Fraunhofer SCS Wimmelbild

Zu Beginn werden die kundenspezifischen Auftragsdaten, die auf Papier oder digital vorliegen können, aufgenommen, semantisch formalisiert – also für alle nachfolgend eingesetzten unterschiedlichen Technologien lesbar gemacht – und auf einen cyberphysischen Knoten übertragen. Dieser Knoten wird als dezentrale Kommunikationseinheit genutzt, die das zu produzierende Produkt auf seinem gesamten Weg begleitet – hier einfach über einen mitlaufenden Tischwagen. An jeder einzelnen Station übergibt der Knoten die notwendigen Informationen per Bluetooth und wartet auf die Rückmeldung der Station, dass es zum nächsten Prozessschritt weitergehen kann, beispielsweise zur Kommissionierung.

Zur Publikation »Specifying, Monitoring, and Executing Workflows in Linked Data Environments«

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Die KI-gestützte Kamera scannt den QR-Code des Kundenauftrags und überträgt die Daten auf die dezentrale Kommunikationseinheit. © Fraunhofer IIS/Paul Pulkert

Zum Projekt »Semantic Web Lab«

Automatisiert Auftragsdaten aufnehmen und verwalten

Industrie 4.0 bietet gerade kleinen und mittleren Unternehmen enormes Potenzial für effizientere Prozesse, zufriedenere Mitarbeitende und neue Geschäftsmodell-Ideen. Wie der Einstieg trotz laufendem Betrieb schnell und leicht gelingen kann, zeigt dieses Projekt: Klicken Sie sich durch das Wimmelbild und entdecken Sie in unserem exemplarischen Produktionsprozess nicht nur einfach zu integrierende, flexible und problemlos erweiterbare technologische Lösungen , sondern lernen Sie auch die begleitende Ebene aus Organisations-, Management-, Technologiesicht kennen, die KMU für eine erfolgreiche digitale Transformation beachten müssen. Viel Spaß!

Technologien und Lösungen für die digitalisierte Wertschöpfung

WEITER ZUM WIMMELBILD

Flexibles Informationssystem für Kommissionierer und Werker

Das Leuchten im Regal führt den Kommissionierenden zum richtigen Entnahmefach. © Fraunhofer IIS/Paul Pulkert

Drahtlos und flexibel kommissionieren

Hier übergibt der begleitende Knoten seine Daten an ein drahtlos funktionierendes Pick-by-Light- System. Der große Vorteil dieser Technologie: da keine Leitungen benötigt werden, können die Entnahmefächer und sogar die Regalsysteme unkompliziert umgebaut und neu zusammengesetzt werden. Die entwickelten Anzeige-Module vernetzen sich untereinander und führen die Kommissionierenden über farbige LED-Leuchten am Anzeige-Modul zum richtigen Lagerplatz. Ein energiesparendes E-Paper-Display zeigt relevante Auftragsdaten wie z. B. die Entnahmemenge an. Über einen Knopfdruck quittieren die Mitarbeitenden die Artikelentnahme und melden diese automatisch an das Warenwirtschaftssystem zurück. Der Knoten fragt währenddessen in kurzen Intervallen den Auftragsstatus ab, damit die nächste Station angesteuert werden kann, sobald der Auftrag ausgeführt ist.

Präzise Lokalisierung für Industrie

Mehr über Positionsberechnung

Montageplatz intelligent zuweisen

Der begleitende Knoten sendet seine Daten an ein System, das erkennt, welcher Montageplatz bereits belegt ist. Es bestimmt und zeigt dem Mitarbeitenden auf einer Anzeige an, in welche FIFO-Bahn er den nächsten Auftragswagen einreihen soll, damit die Produktion verzögerungsfrei fließen kann. Das Ganze funktioniert mit sogenannter „kooperativer Lokalisierung“. Dabei werden die Entfernungen zwischen mobilen Einheiten untereinander und zur Infrastruktur geschätzt, um daraus die Positionen der Wägen und somit einer freien FIFO-Bahn zu ermitteln. Und schon steht der Wagen in der richtigen Produktionslinie.

