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Industrie 4.0 bei Hidden Champions

eBook - Digitalisierungsstrategien und ihre Anwendungsfelder in innovativen Industrieunternehmen

Erschienen am 25.02.2022, 1. Auflage 2022
34,99 €
(inkl. MwSt.)

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Bibliografische Daten
ISBN/EAN: 9783658362010
Sprache: Deutsch
Umfang: 182 S., 7.96 MB
E-Book
Format: PDF
DRM: Digitales Wasserzeichen

Beschreibung

Dieses Buch erläutert die allgemeinen Rahmenbedingungen von Industrie 4.0 und bietet innovativen KMUs im Industriesektor wertvolle Impulse.Industrie 4.0 als Herzstück der digitalen Transformation vieler Produktionsbetriebe liefert ein sehr heterogenes Bild bezüglich der Umsetzung. Die Unterschiede in den organisatorischen Bedingungen liegen im Innovationsgrad der jeweiligen Organisation und lassen sich an der Nachhaltigkeit der Investitionen und dem damit verbundenen mittel- bis langfristigen Markterfolg festmachen. Das Buch zeigt konkrete Umsetzungsbeispiele auf und beschreibt unter anderem Anwendungsszenarien von praxiserfahrenen und innovativen Ingenieur*innen im Maschinenbau und in der Medizintechnik. Zudem vermittelt es einen grundsätzlichen Überblick über Digitalstrategien und Anwendungsfelder von Industrie 4.0. Es richtet sich gleichermaßen an Interessierte, Studierende sowie Praktiker aus den Themenfeldern Technologie, Ingenieurwesen und Management. 

Autorenportrait

Prof. Dr. Thomas Breyer-Mayländer ist Professor für Medienmanagement an der Hochschule Offenburg. Darüber hinaus ist er Moderator, Seminarleiter, Berater, Mitglied in unterschiedlichen Aufsichts- und Beiräten sowie Leiter des Steinbeis-Beratungszentrums Leadership in Science and Education". Seit 20 Jahren schreibt Breyer-Mayländer Fachbücher über Medien, Kommunikation, Management und Führung sowie über Bildungs- und Wissenschaftsmanagement.

Inhalt

Industrie 4.0 Idee, Technologien, Perspektiven.- Digitale Transformation im Mittelstand und die besonderen Anforderungen.- Herausforderungen bei Konzeption und Umsetzung der Transformation.- Fallbeispiele:.- Digitale Transformation des Service-Bereichs im Maschinenbau.- Automatische Generierung von adaptiven Referenzmodellen für Produktionssysteme.- Additive Fertigung in einem Hocheffizienzfahrzeug in Ultraleichtbauweise.- Digitalisierung in der Medizintechnik Sensorik und Datennutzung für medizinische Anwendungen.- Maschinelles Lernen zur Qualitätsprüfung von Wälzlagern.

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