WINGbusiness Heft 04 2020 by WING

ISSN 0256-7830; 53. Jahrgang, Verlagspostamt A-8010 Graz; P.b.b. 02Z033720M

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WING

business

Digitalisierung vorantreiben

Digital Procurement Digitaler Design-to-Pay Process bei Losgröße 1 11

Digitale Intralogistik Zwischen Möglichkeiten und Realität

Digital Production – Cloud Manufacturing Execution Systems 16

Boehlerit Der Werkzeug- und Hartmetallspezialist

BESTER ARBEITGEBER Schaffung Arbeitsplätze Steiermark TOP 5

2019 by market Institut

■ Das österreichische Unternehmen Boehlerit zählt zu den weltweit führenden Herstellern von Schneidstoffen aus Hartmetall für Werkzeuge zur Metall-, Holz- und Kunststoffbearbeitung. ■ Durch modernste Arbeitsplätze sowie Investitionen in Mitarbeiter, Technologien und Produktionskapazitäten und die internationale Verankerung des Unternehmens zählt Boehlerit zu den österreichischen Top Key Playern. Boehlerit GmbH & Co.KG, Werk VI-Straße 100, A 8605 Kapfenberg, Telefon +43 3862 300-0, info@boehlerit.com, www.boehlerit.com

EDITORIAL

Digitalisierung vorantreiben

Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr.techn. Siegfried Vössner Liebe Leserin, lieber Leser, seit März dieses Jahres ist alles anders geworden. Eine seit langem gefürchtete Epidemie ist eingetreten. Die beharrliche Realitätsverweigerung der Politiker, ein probates Mittel, welches ebenso wie das strategische Erfolgskonzept „… da denken wir erst darüber nach, wenn es soweit ist“ bisher immer funktionierte, hat sich nun auch praktisch als absurd erwiesen. Aus der Epidemie ist mittlerweile eine weltweite Pandemie mit eineinhalb Millionen Toten geworden. Es hätte gewiss noch schlimmer kommen können. Wenn es der in der Vergangenheit belächelten und finanziell ausgehungerten Wissenschaft gelingt, in den nächsten Monaten einen sicheren Impfstoff herzustellen und zu verteilen, wären wir mit einem blauen Auge davongekommen. Oder besser gesagt, mit zwei blauen Augen. Der Schaden für die Weltwirtschaft ist bereits jetzt enorm und die Folgeschäden sind noch nicht abschätzbar. Doch es gibt auch Sieger der Pandemie. Ich meine dabei nicht jene gewissenlosen Profiteure, die in Zeiten allergrößter Not, Desinfektionsmittel um 40 € pro Liter und FFP2 Masken um 7 € verkauft haben - das Schicksal hat sie mittlerweile mit Bergen unverkäuflicher Ware bestraft - sondern die meist redlichen Profiteure der intelligenten Digitalisierung. Doch drehen wir das Rad der Zeit um fünf Jahre zurück. Wild und gefährlich waren die Zeiten auch damals schon. Aufgestachelt von Rädelsführern und Zeitgeistern zogen wilde Horden durchs Land und versuchten Alles und Jedes zu digitalisieren, was sich nicht auf einen Baum retten oder sich sonst wohin in Sicherheit bringen konnte. Es war eine blinde Treibjagd um der Technologie willen. Ich weise ausdrücklich darauf hin, dass dies (bisher) nicht die Einleitung zum Heftthema ist. Die Ernüchterung nach den ersten Misserfolgen folgte auf dem Fuß und brachte ein wenig Entkrampfung und damit Zeit zum Nachdenken. Nachdem die wilden Reiter ihre Kräfte wieder gesammelt hatten, versuchten sie einen subtileren Ansatz und folgten dem historischen Vorbild der Elektrifizierung Ende des 18. Jahrhunderts: man versuchte die Anwender von den Vorzügen der neuen Technologien zu überzeugen. Mit großem Marketingaufwand unternahm man nun diesen zweiten Anlauf. Unternehmen und öffentliche Einrichtungen wie Ministerien begannen zumindest die Worthülse „Digitalisierung“ und „Digital“ in ihre Geschäftsstrategie oder gar ihren Namen aufzunehmen. Sogar Universitäten überlegten kurz, sich „Digitale Universität“ zu nennen. Da kann man ja froh sein, dass unsere Gründungsväter, die Universität nicht

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nach geglückter Stromversorgung in „Elektrische Universität Graz“ umbenannt haben und Ketzer wie ich nicht mehr auf dem Scheiterhaufen enden. Gleichzeitig schickte man zur Erfolgssicherung Mega-Projekte auf die Suche nach den bisher scheinbar ungehobenen Schätzen und Potenzialen der Digitalisierung. Die Schwierigkeiten der Suche delegierte man in bewährter Weise an die operativen Ebenen nach unten. Mit Erstaunen musste man jedoch im Vergleich zur Einführung des elektrischen Stroms feststellen, dass die Informatisierung bereits vor Jahrzehnten begonnen hatte, wenngleich unter anderem Namen, und dass die meisten erhofften Vorteile nicht mehr neu, schon oft ausgenutzt waren oder nicht so einfach zu realisieren sind. Die gute Nachricht ist aber trotz allem, dass es gerade in der Prozessunterstützung und Prozess-Integration immer noch signifikante Verbesserungsmöglichkeiten durch eine mit Bedacht vorangetriebene „Digitalisierung“ gibt. Die wilden Jahre haben auch zu großen Vorbehalten bei Unternehmen und Endanwendern geführt. Die Wende brachten die Maßnahmen, die zur Bekämpfung der Covid19 Pandemie notwendig waren und sind, wie z.B. Lock-Downs und Telearbeit. Sie haben einerseits den Blick fürs Wesentliche geschärft und andererseits gezeigt, wie schnell Informationsund Kommunikationstechnologien akzeptiert und weiterentwickelt werden können, sofern sie sinnvoll und nützlich sind. Die letzten Monate haben aber auch gezeigt, wie weit und steinig der Weg noch ist, und wie klein die Ziele sind, die man trotz allem erreichen kann. Ich denke nur daran, wie lange es gedauert hat, Ansätze einer elektronischen Gesundheitsakte auf den Weg zu bringen, wie praktisch es wäre, wenn der E-Impfpass endlich fertig wäre und wie gut es gewesen wäre, wenn eine einfache Datenbankanwendung für die Corona-Massentests auf Anhieb funktioniert hätte. Aber es gibt auch gute Nachrichten aus diesem Themenbereich: „Digitalisieren, aber richtig“, könnte man sagen. Es ist zwar nicht so einfach, wie ursprünglich gedacht, doch geben die Erfolge mehr und mehr Unternehmen Recht. So haben es diese Unternehmen fast ausnahmslos geschafft, sich rascher und erfolgreicher an die geänderte Situation in Zeiten der Pandemie anzupassen. Mitarbeiter arbeiteten nun von einem auf den anderen Tag von Zuhause aus, und Geschäftsmodelle verlagerten sich, soweit wie möglich, in den Cyberspace. Teilweise konnten Unternehmen ihren Geschäftserfolg in diesen schwierigen Zeiten sogar noch steigern. Das alles ist mehr als ein Grund das aktuelle WINGbusiness Heft unter das Thema „Digitalisierung vorantreiben“ zu stellen. Wir präsentieren Ihnen diesmal Erfolgsgeschichten und Erkenntnisse erfolgreicher Digitalisierungen in Form interessanter Fachbeiträge. An dieser Stelle möchte ich mich bei meinem Kollegen FHProf. Mag. Dr. Martin Tschandl und den Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern des Instituts für Industrial Management der Fachhochschule Joanneum Kapfenberg für die Unterstützung bzw. Koordination der Zusammenstellung dieses Heftes bedanken. Ich verbleibe im Namen des Redaktionsteams mit freundlichen Grüßen und wünsche Ihnen ein gesegnetes Weihnachtsfest und dass Sie es im Kreise Ihrer Lieben feiern können. Viel Freude beim Lesen und bleiben Sie gesund! Ihr Siegfried Vössner

Top-Thema: Digitalisierung vorantreiben Gottfried Obmann, Herbert Kohlbacher, Sascha Stradner

Digital Procurement

Digitaler Design-to-Pay Process bei Losgröße 1

Uwe Brunner, Sabine Rainer, Johannes Dirnberger, Christian Landschützer

Digitale Intralogistik

Zwischen Möglichkeiten und Realität

Dominik Tantscher, Barbara Mayer, Simon Zigala

Digital Retrofitting

Ein Vorgehensmodell zur systematischen Digitalisierung der Produktion

Ernst Peßl, Birgit Rabel, Markus Kuttner

Digital Production – Cloud Manufacturing Execution Systems

Claudia Brandstätter, Daniela Wilfinger

Wie digital sind die Supportfunktionen?

Potentiale und Möglichkeiten für Unternehmen

Martin Tschandl, David Möstl, Vitaliy Mezhuyev

Robotic Process Automation in der Praxis

Nutzen und Grenzen von Software-Robotern

Joachim Komar, Sabrina Romina Sorko, Klaus Seybold

Augmented Reality erfolgreich implementieren Human Resources als essentieller Partner

Elke Ferstl, Reinhard Haslauer, Alexander Schlager

Praxisbericht: Sequence Logic Modelling

Mit unlimitierter Software zu nachhaltig digitalen Maschinen

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Inhaltsverzeichnis EDITORIAL

Digitalisierung vorantreiben

FÜHRUNG/PROFESSION

Ulrich Bauer

Managerboni im Spannungsfeld disruptiver Umweltbedingungen 6

WING-INTERN Hans-Jörg Gress Nachruf Dipl.-Ing. Dr. techn. Heimo Kandolf, 1925 - 2020 15 Ehrensenator der TU Graz Ehrenpräsident des Österreichischen Verbands der Wirtschaftsingenieure

Ulrich Bauer WING- Gründungsmitglied Dipl.-Ing. Dr. Harald Wagner feiert 80. Geburtstag 25

UNINACHRICHTEN

Theresa Passath, Mari Kollegger ÖVIA-Kongress 2020 – 34. Internationales Instandhaltungsforum „Wertschöpfende Instandhaltung“

Johannes Dirnberger Vom Edge Device Framework bis zum Prozesskosten rechner-Tool: Kooperative Innovationen im Smart-Production-Lab-Netzwerk

Andreas Kohlweiss International Conference on Learning Factories 2020

Martin Tschandl, Johannes Dirnberger

In stürmischen Zeiten auf Kurs bleiben mit WING

CALL FOR PAPERS

9. Kongress zu Sustainability Management for Industries (SMI) CALL FOR PAPERS - DIGITALISIERUNG IM KONTEXT VON NACHHALTIGKEIT UND KLIMAWANDEL

IMPRESSUM Impressum

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FÜHRUNG/PROFESSION

Foto: Austrian Airlines; Markus Setznagel

Ulrich Bauer

Managerboni im Spannungsfeld disruptiver Umweltbedingungen Manangerboni, insbesonders von bekannten börsennotierten Unternehmen, werden üblicherweise sehr aufmerksam von der Öffentlichkeit verfolgt und beurteilt. In diesem Beitrag werden verschiedene Aspekte aufgezeigt die zu beachten sind, um eine ausgewogene Beurteilung hinsichtlich möglicher Auswirkungen einer solchen Entscheidung zu erleichtern.

1. Ausgangssituation: Wir erleben, bedingt durch die Coronakrise, derzeit eine Situation, in der viele Branchen und die dort angesiedelten Unternehmen mit sehr schwierigen wirtschaftlichen Verhältnissen zurechtkommen müssen. Insbesonders die Luftfahrtbranche, von den Flughäfen, Flugzeugbauern bis hin zu den Luftfahrtsgesellschaften sind besonders stark von den disruptiven, kaum vorhersehbaren Entwicklungen betroffen. Beispielsweise sind am Flughafen Wien die Passagierzahlen im ersten Halbjahr 2020 um 65 % zurückgegangen. Bei der AUA waren es sogar rund 90 %, was einen operativen Verlust im ersten Halbjahr 2020 von knapp € 300 Millionen nach sich zog. Die AUA war sogar Insolvenzgefährdet und konnte nur mithilfe von staatlichen Zuschüssen in der Höhe von € 150 Millionen und einer Haftungszusage in der Höhe von € 450 Millionen für Überbrückungskredite durch die Republik Österreich über-

leben. Dass in dieser Situation im August 2020 Managerboni in der Höhe von € 2,9 Millionen für das vergangene Jahr 2019 (ca. 19 Mio Gewinn) an rund 200 Führungskräfte einschließlich des Vorstandes, ausbezahlt wurden, während in vielen anderen Unternehmen die Vorstände freiwillig darauf verzichteten, sorgte für heftige öffentliche Debatten. Es stellt sich grundsätzlich die Frage, welche Überlegungen und Kriterien dem Management als Orientierungshilfe für solche Entscheidungen dienen könnten? Der vorliegende Beitrag versucht einen Orientierungsrahmen aufzuzeigen. 2. Entscheidungskomponenten von Führungsverantwortung 2.1 Rechtliche Rahmenbedingungen (1) In §1(2) Unternehmensgesetzbuch (UGB) ist festgelegt: „Ein Unterneh-

men ist jede auf Dauer angelegte Organisation selbstständiger wirtschaftlicher Tätigkeit,….“. Daraus leitet sich die grundsätzliche Verpflichtung für die Unternehmensleitung ab, ein Unternehmen mit solcher Sorgfalt zu führen, dass es „dauerhaft“, also langfristig (wirtschaftlich) überlebensfähig ist. Dieser Nachhaltigkeitsanspruch findet sich in den §70 und §84 Aktiengesetz (AG) wieder, die in den Sorgfaltspflichten des Vorstandes diesen dazu verpflichtet, das Unternehmen so zu führen, dass es die Interessen der Aktionäre (Eigentümer), Arbeitnehmer*innen und die öffentlichen Interessen erfüllt. Weiters ist in den §95 und §99 AG u.a. die Verantwortung des Aufsichtsrates festgehalten, Bonuszahlungen an den Vorstand zu genehmigen. Dabei ist zu berücksichtigen, dass lt. §901 Allgemeines Bürgerliches Gesetzbuch (ABGB) bei „Wegfall der Geschäftsgrundlage“, wie im Fall des CoronaLockdowns, bei dem der Flugverkehr fast vollständig zum Erliegen kam,

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FÜHRUNG/PROFESSION die dynamische Komponente der Vorstandsverträge (z.B. Bonuszahlungen) einem Interessensabgleich zu unterziehen ist. Das Arbeitsrecht regelt grundsätzlich die Rechte und Pflichten der Arbeitnehmer*innen von Unternehmen. Im §1154 des AGBG ist der Anspruch auf Entgelt festgelegt und im §8 bis §16 Angestelltengesetz (AngG) sind weitere Ansprüche von Dienstnehmer*innen, wie beispielsweise auch Provisionen und Renumerationen, geregelt. Hinter diesen Regelungen steht der Vertrauensgrundsatz der u.a. besagt, dass solche Ansprüche rechtlich zustehen und durchgesetzt werden können. Dies schließt auch vertraglich vereinbarte Bonuszahlungen mit ein. Damit ist ein Wegfall nur auf Basis eines freiwilligen Gehaltsverzichts möglich (ausgenommen Vorstand und u.E. Prokuristen). Zusammenfassend kann festgehalten werden, dass von rechtlicher Seite bei der Entscheidung hinsichtlich Bonuszahlungen sowohl die wirtschaftliche Situation des Unternehmens, die Interessen der Eigentümer (Aktionäre), der Arbeitnehmer*innen und das öffentliche Interesse zu berücksichtigen sind. 2.2 Ökonomische Komponente Jedes Unternehmen hat aufgrund von beschränkt zur Verfügung stehenden Mitteln, aber auch aufgrund der rechtlichen Rahmenbedingungen, die ökonomischen Grundregeln zu berücksichtigen. Das ökonomische Prinzip kann folgendermaßen formuliert werden: „Unter Wirtschaften versteht man das Disponieren über knappe Güter, die direkt oder indirekt geeignet sind, menschliche Bedürfnisse in möglichst großen Maße zu befriedigen.“(2) Daraus leiten sich in einer Marktwirtschaft zwei grundlegende Ziele ab, die zu erfüllen sind. Dies sind erstens: das Streben nach ausreichendem Gewinn, um eine Verzinsung des zur Verfügung gestellten Kapitals zu erwirtschaften und die erforderlichen Investitionen und Wachstum finanzieren zu können und zweitens: das Streben nach Aufrechterhaltung des finanziellen Gleichgewichts des Unternehmens. Während Gewinn aus

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einer längerfristigen Perspektive zu sehen ist, die auch Verlustperioden einschließt, orientiert sich Liquidität sehr kurzfristig und bedeutet, dass ein Unternehmen jederzeit, also derzeit und in Zukunft ohne wesentliche Einschränkungen seiner Geschäftstätigkeit, seine Zahlungsverpflichtungen erfüllen können muss. Ist dies, unter Ausschöpfung aller Möglichkeiten nicht mehr der Fall, muss ein Unternehmen ohne Zeitverzug Insolvenz anmelden! Solche liquiditätssichernden Maßnahmen sind beispielsweise Kreditaufnahmen, die Ausweitung von Lieferantenkrediten, Verzögerung von Zahlungsverpflichtungen wie Gehaltsauszahlungen, Refundierung von Kundenguthaben u.ä., bis hin zur Inanspruchnahme von öffentlichen Zuschüssen und Haftungsübernahmen. Schwerwiegende Liquiditätsprobleme sind deshalb immer dramatisch und existenzgefährdend für ein Unternehmen. Die vordringlichen Aufgaben des Managements in einer solchen Situation sind einerseits die Beschaffung und Sicherung liquider Mittel und andererseits kurz- und mittelfristige Kosteneinsparungen zu realisieren. Dabei ist zu beachten, dass die betriebliche Finanzplanung in unmittelbarem Kontext zur betrieblichen Gesamtplanung zu sehen ist, da sich die Pläne gegenseitig beeinflussen und dementsprechend abgestimmt werden müssen (siehe Abb.1). Insbesonders dem Absatzplan kommt aufgrund seiner unmittelbaren Auswirkungen auf die Liquidität besondere Bedeutung zu. Wenn der Absatz beispielsweise um 90 % zurückgeht oder voll-

ständig zum Erliegen kommt, sind die Auswirkungen auf die Liquidität des Unternehmens jedenfalls dramatisch und möglicherweise existenzgefährdend. Diesem Umstand ist von der Unternehmensleitung unbedingt Rechnung zu tragen! 2.3 Innen- und Außenwirkung von Führungsentscheidungen 2.3.1 Die Stakeholder eines Unternehmens Unter Stakeholder sind bestimmte interne und externe Personengruppen zu verstehen, die jeweils spezifische Interessen am Unternehmen haben. Intern sind dies in erster Linie: Mitarbeiter*innen, die Interesse am Fortbestand des Unternehmens und den Arbeitsbedingungen haben, weil davon ihr Arbeitsplatz unmittelbar betroffen ist, Unternehmensleitung und Management: sie müssen wichtige Entscheidungen treffen und dafür die Verantwortung tragen, interne Kontrollorgane wie z.B. Aufsichtsrat, Betriebsrat u.a., die ihre gesetzlichen Aufgaben zu erfüllen haben, Eigentümer, Großaktionäre, die Interesse an der langfristigen Ertragskraft, Rentabilität und Wertsteigerung des Unternehmens haben. Externe Stakeholder sind: externe Kapitalgeber und Kreditgeber, die eine angemessene Verzinsung ihres eingesetzten

Abb. 1: Die Finanzplanung als Teil der betrieblichen Gesamtplanung

FÜHRUNG/PROFESSION Kapitals erzielen möchten, aber auch eine planbare Werthaltigkeit ihres Kapitals erwarten. Lieferanten, die langfristige Lieferbeziehungen und damit Absatzmöglichkeiten für Ihre Produkte und Leistungen erwarten, Kunden, die erwarten dass das Unternehmen seine Leistungsversprechungen erfüllt und ihre Kundenbedürfnisse abdeckt, Konkurrenzunternehmen, die sich an ihren Mitbewerbern orientieren, Arbeitgeber- und Arbeitnehmervertretungen wie z.B. Kammern, Industriellenvereinigung, Gewerkschaft, Arbeiterkammer etc., Kontrollinstanzen wie z.B. Abschlussprüfer, Finanzverwaltung, Finanzmarktaufsicht etc., Öffentlichkeit, insbesonders Presse und Medien, Politik, die für ein Funktionieren des Staates und der Gesellschaft verantwortlich ist, Der Staat insgesamt mit seinen Gerichten, Ämtern und staatliche Einrichtungen möchte stabile wirtschaftliche und gesellschaftliche Verhältnisse, insbesonders Beschäftigung sowie sichere und planbare Finanzierungsquellen in Form von Steuern und Abgaben. Insgesamt zeigt sich, dass es breites internes und externes Interesse an einem Unternehmen gibt, das natürlich mit steigender Größe und Öffentlichkeitswirksamkeit eines Unternehmens zunimmt. Managemententscheidungen haben möglichst viele dieser durchaus unterschiedlichen und gegensätzlichen Interessen

in ihrer Entscheidungsfindung mit zu berücksichtigen, um Risiken und unerwünschte Nebenwirkungen zu vermeiden bzw. zu reduzieren. Immer häufiger setzen Unternehmen dazu ein Risikomanagement ein, das idealerweise auch das Reputationsrisiko umfassen sollte (3). 2.3.2 Einfluss der Unternehmungskultur im Unternehmen Hinter dem Begriff „Unternehmenskultur“ steht ein im Unternehmen kollektiv geteiltes System von Werthaltungen, Einstellungen und Verhaltensnormen, die dem Unternehmen einen individuellen Charakter verleihen. Dies führt zu einer kollektiven, nicht mehr ständig hinterfragten Programmierung des menschlichen Denkens im Unternehmen, das in Kombination mit ihren Eigeninteressen das Verhalten der Mitarbeiter*innen im Unternehmen prägt und steuert. Aus diesen Verhaltensweisen heraus, werden die betrieblichen Abläufe, d.h. Prozesse im betrieblichen Alltag gelebt. Dies wird im Umgang der Mitarbeiter*innen untereinander, mit Kunden oder Lieferanten deutlich spürbar. Abbildung 2 soll diese drei voneinander abhängigen Wirkungsebenen und deren Zusammenspiel im Unternehmen verdeutlichen. Dabei ist zu beachten, dass Prozesse und Abläufe kurzfristig verändert werden können, Verhaltensweisen und die Unternehmungskultur aber nur sehr langfristig. Gleichzeitig können Verhaltensweisen, die im Widerspruch zur angestrebten Unternehmenskultur stehen, diese und die Reputation des Unternehmens sehr rasch und

Abb. 2: Die 3 Wirkungsebenen in einem Unternehmen (4)

längerfristig schädigen. Verhaltensweisen der Unternehmensleitung und von Führungskräften haben hier erfahrungsgemäß einen besonders hohen Einfluss. 2.3.3 Die Rolle des Managements Unter dem Begriff der Führung wird das geplante, zielgerichtete Ausrichten von Individuen und Gruppen im Unternehmen verstanden, um die geplanten Unternehmensziele zu erreichen. Gleichzeitig soll eine hohe Leistungsbereitschaft, also Motivation und Arbeitszufriedenheit der Mitarbeiter*innen sichergestellt werden. Die zielgerichtete Beeinflussung bzw. Führung betrifft sowohl Sachaufgaben wie beispielsweise Aufgabenstruktur, Arbeitsbedingungen etc., als auch Personenaufgaben im Sinne von Personalführung. Für die Erfüllung der Sachaufgaben ist eine möglichst hohe Fach- und Methodenkompetenz gefragt, während für die Personalführung die Persönlichkeit der Führungskraft und deren Verhalten eine maßgebliche Rolle spielen. Dabei ist die hohe Vorbildwirkung von Führungskräften sowohl intern als auch extern zu beachten. Herzberg hat in seiner viel zitierten und oftmals wiederholten Untersuchung die Faktoren für Arbeitszufriedenheit dargestellt (siehe Abb. 3). Die sogenannten Hygienefaktoren sind Faktoren die erfüllt sein müssen, damit Mitarbeiter*innen nicht unzufrieden sind. D.h. die Erfüllung dieser Faktoren wird vorausgesetzt, ansonsten sind Mitarbeiter unzufrieden. Zu diesen Faktoren zählen die Firmenpolitik inklusive Unternehmenskultur, Verwaltung, die Beziehung zu Vorgesetzten und deren Kompetenz, aber auch das Einkommen, wozu auch Bonuszahlungen und Prämien zählen. Das bedeutet, dass Mitarbeiter*innen grundsätzlich davon ausgehen, fair bezahlt zu werden. Falls das angezweifelt wird, sind sie frustriert. Gerade Prämien und Bonuszahlungen enthalten ein hohes Potenzial, dass Erwartungen nicht bzw. nicht ausreichend erfüllt sind und damit ein hohes Frustrationsrisiko. Die zweifellos auch vorhandene Motivationswirkung ist meist nur von kurzer Dauer und legt gleichzeitig den Maßstab für die künftige Erwartungshaltung fest.

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FÜHRUNG/PROFESSION dem Leiden meiner Mitmenschen zu stellen, und mein Gefühl der Verantwortung und Bekümmerung für das Ganze“(7).

Abb. 3: Zwei-Faktoren-Theorie der Arbeitszufriedenheit (Herzberg) (5) Im Gegensatz zu den Hygienefaktoren beinhalten die Motivationsfaktoren ein echtes längerfristiges Motivationspotenzial, das zu hoher Arbeitszufriedenheit führt. Die wichtigsten Motivationsfaktoren sind Erfolgserlebnisse durch die Arbeit selbst, Lob und Anerkennung, insbesonders durch Vorgesetzte, eine interessante und sinnstiftende Arbeit und die Übertragung und Übernahme von Verantwortung wie zum Beispiel eine Projektleitung o.ä.. Die Beachtung dieser Punkte kann einen wesentlichen Beitrag zur erfolgreichen Personalführung leisten. 2.3.4. Soziologische Aspekte Dieser Bereich stellt sicherlich den am schwierigsten erfass- und beschreibbaren Aspekt in der Führung von Unternehmen und Organisationen generell dar. Herzberg hat mit seinen Arbeitszufriedenheitsfaktoren aufgezeigt worauf zu achten ist, wenn wir Mitarbeiter*innen motivieren wollen. Dies setzt aber deren Gebrauch voraus, der als fair und gerecht empfunden wird. Wie schwierig das in der Praxis häufig ist, zeigt sich beispielsweise bei der Gestaltung von betrieblichen Gehaltssystemen. Dabei spielt das Gefühl der Mitarbeiter*innen, dass sie untereinander gleichbehandelt sowie fair und gerecht entlohnt werden eine grö-

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ßere Rolle, als die absolute Höhe von Gehältern, Prämien u.ä.. Es ist wichtig, die Begriffe Gerechtigkeit und Fairness zu definieren und auseinanderzuhalten. “ Die wechselseitige Abhängigkeit von Institutionen und Verhaltensmustern spielt eine wichtige Rolle, wenn es darum geht, Gerechtigkeit in einer Gesellschaft durchzusetzen.“ (im Sinne von Gleichbehandlung) (6). Das bedeutet, dass Gerechtigkeit Institutionen bzw. Prozesse benötigt, die Gleichheit und die Zuerkennung legitimer Anrechte sicherstellen. Dazu braucht es rationale Verfahren wie z.B. Gehaltssysteme, festgelegte Entscheidungsprozesse, Arbeitsrecht etc.. Gerechtigkeit stellt also den institutionellen Aspekt dar, um Gleichheit sicherzustellen. Unter Fairness ist eine innere Haltung der Toleranz, Gleichbehandlung und Solidarität zu verstehen. Sie stellt also den kulturellen Aspekt dar, aus dem sich Verhaltensmuster ableiten (vgl.6). Weil wir Menschen soziale Wesen sind, gehört Solidarität mit zu den Erwartungshaltungen, die Mitarbeiter*innen in Organisationen, aber auch viele Menschen im Umfeld haben. Bude beschreibt den Begriff folgendermaßen: „Solidarität berührt mein Verständnis von Zugehörigkeit und Verbundenheit, meine Bereitschaft, mich den Nöten und

Dabei ist Empathie sehr hilfreich. Denn: „Empathie bringt mir den anderen Menschen nahe, Solidarität schließt mich mit dem Mitmenschen zusammen“ (8). Schließlich weist Bude auch auf die ethische Dimension hin, indem er feststellt: „Wir müssen wissen, was wir einander schulden, sonst werden wir zu Trittbrettfahrern eines Systems austarierter Anrechte, funktionaler Anreize und unausbleiblicher Sanktionen, an das wir selbst nicht mehr glauben. Gerechtigkeit ist ohne Solidarität und Solidarität ist nicht ohne Gerechtigkeit zu haben“ (9). An dieser Stelle ist es hilfreich, ein wenig innezuhalten und sich bewusst zu machen, dass wir alle in unserem Arbeitsleben mit diesen soziologischen Aspekten in der einen oder anderen Form zu tun haben und damit umgehen müssen, ob es uns bewusst ist oder nicht. Wie schon ausgeführt: auf der Prozessebene sind die institutionellen Aspekte, auf der normativen Ebene die kulturellen Aspekte angesiedelt und beide beeinflussen unser Verhalten. Managemententscheidungen haben immer Auswirkungen auf diese drei Wirkungsebenen und die interne und externe Wahrnehmung von Menschen, die davon direkt oder indirekt betroffen sind. Über mögliche Auswirkungen nachzudenken und sie gegenseitig abzuwiegen ist sicher hilfreich, um „unerwünschte Nebenwirkungen“ zu vermeiden. 3. Resümee In diesem Beitrag wird der Frage nachgegangen, welche Überlegungen und Kriterien als Orientierungshilfe für Managemententscheidungen in Bezug auf die Gewährung von Managerboni, aber auch für andere wichtige Entscheidungen, herangezogen werden können. Dazu ist die Beantwortung von folgenden Fragen hilfreich: Welche rechtlichen Rahmenbedingungen sind zu beachten?

