DIGITALE TRANSFORMATION IM MITTELSTAND...DIGITALE TRANSFORMATION IM MITTELSTAND Der...

AUF DEM WEG ZU INDUSTRIE 4.0: DIGITALE TRANSFORMATION IM MITTELSTAND

INDUSTRIE 4.0

Mehr Infos finden Sie auf:

www.its-owl.de

VORWORT | 3

DIGITALE TRANSFORMATION IM MITTELSTAND

Der Technologietransfer aus dem Spitzencluster it’s OWL ist ein Erfolgsmodell. In 171 Trans-

ferprojekten konnten – insbesondere kleine und mittlere – Unternehmen in den vergangenen

drei Jahren neue Technologien nutzen, um ihre Produkte und Produktionsverfahren zu optimie-

ren. Die Rückmeldungen sind hervorragend: 74 % der Unternehmen sind mit dem Projektablauf

zufrieden. 69 % geben an, dass sie eine wesentliche Weiterentwicklung vollzogen haben.

Dieser Erfolg basiert auf dem engen Zusammenspiel der Akteure. Die Hochschulen und For-

schungseinrichtungen haben neue Basistechnologien entwickelt und für die Unternehmen

verfügbar gemacht. Dabei ging es um die Bereiche Selbstoptimierung, Mensch-Maschine-

Interaktion, intelligente Vernetzung, Energieeffizienz und Systems Engineering. Diese Techno-

logien konnten die Unternehmen nutzen, um konkrete Herausforderungen im Betrieb zu lösen.

Und die Transferpartner – die IHKs, die OWL GmbH, die Wirtschaftsförderungseinrichtungen

und die Brancheninitiativen – haben mit den Unternehmen Anknüpfungspunkte für die Pro-

jekte definiert und die Kontakte zu den passenden Forschungspartnern hergestellt.

Mit den Transferprojekten haben die Unternehmen einen einfachen Zugang zu aktuellem For-

schungswissen erhalten und konnten erste Schritte auf dem Weg zur intelligenten Produktion

gehen. Die Forschungseinrichtungen konnten von Impulsen aus der Praxis für ihre Forschung

profitieren und sich als Partner für die Innovationsentwicklung der Unternehmen etablieren.

In dieser Broschüre beschreiben wir die Erfahrungen und Ergebnisse unserer Aktivitäten.

Ausgehend von den Herausforderungen des Technologietransfers werden das Konzept und die

Instrumente beschrieben. An 16 konkreten Beispielen zeigen wir auf, wie KMU unsere Tech-

nologieplattform zur Optimierung ihrer Produkte, Produktionsverfahren und Services genutzt

haben. Abschließend werden Erfolgsfaktoren und Wirkungen der Aktivitäten dargestellt.

Mit dem Technologietransfer leisten wir einen wichtigen Beitrag, den Mittelstand in OWL fit

für Industrie 4.0 zu machen und seine Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. Das unterstreicht

auch das hohe Interesse in der Fachwelt. So wurde das Konzept mehrfach ausgezeichnet und

war Impulsgeber für neue Programme auf Ebene von Land, Bund und EU.

Gemeinsam wollen wir den erfolgreichen Technologietransfer fortführen und auch in Zukunft

Unternehmen unterstützen. Das Land Nordrhein-Westfalen wird dafür Fördermittel bereitstel-

len. Nutzen Sie die Kompetenzen, Technologien und Erfahrungen des Spitzenclusters it’s OWL,

um Ihr Unternehmen fit für die digitale Transformation zu machen. Wir freuen uns auf die

weitere Zusammenarbeit!

WIR MACHEN DEN MITTELSTAND FIT FÜR DIE DIGITALE TRANSFORMATION!NEUE WEGE IM TECHNOLOGIETRANSFER ZEIGEN WIRKUNG

Wir ermöglichen die intelligente Produktion: mit Spezialisten aus OstWestfalenLippe.

Innovationstreiber für Industrie 4.0 und die intelligente Produktion: Rund 200 Unternehmen, Forschungseinrichtungenund Organisationen haben sich im Technologie-Netzwerk it’s OWL zusammengeschlossen; darunter maßgebliche Weg-bereiter der vierten industriellen Revolution. Das Ergebnis: Lösungen, die heute die Produktion verändern – und morgen die Wettbewerbsfähigkeit des Standortes Deutschland sichern. www.its-owl.de

Anzeige_kompliBild_A4_final.indd 4 20.11.17 09:53

INHALT | 5

Wir ermöglichen die intelligente Produktion: mit Spezialisten aus OstWestfalenLippe.

Innovationstreiber für Industrie 4.0 und die intelligente Produktion: Rund 200 Unternehmen, Forschungseinrichtungenund Organisationen haben sich im Technologie-Netzwerk it’s OWL zusammengeschlossen; darunter maßgebliche Weg-bereiter der vierten industriellen Revolution. Das Ergebnis: Lösungen, die heute die Produktion verändern – und morgen die Wettbewerbsfähigkeit des Standortes Deutschland sichern. www.its-owl.de

Anzeige_kompliBild_A4_final.indd 4 20.11.17 09:53

INHALTSVERZEICHNIS

VORWORT

Wir machen den Mittelstand fit für die digitale Transformation!Neue Wege im Technologietransfer zeigen Wirkung

Industrie 4.0 gestaltenTechnologietransfer als Schlüssel

Technologietransfer im WandelInnovationsprozesse öffnen

Transferkonzept des SpitzenclustersNeue Technologien – praxisnahe Methoden

Unser Instrument: Fokussierte TransferprojekteAuf die Bedarfe von KMU zugeschnitten

ThemenlandkarteTypen und Themen der Transferprojekte im Überblick

ErfolgsgeschichtenErgebnisse aus der Praxis

28 Selbstoptimierung Vorausschauende Wartung von Regelventilen

29 Selbstoptimierung Intelligente Steuerung der Produktion von Schmelzklebstoffen

30 Selbstoptimierung Intelligente Prozessüberwachung in der Druckverarbeitung

31 Mensch-Maschine-Interaktion Auf der Suche nach dem Bedienkonzept von morgen

32 Mensch-Maschine-Interaktion Benutzerfreundliche Bedienung von Mischanlagen

33 Mensch-Maschine-Interaktion Multi-Level-Lokalisierung für Benutzerschnittstellen

34 Mensch-Maschine-Interaktion AR-Lösungskonfigurator in der Angebotsphase

35 Intelligente Vernetzung Dezentrale Steuerung einer Profilummantelungsanlage

36 Intelligente Vernetzung Zentrale Auswertung von Prozesssensordaten in der Cloud

37 Systems Engineering Thermische Analyse von Induktivitäten mittels CFD-Methoden

38 Systems Engineering Modellbasiertes Systems Engineering in der Nähtechnik

39 Systems Engineering Benchmark von Systems Engineering Werkzeugen für den Mittelstand

40 Systems Engineering Modellgetriebene Softwareentwicklung für Anlagensteuerungen

41 Energieeffizienz Ressourceneffiziente Vernetzung dynamischer Lichtinstallationen

42 Energieeffizienz Energieeffizienz verteilter Sensorknoten

43 Vorausschau Wandel der Elektronikfertigung durch Industrie 4.0

Wirkung des TechnologietransfersBeitrag zum Unternehmenserfolg

Erfolgsfaktoren des TransferkonzeptsImpulse für Veränderungen

Literatur

Anhang

Clusterpartner

Impressum

3

6

9

12

16

20

24

44

46

48505455


6 |

AUF DEM WEG ZU INDUSTRIE 4.0

Die digitale Transformation wird unsere Wirtschaft und

Gesellschaft grundlegend verändern. Die Tragweite der

jetzt stattfindenden Veränderungen wird von weiten Krei-

sen der Bevölkerung, der Politik und auch von zahlreichen

Unternehmen noch erheblich unterschätzt. Dabei steigen

der Durchdringungsgrad und die Nutzungsintensität digi-

taler Technologien und Dienste in Unternehmen stetig an

[BMWI16]. Der Wandel betrifft sämtliche Bereiche des Unternehmens sowie des Unternehmensumfelds.

Dies äußert sich in Veränderungen der Marktleistung und

Wertschöpfung und führt darüber hinaus zu einer engeren

Verknüpfung der Dimensionen:

Veränderung der Markleistung: Wandel von kon-

ventionellen Produkten zu komplexen Produkt-Service-

Systemen, datenbasierte Services, neue Geschäfts-

modelle, Plattformökonomie usw.

Veränderung der Wertschöpfung: Aus einfachen

Wertschöpfungsketten werden flexible Wertschöp-

fungsnetzwerke, Flexibilisierung und Automatisierung

der Produktion, Neugestaltung von Aufbau- und Ab-

lauforganisation (z. B. agile Entwicklung) usw.

Zunehmende Verknüpfung: intelligente Vernetzung

von Prozessen und Produkten, Nutzung von Produkt-

daten zur Optimierung zukünftiger Produktgeneratio-

nen usw.

Die dynamischen Entwicklungen in Schlüsseltechno-

logien wie dem maschinellen Lernen, Netzwerk- und Kom-

munikationstechnologien oder der Robotik treiben den

Wandel an. Dementsprechend vielfältig sind die Poten-

ziale für Innovationen und damit Wettbewerbsvorteile.

Gleichzeitig sind das steigende Tempo, bedingt durch die

Verkürzung von Innovationszyklen, und die Beherrschung

der Technologievielfalt wesentliche Herausforderungen.

Vor dem Hintergrund, dass sich die Umwälzung durch die

Transformation derzeit noch in einer frühen Phase befin-

det, entsteht ein hoher Handlungsdruck. Der Zugang zu

Expertenwissen in den Schlüsseltechnologien und die

Übertragung in den eigenen betrieblichen Kontext sind er-

folgskritische Faktoren.

DER MITTELSTAND ALS INNOVATIONSTREIBER

Mittelständische Unternehmen sind das Rückgrat der deut-

schen Wirtschaft und gelten als bedeutender Innovations-

treiber. 99 % aller deutschen Unternehmen werden dem

Mittelstand zugeordnet und 60 % aller Beschäftigten in

Deutschland arbeiten in mittelständischen Unternehmen

[Sta15-ol]. Darüber hinaus haben 86 % der Hidden Cham-

pions weniger als 499 Beschäftigte [ZEW15]. Die Zukunfts-

fähigkeit des Innovationsstandorts Deutschland hängt

demnach maßgeblich davon ab, inwiefern der Mittelstand

die digitale Transformation nicht nur bewältigt, sondern

aktiv gestalten kann. Der Mittelstand muss in die Digita-

lisierung investieren, um nicht den Anschluss im interna-

tionalen Wettbewerb zu verlieren [KAG+16].

Forschung und Entwicklung (FuE) im Mittelstand erfolgt in

der Regel außerhalb eigenständiger FuE-Abteilungen.

Zudem handelt es sich häufig um marktgetriebene Inno-

vationen am Produkt, ausgelöst durch Anforderungen des

Kunden, zu welchem der Mittelstand charakteristisch

eine enge Bindung aufweist. Es stellt sich die Frage, in-

wiefern die Veränderung der Innovationsmechanismen

(z. B. Fokus auf plattformgetriebene Innovationen, Service-

innovationen), ausgelöst durch die digitale Transforma tion,

in die mittelständischen Unternehmen überführt werden

kann.

INDUSTRIE 4.0 GESTALTENTECHNOLOGIETRANSFER ALS SCHLÜSSEL

INDUSTRIE 4.0 GESTALTEN

INDUSTRIE 4.0 GESTALTEN | 7


TECHNOLOGISCHE VERÄNDERUNGEN

Investitionen müssen vorrangig in neue Technologien ge-

hen, die als Treiber der Digitalisierung gelten. Welche

Technologien sind das? Häufig fällt im Zusammenhang mit

der digitalen Transformation der treffende Begriff des

»Internets der Dinge und Dienste«. In diesem Begriff sind

die drei wesentlichen Technologiefelder, in denen der Wan-

del stattfindet, genannt. Das sind im ersten Technolo-giefeld die »Dinge«. Gemeint sind damit intelligente, ver-

netzte Produkte und Produktionssysteme (smart connected

products [PH14]), die neben klassischen mechanischen und

elektrischen Komponenten zusätzlich über »intelligente«

Komponenten wie Sensoren, Mikroprozessoren, Software

etc. verfügen sowie Konnektivität besitzen. Mit Konnek-

tivität sind Schnittstellen für die kabelgebundene oder

drahtlose digitale Kommunikation mit anderen Komponen-

ten mittels des Internetprotokolls gemeint. Das zweite Technologiefeld ist die eigentliche Infrastruktur des In-

ternets, die die weltweite Konnektivität einer exponen tiell

wachsenden Anzahl intelligenter »Dinge« erst ermöglicht,

wie beispielsweise der zukünftige Mobilfunkstandard 5G.

Das dritte Technologiefeld schließlich sind sogenannte

Plattformen, die höherwertige Dienste für die vernetzten

»Dinge« als Service über Cloud-Infrastrukturen zur Verfü-

gung stellen, beispielsweise maschinelle Lernverfahren.

In den beiden letzteren Feldern besitzen andere Wirt-

schaftsräume einen technologischen Vorsprung. Dies gilt

insbesondere für die Vereinigten Staaten mit ihren großen

INDUSTRIE 4.0 GESTALTEN

BILD 1 Motive des Technologietransfers

ERFOLGREICHER

TECHNOLOGIE-

TRANSFER

MITTEL- STAND

Erweiterung der Wissens basis Problemlösung Steigerung der Markt leistung

mittels Innovation Kompetenz aufbau bei

Mitarbeitern Zugang zu Fachkräften Technologiesprung

»Out of the box«-Perspektive Zugang zu Fördermöglich keiten Optimierung der Wert-

schöpfung Zugang zu Netzwerken/

Clustern Zugang zu Forschungsinfra-

struktur und -ressourcen

NETZWERK

Partnerzugang erleichtern Bündelung und Vernetzung von

Kompetenzen Kooperationskultur etablieren Aufbau von Beziehungen

fördern

Closed Shop vorbeugen Strukturen verstetigen Netzwerkpartner stärken Nachhaltigkeit bewirken

WISSEN- SCHAFT

Zugang zu Anwendungswissen Validierung und Weiterentwick-

lung des Angebots Impulse für Forschung Aufbau von Netzwerken Erfahrungsaufbau bei den

Mitarbeitern

Türöffner für langfristige Partnerschaften

Initiierung von Folgeprojekten Finanzierungssicherung

durch Drittmittel Schaffung industrieller

Referenzprojekte

8 | INDUSTRIE 4.0 GESTALTEN


Internetkonzernen, deren Plattformen sich zu globalen

Standards der Digitalisierung entwickelt haben. Die Digi-

talisierung bietet dem Mittelstand in Deutschland als welt-

weit führender Nation im Bereich der Produktionstechnik

besondere Chancen im Bereich der intelligenten Pro dukte

verbunden mit innovativen Geschäftsmodellen. Der in

Deutschland geprägte Begriff Industrie 4.0 fokussiert

daher diesen Bereich. Einer der Vor reiter der Digitalisie-

rung in Deutschland ist dabei die Elektro industrie mit der

Automatisierungstechnik. Digitale Angebote erzielen be-

reits über 20 % des Umsatzes der Branche, insbesondere

Komponenten für Smart Products und zugehörige Dienst-

leistungen [ZVEI2017].

BESTANDSAUFNAHME: STOCKENDER WAN-DEL IM MASCHINEN- UND ANLAGENBAU

Im Maschinen- und Anlagenbau dagegen können sich

einer anderen aktuellen Studie zufolge erst gut 5 % der

Unternehmen zu Pionieren bei der Umsetzung von Indus-

trie 4.0 zählen [LSB+15]. Knapp 18 % der befragten Unter-

nehmen sehen sich immerhin als Einsteiger, jedoch haben

fast 77 % noch keine konkreten Schritte zum Einstieg in

die Digitalisierung unternommen. Immerhin befassen sich

über drei Viertel der Unternehmen mit dem Thema. Die

Bedeutung der Digitalisierung für das eigene Geschäft ist

von einer deutlichen Mehrheit der Unternehmen des

Maschinenbaus erkannt worden. Allerdings zeigen wei-

tere aktuelle Studien, dass trotz der vielfältigen Poten ziale

insbesondere KMU zögerlich in der Umsetzung von Indus-

trie 4.0-Anwendungen sind [BMWI15]. In einer Umfrage

der Commerzbank geben 63 % der Befragten an, dass die

zunehmende Digitalisierung vom Mittelstand bislang eher

vernachlässigt wird [Com15]. Hieraus resultiert, dass KMU

(aus dem Produktionssektor) nur langsam auf den Zug der

Digitalisierung aufspringen [Str16]. Diese Zurückhaltung

findet sich auch in den übergeordneten FuE-Investitions-

kennzahlen des Stifterverbands wieder: 79 % der FuE-

Investitionen der deutschen Wirtschaft kommen von

Unternehmen mit mehr als 1.000 Mitarbeitern [Sti15]. In

Verbindung damit, dass deutsche Unternehmen derzeit mit

14 % ihres FuE-Etats nur halb so viel in die Digitalisierung

investieren wie US-amerikanische Firmen [RB15], ist ein

deutlicher Handlungsbedarf erkennbar.

Die Gründe für diese Zurückhaltung sind vielfältig. Die ge-

nannten Studien weisen darauf hin, dass hohe Kosten und

das Risiko von Fehlinvestitionen, fehlende Standards oder

ein Mangel an Fachkräften und Know-how sowie mangeln-

des Vertrauen in die Datensicherheit von vielen Mittel-

ständlern als wesentliche Hemmnisse für den Einstieg in

die Digitalisierung gesehen werden [MGG+17], [PWC16].

Darüber hinaus finden Innovationen häufig in Bereichen

statt, die nicht durch die traditionellen Kernkompetenzen

der Unternehmen abgedeckt werden. Die Technologieviel-

falt, deren interdisziplinärer Charakter und die Verände-

rungen in allen Instanzen des Unternehmens erschweren

den Aufbruch. Insgesamt fällt es mittelständischen Unter-

nehmen schwer, rele vante Technologien für den zukünfti-

gen Markt erfolg zu identi fizieren, Anwendungsszenarien

und Potenziale zu bewerten, notwendige Aufwände zur

Implementierung aufzubringen und die Lösungen zielge-

richtet einzuführen. Sie sind aufgrund ihrer limitierten

Ressourcen bei der Bewältigung des Umbruchs auf Koope-

rationen angewiesen.

TECHNOLOGIETRANSFER ALS SCHLÜSSEL

Dabei steht ein kostengünstiger Zugang zu technolo-

gischem Know-how und qualifiziertem Personal zur

Ver fügung. Allein das Bundesministerium für Bildung

und Forschung hat für Industrie 4.0 Fördermittel in Höhe

von über 470 Millionen Euro zur Verfügung gestellt

[BMBF17-ol], die überwiegend in den Know-how-Zu-

wachs an Hoch schulen und Forschungsinstituten fließen.

Ein Hebel, die Digitalisierung erfolgreich mitzugestalten,

liegt also darin, dieses Know-how dem deutschen Mittel-

stand zugänglich zu machen und zwar durch einen schlan-

ken, wirk samen und insbesondere mittel standskonformen

Technologie transfer aus Wissenschaft und Forschung in

die indus trielle Praxis. Fortschrittliche Technologien,

Methoden und Verfahren aus der ange wandten Forschung

können durch Kooperationen erschlossen und in neue

Marktchancen überführt werden. Diese Kooperationen

mit externen Partnern gewinnen für die Innovationskraft

der Unternehmen zunehmend an Bedeutung [Hig17]. Die

intensive Vernetzung wird dabei zum entscheidenden Er-

folgsfaktor. Dabei liegen dem Technologietransfer ver-

schiedene Transfermotive zugrunde, die sich hin sichtlich

der involvierten Stakeholder unterscheiden (Bild 1). Die

Kenntnisse der Motive des Partners ist eine zentrale Vor-

aussetzung für einen erfolgreichen Techno logietransfer.

TECHNOLOGIETRANSFER IM WANDEL | 9


TECHNOLOGIETRANSFER IM WANDELINNOVATIONSPROZESSE ÖFFNEN

Die Aktivitäten zielen auf die bedarfsgerechte Befähi-

gung des Mittelstands zur Gestaltung des digitalen

Wandels. Auf diese Weise können Innovationen in ver-

schiedenen Unternehmensbereichen umgesetzt werden:

ein Schlüssel zum Ausbau der eigenen Position in der

internatio nalen Wettbewerbsarena. Bestehende Poten-

ziale der digi talen Transformation können durch Koopera-

tionen gemeinsam erschlossen werden. Allerdings be-

stehen Grenzen: Der Technologietransfer kann kein

vollständiger Ersatz für eigene FuE-Aktivitäten sein. Viel-

mehr gehen Kooperationen Hand in Hand mit unterneh-

menseigenen Projekten.

Übergeordnetes Motiv ist ein Innovationsprung der Unternehmen. Gleichzeitig profitieren die Forschungs-

einrichtungen vom Anwendungswissen und den Er-

kenntnisrückflüssen aus der Validierung. Hieraus resultie-

ren neue Impulse für zukünftige Forschungsaktivitäten.

Existierende Vorbehalte und Transferbarrieren werden

durch Umsetzungserfolge beseitigt. Somit wird das Ver-

trauen in FuE-Kooperationen gestärkt und die Krea tivität

zur akti ven Gestaltung der digitalen Transforma tion ge-

fördert.

Der Nutzen der Kooperation geht somit über die direkt

messbaren Ergebnisse, d. h. die Erfüllung der im Vorfeld

beschriebenen Projektziele, hinaus. So ist ein erfolgreicher

Transfer etwa durch Folgeaktivitäten (z. B. die Übertragung

der Ergebnisse auf andere Unternehmensbereiche, weite-

re Forschungsprojekte), den Aufbau strategischer Partner-

schaften oder die Sensibilisierung des Unternehmens für

den langfristigen Nutzen von Transferkooperationen ge-

kennzeichnet.

