Digitale Chemieindustrie: Anforderungen Chemie 4. 0, Praxisbeispiele und Perspektiven
Gespeichert in:
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| Format: | Elektronisch E-Book |
| Sprache: | English |
| Veröffentlicht: |
Newark
John Wiley & Sons, Incorporated
2022
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| Online-Zugang: | HWR01 |
| Beschreibung: | 1 Online-Ressource (425 Seiten) |
| ISBN: | 9783527835713 |
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| 505 | 8 | |a Cover -- Titelseite -- Impressum -- Inhaltsverzeichnis -- Geleitwort -- Vorwort -- Beitragsautoren -- Teil I Status quo und Entwicklung der digitalen Chemieindustrie -- 1 Chemie 4.0 - eine Standortbestimmung -- 1.1 Die digitale und zirkuläre Transformation in der Chemie- und Pharmaindustrie -- 1.2 Nachhaltigkeit im Fokus -- 1.3 Die digitale Transformation ist in vollem Gange -- 1.4 Stand der Digitalisierung -- 1.5 Digitalisierung für die Chemie von morgen -- 1.5.1 Künstliche Intelligenz (KI) -- 1.5.2 Plattformökonomie und Direktvertrieb -- 1.5.3 3-D-Druck - Additive Fertigung -- 1.5.4 Datengetriebene und datenbasierte Geschäftsmodelle -- 1.5.5 Smart Contracts/programmierbares Geld -- 1.5.6 Digitale Technologien im Gesundheitswesen (E-Health) -- 1.6 Ohne Changemanagement geht es nicht -- 1.7 Digitalisierung bringt zirkuläre Wirtschaft voran -- 1.8 Ausblick: noch mehr Datenanalyse und Konnektivität -- 1.9 Digitale Transformation erfordert politischen Rückenwind -- Literaturverzeichnis -- 2 Die Digitalisierung - riesige Chance und große Herausforderung für die Chemieindustrie -- 2.1 Bedeutung und Struktur der Chemieindustrie in Deutschland -- 2.2 Herausforderungen der Chemieindustrie -- 2.3 Besonderheiten der Chemieindustrie -- 2.4 Stand der Digitalisierung in der Chemieindustrie -- 2.5 Chancen der Digitalisierung in der Chemieindustrie -- 2.5.1 Ziel-Perspektive -- 2.5.2 Funktionale Perspektive -- 2.5.3 Prozessuale Perspektive -- 2.6 Digitale Chemie der Zukunft -- 2.7 Learnings aus eigenen Digitalisierungsprojekten und Schlussfolgerungen -- Literaturverzeichnis -- 3 In der Digitalisierung ist die Größe für Chemieunternehmen nicht mehr entscheidend -- 3.1 Einleitung -- 3.2 Warum der Wandel unausweichlich ist -- 3.2.1 Wie Wirtschaftsökosysteme funktionieren -- 3.2.2 Die Schrift an der Wand: Vorboten der Veränderung | |
| 505 | 8 | |a 3.2.3 Nahrungsergänzungsmittel als mögliches Beispiel für ein smartes Ökosystem -- 3.3 Drei künftige Arten von Geschäftsmodellen -- 3.3.1 Basisanbieter -- 3.3.2 Plattformanbieter -- 3.3.3 Partner im Ökosystem -- 3.4 Fallbeispiele für neue digitale Geschäftsmodelle -- 3.4.1 Repairfix (BASF Coatings) -- 3.4.2 trinamiX (BASF) -- 3.4.3 Connected Factory (Holcim) -- 3.5 Fahrplan zur Disruption -- 3.6 Fazit -- Literaturverzeichnis -- 4 Digitale Optimierungshebel in der Polyolefin-Industrie -- 4.1 Nachhaltiger und wirtschaftlicher - Anforderungen an die Petrochemie der Zukunft -- 4.2 Potenziale der Digitalisierung -- 4.3 Wirtschaftliche Quantifizierung des Anlagenbetriebs von Raffinerien und Crackern in Echtzeit -- 4.3.1 Die