Industrie 4.0 Management
34. Jahrgang, 2018, Ausgabe 2, Seite 38-42

Digitalisierung deutscher KMU im Branchenvergleich
Warum Unternehmen genau auf ihre Kompetenzen schauen sollten

Henning Schöpper, Sebastian Lodemann, Florian Dörries und Wolfgang Kersten, TU Hamburg

https://doi.org/10.30844/I40M18-2_38-42


Industrie 4.0 Management
34. Jahrgang, 2018, Ausgabe 2, Seite 43-47

Industrie 4.0 ist kein digitaler Wandel,sondern eine Revolution (Teil 1)

Thomas Steckenreiter, Samson AG, Frankfurt, Thorsten Pötter, Bayer AG, Leverkusen und Claus Riehle, dimeto GmbH, Saarbrücken

https://doi.org/10.30844/I40M18-2_43-47


Industrie 4.0 Management
34. Jahrgang, 2018, Ausgabe 3, Seite 8-12

Arbeiten im Zeitalter des Internets der Dinge

Birgit von See und Wolfgang Kersten, TU Hamburg

https://doi.org/10.30844/I40M_18-3_S8-12


Industrie 4.0 Management
34. Jahrgang, 2018, Ausgabe 3, Seite 21-24

Mobile IIoT-Technologien in hybriden Lernfabriken

Malte Teichmann, André Ullrich, Benedict Bender und Norbert Gronau, Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, insb. Prozesse und Systeme, Potsdam

https://doi.org/10.30844/I40M_18-3_S21-24


Industrie 4.0 Management
34. Jahrgang, 2018, Ausgabe 2, Seite 47-50

Industrie 4.0 ist kein digitaler Wandel,sondern eine Revolution (Teil 2)

Thomas Steckenreiter, Samson AG, Frankfurt, Thorsten Pötter, Bayer AG, Leverkusen und Claus Riehle, dimeto GmbH, Saarbrücken

https://doi.org/10.30844/I40M18-3_47-50


Industrie 4.0 Management
34. Jahrgang, 2018, Ausgabe 4, Seite 15-18

Passive Strukturen zum Leben erwecken

Welf-Guntram Drossel, Holger Kunze und Martin Ettrichrätz, Fraunhofer IWU Dresden

https://doi.org/10.30844/I40M18-4_15-18


Industrie 4.0 Management
34. Jahrgang, 2018, Ausgabe 4, Seite 38-41

Künstliche Muskeln und Nerven in Industrie 4.0 Konzepten

Paul Motzki, Steffen Hau, Marvin Schmidt und Stefan Seelecke, Universität des Saarlandes, ZeMA – Zentrum für Mechatronik und Automatisierungstechnik gGmbH

https://doi.org/10.30844/I40M18-4_38-41


Industrie 4.0 Management
34. Jahrgang, 2018, Ausgabe 4, Seite 57-61

Auswahl von Manufacturing Execution Systems/Advanced Planning and Scheduling Systems

Ronny-Alexander Koch, Capgemini Deutschland GmbH, Thomas Rücker, Herfried M. Schneider, IPOL – Institut für Produktionsorganisation und Logistik GmbH Ilmenau und Sören Stodt, Hella GmbH & Co. KGaA

https://doi.org/10.30844/I40M18-4_57-61


Industrie 4.0 Management
34. Jahrgang, 2018, Ausgabe 5, Seite 29-32

Auslastungsmessung in LKW-Laderäumen

Till Becker, Hochschule Emden/Leer, Thorben Funke, Universität Bremen und BIBA - Bremer Institut für Produktion und Logistik GmbH und Joshua Coordes, Universität Bremen

https://doi.org/10.30844/I40M18-5_29-32


Industrie 4.0 Management
34. Jahrgang, 2018, Ausgabe 5, Seite 33-38

Digital Lean – Mit dem Crossroads-Modell zu mehr Effizienz

Carsten Feldmann und Ralf Ziegenbein, Institut für Prozessmanagement und Digitale Transformation (IPD), FH Münster

https://doi.org/10.30844/I40M18-5_33-38


Industrie 4.0 Management
34. Jahrgang, 2018, Ausgabe 5, Seite 21-24

Charakteristik intelligenter Objekte in einer digitalisierten Logistik

Marcus Lewin und Alexander Fay, Helmut-Schmidt-Universität Hamburg

https://doi.org/10.30844/I40M18-5_21-24


Industrie 4.0 Management
34. Jahrgang, 2018, Ausgabe 5, Seite 25-28

SupplyOn

Dietlind Ruoff, Patricia Srsa und Dieter Uckelmann, Hochschule für Technik Stuttgart

https://doi.org/10.30844/I40M18-5_25-28


Industrie 4.0 Management
34. Jahrgang, 2018, Ausgabe 5, Seite 51-54

Soziale Netzwerke in Logistik und Industrie 4.0

Anuschka Huber, Helen Mödinger und Dieter Uckelmann, Hochschule für Technik Stuttgart