FÜHRUNG/PROFESSION In welcher wirtschaftlichen Situation befindet sich das Unternehmen? Welche Auswirkungen hat die Entscheidung und ist sie aus ökonomischer Sicht vertretbar? Welche Innen- und Außenwirkungen auf die einzelnen Stakeholder sind mit der Entscheidung voraussichtlich verbunden? Wie passt die Entscheidung zur Unternehmens- und Führungskultur und welche Auswirkungen auf das Verhalten der Mitarbeiter*innen sind möglicherweise zu erwarten? Welche Auswirkungen hinsichtlich soziologischer Aspekte wie Gerechtigkeit, Fairness und Solidarität sind absehbar und welche Reaktionen in der Innen- und Außenwahrnehmung sind zu erwarten? Die hinter diesen Fragen stehenden Inhalte sind im Beitrag näher beschrieben.

Literaturhinweise: (1) Siehe www.ris. bka.gv.at Rechtsinformationssystem des Bundes, Abfrage 26.08.2020 (2) Bauer, U.: Skriptum „Betriebsw i r tscha f tsleh re“, Institut für Betriebswirtschaftslehre und Betriebssoziologie, Seite 1.9 und Seite 8.12, TU Graz 2020 (3) Weißensteiner, C.: Reputation als Risikofaktor in technologieorientierten Unternehmen, Seite 195f, Wiesbaden 2014 (4) Bauer, U.: Betriebssoziologie. Der Humanfaktor im Unternehmen, Seite 115f, Wien 2017 (5) Nerdinger, F. et al: Arbeits- und Organisationspsychologie, Seite 423, Berlin/ Heidelberg 2014 (6) Sen, A.: Die Idee der Gerechtigkeit, Seite 105ff, München 2020

Univ.-Prof. Dipl.,-Ing. Dr. Ulrich Bauer Vorstand des Instituts für Betriebswirtschaftslehre und Betriebssoziologie an der TU Graz (7) Bude, H.: Solidarität. Die Zukunft einer großen Idee, Seite 21, München 2019 (8) Ebenda Seite 105 (9) Ebenda Seite 140

Autor: Univ.-Prof. Dipl.-Ing Dr.techn. Ulrich Bauer leitet das Institut für Betriebswirtschaftslehre und Betriebssoziologie an der TU Graz

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TOP-THEMA

Foto: Gert Altmann Pixabay

Gottfried Obmann, Herbert Kohlbacher, Sascha Stradner

Digital Procurement Digitaler Design-to-Pay Process bei Losgröße 1 Neben dem zunehmenden globalen Wettbewerbsdruck und immer kürzer werdenden Produktlebenszyklen führt vor allem eine steigende Nachfrage nach differenzierten Produkten dazu, dass Unternehmen ihre Geschäftsprozesse überdenken müssen. Die daraus resultierende Notwendigkeit, immer komplexere und zugleich individualisierte Produkte anzubieten, stellt vor allem das Beschaffungsmanagement vor das Problem der „kombinatorischen Explosion“, also der zunehmenden Komplexität in Strukturen und Prozessen. Der nachfolgende Artikel bietet einen konzeptionellen Ansatz zur Lösung dieser Problematik 1. Einleitung Die sich rasant ändernden Kundenanforderungen nach immer stärker individualisierbaren Produkten führen zu immer komplexer werdenden Konstruktions- und DesignAnforderungen. Mit der Anzahl unterschiedlicher Konstruktionen erhöht sich die Komplexität und damit verbunden die Anzahl der zu beschaffenden Materialien. Im Einkauf resultiert daraus, dass Beschaffungsstrategien – insbesondere Synergieeffekte mit bestehenden Lieferanten – nur bedingt umsetzbar sind. Diese Komplexität beeinflusst in der betrieblichen Praxis die Prozesskosten negativ, wobei insbesondere die manuelle Stammdatenpflege oder das Anlegen von Bestellungen signifikante Kostentreiber sind. Manuelle Prozesse sind zudem einerseits fehleranfällig, andererseits resultie-

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ren aus den Korrekturtätigkeiten Folgekosten und Beeinträchtigungen der Geschäftsbeziehungen. Um diese Effekte zu reduzieren oder gänzlich zu vermeiden, hat das Supply Chain Management Competence Center der FH JOANNEUM einen vollintegrierten digitalen Beschaffungsprozess – beginnend von der Variantenkonfiguration über die Bestellung der Teile und Baugruppen bis hin zum Zahlungsprozess – konzipiert. Dieser Ansatz knüpft dort an, wo bisherige Konzepte aufgrund fehlender Prozessdurchgängigkeit und Schnittstellen einen hohen operativen Aufwand verursachen. 2. Evolution des Einkaufs Die Grundlogik von Industrie 4.0-Konzepten ist eine zeitnahe Datenverfügbarkeit für wettbewerbsrelevante Entscheidungen (Darr 2019).

Die in diesem Zusammenhang häufig angeführten Begriffe wie Digitalisierung, Industrial Internet of Things (IIoT) oder Big Data (Hänisch 2017, S. 11) verändern den Einkauf nachhaltig. Sie ermöglichen eine Reduktion der Prozesskosten sowie der Einkaufspreise und Durchlaufzeiten bei gleichzeitiger Erhöhung der Prozessstabilität und -transparenz. Mitarbeiter sollen von repetitiven, administrativen Prozessen entlastet werden, um Kapazität für strategische Aufgaben zu schaffen (Schwalbach 2018, S. 36). Die Digitalisierung einzelner Prozessschritte bedeutet jedoch noch nicht, einen hohen Reifegrad der Digitalisierung im Einkauf erreicht zu haben. Erst durch die Verknüpfung bestehender Insellösungen und Informationen – sowohl vertikal als auch horizontal – entsteht mit Einkauf

TOP-THEMA 4.0 ein Nutzen für die Unternehmen (Darr 2019). 3. Horizontale Systemintegration Im Unterschied zu Massenprodukten muss dem Kunden bei der Individualisierung die Möglichkeit geboten werden, „sein“ Produkt exakt zu definieren. Am Markt etablierte Formen der Individualisierung erfolgen hierbei über Produkt-Konfiguratoren und den darin bereitgestellten Varianten, aus denen der Kunde im Designprozess die für ihn gewünschten Optionen auswählt (Stormer 2007, S. 322). Waren diese anfänglich nur als Integration in Onlineshop-Systemen zugänglich, so bieten mobile Apps und besonders Virtual und Augmented Reality neue vielversprechende Möglichkeiten zur Steigerung der Kundenzufriedenheit (Mourtzis et al. 2016, S. 228). Unabhängig von der Produktkonfiguration wird der Fertigungs- und Supply-Chain-Prozess informationstechnisch durch ein ERP-System begleitet und unter anderem der Bestellbedarf aus der Stückliste ermittelt. Lässt sich eine einfache Bestellabwicklung noch innerhalb eines ERPSystems gut abbilden, so empfiehlt sich für die Optimierung der Beschaffungsprozesse die erweiterte Funktionalität von Supplier Relationship Management (SRM) Systemen. Sie fokussieren auf die Beziehungen zu externen Lieferanten und auf die Anforderungen an die Beschaffung. SRM versteht sich als ganzheitliches Management des Beschaffungsprozesses und der Lieferantenbeziehungen über alle Unternehmensbereiche hinweg. Oberstes Ziel ist die Optimierung des Einkaufs und umfasst dabei neben operativen Sourcing-Tools (z.B. EProcurement) weitere Kernaufgaben, wie die kollaborative Beschaffungsplanung, das Vertragsmanagement und die Unterstützung des strategischen Sourcings sowie des Supplier Monitorings & Controllings durch Analysewerkzeuge (Schweiger et al. 2009, HMD 2008). Abgesehen von den in Unternehmen angewandten Softwaresystemen stellt deren Integrationsfähigkeit über möglichst standardisierte Schnittstellen einen wesentlichen Beitrag zur Steigerung des Reifegrades der Pro-

zesse und einer dadurch möglichen Voraussetzung für die digitale Transformation dar. Hersteller von CAD-Systemen bieten Software-Entwicklern die Möglichkeit, direkt auf die Funktionen des Systems mittels Application Programming Interface zuzugreifen. ERP-Anbieter stellen ebenso solche Schnittstellen-Technologien zur Verfügung. Beim ERP-Marktführer SAP reichen diese Technologien von einfachen Dateischnittstellen, über den proprietären Remote Function Call (RFC) oder das SOAP-Protokoll bis hin zu OData-Services (Wegelin/ Engelbrecht 2018, S. 97). Bei SRM und Customer Relationship Management (CRM) Systemen sind derartige Schnittstellen Standard, zumal für die Funktionalität ein automatisierter Austausch von Kunden- beziehungsweise Lieferantenstammdaten mit dem ERP-System vorausgesetzt werden muss (Stefanou 2013, S. 145). Eine entsprechend hohe Qualität der Stammdaten ist dabei wesentliche Voraussetzung auf organisatorischer Seite, wobei selbstverständlich auch die Daten- und Übertragungssicherheit zu beachten sind. Datenverschlüsselung und Authentifizierung mittels Zertifikaten werden vorausgesetzt (Ennemann/ Rückert 2016, S.25ff). Hierbei ist der Einsatz der Blockchain-Technologie eine Möglichkeit, Transaktionen nicht nur kryptografisch zu verschlüsseln und somit zu validieren und unveränderbar zu sichern, sondern auch sensible Dokumente vor dem Zugriff durch Unbefugte zu schützen (George et al. 2019, S. 17). Der Einsatz künstlicher Intelligenz unterstützt bei der Recherche potenzieller Lieferanten, hilft Risiken in der Supply Chain frühzeitig zu erkennen oder unterstützt Kunden beratend im Designprozess (Geretshuber/Reese 2019, S. 9). Eine weitere wertvolle Unterstützung bei

der Konfiguration ist durch den Einsatz von Virtual oder Augmented Reality gegeben, sei es bereits während der Konfiguration, durch die anschließende Visualisierung im virtuellen Raum oder – wie am Beispiel von Möbel- und Innenraumdesigns – in die spätere Einsatzumgebung eingepasst (Haspinger/Feuchter 2020, S. 347f). Aufgrund der zahlreichen Möglichkeiten und Konstellationen an unterschiedlichen Systemen empfiehlt es sich eine Roadmap zu erstellen und schrittweise vorzugehen (Schumacher et al. 2016, S. 163ff). Eine vergleichbare Vorgehensweise wurde im nachfolgenden Use Case gewählt und zeigt eine Möglichkeit der horizontalen Integration. 4. Use Case - Digitaler Design-to-Pay Process bei Losgröße 1 Das Smart Production Lab des Instituts Industrial Management an der FH JOANNEUM in Kapfenberg bietet die Möglichkeit, viele der zuvor erwähnten Technologien zur Umsetzung der digitalen Transformation im Einkauf, die hier zur Abbildung von Forschungsszenarien implementiert sind, zu nutzen. Das individualisierbare Produkt ist im gegenständlichen Fall eine Uhr, die mit Hilfe unterschiedlicher Fertigungsmaschinen (Bandsäge, Lasercutter, CNCMaschinen, unterschiedliche 3DDruckverfahren) in verschiedenen Konfigurationsvarianten produziert wird. Verbunden sind die Prozessschritte durch moderne intralogistische Anlagen wie fahrerlose Transportsysteme oder Robotik. Jeder einzelne Prozessschritt liefert Daten zum aktuellen Fortschritt des Auftrags sowie zu Maschinenzuständen, um bei Abweichungen schnellstmöglich und im besten Fall prädiktiv einzugreifen.

Abbildung 1: Systemintegration im Design-to-Pay-Process

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TOP-THEMA Die Uhr kann in sechs unterschiedlichen Ausführungen vom Kunden individualisiert werden. Der webbasierte Uhrenkonfigurator dient als Datenerfassungstool für die spätere Erstellung eines Debitorenstamms und des Kundenauftrages im ERPSystem. Über ein CAD-System werden anschließend die technischen Daten des Produkts in das ERPSystem übernommen und eine individuelle Stückliste erstellt (siehe Abbildung 1). Die aus der Stücklistenauflösung entstandenen Bestellanforderungen werden durch die zuvor angeführte Integration der Systeme im SRMSystem sichtbar, wodurch dem operativen Einkauf abhängig von der Materialart und definierten Beschaffungsstrategie unterschiedliche Beschaffungsarten zur Verfügung stehen. Somit können Anfragen für die Beschaffung wie beispielsweise Aluminium-Flachmaterial für die Produktion des Uhrensockels oder Aluminium-Rundmaterial für die Fußteile automatisch an Lieferanten gesendet werden. Trotz der Individualisierungsmöglichkeiten durch den Kunden bleiben die Grundstrukturen der Uhr unverändert, wodurch der Auftragsentkoppelungspunkt zwischen stochastischer und deterministischer Planung der Bedarfe in einen späteren Zeitpunkt des Produktionsprozesses verschoben werden kann. Wesentlicher Vorteil aus dieser Verschiebung und dem zur Automobilindustrie ähnlichen modularen Aufbau der Uhr ist die späte Individualisierung des Produktes im Fertigungsprozess und der damit verbundenen Verfügbarkeit der Materialien für vorgelagerte Produktionsschritte. Daraus resultiert eine präzisere Ermittlung der Durchlaufzeit und eine geringere Abhängigkeit von Lieferzeiten seitens der Lieferanten, wodurch dem Kunden bereits in der Designphase ein exakter Liefertermin zugesagt werden kann.

zusätzliche Möglichkeiten der Individualisierung im Sinne der Customization. Eine der Voraussetzungen für eine solche Entkoppelung zwischen Make-to-Stock und Make-toOrder-Konzepten sind valide Materialstammdaten, welche aber in der betrieblichen Praxis Ressourcen in Form Personalkapazitäten binden. Durch die Umsetzung dieses Konzeptes und die damit einhergehende Automatisierung der Informationsflüsse können im Bereich der Stammdatenpflege entsprechende Potentiale realisiert werden. Neuanlagen beziehungsweise Änderungen werden automatisiert und in Echtzeit über das SRM- an das ERP-System kommuniziert und aktualisiert. Die Integration der einzelnen Systeme führt im Sinne eines digitalisierten Einkaufs nicht nur zu einer hohen Datenaktualität, sondern auch zur Optimierung der Abläufe. Ein weiterer wesentlicher Vorteil dieses Ansatzes ist eine ebenfalls automatisierte Aktualisierung der Kalkulationspreise im Bereich der Design-Abteilung. Dabei werden die Produktpreise über die Bill of Material (BOM) in Echtzeit vom ERP-System zurückgespielt (siehe Abbildung 1). Dies ermöglicht es, Kalkulationen mit realistischen Kennwerten zu erstellen und vermeidet spätere Nachbesserungen. Weiters werden aktuelle Planlieferzeiten der einzelnen Produktkomponenten in Echtzeit übernommen und somit dem Kunden ein sowohl preislich als auch terminlich valides Angebot übermittelt. Im Bereich der Wirtschaftlichkeitsrechnung sind Informationen wie Marktpreisänderungen von hoher Relevanz. Durch die Festlegung von prozentuellen Toleranzbereichen werden bei kritischer Annäherung an definierte Werte, beispielsweise des Deckungsbeitrages, automatisierte Alarmmeldungen erzeugt. Somit können frühzeitig geeignete Maßnahmen ergriffen werden.

5. Handlungsfelder und Potentiale

6. Fazit

Durch die produktbezogene Festlegung stochastischer sowie deterministischer Planungsparameter und die damit verbundene Verschiebung des Auftragsentkoppelungspunktes nahe an den Endkunden bieten sich

Die beschriebenen Digitalisierungsmethoden und -Instrumente für den Einkauf eröffnen enormes Potential für eine Vielzahl von praxisnahen betriebswirtschaftlichen Anwendungen. Besonders das Problem der

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kombinatorischen Explosion, also der zunehmenden Komplexität in Strukturen und Prozessen, kann mit Hilfe der horizontalen Integration gelöst werden. Voraussetzung hierfür sind valide Stammdaten sowie standardisierte Schnittstellen zwischen den Systemen des Designto-Pay-Prozesses. Dieser Industrie 4.0-Ansatz im Einkauf befindet sich in der Entwicklungsphase und wird im Smart Production Lab der FH JOANNEUM ständig adaptiert und erweitert. Die dabei erzielten Ergebnisse und Resultate lassen einen optimistischen Ausblick auf weitere Möglichkeiten in der betrieblichen Anwendung zu. Quellen: Darr W. (2019). Procurement Excellence: Zum Leistungsprofil und zum Grad der Digitalisierung des Einkaufs. Hamburg: Tredition. Ennemann M., Rückert J. (2016). Mit validen Stammdaten in die Zukunft. Controlling & Management Review, 60(3), S. 24-33. George, R./Peterson B./Yaros O./Beam, D./Dibbell J./Moore, R. (2019). Blockchain for business. Journal of Investment Compliance, 20(1), S. 17-21. Geretshuber D./Reese H. (2019). Künstliche Intelligenz in Unternehmen. pwc. de, https://www.pwc.de/de/digitaletransformation/kuenstliche-intelligenz/ studie-kuenstliche-intelligenz-in-unternehmen.pdf, [09.09.2020]. HMD (2008). Glossar zu Customer & Supplier Relationship Management. HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, 45(1), S. 116-119. Hänisch T. (2017). Grundlagen Industrie 4.0. In: Andelfinger P./Hänisch T. (Hrsg.): Industrie 4.0: Wie cyber-physische Systeme die Arbeitswelt verändern. Berlin-Heidelberg: Springer, S. 9-32. Haspinger S./Feuchter I. (2020). Kreation, Interaktion und Nutzung des digitalen Zwillings entlang des gesamten Produktlebenszyklus. In: Orsolits H./ Lackner M. (Hrsg.): Virtual Reality und Augmented Reality in der Digitalen Produktion, Wiesbaden: Springer Gabler, S. 347-362. Lindemann U./Baumberger C. (2006). Individualisierte Produkte. In: Lindemann U./Reichwald R./Zäh F. (Hrsg.): Individualisierte Produkte – Komplexi-

TOP-THEMA tät beherrschen in Entwicklung und Produktion. Berlin-Heidelberg: Springer, S. 1-6. Mourtzis D./Vlachou E./Giannoulis C./Siganakis E./Zogopoulos V. (2016). Applications for Frugal Product Cus-tomization and Design of Manufacturing Networks. Procedia CIRP, 52, S. 228233. Schumacher A./Erol S./Sihna W. (2016). A maturity model for assessing Industry 4.0 readiness and maturity of manufacturing enterprises. Procedia CIRP, 52, S. 161-166. Schwalbach L. (2018). Einkauf 4.0 – Umsetzung der Digitalisierung, Norderstedt. Schweiger, J./Ortner, W./Busse, K./Dieringer. T. (2009). Roadmap to Procurement Excellence, Wien. Stefanou C. (2013). E-Enterpirse: Organisational Isuues of CRM, SRM and ERP Systems Integration. In: Deryn G./ Manikas I./Folinas D. (Hrsg.): E-Logistics and E-Supply Chain Management – Applications for Evolving Business, Business Science Reference, Hershey: IGI Global, S. 145-154. Stormer H. (2007). Kundenbasierte Produktkonfiguration. Informatik Spektrum, 30(5), S. 322–326. Wegelin M./Engelbrecht M. (2018). SAP Schnittstellenprogrammierung. 4. Auflage. Bonn: Rheinwerk.

Autoren: Dr. Gottfried Obmann, MAS, MSc, MBA Assoziierter Professor am Institut Industrial Management | FH JOANNEUM Kapfenberg Dr. Gottfried Obmann ist seit 2017 Associate Professor für Einkauf und Supply Chain Management am Institut Industrial Management der FH JOANNEUM. Davor war er viele

Jahre als Manager in internationalen Konzernen in der Geschäftsführung, im Einkauf sowie im Supply Chain Management tätig. Ing. Herbert Kohlbacher, MSc. Lecturer am Institut Industrial Management | FH JOANNEUM Kapfenberg Herbert Kohlbacher, MSc ist Lecturer für Angewandte Informatik und S of t wa re -Appl ikationsexperte am Institut Industrial Management der FH JOANNEUM in Kapfenberg. Als Mitglied der Forschungsgruppe ERP beschäftigt er sich mit E R P- Systemen , Systemintegration und WorkflowManagement mit Schwerpunkt auf den ERP-Marktführer SAP. Dipl.-Ing. Sascha Stradner Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut Industrial Management | FH JOANNEUM Kapfenberg Dipl.-Ing. Sascha Stradner ist wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Forschungsgruppe Supply Chain

Dr. Gottfried Obmann, MAS, MSc, MBA Assoziierter Professor am Institut Industrial Management | FH JOANNEUM Kapfenberg

Ing. Herbert Kohlbacher, MSc. Lecturer am Institut Industrial Management | FH JOANNEUM Kapfenberg

Dipl.-Ing. Sascha Stradner Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut Industrial Management | FH JOANNEUM Kapfenberg Engineering am Institut Industrial Management der FH JOANNEUM in Kapfenberg. Zudem ist er ehrenamtlicher Geschäftsführer des WING Industrial Management Clubs (IMC).

Schwerpunkt-Themen WINGbusiness 2021 Heft 01/2021: „Reifegradmodelle“ Heft 02/2021: Kongressheft „KI oder IQ“

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Dipl.-Ing. Dr. techn. Heimo Kandolf, 1925 - 2020 Ehrensenator der TU Graz Ehrenpräsident des Österreichischen Verbands der Wirtschaftsingenieure

m 10. November 2020 hat Senator h.c. Dipl.-Ing. Dr. techn. Heimo Kandolf im Alter von 95 Jahren seinen irdischen Lebensweg beendet. Als Gründungspräsident des Österreichischen Verbands der Wirtschaftsingenieure hat er die Entwicklung des Wirtschaftsingenieurwesens und unseres Verbandes ganz maßgeblich mitgestaltet. Heimo Kandolf wurde am 5. Februar 1925 in Tamsweg im Lungau geboren. Er absolvierte die Ingenieurschule in Graz-Gösting, die er 1943 abschloss, und begann 1945 nach seiner Rückkehr aus amerikanischer Kriegsgefangenschaft mit dem Technikstudium in Graz. Als das Wirtschaftsingenieurwesen 1947 an der Technischen Hochschule eingerichtet wurde, wechselte er auf die neue Studienrichtung und erwarb im Jahr 1949 als erster Absolvent das Diplom für Wirtschaftsingenieurwesen. Drei Jahre danach, bereits im Beruf stehend, promovierte er zum Doktor der technischen Wissenschaften. Seine berufliche Karriere begann Heimo Kandolf in der Energiewirtschaftlichen Abteilung der Steirischen Elektrizitätsgesellschaft STEWEAG. Fortan widmete er seine Schaffenskraft mit Ausnahme einer Unterbrechung als Geschäftsführer eines Exportunternehmens der österreichischen Elektrizitätswirtschaft. Nach den Stationen bei der STEWEAG in Graz und der SAFE in Salzburg wurde er 1965 zum kaufmännischadministrativen Vorstandsmitglied der Tauernkraftwerke AG berufen. Neun große Bauvorhaben hat er hier mit seiner technisch-wirtschaftlichen Kompetenz federführend begleitet. Honoriert wurde seine langjährig erfolgreiche Tätigkeit auch mit bedeutenden Auszeichnungen und Titeln. Heimo Kandolf erhielt: - das Große Ehrenzeichen für Verdienste um die Republik Österreich (1972) - den Großen Tiroler Adler-Orden (1985)

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- das Silberne Ehrenzeichen des Landes Salzburg (1986) - den Berufstitel Technischer Rat (1986) - die Würde eines Ehrensenators der Technischen Universität Graz (1990) Als 1963 Prof. Max Pietsch und sein Freund Ulrich Santner an ihn herantraten, den Vorsitz in dem zu gründenden „Verband der Wirtschaftsingenieure an der Technischen Hochschule Graz“ zu übernehmen, nahm er dieses Anerbieten an und war ab der Gründung im Frühjahr 1964 für die Dauer von 20 Jahren der Präsident unseres Verbandes. Unter Heimo Kandolfs Federführung konnten 2 wesentliche Befugnisse für die Gleichstellung der Wirtschaftsingenieure mit den anderen technischen Studienabschlüssen erlangt werden. Zum einen wurde 1978 nach 12 Jahren mühevoller Arbeit die Zulassung des Wirtschaftsingenieurs als Ziviltechniker erreicht, zum anderen wurde der Wirtschaftsingenieur für Bauwesen für die Erlangung der Baugewerbebefähigung den Bauingenieuren gleichgestellt. Auch nach seiner Präsidentschaft blieb Heimo Kandolf stets ein interessierter Begleiter und aktiver Förderer unseres Verbandsgeschehens. Besonders erwähnenswert sind hier die Skitage für den

Regionalkreis Salzburg am Kitzsteinhorn, die wir seiner Initiative zu verdanken hatten und an die sich viele von uns noch sehr gerne erinnern. Seine großen Verdienste um die erfolgreiche Entwicklung des Wirtschaftsingenieurwesens und unseres Verbandes wurden dann auch 1986 durch die Verleihung der Ehrenpräsidentschaft gewürdigt. Wenn wir uns an Heimo Kandolf erinnern, haben wir stets den sportlich-jugendlichen Gentleman vor uns. Bergsteigen, Skitourengehen und Segeln waren seine große Leidenschaft. Die Natur und die Bewältigung der sportlichen Herausforderung gaben ihm Ausgleich und innere Balance. In 33 Tourenbüchern hat er seine unzähligen Gipfelsiege und Skitouren festgehalten, noch vor 3 Jahren ist er mit Freude auf die Berge gegangen. Wie in seinen beruflichen Vorhaben prägten auch im Sport Präzision und Ausdauer seine Leistungen. Der Österreichische Verband der Wirtschaftsingenieure trauert um seinen Ehrenpräsidenten und wir alle werden Heimo Kandolf stets mit großem Respekt und aufrichtiger Dankbarkeit für sein Wirken in Erinnerung behalten. Hans-Jörg Gress

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Uwe Brunner, Sabine Rainer, Johannes Dirnberger, Christian Landschützer

Digitale Intralogistik Zwischen Möglichkeiten und Realität Die Digitalisierung von industriellen Intralogistiklösungen – von autonom gesteuerten Transportfahrzeugen bis zu automatisierten Drohnen für die Bestandserfassung – wird zunehmend von Anbietern solcher Systeme forciert. Sind derartige Systeme schon Realität und die Digitalisierung auch in diesem Bereich der Logistik fortgeschritten, wie die Dynamik auf Anbieterseite suggeriert, oder gibt es eine Lücke zwischen technologischen Möglichkeiten und industrieller Realität? Eine Metastudie zeigt den Bedarf an Information über den Status quo der Intralogistik in Österreichs produzierender Wirtschaft auf. Dieser Beitrag fasst die Ergebnisse einer Studie des Instituts Industrial Management der FH JOANNEUM zum gegenwärtigen Status in der Intralogistik, vor allem im Bereich der Digitalisierung, und daraus ableitbare Handlungsfelder zusammen. Unter Digitalisierung wird hier zum einen die Unterstützung intralogistischer Prozesse durch digitale Lösungen wie WMS und darauf aufbauende Teil- bzw. Vollautomatisierung verstanden. Zum anderen umfasst der nachfolgend verwendete Digitalisierungsbegriff die Ausrüstung automatisierter Systeme mit kommunikationsfähiger Technologie zu Flexibilisierungszwecken. 1. Forschungsstand in der Intralogistik Automated Guided Vehicles (AGVs), kollaborative Roboter, Augmented Reality (AR), Drohnen – sie alle zählen zu den modernen Technologien, die als zentraler Bestandteil einer zukünftigen prozessoptimierten Intralogistik gesehen werden (Bito 2018). Die Grundideen dahinter sind dabei nicht immer ganz neu – das erste AGV wurde Mitte der 1950er vom amerikanischen Unternehmen Barrett Vehicle Systems entwickelt (Ullrich et al. 2019). Jedoch eröffnen die Fortschritte auf den Gebieten der

Digitalisierung und Mikroelektronik (Hardware und Software) in Verbindung mit den sinkenden Kosten aufgrund von Skaleneffekten gänzlich neue Möglichkeiten. Die International Federation of Robotics (IFR) verzeichnet bei Service-Robotern weltweit einen Anstieg von 168.000 verkauften Einheiten auf 271.000 im Jahr 2018. Sie beziffert die damit einhergehenden Umsätze, die sich gegenüber dem Vorjahr um 32 % erhöhten, auf 9,2 Milliarden US-Dollar. AGVs haben mit 41 % neben den Inspektions- und Wartungsrobotern (39 %) den größten Anteil an dieser Entwicklung (Bernhold 2019).