Kernfrage lautet: Wie kann der Betrieb in Echtzeit wirtschaftlich optimiert werden? -- 4.3.2 Eine digitale Lösung zur wirtschaftlichen Optimierung in Echtzeit -- 4.3.3 Neue Aufgaben und Verantwortlichkeiten -- 4.3.4 Implementierung einer digitalen Lösung -- 4.3.5 Voraussetzungen für eine erfolgreiche Implementierung -- 4.3.6 Nachhaltigkeit unterstützen -- 4.4 Optimierung der Produktionsplanung in der Polymerindustrie -- 4.4.1 Wie Polymerhersteller den Produktionsplanungsprozess innerhalb der Supply-Chain-Optimierung weiter verbessern können -- 4.4.2 Voraussetzungen für eine erfolgreiche Implementierung -- 4.5 Erhöhung der Resilienz durch die Quantifizierung von S& -- OP-Szenarien -- 4.5.1 Die analytische szenariobasierte Synchronisation von Nachfrage und Angebot in der petrochemischen Industrie -- 4.6 Advanced Analytics zur Optimierung der Preissetzung bei Polyolefinen -- 4.6.1 Advanced Analytics zur Optimierung der Preissetzung -- 4.6.2 Grenzen eines datengetriebenen Preisfindungsverfahrens -- 4.6.3 Einbettung des Algorithmus in den Pricing-Prozess -- 4.7 Ausblick -- 5 Digitalisierung im Mittelstand der Chemieindustrie | |
| 505 | 8 | |a 5.1 Der chemische Mittelstand -- 5.1.1 Wirtschaftskraft und Bedeutung -- 5.1.2 Charakter, Besonderheiten und Herausforderungen -- 5.1.3 Digitalisierung im chemischen Mittelstand -- 5.2 Stand der Dinge in der Digitalisierung mittelständischer Chemieunternehmen -- 5.2.1 Pragmatischer Mittelstand -- 5.2.2 Digitalisierungsgrad -- 5.3 Weg zum digitalen chemischen Mittelstand -- 5.3.1 Zielbilder des chemischen Mittelstandes -- 5.3.2 Maßnahmen und Digital-Programme -- 5.4 Chancen und Risiken der Digitalisierung im chemischen Mittelstand -- 5.4.1 Wissensmanagement und digitale Prozesse als Chancen -- 5.4.2 Sicherheit der Daten und Mitarbeiter-Überforderung als Risiken -- 5.5 Erfolgsfaktoren der Digitalisierung des chemischen Mittelstandes -- 5.5.1 Investition und Akzeptanz -- 5.5.2 Schnelligkeit und Umsetzungsqualität -- 5.5.3 Geschäftsführer - eine entscheidende Rolle -- 5.6 Ausblick und Fazit -- Literaturverzeichnis -- Teil II Praxisbeispiele Chemie 4.0 -- 6 Digitalisierung der Customer Journey in der Bauchemie - MAPEI -- 6.1 Bauchemie - Rahmenbedingungen und Anforderungen -- 6.2 Die Customer Journey in der Bauchemie -- 6.2.1 Der typische Kunde -- 6.2.2 Bedürfnisse von Kunden -- 6.2.3 Kontaktpunkte von Kunden -- 6.3 Herausforderung digitale Interaktion aus Sicht von Hersteller, Handel und Verarbeiter -- 6.3.1 Definition von Personas für die digitale Ansprache -- 6.3.2 Bedürfnisse realitätsnah erkennen -- 6.3.3 Entwicklung, Einführung und Pflege digitaler Medien und Tools -- 6.3.4 Beispiel Beschreibung Persona -- 6.4 Einsatz digitaler Medien und Tools in der Interaktion zwischen Hersteller, Handel und Verarbeiter -- 6.4.1 Kundenorientierte Ansprache -- 6.4.2 Verzahnung digitaler und physischer Touchpoints -- 6.4.3 Beispiel Hersteller-Produktlaunch -- 6.5 Einfluss der Digitalisierung auf die Customer Journey | |
