{"id":17720,"date":"2023-06-21T10:27:39","date_gmt":"2023-06-21T08:27:39","guid":{"rendered":"https:\/\/www.consultingcheck.com\/\/topics\/\/17720\/"},"modified":"2023-06-21T15:40:34","modified_gmt":"2023-06-21T13:40:34","slug":"digitale-technologien-zur-prozessoptimierung-in-industriellen-umfeldern","status":"publish","type":"jask_topic","link":"https:\/\/www.consultingcheck.com\/de\/topics\/digitale-technologien-zur-prozessoptimierung-in-industriellen-umfeldern\/17720\/","title":{"rendered":"Digitale Technologien zur Prozessoptimierung in industriellen Umfeldern"},"content":{"rendered":"\n<figure class=\"wp-block-image is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.consultingcheck.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/AdobeStock_605688078-1024x576.jpeg\" alt=\"\" width=\"1181\" height=\"664\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>Die Wettbewerbsf\u00e4higkeit nimmt in vielen Branchen zu. In manchen Umfeldern tragen \u00dcberkapazit\u00e4ten dazu bei, in anderen Anbieter aus Niedriglohnl\u00e4ndern. Aber auch mit Standorten in Niedriglohnl\u00e4ndern tun sich viele Unternehmen schwer, denn sie m\u00fcssen sich auf ver\u00e4nderlichen Weltm\u00e4rkten positionieren.<\/p>\n\n\n\n<p>Nat\u00fcrlich besteht in allen Unternehmen klassisches Verbesserungspotenzial, mit dem Kosten gesenkt und attraktive Produkte an den Markt gebracht werden k\u00f6nnen. Dar\u00fcber hinaus entstehen mit neuen Technologien weitere M\u00f6glichkeiten, die Effizienz zu steigern und Gesch\u00e4ftsmodelle zu innovieren.<\/p>\n\n\n\n<p>Solche M\u00f6glichkeiten k\u00f6nnen oft erst mit der Digitalisierung der Gesch\u00e4ftsprozesse und der Integration und Auswertung von Prozessdaten erschlossen werden. Welche konkreten M\u00f6glichkeiten es gibt, erfahren Sie in diesem Artikel.<\/p>\n\n\n\n<p>Zu beachten sind folgende Aspekte:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Eine Digitalisierungsstrategie mit Bezug zum Gesch\u00e4ft<\/li>\n\n\n\n<li>Die nutzenorientierte Digitalisierung von Gesch\u00e4ftsprozessen<\/li>\n\n\n\n<li>Die Erfassung und Auswertung relevanter Prozessdaten<\/li>\n\n\n\n<li>Die M\u00f6glichkeiten, die IIoT und Cloud Computing bieten<\/li>\n\n\n\n<li>Anforderungen an das Datenmanagement, einschlie\u00dflich der Datenintegration<\/li>\n\n\n\n<li>Die M\u00f6glichkeiten, Big Data mit Business Analytics auszuwerten<\/li>\n\n\n\n<li>Besondere Infrastrukturaufgaben<\/li>\n\n\n\n<li>Robotics und Anlagenautomatisierung<\/li>\n\n\n\n<li>Qualit\u00e4tsoptimierung und Effizienzsteigerung durch Anwendungen der Computer Vision<\/li>\n\n\n\n<li>Kosteng\u00fcnstige Prozessmodellierung und -simulation mit Digital Twins<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Auf diese Aspekte wird im Folgenden n\u00e4her eingegangen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Digitalisierung im Betrieb<\/h2>\n\n\n\n<p>\u201eDigitalisierung\u201c ist zu einem Buzzword geworden. Doch die Wenigsten, die den Begriff verwenden, wissen, was damit eigentlich verbunden ist und was relevant ist.<\/p>\n\n\n\n<p>Um Vorteile der Digitalisierung zu erschlie\u00dfen, muss sie strategisch angegangen werden und systematisch erfolgen.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Digitalisierungsstrategie<\/h3>\n\n\n\n<p>Der wichtige erste Schritt zur Digitalisierung besteht also darin, eine schl\u00fcssige Digitalisierungsstrategie zu entwickeln, die geeignet ist, das Gesch\u00e4ft zu unterst\u00fctzen, Kosten zu senken und\/oder attraktive Gesch\u00e4ftsm\u00f6glichkeiten zu erm\u00f6glichen.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Digitalisierung der Gesch\u00e4ftsprozesse<\/h4>\n\n\n\n<p>Das Gesch\u00e4ft von Unternehmen wird durch die Gesch\u00e4ftsprozesse definiert. Also sieht man sich am besten zun\u00e4chst die Gesch\u00e4ftsprozesse an. Das sind in der Regel die Abl\u00e4ufe innerhalb der betrieblichen Funktionen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Marketing-Prozess<\/li>\n\n\n\n<li>Vertriebsprozess<\/li>\n\n\n\n<li>Kundenservice-Prozess<\/li>\n\n\n\n<li>Produktentwicklungsprozess<\/li>\n\n\n\n<li>Produktionsprozess<\/li>\n\n\n\n<li>Instandhaltungsprozess<\/li>\n\n\n\n<li>Logistikprozess<\/li>\n\n\n\n<li>Finanzierungsprozess<\/li>\n\n\n\n<li>Weitere \u2026<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Wenn alle funktionalen Prozesse begrifflich erfasst worden sind, besteht der n\u00e4chste Schritt darin zu erkennen, zu welchem Grad diese Prozesse explizit entweder verbal oder in Form von Ablaufdiagrammen definiert sind. Au\u00dferdem sollten f\u00fcr jeden funktionalen Ziele definiert sein; sollte das noch nicht der Fall sein, sollten sinnvolle Ziele entwickelt werden, die alle etwas zum Ziel des Gesch\u00e4ftsprozesses beitragen sollten.<\/p>\n\n\n\n<p>Entscheidend ist nun, inwieweit die gelebte Realit\u00e4t mit den dokumentierten Prozessbeschreibungen \u00fcbereinstimmt. Abweichungen deuten auf mangelnde Umsetzungsdisziplin oder mangelhaft definierte Prozesse hin. Die Ursachen f\u00fcr solche Abweichungen sollten nun identifiziert und beseitigt werden.<\/p>\n\n\n\n<p>Aber auch sauber definierte und befolgte funktionale Prozesse sind noch kein Garant daf\u00fcr, dass das Unternehmen insgesamt effizient und effektiv arbeitet. Daf\u00fcr m\u00fcssen die funktionalen Prozesse n\u00e4mlich miteinander sinnvoll in Verbindung gebracht werden. Erst daraus ergibt sich ein vollst\u00e4ndig vernetzter unternehmensweiter Gesch\u00e4ftsprozess, aus dem wechselseitige Abh\u00e4ngigkeiten hervorgehen. Die Gesch\u00e4ftsprozessgestaltung ist ein komplexer Vorgang, weil der Gesch\u00e4ftsprozess \u00fcblicherweise komplex ist. Vereinfachungen in der Gesch\u00e4ftsprozessdarstellung, die der Realit\u00e4t nicht gerecht werden, n\u00fctzen dem Unternehmen nichts. Sie f\u00fchren zu Mehrfacharbeit, Engp\u00e4ssen und Unzufriedenheit der Mitarbeiter. Deshalb ist eine sorgf\u00e4ltige Gesch\u00e4ftsprozessanalyse und -definition so wichtig. Insbesondere ist die Festlegung von organisationalen Schnittstellen sorgf\u00e4ltig vorzunehmen. Wo betriebliche Abl\u00e4ufe Abteilungsgrenzen \u00fcberschreiten, m\u00fcssen Erwartungen mit M\u00f6glichkeiten abgeglichen und vereinbart werden. Um den Gesch\u00e4ftsprozess zu stabilisieren, ist vor allem die Gestaltung von Feedback-Schleifen an den Schnittstellen innerhalb und zwischen den Prozessen, und auch nach au\u00dfen wichtig. Dadurch werden Prozesse regelungsf\u00e4hig; sie k\u00f6nnen sich anpassen.<\/p>\n\n\n\n<p>Schlie\u00dflich sollte eine Erfolgskontrolle in den Gesch\u00e4ftsprozess hineingestaltet werden. In welchen Teilprozessen werden die Ziele erreicht, in welchen eher nicht? Gibt es trotz sorgf\u00e4ltiger Gestaltung Reibung in oder zwischen den Prozessen? Entsprechende Anpassungen der funktionalen Teilprozesse und damit des gesamten Gesch\u00e4ftsprozesses sollte \u00fcbrigens als eine laufende Aufgabe in den Prozessen angelegt werden, denn die Umfeldbedingungen ver\u00e4ndern sich ja auch laufend.