Auch technologisch entwickeln sich AGVs immer weiter. Waren die ersten Fahrzeuge noch spurgebunden und softwaretechnisch wenig ausgereift (Ullrich et al. 2019), so werden diese heute mit Schwarmintelligenz ausgestattet. Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz und 5GKommunikation organisieren sich die Fahrzeuge künftig selbst und formieren sich bei Bedarf zu Schwärmen, um Transportaufgaben durchzuführen (Fraunhofer IML 2020). Konkret stehen AGVs untereinander ständig (via WLAN) in Kontakt, um Transportaufträge zu poolen, Stauwarnungen weiterzuleiten, Kollisionen

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TOP-THEMA durch ausgereifte Sensorik-Konzepte zu vermeiden und sogar selbstständig Einlagerungen und Auslagerungen in Regalen vorzunehmen (Zeitler 2017). Ähnliche Entwicklungen sind auch in der kollaborativen Robotik, bei Drohnen und bei digitalen Technologien, wie Augmented und Mixed Reality zu beobachten. 2. Studie zum Intralogistik-Status in Österreichs Industrie Zum Verbreitungsgrad dieser Technologien in der österreichischen Industrie liegen nur fragmentierte Erkenntnisse vor, wie aus einer Metastudie des Instituts Industrial Management hervorgeht. Zur Erhebung des Forschungsbedarfs wurden insgesamt 37 Logistikstudien anhand der Kriterien Aktualität, Intralogistikrelevanz, Industrienähe und Österreich-Bezug identifiziert. Davon wurden 14 Studien aufgrund ihres Digitalisierungsschwerpunkts im Detail analysiert. Es zeigte sich, dass zwar das Digitalisierungsbewusstsein sowie die Erwartungen der Unternehmen erforscht wurden, eine intralogistische Statusbestimmung österreichischer produzierender Industrieunternehmen, vor allem was die Digitalisierung anbelangt, jedoch nicht expliziter Teil der Forschung war. Hier setzt der vorliegende Beitrag an, um diese Forschungslücke zu schließen. Forschungsdesign Zur Definition der Stichprobe wurden die Daten der Herold Business Datenbank MDOnline herangezogen, woraus ausschließlich Unternehmen der ÖNACE 2008 Abschnitt C Herstellung von Waren gewählt wurden. Die Sparte Reparatur/Installation von Maschinen wurde dabei ausgeschlossen, da es sich nicht um die produzierende Industrie im engeren Sinne handelt. Aufgrund des fehlenden Industriebezugs erfolgte überdies ein Ausschluss von Kleinstunternehmen mit weniger als zehn Mitarbeitern. Den identifizierten Unternehmen wurde im Jahr 2019 eine geschlossene Umfrage elektronisch übermittelt. Insgesamt nahmen 152 Unternehmen an der Umfrage teil. Zur Vergleichbarkeit wurden lediglich die 105

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Abb. 1: Aktuelle Einsatzgebiete der Trendtechnologien in der Intralogistik zur Gänze fertiggestellten Umfragen in der Analyse berücksichtigt. Davon gaben 93 % an, dass sie den Bereich Intralogistik/Materialwirtschaft im Unternehmen verantworten bzw. mitverantworten, was die Aussagekraft der Ergebnisse unterstreicht. Digitaler Status quo in Österreichs Intralogistik In den meisten Unternehmen ist noch hohes Optimierungs- und Digitalisierungspotenzial vorhanden. Der Median des generellen Digitalisierungsgrads – die Unternehmen bewerteten diesen in 10 %-Schritten von 0 % „noch keine Ansätze von Digitalisierung vorhanden“ bis 100 % „maximaler Digitalisierungsgrad erreicht“ in Bezug auf den Branchendurchschnitt – liegt bei 60 %. Im Vergleich: Auf die Unternehmens-Intralogistik bezogen liegt der Median bei der Bewertung des eigenen Digitalisierungsgrads bei 50 %. Obwohl zu dieser Methode kritisch anzumerken ist, dass Selbsteinschätzungen ein besonderes Bewertungsproblem durch kognitive Verzerrungen, etwa aufgrund eines Confirmation Bias, innewohnt, lassen sich zwei Tendenzen ablesen: erstens, dass sich die Unternehmen als unterdurchschnittlich digitalisiert wahrnehmen; und zweitens, dass die Intralogistik bezüglich Digitalisierung im Vergleich zum Gesamtunternehmen als noch weniger digitalisiert eingestuft wird. Sind Digitale Technologien Zukunftsmusik?

Moderne digitale Intralogistik-Technologien sind in der österreichischen Industrie wenig verbreitet. Gefragt nach den vier Technologie-Intralogistiktrends Roboter, AGVs, AR und Drohnen geben nur 31 % der Unternehmen an, zumindest eine der genannten Technologien einzusetzen, wobei man Drohnen bis dato in keinem der Unternehmen findet. Die Betrachtung der Intralogistikbereiche Wareneingang, Lager, Warenausgang, innerbetrieblicher Transport und Kommissionierung zeigt zudem, dass die genannten Technologien insbesondere im Wareneingang und Warenausgang kaum verbreitet sind. Einzig beim innerbetrieblichen Transport erreichen AGVs (14 %) und Roboter (10 %) knapp zweistelligen Einsatz bei den befragten Unternehmen. Lassen sich also österreichische Unternehmen Chancen entgehen, eine wettbewerbsfähige Intralogistik zu etablieren, wo doch „neue Verkehrsmittel wie Drohnen und Lieferroboter […] den innerbetrieblichen Verkehr […] revolutionieren“ (Schiffer et al. 2020) werden? Letztere Aussage wird in derselben Fraunhofer-Studie „Supply Chain Management 2040“ teilweise relativiert: von den 143 antwortenden Unternehmen sehen nur etwas mehr als 20 % bei Drohnen und nur ca. 30 % bei AR ein Potential für eine Logistik-Verbesserung in 2040. Allerdings sind es bei autonomen Fahrzeugen – darunter summiert die Fraunhofer-Studie auch die autonome Be- und Entladung von LKWs mittels Roboter oder die Unterstützung

TOP-THEMA Transporttracking neue Möglichkeiten der Digitalisierung für eine Steigerung der Effizienz. Zusätzlich kann durch eine Kombination mit AGVs – aufgrund deren kostengünstigeren Skalierbarkeit – die Auslastung erhöht und dadurch Personalressourcen für andere Aufgaben gewonnen werden. Fachkräftemangel als Digitalisierungsbremse

Abb. 2: Faktoren bei der Auswahl von Fördermitteln (bereinigt um „keine Antwort“) durch Exoskelette – immerhin 70 %. (Schiffer et al. 2020). Digitalisierungspotenzial im innerbetrieblichen Transport Damit liegen in AGVs und Roboter die Technologiepotentiale der Intralogistik, um Chancen zu realisieren. Beide Technologien zeichnen sich durch ihre Flexibilität und Skalierbarkeit aus, und eignen sich daher laut Industrie-4.0-Literatur besonders für die Logistiksysteme der wandelbaren Fabrik der Zukunft (Bauernhansl et al 2014, S. 96-98). Betrachtet man jedoch die Wichtigkeit von Faktoren bei der Auswahl von Fördermitteln, die aus der vorliegenden Umfrage hervorgehen, so spiegeln diese Punkte keineswegs die Anforderungen der Industrieunternehmen wider: Flexibilität rangiert im Mittelfeld, Skalierbarkeit unter den letzten drei Kriterien (siehe Abb. 2). Der Einsatz moderner Technologien oder Nachhaltigkeitsaspekte spielen ebenso eine untergeordnete Rolle. Ist die österreichische Industrie in der Intralogistik also tatsächlich zu wenig zukunftsorientiert? Dabei könnten gerade durch den Einsatz sowohl von AGVs als auch von Robotern aufgrund hochentwickelter Sensorik Verbesserungen in Sachen Ausfallswahrscheinlichkeit, hohe

Verfügbarkeit und hohe Transportsicherheit erzielt werden – Aspekte, welche die Unternehmen als besonders wichtig für die Auswahl von Fördermitteln sehen. Nach wie vor haben die meisten Unternehmen herkömmliche Gabelstapler für den innerbetrieblichen Transport im Einsatz, mehr als 75 % davon sind Elektrostapler. Zwar wird der überwiegende Anteil dieser Stapler mit 70 bis 80 % Auslastung betrieben, dennoch lässt sich aus der Erhebung ableiten, dass zirka ein Drittel nur eine Auslastung von maximal 60 % erreicht. Nur 12 Unternehmen geben an, ihre Stapler mit einer Auslastung von 90 bis 100 % zu betreiben (siehe Abb. 3). Hier bieten Flottenmanagementsysteme und internes Auftrags- sowie

Für mehr als die Hälfte der Unternehmen stellt der Fachkräftemangel den Hauptgrund dar, den Digitalisierungsgrad nicht zu erhöhen (63 % sehr und eher). Es fehlt schlichtweg qualifiziertes Personal für eine digitale Transformation. Demnach ist eine entsprechende Personalentwicklung für Unternehmen unabdingbar. Auch die Unsicherheit über die Rentabilität spielt eine wesentliche Rolle (46 %). Der Nutzen digitaler Lösungen ist tatsächlich schwierig zu bewerten, was eine unabhängige Expertise von Beratungsunternehmen oder Hochschulkooperationen sinnvoll macht. Auch fehlende Standards (42 %) stellen für Unternehmen eine wesentliche Barriere dar (siehe Abb. 4). Intralogistik-Performance und Wirtschaftlichkeit? Insgesamt nutzen in etwa die Hälfte der antwortenden Unternehmen Kennzahlen, um die IntralogistikPerformance zu messen, was wiederum einen Nutzennachweis von Ersatzinvestitionen gegenüber IstSystemen in der Intralogistik unmöglich macht. Insbesondere Unternehmen ohne Konzernstruktur haben hier Aufholbedarf. Es verwundert daher nicht, dass zumindest ein Drit-

Abb. 3: Anzahl und Auslastungsgrad der eingesetzten Gabelstapler

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TOP-THEMA tel der Unternehmen Investitionen in die Intralogistik-Infrastruktur nicht wirtschaftlich bewerten, was somit nur in den seltensten Fällen zu Überlegungen in Richtung alternativer und moderner Intralogistiklösungen führt. WMS wird nicht genutzt Der Dreh- und Angelpunkt und somit Grundvoraussetzung für eine digitalisierte Intralogistik ist das Lagerverwaltungssystem bzw. Warehouse Management System (WMS). Etwas mehr als 80 % der befragten Unternehmen haben ein derartiges System im Einsatz. Die häufigsten Anwendungsgebiete sind dabei das Bestandsmanagement (75 %), die Stammdatenverwaltung (73 %) und die Überwachung des Warenausgangs (65 %). Am wenigsten verbreitet: Transportorganisation (35 %), Dockmanagement (10 %) und Yardmanagement (4 %). Bezogen auf die oben diskutierte wenig verbreitete kennzahlenbasierte Messung der Intralogistik-Performance müssten die Unternehmen lediglich die Potenziale vorhandener WMS ausschöpfen, um die Voraussetzung für aufbauende Analysen zu schaffen: schließlich unterstützen WMS in aller Regel das KennzahlenMonitoring (z.B. Durchlaufzeit und Umschlagshäufigkeiten). IT-Standardlösungen unterstützen solche Funktionen und lassen sich gut mit bestehenden ERP-Systemen integrieren, während aus Kostengründen selbst programmierte Lösungen oftmals unzureichend sind. Bewusstsein vorhanden? Obwohl also moderne Technologien nur zögerlich zum Einsatz kommen, und das Potenzial vorhandener Systeme nicht voll ausgeschöpft wird, ist es den Unternehmen und deren Management bewusst, dass die Digitalisierung noch zu weitreichenden Veränderungen in der Intralogistik führen wird. 63 % von 104 Befragten geben an, dass die Digitalisierung die Intralogistik im eigenen Unternehmen in den kommenden fünf Jahren stark bis eher stark beeinflussen wird. Dieses Ergebnis deckt sich mit

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Abb. 4: Hemmende Faktoren für eine Digitalisierung (bereinigt um „keine Antwort“) den Ergebnissen anderer Studien, wonach Digitalisierung und Industrie 4.0 einen hohen Stellenwert in Österreich einnehmen und erhebliche Veränderungen nach sich ziehen werden (IWL 2016, Brunner et al. 2019). Leider glauben immer noch 37 % der antwortenden Manager, dass die Digitalisierung ihr Unternehmen in der Intralogistik in den nächsten 5 Jahren schwach, wenig oder gar nicht beeinflussen wird. 3. Fazit Die Digitalisierung durchdringt alle Bereiche in Industrieunternehmen – sie macht auch vor der Intralogistik nicht halt. Eine Metastudie zeigt, dass zum Intralogistik-Digitalisierungsstatus Österreichs produzierender Industrieunternehmen kaum Informationen vorhanden sind. Wenn Digitalisierung in Zukunft auch für die Intralogistik ein Erfolgsfaktor sein soll, dann zeigen die Ergebnisse dieser Studie einen enormen Aufholbedarf in Österreichs Industrie auf. Es braucht nicht zwingend ein Vorhaben in Richtung vollständig digitalisiertes Unternehmen, jedoch ein verstärktes Auseinandersetzen mit den Möglichkeiten der Digitalisierung für den jeweiligen Fachbereich. Die Potenziale wurden mehrfach aufgezeigt und sind mittlerweile belegbar, die Entscheidung hier erste konkrete Schritte zu setzen liegt jedoch bei den Unternehmen.

Quellen: Automationspraxis (2017). Automatica 2018 zeigt den Durchbruch der Serviceroboter. https://automationspraxis. industrie.de/servicerobotik/automatica2018-zeigt-den-durchbruch-der-serviceroboter/, [14.10.2020]. Bauernhansl, T./Ten Hompel, M./VogelHeuser, B. (Hrsg.) (2014). Industrie 4.0 in Produktion, Automatisierung und Logistik: Anwendung-TechnologienMigration. Wiesbaden: Springer Vieweg. Bernhold M. (2019). Service-Roboter: Auf dem Vormarsch. https://automationspraxis.industrie.de/servicerobotik/ automatica-2018-zeigt-den-durchbruchder-serviceroboter/, [14.10.2020]. Bito Lagertechnik Bittmann (2018). Whitepaper Digitalisierung der Intralogistik. Industrie 4.0 – Logistik von Morgen. Brunner U./Brunnhofer M./Dirnberger J./Eisenberger M./Obmann G./Stradner S./Tschandl M. (2019). Novize oder Champion in der Transportlogistik. Wie reif und digitalisiert sind Österreichs verladende Industrieunternehmen? Empirische Studie. Kapfenberg: FH JOANNEUM. Fraunhofer IML (2020). Formel 1 auf dem Hallenboden. https://www.iml. fraunhofer.de/de/presse_medien/pressemitteilungen/Formel_1_ Hallenboden. html, [25.09.2020]. IWL (2016). Intralogistik Studie 2016. Bedürfnisse der Intralogistik. Wie schätzen die Branchenprofis den Markt ein und was bedeutet das? Ulm.

TOP-THEMA Schiffer, M./Wiendahl, H.-H./Saretz, B./ Lickefett, M./Pietrzak, G./Forstmann, B. (2020). SCM2040 – Wie verändert sich die Logistik in der Zukunft? FraunhoferInstitut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA, Stuttgart/Hamburg. Ullrich G./Albrecht T. (2019). Fahrerlose Transportsysteme. Eine Fibel. Mit Praxisanwendungen. Zur Technik. Für die Planung. Wiesbaden: Springer Verlag. Zeitler M. (2017). Schwarmintelligenz in der Logistik. https://newsroom.hermesworld.com/schwarmintelligenz-in-derlogistik-11794/, [14.10.2020].

AutorInnen: Dipl.-Ing. (FH) Uwe Brunner ist Leiter des Masterlehrgangs Internatio-

nal Supply Management und Senior Lecturer der FH JOANNEUM. Er leitet die Forschungsgruppe Supply Chain Engineering sowie die Expertenrunde Transportmanagement des Vereins Netzwerk Logistik und ist als Sachverständiger und Gutachter tätig. Er ist Vizepräsident des WING Industrial Management Clubs.

Dipl.-Ing. Johannes Dirnberger ist Lecturer und Researcher in der Forschungsgruppe Supply Chain Engingeering und dem weiteren Schwerpunkt Prozessmanagement am Institut Industrial Management der FH JOANNEUM. Zudem ist er WINGMitglied und Marketingvorstand des Industrial Management Clubs (IMC).

Sabine Rainer, BSc ist als wissenschaftliche Mitarbeiterin in der Forschungsgruppe Supply Chain Engineering am Institut Industrial Management der FH JOANNEUM tätig. Sie befasst sich mit Intralogistik-Themen im Kontext von Digitalisierung und Supply Chain Management.

Assoc. Prof. DI Dr. techn. Christian Landschützer ist Professor und stellvertretender Institutsleiter am Institut für Technische Logistik an der TU Graz. In seinen Forschungsfeldern Intralogistik und Logistiktechnologie kooperierte er bereits in zahlreichen Projekten mit Industrie- und wissenschaftlichen Forschungspartnern.

Dipl.-Ing. (FH) Uwe Brunner Lehrgangsleiter und Senior Lecturer am Institut Industrial Management | FH JOANNEUM Kapfenberg

Dipl.-Ing. Johannes Dirnberger Lecturer am Institut Industrial Management | FH JOANNEUM Kapfenberg

Sabine Rainer, BSc Wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut Industrial Management | FH JOANNEUM Kapfenberg

Assoc. Prof. DI Dr. techn. Christian Landschützer Professor und stellvertretender Institutsleiter TU Graz

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Foto: © FHJ, Institut Industrial Management

Dominik Tantscher, Barbara Mayer, Simon Zigala

Digital Retrofitting Ein Vorgehensmodell zur systematischen Digitalisierung der Produktion Die Digitalisierung von Maschinen und Anlagen ist essentieller Baustein der Digitalen Transformation in der Produktion. Digital Retrofitting – das Nachrüsten von Bestandsanlagen mit digitalen Komponenten – ist dafür ein vielversprechendes, wenngleich technologisch und organisatorisch herausforderndes Werkzeug. Jedoch fehlt es für dessen Anwendung an konkreten, in eine digitale Gesamtstrategie des Unternehmens eingebettete Vorgehensweisen. In diesem Beitrag wird ein generisches Vorgehensmodell zum systematischen Einsatz von Digital Retrofitting präsentiert und erste Validierungsschritte anhand eines entwickelten Use Cases erläutert.

1. Digital Retrofitting in der Industrie Die Digitale Transformation ist für den Fortbestand von Wettbewerbsfähigkeit und Innovation für die Industrie gleichermaßen herausfordernd wie unerlässlich (Esser 2017). Die größten Treiber für Digitale Transformation sind steigender Kostendruck und zunehmende Variantenvielfalt (König et al. 2019). Dies erfordert Optimierungsmaßnahmen zur Steigerung der Flexibilität bei gleichzeitiger Senkung der Kosten in der Produktion. Neben transparenten Produktionsprozessen und der Überwachung von Maschinen- und Anlagenzuständen ist eine digitale Datenbasis der Produktion elementare Voraussetzung. Während bei Neuinvestitionen von Maschinen und Anlagen auf digitale Vernetzungsfähigkeiten ge-

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achtet werden kann, ist der Großteil der bestehenden Brownfield-Anlagen aufgrund ihres Alters und ihrer Nutzungsdauer noch nicht mit Komponenten zur Echtzeit-Datenerfassung und -weiterleitung ausgestattet (Guerreiro et al. 2018). Digitales Retrofitting bildet dahingehend ein geeignetes Werkzeug zur Schließung dieser Lücke. Hierbei werden Sensoren, Recheneinheiten (Edge Devices) und Gateways an der Maschine nachgerüstet, deren Zusammenspiel eine Erfassung, Bereitstellung und allenfalls Aggregation von physikalischen Parametern in und an der Maschine ermöglicht. Die Maschine wird zu einem cyber-physischen System, das im Sinne des Internet of Things (IoT) einen Datenaustausch mit anderen Netzwerkteilnehmern vorsieht. Dieser Ansatz ist vielversprechend, aber aus mehreren technischen und or-

ganisationalen Gesichtspunkten herausfordernd, wie beispielsweise die Interdisziplinarität der technischen Umsetzung. Auch mangelt es an definierten Vorgehensweisen, sodass vereinzelt durchgeführte Projekte oftmals in individuellen Insellösungen resultieren. Darüber hinaus fehlt es in der Regel an einer Integration von Digital Retrofitting in die digitale Gesamtstrategie. Unternehmen profitierten im Zuge der Digitalen Transformation der Produktion daher von einem möglichst generischen Vorgehensmodell. Die in der Fachliteratur abgebildeten Modelle sind rar und methodisch wenig ausgereift. Drei dieser Modelle (Compacer 2018a, Compacer 2018b, Stock/Seliger 2016) wurden einer tiefergehenden Analyse unterzogen. Als wesentliche Schwäche ist die anwendungsspezifische Schwerpunktset-

TOP-THEMA zung in den Modellen zu nennen, die eine limitierte Transferierbarkeit auf andere Digital Retrofitting-Ziele zur Folge hat. So fehlen grundsätzlich in jedem Modell essentielle Schritte und Aktivitäten, wie beispielsweise die Definition von Digitalisierungszielen oder die konkrete Auswahl von nachzurüstenden Komponenten. Darüber hinaus fokussiert die Kritik auf die mangelnde Berücksichtigung prozessübergeordneter unternehmerischer Aspekte wie Mitarbeiter, strategische Ausrichtung und Qualitätssicherung. Die Ergebnisse der Modellanalyse werden in die Entwicklung eines generischen Vorgehensmodells überführt, in dem die Stärken der analysierten Modelle konsolidiert und um Lösungen zu den identifizierten Schwachpunkten sowie um übergeordnete Unternehmensaspekte ergänzt werden. 2. Vorgehensmodell für Digital Retrofitting Das nun vorliegende Vorgehensmodell bildet eine generische und anwendungsunabhängige Systematik zur Digitalisierung von Anlagen. Aufgrund seines Integrationspotentials in digitale Transformationsstrategien sowie der nachvollziehbaren Schrittfür-Schritt-Anleitung dient dieses Modell als ganzheitliches Werkzeug zur operativen Umsetzung von Digital Retrofitting-Projekten (siehe Abbildung 1). Der skizzierte Prozess fokussiert stark auf die Maßnahmen und Aktivitäten zur Digitalisierung von be-

stehenden Maschinen. Im Zuge des digitalen Retrofitting-Prozesses gelten vor allem die Harmonisierung der übergeordneten Digitalisierungsziele des Unternehmens mit dessen strategischer Stoßrichtung sowie die Integration der Aspekte Mensch, Strategie, Qualitätssicherung als wichtige Voraussetzungen. 1) Definition eines DigitalisierungsUse Cases Der erste Schritt in Digital Retrofitting-Projekten besteht in der Definition von relevanten Digitalisierungsszenarien. Konkret müssen Unternehmen jene Probleme und Potentiale in der Produktion identifizieren, welche durch Digital Retrofitting gelöst werden sollen. Die Beschreibung des SollZustands in Form eines Use Cases ist ein elementarer Schritt, da hiervon sämtliche Retrofitting-Maßnahmen abzuleiten sind (Compacer 2018a). Hierbei ist eine frühzeitige Einbeziehung der beteiligten Mitarbeiter und Key-User zur Erhöhung der Akzeptanz essentiell (Guerreiro et al. 2018). 2) Analyse der Ist-Situation und des Bedarfs Ausgehend von der Definition des Digitalisierungs-Use Cases liefert die aktuelle Situation die Vorgaben für die notwendigen Retrofitting-Maßnahmen. Konkret muss hier geklärt werden, ob ein Zugriff auf die Daten der entsprechenden Maschinen möglich ist oder hardund/oder softwareseitige Anpassungen notwendig sind (Compacer 2018b). Das betrifft

sowohl konkrete Sensorgruppen und Gateway-Devices als auch verfügbare Protokolle sowie Software für die Integration in das bestehende ITNetzwerk. Das Resultat dieser Phase besteht aus einer Liste mit den jeweiligen Anforderungen hinsichtlich der notwendigen Hard- und Software sowie den zu setzenden Maßnahmen (Stock/Seliger 2016). 3) Auswahl von Hard- und Software Nach erfolgter Ableitung der zu erfassenden Maschinendaten ist eine Auswahl an notwendiger Hardware in Form von Sensorik sowie Gateways zu treffen. Zusätzlich muss für weiterführende Datenverarbeitung, -analysen sowie -visualisierungen entsprechende Software definiert werden (Compacer 2018a). 4) Installation der Hard- und Software Bei der Installation und Implementierung der nachzurüstenden Komponenten handelt es sich um einen stark interdisziplinären Schritt, der einerseits mechatronische und elektronische Kompetenzen sowie andererseits tiefergehende IT-Kenntnisse erfordert (Compacer 2018a). Für weitere Komplexität sorgt in dieser Phase die Frage nach der exakten Positionierung und Orientierung der Sensoren an der Maschine, da die Qualität der Messergebnisse stark hiervon abhängt (Stock/Seliger 2016). 5) Virtualisierung der physischen Objekte Ziel dieser Phase ist die Virtualisierung der durch Digital Retrofitting nachgerüsteten Maschinen und somit deren Transformation in ein cyber-physisches System. Durch die Ergänzung der Hardware mit virtuellen Funktionalitäten werden die physischen Geräte durch Intelligenz, Reaktionsfähigkeit sowie Anpassungsfähigkeit erweitert (Barbosa et al. 2016). 6) Integration und Vernetzung

Abbildung 1: Vorgehensmodell für Digital-Retrofitting-Projekte 22

Im letzten Schritt müssen die hardund softwaretechnisch eingebun-

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TOP-THEMA rend des Werkzeugeingriffs sowie die Akustik. Die Analyse der Ist-Situation lieferte die konkrete Entwicklungslücke hinsichtlich der zu implementierenden Sensorik sowie den EdgeDevices und deren netzwerk- sowie softwaretechnischer Integration. Schritt 3: Auswahl Hardware und Software

Abbildung 2: IT-Architektur des Retrofitting-Use Case inklusive Hard- und Softwarekomponenten denen sowie virtualisierten Maschinen vernetzt werden. Ziel hierbei ist die Herstellung eines Datenflusses von den einzelnen Maschinen zu den im Use Case beschriebenen Zielsystemen. Relevant dafür ist eine adäquate Aggregation von Daten und der Einsatz von zweckmäßigen Protokollen, um die gewünschten Informationen in den dafür festgelegten Intervallen am Zielort verfügbar zu machen (Compacer 2018b). Nach erfolgter Umsetzung des Use Cases ist eine Validierung und Verifikation der Ergebnisse vorzunehmen (siehe Abbildung 1, roter Pfeil), um den Grad der Zielerreichung gemäß den Spezifikationen feststellen zu können (Johner 2015). Bei potentiellen Fehlern bzw. Abweichungen ist ein erneutes Aufgreifen der entsprechenden Prozessschritte notwendig. 3. Praktische Validierung anhand eines digitalen Retrofittings einer Drehmaschine Um die praktische Einsatzmöglichkeit des Vorgehensmodells in der produzierenden Industrie zu gewährleisten, wurde eine Validierung des Modells durchgeführt. Die praktische Anwendung des Vorgehensmodells erfolgte dabei im Rahmen eines Forschungsprojekts in Zusammenarbeit mit der Firma Boehlerit. Das Ziel des digitalen Retrofitting-Projekts bestand im Condition Monitoring (Zustandsüberwachung) von Drehmaschinen, um strategisch eine Digitalisierung des Produktportfolios zu erwirken. Die Entwicklung eines Prototyps wurde im Smart Production Lab, der Lehr- und Forschungsfabrik für Di-

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gitalisierung des Instituts Industrial Management in Kapfenberg, geplant und durchgeführt. Schritt 1: Definition eines Digitalisierungs-Use Cases Der in einem interdisziplinären Technologieworkshop unter Einbeziehung der F&E-Kompetenzträger definierte Use Case sieht den Einsatz moderner Hard- und Software für eine kontinuierliche in-situ Zustandsüberwachung der Drehwerkzeuge vor. Konkret soll die Erfassung und Visualisierung spezifischer, ständig wechselnder Fertigungsparameter einen Rückschluss auf den aktuellen Zustand – den mechanischen Verschleiß – des im Drehprozess befindlichen Werkzeugs in Echtzeit ermöglichen. Schritt 2: Analyse Ist-Situation

Die Auswahl der spezifischen Hardund Software erfolgte auf Basis der in den vorhergehenden Schritten definierten Anforderungen. Durch die unterschiedlichen Anschluss- und Übertragungstechnologien der heterogenen Sensorik ist eine Verwendung eines dezidierten Edge-Device nicht möglich. Für eine vollständige Integration mussten folglich zwei Komponenten mit Gateway-Funktionalität eingesetzt werden: eine speicherprogrammierbare Steuerung (SPS) sowie ein Raspberry Pi (RPI). Die Kommunikation zwischen den Komponenten vom Edge zur Middleware erfolgt über Industrial Ethernet sowie WIFI bzw. über die IoT-Protokolle MQTT und OPC UA. Zur Harmonisierung und Aufbereitung der Daten diente die IoT-Entwicklungsumgebung Node-RED. Abbildung 2 zeigt den topologischen Aufbau für das digitale Retrofitting von der Things-Ebene an der Maschine bis zum Cloud-Layer. Der grau hinterlegte IoT-Server war bereits im Lab integriert.