| 505 | 8 | |a 6.5.1 Kaufverhalten, Dialog und Informationsflut -- 6.5.2 Herausforderungen und typische Fragestellungen -- 6.5.3 Die Customer Journey Map als Antwort auf viele Fragen -- 6.5.4 Customer-Journey-Strategie - intern und extern -- 6.6 Chancen und Risiken der Umsetzung -- 6.6.1 Veränderungen meistern -- 6.6.2 Crossmediale Kommunikation -- 6.6.3 Social-Media-Kanäle - das Risiko als Chance -- 6.6.4 Die Bedeutung von Statistiken digitaler Maßnahmen -- 6.6.5 Digitaler Ausbildungsstand und Know-how der Mitarbeiter -- 6.6.6 Digitale Unternehmensausrichtung und der Geschäftserfolg -- 6.7 Zusammenfassung, Ausblick und Learnings -- Literaturverzeichnis -- 7 Innovationsmotor Digitalisierung: Wie TECTRION digitale Lösungen für die Instandhaltung der Zukunft entwickelt -- 7.1 Einleitung -- 7.2 Digitale Innovationen bei TECTRION -- 7.3 Digital Maintenance bei TECTRION -- 7.4 Smarte Innovationslösungen dank dem Innovationsmotor Digitalisierung -- Literaturverzeichnis -- 8 Digitale Transformation von Forschung und Entwicklung in der BASF -- 8.1 Einleitung -- 8.1.1 Möglichkeiten der Digitalisierung in Forschung und Entwicklung (FuE) -- 8.1.2 FuE der BASF in digitaler Transformation -- 8.2 Das digitale Labor der Zukunft -- 8.2.1 Effizientes und integriertes Labordatenmanagement -- 8.2.2 Automatisierte Laborarbeitsabläufe und Geräteanbindung -- 8.2.3 Erweiterte Mensch-Maschine-Interaktion im Labor -- 8.3 Wirkstoffe aus dem Cyberspace? -- 8.3.1 Eigenschaften von Wirkstoffen -- 8.3.2 Modellbasierte Berechnung der Bioverfügbarkeit -- 8.3.3 Modellbasierte Berechnung der Wirksamkeit -- 8.3.4 Modellbasierte Berechnung der unerwünschten Wirkungen -- 8.3.5 Wirtschaftliche Relevanz der digitalen Wirkstoffentwicklung -- 8.4 Autonome Forschungsmaschinen -- 8.4.1 Herausforderungen in der industriellen Materialentwicklung -- 8.4.2 Aktuelles Paradigma: die Probe | |
| 505 | 8 | |a 8.4.3 Treibende Kräfte: die Daten -- 8.4.4 Digitale Herangehensweisen: Simulationen und Statistik -- 8.4.5 Vision: künstliche Intelligenz ändert alles -- 8.4.6 Herausforderungen in der digitalen Materialentwicklung -- 8.5 Wichtige Erkenntnisse der bisherigen digitalen Transformation -- 8.6 Abkürzungsverzeichnis -- Literaturverzeichnis -- 9 Der interdisziplinäre Lösungsansatz sichert die Value Proposition: Erfahrungen des ersten digitalen Zwillings bei der YNCORIS -- 9.1 Einleitung -- 9.2 Modernisierung bestehender Anlagen -- 9.3 Der digitale Zwilling, eine Innovation? -- 9.4 Die unterschiedlichen digitalen Zwillinge -- 9.4.1 Der Anlagen-Zwilling -- 9.4.2 Der Asset-Zwilling -- 9.4.3 Der Performance-Zwilling -- 9.4.4 Der Produktions-Zwilling -- 9.4.5 Kosten und Nutzen des digitalen Zwillings -- 9.5 Der digitale Zwilling bei YNCORIS ,,Kühlwassersystem im Chemiepark Hürth" -- 9.6 Implementierungsvorgehen -- 9.6.1 Reifegradmodell als Rahmenwerk -- 9.6.2 Komplexität in Bezug auf Digital-Projekte -- 9.6.3 Mit Agilität und den richtigen Kompetenzen zum Ziel -- 9.7 Zusammenfassung und Fazit -- 10 Praktische künstliche Intelligenz - Digital Operational Excellence bei COVESTRO -- 10.1 Grundlagen von KI -- 10.1.1 Die innere Funktionsweise eines neuronalen Netzwerks und wie es lernt -- 10.1.2 