Vorwort	8
	Inhaltsverzeichnis	10
	Der Herausgeber	24
	Autorenverzeichnis	26
	Von CIM zu Industrie 4.0	32
	Industrielle Revolutionen	32
	Globalwirtschaftliche Einflussfaktoren (Market Pull)	36
	Technologische Einflussfaktoren (IK-Technology Push)	39
	Teil A Prozese der Smart Factory	42
	1 Geschäftsmodell-Innovation	44
	1.1 Die Transformation vom Produkt- zum Lösungsanbieter	44
	1.2 Der Digitale Schatten als Basis für Predictive Analytics	51
	1.3 Innovationsarten zur Einführung neuer Geschäftsmodelle und Kundenorientierung durch neue Innovationsprozesse	53
	1.4 Netzwerkartige Wertschöpfungssysteme	59
	1.5 Plattformansätze zur Kollaboration	62
	1.6 Wandel zum Industrie 4.0- Unternehmen	65
	2 Veränderung in der Produktionsplanung und -steuerung	72
	2.1 Einführung in die PPS	72
	2.2 Transparenz durch Datenverfügbarkeit als Enabler für eine leistungsfähigere PPS	74
	2.3 Potenziale der Digitalisierung für die Aufgaben der PPS	75
	2.3.1 Produktionsprogrammplanung	76
	2.3.2 Auftragsmanagement und Auftragsversand	76
	2.3.3 Sekundärbedarfsplanung	78
	2.3.4 Fremdbezugsgrobplanung und Fremdbezugsplanung	79
	2.3.5 Produktionsbedarfsplanung	81
	2.3.6 Eigenfertigungsplanung	81
	2.3.7 Eigenfertigungssteuerung	82
	2.3.8 Bestandsmanagement	83
	2.3.9 Produktionscontrolling	84
	2.4 Mythos PPS 4.0	86
	3 Der Mensch in der Produktion von Morgen	92
	3.1 Die Bedeutung von Industrie 4.0 für den Mitarbeiter	92
	3.2 Grundlegende Konzepte und Modelle	95
	3.2.1 Das Konzept Mensch – Technik – Organisation (MTO)	95
	3.2.2 Belastungs-Beanspruchungskonzept	97
	3.2.3 Gestaltung von Assistenzsystemen	98
	3.2.4 Systemergonomische Analyse	100
	3.3 Qualifizierung des Produktionsmitarbeiters in der Industrie 4.0	101
	3.3.1 Entwicklungstendenzen der Arbeit in der Produktion durch Industrie 4.0	101
	3.3.2 Charakteristik des Produktionsmitarbeiters der Zukunft	104
	3.3.3 Qualifikationsbedarf für den Produktionsmitarbeiter der Zukunft	105
	3.4 Individuelle dynamische Werkerinformationssysteme	107
	3.4.1 Übersicht Werkerinformationssysteme	109
	3.4.2 Individuelle Werkerinformation	113
	3.4.3 Dynamische Werkerinformation	118
	3.5 Mensch-Roboter-Interaktion	118
	3.6 Personalführung	120
	3.6.1 Auswirkungen einer stärkeren Vernetzung und Digitalisierung	120
	3.6.2 Auswirkungen des demografischen Wandels und veränderten Werteverständnisses	122
	3.6.3 Auswirkungen des produktionstechnischen Umfelds	123
	3.6.4 Anschauungsbeispiel: Reduzierung kognitiver Belastung für Führungspersonen	125
	4 Daten, Information und Wissen in Industrie 4.0	130
	4.1 Maschinensteuerung aus der Cloud – Automation as a Service	130
	4.1.1 Einführung zu Cloud-Plattformen und -Diensten	130
	4.1.2 Potenziale der Cloud für die Produktion	132
	4.1.3 Wege zur Cloud-basierten Automatisierung	133
	4.2 Big Data	138
	4.2.1 Definitionen	139
	4.2.2 Tools	140
	4.2.3 Anwendungen	141
	4.2.4 Mögliche Anwendungsgebiete	142
	4.3 Kommunikation	145
	4.3.1 Kommunikationstechnik für die Produktion: Bereit für Industrie 4.0?	145
	4.3.2 Kommunikation auf der Feldebene	147
	4.3.3 Drahtloskommunikation in der Fabrik	147
	4.3.4 Middleware und Standards: Die Fabrik vernetzt sich	148
