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Digitale Fabriken & Industrie 4.0

Beschreibung

Die Potenziale der Digitalisierung in der Produktion erreichen mit den Schlagworten Industrie 4.0 oder Digitale Fabrik sowohl in der betrieblichen Praxis als auch in der Forschung hohe Aufmerksamkeit. Sie knüpfen an die langjährige Tradition des Einsatzes von Informationstechnologien an, wie ihn Produktionsplanungs- und steuerungssysteme (PPS), Systeme des Manufacturing Execution (MES), Enterprise-Resource-Planning-Systeme (ERP) oder Supply-Chain-Management-Systeme widerspiegeln. Die Digitale Fabrik umfasst unter anderem die erweiterte Informationsverarbeitung und -nutzung innerhalb der Produktionsorganisation und -steuerung sowie die umfassende Kommunikation der Systeme über ganze Wertschöpfungsketten. Mit Industrie 4.0 liefern Komponenten der Automatisierung alle relevanten Daten in geeigneter Form an übergeordnete Systeme (MES, ERP, etc.). Cyber-physische Systeme (CPS) statten Produktionsobjekte mit erweiterten Fähigkeiten zur Umgebungserfassung und Entscheidungsfindung aus und realisieren dezentral gesteuerte Produktionsanlagen mit intelligenten und selbststeuernden Elementen. Ergebnis ist die wandlungsfähige und ressourceneffiziente Fabrik.

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In Anbetracht des tatsächlichen Realisierungsgrades stellt sich die vollständige Implementierung dieser Vision als schwierig heraus. Neben den theoretischen Konzepten und generischen Prinzipien selbst bedarf es für eine effektive und zielführende Wirkung ebenfalls geeigneter systematischer Vorgehensweisen und ihrer unternehmensspezifischen Kombination und Konfiguration. Der Wirtschaftsinformatik mit ihrer Aufgabe der Gestaltung und Nutzung von Informationstechnologie für die Unternehmenspraxis kommt damit eine besondere Rolle zu. Sowohl die Bereitstellung neuer Technologie- und Organisationsbausteine und deren Adaption zu problemorientierten Lösungen als auch die Verwendung klassischer Prinzipien, Vorgehen und Systeme in digitalisierter Form bilden dabei eine wesentliche Aufgabenstellung für die Forschung. Insbesondere erfordert die Fabrik als sozio-technisches System die ausreichende Berücksichtigung des Dreiklangs Mensch, Technik und Organisation.

Der Track adressiert diese Herausforderungen, Aufgaben oder Handlungsimplikationen und strebt sowohl die thematische Auseinandersetzung hinsichtlich theoretischer Ansätze als auch deren gezielten Transfer in die tatsächliche Anwendung als Lösung für produzierende Unternehmen an.

Zu den Themenfeldern des Tracks gehören unter anderem :

Perspektive Organisation:

  • Dezentrale Fertigungssteuerung
  • Digitalisierung bestehender Methoden (z.B. Digital Lean, Digital Supply Chain Management)
  • Unternehmensübergreifende Kollaboration mittels plattformbasierter Ökosysteme
  • Veränderung bzw. Ergänzung bestehender Geschäftsmodelle (z.B. MaaS, B2B2C)
  • Fallstudien und Anwendungsfälle zu Industrie 4.0
  • Konvergenz von IT und Automatisierung in der Fabrik

Perspektive Technik:

  • CPS und Edge-Computing
  • Skalierbare Architektur und Retrofit
  • Digitale Fabrikmodelle und Digital Twin
  • Anwendung von Referenzarchitekturmodellen (z.B. IIRA, RAMI4.0)
  • Industrial Internet of Things (IIoT)
  • Industrial Analytics und die Rolle von Big Data für Industrie 4.0
  • KI und Maschinelles Lernen im Kontext Industrie 4.0
  • Building Information Modeling (BIM)
  • Secure IoT Gateways

Perspektive Mensch:

  • Nutzergerechte Informationsbereitstellung
  • Adaptive Assistenzsysteme
  • Mensch-Roboter-Kollaboration, Augmented und Virtual Reality
  • Data Sovereignty and Industrial Data Ecosystems

Track description

The potentials of digitization (or digitalization) are transforming manufacturing. Catchwords like Industry 4.0 or Digital Factory have spread in practice and in research. They bring together numerous applications of information technology such as production planning and control (PPS), manufacturing execution (MES), enterprise resource planning (ERP) and supply chain management (SCM) systems. The Digital Factory concept relies on extended information processing within production organization and control as well as on comprehensive communication of multiple systems across entire value chains. With Industry 4.0, automation components deliver relevant data in a suitable form to higher-level systems (MES, ERP, etc.). Cyber-physical systems (CPS) equip production objects with extended capabilities for environment detection and decision making and implement locally managed production plants with intelligent and self-controlling elements. The result is a versatile and resource-efficient factory. In practice, the implementation of this vision turns out to be difficult. Besides the theoretical concepts and generic principles, suitable procedure and configuration models are required that recognize the factory as a socio-technical system. This requires the consideration of human, organizational as well as technological factors.
The track addresses these challenges, tasks or action implications and aims at the discussion of theoretical approaches and to further develop their understanding within real organizational manufacturing settings. The track emphasizes the following themes, but is also open to additional topics:

  • Digitization/digitalization of manufacturing concepts (e.g. Digital Lean, Digital Supply Chain Management)
  • Collaboration in value networks and logistics concepts in the Industry 4.0 context (e.g. ecosystems, platforms, simulations)
  • Industry 4.0 from the perspective of business models (e.g. MaaS, B2B2C) and application systems (e.g. ERP)
  • Analyses of Industry 4.0 in use cases and applications (e.g. regarding flexibility, benefits, ressource efficiency, maturity models)
  • Technologies of Industry 4.0 and integration (e.g. cyber-physical systems, edge computing)
  • Architectures and models of Industry 4.0 (e.g. retrofit, digital factory models, digital twin, BIM)
  • Application of reference architecture models in digital factories (e.g. IIRA, RAMI4.0)
  • Industry 4.0 and Industrial Internet of Things (IIoT, secure IoT gateways)
  • Industrial analytics and ­the role of big data for Industry 4.0
  • Use of AI and machine learning in the area of Industry 4.0
  • User-oriented presentation of information (e.g. assistance systems)
  • Man-robot collaboration, augmented and virtual reality
  • Data management in Industry 4.0 (e.g. data sovereignty, industrial data ecosystems)

Schedule

16.08.2019 - Deadline for submissions
01.09.2019 - Fast and constructive AE reject
18.10.2019 - Decision of acceptance
18.11.2019 - Deadline for revisions
09.-11.03.2020 - Conference

Track Chairs

Sander Lass

Sander Lass

Universität Potsdam

Sander Lass ist Leiter der Forschungsgruppe Fabriksoftware und technische Wirtschaftsinformatik am Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik, insb. Prozesse und Systeme, an der Universität Potsdam. Außerdem zeichnet er sich verantwortlich für das Forschungs- und Anwendungszentrum Industrie 4.0, welches als cyber-physische Modellfabrik den Transfer der Forschungsergebnisse in die reale Anwendung intendiert. Im Rahmen seiner Forschung beschäftigt er sich u. a. mit der softwaretechnischen Ausgestaltung moderner Fabriken hinsichtlich der adaptiven Integration der unterschiedlichen Technologiebausteine und Softwaresysteme sowie der effizienten Implementierung aktueller Konzepte (z. B. Industrial Internet of Things) und Organisationsprinzipien (z.B. autonome oder dezentrale Fertigungssteuerung).
www.lswi.de
Barbara Dinter

Barbara Dinter

Technische Universität Chemnitz

Barbara Dinter hat die Professur Wirtschaftsinformatik – Geschäftsprozess- und Informationssysteme an der Technischen Universität Chemnitz inne. Sie studierte und promovierte an der Technischen Universität München in Informatik. Die Habilitation erfolgte an der Universität St.Gallen. Im Rahmen langjähriger Beratungstätigkeit arbeitete sie mit einer Reihe von Unternehmen zusammen. Ihre aktuellen Forschungsschwerpunkte lassen sich an den Schnittstellen zwischen Big Data & Business Analytics, Industrie 4.0 und Innovation verorten.
Rainer Alt

Rainer Alt

Universität Leipzig

Rainer Alt ist Professor für Anwendungssysteme in Wirtschaft und Verwaltung am Institut für Wirtschaftsinformatik der Universität Leipzig. Zuvor war er Assistenzprofessor an der Universität St.Gallen, an welcher er sowohl seine Habilitation in Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Wirtschaftsinformatik, als auch seine Promotion zum Dr.oec. abgeschlossen hat. Zwischenzeitlich war er als Senior Consultant in zahlreichen Projekten bei der Unternehmensberatung Roland Berger und an der University of California, Irvine, beschäftigt. Seine Forschungsschwerpunkte betreffen erweiterte ERP-Systeme, insbesondere im Supply-Chain- und im Kundenbeziehungsmanagement.
Liste der Associate Editors
  • Albrecht Fritsche, Universität Erlangen-Nürnberg
  • Heiner Lasi, Ferdinand-Steinbeis-Institut der Steinbeis-Stiftung
  • Claudia Lehmann, HHL Leipzig
  • Thomas Ludwig, Universität Siegen
  • Dominik T. Matt, Free University of Bozen
  • Martin Matzner, Universität Erlangen-Nürnberg
  • Boris Otto, Technische Universität Dortmund
  • Alexander Pflaum, Universität Bamberg
  • Jens Pöppelbuß, Ruhr-Universität Bochum
  • Günther Prockl, Copenhagen Business School
  • Julian Schallow, Technische Universität Dortmund
  • Christian Schieder, Ostbayerische Technische Hochschule Amberg-Weiden
  • Susanne Strahringer, Technische Universität Dresden
  • Thomas Volling, Technische Universität Berlin
  • Martin Wiener, Bentley University, USA