Maschinelles Lernen und Deep Learning -- 10.2 Anwendungsbereiche für KI -- 10.2.1 KI-Methoden für APM und Predictive Maintenance -- 10.2.2 KI-Methoden für rotierende Maschinen -- 10.2.3 Komplexe Modelle in großen Parameterräumen -- 10.2.4 Supervised Algorithmen für einen Kompressor -- 10.2.5 Die versteckten Herausforderungen des Trainingsdatensatzes -- 10.2.6 Änderungen in der Konfiguration und Auslöser des erneuten Trainings -- 10.2.7 Das Blackbox-Problem -- 10.2.8 Das Vorhersagen von Fehlermodi -- 10.2.9 Schwingungsüberwachung und aggregierte Fehlerdatenbanken | |
| 505 | 8 | |a 10.2.10 Die Anwendung digitaler Zwillinge für das Training von KI. | |
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-- 8.3.1 Eigenschaften von Wirkstoffen -- 8.3.2 Modellbasierte Berechnung der Bioverfügbarkeit -- 8.3.3 Modellbasierte Berechnung der Wirksamkeit -- 8.3.4 Modellbasierte Berechnung der unerwünschten Wirkungen -- 8.3.5 Wirtschaftliche Relevanz der digitalen Wirkstoffentwicklung -- 8.4 Autonome Forschungsmaschinen -- 8.4.1 Herausforderungen in der industriellen Materialentwicklung -- 8.4.2 Aktuelles Paradigma: die Probe 8.4.3 Treibende Kräfte: die Daten -- 8.4.4 Digitale Herangehensweisen: Simulationen und Statistik -- 8.4.5 Vision: künstliche Intelligenz ändert alles -- 8.4.6 Herausforderungen in der digitalen Materialentwicklung -- 8.5 Wichtige Erkenntnisse der bisherigen digitalen Transformation -- 8.6 Abkürzungsverzeichnis -- Literaturverzeichnis -- 9 Der interdisziplinäre Lösungsansatz sichert die Value Proposition: Erfahrungen des ersten digitalen Zwillings bei der YNCORIS -- 9.1 Einleitung -- 9.2 Modernisierung bestehender Anlagen -- 9.3 Der digitale Zwilling, eine Innovation? -- 9.4 Die unterschiedlichen digitalen Zwillinge -- 9.4.1 Der Anlagen-Zwilling -- 9.4.2 Der Asset-Zwilling -- 9.4.3 Der Performance-Zwilling -- 9.4.4 Der Produktions-Zwilling -- 9.4.5 Kosten und Nutzen des digitalen Zwillings -- 9.5 Der digitale Zwilling bei YNCORIS ,,Kühlwassersystem im Chemiepark Hürth" -- 9.6 Implementierungsvorgehen -- 9.6.1 Reifegradmodell als Rahmenwerk -- 9.6.2 Komplexität in Bezug auf Digital-Projekte -- 9.6.3 Mit Agilität und den richtigen Kompetenzen zum Ziel -- 9.7 Zusammenfassung und Fazit -- 10 Praktische künstliche Intelligenz - Digital Operational Excellence bei COVESTRO -- 10.1 Grundlagen von KI -- 10.1.1 Die innere Funktionsweise eines neuronalen Netzwerks und wie es lernt -- 10.1.2 Maschinelles Lernen und Deep Learning -- 10.2 Anwendungsbereiche für KI -- 10.2.1 KI-Methoden für APM und Predictive Maintenance -- 10.2.2 KI-Methoden für rotierende Maschinen -- 10.2.3 Komplexe Modelle in großen Parameterräumen -- 10.2.4 Supervised Algorithmen für einen Kompressor -- 10.2.5 Die versteckten Herausforderungen des Trainingsdatensatzes -- 10.2.6 Änderungen in der Konfiguration und Auslöser des erneuten Trainings -- 10.2.7 Das Blackbox-Problem -- 10.2.8 Das Vorhersagen von Fehlermodi -- 10.2.9 Schwingungsüberwachung und aggregierte Fehlerdatenbanken 10.2.10 Die Anwendung digitaler Zwillinge für das Training von KI. |