	4.3.5 Potentiale des taktilen Internets	149
	5 Cyber-Sicherheit in Industrie 4.0	152
	5.1 Motivation	152
	5.2 Sicherheitsbedrohungen und Herausforderungen	153
	5.2.1 Charakteristika von Industrie 4.0	154
	5.2.2 Bedrohungen	155
	5.2.2.1 Angreifertypen	155
	5.2.2.2 Bedrohungen für Industrial Control Systems	155
	5.2.3 Anforderungen an die Cyber-Sicherheit	157
	5.2.3.1 Vernetzung aller an der Wertschöpfung beteiligten Instanzen	157
	5.2.3.2 Organisation und Steuerung der gesamten Wertschöpfungskette über den Lebenszyklus von Produkten	158
	5.2.3.3 Produktion intelligenter Produkte, Verfahren und Prozesse	159
	5.2.3.4 Orientierung an individualisierten Kundenwünschen	160
	5.2.3.5 Verfügbarkeit relevanter Informationen in Echtzeit	160
	5.3 Cyber-Sicherheit: Lösungsansätze	161
	5.3.1 Sicherheitsleitfaden	162
	5.3.2 Produkt- und Know-how-Schutz	164
	5.3.2.1 Software Reverse Engineering und Gegenmaßnahmen	164
	5.3.2.2 Absicherungskonzepte für industrielle Steuerungsanlagen	167
	5.3.3 Sicherheit von Apps	168
	5.3.3.1 Ausgewählte Problembereiche von Android-Apps	168
	5.3.3.2 App-Ray-Analysewerkzeug	169
	5.3.4 Datensouveränität: Industrial Data Space	171
	5.3.4.1 Architekturüberblick	172
	5.3.4.2 Sicherheitsarchitektur	173
	5.3.4.3 Anwendungsszenario: Predictive Maintenance	175
	5.4 Zusammenfassung	176
	6 Organisation, Qualität und IT-Systeme für Planung und Betrieb	178
	6.1 Systeme für Geschäftsprozesse	178
	6.1.1 Systeme zur Planung und zum Betrieb der Geschäftsprozesse	178
	6.1.1.1 Enterprise Resource Planning	178
	6.1.1.2 Manufacturing Execution Systems	178
	6.1.1.3 Advanced Planning and Scheduling	180
	6.1.1.4 PPS als Schnittmenge von ERP und MES	180
	6.1.2 Trends im Planning and Scheduling	181
	6.1.2.1 Echtzeitdatenerfassung und unternehmensübergreifende Bereitstellung	181
	6.1.2.2 Zentrale, dezentrale und hybride Steuerungsstrukturen	184
	6.1.2.3 Plattformstrategie und App-basierte Individualisierung	186
	6.1.2.4 Werkzeuge zur zielgruppenspezifischen Datenaufbereitung	186
	6.2 Organisation und IT	187
	6.2.1 Organisation von Planung und Betrieb	187
	6.2.2 Cyber-physische Systeme zur Unterstützung der Planung und des Betriebs	188
	6.2.2.1 Hochauflösende Datenaufnahme	188
	6.2.2.2 Prognosefähigkeit durch echtzeitnahe Simulation	191
	6.2.2.3 Entscheidungsunterstützung mittels intuitiver Visualisierung	194
	6.3 Qualität und IT	195
	6.3.1 Computerized Quality	196
	6.3.2 Trends im Kontext von Industrie 4.0	198
	6.3.2.1 Data Analytics zur Steigerung von Produkt- und Prozessqualität	198
	6.3.2.2 Smart Devices für die Qualitätssicherung	201
	6.3.2.3 Plattform-basierte Kollaboration für eine bessere Ressourcennutzung	202
	6.3.2.4 Selbstoptimierende Prüfsysteme	205
	6.3.2.5 Interaktive Prozessdokumentation auf Wiki-Basis	205
	6.3.3 Fazit	206
	7 Aspekte der Fabrikplanung für die Ausrichtung auf Industrie 4.0	210
	7.1 Aktueller Stand und Weiterentwicklung der Digitalen Fabrik	210
	7.1.1 Definition der Digitalen Fabrik	211
	7.1.2 Methoden und Werkzeuge der Digitalen Fabrik	213
	7.1.3 Nutzen der Digitalen Fabrik	216
	7.2 Beitrag der Digitalen Fabrik zur Ausrichtung der Fabrikplanung auf Industrie 4.0	218
	7.2.1 Betriebsanalyse	219