HERAUSFORDERUNG AN DEN TECHNOLOGIETRANSFER

Das nationale Transfersystem mit seinen etablierten

Wirkmechanismen wird durch verschiedene Entwick-lungen herausgefordert [Aca16]. Eine große Heraus-

forderung ist die vielfach diskutierte Verkürzung von Innovationszyklen, welche in wesentlichem Maße be-

stehende Vorgehensweisen des Transfers und etablierte

Instrumente unter Druck setzt. Fortschrittliche Ideen nut-

zen der Wirtschaft nur, wenn sie zügig in die Anwendung

finden [Hig17]. Es gilt, schneller zu marktfähigen For-

schungsergebnissen zu kommen. Dieser Aspekt geht

einher mit einer geringeren Bestandsdauer von techno-

logischem Wissen und der Verschiebung des Techno-logie-Übergabezeitpunkts in Richtung Marktreife

[Aca16]. Das oftmals vorherrschende Vorgehen, eine Ver-

wertung von Forschungsergebnissen im Sinne eines

Technologietransfers erst nach Ablauf eines Forschungs-

vorhabens anzustoßen, steht dieser Entwicklung antago-

nistisch gegenüber. Vielmehr gilt es, die Anbahnung des

Technologietransfers zeitlich parallel zum Forschungs-

vorhaben voranzutreiben und potenzielle Empfänger auf

Industrieseite frühzeitig zu sensibilisieren.

Ferner kann konstatiert werden, dass die Einbindung des Mittelstands in das Transfergeschehen häufig nur un-zureichend erfolgt. Ursächlich hierfür ist u. a. die unzu-reichende Aufbereitung und Kommunikation von Forschungsergebnissen, die im Gegensatz zu den An-

forderungen des Mittelstands steht. Dieser fordert eine

hohe Anwendungsnähe der Ergebnisse und die Möglich-

keit zur raschen Umsetzung in Marktleistungen oder die

Integration in die eigene Wertschöpfung. Folglich sind

BILD 2 Mögliche Transferbarrieren

Handlungsfeld des Technologie-

transfers

KMU

Prozess Digitalisierung

Mangelnde Kontaktmöglichkeiten Unpassende Projektziele Unzureichender Zuschnitt des Transferinhalts Mangelhaftes Projektmanagement Gegensätzliche Ziele der Kooperationspartner Unterschiedliche/ungeklärte Zeitvorstellungen . . .

Mangelnde Vorerfahrungen Unkenntnis über FuE-Kooperationspotenziale Digitalisierung konkurriert mit Tagesgeschäft bei begrenzten Ressourcen Schwierigkeiten bei der Identifikation von Anwendungspotenzialen von FuE-Resultaten Hohe Kosten für FuE-Kooperationsprojekte Schwierigkeiten, den Leistungslevel des Partners zu bewerten . . .

Schwierigkeiten hinsichtlich ... Identifikation relevanter Technologien Abschätzung der Anwendungspotenziale Abschätzung des Implementieraufwands Unsicherheit über wirtschaftliche Vorteile Innovationen erfolgen nicht in Kernkompetenz feldern Fehlende Standards Mangelndes Vertrauen in Datensicherheit Schwierigkeiten bei der Strategiebildung Mangel an Fachkräften Vielfalt und Interdisziplinarität der Veränderungen . . .

KMU- und Prozess-spezifische Transferbarrieren verstärken sich durch zusätzliche Digitalisierungs-hürden. Es entsteht Zurückhaltung – Innovationspotenziale werden nicht ausgeschöpft.

10 | TECHNOLOGIETRANSFER IM WANDEL


Validierungslücken, d. h. ein fehlender Nachweis der prak-

tischen Anwendbarkeit der Forschung, maßgebliche

Hemmnisse im Transferprozess. Daraus resultiert die

Notwendigkeit, dass Forschungsergebnisse einen fortge-

schrittenen Reifegrad aufweisen müssen. Zugleich müs-

sen Freiräume als Teil des Technologietransfers geschaffen

werden, die ein Ausprobieren und Experimentieren mit

neuen Technologien erlauben [Hig17].

MASSGEBLICHE VERÄNDERUNGEN

Neben diesen Herausforderungen bewirken zentrale Ver-

änderungen einen Wandel in der Innovationslandschaft.

Diese wirken sich unmittelbar auf die Technologietrans-

ferprozesse aus. Auf übergeordneter Ebene wird dies durch

die Aufweitung des Innovationsbegriffes im Zuge der

digitalen Transformation deutlich. Demnach inkludiert der

Wandel neben Marktleistungsleistungsinnovationen, die

auf neuen Technologien, Produktionsprozessen, Geschäfts-

oder Finanzierungsmodellen beruhen, auch Innovationen

auf der Ebene von Organisationsstrukturen, Arbeitsformen

und -prozessen (z. B. neue Kollaborationsformen in der

Entwicklung durch den Einsatz von Virtual-Reality-Anwen-

dungen). Zunehmend verschmelzen technologische und

soziale Aspekte in übergreifenden Innovationen [Hig17],

[Aca16].

Gleichzeitig bedingt die Öffnung unternehmenseigener Innovationsprozesse in Richtung kooperativer Vorge-

hensweisen eine Neuausrichtung konventioneller Entwick-

lungsansätze. In der Literatur ist dieser Wandel geprägt

durch den Begriff Open Innovation. Dieser beschreibt die

Öffnung des Innovationsprozesses durch den Austausch

mit Externen, etwa über neue Verfahren der Lieferanten-

und Kundenintegration oder Imitation von Innovationen

über Branchengrenzen hinweg. Infolgedessen ergeben sich

neue Chancen für kreative Lösungen und das Explorieren

von Kompetenz- und Innovationsfeldern, die eigenständig

kaum zu erschließen wären. Gleichzeitig gilt es jedoch,

kritische Aspekte, etwa hinsichtlich der Wahrung geis-

tigen Eigentums, zu betrachten [Aca16].

Darüber hinaus erfolgt ein Wandel von linearen Innova-

tionsketten (von der Grundlagenforschung, über die an-

gewandte Forschung zur wirtschaftlichen Verwertung) zu

umfassenden Innovationsökosystemen [Aca16], [CC12].

BILD 3 Ergebnisse der Unternehmensbefragung

Unklarheit über wirtschaftlichen Nutzen

Hohe Komplexität und Interdisziplinarität der Technologien

Langer Zeitraum zwischen Beantragung und Projektstart bei geförderten Projekten

Mangelnde Kenntnis über potenzielle Forschungspartner

Konkrete Vorstellungen über unternehmensinterne Umsetzungsmöglichkeiten fehlenDeutlich abweichende Zielsetzungen und Erwartungen zwischen Industrie und WissenschaftFehlende Kenntnis über existierende Transferinstrumente/-kanäle/-mechanismen

Mangelnder Anwendungsbezug der Forschungsthemen

Fehlende interne Ressourcen (Fachwissen, Fachkräfte), bspw. zur Wissensübernahme

Unübersichtlichkeit des Angebots / große Themenvielfalt

Universitäten / Forschungsinstitute sind nicht der geeignete Partner

In der Evaluation des it’s OWL Technologietransfers haben die Unternehmen Barrieren in der Zusammenarbeit mit Forschungs-einrichtungen bewertet. In Verbindung mit einer Gewichtung der Gruppe ergibt sich die dargestellte TOP-10-Liste.

Barrieren: KooperationBarrieren: Industrie 4.0

Min.

Rank TOP-10-Ranking – Transferbarrieren

Max.

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

30

... ...

TECHNOLOGIETRANSFER IM WANDEL | 11

In diesen kooperieren verschiedene Stakeholder in unter-

schiedlichen Interaktionsformen, über diverse Kanäle,

beeinflussen sich wechselseitig und entwickeln gemein-

sam vielversprechende Ideen bis zur Praxistauglichkeit.

Die Impulse können dabei markt-, bedarfs- und techno-

logiegetrieben und neben inkrementellen Ent wicklungen

auch sprunghaft erfolgen. Diese Form der Zusammen-

arbeit basiert auf einer netzwerkartigen Struktur von

Innovationspartnern. Neben den weitreichenden Poten-

zialen dieses Wandels besteht eine Problematik: Uner-

fahrene Unternehmen können sich ggf. nicht zurechtfinden

und es treffen Stakeholder aufeinander, die bisher keinen

Kontakt hatten. Es gilt, die Motive zur Beteiligung trans-

parent aufzuzeigen und ein Verständnis für den Lösungs-

beitrag des anderen zu entwickeln. Zudem ist eine aus-

geprägte Kooperationskultur aller Partner er forderlich.


WELCHE EINFLÜSSE WIRKEN AUF DIE TRANSFERMECHANISMEN?

Steigende Dynamik: Die Verkürzung von Innovations zyklen und

die geringere Bestandsdauer von technolo gischem Wissen erfordern

schnelleren Transfer.

Zusätzliche Barrieren: Konventionelle Transferbar rieren und Digita-

lisierungshürden verstärken sich gegenseitig.

Öffnung der Innovationsprozesse: Erforderliches Wissen in viel-

fältigen Technologiefeldern kann mit limitierten Ressourcen nur unzu-

reichend abgebildet werden.

Veränderung der Transferinhalte: Verschiebung von klassischen

Produktinnovationen zu Marktleistungs-, Wertschöpfungs- und Ge-

schäftsmodellinnovationen.

Zunehmende Interdisziplinarität: In den Transfer werden alle

Unternehmensbereiche und Disziplinen involviert.

Impetus des Transfers: Den Ausgangspunkt des Transfers bilden viel-

fach gemeinsame Bedarfsanalysen und die kooperative Ideenfindung.

Digitalisierung der Instrumente: Digitalisierungstechnologien er-

möglichen vielfältige neue Transfer instrumente. Plattformen erweisen

sich als maßgebliches Hilfsmittel für einen effektiven Transfer.

12 | TRANSFERKONZEPT DES SPITZENCLUSTERS


Familiengeführte mittelständische Industrieunterneh-

men bilden den Kern des Wirtschaftsstandorts OWL. Die

Gestaltung und Umsetzung der Digitalisierung sind für

diese Unternehmen Pflicht, um langfristig die Wett be-

werbs fähigkeit zu erhalten und auszubauen. Ein Schlüssel

dazu ist gerade für die produzierenden Unternehmen der

leichte Zugang zu Industrie 4.0-Technologien. Die Univer-

sitäten und Forschungseinrichtungen der Region stellen

praxistaugliche Industrie 4.0-Methoden, -Werkzeuge, -Ver-

fahren und -Prototypen auf der Technologie- und Inno va-

TRANSFERKONZEPT DES SPITZENCLUSTERSNEUE TECHNOLOGIEN – PRAXISNAHE METHODEN

BILD 4 Transferkonzept des Spitzenclusters

INHALTLICHE SÄULE: TECHNOLOGIE- UND INNOVATIONSPLATTFORM

QUERSCHNITTS PROJEKTE NACHHALTIGKEITS MASSNAHMEN

Selbstoptimierung

Marktorientierung

Mensch-Maschine-Interaktion

Vorausschau

Intelligente Vernetzung

Prävention Produktpiraterie

Energieeffizienz

Technologieakzeptanz

Systems Engineering

Arbeit 4.0

TECHNOLOGIE- UND

INNOVATIONS- PLATTFORM

TRANSFERKONZEPT DES SPITZENCLUSTERS | 13

NEUE TECHNOLOGIEN – PRAXISNAHE METHODEN


tionsplattform des Spitzenclusters bereit. Sie agieren als

Transfergeber. Ein unkomplizierter und schneller Zugang

der Unternehmen, also der Transfernehmer, zu dieser

Plattform ist das erklärte Ziel des it’s OWL Technologie-

transfers. Dieser Technologiezugang orientiert sich kon-

sequent am Bedarf des Mittelstands. In den vergangenen

Jahren wurde dafür ein innovatives Transferkonzept

eta bliert. Dies bündelt die Ansätze und Maßnahmen in

einem gemeinsamen Transferökosystem.

WIRKMECHANISMUS: WORAUF BASIERT DAS TRANSFERKONZEPT?

Das Transferkonzept des Spitzenclusters it’s OWL basiert

auf zwei Säulen: Die inhaltliche Säule bildet die Technologie- und Innovationsplattform. Die metho-dische Säule ist das 4-Stufen-Konzept (siehe Bild 4).

Der Schlüssel zum Transfererfolg liegt darin, diese bei-

den Säulen zusammenzubringen. Das gelingt mittels

eines starken Fundaments, welches durch die Projekt-

struktur des Spitzen clusters geformt wird. Dazu kommt

ein professionelles Projekt management. Dank einer struk-

turierten Orga nisation durch das Clustermanagement

werden die not wendigen Rahmenbedingungen und Struk-

turen ge schaffen, die das effiziente Zusammenwirken der

zwei Säulen erst ermöglichen. Ferner fokussiert das

Cluster management den systematischen Know-how-

Austausch mit den anderen Clusterformaten und Pro-

jekten.

Die Technologie- und Innovationsplattform vereint

Lösungen zur Gestaltung des digitalen Wandels in Form

von Technologien, Methoden, Verfahren oder Geschäfts-

modellen und repräsentiert somit wesentliche Indus-

trie 4.0-Schlüsseltechnologien. Sie gliedert sich in fünf

Technologiefelder, die in den Querschnittsprojekten (QP)

des Spitzenclusters it’s OWL adressiert werden: Selbst-

optimierung, Mensch-Maschine-Interaktion, Intelligente

Vernetzung, Energieeffizienz und Systems Engineering.

Dazu kommen Nachhaltigkeitsmaßnahmen, die unter-

METHODISCHE SÄULE: 4-STUFEN-MODELL DES TRANSFERS

Wirkungskette zur Verknüpfung von Transferinstrumenten (Beispiel 1)

Wirkungskette zur Verknüpfung von Transferinstrumenten (Beispiel 2)

Nutzung und Integration

4

3

2

1

Ausprobieren und Testen

Vertieftes Verständnis

Aufmerksamkeit und erste Information

Fokussierte Transferprojekte

Initiale Bedarfs- workshops (In-House)

Erfahrungs- austauschgruppen

it’s OWL Transfertage

Fokussierte Transferprojekte

(Verbund)

Messeauftritte

Implementierung in Transfer-Labs

Exkursionen zu Cluster-Partnern

Transfer- broschüren

Direkt- beauftragungen

Intensiv-Schulung zu Inhalten der

Transferplattform

Solutions- Veranstaltungs-

reihe

Informationstage

. . .

. . .

. . .

. . .

Guided Tours durch

Transfer-Labs

Quick-Check- Produktion

Workshops zur Projektplanung

14 | TRANSFERKONZEPT DES SPITZENCLUSTERS


stützende Methoden für die Diffusion dieser Techno-

logien in die industrielle Praxis bereitstellen. Die kon ti-

nuierliche Weiterentwicklung der Plattform erfolgt durch

die leistungsstarke Forschungslandschaft der Region.

In jedem Querschnittsprojekt befinden sich verschiedene

Lösungsbausteine (z. B. QP-Selbstoptimierung: Iden-

tifikation von Selbstoptimierungspotenzial, Entwurf von

Condition Monitoring Konzepten usw.). Im Rahmen von

detaillierten Workshops sowie der Planung von Koope-

rationsprojekten können diese Lösungsbausteine zu indi-

viduellen Projektinhalten gestaltet werden. Auf diese

Weise bedient die Technologie- und Innovationsplattform

KMU mit ähnlichen Problemen auf effiziente Weise und

schafft dennoch eine hohe Bedarfsorientierung (Bild 5).

Einen nachhaltigen Transfererfolg kann es nur durch die

projektbezogene Zusammenarbeit zwischen Transfergeber

und Transfernehmer geben. Ziel muss die an der geschäft-

lichen Praxis des Unternehmens orientierte operative

Nutzung und Integration von Industrie 4.0-Technologien

sein. Dennoch ist das Erzählen und Zeigen notwendig,

um das Tun zu ermöglichen. Aus diesem Grund werden

die Transfermaßnahmen in einem 4-stufigen Trans-fermodell orchestriert, welches von den mittelstän-

dischen Unternehmen als Transfernehmer durchlaufen

wird.

Die vier Stufen gliedern sich wiederum in die Kategorien

Sensibilisierung und Umsetzung. Für jede Phase sind

zugeschnittene Transferinstrumente vorgesehen. Beson-

deres Merkmal des Modells ist die schrittweise Verket-

tung der Phasen: von der individuellen Ausgangssituation

über eine bedarfsgerechte Ausprägung der Transferinstru-

mente bis hin zur Erreichung des spezifischen Innovations-

BILD 5 Mit dem Plattformkonzept wird es möglich, ähnliche Bedarfe effizient zu bedienen und Technologien auf individuelle Bedarfe anzupassen.

Zunehmender Anpassungsgrad

Technologiekonzept

it’s OWL Technologiekonzept

Technologieplattform

Selbstoptimierung ZustandsüberwachungCondition Monitoring eines Systems mithilfe verteilter

Sensorik

Technologiefelder Lösungsmodule Projektbausteine

Viel

falt

an In

nova

tions

pote

nzia

len

...

......

...

Mensch-Maschine- Interaktion

Datengetriebene Prozessoptimierung

Industrielle Bildverarbeitung

Konzept für die selbst-optimierende Anpassung

von Maschinenparametern im laufenden Betrieb

Entwicklung eines Assistenzsystems für die

automatisierte Fehlerdiagnose

Modellbasierte Trend- und Anomalieerkennung,

basierend auf maschinellem Lernen

TRANSFERKONZEPT DES SPITZENCLUSTERS | 15ziels. Hierdurch ergeben sich sog. Wirkungsketten, die

einen schrittweisen Zugang zu den fortschrittlichen Tech-

nologien des Spitzenclusters aufzeigen. Die aufeinander

aufbauenden Phasen sind durch eine steigende Bedarfs-

orientierung und Anwenderfokussierung der eingesetzten

Trans fer instrumente gekennzeichnet. Infolge der Absolvie-

rung höherer Phasen nimmt aufseiten der Unternehmen

die Kooperationsfähigkeit zu und Hemmnisse gegenüber

Forschungskooperationen werden sukzessive abgebaut.

Der Technologietransfer hat eine Steigerung der Innova-

tionsleistung des Unternehmens als Ziel. Im Hinblick auf

die vielfältigen Herausforderungen und Potenziale des

Wandels ist davon auszugehen, dass ein Unternehmen

verschiedene Innovationsziele verfolgt. Dementsprechend

bedarf es eines wiederkehrenden Durchlaufs des Trans-

fermodells.

Die Phasen der Sensibilisierung zielen auf die gegensei-

tige Vermittlung der Nachfrage und der Leistungsange bote

unter den Transferakteuren im Sinne eines Matching. Dies

erfolgt etwa im Rahmen von Workshops zu ausgewählten

Themen der Technologie- und Innovationsplattform. Um

einen Technologietransfer über Kooperationsprojekte

vorzubereiten, gilt es darauf aufbauend, die Bedarfe des

Unternehmens zu konkretisieren. Hierfür eignen sich

insbesondere Potenzialanalysen zu einzelnen Themen-

bereichen der digitalen Transformation. Basierend auf den

resultierenden Handlungsempfehlungen wird der Techno-

logietransfer über Kooperationsprojekte geplant und in

der Phase »Lösungen umsetzen« durchgeführt.

NUTZEN FÜR DIE TRANSFERPARTNER

Für die mittelständische Industrie liegt der Hauptnutzen

des it’s OWL Technologietransfers im quasi barrierefreien

Zugang zur Technologie- und Innovationsplattform des

Spitzenclusters. Mangelnde Qualifikation der eigenen Mit-

arbeiter wird von vielen Mittelständlern als eine wesent-

liche Barriere für die Umsetzung von Industrie 4.0 gesehen

(vgl. S. 10 f.). Neben den Technologien erhalten die Unter-

nehmen durch die Technologie- und Innovationsplattform

auch Zugang zu fachkundigen Personen an den Forschungs-

einrichtungen. Mittels des Technologietransfers werden

die Mitarbeiter der Unternehmen weiterqualifiziert; ferner

ergeben sich Chancen, Absolventen kennenzulernen und

für das eigene Unternehmen zu gewinnen. Weiterhin kön-

nen die Unternehmen die Forschungsinfrastruktur an den

Industrie 4.0-Transferzentren der Region kostengünstig

nutzen und damit weitere Impulse für eigene Aktivitäten

erhalten.

Der primäre Nutzen für die Forschungseinrichtungen liegt

darin, Technologiewissen und den aktuellen Stand der Tech-

nik in die industrielle Praxis zu tragen. Dadurch können

beispielweise zukünftige Forschungsprojekte stärker am

Bedarf der Unternehmen ausgerichtet werden. Somit

ergeben sich neue Chancen für industriell geför derte

Forschung (industrielle Drittmittelprojekte) und Impulse

für zukünf tige Forschungsthemen. Nicht zuletzt erhalten

junge Mitarbeiter der Forschungseinrichtungen auf diesem

Weg gute Kontakte zu potenziellen zukünftigen Arbeit-

gebern.

PERSÖNLICHE NETZWERKE: EIN WICHTIGER NUTZENFAKTOR

Der it’s OWL Technologietransfer ist aufgrund des Cluster-

gedankens auf die Region Ostwestfalen-Lippe beschränkt.

Die räumliche Nähe hat den großen Vorteil, dass die Mög-

lichkeiten zum regelmäßigen persönlichen Netzwerken ver-

einfacht werden. Der persönliche Kontakt, das Vertrauen

in das Gegenüber, das man »gut kennt«, ist ein weicher,

schwer messbarer, aber erfahrungsgemäß bedeutender

Nutzenfaktor eines erfolgreichen Technologietransfers.


16 | UNSER INSTRUMENT: FOKUSSIERTE TRANSFERPROJEKTE


Neben zahlreichen Sensibilisierungs- und Informations-

angeboten stehen die fokussierten Transferprojekte im

Kern des Transferkonzepts. Gegenstand dieser Transfer-

projekte ist es, Technologien, Methoden und Werkzeuge

aus der Technologie- und Innovationsplattform des Spit-

zenclusters in die betriebliche Praxis des Mittelstands zu

tragen. Mit dem Lösen geschäftsrelevanter Problemstel-

lungen soll den Unternehmen der Region zu einem höhe-

ren technischen Reifegrad im Kontext von Industrie 4.0

verholfen werden. Zur Beantragung und Durchführung

wurde ein schlankes Regelwerk mit wenig formalen Hür-

den entwickelt.

