1;Titel ;1 1.1;Impressum ;5 2;Inhaltsverzeichnis ;6 3;Autorenverzeichnis;8 4;Industrie 4.0 – Herausforderungen und Handlungsfelder in der industriellen Produktion ;10 4.1;1 Ausgangssituation der industriellen Produktion;10 4.2;2 Flexibilität als Treiber weiteren Wachstums;13 4.3;3 Intelligente Vernetzung als Schlüsselinnovation;14 4.4;4 Industrie 4.0 in Deutschland;16 4.5;5 Rolle der Arbeitsgestaltung und –organisation;18 4.6;6 Fazit und Ausblick;20 4.7;7 Literatur;21 5;Anlagenmanagement im Zeitalter von Industrie 4.0 ;24 5.1;1 Einleitung;24 5.2;2 Aufgabenumfang der Instandhaltung (Sachziele);25 5.3;3 Auswirkungen im Kontext zu Industrie 4.0 auf das Aufgabenspektrum der Instandhaltung;26 5.4;4 Managementinstrumentarium der Instandhaltung;28 5.5;5 Wissensbasiertes Anlagenmanagement;30 5.6;6 Literatur;33 6;Big Data Analytics in Produktion und Instandhaltung;34 6.1;1 Einleitung;34 6.2;2 KDD-Prozessmodelle zur Wissensentdeckung;35 6.2.1;2.1 Anbieterneutrale KDD-Prozessmodelle;35 6.2.2;2.2 Anbieterspezifische KDD-Prozessmodelle;36 6.3;3 Potenziale und Herausforderungen von Big Data Analytics ;37 6.3.1;3.1 Potenziale von Big Data Analytics in Produktion und Instandhaltung;37 6.3.2;3.2 Herausforderungen von Big Data Analytics;39 6.4;4 KDID-Prozessmodell zur Realisierung von Big Data Analytics Projekten;40 6.5;5 Big Data Analytics Projektbeispiele ;43 6.5.1;5.1 Big Data Analytics in der Qualitätsüberwachung;43 6.5.2;5.2 Big Data Analytics in der prädiktiven Instandhaltung;46 6.6;6 Fazit;48 6.7;7 Acknowledgement;48 6.8;8 Literatur;48 7;Simulationsgestütztes Engineering im Anlagenbau 4.0;50 7.1;1 Motivation;50 7.2;2 Beherrschen der zunehmenden Komplexität durch Simulation;50 7.3;3 Simulationsbasierte Optimierung;52 7.4;4 Im Einklang mit der Umsetzungsempfehlung zur Industrie 4.0;52 7.5;5 Simulationsbasierte Optimierung von hochautomatisierten Feuerverzinkungsanlagen als Anwendungsbeispiel;54 7.5.1;5.1 Evolutionsstufe 1: Analyse/Gegenüberstellung von Struktur- und Layoutvarianten;55 7.5.2;5.2 Evolutionsstufe 2: Dimensionierung/Entwicklung der Steuerungsstrategien;55 7.5.3;5.3 Evolutionsstufe 3: Umsetzung der Strategien in der Leit- und Steuerungstechnik;56 7.5.4;5.4 Evolutionsstufe 4: Virtuelle Inbetriebnahme des Leitsystems;57 7.5.5;5.5 Evolutionsstufe 5: Modellbasierte Steuerungs- und Leitsystementwicklung;57 7.5.6;5.6 Evolutionsstufe 6: Bestehende Systeme optimal betreiben;58 7.6;6 Auswirkung auf die Instandhaltung;58 7.7;7 Resümee;59 8;Das digitale Produkt, Basis für neue Customer Service und Maintenance Repair and Overhaul Integrationen für den ersten Schweizer Helikopter;60 8.1;1 Einleitung;60 8.1.1;1.1 Marenco Swisshelicopter AG;60 8.1.2;1.2 SKYe SH09;60 8.2;2 Implementierungs-Idee nach CMII;61 8.3;3 Configuration Management;64 8.3.1;3.1 Produkt-Konfigurationen: Übersicht;64 8.3.2;3.2 Produktkonfigurationen: Details über den Produktlebenszyklus;66 8.3.3;3.3 