Leseprobe
INHALTSVERZEICHNIS
ABKÜRZUNGSVERZEICHNIS
ABBILDUNGSVERZEICHNIS
TABELLENVERZEICHNIS
1 Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Zielsetzung und Gang der Untersuchung
2 Theoretische Grundlagen
2.1 Logistik
2.2 Logistik
2.3 Industrie
2.4 Radio-Frequency Identification
2.5 Cloud Computing
2.6 Multiagentensysteme
3 Methodik
3.1 Auswahl des betrachteten Zeitraumes
3.2 Auswahl der Datenbanken
3.3 Auswahl der Publikationsarten
3.4 Auswahl der Artikel
3.5 Klassifizierung der Artikel
3.6 Auswertung der Klassifizierung
4 Auswertung der Ergebnisse
4.1 Interne Logistik
4.1.1 Informationssysteme
4.1.2 Materialtransport
4.1.3 Materiallagerung
4.1.4 Prozessänderungen
4.2 Unternehmensübergreifende Logistik
4.2.1 Horizontale Integration
4.2.2 Externer Transport
4.3 Auswirkungen auf Mitarbeiter
4.3.1 Arbeitsbedingungen
4.3.2 Arbeitsmarkt
5 Diskussion der Ergebnisse
5.1 Themenbereiche
5.2 Zeitablauf
5.3 Geographisches Profil
6 Fazit
6.1 Zusammenfassung
6.2 Limitationen und weiterer Forschungsbedarf
LITERATURVERZEICHNIS
ABKÜRZUNGSVERZEICHNIS
Abbildung in dieser leseprobe nicht enthalten
ABBILDUNGSVERZEICHNIS
Abbildung 3-1: Literaturauswahl
Abbildung 3-2: Themenübersicht
Abbildung 5-1: Publikationen im Zeitablauf
Abbildung 5-2: Herkunft der Autoren aller Beiträge
Abbildung 5-3: Herkunft der Autoren ohne Schneeballverfahren
TABELLENVERZEICHNIS
Tabelle 5-1: Übersicht behandelter Themen
1 Einleitung
1.1 Problemstellung
Die produzierende Industrie in Deutschland ist mit einem Anteil von 25,7 % des Bruttoinlandsproduktes im Jahr 2016 einer der wichtigsten Wirtschaftsbereiche und auch einer der hauptsächlichen Gründe für das Wiedererstarken der Volkswirtschaft nach der Banken- und Finanzkrise (Ramsauer, 2013, S. 7; Statistisches Bundesamt, 2017). Deutschland als eine der führenden Industrienationen weltweit befindet sich jedoch, wie jede andere Nation auch, im wirtschaftlichen Wettbewerb. Durch die Tendenz von Unternehmen zur Auslagerung der Produktion in Niedriglohnländer ist der globale Wettbewerb, insbesondere in der produzierenden Industrie, stetig angewachsen (Ramsauer, 2013, S. 6). Dieser Wettstreit findet nicht nur auf der Ebene der Produktionsstandorte statt, sondern überträgt sich auch auf den Kampf um Absatzmärkte und neue Kunden. Megatrends wie Globalisierung und Digitalisierung haben Einzug in nahezu alle Wirtschaftsbereiche gehalten und die weltweite Arbeitsteilung möglich gemacht. Die Digitalisierung eröffnet zudem auch eine weitere Zukunftsperspektive, die Industrie 4.0. Durch diese soll es Unternehmen in Zukunft möglich sein ihr Wertschöpfungssystem als Ganzes und nicht mehr nur einzelne Wertschöpfungsaktivitäten zu optimieren (Göpfert, 2016, S. 53). Einhergehend mit neuen Technologien erhöht sich auch der Druck auf Unternehmen, da die Zeitfenster für die Entwicklung und auch für die Herstellung neuer Produkte durch die zunehmend individualisierten Präferenzen im Konsumverhalten der Endkunden stetig kürzer werden (Reinhart et al., 2013, S. 84; ten Hompel & Kerner, 2015, S. 176). Die dadurch entstehende Dynamik im Umfeld von Unternehmen stellt diese vor neue Herausforderungen und macht es zwingend notwendig, dass insbesondere stark informations- und kommunikationsabhängige Unternehmensbereiche flexibler und schneller reagieren können. Ein eben solcher Bereich, indem verlässliche Informations- und Kommunikationssysteme (IuK-Systeme) eine entscheidende Rolle spielen, ist die Logistik (Arnold et al., 2008, S. 3). Angelehnt an den Begriff der Industrie 4.0 wird im Zusammenhang mit dem Einzug neuester IuK-Systeme auch von der Logistik 4.0 gesprochen. Mit Blick auf das sich ändernde Konsumentenverhalten, sowie die bereits genannten Megatrends Globalisierung und Digitalisierung, sehen ten Hompel und Rehof et al. (2014, S. 4) sogar den Bedarf die „Informationslogistik“ als eigenständige neue Disziplin zu gründen und somit aus der traditionell reaktiv agierenden Logistik einen vorausschauend handelnden Teil der Wertschöpfungskette zu entwickeln. Dabei ist zu beachten, dass die Verwendung von IuK-Technologie in der Logistik keinesfalls ausschließlich vor dem Kontext der Industrie 4.0 zu sehen ist, sondern vielmehr bereits heute fester Bestandteil von Logistiksystemen ist. Technologische Weiterentwicklungen, wie