Unternehmenssteuerung im Zeitalter von Industrie 4.0. Anforderungen an das Controlling

Inhaltsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

1 Einleitung
1.1 Hinführung zum Thema
1.2 Problemstellung der Arbeit
1.3 Aufbau und Vorgehensweise

2 Einführende Definitionen und Erläuterungen
2.1 Die Industrie
2.2 Das Controlling

3 Auswirkungen der Industrie 4.0 auf das Controlling und die Unternehmenssteuerung
3.1 Der Weg zur Umsetzung im Unternehmen
3.2 Die Umsetzung und deren Folgen
3.3 Gezielte Weiterentwicklung der Controller-Kompetenzen – Der „Data Scientist”

4 Schlussbetrachtung

Literaturverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

[Datumsangabe] Abrufdatum der Internetquelle

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Industrielle Revolutionen

Abbildung 2: Kompetenzprofile [Skala 0=Niedrig bis 4,5=Hoch]

Abbildung 3: Die vier Phasen des Ansatzes mit dazugehörigen Instrumenten

Abbildung 4: Beispiel einer Industrie 4.0-Roadmap

Abbildung 5: Risikoaspekte vor dem Hintergrund von Industrie

Abbildung 6: Anforderungen an die zentralen Controller-Kompetenzen im Zeitalter von Industrie

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Operatives und strategisches Controlling

1 Einleitung

1.1 Hinführung zum Thema

„Es ist nicht die stärkste Spezies, die überlebt. Auch nicht die intelligenteste. Es ist diejenige, die sich am ehesten dem Wandel anpassen kann.“

Charles Darwin (1809-1882)

Die Existenz eines Unternehmens ist davon abhängig, wie dieses gesteuert und nachhaltig abgesichert wird.^[1] Das Fortschreiten der Technologie birgt viele Veränderungen in sich, worauf sich Unternehmen unweigerlich einlassen müssen, um diese für sich nutzbar zu machen.

Nach der Mechanisierung, Elektrifizierung und Informatisierung hat nun seit sechs Jahren die vierte industrielle Revolution Einzug erhalten.^[2]

„ Industrie 4.0” steht heute für die Digitalisierung der Industrie und entstand erstmals auf der Hannover Messe im April 2011, als ein von der Bundesregierung initiiertes Zukunftsprojekt im Rahmen der Hightech-Strategie 2020.^[3] Dies lässt zunächst vermuten, dass es sich um neue Industrietechnologien wie beispielsweise selbststeuernde Roboter oder neuste Lasertechnik handelt, wodurch die Arbeit in der Produktion verbessert und erleichtert wird. Es ist jedoch weitaus umfangreicher und beinhaltet neben innovativen Produktionstechnologien auch neue Kommunikations- und Informationstechnologien für die deutsche Industrie.^[4] Ein Teil der Vision von Industrie 4.0 sind Cyber-physische Systeme (CPS), welche neue Möglichkeiten durch das Verschmelzen der virtuellen (cyber) und realen (physischen) Welt, zu einer „ Smart Factory” oder einem „ Internet der Dinge”, ermöglichen, sodass Unternehmen in der Lage sind, mehrere Geschäftsprozesse zur selben Zeit, über große Entfernungen hinweg autonom zu koordinieren und zu steuern.^[5]

Die Veränderungen durch das technologische Fortschreiten beziehen sich also nicht nur auf die Produktionshallen, sondern haben Einfluss auf das gesamte Unternehmen und darüber hinaus. Die Unternehmenssteuerung, wie sie heute bekannt ist und praktiziert wird, wird es so durch die Digitalisierung in 10 Jahren nicht mehr geben.^[6]

Die digitale Transformation fördert die Weiterentwicklung der gesamten Unternehmenssteuerung, wodurch bestehende Geschäftsmodelle grundlegend hinterfragt, neue innovative und leistungsfähige Systeme eingeführt und Prozesse neu gestaltet werden.^[7]

Zum gegenwärtigen Zeitpunkt birgt die vierte industrielle Revolution viele Chancen, aber auch sehr viele Risiken, wodurch nicht alle technologischen und organisatorischen Veränderungen in den Unternehmen präzise umgesetzt werden können. Somit können nur auf Basis von konkreten Projekten, Annahmen und realisierbaren Anwendungen die Veränderungen in der Unternehmenssteuerung präzisiert werden.^[8]

1.2 Problemstellung der Arbeit

Durch die sukzessive Anpassung der Unternehmen an den gegenwärtigen Wandel der Digitalisierung, fehlt es ihnen nun an erforderlichen fachspezifischen Kompetenzen der Arbeitskräfte, sowie firmenübergreifenden Standards und diversen Sicherheitsmaßnahmen, wodurch die Umsetzung von „ Industrie 4.0” im Unternehmen gravierend erschwert wird.^[9]

Aufgrund des stetig steigenden Kompetenzprofils, durch umfangreichere und autonome Prozesse, sind Mitarbeiter aller Ebenen des Unternehmens auf neue Informationen sowie Kennzahlen angewiesen, um rationale Entscheidungen treffen zu können.^[10] Nur so sind sie in der Lage, sich die neuen Technologien greifbar sowie nutzbar zu machen, sodass die große Masse an strukturlosen Datenmengen in Echtzeit mittels „ Big Data” effizient und zweckmäßig abgebildet werden kann.^[11]

Der Unternehmenssteuerung – speziell dem Controlling – wird somit im Zeitalter von Industrie 4.0 eine existenzielle Funktion zugeschrieben, da der stetig steigende Anspruch von Komplexität im Unternehmen eine Umgestaltung der Controller-Aufgaben erfordert^[12], woran diese Arbeit anknüpfen soll.

