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This study aims to detailed insight into the research field and to understand the working of case models in Manufacturing Use. Industrie 4.0 use case model also illustrated the significance of the Manufacturing Unit of Industrie 4.0 Use case models and Industrie 4.0 Technologies and resolved the protection and security issues associated with in-dustrial systems and services' growth precipitated by the implementation of IoT tech-nologies. The key goals were to gather good practices in the sense of Industrie 4.0 / Smart Manufacturing to ensure IoT protection while mapping the related security and privacy issues, threats, risks, and scenarios for an attack. The research aims to act as a reference point for fostering cooperation across the European Union on Industrie 4.0 and Industrial IoT protection and increasing aware-ness of the related threats and risks. An additional important element of the study is to define the notion of Industrie 4.0 and Smart Manufacturing to set the perimeter of the work to be done and serve as the basis for future developments.

Den Anstoß für die Arbeit lieferte das Praxisproblem, dass der Informationsfluss bei der Übergabe von Capex Projekten oftmals lückenhaft ist. In Kapitel 1 wurde festgehalten, dass es in der Praxis ein weit verbreitetes Problem ist, dass bei oder nach der Übergabe von Projekten Informationsdefizite entdeckt werden, die dazu führen, dass die betrieblichen Abläufe wie z. B. die Instandhaltung nicht korrekt funktionieren können. Außerdem kommt es immer wieder vor, dass z. B. die Produktion und die Instandhaltung bei der Übergabe einer neuen Anlage feststellen, dass gewisse Aspekte dieser Anlage nicht ihren Bedürfnissen entsprechen (Bsp.: fehlende Zugänglichkeit wichtiger Stellen). (s. GLASER-GALLION 2019; WEBER 2019, S. 285; FREITAG 2016, S. 22) Es wurde festgestellt, dass die Planung der Beschaffung von Investitionsgütern oftmals durch einen Projektmanager oder eine Projektabteilung erfolgt, die die Abwicklung vom Beginn der Planung bis hin zur Übergabe der Anlage beziehungsweise des Planungsobjekts an den Betreiber betreuen (s. BRENNER 2021a). Bis hin zu dieser Übergabe sind zahlreiche Informationsflüsse von Nöten. So muss der Projektmanager wissen, welche Informationsbedürfnisse die Stakeholder in Bezug auf die Anlage haben. Außerdem braucht er selbst im Planungsprozess Informationen, um ein gutes Ergebnis zu erzielen (s. BRENNER 2021b; STEMMLER 2021b). Als Ziel der Arbeit wurde festgelegt, die idealen Informationsflüsse bei der Übergabe von Capex-Projekten zu modellieren. Im Zuge dessen wurden vier Unterforschungsfragen definiert, die untersuchen, welche Stakeholder im Zusammenhang mit der Projektübergabe Informationsbedarfe haben, in welchen Situationen beziehungsweise Anwendungsfällen die Informationsbedarfe entstehen, welche die gesuchten Informationsobjekte sind und welche Wirkbeziehungen zwischen ihnen bestehen. In Kapitel 2 wurden die grundlegenden Begriffe für die Lösung der Aufgabe definiert. So wurden die Grundlagen des Informationsmanagements von der Definition von Informationen bis hin zur Modellierung von Informationsflüssen erörtert. Es wurde festgestellt, dass das angestrebte Ergebnis die Inhalte und Informationen aus der Projektübergabe mit der theoretischen Aufarbeitung und Modellierung von Informationsflüssen vereinen muss. In Kapitel 3 wurde die bestehende Literatur zu den beiden Themen untersucht und die Schlussfolgerung gezogen, dass ein Ansatz fehlt, der die beiden Themen für die vorliegende Aufgabenstellung in sich vereint, mithilfe dessen sich also die bei der Projektübergabe notwendigen Informationsflüsse ermitteln und darstellen lassen. Es musste dementsprechend ein eigenes Modell entwickelt werden. Kapitel 4 begann daher mit der Definition