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Vorwort des Verlags |
8 |
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Vorwort zur 2. Auflage |
10 |
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Inhaltsverzeichnis |
14 |
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Die Vierte Industrielle Revolution – Der Weg in ein wertschaffendes Produktionsparadigma |
22 |
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1 Warum der industrielle Wettbewerb zunimmt und die Welt der Produktion komplex wird |
22 |
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1.1 Industrielle Revolutionen der letzten 260 Jahre |
22 |
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1.2 Beitrag der Industrie zum Erfolg von Volkswirtschaften |
25 |
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1.3 Die Nachfrageseite des Wachstums |
27 |
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1.4 Die Angebotsseite des Wachstums |
28 |
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1.5 Die Wende der Produktionsfaktoren |
28 |
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2 Wie Komplexität von der Fraktalen zur Smarten Fabrik führt |
31 |
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2.1 Komplexitätsfelder im Wertschöpfungsnetz |
32 |
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2.2 CPS als Basis der Smarten Fabrik |
32 |
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2.3 Warum wird das Konzept der Smart Factory Erfolg haben? |
34 |
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3 Wie cyber-physische Systeme die Planung und den Betrieb von Fabriken verändern |
35 |
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3.1 Planung |
36 |
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3.2 Wertschöpfungsstrukturen |
38 |
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3.3 Umsetzungsbeispiele |
39 |
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3.4 Multi-modale Mensch-Maschine-Schnittstelle |
41 |
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4 Warum Echtzeitnähe und XaaS der Schlüssel für das neue Produktions-Paradigma sind |
42 |
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4.1 Die vier Lebenszyklen der Produktion |
42 |
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4.2 Von der Automatisierungspyramide zum service-orientier-ten Netz |
43 |
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4.3 Virtual Fort Knox |
44 |
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4.4 Zwischenfazit |
47 |
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5 Wie die marktgetriebene Migration in die Vierte Industrielle Revolution erfolgreich sein kann |
47 |
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5.1 Abschätzung der Kostenpotenziale |
48 |
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5.2 Wie sollten Unternehmen vorgehen? |
49 |
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6 Fazit |
50 |
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7 Literatur |
51 |
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Herausforderungen und Anforderungen aus Sicht der IT und der Automatisierungstechnik |
53 |
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1 Einführung |
53 |
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2 Was ermöglichen CPS für Industrie 4.0? |
53 |
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3 Was müssen CPS für Industrie 4.0 können? |
55 |
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3.1 Architekturmodelle (Referenzarchitektur) |
56 |
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3.2 Kommunikation und Datendurchgängigkeit |
57 |
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3.3 Intelligente Produkte und adaptive intelligente Produktions-einheiten |
58 |
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3.4 Informationsaggregation und -aufbereitung für den Men-schen |
61 |
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4 Literatur |
63 |
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Use Case Industrie 4.0-Fertigung im Siemens Elektronikwerk Amberg |
65 |
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1 Das Elektronikwerk Amberg (EWA) |
65 |
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1.1 Vision und Strategie |
66 |
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1.2 Lösungsansätze aus Industrie 4.0 für unsere Herausforde-rungen |
66 |
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1.3 Der Mensch ist das Maß aller Dinge (Protagoras) |
69 |
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1.4 Quality first |
71 |
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2 Produktionsautomatisierung |
72 |
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2.1 Der Startpunkt der Automatisierung |
72 |
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2.2 Die vertikale Integration |
73 |
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2.3 Die durchgehende Codierung und Identifizierung |
75 |
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2.4 Autonomiebewegung beim Produkt |
76 |
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2.5 Losgröße 1 ist bei Industrie 4.0 enthalten |
77 |
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3 Mensch-Maschine-Interaktion |
79 |
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3.1 Alle Maschinen online mit EWA-Kommunikationsstandard Comesco |
79 |
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3.2 Augmented Reality, Suchen und Zuordnen ist Vergangenheit |
81 |
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4 Der automatisierte Informationsfluss am Arbeitsplatz in der Produktion |
83 |
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5 DataMining |
85 |
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5.1 Automatisierte Auswertung der laufenden Prozessdaten, das Watchdog-Prinzip |
85 |
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5.2 Mit der Maus in die Tiefe, das Drill-Down-Prinzip |
86 |
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5.3 Lückenlose Auswertung aller Prozessparameter, das Prin-zip Objektidentifikation |
87 |
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6 Lessons Learned, wir machen weiter |
87 |