etwa die Möglichkeit eine Bestellung elektronisch zu versenden, stellen genauso einen Meilenstein in der Entwicklung der Logistik und des Supply Chain Managements (SCM) dar, wie etwa die Einführung von Enterprise-Resource-Planning (ERP) Systemen für die Planung von Logistikabläufen (Heiserich et al., 2011, S. 369). Die Verwendung eben dieser ERP-Systeme zur Überwachung des Materialflusses hat es auch möglich gemacht, die im Rahmen des Toyota Produktionssystems bekannt gewordenen Modelle Just-in-Time und Kanban in der produzierenden Industrie umzusetzen. So ist es heute gängige Praxis, dass insbesondere C-Teile in großen Mengen in sogenannten Konsignationslagern liegen und die Entnahmen durch freigegebene Bereiche des firmeneigenen ERP Systems an den Lieferanten übermittelt werden, welcher daraufhin eigenständig agieren kann (Heiserich et al., 2011, S. 180-182). Reinhart et al. (2013, S. 84) betonen, dass insbesondere durch die steigende Bedeutung logistischer Ziele, wie etwa der Termintreue und der höheren Flexibilität in nahezu allen Prozessen, die innerbetriebliche Logistik ein wichtiger Aspekt zum Bestehen in einem globalen Wettbewerb ist. Im Umkehrschluss prophezeien ten Hompel und Rehof et al. (2014, S. 9) Unternehmen, die in Zukunft nicht auf die Verzahnung von IuK-Technologien mit Logistikprozessen setzen, dass sie mittelfristig nicht mehr wettbewerbsfähig sein werden. Dies macht deutlich, dass auch der weniger erforschte Bereich, die produktionsnahe Logistik, großes Potential zur Anwendung von im Zuge der Industrie und Logistik 4.0 entstehenden Methoden und Technologien hat. So spricht die Bundesvereinigung Logistik in ihrem Positionspapier aus dem Jahr 2014 sogar davon, dass das Beherrschen der ganzheitlichen Planung der Logistik, also auch der unternehmensinternen Informations- und Güterströme, mit über die Zukunftsfähigkeit des Wirtschaftsstandortes Deutschlands entscheidet und gleichzeitig ein wichtiger Innovationstreiber für die Zukunft sein wird (ten Hompel, Rehof et al., 2014, S. 6).
1.2 Zielsetzung und Gang der Untersuchung
Da jedoch die im Rahmen der Industrie 4.0 entwickelten Konzepte in einem Großteil der Industriebetriebe weltweit noch keine beziehungsweise geringe praktische Anwendung finden und sich auch die Forschung, insbesondere im Bereich der Anwendung industrieller Vernetzung auf logistische Prozesse, in einem noch frühen Stadium befindet, setzt sich diese Arbeit das Ziel den aktuellen Stand der Forschung im Bereich der Logistik 4.0 systematisch abzubilden, bestehende Ansätze zu verknüpfen sowie Forschungslücken aufzuzeigen. Hierbei wird sich ausschließlich auf produktionsnahe Logistikprozesse von Industriebetrieben beschränkt und nicht auf weitere Themengebiete wie beispielsweise die Automatisierung von interkontinentalen Gütertransporten eingegangen. Diese Limitation auf produktionsnahe Logistikprozesse ergibt sich aus dem Umfang dieser Arbeit und soll eine Fokussierung auf direkt mit den Fragestellungen dieser Arbeit verbundenen Themen ermöglichen. Die daraus resultierenden Forschungsfragen (RQ), die im Zuge dieser Arbeit erörtert werden lauten:
RQ1: Welche Themenbereiche werden in der Literatur zu Logistik 4.0 behandelt?
RQ2: Wie hat sich die Anzahl der Literaturveröffentlichungen zum Thema Logistik 4.0 im Zeitverlauf geändert?
RQ3: Lässt sich ein geographisches Profil der Autoren feststellen?
Im nächsten Kapitel werden hierzu die theoretischen Grundlagen und Definitionen, die im Zusammenhang mit den Themengebieten Industrie 4.0 und Logistik stehen, erläutert. Hierbei werden insbesondere auch die technischen Grundlagen für den Wandel zur Logistik 4.0 kurz erklärt, um somit eine Basis für die späteren Auswertungsergebnisse zu schaffen. In Kapitel 3 wird die verwendete Methodik dieser Arbeit vorgestellt, wobei neben der Erläuterung des Suchvorgangs der Schwerpunkt in der Beschreibung der limitierenden Faktoren und der Methodik der Literaturauswertung liegt. Im Anschluss daran werden die Ergebnisse der systematischen Literaturanalyse präsentiert und die gestellten Forschungsfragen diskutiert. Abschließend folgt ein Fazit, welches neben einer kurzen Zusammenfassung der Arbeit auch deren Limitationen sowie den weiteren Forschungsbedarf im Themengebiet Logistik 4.0 aufzeigt.
