Regionalized implementation strategy of smart automation within assembly systems in China

Produzierende Unternehmen in aufstrebenden Nationen wie China, sind bestrebt, die Produktivität der Produktion durch eine Verbesserung der Lean Produktion mit disruptiven Technologien zu erreichen. Smart Automation ist dabei eine vielversprechende Lösung, allerdings können Unternehmen aufgrund von mangelnden Ressourcen oft nicht alle Smart Automation Technologien gleichzeitig implementieren. Ebenso beeinflusst eine Vielzahl an Einflussfaktoren, wie z.B. Standortfaktoren. Dementsprechend herausfordernd ist die Auswahl und Priorisierung von Smart Automation Technologien in Form von Einführungsstrategien für produzierende Unternehmen. Der Stand der Forschung untersucht nur unzureichend die Analyse der Interdependenzen zwischen Standortfaktoren, Smart Automation Technologien und Key Performance Indikatoren (KPIs). Darüber hinaus mangelt es an einer Methode zur Ableitung der Einführungsstrategie von Smart Automation Technologien unter Berücksichtigung dieser Interdependenzen. Entsprechend trägt diese Arbeit dazu bei, eine regionalisierte Einführungsstrategie von Smart Automation Technologien in Montagesystemen zu ermöglichen. Zunächst werden die Standortfaktoren, Smart Automation Technologien und KPIs identifiziert. In einem zweiten Schritt werden, mit Hilfe von qualitativen und quantitativen Analysen, die Interdependenzen bestimmt. Anschließend werden diese Interdependenzen auf ein Montagesystem mittels hybrider Modellierung und Simulation übertragen. Im vierten Schritt wird eine regionalisierte Einführungsstrategie durch eine Optimierung und eine Monte-Carlo-Simulation abgeleitet. Die Methodik wurde im Rahmen des deutsch-chinesischen Forschungsprojekts I4TP entwickelt, das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) unterstützt wird. Die Validierung wurde erfolgreich mit einem produzierenden Unternehmen in Beijing durchgeführt. Die entwickelte Methodik stellt einen neuartigen Ansatz zur Entscheidungsunterstützung bei der Entwicklung einer regionalisierten Einführungsstrategie für Smart Automation Technologien in Montagesystemen dar. Dadurch sind produzierende Unter-nehmen in der Lage, individuelle Einführungsstrategien für disruptive Technologien auf Basis wissenschaftlicher und rationaler Analysen effektiv abzuleiten

Digital Economy in the Context of Phylogenesis of Innovation and Market Development

Understanding the phylogenetic origin of a concept of innovation stands as the main precipice in establishing a sustainable concept of innovation. And as a scientific direction in studying emergence, distribution and commercialization of innovations. Primary Novelty of present article is expressed through analysis of neoindustrialization as a process of transition to a new economic paradigm through renewal of industrial infrastructure and its form of organization in a Technetronic phase of development. Comparative, comprehensive and factor analysis stands as the main methodology for the present article. Primary data consists of government and commercial statistics. The empirical analysis shows the importance of the vertically integrated structures in the course of new cluster development as well as their weight and importance in the development of the modern digital economy.Results of a research of Economist Intelligence Unit in 82 countries of the world say that such countries as Mexico or China, quickly improve the skills in the field of innovations. The research allowed being elicited one remarkable fact: the countries with the average level of economic welfare have additional benefits that introduction of domestic innovative developments stimulates also faster development of foreign experience

Literature review on the ‘Smart Factory’ concept using bibliometric tools

The objective of this paper is to depict a landscape of the scientific literature on the concept of the ‘Smart Factory’, which in recent years is gaining more and more attention from academics and practitioners because of significant innovations in the production systems within the manufacturing sector. To achieve this objective, a dynamic methodology called "Systematic Literature Network Analysis (SLNA)" has been applied. This methodology combines the Systematic Literature Review approach with the analysis of bibliographic networks. The adopted methodology allows complementing traditional content-based literature reviews by extracting quantitative information from bibliographic networks to detect emerging topics, and by revealing the dynamic evolution of the scientific production of a discipline. This dynamic analysis allowed highlighting research directions and critical areas for the development of the "Smart Factory". At the same time, it offers insights on the fields on which companies, associations, politicians and technology providers need to focus in order to allow a real transition towards the implementation of large-scale Smart Factory