Digitaler Wandel und KMU Kleiner Wegweiser für Zerspaner durch den Digitalisierungsdschungel

Autor / Redakteur: Thomas Götz und Andreas Gebhardt / Peter Königsreuther

Der digitale Wandel wird auch die Zerspanungsbranche umkrempeln, aber zu Vorteil gereichen, wenn man alles richtig macht. Lesen Sie hier, was man dazu wissen muss. Zwei Forscher vom Fraunhofer IPA reden Tacheles.

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Cyber-physische Systeme und die intelligente Vernetzung der Fertigungsanlagen und Logistiksysteme bilden die Grundlage der Smart Factory, die sich im Idealfall ohne menschliches Eingreifen autonom organisiert. Das beunruhigt zwar viele, hat aber eher seine Vorteile, sagen die Experten.
Cyber-physische Systeme und die intelligente Vernetzung der Fertigungsanlagen und Logistiksysteme bilden die Grundlage der Smart Factory, die sich im Idealfall ohne menschliches Eingreifen autonom organisiert. Das beunruhigt zwar viele, hat aber eher seine Vorteile, sagen die Experten.
(Bild: Universität Stuttgart IFF / Fraunohfer IPA / R. Bez)

Die zerspanende Industrie sieht sich seit Jahren mit wachsenden Herausforderungen konfrontiert wie beispielsweise dem Fachkräftemangel, disruptiven Technologien, dem Problem der Rohstoffversorgung sowie dem Wettbewerbsdruck aus Niedriglohnländern. Deshalb müssen die zumeist klein- und mittelständischen Unternehmen (KMU) der Zerspanungsbranche einen umfassenden Strukturwandel mitgestalten, der über die zukünftige Wettbewerbsfähigkeit des deutschen fertigenden Gewerbes entscheidet. Dieser heißt „Digitalisierung im Rahmen der Industrie 4.0“.

Hersteller und Anwender von Zerspanungswerkzeugen suchen im Zuge dessen verstärkt nach digitalen Lösungen rund um ihr Schaffensfeld, wobei einer großen Anzahl von KMU des zerspanenden Gewerbes häufig noch eine genaue Vorstellung fehlt, welche Entwicklungsschritte sie auf dem Weg der digitalen Transformation gehen müssen.

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Eine informative Roadmap soll Zerspanern Irrwege ersparen

Um KMU und Werkzeugherstellern für die anstehenden Digitalisierungsmaßnahmen eine Orientierungshilfe zu geben, hat das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA eine Technologie-Roadmap erstellt, die im Rahmen des vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderten Innovationsforums Zerspanwerkzeuge anlässlich der AMB 2018 in Stuttgart präsentiert wurde und im Rahmen einer Veröffentlichungsreihe im Fachmedium MM MaschinenMarkt sukzessiv publiziert wird.

Das Ziel der Roadmap ist es, die zentralen Funktionsbereiche des digitalen Wandels abzubilden und Zeithorizonte aufzuspannen, innerhalb derer die fertigende Industrie notwendige Anpassungen schrittweise vollziehen muss. Dabei ist zu beachten, dass Geschwindigkeit und Umfang der Anpassung unternehmensspezifisch variieren können. Um den Unternehmen einen Ausblick auf die Veränderungsprozesse zu geben, will der folgende Artikel die fünf zentralen Funktionsbereiche der Industrie 4.0 darstellen und die wertschöpfungsnahen Enabler-Technologien anhand geeigneter Beispiele aus dem Bereich der Zerspanungstechnik erläutern.

Daten - Fundament für Industrie 4.0

Die Datenerfassung und -verarbeitung bilden die Grundlage für Industrie 4.0. Bei Ersterer werden im Mittelstand bereits viele Daten erfasst und in ERP-Systemen verwaltet. Dabei bleibt die Datenerfassung in der Regel weitgehend auf die Auftragsebene beschränkt, sodass eine explizite Datenerhebung bezogen auf den gesamten Produktlebenszyklus bisher nicht erfolgt [BIS 2015, MÜL 2016].