2 Theoretische Grundlagen
2.1 Logistik
Der Begriff der Logistik ist in Deutschland erst seit etwa 1970 im Gebrauch, als Geschäftsbereich bei wirtschaftlich orientierten Unternehmen hat sie jedoch schnell an Bedeutung gewonnen. Zentraler Gegenstand dabei sind vor allem Transport- und Lagerungsprozesse, sowie das zugehörige Be- und Entladen, Ein- und Auslagern und das Kommissionieren (Arnold et al., 2008, S. 3). Ihre Ziele lassen sich in leistungsbezogene Zielgrößen (Logistikleistung) und kostenbezogene Zielgrößen (Logistikkosten) unterteilen. Unter dem Begriff Logistikleistung lassen sich Themen zusammenfassen wie Lieferservice, Lieferbereitschaft oder auch Lieferflexibilität. Logistikkosten setzen sich vor allem aus Transport-, Bestands- und Systemkosten zusammen (Heiserich et al., 2011, S. 19-20). Die Logistik lässt sich also als wichtige Schnittstellenfunktion sehen, die gewährleisten muss, dass das geforderte Gut zur richtigen Zeit, an der richtigen Stelle, in der richtigen Menge, für den richtigen Kunden, in der gewünschten Qualität vorliegt (Lieberoth-Leden et al., 2017, S. 451). Um dies erfüllen zu können, muss die Logistik eines Unternehmens bestimmte Merkmale aufweisen. Nach Arnold et al. (2008, S. 3) lassen sich drei charakteristische Merkmale der Logistik herausarbeiten: Das erste Merkmal ist die Rolle von Informationen für die Logistik. Diese können zum einen als logistische Objekte auftreten, vor allem sind sie jedoch die Voraussetzung zur Steuerung jeglicher Prozesse. So benötigt jedes Logistiksystem „ein Informations- und Kommunikationssystem (…), das der Tatsache Rechnung trägt, dass sich die zu steuernden Objekte bewegen und räumlich weit entfernt von der steuernden Stelle sein können“ (Arnold et al., 2008, S. 3). Das zweite Merkmal ist die ganzheitliche Sicht aller Prozesse, also das Erkennen der Zusammenhänge einzelner Aktivitäten als Netzwerk voneinander abhängiger Handlungen und das dritte Merkmal, das genannt wird, ist die Gestaltung und Steuerung interdisziplinärer Aufgaben. Um all diese Merkmale auch erkennen zu können ist es wichtig, die Logistik nicht nur auf operativer Ebene zu betrachten. Auf dieser steht die Gestaltung des optimalen Materialflusses und dementsprechend die bereits angesprochenen, einzelnen Logistikprozesse im Vordergrund. Die ganzheitliche Sicht, wie sie als zweites Merkmal gefordert wird, ist jedoch nur möglich, wenn die Unternehmenslogistik auch auf dispositiver Ebene Betrachtung findet. Auf dieser wird die Planung, Steuerung und Überwachung von Distribution, Beschaffung und Produktion durchgeführt. Die Logistik hat jedoch im Rahmen ihres eingangs erwähnten Bedeutungsgewinnes auch Einzug in die strategische Ebene gehalten, sodass Themen wie die Standortplanung oder das Logistikcontrolling auch Teil der strategischen Überlegungen eines Unternehmens sind. Neben der Unterscheidung nach Gestaltungsebenen kann man auch noch zwischen der innerbetrieblichen Logistik, beziehungsweise der Intralogistik und der unternehmensübergreifenden Logistik unterscheiden. Wie Arnold et al. (2008, S. 18) betonen, haben IuK-Systeme eine sehr große Bedeutung für die innerbetriebliche Logistik, da deren Hauptaufgaben in der Sicherung der Materialflüsse und der Materialbereitstellung liegen. Dementsprechend interessant ist das Gebiet der Intralogistik auch für die Anwendung von neuen technologischen Möglichkeiten. Den Kernaspekt der unternehmensübergreifenden Logistik stellt das Management der gesamten Supply Chain dar. Die wichtigsten Aufgaben bestehen daher in der Abstimmung mit den vor- und nachgelagerten Partnern der Wertschöpfungskette, also das Management der Kunden und Lieferanten. Das Ziel dabei ist es, Fehlmengen, Überbestände oder auch ein Aufschaukeln der Nachfrage aufgrund von Informationsdefiziten (Bullwhip-Effekt) zu vermeiden (Arnold et al., 2008, S. 27-30). Auch hierbei spielt der Einsatz von IuK-Technologien eine wichtige Rolle.
