-Technologien zum Einsatz, z.B. durch Visualisierung von relevanten Informationen in Instandhaltungsprozessen über Datenbrille oder Tablets. sungen für das Personal, wie Varianten von Produkten im Produktionsprozess montiert werden. Weitere wichtige Aspekte Das „Augmented Human Operator“ Konzept beinhaltet in der Praxis nicht unbedingt Datenbrillen, sondern oft auch weniger ausgefallene Technologien: • Automatisierte Erkennung von Montageaufträgen und Teilen, z.B. mittels RFID oder QR-Code-Erkennung • Visualisierung über große Bildschirme sowie Tablets, in Verbindung mit Explosionszeichnungen von Montage plänen • „Pick-by-light” Ansätze • Visualisierung von Abhängigkeiten, z.B. Vorhersage, wann der nächste Montageauftrag eintrifft • FAQ Unterstützung für den Fall von Rückfragen oder Störungen Die Auswirkungen auf die Privatsphäre in Arbeitsumge- bungen müssen berücksichtigt werden, zum Beispiel weil es bei kamerabasierten Prozessen vorkommen kann, dass Mitarbeiter ohne deren Einverständnis gefilmt werden. Aktueller Stand und Entwicklung des Anwendungsfelds In der schlanken und smarten Fertigung ist Augmented Human Operator von besonderer Bedeutung, um den Men- schen gut in die Abläufe integrieren zu können. Die meisten realen Anwendungen finden sich derzeit in der Wartung von Maschinen und im Außendienst, in der Regel unter Nutzung von mobiler Technologie. In der Herstellung zeigen sich konkrete Vorteile von Augmented Human Ope- rator insbesondere in der Variantenfertigung. Hier jedoch häufig noch als Pilot an ausgewählten Produktionslinien, und noch nicht in der breiten Anwendung. Auch in der Intra-Logistik wird das Konzept des „Augmen- ted Human Operator“ angenommen, und zwar in der Unter- stützung von Mitarbeitern bei logistischen Aufgaben. Hier sind bereits Produktivitätssteigerungen messbar. Es ist davon auszugehen, dass innerhalb von 5 Jahren mo- bile Technologien wie Smartphones zunehmend genutzt werden, um eine große Aufgabenbandbreite von Handwer- kern und Industriearbeitern zu unterstützen. Heute bereits dahingehend erfolgreich genutzt wird beispielsweise die dynamische Schichtplanung. Rolle von Daten im Anwendungsfeld Das Anwendungsfeld Augmented Human Operator ist be- stimmt durch Datenselektion, Aggregation, Visualisierung bzw. Präsentation, insbesondere auf mobilen Geräten. Das Datenvolumen wächst schnell, aber es ist zunächst schwer zu bestimmen, welche Daten tatsächlich nützlich sind. Der größte datenbezogene Aufwand liegt in der Initia- lisierungsphase, zum Beispiel in der Erstellung von Anwei-
  • 8. 7 Mit einem systematischen Ansatz lassen sich Geschäftschancen in Industrie 4.0 besser wahrnehmen. Dabei ist nach der Erfahrung von GP+S insbesondere auf die folgenden Aspekte zu achten: 1. Breites Verständnis gewinnen: Industrie 4.0 kann (muss) weit mehr sein, als die nächste Stufe der Fertigungs-Automatisierung 2. Klares Bild / Verständnis über die eigene Rolle in digitalen Use Cases gewinnen, auch wenn sie zunächst entfernt vom bisherigen Kerngeschäft erscheint 3. Top-Management (C-Level) in nachhaltiger Führungsrolle 4. Bei der Erarbeitung digitaler Geschäftsmodelle systematisch vorgehen und alle Optionen prüfen 5. Die Kundenperspektive einnehmen und wichtige relevante Trends berücksichtigen 6. Mittel- bis langfristig ein ganzheitliches Vorgehen planen (übergreifende Digitalstrategie) 7. Ressourcen und Organisation auf digitales Geschäft vorbereiten und ausrichten: Interdisziplinäre Teams, hohe Lernbereitschaft und Anpassungsfähigkeit. Erfolgsfaktoren für die Erarbeitung relevanter Industrie 4.0-Geschäftsmodelle
  • 9. 8 GP+S Kompetenzen GP+S unterstützt mit analytischer und methodischer Kom- petenz sowie umfassenden Kenntnissen von Industrie 4.0 Uses Cases. GP+S setzt dort an, wo Know-how und Zusam- menarbeit mehrerer Unternehmensbereiche erforderlich sind. Unsere Berater sind Wirtschaftsingenieure, Digital-Ex- perten, Marketingstrategen und Kaufleute. Damit bringt GP+S die erforderliche Kompetenzvielfalt, Interdisziplina- rität und Verständnistiefe für das vielschichtige Industrie 4.0-Ecosystem mit. GP+S unterstützt mit analytischer und methodischer Kom- petenz sowie umfassenden Kenntnissen von Industrie 4.0 Uses Cases. GP+S setzt dort an, wo Know-how und Zusam- menarbeit mehrerer Unternehmensbereiche erforderlich sind. Unsere Berater sind Wirtschaftsingenieure, Digital-Ex- perten, Marketingstrategen und Kaufleute. Damit bringt GP+S die erforderliche Kompetenzvielfalt, Interdisziplina- rität und Verständnistiefe für das vielschichtige Industrie 4.0-Ecosystem mit. Kontakt Als Ansprechpartner zu Industrie 4.0 stehen Ulrich Porst und Carsten Hinze gerne zur Verfügung. Ulrich Porst, Geschäftsführer E-Mail: ulrich.porst@gps-consulting.com Carsten Hinze, Senior Consultant E-Mail: carsten.hinze@gps-consulting.com Gerlach, Porst + Steiner GmbH Nehringstrasse 2 61352 Bad Homburg , Germany Website: http://www.gps-consulting.com GP+S Leistungen im Bereich Industrie 4.0 GP+S kennt die Erfolgsfaktoren für die Erarbeitung relevan- ter Industrie 4.0 Geschäftsmodelle und bringt die notwen- dige Markt- und Kundenperspektive ein. GP+S unterstützt Unternehmen bei der Identifikation und inhaltlichen Durch- dringung von Industrie 4.0 Anwendungsfeldern (Use Cases), beginnend bei Ansätzen wie Predicitive Maintenance und Augmented Human Operating bis hin zu neuen, kundenge- richteten Smart-Services-Geschäftsmodellen. Schwerpunk- te unserer Unterstützungsleistungen in Zusammenhang mit Industrie 4.0 sind: • Trends, Player und Marktpotenziale analysieren • Ausgangsposition für Industrie 4.0 bestimmen (Industrie 4.0 Readiness) • Neue Geschäftsansätze und Umsatzpotenziale identifizieren • Übergreifende Industrie 4.0 Strategie entwickeln Lernen Sie uns und unsere Vorgehensweise z.B. in einem Workshop „Industrie 4.0 Potenziale“ kennen und legen Sie gemeinsam mit uns die nächsten Schritte in Richtung In- dustrie 4.0 fest.