Mitarbeiter der Forschungseinrichtung und des Unter-

nehmens bearbeiten das Projekt gemeinsam – häufig vor

Ort beim Unternehmen und in enger Abstimmung. Die

Aufwände der Forschungseinrichtungen werden dabei

zu 100 % gefördert. Das Unternehmen bringt eigene

Personal- und Sachmittel in das Projekt ein, die mindes-

tens dem geförderten Aufwand entsprechen. Die Eigen-

schaften der fokussierten Transferprojekte bieten

zentrale Vorteile: Besonders hervorzuheben sind die

Anwendungs nähe der Projekte, die Orientierung an den

Bedarfen der Unternehmen, das mittelstandsfreundliche

Beantragungsverfahren sowie die Technologie- und

Innovationsplattform des Clusters als effiziente Zugangs-

möglichkeit. Die Projekte haben in Relation zu klassischen

Forschungsprojekten eine kurze Laufzeit von sechs bis

zehn Monaten. Sie ermöglichen damit kleinen und mitt-

leren Unternehmen die Durchführung von Projekten mit

hohem technischem Risiko, die diese nicht eigenständig

durchführen könnten. Insgesamt wurden 171 Transfer-

projekte durchgeführt, wobei ein Großteil der Unter-

nehmen erstmalig mit externen Forschungspartnern

kooperierte.

VON DER ANBAHNUNG BIS ZUM ABSCHLUSS – KMU-GERECHTE PROJEKTGESTALTUNG

In der Anbahnungsphase der Projekte ist es erforderlich,

relevante Innovationsbedarfe der Unternehmen zu ermit-

teln und den richtigen Forschungspartner zu finden. An-

schließend bedarf es einer Adaption der Lösungsbau-

steine der Technologie- und Innovationsplattform, welche

in einem individuellen Transferprojekt mündet. In dieser

Phase werden das Projektziel sowie die Arbeitspakete zur

schrittweisen Erarbeitung der geplanten Ergebnisse defi-

niert. Entscheidend ist, unter Berücksichtigung des Vor-

kenntnisstands des Unternehmens und des Technologie-

inhalts ambitionierte, aber erreichbare Ziele festzulegen.

Dabei werden mögliche Ausprägungstypen von Transfer-

projekten unterschieden, die im nächsten Kapitel detail-

liert vorgestellt werden.

Den Abschluss der Planung der Transferprojekte durch die

Kooperationspartner bildet eine Projektskizze. In dieser

werden sämtliche Aspekte gemäß einer vorgegebenen

Struktur festgehalten. Die Projektskizzen konnten kontinu-

ierlich eingereicht werden, die Projektauswahl erfolgte

jedoch zu festen Stichtagen in vier Tranchen. Nach den je-

weiligen Stichtagen wurden die Projektskizzen einem Re-

view unterzogen. Ausgehend von dem daraus resultieren-

den Ranking entschied das it’s OWL Clusterboard über die

finale Auswahl der Projekte einer Tranche. Die Bearbei-

tung startete sechs Monate nach der Beantragung.

Abgeschlossen wurden die Transferprojekte mit einer

öffentlichen Präsentation der Ergebnisse auf dem jähr-

lichen it’s OWL Transfertag zum Ende jeder Tranche. Hier-

bei stand neben der Vorstellung der Ergebnisse der Erfah-

UNSER INSTRUMENT: FOKUSSIERTE TRANSFERPROJEKTEAUF DIE BEDARFE VON KMU ZUGESCHNITTEN

UNSER INSTRUMENT: FOKUSSIERTE TRANSFERPROJEKTE | 17

UNSER INSTRUMENT: FOKUSSIERTE TRANSFERPROJEKTEAUF DIE BEDARFE VON KMU ZUGESCHNITTEN


BILD 6 Erfolgsbilanz der fokussierten Transferprojekte

Themenfokus der Transferprojekte Mitarbeiterzahl der beteiligten Unternehmen

318 beantragte

Projekte

648 eingeholte Gutachten

60 Veranstaltungen

im Breiten- transfer

171 durchgeführte

Projekte

122 Unternehmen

haben Transfer-projekte

durchgeführt

69 % der Unternehmen

kleiner als 250 Mitarbeiter

2.016 Personenmonate

(Industrie und Forschung)

17 Mio. d

Projektvolumen Transferprojekte

über

600 Einzelgespräche in der Akquise

Selbstoptimierung

Systems Engineering

Mensch-Maschine-Interaktion

Intelligente Vernetzung

Energieeffizienz

Nachhaltigkeitsmaßnahmen

10 %13 %

19 %

23 %

35 %

68 %

10 – 99 Mitarbeiter


1.000 und mehr Mitarbeiter


weniger als 10 Mitarbeiter

19 %

22 %

11 %

8 % 15 %

26 %

18 | UNSER INSTRUMENT: FOKUSSIERTE TRANSFERPROJEKTE


BILD 8 Weiterentwicklung des Konzepts in 4 Tranchen

BILD 7 Innovationsverständnis und Vorerfahrungen der Unternehmen

Bitte schätzen Sie das Innovationsverständnis Ihres Unternehmens ein.

Hat Ihr Unternehmen schon vor diesem Transferprojekt ein gemeinsames Projekt mit einer Universität/Forschungs-einrichtung durchgeführt bzw. beantragt? (Studentische Arbeiten zählen nicht dazu.)

Etablierung des standar-disierten Prozesses und einheitlicher Rahmen-bedingungen

Begehung als 1. Meilen-stein

Tranche als Testballon mit 39 Transferprojekten, 60 Einreichungen

Zentrale Erkenntnis: Anpassung der Regeln notwendig

Beispiel: Limitierung der Projekte je Unternehmen, um den Transfer in die Breite zu fokussieren

34 Transferprojekte, 66 Einreichungen

Erweiterung der

Themeninhalte auf die

Nachhaltigkeitsmaß-nahmen

Weitere Regelanpassung:

Max. 1 Projekt je Unter-

nehmen

57 Transferprojekte,

97 Einreichungen

Ausbau des Transfer-programms aufgrund des großen Erfolgs

Öffnung für das Thema Arbeit 4.0

Nutzung eines Konferenz-tools

41 Transferprojekte, 99 Einreichungen

1. TRANCHE 2. TRANCHE 3. TRANCHE 4. TRANCHE

KONTINUIERLICHE WEITERENTWICKLUNG

Pionier

0

0

1

1

2 bis 5

2 bis 5

> 5

> 5

Früher Folger Später Folger

0,0 %

0,0 %

0,0 %

10,0 %

10,0 %

10,0 %

20,0 %

20,0 %

20,0 %

30,0 %

30,0 %

30,0 %

40,0 %

40,0 %

40,0 %

50,0 %

50,0 %

50,0 %

60,0 %

60,0 %

60,0 %

70,0 %

70,0 %

70,0 %

80,0 %

80,0 %

80,0 %

90,0 %

90,0 %

90,0 %

100,0 %

100,0 %

100,0 %

Förderprojekte

Projekte im Rahmen einer Direktbeauftragung

UNSER INSTRUMENT: FOKUSSIERTE TRANSFERPROJEKTE | 19


rungsaustausch der Transferpartner im Fokus. Ferner wer-

den die Ergebnisse jedes Projekts durch einen Abschluss-

bericht dokumentiert und mittels einer Onlinebefragung

evaluiert.

WEITERENTWICKLUNG IN VIER TRANCHEN

Die Transferprojekte wurden von Mitte 2014 bis Ende 2017

in vier Tranchen durchgeführt. Zwischen den Tranchen

erfolgten jeweils kleinere Anpassungen. Von Tranche zu

Tranche hat das Format an Aufmerksamkeit gewonnen.

Die Zahlen der Einreichungen in den einzelnen Tranchen

sprechen für sich – die Anzahl ist von der ersten Tranche

mit 66 Projektskizzen bis zur vierten Tranche mit 99 Skiz-

zen kontinuierlich und insbesondere zur dritten Tranche

stark gestiegen. Über die vier Tranchen hinweg sind ins-

gesamt 318 Projektskizzen eingegangen. Davon konnten

171 als geförderte Transferprojekte umgesetzt werden.

Die Inhalte und Rahmenbedingungen wurden im Sinne

eines kontinuierlichen Verbesserungsprozesses nach je-

der Tranche weiterentwickelt (Bild 8). Grundlage hierfür

waren vor allem die Ergebnisse der Evaluation sowie

Erfahrungsberichte der Transfernehmer und -geber. In der

zweiten Tranche erfolgte bspw. eine Limitierung der geför-

derten Projekte je Unternehmen auf maximal 2 Projekte,

um den Transfer in die Breite zu fördern und mehr Unter-

nehmen zu erreichen. Um dem hohen Interesse und den

damit ein hergehenden zunehmenden Einreichungen ge-

recht zu werden, wurde diese Limitierung in der dritten

Tranche auf ein gefördertes Projekt je Unternehmen redu-

ziert.

Hinsichtlich der Themeninhalte wurde in der dritten

Tranche der Technologietransfer aus den fünf Quer-

schnittsprojekten um die Nachhaltigkeitsmaßnahmen

Marktorientierung (MarktLab), Vorausschau, Prävention

gegen Produktpiraterie (3P) sowie Technologieakzeptanz

erweitert. Ab der vierten Tranche wurde die im Januar

2016 gestartete Nachhaltigkeitsmaßnahme Arbeit 4.0

integriert. Um bei der großen Anzahl an Einreichungen

weiterhin eine für die Transferpartner einfache Bean-

tragung mit wenig formalen Hürden zu gewährleisten, er-

folgte die Bewerbung um ein gefördertes Transferprojekt

in der vierten Tranche mittels eines Konferenztools.

Dieses war online für die Transfernehmer und -geber ver-

fügbar und Gutachterkommentare sowie das Ergebnis

bzgl. der Förderungsbewilligung waren direkt einsehbar.

20 | THEMENLANDKARTE


Der Reifegrad von Unternehmen im Hinblick auf Indus-

trie 4.0-Technologien unterscheidet sich. Gleichzeitig

variieren die Innovationsbedarfe. Daher kommt der

unternehmensindivi duellen Adaption der Technologie-

inhalte im Rahmen der Projektplanung eine hohe Bedeu-

tung zu. Die Ausgestaltung folgt dabei wiederkehrenden

Mustern. So kristal lisierten sich unabhängig vom technolo-

gischen Kontext im Wesentlichen zwei Typen heraus, die

sich in ihrer Ziel setzung unterscheiden.

FOKUS: BEFÄHIGUNG

Für Unternehmen, die bisher wenig praktische Berührung

mit Industrie 4.0-Inhalten hatten, dienen Transferprojekte

vorwiegend der Befähigung und Entwicklung erster Lö-

sungskonzepte. Die individuelle Themenstellung der

Unternehmen kann sich dabei sowohl auf ein Produkt, die

Produktion, die Entwicklung oder strategische Themen,

wie neue Geschäftsmodelle, beziehen. Bei der Betrach-

tung von Prozessen bietet sich die Begleitung eines

konkreten Projekts an, bspw. um Systems Engineering

Me thoden im bestehenden Entwicklungsprozess zu unter-

suchen und zu bewerten. Projekte mit dem Fokus auf die

Befähigung weisen einen ausgeprägten Sensibilisierungs-

und Konzipierungsanteil auf. Unter Sensibilisieren sind

Tätigkeiten wie Problem- und Bedarfsanalysen, Markt- und

Technologiestudien sowie die Ideenfindung und -generie-

rung zu verstehen. Aufgaben der Konzipierung bestehen

bspw. aus der Ideenbewertung und -auswahl sowie der

Erarbeitung von Roadmaps. Das wesentliche Ziel dieser

Projekte liegt darin, auf Basis einer Ist-Analyse Optimie-

rungspotenziale, bspw. für Verhaltensoptimierungen von

Maschinen und Anlagen oder Verarbeitungsprozessen, zu

identifizieren. Darauf aufbauend werden erste Konzept-

vorschläge zur Umsetzung der Potenziale erarbeitet. Im

Rahmen der fokussierten Transferprojekte handelte es sich

insgesamt bei 76 der geförderten 171 Projekte um diese

Projektform.

FOKUS: IMPLEMENTIERUNG

Für weiter fortgeschrittene Unternehmen im Kontext In-

dustrie 4.0 bzw. Intelligente Technische Systeme bieten

sich Projekte mit dem Fokus auf die Implementierung an.

Diese setzen bereits ein tiefgreifendes Verständnis im

entsprechenden Technologiefeld voraus. Aus einem beste-

henden Lösungsansatz oder Konzept werden Anforderun-

gen für die Implementierung der Lösung abgeleitet, bspw.

notwendige Daten für ein Expertensystem. Das Ziel dieser

Projekte ist häufig der Aufbau eines Prototyps/Demonst-

rators (Teilsystem oder Gesamtsystem) sowie dessen Test

unter Labor- oder Einsatzbedingungen. Hierdurch können

Verbesserungspotenziale identifiziert und Anpassungen

am Lösungskonzept ermöglicht werden. Im Sinne der

eigenständigen Fortführung der Entwicklung nach Projekt-

ende durch das Unternehmen, welche die Integration der

Er gebnisse in das Unternehmen und das Vorantreiben in

Richtung Marktreife umfasst, kommt der kooperativen

Bearbeitung eine hohe Bedeutung zu. Es ist nicht sinnvoll,

die Arbeitspakete im Sinne einer Auftragsforschung strikt

zu trennen. Von den 171 geförderten Transferprojekten

lassen sich 96 Projekte dem Typ Implementierungspro-

jekte zu ordnen.

FORTSCHRITTLICHE PROJEKTINHALTE

Im Zeitalter von Industrie 4.0 bzw. der Digitalisierung ist

es für die Unternehmen zum Erhalt ihrer Wettbewerbs-

fähigkeit unabdingbar, an den neuen Technologien und

Methoden zu partizipieren. Doch insbesondere für KMU

THEMENLANDKARTE TYPEN UND THEMEN DER TRANSFERPROJEKTE IM ÜBERBLICK

THEMENLANDKARTE | 21gilt, nicht das grundsätzlich Mögliche einzuführen, son-

dern das für sie spezifisch Notwendige. Aus diesen indivi-

duellen Bedürfnissen der Unternehmen resultiert über alle

vier Tranchen eine große Themenvielfalt der 171 durchge-

führten fokussierten Transferprojekte. Wie vielfältig die

Transferprojektinhalte waren und welche Themenfelder

häufig transferiert wurden, zeigt die sog. »Themenland-

karte Technologietransfer« (Bild 9).

Mittels einer Schlagwortanalyse der einzelnen Projekt-

titel und -beschreibungen lassen sich die fokussierten

Transferprojekte aller Tranchen Themenfeldern (graue

Kreise) und übergeordneten Klassen (Tortenstücke) zuord-

nen. Die Häufigkeit der einzelnen Themenfelder wird über

die Größe der Kreise angezeigt – das Auftreten in mehr

als sechs Projekten kann aufgrund der Themenvielfalt

dabei bereits als häufig interpretiert werden. Bei den sechs

übergeordneten Klassen handelt es sich mit Selbstopti-

mierung, Mensch-Maschine-Interaktion, intelligente Ver-

netzung, Systems Engineering, Energieeffizienz sowie

Sonstiges weitestgehend um die Querschnittsprojekte

des it’s OWL Spitzenclusters. Unter Berücksichtigung der

verschiedenen Unternehmensbereiche lassen sich die

Themenfelder weiterhin in den Dimensionen Strategie/

Geschäft, Methode/Prozess/Engineering/Tool, Produktion

sowie Produkt/Service (Kreisringe) verorten. Dabei kann

sich ein Themenfeld, ggf. mit unterschiedlicher Häufigkeit,

auch über mehrere Dimensionen erstrecken. Das Themen-

feld Augmented Reality im Querschnittsprojekt Mensch-

Maschine-Interaktion wurde etwa mit einer ähnlichen

Häufigkeit sowohl im Bereich des Engineerings als auch

für Produkterweiterungen eingesetzt.

Innerhalb der ermittelten Klassen bzw. Querschnittspro-

jekte lassen sich aus den 171 durchgeführten Transferpro-

jekten klare Trends identifizieren, die für den Wissenstrans-

fer zwischen Wirtschaft und Wissenschaft von großer

Bedeutung waren. Ein häufig auftretendes Themenfeld

innerhalb der Klasse Selbstoptimierung ist z. B. die »Zu-

standsüberwachung«. Hierbei geht es insbesondere um

die Zustandsüberwachung eines Endprodukts, bspw. zur

Ableitung von Wartungsintervallen oder neuen Service-

modellen. Charakterisiert wird das Themenfeld u. a. über

die aus den fokussierten Transferprojekten ermittelten

Schlagwörter Condition Monitoring von Systemen mittels

verteilter Sensoren, Fehlzustandsprognosen, modellba-

sierte Trend- und Anomalieerkennung auf Basis maschi-

neller Lernverfahren oder Diagnoseplattformen. Im Bereich

Mensch-Maschine-Interaktion wurde in einer Vielzahl

von Projekten das Themenfeld »Benutzerschnittstelle« be-

arbeitet. Unter diesem ist bspw. die Optimierung einer

Nutzeroberfläche hinsichtlich der Gebrauchstauglichkeit

(Usability) oder des Benutzererlebnisses (UX) sowie die

Anwendung von Methoden des Human Centered Designs

zu verstehen. Dabei bezieht sich die Benutzerschnittstelle

in den meisten Projekten auf die Nutzeroberfläche eines

Endprodukts. Die Themenfelder im Bereich Systems

Engineering (SE) erstrecken sich meist über mehrere

Innovationsdimensionen. Sie beziehen sich zum einen auf

die Prozess-/Engineering-Ebene, zum anderen auf eine

konkrete Produkterweiterung mit SE-Methoden. Ein häu-

fig transferiertes Themenfeld ist daher auch die SE-

Methodenanwendung in dem Entwicklungsprozess. Hier-

bei werden geeignete SE-Methoden bspw. für das Anfor-

derungs- oder Variantenmanagement oder zur interdiszi-

plinären Systemmodellierung integriert.

Insgesamt konnten für den it’s OWL Technologietransfer

31 relevante Themenfelder abgeleitet werden (Beschrei-

bungen vgl. Anhang). Sie verteilen sich dabei gleichmäßig

über die sechs übergeordneten Klassen – der größte An-

teil liegt in den Querschnittsprojekten Selbstoptimierung

und Systems Engineering. Da die Transferprojekte insbe-

sondere auf KMU ausgerichtet sind, handelt es sich bei

den Themenfeldern um mittelstandsgerechte Transfer-

objekte. Eine Berücksichtigung dieser bei zukünftigen

Kooperationen zwischen Wissenschaft und Wirtschaft ist

daher empfehlenswert.