Auf dem Weg zu einer fortschreitenden Digitalisierung muss die Datenerfassung aber systematisiert und bis auf Produktebene vorgenommen werden. Den Ausgangspunkt dafür bilden Sensorsysteme in Maschine und Zerspanungswerkzeug, die es ermöglichen, die Maschinen- und Prozessdaten sowie die Produktinformationen in Echtzeit durchgängig zu erheben und bereitzustellen.

Eine Erhöhung der Prozesssicherheit durch produktionsbegleitende Datenerfassung in Echtzeit bietet etwa der sensorische Werkzeughalter Spike der Firma pro-micron. Hierbei handelt es sich um einen drahtlosen Kraftaufnehmer, mit dem während des Bearbeitungsprozesses Messungen von Temperatur, Zerspankraft sowie Dreh- und Biegemomenten erfolgen. Durch die Erhebung und Auswertung dieser Daten können Rückschlüsse auf Bauteilqualität und Verschleißzustände des Werkzeugs gezogen und ein dynamischer Werkzeugwechsel veranlasst werden, noch bevor Ausschuss produziert wird [MAP 2016, RIE 2017].

Trotz bereits vorliegender Sensoriken zur Datenerfassung gibt es Nachholbedarf im Bereich intelligenter Zerspanwerkzeuge, die die notwendigen Prozessparameter mittels integrierter miniaturisierter Sensorsysteme prozessnah, das heißt in unmittelbarer Nähe der Wirkzone (Werkstück, Maschine) erfassen, bearbeiten und Regelungssystemen zur Verfügung stellen. Durch die integrierte Sensorik darf es aber nicht zu Einschränkungen im Bearbeitungsraum kommen [BAU o.J., BIS 2015, BOS 2017, ZÄH 2017].

Die wachsende Verbreitung von Sensoren in Werkzeug und Maschine zeigt, dass im Bereich der Datenerfassung im Mittelstand bereits ein vielversprechender Umsetzungsgrad vorhanden ist, der aber zunehmend zu einer enormen Datenflut und Datenvielfalt führen wird. Allerdings bestehen hinsichtlich der Datenverarbeitung noch große Handlungsbedarfe, um das Potenzial, das in den erfassten Prozess- und Maschinendaten liegt, für die digitale Transformation maximal ausschöpfen zu können.

Dazu sind IT-Infrastrukturen (Cloud-Konzepte für Smart Services, 5G-Netz) nötig und geeignete Big Data Algorithmen, mit denen große Datenmengen in Echtzeit übertragen, ausgewertet und im Sinne künstlicher Intelligenz (KI) für einen kontinuierlichen Verbesserungsprozesses effizient genutzt werden können [BAU o.J.]. Doch in der Praxis wird das Thema Big Data von vielen Mittelständlern vernachlässigt. So werden viele Chancen in Sachen Digitalisierung vertan. Vorbehalte gegen Big-Data-Anwendungen gibt es bezüglich der Gewährleistung von Datenqualität und –sicherheit, des Schutzes persönlicher Daten und des geistigen Eigentums [BIS 2015, KRO 2019, BAU o.J.]. Zusätzlich fehlt vielen Mittelständlern eine Vorstellung davon, wie Daten für datengetriebene Geschäftsmodelle monetarisiert werden können.

Assistenzsysteme gegen den Fachkräftemangel

Unter dem Begriff Assistenzsystem wir alles zusammengefasst, was die Beschäftigten bei der Ausführung ihrer Arbeitsaufgaben entlastet und es ihnen damit erleichtert, sich auf ihre Kernkompetenzen zu fokussieren.

Die momentan auf dem Markt befindlichen Assistenzsysteme unterstützen die Benutzer im Wesentlichen durch punktuelle Informationen. Doch stellen diese Lösungen mehrheitlich reine Expertensysteme dar, die weder mobil noch auf die Anwender zugeschnitten sind. Zukünftig müssen diese Systeme einfacher, günstiger und nutzerfreundlicher sowie dem Anforderungsniveau der Arbeitsaufgaben angepasst werden [BIS 2015, KLA 2018]. Wo digitale Assistenzsysteme genutzt werden, erhalten die Mitarbeiter Unterstützung über optische, akustische oder haptische Systeme, wie etwa Datenbrillen, Headsets, RFID-Handschuhe oder Sensorarmbänder.