Zur konkreten Entwicklung des Use Cases bedarf es eines klaren Ziel- Schritt 4: Installation der Hardbildes. Zur Präzisierung der Anforde- und Software rung wurden in einem mehrstufigen Deduktionsprozess physikalische Der vierte Schritt des VorgehensmoGrößen zur Detektion charakteristi- dells gliederte sich praktisch in die scher Verschleißarten abgeleitet sowie die Optionen zur Datenüb er t rag u ng und -visualisierung aufgezeigt. Die dahingehend zielführenden Größen sind die Stromaufnahme, die Temperatur an der Werkzeugschneide, die Vibrationen wäh- Abbildung 3: Edge-Komponenten in Hardware-Box

TOP-THEMA drei Subprozesse Montage, Installation und Software-Integration. Der Montageplan, geprägt durch die Vorgaben aus Schritt 2 und 3, sah eine Montage des Vibrationssensors und des Thermoelements in unmittelbarer Nähe zur Werkzeugschneide vor. Das dynamische Mikrofon wurde an einer unkritischen Stelle außerhalb des Bearbeitungsraumes implementiert. Der Anschluss des Vibrationssensors erfolgte an den korrespondierenden I/O-Modulen der SPS, wohingegen das Thermoelement über ein eigenes Thermo-Shield und das dynamische Mikrofon über eine USB-Schnittstelle mit dem RPI verbunden wurde. Softwareseitig dienen ein MQTT-Broker und ein OPC UA Client zur Bereitstellung der Konnektivität zu den Edge-Devices. Schritt 5: Virtualisierung der physischen Objekte Die Virtualisierung der Drehmaschine erfolgte durch die Fusion der installierten Hardware- und Softwarekomponenten. Die Erfassung, Transformation und Weiterleitung der Daten wird auf Seiten des RPI durch gesonderte Python-Skripte realisiert. Bei der Implementierung der Software galt der Laufzeitoptimierung besonderes Augenmerk, um die Echtzeitfähigkeit des Gesamtsystems zu ermöglichen. Schritt 6: Integration & Vernetzung Im abschließenden Schritt zur Integration des IIoT-Use Cases in die bestehende IoT-Architektur konnten die Edge Devices mit dem zentralen IoTServer vernetzt werden. Die Zusammenführung der beiden Datenströme erfolgte im vorliegenden Use Case durch eine Kombination der lokalen Node-RED-Flows in einer eigenen Node-RED-Instanz am IoT-Server. Dadurch wird eine harmonisierte Visualisierung der getrennten Datenströme möglich. 4. Resultate & Conclusio Mit der Umsetzung des beschriebenen Digital Retrofitting-Use Cases wird zum einen Condition Monitoring zur Detektion von Verschleißmustern an Drehwerkzeugen auf Basis von sen-

sorischen Echtzeit-Informationen ermöglicht. Zum anderen konnte das zugrundeliegende, theoretische Vorgehensmodell anhand dieses exemplarischen Use Cases erfolgreich validiert werden. Es ist somit auch für andere Unternehmen ein hilfreicher Leitfaden für eine systematische Digitalisierung der Produktion. Im Zuge dieser Validierung war es möglich, vereinzelte Potentiale zur Weiterentwicklung des Modells – v.a. in der Abgrenzung von Schritt 1 und 2 – aufzuzeigen. Eine genauere Beschreibung der Inund Outputs der einzelnen Phasen sowie deren Wechselwirkungen ist angedacht. Die nächsten Schritte umfassen die Implementierung und technische Validierung des Prototyps an der Drehmaschine von Boehlerit.

institut.de, https://www.johner-institut.de/ blog/verifizierung-und-validierung-vonmedizinprodukten, [05.09.2020]. König U./Röglinger M./Urbach N. (2019). Industrie 4.0 in kleinen und mittleren Unternehmen. Welche Potenziale lassen sich mit smarten Geräten in der Produktion heben? In: HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik. Springer Verlag, 56, S. 12331249. Stock T./Seliger G. (2016). Opportunities of Sustainable Manufacturing in Industry 4.0. Procedia CIRP. 40, S. 536-541.

Quellen:

AutorInnen:

Barbosa J./Leitao P./Trentesaux D./Colombo A./Karnouskos S. (2016). Cross Benefits from Cyber-Physical Systems and Intelligent Products for Future Smart Industries. In: IEEE 14th International Conference on Industrial Informatics, S. 504-509. Compacer (2018a). Retrofit-Architektur gezielt nachrüsten, E-Book, [09.09.2020]. Compacer (2018b). Industrie 4.0/Bestandsanlagen Retrofit. Compacer. com, https://cdn2.hubspot.net-/hubf s /538 655 7 / D a t e n b l% C 3% A 4 t t e r / S o l u t i o n s / R e t r o f i t / c o m p a c e r %2 0 H e r a u s f o r d e r u n g e n%2 0 R e t r o f i t _ de.pdf?hsCtaTracking=9f3019c1-325344f6-9762-6d8741662de8%7C0841497ce e d b - 4 9 2 d - a 9 b 7 - 9 3 2 9 c 0 1 35 e 3 a , [04.09.2020]. Esser M. (2017). Digitale Transformation – Digital Maturity Assessment. In: itmanagement, 17, 6, S. 2-5. Guerreiro B./Lins, R./Sun J./Schmitt R. (2018). Lecture Notes in Mechanical Engineering, Hamrol et al. (Hrsg.). Definition of Smart Retrofitting: First steps for a Company to Deploy Aspects of Industry 4.0., Advances in Manufacturing, Springer International Publishing, S. 161-170. Johner C. (2015). Verifizierung und Validierung: Unterschied & Definitionen. Johner-

Dipl.-Ing. Dominik Tantscher, BA, BSC, ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut Industrial Management in der Forschungsgruppe Digital Shopfloor. Seine Forschungsschwerpunkte: Industrial IoT, Digitalisierung der industriellen Produktion sowie die industriellen Einsatzgebieten von kollaborativer Robotik. Assoc. Prof. Dipl.-Ing. Dr. techn. Barbara Mayer ist Professorin für Smart Production und Leiterin des Smart Production Lab sowie der Forschungsgruppe Digital Shopfloor am Institut Industrial Management der FH JOANNEUM Kapfenberg. Forschungsschwerpunkte: nichtlineare Modellierung, modellprädiktive Regelung und Analytik sowie vertikale IT-Integration. Dipl.-Ing. Simon Zigala, BSc. ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut Industrial Management in den Forschungsgruppen Digital Shopfloor und Industrial Engineering. Seine Forschungsschwerpunkte: Industrial IoT, Digitalisierung der industriellen Produktion sowie Industrial Additive Manufacturing.

Dipl.-Ing. Dominik Tantscher, BA, BSc Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut Industrial Management | FH JOANNEUM Kapfenberg

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Dipl.-Ing. Dr. techn. Barbara Mayer

Dipl.-Ing. Simon Zigala, BSc.

Assoziierte Professorin am Institut Industrial Management | FH JOANNEUM Kapfenberg

Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut Industrial Management | FH JOANNEUM Kapfenberg

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WING- Gründungsmitglied Dipl.-Ing. Dr. Harald Wagner feiert 80. Geburtstag

nser Gründungsmitglied, Herr Dipl.Ing. Dr. Harald Wagner (MBA), feierte am 5.November dieses Jahres seinen 80. Geburtstag. Geboren und aufgewachsen im steirischen Knittelfeld, ging er nach seiner Matura zum Studium nach Graz, wo er im Studienjahr 1958/59 mit dem Studium Wirtschaftsingenieurwesen-Maschinenbau an der Technischen Hochschule in Graz begann. Nach Studienabschluss wurde er 1963 Hochschulassistent an der Lehrkanzel für Betriebswirtschaftslehre und Betriebssoziologie bei Professor Pietsch. Zusammen mit seinen Kollegen Walter Veit und Ulrich Santner bildete er die erste Assistentengeneration am BWL-Institut und legte damit den Grundstein für den Erfolg des Instituts. Er war von Beginn an aktiv in die Gründung des österreichischen Verbandes der Wirtschaftsingenieure (WING) involviert und stellte 1964 u.a. den formalen Antrag zur Vereinsgründung an die Behörde. 1966 promovierte er erfolgreich an der Technischen Hochschule in Graz und ging 1967 nach Beendigung seiner Assistententätigkeit nach Fontainbleu in der Nähe von Paris, wo er am berühmten INSEAD-Institut ein weiteres Studium aufnahm und mit dem MBA erfolgreich abschloss. Danach begann er seine langjährige, sehr erfolgreiche internationale Berufskarriere, die ihn nach London über verschiedene Stationen in Deutschland wieder zurück nach Österreich führte. Dabei bekleidete er TOP-ManagementPositionen u.a. als Geschäftsführer und Vorstand in verschiedenen Unternehmen. Von 1990 bis 1996 setzte sich Harald Wagner als Präsident des WING sehr engagiert für die Weiterentwicklung des Verbandes ein. Nach einem Unfall zog er sich 2009 aus dem aktiven Berufsleben in den wohlverdienten Ruhestand zurück. Der WING bedankt sich für seine langjährige, engagierte Arbeit für den Österreichischen Verband der Wirtschaftsingenieure sehr herzlich und wünscht ihm noch viele glückliche Jahre! Ad multos annos! Ulrich Bauer

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Ernst Peßl, Birgit Rabel, Markus Kuttner

Digital Production – Cloud Manufacturing Execution Systems Das Internet der Dinge, Daten und Dienste und somit auch Cloud-Computing halten Einzug in produzierende Unternehmen. Cyber Physical Systems (CPS) – Konglomerate aus RFID-Tags, Embedded Systems, Sensoren, Aktoren, mobilen Endgeräten und Produktionsanlagen – kommunizieren miteinander über das Internet. Bei Manufacturing Execution Systems (MES) war das bisher nicht der Fall, wodurch die typischen Vorteile von Internet-/Cloud-Lösungen ungenutzt blieben. Im Beitrag wird analysiert, wie Unternehmen an Cloud-Lösungen für MES partizipieren können.

1. Einleitung Die Produktion steht gegenwärtig vor einem Umbruch. Autonome Objekte (Werkstücke, Lager- und Fördersysteme, Roboter sowie Maschinen und Betriebsmittel), mobile Kommunikation und Echtzeit-Sensorik bewirken Veränderungen in der Fertigungsplanung und -steuerung. Die Fähigkeit, dezentral schnell und flexibel auf Kundenanforderungen zu reagieren und hohe Variantenzahlen bei niedrigen Losgrößen (im Idealfall Losgröße 1) wirtschaftlich zu produzieren, wird zunehmen und die Wettbewerbsfähigkeit weiter erhöhen. Neue Formen kundenintegrierter Geschäftsprozesse werden so möglich (Tschandl et al. 2019, S. 4f.). Viele Industrieunternehmen haben, wenn auch oftmals unbewusst, bereits ein gutes Stück dieser „digitalen Reise“ absolviert, indem sie einzelne Elemente von Industrie 4.0-Konzep-

ten nutzen. Dennoch ist ein großer Teil der klein- und mittelständischen Fertigungsunternehmen weder technologisch, noch organisatorisch vollständig auf eine digitale Transformation vorbereitet. Dies verdeutlicht eine Studie von Ernst&Young, bei der 70 % der befragten österreichischen Mittelstandsbetriebe angaben, dass sie in der Digitalisierung eine Chance für die Zukunft erkennen, jedoch in 50 % der Unternehmen digitale Technologien bisweilen noch keine Rolle spielen (Ernst&Young 2018, S. 6 und S. 11). Bei Digitalisierungsvorhaben kommt zusätzlich zum (teils fehlenden) Bewusstsein des Managements, auch dem notwendigen strategischen Verständnis der I&KT große Bedeutung zu. Beispielsweise wären hier die Bewältigung von Sicherheitsaspekten zur Verschmelzung zwischen produzierender und I&KTIndustrie, aber auch die Sensibilisierung der Mitarbeiter in Sachen Digi-

talisierung anzuführen (Tschandl et al. 2019, S. 2). Im Produktionsalltag ist allerdings festzustellen, dass viele Klein- und Mittelunternehmen deren Fertigung oftmals noch manuell oder mittels MS Excel planen bzw. steuern. Hier setzen MES-Softwarelösungen als „Informationsdrehscheibe“ in der Fertigung an. 2. Manufacturing Execution Systems – Drehscheibe einer digitalen Produktion Im Produktionsumfeld zeigt sich das Streben nach einer schlanken und transparenten Fertigung. So wollen Produktionsmitarbeiter beispielsweise wissen, was von wem, wann und wie gefertigt werden soll. Die Produktionsleitung hingegen möchte jederzeit über den Auftragsfortschritt und entsprechende Kennzahlen (z.B. Overall Equipment Effectiveness OEE) informiert sein, um eine „Da-

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Abbildung 1: Übergang von der klassischen Automatisierungspyramide zu CPS-Based Automation tensammelstelle“ zur Steuerung der Produktion zu haben. An dieser Stelle setzen Manufacturing Execution Systems (MES) an, deren Hauptaufgabe die Feinplanung und -steuerung der Produktion ist. Sowohl in der Literatur als auch in der Praxis herrscht über deren begriffliche Bedeutung Uneinigkeit: Noch immer ist Anwendern oftmals unklar, welche Funktionen von einem MES-System abgedeckt und welche Aufgaben von „anderen“ IT-Systemen übernommen werden. Vereinfacht gesagt „arbeitet“ ein MES-System ähnlich wie ein Enterprise Resource Planning (ERP)System, aber mit einem wesentlich kürzeren Zeithorizont und auf der Basis von Echtzeit-Informationen. MES-Softwarelösungen schließen die Lücke zwischen Maschinenanlagen, Maschinensteuerungen und Sensorik auf der Automatisierungsleitebene und den ERP-Systemen auf der Unternehmensleitebene (Abb.1). Um den Anforderungen einer digitalen Produktion gerecht zu werden, wird sich die Architektur von MESLösungen von der klassischen, hierarchischen Automatisierungspyramide hin zu dezentral verteilten Kommunikationsteilnehmern der Cloud (Abb. 1) verändern (Diesner 2017, S. 110). Mit dieser Integration über die Unternehmensgrenzen hinaus, wird eine dynamische Anpassung der Wertschöpfungsprozesse – beispielsweise Integration von Cyber Physical Systems (CPS) oder Cloud-Diensten – möglich. Die Grenzen zwischen ERPund dem MES-System sowie dem

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Shop Floor werden somit fließender (Siepmann 2016, S. 38). 3. Digitale Transformation braucht Cloud-Computing Die Verlagerung von Informationsund Kommunikationstechnologien in die Cloud ist im Gange und macht weder vor ERP-Software, noch vor MES-Systemen halt (Diesner 2017, S. 109). Wenn es darum geht, Informationen zur rechten Zeit an den richtigen Empfänger zu liefern sind Cloud-MES-Lösungen gegenüber On-Premise-MES-Lösungen (Softund Hardware sind im Unternehmen) in vielen Fällen im Vorteil. Das liegt vor allem daran, dass On-PremiseLösungen in der Regel Anwendungen sind, die nur unter einem bestimmten Betriebssystem (meist MS Windows) ausführbar sind, oft spezifische Hardwarevoraussetzungen haben und auf den Betrieb im lokalen Netzwerk eines Produktionsstandortes ausgelegt sind. Derartige Anwendungen können nicht, oder nur mit größerem technischem Aufwand (Terminalserver, Virtualisierung, VPN u. ä.) in verteilten Umgebungen und auf beliebigen Endgeräten eingesetzt werden. Es ist somit schwieriger, sie ohne zusätzliche Aufwände einem breiten Kreis von Benutzern jederzeit zugänglich zu machen. Dabei treten Probleme auf, wie beispielsweise, dass… es für Produktionsleiter mitunter schwierig ist, die Fertigung auch während einer Dienstreise „im Auge“ zu behalten, ohne einen

(VPN-fähigen) Dienstlaptop dabei zu haben. es aufwendig ist, einen entfernten Arbeitsplatz, wie z. B. eine Nacharbeitsstation, die direkt bei einem Lieferanten oder Kunden verortet ist, in ein MES-System einzubinden. Cloud MES-Lösungen sind per se auf vernetzte, verteilte und heterogene Umgebungen ausgerichtet. Spezielle Hard- und Software ist nicht erforderlich. Einzige Voraussetzung zur Nutzung ist ein funktionsfähiger Internet-Browser. Die beispielhaft genannten Szenarien und ähnliche Anwendungsfälle sind so ohne zusätzlichen finanziellen, technischen oder administrativen Aufwand lösbar. 4. Kostenvergleich Cloud – OnPremise Die flexible Nutzung von IT-Leistungen wird in Echtzeit als Service über das Internet bereitgestellt und nach Nutzung abgerechnet. Damit ermöglicht Cloud-Computing den Nutzern eine Umverteilung von Investitionszu Betriebsaufwand. Kosten entstehen nach dem Prinzip „pay-per-use“ – also ausschließlich für die tatsächliche Nutzung der Applikation (Hentschl et al. 2020, S. 3). In der Praxis rechnen KMU die Kosten für den Einsatz einer MESCloud-Lösung auf Grund des einfachen Preismodells von periodischen Mietzahlungen oft schon beim Erstkontakt auf eine Nutzungsdauer von

TOP-THEMA verordnung (DSGVO) scheint die Verunsicherung bezüglich des Umgangs mit personenbezogenen Daten noch zu verschärfen. Oftmals werden eine zu geringe Internetbandbreite und die damit verbundenen Latenzzeiten als Argumente gegen Cloud-Lösungen angeführt (Hentschl et al. 2020, S. 10-11). So ist es auch nicht überraschend, dass die Anzahl von Cloud Abbildung 2: Kostenvergleich von On-Premise- und M E S - I mplement ie Cloudlösung rungen im produktionsnahen Bereich, die 5 bis 10 Jahren hoch. Bei On-Premi- das volle Funktionsspektrum eines se-Lösungen werden anfangs meist On-Premise-MES-Systems abdecken, nur die einmaligen Lizenzkosten zurzeit noch überschaubar ist. und mögliche Erstinvestitionen für Eine Durchdringung von CloudHardware und Consulting wahrge- Computing auf dem Markt setzt vor nommen. Diese werden dann fälschli- allem voraus, dass Cloud-Anbieter cherweise als Kosten für die gesamte mit weiterentwickelten Konzepten geplante Betriebsdauer angesehen, für Datenschutz und Datensicherheit da es im Normalfall eine anspruchs- das Vertrauen der Nutzer stärken. volle Aufgabe ist, die tatsächlichen Immerhin geht es um produktionsGesamtkosten (Total Cost of Owner- relevante Daten, aus denen auf Proship - TCO) für den Einsatz einer On- dukteigenschaften bzw. HerstellungsPremise-MES-Lösung zu berechnen prozesse geschlossen werden kann. (siehe Abb. 2). Vor allem für kleine Dieser Problematik wird mittels Unternehmen ist eine präzise TCO- „Hybrid-Cloud-Ansatz“ entgegengeBerechnung schwierig, da für manche wirkt. Dabei werden unternehmensKostenarten des TCO auf Grund des kritische Applikationen und Daten niedrigeren Organisationsgrades sol- in einer Private-Cloud gehostet, und cher Unternehmen keine monetären lediglich für einzelne Anwendungen Bewertungen existieren. auf eine Public-Cloud zugegriffen Zielgruppe für Cloud-Softwarelö- (Diesner 2017, S. 109-110). sungen sind primär kleine und mittelständische Unternehmen, da diese 5. Jenseits der Cloud Buzzwordim Vergleich zu Großunternehmen Blase über weniger IT-Know-how sowie geringere finanzielle und personelle Das Institut Industrial Management Ressourcen verfügen (Hentschl et der FH JOANNEUM hat am Standal. 2020, S. 3). Hierbei wird die je- ort in Kapfenberg ein Smart Proweilige Software direkt von einem duction Lab konzipiert und impleSaaS-Provider (Software as a Ser- mentiert. Die Forschungsaktivitäten vice) betrieben und über das Internet beinhalten u.a. den Aufbau digitaler bereitgestellt. Dieser übernimmt die Vernetzungen im Produktionsbetrieb, Installation, Konfiguration, Wartung sowohl vertikal als auch horizontal. und Aktualisierung etc. (Abb. 2). Diese Datenintegration wird in ZuHinsichtlich der Argumente von sammenarbeit mit Industrie- und ForUnternehmen gegen einen Einsatz schungspartnern umgesetzt und umvon Cloud-Computing stellen die fasst die Implementierung sämtlicher Datensicherung und -sicherheit das Schnittstellen zur Demonstration eigrößte Hemmnis dar. Die im Mai ner papierlosen digitalen Produktion. 2018 adaptierte Datenschutzgrund- Aus vertikaler Sicht bedeutet das eine

durchgängige bidirektionale Datenintegration vom Shop-Floor über die MES- bis hin zur ERP-Ebene. Anhand eines von vielen Use Cases im Smart Production Lab wird nachfolgend die aktuelle Ausbaustufe der vertikalen Datenintegration am Beispiel der cloudbasierten MES-Lösung von FACTORYMINER visualisiert und beschrieben (Abb. 3). I. Für die Datenerfassung am Shop Floor wurde der Lasercutter einem Retrofit unterzogen und mit einem mechanischen Schließsensor ausgestattet. Durch sogenanntes Retrofitting (engl. für nachrüsten, umrüsten) können auch Altanlagen und alte Maschinen ökonomisch an ein Industrie 4.0-Konzept angebunden werden. Werden neben Sensoren auch Aktoren bei Anlagen nachgerüstet, so ist zusätzlich deren Ansteuerung möglich (Binner 2018, S. 422). Der an der Abdeckung der Maschine installierte Schließsensor kommuniziert mit aufeinander abgestimmten IOT (Internet of Things)-Komponenten. Herzstück ist ein Microcomputer (RaspberryPi), der sich ausreichend für industrielle Zwecke eignet. Er hält hohen Temperaturschwankungen stand, ist durch Linux Betriebssystem und Open Source Tools flexibel, vielfach in der Praxis getestet und kostengünstig. Dieses konfigurierte System und ein Industrie-PC stehen in einem robusten Terminal dem Werker zur Verfügung. Hier werden sowohl Auftragsdaten vom ERP-System abgerufen, als auch Betriebsdaten, wie beispielsweise Gutmenge, Ausschuss oder Schichtdaten erfasst und in der Cloud gespeichert. Die bidirektionale Übertragung von Echtzeitdaten bedeutet in diesem Zusammenhang, dass innerhalb eines definierten Zeitfensters Daten übermittelt werden. Hard- und Software sind den Anforderungen entsprechend skalierbar. II. Die Auslagerung der IT-Infrastruktur (Daten, Speicherkapazität, Rechenleistung) an den MES-Provider wird über einen Server Cluster ermöglicht, wo die Inhalte gespeichert, verarbeitet und laufend gesichert werden. Bei dem eingesetzten Failover-Cluster handelt es sich um einen Verbund von mindestens zwei Computern. Fällt das aktive BackupSystem aus, so übernimmt das passive Backup- System die Aufgaben ohne

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TOP-THEMA zusätzlichen administrativen Aufwand. III. Mit dem auf XML basierten SOAP-Protokoll (Simple Object Access Protocol) erfolgt die bidirektionale Kommunikation zu SAP S/4 HANA. Der SOAP-Service nutzt dabei nicht das Standard-SOAP, sondern ein von SAP angepasstes Protokoll, welches für den Datenaustausch zwischen heterogenen Systemen konzipiert wurde (Reichle 2014, S. 12). Somit ist die Übertragung der Fertigungsaufträge vom ERP-System zur MES-Software, sowie entsprechender Rückmeldung der jeweiligen Auftragsstati möglich. IV. Der Zugriff auf die Daten aus der Produktion ist jederzeit mittels Desktop oder Mobiler Endgeräte, wie Tablets oder Smartphones möglich. Beispielsweise können Informationen zu Auftragsfortschritt, Maschinenzustandshistorie, Gesamtanlageneffektivität (OEE), Stückzahlentrends etc. ortsunabhängig abgerufen werden und bilden so die Basis für ein umfassendes Arbeitsplatz-Monitoring. 6. Fazit Die Verbreitung von Cloud-Computing steigt im Gegensatz zu der von Ernst&Young 2018 in österreichischen Unternehmen durchgeführten Studie, in Deutschland bereits rapide an. Mittlerweile nutzen rund drei von vier der deutschen Unternehmen Cloud-Dienste, weiters planen knapp 20 %, zukünftig auf die Vorteile von Cloud-Lösungen zu setzen (Pols 2020, S. 3). Aus diesem Umstand heraus und auch aufgrund verstärkter Digitalisierungsinitiativen im Fertigungsbereich, ändert sich die Architektur von MES-Systemen. Grund hierfür sind die stetig sinkenden Kosten für kommunikationsfähige Sensoren und die zunehmende Vernetzung über das Internet der Dinge. Den Vorteilen, wie geringer Administrationsaufwand, hohe Verfügbarkeit, höhere Skalierbarkeit, weltweiter Zugriff etc. stehen noch Bedenken bezüglich Datensicherheit, zu hohe Latenzzeiten sowie Grenzen des Customizing gegenüber. Ein vertrauenswürdiger und kompetenter Cloud-Provider – mit neuesten Sicherheitsstandards, Backup & Recovery-

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Abbildung 3: Datenintegration im Smart Production Lab am Beispiel FACTORYMINER Routinen, redundante ausfallsichere Server u.a. – kann diese auflösen. Quellen: Binner, H. F. (2018): Industrie 4.0 und Enterprise Mobility. In: Organisation 4.0: MITO-Konfigurationsmanagement. Masterplan zur prozessorientierten Organisation. Wiesbaden: Springer Vieweg, S. 422. Ernst & Young (2018): Digitaler Wandel in österreichischen Mittelstandsunternehmen, EY-Studie, Wien. Diesner, M. (2017): Zukunftsweisende Architektur für Fertigungs-IT. MES im IoT-Umfeld. In: Kletti, J./Kirsch, A./ Röhring, B./Tröger, K.M./Felser, W. (Hrsg.): MES Kompakt II – Manufacuting Execution Systems im Zeitalter von Industrie 4.0. Köln: Competence Book Nr. 14, S. 109-111. Hentschel, R./Leyh, C./Egner, M. (2020): Motivationsfaktoren für oder gegen einen Einsatz von Cloud-Lösungen in Kleinstunternehmen. HMD. https:// d o i . o r g / 10 . 136 5 / s40702-020-006507, [27.10.2020]. Pols, A. (2020): Cloud Monitor 2020. Eine Studie von Bitkom Research im Auftrag von KPMG Pressekonferenz. https: // w w w.bit kom. o r g /s i t e s /d e f au l t / files /2020 - 06/pra-

sentation_bitkom_kpmg_pk-cloud-monitor.pdf, [27.10.2020]. Reichle, F. (2014): Datenaustausch zwischen SAP BW und relationalen Datenbanken. Entwurf und Entwicklung eines ETL-Prozesses. Hamburg: Diplomica Verlag, S. 12. Siepmann, D. (2016): Industrie 4.0 Fünf zentrale Paradigmen. In: Roth, A. (Hrsg.): Einführung und Umsetzung von Industrie 4.0, Berlin Heidelberg: Springer Gabler, S. 35. Tschandl, M./Peßl, E./Sorko, S.R./Lenart, K. (2019): Roadmap Industrie 4.0 – Digitalisierung bzw. Smart Production und Services strukturiert in Unternehmen umsetzen, Whitepaper des Instituts Industrial Management der FH JOANNEUM, Kapfenberg.