Die Controlling-Hauptprozesse werden durch die vierte industrielle Revolution stark beeinflusst, da diese unter anderem ein hohes Maß an Flexibilität sowie schnelle Entscheidungen voraussetzt, was mit einem bisherigen Perioden-, oder Jahresrhythmus in der Kosten-, Ergebnis-, und Leistungsrechnung im Widerspruch steht.

Das derzeitige Berufsbild des Controllers, welchem primär die Rolle eines Analysten zugeschrieben wird, reicht künftig nicht mehr aus, da er vermehrt in Entscheidungsprozesse des Unternehmens einbezogen wird und nicht nur in der operativen, sondern auch in der strategischen Ausrichtung des Unternehmens eine fundamentale Rolle einnehmen wird.^[13]

1.3 Aufbau und Vorgehensweise

Die Zielsetzung dieser Bachelorarbeit ist es, die Unternehmenssteuerung – speziell das Controlling – vor dem Hintergrund von Industrie 4.0 zu beleuchten.

Dabei soll im zweiten Kapitel zunächst eine Basis geschaffen werden, indem das Verständnis von Industrie 4.0, dem Controlling und der Unternehmenssteuerung greifbar gemacht wird. Dazu werden vorerst grundlegende Begriffe der Industrie 4.0 erläutert und die Industrie 4.0 selbst in einem historischen Rahmen eingeordnet. Anschließend wird auf die sogenannte „ Smart Factory” mit ihren spezifischen Merkmalen eingegangen, womit ein besseres Verständnis für die Einsatzbereiche der nachfolgenden technologischen Treiber von Industrie 4.0 erzeugt werden soll. Dies ermöglicht die damit in Verbindung stehenden Chancen und Risiken für das Unternehmen zu konkretisieren. Um das Verständnis von Controlling greifbar zu machen, werden zunächst die Grundlagen und spezifischen Abgrenzungen vorgestellt. Dies bildet das Fundament, damit eine Relation zur Unternehmenssteuerung hergestellt und der Wandel der Aufgaben sowie der Rolle der Controller, aus bisheriger und heutiger Sicht, erörtert werden kann.

Darauf aufbauend werden, nach dem kompakten Einstieg, im dritten Kapitel die Auswirkungen von Industrie 4.0 auf das Controlling und die Unternehmenssteuerung analysiert und die daraus resultierenden Anforderungen an die Kompetenzen eines Controllers spezifiziert, was den Kern dieser Arbeit darstellt. Um den komplexen Sachverhalt verständlicher zu gestalten, werden die Auswirkungen der Industrie 4.0 kategorisch untergliedert: vor und nach ihrer Umsetzung im Unternehmen. Dabei wird der Fokus vorerst auf den Zeitpunkt vor der Umsetzung von Industrie 4.0 im Unternehmen, mit dessen jeweiligen Veränderungen und Anforderungen an das Controlling, gerichtet, um anschließend darauf aufbauend die Folgen der Umsetzung, zum einen für die Controlling-Hauptprozesse und zum anderen für die Unternehmenssteuerung, zu präzisieren und abschließend das neue Kompetenzprofil des Controllers zu definieren sowie dessen Relevanz im Unternehmen zu hinterfragen.

Das vierte Kapitel schließt mit einer Schlussbetrachtung über die zentralen Erkenntnisse der vorliegenden Bachelorarbeit ab.

2 Einführende Definitionen und Erläuterungen

2.1 Die Industrie 4.0

2.1.1 Der Begriff „Industrie 4.0”

Grundsätzlich stellt der Begriff „ Industrie 4.0” das Weiterentwickeln sowie Einbeziehen von innovativen Kommunikations- und Informationstechnologien im industriellen Anwendungsbereich dar, um die „ intelligente Vernetzung” im Wertschöpfungsketten- und Fabrikbereich durch die Digitalisierung der Produktionsprozesse zu fördern.^[14]

Die Hightech-Strategie mit Planungshorizont 2020 umfasst mehrere Zukunftsprojekte, welche bereits seit dem Jahr 2006 von der Bundesregierung, mit dem Zweck den industriellen Sektor grundlegend zu verändern und somit Deutschland einen entscheidenden Vorteil gegenüber anderen Nationen im internationalen Wettbewerb zu ermöglichen, gefördert werden.^[15]

Wie bereits erwähnt verbirgt sich hinter der Innovationsinitiative „ Industrie 4.0” eines dieser Zukunftsprojekte der Bundesregierung, welches erstmals auf der Hannover-Messe im April 2011 der breiten Öffentlichkeit, als Vorreiter der Informatisierung der deutschen Fertigungstechnik,^[16] vorgestellt wurde und welches bereits kurze Zeit später als zentrales Zukunftsprojekt aufgenommen wurde.