Diese interaktiven Assistenzsysteme (IAS) liefern wichtige Informationen wie Zustands- (Standzeit der Werkzeuge) und Prozessdaten in Echtzeit. Sie ermöglichen es dem Mitarbeiter schnell und entsprechend Entscheidungen zu treffen, um effizientere Arbeitsabläufe trotz steigender Komplexität der Produktionsprozesse zu erreichen. Der Vorteil von IAS liegt neben einer geringeren Fehlerquote auch in erhöhten Durchlaufzeiten [KAS 2016].

Gegenwärtig richtet sich der Fokus speziell auf die Entwicklung einfacher, mobiler und bedarfsgerechter Softwareplattformen und Engineering Apps (eApps), die es gestatten, reale Zustands- und Prozessdaten aus der Produktion zu jeder Zeit, an jedem Ort und auf beliebigen Endgeräten anwendungsspezifisch darzustellen und nutzbar zu machen. Diese Anwendungen ermöglichen vor allem den KMU des zerspanenden Gewerbes Zugang zu mehr IT bei geringen Investitionskosten. In diese Kategorie fallen Anwendungen für die Auslastungsüberwachung von Maschinen, für die Prozessoptimierung und –kontrolle, für die Erkennung kritischer Betriebszustände sowie für das Qualitätsmanagement [BIN 2017].

Im Bereich der Zerspanung kommen Assistenzsysteme zum Einsatz, die den Werker mithilfe kleiner Apps bei der Auswahl geeigneter Zerspanwerkzeuge (Gührung QuickFinder) oder geeigneter Schnittdaten (Walter Zerspanungs- und Schnittdatenrechner) unterstützen oder ihm Hilfestellung bei der automatischen Generierung des CNC Codes bieten (Gühring Mill Thread).

Solche Assistenzsysteme bieten vor allem KMU die Möglichkeit, Personal flexibel einzusetzen und auch geringer qualifizierte Mitarbeiter schneller einzuarbeiten und stellen damit ein Mittel zur Bekämpfung des Fachkräftemangels dar. Komplexere Anwendungen wie beispielsweise virtuelle Arbeitsanleitungen zum Rüsten der Bearbeitungsmaschine mittels Augmented Reality werden von Mittelständlern bisher noch nicht eingesetzt [BAU o.J., BIS 2015].

Smarte Vernetzung und Integration sichern den Erfolg

Entscheidend für einen nachhaltigen wirtschaftlichen Erfolg im Rahmen der digitalen Transformation ist die Art der Integration der Wertschöpfungsprozesse im Unternehmen selbst sowie die firmenübergreifende Vernetzung und Integration von Wertschöpfungsnetzwerken. Allerdings liegt der Vernetzungsgrad im Mittelstand aufgrund fehlender Datenstandards und Kommunikationsstrukturen momentan auf einem niedrigen bis sehr niedrigen Niveau [BIS 2015, HEI 2017, HEL 2013, MÜL 2016].

Für die Vernetzung verschiedener Prozessschritte bedarf es aus diesem Grund der Entwicklung entsprechender Zyklen zum Datenaustausch, durchgängiger Schnittstellen und einheitlicher Datenformate sowie von Plattformen für den Informationsaustausch [BAU o.J.]. Das langfristige Ziel von Industrie-4.0-Konzepten in der fertigenden Industrie ist ein automatisierter, cloudbasierter Informationsaustausch (Internet der Dinge IoT) zwischen allen an der Wertschöpfung beteiligten Systemen und Komponenten. Dazu gehören etwa Planungssysteme, Zerspanwerkzeuge, Produktionsmaschinen oder Messgeräte. Alles soll dann ohne das regelnde Eingreifen des Menschen funktionieren.

Ein Beispiel für eine effiziente Werkzeug(daten)verwaltung stellt die Tool-Management-Lösung der Firma Zoller dar, die mithilfe geeigneter Schnittstellen eine übergreifende Datendurchgängigkeit von der Konstruktion bis zur Maschine schafft. Der Datenaustausch zwischen Werkzeugverwaltung und CAM-System ermöglicht so die Programmierung mit real vorhandenen Werkzeugdaten aus der Werkzeugdatenbank.