AutorInnen: Dipl.-Ing. (FH) Ernst Peßl ist Senior Lecturer am Institut Industrial Management an der FH JOANNEUM in Kapfenberg in der Forschungsgruppe ERP. Lehr- und Forschungsschwer-

Dipl.-Ing. (FH) Ernst Peßl Senior Lecturer am Institut Industrial Management | FH JOANNEUM Kapfenberg

TOP-THEMA punkte: Enterprise Resource Planning, Manufacturing Execution Systems, Industrie 4.0. Dipl.-Ing. (FH) Birgit Rabel ist Lecturer am Institut Industrial Management an der FH JOANNEUM in

Kapfenberg. Lehr- und Forschungsschwerpunkte: Angewandte Informatik, Technische Programmierung, Manufacturing Execution Systems und Arbeit der Zukunft. Dipl.-Ing. Markus Kuttner ist CoFounder der FACTORYMINER KG,

Dipl.-Ing. (FH) Birgit Rabel Lecturer am Institut Industrial Management | FH JOANNEUM Kapfenberg

deren Cloud-MES heute von Industriekunden unterschiedlicher Sparten in Österreich, Slowenien, Tschechien und der Schweiz genutzt wird. Er beschäftigtsich seit mehr als 20 Jahren mit Softwaresystemen im industriellen Produktionsumfeld.

Dipl.-Ing. Markus Kuttner Co-Founder der FACTORYMINER KG, Graz

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Claudia Brandstätter, Daniela Wilfinger

Wie digital sind die Supportfunktionen? Potentiale und Möglichkeiten für Unternehmen Digitalisierung schafft Wettbewerbsvorteile. In der Industrie liegt hierbei der Fokus vor allem auf den wertschöpfenden Aktivitäten in der Produktion und Logistik/Supply Chain Management. Unterstützende Tätigkeiten beeinflussen zwar nicht direkt die Wertschöpfung, leisten aber einen wesentlichen Beitrag zum Unternehmenserfolg. Der Artikel analysiert die Potentiale von modernen Technologien für Supportfunktionen und zeigt so auf, wie deren Digitalisierung als wichtiger Baustein das Geschäftsmodell unterstützt. 1. Einleitung Industrie 4.0 umfasst die Anwendung verschiedener IT- und Kommunikations-Technologien im gesamten Unternehmen und dessen Umfeld und ist durch eine durchgängige Vernetzung aller, an der Wertschöpfung beteiligten Akteure gekennzeichnet (Obermaier 2016, S. 8). Zum Thema Wertschöpfung unterscheidet Porter in seiner Wertkette zwischen primären und unterstützenden Aktivitäten. Primäre Aktivitäten bzw. Kernprozesse haben direkten Einfluss auf die Wertsteigerung im Unternehmen, beispielsweise Eingangslogistik, Produktion, Marketing & Vertrieb, Ausgangslogistik und Kundendienst. Unterstützende Aktivitäten oder Supportprozesse haben zwar keinen direkten Einfluss auf den Unternehmenserfolg, sind aber notwendig, damit die primären Aktivitäten bestmöglich umgesetzt werden können. Sie sind somit indirekt für den Erfolg

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des Unternehmens wichtig (Schawel/ Billing 2012, S. 282f). Zu den Supportprozessen zählen die Bereiche Technologieentwicklung, Unternehmensinfrastruktur, Personalwirtschaft und Beschaffung (Porter 1986). Optimierungsprojekte durch Digitalisierungsmaßnahmen werden überwiegend im primären Leistungserstellungsprozess vorgenommen. In welchem Ausmaß ist nun aber die Digitalisierung auch in den Supportprozessen angekommen? Und welche Potentiale ergeben sich daraus für Unternehmen? Dazu wurde 2018 eine empirische Studie am Institut für Industrial Management der FH JOANNEUM Kapfenberg durchgeführt, bei der insgesamt 2.237 österreichische Industrieunternehmen (Brancheneinteilung gemäß WKO) kontaktiert wurden, die Rücklaufquote betrug 11,6 %. Für eine generelle Einschätzung, wie sehr die Supportprozesse der

teilnehmenden Unternehmen von der Digitalisierung betroffen sind, wurden die einzelnen Supportprozesse in Anlehnung an Porter auf ihr Digitalisierungsausmaß untersucht, um daraus konkrete Möglichkeiten der Digitalisierung für Supportfunktionen ableiten zu können. Die Unternehmensinfrastruktur umfasst alle Aktivitäten, die sich auf die gesamte Wertkette des Unternehmens beziehen, wie etwa Rechnungswesen, Controlling, Qualitätskontrolle sowie General-Management-Aufgaben der Geschäftsführung. Dem Managementbegriff folgend, wird zwischen strategischer (im Sinne von strategischem Management, d.h. langfristig ausgerichteter Planung) und operativer Unternehmensinfrastruktur (im Sinne von operativen Management, d.h. die strategischen Vorgaben werden in konkrete Maßnahmen transformiert) unterschieden. Sowohl die strategische (53 % bzw. 80 %) als auch die operative (56 % bzw. 89 %)

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Abbildung 1: Betroffenheit/Potential der Supportprozesse durch Digitalisierung Unternehmensinfrastruktur sind von der Digitalisierung sehr bzw. eher betroffen, gefolgt von Beschaffung (30 % bzw. 78 %) und Technologieentwicklung (35 % bzw. 62 %). Die Personalwirtschaft wird von nur 14 % bzw. 32 % als sehr, bzw. eher betroffen eingeschätzt. 2. Digitalisierung in den Supportprozessen 2.1 Technologieentwicklung Welchen Einfluss hat die fortschreitende Digitalisierung auf den klassischen Bereich der Technologieentwicklung nach Porter, und hier speziell auf Forschung & Entwicklung (F&E)? Gemäß Definition der OECD umfasst F&E alle schöpferischen Arbeiten, welche in einer systematischen Art und Weise unternommen werden, um Wissen zu vertiefen oder neue Erkenntnisse zu erlangen (OECD 2018, S. 28). Technischer Fortschritt und industrielle Entwicklung sind untrennbar miteinander verknüpft und reichen bis hin zum Produktdesign: Digitalisierung in der F&E führt aufgrund von kostensparender Modellierung und Simulation zu Effizienzsteigerungen, durch Validierung von Echtzeitdaten zu Risikominimierung und zu einer Verbesserung von Engineering Daten (pwc 2017, S. 5). So können neue digitalisierte bzw. digitale Produkte und Dienstleistungen entstehen, indem beispielsweise durch Simulation die Produktion optimiert wird (Design for Automation/Design for Manufacturing). Trotz dieser Potentiale zeigt die Studie, dass in der österreichischen Industrie lediglich 3 % der Informationen in der F&E vollautomatisiert verarbeitet werden. 27 % der Befragten führen zumindest

eine teilautomatisierte Datenauswertung durch, 47 % verwenden in ihren F&E-Prozessen überwiegend OfficeAnwendungen (n=102, Rest ohne Angabe). Als weiterer Beitrag zur Technologieentwicklung kann die Digitalisierung interner Unternehmensprozesse zählen. Die empirische Untersuchung zeigt, dass folgende, neue Technologien bei den teilnehmenden Unternehmen eingesetzt werden, um die Potentiale der Digitalisierung zu nutzen (Mehrfachnennungen möglich):

Tabelle 1: Bisheriger Einsatz von Technologien in Industrieunternehmen (n = 65) Sensorik und die damit verknüpfte Messtechnik werden als Instrument zur Erfassung von Daten eingesetzt, die dann mittels IT gesammelt, gespeichert und analysiert werden, um daraus Rückschlüsse für weitere Entscheidungen zu generieren (Schütze/ Helwig 2017, S. 310f). Ein Beispiel für die Anwendung von Sensoren im Supportprozess Beschaffungslogistik sind intelligente Lagersysteme, die je nach Höhe des erfassten Bestandes und Unterschreiten von Grenzwerten, Teile und Komponenten automatisch nachbestellen. Digitale Assistenzsysteme, d.h. mobile oder körpernah tragbare Endgeräte (Wearables) stellen vor allem im Supportprozess Logistik arbeitsbezogene Informationen bereit, unterstützen bei Entscheidungen oder erteilen Arbeitsanwei-

sungen. Als Beispiele können Smart Watches, Datenbrillen, Head Mounted Displays, Handscanner, Tablets und Smartphones angeführt werden. RFID-Chips dienen zur Identifizierung von Objekten mittels IT-Systemen und ermöglichen beispielsweise die Nachverfolgung von Gütern innerhalb der Lieferantenkette über das Internet. Im Rahmen von CloudComputing werden IT-Ressourcen als Service virtuell zur Verfügung gestellt, welches den Aufbau bzw. Erhalt der Infrastruktur und notwendigen Personalressourcen erspart (Selzer 2020, S. 1). Big Data ermöglicht – nicht nur in den Support- sondern faktisch in allen wichtigen Unternehmensprozessen – die Kombination von unterschiedlichen Datenquellen sowie die Verarbeitung von großen, strukturierten als auch unstrukturierten Datenmengen in Echtzeit (Bischof/ Wilfinger 2019, S. 75f). Eine Analyse großer und polystrukturierter Datenmengen hilft beispielsweise Korrelationen und Einflussgrößen besser aufzudecken und die Planung zu verfeinern. M2M-Communication, umfasst die automatisierte Übertragung von Informationen über unterschiedliche Übertragungstechnologien als auch darauf basierende Funktionen und Services (Knoll et al. 2015, S. 2), wodurch beispielsweise eine sekundengenaue Abrechnung der Transportzeiten ermöglicht wird. Vor allem im Supportprozess Unternehmensinfrastruktur (Rechnungswesen/ERP-Systeme) wird In-Memory-Computing zur Verarbeitung der Daten im Arbeitsspeicher anstelle von Festplatten herangezogen, wodurch der Datenabruf/-transfer stark beschleunigt wird, und sich signifikant schnellere Reaktionszeiten ergeben. 2.2 Unternehmensinfrastruktur Zur Unternehmensinfrastruktur zählen – wie oben bereits erwähnt – jene Aktivitäten, die die gesamte Wertkette des Unternehmens betreffen, wie z.B. Geschäftsführung, Rechnungswesen/ Finanzbuchhaltung, Controlling und Qualitätskontrolle (Oehlrich 2019, S. 133). Durch den Einsatz digitaler Technologien wie z.B. Big-Data, SelfService-Reporting, In-Memory-Datenbanken, Virtual Reality Tools zur Visualisierung von Kennzahlen und

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TOP-THEMA wicklung bedeutet, die Mitarbeiter beim Erwerb und Ausbau ihrer digitalen Kompetenzen bestmöglich mit entsprechenden Weiterbildungsmaßnahmen zu unterstützen. Im Rahmen von Recruiting Automation ergeben sich durch die Anwendung von RPA, künstlicher Abbildung 2: Digitalisierungsgrad in ausgewählten Intelligenz, maschiBereichen der Unternehmensinfrastruktur (n = 102) nellem Lernen und Blockchain-Technologien können prädiktiven Analysen Zeit- und KoUnternehmensdaten einfach und ko- stenersparnisse durch optimierte stengünstig archiviert und analysiert Prozesse (z.B. übernehmen Softwarewerden. Robotic-Process-Automa- roboter selbstständig Aufgaben bei tion und Machine Learning ermög- Bewerbersuche, -auswahl, und -dialichen es, bestimmte Prozessschritte log). zum Beispiel im Controlling oder der In der österreichischen Industrie Finanzbuchhaltung vollautomatisiert gibt es zu Industrie-4.0-relevantem abzuwickeln. Allerdings zeigt sich Wissen und Fähigkeiten großen durch die Studienergebnisse, dass Nachholbedarf, gaben doch 28 % der hier in der österreichischen Industrie antwortenden Unternehmen an, dass ein Aufholbedarf besteht: Vollauto- ihre Mitarbeiter über kein fachspezimatisierte Prozesse sind derzeit nur fisches Wissen verfügen. 41 % beurspärlich im Einsatz. Die teilautomati- teilen den aktuellen Wissensstand ihsierte Datenverarbeitung findet in den rer Mitarbeiter in Bezug auf Industrie Supportprozessen vor allem durch 4.0 mit „Grundlagenwissen“. 28 % Anwendung von ERP-Systemen und gaben an, dass Spezialwissen zuminWorkflows schon überwiegend statt. dest in Teilbereichen vorhanden ist. Lediglich 3 % der befragten Indus2.3 Personalwirtschaft triebetriebe gehen davon aus, dass ihre Mitarbeiter über „tiefgehendes Die teilnehmenden Unternehmen der Wissen im Hinblick auf Industrie Studie schreiben dem Supportpro- 4.0“ verfügen. zess Personalwirtschaft (PersonalAuf diesen Bedarf an Personalmanagement/Human Resources) ein entwicklung hat das Personalmageringeres Potential zur Optimierung nagement der Unternehmen reagiert: im Rahmen der Digitalisierung zu 33 % bieten ihren Mitarbeitern die (siehe Abb. 1). Da Mitarbeiter einen Möglichkeit von Schulungen im Inwesentlichen Bestandteil des Infor- dustrie 4.0-Kontext an. Besonders mationsnetzwerkes im Rahmen der auffallend ist, dass rund 59 % der Digitalisierung darstellen, sind die geplanten Weiterbildungen wieder in Schnittstellen zwischen Mensch-Ma- den Bereich „Smarte Produktion“, schine abzustimmen und die Arbeits- also in den Sektor der Primäraktiviprozesse müssen mit den neuen Tech- täten, fallen. Eine weitere wichtige nologien verknüpft werden (Schlund Personalent wicklungsmaßnahme et al. 2014, S. 31). Dabei sollen in er- sind Ausbildungen zur Anwendung ster Linie digitale Kompetenzen aus- neuer Technologien, mit denen rund gebaut werden, also jene Fähigkeiten, 54 % der befragten Unternehmen um cyberphysische Produktionssy- ihre Bestrebungen zur Digitalisierung steme zu gestalten, zu verwenden und vorantreiben (Mehrfachnennungen zu überprüfen. Neben Kenntnissen möglich). der neuen Technologien sind auch FäAus diesen Ergebnissen ist erkennhigkeiten wie disziplin- und prozess- bar, dass nur rund 1/3 der Mitarbeiübergreifendes Denken notwendig ter zumindest teilweise über Fach(Sorko et al., 2017, S. 37f). Digitali- wissen zur Digitalisierung verfügen. sierung im Rahmen der Personalent- Davon unabhängig werden wiederum

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nur 1/3 der Mitarbeiter zu Digitalisierungsthemen geschult. Wenn die teilnehmenden Unternehmen tendenziell beispielhaft für die österreichischen Unternehmen sind, zeigt das ein großes Potential und entsprechenden Handlungsdruck auf, um bei Industrie 4.0 nicht den Anschluss zu verlieren. 2.4 Beschaffung Natürlich ist die Digitalisierung auch in der Beschaffung angekommen, deren Hebel auf den Gewinn vor allem bei produzierenden Unternehmen aufgrund des hohen Zukaufanteils an den Gesamtkosten (Österreichdurchschnitt ca. 61 %) hoch ausfällt. Immerhin gaben 22 % der antwortenden Unternehmen an, dass die Beschaffung teilautomatisiert erfolgt. Dabei werden am häufigsten elektronische Beschaffungssysteme (eProcurement, SRM) eingesetzt (44 %). Die Notwendigkeit für den Einsatz von digitalen Tools liegt gemäß einer Studie des Bundesverbandes für Materialwirtschaft (BME) vor allem in den Bereichen Requisition-to-Pay-Prozessen (R2P), Lieferantenmanagement und Spend Analysis/Controlling (Bogaschewsky/ Müller 2020, S. 5). Für die Kommunikation mit Lieferanten verwenden jedoch noch immer rund 30 % der antwortenden Industriebetriebe hauptsächlich Telefon, Email und Fax. Lediglich 2 % gaben an, ausschließlich Lieferantenplattformen im Einsatz zu haben. Einen Trend zur vollautomatisierten Beschaffung zeigt das folgende Stimmungsbild bezüglich der Einschätzung des Digitalisierungswillens der jeweiligen Lieferanten auf. Demnach gehen mehr als zwei Drittel der Unternehmen davon aus, dass ihre Lieferanten dem Einsatz

Abbildung 3: Einschätzung der Flexibilität der Lieferanten bezüglich Einsatzes neuer Technologien (n = 98)

TOP-THEMA neuer Technologien (eher) positiv gegenüberstehen. 3. Fazit In diesem Beitrag wurde die Relevanz von Industrie 4.0 und das Ausmaß der Digitalisierung in den unterstützenden Aktivitäten der Wertschöpfungskette betrachtet. Dabei wurde aufgezeigt, dass die Digitalisierung viele Möglichkeiten bietet, um Supportprozesse einerseits bezüglich Effizienz (z.B. Automatisierung) aber auch bezüglich Effektivität (z.B. bessere Datenqualität für Entscheidungen) weiterzuentwickeln, wodurch ein relevanter Beitrag zur Performancesteigerung im Unternehmen geleistet werden kann. Aus den Ergebnissen der, bei österreichischen Industrieunternehmen durchgeführten Studie, lassen sich folgende Handlungsempfehlungen ableiten: (1) Prozesse der Unternehmensinfrastruktur (z.B. Finanzbuchhaltung) sind Großteils teilautomatisiert. ERP-Systeme bzw. BI-gestützte Systeme (z.B. Planung, Reporting im Controlling) sind die hauptsächlich eingesetzten Planungs- und Steuerungstools. Potentiale gibt es noch bei der Anwendung von neuen Technologien wie beispielsweise RoboticProcess-Automation oder Big Data, die ein neues Anforderungsprofil an den Controller, hin zur SoftwareexpertIn und DataAnalystIn erfordern. (2) Im Bereich der Personalwirtschaft/Human Ressources fehlt derzeit oft bereichsübergreifendes Fachfachwissen zur Digitalisierung. Hier gilt es den Stellenwert und die Notwendigkeit von Weiterbildungsmaßnahmen zu erkennen und von den Mitarbeitern einzufordern, um auch die Akzeptanz von Industrie 4.0 Digitalisierungsmaßnahmen zu erhöhen. (3) Die Beschaffungsfunktion wird mittlerweile durch diverse ETools teilautomatisiert abgewickelt. Potentiale sind vor allem im Bereich des automatischen Informationsaustauschs sowie der Prozessintegration zwischen den Supply Chain Partnern gegeben. Dabei kann die langfristige Zusammenarbeit mit Lieferanten beispielsweise durch die Nutzung einer SRM-Plattform erheblich verbessert werden.

Quellen: Bischof, Ch./Wilfinger, D. (2019): BigData-Enhanced Risk Management, in: Transactions of Famena XLIII-2. Bogaschewsky, R./Müller, H. (2020): BME-Barometer “Elektronische Beschaffung 2020”, Bundesverband Materialwirtschaft, Einkauf und Logistik, 2020. https://www.bme.de/fileadmin/_horusdam/12016-BME-Barometer_2020_FINAL.pdf, [30.10.2020]. Knoll, T./Lautz, A./Deuß, N. (2015): Machine-to-Machine-Communication. In: Vogel-Heuser B. et al. (Hrsg.), Handbuch Industrie 4.0, Berlin Heidelberg: Springer. Obermaier, R. (2016): Industrie 4.0 als unternehmerische Gestaltungsaufgabe: Strategische und operative Handlungsfelder für Industriebetrieb. In: Obermaier, R. (Hrsg.): Industrie 4.0 als unternehmerische Gestaltungsaufgabe. Wiesbaden: Springer Gabler. Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) (2018): Frascati Handbuch 2015: Leitlinien für die Erhebung und Meldung von Daten über Forschung und experimentelle Entwicklung. Paris. Oehlrich, M. (2019): Betriebswirtschaftslehre Eine Einführung am Business Plan Prozess, 4. Auflage, München: Franz Vahlen Verlag. Porter, M. E. (1986): Wettbewerbsvorteile S pit z e n lei s t u n ge n erreichen und behaupten. Frankfurt: Campus Verlag. Schawel, C./Billing, F. (2012): Wertschöpfungskette. In: Top 100 Management Tools, Wiesbaden: Gabler Verlag. Schlund, S./Hämmerle, M./Strölin, T. (2014): Industrie 4.0 – Eine Revolution der Arbeitsgestaltung: Wie Automatisierung und Digitalisierung unsere Produktion verändern werden. Stuttgart/Ulm: ingenics AG. Schütze, A./Helwig, N. (2017): Sensorik und Messtechnik

für die Industrie 4.0. In: tm - Technisches Messen, 84(5), S. 310-319. Selzer, A. (2020): Datenschutzrechtliche Zulässigkeit von Cloud-Computing-Services und deren teilautomatisierte Überprüfbarkeit, Wiesbaden: Springer Fachmedien. Sorko, S. R./Perez-Alonso, A./Rabel B. (2017): Kann Digitalisierung ohne den Menschen funktionieren? WING Business, 1/2017, S. 36-39. Pwc, https://www.pwc.de/de/industrielleproduktion/assets/forschung-und-entwicklung-4-0.pdf. [27.10.2020].

AutorInnen: Mag. Claudia Brandstätter ist Senior Lecturer für Rechnungswesen am Institut Industrial Management der FH JOANNEUM, Kapfenberg. Davor war sie als Universitätsassistentin am Institut für Controlling und Unternehmensführung der KF-Universität Graz, sowie als Referentin bei verschiedenen Bildungsinstitutionen tätig. Mag. Daniela Wilfinger studierte Wirtschaftspädagogik an der KarlFranzens-Universität Graz und ist als Research Lecturer für Industriebetriebslehre und ERP-Systeme am Institut Industrial Management der FH JOANNEUM Kapfenberg tätig.

Mag. Claudia Brandstätter Senior Lecturer am Institut Industrial Management | FH JOANNEUM Kapfenberg

Mag. Daniela Wilfinger Lecturer am Institut Industrial Management | FH JOANNEUM Kapfenberg

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Martin Tschandl, David Möstl, Vitaliy Mezhuyev

Robotic Process Automation in der Praxis Nutzen und Grenzen von Software-Robotern Als eine der möglichen Digitalisierungsmaßnahmen im Finance-Bereich bietet Robotic Process Automation (RPA) als quasi Software-Roboter die Chance, standardisierte Prozesse automatisiert ablaufen zu lassen und so die Effizienz zu erhöhen. Trotz dieses offenkundigen Vorteils zeigen internationale Studien, dass RPA-Anwendungen in der Praxis noch großes Potential in der Verbreitung aufweisen. Der Mangel an empirischen Daten zur Lage in Österreich führte zu einer quantitativen Studie am Institut Industrial Management der FH JOANNEUM, deren erste Ergebnisse eine Schere zwischen KMU und Großunternehmen sowie Nutzen und Grenzen in den Unternehmen aufzeigt. 1. Einleitung – Was ist RPA? Robotic Process Automation ist eine Technologie, die auch als virtueller Mitarbeiter oder Software-Roboter bezeichnet wird, weil sie menschliches Verhalten auf Computersystemen nachahmt (Hermann et al. 2018, S. 28f). RPA automatisiert zeitaufwändige (weil manuelle), regelbasierte und wiederkehrende Aufgaben, die bisher Menschen ausführten. Diese Automatisierung im administrativen Bereich begann in den 1990er Jahren mit Straight Through Processing (STP) (Osman 2019, S. 66). Ohne menschliches Eingreifen wurden beispielsweise das automatisierte Kopieren von Daten oder das Aufzeichnen des Bildschirmes durchgeführt. STP konnte sich nicht am Markt durchsetzen, da es nur für wenige Aufgaben mit sehr geringer Komplexität verwendbar war (Agostinelli et al. 2019, S. 13f.).