	7.2.2 Grobplanung	221
	7.2.3 Feinplanung	224
	7.2.4 Umsetzung	227
	7.2.5 Betrieb, Tuning und Anpassung	227
	7.3 Zusammenfassung und Ausblick	229
	8 Rechtsfragen bei Industrie 4.0: Rahmenbedingungen, Herausforderungen und Lösungsansätze	232
	8.1 Handlungsbedarf	232
	8.2 Datenhoheit	232
	8.2.1 Konzeptionelle Schutzrichtungen	233
	8.2.2 Schutz in der unmittelbaren Einflusssphäre	234
	8.2.3 Immaterialgüterrecht	234
	8.2.4 Schutz von Unternehmensgeheimnissen	236
	8.2.5 Faktische Datenhoheit durch Softwareschutz	238
	8.2.6 „Dateneigentum“	239
	8.2.7 Fazit	240
	8.3 Haftung und Rechtsgeschäfte	241
	8.3.1 Haftung	241
	8.3.1.1 Vertragliche Haftung	241
	8.3.1.2 Gesetzliche Haftung	242
	8.3.2 Rechtsgeschäfte	243
	8.4 Datenschutzrecht	245
	8.4.1 Betriebliche Mitbestimmung	245
	8.4.2 Grundsätzliche Anforderungen im Betrieb	245
	8.4.3 Zusammenarbeit mit Dritten	246
	8.5 IT-Sicherheitsrecht	247
	8.5.1 Reichweite des IT-Sicherheitsgesetzes	247
	8.5.2 Auswirkungen auf die Industrie 4.0	248
	8.5.3 Untersuchungsbefugnisse des BSI	249
	8.6 Fazit	249
	9 Strategien zur Transformation der Produktionsumgebung	254
	9.1 Identifikation von Handlungsbedarfen	254
	9.2 Management von Änderungen in der Produktion	258
	9.2.1 Aufbau und Kontext des Änderungsmanagements in der Produktion	259
	9.2.2 Der Änderungsprozess für eine digitalisierte Produktion	260
	9.2.2.1 Phase I: Proaktivität	261
	9.2.2.2 Phase II: Reaktivität	262
	9.2.2.3 Phase III: Retrospektivität	263
	9.2.3 Analyse von Produktionsänderungen	263
	9.2.4 Zusammenfassung	266
	9.3 Definition von Anforderungen für CPPA	267
	9.3.1 Status Quo bei der Erstellung von Lastenheften im Kontext der Produktion	268
	9.3.2 Vorgehen und Checkliste zur Erstellung von Lastenheften für CPPA	268
	9.3.2.1 1. Schritt: Projektziel festlegen	269
	9.3.2.2 2. Schritt: Problemfelder identifizieren	269
	9.3.2.3 3. Schritt: Lösungsalternativen bestimmen	270
	9.3.2.4 4. Schritt: Lösungsalternativen abstimmen und integrieren	271
	9.3.2.5 5. Schritt: Finales Lastenheft erstellen	271
	9.4 Vorgehen zur Konzeption und Realisierung	273
	9.4.1 Status Quo bei der Produkt- bzw. Systementwicklung	274
	9.4.1.1 Disziplinspezifische Vorgehensmodelle und Werkzeuge	275
	9.4.1.2 Disziplinübergreifende Vorgehensmodelle und Werkzeuge	278
	9.4.1.3 Status Quo bei der Entwicklung von CPS-basierten Lösungen	280
	9.4.1.4 Status Quo bei der Entwicklung von wandelbaren Produktionsanlagen	283
	9.4.2 Entwicklungsmethodik für Cyber-physische Produktionsanlagen	283
	9.4.2.1 Phasen 1 und 2: Übergreifende System- und Subsystementwürfe	285
	9.4.2.2 Phase 3: Detaillierter Subsystementwurf	290
	9.4.2.3 Phasen 4 und 5: Integration	294
	9.5 Zusammenfassung	295
	10 Systematische Einbindung von Kunden in den Innovationsprozess	298
	10.1 Notwendigkeit und Chancen der Kundeneinbindung in Zeiten der Digitalisierung	298
	10.2 Öffnen des Innovationsprozesses durch Open Innovation	300
	10.3 Kundeneinbindung in den Innovationsprozess	301
	10.3.1 Phasen der Kundeneinbindung	301
	10.3.2 Methoden zur Einbindung von Kunden und externen Akteuren	302
	10.3.3 Ideen, Konzepte und Technologien	304
	10.4 Von Mass Customization zum kundeninnovierten Produkt	306
