Aus der Digitalisierung eröffnen sich faszinierende Chancen. Allerdings müssen wir erkennen, dass wir mehr als die Technologieführerschaft benötigen, um zu reüssieren. Es muss uns gelingen, die Technologieführerschaft, die wir u. a. auf dem Gebiet Industrie 4.0 haben, in Wertschöpfung, Unternehmenserfolg und Beschäftigung zu transformieren. Die wesentlichen Hebel dafür sind datenbasierte Dienstleistungen, Geschäftsmodelle, Positionierung in der Plattformökonomie, Unternehmensgründungen, die Gestaltung der Arbeitswelt und last, but not least Systems Engineering. In jedem Fall wird es mehr denn je auf strategisches Agieren und systemisches Denken und Handeln ankommen.

Industrie 4.0 umfasst viel mehr als Sensoren, Aktoren und Vernetzungskomponenten. Die Technologien ermöglichen einerseits das Anbieten neuer Produkte und Dienstleistungen für den Kunden, andererseits führen sie zu internen Effizienzsteigerungen. Anhand des Industrie 4.0 Geschäftsmodells wird visualisiert, welche Ziele eine Industrie 4.0 Initiative verfolgt, welcher Wert für den Kunden entsteht, welche Leistungen intern zu erbringen sind, welche Technologien und Fähigkeiten benötigt werden und welche Informationssysteme die Vernetzung zwischen Kunden, Lieferanten und innerhalb des Unternehmens ermöglichen. Wichtig ist dabei, dass die Dimensionen der Industrie 4.0 Geschäftsmodelle aufeinander abgestimmt sind.

Das Physical Internet (PI) basiert auf einer physischen, digitalen und operativen Interkonnektivität, ohne die ein weltweit fragmentiertes und standardisiertes Gütertransportsystem nicht effizient arbeiten könnte. Zur Selbststeuerung von globalen Warenströmen sind valide Eingangsdaten notwendig [1]. Darüber hinaus ist ein hohes Vertrauen in Steuerungsentscheidungen für eine weitreichende Akzeptanz aller Akteure und Kunden der Logistikbranche unabdingbar. Diese beiden Ziele können nur durch eine hohe Datenqualität erreicht werden. Neben der Erhöhung der Datenqualität durch Automatisierung oder Einsatz von erweiterter Sensorik [2] bieten Methoden der Datenfusion und der Entscheidungsfusion große Potenziale [3]. Dieser Beitrag beschreibt ein methodisches Vorgehen zur Analyse dieser Potenziale. Darüber hinaus wird anhand eines Transitcenters dieses Vorgehen beispielhaft durchgeführt.

Simulation wird branchenübergreifend als wichtiges und etabliertes Werkzeug für moderne Engineering-Prozesse betrachtet. Insbesondere die Automatisierung komplexer Produktionsanlagen verwendet Modellierungs- und Simulationstechniken in verschiedenen Projektphasen, um sowohl die Anlage, aber auch das Produkt in bestmöglicher Qualität zu entwickeln. Die jüngsten Trends rund um die Digitalisierung von Produktionsanlagen bestärken die Relevanz von virtuellen Engineering-Szenarien. Dieser Beitrag beschreibt die Notwendigkeit von domänen- und werkzeugübergreifenden Standards für die Modellierung von mechatronischen Anlagen und Maschinen im Rahmen eines digitalen Zwillings.