Smart retrofitting as a structured approach for an organization to implement industry 4.0 using its existing resources
- Implementierung von Industrie 4.0-Ansätzen in Organisationen durch Smart Retrofitting unter Nutzung bestehender Ressourcen
Guerreiro, Bruno Vallarelli; Schmitt, Robert H. (Thesis advisor); Prefi, Thomas (Thesis advisor)
Aachen : Apprimus Verlag (2022)
Buch, Doktorarbeit
In: Ergebnisse aus der Produktionstechnik 3/2022
Seite(n)/Artikel-Nr.: 1 Online-Ressource : Illustrationen
Dissertation, RWTH Aachen University, 2021
Kurzfassung
Diese Arbeit konzentriert auf die Entwicklung eines strukturierten Ansatzes, um Organisationen zu befähigen, Industrie 4.0 basierend auf ihrer Unternehmenskultur, ihren Herausforderungen und Bedürfnissen unter Verwendung der vorhandenen personellen und materiellen Ressourcen innerhalb der Organisation individuell umzusetzen. Dabei wurde der Ansatz Smart Retrofitting konzipiert, der die Hypothese stützt, dass die Nachrüstung vorhandener Produktionsanlagen die praktischste und geeignetste Lösung für jede Unternehmensgröße ist, um sich an der Implementierung von Industrie 4.0 zu beteiligen. Der Smart-Teil des Smart Retrofitting konzentriert sich auf die Verbreitung von Industrie 4.0 in einem Unternehmen unabhängig von seiner Größe durch einen kontinuierlichen Implementierungsprozess und eine Top-Down/Bottom-Up-Strategie. Die Implementierung von Aspekten von Industrie 4.0 in ihre vorhandenen Produktionsanlagen, die die festgelegten Ziele und Anforderungen des Unternehmens für Industrie 4.0 erfüllen, ist das Hauptziel des Retrofitting-Teils des Smart Retrofitting-Ansatzes. Basierend auf dem Smart Retrofitting Approach wurde ein Change-Management-Modell entwickelt, das darauf abzielt, seine Werte und Zwecke zu erfüllen. Das Smart Retrofitting Change-Management-Modell verfolgt die Einbeziehung aller Mitarbeiter innerhalb einer Organisation. Daher besteht es aus einem Top-Down/Bottom-Up-Managementansatz, bei dem die von der Organisation selbst erstellte Industrie 4.0-Vision von den höchsten Hierarchieebenen erstellt wird. Die Industrie 4.0-Vision basiert auf aktuellen und bevorstehenden Herausforderungen und Bedürfnissen des Unternehmens. Um die erstellte Vision umzusetzen, bietet das Smart Retrofitting Change-Management-Modell eine Roadmap (Smart Retrofitting Roadmap), die in einer Top-Down/Bottom-Up-Strategie zusammengestellt ist. In diesem Modell entwerfen und führen die Mitarbeiter der mittleren und unteren Hierarchieebenen kurz-, mittel- und langfristige Projekte zur Implementierung von Industrie 4.0 im Rahmen ihrer täglichen Geschäftsaktivitäten gemäß der Industrie 4.0-Vision ihrer Organisation durch. Das Smart Retrofitting Change-Management-Modell besteht aus fünf Phasen: Unfreezing, Moving, Unfreezing 2.0, Refreezing und Smart Retrofitting Actions. Darüber hinaus schlägt das Smart Retrofitting Change-Management-Modell vor, dass die Organisation ein Smart Retrofitting Agent-Netzwerk erstellt, das die Mitarbeiter aller verschiedenen Hierarchieebenen der Organisation in die Lage versetzt, Wissen auszutauschen und sich gegenseitig bei ihren Aktivitäten bezüglich des Implementierungsprozesses von Industrie 4.0 zu unterstützen. Folglich wird ein solches Engagement der Mitarbeiter einen motivierenden Effekt zwischen ihnen erzeugen und mögliche interne Widerstände während des Implementierungsprozesses von Industrie 4.0 innerhalb der Organisation minimieren. Die Validierung des Smart Retrofitting-Ansatzes erfolgt schrittweise, indem sie an einer einzelnen Produktionsanlage bis zu einer global agierenden Organisation angewendet wird. Daher zielte die erste Fallstudie auf die Durchführung des Smart Retrofitting Approach an einer über vierzigjährigen Produktionsanlage ab. Die zweite Fallstudie wurde bei Thyssenkrupp Brazil Ltda -Division Rothe Erde- durchgeführt. Schließlich wurde die dritte Fallstudie weltweit bei der Henkel AG & Company, KGaA im Geschäftsbereich Adhesives Technologies durchgeführt.
Identifikationsnummern
- ISBN: 978-3-98555-041-8
- DOI: 10.18154/RWTH-2022-01548
- RWTH PUBLICATIONS: RWTH-2022-01548