der Anforderungen an das zu erstellende Modell. Hier konnten inhaltliche sowie formale Anforderungen festgelegt werden. Auf der Basis der bisherigen Erkenntnisse und mit dem Ziel der Lösung des Forschungsproblems wurde eine Reihe an Methoden ausgewählt, die zu einem Vorgehen verknüpft den Lösungsweg formen. Der Lösungsweg orientierte sich am Rahmen zur Referenzmodellbildung nach SCHÜTTE (s. SCHÜTTE 1998, S. 185) und enthielt fünf Phasen. Die erste Phase, die Problemdefinition, fand sich in den ersten drei Kapiteln wieder. Es folgte in Phase 2 die Konstruktion des Modellrahmens, der in Kapitel 4 durch die Herleitung des Konzepts und somit des weiteren Vorgehens zu finden ist. Im Rahmen der Konstruktion der Referenzmodellstruktur (Phase 3) wurde ein grobes Gerüst für die zentralen Bestandteile des Modells entwickelt. Hier wurden die Anwendungsfälle über den Anlagenlebenszyklus hinweg und die Anspruchsgruppen identifiziert. In der vierten Phase, der Komplettierung, wurde dieses Gerüst ergänzt und zu einem unternehmensneutralen Modell komplettiert (s. Kapitel 5). Es wurde die Darstellung in Form eines beziehungsweise mehrerer Informationslogistikmodelle für die verschiedenen Anwendungsfälle von Informationen über den Anlagenlebenszyklus hinweg gewählt. Die letzte Phase, die Anwendung, wurde im Rahmen der Validierung in Kapitel 6 vorgenommen. Hier wurden die erstellten Informationslogistikmodelle auf reale Anwendungsfälle im Unternehmen Martinswerk angewendet, die in Form von Fallstudien nach YIN untersucht wurden (s. YIN 2018). Es wurde festgestellt, dass das Modell die bestehenden Unternehmensprozesse insoweit erweitern kann, dass die in den Anwendungsfällen beobachteten Probleme verhindert würden. Das Modell soll Unternehmen als Hilfsmittel dienen, ihre Prozesse so zu detaillieren oder anzupassen, dass die Voraussetzungen für reibungsfreie Informationsflüsse gegeben sind. In der Validierung konnte der Vorteil durch die Modellnutzung deutlich gemacht werden. Da in der Betrachtung dieser Arbeit eine Betrachtungsgrenze gezogen werden musste und nicht alle denkbaren Informationsobjekte, Anwendungsfälle und Anspruchsgruppen untersucht werden konnten, gibt es jedoch Grenzen der Anwendung des Modells, die im Folgenden erläutert werden.

Industrie 4.0 bietet produzierenden Unternehmen die Möglichkeit, unternehmerische Entscheidungs- und Anpassungsprozesse durch neue organisatorische Ansätze und technische Veränderungen entscheidend zu beschleunigen. Um zielführende Maßnahmen ergreifen und konkreten Nutzen aus der digitalen Transformation ziehen zu können, ist eine gesamtheitliche Betrachtung aller wesentlichen Aspekte essentiell. Diese sind neben der Organisationsgestaltung und der Kulturausprägung eines Unternehmens die Anwendung verschiedener Technologien. Unter anderem wird Machine Learning (ML) dafür eingesetzt, um entscheidungsrelevante Informationen mit geringer Analyselatenz bereitzustellen. ML-Anwendungsfälle sowie deren erforderliche Maßnahmen zur Realisierung hängen dabei stark von dem individuellen Transformationsgrad des betrachteten Unternehmens ab. In dieser wissenschaftlichen Arbeit werden strukturierte Umsetzungsmaßnahmen für ML-Anwendungsfälle produzierender Unternehmen mittels des Industrie 4.0-Reifegradmodells abgeleitet. Dafür werden relevante ML-Anwendungsfälle, maßgeblich aus den Bereichen Produktion und Logistik, zunächst beschrieben und kategorisiert. Anschließend wird erörtert, welche Ansätze und Methoden bei der Umsetzung der Anwendungsfälle eingesetzt werden und welcher Nutzen sich für produzierende Unternehmen ergibt. Aufbauend darauf werden Umsetzungsmaßnahmen abgeleitet und den vier Industrie 4.0-Stufen des Reifegradmodells zugeordnet. Mit Hilfe der Implementierung eines realen ML-Anwendungsfalls werden Umsetzungsmaßnahmen abschließend validiert.