2.2 Logistik 4.0
Die Logistik 4.0 ist folglich als Anwendung der Prinzipien und Technologien, die im Kontext mit Industrie 4.0 stehen, auf die Erbringung der Logistikleistung zu sehen. Zentrales Ziel dabei ist es, Kennzahlen wie Lieferzuverlässigkeit, -qualität und -fähigkeit zu verbessern und gleichzeitig auch die interne Leistungserstellung zu optimieren (Lieberoth-Leden et al., 2017, S. 451). Dabei stehen vor allem, wie bei der Industrie 4.0 auch, die Themen Flexibilität, Robustheit gegenüber Störungen und Effizienz im Mittelpunkt der Forschung (Ramsauer, 2013, S. 8-9). Aufgrund der starken Abhängigkeit von IuK-Technologien und Informationen gilt das Supply Chain Management und insbesondere die Logistik als einer der Bereiche, der das höchste Potenzial für die Anwendung der in den Kapiteln 2.3 bis 2.6 beschriebenen Prinzipien und Technologien hat (ten Hompel & Henke, 2014, S. 616). Dabei ist es wie bei der bisherigen Betrachtung der Logistik wichtig, sich nicht nur auf die operative Sicht zu beschränken. So sieht Wehberg (2016, S. 321) die Logistik 4.0 als Managementansatz zur Entwicklung, Planung und Durchführung von Objektflüssen, welcher auf neuen Innovationen, Technologien und dezentraler Selbstorganisation beruht. Genauere Einblicke und Beispiele in wie weit und in welchen Bereichen sich die Logistik 4.0 von der unter dem Punkt 2.1 beschriebenen, herkömmlichen Logistik abgrenzt, behandeln Kapitel 4 und 5 dieser Arbeit.
2.3 Industrie 4.0
Der Begriff Industrie 4.0 bezeichnet ein Konzept industrieller Wertschöpfung und wird oftmals als vierte industrielle Revolution gesehen. Da die technischen Grundlagen, die zur Umsetzung benötigt werden, wie etwa Sensoren, Software oder Netzwerke, bereits seit einiger Zeit existieren, die praktische Umsetzung in der Industrie sich jedoch erst entwickelt, ist die Industrie 4.0 mehr als Evolution und weniger als Revolution anzusehen (Sendler, 2013, S. 7). Bauer et al. (2014, S. 20) definieren den Begriff Industrie 4.0, in Anlehnung an die Arbeitsdefinition der Plattform Industrie 4.0, welche als Kooperation durch die Branchenverbände BITKOM (Bundesverband Informationswirtschaft, Telekommunikation und neue Medien e.V.), VDMA (Verband Deutscher Maschinen- und Anlagenbau e.V.) und ZVEI (Zentralverband Elektrotechnik- und Elektronikindustrie e.V.) gegründet wurde, als die „echtzeitfähige, intelligente, horizontale und vertikale Vernetzung von Menschen, Maschinen, Objekten und IKT-Systemen zum dynamischen Management von komplexen Systemen". Für die technische Realisierung dieser Vernetzungen sind eine Reihe neuer Technologien notwendig. Der Kernaspekt all dieser Technologien ist der Einsatz vernetzter Cyber-Physischer Systeme (CPS) (Spath, 2013, S. 22). Diese CPS beruhen auf Objekten, die wie beispielsweise Behälter, Materialien oder ganze Produktionsanlagen bisher hauptsächlich passive Aufgaben hatten und nun durch die Ausstattung mit Sensoren, Mikrocontrollern und Kommunikationssystemen zu sogenannten „Embedded Systems“ werden. Durch die Sensoren ist es nun möglich, Daten zu sammeln, welche durch den eingebauten Mikrocontroller auch gleich verarbeitet werden (Bauer et al., 2014, S. 21). Diese Möglichkeit der gleichzeitigen Informationsaufnahme und -verarbeitung zeichnet die Objekte als Smart Objects aus, die intelligent und autonom agieren können und sich durch die Verwendung der Kommunikationssysteme auch untereinander organisieren können (Hirsch-Kreinsen, 2014, S. 6; Spath, 2013, S. 22). Die bei der Vernetzung entstehenden Systeme werden als CPS bezeichnet. Diese Systeme können sich dann untereinander temporär für Aufgaben zusammenschließen und auch wieder trennen (Bauer et al., 2014, S. 21). Hierfür müssen sie durch ein gemeinsames Netzwerk, welches entweder funk- oder kabelbasiert vorliegt, miteinander verbunden werden. Durch das Internet der Dinge (IoT) wird diese Vernetzung der einzelnen Objekte und die Kommunikation von Maschine zu Maschine (M2M-Kommunikation) möglich gemacht (Sendler, 2013, S. 11). Das IoT ist definiert als „ein informationstechnisch vernetztes System autonom interagierender Gegenstände und Prozesse, die sich durch eine zunehmende Selbstorganisation charakterisieren und zu einer wachsenden Verschmelzung physischer Dinge mit der digitalen Welt des Internets führen“ (Brand et al., 2009, S. 107). Dieser Informationsaustausch durch das IoT ist die Grundlage dafür, ein noch höheres Automatisierungsniveau zu erreichen, da die CPS durch ihre enthaltenen Sensoren und die implementierte Software eigenständig auf externe Einflüsse reagieren können (Broy, 2010, S. 28; Hirsch-Kreinsen, 2014, S. 6; Reinhart et al., 2013, S. 86). Eine Fabrik, deren Produktionssystem auf dem Einsatz von CPS beruht, also ein cyber-physisches Produktionssystem (CPPS) aufweist, lässt sich als Smart Factory bezeichnen. Im Mittelpunkt steht dabei, dass die intelligenten, sozialen Maschinen und andere Smart Objects untereinander Informationen austauschen. Diese Informationen können beispielsweise Aufträge, Zustände, Abläufe oder auch Termine sein, die ausgetauscht werden um somit eine Verbesserung der Auslastung, Qualität oder auch eine Reduzierung von Wartezeiten zu erreichen (Bauer et al., 2014). Mögliche Anwendungsgebiete in der industriellen Produktion, die hierdurch neu erschlossen beziehungsweise auf einem deutlich höheren Niveau der wirtschaftlichen Rentabilität durchgeführt werden können, sind vor allen in Bereichen die eine hohe Flexibilität erfordern zu finden. Durch die Industrie 4.0 und ihre vernetzten Produktionssysteme soll eine zunehmende Individualisierung der Produkte und damit eine Flexibilisierung der Produktion bis hin zur Losgröße Eins wirtschaftlich durchführbar sein. Diese neu gewonnene Variabilität im Produktionsvorgang ermöglicht gleichzeitig auch eine stärkere Einbeziehung des Kunden in den laufenden Wertschöpfungsprozess (Bousonville, 2017b, S. 13). Aufgrund der bereits in Kapitel 1 angesprochenen in Zukunft deutlich steigenden Dynamik im Umfeld von Unternehmen, gelten die im Zusammenhang mit der Industrie 4.0 stehenden Technologien zukünftig als Schlüssel für die Generierung von Wettbewerbsvorteilen. Eine im Auftrag des BITKOM durchgeführte Studie des Fraunhofer-Institutes für Arbeitswirtschaft und Organisation schätzt das Wertschöpfungspotenzial für Deutschland bis zum Jahr 2025 auf 78 Milliarden Euro, das direkt im Zusammenhang mit der Industrie 4.0 steht (Bauer et al., 2014, S. 6-7).