Die Tischwägen werden geortet und der passenden FIFO-Bahn zugeteilt. © Fraunhofer IIS/Paul Pulkert

Fehlerfreies Kommissionieren

Falls der Knoten meldet, dass bestimmte Elemente für die finale Produktion noch fehlen sollten, kann der Monteur weitere Teile aus einem Regal entnehmen. In diesem Fall erfolgt der Zugriff über ein System, das mit induktiver Nahfeldortung arbeitet. D. h. das Regal erzeugt ein schwaches magnetisches Wechselfeld, das der Monteur durchbricht, wenn er in eines der Fächer greift. Dafür trägt er eine kleine passive Spule, ähnlich einem RFID-Transponder, am Handgelenk. Bei einem Fehlgriff erhält der Mitarbeitende unmittelbar eine Alarmmeldung und kann sofort korrigieren. Die Validierung und Quittierung des Griffes führt das System selbstständig durch. Ist der Pickauftrag vollständig ausgeführt, gibt das System den nächsten Prozessschritt – also die Montage – frei.

Fehlerfrei Montageelemente picken

Leuchtelemente am Regal zeigen dem Monteur das richtige Entnahmefach und signalisieren Fehlgriffe. © Fraunhofer IIS/Paul Pulkert

Intelligent montieren

Das aufsteckbare smarte Sensor-Modul erfasst die Arbeitsschritte des Monteurs und unterstützt ihn bei der korrekten Ausführung des Arbeitsauftrags. © Fraunhofer IIS/Paul Pulkert

Wenn alle Teile vorliegen, leitet der das Produkt begleitende Knoten den Montageprozess ein, indem er sich mit der Werkbank verbindet. Dort ist ein System installiert, das mit präziser Lokalisierung, Visualisierung und intelligenter Sensorik arbeitet. Dieses System zeigt den Mitarbeitenden nicht nur den geforderten Arbeitsablauf auf einem Monitor an, sondern prüft simultan mit KI-Methoden, ob die einzelnen Schritte des Arbeitsauftrags auch richtig ausgeführt werden. Dabei kommt ein smartes Sensor-Modul zum Einsatz, das am zu benutzenden Werkzeug angebracht ist. Dieses Modul wird einfach aufgesteckt; so können Werkzeuge schnell und kostengünstig mit „Intelligenz“ aufgerüstet werden.

Intelligente Werkzeuge

Die KI-gestützte Kamera überprüft das fertiggestellte Produkt. © Fraunhofer IIS/Paul Pulkert

KI-gestützt Produktqualität überprüfen

Nachdem das Produkt fertig montiert ist, erfolgt die Qualitätsprüfung. Auch hier überliefert der Knoten die nötigen Daten, um die korrekte Ausführung des Produkts zu beurteilen. Dafür wird Künstliche Intelligenz eingesetzt: Eine KI-gestützte Kamera gleicht das fertige Produkt automatisiert mit einem Referenzbild entsprechend der zugrundeliegenden Auftragsdaten ab und kommuniziert das Ergebnis über einen Monitor an den Mitarbeiter. Erst bei einer Bestätigung kann das Produkt verpackt und an den Kunden versendet werden.

Wenn die Qualitätssicherung abgeschlossen ist, wird das Produkt versandfertig gemacht. Hierbei liefern zwei Bluetooth-fähige Systeme dem Drucker Informationen für seinen Druckauftrag: Eine smarte Waage, die das Paketgewicht zur Portoberechnung bestimmt, und der Knoten, der die Druckdateien für Lieferpapiere und Versandetikett gemäß den Auftragsdaten übermittelt. Damit die verschiedenen Systeme miteinander kommunizieren können, werden die jeweiligen Daten über einen semantischen Bluetooth-Adapter formalisiert, also für jedes System lesbar gemacht. Der Mitarbeitende muss den Lieferschein nun nur noch zum Produkt in den Versandkarton legen, das Versandlabel aufkleben und verschicken. Abschließend wir der Knoten über die Fertigstellung des Kundenauftrags informiert und damit für einen neuen Auftrag freigegeben.