<\/p>\n\n\n\n<p>Erst wenn der Gesch\u00e4ftsprozess insgesamt steht und sich in der Praxis bew\u00e4hrt hat, macht es Sinn, \u00fcber Digitalisierungsschritte nachzudenken. Es lohnt sich, klare Kriterien an die Digitalisierung anzulegen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>In welchen Teilprozessen k\u00f6nnten durch eine Digitalisierung unmittelbar Aufwand und Kosten gespart werden?<\/li>\n\n\n\n<li>In welchen Teilprozessen k\u00f6nnten Mitarbeiter durch eine Digitalisierung von Routinearbeiten entlastet werden?<\/li>\n\n\n\n<li>In welchen Teilprozessen k\u00f6nnte durch eine Digitalisierung die Fehleranf\u00e4lligkeit reduziert werden?<\/li>\n\n\n\n<li>Welche Kosten durch Abweichungen von den definierten Gesch\u00e4ftsprozessen k\u00f6nnten durch eine Digitalisierung des Gesch\u00e4ftsprozesses vermieden werden, indem die digitalen Prozessschritte unmittelbar aus einem digitalen Workflow heraus ausgef\u00fchrt werden?<\/li>\n\n\n\n<li>Wo k\u00f6nnte durch eine Digitalisierung mehrerer Teilprozesse die Durchg\u00e4ngigkeit des Gesch\u00e4ftsprozesses verbessert werden?<\/li>\n\n\n\n<li>Durch welche Digitalisierungsschritte k\u00f6nnten Durchlaufzeiten reduziert werden?<\/li>\n\n\n\n<li>Welche Teilprozesse k\u00f6nnten durch eine Digitalisierung einen h\u00f6heren Output erreichen?<\/li>\n\n\n\n<li>Welche attraktiven Gesch\u00e4ftsmodelle k\u00f6nnten durch die Digitalisierung von Teilprozessen erm\u00f6glicht werden?<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Diese Leitfragen geben Hinweise auf die Priorit\u00e4ten f\u00fcr die Digitalisierung der Gesch\u00e4ftsprozesse. Digitalisierte Workflows erlauben bspw. mehrstufige Genehmigungsverfahren, aber auch die sinnvolle Kopplung von Bearbeitungsaufgaben zwischen Fertigungsinseln in Produktionsprozessen.<\/p>\n\n\n\n<p>Wenn Sie erfahren m\u00f6chten, wie gut Ihr Unternehmen f\u00fcr die Digitalisierung vorbereitet ist, bietet sich das \u201eReifegradmodell digitale Gesch\u00e4ftsprozesse\u201c an, das der Branchenverband bitkom e. V. entwickelt hat (<a href=\"https:\/\/www.bitkom.org\/Bitkom\/Publikationen\/Reifegradmodell-Digitale-Geschaeftsprozesse\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">https:\/\/www.bitkom.org\/Bitkom\/Publikationen\/Reifegradmodell-Digitale-Geschaeftsprozesse<\/a>).<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Erfassung und Auswertung von Prozessdaten<\/h4>\n\n\n\n<p>Jeder Teilprozess generiert laufend Daten. In der Regel werden diese Daten nur teilweise genutzt. Wenn die Daten bereits digital vorliegen, flie\u00dfen sie teilweise in ERP-Systeme der Unternehmen ein, um vordefinierte Auswertungen und Standard-Reports zu erstellen. Wer Zusammenh\u00e4nge vorgibt, wird allerdings auch nur Ergebnisse erhalten, die aus diesen Zusammenh\u00e4ngen ersichtlich sind.<\/p>\n\n\n\n<p>In Prozessdaten stecken noch viel mehr Informationen, die oft nicht offensichtlich sind. Anwendungen der K\u00fcnstlichen Intelligenz KI k\u00f6nnen in gro\u00dfen Datenmengen \u00fcberraschende Muster erkennen, die helfen, das Gesch\u00e4ft wirklich zu verstehen und die richtigen Ma\u00dfnahmen einzuleiten. Auch Ver\u00e4nderungen von Mustern wie bspw. eine Trendumkehr k\u00f6nnen durch KI-basierte Anwendungen erkannt werden.<\/p>\n\n\n\n<p>Eingesetzt werden k\u00f6nnen solche Anwendungen beispielsweise<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>f\u00fcr das real-time-Monitoring der Pr\u00e4ferenzen von Kunden und gezielte Angebote,<\/li>\n\n\n\n<li>f\u00fcr die situativ angepasste, gezielte Kundenbetreuung,<\/li>\n\n\n\n<li>f\u00fcr die pr\u00e4ventive Instandhaltung, um Maschinenstillstandzeiten zu vermeiden,<\/li>\n\n\n\n<li>f\u00fcr die Abstimmung der Produktionsplanung in Betrieben mit mehrstufiger Fertigung,<\/li>\n\n\n\n<li>f\u00fcr Optimierung des OEE in komplexen, mehrstufigen Fertigungsanlagen,<\/li>\n\n\n\n<li>f\u00fcr termingerechten Auftragsfertigstellung und Auslieferung<\/li>\n\n\n\n<li>und f\u00fcr die Optimierung der Lagerhaltung.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Diese M\u00f6glichkeiten bedingen eine digitale Erfassung der Prozessdaten. Daf\u00fcr m\u00fcssen die relevanten Maschinenkomponenten mit geeigneten Sensoren ausgestattet werden, die diese Prozessdaten aufnehmen und an eine Auswertungseinheit (CPU) senden. Diese Auswertungseinheit kann Empfehlungen geben, aber auch in einem vorgegebenen Rahmen selbst\u00e4ndig Entscheidungen treffen und unmittelbar umsetzen, indem sie Aktuatoren entsprechende Anweisungen erteilt. So helfen Prozessdaten, einen geregelten, m\u00f6glicherweise sogar selbstlernenden Prozess zu schaffen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">IIoT<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Einsatzgebiete f\u00fcr IIoT<\/h3>\n\n\n\n<p>Jedes Ger\u00e4t und jede Maschine im Fertigungsprozess generiert laufend Daten, die h\u00e4ufig aber nur lokal genutzt werden. Durch die Verbindung der Ger\u00e4te \u00fcber das Internet (auch \u201eIndustrie 4.0\u201c genannt) k\u00f6nnen diese Daten im gesamten System genutzt werden.<\/p>\n\n\n\n<p>So werden die \u00dcberwachung und die Ansteuerung von Ger\u00e4ten und Maschinen mit einer Intelligenz versehen. Durch die Verf\u00fcgbarkeit vieler Sensoren, die relevante Daten erfassen, und Aktoren im System werden Regelungsvorg\u00e4nge nicht nur besser, sondern k\u00f6nnen sogar in Echtzeit umgesetzt werden und greifen. Ineffizienzen und Fehler k\u00f6nnen fr\u00fchzeitig erkannt, im Idealfall durch den Einsatz von Mustererkennung und K\u00fcnstlicher Intelligenz sogar antizipiert und unmittelbar abgewendet werden.<\/p>\n\n\n\n<p>Typische Einsatzgebiete der IIoT sind:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>eine gleichm\u00e4\u00dfige Kapazit\u00e4tsauslastung entlang des Gesch\u00e4ftsprozesses zur Vermeidung des desastr\u00f6sen \u201eBullwhip-Effekts\u201c<\/li>\n\n\n\n<li>eine Lieferzeitenverk\u00fcrzung<\/li>\n\n\n\n<li>eine Leistungsmessung und -steigerung in den einzelnen Wertsch\u00f6pfungsstufen<\/li>\n\n\n\n<li>die Rationalisierung von Betriebsabl\u00e4ufen zur Steigerung der Gesamteffizienz in Fertigungsprozessen<\/li>\n\n\n\n<li>eine wirksame Prozess- und Produktqualit\u00e4tssicherung<\/li>\n\n\n\n<li>ein pr\u00e4diktives Bestellprocedere zur effizienten Bestandssicherung<\/li>\n\n\n\n<li>eine pr\u00e4ventive Instandhaltung von Komponenten und Facility<\/li>\n\n\n\n<li>ein nachhaltiges und umweltfreundliches Energiemanagement<\/li>\n\n\n\n<li>die R\u00fcckverfolgbarkeit von Prozessdaten \u00fcber die gesamte Fertigungskette<\/li>\n\n\n\n<li>ein zuverl\u00e4ssiges und kosteng\u00fcnstiges Asset-Tracking<\/li>\n\n\n\n<li>die Verbesserung der Sicherheit am Arbeitsplatz durch smarte Industriebrillen, die mit Augmented-Reality Anleitungen zum Arbeiten geben<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Komponenten f\u00fcr IIoT<\/h3>\n\n\n\n<p>Das industrielle Internet der Dinge (IIoT) setzt sich aus Komponenten, Ger\u00e4ten, Maschinen und Anlagen zusammen, die mit Sensoren ausger\u00fcstet sind, die Betriebsdaten aufnehmen k\u00f6nnen. Diese Betriebsdaten k\u00f6nnen mit Edge-Komponenten \u00fcber das Internet mit anderen Komponenten geteilt und mit Computern, die in das Netzwerk eingebunden sind, ausgetauscht werden. Au\u00dferdem sind Aktoren eingebunden, die von Computern angesteuert werden k\u00f6nnen. Die Aktoren k\u00f6nnen Aktionen ausf\u00fchren. So k\u00f6nnen mittels IIoT komplette Fertigungsprozesse beobachtet, geregelt und optimiert werden.