	10.5 Agile Entwicklungsprozesse	307
	10.6 Produktarchitekturen adaptierbarer und individualisierbarer Produkte	313
	10.7 Kostenbeurteilung adaptierbarer und individualisierter Produkte	316
	11 Industrie 4.0 und die Steigerung der Energieeffizienz in der Produktion	320
	11.1 Energieflüsse und Energieeffizienz in der Produktion	320
	11.2 Cyber-physische Produktionssysteme im Kontext der Energieeffizienz	322
	11.3 Energietransparente Maschinen	323
	11.4 Energieeffizienz in der Prozesskette – Dynamischer Energiewertstrom	326
	11.5 Energieeffizienz auf Fabrikebene	328
	11.5.1 3D-Monitoring thermischer Emissionen	328
	11.5.2 Multi-Level-Simulation	329
	11.6 Zusammenfassung und Ausblick	331
	Teil B Mechatronische (cyber-physische) Automatisierungskomponenten	334
	1 Das gentelligente Werkstück	336
	1.1 Die Vision: Das gentelligente Werkstück	336
	1.2 Die Vision: Einordnung gentelligenter Werkstücke	338
	1.3 Die Umsetzung: Befähigung des Werkstücks	339
	1.3.1 Daten erfassen	340
	1.3.1.1 Sensorbasierte Datenaufnahme	340
	1.3.1.2 Bauteilrandzonenbasierte Datenaufnahme	343
	1.3.2 Werkstückidentifikation und inhärentes Speichern von Daten	345
	1.3.3 Kommunikation	350
	1.4 Anwendungen	352
	1.4.1 Anwendung in der Fertigungsphase	352
	1.4.2 Anwendung in der Nutzungsphase	357
	2 Das intelligente Werkzeug	364
	2.1  Das Werkzeug – bisher und zukünftig	364
	2.2 Aktuelle Ansätze und Beispiele intelligenter Werkzeuge	365
	2.2.1 Einstufung von Werkzeugen	365
	2.2.2 Anwendungsfälle für intelligente Werkzeuge	366
	2.2.3 Schnittstellen zur Einbindung eines intelligenten Werkzeugs	369
	2.3 Werkzeugüberwachung	372
	2.4 Intelligenter Werkzeugkreislauf	375
	2.4.1 Motivation	375
	2.4.2 Funktionsbausteine des Smart Tools	375
	2.4.3 Fazit und Ausblick	380
	3 Die vernetzte Werkzeugmaschine	382
	3.1 Frontloading durch eine effizientere CAD-CAM-NC-Kette	384
	3.1.1 Die CAD-CAM-NC-Kette	384
	3.1.2 Automatisierungsmechanismen in heutigen CAM-Systemen	385
	3.1.3 Weiterführende Ansätze in Forschung und Praxis	387
	3.1.4 Zwischenfazit	390
	3.2 Simulation des Prozess-Maschine-Verhaltens im Produktentstehungsprozess	390
	3.2.1 Optimierung von NC-Programmen in der Arbeitsvorbereitung	392
	3.2.2 Rückkopplung von Erkenntnissen in der Entwicklungsphase von Produktionsmitteln	396
	3.2.3 Zwischenfazit	397
	3.3 Big Data-Analysen im produzierenden Unternehmen	397
	3.3.1 Integrative Vernetzung der CAD-CAM-NC-Kette	398
	3.3.2 Prozessdatenrückführung und -kontextualisierung	400
	3.3.3 Datenevaluation	401
	3.3.3.1 Manuelle Prozessevaluation	401
	3.3.3.2 Produktivitätssteigerungen	402
	3.3.3.3 Automatisierte Evaluation und Qualitätsprognose	402
	3.3.4 Zwischenfazit	403
	3.4 Impulse von Industrie 4.0 auf das Condition-Monitoring von Werkzeugmaschinen	404
	3.4.1 Vision der selbstüberwachenden Werkzeugmaschine	404
	3.4.2 Maschinenkomponentenmodelle für die Gebrauchsdauerprognose	406
	3.4.3 Integration in die Produktionslandschaft	409
	3.4.4 Zwischenfazit	410
	3.5 Neue Bedienkonzepte für die nutzerzentrierte Werkzeugmaschine	411
	3.5.1 Konventionelle Bedienkonzepte	411
	3.5.2 Neue Bedienkonzepte	412
	3.5.3 Anforderungen an ein nutzerzentriertes Bedienkonzept	413