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eine Standortbestimmung -- 1.1 Die digitale und zirkuläre Transformation in der Chemie- und Pharmaindustrie -- 1.2 Nachhaltigkeit im Fokus -- 1.3 Die digitale Transformation ist in vollem Gange -- 1.4 Stand der Digitalisierung -- 1.5 Digitalisierung für die Chemie von morgen -- 1.5.1 Künstliche Intelligenz (KI) -- 1.5.2 Plattformökonomie und Direktvertrieb -- 1.5.3 3-D-Druck - Additive Fertigung -- 1.5.4 Datengetriebene und datenbasierte Geschäftsmodelle -- 1.5.5 Smart Contracts/programmierbares Geld -- 1.5.6 Digitale Technologien im Gesundheitswesen (E-Health) -- 1.6 Ohne Changemanagement geht es nicht -- 1.7 Digitalisierung bringt zirkuläre Wirtschaft voran -- 1.8 Ausblick: noch mehr Datenanalyse und Konnektivität -- 1.9 Digitale Transformation erfordert politischen Rückenwind -- Literaturverzeichnis -- 2 Die Digitalisierung - riesige Chance und große Herausforderung für die Chemieindustrie -- 2.1 Bedeutung und Struktur der Chemieindustrie in Deutschland -- 2.2 Herausforderungen der Chemieindustrie -- 2.3 Besonderheiten der Chemieindustrie -- 2.4 Stand der Digitalisierung in der Chemieindustrie -- 2.5 Chancen der Digitalisierung in der Chemieindustrie -- 2.5.1 Ziel-Perspektive -- 2.5.2 Funktionale Perspektive -- 2.5.3 Prozessuale Perspektive -- 2.6 Digitale Chemie der Zukunft -- 2.7 Learnings aus eigenen Digitalisierungsprojekten und Schlussfolgerungen -- Literaturverzeichnis -- 3 In der Digitalisierung ist die Größe für Chemieunternehmen nicht mehr entscheidend -- 3.1 Einleitung -- 3.2 Warum der Wandel unausweichlich ist -- 3.2.1 Wie Wirtschaftsökosysteme funktionieren -- 3.2.2 Die Schrift an der Wand: Vorboten der Veränderung</subfield></datafield><datafield tag="505" ind1="8" ind2=" "><subfield code="a">3.2.3 Nahrungsergänzungsmittel als mögliches Beispiel für ein smartes Ökosystem -- 3.3 Drei künftige Arten von Geschäftsmodellen -- 3.3.1 Basisanbieter -- 3.3.2 Plattformanbieter -- 3.3.3 Partner im Ökosystem -- 3.4 Fallbeispiele für neue digitale Geschäftsmodelle -- 3.4.1 Repairfix (BASF Coatings) -- 3.4.2 trinamiX (BASF) -- 3.4.3 Connected Factory (Holcim) -- 3.5 Fahrplan zur Disruption -- 3.6 Fazit -- Literaturverzeichnis -- 4 Digitale Optimierungshebel in der Polyolefin-Industrie -- 4.1 Nachhaltiger und wirtschaftlicher - Anforderungen an die Petrochemie der Zukunft -- 4.2 Potenziale der Digitalisierung -- 4.3 Wirtschaftliche Quantifizierung des Anlagenbetriebs von Raffinerien und Crackern in Echtzeit -- 4.3.1 Die Kernfrage lautet: Wie kann der Betrieb in Echtzeit wirtschaftlich optimiert werden? -- 4.3.2 Eine digitale Lösung zur wirtschaftlichen Optimierung in Echtzeit -- 4.3.3 Neue Aufgaben und Verantwortlichkeiten -- 4.3.4 Implementierung einer digitalen Lösung -- 4.3.5 Voraussetzungen für eine erfolgreiche Implementierung -- 4.3.6 Nachhaltigkeit unterstützen -- 4.4 Optimierung der Produktionsplanung in der Polymerindustrie -- 4.4.1 Wie Polymerhersteller den Produktionsplanungsprozess innerhalb der Supply-Chain-Optimierung weiter verbessern können -- 4.4.2 Voraussetzungen für eine erfolgreiche