Produktkonfigurationen: Abhängigkeiten;67 8.3.3.1;3.3.1 Development Configuration;67 8.3.3.2;3.3.2 To-Be Configuration;70 8.3.3.3;3.3.3 As-Is Configuration;72 8.3.3.4;3.3.4 Flotten-Management;74 8.4;4 Digitales Produkt;75 8.4.1;4.1 Visualisierung des Digitalen Produkts basiert auf Configuration Management;75 8.4.2;4.2 Visualisierung - Worin liegt der Nutzen?;75 8.4.3;4.3 Visualisierung: Einsatzbereich im Unternehmen;75 8.4.4;4.4 Visualisierung im Research and Development;76 8.4.5;4.5 Visualisierung in der Supply Chain;78 8.4.6;4.6 Visualisierung im Quality Management;80 8.4.7;4.7 Visualisierung im Customer Service;81 8.4.8;4.8 Visualisierung im Marketing and Sales;82 8.4.9;4.9 Visualisierung zu Business Analytics;83 8.5;5 Umsetzung im Customer Service und Maintenance Repair and Overhaul;83 8.5.1;5.1 Konklusion;83 8.5.2;5.2 Visualisierung über Mobiles;84 8.5.3;5.3 App mit Augmented Reality und Integration des Digitalen Produkts;84 8.5.4;5.4 App für Piloten;86 9;Picture of the Future ;90 9.1;1 Konzeptioneller Ansatz;90 9.1.1;1.1 „Picture of the Future“ als Modellansatz zur Ableitung einer zukünftigen Strategie;90 9.1.2;1.2 Ersatzteillogistik als Gegenstand eines „Picture of the Future“;91 9.2;2 Identifizierte Trends mit Wirkungen für die Ersatzteillogistik;92 9.2.1;2.1 Wirtschaft und Gesellschaft;92 9.2.2;2.2 Politik, rechtliche Aspekte und Umwelt;92 9.2.3;2.3 Produkt;92 9.2.4;2.4 Technologie;93 9.2.5;2.5 Markt und Kunden;93 9.2.6;2.6 Geschäftsmodell;93 9.3;3 Das Szenario einer zukünftigen Ersatzteillogistik in Hypothesen;94 9.3.1;3.1 Ersatzteillogistik in einem starken Wettbewerbsumfeld;94 9.3.2;3.2 Kundenzentrierte Ersatzteillogistik;94 9.3.3;3.3 Selektive und kollaborative Ersatzteillogistik;95 9.3.4;3.4 Big Data und umweltgerechte Ersatzteillogistik;96 9.4;4 Schlussfolgerungen und Ausblick;96 10;Digitales Ersatzteilmanagement mittels 3D-Druck ;98 10.1;1 Einleitung;98 10.2;2 3D-Druck entwickelt sich zur Produktionstechnologie;98 10.2.1;2.1 Ein Beispiel von Rapid Manufacturing: Einspritzdüse von GE Aviation;100 10.2.2;2.2 Der Unterschied zwischen 3D-Druck und traditionellen Massenproduktionsverfahren;101 10.3;3 Digitales Ersatzteilmanagement;102 10.3.1;3.1 Schwierigkeiten bei der Realisierung;103 10.3.2;3.2 Limitationen der 3D-Druck-Verfahren;104 10.3.3;3.3 Design für 3D-Druck;104 10.3.4;3.4 Änderungen des Ersatzteil-Geschäftsmodells;105 10.3.5;3.5 Implikationen;105 10.4;4 Wie sollte an das Thema 3D-Druck herangegangen werden;106 10.4.1;4.1 Anwendungen von 3D-Druck in der Wertschöpfungskette;106 10.4.2;4.2 Der Einstieg in 3D-Druck;107 10.5;5 Zusammenfassung;107 10.6;6 Literatur;108 11;Instandhaltung 4.0 aus Sicht der IT – Wo die Reise hingeht ;110 11.1;1 Einleitung;110 11.2;2 Was ist eigentlich Industrie 4.0?;111 11.3;3 Der Ausgangspunkt;111 11.4;4 Was bedeutet Industrie 4.0 für die Instandhaltung?;112 11.5;5 Die Anlage als autonomes Objekt;113 11.6;6 ERP-Systeme der