1 Industrie 4.0 in der Fertigung - Begriffsdefinition und Bedeutung

27

1.1 Was versteht man unter Digitalisierung?

27

1.1.1 Der Begriff »Industrie 4.0«

28

1.1.2 Der Begriff »Internet der Dinge«

31

1.2 Industrie 4.0 in der Fertigung

32

1.3 Industrie 4.0 und Lean Management

35

1.3.1 Grundlagen des Lean Managements

35

1.3.2 Weiterentwicklung von Lean Management im Umfeld von Industrie 4.0

42

1.4 Industrie 4.0 und Instandhaltungsmanagement

46

1.4.1 Vorbeugende Instandhaltung

47

1.4.2 Instandhaltung 4.0

47

1.5 Standardisierung im Umfeld von Industrie 4.0

49

1.6 Chancen und Risiken von Industrie 4.0

50

1.6.1 Arbeit 4.0 in der Smart Factory

51

1.6.2 IT-Sicherheit

54

1.7 Fazit

56

2 Herausforderungen durch Industrie 4.0

57

2.1 Digitale Transformation

58

2.2 Unternehmensorganisation

65

2.3 Qualifizierung der Mitarbeiter

71

2.4 Datenqualität

74

2.5 Fazit

81

3 Standardisierung und einheitliche Datenformate

83

3.1 Notwendigkeit zur Standardisierung

83

3.1.1 Maschine-Maschine-Kommunikation

87

3.1.2 E-Commerce-Integration

88

3.1.3 Horizontale Integration über Unternehmensgrenzen hinweg

89

3.2 Wichtige Aspekte der Standardisierung

90

3.3 Referenzarchitekturmodell Industrie 4.0 (RAMI 4.0) und die Industrie-4.0-Komponente

91

3.4 Industrie-4.0-Standards in SAP-Lösungen

95

3.4.1 OPC Foundation

96

3.4.2 Industrial Internet Consortium

97

3.5 Fazit

97

4 Industrie 4.0 und SAP

99

4.1 Relevanz von Industrie 4.0 aus SAP-Sicht

99

4.2 Mögliche Vorgehensweisen zur Umsetzung von Industrie 4.0

102

4.3 Der pragmatische Ansatz zur Umsetzung von Industrie 4.0

103

4.3.1 Herausforderung 1: Kundenerwartungen

103

4.3.2 Herausforderung 2: gesetzliche Anforderungen bzw. Compliance-Regeln

112

4.3.3 Herausforderung 3: globaler Wettbewerb

114

4.3.4 Herausforderung 4: technologische Innovationen

122

4.4 Der transformative Ansatz zur Umsetzung von Industrie 4.0

123

4.4.1 Product-as-a-Service

123

4.4.2 Produkte bei Bedarf in 3D drucken

124

4.4.3 Autonome, sich selbst organisierende Fertigung

125

4.4.4 Intelligente Fabrikgestaltung – wandlungsfähige Produktion

127

4.4.5 Digitaler Zwilling

129

4.4.6 Daten vermarkten

130

4.4.7 Crowd Manufacturing

131

4.5 Fazit

131

5 Anwendungsszenarien von Industrie 4.0 mit SAP

135

5.1 Industrie 4.0 mit SAP in der diskreten Industrie

135

5.1.1 SAP Enterprise Resource Planning (ERP), Hybris

137

5.1.2 SAP Manufacturing Execution

138

5.1.3 SAP Manufacturing Integration and Intelligence (SAP MII)

140

5.1.4 SAP Manufacturing Execution

140

5.1.5 SAP Plant Connectivity

143

5.1.6 Hybride Prozesse

146

5.2 Industrie 4.0 in der praktischen Anwendung: Open Integrated Factory – Generation 2016

148

5.2.1 Starten des Produktionsprozesses und Bedrucken der Oberschale (Kreis B)

152

5.2.2 Chip-Montage (Kreis A)

154

5.2.3 Endmontage (Kreis M)

155

5.2.4 Endkontrolle (Qualitätsprüfung)

156

5.2.5 Nacharbeitsstation: Manuelle Nacharbeit (mit SAP-Touch-POD)

158