	3.5.4 Touchscreen-Bedienung im Produktionsumfeld	413
	3.5.5 Benutzerzentrierte Dialoggestaltung	415
	3.5.6 Middleware	417
	3.5.7 Zwischenfazit	417
	3.6 Fazit	417
	4 Verarbeitungsanlagen und Verpackungsmaschinen	420
	4.1 Konsumgüterproduktion 4.0	420
	4.1.1 Anlagen zur Massenproduktion von Verbrauchsgütern	420
	4.1.2 Trends im Lebensmittel- und Pharmabereich	422
	4.1.3 Wandlungsfähige Verarbeitungsprozesse	424
	4.2 Vom Stoffsystem zum Produkt in wandlungsfähigen Prozessketten	425
	4.2.1 Wandlungsfähige Fließprozesse	425
	4.2.2 Variationsebenen in Verarbeitungsanlagen	429
	4.3 Elemente wandlungsfähiger Verarbeitungsanlagen	431
	4.3.1 Der qualitätsgeführte Prozess	431
	4.3.2 Qualitätsmaterial und Qualitätsprodukt	434
	4.3.3 Wandlungsfähige Wirkpaarungen	436
	4.4 Wandlungsfähige Verarbeitungsanlagen	440
	4.4.1 Wandlungsfähige Anlagenstrukturen	440
	4.4.2 Selbstüberwachende und selbstoptimierende Maschinen	444
	4.4.3 Prozessintegrierte mechatronische Simulation	455
	4.4.4 Aspekte der automatisierten Reinigung von wandlungsfähigen Anlagen	458
	4.4.5 Bedienerassistenz	461
	5 Transfersysteme	470
	5.1 Verkettung von Anlagen	471
	5.1.1 Verkettung in der automatisierten Produktion	471
	5.1.2 Flexibilisierung von Transfersystemen	472
	5.1.3 Potential flexibler Verkettung in typischen Anordnungsstrukturen	473
	5.1.4 Maximierung der Flexibilität von Transfersystemen am Beispiel des „Incremental Manufacturing“	477
	5.2 Roboterbasierte Transfersysteme	478
	5.2.1 Sensorintegration in roboterbasierten Transfersystemen	479
	5.2.2 Intuitive Programmierung von roboterbasierten Transfersystemen	480
	5.2.3 Anwendungsbeispiel: Hochflexibler Werkstücktransfer „Griff in die Kiste“	483
	5.3 Greiftechnik in Transfersystemen	484
	5.3.1 Funktionsintegrierte Greifsysteme	485
	5.3.2 Anpassungsfähige Greifsysteme	488
	6 Logistik 4.0	492
	6.1 Digitalisierung und Vernetzung in der Supply Chain 4.0	494
	6.1.1 Einsatz intelligenter Ladungsträger am Beispiel der Lebensmittel-Supply Chain	495
	6.1.2 Kollaboratives Lebenszyklusmanagement in der Cloud am Beispiel der Werkzeug-Supply Chain	501
	6.2 Einsatz digitaler Werkzeuge in der Logistikplanung	506
	6.2.1 Einsatz von Virtual Reality zur Planung manueller Kommissioniersysteme	507
	6.2.2 Kollaborative Planung und Inbetriebnahme von Materialflusssystemen	512
	6.3 Schnittstellen zur Einbindung des Menschen in digitale Logistikprozesse	516
	6.3.1 Neue Formen des Informationsaustauschs für eine effizientere manuelle Kommissionierung	518
	6.3.2 Assistenzsysteme für Staplerfahrer zur Darstellung und Erfassung von Prozessdaten	520
	6.4 Steuerungskonzepte für automatisierte und flexible Materialflüsse in Produktion und Distribution der Industrie 4.0	524
	6.4.1 Effiziente Erstellung einer Steuerung für Materialflusssysteme durch automatische Softwaregenerierung	526
	6.4.2 Verwendung einer verteilten Materialflusssteuerung zur Realisierung von wandelbaren Materialflusssystemen	528
	6.4.2.1 Verteilte Materialflusssteuerung im Internet der Dinge der Intralogistik	530
	6.4.2.2 Autonome Fördertechnikmodule zur Selbstkonfiguration der Materialflusssteuerung	531
