Region: Bayern

Beschreibung

Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, insb. Innovation und Wertschöpfung

Am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, insb. Innovation und Wertschöpfung (Prof. Dr. Kathrin M. Möslein) werden weitreichende Forschungsvorhaben im Kontext von Industrie 4.0 durchgeführt. Im Rahmen der Forschungsprojekte, in denen anwendungsorientiert in Kooperation mit Praxis- und Forschungspartnern innovative Konzepte pilotiert werden, liegt der wissenschaftliche Fokus auf folgenden Bereichen:

  • Service Systems Engineering: Durch die konzeptionelle und methodisch fundierte Entwicklung von Service-Systemen wird die wertschöpfungsorientierte Verflechtung (physischer) Produktionsprozesse mit (digitalen) Dienstleistungen vorangetrieben.

  • Methodenentwicklung zur systematischen Implementierung industrieller cyberphysischer Systeme: Beginnend bei der Auswahl von Anwendungsbereichen über Systemdesign und -konfiguration bis hin zur Einführung auf dem „Shop Floor“.

  • Industrie 4.0 orientiertes Stakeholder Management: Zum konsensorientierten Stakeholder Management werden die Erwartungshaltungen inner- und außerbetrieblicher Stakeholder bezüglich Industrie 4.0 ermittelt.

Lehrstuhl für Fertigungstechnologie

Die Forschungstätigkeit am Lehrstuhl für Fertigungstechnologie (Prof. Dr.-Ing. habil. M. Merklein) vor dem Hintergrund von Industrie 4.0 zielt darauf ab, grundlegende Zusammenhänge der Interaktion zwischen Werkstück und Fertigungsprozess zu analysieren und auf Basis generierter Daten und Modelle die Prozessrobustheit sowie die Teilequalität kontinuierlich zu verbessern. Die vorhandene Expertise bezüglich formgebender Prozesse der Blechumformung, der Massivumformung sowie der mechanischen Fügeverfahren im Rahmen der Digitalisierung gliedert sich vor allem in die Teilbereiche:

  • Bedarfsgerechtes Datenmanagement: Die Definition der erforderlichen Eingangsparameter zur Erstellung digitaler Abbilder „Dig-tal Twins“ und somit die Trennung relevanter von nicht relevanten Daten.

  • Physikalische Modelle: Auf Basis sowohl analytischer, als auch numerischer Methoden erfolgt die Modellierung des Werkstückverhaltens in formgebenden Prozessen.
    Datengetriebene Prozessverbesserung: Eine fundierte Prozesskenntnis ermöglicht die Definition von Anforderungen an beispielsweise die Sensorik, um auf Basis der Datenerhebung die Robustheit von Fertigungsprozessen zu steigern.

Lehrstuhl für Industrielles Management

Der Lehrstuhl für Industrielles Management befasst sich unter der Leitung von Prof. Dr. Kai-Ingo Voigt mit unterschiedlichsten ökonomischen Aspekten und Implikationen von Industrie 4.0. Die Forschungsfelder, die der Lehrstuhl in diversen Forschungsprojekten mit Wis-senschafts- und Praxisvertretern verfolgt, lauten u.a. wie folgt:

  • Industrie 4.0 als Zukunftsmodell der nachhaltigen industriellen Wertschöpfung: Die Forschungsaktivitäten umfassen die Identifikation, Analyse und Bewertung der Chancen und Risiken der industriellen Vernetzung. Durch eine Integration der Dimensionen Ökonomie, Ökologie, Soziales, Technik und Software/Daten werden normative Gestaltungsempfehlungen für Industrieunternehmen abgeleitet, um eine nachhaltige industrielle Wertschöpfung im Sinne von Industrie 4.0 zu gewährleisten.

  • Geschäftsmodelle im Wandel durch Industrie 4.0: Durch den Einsatz von empirischen Forschungsmethoden werden die Veränderungen etablierter industrieller Geschäftsmodelle sowie die Entstehung neuer, innovativer Geschäftsmodelle durch Industrie 4.0 untersucht. Forschungsobjekte sind Großunternehmen und KMU aus den führenden industriellen Branchen Deutschlands, um eine notwendige Differenzierung der Ergebnisse zu erreichen.

  • Auswirkungen von Industrie 4.0 auf KMU: Die systematischen empirischen Untersuchungen in klein- und mittelständischen Un-ternehmen berücksichtigen deren individuelle Charakteristika und Bedeutung im Kontext von Industrie 4.0, um spezifische Integrationsstrategien für KMU zu entwickeln, die zu einer ganzheitlichen Implementierung von Industrie 4.0 in gesamten Wertschöpfungsketten und -hierarchien führen.Bedarfsgerechtes Datenmanagement: Die Definition der erforderlichen Eingangsparameter zur Erstellung digitaler Abbilder „Digtal Twins“ und somit die Trennung relevanter von nicht relevanten Daten.

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