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Enabling Industrie 4.0 – Chancen und Nutzen für die Prozess-industrie |
90 |
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1 Einleitung |
90 |
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2 Gründe für Industrie 4.0 in der Prozessindustrie |
90 |
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3 Anwendungsszenario „Datenaggregation in der Verfahrens-technik“ |
93 |
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4 Sicht der Gerätehersteller |
93 |
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5 Technologien und Lösungsansätze |
96 |
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5.1 Vernetzungsarchitekturen und Austauschformate |
97 |
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5.2 Data Mining für gerätespezifische und prozessübergreifen-de Diagnose |
99 |
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|
6 Literatur |
102 |
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Vom fahrerlosen Transportsystem zur intelligenten mobilen Auto-matisierungsplattform |
103 |
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1 Einleitung |
103 |
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2 Heutige fahrerlose Transportsysteme |
103 |
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2.1 Einsatzszenarien von fahrerlosen Transportsystemen |
103 |
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2.2 Modellvielfalt und Systemintegration |
104 |
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2.3 Navigationstechnologien |
105 |
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|
3 Herausforderungen für FTS im Kontext von Industrie 4.0 |
106 |
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|
3.1 Neue Anwendungsszenarien für mobile Systeme |
106 |
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3.2 Hoher Installationsund Integrationsaufwand von mobilen Systemen |
107 |
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3.3 Bedarf an standardisierten Systemen |
108 |
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|
3.4 Intelligente Fahrzeuge vs. intelligente Systeme |
109 |
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|
4 Aktuelle Entwicklungen zu mobilen Automatisierungsplatt-formen |
109 |
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4.1 ROS als Softwareplattform |
109 |
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4.2 Standardisierte Entwicklungsplattformen |
110 |
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4.3 Flexible Navigationssysteme |
111 |
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|
4.4 Mobile Produktionsassistenten |
113 |
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|
5 Mobilität als neues Potenzial von Automatisierungs-systemen |
113 |
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|
5.1 Vom Transportsystem zur mobilen Applikationsplattform |
113 |
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5.2 Ausblick |
114 |
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|
6 Literatur |
114 |
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Adaptive Logistiksysteme als Wegbereiter der Industrie 4.0 |
116 |
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|
1 Auf dem Weg zur adaptiven Logistik |
116 |
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2 Innovative Technologien für die Logistik von Morgen |
117 |
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2.1 Wandelbare Logistiksysteme nutzen Technologien des Internets der Dinge und Dienste |
118 |
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2.2 Umsetzung cyber-physikalischer Materialflusssysteme |
122 |
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|
3 Der Mensch als Akteur in cyber-physikalischen Logistiksys-temen |
128 |
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3.1 Cyber-physikalische Logistiksysteme erfordern den „Logis-t |
128 |
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3.2 Menschorientierte cyber-physikalische Logistiksysteme in der Praxis |
131 |
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|
4 Logistik für die Industrie 4.0 Mensch und Maschine im smarten Zusammenspiel |
140 |
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|
5 Literatur |
140 |
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Die horizontale Integration der Wertschöpfungskette in der Halblei-terindustrie – Chancen und Herausforderungen |
143 |
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|
1 Eigenschaften von Wertschöpfungsnetzwerken in der Halb-leiterindustrie |
143 |
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|
2 Realisierung eines integrierten Wertschöpfungsnetzwerks |
146 |
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|
3 Chancen und Herausforderungen der horizontalen Integra-tion |
148 |
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|
4 Zusammenfassung und Ausblick |
151 |
|
|
5 Literatur |
151 |
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|
IT-Sicherheit und Cloud Computing |
152 |
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|
1 Einleitung |
152 |
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|
1.1 Eingebettete, vernetzte Komponenten |
152 |
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|
1.2 Big Data und Cloud-Computing |
154 |
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|
1.3 Herausforderungen für die IT-Sicherheit |
155 |
|
|
1.4 Cloud-Computing im Kontext von Industrie 4.0 |
156 |
|
|
2 Anforderungen an Cloud-Systeme |
158 |
|
|
2.1 Einsatz von Cloud Computing in Industrie 4.0 |
159 |
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|
2.2 Verfügbarkeit der Dienste und Daten |
165 |
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|
2.3 Unversehrtheit der Daten |
166 |
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|
2.4 Geheimhaltung vertraulicher Daten |
169 |
|
|
3 Lösungsansätze und Forschungsbedarfe |
171 |
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|
3.1 Sicherstellung der Datenintegrität durch sichere HardwareModule |
173 |
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|
3.2 Produktund Know-how-Schutz |
174 |
|
|
3.3 Erhöhung der Verfügbarkeit und Integrität von Daten in derCloud |
176 |
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|
3.4 Beschränkung von Datenzugriffen in der Cloud |