Durch die Vernetzung von Bearbeitungsmaschine sowie Einstell- und Messgeräten mit der zentralen Werkzeugdatenbank sind die Werkzeugdaten (etwa Länge oder Standweg) über den gesamten Lebenszyklus eines Werkzeugs hinweg abteilungsübergreifend organisiert und die Verknüpfung der virtuellen Werkzeugdaten mit den realen Werkzeugdaten sichergestellt. Die Vernetzung garantiert Prozesssicherheit bis zum fertigen Bauteil.

Das erreicht sie durch Anbindung der zentralen Werkzeugdatenbank an die Maschinensteuerung der Bearbeitungsmaschine sowie durch die automatisierte Übertragung der geometrischen Werkzeugdaten wie Länge oder Durchmesser [ZOL o.J.]. Ein weiterer Vorteil der durchgängigen Vernetzung ist, dass sie Übertragungsfehler vermeidet, die bei manueller Eingabe relevanter Werkzeugdaten entstehen können [BAU o.J.].

Das Beispiel will zeigen, dass als Folge der Vernetzung die eingesetzten Zerspanungswerkzeuge in Zukunft nicht mehr nur für die Qualität der zu bearbeitenden Werkstücke verantwortlich sein werden, sondern zu zentralen Informationsträgern für eine effiziente Steuerung einzelner Prozessschritte sowie der gesamten Produktion werden. Dies erfordert allerdings eine eindeutige Identifizierbarkeit des Werkzeugs beispielsweise über RFID oder QR-Code, um werkzeugspezifische Daten eindeutig zuordnen zu können [BAU o.J.].

Mehrwert durch dezentrale Produktion und digitale Geschäftsmodelle

Das größte Wertschöpfungspotenzial von Industrie 4.0 basiert auf dem strukturellen Wandel von der Produkt- zur Serviceorientierung sowie der Abkehr von zentralisierten Unternehmensstrukturen hin zur Dezentralität in der Organisation [MIC 2015].

Als Vision zielt Industrie 4.0 in der Endausbaustufe auf eine Serviceorientierung, die das gesamte Unternehmen von seinen Abteilungen, Untereinheiten bis hin zu einzelnen Bearbeitungsmaschinen als System autonom agierender Leistungseinheiten begreift. Als solche bieten diese ihre jeweiligen Services unternehmensintern für andere Abteilungen an (Everything as a Service), verstehen sich aber darüber hinaus auch als Dienstleister für andere Partner in einem Netzwerk [BIS 2015].

Als Voraussetzung für die Produktion in solch kooperierenden und dezentralen Netzwerken von Fertigungseinrichtungen unterschiedlicher Unternehmen dient eine verteilte dienstorientierte Architektur (Service-orientierte Architektur, SOA), die Enterprise Resource Planning (ERP), Fertigung und Logistik über definierte Services und eine offene Datenbasis miteinander verknüpft [HEL 2013]. Unternehmen können so nicht mehr nur die Produkte selbst, sondern auch die mit ihnen gekoppelten Services und Dienstleistungen anbieten.

Serviceorientierung gehört für die meisten mittelständischen Unternehmen zu den im Rahmen von Industrie 4.0 noch aktiver zu erschließenden Entwicklungsfeldern, weil sich die Serviceorientierung in der Regel noch weitgehend auf das Anbieten von Ersatzteilen im Rahmen von After-Sales-Dienstleistungen beschränkt. Eine Ausnahme bildet, wie so oft, der Maschinen- und Anlagenbau, der gegenwärtig bereits einen großen Teil des Umsatzes im After-Sales-Bereich generiert. Zu den angebotenen Dienstleistungen zählen außer Inspektion und Reparatur, Modernisierung und Fernwartung auch der technologische Service wie die anlagentechnische Einstellungen zur Produktoptimierung sowie Schulungen [BAU 2004, BIS 2015].