Implementierung -- 4.5 Erhöhung der Resilienz durch die Quantifizierung von S&amp -- OP-Szenarien -- 4.5.1 Die analytische szenariobasierte Synchronisation von Nachfrage und Angebot in der petrochemischen Industrie -- 4.6 Advanced Analytics zur Optimierung der Preissetzung bei Polyolefinen -- 4.6.1 Advanced Analytics zur Optimierung der Preissetzung -- 4.6.2 Grenzen eines datengetriebenen Preisfindungsverfahrens -- 4.6.3 Einbettung des Algorithmus in den Pricing-Prozess -- 4.7 Ausblick -- 5 Digitalisierung im Mittelstand der Chemieindustrie</subfield></datafield><datafield tag="505" ind1="8" ind2=" "><subfield code="a">5.1 Der chemische Mittelstand -- 5.1.1 Wirtschaftskraft und Bedeutung -- 5.1.2 Charakter, Besonderheiten und Herausforderungen -- 5.1.3 Digitalisierung im chemischen Mittelstand -- 5.2 Stand der Dinge in der Digitalisierung mittelständischer Chemieunternehmen -- 5.2.1 Pragmatischer Mittelstand -- 5.2.2 Digitalisierungsgrad -- 5.3 Weg zum digitalen chemischen Mittelstand -- 5.3.1 Zielbilder des chemischen Mittelstandes -- 5.3.2 Maßnahmen und Digital-Programme -- 5.4 Chancen und Risiken der Digitalisierung im chemischen Mittelstand -- 5.4.1 Wissensmanagement und digitale Prozesse als Chancen -- 5.4.2 Sicherheit der Daten und Mitarbeiter-Überforderung als Risiken -- 5.5 Erfolgsfaktoren der Digitalisierung des chemischen Mittelstandes -- 5.5.1 Investition und Akzeptanz -- 5.5.2 Schnelligkeit und Umsetzungsqualität -- 5.5.3 Geschäftsführer - eine entscheidende Rolle -- 5.6 Ausblick und Fazit -- Literaturverzeichnis -- Teil II Praxisbeispiele Chemie 4.0 -- 6 Digitalisierung der Customer Journey in der Bauchemie - MAPEI -- 6.1 Bauchemie - Rahmenbedingungen und Anforderungen -- 6.2 Die Customer Journey in der Bauchemie -- 6.2.1 Der typische Kunde -- 6.2.2 Bedürfnisse von Kunden -- 6.2.3 Kontaktpunkte von Kunden -- 6.3 Herausforderung digitale Interaktion aus Sicht von Hersteller, Handel und Verarbeiter -- 6.3.1 Definition von Personas für die digitale Ansprache -- 6.3.2 Bedürfnisse realitätsnah erkennen -- 6.3.3 Entwicklung, Einführung und Pflege digitaler Medien und Tools -- 6.3.4 Beispiel Beschreibung Persona -- 6.4 Einsatz digitaler Medien und Tools in der Interaktion zwischen Hersteller, Handel und Verarbeiter -- 6.4.1 Kundenorientierte Ansprache -- 6.4.2 Verzahnung digitaler und physischer Touchpoints -- 6.4.3 Beispiel Hersteller-Produktlaunch -- 6.5 Einfluss der Digitalisierung auf die Customer Journey</subfield></datafield><datafield tag="505" ind1="8" ind2=" "><subfield code="a">6.5.1 Kaufverhalten, Dialog und Informationsflut -- 6.5.2 Herausforderungen und typische Fragestellungen -- 6.5.3 Die Customer Journey Map als Antwort auf viele Fragen -- 6.5.4 Customer-Journey-Strategie - intern und extern -- 6.6 Chancen und Risiken der Umsetzung -- 6.6.1 Veränderungen meistern -- 6.6.2 Crossmediale Kommunikation -- 6.6.3 Social-Media-Kanäle - das Risiko als Chance -- 6.6.4 Die Bedeutung von Statistiken digitaler Maßnahmen -- 6.6.5 Digitaler Ausbildungsstand und Know-how der Mitarbeiter -- 6.6.6 Digitale Unternehmensausrichtung und