<\/p>\n\n\n\n<p>Eine IIoT-Infrastruktur hat an der Basis also Sensoren und Aktoren. Sowohl die Sensoren als auch die Aktoren sind \u00fcber Edge-Komponenten an die Infrastruktur im Netzwerk angebunden. Die Signale der Sensoren werden von den Edge-Komponenten teilweise direkt verarbeitet oder an IoT-Gateways bzw. Edge-Gateways geleitet; die Aktoren erhalten ihre Anweisungen entweder direkt von den Edge-Komponenten oder von den IoT- bzw. Edge-Gateways. Die Gateways sind ihrerseits via Internet an den Datenserver am Standort (on-premise Server) und an die \u00fcbergreifende IoT-Plattform verbunden. Die verf\u00fcgbaren hybriden Daten werden integriert und von Business Analytics-Anwendungen ausgewertet. Mit der Edge-Technologie wird erreicht, dass viele Standardprozesse von den Edge-Komponenten lokal ausgef\u00fchrt werden k\u00f6nnen. Das beschleunigt und verg\u00fcnstigt die Prozesse. Weniger Traffic muss \u00fcber das Internet an die Datenserver und vice versa geleitet werden.<\/p>\n\n\n\n<p>Die Daten werden zunehmend mit dem 5G-Standard (bis zu 20 Gbit\/s) ausgetauscht. Damit wird ein hoher Datendurchsatz in nahezu Echtzeit m\u00f6glich. Da die Reichweite bei 5G geringer ist als bei 3G\/4G, empfiehlt sich die Installation intelligenter Hubs im Netzwerk (Edge-Technologie). Dann k\u00f6nnen mit 5G auch r\u00e4umlich weit verteilte Komponenten in nahezu Echtzeit miteinander kommunizieren. Damit leistet IIoT in Kombination der Analyse von Big Data einen wesentlichen Beitrag zur Digitalisierung von (industriellen) Prozessen und Lieferketten.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Anbieter von IIoT-Plattformen<\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>ABB Ability<\/strong>: IIoT-Anwendungen mit Fokus auf maschinelle Intelligenz<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Cisco IoT Systems<\/strong>: Plattformen f\u00fcr Netzwerkkonnektivit\u00e4t unter Einsatz von Edge-Computing<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Fanuc Field System<\/strong>: IIoT-Plattform zur Verkn\u00fcpfung unterschiedlicher Systeme<\/li>\n\n\n\n<li><strong>GE Predix<\/strong>: Plattform f\u00fcr digitale Industrieanwendungen<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Siemens MindSphere<\/strong>: Industrielle IoT-L\u00f6sung unter Einbindung von KI<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>In Unternehmen sollte beurteilt werden, wie hoch die Sicherheitsanforderungen f\u00fcr IIoT-Komponenten und die Daten\u00fcbertragung sein sollten. Mit der Auswahl der Komponenten und dem Daten\u00fcbertragungsstandard haben Unternehmen Einfluss auf das Sicherheitsniveau. Zu beachten ist, dass einzelne Signale von Komponenten kaum sch\u00fctzenswert sind, w\u00e4hrend die Gesamtheit der Betriebs- und Prozessdaten durchaus wettbewerbsrelevante Informationen enth\u00e4lt, sch\u00fctzenswert ist und deshalb unbedingt abgesichert werden sollten.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Cloud Computing<\/h2>\n\n\n\n<p>Gro\u00dfe Datenmengen im Unternehmen zu speichern und alle m\u00f6glichen Anwendungen im Unternehmen selbst bereitzuhalten und zu pflegen und upzudaten, ist aufw\u00e4ndig, teuer und birgt Risiken bez\u00fcglich der Verf\u00fcgbarkeit und der Datensicherheit.<\/p>\n\n\n\n<p>Eine Alternative ist die ger\u00e4teunabh\u00e4ngige Nutzung von in Server-Farmen effizient und datensicher vorgehaltenen Daten-, Anwendungs- und Rechenkapazit\u00e4ten. So k\u00f6nnen auch aufw\u00e4ndige Software-Anwendungen wie KI-Tools, IoT-Umgebungen, Analytics-Anwendungen und Blockchain-Software von Unternehmen genutzt werden, ohne sie selbst zu hosten.<\/p>\n\n\n\n<p>Eine notwendige Voraussetzung f\u00fcr dieses Cloud Computing ist allerdings die Mandatenf\u00e4higkeit der Software \u00fcber eine Multi-tenent-Architecture. Diese Voraussetzung war erst Ende der 1990er Jahre erf\u00fcllt. Auslastungsschwankungen begegnen die Anbieter mit einer service-orientierten Architektur.<\/p>\n\n\n\n<p>Der Zugang zu den eigenen Daten und zu den Anwendungen erfolgt \u00fcber eine sichere Internet-Verbindung via mobiler App oder Web-Browser. F\u00fcr die Nutzer ist es belanglos, wo sich die Daten- und Anwendungs-Server befinden. Allerdings sollte aus datenschutzrechtlichen Gr\u00fcnden darauf geachtet werden, dass die Server zumindest auf dem eigenen Kontinent stehen. Diese Alternative f\u00fcr die Speicherung von Unternehmensdaten und Anwendungen nennt sich Cloud-Computing. Abgerechnet wird \u00fcber eine monatliche Pauschale oder gem\u00e4\u00df der tats\u00e4chlichen Nutzung \u2013 als Software as a Service (SaaS).<\/p>\n\n\n\n<p>Cloud Computing reduziert f\u00fcr Unternehmen den Aufwand f\u00fcr das Vorhalten von Anwendungen und Datenspeicherkapazit\u00e4t und reduziert die technischen Anforderungen an Endger\u00e4te sowie den Service der nutzerseitigen Endger\u00e4te. Der sichere Zugang zu Anwendungen kann \u00fcber die zugewiesenen Nutzerprofile erfolgen.<\/p>\n\n\n\n<p>Nutzer k\u00f6nnen frei w\u00e4hlen, welche Ressourcen sie wann mit welchen Endger\u00e4ten nutzen m\u00f6chten (on-demand service). Anbieter poolen die Inanspruchnahme ihrer vorgehaltenen Leistungen in der Regel in einem verteilten Netz von Ressourcen. Nutzer haben allerdings keine Kontrolle dar\u00fcber, auf welchen anbieterseitigen Ressourcen seine Dienste ausgef\u00fchrt werden. F\u00fcr Nutzer erscheinen die Kapazit\u00e4ten unbegrenzt, w\u00e4hrend Anbieter von Cloud-Computing-L\u00f6sungen die Kapazit\u00e4ten nach Bedarf zwischen Nutzern switchen k\u00f6nnen (rapid elasticity).<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Abgrenzung des Cloud Computing vom Grid Computing<\/h3>\n\n\n\n<p>Eine Alternative zum Cloud Computing ist das Grid Computing. W\u00e4hrend beim Cloud Computing die Verantwortung f\u00fcr die Leistungen bei einem konkreten Anbieter liegt, besteht das Grid Computing in der gemeinsamen Nutzung gemeinsamer Ressourcen ohne eine zentrale Steuerung und Verantwortung.