Silke Müller

Alle Artikel von Silke Müller

SIRI bringt Schwung in die Digitale Transformation

Letztendlich ist die digitale Transformation ein fortlaufender Prozess. Um strukturiert an den Start zu gehen und anschließend den Überblick zu behalten, ist es sinnvoll, regelmäßig den aktuellen Status zu erheben. Dabei hilft eine Messung des digitalen Industrie 4.0-Reifegrads, z.B. anhand des Smart Industry Readiness Index, kurz SIRI. Aber warum gerade SIRI, wo es doch so viele Reifegradmodelle gibt?

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Reifegradmodelle in der digitalen Transformation – ein Interview mit Violett Zeller

Viele verschiedene Fragen stellen Unternehmen bei dem Einstieg in die digitale Transformation vor große Herausforderungen.  Reifegradmodelle können eine große Unterstützung bei der Beantwortung bieten. Aber auch später ist eine Betrachtung des Status quo essentiell, um bestehende Strategien agil an veränderliche Gegebenheiten anpassen zu können. Was es mit Reifegradmodellen auf sich hat und wie Unternehmen das für sich geeignete Modell finden können, darüber haben wir uns mit Dr. Violett Zeller, der Vorsitzenden des VDI/VDE Fachbereichs Digitale Transformation unterhalten. Begleiten Sie uns auf unserem Blog diesem und weiteren Themen zur digitalen Transformation in der Prozessindustrie.

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Wie man Design Thinking für Digitalisierungsprozesse nutzen kann

Ganz klar, ein Unternehmen muss digital sein, um wettbewerbsfähig zu sein und diesen Zustand zu erhalten. Jedoch bleiben noch einige Fragen offen: In welchem Umfang soll die digitale Transformation umgesetzt werden? Reicht es aus, sich zunächst um die interne Infrastruktur zu kümmern? Oder nimmt man sich gleich ambitioniertere Ziele vor, wie z.B. eine Smart Factory? Wie realisiert man die definierten Ziele? Da die meisten Unternehmen kaum oder wenig Erfahrung in diesem Bereich besitzen, ist es oft sinnvoll, sich Unterstützung von extern zu holen. Eine Technik, gemeinsam eine Lösung zu finden, ist die von Design Thinking.

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Single Source of Truth – und los geht’s mit Industrie 4.0!

Über den gesamten Produktionsprozess entstehen vom Einkauf der Rohstoffe bis hin zum Verkauf der Produkte jedoch unzählige Daten, die in irgendeiner Art und Weise miteinander zusammenhängen. Nicht umsonst ist daher eine zentrale Forderung im Rahmen der Digitalisierung die Single Soruce of Truth. Dieses Konzept der Datenhaltung ermöglicht allen Fachabteilungen den Zugriff auf eine zentrale Datenquelle, die stetig gepflegt wird und daher nur konsistente und redundanzfreie Daten enthält. Diese Datenhaltung verhindert Fehler durch die Nutzung unterschiedlicher Datengrundlagen, aber vor allem macht sie bestimmte Auswertungen erst möglich. Nur so lässt sich der Profit eines Unternehmens über die gesamte Wertschöpfungskette und über alle Ebenen konsistent abbilden. Nicht umsonst gilt sie als unumgänglich, um Industrie 4.0-Projekte zum Erfolg zu führen.

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Standard Operating Procedures (SOP) aktuell halten – implizites Wissen sichern

SOP – Standard Operation Procedures – spielen gerade in regulierten Betrieben wie der pharmazeutischen oder der Lebensmittelindustrie eine große Rolle. Durch die hohe Relevanz der Prozesse auf Umwelt, Gesundheit und Sicherheit ist der Anteil der SOPs in den genannten Branchen entsprechend hoch. Aber nicht nur hier werden standardisierte Vorgehensweisen dokumentiert. Auch in vielen anderen Bereichen der Industrie helfen sie Mitarbeitern, wiederkehrende Prozessabläufe mit gleichbleibend hoher Qualität abzuwickeln. Kein Wunder also, dass auch das SOP-Management in den Fokus von Industrie 4.0 gerät.

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VDI-Richtlinie Big Data geht in den Gründruck

Das Thema Datenanalyse ist ein spannendes Feld mit viel Potenzial. Aber auch mit vielen Dingen, die zu beachten sind. Und mit vielen Fallstricken, in die man geraten kann. Kein Wunder also, dass die Arbeit des Fachausschusses Big Data des VDI weitergegangen ist. Aus dem Fachausschuss wurde ein Richtlinienausschuss und nun ist es soweit: Die Richtlinie VDI/VDE 3714 „Implementierung und Betrieb von Big-Data-Anwendungen“ ist im Gründruck erschienen.

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Predictive Maintenance

Predictive Maintenance zwischen Hype und Realität

Eines der am häufigsten genannten Themen der Digitalisierung im industriellen Umfeld ist Predictive Maintenance. Auf der einen Seite wird es gefühlt als einer der Heilsbringer überhaupt propagiert, der Unsummen Kosteneinsparungen bringt, auf der anderen Seite zeigt der Industrie 4.0 Index, dass Predictive Maintenance weit hinter den Erwartungen bleibt. Hier klaffen Versprechen und Realität offenbar weit auseinander. Woran liegt das?

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