Engineering smarter Produkte und Services Plattform Industrie 4.0 STUDIE - Michael Abramovici (Hrsg.)
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FORSCHUNGSBEIRAT Engineering smarter Produkte und Services Plattform Industrie 4.0 STUDIE Michael Abramovici (Hrsg.)
Impressum
Herausgeber
acatech – Deutsche Akademie der Technikwissenschaften
Geschäftsstelle
Karolinenplatz 4
80333 München
Redaktion
Dr. Martina Kohlhuber, acatech
Gestaltung und Produktion
PRpetuum GmbH, München Plattform Industrie 4.0 acatech – Deutsche Akademie
der Technikwissenschaften
Druck
MKL Druck GmbH & Co. KG,
Ostbevern
Bildnachweis
iStock – yacobchuk (Titel),
Freepik – www.flaticon.com (S. 13)
Stand
März 20181
Inhalt
1. Einleitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
2. Grundlagen und Definitionen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
2.1. Industrie 4.0 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
2.2. Smarte Produkte und Services . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
2.3. Engineering und Entwicklung smarter Produkte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
3. Methodische Vorgehensweise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
4. Analyse relevanter Arbeiten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
5. Wichtigste Forschungsbedarfe für die Entwicklung smarter Produkte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
5.1. Vorgehensmodelle und übergreifende Methoden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
5.2. Integrierter Systementwurf . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
5.3. Domänen-spezifischer Entwurf und prototypische Implementierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
5.4. Systemintegration, -verifikation & -validierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
5.5. Produktdaten- und Prozessmanagement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
5.6. IT-Infrastrukturen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
6. Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
Literatur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
Anhang A: Auszug analysierter Studien im Umfeld von Industrie 4.0 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
Anhang B: Fragenkatalog zur Online-Befragung der Experten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 332
1. Einleitung
Die Durchdringung der Industrieprodukte, Unternehmens- tersuchen sowie die Problemschwerpunkte und den Hand
prozesse und -organisationen durch das Internet der Daten, lungsbedarf in diesem Umfeld zu ermitteln, hat acatech
Menschen, Services und Dinge („Internet of Everything“) 2014 eine interdisziplinäre Arbeitsgruppe „Industrie 4.0 –
führte in den letzten Jahren zur vierten Industrierevolution. Engineering smarter Produkte und Services“ gegründet. Die
Industrieunternehmen stehen vor einem gewaltigen Trans- Ergebnisse dieser Arbeitsgruppe wurden in einer acatech
formationsprozess, der gänzlich neue Innovationspotenzi- Vorstudie dokumentiert.2 Diese Vorstudie beschreibt die
ale und neue profitable Geschäftsmodelle ermöglicht. Um grundlegenden Charakteristika smarter Produkte und
diese radikalen Veränderungen zu bewältigen und die ein- Services und ermittelt erste übergeordnete Handlungsbe-
gehenden Potenziale auszuschöpfen, müssen die Unterneh- darfe in den Bereichen Engineering-Prozesse, -Methoden,
men eine Vielzahl von Herausforderungen überwinden. -IT-Werkzeuge, -Organisationsstrukturen und -Kompeten-
zen.
Um die Unternehmen bei der Umsetzung dieses Transfor-
mationsprozesses zu unterstützen, wurden in Deutschland Auf diesen Ergebnissen aufbauend wurden im Rahmen der
und weltweit von verschiedenen Fachverbänden Arbeits- vorliegenden Studie, die in enger Zusammenarbeit mit der
gruppen gebildet, eine Vielzahl von Studien durchgeführt Nationalen Plattform Industrie 4.0 durchgeführt und vom
sowie zahlreiche Forschungsprogramme und -projekte ini- BMBF gefördert wurde, detaillierte operative Forschungs-
tiiert und gefördert. Der Schwerpunkt dieser Aktivitäten lag bedarfe für das Engineering smarter Produkte und Services
im Bereich der Produktion. Zur größten Stärke der deut- ermittelt. Diese sollen als Grundlage für zukünftige For-
schen Industrie zählen die Entwicklung und international schungsprogramme für Verbund-Forschungsprojekte in
erfolgreiche Vermarktung innovativer Produkte, die in vie- den nächsten fünf Jahren dienen. Der Fokus dieser Studie
len Bereichen technologieführend sind und höchstes Anse- liegt im Bereich der Vorgehensmodelle, Methoden, IT-Werk
hen genießen. Das „German Engineering“ hat bereits heute zeuge und Informationsmodelle bei der Entwicklung smar-
und wird auch in Zukunft eine zentrale Bedeutung für den ter Produkte und Services. Die Produkt- und Serviceent-
Standort der deutschen Industrie haben, da es eines der wicklung ist die wichtigste Phase des Engineerings, da in
international angesehensten Qualitätsmerkmale des Wirt- dieser Phase die größten Innovationspotenziale liegen und
schaftsstandorts Deutschland ist. Industrie 4.0 bietet nicht die Eigenschaften künftiger Produkte festgelegt werden.
nur für die Produktion, sondern vor allem für die Produkt-
innovation enorme Verbesserungs- und Erfolgspotenziale. Parallel zur vorliegenden Studie hat acatech 2017 eine natio
Das Engineering dieser neuen Produktgeneration wird für nale Kampagne mit dem Arbeitstitel „Advanced Systems
den Erfolg der deutschen Industrie enorm an Bedeutung Engineering“ gestartet, mit dem Ziel, Thesen und strategi-
gewinnen und kann selbst von den neusten technologischen sche Handlungsempfehlungen für das Engineering der
Informations- und Kommunikationstechnik (IKT)-Entwick Zukunft zu erarbeiten, die vor allem als Input für ein künf-
lungen profitieren. Nach Meinung vieler Experten liegen tiges strategisches Leitprojekt dienen sollen. Die Inhalte
die meisten Verbesserungspotenziale von Industrie 4.0 über dieser Kampagne und der vorliegenden Studie wurden
die Produktion hinaus in dem effektiven Engineering der kontinuierlich durch die Autoren und die beteiligten Arbeits
neuen Generation smarter Produkte und Services sowie in gruppen abgestimmt. Die Autoren dieser Studie und mehrere
deren Vermarktung unter Anwendung neuer Geschäftsmo- daran beteiligte Experten sind an der Kampagne „Advanced
delle. Dieser in den bisherigen Initiativen im Umfeld Indus- Systems Engineering“ ebenfalls beteiligt.
trie 4.0 nicht im Fokus stehende Bereich stellt den Mittel-
punkt der vorliegenden Studie dar.
Der Handlungsbedarf beim Engineering im Umfeld von
Industrie 4.0 wurde von acatech – Deutsche Akademie der
Technikwissenschaften bereits 2011/2012 im Rahmen eines
Experten-Workshops erkannt und in einer Publikation
„Smart Engineering“ dokumentiert.1 Um den Stellenwert
des Engineerings innerhalb von Industrie 4.0 genauer zu un
1 Anderl et al. 2012
2 Abramovici et al. 20163
2. Grundlagen und Definitionen
In diesem Kapitel werden Grundlagen und Definitionen im • Kommunikation (5G, WiFi, Near Field Communica-
Umfeld von Industrie 4.0 erläutert, die dieser Studie tion, …)
zugrunde liegen.
