Handbuch Industrie 4.0

Mit der Neuauflage des erfolgreichen Werkes wird die Geschichte der vierten industriellen Revolution fortgeschrieben und der Dynamik Rechnung getragen, mit der die Vision in den vergangenen zwei bis drei Jahren weiterentwickelt und verwirklicht wurde.

Experten aus Wissenschaft und Technik beleuchten verschiedene Facetten der Industrie 4. 0 sowohl aus akademischer als auch aus praktischer Sicht und schaffen gleichermaßen einen Überblick über den Stand der Technik und die Vision selbst. Dies gelingt nicht zuletzt dank einer ausgewogenen Mischung aus wissenschaftlichen Erkenntnissen, Praxisbeispielen und Übersichtsbeiträgen. Die Themen der Beiträge reichen von Basistechnologien (bspw. cyber-physische Systeme) über Integrations- und Migrationsansätze bis hin zu Geschäftsmodellen und Dienstleitungen für die Industrie 4. 0. Zudem werden die Datensicherheit und auch rechtliche Aspekte behandelt. In der 3. Auflage werden die Themenfelder um Künstliche Intelligenz, aktuelle Mobilfunkstandards und den daraus resultierenden Potentialen für eine zukünftige Plattformökonomie erweitert. Die dritte Auflage wurde bearbeitet und erweitert, erscheint nun in 3 Bänden. Dieser zweite Band beinhaltet neue und bearbeitet Beiträge zur Automatisierung.
Online ist dieses Nachschlagewerk auch über Springer Reference verfügbar.

Die Zielgruppen
. Entscheider/-innen bei Herstellern, Systemintegratoren und Anwender/-innen in der Industrie
. Techniker/-innen und Ingenieure/-innen aus der industriellen Praxis
. Studierende technischer und betriebswissenschaftlicher Fachrichtungen

Die Herausgeberin
Professorin Dr. -Ing. Birgit Vogel-Heuser leitet den Lehrstuhl für Automatisierung und Informationssysteme der (TUM). Sie hat langjährigeExpertise in Industrie und Forschung zum Themenbereich Industrie 4. 0 und die dazu notwendigen Ansätze wie Agenten, Model Basiertes Systems Engineering und verteilte intelligente Systeme. Sie leitet den Sektor "Work" des Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence gemeinsam mit Klaus Bengler und ist Core Member des Munich Data Science Institute der TUM.

Industrie-4. 0-Anwendungsszenarien für die Automatisierung. , Architekturen. , Daten-, Informationsanalyse und maschinelles Lernen. , Engineering-Aspekte in der Industrie 4. 0