22 | THEMENLANDKARTE


Produkt/Service

Methode/Prozess/Engineering/ToolProduktion Strategie/

GeschäftDimensionen

Assistenzsystemein der Produktion

Inbetriebnahme

Lokalisierung

Robotik

Modernisierungder Produktion

Robotik

Prozess-überwachung

DatengetriebeneProzessoptimierung

Zustands-überwachung

DatengetriebeneProzess-optimierung


VirtualReality

AugmentedReality

Benutzer-schnittstelle

VirtualReality

AugmentedReality

Model-BasedSystems Engineering

SE-Methoden-anwendung

Modellbildungund Simulation

SE-Prozess-integration

Softwareentwicklung

Software-entwicklung



AdditiveProduktions-technologie

Analyse und EntwurfressourceneffizienterSysteme

Ressourcen-effizienteKommunikation

Wärme-management

IntelligenteBetriebsstrategien

IntelligenteBetriebs-strategien

Fernüberwachung /Datenaggregation

Auto-konfiguration

Kommunikations-architektur

ModulareSystemarchitekturen

IndustrielleBildverarbeitung

Schutz vorProduktpiraterie Additive Pro-

duktionstechnologie

PotenzialanalyseDigitalisierung

IT-Sicherheit

Digitale Arbeit

Potenzial-analyseDigitalisierung Smart Services/

Geschäfts-modelle/Plattform


Querschnittsprojekt:Mensch-Maschine-Interaktion Themenfeld:Benutzerschnittstelle • Evaluation und Optimierung existierender

Bedienschnittstellen • Optimierung der Gebrauchstauglichkeit

(Usability) und des Benutzererlebnisses (UX) von Nutzeroberflächen (Interaction Design)

• Konzipierung intuitiver, multimodaler Interaktionskonzepte (z.B. berührungslose Technologien wie Gestensteuerung)

• Anwendung von Ansätzen des Human Centered Design • Implementierung eines Konzeps zur intuitiven

Parametrisierung von Produktionssystemen

Querschnittsprojekt:Selbstoptimierung Themenfeld:Zustandsüberwachung • Condition Monitoring von Systemen mittels

verteilter Sensoren • (Selbstoptimierende) Zustandsüberwachung

für die Prognose von Fehlzuständen • Modellbasierte Trend- und Anomalieerkennung

auf Basis maschineller Lernverfahren • Entwicklung einer Diagnoseplattform zur

Fehlervorhersage (Gesundheitsmonitoring) • Entwicklung von Assistenzsystemen zur

automatischen Diagnose von Fehlzuständen • Konzipierung eines Systems zur prädiktiven

Wartung auf Basis von Verhaltensprognosen • Anwendung von Verfahren zur Sensor- und

Informationsfusion

Querschnittsprojekt:Sonstiges Themenfeld:Potenzialanalyse Digitalisierung • Identifikation von Industrie 4.0-Potenzialen

und Ableitung von Handlungsoptionen • Identifikation von Selbstoptimierungspotenzial

für Marktleistung und Produktionssystem • Migrationspfade zur digitalen Transformation

mit sinnvollen Evolutionsschritten (Roadmap)

Querschnittsprojekt:Intelligente Vernetzung Themenfeld:Autokonfiguration • Entwicklung von Systemen mit Selbstbeschreibungs-

und -diagnosefähigkeit • Anwendung von Plug&Produce-Konzepten in

der Automation (z.B. mittels OPC-UA) • Ansätze zur automatischen Konfiguration

verteilter Systeme • Selbstständige Anpassung von Systemen auf

variierende Umfeldbedingungen (z.B. Autokalibrierung von Sensoren)

• Autokonfiguration von Multiprotokoll-I/O-Modulen nach einem Gerätetausch

Querschnittsprojekt:Systems Engineering Themenfeld:SE-Methodenanwendung • Unterstützung des Anforderungs- und

Entwicklungsmanagements • Disziplinübergreifende Modellierung und

Analyse bestehender Systeme (mechatronische Systembeschreibung)

• Interdisziplinäre Schnittstellenbetrachtung • Effizienzsteigerung in der Produktentstehung

durch Verknüpfung aus Anforderungen und Systemstrukturmodellierung

• Disziplinübergreifendes Variantenmanagement (z.B. mittels Featuremodellen)

• Modularisierung mechatronischer Systeme (mechatronischer Baukasten)

• Interdisziplinäre Projektierung vernetzter Systeme

< 4 Projekte

4-6 Projekte

> 6 Projekte

LEGENDE

verbundene Innovations-dimension

beispielhafte Themenfelder→ vollständige Themenfeldliste

im Anhang

Querschnittsprojekt:Energieeffizienz Themenfeld:Intelligente Betriebsstrategien • Entwurf und Implementierung von Energie- und

Lastmanagementsystemen • Microgrid-Betriebsstrategien mit Lastmanagement

und Speicherbetriebsstrategie • Konzipierung und Einführung eines

Demand-Side-Management

SELB

STOP

TIM

IERUNG

M

ENSCH-MASCHINE-INTERAKTION

INTELLIGENTE VERNETZU

NG

SON

STIGES

ENERGIEEF FIZIENZ

SYSTEMS E

NGI

NEE

RIN

G

BILD 9 Themenlandkarte Technologietransfer

THEMENLANDKARTE | 23

Produkt/Service

Methode/Prozess/Engineering/ToolProduktion Strategie/

GeschäftDimensionen

Assistenzsystemein der Produktion

Inbetriebnahme

Lokalisierung

Robotik

Modernisierungder Produktion

Robotik


DatengetriebeneProzessoptimierung

Zustands-überwachung

DatengetriebeneProzess-optimierung


VirtualReality

AugmentedReality

Benutzer-schnittstelle

VirtualReality

AugmentedReality

Model-BasedSystems Engineering



SE-Prozess-integration

Softwareentwicklung

Software-entwicklung



AdditiveProduktions-technologie

Analyse und EntwurfressourceneffizienterSysteme

Ressourcen-effizienteKommunikation

Wärme-management

IntelligenteBetriebsstrategien

IntelligenteBetriebs-strategien

Fernüberwachung /Datenaggregation

Auto-konfiguration

Kommunikations-architektur

ModulareSystemarchitekturen


Schutz vorProduktpiraterie Additive Pro-

duktionstechnologie

PotenzialanalyseDigitalisierung

IT-Sicherheit

Digitale Arbeit

Potenzial-analyseDigitalisierung Smart Services/

Geschäfts-modelle/Plattform


Querschnittsprojekt:Mensch-Maschine-Interaktion Themenfeld:Benutzerschnittstelle • Evaluation und Optimierung existierender

Bedienschnittstellen • Optimierung der Gebrauchstauglichkeit

(Usability) und des Benutzererlebnisses (UX) von Nutzeroberflächen (Interaction Design)

• Konzipierung intuitiver, multimodaler Interaktionskonzepte (z.B. berührungslose Technologien wie Gestensteuerung)

• Anwendung von Ansätzen des Human Centered Design • Implementierung eines Konzeps zur intuitiven

Parametrisierung von Produktionssystemen

Querschnittsprojekt:Selbstoptimierung Themenfeld:Zustandsüberwachung • Condition Monitoring von Systemen mittels

verteilter Sensoren • (Selbstoptimierende) Zustandsüberwachung

für die Prognose von Fehlzuständen • Modellbasierte Trend- und Anomalieerkennung

auf Basis maschineller Lernverfahren • Entwicklung einer Diagnoseplattform zur

Fehlervorhersage (Gesundheitsmonitoring) • Entwicklung von Assistenzsystemen zur

automatischen Diagnose von Fehlzuständen • Konzipierung eines Systems zur prädiktiven

Wartung auf Basis von Verhaltensprognosen • Anwendung von Verfahren zur Sensor- und

Informationsfusion

Querschnittsprojekt:Sonstiges Themenfeld:Potenzialanalyse Digitalisierung • Identifikation von Industrie 4.0-Potenzialen

und Ableitung von Handlungsoptionen • Identifikation von Selbstoptimierungspotenzial

für Marktleistung und Produktionssystem • Migrationspfade zur digitalen Transformation

mit sinnvollen Evolutionsschritten (Roadmap)

Querschnittsprojekt:Intelligente Vernetzung Themenfeld:Autokonfiguration • Entwicklung von Systemen mit Selbstbeschreibungs-

und -diagnosefähigkeit • Anwendung von Plug&Produce-Konzepten in

der Automation (z.B. mittels OPC-UA) • Ansätze zur automatischen Konfiguration

verteilter Systeme • Selbstständige Anpassung von Systemen auf

variierende Umfeldbedingungen (z.B. Autokalibrierung von Sensoren)

• Autokonfiguration von Multiprotokoll-I/O-Modulen nach einem Gerätetausch

Querschnittsprojekt:Systems Engineering Themenfeld:SE-Methodenanwendung • Unterstützung des Anforderungs- und

Entwicklungsmanagements • Disziplinübergreifende Modellierung und

Analyse bestehender Systeme (mechatronische Systembeschreibung)

• Interdisziplinäre Schnittstellenbetrachtung • Effizienzsteigerung in der Produktentstehung

durch Verknüpfung aus Anforderungen und Systemstrukturmodellierung

• Disziplinübergreifendes Variantenmanagement (z.B. mittels Featuremodellen)

• Modularisierung mechatronischer Systeme (mechatronischer Baukasten)

• Interdisziplinäre Projektierung vernetzter Systeme

< 4 Projekte

4-6 Projekte

> 6 Projekte

LEGENDE

verbundene Innovations-dimension

beispielhafte Themenfelder→ vollständige Themenfeldliste

im Anhang

Querschnittsprojekt:Energieeffizienz Themenfeld:Intelligente Betriebsstrategien • Entwurf und Implementierung von Energie- und

Lastmanagementsystemen • Microgrid-Betriebsstrategien mit Lastmanagement

und Speicherbetriebsstrategie • Konzipierung und Einführung eines

Demand-Side-Management

SELB

STOP

TIM

IERUNG

M

ENSCH-MASCHINE-INTERAKTION

INTELLIGENTE VERNETZU

NG

SON

STIGES

ENERGIEEF FIZIENZ

SYSTEMS E

NGI

NEE

RIN

G


24 | ERFOLGSGESCHICHTEN


In vier Tranchen wurden in 171 fokussierten Transfer-

projekten des it’s OWL Spitzenclusters spannende Auf-

gabenstellungen aus der Praxis bearbeitet. Diese reichen

von der Optimierung von Produktionsprozessen über die

Erprobung neuer Entwicklungsmethoden bis hin zur Ent-

wicklung von Konzepten für vollkommen neue Produkte

(Bild 10). Die Themenvielfalt unterstreicht die Einsatzmög-

lichkeiten des Technologietransfers als Instrument zur

Steigerung des digitalen Reifegrads von KMU. Durch die

Kooperationen mit Forschungseinrichtungen konnten

diese Unternehmen von der fortschrittlichen Technologie-

und Innovationsplattform des Spitzenclusters profitieren.

Gründe für die Kooperationen aufseiten der Unternehmen

waren vor allem der Kompetenzerwerb, die gemeinsame

ERFOLGSGESCHICHTENERGEBNISSE AUS DER PRAXIS

BILD 10 Klassifizierung der Zielsetzung der Transferprojekte

Optimierung eines Produkts

Optimierung bestehender Entwicklungsprozesse/Methoden

Optimierung bestehender Geschäftsmodelle

Einführung/Erprobung neuer Methoden

Neuentwicklung eines Produkts

Neue Geschäftsmodelle

Neuentwicklung eines Produktionsprozesses

Optimierung eines Produktionsprozesses

0,0 % 2,0 % 4,0 % 6,0 % 8,0 % 10,0 % 12,0 % 14,0 % 16,0 % 18,0 % 20,0 %

ERFOLGSGESCHICHTEN | 25

Lösung einer konkreten Aufgabenstellung oder der Ein-

stieg in neue Technologiegebiete (Bild 11).

Dieses Kapitel gibt einen Einblick in die Vielfalt der zu-

grundeliegenden Innovationsbedarfe, eingeschlagenen

Lösungswege und entstandenen Projektergebnisse von

ausgewählten Projekten aus der dritten und vierten

Tranche. Die Projektvorstellungen sind dabei nach den

Querschnittsprojekten des Spitzenclusters geordnet. Eine

Übersicht über die Projekte kann Tabelle 1 entnommen

werden. Darüber hinaus lassen sich die Transferprojekte

in das Themenradar einordnen. Hierzu dient ein Pikto-

gramm, welches die einzelnen Projektbeschreibungen er-

gänzt.

BILD 11 Beurteilung des Nutzens der Kooperationen mit Forschungseinrichtungen durch die Unternehmen


Zugang zu technologischem bzw. methodischem Wissen und entsprechenden Kompetenzen

Lösung einer technologischen/methodischen Problemstellung

Einstieg in neue Technologiegebiete

Kompetenzaufbau bei Mitarbeitern des eigenen Unternehmens

Entwicklung von Partnerschaften und Netzwerken

Reduktion des Risikos, z. B. im Hinblick auf notwendige Investitionen

Zugang zu Fachkräften (Rekrutierung), z. B. Direkteinstieg qualifizierter Absolventen/Doktoranden

infolge der Zusammenarbeit

1,0 2,0 3,0 4,0 5,0 6,0 7,0



TABELLE 1 Überblick über die vorgestellten Transferprojekte

NR.TRANSFER-

NEHMERTRANSFER-

GEBERTITEL QP*

TECHNOLOGIE-FELD

DIMENSION B/I**

1 ARI-ArmaturenFraunhofer IEM

Vorausschauende Wartung von Regelventilen

SO ZustandsüberwachungProdukt/Service

B

2 JowatFraunhofer IEM

Intelligente Steuerung der Pro-duktion von Schmelzklebstoffen

SODatengetriebene Prozessoptimierung

Produktion I

3 KolbusHochschule OWL

Intelligente Prozessüberwachung in der Druckverarbeitung

SO Prozessüberwachung Produktion I

4battenfeld- cincinnati

Universität Bielefeld

Auf der Suche nach dem Bedienkonzept von morgen

MMI BenutzerschnittstelleProdukt/Service

I

5 HMR RautecFraunhofer IOSB-INA

Benutzerfreundliche Bedienung von Mischanlagen


I

6 ISI AutomationFraunhofer IOSB-INA

Multi-Level-Lokalisierung für Benutzerschnittstellen


I

7 POS TuningFraunhofer IEM

AR-Lösungskonfigurator in der Angebotsphase

MMI Augmented Reality

Methode/ Prozess/Engineering/ Tool

I

8 DüspohlUniversität Bielefeld

Dezentrale Steuerung einer Profilummantelungsanlage

IV AutokonfigurationProdukt/Service

B

9FISCHER Mess- und Regel-technik

Hochschule OWL

Zentrale Auswertung von Pro-zesssensordaten in der Cloud

IVKommunikations-architektur

Produkt/Service

I

10 SchaffnerUniversität Paderborn

Thermische Analyse von Indukti-vitäten mittels CFD-Methoden

SEModellbildungund Simulation


B

11 Dürkopp AdlerFraunhofer IEM

Modellbasiertes Systems Engineering in der Nähtechnik

SEModel-Based Systems Engineering


B

12Friedrich Remmert

Fraunhofer IEM

Benchmark von Systems Engineering Werkzeugen für den Mittelstand



B

13 G. KRAFTFraunhofer IEM

Modellgetriebene Software-entwicklung für Anlagen-steuerungen

SE Softwareentwicklung


I

14 HalemeierUniversität Bielefeld

Ressourceneffiziente Vernetzung dynamischer Lichtinstallationen

EERessourceneffizienteKommunikation

Produkt/Service

I

15 STEINELUniversität Bielefeld

Energieeffizienz verteilter Sensorknoten

EEAnalyse und Entwurf ressourceneffizienter Systeme

Produkt/Service

I

16CP contech electronic

Universität Paderborn

Zukunft der intelligenten Elektronikfertigung

VSPotenzialanalyse Digitalisierung

Produktion B

* QP = Querschnittsprojekt, SO = Selbstoptimierung, MMI = Mensch-Maschine-Interaktion, IV = Intelligente Vernetzung, EE = Energieeffizienz, SE = Systems Engineering, VS = Vorausschau

** B = Fokus Befähigung, I = Fokus Implementierung


NR.TRANSFER-

NEHMERTRANSFER-

GEBERTITEL QP*

TECHNOLOGIE-FELD

DIMENSION B/I**

1 ARI-ArmaturenFraunhofer IEM

Vorausschauende Wartung von Regelventilen

SO ZustandsüberwachungProdukt/Service

B

2 JowatFraunhofer IEM

Intelligente Steuerung der Pro-duktion von Schmelzklebstoffen

SODatengetriebene Prozessoptimierung

Produktion I

3 KolbusHochschule OWL

Intelligente Prozessüberwachung in der Druckverarbeitung

SO Prozessüberwachung Produktion I

4battenfeld- cincinnati

Universität Bielefeld

Auf der Suche nach dem Bedienkonzept von morgen


I

5 HMR RautecFraunhofer IOSB-INA

Benutzerfreundliche Bedienung von Mischanlagen


I

6 ISI AutomationFraunhofer IOSB-INA

Multi-Level-Lokalisierung für Benutzerschnittstellen


I

7 POS TuningFraunhofer IEM

AR-Lösungskonfigurator in der Angebotsphase

MMI Augmented Reality


I

8 DüspohlUniversität Bielefeld

Dezentrale Steuerung einer Profilummantelungsanlage

IV AutokonfigurationProdukt/Service

B

9FISCHER Mess- und Regel-technik

Hochschule OWL

Zentrale Auswertung von Pro-zesssensordaten in der Cloud

IVKommunikations-architektur

Produkt/Service

I

10 SchaffnerUniversität Paderborn

Thermische Analyse von Indukti-vitäten mittels CFD-Methoden

SEModellbildungund Simulation


B

11 Dürkopp AdlerFraunhofer IEM

Modellbasiertes Systems Engineering in der Nähtechnik



B

12Friedrich Remmert

Fraunhofer IEM

Benchmark von Systems Engineering Werkzeugen für den Mittelstand



B

13 G. KRAFTFraunhofer IEM

Modellgetriebene Software-entwicklung für Anlagen-steuerungen

SE Softwareentwicklung


I

14 HalemeierUniversität Bielefeld

Ressourceneffiziente Vernetzung dynamischer Lichtinstallationen

EERessourceneffizienteKommunikation

Produkt/Service

I

15 STEINELUniversität Bielefeld

Energieeffizienz verteilter Sensorknoten

EEAnalyse und Entwurf ressourceneffizienter Systeme

Produkt/Service

I

16CP contech electronic

Universität Paderborn

Zukunft der intelligenten Elektronikfertigung

VSPotenzialanalyse Digitalisierung

Produktion B


Vier Transfertage boten Unternehmen und Forschungseinrich-tungen die Möglichkeit, sich über Ergebnisse und Wirkungen der Transferprojekte auszutauschen.



Die ARI-Armaturen Albert Richter GmbH & Co. KG ist ein

international erfolgreicher Hersteller von Industriearma-

turen, die zum Regeln, Absperren, Sichern und Ableiten

von flüssigen und gasförmigen Medien eingesetzt werden.

Eine elementare Komponente der Regelventile ist der

Stell antrieb, dessen Funktion das komplette oder par tielle

Auf- bzw. Absperren ist. Die Regelventile verfügen typi-

scherweise über mehrere Sensorkomponenten (z. B. Tem-

peratur oder Feuchtigkeit). Da ein Regelventiltyp in unter-

schied lichen Industrien und teilweise in korrosiven oder

nicht kooperativen Umgebungen eingesetzt werden kann,

stellen die Wartung, Fehlererkennung und Fehlerbehebung

von solchen Systemen eine große Herausforderung dar.

Außerplanmäßige Wartungen oder Instandsetzungen

können zu Einschränkungen im Betrieb oder gar zu Anla-

genausfällen führen. Dies kann erhebliche wirtschaftliche

Verluste für den Anlagenbetreiber bedeuten.

Ziel des Transferprojekts war es daher, im Zuge der Digi-

talisierung, die Entwicklung von Konzepten für eine soge-

nannte »Vorausschauende Wartung« vorzunehmen. Es

sollte ein Condition Monitoring System (CM) entwickelt

werden, das durch Selbstdiagnose und Adaption eine

aktive Komponente in der Wartung darstellt.

Die Umsetzung des Systems erfolgte in drei Arbeits-

phasen. Zunächst wurden die Anforderungen an das

CM-System in enger Zusammenarbeit mit dem Transfer-

nehmer in Form von Workshops erarbeitet, um im An-

schluss die Analyse der bestehenden Steuerungssoftware

des Regelventils vorzunehmen. Aus den Analyseergeb-

nissen erfolgte zum einen die Konzeption einer für die

Zielhardware und -software optimierten sowie modular

aufgebauten CM-Lösung. Zum anderen wurden mittels

modellbasierter Entwicklung die erforderlichen Algorith-

men auf Basis von realen Prozessdaten bspw. des Hub-

weges oder der Temperatur mit dem Werkzeug MATLAB/

SIMULINK entworfen. Abschließend wurden die ent-

wickelten Algorithmen mithilfe der Entwicklungsumgebung

CooCox in die Hochsprache C übertragen, kompiliert und

ausführlichen Funktionstests unterzogen. Parallel zu der

Entwicklung wurde der Wissenstransfer durchgeführt,

welcher einen wesentlichen Bestandteil des Transfer-

projektes bildet. Hierbei wurde die Firma ARI Armaturen

befähigt, modellbasierte Entwicklungsmethoden und

Konzepte zu entwerfen und diese am Beispiel ihrer eige-

nen Regelventile anzuwenden.

Ergebnis des Transferprojekts ist eine Methodik, die auf

Basis von identifizierten Anforderungen an das Condition

Monitoring System eine modellbasierte Entwicklung und

Konzeption ermöglicht. Aus dem genannten System erge-

ben sich viele Vorteile, wie z. B. die intelligente, effiziente

und rechtzeitige Wartung durch gezieltes Vorfeldwissen

für das Personal oder die Erzeugung von sensorbasierten

Statusmeldungen. Die oben genannten Vorteile tragen

maßgeblich zu einer Verminderung der Lebenszyklus kosten

(Life Cycle Cost) für den Hersteller ARI-Armaturen sowie

zu einer Verminderung der Gesamtbetriebskosten (Total

Cost of Ownership) für deren Kunden bei.

VORAUSSCHAUENDE WARTUNG VON REGELVENTILEN

SELBSTOPTIMIERUNG

Produkt/Service

QP-MMI

QP-EE

QP-SE

QP-IVQP-SO

Sonstiges


Die Produktion von reaktiven Schmelzklebstoffen ist kom-

plex, da eine Vielzahl von Rohstoffen homogen gemischt

werden und auf kontrollierte Weise reagieren müssen.

Für die Optimierung der Klebstoffherstellung unter hohen

Qualitätsanforderungen ist die Kenntnis und Über-

wachung des Prozesszustands bzw. -fortschritts essen-

ziell. Jedoch können nicht alle relevanten Größen auf ein-

fache Weise online im Prozess bestimmt werden.

Das Unternehmen Jowat SE aus Detmold möchte als An-

bieter von Klebstofflösungen für die Möbel-, Textil- und

Automobilindustrie die Herstellung reaktiver Schmelzkleb-

stoffe mithilfe von intelligenten Ansätzen optimieren und

automatisieren. So kann die Prozesssicherheit gesteigert

und die Ausschussmengen können minimiert werden.

Ziel des Transferprojekts war die Prozessüberwachung bei

der Herstellung reaktiver Schmelzklebstoffe basierend auf

vorhandenen Messgrößen. In dem Transferprojekt haben

die Transferpartner einen virtuellen Sensor entwickelt,

welcher die Online-Überwachung der Produktviskosität

während des Produktionsprozesses erlaubt. Dieser Pro-

zessmonitor nutzt eine Vielzahl an Messungen und Daten

über den Produktionsprozess, die indirekt Aufschluss über

den Reaktionsfortschritt und die Produktviskosität geben.

Zur Aufdeckung einer geeigneten Abbildung von Mess-

größen auf die Viskosität kamen Methoden der Künst-

lichen Intelligenz, insbesondere maschinelle Lernverfah-

ren, zum Einsatz. Zum Training der virtuellen Sensorik

wurden historische Daten über einen Zeitraum von drei

Jahren verwendet. Die Zielgrößen für das Training ent-

stammen der derzeit offline betriebenen Qualitätsprüfung.

Der virtuelle Sensor erlaubt nach dem Training die Bestim-

mung der Produktviskosität online. Insbesondere wird die

Zeit von ca. 20 Minuten, die für das Offline-Messverfah-

ren benötigt wird, eliminiert. Auf diese Weise können

Produkteigenschaften nahezu in Echtzeit angezeigt und die

Anzahl der Offline-Proben zur Qualitätssicherung reduziert

werden. Die Viskosität des Produkts im Reaktor lässt sich

mit der virtuellen Sensorik mit einer mittleren Genauigkeit

von 4–8 % für mehrere Produktgruppen bestimmen.