https://doi.org/10.30844/I40M18-5_51-54


Industrie 4.0 Management
34. Jahrgang, 2018, Ausgabe 5, Seite 55-58

Futter fürs Hirn

Severin Weiss, SpecPage, Küssnacht

https://doi.org/10.30844/I40M18-5_55-58


Industrie 4.0 Management
34. Jahrgang, 2018, Ausgabe 6, Seite 7-12

Der angemessene Grad von Autonomie in Cyber-Physischen Produktionssystemen

Norbert Gronau, Forschungs- und Anwendungszentrum Industrie 4.0 Potsdam

https://doi.org/10.30844/I40M_18-6_7-12


Industrie 4.0 Management
34. Jahrgang, 2018, Ausgabe 6, Seite 17-20

Autonome Systeme in der Produktion

Roman Dumitrescu, Thorsten Westermann, Tommy Falkowski, Fraunhofer-Institut für Entwurfstechnik Mechatronik IEM, Paderborn

https://doi.org/10.30844/I40M_18-6_17-20


Industrie 4.0 Management
34. Jahrgang, 2018, Ausgabe 6, Seite 53-55

Lean-Management und Industrie 4.0

Tobias Fischer, TF Lean-Management Beratung, Jürgen Köbler, Hochschule Offenburg

https://doi.org/10.30844/I40M_18-6_53-55


Industrie 4.0 Management
34. Jahrgang, 2018, Ausgabe 6, Seite 56-60

Ökologische Aspekte des Vendor Managed Inventory

Gökhan Cenk, Emre Kayadelen, Philipp Kürner, Marius Schultenkämper und Dieter Uckelmann, Hochschule für Technik, Stuttgart

https://doi.org/10.30844/I40M_18-6_56-60


Industrie 4.0 Management
34. Jahrgang, 2018, Ausgabe 6, Seite 45-48

Künstliche Intelligenz verleiht Cyber-Physical Systems Flügel

Volker Gruhn, adesso AG / Universität Duisburg-Essen

https://doi.org/10.30844/I40M_18-6_45-48


Industrie 4.0 Management
35. Jahrgang, 2019, Ausgabe 1, Seite 27-30

The Digital Twin Theory - Eine neue Sicht auf ein Modewort

Andreas Deuter, Hochschule Ostwestfalen-Lippe, Lemgo und Florian Pethig, Fraunhofer IOSB-INA, Lemgo

https://doi.org/10.30844/I40M_19-1_S27-30


Industrie 4.0 Management
35. Jahrgang, 2019, Ausgabe 1, Seite 57-60

Potenziale und Hürden von Data Analytics in der Serienfertigung - Studienergebnisse aus dem Bereich der Antriebsfertigung von Elektromobilkomponenten

Heiner Heimes, Achim Kampker, Ulrich Bührer und Stefan Krotil, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen

https://doi.org/10.30844/I40M_19-1_S57-60


Industrie 4.0 Management
35. Jahrgang, 2019, Ausgabe 1, Seite 31-34

MES-Betriebsmittelintegration aus Anwendersicht - Eine praxisbezogene Analyse in produzierenden Unternehmen am Beispiel eines Laser-Assistenzsystems

Ralf Müller-Polyzou, Lucas Meyer und Anthimos Georgiadis, Leuphana Universität Lüneburg

https://doi.org/10.30844/I40M_19-1_S31-34


Industrie 4.0 Management
35. Jahrgang, 2019, Ausgabe 1, Seite 61-66

Digitalisierung im Engineering - Ein Ansatz für ein Vorgehensmodell zur durchgehenden, arbeitsteiligen Modellierung am Beispiel von AutomationML

Eike Schäffer, Universität Erlangen-Nürnberg, Lars Penczek, Universität Bochum, Andreas Mayr, Jupiter Bakakeu, Universität Erlangen-Nürnberg, Bernd, Kuhlenkötter, Universität Bochum und Jörg Franke, Universität Erlangen-Nürnberg

https://doi.org/10.30844/I40M_19-1_S61-66


Industrie 4.0 Management
35. Jahrgang, 2019, Ausgabe 1, Seite 19-22

Mensch-Roboter-Kollaboration in der Flugzeugendmontage - Ein intelligentes Assistenzsystem für das mechanische Fügen in der manuellen Montage

Frederik Schmatz, Jens Meißner, Jan Sender, Fraunhofer IGP, Rostock, Wilko Flügge, Universität Rostock und Eugen Gorr, Airbus Operations GmbH

https://doi.org/10.30844/I40M_19-1_S19-22


Industrie 4.0 Management
35. Jahrgang, 2019, Ausgabe 1, Seite 39-42

Blockchain als Enabler eines dezentralen Produktionsnetzwerkes

Wjatscheslav Baumung, Herbert Glöckle, Hochschule Reutlingen und Vladislav Fomin, Vilnius University

https://doi.org/10.30844/I40M_19-1_S39-42


Industrie 4.0 Management
35. Jahrgang, 2019, Ausgabe 2, Seite 18-22

Der Wandel von Praxis, Wissen und Identität in der Industrie 4.0
Automatisierung und Digitalisierung verändern nicht nur „was wir tun“ und „was wir können (müssen)“, sondern auch „wer wir sind“