	6.5 Einführung und Einsatz von RFID zur dezentralen Datenhaltung	538
	6.5.1 Innovative Konzepte und Werkzeuge zur Einführung von RFID	540
	6.5.2 Automatische Erfassung und Bereitstellung von Prozessdaten	548
	7 Montage 4.0	554
	7.1 Motivation	554
	7.2 Beispielprodukt und -anlage	556
	7.2.1 Beispielprodukt	556
	7.2.2 Beispielanlage	556
	7.3 Lösungsneutrale Fähigkeitenbeschreibung	557
	7.3.1 Begriffsbestimmung und Beispiele	557
	7.3.2 Nutzen	560
	7.3.3 Taxonomie der Fähigkeiten	561
	7.4 CAD-Produktanalyse  – Generierung von Produktanforderungen	563
	7.4.1 Assembly-by-Disassembly  – Bestimmung von Montagereihenfolgen und -bewegungen	564
	7.4.2 Bestimmung von quantitativen Prozessparametern	565
	7.4.3 Bestimmung von Bauteilschnittstellen	566
	7.5 Automatische Montageplanung	566
	7.5.1 Einführung und Systemübersicht	566
	7.5.2 Erzeugung des Fähigkeitenmodells einer Anlage mit bekanntem Layout	569
	7.5.3 Anforderungen-Fähigkeiten-Abgleich  – Automatische Montageplanung	570
	7.5.3.1 Arten der Prüfung	571
	7.5.3.2 Bestimmung von Sekundärprozessen	573
	7.5.4 Beispielhafte Abgleichmodule	573
	7.5.5 Automatische Ableitung von Handlungsempfehlungen	575
	7.5.5.1 Produktorientierte Handlungsempfehlungen	575
	7.5.5.2 Betriebsmittelorientierte Handlungsempfehlungen	576
	7.5.6 Bewertung und Auswahl von Planungsalternativen	576
	7.5.7 Automatische Erstellung von Montageanleitungen	577
	7.6 Automatisierte Integration	577
	7.6.1 Automatisierte Konfiguration von Produktionskomponenten (Plug & Produce)	577
	7.6.1.1 Konzept zur Ad-hoc-Vernetzung heutiger Anlagenkomponenten	579
	7.6.1.2 Automatisierte Generierung eines vereinheitlichten Fabrikabbildes	581
	7.6.2 Zeitoptimale Bahnplanung von Robotersystemen	583
	7.6.2.1 Selbst-Programmierung von Industrierobotern	583
	7.6.2.2 Modellierung als Graph und Beschreibung im Konfigurationsraum	583
	7.6.2.3 Praxisgerechte Methoden arbeiten stichprobenbasiert	584
	7.6.2.4 Kollisionsdetektion als Flaschenhals	585
	7.6.2.5 Optimierung der Fahrtzeit	585
	7.6.2.6 Einsatz in der Montage	587
	7.6.3 Aufteilung auf Zielsysteme und Codegenerierung	588
	7.7 Automatisierte Hardwareauslegung am Beispiel von Zuführsystemen	589
	7.7.1 Grundlagen	589
	7.7.2 Physiksimulation	590
	7.7.3 Randbedingungen	590
	7.7.4 Simulationsgestützte Auslegung	591
	7.7.5 Fertigung und Validierung	592
	7.7.6 Fazit	593
	7.8 Zusammenfassung	593
	8 Wandelbare modulare Automatisierungssysteme	596
	8.1 Die Automatisierungspyramide	596
	8.1.1 Dezentrale Prozesssteuerung mittels Smarter Produkte	598
	8.1.2 Konvergenz von Feld- und Steuerungsaufgaben mittels Smarter Feldgeräte	602
	8.1.3 Vertikale Integration und cloudbasierte, modulare IT-Systeme	605
	8.2 Smarte Vernetzung	607
	8.2.1 Kommunikationsstandards für Industrie 4.0	608
	8.2.2 Ethernet in der Automatisierungstechnik	610
	8.2.2.1 Echtzeitfähige Kommunikation mit Time Sensitive Networking	611
	8.2.2.2 Software Defined Networking – Ein neues Netzwerkparadigma in der Automatisierungstechnik	612
	8.2.2.3 Neue Kommunikationsstrukturen für Industrie 4.0-Netzwerke	616
	8.2.3 Standards zur Informationsmodellierung in der Automatisierungstechnik	618
	Teil C Anwendungsbeispiele	626