Automatisiert Versanddateien generieren

Aus dem durch eine smarte Waage ermittelten Paketgewicht und den Kundenauftragsdaten wird der Druckauftrag für das Versandlabel generiert und automatisch an den Drucker gesendet. © Fraunhofer IIS/Paul Pulkert

Digitalisierte innerbetriebliche Transporte

Um Daten aufzunehmen und sie später analysieren und verwerten zu können, werden Gabelstapler mit einem eigens entwickelten System aus mobilen Lokalisierungstechnologien ausgestattet, das die verschiedenen Aktivitäten des Staplers erfasst: So erkennt das System nicht nur den Fahrverlauf selbst oder den genauen Abgabeort einer Transporteinheit, sondern kann z. B. auch mit spezifischer Sensorik für Beladungs- oder Erschütterungserkennung ausgestattet werden. Die gesammelten Daten werden in einer zentralen Leitstelle zusammengeführt und dort weiterverarbeitet, um beispielsweise die gelagerten Waren schneller wiederfinden zu können oder um den Anteil an Leerfahrten zu reduzieren.

Technologiebasiert Daten erheben und Prozesse nachverfolgen

Intelligente Kennzahlenermittlung für Flurförderzeuge

Lokalisierungstechnologien erfassen Daten zur Nutzung des Gabelstaplers. © Fraunhofer IIS/Marco Wenzel/Paul Pulkert

In einem zentralen Leitstand laufen die Daten aus unterschiedlichsten Aktivitäten operativer Prozesse zusammen: Diese werden analysiert, bei Bedarf gematcht und so bearbeitet, dass daraus eine Information wird, mit der konkrete Entscheidungen getroffen werden können. Dafür werden auf einer Softwareplattform übergeordnete Kennzahlen generiert und auf einem entsprechenden Front-End über ein Dashboard visualisiert; beispielsweise um den aktuellen Warenstatus darzustellen oder um daraus Prognosen für zukünftige Transportaufträge abzuleiten.

Dashboards visualisieren Kennzahlen aus den intralogistischen Transportprozessen. © Fraunhofer IIS/David Hartfiel/Franziska Köhler

Daten zentral analysieren und verwerten

Modellierung von Informationsflüssen

Beispielhafte Modellierung eines Einlagerungsprozesses: Die Darstellung der Datenflüsse in der Prozessmodellierung gewinnt an Bedeutung. © Fraunhofer IIS

Process Analytics für Produktion und Logistik

Methoden für das Management von digitalen Wertschöpfungsprozessen

Verifikation innerbetrieblicher Materialflussprozesse durch CPS-basiertes Process Mining

Für eine erfolgreiche digitale Transformation müssen vorhandene Prozessmanagement-Methoden spezifisch angepasst werden.Die Digitalisierung verändert die Wertschöpfungsprozesse in der Industrie grundlegend. Mit mehr und besseren Daten kann auch das Management solcher Prozesse optimiert werden. Müssen Unternehmen aber nun ihr Prozessmanagement ganz neu denken oder lässt sich Altbewährtes weiterhin nutzen? Digitalisierte Prozesse liefern tatsächlich wertvolle Daten, die in bestehenden Methoden des Prozessmanagements abzubilden sind. Da jedes Unternehmen ein sehr individuelles Set an Prozessmanagementmethoden einsetzt und mit unterschiedlichen Daten arbeitet, müssen die Methoden jeweils individuell angepasst werden. Im Projekt wurde ein Methodenbaukasten entwickelt, mit dem bestehende Prozesse erfasst, visualisiert, analysiert und optimiert werden können. Dabei stand die Darstellung der Daten- und Informationsflüsse im Fokus. Auf dieser Basis können nun mit Hilfe personen- und datenorientierter Methoden Verbesserungspotenziale identifiziert und konkrete Maßnahmen abgeleitet werden. Damit können KMU in die Ausarbeitung eines Fahrplans zur Umsetzung und die Integration der neuen bzw. überarbeiteten Maßnahmen in die Unternehmensprozesse gehen.