5.2.6 Endmontagestation

159

5.2.7 Zusammenfassung

160

5.3 Intelligente Assistenz für Shop-Floor-Mitarbeiter

163

5.3.1 Mobile Geräte

164

5.3.2 Wearable Technology

166

5.3.3 Mensch-Maschine-Interaktion: Cobotics

171

5.4 Fazit

171

6 Beispiele für Industrie 4.0

173

6.1 Kaeser: Konfigurierbare Arbeitsanweisungen bei einem Variantenfertiger

173

6.2 BRP-Rotax: Pilotlinie zur Produktion von Losgröße 1

177

6.2.1 Bedarf und Planung (SAP APO-PP/DS & MMP/SEQ)

178

6.2.2 Logistik (SAP ECC)

178

6.2.3 Manufacturing Execution

179

6.3 Elster GmbH

180

6.3.1 Standardisierung von Prozessen und Schnittstellen

181

6.3.2 Digitaler Zwilling und virtuelle Inbetriebnahme

183

6.3.3 Das Produkt bestimmt seinen eigenen Fertigungsablauf: Manuelle Fertigung

184

6.3.4 Das Produkt bestimmt seinen eigenen Fertigungsablauf: Automatische Fertigungslinien

185

6.3.5 Effiziente Instandhaltung

186

6.3.6 Hybrid-Cloud für die standortübergreifende MES-Nutzung

188

6.3.7 Zusammenfassung

189

6.4 ebm-papst

189

6.4.1 Leitgedanken des Unternehmens zum Thema

190

6.4.2 Paradigmenwechsel bei ebm-papst

193

6.4.3 Technische Umsetzung im Detail

195

6.4.4 Integrationsschicht

196

6.4.5 Standardisierte Maschinenschnittstelle

198

6.4.6 Ausgewählte Usecases im Detail

200

6.4.7 Industrie-4.0-Lösung als Template

202

6.4.8 Zusammenfassung

203

6.5 Fazit

204

7 Internet of Things und Predictive Maintenance

205

7.1 Der Weg vom Sensor zur Aktion

206

7.2 Data Science und der SAP-Data-Science-Prozess für das Internet of Things

208

7.3 Die Anforderungen an Data Science in den Bereichen Internet of Things und Predictive Maintenance

212

7.3.1 Predictive Engines

212

7.3.2 Datenvisualisierung

217

7.3.3 Analyse von Geospatial Data

219

7.3.4 Seriendatenverarbeitung

220

7.3.5 Unstrukturierte Datenanalyse

220

7.3.6 Simulation und Optimierung

222

7.3.7 Die Anwendung von Deep Learning auf Sensordaten

222

7.3.8 Edge Computing

223

7.4 Data Science in SAP Predictive Maintenance and Service

224

7.4.1 Die Architektur von SAP Predictive Maintenance and Service

224

7.4.2 Data Science in SAP Predictive Maintenance and Service – Beispiele

226

7.4.3 Anomalie-Erkennung bei multivariaten Sensordaten durch die Nutzung der Hauptkomponentenanalyse

227

7.4.4 Anomalie-Erkennung von Sensordaten durch die Nutzung einer distanzbasierten Ausfallanalyse

229

7.4.5 Lebensdauer-Analyse mit der Weibull-Verteilung

232

7.4.6 Analyse der Restnutzungsdauer mit dem Kaplan-Meier-Schätzer

233

7.5 Fazit

235

8 SAP Manufacturing Execution

237

8.1 SAP Manufacturing Execution im Überblick

237

8.2 Architektur der SAP Manufacturing Execution Suite

239

8.3 Prozesse in SAP Manufacturing Execution

242

8.3.1 Zuteilen und Freigeben von Produktionsaufträgen

243

8.3.2 Überwachen des Warenbestands

244

8.3.3 Unterstützung von Kanban

244

8.3.4 Maschinenauslastung und Overall Equipment Effectiveness

245

8.3.5 Werkzeugverwaltung

245

8.3.6 Visueller Test- und Reparaturplatz