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Business Process Automation (BPA) fokussiert in weiterer Folge stärker das Reengineering und die Automatisierung von (Kern-)Prozessen mit betrieblichen Software-Lösungen wie beispielsweise Enterprise Resource Planning (ERP)- oder Customer Relationship Management (CRM)-Systeme (Watson/Holmes 2009). BPA wird auch synonym als Überbegriff für alle Prozessautomatisierungsstufen verwendet (Van der Aalst et al. 2003, S. 1). Robotic Desktop Animation (RDA) arbeitet vordefinierte Schritte auf einzelnen Desktops ab und verwendet keine systematische Plattform. Anwendungsbeispiele hierfür sind Visual Basic for Applications (VBA)-Makros oder Scripts zur Bildschirmaufzeichnung. Dem Vorteil der schnellen und einfachen Anwendung stehen mehrere Nachteile gegenüber: Fehler werden nicht selbst erkannt,

erstellte Automatisierungen können nicht für andere Prozesse im Unternehmen weiterverwendet werden, sondern sind neu aufzuzeichnen, und der Start benötigt ein manuelles Auslösen (Willcocks et al. 2017, S. 20). Somit eignen sich für RDA vor allem strukturierte Prozesse mit niedriger Komplexität und Single-Station-Anwendung eines jeweiligen Nutzers. Robotic Process Automation (RPA) hingegen kann applikationsübergreifend erfolgen, ohne auf Schnittstellenprogrammierungen, eine Visualisierung am Desktop oder ein manuelles Auslösen angewiesen zu sein. Vielmehr startet der SoftwareRoboter (Bot) selbstständig, sobald vordefinierte Ereignisse eintreten. Die zugrundeliegenden automatisierten IT-Systeme und Anwendungen erkennen nicht, dass sie ein Software-Roboter bedient, greift dieser doch nur auf die Benutzeroberfläche bzw. auf

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Abbildung 1: Einordnung der verschiedenen Automatisierungstechnologien und deren Anwendungen die Präsentationsebene zu, während andere Automatisierungslösungen wie STP und BPA direkt die Datenhaltungsebene adressieren (Smeets et al. 2019, S. 16). Manche Autoren unterscheiden bei RPA zwischen Click-agents (verwenden dieselben Oberflächen wie menschliche User) und Dialogueagents (sind gleich adressierbar wie menschliche Kollegen, z.B. text-/ sprachbasierte Chatbots) (Schulze/ Nuhn 2020, S. 19). Die nächste Entwicklungsstufe stellt das Intelligent Process Automation (IPA) oder Cognitive Computing (CC) dar. Die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) ermöglicht die Durchführung von Aufgaben, ohne die einzelnen Schritte genau zu definieren (Alexander et al. 2018, S. 12f). CC erleichtert den Umgang mit Daten (Smeets et al. 2019, S. 13), allerdings stehen typische KI-Funktionen wie die Mustererkennung und selbstlernende Maschinen-Algorithmen erst am Beginn (Otto/Longo 2017). Zukünftig werden auf Machine Learning und Predictive Analysis basierte leistungsfähige kognitive Verfahren effizienter und genauer arbeiten als menschliche Fachexperten. Der Einsatz künstlicher Intelligenz wird speziell im Finanzbereich rapide zunehmen (Cole 2020, S. 120).

weisen, oder als Berater-orientierte Erhebungen stärker auf die Vorteile und weniger auf Grenzen und Risiken von RPA eingehen (z.B. Schulze/Nuhn 2020 bzw. PWC o.J.). Um für Österreich beantworten zu können, wo und warum RPA eingesetzt wird, wurde am Institut Industrial Management der FH JOANNEUM Kapfenberg 2020 eine empirische Erhebung durchgeführt. Von den 279 teilnehmenden Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen waren die Industrie mit 30 %, Gewerbe mit 21 %, Handel mit 11 %, Tourismus mit 10 %, Transport/Verkehr sowie Information/Consulting mit je 7 %, Banken/Versicherungen mit 4 % und Sonstiges mit 10 % vertreten. 77 % der Antwortenden sind in Leitungspositionen (Geschäftsführung 45 %, Abteilungsleiter 25 %, Prokurist 7 %). Die folgenden deskriptiven Auswertungen erfolgen unter Angabe der Anzahl der gültig antwortenden Unternehmen je Frage. Die Analyse, inwieweit sich die Unternehmen bereits mit RPA aus-

einandergesetzt haben, zeigt eine Distanzhaltung bei 58 % aller Unternehmen, die angeben, dass RPA keine Rolle spielt bzw. sie sich noch nicht darüber informiert haben (siehe Abbildung 2). Drastisch ist der Vergleich zwischen Klein- und Mittelunternehmen (KMU) mit weniger als 250 Mitarbeiter und Großunternehmen (GU): hier entsteht eine Schere mit einer RPA-Distanzhaltung bei KMU von 74 %, während sich bei GU diese Gruppe mehr als halbiert (auf 25 %). Umgekehrt setzen bereits ein Drittel der Großunternehmen RPA ein, während bei KMU dieser Anteil mit 7 % gering ist. Typischerweise beginnen Unternehmen den Einsatz von RPA im Finanzbereich z.B. bei folgenden Prozessen: (Schulze/Loreal 2020) Rechnungsverarbeitung Zuordnung von Kreditkartenpositionen zu Reisen in Reiskostenabrechnungsprozessen Abgleich von Bestellung, Wareneingang, Rechnung und Zahlung

2. Wo wird RPA eingesetzt? Zum Thema RPA wurden in den letzten Jahren einige Studien publiziert, die jedoch entweder auf Deutschland fokussieren bzw. für Österreich nur sehr wenige Studienteilnehmer auf-

Abbildung 2: Einsatz von RPA in österreichischen Unternehmen zeigt eine Distanzhaltung

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TOP-THEMA Mail-to-Ticket-Prozesse in Shared Service Centern Extraktion von Mail-Anhängen Stammdatenaktualisierung/-integration 3. Warum wird RPA (noch nicht) eingesetzt? Der Nutzen von RPA lässt sich zu drei generellen Potentialen zusammenfassen: Kosteneinsparungen, Prozessqualitätssteigerungen und Zeiteinsparungen (Langmann/Turi 2020, S. 10f). Um die Effizienz in der Datengewinnung zu erhöhen und damit Kosten einzusparen, gibt es mehrere Möglichkeiten: Erstens, die Auslagerung der Tätigkeiten an einen Low-Cost-Standort mit den möglichen Nachteilen von Sprach- und Zeitunterschieden. Zweitens, die Einführung einer Softwareschnittstelle zur stabilen Automatisierung des Prozesses, mit den Nachteilen der geringen Flexibilität bei Prozessänderungen und hoher Anfangsinvestitionen (Peper 2018, S. 22). Sind sowohl das Outsourcing in Low-Cost-Standorte als auch die Implementierung von Schnittstellen keine optimalen Lösungen, kann die Kosteneinsparung vor allem durch reduzierte Mitarbeiterressourcen mittels RPA erreicht werden. Laut einer Studie der Information Service Group (ISG) reduziert RPA den durchschnittlichen Ressourcenaufwand der automatisierten Prozesse um 37 % (Otto/Longo 2017). Eine Studie von Deloitte aus Großbritannien zeigt auf, dass ein SoftwareRoboter ungefähr 10 % der Kosten eines britischen Vollzeitangestellten und 35 % eines Mitarbeiters in einem Niedriglohnland ausmacht (Hermann et al. 2018, S. 30). Diese Einsparungen übertreffen die notwendigen Kosten einer RPA-Implementierung aufgrund deren geringer Vorlaufkosten (v.a. Prozessanalysen und -auswahl, Projektorganisation) und relativ einfacher Einführungsschritte. In Verbindung mit den Einsparungen ergibt sich potentiell ein hoher Return on Investment (Van der Aalst et al. 2018, S. 269). Außerdem sind für RPA-Implementierungen nur geringfügige Änderungen in der IT-

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Abbildung 3: Die drei wesentlichen Gründe für den Einsatz von RPA Infrastruktur notwendig. Demnach könne die Planung und Implementierung eines ersten Software-Roboters bereits innerhalb von zwei bis vier Wochen bzw. 10 bis 40 Personentagen durchgeführt werden (Asatiani/ Penttinen 2016, S. 68, Schulze/Loreal 2020). Und in weiterer Folge sei die Amortisationsdauer aller relevanter Kosten des Software-Roboters mit ungefähr zwölf Monaten ebenfalls niedrig (Alexander et al. 2018, S. 13f). In der empirischen Erhebung gaben die Unternehmen an, sogar eine Amortisationsdauer von fast zwei Jahre (durchschnittlich 21,5 Monate) zu akzeptieren. Für den ersten RPAProzess benötigten die an der Studie teilnehmenden Unternehmen mit RPA-Erfahrung mit durchschnittlich sechs Monaten deutlich länger für eine Implementierung als in der Literatur angeführt. Ein weiteres Nutzenpotential von RPA ist die Qualitätssteigerung des automatisierten Prozesses durch Fehlerreduktion. Repetitive, häufige Tätigkeiten sind bei der Durchführung durch den Menschen fehleranfällig (Smeets et al. 2019, S. 23f). Durch die Automatisierung werden die menschliche Fehlerrate (Osman 2019, S. 67) und damit die Gesamtkosten des Prozesses weiter reduziert. Die sich ergebende verbesserte Datenqualität führt zusätzlich zu höherer Entscheidungsqualität. Neben der Kostenreduktion und der Qualitätssteigerung des Prozesses ist die Zeiteinsparung ein weiterer Nutzen von RPA. Die Prozesslaufzeit kann gesenkt werden, da Bots schneller bei der Ausführung sind. Diese Beschleunigung der Prozesszeit führt zu einer Verbesserung der Kundenzufriedenheit, sowohl für interne als

auch externe Prozesskunden (Manutiu 2018, S. 4). Die Geschwindigkeit, mit der Software-Roboter Prozesse ausführen, hängt maßgeblich von der Geschwindigkeit des zugrundeliegenden IT-Systems ab, da beispielsweise Web-Anwendungen oder Anwendungen, die während Stoßzeiten ausgelastet sind, langsamer reagieren (Smeets et al. 2019, S. 24). Diese drei wesentlichen Gründe aus der Literatur für den Einsatz von RPA finden mit 67 % bis 82 % der Unternehmen in der Studie ihre Bestätigung (Abbildung 3, stimme zu/ eher zu). Die Gründe Kosteneinsparung und Zeiteinsparung werden im Vergleich zur Qualitätsverbesserung mit einer hohen Wichtigkeit eingeschätzt (55 % zu 44 %), die Ablehnung der angeführten Gründe ist hingegen minimal. 4. Grenzen und Risiken RPA hat einen konkret definierten, eingeschränkten Einsatzbereich, da ein Software-Roboter im Gegensatz zu einem Menschen nicht in der Lage ist, Texte zu lesen, zu verstehen und daraus Schlüsse zu ziehen. Das menschliche Verständnis kann erst mit einer Kombination mittels KI erreicht werden. Auch eigenständig Lösungsansätze für auftretende Probleme zu entwickeln, liegt nicht im Einsatzbereich von RPA (Smeets et al. 2019, S. 10). Für Fehler und mögliche Systemabbrüche müssen im Unternehmen IT-Notfallressourcen, meist in der Form von Mitarbeitern, zur Verfügung stehen. Bei systemübergreifenden RPA-Anwendungen sind regelmäßige Anpassungen und Prüfungen erforderlich, um die korrekte Durch-

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Abbildung 4: RPA als Chance oder Risiko in Unternehmen führung garantieren zu können. RPA führt zu Problemen, wenn kontextuelle Änderungen ohne Anpassung der Software stattgefunden haben (Van der Aalst et al. 2018, S. 271). Die Entlastung operativer Mitarbeiter kann zu deren Abbau führen; geht damit prozessübergreifendes Wissen verloren, kann das zu einer Abhängigkeit von dem IT-System führen (Kharchenko et al. 2018, S. 391). Im Gegensatz zu Schnittstellen ist RPA die instabilere Lösung, da bei Schnittstellen die grafische Benutzeroberfläche keine Rolle spielt. Sind Kosten und Umsetzungsdauer ident und sprechen keine weiteren Aspekte gegen die Automatisierung mittels Schnittstelle, ist diese zu bevorzugen (Smeets et al. 2019, S. 29). Werden Prozesse nicht zuvor genau analysiert, könnte der SoftwareRoboter falsche und ineffiziente Prozessschritte ausführen (Hofmann et al. 2020, S. 101). Bots ahmen das menschliche Verhalten nach, weshalb bei geringfügigen Änderungen des Prozesses Fehler entstehen können, die erst spät oder gar nicht bemerkt werden (Van der Aalst et al. 2018, S. 271). Die Unternehmen in der Studie sehen einen RPA-Einsatz auch mit zahlreichen Risiken verbunden, wobei Fragen zum Reifegrad der RPA-Lösungen am häufigsten genannt wurden (Stichworte: zusätzliche Software mit allen IT-Risiken, System fällt aus, Fehler werden nicht erkannt). Die zweite Risikogruppe umfasst die finanziellen Unwägbarkeiten (v.a. Implementierungs-/Lizenzkosten, sowie Amortisationsdauer nicht planbar), gefolgt von Mitarbeiterrisiken (Akzeptanzprobleme aus Angst vor

Jobverlust, Umschulungen, Wissensverlust durch Mitarbeiterabgang). Weitere Nennungen bezogen sich auf Datenschutz, Umgang mit Compliance-Regeln und Unternehmensimage. Trotz all möglicher Risiken bezeichnen die an der Studie teilnehmenden Unternehmen, RPA zum Großteil als Chance (Abbildung 4); auch bei dieser Frage sind insbesondere die GU mit 83 % deutlich optimistischer als KMUs. 5. Conclusio & Ausblick Robotic Process Automation ermöglicht es, repetitive, hoch standardisierte und regelbasierte Prozesse zu automatisieren. Dabei ist RPA nicht an ein IT-System gebunden, sondern kann ohne Schnittstellenprogrammierung auf mehrere Applikationen zugreifen (z.B.: Daten aus ERP/SAP werden automatisiert in verschiedene Office-Pakete übernommen und dort bearbeitet bzw. automatisiert als pdfBericht via Mail an den Aufsichtsrat gesendet).

Eine österreichweite Studie zeigt den Status von RPA bezüglich Nutzen und Grenzen sowie den daraus resultierenden Einsatz in der unternehmerischen Praxis auf. Nur 22 % der antwortenden Unternehmen setzt RPA bereits in ihren Unternehmen ein (Abbildung 2), obwohl 65 % RPA (eher) als Chance begreifen (Abbildung 4). Die Unternehmen sehen RPA grundsätzlich als Möglichkeit, die Prozesse zu standardisieren, zu optimieren und die Effizienz und Qualität in der Verwaltung zu erhöhen. Allerdings zeigen die Studienergebnisse deutliche Unterschiede nach Unternehmensgröße auf: Die Wichtigkeit (wichtig/eher wichtig) steigt in den nächsten drei Jahren in den Großunternehmen (> 250 Mitarbeiter) von 31 % auf 71 % an; deutlich schwächer entwickelt sich dies bei KMU (15 % auf 35 %) (Abbildung 5). Daraus lässt sich schließen, dass RPA eine neue und noch selten eingesetzte Automatisierungstechnologie für die Administrationsprozesse darstellt, die aber in Zukunft vor allem bei größeren Unternehmen immer mehr an Bedeutung gewinnen wird. Ob und wie kleine und mittlere Unternehmen einen (weiteren) Nachteil in der Rationalisierung vermeiden können, bleibt noch eine offene Frage für die Forschung. Quellen: Agostinelli S./Marrella A./Mecella M. (2019). Research Challenges for Intelligent Robotic Process Automation, in: Di Francescomarion C./Dijkman R./Zdun U. (Hrsg.): Business Process Management Workshops, Cham: Springer Nature, S. 12-18.

Abbildung 5: Vergleich KMU und GU in der Wichtigkeit von RPA

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TOP-THEMA Alexander S./Haisermann A./Schabicki T./Frank S. (2018). Robotic Process Automation (RPA) im Rechnungswesen und Controlling – welchen Chancen ergeben sich. In: Controlling, Jahrgang 30, Heft 3, S. 11-20. Asatiani A./Penttinen E. (2016). Turning robotic process automation into commercial success – Case OpusCapita. In: Journal of Information Technology Teaching Cases, Jahrgang 6, Heft 2, S. 67-74. Cole (2020). Erfolgsfaktor Künstliche Intelligenz, München: Carl Hanser Verlag. Herman K./Stoi R./Wolf B. (2018). Robotic Process Automation im Finance & Controlling der MANN+HUMMEL Gruppe. In: Controlling, Jahrgang 30, Heft 3, S. 28-34. Hofmann P./Samp C./Urbach N. (2020). Robotic process automation. In: Electronic Markets, Jahrgang 30, Heft 1, S. 99106. Kharchenko A./Kleinschimdt T./Karla J. (2018). Callcenter 4.0 – wie verändern Spracherkennung, Künstliche Intelligenz und Robotic Process Automation die bisherigen Geschäftsmodelle von Callcentern. In: HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, Jahrgang 55, S. 383-397. Langmann C./Turi D. (2020). Robotic Process Automation (RPA) – Digitalisierung und Automatisierung von Prozessen, Wiesbaden: Springer Gabler. Manutiu S. (2018). Digitalisierung im Controlling – Mehrwert durch Robotic Process Automation. In: Controlling, Jahrgang 30, Heft 3, S. 4-10. Osman C. (2019). Robotic Process Automation: Lessons Learned from Case Studies. In: Informatica Economica, Jahrgang 23, Heft 4, S. 66-75. Otto S./ Longo M. (2017). ISG-Studie: Robotic Process Automation (RPA) sorgt für mehr Produktivität und nicht für Jobverluste, https://www.isg-one. com /docs/default-source /default-document-library/isg-automation-indexde_final_form.pdf?sfvrsn=15defe31_0, (20.01.2020). Peter I. (2018). Effizienzsteigerungen im Controlling durch Robotic Process Automation. In: Controlling, Jahrgang 30, Heft 3, 2018, S. 20-27. PWC (2020). Robotic Process Automation (RPA) in der DACH-Region, https:// www.pwc.de/de/rechnungslegung/robotic-process-automation-rpa-in-der-dachregion.pdf, (02.11.2020). Schulze M./Nuhn H. (2020). Robotic Process Automation in Controlling – Results of an Empirical Study, IGC 2020.

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Schulze M./Loreal J. (2020). Robotic Process Automation im Finanzbereich. In: Rethinking Finance, 5, Oktober, S. 4-7. Smeets M./Erhard R./Kaussler T. (2019). Robotic Process Automation (RPA) in der Finanzwirtschaft. Technologie – Implementierung – Erfolgsfaktoren für Entscheider und Anwender, Wiesbaden: Springer Gabler. Van der Aalst W./Bichler M./Heinzl A. (2018). Robotic Process Automation. In: Business & Information Systems Engineering, Jahrgang 60, Heft 4, S. 269-272. Van der Aalst W./Ter Hofstede A./Weske M. (2003). Business Process Management: A Survey. In: Van der Aals W/Ter Hofstede A./Weske M (Hrsg.): Business Process Management, Berlin-Heidelberg: Springer, S. 1-12. Watson E./Holmes K. (2009). Business Process Automation. In: Nof S. (Hrsg): Handbook of Automation, Berlin Heidelberg: Springer, S. 1597-1612. Willcocks L./Lacity M./Craig A. (2017). Robotic Process Automation: Strategic Transformation Lever for Global Business Services? In: Journal of Information Technology Teaching Cases, Jahrgang 7, Heft 1, S. 17-28.

Team Graz und Aufsichtsrat der NTS AG. David Möstl, BSc ist Studienassistent am Institut Industrial Management der FH JOANNEUM Kapfenberg und studiert den Wirtschaftsingenieur-Master International Industrial Management. Vertiefende Praktika bei KPMG Österreich, Hoerbiger USA u.a. in den Bereichen Digitalisierung und Controlling. Dr. Vitaliy Mezhuyev ist Professor für Angewandte Informatik am Institut Industrial Management der FH JOANNEUM Kapfenberg, 2004-19 Professor für Informatik an den Universitäten Berdyansk, Ukraine und Malaysia Pahang. Schwerpunkte in Lehre und Forschung: Programmierung, Design von cyber-physischen Systemen und Datenanalysen.

Prof. Dr. Martin Tschandl Leiter des Instituts Industrial Management | FH JOANNEUM

Autoren: Dr. Martin Tschandl ist Professor für BWL und Controlling, Leiter des Instituts Industrial Management der FH JOANNEUM Campus Kapfenberg, Leiter des A rbeitskreises Österreich II im I nt e r n at io n a l e n Controllerverein, Vorstand im Verein Netzwerk Logistik, Partner des auf Sanierungsberatung spezialisierten Consulting

David Möstl, BSc. Studienassistent am Institut Industrial Management | FH JOANNEUM Kapfenberg

Univ.-Prof. Dr. Vitaliy Mezhuyev, PhD, ScD (habil.) Professor am Institut Industrial Management | FH JOANNEUM

UNINACHRICHTEN

Theresa Passath, Mari Kollegger

ÖVIA-Kongress 2020 – 34. Internationales Instandhaltungsforum „Wertschöpfende Instandhaltung“ Trotz der aktuell sehr herausfordernden und schwierigen Zeit, hat sich die ÖVIA dazu entschlossen, den diesjährigen Kongress als Präsenzveranstaltung unter Einhaltung strenger Sicherheitsbestimmungen abzuhalten. Das durchwegs sehr positive Feedback der Teilnehmer/innen, sowie die ausgezeichneten Evaluierungsergebnisse zeigen, dass sich der Aufwand gelohnt hat.

it rund 75 Teilnehmer fand der Kongress von 07.-08. Oktober im Falkensteiner und Asia Spa Leoben zum Thema „Wertschöpfende Instandhaltung - Tools, Methoden und Modelle“ statt. 16 internationale Top-Referenten aus Wirtschaft und Wissenschaft stellten ihre Erkenntnisse und Erfahrungen aus den Themenbereichen Operational Excellence, Krisen- und Risikomanagement, sowie Data-Analytics und Wertschöpfungsbetrachtung vor. Eröffnet wurde das Forum durch die Key-Notes von o.Univ.-Prof. Dr. Hubert Biedermann zum Thema „Maintenance-Excellence – Wertschöpfende Instandhaltung und deren Elemente“ und durch einen Beitrag von Dr.-Ing. Norman Roth (Robert Bosch Automotive Changsha Co, Ltd.) und DI(FH) Andreas Luber zum Thema „Ganzheitliche Wertschöpfung in der Serienfertigung: Ein Handlungsrahmen zur Gestaltung und Verbesserung von Produktionssystemen.“ Ein besonderes Highlight stellte die Podiumsdiskussion zum Thema „Rezession, Krisenvorsorge und wertschöpfende Instandhaltung“ dar, bei

der Experten wie Dr. Daniela Ebner (alpla), Ing. Heinz Moitzi (AT&S), Ing. Alexander Kirchner (Wien Energie), Dr. Herbert Bäck (LSM) und o.Univ.Prof.-Dr. Hubert Biedermann (wBw) ihre Erfahrungen zur CoronaKrise, sowie die zukünftig damit verbundenen Herausforderungen diskutierten. Ein weiterer Höhepunkt der zweitägigen Fachveranstaltung war die jährlich stattfindende Verleihung des Maintenance Awards Austria für die exzellenteste Instandhaltung Österreichs und des Maintenance Award Austria Innovation für die innovativste Lösung/Idee im Bereich Instandhaltung. Über eine Auszeichnung durften sich der diesjährige Gewinner INNIO Jenbacher GmbH & Co OG, sowie Evonik Fibres GmbH und BRP-Rotax GmbH & Co KG freuen. Diese drei Instandhaltungen konnten sich in den 11 Bewertungskategorien gegen alle Mitbewerber durchsetzen. Der Maintenance Award Austria Innovation ging dieses Jahr an Star Austria GmbH. Das vielversprechende Unternehmen beschäftigt sich mit der Entwicklung eines Arbeitsassistenzsystems auf Basis der künstlichen Intelligenz.

Als Kongressbeilage erschien wie jedes Jahr ein Buch im TÜV Verlag, in welchem sämtliche Vortragsinhalte in Langfassung nachzulesen sind (ISBN: 978-3-7406-0568-1). Veranstaltungen der ÖVIA 2020/2021: Um unseren Mitgliedern regelmäßig Networking-Möglichkeiten im Bereich Instandhaltung zu bieten, laufen die Vorbereitungen für die nächste Erfahrungsaustauschrunde bereits auf Hochtouren. Diese wird online am 10.12.2020 zum Thema „Zuverlässigkeitsmanagement“ mit Unterstützung der twingz development GmbH stattfinden. Merken Sie sich auch den ÖVIA-Kongress 2021 vor. Von 29. bis 30.September 2021 treffen sich die Experten der Branche und diskutieren die neuesten Entwicklungen und Trends. Wir sind überzeugt Ihnen auch im kommenden Jahr genügend Austauschmöglichkeiten und ein ansprechendes Kongressprogramm bieten zu können. Nähere Informationen zur ÖVIA, einer Mitgliedschaft und allen geplanten Veranstaltungen finden Sie unter: www.oevia.at

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TOP-THEMA

Foto: FH JOANNEUM, Smart Production Lab

Joachim Komar, Sabrina Romina Sorko, Klaus Seybold

Augmented Reality erfolgreich implementieren Human Resources als essentieller Partner Augmented Reality (AR) ist eine der Zukunftstechnologien der Digitalisierung an der Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine. Die Potentiale reichen in alle Bereiche des Unternehmens und warten darauf genutzt zu werden. Eine Schlüsselposition in der Implementierung von AR nimmt die Funktion Human Resources (HR) ein. Der vorliegende Beitrag gibt einen Überblick über die AR Technologie, reflektiert die erfolgreiche Implementierung kritisch und zeigt in diesem Zusammenhang die Rolle von HR auf.