Zukunft;114 11.7;7 Das ist die Vision, aber wo stehen wir?;114 11.8;8 Was können wir aktuell tun?;115 11.9;9 Themen, welche noch beachtet werden sollten;116 11.9.1;9.1 Additive Fertigung mit 3D-Druck;116 11.9.2;9.2 Weitere Assistenzsysteme;116 11.9.3;9.3 Big Data;117 11.9.4;9.4 Datenaustausch über Unternehmensgrenzen hinaus;117 11.10;10 Ausblick;117 12;Mobile Lösungen und Condition Monitoring im Zeitalter von Industrie 4.0 ;120 12.1;1 Einleitung;120 12.2;2 Die Ist Situation in den heutigen Unternehmen;121 12.3;3 Die aktuellen Trends: Industrie 4.0 (Smart Manufacturing), Mobilität, Cloud;124 12.4;4 Lösung des Problems: Flexible Automatisierung und Integration bringen dem Unternehmen die notwendige Agilität;127 12.5;5 Fallbeispiel: Nutzung der BPM Applikation PROCE55 für eine integrierte Instandhaltung mit Einbindung von Produktionssteuerung und von Prozessmonitoring (Condition Monitoring);129 12.5.1;5.1 Fallbeispiel 1: komplexe und spezifische Instandhaltungslösung;129 12.5.2;5.2 Fallbeispiel 2: Mobilisierung der professionellen Standardanwendung;130 12.6;6 Literatur;131 13;Intelligentes Condition Monitoring für Smart Factories ;132 13.1;1 Industrie 4.0 und das Monitoring-Konzept;132 13.2;2 Praktische Vorgaben für ein intelligentes Condition Monitoring System;132 13.2.1;2.1 Intelligente Monitoring Prozesse;133 13.2.2;2.2 Datenerfassung in nahezu Echtzeit;133 13.2.3;2.3 Detaillierte online erfasste Daten;133 13.2.4;2.4 Intelligente Visualisierung;135 13.3;3 Die Herausforderungen in der Praxis;137 13.3.1;3.1 Intermittierende Bewegungen mit variablen Lastverhältnissen;137 13.3.2;3.2 Hochdynamische Bewegungsabläufe;139 13.4;4 VIBGUARD – Online CMD der nächsten Generation;140 13.5;5 Big Data und relevante Informationen;141 13.6;6 Literatur;142 14;Werte durch Wartung ;144 14.1;1 Einleitung: Wenn Maschinen intelligent mit Maschinen sprechen;144 14.2;2 Im Zentrum der Revolution: Cyber-physische Systeme plus ERP;145 14.3;3 Welche Chancen eröffnet die Industrie 4.0?;146 14.4;4 „Instandhaltung 4.0“: Ein Ausblick;147 14.4.1;4.1 Szenario 1: Instandhaltung im Unternehmen;148 14.4.2;4.2 Szenario 2: Instandhaltung als Kundenservice;149 14.4.2.1;4.2.1 Zum Beispiel: Predictive Maintenance von Kaeser Kompressoren;149 14.4.2.2;4.2.2 Zum Beispiel: Echtzeit-Maintenance von Hagleitner Hygiene ;151 14.4.3;4.3 Mobile Apps als Mehrwerttreiber in der Instandhaltung;151 14.4.3.1;4.3.1 Carl Stahl GmbH: 20 Prozent schneller mit SAP Work Manager;152 14.4.3.2;4.3.2 Die Vorteile mobiler Apps aus Perspektive des Serviceteams;152 14.5;5 Fazit;153 14.6;6 Quellen;154 15;Schnittstelle Anlagenbetreiber/Dienstleister – Was ist anders, was ist neu unter Industrie 4.0? ;156 15.1;1 Einleitung;156 15.2;2 Vision der Instandhaltung 4.0;157 15.3;3 Herausforderungen;158 15.4;4 Ansatzpunkte für die Entwicklung zu Instandhaltung 4.0;159 15.5;5 Zusammenspiel mit dem Dienstleister;161 15.6;6 Ausblick;161 16;Im