2.4 Radio-Frequency Identification
Eine Technologie die im Rahmen der Industrie 4.0 eingesetzt wird ist Radio-Frequency Identification (RFID). Mit dieser Funktechnologie ist es möglich, Objekte oder auch Personen ohne eine Sichtverbindung zu identifizieren. Neben dem bloßen identifizieren ist es durch RFID-Tags, beziehungsweise Transpondern, auch möglich produkt- oder produktionsspezifische Informationen zu speichern (Lieberoth-Leden et al., 2017, S. 497). Hierfür verfügen die Transponder über eingebaute Mikrochips, die einen Electronic Product Code (EPC) enthalten. Dieser ermöglicht eine eindeutige Zuordnung, da der EPC nicht nur für jedes Produkt, sondern auch für jedes einzelne Objekt individuell festgelegt werden kann. Der zentrale Vorteil im Vergleich zur Verwendung eines Barcodes zur Identifikation ist, dass der RFID Transponder seine Daten durch eine eingebaute Antenne kontinuierlich senden kann und daher kein aktiv durchgeführter Vorgang wie beim Lesen eines Barcodes notwendig ist (Twist, 2005, S. 226). Um die Datenübertragung trotz der zu überbrückenden Funkstrecke und Hindernissen zu ermöglichen und gleichzeitig auf einem rentablen Kostenniveau zu arbeiten, werden in der Logistik vor allem passive Transponder und Signale im Ultra High Frequency Bereich verwendet. Diese werden dann von einem Reader in elektromagnetische Wellen übersetzt, welche dem Mikrochip im RFID Tag als Energiequelle dienen. Dieser wird dadurch aktiviert und sendet ein Signal zurück, welches mit entsprechender Software ausgewertet werden kann (Lieberoth-Leden et al., 2017, S. 498).
2.5 Cloud Computing
Um die im Rahmen von Industrie 4.0 anfallenden Datenmengen auch verarbeiten zu können, werden leistungsstarke Informationssysteme benötigt. Eine Technologie die in vielen Modellen der Industrie 4.0 und somit auch der Logistik 4.0 verwendet wird, ist das Cloud Computing. Dabei erfolgt die Bereitstellung von IT-Infrastruktur, von Plattformen oder auch von Anwendungen als im Web elektronisch verfügbare Dienste (Baun et al., 2011, S. 3). Ein signifikanter Vorteil in der Datenspeicherung und -verarbeitung in der Cloud liegt darin, dass eine deutlich größere Datenmenge als bei herkömmlichen Serverlösungen verarbeitet werden kann und gleichzeitig alle intelligenten Objekte über Kommunikationsnetze mit der Cloud verbunden werden können. Somit ist es möglich Methoden aus dem Bereich der Big Data im Betrieb anzuwenden. Durch diese umfassende Vernetzung der Objekte mit der Cloud und neuesten Internetprotokollen kann ein Echtzeit-Abbild der Smart Factory erstellt werden, auf dessen Grundlage Planungen und Prozesssteuerungen beruhen (Bauer et al., 2014, S. 21).