Dieses Ergebnis ist als Erfolg zu werten, da die Wieder-

holgenauigkeit des Offline-Messverfahrens einen ver-

gleichbaren Wert aufweist.

Im nächsten Schritt wird der entwickelte Prozessmonitor

in der Produktion pilotiert. Eine Erweiterung des Ansatzes

ermöglicht die Vorhersage der Viskosität für einen länge-

ren zeitlichen Horizont. Durch den Einsatz des Prozess-

monitors wird eine Steigerung der Wirtschaftlichkeit in der

Klebstoffherstellung erwartet. Darüber hinaus konnte

Jowat SE seine Kompetenzen im Bereich des Qualitäts-

managements und der Produktion bzgl. der Anwendung

und Integration maschineller Lernverfahren ausbauen.

INTELLIGENTE STEUERUNG DER PRODUKTION VON SCHMELZKLEBSTOFFEN

SELBSTOPTIMIERUNG

Produktion

QP-MMI

QP-EE

QP-SE

QP-IVQP-SO

Sonstiges


1

Klebstoffgesucht?Dann sind Siehier richtig!



INTELLIGENTE PROZESSÜBERWACHUNG IN DER DRUCKVERARBEITUNG

Die KOLBUS GmbH & Co. KG aus Rahden stellt Buchbin-

dereimaschinen für die Herstellung von Buchprodukten

her. Durch die zunehmende Komplexität der Maschinen in

Bezug auf eine Vielzahl informationsverarbeitender Kom-

ponenten entstehen hier oft potenzielle Fehlerquellen.

Diese können durch die Verkettung von Anlagenteilen oder

durch das Zusammenspiel unterschiedlicher Komponen-

ten in einem Produktionssystem auftreten. Diese und

weitere Fehlerquellen lassen sich z. B. auf Verschleiß oder

Verschmutzung von Sensoren zurückführen und äußern

sich oft durch Änderungen im Zustands- und/oder Zeit-

verhalten des Gesamtsystems. Die frühzeitige Erkennung

derartiger Prozessanomalien bzw. Anlagefehler wird

somit notwendig, um eine Erhöhung der Anlagenver-

fügbarkeit und Reduzierung der Ausschussrate der

Maschinen zu erzielen.

Das Ziel des Transferprojektes war es daher, durch eine

zuverlässige und einfache Prozessüberwachung den aktu-

ellen Betriebszustand sowie Ursachen im Fehlerfall zu

identifizieren und eine Bedarfsermittlung von Wartungen

abzuleiten. Durch frühzeitiges Aufdecken der Fehlerquel-

len können zudem Wartungsintervalle verkürzt und un-

geplante Instandsetzungsmaßnahmen reduziert werden.

Zur Erreichung des Gesamtziels sollte dabei ein Assistenz-

system (Softwarewerkzeug) zur Erkennung von Prozess-

anomalien eines Dreimesserautomaten prototypisch um-

gesetzt werden.

Im Rahmen des Projekts wurden neue Verfahren zur intel-

ligenten, modellbasierten Anomalieerkennung in techni-

schen Systemen angewandt. Zunächst wurden gemein-

sam mit dem Transfernehmer die Anforderungen an die

Produktionsmodule erfasst und es wurde ermittelt, wel-

che Art von Störungen und Anomalien detektiert werden

sollten. Im zweiten Schritt konnte durch die Betrachtung

unterschiedlicher Datenerfassungslösungen die geeig nete

Alternative für KOLBUS, das auf dem Netzwerkprotokoll

UDP basierte Datalogging, ausgewählt und integriert

werden. Dies ermöglichte den Zugriff auf die Prozess-

daten sowie die Analyse und Weiterverarbeitung dieser

mithilfe von Lernalgorithmen. Das Ergebnis ist ein gelern-

tes Modell in Form eines hybriden Automaten, welcher als

Zustandsraum die einzelnen diskreten Betriebszustände

des betrachteten Dreimesserautomaten abbildet. Mit den

hier verwendeten Diagnosealgorithmen konnten weiter-

hin innerhalb der Assistenzsoftware bestimmte Anoma-

lien, wie z. B. Abweichungen von gelernten Zeitintervallen

für Zustandstransitionen, erkannt werden.

Das zentrale Ergebnis des Transferprojekts ist das Assis-

tenzsystem zur Prozessüberwachung. Durch das automa-

tische maschinelle Lernen und die zuverlässige Anomalie-

erkennung profitieren sowohl der Transfernehmer in der

Rolle des Maschinenbauers als auch der Endkunde als

Maschinenbetreiber. Durch das Transferprojekt können

nun Anomalien bzw. Fehler frühzeitig entdeckt werden, um

die Ausschussware zu vermindern und Wartungszyklen zu

optimieren. Der Transfernehmer hat großes Interesse, das

gewonnene Know-how weiter auszubauen und die Assis-

tenzsoftware langfristig in die Produktionsmodule oder in

Fernwartungssysteme zu integrieren.

Produktion

QP-MMI

QP-EE

QP-SE

QP-IVQP-SO

Sonstiges

SELBSTOPTIMIERUNG


AUF DER SUCHE NACH DEM BEDIENKONZEPT VON MORGEN

MENSCH-MASCHINE-INTERAKTION

Extrusionsanlagen für die kunststoffverarbeitende Indust-

rie sind mit einer grafischen Nutzerschnittstelle ausgestat-

tet, die es ermöglicht, über zahlreiche Funktionen den

Produktionsprozess zu steuern und zu überwachen. Durch

die zunehmende Komplexität der Funktionen wird eine

einfache und intuitive Bedienung der Anlagen immer

schwieriger. Zudem erlaubt ein fest am Extruder montier-

tes Bedienpanel keine Bedienbefehle für den Extruder

aus der Distanz. Erschwerend kommt hinzu, dass während

des Anfahrprozesses zeitweise dicke Schutzhandschuhe

getragen werden.

Ziel des Transferprojekts war die Entwicklung eines inno-

vativen Bedienkonzepts für die Steuerung von Extrusions-

anlagen. Dazu haben battenfeld-cincinnati und das CITEC

der Universität Bielefeld den Einsatz moderner Eingabe-

technologien wie Multitouch-Gestik und berührungslose

Gestik untersucht. Dabei sollte die Nutzerführung mit dem

Ziel einer hohen Usability optimiert und gleichzeitig die

kognitive Belastung der Nutzer gering gehalten werden.

Durch Interviews mit Kunden wurden deren Verbesserungs-

vorschläge für die bestehenden Systeme identifiziert so-

wie Vorstellungen und Wünsche an die zukünftige Bedie-

nung ermittelt. In einem systematischen Konzeptionsprozess

nach dem Ansatz des User Centered Design entstand ein

für die Nutzerbedürfnisse optimierter Prototyp, der sowohl

per Multitouch- als auch mit Freihand-Gesten bedienbar

ist. Für die Gestensteuerung des Prototyps wurden sechs

Freihandgesten implementiert. Des Weiteren wurde eine

Sicherheitsgeste in das Gestenset aufgenommen.

Die alternativen Eingabetechnologien Multitouch- und

Freihandgestik wurden in einer vergleichenden Studie

evaluiert. Dabei kamen verschiedene Usability-Metriken

wie Time on Task, Task Success, Task Accuracy, User

Experience und empfundene kognitive Belastung der Nut-

zer zum Einsatz. Im Ergebnis bewerteten die Probanden

die Multitouch-Bedienung deutlich besser als die gesten-

basierte Steuerung, da die Usability höher und die kogni-

tive Belastung geringer ist.

battenfeld-cincinnati wird das neue User-Interface zur

Marktreife weiterentwickeln und bei ausgewählten Extru-

sionsanlagen einsetzen. Ein Übertrag auf andere Maschi-

nentypen wird ebenfalls angestrebt. Die entwickelte Er-

kennungstechnologie erweitert den Methoden- und

Technologiebaukasten für innovative Mensch-Maschine-

Interaktionstechnologien des CITEC und steht so auch

weiteren Unternehmen zur Verfügung.

Produkt/Service

QP-MMI

QP-EE

QP-SE

QP-IVQP-SO

Sonstiges





BENUTZERFREUNDLICHE BEDIENUNG VON MISCHANLAGEN

Die Automatisierung und Vernetzung von Produktions-

mitteln verlangt eine nutzergerechte Gestaltung der

Mensch-Maschine-Schnittstellen. Komplexere Zusammen-

hänge, sich ändernde Nutzergruppen und flexible Auf-

gabenstellungen erfordern eine menschenzentrierte Neu-

oder Umgestaltung dieser Schnittstellen. Gerade kleine

Unternehmen benötigen Unterstützung, um geeignete

Mensch-Maschine-Schnittstellen in Softwareprodukte zu

integrieren. Die RAUTEC GmbH steht als Dienstleister und

Entwickler hochindividueller Softwarelösungen in der Auto-

matisierungs- und Prozesstechnik vor genau dieser Heraus-

forderung. Dabei fordern ihre Kunden bereits eine hohe

Gebrauchstauglichkeit der Softwarelösungen ein. Im Trans-

ferprojekt steht die Benutzungsoberfläche einer Gummi-

mischanlage zur Herstellung von Kautschuk im Fokus. Die

Aufgabe besteht hier darin, diesen Prozess zu steuern, die

einzelnen Komponenten zu wiegen und dem Prozess

(Mischer) zuzuführen. Dies geschieht manuell durch den

Bediener oder automatisch durch eine Fördertechnik.

Gesamtziel des Transferprojektes war daher die Optimie-

rung der Gebrauchstauglichkeit (Usability) und des Benut-

zererlebnisses (UX) der Nutzeroberfläche eines Systems

zur Steuerung von Gummimischanlagen. Des Weiteren

sollte der Produktentwicklungsprozess von einer technik-

getriebenen hin zu einer menschenzentrierten Software-

entwicklung transformiert werden.

Die Umsetzung erfolgte in fünf Arbeitsschritten durch eine

Ist-Analyse und ein Re-Design gemäß ISO 9241-210. Zu-

nächst wurde eine Kontextanalyse durchgeführt, um den

Ist-Zustand des Systems zu dokumentieren und Usability-

Schwachstellen zu identifizieren. Des Weiteren wurden die

Nutzergruppen und die für die Nutzung relevanten Ein flüsse

mittels einer Contextual Inquiry analysiert (eine Kombina-

tion aus systematischer Beobachtung und Befragung). Auf

Grundlage der Ergebnisse dieser beiden Akti vitäten wurde

der Ist-Use-Case formalisiert. Im zweiten Arbeitsschritt

konnten dann die funktionalen und nicht-funktionalen An-

forderungen mittels Requirements Engineering spezifiziert

werden. Die Formulierung des Soll-Use-Cases wurde als

sog. User-Story dokumentiert. Daran anschließend wurde

in mehreren Iterationen, sog. Design Sprints, die Informa-

tionsarchitektur, das Layout und Raster, die Farbgebung

sowie die Typografie der Nutzeroberfläche erarbeitet.

Darüber hinaus wurden die angewandten Methoden als

Forschungsbeitrag per Fragebogen evaluiert.

Der Schwerpunkt des Transferprojekts bestand in der

Methodenvermittlung im Hinblick auf die nutzergerechte

Gestaltung von Benutzungsoberflächen für Produktions-

maschinen, da sich der Wissenstransfer auf diesem Ge-

biet für den Transfernehmer als vordringlichster Bedarf

herausgestellt hatte. Hierbei wurde ein Ansatz aus Infor-

mieren und Anwenden gewählt, um die Grundlagen des

Usability Engineerings und User Experince Design zu ver-

mitteln und nachhaltig zu verankern. Dies geschah vor-

nehmlich in Form von regelmäßigen Workshops, an denen

die im Projekt involvierten Mitarbeiter von Transfernehmer

und -geber teilgenommen haben. Auf diese Weise werden

die Mitarbeiter der RAUTEC GmbH über die Projektdauer

hinaus dazu befähigt, etablierte Usability- und UX-Metho-

den für den eigenen konkreten Bedarf selbstständig ein-

zusetzen und die geltenden Standards in die eigenen Soft-

warelösungen zu implementieren. Auf Basis der Projekt-

arbeit soll zeitnah noch eine umfassende Nutzerstudie

durchgeführt werden.

Produkt/Service

QP-MMI

QP-EE

QP-SE

QP-IVQP-SO

Sonstiges


MULTI-LEVEL-LOKALISIERUNG FÜR BENUTZERSCHNITTSTELLEN

Die ISI Automation GmbH & Co. KG entwickelt Nutzer-

schnittstellen zur Automation von komplexen Fertigungs-

abläufen. Die steigende Komplexität industrieller und ver-

netzter Anlagen erfordert im Zuge von Industrie 4.0

intelligente Benutzerschnittstellen (Intelligent User Inter-

faces – IUI), welche die jeweiligen Nutzer ideal unter-

stützen. Eine zentrale Anforderung, um intelligente

Schnittstellen zu realisieren, ist die effektive und robuste

Lokalisierung von bewegten Objekten (z. B. Personen oder

Maschinen) in Produktionsumgebungen. Auf einer grob-

granularen Ebene funktioniert diese Lokalisierung heute

bspw. durch Lichtschranken oder Chip-Karten. Für eine

ideale Assistenz von Nutzern ist jedoch eine bessere

Sensorik sowie eine umfangreiche Datenbasis nötig, um

das Potenzial intelligenter Benutzerschnittstellen aus-

zuschöpfen. Speziell die Lokalisierung von Menschen im

Arbeitsumfeld wirft zahlreiche ethische, rechtliche und

soziale Fragen auf. In Zukunft könnten Assistenzsysteme

helfen, automatisch Mitarbeiter an verschiedene Stellen

in der Fertigung zu beordern, um dort Unterstützung bei

der Behebung von Prozessabweichungen zu leisten.

Hierzu ist es erforderlich, Lokalisierungskonzepte zu ent-

wickeln, die sowohl den technischen Anforderungen

genügen als auch bei den Nutzern auf Akzeptanz stoßen.

Ziel des Transferprojektes war es deshalb, ein Konzept für

eine multigranulare Lokalisierung (»Multi-Level-Lokali-

sierung«) von Mitarbeitern für IUIs zu entwickeln. Dieses

wurde prototypisch implementiert und in Bezug auf die

Gebrauchstauglichkeit und Nutzerakzeptanz evaluiert.

Die Umsetzung erfolgte in sieben Arbeitspaketen. Zunächst

wurden die Anforderungen für das System erarbeitet und

in Form eines Lasten- und Pflichtenheftes dokumentiert.

Darauf aufbauend wurde das skizzierte Multi-Level-

Lokalisierungs-Konzept verfeinert. Die Software-Architek-

tur des späteren Systems wurde geplant, dokumentiert

und es wurden Schnittstellen an das vorhandene System

definiert. Das Lokalisierungs-System ist auf Basis der

Technologien RFID, Ultra-Breitband-Lokalisierung sowie

3D-Kamera/Face-Tracking entwickelt worden. Für die

Implementierung mussten die verschiedenen Hardware-

komponenten der drei Basis-Technologien mitein ander

vernetzt und Schnittstellen gemäß der Software-Archi-

tektur geschaffen werden. Im Anschluss daran wurden

Modul- und Integrationstests durchgeführt. Im nächsten

Schritt wurde die IUI prototypisch entwickelt, sodass

definierte Use-Cases sinnvoll demonstriert werden konn-

ten. Das Gesamtsystem wurde in der SmartFactoryOWL

installiert und intensiv auf seine Funktionsfähigkeit

ge testet. Im letzten Umsetzungsschritt wurde das Multi-

Level-Lokalisierungssystem im Hinblick auf die Gebrauchs-

tauglichkeit und die Nutzerakzeptanz evaluiert. Hierzu sind

Usability-Tests und Experimente mit Nutzern innerhalb der

SmartFactoryOWL durchgeführt worden. Es wurden rea-

listische Arbeitssituationen simuliert, in denen Nutzer mit

dem System arbeiteten.

Das Ergebnis des Projekts ist ein funktionsfähiger Demons-

trator des Lokalisierungssystems in der SmartFactoryOWL.

Der Transfernehmer hat neues Wissen über die Basis-

Technologien sowie Methodenwissen aufgebaut und kann

dies im Unternehmen gewinnbringend einsetzen.


Produkt/Service

QP-MMI

QP-EE

QP-SE

QP-IVQP-SO

Sonstiges




Das wichtigste Akquise-Instrument ist heutzutage ein über-

zeugendes Angebot. Die Unternehmen stehen in der digi-

talisierten Welt immer mehr vor der Herausforderung, die

vielfältigen und kundenspezifischen Angebotsvari anten

transparent und nutzenorientiert zu präsentieren. Der

Transfernehmer POS Tuning Udo Voßhenrich GmbH & Co.

KG aus Bad Salzuflen hat, als Hersteller von Display-

systemen zur Warenpräsentation, den Handlungsbedarf

für sich erkannt, seinen Endkunden die Vielzahl an

Lösungs- und Konfigurationsmöglichkeiten der Displays

am Point of Sale bedarfsgerecht zu veranschaulichen.

Der Kunde soll auf den ersten Blick verstehen, wie er mit-

hilfe der Displaysysteme den Verkauf seiner Produkte

unterstützen kann. Die derzeitige Vor-Ort-Präsentation ist

jedoch sehr zeit aufwendig und mittels Katalog und physi-

schen Mustern wenig flexibel, sodass neue Technologien

und Ansätze zur Visualisierung erforderlich werden.

Das Transferprojekt zielte daher darauf ab, einen auf Aug-

mented Reality (AR) basierten Lösungskonfigurator zur

Unterstützung der Angebotsqualifizierung zu konzipieren

und prototypisch umzusetzen.

Innerhalb einer Systemanalyse wurden die Anforderun-

gen an einen geeigneten AR-Konfigurator sowie ein ent-

sprechendes Anwendungsszenario erarbeitet. Der erfor-

der liche Funktionsumfang in Bezug auf die Hard- und

Software komponenten wurde in diesem Rahmen definiert

und in enger Zusammenarbeit mit dem Transfernehmer

abgestimmt. Anhand des so entwickelten Anforderungs-

kataloges wurde anschließend ein Konzept zur Umsetzung

des AR-Lösungskonfigurators für kundenindividuelle

Angebots varianten erstellt. Das Konzept, als wesentliches

Projekt ergebnis, beinhaltet u. a. zu integrierende Funktio-

nen sowie Schnittstellen zu der bestehenden System-

umgebung (CAD- und PDM-Systeme). Die Konzipierung er-

folgte dabei insbesondere mithilfe des Expertenwissens

des Transfernehmers, was in Form von Workshops auf-

gearbeitet und dokumentiert wurde. Der Demonstrator

des AR-Lösungskonfigurators wurde anschließend als

Tabletvariante entwickelt und bietet die Option, mehrere

standardisierte oder individuelle kundenspezifische

Warenpräsentationssysteme (Displays) abzubilden. Die

für den Kunden geeigneten Displayvarianten werden mit-

hilfe des Tablets direkt in ihrer realen Umgebung, z. B. in

einem Supermarkt regal, visualisiert. Der Kunde kann sich

das Display unmittelbar mit seiner Ware vorstellen,

erkennt den direkten Nutzen und hat die Möglichkeit,

zwischen verschiedenen Varianten zu wählen. Für den

Transfernehmer POS Tuning bedeutet das einen verbes-

serten und effektiveren Angebotsprozess sowie einen

schnelleren Auftragsabschluss.

Durch die Teilnahme an dem Transferprojekt wurde der

Transfernehmer befähigt, die Technologie AR mithilfe des

innovativen Lösungskonfigurators sowie den verbesserten

Angebotsprozess zukünftig in sein Portfolio zu integrieren,

um damit die Kundenbindung und Wettbewerbsfähigkeit

zu steigern. Weiterhin lässt sich das gewonnene Fach-

wissen über die AR-Technologie auf weitere nutzenorien-

tierte Einsatzbereiche bei POS Tuning übertragen.

AR-LÖSUNGSKONFIGURATOR IN DER ANGEBOTSPHASE

Methode/Prozess/Engineering/Tool

QP-MMI

QP-EE

QP-SE

QP-IVQP-SO

Sonstiges



INTELLIGENTE VERNETZUNG

DEZENTRALE STEUERUNG EINER PROFILUMMANTELUNGSANLAGE

Die Firma Düspohl zeigt am Beispiel ihrer Profilummante-

lungsanlage RoboWrap, dass ein Wandel von Produktions-

anlagen hin zu intelligenten Anlagen mit einem stetig stei-

genden Automatisierungsgrad verbunden ist. Dies liegt

u. a. an der Vorgabe, eine gleichbleibend gute Qualität

kosteneffizient produzieren zu müssen. Für ein gutes Er-

gebnis müssen die Andruckrollen der Anlage von einem

erfahrenen Mitarbeiter ausgewählt und manuell justiert

werden, was zu einer langen Rüstzeit führt. Das System

weist bereits einen hohen Teilautomatisierungsgrad auf.

Jedoch wird die Einhaltung der Betriebsparameter durch

den Mangel an Fachkräften zunehmend zu einer großen

Herausforderung. Diese gilt es mittels weiterer Schritte

der Automatisierung zu lösen.

Langfristiges Ziel des Transferprojektes ist daher die voll-

ständige Automatisierung der Profilummantelungsanlage,

sodass eine dezentrale selbstoptimierende Produktion

im laufenden Betrieb realisiert werden kann. Zusätzlich

sollte eine Möglichkeit zur einfachen Nachjustierung der

Anlage geschaffen werden. Die relevanten Parameter sind

dabei die Position und die Ausrichtung der Andruckrollen

am Profil. Gemeinsam mit der Universität Bielefeld ging

Düspohl diese Herausforderung an.

Zunächst wurden die konkreten Anforderungen für ein

praxisgerechtes und intuitives Bedienkonzept ausgear-

beitet. Durch eine Marktanalyse gelang es, geeignete

Technologien für die industrietaugliche Realisierung zu

identifizieren. Mit der Integration der ausgewählten

WLAN-Funktechnologie in die zentrale Steuerungsarchi-

tektur der Anlage wurde die Grundlage geschaffen, eine

dezentrale Bedienung über mobile Steuergeräte (z. B. ein

Tablet) zu ermöglichen. Der Fokus lag hier darin, diese

Anbindung entsprechend robust und abgesichert auszu-

legen. Durch die Verwendung eines mobilen Gerätes für

die Nachjustierung konnte der Erfolg der Maßnahme vom

Bediener direkt im laufenden Betrieb kontrolliert werden.