• Eingebettete Mikrosysteme (Mikroprozessoren, Mikro-
sensoren und Mikroaktoren, …)
2.1. Industrie 4.0
Innovationen in diesen Bereichen bilden die Basis für das
„Industrie 4.0“ beschreibt die vierte Stufe der Industriellen „Internet of Everything“ (IoX), in dem Daten, Menschen,
Revolution. Nach der Einführung mechanischer Produkti- Services und Dinge untereinander vernetzt sind und mit
onsanlagen mithilfe von Wasser- und Dampfkraft Ende des einander kommunizieren können. Industrie 4.0 führt zu
18. Jahrhunderts (erste Industrielle Revolution) war die einer grundlegenden Transformation von Produkten, Ser-
zweite Industrielle Revolution zu Beginn des 20. Jahrhun- vices, Produktions- und Wertschöpfungsprozessen (siehe
derts durch die Einführung arbeitsteiliger Massenproduk- Abbildung 2-1). Die Resultate dieses Transformationspro-
tion mithilfe von elektrischer Energie geprägt. Die stetige zesses werden im Forschungsumfeld von Industrie 4.0 mit
Weiterentwicklung in den Bereichen Elektronik und Mecha dem Begriff „smart“ assoziiert.
nik unter Zuhilfenahme von Informationstechnologien lei-
tete die bis heute andauernde dritte Industrielle Revolution
ein. Durch die verstärkte Automatisierung der Produktion 2.2. Smarte Produkte und Services
konnten in dieser Phase manuelle, von Menschen durchge-
führte Tätigkeiten bedeutend reduziert werden. Im Mittelpunkt der vierten Industrierevolution (Industrie
4.0), getrieben durch das Internet der Daten, Menschen,
Die vierte Industrielle Revolution wird erreicht durch die Services und Dinge („Internet of Everything“), stehen smarte
Durchdringung der heutigen traditionellen Industrie mit Produkte und Services. Bis zur Entstehung von smarten
internetbasierten Innovationen aus den Bereichen der Produkten haben konventionelle Produkte im Laufe der
Informations- und Kommunikationstechnik (siehe Abbil- Jahre mehrere Evolutionsstufen durchlaufen, deren Grenzen
dung 2-1). Diese IKT-Innovationen lassen sich in folgende fließend ineinander übergehen, wie in der CIRP Encyclope-
fünf Kategorien unterteilen: dia of Production Engineering beschrieben3 und im Rah-
men der durchgeführten Vorstudie bestätigt (siehe Abbil-
• Internet (IPv6, Internet of Things, Internet of Services, …) dung 2-2).
• Hardware (Smart Devices, Cloud Computing, Augmen- Die Grundlage industrieller Produkte bilden mechanische
ted Reality, …) Komponenten oder Strukturen. Diese mechanischen Bau-
teile wurden in den letzten Jahrzehnten um elektronische
• Software (Service-orientierte Architekturen, Semanti- Komponenten und Software ergänzt. So entstanden mecha-
sche und Big-Data-Technologien, …) tronische Produkte (MP). Durch die zunehmende Miniatu-
Abbildung 2-1: Die Durchdringung der traditionellen Industrie mit dem Internet of Everything (IoX) führt zu Industrie 4.0
Traditionelle Industrie
Industrie 4.0
Smart Factory
Smart Products
IoX Smart Logistic
Smart Services
Smart Engineering
...
Quelle: Abramovici et al. 2016
3 Abramovici 20144 2. G R U N D L A G E N U N D D E F I N I T I O N E N
risierung von Mikrocomputern und die Software-Weiter Smarte Produkte vereinen sowohl materielle als auch imma
entwicklung wurde es möglich, mechatronische Produkte terielle Komponenten und können demnach als smarte
mit zunehmender Intelligenz auszustatten, und so entstan- Produkt-Service-Systeme (PSS) verstanden werden. Deshalb
den intelligente mechatronische Produkte (IMP). Ein Beispiel wird im Folgenden der Begriff smartes Produkt stellvertre-
dafür ist das Elektronische Stabilitätsprogramm (ESP) in tend für smarte Produkt-Service-Systeme verwendet. Die
einem Automobil. In einem nächsten Evolutionsschritt wichtigsten Merkmale von smarten Produkten sind ein
wurden Produkte um die Fähigkeit erweitert, mit anderen hoher Grad an (Teil-)Autonomie, Vernetzungsfähigkeit, Per-
Produkten und mit dem Internet zu kommunizieren. Diese sonalisierungsfähigkeit sowie Benutzerfreundlichkeit und
Produkte werden als „Cyber-Physische Systeme“ (CPS) -zentrierung. Hinzu kommen dynamische Rekonfigurier-
bezeichnet. Als Beispiel hierzu kann der Abstandskontroll barkeit während des gesamten Produktlebenszyklus, Echt-
assistent in einem Automobil genannt werden. zeit-Reaktivität auf Umweltveränderungen sowie Kontext-
sensitivität.4
Smarte Produkte sind „Cyber-Physische Systeme“, die um
intelligente, Internet-basierte Dienste, sogenannte smarte Smarte Produkte können nach verschiedenen Kriterien
Services, ergänzt werden. Ein Beispiel für ein smartes Pro- klassifiziert werden, zum Beispiel nach ihren Fähigkeiten
dukt ist ein intelligentes Fahrzeug, das über ein Car-Sha- beziehungsweise ihrem Intelligenzgrad. Porter und Heppel-
ring-Geschäftsmodell von den Anwendern genutzt werden mann klassifizieren smarte Produkte in vier aufeinander
kann. Hinsichtlich ihres Komplexitätsgrads können smarte aufbauenden Fähigkeitsstufen5. Smarte Produkte der ersten
Produkte Einzelprodukte (Smart Car), vernetzte Produkt- Stufe können den Zustand ihres Betriebs sowie ihrer Umwelt
systeme (mehrere vernetzte Autos über eine Service-Platt- durch entsprechend eingebaute Sensorik und externe
form) oder sehr komplexe, sektorenübergreifende Produkt- Datenquellen überwachen. Änderungen des Produktzu-
systeme (gesamte Mobilitätssysteme), sogenannte Systems standes beziehungsweise der Umwelt werden so erfasst,
of Systems, sein. woraus Anwenderinnen und Anwender passende Handlun-
gen ableiten können. Smarte Produkte der zweiten Stufe
Abbildung 2-2: Evolutionsstufen von mechatronischen Produkten zu smarten Produkten
Internet der Daten, Menschen, Services und Dinge (IoX)
SMARTE PRODUKTE
= CPS + Smart Services
Cyber-Physische Systeme
(CPS) = IMP + „Kommunikation“
Intelligente
Mechatronische Produkte
(IMP) = MP + „Intelligenz“
Mechatronische
Produkte
(MP)
Quelle: CIRP Encyclopedia of Production Engineering 2015
4 Abramovici et al. 2016
5 Porter/Heppelmann 20142. GRUNDLAGEN UND DEFINITIONEN 5
können über die umfassende Selbstüberwachung hinaus Prozesse
ferngesteuert werden. Dies wird durch Software ermög-
licht, die entweder in das Produkt eingebettet ist oder sich Prozesse werden in der Technik nach DIN IEC 60050-351
in der Internet-Plattform des Produktes befindet. Die Pro- als Gesamtheit aufeinander einwirkender Vorgänge in
dukte dieser Gruppe weisen auch einen hohen Personali- einem System bezeichnet, durch die Materie, Energie oder
sierungsgrad auf. Die Kombination der zuvor genannten Information umgeformt, transportiert oder gespeichert
Fähigkeiten ermöglicht smarten Produkten in einer nächs- wird.7
ten, dritten Fähigkeitsstufe eine kontinuierliche Verbesse-
rung und Optimierung ihrer Funktionen. Dabei werden
statistische Verfahren und Methoden der Big Data Analytics Abbildung 2-3: Bestandteile eines g
anzheitlichen Engineerings
eingesetzt, um prädiktive Diagnosen durchzuführen,
anhand derer beispielsweise mögliche Produktausfälle vor-
hergesagt werden können. Die Kombination aller genann- Produkte und Services
ten Fähigkeiten der smarten Produkte führt zu der vierten,
höchsten Fähigkeitsstufe. Smarte Produkte dieser Kategorie
sind autonome Produkte beziehungsweise Systeme, mit der
Fähigkeit, sich selbst zu diagnostizieren, zu verbessern Kompetenzen
beziehungsweise sich instand zu halten. Smarte Produkte
dieser Gruppe haben einen sehr hohen Personalisierungs-
grad und können eigenständig mit anderen smarten Pro- Prozesse
dukten dieser Fähigkeitsstufe kooperieren.