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Fog Computing<\/h3>\n\n\n\n<p>Beim Fog Computing werden Anwendungen m\u00f6glichst in der N\u00e4he der Nutzer gew\u00e4hlt, um die Effizienz im Netzwerk zu verbessern und die Latenz f\u00fcr die Nutzer zu verringern. Hier besteht eine konzeptionelle \u00c4hnlichkeit mit dem Edge Computing, das f\u00fcr das IoT eingesetzt wird.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Ebenen des Cloud Computing<\/h3>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Software-as-a-Service (SaaS)<\/h4>\n\n\n\n<p>Werden Software-Anwendungen im Cloud Computing-Modus genutzt, nennt man das Software-as-a-Service (SaaS).<\/p>\n\n\n\n<p>Bekannte Beispiele f\u00fcr SaaS-Cloud-Computing sind die Angebote Google Drive, Apple iCloud, Microsoft OneDrive und Amazon Web Services. Auch die \u00fcblichen Arbeitsplatzprogramme von Microsoft werden im Cloud Computing-Modus angeboten, etwa MS Office 365. Schlie\u00dflich k\u00f6nnen auch Enterprise-Resource-Planning (ERP)-Systeme wie Microsoft Dynamics und spezielle Produktionsplanungs-Software sowie weitere spezielle betriebswirtschaftliche Anwendungen wie die Datev-Buchhaltungssysteme im Cloud Computing-Modus genutzt werden.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Function-as-a-Service (FaaS)<\/h4>\n\n\n\n<p>Es gibt f\u00fcr Unternehmen auch die M\u00f6glichkeit, bestimmte Software-Funktionen zu buchen. Anbieter stellen den Unternehmen dann genau die ben\u00f6tigten Funktionen zur Verf\u00fcgung. Eine Abrechnung erfolgt auf der Basis der gebuchten Funktionen.<\/p>\n\n\n\n<p>Diese Form eines Gesch\u00e4ftsmodells etabliert sich auch bei modernen Pkws: Alle Funktionen, bspw. mitlenkende Scheinwerfer, sind im Fahrzeug verbaut, aber nur die gebuchten Funktionen werden f\u00fcr den Fahrzeugeigent\u00fcmer freigeschaltet. Das schafft f\u00fcr Anbieter Standardisierungsvorteile, f\u00fcr Nutzer Individualisierungsvorteile.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Platform-as-a-Service (PaaS)<\/h4>\n\n\n\n<p>Sogar ganze Software-Infrastruktur-Frameworks werden web-basiert angeboten, beispielsweise f\u00fcr Entwicklerumgebungen. Solche Plattformen hei\u00dfen Platform-as-a-Service (PaaS). Beispiele hierf\u00fcr sind Amazon Web Services, Google Cloud und Microsoft Azure.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Infrastructure-as-a-Service (IaaS)<\/h4>\n\n\n\n<p>Die oberste Ebene von Cloud Computing ist die Bereitstellung bzw. Nutzung von Infrastruktur, also die Leistungen eines Rechenzentrums, eines mit Firewall abgesicherten Zugangs zu einem Netzwerk und Server-CPU-Kapazit\u00e4t sowie Speicherkapazit\u00e4t (RAM, SSD). Solche Utility-Computing-Angebote empfehlen sich f\u00fcr Unternehmen, die kein eigenes Rechenzentrum betreiben m\u00f6chten.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Arten von Cloud Computing<\/h3>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Private Cloud versus Public Cloud<\/h4>\n\n\n\n<p>Unternehmen haben die Wahl, ob sie eine IT-Infrastruktur als komplett eigene Anwendungen im Cloud Computing-Modus nutzen m\u00f6chten (Private Cloud) oder ob sie eine fertig erstellte Standard-IT-Infrastruktur \u00fcber ein \u00f6ffentliches Netzwerk mit privaten Zugangsdaten nutzen m\u00f6chten (Public Cloud). Im ersten Fall obliegen Aufbau und Pflege der IT-Infrastruktur dem Unternehmen, im letzten Fall kann das Unternehmen darauf vertrauen, dass der Anbieter eine funktionierende Infrastruktur bereith\u00e4lt.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Virtual Private Cloud<\/h4>\n\n\n\n<p>Eine besondere Form der Public Cloud ist die \u201eVirtual Private Cloud\u201c, bei der in einer Public Cloud ein privater Bereich f\u00fcr die \u00d6ffentlichkeit durch eine VLAN-L\u00f6sung abgeschottet wird.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Community Cloud<\/h4>\n\n\n\n<p>Eine Abwandlung der Public Cloud ist die die Form der Community Cloud. Eine Gruppe definierter Nutzer erh\u00e4lt Zugang zu Leistungen, die ein Anbieter zur Verf\u00fcgung stellt. Die Nutzergruppe kann bspw. ein Branchen-Cluster sein.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Hybrid Cloud<\/h4>\n\n\n\n<p>Dazwischen gibt es auch Mischformen (Hybrid Cloud), mit denen wettbewerbskritische oder spezifische Kernprozesse von Unternehmen privat betrieben und andere generische Prozesse \u00fcber flexibel skalierbare Public Clouds in Anspruch genommen werden.<\/p>\n\n\n\n<p>Voraussichtlich werden sich hybride Cloud-Angebote f\u00fcr Unternehmensanwendungen durchsetzen.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Multi Cloud<\/h4>\n\n\n\n<p>In einer Multi Cloud-L\u00f6sung wird der Zugang zu verschiedenen Cloud-Angeboten verschiedener Anbieter so geb\u00fcndelt, dass die Nutzer davon nichts mitbekommen. Alle Angebote k\u00f6nnen mit denselben Zugangsdaten genutzt werden.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Datenintegration<\/h2>\n\n\n\n<p>Unternehmen werden k\u00fcnftig sowohl strukturiert als auch unstrukturiert vorliegende Daten in unterschiedlichen Datenformaten und aus unterschiedlichen Datenquellen von unterschiedlichen Unternehmen verarbeiten, um Informationen zu gewinnen, die f\u00fcr das Gesch\u00e4ft relevant sind. Sie m\u00fcssen in der Lage sein, solche \u201ehybriden Daten\u201c in Echtzeit aus Clouds, eigenen und fremden Datenspeichern simultan auszulesen, zu integrieren, synchronisiert zu bearbeiten, auszuwerten und zu bewegen. Daf\u00fcr brauchen Unternehmen geeignete architektonische Muster, Methoden und Tools. Datenintegrations-Tools, die diese F\u00e4higkeiten haben, sind kommerziell verf\u00fcgbar.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Anforderungen an die Datenintegration<\/h3>\n\n\n\n<p>Die funktionalen Anforderungen an kommerziell verf\u00fcgbare Anwendungen zur Datenintegration sind folgende:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>M\u00f6glichkeit der physischen und virtuellen, uni- oder bidirektionalen Bewegung von Daten in (Mikro-)Batches oder in Echtzeit<\/li>\n\n\n\n<li>M\u00f6glichkeit, Abfragen (queries) mittels Adaptoren an verschiedene (virtuelle) Datenquellen zu richten<\/li>\n\n\n\n<li>M\u00f6glichkeit, Daten in Bewegung zu bringen, entweder in diskreten Einheiten (events) oder als laufenden Datenstrom (data streaming)<\/li>\n\n\n\n<li>M\u00f6glichkeit, Datenbewegungen \u00fcber Inbound- und Outbound-APIs als \u201eData-as-a-Service\u201c zu handhaben.