Auch von Zerspanungswerkzeug-Herstellern und Logistikdienstleistern werden im After-Sales-Bereich bereits technologische Beratungen (KROMI Engineering Prozess, Gühring OEM – Retooling, Hufschmied Engineering Center) für die spanende Industrie angeboten. Doch werden Industrie-4.0-Ansätze im Sinne einer kundenseitigen Rückkopplung der Produkt- und Prozessdaten der Bearbeitungsmaschine an die Zulieferer industriell noch nicht genutzt. Dazu sind weitere Potenziale im Sinne des maschinellen Lernens (Machine Learning) zur datengestützten systematischen und kontinuierlichen Entwicklung von effizienteren, günstigeren Produktionsprozessen, optimalen Werkzeugeinsatz-Plänen und NC-Programmen beim Kunden (Technischer Support) zu erschließen.

Die Erfassung werkzeugspezifischer Lifecycle-Daten bietet die Chance, die klassischen Leistungen der Zerspanungswerkzeug-Hersteller hin zu IT-basierten Services zu verschieben [GRO 2017]. Im Rahmen eines Pay-per-use-Geschäftsmodells verzichtet der Hersteller dabei auf den Verkauf eines Werkzeugs und stellt es stattdessen als Dienstleistung gegen ein Nutzungsentgelt zur Verfügung. Bei diesem life-cycle-basierten Ansatz bezahlt der Kunde pro Einsatz des Werkzeugs, wobei sogar zentimetergenau nach Schnittweg oder Bohrtiefe abgerechnet werden kann. In Ergänzung zum Produkt können parallel dazu noch Zusatzservices wie Wiederaufbereitung und Nachschleifservice oder Sharing-Modelle für den Kunden angeboten werden [BIS 2015, BOS 2017].

Im Kontext von Industrie 4.0 wird unter dem Begriff der Autonomie all das zusammengefasst, was eine automatische Datenauswertung vornimmt, auf deren Grundlage die autonomen Systeme dann selbstständig reagieren können. Partiell werden bereits in einigen Anwendungen Regelkreise für Prozesssteuerung, Qualitätsüberwachung, Materialversorgung und Produktionsablaufsteuerung per intelligenten und selbst organisierenden Objekten eingesetzt. So hat die Komet Group als Werkzeughersteller ihr Portfolio bis in den Bereich der Prozessüberwachung erweitert.

Smart Factories werden autonome Selbstorganisierer sein

Das Industrie 4.0-fähige Messsystem Toolscope überwacht und dokumentiert während des Prozesses maschineninterne Signale, wie beispielsweise die Spindelleistung oder die Vorschubkraft einer Achse. Toolscope lernt aus der Wechselwirkung von Material und Werkzeug selbstständig die werkzeug- und werkstückspezifischen Ober- und Untergrenzen der Spindelleistung ein und sichert dadurch den Zerspanungsprozess ab. Bei einem Materialwechsel wird in den ersten Sekunden der neuen Bearbeitung vom System automatisch eine Kalibrierung durchgeführt. Sobald das gemessene Drehmoment eine der definierten Grenzen aufgrund unterschiedlicher Aufmaße und Schnitttiefen im Bearbeitungsprozess oder Leerfahrten durch die Geometrie des Werkstücks über- bzw. unterschreitet, erfolgt eine online-Anpassung der Vorschubgeschwindigkeit an die nutzbare Spindelleistung.

Diese adaptive Zerspanung führt zur Vermeidung von Schäden an Werkzeug, Maschine und Werkstück und damit auch zur Optimierung der Werkzeugstandzeit. Daneben können Werkzeugbruch und -verschleiß anhand erhöhter Spindelleistung detektiert und ein Werkzeugwechsel initiiert werden [KOM 2017].

Ungeachtet einzelner Anwendungen hat der Funktionsbereich Autonomie insgesamt noch einen geringen Umsetzungsstand. Für die Implementierung komplexer autonomer Systeme ist zukünftig die schwerpunktmäßige Entwicklung von Cyber-Physischen Produktionssystemen (CPS) erforderlich. CPS bezeichnet dabei die Kopplung von mechanischen Komponenten mit informations- und softwaretechnischen Komponenten, die über eine Kommunikationsinfrastruktur wie beispielsweise das Internet in Echtzeit miteinander kommunizieren.