1. Einleitung Die aktuell volatilen wirtschaftlichen Rahmenbedingungen erfordern im betrieblichen Umfeld flexible Lösungen, individuell abgestimmt auf die Bedürfnisse des Unternehmens und seiner Mitarbeiter. An der Schnittstelle Mensch-Maschine gewinnen Visualisierungs- und Kollaborationstechnologien an Bedeutung, die unter verschiedensten Gegebenheiten die Arbeit innerhalb komplexer Prozesse erleichtern oder erst ermöglichen. Eine dieser Technologien ist Augmented Reality (AR), die eine visuelle Verschmelzung von realen und virtuellen Inhalten ermöglicht (Peddie 2017, S. 20). Anwendungsfelder gibt es entlang der gesamten Wertschöpfungskette, wodurch AR zu einem vielseitig einsetzbaren neuen Arbeitsmittel wird. AR-Integration setzt allerdings bereichsübergreifende Veränderungen

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des bisherigen Arbeitsalltags voraus. Diese Veränderungen stellen unternehmerische Herausforderungen dar, sind sie doch häufig mit Ängsten, Unsicherheiten und weiteren Barrieren der betroffenen Mitarbeiter verbunden. Human Resources (HR) nimmt als Funktion in diesem Zusammenhang eine Schlüsselposition in Unternehmen ein. Denn HR agiert als Koordinationsstelle für das gesamte Unternehmen an der Schnittstelle zwischen Entscheidungsträgern und Mitarbeitern, wahrt den Überblick über gesamtunternehmerische Entwicklungen und begleitet Veränderungsprozesse im Unternehmen (Lindner-Lohmann et al. 2016, S. 4-5). 2. AR in a nutshell Augmented Reality erreichte mit der App „Pokémon Go“ vor einigen Jahren den Durchbruch am Endkonsu-

mentenmarkt und wird seither vor allem in Social-Media-Applikationen (z.B. Gesichtsfilter in Snapchat oder Instagram) intensiv genutzt. Im akademischen Umfeld ist die Technologie bereits seit über 50 Jahren Gegenstand der Forschung (Sutherland 1968). Der Grund, warum AR für viele industrielle Unternehmen heute dennoch Neuland ist, liegt an den Einstiegshürden, die Unternehmen bis vor kurzem überwinden mussten, wenn sie individuelle AR-Applikationen implementieren wollten. Solche Anwendungen stellen ein komplexes Zusammenspiel aus Software und Hardware dar, deren Entwicklung interdisziplinäre Teams mit breitgefächertem Knowhow erfordern – Knowhow, das allenfalls über externe Dienstleister zugekauft werden muss. Diese Hürde wurde vom Markt erkannt, und so haben sich „Do it yourself“-Softwarelösungen mit dem Ziel etabliert, schnell, einfach und

TOP-THEMA ohne spezifische IT-Kenntnisse ARApplikationen für industrielle Anwendungszwecke zu erstellen. Solche Tools sind als WYSIWYG- Editoren („What you see, is what you get”) bekannt (G2.com 2020). Darüber hinaus existiert eine Vielzahl an standardisierten industrierelevanten AR-Applikationen. Darunter fallen beispielweise Remote-Assistance-Anwendungen, die eine visuelle, ortsunabhängige Zusammenarbeit ermöglichen – ein Bereich, der besonders in Zeiten des Social Distancing stark an Bedeutung gewonnen hat (Klopprogge et al. 2020, S. 5). Die AR-Potentiale erstrecken sich über die gesamte Wertschöpfungskette, können aber auf drei Schlüsselfunktionen verdichtet werden (Porter/Heppelmann 2019, S. 90-93): Visualisierung: Komplexe Zusammenhänge aufzeigen und in der realen Umgebung kontextualisieren (z.B. Überlagern von digitalen Messdaten auf Anlagen in der realen Umgebung, Demonstrieren der Funktionsweise von Produkten mit interaktiven ARModellen). Nutzerführung: Effektives und effizientes Training bzw. Coaching durch visuelle Schritt-für-Schritt Anleitungen in Echtzeit (z.B. Erlernen von komplexen Tätigkeitsabfolgen mithilfe von selbsterklärenden AR-Anweisungen, im Bedarfsfall Live-Unterstützung von Experten aus der Ferne, sog. Remote Assistance). Interaktion: Neue Dimensionen der Interaktivität durch Gestenund Sprachsteuerung, Augen-Tracking, usw. (z.B. berührungslose Bedienung von Systemen/Anlagen, während die Hände für manuelle Tätigkeiten wie Montage oder Instandhaltung frei bleiben).

dennoch häufig in Use-Case-orientierten AR-Insellösungen. Langfristig erfolgreiche Implementierungen setzen weit mehr voraus als reine technische Funktionsfähigkeit. Technologieeinführungen sollten immer als Maßnahme einer übergeordneten (Digitalisierungs-) Strategie abgeleitet werden – nur so kann sichergestellt werden, dass die Veränderungen auch tatsächlich zur Erreichung der langfristigen Unternehmensziele beitragen (Tschandl et al. 2019). Weiters spielen Wirtschaftlichkeit, Technologieakzeptanz sowie Change-Management bei der Einführung von AR eine entscheidende Rolle. Besonders das Erreichen einer Technologieakzeptanz bei den Anwendern wird oftmals unterschätzt, die von Faktoren wie Benutzerfreundlichkeit, Kommunikation des Vorhabens, Unternehmenskultur u.v.m. beeinflusst wird (Sorko/Komar 2020). Technisch orientierte Insellösungen können durch eine unternehmensweite Koordination vermieden werden, die sowohl die Technologieeinführung als auch den Change-Prozess auf strategischer Ebene vorantreibt. Hier kann HR in den Transformationsteams einen wichtigen Beitrag leisten (Lindner-Lohmann et al. 2016, S. 5; Krüger 2014, S. 40-42). 4. AR – von der Insellösung zur unternehmensweiten Technologie 70 % aller unternehmensweiten Veränderungsprozesse scheitern am Fehlen einer strukturierten, ganzheitlichen Planung des Prozesses

(Al-Haddad/Kotnour 2015). Denn in der Praxis liegt der Fokus bei der Anschaffung und dem Testen neuer Technologien häufig auf der Rentabilität für einzelne, konkrete Anwendungsfälle. Speziell bei der Einführung von AR wurden in zahlreichen Industrieprojekten folgende Problembereiche beobachtet: Unterschätzen der Anwendungsbreite der Technologie: AR wird oftmals direkt als Initiative einer einzelnen Arbeitsgruppe oder Abteilung auf operativer Ebene eingeführt, um die Effizienz und/ oder Effektivität eines konkreten Prozesses zu erhöhen. Dieser punktuelle Einsatz führt dazu, dass die Technologie innerhalb des eigenen Unternehmens nicht breit wahrgenommen wird und potentielle weitere Anwendungsgebiete unentdeckt bleiben. Unterschätzen der Wartungsintensität der Technologie: Bei AR handelt es sich um keine „Plugand-Play“-Technologie. Die Entwicklung zum massentauglichen Werkzeug ist auch in absehbarer Zeit nicht abgeschlossen. Dementsprechend müssen nicht nur ausreichende Ressourcen aufgewendet werden, um die Technologie zu implementieren, sondern auch um diese zu pflegen und entsprechend der Entwicklungen am Markt zu aktualisieren. Fokussieren auf kurzfristige monetäre Ergebnisse: AR sollte nicht nur als Werkzeug zur direkten Kostensenkung (beispielsweise

3. Vom Piloten zur Insellösung, ein häufiges Problem in der Praxis Oft ist das Evaluieren der AR-Technologie in Pilotprojekten der erste Schritt, bei dem jedoch die Umsetzung häufig nur punktuell ohne dahinterliegende ganzheitliche Strategie erfolgt. Folglich schaffen die Pilotprojekte nur selten den Sprung in den Produktivbetrieb (Moser et al. 2020). Wird ein Go Live erreicht, endet es

Tabelle 1: Erfahrung-Potential-Matrix aus der Befragung der Fokusgruppe vor dem Workshop

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TOP-THEMA für Fernwartung oder Fern-Auditierungen) verstanden werden. Indirekte Verbesserung wie die Erhöhung der Mitarbeitermotivation, die erzielbare Innovationswirkung für Kunden, der Attraktivität der Arbeitgebermarke oder das Abheben von der Konkurrenz sind ebenfalls zu berücksichtigen. Um optimale Ausgangsbedingungen zur Vermeidung zuvor genannter Fehler zu schaffen, ist ein breites Verständnis der Potentiale und Einsatzgebiete von AR bei allen Schlüsselpersonen und damit auch bei HR nötig (Cachelin 2014; Sorko/Komar 2020). 5. Technologieverständnis und Erfahrung als Erfolgsfaktoren Wenn also HR als Schnittstelle eine wichtige Funktion im AR-ChangeProzess einnehmen kann, ist es umso wichtiger, dass gerade hier ein breites Verständnis und eine hohe Akzeptanz für die Technologie vorherrschen. Doch wie sieht dies in der Praxis aus? Der Forschungsbereich “Arbeit der Zukunft” am Institut Industrial Management hat dazu im Rahmen des HR Inside Summit 2018 eine qualitative, dreistufige Studie mit Personalverantwortlichen (Fokusgruppe von 63 Experten aus zahlreichen Branchen der österreichischen Wirtschaft) zu Verständnis, Einsatzgebieten und Potentialen von AR durchgeführt. In Stufe eins wurden die Probanden zum aktuellen Verständnis und ihren Erfahrungen bzw. den Potentialen der Technologie befragt. Stufe zwei umfasste einen interaktiven inhaltlichen Workshop zum Thema. In der dritten Stufe wurden die Probanden wiederum zu ihrer Potentialeinschätzung befragt. Diese Methodik macht es möglich, einen etwaigen Anstieg im erkannten Potential aufgrund gezielter Information aufzuzeigen. Zu Beginn gaben knapp über 50 % der Probanden an, den Begriff AR nicht erklären zu können, wobei das Potential der Technologie für das Unternehmen von 54 % als positiv bewertet wurde (siehe Abb. 1). Interessant ist in diesem Zusammenhang, dass 17 der 63 Befragten angeben, die Potentiale nicht einschätzen zu können, obwohl sie bereits Erfahrung mit

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der Technologie gemacht haben (siehe Tab. 1). Woher beziehen die Schlüsselpersonen ihre Informationen, wie werden diese interpretiert und auf das eigene Unternehmen umgelegt? Die Studienergebnisse zeigen, dass sich ein Fünftel der Befragten (13/63) noch gar nicht mit dem Thema beschäftigt hat. Knapp 60 % haben Beiträge gelesen und bereits 52 % haben die Technologie im privaten oder beruflichen Umfeld getestet. Es besteht also insgesamt durchaus Interesse für das Thema bei Personalverantwortlichen. Noch deutlicher zeichnet sich die Gegenüberstellung der beruflichen Erfahrung mit der Einschätzung des Potentials von AR für das gesamte Unternehmen: alle 6 Probanden, die AR im beruflichen Kontext selbst erlebt haben, erkannten das Potential der Technologie für das eigene Unternehmen. Je intensiver und aktiver sich die Probanden also mit Augmented Reality beschäftigt haben, desto eher erkennen sie Potentiale für ihr Unternehmen. Zudem spielt der Aktivitätsgrad eine große Rolle. Personen, die die Technologie bereits selbst ausprobiert haben, schätzen die Potentiale ebenfalls als deutlich höher ein. Das bestätigt sich auch durch weitere Ergebnisse der Erhebung: Nach dem Informationsworkshop wurden die Teilnehmenden nochmals nach der Potentialeinschätzung befragt. Wissensdefizite konnten ausgeglichen werden und signifikant mehr Proban-

den (in Summe +23 %) erkannten in AR Potentiale für das eigene Unternehmen (siehe Abbildung 1). Ausgehend von diesen Ergebnissen zeichnet sich für eine nachhaltig erfolgreiche Implementierung und Ausrollung von AR in Unternehmen ein Erfolgsfaktor ab: Informationsdefizite und mangelndes Verständnis müssen bei allen betroffenen Mitarbeitern ausgeglichen werden. Dabei kann HR seine Schnittstellenrolle optimal ausnutzen: als Multiplikator und Begleiter bei der Implementierung, um zur Steigerung der Technologieakzeptanz im Unternehmen beizutragen. Weiters wurde im Zuge der Studie erfasst, dass erst 29 % der untersuchten Unternehmen AR-Lösungen einsetzen, wobei das mangelnde Verständnis und Wissen über die die Technologie von jedem zweiten Probanden als Hauptgrund für den niedrigen Durchdringungsgrad gesehen wurde. Knapp 22 % gaben zudem an, dass nicht ausreichend Ressourcen (Zeit und Geld) für eine Implementierung bereitgestellt werden könnten. Diese Einschätzung resultiert wiederum häufig aus der eingangs erwähnten isolierten Betrachtung von einzelnen Use-Cases. Das Aufbrechen dieser Denkmuster und das Verstehen von AR als unternehmensweite Technologie muss das Ziel sein, um die Effizienz dieser beurteilen zu können. Nur so kann letztendlich eine objektive Entscheidung zur Technologieeinführung im jeweiligen Unternehmen getroffen werden. Human Resources kann dabei unterstützen.

Abbildung 1: Vergleich der Potentialeinschätzung von AR vor und nach dem Workshop

TOP-THEMA 6. Fazit Augmented Reality bildet ein wichtiges Bindeglied in der zunehmenden Vernetzung zwischen Mensch und Maschine. Wenngleich die Diskussionen rund um AR sehr Use-Caseorientiert stattfinden, bietet die Technologie vielseitige Einsatzbereiche. Bei der Implementierung von AR-Lösungen ist stets auf die mittel- bis langfristige Eignung für weitere Anwendungsbereiche, auf das Einbetten in die übergeordnete Digitalisierungsstrategie sowie auf ein breites Verständnis bei den Schlüsselpersonen zu achten, um die Wirtschaftlichkeit zu begünstigen, sowie mehr Akzeptanz in der Belegschaft zu erzeugen. Neben der technischen Perspektive bedarf es vor allem Personen, die einen Überblick über das Unternehmen haben und sowohl zu den Entscheidungsträgern als auch den Mitarbeitern guten Kontakt pflegen, um effektives Change-Management sicherstellen zu können. Human Resources kommt somit eine Schlüsselposition bei der Ausrollung von AR zu. Quellen: Al-Haddad, S./Kotnour, T. (2015). Integrating the organizational change literature. A model for successful change. Journal of Organizational Change Management, 28(2), S. 234-262. Cachelin, J. L. (2014). HR-Kompetenzen in einer digitalten Welt. Personalmanager, 2/2014, S. 22-24. G2.com (2020). Best AR WYSIWYG Editor Software in 2020. https://www. g2.com/categories/ar-wysiwyg-editor, [3.7.2020]. Klopprogge, A./Burmeister, A./Eichinger, F. (2020). Fernverbindung. Was man aus der Corona-Krise über virtuelle Führung und Zusammenarbeit lernen kann – und was nicht. Wohltorf: Goinger Kreis. Krüger, W. (2014). Strategische Erneuerung: Probleme und Prozesse. In: Krüger, W./Bach, N. (Hrsg.): Excellence in Change: Wege zur strategischen Erneuerung. Wiesbaden: Springer Gabler, S. 33-62. Lindner-Lohmann, D./Lohmann, F./ Schirmer, U. (2016). Personalmanagement. Berlin: Springer Gabler.

Moser, T./Zigart, T./KormannHainzl, G./LovaszBukova, H. (2020). Assistenzsysteme der Zukunft schon heute. WINGbusiness, 2020(2), S. 18-24. Peddie, J. (2017). Augmented Reality - Where We Will All Live. Cham: Springer Nature. Porter, M. E./ Heppelmann, J. E. (2019). Why Every Organization Needs an Augmented Reality Strategy. In: Harvard Business Review (Hrsg.): HBR’s 10 Must Reads 2019. Boston: Harvard Business Review Press, S. 85108. Sorko, S. R./Komar, J. (2020). Qualitative Acceptance Model of Augmented Reality from the Perspective of Personalists. Tehnički glasnik, 14(3), S. 352-359. Sutherland, I. E. (1968). A headmounted three dimensional display. Proceedings of AFIPS 68, S. 757-764. Tschandl, M./Peßl, E./Sorko, S. R./Lenart K. (2019). Roadmap Industrie 4.0. Digitalisierung bzw. Smart Production und Services strukturiert in Unternehmen umsetzen. Kapfenberg: FH Joanneum.

Joachim Komar, BSc Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut Industrial Management | FH JOANNEUM Kapfenberg

MMag. Dr. Sabrina Romina Sorko Senior Lecturer am Institut Industrial Management | FH JOANNEUM Kapfenberg

Mag. Klaus Seybold Lecturer am Institut Industrial Management | FH JOANNEUM Kapfenberg

AutorInnen:

MMag. Dr. Sabrina Romina Sorko ist Senior Lecturer am Institut Industrial Management der FH JOANNEUM, Kapfenberg und leitet die Forschungsgruppe Arbeit der Zukunft. Ihre Forschungsschwerpunkte: Change-Prozesse, Digitalisierung mit Fokus auf Personalentwicklung und neue Führungsarbeit sowie Augmented und Mixed Reality.

Joachim Komar, BSc ist wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Forschungsgruppe Arbeit der Zukunft am Institut Industrial Management der FH JOANNEUM, Kapfenberg. Seine Forschungsschwerpunkte liegen in den Bereichen Extended Reality und industrielle Digitalisierung.

Mag. Klaus Seybold ist ResearchLecturer in der Forschungsgruppe Arbeit der Zukunft am Institut Industrial Management der FH JOANNEUM, Kapfenberg. Seine Forschungsschwerpunkte liegen im Bereich der Digitalisierung am Shopfloor und Human Resources.

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TOP-THEMA

Foto: SELMO GmbH / iStockphoto

Elke Ferstl, Reinhard Haslauer, Alexander Schlager

Praxisbericht: Sequence Logic Modelling Mit unlimitierter Software zu nachhaltig digitalen Maschinen Schlagwörter wie smarte Produktion, Industry 4.0, IoT oder Blockchain treiben die Digitalisierungsbemühungen produzierender Unternehmen voran. Bei der Suche nach technologischen Lösungen, die durchgängig in alten und neuen Maschinen funktionieren, sind sie auf interne und externe Experten angewiesen. Viel Zeit und Geld wird investiert – und dennoch kennen viele Maschinenbetreiber folgendes Szenario allzu gut: Die Anlage ist geplant, umgesetzt und installiert, aber die geplante Leistung wird nicht erreicht. Den Bedienern fällt es schwer, die neue Anlage zu bedienen. Oder aber die Maschine fällt aus und keiner – außer dem SPS-Programmierer – weiß, warum. Nur leider ist dieser aktuell an ein anderes großes Projekt gebunden. Und so wird die Software, die einen kleinen Teil der Anschaffungskosten für die Maschine ausgemacht hat, plötzlich zum Grund, warum nicht gefertigt und folglich nicht verkauft werden kann.

ieser Artikel zeigt Ursachen für ineffiziente Automatisierungsprozesse auf, die selten benannt werden. Daran anknüpfend wird mit Sequence Logic Modelling (SELMO) eine Technologie vorgestellt, die das Potential hat, Stillstände zu reduzieren und energieeffizienter zu produzieren. Die Programmierqualität etablierter Systeme wie SPS-Steuerungen und SCADA ist jeweils auf die individuelle Software-Entwicklung beschränkt. Die Methode des Sequence Logic Modelling hingegen erzeugt die SPSAblauflogik automatisch: Basierend auf einem universalen, frei verfügbaren Maschinen-Standard modelliert sie die Ablauflogik und generiert mit einem patentierten Verfahren automatisch Schrittketten und die Diagnose aller möglichen MaschinenZustände. Eine SELMO-Maschine

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im Betrieb führt genau das aus, was der Mensch als Prozess vorgibt. Sie wird von einem System gesteuert, das den Menschen in jeder Situation über den Systemzustand informiert. 1. Folgen limitierter Software Zurück zum Stillstandszenario: Dass Fehler passieren, ist unvermeidbar und menschlich. Ein klares Fehlermanagement aber könnte dem Bediener in Fehlersituationen die nötige Unterstützung bieten. Jedoch wird die Anlagen-Programmierung in der Praxis noch immer häufig auf deren Funktion beschränkt, womit Überlegungen für das Mensch-Maschinen-Interface entweder auf der Strecke bleiben oder nachträglich vom Programmentwickler hinzugefügt werden müssen. Dabei hängt die Qualität der HMI (Human Machine Interface) stark von der

zur Verfügung stehenden Entwicklungszeit ab. Mit der IEC 61131 wurde eine grundlegende Norm für SPS-Hersteller als Standard anerkannt. Diese Norm beschreibt die Hardware, die Funktion und die Programmiersprachen – jedoch nicht die Erstellung der Programmlogik. Auch heute noch wird jede Maschine individuell und mehr oder weniger manuell programmiert. Für eine maximale Funktionsstabilität müsste der SoftwareEntwickler alle Signalzustände und Bitmuster einer Maschine vorwegnehmen und fehlerfrei programmieren. Und das ist rein mathematisch unmöglich. Selbst die scheinbar einfachste Maschine mit vielleicht drei Prozessschritten braucht für die Automatisierung fünf Inputs – zum Beispiel für zwei einfache Zylinder und eine

TOP-THEMA Taste. Drei Schritte und fünf Inputs ergeben 32 mögliche Bitmuster in der Software. In jedem Schritt und in jedem Übergang von Schritt zu Schritt muss nun jede der 32 Möglichkeiten so definiert sein, dass es nur ein einzig gültiges Bitmuster gibt. Damit die Maschine reibungslos läuft, müsste der Programmierer diese Komplexität im Code teils manuell, teils mit modularen Bausteinen beantworten. Die moderne Industrie aber ist meist weit entfernt von simplen 3-SchrittMaschinen. Umso größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass sich bei der manuellen Programmierung und den Zustandsbeschreibungen Fehler einschleichen. Im Ernstfall müssen Betreiber den gesamten SPS-Code prüfen lassen und sich mühsam zur eigentlichen Fehlerquelle vorarbeiten. Das bedeutet meist, den Standardanbieter zu kontaktieren und lange Standzeiten in Kauf zu nehmen. Auch Tipp- und Kopierfehler in modularen Bausteinen können sich ausbreiten. Werden Funktionsbausteine für Automatisierungsstandards vom Programmierer über den Standardkäufer bis zum Zulieferer weitergereicht, pflanzen sich unvermeidbare Fehler in einer komplexen Funktionskette fort und müssen mühsam zurückverfolgt und behoben werden. Die Tatsache, dass ein Entwickler alle theoretisch möglichen Fehler bedenken und die dazugehörigen Meldungen zudem am Display schlüssig formulieren muss – und nur diese Fehlermeldungen dem Bediener im Fehlerfall bereitstehen –, schafft eine weitere qualitative Abhängigkeit.

Als Brückenschlag kommt in der Entwicklung mechatronischer Systeme das V-Modell zur Anwendung. Es ist ein Vorgehensmodell für ITEntwicklungsprojekte, wobei das „V“ eine Gegenüberstellung von Validation und Verifikation im Rahmen einer Entwicklung visualisiert. Der Entwicklungsprozess gliedert sich dabei idealtypisch in drei Phasen: Ausgehend von den Anforderungen wird ein domänenübergreifender Systementwurf entwickelt, aus dem die Teilaufgaben für die einzelnen Disziplinen abgeleitet werden. Die jeweiligen Ergebnisse werden während der Systemintegrationsphase zusammengeführt. Dies geschieht unter ständiger Absicherung der festgelegten Systemeigenschaften. Am Ende der Systemintegration steht das fertige mechatronische System. Jedoch verbergen sich in der Vielzahl von Schnittstellen zwischen einzelnen Domänen Fehlerquellen, die zu Terminverzug und Mehrkosten führen (Vajna et al. 2017, S. 38-40). Folgenschwer, weil verstärkend, ist der Umstand, dass die nicht digitalen Disziplinen der Mechanik und Elektrotechnik als Programmiergrundlage dienen. Obwohl nur die Software in einer Maschine digital ist, kommt sie erst am Ende des Engineerings. Spät werden die Erkenntnisse aus Mechanik und Elektrotechnik digitalisiert und in eine Software-Anforderung übersetzt. Übertragungsfehler, die vom Kunden zum Engineer bereits passiert sind, interpretiert die Software-Entwicklung unter Umständen noch einmal anders. Was fehlt, ist die domänenübergreifende Sprache.

2. Die Folgen des losgelösten Engineerings „digital last“

3. Der Prozess des Sequence Logic Modelling

Geht man in der Ursachenkette einen Schritt zurück, findet sich ein weiterer Nährboden für Fehlerquellen: Irrtümer in der Informationsweitergabe. Das notwendige Zusammenspiel einzelner Domänen in heterogenen Produktionssystemen der Mechatronik stellt die moderne Systemmodellierung vor neue Herausforderungen. Einerseits werden Systeme komplexer und andererseits sollte der Prozess so beschrieben werden, dass alle Domänen die gleiche Sprache verstehen und verwenden.

Im Ansatz des Sequence Logic Modelling (SELMO) hingegen wird der zu erfüllende Prozessablauf als verbindender Blick auf das mechatronische System genutzt. Dieses muss einen vorab definierten, logischen Ablauf prozesssicher nach der Prämisse abarbeiten: Der Mensch denkt, die Maschine folgt. Wird dieser Ablauf von Beginn an interdisziplinär modelliert, lassen sich einfacher klar definierte Arbeitspakete für die einzelnen Gewerke ableiten. Die Schnittstellen sind exakt definiert und die

Ergebnisse früh prüfbar. Genauso folgerichtig ist der Ansatz, dass die Software als Steuerrad der Automatisierung maßgeblicher Bestandteil des Engineerings sein muss. All diese Anforderungen an stabile Automatisierung erfüllt die patentierte Technologie des ablauflogischen Modellierens: Sobald der Ablauf beschrieben und über vier „Layer“ (Logik, System, Parameter, Anzeige) modelliert ist, lässt sich die ablaufrelevante Software und die HMI automatisch generieren statt programmieren. Ein speziell entwickeltes Modellierungswerkzeug bildet die Ablauf- und

Abbildung 1: Sequence Logic Modelling – vom Modell mit vier Layern zu SPS und HMI Generator System-Anforderungen prozessual und datentechnisch hardwareunabhängig ab. Die Flexibilisierung läuft über Parameter und die frei gestaltbare Anzeige über generierte Datenpunkte. Dadurch hat jede einzelne Fachdisziplin im SELMO Engineering einen klar definierten zu erfüllenden Ablauf, mit der Aussicht auf Validierung und Testung im frühen Entwurfsstadium. Die neue Automatisierungslösung unterstützt nicht nur bei der Formulierung der Anforderung, sondern leitet daraus auch generierte bit-kontrollierte SPS-Software für den Betrieb und für die HMI ab. Sie ist lesbar und bietet definierte Schnittstellen zu Treibern und Subsystemen. Vordefinierte Standards müssen von SPS-Programmierern nicht mehr mühsam umgesetzt, sondern können automatisiert übernommen werden. Manuelle Interpretationsoder Umsetzungsfehler werden so minimiert. Durch die Integration des Sequence Logic Modelling in die Umsetzung des V-Modells fallen die Schnittstellen „Systementwurf“ und „Software“ weg und die Teilergebnisse der Domänen sind früher evalu-

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TOP-THEMA ierbar. Damit verbessert sich sowohl das interdisziplinäre Zusammenspiel der einzelnen Domänen als auch die Performance der Spezialdomäne „Software-Entwicklung“, welche weniger Zeit beansprucht. Der modellierte Ablauf beziehungsweise Prozess kann an frühen Anlagenmodellen überprüft werden und ein digitales Lasten- und Pflichtenheft entsteht. Programmierer können sich auf ihre Kernkompetenzen wie etwa die Treiber-Entwicklung fokussieren und werden von Copyand-Paste- und Routineaufgaben entlastet. Weil Logik und Funktion voneinander getrennt sind, sind Software-Änderungen rasch am Modell gemacht. Software wird wie Mechanik und Elektrotechnik austauschbar. Das schafft die Voraussetzungen für eine Automatisierungslogik, die fehlerfreie SPS-Programme rasch in neue als auch in Retrofit-Maschinen bringt. 4. Nutzen, Potentiale und Herausforderungen von Sequence Logic Modelling Indem der Standard durch die automatische Code-Generierung eingehalten wird, kann Sequence Logic Modelling ungeplanten Ausfällen vorbeugen. Dafür unterliegt die Software einer festen, einheitlichen Struktur: Fehlermeldungen und Programmlogik sind miteinander gekoppelt und bereits während der Entwicklung ein fixer Bestandteil der Modellierung. Kernelement ist eine Fehlermatrix, die an der Schnittstelle zum Menschen zu jeder Zeit des Programmablaufes eindeutige Informationen zum aktuellen Zustand der Anlage liefert. Im Fehlerfall kann der Bediener beziehungsweise der Servicetechniker an der Mensch-Maschinen-Schnittstelle die Fehlerursache lokalisieren. Die Signalüberwachung während der gesamten Laufzeit ist definierbar: Wann immer ein Signal, eine Endlage oder ein Zustand den definierten Wert verliert, wird dies von der Software detektiert und im Klartext angezeigt. Wenn manuelle Bewegungen ausgeführt werden sollen, die durch die Programmierung verriegelt sind, werden die relevanten Verriegelungen an dem HMI angezeigt. So kann der

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Bediener die richtigen Aktionen intuitiv ausführen. Potentiale von Sequence Logic Modelling liegen zusammengefasst in der hohen Funktionsstabilität der Software, der leichten Bedienbarkeit von Maschinen, der flexiblen und nahtlosen Integration neuer Prozesse, der Optimierung alter Prozesse und der effizienten Modernisierung ganzer Systeme. Der Weg zur einheitlichen Automatisierung über die früh erstellte Software bietet hohe Datentransparenz. Erstanwendern aber muss bewusst sein, dass eine nach SELMO modellierte Software exakter arbeitet. Dadurch können bei Retrofit-Projekten bisher unentdeckt gebliebene Hardware-Probleme festgestellt werden. Speziell die Sensorik muss in einer frühen Projektphase exakt eingestellt werden. Da jeder Zustand diskret überwacht wird, ist jedes Fehlerverhalten sofort diagnostizierbar. Programmierer stehen außerdem vor der Herausforderung, die einzelnen Zustände des Gesamtablaufes exakt beschreiben zu müssen. Dafür ist ein Umdenken von der auf Transitionsbedingungen basierenden Ablaufprogrammierung hin zur diskreten Zustandsmodellierung notwendig. Zudem müssen ein neuer Standard und ein neues HMI-Konzept bei allen Partnern und Abnehmern installiert werden, um mit ihnen die transparente Modellierung der Maschinenprozesse zu vereinbaren. 5. Fallbeispiel eines Retrofit-Projekts Ein Retrofit-Projekt in der Holzverarbeitungsbranche zeigt das Opti-

mierungspotential von Sequence Logic Modelling. Die Ausgangslage in diesem Fallbeispiel: 23 Sequenzen, 373 Zonen, 227 Schritte, 12 ServoAchsen, 13 Laufwerke, 5 Asynchron-Motoren, 236 Eingänge und 172 Ausgänge, Benutzerschnittstelle und ERP-Schnittstelle, SPS Beckhoff (TwinCat 3). Die Inbetriebnahme der ablauflogischen Software als Kern der Maschine benötigte lediglich fünf Tage. Im Anschluss wurden Treiber für die ERP-Anbindung und Auftragsverwaltung in Betrieb genommen. Rasch zeigte die SELMO Software Hardware-Schwächen auf. So arbeitete die vorhandene Sensorik bei Weitem nicht präzise genug. Beispielsweise stellte ein Zylinder mit unterschiedlichsten Arbeitsstellungen eine unerwartete Herausforderung dar. Vermutlich aus Kostengründen wurde im Erst-Engineering auf die notwendige Abfrage dieser Stellungen verzichtet. Um diesen Prozessschritt nach dem SELMO Standard sicher überwachen zu können, musste die benötigte Sensorik gezielt nachgerüstet werden. Ein ganzer Arbeitstag wurde investiert, um die für eine ständige Überwachung erforderliche Qualität aller bestehenden Signale herzustellen. Im laufenden Maschinen-Betrieb informiert die SELMO-Software den Bediener in Echtzeit über den nächsten Schritt, darüber, was zu tun ist und was fehlt. Weil diese Informationen von Beginn an verfügbar sind, können leichter Aufgaben zur weiteren Verbesserung der Maschine abgeleitet werden. Der Durchsatz konnte dank besserer Zykluszeiten um 25 % gesteigert und die Verfügbarkeit

Abbildung 2: Das SELMO-Anlagenkonzept im Überblick für neue und alte Maschinen 47

TOP-THEMA durch die Überwachung weiter optimiert werden. 6. Fazit: Disruptive Technologie mit hohem Potential Die neue Methode des ablauflogischen Modellierens versteht Automatisierung als übergeordneten Prozess, der vom ersten Zulieferer bis zum letzten Abnehmer kohärente und eindeutige Daten generiert, die für eine reibungslose Kommunikation zwischen allen Prozessschritten sorgen und gleichzeitig alle Prozessschritte sichtbar machen. Das macht das Potential einer ausgereiften Steuerungssoftware aus: Sie löst die Wertschöpfungskette vom engen Fokus auf bestimmte Maschinen und beschreibt stattdessen eindeutige Zustände in Bits. Die SELMO-Software agiert als Turingmaschine, die in jedem Echtzeitzyklus überwacht, ob das vorliegende Bitmuster gültig ist, und mit Fehlermeldungen oder einem Weiter schalten in den nächsten Schritt reagiert. Dadurch generiert sie verwertbare Daten über jeden einzelnen Zustand. Mit diesem Level an digitaler Sichtbarkeit lässt sich das Verhalten der Maschine nicht nur bestimmen – es lässt sich zu einem großen Teil auch vorhersagen. Die neue Technologie erlaubt es, Testszenarien, Verhaltensweisen und mögliche Fehlerquellen vor dem eigentlichen Betrieb durchzuspielen. Das kann Ausfälle im Betrieb minimieren und schafft Freiraum für kreative Überlegungen zur energieeffizienten, ökologischen und wirtschaftlichen Prozessoptimierung, die sich ohne Risiko ausprobieren und auf ihre Praxistauglichkeit hin überprüfen lassen. Quellen: Arbeitsgruppe 19 Software-Engineering1, CEFE - CAD/CAM-Entwicklungsgesellschaft: Klassische Fehler in der Software-Entwicklung: ht t ps: //pi.i n formati k.u n i- siegen.de / s t t /15_ 4 /15_ 4 _ tb _ c efe /15_ 4 _ s e - er rors-2.html, [02.11.2020]. Lunze, J. (2020). Automatisierungstechnik. Methoden für die Überwachung

und Steuerung kontinuierlicher und ereignisdiskreter Systeme. 5. Auflage, German Edition, Kindle-Version, Oldenburg: De Gruyter. Rösch, S./Tikhonov, D./Vogel-Heuser, B. (2015). Testen in der Automatisierungstechnik – Anforderungen und Lösungsansätze. In: Vogel-Heuser, B. (Hrsg.): Testen in der Automatisierungstechnik vom Gerät bis zur Anlage. Göttingen: Sierke Verlag, S. 4150. Vajna, S./Weber, C./Zeman, K./Hehenberger, P./Gerhard, D./Wartzack S. (2018). CAx für Ingenieure. Eine praxisbezogene Einführung. 3. Auflage, Wiesbaden: Springer Vieweg. Zander, H. J. (2015): Steuerung ereignisdiskreter Prozesse: Neuartige Methoden zur Prozessbesch reibu ng und zum Entwurf von Steueralgorithmen. German Edition, Kindle-Version, Wiesbaden: Springer Vieweg.

