Zusammenfassung
Globaler Wettbewerb und technischer Fortschritt haben in den vergangenen Jahren eine viel stärker individualisierte Anfertigung von Produkten jeglicher Art möglich gemacht. In einzelnen Beispielen ist aufgezeigt worden, dass die Produktion von kleinsten Mengen (Losgröße 1) ökonomisch sinnvoll machbar erscheint. Die meisten dieser Produktionsvorgänge basieren auf einer vereinfachten Produktionslandschaft mit niedriger Komplexität, ähnlich einer modernen Manufaktur (vgl. Hubschmid, 2012). So können in einem einfachen Herstellungsprozess mit einfachen Zuliefererprozessen typische Individualanfertigungen von hoher Qualität und Exklusivität produziert werden. Oft werden diese dann über das Internet vertrieben.
Preview
Unable to display preview. Download preview PDF.
Literatur
Kagermann, H, Wahlster, W, Helbig, J (Hrsg.) (2013) Deutschlands Zukunft als Produktionsstandort sichern – Umsetzungsempfehlungen für das Zukunftsprojekt Industrie 4.0, Abschlussbericht des Arbeitskreises Industrie 4.0, acatech
Lange, J, Iwanitz, F, Burke, T (2010) OPC - Von Data Access bis Unified Architecture, VDE Verlag GmbH, Berlin
Manyika, J, Chui, M, Brown, B, Bughin, J, Dobbs, R, Roxburgh, C, Hung Byers, A (2011) Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity, McKinsey Global Institute
Mattern, F, Floerkemeier, C (2010) From the Internet of Computers to the Internet of Things. In: Sachs, K, Petrov, I, Guerrero, P (Hrsg.) From Active data Management to Event- Based Systems and More, Springer, Berlin Heidelberg, S242–259
Metz, D, Karadgi, S, Müller, U, Grauer, M (2012) Self-learning monitoring and control of manufacturing processes based on rule induction and event processing. 4th International Conference on Information, Process, and Knowledge Management (eKNOW 2012):88–92.
Wahlster, W (Hrsg.) (2013) SemProM – Foundations of Semantic Product Memories for the Internet of Things, Springer, Berlin Heidelberg
Hubschmid, Maris: „Manufaktur-Betriebe: Eine große Liebe zum Produkt“. Handelsblatt, 4. März 2012. http://www.handelsblatt.com/unternehmen/mittelstand/manufakturbetriebe-eine-grosse-liebe-zum-produkt/6344478.html. Zugegriffen: 5. Dezember 2013
Pettey, C. und van der Meulen, R., 2012. Gartner Says Intelligent Business Operations Is the Next Step for BPM Progams. http://www.gartner.com/newsroom/id/1943514. Zugegriffen: 15. Dezember 2013
Pettey, C. und van der Meulen, R., 2012. Gartner Highlights Six Core Principles to Tap the Power of Social Media http://www.gartner.com/it/page.jsp?id=2138415. Zugegriffen: 15. Dezember 2013
Dieter Spath (Hrsg . ), Fraunhofer – Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO, 2013: „Studie Produktionsarbeit der Zukunft – Industrie 4.0“ ISBN: 978-3-8396-0570–7
Janiesch, C., Matzner, M. und Müller, O., 2012. Beyond process monitoring: a proof-ofconcept of event-driven business activity management. In: Business Process Management Journal 18(4), S. 625–643.
WorkflowManagement Coalition (WfMC), 2008. Business process analytics format draft version 2.0. http://www.wfmc.org/index.php/standards/bpaf. Zugegriffen: 15. Dezember 2013
Author information
Authors and Affiliations
Corresponding author
Editor information
Editors and Affiliations
Rights and permissions
Copyright information
© 2014 Springer Fachmedien Wiesbaden
About this chapter
Cite this chapter
Schöning, H., Dorchain, M. (2014). Data Mining und Analyse. In: Bauernhansl, T., ten Hompel, M., Vogel-Heuser, B. (eds) Industrie 4.0 in Produktion, Automatisierung und Logistik. Springer Vieweg, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-04682-8_27
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-04682-8_27
Published:
Publisher Name: Springer Vieweg, Wiesbaden
Print ISBN: 978-3-658-04681-1
Online ISBN: 978-3-658-04682-8
eBook Packages: Computer Science and Engineering (German Language)