Das Forschungsprojekt Analytic Manufacturing (ANAMA) beschäftigt sich mit der Verzahnung der taktischen und operativen Planungsebene und repräsentiert einen wesentlichen Zwischenschritt zur finalen dezentralen Steuerung der Produktion. Einerseits muss in Unternehmen dazu technisch ein übergelagerter Datenlayer implementiert werden, der unterschiedliche Datenebenen konsolidiert. Andererseits werden, basierend auf dieser konsolidierten Datenbasis, die Forschungsfelder „Visual Analytics“ und „Sonifikation“ (akustische Datenanalyse) zur Verbesserung der Feedbackschleife von operativer und taktischer Planung eingesetzt. Durch die Kombination der beiden Forschungsfelder entsteht die neuartige Methodik „DataViSon“.

Die Beherrschung komplexer Unternehmensstrukturen und technischer Systeme sowie der Umgang mit innovativen IT-basierten Methoden und Werkzeugen der Digitalen Fabrik als Basis eines durchgängigen Engineerings erfordern heute von allen beteiligten Akteuren ein umfassendes, stets aktuelles Grundsatz-, Fakten-, und Handlungswissen. Wissen ist somit mehr denn je ein entscheidender Produktivitätsfaktor und ein wichtiger Bestandteil des Unternehmenskapitals. Der vorliegende Beitrag möchte die mit dem Einsatz der Methoden und Werkzeuge in der Digitalen Fabrik verbundene Wissensarbeit näher beleuchten und Ansätze zur Unterstützung dieser Wissensarbeit aufzeigen. Ausgehend von einem zuvor erarbeiteten Verständnis von Wissensarbeit im Rahmen der Digitalen Fabrik wird ein Ansatz für Wissensmanagement in der Digitalen Fabrik vorgestellt. Dieser Ansatz unterstützt Mitarbeiter systematisch bei der Steigerung ihrer Produktivität und hilft ihnen anhand geeigneter Methoden, das Problem einer schnellen Überforderung in Bezug auf notwendige Wissensarbeit zu lösen. Der Ansatz zeigt, wie mithilfe einer offenen IT-basierten Wissensumgebung für Mitarbeiter im Rahmen der Digitalen Fabrik Wissen zugänglich gemacht werden kann und somit das Erarbeiten von Wissen zur Überbrückung der zuvor beschriebenen Lücke zwischen der Anforderung an eine Arbeit und der vorhandenen Qualifikation geschlossen wird.

Die vierte industrielle Revolution steht für einen Paradigmenwechsel im Produktionsmanagement: von hierarchisch konzipierten Steuerungssystemen zu einem sich selbst organisierenden und optimierenden flexibel automatisierten Produktionsfluss. Aber auch die Veränderungen im Qualitätsmanagement sind revolutionär. Eine zentrale Herausforderung ist es beste Prozessqualität sowie eine lückenlose Rückverfolgbarkeit in einem sich selbst organisierenden Produktionsumfeld sicherzustellen.

Das Zeitalter der Globalisierung und Digitalisierung birgt einerseits enorme Potenziale, Wissen zu teilen und gezielt zu nutzen, bringt andererseits jedoch die Herausforderung mit sich, diese Datenmengen auch zu beherrschen und zu schützen [1]. Um die volle Innovationsrente auszuschöpfen, müssen Originalhersteller ihr Wissen und ihre Produkte sichern und können das Risiko der Produktpiraterie nicht länger ignorieren. Heutzutage reicht es nicht mehr, nur die Innovationszyklen stärker zu verkürzen. Vielmehr müssen internationale Unternehmen in den Schutz ihres Know-hows investieren, um den eigenen Wettbewerbsvorteil lokal, regional und international zu sichern. Anforderungen in Bezug auf Sicherheit und Effizienz technischer Schutzkonzepte und die Entwicklung eines solchen sind Gegenstand dieses Beitrags.