Methoden
2.3. Engineering und Entwicklung smarter
Produkte IT-Werkzeuge
Der Begriff Engineering wird als die kreative Anwendung
von wissenschaftlichen Erkenntnissen und mathemati- Informationsmodelle
schen Methoden für die Entwicklung und Herstellung von
technischen Artefakten definiert. 6 Oft wird das Enginee-
ring synonym zum Begriff Produktentwicklung genutzt Organisationsstrukturen
beziehungsweise berücksichtigt ausschließlich die Produkt
entwicklungsprozesse.
In der vorliegenden Studie wird eine holistische Betrach-
Quelle: : WiGeP 2017
tung des Engineerings zugrunde gelegt, die nicht nur die
Produkt- und Serviceentwicklung, sondern gesamte Pro-
dukt- und Servicelebenszyklen betrachtet. Zudem werden
in der Engineering-Definition, die dieser Studie zugrunde Engineering-Prozesse sind primär Informationsprozesse,
liegt, über die Prozesse hinaus auch die prozessunterstüt- die über die Produktentwicklung hinaus die gesamten phy-
zenden Methoden, IT-Werkzeuge, Informationsmodelle sischen Produktlebenszyklusphasen Produktion, Beschaf-
und Organisationsstrukturen sowie die erforderlichen Kom fung, Logistik, Produktnutzung und End of Life begleiten.
petenzen berücksichtigt. Abbildung 2-3 stellt die Bestand- Sie beinhalten alle technisch orientierten Planungs-, Defi-
teile des ganzheitlichen Engineerings dar, die in dieser Stu- nitions-, Konzeptions-, Dokumentations- und Simulations-
die betrachtet werden. aufgaben von Produkten. 8 In den letzten Jahren wurden
die Engineering-Prozesse auch auf die produktbegleiten-
den, technisch orientierten Services ausgeweitet. Innerhalb
6 International Association of Engineers (IAENG) 2018
7 DIN IEC 60050-351
8 WiGeP 20176 2. G R U N D L A G E N U N D D E F I N I T I O N E N
der Engineering-Prozesse werden Materialflussprozesse im des Systementwurfs wird darauf aufbauend ein den Domä-
Voraus geplant. Engineering-Prozesse sind somit mit Mate- nen übergeordnetes Lösungskonzept entwickelt. Im Rah-
rialflussprozessen eng verzahnt. Die Integration zwischen men dieser Phase werden die physikalischen und funktio-
diesen zwei Prozessen hat durch die zunehmenden Infor- nalen Wirkungsweisen eines Produktes geplant.
mationsflüsse von physischen Produkten in Industrie 4.0
stark an Bedeutung gewonnen. Engineering-Prozesse sind Der Domänen-spezifische Entwurf baut auf diesem über-
auch mit den begleitenden kaufmännischen Prozessen eng geordneten Lösungskonzept auf. Das Lösungskonzept wird
integriert. Die Abbildung 2-4 stellt den Zusammenhang der in den Domänen Elektrotechnik, Maschinenbau und Infor-
verschiedenen Prozesse im Engineering-Umfeld dar. mationstechnik konkretisiert und die Erfüllung der jeweili-
gen Teilfunktionalitäten wird dabei abgesichert.
Die wichtigste Prozess-Phase innerhalb der Engineering-
Prozesse ist die Produktentwicklung, in der neue innovative Im Rahmen der Systemintegration findet eine Integration
Produkte kreiert werden und die Eigenschaften künftiger der Entwurfsergebnisse der einzelnen Domänen zu einem
Produkte festgelegt werden. Für die Produktentwicklung Gesamtsystem statt, damit das Zusammenwirken der Teil
gibt es verschiedene detaillierende Prozessmodelle. In den ergebnisse untersucht werden kann. Dabei findet kontinu-
letzten zehn Jahren hat sich für die Entwicklung mechatro- ierlich anhand des Lösungskonzepts und der zuvor definier
nischer Produkte das sogenannte V-Modell durchgesetzt. ten Anforderungen eine Eigenschaftsabsicherung statt. Die
Die Abbildung 2-5 stellt das V-Modell nach VDI 2206 9 beschriebenen Phasen werden von IT-Werkzeugen und
beziehungsweise INCOSE 10 für die Entwicklung mecha Modellen zur Analyse und Simulation der Systemeigen-
tronischer Produkte dar. schaften begleitet.
Die Entwicklung mechatronischer Produkte beginnt nach In der Regel werden die zuvor beschriebenen Phasen
dem V-Modell mit einem Entwicklungsauftrag, in dem die mehrfach iterativ durchlaufen, bis das finale Endprodukt
Anforderungen des Kunden spezifiziert werden. Im Rahmen entsteht, das anschließend produziert wird.