der Geschäftserfolg -- 6.7 Zusammenfassung, Ausblick und Learnings -- Literaturverzeichnis -- 7 Innovationsmotor Digitalisierung: Wie TECTRION digitale Lösungen für die Instandhaltung der Zukunft entwickelt -- 7.1 Einleitung -- 7.2 Digitale Innovationen bei TECTRION -- 7.3 Digital Maintenance bei TECTRION -- 7.4 Smarte Innovationslösungen dank dem Innovationsmotor Digitalisierung -- Literaturverzeichnis -- 8 Digitale Transformation von Forschung und Entwicklung in der BASF -- 8.1 Einleitung -- 8.1.1 Möglichkeiten der Digitalisierung in Forschung und Entwicklung (FuE) -- 8.1.2 FuE der BASF in digitaler Transformation -- 8.2 Das digitale Labor der Zukunft -- 8.2.1 Effizientes und integriertes Labordatenmanagement -- 8.2.2 Automatisierte Laborarbeitsabläufe und Geräteanbindung -- 8.2.3 Erweiterte Mensch-Maschine-Interaktion im Labor -- 8.3 Wirkstoffe aus dem Cyberspace? -- 8.3.1 Eigenschaften von Wirkstoffen -- 8.3.2 Modellbasierte Berechnung der Bioverfügbarkeit -- 8.3.3 Modellbasierte Berechnung der Wirksamkeit -- 8.3.4 Modellbasierte Berechnung der unerwünschten Wirkungen -- 8.3.5 Wirtschaftliche Relevanz der digitalen Wirkstoffentwicklung -- 8.4 Autonome Forschungsmaschinen -- 8.4.1 Herausforderungen in der industriellen Materialentwicklung -- 8.4.2 Aktuelles Paradigma: die Probe</subfield></datafield><datafield tag="505" ind1="8" ind2=" "><subfield code="a">8.4.3 Treibende Kräfte: die Daten -- 8.4.4 Digitale Herangehensweisen: Simulationen und Statistik -- 8.4.5 Vision: künstliche Intelligenz ändert alles -- 8.4.6 Herausforderungen in der digitalen Materialentwicklung -- 8.5 Wichtige Erkenntnisse der bisherigen digitalen Transformation -- 8.6 Abkürzungsverzeichnis -- Literaturverzeichnis -- 9 Der interdisziplinäre Lösungsansatz sichert die Value Proposition: Erfahrungen des ersten digitalen Zwillings bei der YNCORIS -- 9.1 Einleitung -- 9.2 Modernisierung bestehender Anlagen -- 9.3 Der digitale Zwilling, eine Innovation? -- 9.4 Die unterschiedlichen digitalen Zwillinge -- 9.4.1 Der Anlagen-Zwilling -- 9.4.2 Der Asset-Zwilling -- 9.4.3 Der Performance-Zwilling -- 9.4.4 Der Produktions-Zwilling -- 9.4.5 Kosten und Nutzen des digitalen Zwillings -- 9.5 Der digitale Zwilling bei YNCORIS ,,Kühlwassersystem im Chemiepark Hürth" -- 9.6 Implementierungsvorgehen -- 9.6.1 Reifegradmodell als Rahmenwerk -- 9.6.2 Komplexität in Bezug auf Digital-Projekte -- 9.6.3 Mit Agilität und den richtigen Kompetenzen zum Ziel -- 9.7 Zusammenfassung und Fazit -- 10 Praktische künstliche Intelligenz - Digital Operational Excellence bei COVESTRO -- 10.1 Grundlagen von KI -- 10.1.1 Die innere Funktionsweise eines neuronalen Netzwerks und wie es lernt -- 10.1.2 Maschinelles Lernen und Deep Learning -- 10.2 Anwendungsbereiche für KI -- 10.2.1 KI-Methoden für APM und Predictive Maintenance -- 10.2.2 KI-Methoden für rotierende Maschinen -- 10.2.3 Komplexe Modelle in großen Parameterräumen -- 10.2.4 Supervised Algorithmen für einen Kompressor -- 10.2.5 Die versteckten Herausforderungen des Trainingsdatensatzes -- 10.2.6 Änderungen in der Konfiguration und Auslöser des erneuten Trainings -- 10.2.7 Das Blackbox-Problem -- 10.2.8 Das Vorhersagen von Fehlermodi -- 10.2.9 Schwingungsüberwachung und aggregierte Fehlerdatenbanken</subfield></datafield><datafield tag="505" ind1="8" ind2=" "><subfield code="a">10.2.10 Die Anwendung digitaler Zwillinge für das Training von KI.