2.6 Multiagentensysteme
Für ihr autonomes Handeln benötigen die CPS eine Entscheidungsgrundlage. Diese Grundlage kann in Form eines Multiagentensystems vorliegen. Dabei werden die Objekte durch Softwareagenten dargestellt, welche das Ausführen von Aufgaben untereinander verhandeln (Trautmann, 2007, S. 281-284). Solche Agenten lassen sich nach Prestifilippo (2017, S. 225) als „Systeme beschreiben, die im Rahmen bestimmter Entwicklungsziele selbstständig kritische Entscheidungen treffen können“. Darauf aufbauend ist ein Multiagentensystem, also ein System aus mehreren gleichartigen oder unterschiedlichen Agenten die miteinander interagieren. Dabei kann es sein, dass sie kooperativ eine Aufgabe gemeinsam erledigen oder auch, dass die einzelnen Agenten konfliktäre Ziele verfolgen. Insbesondere bei gegenläufigen Zielen ist eine für den Gesamtprozess der Fertigung günstige Verteilung der Aufgaben wichtig. Ein weiterer Vorteil der Verwendung eines Multiagentensystems ist die Skalierbarkeit. So kann ein Objekt mit verhältnismäßig geringem Aufwand in ein funktionierendes System mit eingegliedert oder auch wieder entfernt werden, ohne sich negativ auf den Gesamtprozess auszuwirken (Trautmann, 2007, S. 281-284).
3 Methodik
Zur Untersuchung der Forschungsfragen wird auf eine systematische Literaturanalyse zurückgegriffen. Durch diese sollen zum einen bereits bestehende Ansätze systematisch miteinander vereint werden und zum anderen noch existierende Forschungslücken oder sich widersprechende Ansätze aufgezeigt werden. Insbesondere dieser Punkt verdient besondere Beachtung, da es sich bei der Thematik Logistik 4.0 um ein vergleichsweise neues Forschungsgebiet handelt (ten Hompel & Kerner, 2015, S. 177). Die verwendete Methodik folgt den von Rashman et al. (2009, S. 466) benutzten Regeln um Voreingenommenheit auszuschließen und Transparenz, Vollständigkeit und Reproduzierbarkeit einer systematischen Literaturanalyse gewährleisten zu können, weshalb die Auswahl der Literatur durch Faktoren beschränkt wird (Fink, 2014, S. 50-51). Des Weiteren orientiert sich die Methodik dieser Arbeit am sechs Schritte Prozess wie er auch in Hohenstein et al. (2014), Kiel (2017), Rashman et al. (2009), Soni und Kodali (2011) und Winter und Knemeyer (2013) verwendet wird.
3.1 Auswahl des betrachteten Zeitraumes
Für die Literaturauswahl wurde im ersten Schritt festgelegt, dass nur Literatur die zwischen 2005 und 2017 veröffentlicht wurde, in Betracht gezogen wird. Auch wenn der Begriff der Industrie 4.0, welcher den begrifflichen Ursprung für die Logistik 4.0 darstellt, im Jahr 2011 im Rahmen der Hannover Messe öffentlich eingeführt wurde, wurde der zeitliche Horizont bis in das Jahr 2005 erweitert (Kiel et al., 2016, S. 679). Dies soll den Mehrwert liefern, dass auch Ansätze und Innovationen, die sich mit einer intelligenten Steuerung der Logistik auseinandersetzen, miteinbezogen werden, auch wenn diese nicht unter dem Begriff Logistik 4.0 veröffentlicht wurden. Die obere Begrenzung in das Jahr 2017 wurde gewählt, da somit eine größtmögliche Aktualität gewährleistet werden kann, was im Hinblick auf die in Kapitel 1.2 formulierten Forschungsfragen notwendig ist.
3.2 Auswahl der Datenbanken
Als relevante Datenbanken wurden Business Source Complete (EBSCO) und ABI/Inform festgelegt. Zusätzlich zu den in diesen Datenbanken enthaltenen Treffern wurde eine ergänzende Suche über Google Scholar und den OPAC Katalog der Universitätsbibliothek Erlangen-Nürnberg durchgeführt. Um garantieren zu können, wirklich alle relevanten Bereiche die Änderungen durch die Logistik 4.0 unterliegen werden auch zu adressieren, wurde im weiteren Verlauf das Schneeballverfahren angewendet, bei welchem die Literaturverzeichnisse relevanter Literatur nach weiteren Treffern durchsucht werden. Dieses Verfahren wurde bereits in Literaturanalysen wie etwa David und Han (2004), Kiel et al. (2016), Soni und Kodali (2011) und Winter und Knemeyer (2013) verwendet. Fink (2014, S. 28) empfiehlt sogar das Verwenden der Bibliographien für die Suche nach weiterer Literatur um auch alle Themenbereiche abdecken zu können, insbesondere, wenn wie in dieser Arbeit nur zwei Datenbanken durchsucht werden: „after many, many hours of searching, you may fail to uncover all there is to know about a topic. This can easily happen if you rely on just one or two databases.”