Damit hat die Bundesregierung den Grundstein gelegt, um angesichts der stetig steigenden Digitalisierung der deutschen Wirtschaft, aktiv an der Entwicklung zu einer vierten industriellen Revolution mitzuwirken und alle Potenziale auszuschöpfen.^[17]

Das Zukunftsprojekt Industrie 4.0 hat für die Bundesregierung das Ziel, Deutschlands Wettbewerbsfähigkeit mithilfe von innovativen Informations- sowie Kommunikations-technologien zu verstärken um somit deutsche Unternehmen sicher im Weltmarkt zu positionieren.^[18]

Das Schlagwort „ Industrie 4.0”, welches häufig auch als vierte industrielle Revolution beschrieben wird, ruft ein großes öffentliches Interesse hervor,^[19] da es eng mit klaren wirtschaftlichen Zielen und Nutzenpotenzialen verbunden ist und es Industrie-unternehmen eine große Chance bietet, sich selbst im globalen Wettbewerb stärker zu differenzieren.^[20]

Aufgrund des noch sehr jungen Begriffs „ Industrie 4.0” existiert eine Vielzahl von unterschiedlichen Definitionen, wodurch eine immer stärkere Unklarheit bei den Unternehmen hervorgerufen wird und sich dadurch mehrfach das Verständnis von Technologie und Vision vermischt.^[21] Um jeglichen Unklarheiten entgegenzuwirken und ebenso ein einheitliches Verständnis des Begriffs zu schaffen, hat sich der Lenkungskreis der „ Plattform Industrie 4.0”, welcher sich aus bedeutenden Vertretern aus Forschung und Praxis zusammensetzt und dessen Start offiziell auf der Hannover Messe im Jahr 2013 bekannt gegeben wurde,^[22] auf folgende Definition geeinigt:

“Der Begriff Industrie 4.0 steht für die vierte industrielle Revolution, einer neuen Stufe der Organisation und Steuerung der gesamten Wertschöpfungskette über den Lebenszyklus von Produkten. Dieser Zyklus orientiert sich an zunehmend individualisierten Kundenwünschen und erstreckt sich von der Idee, dem Auftrag über die Entwicklung und Fertigung, die Auslieferung eines Produkts an den Endkunden bis hin zum Recycling, einschließlich der damit verbundenen Dienstleistungen. Basis ist die Verfügbarkeit aller relevanten Informationen in Echtzeit durch Vernetzung aller an der Wertschöpfung beteiligten Instanzen sowie die Fähigkeit, aus den Daten den zu jedem Zeitpunkt optimalen Wertschöpfungs-fluss abzuleiten. Durch die Verbindung von Menschen, Objekten und Systemen entstehen dynamische, echtzeitoptimierte und selbst organisierende, unternehmensübergreifende Wertschöpfungsnetzwerke, die sich nach unterschiedlichen Kriterien wie bspw. Kosten, Verfügbarkeit und Ressourcen-verbrauch optimieren lassen.”^[23]

Da im Zusammenhang mit Industrie 4.0 des Öfteren das Wort Revolution fällt, stellt sich die Frage, ob dies die korrekte Bezeichnung ist, oder ob Industrie 4.0 vielmehr einen evolutionären Charakter besitzt.

Um dieser Frage auf den Grund zu gehen, veranschaulicht die nachfolgende Abbildung zunächst die vier industriellen Revolutionen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Industrielle Revolutionen

Quelle: Eigene Darstellung, in Anlehnung an Sejdic (2015), S. 133

Laut Definition handelt es sich bei fundamentalen Veränderungen innerhalb sowie außerhalb des Produktionssektors, durch das Einwirken neuer Technologien und der daraus resultierenden Erhöhung der Produktivität, um eine industrielle Revolution.^[24] Da hier jedoch keine grundlegend neuen Systeme erfunden wurden, sondern lediglich mithilfe der Cyber-Physischen-Systeme die für die Automatisierung erforderlichen Kommunikations- und Informationstechnologien aus der dritten industriellen Revolution aufgegriffen sowie weiterentwickelt werden, wird dem revolutionärem Verständnis teilweise widersprochen.^[25] Somit stellt der Übergang von der dritten zur vierten industriellen Revolution vielmehr eine evolutionäre Weiterentwicklung dar.^[26] Ob es sich demnach bei der Industrie 4.0 um eine Revolution, eine Evolution oder eine Vermischung beider Varianten handelt, wird sich erst im Laufe der Untersuchung herausstellen.

2.1.2 Smart Factory – Evolution durch Industrie 4.0

Entgegen aller Euphorie, die mit dem Megatrend Industrie 4.0 und den diversen daraus resultierenden Potenzialen einhergehen, ist sie im Hinblick auf das einzelne Unternehmen Fluch und Segen zugleich,^[27] da sich die Umsetzung in der Praxis, trotz unzähliger Anwendungsbeispiele der Industrie 4.0 Technologien, häufig problematisch gestaltet.

„ Smart Factory” und „ Internet der Dinge” sind Begriffe, oder vielmehr Visionen, mit denen Unternehmen im Zeitalter von Industrie 4.0 konfrontiert werden und zu einer gewissen Unsicherheit im Unternehmen führen.

