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Prozesse in der produzierenden Industrie sind über Jahre gewachsen. Nicht selten bilden diese einen eingeschwungenen Zustand ab, der seit Jahren unverändert ist oder nur geringen Anpassungen unterlag. Die aktuellen Trendthemen und Krisen erhöhen den wirtschaftlichen und sozialen Druck auf Unternehmen, sich verstärkt mit den eigenen Prozessen auseinanderzusetzen und insbesondere durch effiziente Nutzung der eigenen Ressourcen Verschwendungen zu reduzieren.

Das Zukunftsprojekt Industrie 4.0 gelingt nur, wenn die digitale Planung die Realität in der Fertigung möglichst genau abbildet und die Fertigungssteuerung in Echtzeit auf Abweichungen reagiert. In diesem Beitrag wird erklärt, wie Schnittstellen von ERP- und ME-Systemen im Zuge der Industrie 4.0 gestaltet werden können, was bei der horizontalen und vertikalen Integration der IT-Systeme berücksichtigt werden muss und welchen weiteren Herausforderungen sich IT-Systeme auf dem Weg zur Industrie 4.0 stellen müssen.

Die vorliegende Arbeit liefert einen Beitrag zur systematischen Untersuchung der Aufgaben und Prozesse der Produktionsplanung und -steuerung im Kontext von Industrie 4.0. Der Schwerpunkt liegt dabei insbesondere auf der Rolle des Menschen in diesem Zusammenhang. Hierfür wird zunächst ein Beschreibungsmodell für die Aufgaben der Produktionsplanung und -steuerung entwickelt. Die Aufgabenreferenzsicht des Aachener PPS-Modells bildet dabei den Ordnungsrahmen des Beschreibungsmodells. Darauf aufbauend werden Merkmale und Merkmalsausprägungen zur Beschreibung der Produktionsplanung und -steuerung identifiziert und beschrieben. Anschließend erfolgt die Entwicklung eines Reifegradmodells für die Produktionsplanung und -steuerung. Grundlage des Reifegradmodells bildet der ‚acatech Industrie 4.0 Maturity Index‘. Nach der Herleitung der Reifegradstufen werden die zuvor identifizierten und beschriebenen Merkmalsausprägungen den einzelnen Reifegradstufen zugeordnet. Im Anschluss erfolgt die Entwicklung eines reifegradbasierten Referenzmodells für die Prozesse der Produktionsplanung und -steuerung unter besonderer Berücksichtigung der Verteilung der Aufgaben zwischen Mensch und betrieblichem Anwendungssystem. Das Referenzmodell ermöglicht eine Erklärung der Aufgaben der Mitarbeiter*innen und der betrieblichen Anwendungssysteme auf zuvor definierten Reifegradstufen.  Weiterhin liegt das Ziel dieser Arbeit in der zielgerichteten Unterstützung des Menschen in der Produktionsplanung und -steuerung. Um dieses Ziel zu erreichen, wird ein Gestaltungsmodell für lernunterstützende Applikationen für Produktionsplanungs- und -steuerungssysteme entwickelt. Hierfür werden zunächst im Kontext des Internet of Production die Einsatzmöglichkeiten von Apps als Ergänzung zu bestehenden betrieblichen Anwendungssystemen aufgezeigt. Anschließend wird das Gestaltungsmodell für lernunterstützende Applikationen für Produktionsplanungs- und -steuerungssysteme entwickelt, das eine zielgerichtete Unterstützung des Menschen in der Produktionsplanung und -steuerung ermöglicht. (Quelle: https://www.apprimus-verlag.de/gestaltungsmodell-zur-lernunterstutzenden-erweiterung-von-produktionsplanungs-und-steuerungssystemen.html)

Über 350 Mitarbeiter aus Wissenschaft und Wirtschaft erforschen und entwickeln im Cluster Smart Logistik - eines der sechs Startcluster auf dem Campus der RWTH Aachen - Lösungen, wie Waren und Informationen in einer digitalen Welt der Zukunft optimiert vernetzt werden können. Dabei geht das Verständnis von "Logistik" in diesem Cluster deutlich über die umgangssprachliche Bedeutung des Begriffs hinaus. denn gemeinsam mit Industriepartnern wird hier der gesamte Informations- und Warenfluss in einer digitalen Welt betrachtet, die über das Internet nahezu in Echtzeit vernetzt sein wird.

Intelligente, mit dem Internet verbundene Lautsprecher mit Spracherkennung und -steuerung - Smart Speaker -, sind in immer mehr Privathaushalten zu finden. Gleichzeitig gewinnen Sprachsassistenzsysteme auch in der betrieblichen Praxis von Unternehmen zunehmend an Bedeutung. Eine systematische Vorgehensweise zur Identifikation und Bwertung von nutzenstiftenden Einsatzzenarien von Sprachassistenzsystemen in der betrieblichen Praxis existiert nach dem Stand der Technik nicht. Diese Forschungslücke adressiert das Forschungsprojekt Smart Speaker.