<\/li>\n\n\n\n<li>M\u00f6glichkeit komplexer Datenauswertung mittels Text- oder Data-Mining oder Modellierung<\/li>\n\n\n\n<li>M\u00f6glichkeit der \u201eSelbstheilung\u201c von Datens\u00e4tzen durch den Einsatz von Metadaten und Lernf\u00e4higkeit<\/li>\n\n\n\n<li>M\u00f6glichkeit der Aufbereitung von Datens\u00e4tzen zur Auswertung durch Anwender aus Fachbereichen ohne Programmierkenntnisse<\/li>\n\n\n\n<li>M\u00f6glichkeit der sicheren Daten\u00fcbertragung innerhalb einer hybriden Dateninfrastruktur durch \u201eContainerization\u201c<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>F\u00fcr mittelst\u00e4ndische Unternehmen ist es empfehlenswert, den Service der Datenintegration bei Spezialisten zu buchen, statt Datenintegrationsanwendungen selbst zu konfigurieren, zu customizen und f\u00fcr eigene Use Cases einzusetzen.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Anbieter von Datenintegrationsdienstleistungen<\/h3>\n\n\n\n<p>Erfahrene Anbieter sind beispielsweise<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Amazon Web Services<\/strong> (mit AWS Glue): Logistikunternehmen, E-Commerce-Unternehmen und andere<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Denodo<\/strong>: Financial Services, produzierende Unternehmen und Technologieunternehmen<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Hitachi Vantara<\/strong>: Finanzdienstleister, Software- und Technologieunternehmen, Consumer Goods Hersteller und Einzelhandel: Hitachi Vantara bietet mit der Lumada Industrial DataOps auch eine Plattform f\u00fcr Industrial IoT.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>IBM<\/strong>: Finanz- und Versicherungsdienstleister, Unternehmen im Gesundheitswesen,<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Informatica<\/strong>: Finanzdienstleister, Telekommunikationsunternehmen, \u00d6ffentlicher Sektor<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Microsoft<\/strong>: Kleine, mittelgro\u00dfe und gro\u00dfe Unternehmen in allen Branchen<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Oracle<\/strong>: Finanzdienstleister, Telekommunikationsunternehmen, E-Commerce-Unternehmen, Pharmazieunternehmen<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Precisely<\/strong>: Finanz- und Versicherungsdienstleister und Unternehmen im Gesundheitswesen<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Qlik<\/strong>: Finanzdienstleister, Unternehmen im Gesundheitswesen, Einzelhandel und produzierende Unternehmen<\/li>\n\n\n\n<li><strong>SAP<\/strong>: Automobilindustrie, Hersteller von Consumer Goods, \u00d6ffentlicher Sektor<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Software AG<\/strong>: Finanz- und Versicherungsdienstleister, Technologieunternehmen, Telekommunikationsunternehmen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Tibco Software<\/strong>: Finanzdienstleister, Telekommunikationsunternehmen, produzierende Unternehmen<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Diese Anbieter nutzen Frameworks wie SQL Server Integration Services (SSIS) f\u00fcr unternehmensinterne Datenbanken und Azure Data Factory (ADF) f\u00fcr hybride Datenquellen. Oracle besch\u00e4ftigt sich schon sehr lange mit Datenbankl\u00f6sungen und setzt die eigene Oracle Golden Gate-Plattform, die Oracle Data Integration Suite (ODI), Oracle Big Data SQL (BDSQL) sowie Integrations-Services innerhalb der Oracle Integration Cloud und der Oracle Cloud Infrastructure (OCI) ein<\/p>\n\n\n\n<p>Die Einsatzbereiche zeigen, dass der meiste Aufwand zur Datenintegration bei Finanz- und Versicherungsdienstleistern, bei Telekommunikationsunternehmen, im Gesundheitswesen, im Einzelhandel und im \u00d6ffentlichen Sektor betrieben wird. Einige Anbieter haben auch L\u00f6sungen f\u00fcr die Logistik und f\u00fcr produzierende Unternehmen.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>F\u00fcr jede Branche und jede Unternehmensgr\u00f6\u00dfenordnung kann ein geeigneter Anbieter gefunden werden.<\/li>\n\n\n\n<li>Wichtig ist auch, die Datenintegration nicht nur auf das eigene Unternehmen zu beschr\u00e4nken, sondern M\u00f6glichkeiten anzulegen, mit denen die Datenintegration auf die gesamte Wertsch\u00f6pfungskette ausgeweitet werden kann.<\/li>\n\n\n\n<li>Achten Sie bei der Auswahl darauf, dass der Anbieter Ihr Gesch\u00e4ft versteht und Ihre Anforderungen abdecken kann und m\u00f6chte.<\/li>\n\n\n\n<li>Sehen Sie sich das Gesch\u00e4ftsmodell des Anbieters sorgf\u00e4ltig daraufhin an, ob es zu Ihren Bed\u00fcrfnissen passt.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>F\u00fcr die meisten Unternehmen ist es nicht empfehlenswert, selbst Open-Source-Frameworks zu implementieren oder programmierbare Interfaces zu nutzen.<\/p>\n\n\n\n<p>Konzentrieren Sie sich als Anwender lieber auf die Auswertungen der Daten.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Big Data und Business Analytics in industriellen Prozessen<\/h2>\n\n\n\n<p>Die zur Verf\u00fcgung stehende Datenmengen wachsen exponentiell. Das erscheint vielen Unternehmen wie ein Fluch, weil die Datenmengen bew\u00e4ltigt werden m\u00fcssen. Aber viele verf\u00fcgbare Daten k\u00f6nnen f\u00fcr Unternehmen auch ein Segen sein, denn sie enthalten relevante Informationen, die vorteilhaft f\u00fcr das Gesch\u00e4ft eingesetzt werden k\u00f6nnen. Es bleibt aber leider nicht bei einer Option, denn viele Unternehmen verstehen sich schon hervorragend darauf Big Data auszuwerten und zu nutzen. F\u00fcr die anderen Unternehmen l\u00f6st dies den Zwang aus, sich nun ebenfalls intensiv mit Big Data zu befassen.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Entstehung und Bedeutung von Big Data f\u00fcr industrielle Prozesse<\/h3>\n\n\n\n<p>Seit der Verf\u00fcgbarkeit von Personal Computers und Client-Server-Computing fallen Prozessdaten aus unterschiedlichen Datenquellen in gro\u00dfen Mengen, in verschiedenen Formaten und mit hoher Geschwindigkeit an. Diese drei Kriterien Volume, Variety und Velocity charakterisieren Big Data. Entsprechend komplex k\u00f6nnen Datens\u00e4tze werden. In solchen Datens\u00e4tzen stecken viele relevante Informationen, die zu besseren Entscheidungen beitragen k\u00f6nnen. Aber diese Informationen erschlie\u00dfen sich leider nicht offensichtlich. Auch relationale Datenbanken, verbunden mit Structured Query Language (SQL), sind nicht in der Lage, solche Datenmengen in Echtzeit sinnvoll auszuwerten. Das Internet mit seinen Suchmaschinen und internet-basierte Transaktionen (digital Economy) haben zu einer weiteren Erh\u00f6hung der anfallenden Datenmengen beigetragen.