Die Veröffentlichung des am 1. April 1998 sogenannten „ Hyper Text Coffee Pot Control Protocol” mit der Vernetzung von Kaffeemaschinen zur Steuerung und gleichzeitig zur Überwachung, war in der damaligen Zeit ein gelungener Aprilscherz. Doch aus heutiger Sicht war dies bereits eine der ersten Umsetzungen des Internets der Dinge.^[28]

Die sogenannte Smart Factory, die intelligente Fabrik,^[29] ist Teil des Internets der Dinge und stellt das Kernelement der Industrie 4.0 dar. Sie lässt sich durch den Einsatz von CPS, welcher als grundlegender Treiber von Industrie 4.0 im Bereich der Produktion und Logistik bezeichnet wird,^[30] realisieren^[31] und ruft die Verschmelzung der realen mit der virtuellen Welt in Echtzeit hervor.^[32]

Die Vision der intelligenten Fabrik steht für eine sich selbst organisierende Produktionsumgebung, also eine intelligente Automatisierung der Produktion, wodurch Fertigungsanlagen, Betriebsmittel, Lager- und Logistiksysteme die Fähigkeit besitzen, zeitgleich und über große Entfernungen hinweg, alle erforderlichen Informationen untereinander auszutauschen, um dadurch selbstständig Programme und Abläufe auszulösen und sich gegenseitig steuern,^[33] wodurch der Mensch im Produktionsprozess zunächst überflüssig erscheint.

Dank der CPS wurde der technologische Weg zur Smart Factory geebnet, da eine zentrale Prozesssteuerung nicht mehr zwingend erforderlich ist, sondern auch von Werkstücken direkt übernommen werden kann. Somit können die Umgebungsdaten durch die eingebetteten IT-Systeme analysiert und spezifische Steuerungsbefehle abgeleitet werden, wodurch eine erheblich flexiblere und effizientere Produktion ermöglicht wird.^[34]

Dies bedeutet mit anderen Worten, dass die Kommunikationsfähigkeit der CPS eines jeden Objektes, wie beispielsweise Maschinen, Packgüter, Verschleißteile oder anderer Verbrauchsmaterialien einen Fernzugriff in Echtzeit von Mobilen Endgeräten wie Tablet-PCs o.ä. ermöglicht, um dessen Kontrolle und Auswertung zu übernehmen,^[35] wodurch eine leichtere Anpassung an externe Anforderungen, wie schwankende Nachfragen oder unerwartete Prozessstörungen, ermöglicht wird.^[36] Bei der Umsetzung der Smart Factory nehmen die Beschäftigten eine entscheidende sowie qualitätssichernde Rolle ein, indem sie die intelligent vernetzten Produktionsschritte und -ressourcen nach bestimmten situativen Zielvorgaben steuern, regulieren und gestalten.^[37]

Für ein besseres Verständnis, würde die Smart Factory in der Unternehmenspraxis wie folgt aussehen: Die Cyber-Physischen Systeme kommunizieren mit “intelligenten” Materialien. Intelligent steht in diesem Kontext dafür, dass die Materialien ihre spezifischen Eigenschaften, wie Qualität oder Verlauf der individuellen Fertigungs-schritte, auf einen mobilen Datenträger, ähnlich eines Chips, integrieren und permanent mit sich führen. Dies ermöglicht sogenannten Radio-Frequence-Identification-Technologien, dass die Materialien im System durch diese eingebetteten Systeme erfasst werden und so selbstständig ihren jeweiligen Weg durch die Produktion finden. Sollte ein CPS ausfallen, wird nicht der gesamte Fertigungsprozess stillgelegt. Es würde sich automatisch ein anderes System einschalten, dessen Aufgabe übernehmen und den Materialfluss automatisch neu organisieren.^[38]

Durch die Vision der intelligenten Fabrik wird verdeutlicht, dass sich hinter diesem Konstrukt ein Zusammenspiel unterschiedlichster Technologien verbirgt,^[39] welche im Laufe dieser Bachelorarbeit noch detaillierter behandelt werden.

Um die Smart Factory in der Praxis umzusetzen und Wirklichkeit werden zu lassen, damit Industrie 4.0 realisierbar ist, sind die folgenden drei Ansätze von immenser Wichtigkeit:^[40]

Horizontale Integration über Wertschöpfungsnetzwerke

Eine horizontale Integration steht für die Vernetzung aller vorhandenen IT-Systeme auf der gesamten Wertschöpfungskette eines Unternehmens, die bei einer Unternehmens-grenzen überschreitenden Kooperation zur Anwendung kommen.^[41] Dadurch wird die Wertschöpfungskette des Unternehmens zu einem Wertschöpfungs-netzwerk revolutioniert^[42] und ist damit in der Lage zeitgleich externe Partner, Konsumenten, Lieferanten und verschiedene Betriebe einzubeziehen.^[43]

Aufgrund der dadurch hervorgerufenen steigenden Transparenz zwischen den verschiedenen Unternehmenspartnern, wird eine hohe Flexibilität geschaffen,^[44] sodass die Unternehmen Veränderungen, wie Engpässe oder Produktionsrückstände, unmittelbar kompensieren und notwendige Anpassungen initiieren können.