Abbildung 2-4: Engineering-Prozessverständnis
VIRTUELLER PRODUKTLEBENSZYKLUS (Informationsprozesse)
BUSINESS-PROZESSE (kaufmännisch orientiert)
ENGINEERING-PROZESSE (technisch orientiert)
Logistik-/
Produkt- Produktions- Instandhaltungs- End of Life-
Vertriebs-
entwicklung planung planung Planung
planung
PHYSISCHER PRODUKTLEBENSZYKLUS (Materialflussprozesse)
Produktion/ Produkt- Produkt-
Prototyping End of Life
Beschaffung inbetriebnahme nutzung
Quelle: Abramovici et al. 2016
9 VDI 2004
10 INCOSE 20152. GRUNDLAGEN UND DEFINITIONEN 7
Weitere Komponenten eines holistischen Engineerings IT-Werkzeuge und -Schnittstellen zur Lösung einer Auf-
gabe beziehungsweise innerhalb einer Organisation bilden
Die einzelnen Phasen der Engineering-/Entwicklungspro- die IT-Infrastruktur.
zesse werden durch Methoden beziehungsweise durch
IT-Werkzeuge unterstützt, die rechnerinterne Informa Informationsmodelle sind mit Semantik angereicherte
tionsmodelle zugrunde legen. mathematische Abbildungen eines realen Gegenstands,
zum Beispiel eines smarten Produkts oder Ablaufs, die
Einzelne Schritte der Engineering-/Entwicklungsprozesse diesen genügend genau abbilden.11
werden von Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern, unter
Anwendung von Methoden, IT-Werkzeugen und Informa- Organisationsstrukturen beschreiben die zugrunde lie-
tionsmodellen, durchgeführt. Diese Mitarbeiterinnen und gende innere Aufbauorganisation, die zur Durchführung
Mitarbeiter sind in einer Organisationsstruktur eingebet- einer Aufgabe erforderlich ist. Die Organisationsstrukturen
tet und müssen über entsprechende Kompetenzen verfü- können auf verschiedenen Detaillierungsebenen spezifi-
gen. ziert werden.
Unter Methoden versteht man eine systematische Vorge- Kompetenzen beschreiben die Fähigkeiten eines Menschen
hensweise zur Erlangung von (wissenschaftlichen) Erkennt- zur Lösung von wissensintensiven Problemstellungen.
nissen oder zur Lösung eines praktischen Problems.
IT-Werkzeuge sind Softwaresysteme, die Anwenderaufga-
ben automatisiert durchführen beziehungsweise den
Anwender bei der Aufgabenbearbeitung unterstützen. Alle
Abbildung 2-5: Das V-Modell als etabliertes Vorgehensmodell für die Produktentwicklung innerhalb des Engineerings
Engineering-Prozesse
Logistik-/ Wartungs-/
Entwicklung Produktions- End of Life-
Vertriebs- Instandhaltungs-
planung Planung
planung planung
Anforderungen
V-Modell
n
atio
Syst
tegr
Eigenschaftsabsicherung
eme
n
ntw
emi
Syst
urf
Domänen-spezifischer Entwurf
Maschinenbau
Elektrotechnik
Informationstechnik
Modellbildung und -analyse
Quelle: Abramovici et al. 2016, VDI 2004
11 DIN IEC 60050-3518
3. Methodische Vorgehensweise
Das Vorgehen der Studie gliedert sich in drei konsekutive keiten mit langjähriger Engineering-Erfahrung aus verschie
Phasen mit folgenden Aktivitäten und Ergebnissen (siehe denen Branchen ausgewählt. 66 Prozent der ausgewählten
Abbildung 3-1). Fachleute sind in themenbezogenen Engineering-Fach
gremien tätig, wie zum Beispiel innerhalb der Nationalen
In der ersten Phase, der Analyse relevanter Arbeiten, wur- Plattform Industrie 4.0, dem Zentralverband Elektrotech-
den etwa 60 Studien, über 100 nationale und interna nik- und Elektroindustrie (ZVEI), dem Verein Deutscher
tionale Forschungsprojekte, 10 Anwendungsszenarien und Ingenieure (VDI), dem Verband Deutscher Maschinen- und
280 Praxisbeispiele im Umfeld von Industrie 4.0 analysiert. Anlagenbau (VDMA), dem Verband der Automobilindustrie
Als Ergebnis dieser Phase wurden Handlungsfelder iden (VDA) oder dem ProSTEP iViP Verein. Am Ende von Kapi
tifiziert, zu denen Hypothesen formuliert wurden. Diese tel 6 ist eine namentliche Auflistung der involvierten
bildeten die Grundlage für die Erarbeitung eines Fragen Expertinnen und Experten zu finden.
katalogs. In der zweiten Phase wurde mithilfe dieses Fra-
genkatalogs eine Onlinebefragung durchgeführt, an der Im Hinblick auf den Verantwortungsbereich der beteiligten
sich etwa 60 Expertinnen und Experten beteiligten. Ergän- Expertinnen und Experten war die Verteilung zwischen
zend wurden etwa 20 vertiefende, direkte Interviews durch- Vertreterinnen und Vertretern aus Wissenschaft und Indus-
geführt. In der dritten Phase wurde ein eintägiger Work- trie ausgeglichen. Insgesamt kam die Hälfte der beteiligten
shop unter Beteiligung von etwa 40 Expertinnen und Fachleute aus Hochschulen und Forschungsinstituten und
Experten veranstaltet. die andere Hälfte aus Industrie- und Beratungsunterneh-
men. Alle involvierten Personen hatten einen Schwerpunkt
Insgesamt haben an dieser Studie im Rahmen der Befragung im Umfeld der Produktentwicklung innerhalb verschiede-
und des Workshops circa 80 führende Expertinnen und ner Branchen (siehe Abbildung 3-2).
Experten teilgenommen. Als Expertinnen und Experten
für die Studie wurden renommierte Führungspersönlich-
Abbildung 3-1: Methodische Vorgehensweise bei der Durchführung der Studie
1 2 3
Analyse relevanter Expertenbefragung/ Experten-Workshop/
Arbeiten Interviews World Café
Analyse und Auswertung Durchführung:
von:
• Studien • Online-Befragung • Arbeit in 3 Arbeitsgruppen im
im Umfeld Industrie 4.0 World Café-Format
• Forschungsprojekten • Zusätzliche persönliche • Diskussion, Identifizierung
im Umfeld Industrie 4.0 Interviews dringlichster Forschungsbedarfe
• Anwendungsszenarien und
Praxisbeispielen im Umfeld
Industrie 4.0
Kapitel 4 Kapitel 5
Identifizierte Forschungsfelder Prioritäre Dringlichste
Hypothesen Forschungsbedarfe Forschungsbedarfe
Entwurf eines Fragenkatalogs 2018–2025 2018–2021
Quelle: eigene Darstellung3. METHODISCHE VORGEHENSWEISE 9
Im Rahmen der zuvor erwähnten Online-Befragung und führung wurden den Teilnehmerinnen und Teilnehmern
Interviews (Phase 2) wurden priorisierte Forschungsbedarfe die zusammengefassten und verdichteten Ergebnisse der
im Zeitraum von 2018 – 2025 durch die Expertinnen und Internetbefragung vorgestellt. Diese Ergebnisse dienten als
Experten identifiziert. Konkret wurden zu jedem Hand- Diskussionsbasis für die Expertinnen und Experten, die in
lungsfeld die priorisierten Forschungsbedarfe im Hinblick drei Arbeitsgruppen den dringlichsten Forschungsbedarf
auf Methoden, IT-Werkzeuge und Informationsmodelle identifiziert haben.
ermittelt. Die wichtigsten Forschungsbedarfe wurden
anschließend in der nächsten Phase diskutiert, genauer Den Abschluss des Workshops bildete eine Zusammenfas-
spezifiziert und hinsichtlich deren Dringlichkeit bewertet. sung der Ergebnisse der einzelnen Arbeitsgruppen durch
die Moderatoren. Das Ergebnis des Experten-Workshops
Der anschließende Experten-Workshop (Phase 3) wurde im waren identifizierte, dringlichste Forschungsbedarfe für
World Café-Format durchgeführt. Nach einer kurzen Ein- den Zeitraum von 2018 – 2021.