<\/p>\n\n\n\n<p>In Unternehmen entstanden propriet\u00e4re Data Warehouses, um diese gro\u00dfen Datenmengen zu verwalten, auszuwerten und zu nutzen. Mit dem Aufkommen der Social Media potenzierten sich dann aber die Mengen strukturiert und unstrukturiert vorliegender Daten, die von den Nutzern generiert wurden. Die Speicherung der riesigen Datenmengen zu angemessenen Kosten und eine gleichzeitige Verarbeitung dieser auf vielen Computer-Clustern verteilten Daten wurden zu besonderen Herausforderungen f\u00fcr Unternehmen. Erst als sich die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit von Computern entwickelte, beliebig skalierbarer Speicherplatz mit virtuellen Clouds bezahlbar wurde und zuverl\u00e4ssiges Daten-Streaming m\u00f6glich wurden, konnten sich Anwendungen K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) durchsetzen und Lernende Maschinen (ML) entstehen. W\u00e4hrend bis dahin Daten vor ihrer Auswertung extrahiert, bereinigt, transformiert und aggregiert (ETL) werden mussten, k\u00f6nnen nun Rohdaten gespeichert und direkt der Auswertung zugef\u00fchrt werden. Erst hierdurch werden Datenauswertungen, datenbasierte Entscheidungen und das Einleiten datengest\u00fctzter Ma\u00dfnahmen in Echtzeit m\u00f6glich.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Infrastrukturaufgaben und Datenmanagement<\/h3>\n\n\n\n<p>Die Aufgaben lassen sich in Infrastrukturaufgaben und das Datenmanagement gliedern.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Infrastrukturaufgaben<\/h4>\n\n\n\n<p>Die Infrastrukturaufgaben bestehen in der Speicherung der Daten in ihren Originalformaten, die Integration aller \u00f6ffentlichen und privaten Datenquellen, die Bereitstellung von Tools, um auf die Daten zuzugreifen (search, explore, govern) und das Daten-Steaming zu erm\u00f6glichen und die Bereitstellung von Auswertungsanwendungen (query tools) und Anwendungen f\u00fcr die Datenanalyse (Business Analytics), mit denen Trends identifiziert und treffende Entscheidungen herausgearbeitet werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n<p>F\u00fcr Unternehmen besteht eine gro\u00dfe Chance darin, die Infrastrukturaufgabe des Data Warehousing von Spezialisten in der Cloud ausf\u00fchren zu lassen und sich auf das unternehmensbezogene Datenmanagement zu konzentrieren.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Datenmanagement<\/h4>\n\n\n\n<p>F\u00fcr jedes Unternehmen ist es wichtig, strukturierte Daten aus dem Data Warehouse ebenso auszuwerten wie strukturierte Transaktionsdaten. Um Ver\u00e4nderungen in M\u00e4rkten und Pr\u00e4ferenzen von Kunden zu verstehen und gezielt und z\u00fcgig passende Produkte zu entwickeln, kommt zunehmend der Wunsch hinzu, auch unstrukturierte Daten aus Social Media und anderen Quellen auszuwerten, die in sogenannten Data Lakes vorliegen. Die Information, die sich in Big Data verbirgt, kann durch Anwendungen der Business Intelligence (BI) erschlossen werden. Der Begriff \u201eBusiness Intelligence\u201c wurde 1958 von IBM gepr\u00e4gt und bezieht sich auf die F\u00e4higkeit, wechselseitige Beziehungen zwischen Fakten zu erkennen und diese Information daf\u00fcr zu nutzen, geeignete Ma\u00dfnahmen zu ergreifen, um gew\u00fcnschte Ziele zu erreichen. Es geht dabei im Wesentlichen um die Kombination von Daten und das Erkennen von Mustern in Datens\u00e4tzen. Um valide Erkenntnisse zu gewinnen, sollten die Daten aus allen drei Quellen, dem Data Warehouse, den Transaktionsdaten-Pool und den Data Lakes, integriert ausgewertet werden. F\u00fcr diese Datenintegration stehen heute Data Platforms zur Verf\u00fcgung.<\/p>\n\n\n\n<p>Mit Anwendungen der K\u00fcnstlichen Intelligenz (KI) k\u00f6nnen inzwischen viel weitgehendere Auswertungen vorgenommen werden: KI kann Bilder beschreiben, Daten grafisch auswerten, gesprochene Texte transkribieren, geschriebene Texte vorlesen und Bedeutungen von Aussagen herauslesen, die in Social Media gesendet wurden. Die Einbettung solcher Anwendungen K\u00fcnstlicher Intelligenz in Data Platforms erm\u00f6glicht es Unternehmen, gespeicherte Daten im Business-Kontext zu verstehen, implizites Wissen f\u00fcr das Unternehmen zu erschlie\u00dfen und ganz neue Anwendungen zu schaffen. Das k\u00f6nnen Anwendungen zur Prozessoptimierung, zur Lagerbestandsoptimierung, zur Optimierung der Kapazit\u00e4tsauslastung, f\u00fcr das Qualit\u00e4ts-Monitoring, zur pr\u00e4ventiven Instandhaltung von Anlagen oder zur Identifikation besonders treuer oder abwanderungsgef\u00e4hrdeter Kunden sein.<\/p>\n\n\n\n<p>Das Datenmanagement ist eine wichtige strategische Aufgabe, die Unternehmen nicht aus der Hand geben sollten, denn hierin liegt ihre Chance, sich vorteilhaft im Wettbewerbsumfeld zu positionieren. Die Herausforderung besteht darin, qualifizierte Mitarbeiter zu finden und zu binden, die mit der Methodik des Datenmanagements vertraut sind und ihre Skills laufend aktualisieren. Es bietet sich aber auch an, erfahrene Dienstleister in die Aufgabe des Datenmanagements einzubinden. Zumindest in der Konzeptionsphase macht das Sinn, um eine geeignete Methodik zu implementieren. Dar\u00fcber hinaus kann es hilfreich sein, einen externen Datenmanagementspezialisten als Sparring-Partner zu nutzen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Robotics<\/h2>\n\n\n\n<p>Das Gebiet der Robotics umschlie\u00dft die Konzeption, Entwicklung, den Bau, die Programmierung, den Betrieb und die Instandhaltung von Robotern. Roboter ver\u00e4ndern die F\u00e4higkeiten, \u00fcber die Menschen verf\u00fcgen sollten. W\u00e4hrend einfache Arbeiten mit steigendem Lohnniveau zunehmend von Robotern ausgef\u00fchrt werden, m\u00fcssen Mitarbeiter Roboter bauen, programmieren, bedienen und warten k\u00f6nnen. Das Aufgabenspektrum und mit ihm das Anforderungsprofil an Mitarbeiter verschiebt sich in Richtung Informatik, Elektrotechnik und Mechatronik.<\/p>\n\n\n\n<p>Maschinen k\u00f6nnen Mitarbeitern helfen, definierte Bearbeitungsg\u00e4nge auszuf\u00fchren, w\u00e4hrend Automaten sogar auf die Ausf\u00fchrung von Arbeitsg\u00e4ngen programmiert werden k\u00f6nnen, die sie dann selbst\u00e4ndig ausf\u00fchren. Roboter gehen per definitionem noch einen Schritt weiter: Sie sind beweglich und arbeiten daran, Ziele zu erf\u00fcllen; daf\u00fcr k\u00f6nnen sie sich in ihrer Umgebung orientieren und verschiedene Arbeitsg\u00e4nge sogar selbst\u00e4ndig entscheiden und ausf\u00fchren.<\/p>\n\n\n\n<p>L\u00e4ngst werden in Produktions- und Logistikumgebungen nicht mehr alle Arbeiten von Menschen durchgef\u00fchrt. F\u00fcr sich wiederholende Routineaufgaben, f\u00fcr Arbeiten mit hohen Pr\u00e4zisions- und\/oder Geschwindigkeitsanforderungen und f\u00fcr gef\u00e4hrliche Arbeiten werden Maschinen, Automaten bzw. sogar Roboter eingesetzt, sofern sie sich rechnen. Es gibt durchaus Aufgaben, die Menschen allein deshalb vorbehalten bleiben, weil Roboter daf\u00fcr zu teuer sind. Der Einsatz von Robotics bedingt also in jedem Fall einen Use Case und eine Investitionsrechnung.