AutorInnen: Mag. Elke Ferstl, Publizistin, Kommunikationswissenschafterin (FU, HU Berlin), nach internationalen Berufs- und Ausbildungsstationen seit 2005 Unternehmerin. Spezialisiert auf Beratung und Training für Unternehmenskommunikation sowie digitale Balance am Arbeitsplatz. Dipl.-Ing. Reinhard Haslauer studierte an der TU Graz Wirtschafts-

Mag. Elke Ferstl Publizistin, SELMO Co-Founder

Dipl.-Ing. Reinhard Haslauer SELMO Vertriebsleiter

Alexander Schlager, BSc Projektingenieur, Software-Developer, SELMO GmbH ingenieurwesen Maschinenbau, Fachrichtung Produktionstechnik. Nach Managementfunktionen in der Magnesit-/Holzindustrie gründete er 2003 ein Beratungsunternehmen mit dem Schwerpunkt Supply-Chain-Management. Aktuell baut er den SELMO B2B-Vertrieb auf. Alexander Schlager, BSc, war nach einer Elektrotechnik-Ausbildung an der HTL Salzburg Software-Developer in der Automobilbranche. 2019 absolvierte er das berufsbegleitende Studium Mechatronik/Wirtschaft an der FH OÖ.

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UNINACHRICHTEN

Interdisziplinäre Projektteams entwickeln in der Creative Zone im Smart Production Lab innovative Lösungen für die Praxis; Foto: © FH JOANNEUM

Johannes Dirnberger

Vom Edge Device Framework bis zum Prozesskostenrechner-Tool: Kooperative Innovationen im Smart-Production-Lab-Netzwerk Seit der Eröffnung des Smart Production Lab 2018 führte das Institut Industrial Management an der FH JOANNEUM in Kapfenberg zahlreiche angewandte Forschungsprojekte mit seinen Kooperationspartnern durch. Der C-TeileManagement-Systemdienstleister Kellner & Kunz und der IT-Systemintegrator NTS begleiteten jeweils ein solches Industrial Research Project im Sommersemester 2020.

er Markt für das Internet of Things (IoT) ist die letzten Jahre über gewachsen, ein Trend der anhält. Die International Data Corporation beziffert die weltweiten IoT-Ausgaben 2019 mit 686 Milliarden US-Dollar. Zum Vergleich: die weltweiten Werbeausgaben lagen laut Zenith im selben Jahr um 72 Milliarden US-Dollar darunter bei 614 Milliarden. Für Österreich gehen Ernst & Young 2019 von einem IoT-Marktvolumen von fünf Milliarden aus und prognostizieren bis 2030 einen Anstieg auf rund 16 Milliarden. Aufgrund des großen und sich rasant weiterentwickelnden IoTMarktpotenzials, baute das Wirtschaftsingenieur-Institut Industrial Management mit der Eröffnung des Smart Production Lab seinen IoTSchwerpunkt aus. Gemeinsam mit dem Partnerunternehmen NTS werden von Anbeginn IoT-Ökosysteme erforscht. Im Sommersemester 2020

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initiierte man ein Projekt zum IoT-Architekturkonzept Edge Computing, in dem Master- und Bachelorstudierende ein Framework zur Auswahl geeigneter Edge Devices am Shopfloor entwickelten. „Das Studierendenteam von Industrial Management ging mit frischen Ideen an den Projektauftrag heran und entwickelte das Framework mit 140 Devices anhand von 44 Kriterien und nutzte MachineLearning-Methoden, um verschiedene Cluster an Edge Devices zu identifizieren. Beispielhaft kann hier ein Cluster bestehend aus Single Board Computern, welche auf Anwendungen der künstlichen Intelligenz spezialisiert sind, genannt werden. Durch diese systematische Vorgehensweise wurden wertvolle Ergebnisse für uns und unseren Kooperationspartner NTS erzielt“ berichtet

die Projekt- und Smart-ProductionLab-Leiterin Dr. Barbara Mayer zufrieden. „Mit den richtigen Devices erreichen wir anwendungsfallbezogen geringste Latenzzeiten, die uns Datenanalysen und -visualisierungen in Echtzeit für unsere aufbauende Forschung, zum Beispiel im Predictive-Maintenance-Bereich, ermöglichen“, so Dr. Mayer weiter. Die unvoreingenommene Herangehensweise von Studierendenteams in Projekten schätzt auch Kellner & Kunz, ebenfalls Smart-ProductionLab-Kooperationspartner der ersten Stunde. „Zurecht fragen uns Neukunden, welchen quantifizierbaren Nutzen unsere digitalen C-TeileManagement-Systemlösungen für sie bieten. Das Projektziel war es daher ein Prozesskostenrechner-Tool für den Beschaffungsprozess von CTeilen wissenschaftlich fundiert gemeinsam mit der FH JOANNEUM

UNINACHRICHTEN zu entwickeln“, skizziert Günther Altenburger, Prokurist und Vertriebsleiter der österreichischen Division Industrie, den Projektauftrag. Das interdisziplinäre Projektteam setzte sich aus jungen Führungskräften von Kellner & Kunz und Wirtschaftsingenieur-Studierenden von Industrial Management zusammen. Gemeinsam entwickelte es in fünf Phasen von einer Ist-Beschaffungsprozessanalyse, über die ToolEntwicklung selbst, eine Serie von Praxistests, die Tool-Validierung und schließlich die Webumsetzung, den Activity-Based-Costing-(ABC)Rechner für die Beschaffung von CTeilen. „Mit diesem Tool können wir gemeinsam mit unseren Kunden die Effekte von C-Teile-Management-

Systemlösungen in den Beschaffungsprozesskosten nachweisen. So schaffen wir Transparenz über die Wirtschaftlichkeit im konkreten Anwendungsfall“, beschreibt Altenburger den Nutzen des Projektergebnisses. Dass ein Großteil der IndustrialResearch-Projekte bei Industrial Management heuer zu 100 % virtuell abgewickelt wurde, zeigt, dass auch in Anbetracht der coronabedingt nach wie vor angespannten Situation, Innovationen in Angriff genommen werden können und müssen. Quellen: EY. (2019). IT-Ausgaben für das Internet der Dinge in Österreich in den

Jahren 2018 bis 2030 (in Mrd. Euro) [Graph]. In Statista. https://de.statista. com /statistik /daten /studie/48553/ umfrage/marktvolumen-fuer-dasinternet-der-dinge-iot-in-oesterreich/, [14.10.2020]. IDC. (2020). Ausgaben für das Internet der Dinge (IoT) weltweit im Jahr 2019 und Prognose für 2020 (in Milliarden US-Dollar) [Graph]. In Statista. https://de.statista.com/statistik/daten/ studie/537226/umfrage/prognose-zuden-ausgaben-fuer-das-internet-derdinge/, [14.10.2020]. Zenith. (2020). Werbeausgaben weltweit in den Jahren von 2000 bis 2019 und Prognose bis 2022 (in Millionen US-Dollar) [Graph]. In Statista. https:// de.statista.com/statistik/daten/studie/74622/umfrage/prognose-der-werbeausgaben-weltweit/, [14.10.2020].

Ready for take-off. Augmented Reality für die Industrie

App- & Web-Entwicklung

Consulting "Digitalisierung"

User Interface & User Experience

Mit über 100 umgesetzten Augmented-Reality-Projekten in den letzten neun Jahren, wissen wir, welche Erfolgsfaktoren bei AR die richtigen sind. Immersive Erfahrungen, aktivierende Inhalte und gehirngerechte Informationen im passenden Kontext sind nur ein kleiner Auszug der Vorteile, die AR bietet.

AR, VR, MR, XR sind für dich Buzzwords, die dir bekannt sind, aber du weißt nicht so richtig, was davon für dich und dein Unternehmen relevant ist? Deshalb helfen wir dir mit unterschiedlichen Workshops durch den Parcours der digitalen Anglizismen, deren Bedeutung und Relevanz für dein Unternehmen.

Eine Software nach Maß und exakt auf deine Bedürfnisse abgestimmt gewährleistet vor allem eines: Support im täglichen Arbeiten und Spaß in der Anwendung. Die besten Anwendungen sind die, die dir und deinem Kunden den Alltag erleichtern, indem sie eure Probleme auf innovative Weise lösen.

Die besten Anwendungen sind die, die einem den Alltag erleichtern und Spaß und Freude in der Anwendung bringen. Deshalb sind wir auf auf User Interface & User Experience vor allem im Industriebereich spezialisiert. Denn was bringt die beste Anwendung, wenn sie am Ende keiner nutzt?

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UNINACHRICHTEN

Maria Hulla

International Conference on Learning Factories 2020 Welche neuen Entwicklungen gibt es im Bereich der Lernfabriken? Wie können das Internet der Dinge und Mixed Reality sinnvoll in der Produktion eingesetzt werden und welchen Beitrag können Lernfabriken entlang der Wertschöpfungskette leisten? Diese Fragen wurden im Zuge der International Conference on Learning Factories (CLF), organisiert vom Institut für Innovation und Industrie Management (IIM) der TU Graz, diskutiert.

ernfabriken sind Lernumgebungen in denen Prozesse und Technologien auf einem realen Industrieprozess basieren. Dies ermöglicht einen direkten Zugang zum Produktentstehungsprozess in der Lehre. Bereits seit 2014 betreibt das IIM-Institut eine Lernfabrik, die LEAD Factory in der bereits über 600 Studierende, MitarbeiterInnen und Führungskräfte aus Unternehmen unterschiedlicher Industrien in den Bereichen Lean Production (L), Energie Effizienz (E), Agilität (A) und Digitalisierung (D) geschult wurden. Seit 2011 wird jährlich die internationale, akademische Lernfabrikskonferenz veranstaltet; das wichtigste Event in der wissenschaftlichen Lernfabrikscommunity. Die 10. Jubiläumskonferenz fand vom 15.-17. April 2020 unter dem Motto "Learning factories across the value chain - from innovation to service" statt. Aufgrund der Covid-19 Situation musste

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die Konferenz unter der Projektleitung von Frau Dipl.-Ing. Maria Hulla virtuell abgehalten werden und das intensiv geplante Rahmenprogramm mit unter anderem 12 Workshops fiel leider ganz aus. An der Konferenz nahmen über 160 Personen aus 28 verschiedenen Ländern auch außerhalb Europas wie z.B. Mexiko, Kanada, Singapur oder Thailand teil. Im Zuge der CLF wurden 90 Paper präsentiert. Die Themen der Vorträge befassten sich vor allem mit Mixed Reality, interdisziplinärem Lernen und dem Internet der Dinge in Lernfabriken. Auch die Mitarbeiter des IIM-Institut stellten ihre neuesten Forschungsergebnisse aus dem Bereich der LEAD Factory vor. Diese beschäftigten sich unter anderem mit der Entwicklung eines Tear Down Labs, einer Augmented Reality Anwendung und einem digitalen Energie-Monitoring System. Erstmals wurden bei der CLF auch Poster Ses-

sions durchgeführt, bei der vor allem neue Lernfabrikskonzepte präsentiert wurden. Die Beiträge der Teilnehmer wurden in einem eigenen Band des Journals Procedia Manufacturing von Elsevier veröffentlicht und sind über Science Direct frei zugänglich. Dem positiven Feedback der Teilnehmer zufolge war die Konferenz, trotz der ungewöhnlichen Umstände, ein großer Erfolg. Dem Conference Chair Univ.-Prof. Dr. Christian Ramsauer wurde nun die Möglichkeit gegeben die physische Abhaltung der Conference on Learning Factories vom 30.6.-2.7.2021 mit spannenden Workshops und dem unterhaltsamen Rahmenprogramm nachzuholen, wenn es die Covid-19 Situation bis dahin erlaubt. Der Call for Abstract für die CLF 2021 ist bereits geöffnet. Weitere Informationen finden Sie auf unserer Homepage: clf2021.tugraz.at.

UNINACHRICHTEN

9. Kongress zu Sustainability Management for Industries (SMI)

CALL FOR PAPERS - DIGITALISIERUNG IM KONTEXT VON NACHHALTIGKEIT UND KLIMAWANDEL Datum: 09.06.2021 Ort: Montanuniversität Leoben Der 9. SMI-Kongress widmet sich dem Thema „Digitalisierung im Kontext von Nachhaltigkeit und Klimawandel“. Im Fokus stehen die Chancen und Herausforderungen für produzierende Unternehmen, um innovative Lösungen mittels Digitalisierung und Datenanalytik zu finden, die eine Kombination ökologischer und ökonomischer Effizienz und Effektivität ermöglichen. Die Kongressreihe bietet dazu eine interdisziplinäre Diskussionsplattform, um den Wissensaustausch in Themenfeldern der Nachhaltigkeit unter Wissenschaftern und Praktikern zu fördern.

Wir laden Sie zu unserem Call-for-Papers mit folgenden Themengebieten ein: Digitalisierung zur Steigerung der Energie-, Material- und Ressourceneffizienz Effizienz durch Digitalisierung - Neue Rollen und Aufgaben für Mitarbeiter Produktivitätssteigerung und damit verbundene Herausforderungen Digitale Technologien und deren Auswirkungen auf Nachhaltigkeit und Klimawandel "Green Growth" Lösungsansätze - "Grünes" Wachstum dank oder trotz fortschreitender Digitalisierung? Postwachstumsökonomie und neue Ansätze zugunsten der Nachhaltigkeit Kennzahlen zur Ermittlung der Auswirkungen der Digitalisierung auf Nachhaltigkeit und Klimawandel: Nachhaltigkeitsbewertung und Performance Measurement Kennzahlen zur gezielten Beschreibung der Nachhaltigkeit Wertschöpfungspotenziale nachhaltigen Wirtschaftens Wie aussagekräftig ist das CO2-Äquivalent? Auswirkungen der THG-Emissionen auf den Klimawandel Modelle und Systeme zur Ermittlung des Umwelteinflusses Energie- und Stoffstrommodelle (ESSM) Ökobilanzierung (LCA) Social Life Cycle Assessment (SLCA) Life Cycle Sustainability Assessment (LCSA) Sustainability Supply Chain Management (SSCM) Informationen und die offizielle Ausschreibung finden Sie unter: https://wbw.unileoben.ac.at Einreichungen bitte bis spätestens 29.01.2021 an: nachhaltig@unileoben.ac.at

DEN MENSCHEN SEHEN

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30.11.20 13:53

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BUCHVORSTELLUNG Martin Tschandl, Johannes Dirnberger

In stürmischen Zeiten auf Kurs bleiben mit WING Die Zeiten sind ungewöhnlich, ja für manche beruflich und/oder privat auch stürmisch. Ein Netzwerk wie jenes unseres Wirtschaftsingenieurverbands kann gerade jetzt unterstützen. Ergab doch eine LinkedIn-Studie 2019, dass sich über 70 % der ÖsterreicherInnen dank ihres beruflichen Netzwerks besser gegen Schnelllebigkeit, Komplexität und Unsicherheit abgesichert fühlen. In Anbetracht der Corona-Krise einmal mehr ein Grund von weiteren positiven NetzwerkSynergieeffekten zu berichten

ls Bindeglied zur Wirtschaft und den Universitäten fungiert der WING seit Gründung als erfolgreiche Netzwerkplattform für Wirtschaftsingenieure. Das Event-Flaggschiff des Verbands, der WING-Kongress, musste zwar heuer aufgrund des Pandemie-Ausbruchs auf 2021 verschoben werden, doch gleichzeitig wurde vom WING-Präsidium das neue Online-Angebot WING-Digital geschaffen. Unter dem Titel „Automobilindustrie – quo vadis“ diskutierten beim ersten Termin die TeilnehmerInnen mit Dipl.-Ing. Dr. Wolfgang Zitz, ehemaliger Vice President bei Magna Steyr, angeregt über die Zukunft des Automotive-Sektor. Am 11.12.2021 referiert Industrie-4.0-Experte Johann Hoffmann zu „Industrie 4.0 – Erkennen, Verstehen, Umsetzen und Leben“ einen Praxisbericht aus der digitalen Hochleistungsfertigung der Maschinenfabrik Reinhausen im Rahmen eines virtualisierten Kaminabends des MCI. Weitere WINGDigital-Termine sind in Planung. So gelingt ein ortsunabhängiges, logistikoptimiertes und niederschwelliges Informations- und Austauschformat, das alle Mitglieder unseres Verbands trotz Corona-Einschränkungen für sich nutzen können. Auch netzwerkübergreifend wurde das Online-Angebot zu anderen Netzwerken ausgebaut. Bereits in der Vergangenheit gab es zum Beispiel mit dem Verein Netzwerk Logistik (VNL) gemeinsame Aktivitäten bei Supply-Chain-Management-Themen. Und wieder heuer im November veranstaltete der VNL gemeinsam mit den Instituten Technische Logistik

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(TU Graz) und Industrial Management (FH JOANNEUM) eine OnlineTagung unter starker Mitwirkung von WING-Mitgliedern. Der erste Halbtag stand mit der von Professor Christian Landschützer etablierten Logistikwerkstatt ganz im Zeichen der Nachhaltigkeit. Am Nachmittag thematisierte die Supply Management 2020 als wichtige Plattform für Supply Manager und Einkäufer Strategien für den Krisenmodus. Das Supply Chain Management steht jedoch nicht nur coronabedingt im Fokus. Schon vor der Pandemie existierten fundamentale Herausforderungen. Laut Annual Report von MHI und Deloitte besteht aktuell eines der größten (Supply-ChainManagement-)Probleme darin, qualifizierte Arbeitskräfte einzustellen und vor allem auch zu binden. Das führt automatisch zur akademischen Lehre und den WirtschaftsingenieurStudiengängen. Ein systematischer Orientierungsrahmen für relevante Supply-Chain-Management-Inhalte wurde mit dem SUPPLY CHAIN CAPTAIN® entwickelt. „Das Akronym C A P T A I N steht für die sieben Erfolgsfaktoren Collaborative, Adaptive, Predictive, Transorganized, Ambitious, Integrated und Negotiated, um auch in stürmischen Zeiten auf Kurs zu bleiben. Jeder Erfolgsfaktor umfasst sieben Handlungsempfehlungen für effektives und effizientes Supply Chain Management“, beschreiben die Herausgeber Uwe Brunner und Gottfried Obmann vom Institut Industrial Management das Konzept. „Ziel war es, alle Handlungsempfehlungen mit einem praxisnahen Beitrag auszuformulieren. Da-

her haben wir von Anfang an eng mit unseren KollegInnen im WING, im VNL, von der TU Graz, der Montanuniversität Leoben und der Industrie zusammengearbeitet. Im Zusammenwirken von insgesamt 38 AutorInnen aus Wissenschaft und Wirtschaft liegt letztlich ein wesentlicher Erfolgsfaktor des entstandenen Buchs“ hebt Brunner den Netzwerk-Nutzen für das Endprodukt, das zu Jahreswechsel erscheinende Buch „Supply Chain Captain“, hervor. Wenn auch Sie Synergieeffekte für Veranstaltungen, Projekte, Publikationen oder andere Ideen nutzen möchten, freuen wir uns, wenn Sie Ihr WING-Netzwerk dafür nutzen, gerade in Zeiten wie diesen.

Der Sammelband SUPPLY CHAIN CAPTAIN® erscheint im Jänner 2021 in der Reihe Industrielles Management im Leykam Verlag; ©Johann Zuschnegg

IMPRESSUM

WING to your success

…wir sind für Sie garantiert von Nutzen … Gerade in Zeiten wie diesen stellen ein reizvoller Workshop, das Verteilen von lukrativen Flyern oder eine interessante Firmenpräsentation effiziente und kostengünstige Möglichkeiten zur Werbung für Unternehmen in Fachkreisen dar. Hervorzuheben ist der Zugang zur Technischen Universität als Innovations- und Forschungsstandort der besonderen Art, denn im Zuge von Bachelor- und/oder Masterarbeiten können Sie Studenten in Ideen für Ihre Firma miteinbeziehen und mit ihnen innovative Lösungen ausarbeiten. Nicht zuletzt wird auf diesem Weg auch für die Zukunft vorgesorgt. Denn schließlich sind es die heutigen Studenten der Technischen Universität, die morgen als Ihre Kunden, Händler oder Lieferanten fungieren. Mit WINGnet-Werbemöglichkeiten kann man diese nun schon vor dem Eintritt in das Berufsleben von sich und seiner Firma überzeugen und somit eine gute Basis für eine langfristige und erfolgreiche Zusammenarbeit schaffen. WINGnet Wien veranstaltet mit Ihrer Unterstützung Firmenpräsentationen, Workshops, Exkursionen sowie individuelle Events passend zu Ihrem Unternehmen. WINGnet Wien bieten den Studierenden die Möglichkeit- zur Orientierung, zum Kennenlernen interessanter Unternehmen und Arbeitsplätze sowie zur Verbesserung und Erweiterungdes universitären Ausbildungsweges. Organisiert für Studenten von Studenten.Darüber hinaus bietet WINGnet Wien als aktives Mitglied von ESTIEM (European Students of Industrial Engineering and Ma-

WINGbusiness Impressum Medieninhaber (Verleger) Österreichischer Verband der Wirtschaftsingenieure Kopernikusgasse 24, 8010 Graz ZVR-Zahl: 026865239 Editor Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr. Siegfried Vössner E-Mail: voessner@tugraz.at Redaktion/Layout Chefin vom Dienst & Marketingleiterin: Mag. Beatrice Freund Tel. +43 (0)316 873-7795, E-Mail: office@wing-online.at Redakteure Dipl.-Ing. Sigrid Weller BSc. E-Mail: sigrid.weller@tugraz.at Dipl.-Ing Thomas Draschbacher, BSc. E-Mail: thomas.draschbacher@tugraz.at Dipl.-Ing. Florian Schierlinger-Brandmayr E-Mail: florian.schierlinger-brandmayr@tugraz.at Dipl.-Ing. Theresa Passath, BSc. E-Mail: theresa.passath@unileoben.ac.at Dipl.-Ing. Dominik Ehmann, BSc. E-Mail: dominik.ehmann@tugraz.at Dipl.-Ing. Andreas Kohlweiss, BSc E-Mail: andreas.kohlweiss@tugraz.at

Anzeigenleitung/Anzeigenkontakt Mag. Beatrice Freund Tel. +43 (0)316 873-7795,E-Mail: office@wing-online.at

nagement) internationale Veranstaltungen und Netzwerke. In 24 verschiedenen Ländern arbeiten 66 Hochschulgruppen bei verschiedenen Aktivitäten zusammen und treten so sowohl untereinander als auch zu Unternehmen in intensiven Kontakt. Um unser Ziel - die Förderung von Studenten - zu erreichen, benötigen wir Semester für Semester engagierte Unternehmen, die uns auf verschiedene Arten unterstützen und denen wir im Gegenzug eine Möglichkeit der Firmenpräsenz bieten. Die Events können sowohl in den Räumlichkeiten der TU Wien als auch an dem von Ihnen gewünschten Veranstaltungsort stattfinden. Weiters können Sie die Zielgruppe individuell bestimmen. Sowohl alle Studienrichtungen als auch z.B. eine Festlegung auf Wirtschaftswissenschaftlichen Studiengängen ist möglich. Außerdem besteht die Möglichkeit eine Vorauswahl der Teilnehmer, mittels Ihnen vorab zugesandten Lebensläufen, zu treffen. Auf unserer Webseite http://www.wing-online.at/de/ wingnet-wien/ finden Sie eine Auswahl an vorangegangenen Events sowie detaillierte Informationen zu unserem Leistungsumfang WINGnet Wien: Theresianumgasse 27, 1040 Wien, wien@wingnet.at ZVR: 564193810

Druck Druckhaus Scharmer GmbH, Europastraße 42, 8330 Feldbach Auflage: 1.800 Stk. Titelbild: (c) Adobe Stock Foto WING-Sekretariat Kopernikusgasse 24, 8010 Graz, Tel. (0316) 873-7795, E-Mail: office@wing-online.at WING-Homepage: www.wing-online.at Erscheinungsweise 4 mal jährlich, jeweils März, Juni, Oktober sowie Dezember. Nachdruck oder Textauszug nach Rücksprache mit dem Editor des „WINGbusiness“. Erscheint in wissenschaftlicher Zusammen arbeit mit den einschlägigen Instituten an den Universitäten und Fachhochschulen Österreichs. Der Wirtschaftsingenieur (Dipl.-Wirtschaftsingenieur): Wirtschaftsingenieure sind wirtschaftswissenschaftlich ausgebildete Ingenieure mit akademischem Studienabschluss, die in ihrer beruflichen Tätigkeit ihre technische und ökonomische Kompetenz ganzheitlich verknüpfen. WING - Österreichischer Verband der Wirtschaftsingenieure ist die Netzwerkplattform der Wirtschaftsingenieure. ISSN 02567830

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