Abbildung 3-2: Branchenexpertise der an der Studie beteiligten Experten
In welcher Branche liegen die Schwerpunkte Ihrer Expertise?
Anlagenbau Konsumgüter
1,7 % 1,7 %
Consulting Automotive
6,8 % 18,6 %
Informations- und Kommunikations- Logistik
technologie 3,4 %
15,3 %
Automatisierungstechnik
11,9 %
Sonstige Maschinenbau
8,5 % 32,2 %
Quelle: eigene Darstellung10
10
4. Analyse relevanter Arbeiten
Kern dieses Kapitels bildet die Analyse relevanter Aktivitä- lungsphase näher analysiert, die den Schwerpunkt der vor-
ten im Umfeld von Industrie 4.0 zur Bestätigung des in der liegenden Studie bildet.
Vorstudie „Engineering im Umfeld von Industrie 4.0“ 12
ermittelten Handlungsbedarfs im Engineering. Dort wurde Die relevanten Forschungsprojekte umfassen über 100 lau
ein Defizit hinsichtlich der Adressierung von Forschungs- fende oder genehmigte Vorhaben, die im Rahmen folgender
themen innerhalb der Produktentwicklungsphase identifi- BMBF- und BMWi-Forschungsprogramme gefördert wurden:
ziert. Die Aktivitäten der Plattform Industrie 4.0 wurden
dabei gesondert betrachtet. • AUTONOMIK – autonome und simulationsbasierte
Systeme für den Mittelstand
In einer ersten Analysestufe wurden zunächst die nationa-
len Aktivitäten im Umfeld von Industrie 4.0 untersucht. • AUTONOMIK für Industrie 4.0
Diese umfassen:
• Innovationen für die Produktion von morgen
• Bestehende Forschungsprojekte
• Intelligente Vernetzung in der Produktion
• Anwendungsszenarien und Praxisbeispiele (Nationale
Plattform Industrie 4.0) • PAiCE (Platforms | Additive Manufacturing | Imaging |
Communication | Engineering)
• Das Referenzarchitekturmodell Industrie 4.0 (RAMI 4.0)
• Smart Data – Innovationen aus Daten
• Studien von acatech, Fachverbänden, Forschungsinstitu-
ten und Beratungsunternehmen • Smart Service Welt – Internetbasierte Dienste für die
Wirtschaft
Diese Aktivitäten wurden nach ihrer Zugehörigkeit zu den
verschiedenen Phasen des Produktlebenszyklus ausgewer- • Smart Service Welt II – neue Anwendungsbereiche für
tet und anschließend mit Fokus auf die Produktentwick- digitale Dienste und Plattformen
Abbildung 4-1: Zuordnung der in den jeweiligen Forschungsprogrammen geförderten Projekte zu Lebenszyklusphasen
Anzahl Projekte je Produktlebenszyklusphase (Mehrfachzuordnung möglich)
Produktentwicklung
Produktion
Logistik
Nutzungsphase
End of Life
Sonstige
0 20 40 60 80 100 120
Intelligente Vernetzung in der Produktion Autonomik Autonomik für Industrie 4.0 Smart Service Welt
Smart Servcie Welt II Innovationen für die Produktion von morgen Smart Data PAiCE
Quelle: eigene Darstellung
12 Abramovici et al. 20164 . A N A LY S E R E L E VA N T E R A R B E I T E N 11
Die Zuordnung der analysierten Projekte zu den verschiede dukte übertragen werden können. Die Analyse bestehender
nen Produktlebenszyklusphasen ist in Abbildung 4-1 darge Forschungsprojekte zeigt enorme Defizite im Bereich der
stellt. Zahlreiche Projekte konnten keiner Phase zugeordnet Entwicklung smarter Produkte und Services.
werden, sondern adressieren übergeordnete Themen bezie-
hungsweise Lösungsansätze und wurden unter dem Bereich Auch bei der Auswertung der 10 aus dem Umfeld Industrie
„Sonstige“ erfasst. Die Verteilung der Forschungsprojekte im 4.0 stammenden Anwendungsszenarien13, die im Rahmen
Umfeld von Industrie 4.0 zeigt eindeutig eine Fokussierung der Nationalen Plattform Industrie 4.0 erarbeitet wurden,
auf Produktionsthemen. Lediglich eine geringe Anzahl von steht die Produktionsphase im Vordergrund. Nur zwei der
Forschungsprojekten adressieren die Entwicklung smarter zehn Szenarien fokussieren die Produktentwicklungsphase.
Produkte und Services und dies meistens nur am Rande der Im Rahmen des Anwendungsszenarios „Smarte Produkt
Produktionsprozesse. Projekte mit Fokus auf Produktent- entwicklung für die smarte Produktion“ steht die virtuelle
wicklung erforschen jeweils nur Teilaspekte der Produktent Entwicklung von Produkten im Mittelpunkt. Die dabei
wicklung smarter Produkte oder berücksichtigen die Cha- entstehenden Produktmodelle sollen im Produktionspro-
rakteristika smarter Produkte nicht hinreichend. Ein Beispiel zess und den anschließenden Phasen des Produktlebens
dafür ist das im Rahmen des Forschungsprogramms „Intel- zyklus unterstützend zur Verfügung stehen. Im zweiten
ligente Vernetzung in der Produktion“ geförderte Projekt produktentwicklungsbezogenen Anwendungsszenario
mecPro², das die Entwicklung von Modellierungs- und „Innovative Produktentwicklung“ ist die standort- und fir-
Datenmanagementmethoden für die frühen Entwicklungs- mengrenzenübergreifende Kollaboration im Rahmen der
phasen mechatronischer Systeme zum Gegenstand hat, Kreativitätsprozesse in der Produktentwicklung der zent-
ohne dabei die besonderen Eigenschaften smarter Produkte rale Betrachtungsgegenstand. Dies soll mithilfe geeigneter
und Services zu berücksichtigen. Weitere Beispiele sind die Engineering- und Analysewerkzeuge unterstützt werden.