Zusätzlich wurde die Möglichkeit untersucht, den Video-

stream einer in der Anlage verbauten Kamera einzubinden.

So konnte die visuelle Inspektion auch an schwer zugäng-

lichen Stellen ermöglicht werden. Dieser Ansatz stellte

sich als sehr praktikabel heraus. Hier muss jedoch eine

mobile und somit vom Anwender frei platzierbare Kamera

verwendet werden, um die Flexibilität im Livebildmodus

zu gewährleisten. Der Anlagenbediener wertet die Ergeb-

nisse der Nachjustierung nun regelmäßig aus. Dadurch ge-

lingt es jetzt, dieses Fachwissen stetig in die automatische

Kon figuration mit einfließen zu lassen.

Für die Firma Düspohl konnte eine voll funktionsfähige

dezentrale Steuerungslösung für Profilummantelungs-

anlagen konzipiert, implementiert und evaluiert werden.

Der Einsatz von WLAN als Funktechnologie hat sich als

Übertragungsstandard bewährt, da er die Anforderungen

bezüglich des Datendurchsatzes, der Zuverlässigkeit und

der Datensicherheit kosteneffizient erfüllt. Zukunfts-

weisende Ansätze wie die Videoüberwachung wurden

darüber hinaus betrachtet. So verfügt die Firma Düspohl

über eine Lösung für eine zukunftssichere, dezentrale

Steuerung ihrer Fertigungsanlagen. Dies erlaubt es, die

Fülle an neuen Möglichkeiten hinsichtlich Steuerung und

Interaktion auch für die Anlagenbediener praktikabel

nutzbar zu machen.

Produkt/Service

QP-MMI

QP-EE

QP-SE

QP-IVQP-SO

Sonstiges



Das Unternehmen FISCHER Mess- und Regeltechnik GmbH

bietet Lösungen in der Mess- und Regeltechnik an (z. B.

Sensoren für die Überwachung von physikalischen Größen

in technischen Prozessen wie Druck, Temperatur oder Füll-

stand). Moderne Fertigungstechnologien und eine hohe

Fertigungstiefe sichern die Flexibilität und Qualität der

Produkte. Als Beispiel lässt sich hier eine prototypische

Implementierung eines Sensors mit einer Bluetooth-

Schnittstelle nennen. Dieser lässt sich über eine speziell

entwickelte Android-App drahtlos parametrieren und er-

möglicht das Abrufen von Prozessdaten. Für den Kunden

ergibt sich eine Zeit- und Kostenersparnis bei kritischen

Geschäftsprozessen wie der Inbetriebnahme. Bisher ist die

Vernetzung auf eine Punkt-zu-Punkt-Verbindung zwischen

Sensor und mobilem Endgerät beschränkt und eine An-

bindung an einen zentralen Datenspeicher (z. B. eine Cloud)

ist noch nicht gegeben. Es gibt somit noch keine Möglich-

keit der automatischen Sammlung, Aufbereitung und

Weiterverarbeitung der Sensordaten.

Daher war das Ziel des Transferprojektes, die funkbasierte

Kommunikation der Sensoren aufzugreifen und sie in einer

Kommunikationsstruktur zu verwenden. Diese soll das

zentrale Auswerten der Sensordaten in der Cloud ermög-

lichen.

Die Umsetzung erfolgte in insgesamt drei Arbeitspaketen.

Im ersten Schritt wurden die Anforderungen an eine Er-

weiterung der aktuellen Kommunikationsarchitektur auf-

genommen. Ziel war es, die semantische Beschreibung

der Prozesssensoren (OPC UA, SensorML usw.) und die

Anbindung an ein zentrales Cloudsystem mittels Anwen-

dungsfällen zu definieren. Im zweiten Schritt, der Konzept-

entwicklung, wurden Technologien zur semantischen

Beschreibung, Private und Public Clouds sowie mögliche

Komponenten analysiert und bewertet. Darauf aufbauend

erfolgte die Auswahl der Bestandteile für die prototypi-

sche Umsetzung. Für die semantische Beschreibung wurde

auf eine OPC-UA-Schnittstelle zurückgegriffen, da sie eine

Industrie 4.0-konforme Schnittstelle darstellt. Hinsichtlich

der Cloudlösung wurde eine Public Cloud, konkret der

Amazon Web Service, ausgewählt. Als Hardwareplattform

wurde ein Raspberry Pi gewählt, da dies eine kosten-

günstige Alternative für die serielle Kommunikation dar-

stellt. Im letzten Schritt ist das entstandene Konzept in

einem Prototyp implementiert worden. Dazu wurde die

benötigte Hardware für die konzeptionierte Cloud-Archi-

tektur beim Transfernehmer aufgebaut. Daran anschlie-

ßend wurde die Middleware implementiert, in welcher die

Prozesssensoren semantisch beschrieben und die Techno-

logien in die neue Kommunikationsarchitektur integriert

worden sind. Abschließend konnten weitere Algorithmen

zur Wartung oder Analyse in der Cloud realisiert werden.

Die Ergebnisse dieses Transferprojekts dienen als mög-

licher Entwicklungspfad für den Transfernehmer hin zu

verlässlichen, adaptiven und benutzerfreundlichen intelli-

genten technischen Systemen. Es ist gelungen, eine kos-

teneffiziente und sichere Speicherung der Sensordaten in

der Cloud zu ermöglichen.

ZENTRALE AUSWERTUNG VON PROZESSSENSORDATEN IN DER CLOUD


Produkt/Service

QP-MMI

QP-EE

QP-SE

QP-IVQP-SO

Sonstiges


SYSTEMS ENGINEERING

THERMISCHE ANALYSE VON INDUKTIVITÄTEN MITTELS CFD-METHODEN

Die Schaffner Deutschland GmbH ist Hersteller von leis-

tungsmagnetischen Filterkomponenten für die Schlüssel-

märkte in den Bereichen Traktion, Antriebssysteme und

erneuerbare Energien. Induktivitäten werden in einer Viel-

zahl von Anwendungen als Filterelemente zur Formung

von elektrischem Strom eingesetzt. Besonders im Bereich

der elektrischen Bahnen (Personenbeförderung) wird ein

möglichst geringes Gewicht und Volumen solcher Wickel-

güter einhergehend mit einer hohen Leistungsdichte an-

gestrebt. Die Zuverlässigkeit und die Lebensdauer von

Wickelgütern ist abhängig von deren thermischer Belas-

tung. Um die hohe Leistungsdichte unter Einhaltung der

zulässigen maximalen Wicklungstemperatur zu gewähr-

leisten, müssen Induktivitäten daher häufig mit einer akti-

ven Kühlung mittels erzwungener Konvektion betrieben

werden (Einsatz von Wasser oder Luft als Kühlmedium).

Ziel dieses Projekts war die Integration der numerischen

Strömungsmechanik (Computational Fluid Dynamics, CFD)

in die bestehenden Berechnungsmethoden von Wickel-

gütern bei der Schaffner Deutschland GmbH. Gemeinsam

mit den Wissenschaftlern der Universität Paderborn ging

das Unternehmen diese Herausforderung an. Obwohl

heute verschiedene kommerzielle und auch frei verfüg bare

CFD-Programme sowie die notwendige Rechenleistung

verfügbar sind, gibt es zahlreiche Barrieren bei der Ver-

wendung der numerischen Strömungsmechanik. In diesem

Transferprojekt sollten daher geeignete Ansätze zur Ent-

wicklung von CFD-Modellen für die Berechnung von

Wickelgütern mit forcierter Kühlung erarbeitet werden.

Das Projekt gliederte sich in fünf Arbeitspakete. Zunächst

wurde ein Fallbeispiel für die thermische Analyse von

Induktivitäten mit CFD-Methoden erstellt. Für die ausge-

wählte Induktivität sollte ein geeigneter Modellierungs-

ansatz hergeleitet werden, welcher sowohl die verteilte

Wärmeproduktion als auch den Einfluss der alternieren-

den Materialien auf den Wärmetransport hinreichend

genau berücksichtigt.

Die Simulationen wurden beim Transfergeber realisiert;

dabei wurden Simulationsparameter wie Strömungs-

geschwindigkeit, Eintrittstemperatur und die Orientierung

der Luftströmung vom Transfernehmer vorgegeben. Paral-

lel dazu führte der Letztere Messungen durch, um eine

Validierungsbasis für Simulationen zu ermitteln. Hierfür

wurde eine Netzfilterdrossel aufgebaut und in einem

Windkanal des Transfernehmers vermessen. Im nächsten

Schritt wurden Konzepte erarbeitet, um die numerische

Strömungssimulation in den Entwicklungsprozess beim

Transfernehmer zu integrieren. Dabei sind die simulations-

verantwortlichen Mitarbeiter des Transfernehmers

geschult worden. Der Fokus lag hierbei explizit auf der

CFD-Simulation von Wickelgütern. Im Anschluss an die

Schulungen sind von diesen Mitarbeitern eigene nume-

rische Strömungsberechnungen durchgeführt und von

beiden Projektpartnern gemeinsam bewertet worden. Im

finalen Arbeitspaket wurde der hergeleitete und vali dierte

Modellierungsansatz verwendet, um unterschiedliche

Kühlungskonfigurationen an einer Induktivität zu unter-

suchen.

Aus dem Transferprojekt ergaben sich Berechnungs- und

Modellreduktionsansätze für die CFD-Simulation von

Wickelgütern. Zukünftig soll mittels der numerischen

Strömungssimulation die Erwärmungsvorhersage der

Wickelgüter verbessert werden. Durch den zielgerichteten

Einsatz der CFD konnte die Effizienz des Produktent-

stehungsprozesses bei der Schaffner Deutschland GmbH

deutlich gesteigert werden.



QP-MMI

QP-EE

QP-SE

QP-IVQP-SO

Sonstiges




SYSTEMS ENGINEERING

MODELLBASIERTES SYSTEMS ENGINEERING IN DER NÄHTECHNIK

Die Dürkopp Adler AG aus Bielefeld entwickelt und ver-

treibt Industrienähmaschinen und automatisierte System-

lösungen für die Nähtechnik. Die steigende Vernetzung

und der zunehmende Elektronik- und Softwareanteil in die-

sen Systemen führt zu einer stetig wachsenden System-

komplexität. Dies erfordert neue Ansätze in der Produkt-

entwicklung; eine stärkere Ausrichtung im Themenfeld

Model-Based Systems Engineering (MBSE) ist notwendig.

Erreicht wird damit eine systematische Erhebung und

Kommunikation von Anforderungen und Produktkonzepten.

Dies bringt die verschiedenen Bereiche über das Produkt-

management, die Entwicklung, aber auch den Einkauf und

die Produktion näher zusammen. So kann relevantes Wis-

sen frühzeitig eingebracht und Risiken identifiziert werden.

Jedoch existiert im Bereich MBSE eine große Vielfalt von

Vorgehensweisen, Methoden und Entwicklungswerk-

zeugen.

Gemeinsam mit den Wissenschaftlern des Fraunhofer-

Instituts für Entwurfstechnik Mechatronik (IEM) ging

Dürkopp Adler diese Herausforderung in einem Transfer-

projekt an. Dieses hatte daher zum Ziel, passende An sätze

zielgerichtet auszuwählen und auf die spezifischen Rah-

menbedingungen von Dürkopp Adler zu adaptieren. Es

galt, ein Konzept für einen bedarfsgerechten Systems

Engineering Prozess zu erarbeiten.

Im Projekt wurde zunächst in Workshops gemeinsam der

derzeitige Entwicklungsprozess analysiert. Darauf auf-

bauend wurden spezifische MBSE-Methoden für verschie-

dene Anwendungsfälle ausgewählt und in einem Ansatz

integriert. Die Einordnung der Methoden erfolgte dabei auf

Grundlage der etablierten Arbeit mit Lasten- und Pflichten-

heften im Entwicklungsprozess. Zur Erprobung des Ansat-

zes wurde ein aktuelles Entwicklungsprojekt begleitet: Die

Weiterentwicklung einer Nähanlage zur automatisierten

Fertigung von Hosenteilen (Facelift, neue Sensorik, neue

Steuerung etc.). Zur rechnerinternen Modellierung wurde

die 3D Experience Plattform von Dassault genutzt, welche

sich bereits im Unternehmen im Einsatz befindet.

Kern des Ansatzes ist das RFLP-Konzept, welches in der

Dassault Plattform umgesetzt wird. Hierbei wird das Sys-

tem auf vier Ebenen beschrieben und modelliert: Anforde-

rungen, Funktionen, logische Struktur und physikalische

Struktur. Die Modellelemente können über die Ebenen hin-

weg verknüpft werden. So entsteht ein durchgängiges

Systemmodell, das die vollständige Nachverfolgung von

Anforderungen oder Funktionen bis zum physikalischen

Entwurf möglich macht.

Die zentralen Ergebnisse des Projekts sind die Auswahl

und Einordnung geeigneter MBSE-Methoden in den Ent-

wicklungsprozess sowie deren werkzeugtechnische Re-

präsentation. Das Systemmodell bildet darüber hinaus

die Grundlage für die Kommunikation und Kooperation

zwischen allen Projektbeteiligten; vom Produktmanage-

ment bis zur Konstruktion. Die projektbegleitende Model-

lierung verdeutlichte den Nutzen des Ansatzes und zeigte

gleichzeitig notwendige Handlungsbereiche für eine

mögliche Überführung in die produktive Produktentwick-

lung auf.


QP-MMI

QP-EE

QP-SE

QP-IVQP-SO

Sonstiges


Die Firma Friedrich Remmert GmbH entwickelt und liefert

Lagersysteme und Automatisierungslösungen für Bleche

und Langgut. Die Bleche können dabei automatisiert aus

dem Lager bis zur Bearbeitungsmaschine transportiert wer-

den. Die Systemlösungen von Remmert verfügen dank der

modularen Bauweise über eine sehr lange Lebensdauer,

da sie jederzeit erweiterbar sind – ein Kundennutzen, der

Vorausschau und ein gutes Management der Systemkom-

plexität notwendig macht. Neben der Standardisierung der

Produkte sind häufig kundenspezifische Anpassungen inner-

halb der eigenständigen mechatronischen Systeme erforder-

lich. Remmert sieht den Ansatz des Model-Based Systems

Engineerings (MBSE) als einen vielversprechenden Weg,

um die zunehmend komplexer werdenden Systeme auch in

Zukunft erfolgreich entwickeln und anbieten zu können.

Für den Einsatz von MBSE, insbesondere bei kleinen und

mittleren Unternehmen (KMU), mangelt es derzeit an eta-

blierten Modellierungswerkzeugen und der bedarfsgerech-

ten Integration dieser in den Entwicklungsprozess. Ziel des

Transferprojekts war es deshalb, einen speziell auf die An-

forderungen des Mittelstands ausgerichteten Tool-Bench-

mark von MBSE-Modellern durchzuführen. Darüber hinaus

sollte ein Konzept zur Werkzeugintegration in den Entwick-

lungs- und Produktentstehungsprozess von Remmert erar-

beitet werden. Hierdurch sollen insbesondere Auswirkun-

gen von Änderungen im Entwicklungsprozess schneller

erkannt und die Durchgängigkeit im Sinne der Interdiszi-

plinarität verbessert werden.

Das Transferprojekt gliederte sich in fünf Arbeitspakete.

Zunächst wurden die Anforderungen an MBSE-Tools im

Allgemeinen identifiziert. Anschließend ist auf Basis

dieser Anforderungen ein Vergleich der Werkzeuge

»3D Experience Plattform«, »Enterprise Architect«, »Cameo

Systems Modeler« sowie »iQuavis« erfolgt. Ergebnis des

Vergleichs war, dass das Tool iQuavis die Anforderungen

von Remmert am besten erfüllt. Daher wurde es als

MBSE-Werkzeug ausgewählt und seine Integration in den

Entwicklungsprozess konzipiert. iQuavis bietet den Vorteil,

dass es einen einfachen Einstieg auch mit KMU-typischen

Ressourcen gewährleistet. Das ausgewählte Werkzeug

wurde anschließend genutzt, um einen Demonstrator im

Sinne eines Proof-of-Concept für die Einbindung des Tools

in den Entwicklungsprozess von Remmert zu prüfen.

Dabei galt es, die Eignung zur aktiven Nutzung im Ent-

wicklungsalltag und die Möglichkeiten zur Kopplung mit

an deren, bereits im Einsatz befindlichen Werkzeugen zu

betrachten.

Das Tool-Benchmarking und der innerhalb des Transfer-

projektes entwickelte Demonstrator zur Validierung der

Werkzeugintegration zeigen, dass der MBSE-Ansatz für

KMU nachweisbaren Nutzen stiftet.

BENCHMARK VON SYSTEMS ENGINEERING WERKZEUGEN FÜR DEN MITTELSTAND

SYSTEMS ENGINEERING


QP-MMI

QP-EE

QP-SE

QP-IVQP-SO

Sonstiges




SYSTEMS ENGINEERING

MODELLGETRIEBENE SOFTWAREENTWICKLUNG FÜR ANLAGENSTEUERUNGEN

Die Firma G. KRAFT Maschinenbau GmbH stellt Maschi-

nen und Anlagen für die Produktion von Türen, Zargen, Fuß-

böden und Dämmstoffen her. Diese werden unter Wieder-

verwendung möglichst vieler Anlagenmodule für jeden

Kunden individuell realisiert. Um Entwicklungszeit zu spa-

ren, ist die Software zur Steuerung der Anlagen höchst-

modular aufgebaut und wird anlagenspezifisch konfiguriert

und zu einem großen Teil automatisch generiert. Ein Konfi-

gurationstool, das Kraft Configuration Tool (KCT), ermög-

licht dabei die individuelle Anlagenkonfiguration und gene-

riert das Codeframework für die Basismodule der Anlage.

Für die sog. Schrittketten, die die Steuerung einzelner Ab-

läufe in der Anlage definieren, ist dies allerdings noch nicht

der Fall. Diese müssen noch manuell implementiert werden.

Aus diesen Anforderungen ergab sich für das Transferpro-

jekt das Ziel, eine modellgetriebene Entwicklung von

Schrittketten zur Steuerung von Anlagenmodulen zu errei-

chen. Der Fokus lag auf der Optimierung des Softwareent-

wicklungsprozesses hinsichtlich seiner Effizienz und Effek-

tivität, indem aus einer grafischen Modellierung von

Abläufen im Kraft Configuration Tool auch der Code für die

Implementierung von Schrittketten automatisch erzeugt

wird. Auf Basis solcher Modelle können mittels Erreich-

barkeitsanalysen oder Model Checking auch Fehler auto-

matisch erkannt und somit die Qualität der Entwicklung

verbessert werden (z. B. Deadlocks oder nicht erreichbare

Zustände).

Um eine speziell an G. KRAFT angepasste Modellierungs-

sprache zu spezifizieren, war die detaillierte Analyse der

bestehenden Schrittketten sowie des Entwicklungsprozes-

ses notwendig. Dabei wurden bereits etablierte Sprachen

zur Schrittkettenmodellierung, zum Beispiel IEC61131-3

SFC1, UML 2 Zustandsmaschinen oder Siemens S7-

Graph3, berücksichtigt. Auf Basis der Analyse wurden

weitere Konzepte für die Modellierung von für G. KRAFT

spezifische Eigenschaften ausgearbeitet. Hierzu wurden

die bestehenden Schrittketten und der existierende Maschi-

nencode analysiert. Sowohl die Modellierungssprache als

auch der Codegenerator wurden im Transferprojekt proto-

typisch umgesetzt. Die entsprechenden Konzepte wurden

mittels Microsoft VisualStudio in Visual Basic implemen-

tiert und als Bibliothek in das Kraft Configuration Tool ein-

gebunden. Dies ergab eine wesentlich höhere Codequali-

tät und auch Produktivität. Die Generierung der Schrittkette

führt zudem zu einer Vereinheitlichung des Codes. Um die

Modellierungssprache einfach während des Softwareent-

wicklungsprozesses nutzen zu können, wurde weiterhin

ein grafischer Editor integriert. Schon jetzt hat der Einsatz

des KCT und der Codegenerierung die Entwicklungszeit

von größeren Anlagen bei G. KRAFT um 50 % reduziert. Der

Wert soll noch auf bis zu 90 % gesteigert werden.

Durch das Transferprojekt konnte G. KRAFT die bereits

hohe Effizienz in der Softwareentwicklung deutlich stei-

gern. Das reduziert die Entwicklungs- und Inbetriebnah-

mezeiten und trägt damit maßgeblich zur Steigerung der

Produktivität des Unternehmens bei.


QP-MMI

QP-EE

QP-SE

QP-IVQP-SO

Sonstiges


Die Firma Halemeier entwickelt moderne Produkte im

Bereich der Lichttechnik und Sensorik. Halemeier verfolgt

dabei unter anderem das Ziel, komplexe Lichtinstallatio-

nen und situationsangepasste Lichtszenen für ihre Kunden

zu schaffen. So können bspw. bereits mehrere Leuchten

über ein mobiles, batteriebetriebenes Bedienelement an-

gesteuert werden. Dazu ist ergänzend die Steuerung per

Smartphone derzeit ebenso möglich. Die Realisierung

einer Lichtlösung mit minimalem Installationsbedarf und

maximaler Adaptivität setzt jedoch eine Vernetzung der

Leuchten voraus. Idealerweise erfolgt diese dynamisch

und selbstständig. Hieraus und zur Reduzierung des Ener-

giebedarfs der mobilen Sensoren und Sendeeinheiten

ergibt sich der Handlungsbedarf, möglichst lange Lauf zei-

ten zu garantieren und somit den Wartungsaufwand zu mini-

mieren und die Anwenderfreundlichkeit zu maximieren.