246

8.3.7 Stichprobenentnahme

247

8.3.8 2D-Barcode

247

8.3.9 Arbeitszeiterfassung

248

8.3.10 Message Board und Warnmeldungen

248

8.3.11 Integrierte Rückverfolgbarkeit

249

8.3.12 Management von Abweichungen (Non-Conformances)

251

8.3.13 Management von Änderungsanforderungen (Engineering Change Management)

251

8.3.14 Zeitempfindliche Materialien

252

8.3.15 Qualitätsmanagement in Echtzeit

252

8.3.16 Rücksendungen und Reparaturen

253

8.3.17 Produktionsstättenübergreifende Datenübertragung

253

8.3.18 Arbeitsverfolgung

253

8.3.19 Skill-Zertifizierung

255

8.3.20 Abnahme

255

8.3.21 Konfigurationsmanagement

256

8.3.22 Parametrische Datenerfassung und statistische Prozesskontrolle

256

8.3.23 Maschinenstatus und Instandhaltung

258

8.3.24 Rezeptverwaltung

259

8.3.25 Elektronische Arbeitsanweisungen

259

8.4 SAP Manufacturing Execution und Industrie 4.0

260

8.4.1 Teilschritte (Substeps)

260

8.4.2 Konfigurierbares Produkt

260

8.5 Neue Funktionen in SAP Manufacturing Execution

261

8.6 SAP Manufacturing Execution Software Development Kit

263

8.7 Reporting in SAP Manufacturing Execution

264

8.7.1 SAP-Manufacturing-Execution-WIP-Reports

264

8.7.2 SAP Manufacturing Execution Global HANA Reporting Foundation

264

8.7.3 SAP Manufacturing Execution with SAP MII Self-Service Composition Environment

265

8.7.4 SAP Manufacturing Execution BusinessObjects Reporting

265

8.8 Fazit

266

9 SAP Manufacturing Integration and Intelligence

267

9.1 SAP MII im Überblick

267

9.2 Datenservices

269

9.3 Business Logic Services

270

9.4 Visualisierung (Self-Service Composition Environment)

272

9.5 Fertigungsdatenobjekte

275

9.6 Kennzahlen und Warnmeldungen

276

9.7 Quality Engine

277

9.8 Werksinformationskatalog

279

9.9 Overall Equipment Effectiveness

279

9.10 Energieverbrauchsanalyse (Energy Monitoring and Analysis)

281

9.11 Fazit

282

10 SAP Plant Connectivity

283

10.1 SAP Plant Connectivity im Überblick

284

10.2 Datenmodell

286

10.3 Quellsystem und Zielsystem

289

10.3.1 Benachrichtigungen

290

10.3.2 Querys

292

10.3.3 Synchrone Serviceaufrufe

292

10.3.4 Quellsystem

293

10.3.5 Zielsystem

295

10.4 Agent

304

10.4.1 Agenteninstanz

305

10.4.2 Klassen von Benachrichtigungen

307

10.5 Fazit

310

11 Geschäftsmodelle für Industrie 4.0 entwickeln

311

11.1 Grundlagen der Geschäftsmodell-Theorie

312

11.2 Methoden zur Geschäftsmodell-Entwicklung

316

11.2.1 Business Model Canvas

317

11.2.2 St. Gallen Business Model Navigator

322

11.2.3 Vergleich der Ansätze

325

11.3 Merkmale von Geschäftsmodellen in Industrie 4.0

326

11.3.1 Nutzenversprechen

327

11.3.2 Wertschöpfungsdimension

327

11.3.3 Kundendimension

328

11.3.4 Partnerdimension

328

11.3.5 Ertrags- und Finanzierungsdimension

329

11.3.6 Rahmenfaktoren

330

11.4 Unternehmenstransformation

331

11.5 Fazit

334

Anhang

339

A Abkürzungen

339

B Literaturverzeichnis

343

C Die Autoren

357

Co-Autoren dieses Buches

359