177 |
|
|
3.5 Suchen in verschlüsselten Datenbeständen |
179 |
|
|
3.6 Vertrauliche, privatsphärenbewahrende Zusammenarbeit mehrerer Parteien |
181 |
|
|
4 Zusammenfassung und Ausblick |
182 |
|
|
5 Literatur |
184 |
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|
iProduction, die Mensch-Maschine-Kommunikation in der Smart Factory1 |
187 |
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|
1 Zur Rolle des Menschen in der Produktion von morgen |
187 |
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|
1.1 Vollautomatisierung wird kürzeren Produktlebenszyklen nicht gerecht |
189 |
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1.2 Assoziationsfähigkeit des Menschen vs. Künstliche Intelli-genz (KI) |
189 |
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|
1.3 Nutzung mobiler Kommunikationstechnik im Arbeitskontext |
191 |
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|
1.4 Potenziale von Social Media in der Produktion |
192 |
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|
1.5 Möglichkeiten der Unterstützung der Mitarbeiter durch mo-bile Assistenz |
194 |
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|
2 Beispielszenario aus einer Smart Factory |
196 |
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|
3 Informationsbereitstellung für die Funktionsträger in der Produktion |
200 |
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4 Produktionsdatenintegration bei heterogenen Maschinen-parks |
205 |
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4.1 Schritt 1: Datenerfassung |
205 |
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4.2 Schritt 2: Datenzuordnung |
206 |
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|
4.3 Schritt 3: Daten-Interpretation |
207 |
|
|
4.4 Transformation von Maschinendaten in Betriebszustände |
211 |
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|
4.5 Architekturansatz zur Meldeverküpfung |
214 |
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|
5 Literatur |
216 |
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|
Mensch-Maschine-Interaktion |
217 |
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|
1 Einleitung |
217 |
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|
2 Stand der Technik in der Mensch-Roboter-Interaktion |
217 |
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|
2.1 Informatorische Interaktion von Mensch und Roboter |
217 |
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|
2.2 Physische Interaktion von Mensch und Roboter |
219 |
|
|
3 Technologiebedarf und offene Forschungsfragen |
220 |
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|
3.1 Datenmodelle für die Nutzung von Robotern in Industrie 4.0Anwendungen |
220 |
|
|
3.2 Semantische Integration der Komponenten eines Roboter-systems |
222 |
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|
3.3 Erkennung von Handgesten und kinematischen Parametern des Menschen |
223 |
|
|
3.4 Sensoren als cyber-physische Systeme |
224 |
|
|
3.5 Sicherheit kollaborativer Roboteranlagen im Kontext von Industrie 4.0 |
225 |
|
|
3.6 Wirtschaftlichkeit |
226 |
|
|
4 Aktuelle Forschungsansätze |
226 |
|
|
5 Neue Anwendungsszenarien |
228 |
|
|
6 Literatur |
231 |
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|
Mensch-Maschine-Interaktion im Industrie 4.0-Zeitalter |
232 |
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|
1 Einleitung |
232 |
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|
2 Repräsentationsformen einer cyber-physischen Welt |
235 |
|
|
3 Interaktionsformen einer cyber-physischen Welt |
236 |
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|
4 Mobile, kontext-sensitive Benutzungsschnittstellen |
238 |
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5 Adaptive, lernende Assistenzsysteme |
242 |
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|
6 Entwicklungsparadigmen für I4.0-Benutzungsschnittstellen |
244 |
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|
7 Entwicklung herstellerund plattformübergreifender Benut-zerschnittstellen |
246 |
|
|
8 Zusammenfassung |
248 |
|
|
9 Literatur |
249 |
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|
Chancen von Industrie 4.0 nutzen |
250 |
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|
1 Einführung |
250 |
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|
2 Die vierte industrielle Revolution |
251 |
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|
3 Chancen für den deutschen Wirtschaftsstandort |
254 |
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|
3.1 Ökonomische Chancen |
254 |
|
|
3.2 Ökologische Chancen |
255 |
|
|
3.3 Soziale Chancen |
255 |
|
|
4 Smart Data und Smart Services |
255 |
|
|
5 Akzeptanz als Herausforderung |
257 |
|
|
5.1 Sicherheit |
257 |
|
|
5.2 Privatsphäre |
258 |
|
|
5.3 Bedeutung von MINT |
258 |
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|
6 Schlussfolgerung |
259 |
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|
7 Literatur |
260 |
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Logistik 4.0 – Ein Ausblick auf die Planungund das Management der zukünftigen Logistik vor demHintergrund der vierten industri ellen Revolution |
262 |
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1 Einleitung |
262 |
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|
2 Die Vision vom Internet der Dinge in der Logistik |
262 |
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|
3 Planung 4.0 und die Trennung von normativer und operativerEntscheidungsebene |
263 |
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|
4 Supply Chain Management 4.0 oder das Dilemma der standardisiertenZukunft |
265 |
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|
5 Industrielles Management 4.0 – von der Selbststeuerung zurSelbstgestaltung |
268 |
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|
6 Mensch und Logistik 4.0 – die Vision einer „Social NetworkedIndustry“ in der Folge von Industrie 4.0 |
271 |
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7 Literatur |
272 |
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|
Industrie 4.0 – Anstoß, Vision, Vorgehen |
273 |
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|
Literatur |
282 |
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