Smarte Produkte und Smarte Services, die zum Unternehmen passen

Geschäftsmodelle im IoT-Zeitalter

Rahmenbedingungen einer erfolgreichen digitalen Transformation für smarte Produkt-Service-Systeme © Fraunhofer IIS

Digitalisierte Unternehmen bieten smarte Produkte und smarte Services an und nutzen diese in der eigenen Wertschöpfung.Durch den Einsatz digitaler Technologien werden Produkte smart und es entstehen Daten, die die Basis für smarte Services bilden. Mit diesen smarten Services werden z. B. Kundenbeziehungen gefestigt oder neue Mehrwerte für Kunden geschaffen. Die unterschiedlichen Services können als Produkt-Service-Systeme physische Produkte ergänzen oder komplett ersetzen und dienen am Markt als Differenzierungsmerkmal. Gleichzeitig können sie die eigene Wertschöpfung effizienter und flexibler machen. Doch ihr Einsatz ist nur sinnvoll, wenn sie Kosten senken oder zusätzliche Umsätze ermöglichen und zur Strategie des Unternehmens passen. Wie kann Digitalisierung genutzt werden, um das eigene Unternehmen zu digitalisieren? Was bedeutet die digitale Transformation für das unternehmerische Geschäftsmodell? Mit den richtigen Methoden wie Reifegradanalysen, Technologie- und Anwendungs-Roadmapping oder Serviceentwicklungen können diese smarten Produkte und Services identifiziert und in die Servicestrategie von Unternehmen eingebunden werden.

Transformation von Geschäftsmodellen

IT-Sicherheit im IoT-Umfeld

Datensicherheit und Datenschutz sind für den Erfolg der digitalen Transformation im Unternehmen elementar.Industrie-4.0-Anwendungen und -technologien müssen sicher sein, damit diese bei Unternehmen zum Einsatz kommen können. Doch wie werden Sicherheitskonzepte bereits in der Designphase bedacht und vorgesehen? Wir beschäftigen uns mit der ganzheitlichen Sicherheit vernetzter und verteilter IoT-Systeme: So können in Anwendungen IT-sicherheitsrelevante Risiken aufgedeckt, bewertet und entsprechende Handlungsempfehlungen zur Umsetzung eines Sicherheitskonzeptes abgeleitet werden. Dabei liegt der Fokus auf Methoden und Verfahren zum praxisnahen Einsatz von IT-Sicherheitstechnologien in Industrie 4.0- und 5G Mobilfunk-Anwendungen. Wichtiger Aspekt ist in diesem Kontext der Austausch von Zertifikaten und Schlüsseln zwischen den IoT-Systemen.

Cybersicherheit für IoT-Anwendungen

App-Screenshot zur Risikoanalyse der IT-Sicherheit von industriellen Automatisierungssystemen © Fraunhofer IIS

Faktor Mensch: Industrie 4.0-Selbstcheck mit dem Fokus »Mensch«

Zum Industrie 4.0-Selbstcheck und White Paper

Unternehmen unter der Lupe – Industrie 4.0 und der Mensch © Fraunhofer IIS

Mensch-Technik-Interaktion

Für eine erfolgreiche Umsetzung von Industrie 4.0 braucht es eine genaue Analyse der vorhandenen Industrie 4.0-bezogenen Stärken und Schwächen: aus Sicht der Organisation, der Technik aber auch aus Sicht der Mitarbeitenden. Dafür müssen Unternehmen die richtigen Voraussetzungen schaffen: Aber welche Schritte sind dafür notwendig und welche Auswirkungen sind damit verbunden? Welche Fähigkeiten werden überhaupt nötig? Wo liegen bereits heute Stärken im Unternehmen? Woran wäre noch zu arbeiten? Unser online verfügbarer Industrie 4.0-Selbstcheck bietet eine professionelle Einschätzung zum Zustand der unternehmensindividuellen relevanten I4.0-bezogenen Stärken und Schwächen. Er informiert darüber, was Industrie 4.0 bedeutet, welche Facetten im Rahmen der Transformation aus Mitarbeitenden-, Organisations- und Technologie-Sicht betroffen sind und wie sich die Digitalisierung auf die Mitarbeitenden auswirkt. Damit können vorhandene Kompetenzen im Unternehmen und individuelle Entwicklungspotenziale ausgelotet werden, um so die ersten Schritte in Richtung digitaler Transformation zu gehen.