Ziel des Projekts ist die Konzeption eines ressourcen-

effizienten, idealerweise energieautarken und kleinen

Bedienelements für dynamische Lichtinstallationen. Dabei

müssen die konkurrierenden Zielgrößen Betriebszeit, Bau-

größe und Funktionsvielfalt gegeneinander abgewogen

werden. Im Transferprojekt sollen dazu Methoden des

Energy-Harvesting zur autarken Versorgung der Bedienein-

heit berücksichtigt werden. Ferner sollen die Möglichkei-

ten zur weiteren Miniaturisierung der Systemkomponen-

ten aufgezeigt werden.

Die Umsetzung erfolgte, zusammen mit der AG Kogni tronik

& Sensorik der Universität Bielefeld, in vier Arbeitsschrit-

ten. Im ersten Schritt wurden ein Anforderungskatalog und

eine Technologieanalyse für die drahtlose Bedieneinheit

erarbeitet. Die Funktionsvielfalt und der Grad der Vernet-

zung zwischen verschiedenen Leuchten wurden in den An-

wendungsszenarien »Energieautarker Handtaster« sowie

»Rückgewinnung von Energie« definiert. Für diese Szena-

rien wurden Energy-Harvesting Methoden wie Piezoelek-

trizität, Thermoelektrizität oder Photovoltaik evaluiert. Das

drahtlose Bedienelement mittels Piezoelektrik sowie die

Energierückgewinnung mittels Thermoelektrik wurden

anschließend prototypisch getestet. Die benötigte Energie

wurde dabei mit der bisherigen Halemeier-Lösung, dem

batteriebetriebenen Handsender, verglichen. Auf Grund-

lage der Ergebnisse zur Nutzung der Energy-Harvesting

Methoden wurde ein Konzept der energieautarken Bedien-

einheit erstellt, um bei geringer Energie möglichst viele

Funktionen moderner Lichtlösungen (z. B. Dimmer, Farb-

wechsel, Soft an/aus) zu gewährleisten. Speziell für Licht-

installationen, die aus mehreren Leuchten bestehen

wurde dazu auch eine Vernetzung der Empfangseinheiten

(Tri-Mitter) untereinander geprüft und implementiert. Die

prototypischen Systemkomponenten wurden abschließend

unter realen Bedingungen getestet.

Für die Firma Halemeier konnte mittels des Transfer projekts

eine Studie zur Nutzung von Energy-Harvesting Methoden

für ausgewählte Anwendungsszenarien erarbeitet werden.

Die Ergebnisse konnten genutzt werden, um ein energie-

autarkes Bedienelement zu konzipieren und zu testen. Der

erzielte Wissenstransfer ist für Halemeier dabei nützlich

für die Entwicklung weiterer neuer Konzepte und Techno-

logien.

RESSOURCENEFFIZIENTE VERNETZUNG DYNAMISCHER LICHTINSTALLATIONEN

ENERGIEEFFIZIENZ

Produkt/Service

QP-MMI

QP-EE

QP-SE

QP-IVQP-SO

Sonstiges




Die Firma STEINEL GmbH entwickelt moderne Produkte im

Bereich der Lichttechnik und Sensorik. Durch die innova-

tive Kombination von Sensor- und Lichtlösungen erfüllt

STEINEL die Bedürfnisse der Verbraucher nach intelligen-

ten Automatisierungskonzepten. Angestrebt werden

dabei unter anderem komplexe Lichtinstallationen, wel-

che die Lichtsituation bedarfsgerecht steuern. So können

neben mehr Komfort auch hohe Energieeinsparungen ge-

genüber herkömmlichen Lichtinstallationen realisiert

werden.

Um den Installationsaufwand insbesondere in Bestands-

gebäuden und auch die Folgekosten durch Wartung, wie

z. B. den Batteriewechsel, möglichst gering zu halten, be-

steht die Herausforderung darin, die Sensorknoten mög-

lichst energieeffizient zu realisieren und eine optimale

Energieversorgung zu wählen. So kann ein Sensorknoten

durch eine geeignete Batterie mit möglichst hoher Stand-

zeit optimiert werden. Idealerweise wird ein Sensor knoten

jedoch mittels Techniken des Energy-Harvestings autark

mit Energie versorgt. Das Ziel des Transferprojektes be-

stand deshalb in der Auswahl geeigneter Methoden des

Energy- Harvestings für die Realisierung eines innovativen

energieautarken Sensormoduls.

Die Umsetzung dieses Ziels erfolgte zusammen mit der

AG Kognitronik & Sensorik der Universität Bielefeld und

wurde im Rahmen des Transferprojekts in drei Meilen-

steine gegliedert. Zunächst wurde der aktuelle Ist-Zustand

in enger Zusammenarbeit mit der Firma STEINEL identifi-

ziert. Resultat war das Anforderungsprofil an die zu reali-

sierenden Sensormodule. Auf dieser Basis wurde die Ener-

gieaufnahme der Sensormodule mit einer vom Transfer-

geber entwickelten Methode modelliert. Die Methode

ermöglicht in Abhängigkeit verschiedener Anwendungs-

szenarien eine Abschätzung des Energiebedarfs und da-

mit der Standzeit. Kern des Transferprojektes war die Aus-

wahl geeigneter Methoden des Energy-Harvestings für die

Realisierung eines innovativen energieautarken Sensor-

moduls. Hierbei wurden aktuelle Methoden (z. B. thermo-

elektrische Generatoren, Photovoltaik und Funkeinstrah-

lung) auf ihre Tauglichkeit im Hinblick auf die zuvor ermit-

telten Anforderungen überprüft. Drei Methoden erwiesen

sich als geeignet. Anschließend wurde die Modellierung

des Sensormoduls um die Komponenten des Energy-

Harvestings sowie die aus der Umgebung zu erwartende

Energiemenge erweitert. Mittels dieser Modellierung

konnten Referenzszenarien entwickelt und auf ihre Praxis-

tauglichkeit hin überprüft werden.

Mit der ganzheitlichen Modellierung des Systems als Kern

des Projekts konnte zunächst ein energieautarkes Sensor-

modul modelliert und simuliert werden. Durch die Steige-

rung der Effizienz und Standzeit der Sensormodule, ver-

glichen mit herkömmlichen Sensoren, wird STEINEL

voraussichtlich seine Marktposition stärken und einen

Wettbewerbsvorteil gegenüber Mitbewerbern erzielen

können. Die im Rahmen des Projektes erarbeiteten Ergeb-

nisse bieten eine gute Grundlage zur weiteren Entwick-

lung von energieautarken Sensormodulen in der Gebäude-

automation. Dafür ist die Integration der prototypisch

entwickelten Systeme in Produkte der Firma STEINEL vor-

gesehen, um letztendlich serienreife Produkte mit Energy-

Harvesting zu entwickeln und am Markt zu etablieren.

ENERGIEEFFIZIENZ VERTEILTER SENSORKNOTEN

ENERGIEEFFIZIENZ

Produkt/Service

QP-MMI

QP-EE

QP-SE

QP-IVQP-SO

Sonstiges


Industrie 4.0 bietet Unternehmen vielfältige Möglich keiten

zur Leistungssteigerung. Hierfür sind allerdings enorme

Investitionen in Prozesse und Systeme erforderlich. Um

das Risiko von Fehlinvestitionen zu vermeiden, ist zunächst

ein unternehmensadäquates Zielbild zu formulieren. Da-

bei sind Veränderungen von Geschäftsumfeldern, bedingt

durch technologische Entwicklungen, geänderte Kunden-

anforderungen oder das Verhalten von Wettbewerbern,

nicht ohne Weiteres prognostizierbar.

Der Transfernehmer CP contech electronic GmbH ent-

wickelt und produziert einbaufähige Systeme für bran-

chenführende Unternehmen im Bereich Industrie, Handel

und Gewerbe. Die Fähigkeiten liegen bei contech haupt-

sächlich in der Elektronikentwicklung, SMD- und THT-

Fertigung, Montage sowie Qualitätsplanung und- realisie-

rung – wo heutzutage teilautomatisierte Prozesse domi-

nieren. Im Hinblick auf die intelligente Elektronikfertigung

sind umfassende Anpassungen hinsichtlich ihrer Prozesse

und Technologien er forderlich. Deshalb ist dem Transfer-

nehmer eine schritt weise Migration zur Industrie 4.0-

gerechten Produktion zu empfehlen. Ziele sind u. a. die

Standortsicherung sowie die Möglichkeit, Kleinserien zum

Preis von Massenfertigung bei gleichbleibender Flexibi-

lität zu gewährleisten.

Das Transferprojekt hatte daher zum Ziel, Zukunftsszena-

rien zur Gestaltung der intelligenten Elektronikfertigung

zu erarbeiten. Zur Erreichung eines wünschenswerten

Zukunftsbildes wurden sinnvolle Migrationspfade ermit-

telt und beschrieben.

Im Projekt wurde zunächst im Rahmen von Workshops mit-

tels der Modellierungssprache OMEGA die Ist-Situation

bzgl. des Produktionsprozesses von contech aufgenommen

und analysiert. Hieraus ergaben sich Potenziale zur Ver-

besserung der Prozesse durch Industrie 4.0. Darauf auf-

bauend ermittelten die Projektpartner 44 mögliche Ge-

staltungshebel sowie für 18 dieser Hebel denkbare

Ausprägungen, z. B. einen flächendeckenden Einsatz eines

individuellen Verfügbarkeitskalenders. Die Resultate

wurden in Form eines Katalogs dokumentiert. Mithilfe von

Konsistenzbewertungen und Cluster-Analysen sind daran

anschließend für Szenarien unterschiedlicher Perspek-

tiven Migrationspfade erarbeitet worden. Abschließend

wurde von dem Transfernehmer unter Berücksichtigung

der gemeinsamen Bewertung von Chancen und Risiken ein

wünschenswertes Szenario ausgewählt. Aus dem zuge-

hörigen Migrationspfad wurde eine Umsatzplanung ab-

geleitet, um für die Realisierung des Zukunftsbildes zu

evaluieren, zu welchem Zeitpunkt welche Maßnahme

durchgeführt werden muss. Die Migration wurde final mit-

hilfe einer Migrations-Roadmap visualisiert.

Die Strategie von CP contech ist die Industrie 4.0-ge -

rechte Weiterentwicklung der Produktion, um auch in Zu-

kunft kleine Serien hochflexibel und wettbewerbsfähig

anbieten zu können. Dazu konnten mithilfe des Projekts

wichtige Fragen nach der Zukunft der intelligenten Elek-

tronikfertigung beantwortet werden. Die Gestaltungsfeld-

szenarien zur Zukunft der intelligenten Elektronikfertigung,

das wünschenswerte Zukunftsbild sowie der entwickelte

Migrationspfad ermöglichen eine Planung des notwen-

digen Wandels der Produktion.

WANDEL DER ELEKTRONIKFERTIGUNG DURCH INDUSTRIE 4.0

VORAUSSCHAU

Produktion

QP-MMI

QP-EE

QP-SE

QP-IVQP-SO

Sonstiges


44 | WIRKUNG DES TECHNOLOGIETRANSFERS


WIRKUNG DES TECHNOLOGIETRANSFERSBEITRAG ZUM UNTERNEHMENSERFOLG

Die Wirkung der Transferprojekte in den Unternehmen

wurde mithilfe eines Online-Fragebogens zum Ab-

schluss jeder Tranche überprüft. Im Kern steht die »Input-Output-Outcome-Impact«-Wirkkette. Der

»Input« betrifft dabei die eingebrachten Ressourcen des

Projekts, wie bspw. Personal. Der »Output« stellt die

unmittelbar messbaren Ergebnisse des Projekts dar, z. B.

einen entwickelten Prototypen. Der »Outcome« adres-

siert die kurz- und mittelfristigen Wirkungen der Trans-

feraktivität, wie z. B. eine Verstetigung der Projektergeb-

nisse in den Unternehmen. Der »Impact« beschreibt die

langfristigen Ziele, etwa, ob die Projektergebnisse lang-

fristig einen Einfluss auf den Markterfolg des Unterneh-

mens haben.

BILD 12 Auswertung der Befragung der beteiligten Unternehmen und Forschungseinrichtungen der Transferprojekte

82 %

der Unternehmen erlebten den Projekt verlauf als gemeinschaftlichen Prozess.

67 %

der Unternehmen attestieren dem Projekt einen hohen Nutzen.

60 %

der Unternehmen sehen eine Übertragbarkeit der Ergebnisse auf

andere Bereiche/Prozesse.

67 %

der Unternehmen sehen die Projekt ziele als voll verfüllt an.

78 %

der Unternehmen geben an, dass ihr Vertrauen in Forschungs-

kooperationen bekräftigt wurde.

70 %

der Unternehmen geben an, dass die Ergebnisse zum mittel- bis langfristigen Erfolg beitragen.

65 %

der Unternehmen geben an, dass sie eine wesentliche Weiterentwicklung

vollzogen haben.

55 %

der Unternehmen sehen sofortige Anknüpfungspunkte für weitere

Kooperationen.

INPUT

OUTPUT

OUTCOME

IMPACT

79 %

der Unternehmen geben an, dass die Zusammenarbeit sehr zielorientiert verlief.

Wirkkette Ausgewählte Auswertungen

WIRKUNG DES TECHNOLOGIETRANSFERS | 45Eine derartige Betrachtung weist einen entscheidenden

Vorteil auf: Neben den direkt messbaren Ergebnissen, d. h.

der Erfüllung der im Vorfeld beschriebenen Projektziele,

greift die Bewertung deutlich weiter. So wird auch die

empfundene Zufriedenheit der Projektteilnehmer mit

dem Projektverlauf bewertet. Zudem ist ein erfolgreicher

Transfer insbesondere durch Folgeaktivitäten, wie wei-

tere Forschungsprojekte, die Übertragung der Ergebnisse

auf andere Unternehmensbereiche, den Aufbau strate-

gischer Partnerschaften oder Veröffentlichungen über das

Transferprojekt, gekennzeichnet (vgl. Transfermotive,

Seite 7). Die Wirkkette schließt einen systematischen

Rahmen um diese Projektergebnisse und bildet somit eine

vielversprechende Grundlage zur Bewertung des Transfer-

instruments.

Bisher wurden die Befragungen der ersten drei Tranchen

ausgewertet. Die Ergebnisse verdeutlichen: Die fokussier-

ten Transferprojekte haben sowohl kurz- als auch mittel-

fristig eine positive Wirkung. So attestieren 67 % der

befragten Unternehmen dem Projekt einen unmittel-

baren Nutzen. Ebenso sehen 67 % die Projektziele als voll

erfüllt an.

Durch Transferprojekte werden zudem die Kompetenzen

der Unternehmen hin zu Industrie 4.0 schrittweise erwei-

tert. Die Ergebnisse zeigen – das Instrument wird diesem

hohen Anspruch gerecht. Über zwei Drittel der Befragten

geben an, dass durch die Zusammenarbeiteine technolo-

gische oder methodische Weiterentwicklung erfolgt ist.

NACHHALTIGE WIRKUNG DES TECHNOLOGIETRANSFERS

Das gestärkte Vertrauen in Forschungskooperationen

ebenso wie die vergleichsweise hohe Zahl an Transfer-

projekten, bei denen direkt Anknüpfungspunkte für wei-

tere Kooperationen bestehen, zeigen: Durch die Transfer-

projekte konnte die Kooperations- und Transferkultur in der

Spitzenclusterregion nachhaltig verbessert werden. Durch

die enge Verzahnung der Partner ist ein schlagkräftiges

Netzwerk entstanden, aus welchem zahlreiche Folgeakti-

vitäten initiiert werden. Vorhandene Transferbarrieren

zwischen Forschung und Industrie konnten aufgebrochen

werden. Insgesamt zeigt sich die Wirkung in folgenden

übergeordneten Dimensionen:

Kompetenzaufbau – Wechselseitiges »Vonein-ander-Lernen« als Erfolgsmodell: Unternehmen

erhalten Zugang zu fortschrittlichen Technologien,

Wissenschaftler lernen durch den Praxiseinsatz.

Erfolgsgeschichten – Motivation über Projekt-erfolg: Erfolgreiche Umsetzung der Projekte erzeugt

direkte Wirkung in der Praxis, Best Practices motivie-

ren Nachahmer und verstetigen das Transfermuster.

Vernetzung – Entstehung neuer Partnerschaften in der Region: Durch die Verknüpfung der Akteure ent-

lang der Innovationskette werden Innovationsprozesse

optimiert und langfristige, strategische Kooperationen

geschaffen.

Sichtbarkeit – Transfermodell als Blaupause: Das hohe nationale und internationale Interesse an dem

erfolgreichen Transferkonzept stärkt die Profilierung der

Region als Standort für Spitzentechnologie.

Kooperationskultur – Intensivierung des Dialogs: Alle involvierten Partner begreifen den Technologie-

transfer als Chance zur gemeinsamen Gestaltung von

Industrie 4.0 und der digitalen Transformation.


46 | ERFOLGSFAKTOREN DES TRANSFERKONZEPTS


Veränderungen bestehender Transferstrukturen und -me-

chanismen in Deutschland sind notwendig, wenn Techno-

logien schneller und anwendungsorientierter transferiert

werden sollen. Das Beispiel it’s OWL zeigt, dass ausge-

prägte Clusterstrukturen mit einem Technologietransfer

im Kern sowie der Mut zu Veränderungen zum Erfolg

führen können. Auf diese Weise kann der Technologie-

transfer als Instrument zur Steigerung des digitalen Reife-

grads von mittelständischen Unternehmen dienen und

Forschungseinrichtungen somit als bedeutender Partner

für den Mittelstand agieren.

Als Nachhaltigkeitsmaßnahme innerhalb des Spitzen-

clusters verfolgt der Technologietransfer das Ziel, die

Dynamik des Clusters über die Förderdauer hinweg sicher-

zustellen. Der Erfolg der Maßnahme lässt sich dabei nicht

anhand einzelner Faktoren festmachen. Vielmehr ist ein

Bündel verschiedener Erfolgsfaktoren, die eng verzahnt

sind, entscheidend. Im Mittelpunkt steht dabei ein

Dreiklang aus Akteuren, Technologien und Transfer-instrumenten. Die verschiedenen Akteure wurden erfolg-

reich vernetzt, bedarfsgerechte Instrumente entwickelt und

verknüpft sowie relevante Technologien bereitgestellt. Vor

dem Hintergrund der digitalen Transformation ergeben sich

zentrale Impulse, um den erforderlichen Wandel des

Technologietransfers und die weitere Adaption auf die

Be darfe des Mittelstands voranzutreiben:

Clusterstrukturen als Transferbasis: Das Innova-

tionscluster bildet mit seiner Technologie- und Innova-

tionsplattform eine zentrale Zugangsmöglichkeit für

sämtliche Innovationsthemen im Kontext Industrie 4.0.

Auf Dauer angelegte Netzwerkstrukturen zwischen

Wirtschaft und Wissenschaft verbessern die Transfer-

fähigkeit einer Region. Sie führen zu einem Vertrau-

ensaufbau, ermöglichen ein gezieltes Matching von

Partnern und verbessern die Kooperationskultur.

Befähigungskette als Erfolgsgarant: Die Transfer-

instrumente reichen von der Sensibilisierung über die

gemeinsame Bedarfs- und Ideenfindung hin zur Um-

setzung konkreter Lösungen in Kooperationsprojekten.

Die enge Verzahnung der Transferinstrumente ist von

hoher Bedeutung.

Angebotsorientierung der Wissenschaft: Die Tech-

nologiefelder und praxiserprobten Lösungsbausteine

der Technologie- und Innovationsplattform sind ein zen-

trales Erfolgsmerkmal. In ihnen haben die Forschungs-

einrichtungen strukturiert und praxisnah formuliert,

welche Angebote sie bereitstellen. Daraus resultiert

eine hohe Flexibilität und Skalierbarkeit, sodass eine

Anpassung auf unternehmensspezifische Bedarfe,

Anforderungen und Rahmenbedingungen möglich ist.

Anreizsystem als Katalysator: Risikoreiche Inno-

vationsvorhaben, die in Technologiebereichen erfol-

gen, welche nicht den Kernkompetenzen der KMU

ent sprechen, erfordern eine zielgerichtete Förderung.

Es ergibt sich die Möglichkeit, Ideen weiterzuent-

wickeln, Technologiefelder zu erkunden und somit die

Basis für innovative Markleistungen und Prozesse zu

legen.

Zugeschnittene, bedarfsgetriebene Projekte: Grundlage der Transferprojekte sind die Bedarfe der

Unternehmen. Sowohl der technologische Ausgangs-

punkt als auch der angestrebte Innovationshub unter-

scheiden sich dabei unternehmensindividuell (Unter-

nehmen abholen, wo sie stehen).

ERFOLGSFAKTOREN DES TRANSFERKONZEPTSIMPULSE FÜR VERÄNDERUNGEN

ERFOLGSFAKTOREN DES TRANSFERKONZEPTS | 47

Mittelstandskonforme Transfergestaltung: Sowohl

die Prozesse als auch die Instrumente müssen die Be-

darfe des Mittelstands in den Fokus stellen. Projekte

müssen optimal in die betriebliche Praxis integriert

werden können, um die verfügbaren Ressourcen auf

die inhaltliche Projektarbeit zu fokussieren. Wesent-

liche Voraussetzungen dafür sind schlanke Antrags-

verfahren und eine zeitlich kurz- bis mittelfristige

Orientierung der Projekte.

Professionelle, transparente Strukturen: Die effi-

ziente Zusammenarbeit zwischen Wirtschaft, Wissen-

schaft und weiteren Akteuren erfordert professionelle

Strukturen und Vorgehensweisen. Ein gemeinsam er-

arbeitetes Regelwerk mit Richtlinien, Verantwortlich-

keiten und Fristen dient als Grundlage für die Zusam-

menarbeit. Ferner profitiert der Technologietransfer

wesentlich von personeller und institutioneller Konti-

nuität: Etablierte Netzwerkstrukturen und bewährte

Transferinhalte steigern den Transfererfolg und moti-

vieren neue Unternehmen zur Partizipation.