im Rahmen des Forschungsprogramms PAiCE geförderten Beide Anwendungsszenarien zeigen, dass die Bedeutung
Projekte SeRoNet und ROBOTOP, die Entwicklungskonzepte der Produktentwicklung als Teil von Industrie 4.0 erkannt
für Industrieroboter erforschen, die durch ihre starke Spe- wurde. Sie beschreiben aber nur Teilaspekte eines anzustre-
zifizierung nicht ohne weiteres auf beliebige smarte Pro- benden, zukünftigen Zustandes (Visionen), ohne konkrete
Abbildung 4-2: Zuordnung der Praxisbeispiele aus der Landkarte Industrie 4.0 und Studien zu Lebenszyklusphasen
Übersicht relevanter Aktivitäten nach Lebenszyklusphase (Mehrfachzuordnung möglich)
Produktentwicklung
Produktion
Logistik
Nutzungsphase
End of Life
Sonstige
0 50 100 150 200 250 300
Praxisbeispiele (Landkarte Industrie 4.0) Studien
Quelle: eigene Darstellung
13 BMWi 201612 4. A N A LY S E R E L E VA N T E R A R B E I T E N
Problemstellungen bei der Entwicklung smarter Produkte Darüber hinaus wurden auch internationale Förderpro-
und Services näher zu beleuchten und ohne Lösungen für gramme, wie zum Beispiel das EU-Programm Horizon 2020,
diese Probleme zu liefern. Aktivitäten des amerikanischen Industrial Internet Consor-
tium sowie Made in China 2025, untersucht. Das Industrial
Die 327 Praxisbeispiele der „Landkarte Industrie 4.0“14 zei- Internet Consortium hat das anglo-amerikanische Pendant
gen ebenfalls einen Schwerpunkt im Wertschöpfungsbereich Industrial Internet Reference Architecture (IIRA) zum Refe-
der Produktion. Insgesamt sind 81 der Praxisbeispiele in renzarchitekturmodell Industrie 4.0 (RAMI 4.0) der Nationa
der Produktentwicklung angesiedelt (siehe Abbildung 4-2). len Plattform Industrie 4.0 entwickelt. Diese Modelle können
Davon fokussieren viele Praxisbeispiele Domänen-spezifische bei der Entwicklung smarter Produkte berücksichtigt wer-
Lösungen, beispielsweise die Entwicklung von Software den.
komponenten, oder beschränken sich lediglich auf mecha
tronische Anlagen, ohne dabei die Charakteristika smarter Die internationalen Forschungsaktivitäten fokussieren
Produkte in vollem Umfang zu berücksichtigen. ebenso wie die nationalen Aktivitäten vorrangig die Pro-
duktion, adressieren nur Teilaspekte der Produktentwick-
Das von der Nationalen Plattform Industrie 4.0 definierte lung oder thematisieren übergreifende Themen innerhalb
Referenzarchitekturmodell Industrie 4.0 (RAMI 4.0) ist ein von Industrie 4.0.
genormter Ansatz zur Abbildung der verschiedenen Facet-
ten im Kontext von Industrie 4.0.15 Das Modell setzt sich Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass die Analyse
aus verschiedenen Schichten zusammen und berücksich- bestehender Aktivitäten im Umfeld von Industrie 4.0 die
tigt typen- und instanzenbasierte Produktlebenszykluspha- Hypothese bestätigt, dass die Entwicklung smarter Produkte
sen. Es betrachtet verschiedene Aspekte smarter Produkte und Services trotz der vielversprechenden Innovations- und
und Services. Zu diesen gehören beispielsweise die Geschäfts Geschäftspotenziale noch nicht im Fokus von Industrie und
modelle, die Kommunikation zwischen Produkten und Wissenschaft steht. Zwar konnten einige Aktivitäten inner-
Produktsystemen oder deren funktionelle Eigenschaften. halb der Entwicklung smarter Produkte identifiziert werden,
Die Strukturierung nach RAMI 4.0 eignet sich als Orientie- diese beleuchten jedoch mit unterschiedlicher Intensität und
rung für die im Rahmen der Produktentwicklung zu berück aus verschiedenen Sichten nur Teilaspekte des Produktent
sichtigenden Aspekte smarter Produkte und Services. wicklungsprozesses. Daraus lässt sich ein großer Forschungs
bedarf ableiten, der im Laufe dieser Studie unter Einbezieh
Die Analyse von 61 aktuellen Studien von acatech, Fachver ung von über 80 Expertinnen und Experten aus Forschung
bänden, Forschungsinstituten und Beratungsunternehmen und Industrie im Detail ermittelt, gewichtet und priorisiert
im Kontext von Industrie 4.0 ergab, dass primär übergrei- wird. Die vorliegende Bestandsaufnahme hat wichtige Infor
fende, infrastrukturelle Themen (zum Beispiel IT-Platt mationen und Erkenntnisse für die Formulierung erster
formen, Datensicherheit, Arbeitsplatzveränderungen, wirt- Hypothesen geliefert, die eine Grundlage für einen Fragen-
schaftliche Potenziale) fokussiert werden. Diese sind in katalog und für die Ermittlung vieler Forschungsbedarfe
Abbildung 4-2 unter „Sonstige“ enthalten. Lediglich bei bildeten. Da heutige Forschungs- und Industrieaktivitäten
zwei der betrachteten Studien konnte die Produktentwick- in der Produktentwicklung sich mehrheitlich nach dem in
lung als Kernbetrachtungselement identifiziert werden. Die Kapitel 2 beschriebenen V-Vorgehensmodell richten, orien-
Studien „Engineering 4.0 – Grundzüge eines Zukunftsmo- tiert sich die Struktur des Fragenkatalogs beziehungsweise
dells“ 16 und „Systems Engineering in der industriellen Pra- der ermittelten Forschungsbedarfe an den einzelnen Phasen
xis“17 adressieren die Produktentwicklung, haben jedoch des V-Vorgehensmodells.
keinen expliziten Fokus auf die Herausforderungen der
Entwicklung smarter Produkte und Services und behan-
deln nur ausgewählte Teilaspekte der Produktentwicklung.