Datengetriebene Geschäftsmodelle

Transformation von Geschäftsmodellen im IoT-Zeitalter

Erfolgsfaktoren bei der Entwicklung datengetriebener Geschäftsmodelle © Fraunhofer IIS

Für eine erfolgreiche digitale Transformation müssen Geschäftsmodelle im IoT-Zeitalter angepasst und neue datengetriebene Geschäftsmodelle entwickelt werden.Die Einführung neuer Technologien allein ist kein Garant für den Erfolg von datengetriebenen Geschäftsmodellen. Für deren Realisierung sind Erfolgsfaktoren sicherzustellen. Und ein Unternehmen muss sich verändern. Welche Rahmenbedingungen müssen für die Entwicklung erfolgreicher Geschäftsmodelle gegeben sein? Was muss verändert werden, damit solche Modelle tatsächlich realisiert werden? Welche Herausforderungen sind zu überwinden? Mit Hilfe von Methoden wie Design Thinking, Business Model Development und Transformations-Analysen können nicht nur entsprechende Geschäftsmodelle erarbeitet, sondern auch relevante Erfolgsfaktoren bestimmt werden. Durch die modellbasierte Bestimmung von Veränderungen und Herausforderungen von Technologien, Organisation und Prozessen, Akteuren und Aktivitäten von Unternehmen wird außerdem die konkrete Umsetzung dieser Geschäftsmodelle im Unternehmen unterstützt.

Geschäftsfeld Lokalisierung

Technologie-Benchmarking und Evaluierung von Lokalisierungssysteme

Kenntnisse über den Technologiemarkt und der notwendigen funktionalen Komponenten erleichtern die Auswahl der passenden Lokalisierungssysteme.Der erfolgreiche Einsatz von Lokalisierungssystemen in Industrie-4.0-Anwendungen beginnt mit der Auswahl des passenden Systems. Dabei sind sowohl technische Leistungsparameter als auch wirtschaftliche Parameter zu berücksichtigen, um die bestmögliche Übereinstimmung mit den Anforderungen zu erzielen: Welche Datenqualität und -granularität ist sinnvoll? Wie hoch ist der Installationsaufwand? Fallen Wartungskosten an? Den Überblick bei den heutzutage zahlreich vorhandenen Technologien und IT-Systemen zu behalten fällt schwer. Deswegen wurde eine Technologiematrix für die funktionalen Komponenten von technologischen Lösungen aufgesetzt, die die am Fraunhofer IIS-entwickelten als auch die am Markt existierenden technologische Lokalisierungslösungen berücksichtigt. Im Test- und Anwendungszentrum L.I.N.K. in Nürnberg können die Systeme zudem realitätsnah erprobt und analysiert werden.

Test- und Anwendungszentrum L.I.N.K.

Testszenario einer Messkampagne im Test- und Anwendungszentrum L.I.N.K. des Fraunhofer IIS in Nürnberg © Fraunhofer IIS

Je einfacher die eingesetzten Systeme zu handhaben sind, desto geringer ist die Hürde für den Start der Digitalisierung im Unternehmen.Für eine Lokalisierung mit Genauigkeiten im Dezimeterbereich wird in Gebäuden zunehmend UWB-Funktechnologie eingesetzt. Für diese Systeme ist bisher ein großer Infrastrukturaufwand notwendig: Viele Ankerknoten müssen in der Produktions- oder Logistikhalle installiert und zudem hochgenau eingemessen werden. Unser selbst-einmessendes UWB-Lokalisierungssystem auf Basis der Fraunhofer-Plattform WiSmIt bestimmt selbst die Positionen seiner Infrastrukturanker, womit ein aufwendiges Einmessen entfällt und das mobile Adhoc-Ortungssystem unkompliziert lokal aufgestellt wird. Das System besteht aus mehreren kabellosen UWB-Lokalisierungsankern, die um den Arbeitsbereich bzw. in der Halle verteilt werden und bei Bedarf im laufenden Betrieb umgestellt werden können. Bewegliche Objekte wie z. B. Flurförderzeuge oder Personen können nun in der Halle Dezimeter-genau geortet werden. Zur Bewertung oder zum Test von Anwendungen ist ein Evaluierungskit des Systems verfügbar.