	1 Vernetzte Anlagen für die spanende Fertigung	628
	1.1 Flexible Kleinserienfertigung von Maschinenkomponenten	628
	1.1.1 Randbedingungen und Fertigungsumfeld	628
	1.1.2 Lösungsansatz für die vernetzte Fertigung	630
	1.2 Lösungsassistenz in der vernetzten Großserienfertigung	632
	1.2.1 Aufbau des Lösungsassistenten	632
	1.2.2 Bedienerführung	633
	1.2.3 Datenanalyse und Fehlerauswertung	633
	1.3 Digitale Lösungen für Honsysteme	634
	1.3.1 Honen in der Großserienfertigung	634
	1.3.2 Fernwartungslösung für Honmaschinen	635
	1.3.3 Cloudservices durch Maschinenanbindung	637
	1.4 Fertigung von Maschinenkomponenten für Spritzgießmaschinen	638
	1.4.1 Spritzgießmaschinen	639
	1.4.2 Anlagen für die Fertigung der Maschinenkomponenten	640
	1.4.3 Intelligente Fertigungsmittel	642
	1.4.4 Vertikale und horizontale Vernetzung	642
	1.4.5 Selbstorganisierende Transportprozesse	643
	1.5 Fazit	644
	2 Montagesysteme: Skalierbare Automatisierung in der „Lernfabrik Globale Produktion“	646
	2.1 Die Lernfabrik im Kontext von Industrie 4.0	646
	2.1.1 Zielstellung der Lernfabrik Globale Produktion	646
	2.1.2 Sichten auf Industrie 4.0 in der Lernfabrik	647
	2.1.3 Aufbau der Lernfabrik	647
	2.2 Das Konzept der skalierbaren Automatisierung	648
	2.2.1 Herausforderungen der Automatisierung in der Montage	648
	2.2.2 Prinzip der skalierbaren Automatisierung	649
	2.2.3 Potenziale der skalierbaren Automatisierung	650
	2.2.4 Fazit zum Konzept der skalierbaren Automatisierung	651
	2.3 Umsetzung der skalierbaren Automatisierung in der Lernfabrik Globale Produktion	651
	2.3.1 Skalierungsstufen in der Lernfabrik	651
	2.3.2 Technische Umsetzung der skalierbaren Automatisierung in der Lernfabrik	657
	2.4 Ausblick	661
	3 Verarbeitungstechnik	662
	3.1 Individualisierte Lebensmittelverarbeitung und -verpackung in Losgröße 1 – FORFood	662
	3.1.1 Lebensmittelverarbeitung für die Herstellung einer kundenindividuellen Mahlzeit in Losgröße 1	662
	3.1.2 Formatflexible Verarbeitungsprozesse für ein kundenindividuelles Verpacken	664
	3.1.3 Digital Moulding für ein formatflexibles Thermoformen	664
	3.1.4 Flexibler Siegelprozess mittels Multi-Kontur-Werkzeugen	665
	3.1.5 Automatisierte Herstellung von individualisierten Sammelpackungen	666
	3.2 Automatische Feinzerlegung von Schinken	667
	3.2.1 Aufgabenstellung	667
	3.2.2 Anlagenkonzept	668
	3.2.3 Erfassung der Schinken- eigenschaften	669
	3.2.4 Schnittreihenfolge	670
	3.2.5 Referenz-Petri-Netze – Ansatz zur Modellierung und Simulation von Prozessschritten und Gesamtprozessen	671
	3.2.6 Zusammenfassung	672
	3.3 Kognitive Systeme im Druckgewerbe	672
	3.3.1 Steigender Kostendruck im Druckgewerbe	672
	3.3.2 Reduktion der Makulatur als potenzieller Stellhebel	672
	3.3.3 Regelungskonzept	673
	3.3.4 Technische Bewertung	674
	3.3.5 Wirtschaftliche Bewertung für eine Offsetdruckmaschine	674
	3.3.6 Zusammenfassung	675
	4 Anwendungsfeld Flugzeugbau	676
	4.1 Betrachtung der Branche	676
	4.1.1 Wirtschaftliche Randbedingungen	676
	4.1.2 Technologische und organisatorische Besonderheiten	677
	4.1.3 Industrie 4.0-Ansätze und Ist-Situation	677
	4.2 Befähigertechnologien für bedeutende Aufgaben	679
	4.2.1 Rumpfsektionenmontage	679