Vertikale Integration und vernetzte Produktionssysteme

Die vertikale Integration steht für die Vernetzung der verschiedenen Hierarchieebenen eines Produktionssystems im Unternehmen, wie die Steuerungsebene, Produktions-leitung, Planungsebene sowie Sensor- und Aktorebene, durch verschiedene integrierte IT-Systeme.^[45] Diese Vernetzung ermöglicht dem Produktionssystem, dank der vereinfachten und schnelleren Kommunikation zwischen den unterschiedlichen Ebenen, die Beherrschung von umfangreichen Prozessabläufen, wodurch kurzfristig und flexibel auf individuelle Kundenwünsche eingegangen werden kann.^[46] Aufgrund des Hinarbeitens der miteinander verknüpften Maschinen auf die effizienteste Durchlaufzeit, Qualität sowie Auslastung, wird der Produktionsprozess optimiert.^[47]

Digitale Durchgängigkeit des Engineerings über die gesamte Wertschöpfungskette

Eine vollständig digitalisierte Durchgängigkeit des Engineerings über den Produkt-lebenszyklus im Unternehmen bildet das Fundament, damit die horizontal und vertikal vernetzten Systeme erfolgreich umgesetzt werden können.^[48]

Nur durch diese digitale Durchgängigkeit wird der Einsatz von verschiedenen IT-Systemen über die Wertschöpfungskette hinweg, angefangen von der Produkt-entwicklung bis hin zur Produktion, vollständig ermöglicht.^[49]

Die durch diese drei Ansätze erzeugte Transparenz zwischen den Unternehmen und den Produktions- sowie Geschäftsprozessen, wird ein permanenter Informationsfluss generiert,^[50] sodass sich die selbstorganisierende intelligente Fabrik mit allen erforderlichen Informationen selbst versorgen und einen spezifischen Produktions-prozess uneingeschränkt veranlassen kann.^[51]

Das Zusammenspiel dieser Ansätze verfolgt das Ziel, die Produktivität im Unternehmen durch die Automatisierung der Prozesse zu optimieren,^[52] wodurch der Zuständigkeits-bereich der Controller in Zukunft stark von dem heutigen variieren wird und damit eine Neuausrichtung des Controllings, aufgrund der in Echtzeit zu steuernden und durch die horizontale und vertikale Integration veränderten Organisationsprozesse, vorausgesetzt wird.^[53] Es wird ersichtlich, dass eine durchgängige Umsetzung der Vision einer Smart Factory im Unternehmen mit Bedacht gewählt werden sollte, da sie eine gravierende Erhöhung der Komplexität des Gesamtsystems verkörpert.^[54]

Diese Anpassung der Unternehmen an die Industrie 4.0, durch die schrittweise fortschreitenden Verbesserungs- sowie Weiterentwicklungsprozesse und der Vernetzung intelligenter Produktionsanlagen, kann als Evolution verstanden werden, in welcher die bestehenden Geschäftsprozesse und -modelle stetig und essenziell verbessert werden.^[55]

2.1.3 Technologische Treiber – Sicherung des zukünftigen Erfolgs der Unternehmen

Wie bereits erwähnt birgt die Industrie 4.0 unterschiedlichste miteinander kooperierende Technologien, welche den nachfolgenden Kategorien zugeordnet werden können:^[56]

Cyber-Physische Systeme (CPS)

In der Smart Factory ist der Begriff schon mehrmals gefallen, wodurch dessen technologische Schlüsselrolle bei der Umsetzung von Industrie 4.0 bereits ersichtlich wurde.

CPS implizieren die Verknüpfung der physischen realen Objekte und Prozesse, wie beispielsweise Produktionsanlagen oder Werkzeuge, mit den virtuellen informations-verarbeitenden Objekten und Prozessen im Unternehmen, sodass ein Informations-netzwerk entsteht auf das jederzeit zurückgegriffen werden kann.^[57]

Damit diese Kommunikation zwischen den realen und virtuellen Prozessen allerdings erst ermöglicht werden kann, sind die physischen Prozesse mit sogenannten „ Embedded Systems” ausgestattet.^[58]

Diese Embedded Systems sind in Maschinenteile, Materialien, Geräte und Anlagen eingebaute und mittels Internet miteinander verbundene Aktoren und Sensoren.^[59] Das Ziel ist es den Komponenten mittels dieser Sensoren, Prozessoren sowie Speicher eine „ künstliche” Intelligenz zu verleihen, sodass sie in der Lage sind über eine geeignete Infrastruktur, wie dem Internet, miteinander zu kommunizieren, sich eigenständig mit allen erforderlichen Informationen in Echtzeit zu versorgen und sich letztendlich optimieren zu können.^[60]

Zusammenfassend ist die Funktion der CPS das Erfassen von Daten aus der realen physischen Welt, wie Temperatur oder Druck, mittels Sensoren, um diese dann netzbasierten Diensten zur Verfügung zu stellen, wodurch diese Daten dann gespeichert werden und durch Aktoren auf reale Vorgänge, wie das Steuern von Maschinen im Produktionsbereich, angewandt werden können.^[61] Die reale Welt verschmilzt mittels intelligent programmierter Mikroprozesstechnik sowie Webtechnologie mit der virtuellen Welt zu dem Internet der Dinge,^[62] bei der kommunikationsfähige und automatisierte „ Dinge” unmittelbar miteinander in Verbindung stehen.^[63]

Big Data

Um die durch die Cyber-Physischen Systeme anfallende immense Masse an unterschiedlichsten Datenmengen möglichst effizient und zeitnah zu verarbeiten, sind Systeme wie Big Data erforderlich.^[64]

Big Data steht daher für den Umgang mit diesen stetig wachsenden heterogenen Datenmengen, da solche Daten nur brauchbar sind, wenn aus ihnen relevante Informationen abgeleitet werden können.^[65] Die aus den Daten gesammelten Informationen werden anschließend über Analysetools verdichtet und verarbeitet, damit sich zukünftige Ereignisse prognostizieren lassen und Prozesse sowie Maschinen optimal gesteuert werden können.^[66]