Mobiles Adhoc-Lokalisierungssystem

Flexible Lokalisierungslösung für automatisierte Produktions- und Logistikprozesse

Für die Lokalisierung wird ein UWB-Lokalisierungssystem mit Infrastruktur-Ankern um den Arbeitsbereich verteilt. © Fraunhofer IIS

Netzwerk für intelligente, modulare Sonderladungsträger

Smartes Behältermanagement

Plattformkonzepte für intelligentes Pooling von Objekten

Plattformkonzepte sind eine große Chance in der digitalen Transformation und sollten bei der Entwicklung von Geschäftsmodellen bewusst eingesetzt werden. Der nur zeitlich begrenzte Einsatz bestimmter physischer Produkte, wie z.B. Ladungsträger im industriellen Umfeld, ist mit hohen Kosten verbunden. Doch wie können vorhandene Ressourcen intensiver und nachhaltiger genutzt und so Kosten gespart werden? Beispiele für geeignete nutzungsorientierte Produkt-Service Systeme im industriellen Umfeld sind Miete, Leasing oder Pooling-Modelle. Insbesondere Pooling-Modelle sollen Anwendern von Produkten die bedarfsorientierte Nutzung ermöglichen – bei Nicht-Nutzung werden Produkte wieder in einen Pool zurückgeführt und so anderen Nutzern zur Verfügung gestellt. Diese Idee wurde auf die Automobilbranche übertragen und eine Plattform für intelligente, modulare Sonderladungsträger konzipiert: Für intelligente Ladungsträger, datenbasierte Prozessmodelle und Plattformen können Pooling-Modelle für Ladungsträger und andere Objekte simuliert und umgesetzt werden und so die flexible und ressourcenschonende Bereitstellung unterstützen.

Einheitliche und technologieunabhängige Bereitstellung und Auswertung von Sensordaten eines BLE-Beacons über einen semantischen BLE-Adapter © Fraunhofer IIS

Maschinenlesbarkeit und Wieder-verwendbarkeit von Daten und Workflows

Eine wichtige Voraussetzung für mehr Effizienz in der digitalen Transformation ist Daten und Workflows aus verschiedenen cyberphysischen Systeme in einem Gesamtsystem lesbar und wiederverwendbar machen zu können.Die Kombination verschiedener cyberphysischer Systeme zu einem großen System ist aufgrund heterogener Übertragungsprotokolle und Datenformate schwierig. Für Produktions- und Logistikprozesse, die z. B. mit Hilfe von IoT-Basistechnologien digitalisiert werden, müssen Informationen aber durch gemeinsame Datenformate repräsentiert und ausgetauscht werden. Doch wie lassen sich Daten und Workflows im Produktions- und Logistikumfeld modellieren und repräsentieren, sodass diese maschinell gelesen und interpretiert werden können? Wie können sie auch in ähnlichen Anwendungsszenarien wiederverwendet und bei Bedarf adaptiert werden? Zu diesem Zweck erforschen wir, wie wir Unternehmensdaten und -prozesse, deren Modellierung oft entweder nicht vorhanden oder nur unzureichend gelöst ist, durch eine maschineninterpretierbare, semantische Modellierung der Daten und Workflows zugänglich machen können.