<\/p>\n\n\n\n<p>Kriterien f\u00fcr eine Automatisierung umfassen die Mengen, die abzuarbeiten sind, ebenso wie den Standardisierungsgrad der Arbeiten. Bei einer Serien- bis Gro\u00dfserienfertigung wird sich eine Automatisierung durch Roboter eher lohnen als bei Einzelfertigung oder kleinen Bearbeitungslosgr\u00f6\u00dfen. Oft besteht eine Anforderung, gro\u00dfe Mengen in gro\u00dfer Variantenvielfalt zu fertigen. Daraus resultieren dann oft wieder kleinste Fertigungslosgr\u00f6\u00dfen. Aber auch solche Auftragsstrukturen k\u00f6nnen durchaus von einer gezielten Automatisierung profitieren, wenn die Komponenten standardisiert und die Produkte modular aufgebaut werden. Das Konzept der Automatisierung verlangt also, viel fr\u00fcher in der Produktentstehung die Weichen in geeigneter Weise zu stellen. Je sp\u00e4ter die Varianten im Fertigungsprozess greifen k\u00f6nnen, desto mehr kann modularisiert und automatisiert gefertigt werden. In einen solchen Ver\u00e4nderungsprozess ist nat\u00fcrlich kein reines Fertigungsthema; vielmehr sind vor allem das Produktmanagement, die Produktentwicklung, die Beschaffung, die Arbeitsvorbereitung und die Fertigungsplanung und -steuerung eingebunden. Von einer neu geplanten Produktgestaltung kann auch der Aftersales-Service profitieren, indem weniger Vielfalt an Ersatzteilen vorgehalten werden muss und Verschlei\u00dfteile ggf. einfacher zu ersetzen sind.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Anlagenautomatisierung<\/h2>\n\n\n\n<p>Bei Projektideen zur Automatisierung von Prozessen stellt sich h\u00e4ufig die Frage, was zuerst erfolgen sollte: die Digitalisierung oder die Automatisierung der Prozesse? Das ist keine triviale Frage. Beide Aktivit\u00e4ten bedingen sich n\u00e4mlich gegenseitig. Deshalb sollten beide Aufgaben parallel angegangen werden.<\/p>\n\n\n\n<p>Kompromisslose Automatisierung ist allerdings ebenso wenig ein Allheilmittel wie kompromisslose Digitalisierung. Bei der Automatisierung ganzer Fertigungsanlagen bzw. Fertigungsstra\u00dfen als auch bei der Automatisierung in der Prozessindustrie gilt es, einen Trade-off zwischen h\u00f6chster Effizienz und einer notwendigen Flexibilit\u00e4t zu optimieren. Zu einer Fertigungsstra\u00dfe voll vernetzte Maschinen k\u00f6nnen eine hohe Effizienz erreichen \u2013 solange wirklich alles funktioniert. Kleine St\u00f6rungen k\u00f6nnen die Linieneffizienz vollkommen zunichtemachen. Deshalb mag es zweckm\u00e4\u00dfig sein, zwischen den Bearbeitungsmaschinen Pufferl\u00e4ger vorzuhalten.<\/p>\n\n\n\n<p>Je besser die Prozessdaten einer solchen Fertigungsstra\u00dfe bekannt sind, desto eher kann St\u00f6rungen bereits antizipativ entgegengewirkt werden, um Ausfallzeiten zu begrenzen.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>In jedem Fall lohnt es sich, die Art des Gesch\u00e4ftsprozesses treffend zu erfassen, denn die Auswahl der Maschinen und Anlagen h\u00e4ngt stark vom nat\u00fcrlichen Gesch\u00e4ftsprozess ab. Ein Versuch, eingef\u00fchrte Werkstattprozesse umfassend zu automatisieren, wird mit hoher Wahrscheinlichkeit scheitern.<\/li>\n\n\n\n<li>Bei wachsenden Werkstattbetrieben kann es allerdings sinnvoll sein, einen Shift zu industriellen Prozessen einzuleiten. Wenn dies sinnvoll umsetzbar erscheint, lohnen sich auch \u00dcberlegungen zu einer Automatisierung.<\/li>\n\n\n\n<li>Die Leistungsf\u00e4higkeit der Komponenten sollte aufeinander abgestimmt werden. Zu beachten ist, dass das schw\u00e4chste Glied der gekoppelten Anlage die Effizienz der gesamten Linie bestimmt.<\/li>\n\n\n\n<li>Als \u201eNaturgesetz\u201c sinkt die Linieneffizienz mit der Anzahl der verketteten Komponenten. Insofern ist die Komplexit\u00e4t der Anlage schon in der Planungsphase gr\u00fcndlich zu hinterfragen.<\/li>\n\n\n\n<li>Die Leistungsf\u00e4higkeit einer gekoppelten Anlage h\u00e4ngt ma\u00dfgeblich von der Datenkommunikation zwischen den Komponenten ab. Deshalb sind die Analyse der prozessrelevanten Daten, die Umsetzung der Datenaufnahme \u00fcber Sensoren sowie die Daten\u00fcbertragung und -auswertung im Netzwerk wichtig.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Entsprechende \u00dcberlegungen und Analysen k\u00f6nnen wertvolle und belastbare Erkenntnisse liefern, die f\u00fcr eine Entscheidung \u00fcber eine teilweise oder schrittweise Automatisierung eingesetzt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n<p>F\u00fcr die Automatisierung von Anlagen m\u00fcssen auch die Maschinensteuerungen eingebunden werden. In manchen F\u00e4llen bietet sich die Migration von Leitsystemen bestehender Anlagen in die neue Automatisierungs-Technik an. Ausgepr\u00e4gte Kenntnisse der relevanten Maschinensteuerungen sind deshalb unabdingbar. Zu den \u00fcblichen Maschinensteuerungen z\u00e4hlen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>ABB 88xA, Freelance 2000<\/li>\n\n\n\n<li>Emerson Delta V<\/li>\n\n\n\n<li>HIMA<\/li>\n\n\n\n<li>Honeywell PKS, TDC 3000<\/li>\n\n\n\n<li>Mitsubishi<\/li>\n\n\n\n<li>Siemens S5, S7, PCS7, PCSneo, TIA<\/li>\n\n\n\n<li>Yokogawa Centrum VP<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Empfohlen wird, in Automatisierungsprojekte Fachleute f\u00fcr Maschinensteuerungen einzubinden.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Computer Vision<\/h2>\n\n\n\n<p>\u201eComputer Vision\u201c ist ein weiteres interessantes Feld, um Fertigungsprozesse sicherer und effizienter und kosteng\u00fcnstiger zu machen. Mit dem Schlagwort \u201eComputer Vision\u201c wird die Bef\u00e4higung von Computern bezeichnet, Bilddaten zu verstehen und sinnvolle Entscheidungen zu treffen.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00c4hnlich wie Menschen k\u00f6nnen Computer darauf trainiert werden, verschiedenartige Objekte sicher voneinander zu unterscheiden, Bewegungen wahrzunehmen, Distanzen einzusch\u00e4tzen und Abweichungen von einem Soll-Zustand zu identifizieren. Kameras, Daten\u00fcbertragung und Auswertungsalgorithmen \u00fcbernehmen die Aufgaben der Netzhaut, des Sehnervs und des visuellen Cortex. Computer m\u00fcssen genauso auf die differenzierte Wahrnehmung trainiert werden wie Menschen. Besonders wichtig ist die Definition von Kriterien, mit denen beispielsweise Gutware von Ausschuss unterschieden werden. Auch Menschen m\u00fcssen hierauf konditioniert werden. Maschinen brauchen harte Kriterien, die sich in Form von Algorithmen erfassen lassen. Mit der \u201eErfahrung\u201c lernen auch Maschinen, immer besser zu unterscheiden (deep learning). Dieses selbst\u00e4ndige Lernen kann durch den Einsatz eines Convolutional Neural Networks (CCN) sogar um eine Prognosef\u00e4higkeit erweitert werden. Beides funktioniert nicht nur f\u00fcr statische Bilder, sondern auch f\u00fcr Videodaten.<\/p>\n\n\n\n<p>So k\u00f6nnen Computer Mitarbeiter in vielen Anwendungsf\u00e4llen nicht nur ersetzen; sie k\u00f6nnen sogar deutlich schneller mit gleichbleibend hoher Konzentration Pr\u00fcf- und Trennvorg\u00e4nge abarbeiten als Menschen das k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n<p>Deshalb eignen sich Anwendungen der Computer Vision in Fertigungsprozessen zur laufenden Qualit\u00e4tssicherung. Gemeinsam mit dem Monitoring von Maschinenparametern k\u00f6nnen mit Computer Ausf\u00e4lle und Ausschuss vermieden werden.