Der Begriff Big Data bezeichnet somit eine echtzeitbasierte Verarbeitung und Analyse immenser, unstrukturierter sowie konstant fließender Datenmengen aus unterschiedlichsten Datenquellen, um fundierte Informationen zu erzeugen und die Führungskräfte bei der nutzenschaffenden Entscheidungsfindung adäquat zu unterstützen.^[67]

Um einen Bezug zur Praxis herzustellen, genügt ein Blick in das Controlling, worin Big Data für die operative Planung sowie für das Forecasting einige Potenziale bereithält. Bei diesen Aufgaben stehen einige Unternehmen bislang noch großen Herausforderungen gegenüber, da sich zum einen der Planungsprozess eher mühsam gestaltet, viel Zeit in Anspruch nimmt und dessen Ergebnis in vielen Fällen nicht exakt oder zufriedenstellend ausfällt und zum anderen die Erstellung von präzisen Forecasts aufgrund steigender Schwankungen im Geschäftsbereich erheblich erschwert wird.^[68] Big Data soll hier anknüpfen und dieser Problematik entgegenwirken, indem beispielsweise durch eine steigende Rechenleistung die Möglichkeit erzeugt wird, verschiedene Einflussfaktoren mit dessen jeweiligen Wechselwirkungen in unterschiedlichen Szenarien einzubeziehen und so eine eventuelle Marktentwicklung zu simulieren sowie dessen Auswertung in Echtzeit durchzuführen. Mit dieser Berücksichtigung aktueller Daten wird die Qualität der Forecasts signifikant erhöht und führt zu schnelleren, zuverlässigeren Planungsergebnissen.^[69]

Dieser Punkt wird jedoch im Laufe dieser Arbeit noch ausführlich behandelt.

Cloud Computing

Das Cloud Computing stellt ein Speichernetzwerk für die bedarfsgesteuerte Datenerhebung, wie Big Data, der Unternehmen über das Internet dar, in welchem alle notwendigen IT-Ressourcen, Softwareanwendungen, Online-Dienste sowie Geschäftsprozesse zu jedem Zeitpunkt abgerufen werden können.^[70] Diese riesigen Speicher- und Rechnerkapazitäten werden von einem externen Anbieter erworben und damit auf ortsunabhängigen Rechnern im Internet zur Verfügung gestellt. Dadurch müssen Unternehmen so gut wie keine Investitionsrisiken eingehen, da diese Dienste für Jedermann zur Verfügung gestellt werden, nur die Nutzungskosten bezahlt werden müssen und damit kein Kapital gebunden wird.^[71]

Die somit ausgelagerten Daten, die durch CPS oder Big Data erfasst wurden, in eine externe Cloud, führen zu freien Speicherkapazitäten im lokalen Unternehmen und gewährleisten damit neuen frei verfügbaren Speicherplatz sowie verbesserte Rechenleistung.^[72]

Trotz der stetig fortschreitend intelligenten und selbststeuernden Produktion, wird die Rolle des Menschen bei diesem vollautomatisierten Prozess nicht unbrauchbar.^[73]

Sie wird lediglich verlagert, da der Mensch die letzte Steuerungs- sowie Überwachungs-instanz darstellt, um bei Störungen, welche die vernetzten Prozesse nicht selbstständig beheben können, einzugreifen und so den reibungslosen Ablauf der Systeme zu kontrollieren sowie sicherzustellen.^[74] Diese Technologien verfolgen somit alle dasselbe Ziel – die Produktivität zu steigern und damit die zukünftige Existenz des Unternehmens sowie dessen Erfolg im internationalen Wettbewerb zu sichern.

2.1.4 Potenziale und Risiken durch Industrie 4.0

2.1.4.1 Potenziale

Wie sich mittlerweile erahnen lässt birgt die Industrie 4.0 etliche Potenziale, insbesondere Individualisierung, Flexibilisierung und Produktivitätssteigerung für das Unternehmen, welche sich neben dem Produktionsprozess auf die gesamte Wertschöpfungskette des Unternehmens auswirken.^[75] Die spezifischen Potenziale und den daraus resultierenden Möglichkeiten für das Unternehmen stehen in einer permanenten Wechselwirkung zueinander, wodurch deren konkrete Abgrenzung mit dem resultierenden Nutzen für das Unternehmen erschwert wird.^[76]

Die Potenziale die sich aus der Industrie 4.0 ergeben, könnte man in nachfolgende Kategorien einordnen.

Individualisierung

Die Industrie 4.0 befähigt Kunden, durch das durchgängige digitale Engineering, ihre Produkte individuell sowie kurzfristig so zu gestalten, wie es ihren Wünschen entspricht.^[77] Kunden können ihr Produkt, neben dem äußerlichen individuell gestaltbaren Erscheinungsbild, mit zusätzlichen Funktionen, bestimmten Leistungs-ausprägungen oder einer Vielzahl von anderen Extras ausstatten,^[78] wodurch sie aktiv im Produktionsprozess integriert werden.