Spannungsfeld des Kundenwunschs nach mehr Leistung zu geringeren Kosten: Die Flugzeugwartung der Lufthansa Technik ;164 16.1;1 Kurzbeschreibung der Lufthansa Technik AG und des Geschäftsfeldes Wartung;164 16.2;2 Herausforderungen der Luftfahrtbranche und des Geschäftsbereichs Flugzeugwartung;165 16.3;3 Die Entwicklung des Lean Ansatzes der Flugzeugwartung über die letzten Jahre;165 16.3.1;3.1 Einführung von 5S und einem dezentralen Vorschlagswesen für Ideen der kontinuierlichen Verbesserung ;165 16.3.2;3.2 Durchführung von Transformationsprojekten als sprunghafte Prozessverbesserung;166 16.3.3;3.3 Lean als Kultur und System verstehen - Das LOS! Produktionssystem;166 16.3.4;3.4 Auf dem Weg zur lernenden Organisation durch Qualifizierung und Kommunikation;167 16.3.5;3.5 Wertstromdesign als Chance übergreifende Potentiale zu realisieren;167 16.3.6;3.6 Die Herausforderungen mit den Kunden gemeinsam angehen;168 16.4;4 Erfolgsfaktoren aus heutiger Sicht;168 16.5;5 Die aktuelle Lean Programmarchitektur des Geschäftsbereichs Flugzeugwartung;168 16.5.1;5.1 Transformationsprojekte zu Wartungskonzeptmanagement;169 16.5.2;5.2 Transformationsprojekte zu Kapazitätsmanagement;171 16.5.3;5.3 Ziele bzgl. Kontinuierlicher Verbesserung und Lean-Qualifizierung;171 16.6;6 Zusammenfassung;172 17;Kognitive Ergonomie ;174 17.1;1 Kognitive Ergonomie;174 17.1.1;1.1 Gegenstand und Ziele der kognitiven Ergonomie;174 17.1.2;1.2 Traditionelle Schwerpunkte und begrenzende Faktoren;175 17.2;2 Arbeiten in digitalen Welten;175 17.2.1;2.1 Technologische Entwicklungen;175 17.2.1.1;2.1.1 Ubiquitous Computing: „Everyware“;175 17.2.1.2;2.1.2 Verfügbarkeit von Echtzeitdaten;176 17.2.1.3;2.1.3 Maschinelle Intelligenz;176 17.2.2;2.2 Veränderung von Wertschöpfungsprozessen und Tätigkeiten;177 17.2.2.1;2.2.1 Wandel der dominanten Einflussfaktoren auf die OEE;177 17.2.2.2;2.2.2 Der Mensch in der Industrie 4.0;177 17.3;3 Industrial Cognitive Engineering;178 17.3.1;3.1 Aus der Nische in den Mainstream;178 17.3.2;3.2 Typische Aufgabenfelder in der Industrie 4.0;179 17.3.2.1;3.2.1 Standardisierung;179 17.3.2.2;3.2.2 Gestaltung der Mensch-Maschine-Interaktion;180 17.3.2.3;3.2.3 Lernförderlichkeit von Arbeitssystemen;180 17.3.3;3.3 Unternehmensübergreifende Aspekte;182 17.3.3.1;3.3.1 Make or Buy;182 17.3.3.2;3.3.2 Aspekte der Institutionalisierung;182 17.4;4 Literatur;183 18;ISO 55000 – Asset Management ;186 18.1;1 Einleitung;186 18.2;2 PAS55:2008 - Die erste Norm für ein umfassendes „Physical Asset Management“;187 18.3;3 Entwicklung der ISO 55000 Serie für Asset Management;189 18.3.1;3.1 Wesentliche Änderungen zwischen PAS 55 und ISO 55000;191 18.3.2;3.2 Lebenszyklus Management;192 18.3.3;3.3 Risikomanagement;193 18.4;4 Implementierungsbarrieren eines „Asset Management Systems“;194 18.5;5 Fähigkeiten und Fertigkeiten für den Asset-Manager von heute;195 18.6;6 Zertifizierung;196 18.7;7 Ausblick;196 18.8;8 Literatur;196