3.3 Auswahl der Publikationsarten
Grundsätzlich geht man von der Annahme aus, dass Artikel die in viel zitierten und hoch gerankten Fachzeitschriften veröffentlich werden, qualitativ hochwertiger sind und somit auch die Qualität der systematischen Literaturanalyse steigt, wenn man sich ausschließlich auf diese fokussiert (Kiel et al., 2016, S. 679). Dieses Qualitätsverständnis beruht vor allem auf dem strengen Review und einer dementsprechend großen Selektion, denen die Artikel vor der Veröffentlichung in einer dieser Fachzeitschriften unterliegen. Wie jedoch bereits zu Anfang in Kapitel 3 formuliert, handelt es sich bei Logistik 4.0, Industrie 4.0 sowie den in Kapitel 2 beschriebenen Technologien um vergleichsweise neue Forschungsgebiete. Deshalb wurde beschlossen, die Auswahl der Publikationen nicht anhand eines geforderten Rankings zu limitieren, sondern sogar Tagungsbänder und Buchkapitel miteinzubeziehen. Dieses Verfahren ist mit Cooper (1989) vereinbar, welcher betont hat, dass das ausschließliche Limitieren auf Zeitschriftenartikel angebracht ist, wenn bereits eine hohe Anzahl an Beiträgen veröffentlicht wurde. Daher wäre eine solche Beschränkung der Arbeit hinderlich, da relevante Forschungsgebiete nicht behandelt werden könnten und auch hinsichtlich der Aktualität Abstriche vorgenommen werden müssten, aufgrund des zeitaufwendigen Review- und Verbesserungsprozesses dieser Zeitschriftenartikel.
3.4 Auswahl der Artikel
Um ein möglichst genaues und vollständiges Abbild von der sich mit Logistik 4.0 beschäftigenden Literatur als Grundlage für diese Arbeit zu bekommen, wurde der Suchstring der in dieser Arbeit verwendet wurde nicht nur auf Basis von bereits analysierter Literatur, sondern mit Hilfe von zwei Mitarbeitern des Lehrstuhls für Industrielles Management der Friedrich-Alexander-Universität entwickelt. Der dabei entstandene Code, der für die Abfragen in EBSCO und ABI/Inform verwendet wurde, lautet:
((industry 4.0 OR industrial internet OR advanced manufacturing OR smart manufacturing OR integrated industry OR fourth industrial revolution OR smart factory) AND (logistic* OR supply chain OR transport OR value chain)) OR ("Logisti* 4.0")
Dabei ist zu beachten, dass der Code jeweils auf den Titel und auch auf den Abstract bezogen wurde. Die “OR” Verknüpfung erhöht die Anzahl der Treffer, da die Abfrage somit unabhängig voneinander in Titel und Abstract durchgeführt wird. Die verwendeten Boolean Verknüpfungen sind weit genug gewählt um ausschließlich nicht relevante Literatur auszusortieren (Fink, 2014, S. 25). Der Suchstring wurde in englischer Sprache verfasst, da die dominierende Publikationssprache in der Wissenschaft und auch in diesem Themengebiet Englisch ist. Da der Begriff der Industrie 4.0 aus dem deutschen Sprachgebrauch stammt und von der deutschen Bundesregierung im Rahmen des Aktionsplans zur Hightech-Strategie 2020 eingeführt wurde, wurde der Code auch in die deutsche Sprache übersetzt und die Abfrage ein weiteres Mal durchgeführt (Ramsauer, 2013, S. 7). Dabei sind jedoch keine weiteren relevanten Treffer erzielt worden. Insgesamt ergab sich aus den Abfragen in ABI/Inform und EBSCO anhand des Codes sowie der ausgewählten Parameter für den Zeitraum, die Publikationstypen, die sprachliche Einschränkung und die Bedingung, dass der Volltext verfügbar sein muss eine Trefferanzahl von 671. Anhand des Lesens der Titel konnte die Anzahl an relevanter Literatur auf 71 Treffer reduziert werden. Nach Abzug aller Duplikate sowie des Lesens des Abstracts jedes verbleibenden Treffers blieben 11 finale Ergebnisse übrig. Die Beschränkungen auf in deutscher oder englischer Sprache veröffentlichter Literatur, den Zeithorizont und das Verfügbarsein eines Volltextes, wurden auch bei der Auswahl der Literatur in den ergänzenden Suchen und auch im Schneeballverfahren beibehalten. In Google Scholar wurden die Suchkombinationen: „allintitle: Logistik 4.0“, „Logistik 4.0“, „allintitle: industry 4.0, logistics“, „industry 4.0, logistics“, „logistics, cyber physical system“ und „smart logistics“ verwendet. Dabei ist zu beachten, dass bei den Suchabfragen die sich nicht ausschließlich auf den Titel beziehen („allintitle: …“), jeweils die ersten 150 Treffer, die als Volltext in deutscher oder englischer Sprache verfügbar waren auf ihre Relevanz überprüft wurden. Von diesen Treffern ergaben sich nach Lesen des Abstracts und abzüglich aller Duplikate weitere 17 relevante Ergebnisse, die mit in die Erstellung dieser Arbeit eingegangen sind. Im Katalog der Universitätsbibliothek Erlangen-Nürnberg wurden die Kombinationen: „industry 4.0 AND logistics“, „Logistik 4.0“, „logistics AND cyber physcial production systems“, „logistics AND cyber physical production systems“ und „smart logistics“ verwendet. Die Suchkombinationen wurden dabei auf die Schlagwortsuche bezogen, um auch Literatur deren Titel keine der gewählten Kombinationen enthält nicht auszuschließen. Diese Suchabfragen lieferten weitere 11 relevante Ergebnisse, sodass die Grundlage dieser Arbeit auf nun 39 Artikel, Tagungsbänder und Buchkapitel angewachsen ist. Das im Anschluss daran durchgeführte Schneeballverfahren steuerte ebenfalls weitere 17 Treffer bei, sodass schlussendlich 56 Treffer als Grundlage für diese Arbeit dienen (s. Abb. 3-1).