Flexibilisierung

Die zunehmende Flexibilisierung der Unternehmen, durch die Ad-hoc-Vernetzung der Cyber-Physischen Systeme^[79] und des durchgängig digitalisierten Engineerings, bewirkt eine dynamische Geschäftsprozessgestaltung, eine sofortige Reaktion auf externe Veränderungen sowie eine durchgehend digitale Echtzeitanalyse im Produktions-bereich.^[80]

Produktivitätssteigerung

Eine optimale Ressourcenproduktivität und -effizienz, also eine möglichst maximale Ausbringung an Produkten bei minimalem Ressourceneinsatz, bildet den Grundstein für eine Steigerung der Produktivität eines Unternehmens.^[81] Die Umsetzung erfolgt über die CPS, wodurch Produktionsprozesse im gesamten Wertschöpfungsnetzwerk optimiert werden und damit geringere Emissionen und sinkende Ressourcen- sowie Energieverbräuche hervorgerufen werden.^[82]

2.1.4.2 Risiken

Neben diesem Ausschnitt an Potenzialen der Industrie 4.0 für das Unternehmen, stehen nachfolgende Risiken den Erfolgspotentialen erschwerend im Weg.

Die zunehmende Vernetzung der Systeme zu einem Internet der Dinge führt gleichzeitig zu großen Sicherheitslücken. Ein Stichwort dafür sind Cyber-Angriffe,^[83] oder Industriespionage, woraufhin erst reagiert wird nachdem der Entwicklungsprozess abgeschlossen ist und bereits konkrete Sicherheitsvorfälle aufgetreten sind.^[84] Um den Cyber-Angriffen und den daraus resultierenden Know-How-Verlusten, Zerstörung von Daten oder Diebstählen von Produktdaten sowie personenbezogenen Daten entgegenzuwirken,^[85] werden Sicherheitsarchitekturen entwickelt, deren Funktion darin besteht, Verhaltensanomalien frühzeitig zu erkennen, um dadurch korrumpierte und beschädigte Dateien zu ersetzen.^[86] Ähnlich einem selbstreinigendem Antivirus-programm.

Neben der Cyber-Security^[87] muss die Industrie 4.0 in die Sicherheitsarchitekturen ausfallsichernde Maßnahmen integrieren, da sie von externen Datenquellen stark abhängig ist und daher ein Systemausfall der IT basierten Anwendungen im Unternehmen, dank der zunehmenden Digitalisierung und der Vernetzung der gesamten Wertschöpfungskette sowie bei Nichtverfügbarkeit von Daten in der Cloud, ein Komplettausfall der Produktion herbeigeführt werden würde.^[88]

Die Industrie 4.0 muss Wege finden um zum einen ihre Vertraulichkeit zu erhöhen indem der Zugriff auf Daten und Dienste von technischen und personenbezogenen Nutzern abgeriegelt werden kann, zum zweiten ein gewisses Maß an unversehrten Daten sowie eine fehlerfreie Funktion der Dienste gewährleistet wird und zum dritten die Verfügbarkeit der Systeme nicht beeinträchtigt wird.^[89]

Neben den Sicherheitsrisiken besteht eine weitere Herausforderung darin industrielle Infrastrukturen zu aktualisieren und zu standardisieren, um durch die nachgerüsteten Netzwerkstellen den Datenaustausch zu gewährleisten.^[90] Zusätzlich ist eine Sensibilisierung der Mitarbeiter erforderlich, um mit der neuen „ Produktion 4.0 „ umgehen zu können und ausreichend für die Bewältigung der immensen Sicherheitsanforderungen geschult zu sein.^[91]

Um den Risiken und Herausforderungen von morgen Einhalt zu gebieten und die Potenziale der Industrie 4.0 im Unternehmen erfolgreich umzusetzen und deren Potenziale zu nutzen, sind neue Formen des Controllings unabdingbar.^[92]

2.2 Das Controlling

Bevor sich diese Bachelorarbeit den fundamentalen Auswirkungen der Industrie 4.0 auf das Controlling widmet, soll im Folgenden zunächst das Controlling von heute beleuchtet werden.

2.2.1 Grundlagen, Abgrenzung und die Relation zur Unternehmenssteuerung

Das Controlling hat sich in der Praxis seit den 1950er-Jahren in Deutschland etabliert, sodass, nach anfänglicher Zurückhaltung, Controllerstellen mit wachsendem Umfang Ende der 1960er-Jahren in Großunternehmen zu finden waren.^[93] Die Durchsetzung in der Wissenschaft erfolgte wesentlich später. Bis heute existiert kein einheitliches Verständnis des Begriffs „ Controlling” in der Literatur, woraus sich schlussfolgern lässt, dass es derzeitig im wirtschaftswissenschaftlichen Bereich umstritten ist.

[...]

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^[1] Vgl. Kieninger / Schimank (2017), S. 5

^[2] Vgl. Kagermann et al. (2013), S. 5

^[3] Vgl. BMBF (2016), [11.10.2017]

^[4] Vgl. Kagermann et al. (2013), S. 5 und S. 17

^[5] Vgl. Gleich et al. (2016a), S. 25

^[6] Vgl. Kagermann et al. (2013), S. 20

^[7] Vgl. Hillmer (2016), S. 481-486, [12.10.2017]

^[8] Vgl. Fallenbeck / Eckert (2017), S. 136

^[9] Vgl. Gleich et al. (2016a), S. 25

^[10] Vgl. MPDV (2014), S. 2 und S. 25, [18.10.2017]

^[11] Vgl. MPDV (2014), S. 3, [18.10.2017]

^[12] Vgl. Gleich et al. (2016a), S. 35

^[13] Vgl. Gleich et al. (2016a), S. 35 f.