CPS agieren weitestgehend autonom und können durch die Integration bzw. Kombination von Daten, Informationen und Funktionalitäten komplexe (Fertigungs-)Systeme und Infrastrukturen steuern und kontrollieren [LUB 2017]. Bezogen auf den Bereich der Zerspanung kommt dem Zerspanungswerkzeug hierbei eine Schlüsselrolle zu. Es teilt sich den anderen Bereichen selbstständig mit und tauscht Informationen wie Werkzeuglänge oder Prozessdaten aus, die gegenwärtig noch häufig aufwändig über viele Subsysteme und Schnittstellen zustande kommen und vielfach manuelles Eingreifen erfordern [BIS 2015, HEL 2013, MAP 2016].

Trotz der Reife zahlreicher Einzelanwendungen sind entlang der gesamten Wertschöpfungskette noch zahlreiche Herausforderungen zu bewältigen. Ein vollständig digitalisiertes, integriertes und davon durchdrungenes Unternehmen bis hin zur Smart Factory, in der die Fertigungsanlagen und Logistiksysteme mithilfe des Internets der Dinge und Dienste miteinander kommunizieren und sich autonom organisieren, liegt noch in weiter Ferne [BIS 2015].

Und wo steht der deutsche Mittelstand?

Mit der Digitalisierung erlebt die industrielle Fertigung einen grundlegenden Paradigmenwechsel, der angesichts drängender Probleme und Herausforderungen konkrete Lösungen mit Mehrwert für den Mittelstand schaffen kann. Doch liegt die Realisierung einer vollständigen Integration von Industrie 4.0 bei KMU gegenwärtig noch in weiter Zukunft. Viele Industrie 4.0-fähige Anwendungen und Technologien stehen für den Einsatz im Mittelstand zwar grundsätzlich bereit, werden aber von den Unternehmen aus unterschiedlichen Gründen noch nicht hinreichend genutzt. Zum einen scheuen Unternehmen die hohen Investitionen, die mit der digitalen Transformation einhergehen, oder fürchten um die Sicherheit ihrer Daten.

Dennoch befindet sich Industrie 4.0 als Teil des digitalen Wandels der Wirtschaft in einem Entwicklungsprozess, der nicht mehr aufzuhalten ist und dem sich auch der Mittelstand stellen muss, um seine internationale Wettbewerbsfähigkeit zu behaupten. Werkzeughersteller und Toolmanagement-Dienstleister können durch neue Absatzwege und zusätzliche Services in den Bereichen Beschaffung, Werkslogistik, Technologieunterstützung und der Erhebung und Auswertung von Daten sowohl einen Nutzen für ihre Kunden als auch für sich selbst generieren und weitere Schritte in Richtung Smart Factory gehen.

Die Transformation wird umso leichter gelingen, wenn Werkzeughersteller und Anwender praxisnahe Unterstützung bei der Ausschöpfung ihrer Potenziale erfahren und begreifen, dass der digitale Wandel nicht in allen Bereichen gleichzeitig erfolgen muss, sondern je nach den Bedürfnissen des Unternehmens auch schrittweise erfolgen kann.

Danksagung:

Das „Innovationsforum Zerspanungswerkzeuge – Neue Technologien für neue Herausforderungen“ des Fraunhofer IPA wurde im Rahmen der „Innovationsforen Mittelstand“ mit Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert. Die Autoren danken dem BMBF für die gewährte Förderung und allen beteiligten Unternehmen für die Unterstützung.

Der Beitrag ist ursprünglich auf unserem Partnerportal MM Maschinenmarkt erschienen.

Literatur

[BAU o.J.] Baum, C. (o. J.). Industrie 4.0 - Vernetzte, adaptive Produktion. Verfügbar unter: https://www.ipt.fraunhofer.de/content/dam/ipt/de/documents/Broschueren/Industrie%2040-Vernetze%20adaptive%20Produktion.pdf

[BAU 2004] Baumbach, M. (2004). After-Sales-Management im Maschinen- und Anlagenbau.