Innovationsteams

Organisationale Fähigkeiten für die Digitalisierung von Unternehmen

Manche Unternehmen meistern die digitale Transformation schneller und besser als andere, weil sie dafür auf bestimmte organisationale Fähigkeiten zurückgreifen können. Die Forschung stellt mehr und mehr fest, dass bestimmte Fähigkeiten in Unternehmen die Entwicklung zukunftsfähiger Geschäftsmodelle erleichtern. Aber welche Fähigkeiten sind das? Binden sie z.B. Mitarbeiter bei der Innovationsgestaltung frühzeitig ein und bleiben sie so lernfähig? Wie wird das Unternehmen geführt und wie sind die Arbeitsplätze gestaltet? Und woher wissen Unternehmen, welche Fähigkeiten in ihrem Fall die richtigen sind und welche noch fehlen? Welche Fähigkeiten sollten wann entwickelt werden und wie lassen sich diese Kompetenzen auf Mitarbeitenden-Ebene aufbauen? Unsere Fähigkeiten-Landkarte basiert auf einer Vielzahl wissenschaftlicher Studien. Damit kann ein auf das Unternehmen zugeschnittener individueller Entwicklungspfad gestaltet werden, der gleichermaßen den Standpunkt wie die organisationalen Fähigkeiten eines Unternehmens zum aktuellen Zeitpunkt berücksichtig. Ergänzt um ein modulares Weiterbildungsangebot entsteht so ein strukturierter Fahrplan für den gezielten Kompetenzaufbau.

Einheitliche Modellierung von Systemarchitekturen

Für eine effektive und effiziente Kommunikation zwischen IoT-Systemen ist eine einheitliche Modellierung und Darstellung von Systemarchitekturen hilfreich.Allerdings bieten verfügbare standardisierte Modellierungssprachen in der Regel weder über ausreichende Vorgaben für die Ebene der Gesamtsystemarchitektur noch garantieren sie eine Vereinheitlichung. So ist oftmals ein umfangreiches Vorwissen oder eine aufwändige Einarbeitung nötig, damit wesentliche Unterschiede im Aufbau der Systemarchitektur verschiedener Anwendungen sofort erkannt und bewertet werden können. Um einen schnellen Überblick über die wichtigsten Komponenten einer Anwendung und deren Zusammenspiel zu bekommen, haben wir für unsere Anwendungen eine eigene vereinfachte Notation entwickelt. Darin ist der grundsätzliche Aufbau der Anwendung abgebildet, so dass die Unterschiede in den Systemarchitekturen erkannt und bewertet werden können – als Voraussetzung für eine störungsfreie und effiziente Kommunikation zwischen IoT-Systemen.

Anwendungs-Roadmapping

Jedes Beispiel in unserer Datenbank wird aus den Perspektiven Technologie, Unternehmen, Geschäftsmodell, Ökosystem, Implementierung, Daten und Hardware beleuchtet. © Fraunhofer IIS

Industrielle IoT-Anwendungen als Wegweiser zur digitalen Transformation

Unternehmen, die sich noch eher am Anfang ihres Digitalisierungsweges befinden, benötigen Sicherheit bei der Identifikation und Auswahl der ersten Industrie-4.0-Anwendungen.Auch wenn bereits erste Handlungsschwerpunkte speziell im Bereich der Produktion und Logistik identifiziert wurden, stehen viele Unternehmen anfänglich vor der Frage, welche Technologien, Anwendungen und Geschäftsmodelle in ihrem Unternehmen nun tatsächlich Mehrwert schaffen? Wir begleiten Sie von der Identifikation bis hin zur Implementierung von Industrial IoT-Anwendungen: Mit unserem Anwendungs-Roadmapping-Verfahren analysieren wir Ihre organisationsinternen Prozesse, identifizieren Optimierungspotenziale und entwickeln eine unternehmensindividuelle Roadmap für die digitale Weiterentwicklung. Zur Orientierung, Inspiration und Auswahl der dazu passenden Anwendung dient unsere Industrial IoT-Anwendungs-Datenbank. Als interaktive Webanwendung zeigt sie wie IIoT-Anwendungen in anderen Unternehmen und Organisationen implementiert wurden und informiert über den Mehrwert der angewandten Technologie und über beteiligte Kooperationspartner.