14 Plattform Industrie 4.0 2018
15 DIN SPEC 91345
16 Botthof 2016
17 HNI et al. 201313
5. Wichtigste Forschungsbedarfe für die
Entwicklung smarter Produkte
Die Forschungsbedarfe sowie deren Priorität und Dringlich- 5.1. Vorgehensmodelle und übergreifende
keit wurden in einem zweistufigen Verfahren ermittelt: Methoden
Zunächst wurden die Forschungsbedarfe für das Engineering Zwei Drittel der an der Studie beteiligten Expertinnen und
smarter Produkte und Services auf Basis der bereits beschrie Experten betrachten das bestehende V-Vorgehensmodell aus
benen Online-Befragung ermittelt und priorisiert. Es wurde dem Systems Engineering als zentrale Komponente bei der
sowohl der Bedarf für die Entwicklung neuer als auch für Entwicklung smarter Produkte, sehen aber dabei erheblichen
die Weiterentwicklung bestehender Ansätze berücksichtigt. Erweiterungsbedarf. Ein Drittel der Befragten wünscht sich
Dabei wurde der Forschungsbedarf an Methoden, IT-Werk- dagegen die Entwicklung völlig neuer, disruptiver, agiler Vor
zeugen und Informationsmodellen unterschieden. Die gehensmodelle. Der dringlichste Forschungsbedarf im Bereich
Expertinnen und Experten mussten die ermittelten For- der Vorgehensmodelle besteht nach Meinung der Befragten
schungsbedarfe nach Prioritätsstufen gewichten. Die Aus- in der Erweiterung des V-Modells um Methoden und Infor-
wertung aller Gewichtungen führte zu einer Einteilung der mationsmodelle der Service-Domäne. Dies lässt sich dadurch
Forschungsbedarfe in drei Prioritätscluster. Die wichtigsten begründen, dass smarte Produkte als Produkt-Service-Sys-
zwei Cluster mit einem Zeithorizont von 2018 – 2025 werden teme zu verstehen sind und die Service-Komponente eine
in diesem Kapitel tabellarisch dargestellt. Die Forschungs- bedeutende Rolle spielt. Als weiterer prioritärer Forschungs-
bedarfe mit der höchsten Gewichtung (Prioritätscluster A) bedarf wurden Ansätze zur Integration agiler Methoden in
wurden in einer zweiten Stufe im Rahmen des bereits das V-Modell sowie die Integration kooperativer Methoden
beschriebenen Workshops intensiv diskutiert, genauer in den einzelnen V-Modell-Phasen ermittelt. Dies umfasst
spezifiziert und nach ihrer Dringlichkeit im Zeithorizont einerseits die Integration von Kunden und Partnern und
2018 – 2021 bewertet. Abbildung 5-1 verdeutlicht das zwei andererseits die Integration von Produktionsplanern in den
stufige Vorgehen bei der Ermittlung der Priorität und der Entwicklungsprozess. Ebenso wurde die Rekonfiguration
Dringlichkeit der wichtigsten Forschungsbedarfe. smarter Produkte während ihrer Nutzungsphase als priori-
tärer Forschungsbedarf identifiziert (siehe Tabelle 5-2). Ziel
Abbildung 5-1: D
arstellung des zweistufigen Verfahrens für die Ermittlung der Priorität und der Dringlichkeit der identifizierten
Forschungsbedarfe
1 2
Online-Befragung ExpertInnen-Workshop
Prioritäts- Forschungsbedarf Methoden IT- Informations-
cluster Werkzeuge modelle
A
X
B
A Primärer Forschungsbedarf (2018 – 2025) Dringlichster Forschungsbedarf (2018 – 2021)
B Sekundärer Forschungsbedarf (2018 – 2025) X Bedarfsfokus14 5. W I C H T I G S T E F O R S C H U N G S B E DA R F E F Ü R D I E E N T W I C K LU N G S M A RT E R P R O D U K T E
Tabelle 5-2: Wichtigste Forschungsbedarfe im Kontext des V-Modells
Prioritäts V-Modell Methoden IT- Informations
cluster Werkzeuge modelle
Ansätze zur Integration agiler Methoden in das V-Modell X
Integration kooperativer Vorgehensansätze in den einzelnen V-Modell-Phasen X
Ansätze zur Erweiterung der Service-Domäne X X
A Ansätze für die Weiterentwicklung/Rekonfiguration smarter Produkte während
ihres gesamten Lebenszyklus (besonders während der Produktnutzungsphase)
X X
Ansätze für die frühere Eigenschaftsabsicherung durch Rapid und Virtual
X X X
Prototyping
B Ansätze für die Domänen-Integration/-Synchronisation in der domänen
spezifischen Entwurfsphase
X
A Primärer Forschungsbedarf (2018 – 2025) Dringlichster Forschungsbedarf (2018 – 2021)
B Sekundärer Forschungsbedarf (2018 – 2025) X Bedarfsfokus
Tabelle 5-3: Prioritäre Forschungsbedarfe im Kontext der Planungsansätze
Prioritäts Planungsansätze Methoden IT- Informations
cluster Werkzeuge modelle
Design for X-Methoden X
Ansätze für die Entwicklung und Konfiguration von produktindividuellen
X
A
Geschäftsmodellen
Wissensbereitstellung auf der Basis von Feedback-Informationen früherer
X X
Produktgenerationen
Ansätze für die Personalisierung und Rekonfiguration X X X
A Primärer Forschungsbedarf (2018 – 2025) X Bedarfsfokus
ist die Entwicklung von Ansätzen für wandlungsfähige Pro- 5.2. Integrierter Systementwurf
dukte. Des Weiteren sind Ansätze zu erforschen, die den
Kontext des Produktes berücksichtigen, in dem eine Rekon Der Systementwurf smarter Produkte ist der initiale Teil des
figuration stattfinden soll, um mögliche und nicht erlaubte V-Modells. Schwerpunkte dabei sind insbesondere Planungs
Rekonfigurationsoptionen zu ermitteln. In diesem Zusam- ansätze, Anforderungsspezifikations- und Anforderungs
menhang spielt eine gesamtheitliche Betrachtung des Pro- management, Funktionsdefinition und -modellierung
duktes und seiner Rekonfigurationsoptionen eine entschei- sowie Produktarchitekturansätze.
dende Rolle. Für die Modellierung dieser gesamtheitlichen
Betrachtung sind bestehende Methoden und Informations-
modelle auf ihre Eignung zu prüfen und gegebenenfalls 5.2.1. Strategische Planung
neue Ansätze zu entwickeln. Darüber hinaus wurde die
Ermittlung von Ansätzen für eine frühe Eigenschaftsabsi Bei den Planungsansätzen wurde prioritärer Forschungsbe-
cherung durch Rapid und Virtual Prototyping als prioritär darf im Umfeld neuer sowie bei der Weiterentwicklung von
eingestuft. Dies betrifft beispielsweise die frühzeitige Model bestehenden Design for X-Methoden genannt, beispielsweise
lierung und Evaluation von Prototypen, die mit additiven für Design for Smart Manufacturing oder Design for Smart
Fertigungsverfahren oder mit Virtual- beziehungsweise Reconfiguration. Diese unterstützen zielgerichtet die Ent-
Augmented-Reality-Verfahren hergestellt wurden, um wicklung von smarten Produkten unter Berücksichtigung
Aussagen über das spätere Produktverhalten machen zu von Fertigungs- oder Rekonfigurationsaspekten. Des Weite-
können. ren wurde Forschungsbedarf im Hinblick auf Methoden für5. W I C H T I G S T E F O R S C H U N G S B E DA R F E F Ü R D I E E N T W I C K LU N G S M A RT E R P R O D U K T E 15
Tabelle 5-4: Wichtigste Forschungsbedarfe in der Anforderungsspezifikation und in dem Anforderungsmanagement
Prioritäts Anforderungsspezifikation & Anforderungsmanagement Methoden IT- Informations
cluster Werkzeuge modelle
Ansätze zur Wissensgenerierung aus Produktnutzungsdaten für neue
X X X
Anforderungsspezifikationen
A Ansätze zur Anforderungsmodellierung
Ansätze zur Anforderungsverifikation und -validierung
X
X
X
X
X
Ansätze zur Kundenintegration in die Anforderungsentwicklung X X
A Primärer Forschungsbedarf (2018 – 2025) Dringlichster Forschungsbedarf (2018 – 2021)
X Bedarfsfokus
die Entwicklung und Konfiguration von produktindividu- was wiederum einen höheren Personalisierungsgrad mittels
ellen Geschäftsmodellen identifiziert. Dies beinhaltet die Rekonfiguration erlaubt (siehe Tabelle 5-3).