ERFOLGSFAKTOREN DES TRANSFERKONZEPTS


Wissenschaft und Wirtschaft treiben Erfolgsmodell Technologietransfer voran (v. l.): Prof. Dr. Roman Dumitrescu (Geschäfts-führer it’s OWL Clustermanagement), Dieter Richter (Leiter Konstruktion und Entwicklung ARI Armaturen), Günter Korder (Geschäftsführer it’s OWL Clustermanagement), Prof. Dr. Ingeborg Schramm-Wölk (Präsidentin Fachhochschule Bielefeld), Ministerialrat Dr. Otto Fritz Bode (Referatsleiter Bundesministerium für Bildung und Forschung), Herbert Weber (Geschäfts-führer it’s OWL Cluster management) und Dr. Peter Ebbesmeyer (Projektleiter it’s OWL Technologietransfer).

48 | LITERATUR


[Aca16] acatech – Deutsche Akademie der Technikwis-

senschaften (Hrsg.): Dossier für den 4. Innovationsdialog

in der 18. Legislaturperiode am 28. April 2016. Moderne

Formen des Wissens-, Technologie- und Erkenntnis-

transfers, 2016

[BMBF17-ol] https://www.bmbf.de/de/zukunftsprojekt-

industrie-4-0-848.html, abgerufen am 30. Oktober 2017

[BMWI15] Bundesministerium für Wirtschaft und Ener-

gie (Hrsg.): Erschließen der Potenziale der Anwendung

von Industrie 4.0 im Mittelstand. Erarbeitet von agiplan

GmbH, Fraunhofer IML und ZENIT, Mülheim an der Ruhr,

2015

[BMWI16] Bundesministerium für Wirtschaft und Ener-

gie (Hrsg.): Monitoring-Report. Wirtschaft DIGITAL 2016.

Berlin, 2016

[CC12] Carayannis, E.G., Campbell, D. F. J.: Mode 3

Knowledge Production in Quadruple Helix Innovation

Systems, Springer Briefs in Business 7,

DOI 10.1007/978-1-4614-2062-0_1., 2012

[Com15] Commerzbank AG (Hrsg.): Management im

Wandel: Digitaler, effizienter, flexibler! Durchführung

der Studie: TNS Infratest GmbH, Frankfurt, 2015

[Hig17] Hightech-Forum (Hrsg.): Gemeinsam besser:

Nachhaltige Wertschöpfung, Wohlstand und Lebens-

qualität im digitalen Zeitalter – Innovationspolitische

Leitlinien des Hightech-Forums, Berlin, 2017

[KAG+16] Kagermann, H.; Anderl, R.; Gausemeier, J.;

Schuh, G.; Wahlster, W. (Hrsg.): Industrie 4.0 im globalen

Kontext – Strategien der Zusammen arbeit mit internatio-

nalen Partnern, acatech Studie, München: Herbert Utz

Verlag 2016

[LSB+15] Lichtblau, K.; Stich, V.; Bertenrath, R.; Blum,

M.; Bleider, M.; Millack, A.; Schmitt, K.; Schmitz, E.;

Schröter. M.: INDUSTRIE 4.0-READINESS, Institut der

deutschen Wirtschaft Köln Consult GmbH und FIR e. V.

an der RWTH Aachen, gefördert von der IMPULS-

Stiftung des VDMA, Aachen und Köln, Oktober 2015

[MGG+17] Meißner, A., Glass, R., Gebauer C.; Stürmer,

S., Metternich, J.: Hindernisse der Industrie 4.0 –

Umdenken notwendig? ZWF Jahrgang 112, 2017

[PH14] Porter, M. E.; Heppelmann, J.: How smart

connected products are transfroming competition,

Harvard Business Review, November 2014

[PWC16] PricewaterhouseCoopers GmbH (Hrsg.): PWC

Global Industry 4.0 Survey Industry 4.0: Building the digi-

tal enterprise, https://www.pwc.com/gx/en/industries/

industries-4.0/landing-page/industry-4.0-building-your-

digital-enterprise-april-2016.pdf

[RB15] Roland Berger Strategy Consultants GmbH,

Bundesverband der Deutschen Industrie e.V. (Hrsg.)

(2015): Die digitale Transformation und Industrie.

LITERATUR

LITERATUR | 49

[Sta15-ol] Statistisches Bundesamt (Hrsg.):

https://www.destatis.de/DE/ZahlenFakten/Gesamtwirt-

schaftUmwelt/UnternehmenHandwerk/KleineMittlere-

UnternehmenMittelstand/Aktuell_.html;jsessionid=

7B4767A36FDEE39210D25C43D24F9431.cae4

[Sti15] Wissenschaftsstatistik GmbH im Stifterverband

für die Deutsche Wissenschaft (Hrsg.): a:ren'di: Analysen

2015 – Forschung und Entwicklung in der Wirtschaft

2013, Essen, 2015

[Str16] Strategic Policy Forum on Digital Entrepreneur-

ship (Hrsg.): Big data and B2B digital platforms: the next

frontier for Europe’s industry and enterprises, 2016,

http://www.digitaleurope.org/DesktopModules/Bring

2mind/DMX/Download.aspx?Command=Core_

Download&EntryId=2163&PortalId=0&TabId=353

[ZEW15] Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung

(ZEW) (Hrsg.): Hidden Champions – Driven by Innovation:

Empirische Befunde auf Basis des Mannheimer Innova-

tionspanels. Rammer, C.; Spielkamp, A., Forschungsbe-

reich Industrieökonomik und Internationale Unterneh-

mensführung, Mannheim, 2015, http://ftp.zew.de/pub/

zew-docs/docus/dokumentation1503.pdf

[ZVEI17] ZVEI - Zentralverband Elektrotechnik- und

Elektronikindustrie e.V. (Hrsg.): Die Elektroindustrie als

Leitbranche der Digitalisierung, Studie, 2017

LITERATUR


e

50 | ANHANG


SELBSTOPTIMIERUNG

Prozessüberwachung

Konzipierung und Implementierung eines kontinuierlichen Prozessmonitoring Verbesserte Systemüberwachung mithilfe maschineller Lernverfahren Diagnoseplattform zur Erkennung von Prozessanomalien (z. B. in modularen

Produktionslinien) Assistenzsystem zur Prozessüberwachung von Produktionsanlagen (Dashboard) Konzipierung eines Leitstands 4.0


Intelligente Assistenzsysteme zur automatisierten/autonomen Prozessoptimierung Konzipierung einer selbstoptimierenden Prozesssteuerung Justierung von Prozessmaschinen im laufenden Betrieb Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens zur Optimierung von

Produktions prozessen (z. B. Anpassung des Bewegungsverlaufs elektrischer Antriebe)

Industrielle Bildverarbeitung und Mustererkennung

Entwicklung von Kamera-/Beleuchtungssystem zur automatischen optischen Qualitätskontrolle

Optimierung von Bildverarbeitungsalgorithmen Inspektionssysteme für die Oberflächenkontrolle/Qualitätskontrolle für

3D-Mikrostrukturen

Robotik

Konzipierung und Implementierung kollaborativer Robotik-Systeme Verkettung von Produktionssystemen Intuitive Programmierung von Industrierobotern (z. B. interaktives Teaching) Konzipierung eines Lösungsmusterbaukastens für den Einsatz von Robotersystemen

Modernisierung der Produktion

Modellierung, Analyse und Optimierung bestehender Produktionsprozesse Bedarfsgerechte Mechatronisierung von Produktionsanlagen (Retrofitting

von Maschinen) Bedarfsgerechte Automatisierung von Prozessschritten

Inbetriebnahme Lösungen zur vereinfachten Inbetriebnahme und Rekonfiguration von Anlagen Intuitive Maschinenprogrammierung Einführung der virtuellen Inbetriebnahme

ANHANG

ANHANG | 51

SELBSTOPTIMIERUNG

Prozessüberwachung

Konzipierung und Implementierung eines kontinuierlichen Prozessmonitoring Verbesserte Systemüberwachung mithilfe maschineller Lernverfahren Diagnoseplattform zur Erkennung von Prozessanomalien (z. B. in modularen

Produktionslinien) Assistenzsystem zur Prozessüberwachung von Produktionsanlagen (Dashboard) Konzipierung eines Leitstands 4.0


Intelligente Assistenzsysteme zur automatisierten/autonomen Prozessoptimierung Konzipierung einer selbstoptimierenden Prozesssteuerung Justierung von Prozessmaschinen im laufenden Betrieb Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens zur Optimierung von

Produktions prozessen (z. B. Anpassung des Bewegungsverlaufs elektrischer Antriebe)

Industrielle Bildverarbeitung und Mustererkennung

Entwicklung von Kamera-/Beleuchtungssystem zur automatischen optischen Qualitätskontrolle

Optimierung von Bildverarbeitungsalgorithmen Inspektionssysteme für die Oberflächenkontrolle/Qualitätskontrolle für

3D-Mikrostrukturen

Robotik

Konzipierung und Implementierung kollaborativer Robotik-Systeme Verkettung von Produktionssystemen Intuitive Programmierung von Industrierobotern (z. B. interaktives Teaching) Konzipierung eines Lösungsmusterbaukastens für den Einsatz von Robotersystemen

Modernisierung der Produktion

Modellierung, Analyse und Optimierung bestehender Produktionsprozesse Bedarfsgerechte Mechatronisierung von Produktionsanlagen (Retrofitting

von Maschinen) Bedarfsgerechte Automatisierung von Prozessschritten

Inbetriebnahme Lösungen zur vereinfachten Inbetriebnahme und Rekonfiguration von Anlagen Intuitive Maschinenprogrammierung Einführung der virtuellen Inbetriebnahme


Augmented Reality

Entwurf eines Systems zur AR-gestützten Wartung (Remote Maintenance Expert) AR-Serviceassistent für die Produktpräsentation Implementierung von Lösungen der assistierten Realität mittels Projektion Einsatz von Augmented Reality zur Montageunterstützung

Assistenzsysteme in der Produktion

Prozessintegrierte Assistenzsysteme zur Unterstützung in der Montage (z. B. interaktive Mitarbeiterassistenz für die Elektromotorenmontage)

Prozessintegrierte Qualitätssicherung und Dokumentation in der Montage Handhabung von Variantenvielfalt und Qualitätsverbesserung am Arbeitsplatz

durch kontextsensitive Informationsbereitstellung und Bedienerführung Systeme zur Unterstützung körperlich schwerer Tätigkeiten (Exoskelett)

Virtual Reality

Durchführung virtueller Design Reviews zur frühzeitigen Absicherung von Maschinen- und Anlagenkonzepten (z. B. Optimierung des Materialflusses)

Optimierung der Logistik-Planung mittels interaktiver Optimierungsverfahren Explorationssystem zur Mehrpersonen-Diskussion von virtuellen Prototypen

(mehrbenutzerfähige VR)

ANHANG


Fernüberwachung/ Datenaggregation

Implementierung von Vernetzungstopologien für Fernüberwachungssysteme Fernüberwachung von mobilen Steuerungen Konzipierung eines Systems zur Fernüberwachung und -wartung heterogener

Maschinen Datensammlung, Synchronisation und Auswertung für Smart Services

Kommunikationsarchitektur

Gestaltung und Spezifikation von Kommunikationsarchitekturen (z. B. Echtzeit-Ethernet)

Intelligente Vernetzung von Multisensormodulen für die Gebäudeautomation Entwicklung und Implementierung funkbasierter Kommunikationsarchitekturen Drahtlose Sensorparametrisierung für das Life-Cycle Management

Modulare Systemarchitektur

Potenzialbewertung, Konzipierung und Implementierung von FPGA- Systemarchitekturen

Modulare Kommunikationsarchitekturen für die Vernetzung von Systemen FPGA-basierte Hardwarebeschleunigung mittels rekonfigurierbarer

Co-Prozessoren


52 | ANHANG

AUF DEM WEG ZUR INDUSTRIE 4.0

SYSTEMS ENGINEERING

SE-Prozessintegration

Aufnahme und Optimierung des Entwicklungsprozesses Durchgängiger modellbasierter Entwicklungsprozess für den Maschinen-

und Anlagenbau KMU-gerechte SE-Integration in den Entwicklungsprozess (bedarfsgerechter

SE-Prozess) Scrum-basierte Entwicklungsprozesse für den Sondermaschinenbau

Model-Based Systems Engineering

MBSE-Integration im Unternehmen Benchmarking ausgewählter MBSE-Modeller (Tool-Benchmark) MBSE mit CATIA V6 Systems (RFLP-Ansatz) Unternehmensindividuelle Identifikation von Modellierungsmethode,

-sprache und -tool Entwicklung und Anwendung wissensbasierter Systemmodelle

(User-spezifische Sichten) Werkzeugunterstützung für ein Modell- und Dokument-basiertes Requirements

Engineering

Modellbildung und Simulation

Konzipierung und modellbasierte Entwicklung von Steuerungen- und Regelungen Entwicklung selbstoptimierender, adaptiver Regler Reglerentwurf für rekonfigurierbare Systeme Modellbasierte Potenzialanalyse für die Optimierung von Systemen Virtualisierung von Maschinen und Anlagen zur Beschleunigung der Entwicklung Entwicklung von HiL-Prüfständen Toolkette für XiL-Teststrategien (z. B. für Steuergeräte) Anwendung von Mehrkörpersimulation Einsatz von CFD-Methoden Modellbasierte Verträglichkeitsanalyse

01010001000111000

11010011110010101

00101001000111001

01001100111001101

00101000100010000

01010101010110100 Softwareentwicklung

Modellbasierter Softwareentwurf Konzipierung und Entwicklung von Softwarearchitekturen für eingebettete

Systeme Analyse und Optimierung von Softwareentwicklungsprozessen

(z. B. Steuerungsentwicklung) Methoden der automatischen Softwarequalitätsanalyse in der Auto-

matisierungstechnik Methoden der agilen Softwareentwicklung Management von Systemmodellen

ENERGIEEFFIZIENZ

Ressourceneffiziente Kommunikation

Konzipierung ressourceneffizienter Kommunikationsarchitekturen Energieeffiziente, robuste Funkarchitekturen (Low-Power-Funknetze) Multi-Hop-Technologien (Funk)

Wärmemanagement Nutzung überschüssiger Energie aus regenerativen Quellen zur Wärmeerzeugung

(Power-to-Heat) Konzipierung intelligenter Entwärmungsstrategien

Analyse und Entwurf ressourceneffizienter Systeme

Untersuchung, Bewertung und Optimierung bestehender Systeme hinsichtlich Energieeffizienz

Optimierung der Ressourceneffizienz der Elektronik Entwurf von Leistungselektronik Konzipierung energieautarker Systeme mittels Energy-Harvesting Ansätzen,

z. B. Energy-Harvesting für verteilte minimale Sensorknoten Energierückspeisung mittels Frequenzumrichtern

ANHANG | 53SYSTEMS ENGINEERING

SE-Prozessintegration

Aufnahme und Optimierung des Entwicklungsprozesses Durchgängiger modellbasierter Entwicklungsprozess für den Maschinen-

und Anlagenbau KMU-gerechte SE-Integration in den Entwicklungsprozess (bedarfsgerechter

SE-Prozess) Scrum-basierte Entwicklungsprozesse für den Sondermaschinenbau

Model-Based Systems Engineering

MBSE-Integration im Unternehmen Benchmarking ausgewählter MBSE-Modeller (Tool-Benchmark) MBSE mit CATIA V6 Systems (RFLP-Ansatz) Unternehmensindividuelle Identifikation von Modellierungsmethode,

-sprache und -tool Entwicklung und Anwendung wissensbasierter Systemmodelle

(User-spezifische Sichten) Werkzeugunterstützung für ein Modell- und Dokument-basiertes Requirements

Engineering

Modellbildung und Simulation

Konzipierung und modellbasierte Entwicklung von Steuerungen- und Regelungen Entwicklung selbstoptimierender, adaptiver Regler Reglerentwurf für rekonfigurierbare Systeme Modellbasierte Potenzialanalyse für die Optimierung von Systemen Virtualisierung von Maschinen und Anlagen zur Beschleunigung der Entwicklung Entwicklung von HiL-Prüfständen Toolkette für XiL-Teststrategien (z. B. für Steuergeräte) Anwendung von Mehrkörpersimulation Einsatz von CFD-Methoden Modellbasierte Verträglichkeitsanalyse

01010001000111000

11010011110010101

00101001000111001

01001100111001101

00101000100010000

01010101010110100 Softwareentwicklung

Modellbasierter Softwareentwurf Konzipierung und Entwicklung von Softwarearchitekturen für eingebettete

Systeme Analyse und Optimierung von Softwareentwicklungsprozessen

(z. B. Steuerungsentwicklung) Methoden der automatischen Softwarequalitätsanalyse in der Auto-

matisierungstechnik Methoden der agilen Softwareentwicklung Management von Systemmodellen

ENERGIEEFFIZIENZ

Ressourceneffiziente Kommunikation

Konzipierung ressourceneffizienter Kommunikationsarchitekturen Energieeffiziente, robuste Funkarchitekturen (Low-Power-Funknetze) Multi-Hop-Technologien (Funk)

Wärmemanagement Nutzung überschüssiger Energie aus regenerativen Quellen zur Wärmeerzeugung

(Power-to-Heat) Konzipierung intelligenter Entwärmungsstrategien

Analyse und Entwurf ressourceneffizienter Systeme

Untersuchung, Bewertung und Optimierung bestehender Systeme hinsichtlich Energieeffizienz

Optimierung der Ressourceneffizienz der Elektronik Entwurf von Leistungselektronik Konzipierung energieautarker Systeme mittels Energy-Harvesting Ansätzen,

z. B. Energy-Harvesting für verteilte minimale Sensorknoten Energierückspeisung mittels Frequenzumrichtern

SONSTIGES

Smart Services/ Geschäftsmodelle/Plattform

Transformationsplanung der Marktleistung hin zu komplexen Produkt- Service-Systemen

Auswirkungsanalyse des Geschäftsmodells auf Produkt und Organisation Methodengestützte Geschäftsmodellentwicklung und Operationalisierung

im Kontext der digitalen Transformation (z. B. Pay-per-use) Potenzialbewertung von Ansätzen zur Umsetzung von Smart Services Geschäftsmodellkonzept für eine Smart Service Plattform IT-Konzept für eine Plattform zum Angebot von Smart Services Modellierung und Analyse von Wertschöpfungsketten bzw. -netzen

Schutz vor Produktpiraterie

Entwicklung einer Schutzkonzeption für einen ganzheitlichen Produkt-/ Know-how-Schutz

Berücksichtigung von Möglichkeiten der Fälschungssicherheit im Entwicklungs-prozess

Additive Produktionstechnologie

Integration von additiver Fertigung in den Produktentstehungsprozess Entwicklung einer Geschäftsmodellroadmap für Additive Manufacturing 3D-Druck mit integrierter Funktionalität (gedruckte Elektronik) Potenzialanalyse für den Einsatz additiver Fertigungsverfahren für die eigenen

Produkte

IT-Sicherheit Certification Authority Durchführung von Bedrohungsanalysen für die IT-Sicherheit

Digitale Arbeit Organisationsentwicklungs-Roadmap zur Gestaltung des digitalen Wandels

der Arbeitswelt Altersgerechte Personalentwicklung für die digitale Arbeitswelt

Lokalisierung Einsatz von Location-based Services in der Produktion Intralogistikkonzept für das Tracking und Tracing von Systemen


54 | CLUSTERPARTNER


CLUSTERPARTNER

Im it’s OWL e.V. bündeln Unternehmen, Hochschulen, Forschungsinstitute und weitere Partner ihre Interessen.

FÖRDERMITGLIEDER

Mehr als 150 Fördermitglieder – insbesondere kleine und mittlere Unternehmen – nutzen die Leistungsangebote des Spitzenclusters,

um sich zu vernetzen und ihre Betriebe fit für Industrie 4.0 zu machen.

Interessierte Unternehmen, wissenschaftliche Einrichtungen und wirtschaftsnahe Organisationen sind herzlich eingeladen, sich im

Spitzencluster zu engagieren und dem Verein beizutreten. Informationen zum Verein (Satzung, Beitragsordnung und Beitritts erklärung)

sowie weitere Partner finden Sie unter: www.its-owl.de/partner

UNTERNEHMEN

HOCHSCHULEN UND FORSCHUNGSEINRICHTUNGEN

TRANSFERPARTNER

CONSULTING & INNOVATION

GEMEINSAM ERFOLGREICH

DIE AUTOREN

IMPRESSUM

Prof. Dr.-Ing. Jürgen GausemeierHeinz Nixdorf Institut Paderborn

Fachgruppe Strategische Produktplanung

und Systems Engineering

Prof. Dr.-Ing. Roman DumitrescuGeschäftsführer

it’s OWL Clustermanagement GmbH

Dr.-Ing. Peter EbbesmeyerProjektleitung Technologietransfer


Fraunhofer-Institut für Entwurfstechnik

Mechatronik IEM

Christian Fechtelpeter Technologietransfer



Mechatronik IEM

Daniela Hobscheidt Technologietransfer



Mechatronik IEM

HERAUSGEBERit’s OWL Clustermanagement GmbH

Verantwortlich: Prof. Dr.-Ing. Roman Dumitrescu,

Günter Korder, Herbert Weber

Umsetzung: Wolfgang Marquardt, Lars Bökenkröger

Gestaltung: VISIO Kommunikation GmbH

Bildnachweis: it’s OWL (Titel, S. 27, S. 47)

Die Bilder auf den Seiten 28–43 wurden von

den beteiligten Unternehmen bereitgestellt.

April 2018

GEFÖRDERT VOM BETREUT VOM DAS CLUSTERMANAGEMENT WIRD GEFÖRDERT DURCH

it’s OWL Clustermanagement GmbH Zukunftsmeile 1 | 33102 Paderborn

Tel. 05251 5465275 | Fax 05251 5465102

[email protected] | www.its-owl.de

DIGITALE TRANSFORMATION IM MITTELSTAND...DIGITALE TRANSFORMATION IM MITTELSTAND Der...

Documents

Transcript of DIGITALE TRANSFORMATION IM MITTELSTAND...DIGITALE TRANSFORMATION IM MITTELSTAND Der...