[BIN 2017] Binzer, J. (2017). Übersicht über Forschungsprojekte im Bereich Industrie 4.0, VDMA-Forum Industrie 4.0.

[BIS 2015] Bischoff, J. (2015). Studie "Erschließen der Potenziale der Anwendung von Industrie 4.0 im Mittelstand"

[BOS 2017] Bosch, E., Grosch, T., Abele, E. & Metternich, J. (2017). Smart Tool Abschlussbericht. Rahmenkonzept „Forschung für die Produktion von morgen.

[GRO 2017] Groß, J. (2017). Pay-per-use – Disruptives Geschäftsmodell für den Anlagen- und Maschinenbau? Verfügbar unter: http://hoganlovells-blog.de/2017/09/21/pay-per-use-disruptives-geschaeftsmodell-fuer-den-anlagen-und-maschinenbau/

[HEI 2017] Heins, E. (2017). Industrie 4.0 erfordert intelligente Vernetzung. Verfügbar unter: https://www.it-matchmaker.com/news/industrie-4-0-erfordert-intelligente-vernetzung/

[HEL 2013] Hellinger, A., Stumpf, V. & Kobsda, C. (2013).

Umsetzungsempfehlungen für das Zukunftsprojekt Industrie 4.0

[KAS 2016] Kasselmann, S. & Willeke, S. (2016). 4.0 READY. Technologie-Kompendium Interaktive Assistenzsysteme

[KLA 2018] Klapper, J. (2018). Digitale Assistenzsysteme – auch in Ihrer Produktion? Verfügbar unter: https://blog.iao.fraunhofer.de/digitale-assistenzsysteme-auch-in-ihrer-produktion/

[KOM 2017] KOMET Group (2017). Modulares Assistenzsystem ToolScope. Die umfassende Industrie 4.0 Lösung für IHRE Fertigung. Verfügbar unter: https://www.toolscope.de/home/

[KRO 2019] Kroker, M. (2019). Digitalisierung & Big Data: Nur 17 Prozent der Unternehmen monetarisieren ihre Daten. Verfügbar unter: https://blog.wiwo.de/look-at-it/2019/06/03/digitalisierung-big-data-nur-17-prozent-der-unternehmen-monetarisieren-ihre-daten

[LUB 2017] Luber, S. & Litzel, N. (2017). Was ist ein Cyber-physisches System (CPS)? Verfügbar unter: https://www.bigdata-insider.de/was-ist-ein-cyber-physisches-system-cps-a-668494/

[MAP 2016] Mapal Dr. Kress (2016). Fit für Industrie 4.0.

Verfügbar unter: https://www.maschinewerkzeug.de/werkzeuge/uebersicht/artikel/fit-fuer-industrie-4-0-1314991.html

[MIC 2015] Michel, S. (2015). Deutscher Mittelstand muss bei Industrie 4.0 aktiver werden. Verfügbar unter: https://www.maschinenmarkt.vogel.de/deutscher-mittelstand-muss-und-kann-bei-industrie-40-aktiver-werden-a-496110/

[MÜL 2016] Müller, F. G., Bressner, M., Görzig, D. & Röber, T. (2016).

Industrie 4.0: Entwicklungsfelder für den Mittelstand: Aktuelle Hemmnisse und konkrete Bedarfe.

[RIE 2017] Riehle, L. & Gillhuber, A. (2017). Werkzeughalter initiiert Werkzeugwechsel. Verfügbar unter: https://www.maschinenmarkt.vogel.de/werkzeughalter-initiiert-werkzeugwechsel-a-637042/ (01.08.2019)

[ZÄH 2016] Zäh, M. (2016). Industrie 4.0 an der Schnittstelle zwischen Werkzeug und Maschine. Verfügbar untern: https://www.produktion-dienstleistung-arbeit.de/files/Pdf_Kongress_Vortrag_Zaeh_Koestler.pdf

[ZOL o.J.] Zoller (o.J.). Datendurchgängigkeit von der Konstruktion bis an die Maschine. Verfügbar unter: https://www.zoller.info/de/home/usp-seiten/datendurchgaengigkeit-von-der-konstruktion-bis-zur-maschine.html

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