Barbara Kump, Wirtschaftsuniversität (WU) Wien

https://doi.org/10.30844/I40M_19-2_S18-22


Industrie 4.0 Management
35. Jahrgang, 2019, Ausgabe 2, Seite 27-30

Hybride Agilität in Großunternehmen
Von der Notwendigkeit des Entlernens

Marcel F. Volland, Universität Hamburg

https://doi.org/10.30844/I40M_19-2_S27-30


Industrie 4.0 Management
35. Jahrgang, 2019, Ausgabe 2, Seite 57-60

Gesunder Menschenverstand statt MBA
Daran erkennen Sie gute Führungskräfte

Hans Rosenkranz, Team Dr. Rosenkranz GmbH

https://doi.org/10.30844/I40M_19-2_S57-60


Industrie 4.0 Management
35. Jahrgang, 2019, Ausgabe 3, Seite 25-29

Systematische Einführung von Industrie 4.0 für den Mittelstand
Anforderungen, Methoden und Anwendungsbeispiel

Feras El Sakka, Timo Busert und Alexander Fay, Helmut-Schmidt-Universität Hamburg

https://doi.org/10.30844/I40M_19-3_S25-29


Industrie 4.0 Management
35. Jahrgang, 2019, Ausgabe 3, Seite 43-46

Kollaborative Robotik – Maschinelles Lernen durch Imitation
Flexible Automation für KMUs durch intelligente und kollaborative Roboterassistenten

Andrea Giusti, Dieter Steiner, Walter Gasparetto, Sebastian Bertoli, Michael Terzer, Michael Riedl und Dominik Tobias Matt, Fraunhofer Italia Research, Bozen

https://doi.org/10.30844/I40M_19-3_S43-46


Industrie 4.0 Management
35. Jahrgang, 2019, Ausgabe 3, Seite 51-54

Digitalisierungspotenziale erkennen und nutzen!
Prozessschritte und Problemstellungen von produzierenden KMUs mithilfe von einfach bedienbaren Apps verbessern

Christian Knecht, Andreas Schuller, Fraunhofer-IAO, Stuttgart

https://doi.org/10.30844/I40M_19-3_S51-54


Industrie 4.0 Management
35. Jahrgang, 2019, Ausgabe 4, Seite 13-16

SPS steuern Assistenzsysteme in der Digitalen Fabrik
Integration eines Laser-Assistenzsystems zur Werkerführung in die Steuerungsebene der Digitalen Fabrik

Ralf Müller-Polyzou, Nicolas Meier, Felix Berwanger und Anthimos Georgiadis, Leuphana Universität Lüneburg

https://doi.org/10.30844/I40M_19-4_S13-16


Industrie 4.0 Management
35. Jahrgang, 2019, Ausgabe 4, Seite 30-34

Ist Agilität Voraussetzung oder Folge einer zielgerichteten Digitalisierung?

>Dominic Lindner und Michael Amberg, FAU Erlangen-Nürnberg – Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik III inbs. IT-Management

https://doi.org/10.30844/I40M_19-3_S30-34


Industrie 4.0 Management
35. Jahrgang, 2019, Ausgabe 4, Seite 35-38

Der Intelligente Logistikraum:
Neue Gestaltungsformen im Kontext der digitalen Transformation

Fabian Behrendt, Fraunhofer IFF, Magdeburg, SRH Fernhochschule, Riedlingen, Niels Schmidtke, Fraunhofer IFF, Otto-von-Guericke Universität, Magdeburg, Elke Glistau, Otto-von-Guericke Universität, Magdeburg und Margarete Wagner, Fraunhofer IFF, Magdeburg

https://doi.org/10.30844/I40M_19-3_S35-38


Industrie 4.0 Management
35. Jahrgang, 2019, Ausgabe 4, Seite 39-42

Maschinelles Lernen in der Produktion
Anwendungsgebiete und frei verfügbare Datensätze

Jonathan Krauß, Jonas Dorißen, Hendrik Mende, Maik Frye, Fraunhofer IPT und Robert H. Schmitt, WZL RWTH Aachen

https://doi.org/10.30844/I40M_19-3_S39-42


Industrie 4.0 Management
35. Jahrgang, 2019, Ausgabe 4, Seite 59-62

Blockchain-Einsatz zur Optimierung von Produktrückrufen

Tobias Rieke und André Sardoux Klasen, FH Münster

https://doi.org/10.30844/I40M_19-3_S59-62