<\/p>\n\n\n\n<p>Nat\u00fcrlich gibt es Anwendungen von Computer Vision nicht zum Nulltarif. Um sicherzugehen, f\u00fcr welche Prozesse sich eine Investition in diese Technologie lohnt, werden sowohl eine Prozessanalyse als auch eine Investitionsrechnung empfohlen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Digital Twin<\/h2>\n\n\n\n<p>Alles, was in der realen Welt existiert, kann in digitaler Form modelliert werden. So k\u00f6nnen auch Fertigungsprozesse digital nachgeahmt werden. Realit\u00e4tsnah funktionierende Modelle von Prozessen k\u00f6nnen dazu eingesetzt werden, Prozessver\u00e4nderungen zu simulieren und die Auswirkungen dieser Ver\u00e4nderungen auf das Verhalten des simulierten Systems zu beurteilen.<\/p>\n\n\n\n<p>In der Regel ist die Simulation an solchen digitalen Zwillingen (Digital Twins) kosteng\u00fcnstiger als Versuche an realen Anlagen. Fertigungsl\u00e4ufe m\u00fcssen nicht f\u00fcr Versuche unterbrochen werden, und es werden kein physisches Vormaterial und keine Prozessenergie verbraucht.<\/p>\n\n\n\n<p>Digitale Zwillinge zu erzeugen kann also durchaus sinnvoll sein, aber es ist auch mit gewissem Aufwand verbunden.<\/p>\n\n\n\n<p>Wirklich interessant werden Digitale Zwillinge allerdings erst, wenn zwischen den realen Anlagen und ihren digitalen Zwillingen Prozessdaten ausgetauscht werden. Dann k\u00f6nnen digitale Zwillinge n\u00e4mlich als F\u00fchrungseinheit eingesetzt werden, die der realen Anlage Prozessanpassungen vorgibt, um nahe an einem Idealzustand betrieben zu werden.<\/p>\n\n\n\n<p>Eine Voraussetzung f\u00fcr solche kommunizierenden digitalen Zwillinge ist die Umsetzung des IIoT-Konzeptes. Die prozessrelevanten Daten m\u00fcssen von der realen Anlage f\u00fcr einen Abgleich dem digitalen Zwilling zur Verf\u00fcgung gestellt werden. Der digitale Zwilling muss \u00fcber die M\u00f6glichkeit verf\u00fcgen, die Aktoren der realen Anlage zu steuern.<\/p>\n\n\n\n<p>Auch f\u00fcr andere betriebliche Funktionen k\u00f6nnen digitale Zwillinge hilfreich sein, beispielsweise f\u00fcr die agile Fertigungssteuerung, f\u00fcr die pr\u00e4ventive Instandhaltung. Au\u00dferhalb der Fertigung k\u00f6nnen digitale Zwillinge auch f\u00fcr die intelligente und effiziente Steuerung von Lagerh\u00e4usern und anderen Warenumschlagpl\u00e4tzen (bspw. die Hafenlogistik) eingesetzt werden.<\/p>\n\n\n\n<p>Dieses Konzept des digitalen Zwillings beschr\u00e4nkt sich aber nicht auf Fertigungsprozesse; es kann auch auf Produkte angewandt werden, die \u00fcber ihren gesamten Lebenszyklus hinweg als geometrische 3D-Modelle, Funktionsmodelle oder Verhaltensmodelle simuliert werden k\u00f6nnen. Auf diese Weise lassen sich wertvolle Erkenntnisse gewinnen, ohne physische Prototypen testen zu m\u00fcssen. Insbesondere die Betrachtung des gesamten Lebenszyklus in der Simulation (von der Rohstoffgewinnung \u00fcber Herstellung und Nutzung des Produkts und seiner m\u00f6glichen Zweitnutzung bis zur Entsorgung und der Trennung und Wiederaufbereitung der Rohstoffe (Recycling) erf\u00e4hrt im Zuge des Zwangs zu nachhaltigem Wirtschaften besondere Bedeutung.<\/p>\n\n\n\n<p>Die K\u00f6nigsdisziplin wird erreicht, wenn unterschiedliche Modelle in einer Simulation miteinander verkn\u00fcpft werden. Dann kann die komplexe Wirklichkeit am besten nachempfunden werden.<\/p>\n\n\n\n<p>Digitale Zwillinge sind m\u00e4chtige Instrumente, um reale Prozesse und Produkte weiterzuentwickeln. Eine Vor-Ort-Analyse kann zeigen, ob es sich lohnt, erste Schritte mit digitalen Zwillingen zu gehen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Fazit<\/h2>\n\n\n\n<p>Mit dem Einsatz digitaler Technologien k\u00f6nnen in industriellen Umfeldern, insbesondere in der Fertigung und in der Logistik, relevante Effektivit\u00e4ts- und Effizienzpotenziale erschlossen werden.<\/p>\n\n\n\n<p>Eine notwendige Voraussetzung daf\u00fcr ist eine strategisch fundierte Digitalisierung der wesentlichen Gesch\u00e4ftsprozesse und eine digitale Aufnahme und Vernetzung der einflussreichen Prozessdaten (IIoT, Cloud Computing). F\u00fcr beides empfiehlt sich eine sorgf\u00e4ltige Vor-Ort-Analyse, in die bereits einflie\u00dfen sollte, wof\u00fcr die Daten verwendet werden sollen.<\/p>\n\n\n\n<p>Im n\u00e4chsten Schritt geht es um den Umgang mit den vielen laufend anfallenden teils strukturierten, teils unstrukturierten Daten (Big Data), um aus den Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen (Business Analytics). Wichtige Schritte f\u00fcr die Datenauswertung sind die Art und Weise, wie Daten vernetzt werden und die Datenintegration.<\/p>\n\n\n\n<p>Jetzt kann \u00fcber die maschinelle Unterst\u00fctzung in der Ausf\u00fchrung einzelner industrieller Arbeitsg\u00e4nge hinaus eine Automatisierung ganzer Fertigungsprozesse eingeleitet werden. Durch die datentechnisch integrierte Prozessf\u00fchrung ist nun eine agile Regelung m\u00f6glich, die zu h\u00f6herem Durchsatz, h\u00f6herer Zuverl\u00e4ssigkeit und h\u00f6herer Kosteneffizienz f\u00fchrt.<\/p>\n\n\n\n<p>Au\u00dferdem k\u00f6nnen in industriellen Prozessen KI-gest\u00fctzte selbstlernende Anwendungen der Computer Vision zur Qualit\u00e4ts\u00fcberwachung eingesetzt werden. Hierdurch k\u00f6nnen das Qualit\u00e4tsniveau verbessert und die Kosten der Qualit\u00e4tssicherung reduziert werden.<\/p>\n\n\n\n<p>Schlie\u00dflich k\u00f6nnen mit dem Konzept der digitalen Zwillinge (digital twins) Prozesse und Produkte realit\u00e4tsnah modelliert und Anpassungen kosteng\u00fcnstig simuliert werden. Indem digitale Zwillinge mit realen Prozessen Datenaustauschen, k\u00f6nnen sie zur Steuerung realer Prozesse eingesetzt werden. Mit jeder Nutzung lernt die Anwendung und verbessert den Steuerungsprozess weiter.<\/p>\n\n\n\n<p>F\u00fcr klassische Industrie- und Logistikunternehmen lohnt es sich finanziell, sich mit den digitalen Technologien zu befassen und verf\u00fcgbare Prozessdaten besser zu nutzen.<\/p>\n","protected":false},"featured_media":17736,"parent":180,"menu_order":8400,"template":"","meta":{"_links_to":"","_links_to_target":""},"jask_topic_categories":[1669],"class_list":["post-17720","jask_topic","type-jask_topic","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","jask_topic_categories-digitale-technologien-zur-prozessoptimierung"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.5 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Digitale Technologien zur Prozessoptimierung - consultingcheck<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Digitale Technologien k\u00f6nnen Ihrem Unternehmen Vorteile am Markt sichern. 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