IoT-PRISM

Anwendungsabhängige Bewertung und Auswahl von IoT-Software-Plattform

Die vielen am Markt vorhandenen IoT-Software-Plattformen sind nicht für jedes Anwendungsszenario gleichermaßen geeignet – sie müssen spezifisch ausgewählt werden.IoT-Software-Plattformen sind zentraler Bestandteil von IoT-Systemen. Sie sind in der Regel komplexe Lösungen und in einer Vielzahl mit unterschiedlichsten Funktionalitäten am Markt verfügbar. Leider existiert nicht die eine IoT-Software-Plattform, die für beliebige IoT-Anwendungsszenarien gleichermaßen geeignet ist. Wie finden Anwender bei dieser Masse die IoT-Software-Plattform, die für ihren unternehmensspezifischen Anwendungsfall am besten geeignet ist? Wir haben eine softwaregestützte Methode entwickelt, die in zehn Schritten von der Anforderungserhebung bis zur finalen Auswahlentscheidung führt: Unser softwarebasiertes Auswahlwerkzeug „IoT PRISM“ vergleicht und bewertet anwendungsabhängig die am Markt verfügbaren IoT-Software-Plattformen anhand unserer entwickelten Referenzarchitektur. In die Bewertung fließen neben der Funktionalität und der Standardunterstützung einer IoT-Software-Plattform auch weitere, nicht-funktionale Eigenschaften wie Kosten, Geschäftsmodell, Software-Lizenz, verfügbare Support-Dienstleistungen oder Anbieter ein.

IoT Best Practices: Vergleichbarkeit der Funktionalität von IoT-Software-Plattformen

IoT-Anwendungen in Produktion und Logistik

Einblick in das Tool IoT-PRISM: Filterung der am Markt verfügbaren IoT-Software-Plattformen auf Basis der vorab definierten anforderungsabhängigen Ausschlusskriterien © Fraunhofer IIS

Kompetenzzentren und Infrastruktur

Fraunhofer IIS kann KMU bei der digitalen Transformation umfassend unterstützen.Die Möglichkeiten der Zusammenarbeit mit uns sind vielfältig und oft einfacher als gedacht: Beauftragen Sie Gutachten oder Beratungsleistungen, besuchen Sie unsere Weiterbildungen, nutzen Sie unsere Infrastruktur für Ihre Tests oder lösen Sie mit uns gemeinsam in Projekten und Joint Labs Ihre Forschungsfragen. Mit technologiegestützten konkreten Anwendungen richten wir schon heute Ihre Produktions- und Logistikprozesse auf das digitale Morgen aus:

Fraunhofer-Arbeitsgruppe für Supply Chain Services des Fraunhofer IIS

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Bereich Lokalisierung und Vernetzung des Fraunhofer IIS

In unseren Co-Working Spaces entwickeln wir für und mit Unternehmen datengetriebene Projekte – im Test- und Anwendungszentrum L.I.N.K. werden die Lösungen dann getestet. © Fraunhofer IIS

Anwendungsnahe Forschung für die Industrie

Erforschung, Entwicklung und Implementierung konkreter praxisrelevanter Technologien und Anwendungen Prototypenentwicklung Demonstrations- und Entwicklungsumgebung

Zur Studie »Der Mensch in der Digitalisierung: Akzeptanzmanagement als Change-Navigator für Unternehmen«

Für eine erfolgreiche digitale Transformation müssen die Mitarbeitenden die anstehenden Veränderungen mittragen.Die Einführung smarter Technologien ist eine komplexe Herausforderung für den Unternehmensablauf, denn sie bringt Veränderungen in Arbeitsprozessen mit sich, die sich unter anderem auf die Arbeitsaufgaben, -bedingungen und -anforderungen der Arbeitnehmenden auswirken. So können z. B. Ängste dazu führen, dass Mitarbeitende die technischen Innovationen ablehnen. Doch woher wissen Unternehmer wie ihre Mitarbeitenden reagieren? Wie wird die reibungslose Einführung der technischen Neuerung sichergestellt? Unser Change-Navigator gibt einen Einblick in die Auswirkungen neuer I4.0-Technologien auf das sozio-technische System im Unternehmen, insbesondere auf Mitarbeitende und macht deutlich, welche wichtige Rolle akzeptanzbeeinflussende menschlich-psychologische Faktoren hier spielen. Damit können potenzielle Widerstände und Akzeptanzhemmnisse identifiziert, analysiert und Interventionsmaßnahmen zielgerichtet ausgewählt werden.

Faktor Mensch: Akzeptanzmanagement als Change-Navigator für Unternehmen