	4.2.2 Turbinenschaufelmontage	680
	4.2.3 Brennkammerinspektion	681
	4.3 Befähigende Querschnittstechnologien	683
	4.3.1 Mobile Roboter für die Rumpf-Außenstruktur	683
	4.3.2 Ortsflexibles Robotersystem für Bearbeitungsaufgaben	685
	4.3.3 Mensch-Maschine-Systeme	686
	4.4 Integrationstechnologien	688
	4.4.1 Ziele und Ansätze	688
	4.4.2 Beispiele für Lösungsansätze	689
	4.4.3 Unterstützung der Integration	691
	5 Intelligent vernetzte Elektronikproduktion	694
	5.1 Elektronische Systeme sind Grundlage und Vorbild für das Internet der Dinge	694
	5.1.1 Die Befähiger des Internets der Dinge basieren auf fortschrittlichen elektronischen Aufbautechnologien	694
	5.1.2 Die Produktion elektronischer Systeme ist Vorbild für die Digitalisierung der Fabrik	696
	5.2 Vollautomatisierung von Fertigung und Materialfluss	700
	5.2.1 Prozess- und Informationsautomatisierung	700
	5.2.2 Traceability	702
	5.2.3 Identifikation und Vernetzung zu CPS	704
	5.3 Dynamische Wertschöpfungsketten	706
	5.3.1 Individuelle Produktkonfiguration	706
	5.3.2 Optimierte Auftragsabwicklung	707
	5.3.3 Flexible Produktionssysteme	709
	5.4 Nullfehler-Produktion	712
	5.4.1 Qualitätssicherung	712
	5.4.2 Big Data versus Smart Data	714
	5.4.3 Mensch-Maschine-Interaktion	717
	5.5 Durchgängige Informationssysteme	719
	5.5.1 Produktentwicklung	719
	5.5.2 CAD/CAM-Kopplung	721
	5.5.3 Anbindung an das Manufacturing Execution System	724
	5.6 Referenzmodell	725
	5.6.1 Entwicklung zum Digital Enterprise	726
	5.6.2 Greenfield- und Brownfield-Ansatz	728
	5.6.3 Beispiel: Siemenswerke in Amberg und Chengdu	728
	6 Die SmartFactory für individualisierte Kleinserienfertigung	732
	6.1 SmartFactoryKL-Systemarchitektur	734
	6.1.1 Konzeption der Systemarchitektur	734
	6.1.2 Systemarchitektur – Anforderungen und Spezifikationen	735
	6.2 Umsetzung der Systemarchitektur	738
	6.2.1 Produktschicht	739
	6.2.2 Produktionsschicht	740
	6.2.3 Versorgungsschicht	742
	6.2.4 Integrationsschicht	743
	6.2.5 IT-Systemschicht	743
	6.3 Anwendungsszenario	744
	6.4 Zusammenfassung und Ausblick	747
	7 Anwendungsfeld Automobilindustrie	750
	7.1 Big Data Analytics in der Produktionslogistik am Beispiel der Materialflussanalyse	751
	7.1.1 Analytics-Technologien und der Digitale Schatten in der Produktionslogistik	751
	7.1.2 Materialflussanalyse im Digitalen Schatten	752
	7.1.3 Fazit und Ausblick	752
	7.2 Logistik 4.0 – Optimierungsverfahren zur Steigerung der Dynamik	753
	7.2.1 Motivation	753
	7.2.2 Zielsetzung	753
	7.2.3 Vorgehensweise	753
	7.2.4 Ergebnisse	754
	7.3 Selbst-Kalibrierung roboterbasierter Messsysteme	755
	7.3.1 Ausgangssituation	755
	7.3.2 Zielsetzung	755
	7.3.3 Vorgehensweise	756
	7.3.4 Ergebnisse	757
	7.4 Data Mining in der Batterieproduktion für die Elektromobilität	757
	7.5 Digitale Produktion mittels additiver Fertigungsverfahren	759
	7.5.1 Additive Fertigung und Industrie 4.0	759
	7.5.2 Kurzüberblick zu aktuellen Prozesskategorien der Additiven Fertigung	760
	7.5.3 Case Study – Additive Fertigung von Zahnrädern	760
	7.6 Konzeption sowie Umsetzung einer Trainingsumgebung zur Qualifikation von Instandhaltern im Umfeld Industrie?4.0	761
	Stichwortverzeichnis	766