Abbildung 3-1: Literaturauswahl
Abbildung in dieser leseprobe nicht enthalten
Quelle: Eigene Darstellung nach Kiel et al. (2016)
3.5 Klassifizierung der Artikel
Im Anschluss daran wurden alle 56 Treffer genau untersucht und hinsichtlich der angesprochenen Themengebiete unterteilt. Auf erster Ebene wurde eine Unterteilung zwischen interner Logistik, unternehmensübergreifender Logistik und den Auswirkungen auf Mitarbeiter durchgeführt. Darauf aufbauend wurde der Bereich der internen Logistik in die Themengebiete Informationssysteme, Materiallagerung, Materialtransport und Prozessänderungen unterteilt. Die unternehmensübergreifende Logistik wurde in die Bereiche externer Transport und horizontale Integration untergliedert und bei den Auswirkungen auf die Mitarbeiter wird zwischen den Auswirkungen auf die Arbeitsbedingungen und den Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt unterschieden (s. Abb. 3-2). Bei der Erstellung dieser Themenbereiche wurde darauf geachtet, dass sie möglichst trennscharf formuliert sind und somit eine eindeutige Zuordnung der angesprochenen Aspekte möglich ist.
Abbildung 3-2: Themenübersicht
Abbildung in dieser leseprobe nicht enthalten
Quelle: Eigene Darstellung nach Kiel et al. (2016)
3.6 Auswertung der Klassifizierung
Im letzten Schritt wurden die klassifizierten Beiträge diskutiert und miteinander auf übereinstimmende, aber auch gegensätzliche Ansätze überprüft und kritisch hinterfragt, ob die jeweils genannten Implikationen auch gut begründet sind oder es zur Stützung der Ergebnisse noch weiterer Forschung bedarf. Durch die Auswertung ist es nun auch möglich, die Forschungsfragen hinsichtlich der inhaltlichen Gliederung, der zeitlichen Entwicklung und des geographischen Profils, wie sie in Kapitel 1.2 formuliert wurden, zu diskutieren. Dabei wurde, wie in der gesamten Arbeit, ausschließlich auf deskriptive Methoden zurückgegriffen.
4 Auswertung der Ergebnisse
Im Folgenden werden die zentralen Auswirkungen der Logistik 4.0, die in der ausgewählten Literatur behandelt werden, dargestellt. Die Gliederung erfolgt anhand der drei Über- und acht Unterthemen, die bei der Analyse festgestellt wurden.
4.1 Interne Logistik
4.1.1 Informationssysteme
Die Gestaltung der unternehmensinternen Informationssysteme ist beim Aufbau eines vernetzten Logistiksystems von großer Bedeutung. Eine in diesem Zusammenhang stehende Technik ist das Cloud Computing. So sehen Bauer et al. (2014, S. 21-22) die Vorteile der Benutzung einer Cloud vor allem darin, dass größere Datenmengen als bei herkömmlichen Serversystemen verarbeitet werden und auch Anwendungen zentral verwaltet werden können. Die Aufgaben der Cloud liegen vor allem in den Bereichen Planung, Organisation und Steuerung. Außerdem wird das klassische Supply Chain Management (SCM) durch cloudbasierte IT Services erweitert (ten Hompel, Kirsch et al., 2014, S. 206-208). Bei Stock und Seliger (2016, S. 537-541) laufen alle IuK-Technologien über die Cloud. Sie stellen außerdem die Bedeutung der vertikalen Integration in den Vordergrund, die eine intelligente Vernetzung aller Bereiche bis zur Entwicklung oder dem Marketing umfasst. Auch für Strandhagen et al. (2016, S. 242) liegt der Schlüssel für eine erfolgreiche Produktionslogistik im Sinne der Industrie 4.0 in der Benutzung von vertikal integrierten IT Systemen. So ermöglicht eine Vernetzung des Shopfloors mit dem unternehmensinternen ERP eine ganzheitliche Sicht über die eigene Produktion. Dieses ERP System kann in die Cloud übertragen werden, wodurch es zu einer Entkoppelung der normativen und operativen Ebene kommt (ten Hompel & Henke, 2014, S. 615-623; ten Hompel & Kerner, 2015, S. 176-180; Wehberg, 2016, S. 328-330). Die Cloud stellt Wehberg (2016, S. 328-330) zufolge eine übergeordnete Verwaltung dar, welche vor allem Ziele und Strategien enthält und über welche die Abwicklung von Aufträgen, Bestellungen und Finanzen läuft. Anwendungsspezifische Aufgaben werden jedoch von den einzelnen CPS erledigt. Insbesondere bei Aufgaben mit hohem Komplexitätsniveau wird der Anteil an autonom getroffenen Entscheidungen steigen. Dies deckt sich mit den Ergebnissen einer Simulation auf Basis vergangener Produktionsdaten von Scholz-Reiter et al. (2009, S. 397-398), bei welcher gezeigt wurde, dass für jedes Komplexitätslevel die logistische Zielerreichung durch einen höheren Autonomiegrad der CPS verbessert wurde, wobei dieser Effekt bei höherem Komplexitätsniveau noch einmal anstieg.
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