^[14] Vgl. Sejdic (2015), S. 132

^[15] Vgl. Kagermann et al. (2013), S. 81

^[16] Vgl. Siepmann (2016a), S. 20

^[17] Vgl. BMBF (2016), [11.10.2017]

^[18] Vgl. Roth (2016a), S. 5

^[19] Vgl. Siepmann (2016a), S. 19

^[20] Vgl. Gleich et al. (2016a), S. 23

^[21] Vgl. Siepmann (2016a), S. 22

^[22] Vgl. BMWi (2017), [25.10.2017]

^[23] Diegner (2014), S. 9, [24.10.2017]

^[24] Sejdic (2015), S. 132

^[25] Vgl. Sejdic (2015), S. 132

^[26] Vgl. Sejdic (2015), S. 132

^[27] Vgl. Gleich et al. (2016a), S. 28

^[28] Vgl. COPA-DATA, S. 8, [25.10.2017]

^[29] Vgl. Kagermann et al. (2013)

^[30] Vgl. Tschandl / Mallaschitz (2016), S. 87

^[31] Vgl. Manzei et al. (2017), S. 11

^[32] Vgl. Horváth / Michel (2014), S. 12 f.

^[33] Vgl. Kagermann et al. (2013), S. 5

^[34] Vgl. Kagermann et al. (2013), S. 18

^[35] Vgl. New Solutions GmbH, [24.10.2017]

^[36] Vgl. Hirsch-Kreinsen / Weyer (2014), S. 6, [24.10.2017]

^[37] Vgl. Kagermann et al. (2013), S. 25

^[38] Vgl. Scheer (2015), S. 444

^[39] Vgl. Siepmann (2016b), S. 37

^[40] Vgl. Kirsch (2016), S. 124 und Kagermann et al. (2013), S. 24

^[41] Vgl. Kagernabb et al. (2013), S. 24

^[42] Vgl. BMWi (2015), S. 5, [02.11.2017]

^[43] Vgl. Siepmann (2016b), S. 38

^[44] Vgl. Köhler et al. (2015), S. 20

^[45] Vgl. Kagermann et al. (2013), S. 24

^[46] Vgl. Köhler et al. (2015), S. 20

^[47] Vgl. Hung vo (2015), S. 38

^[48] Vgl. Kagermann et al. (2013), S. 35

^[49] Vgl. Kahermann et al. (2013), S. 36

^[50] Vgl. Kagermann et al. (2013), S. 27

^[51] Vgl. Kagermann et al. (2013), S. 36

^[52] Vgl. Biel (2015), S. 28

^[53] Vgl. Biel (2015), S. 31

^[54] Vgl. Scheer (2015), S. 444

^[55] Vgl. Gleich et al. (2016a), S. 30

^[56] Vgl. BMWi (2015), S. 8, [02.11.2017]

^[57] Vgl. Siepmann (2016a), S. 23

^[58] Vgl. BMBF (2013), S. 6, [02.11.2017]

^[59] Vgl. BMBF (2013), S. 6, [02.11.2017]

^[60] Vgl. Grawe (2016), S. 362 f.

^[61] Vgl. ICV (2015), S. 11, [29.10.2017]

^[62] Vgl. Kagermann (2014), S. 603

^[63] Vgl. Grawe (2016), S. 363

^[64] Vgl. Gleich et al. (2014), S. 27

^[65] Vgl. Schöning / Dorchain (2014), S. 548

^[66] Vgl. Gleich et al. (2014), S. 67

^[67] Vgl. ICV (2014), S. 5, [03.11.2017]

^[68] Vgl. Hess / Gschmack (2015), S. 259

^[69] Vgl. Hess / Gschmack (2015), S. 259

^[70] Vgl. Kagermann (2014), S. 603

^[71] Vgl. Kagermann (2014), S. 603

^[72] Vgl. Siepmann (2016c), S. 55

^[73] Vgl. Siepmann (2016c), S. 63

^[74] Vgl. Siepmann (2016c), S. 63

^[75] Vgl. Roth (2016a), S. 6

^[76] Vgl. Roth (2016a), S. 7

^[77] Vgl. Kagermann et al. (2013), S. 19

^[78] Vgl. Lindemann et al. (2006), S. 10

^[79] Vgl. Kagermann et al. 2013), S. 20

^[80] Vgl. Roth (2016a), S. 7 und Kagermann et al. (2013), S. 20

^[81] Vgl. Kagermann et al. (2013), S. 20

^[82] Vgl. Kagermann et al. (2013), S. 20

^[83] Vgl. Sendler (2013), S. 137

^[84] Vgl. Kagermann et al. (2013), S. 52

^[85] Vgl. Siepmann / Roth (2016), S. 255

^[86] Vgl. Kagermann (2014), S. 610

^[87] Vgl. Kagermann et al. (2013), S. 53

^[88] Vgl. ICV (2015), S. 19, [29.10.2017]

^[89] Vgl. Kagermann et al. (2013), S. 51

^[90] Vgl. Kagermann et al. (2013), S. 52

^[91] Vgl. Kagermann et al. (2013), S. 55

^[92] Vgl. Gleich et al. (2016a), S. 35

^[93] Vgl. Küpper et al. (2013), S. 3