Zuordnung von Geschäftsmodell-Bausteinen von Produkt-
typen auf die Produktinstanzen-Ebene. Forschungsbedarf
wurde außerdem im Umfeld der Wissensbereitstellung auf 5.2.2. Anforderungsspezifikation und -management
der Basis von Feedback-Informationen früherer Produktge-
nerationen ermittelt. Dabei mangelt es insbesondere an Dringliche Forschungsbedarfe aus dem Bereich der Anfor-
geeigneten IT-Werkzeugen und Informationsmodellen, die derungsverifikation und -validierung adressieren Ansätze
einerseits eine geeignete Rückführungsmöglichkeit von zur Anforderungsverifikation und -validierung, unter
Felddaten smarter Produkte in die Produktentwicklung Berücksichtigung dynamischer Veränderung von Anforde-
erlauben, andererseits an der Implementierung dieser Daten rungen während des Lebenszyklus smarter Produkte. Um
in die verwendeten Tools in der Entwicklung. Im Bereich diesen Anforderungen gerecht zu werden, braucht man
der Personalisierung und Rekonfiguration wurde prioritärer geeignete Anforderungsmodellierungsmethoden, die in der
Forschungsbedarf im Bereich der Methoden, IT-Werkzeuge Lage sind, diese Dynamik zu berücksichtigen. Auch in diesem
sowie Informationsmodelle identifiziert. Dies beschreibt Umfeld wurde dringlichster Forschungsbedarf ermittelt.
die Herausforderung der Realisierung eines produktlebens- Darüber hinaus wurden Ansätze zur Wissensgenerierung
zyklusumfassenden Abbilds (eines virtuellen Zwillings) eines aus Produktnutzungsdaten für neue Anforderungsspezifi-
smarten Produkts, welches Aussagen über den gegenwärti- kationen als prioritärer Forschungsbedarf eingestuft, was
gen Zustand des Produkts und dessen Umfeld ermöglicht, beispielsweise das Tracking von dynamischen, veränderba-
Tabelle 5-5: Wichtigste Forschungsbedarfe in der Funktionsdefinition und -modellierung
Prioritäts Funktionsdefinition und -modellierung Methoden IT- Informations
cluster Werkzeuge modelle
Ansätze zur Definition unvollständiger Funktionsstrukturen X
Ansätze für die virtuelle Simulation von Funktionsstrukturen X
A Modulbibliotheken zur Wiederverwendung von Funktionsmodellen
Ansätze für die intuitive Funktionsmodellierung X
X
Wissensbasierte Assistenzansätze zur Unterstützung der Funktionsentwicklung X X X
Erweiterungen/Anpassung bestehender Modellierungsansätze
B
X X X
(z. B. SysML, CONSENS)
Ansätze zur Verhaltenssimulation X X X
A Primärer Forschungsbedarf (2018 – 2025) Dringlichster Forschungsbedarf (2018 – 2021)
B Sekundärer Forschungsbedarf (2018 – 2025) X Bedarfsfokus16 5. W I C H T I G S T E F O R S C H U N G S B E DA R F E F Ü R D I E E N T W I C K LU N G S M A RT E R P R O D U K T E
ren Anforderungen und den daraus realisierten Funktions- Letzterer. Bei wissensbasierten Assistenzansätzen für Funk
elementen beinhaltet. Außerdem wurden Ansätze für eine tionsentwicklungsprozesse wurde ebenfalls prioritärer For-
verstärkte Integration von Kunden in die Anforderungsent- schungsbedarf gesehen (siehe Tabelle 5-5).
wicklung, beispielsweise über plattformbasierte Lösungen
zur gemeinsamen Entwicklung von Anforderungen, als pri-
oritärer Forschungsbedarf identifiziert (siehe Tabelle 5-4). 5.2.4. Entwurf der logischen Produktarchitektur
Wie in Tabelle 5-6 ersichtlich, gewinnt die Modellierung auf
5.2.3. Funktionsdefinition und -modellierung verschiedenen Abstraktionsebenen insbesondere im Bereich
des Systems Engineering an Bedeutung. Dies betrifft die
Im Umfeld der Methoden für die Definition unvollständiger Definition von Modellierungsvorschriften verschiedener
Funktionsstrukturen wurde dringlichster Forschungsbedarf Abstraktionsebenen, aber auch die Traceability von Struk-
identifiziert. Dies beinhaltet die Möglichkeit zur Beschreibung tur-, Funktions- oder Anforderungselementen über ver
von Funktionen, die sowohl im Verlauf des Entwicklungs- schiedene Abstraktionsebenen hinweg. Des Weiteren ist die
prozesses als auch in den nachfolgenden Produktlebens Berücksichtigung einer konsistenten, Abstraktionsebenen-
zyklusphasen dynamisch veränderbar sind. Des Weiteren unabhängigen Modellierungsvorschrift für die anschließende
wurden IT-Werkzeuge für die virtuelle Simulation von Funk kohärente Verifikation und Validierung der Systemeigen
tionsstrukturen sowie für die Entwicklung von Modulbib- schaften notwendig. Als dringlichster Forschungsbedarf
liotheken zur Wiederverwendung von Funktionsmodellen wurden außerdem Methoden für die Integration von Smart
als prioritärer Forschungsbedarf identifiziert. Die virtuelle Service-Modellierungsansätzen in die logische Produktarchi
Simulation von Funktionsstrukturen ermöglicht zielgerich- tektur identifiziert. Dabei wird berücksichtigt, dass Services
tete Aussagen über das Nutzungsverhalten eines smarten als integrative Komponente von smarten Produkten betrach
Produktes, während Modulbibliotheken von Funktionsmo- tet werden müssen (siehe Kapitel 2.2). Als prioritäre For-
dellen den Entwicklungsprozess verkürzen können. For- schungsbedarfe wurden außerdem wissensbasierte Ansätze
schungsbedarf wurde ebenso bei der intuitiven Funktions- für die Disziplinen-spezifische Partitionierung der logischen
modellierung identifiziert, was beispielsweise die Einbindung Produktarchitektur aus der Anforderungs-/Funktionsstruk
des Kunden in die Funktionsdefinition ermöglicht. Dies tur ermittelt. Das ermöglicht eine Disziplinen-individuelle
beinhaltet ebenso die Aufnahme von Kundenprozessen in Aufteilung von Anforderungs-/Funktionsstrukturen noch
Funktionsentwicklungsprozesse sowie die Modellierung in der Entwurfsphase. Ebenso gilt dies für Ansätze für die
Tabelle 5-6: Wichtigste Forschungsbedarfe im Umfeld der Produktarchitekturansätze
Prioritäts Produktarchitekturansätze Methoden IT- Informations
cluster Werkzeuge modelle
Intuitive Modellierungstechniken auf mehreren Abstraktionsebenen
X
(System of Systems)
Integration von Smart Service-Modellierungsansätzen in die logische
X X X
Produktarchitektur
A Wissensbasierte Ansätze für die Disziplinen-spezifische Partitionierung der
logischen Produktarchitektur aus der Anforderungs-/Funktionsstruktur
X
Visualisierungsansätze der logischen Architektur smarter Produkte X X X
Modellierung von Ökosystem- und Umfeldkomponenten smarter Produkte als
X X X
Bestandteil und Schnittstellen der logischen Architekturen smarter Produkte
Ansätze zur Modellierung der Produkt-Clouds X X X
B Ansätze für die intuitive, Disziplinen-übergreifende Visualisierung der logischen
Architektur smarter Produkte
X X
A Primärer Forschungsbedarf (2018 – 2025) Dringlichster Forschungsbedarf (2018 – 2021)
B Sekundärer Forschungsbedarf (2018 – 2025) X BedarfsfokusSie können auch lesen