</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">Innovation</subfield><subfield code="0">(DE-588)4027089-0</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">Chemische Industrie</subfield><subfield code="0">(DE-588)4009848-5</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">Digitalisierung</subfield><subfield code="0">(DE-588)4123065-6</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">Industrie 4.0</subfield><subfield code="0">(DE-588)1072179776</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">Künstliche Intelligenz</subfield><subfield code="0">(DE-588)4033447-8</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2="6"><subfield code="a">Electronic books</subfield></datafield><datafield tag="655" ind1=" " ind2="7"><subfield code="0">(DE-588)4143413-4</subfield><subfield code="a">Aufsatzsammlung</subfield><subfield code="2">gnd-content</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="0"><subfield code="a">Chemische Industrie</subfield><subfield code="0">(DE-588)4009848-5</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="1"><subfield code="a">Digitalisierung</subfield><subfield code="0">(DE-588)4123065-6</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="2"><subfield code="a">Industrie 4.0</subfield><subfield code="0">(DE-588)1072179776</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="3"><subfield code="a">Innovation</subfield><subfield code="0">(DE-588)4027089-0</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="4"><subfield code="a">Künstliche Intelligenz</subfield><subfield code="0">(DE-588)4033447-8</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2=" "><subfield code="5">DE-604</subfield></datafield><datafield tag="776" ind1="0" ind2="8"><subfield code="i">Erscheint auch als</subfield><subfield code="n">Druck-Ausgabe</subfield><subfield code="a">Suntrop, Carsten</subfield><subfield code="t">Digitale Chemieindustrie</subfield><subfield code="d">Newark : John Wiley & Sons, Incorporated,c2022</subfield><subfield code="z">9783527349715</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">ZDB-30-PQE</subfield></datafield><datafield tag="999" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">oai:aleph.bib-bvb.de:BVB01-033900515</subfield></datafield><datafield tag="966" ind1="e" ind2=" "><subfield code="u">https://ebookcentral.proquest.com/lib/hwr/detail.action?docID=7083284</subfield><subfield code="l">HWR01</subfield><subfield code="p">ZDB-30-PQE</subfield><subfield code="q">HWR_PDA_PQE</subfield><subfield code="x">Aggregator</subfield><subfield code="3">Volltext</subfield></datafield></record></collection> |
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| spelling | Suntrop, Carsten Verfasser aut Digitale Chemieindustrie Anforderungen Chemie 4. 0, Praxisbeispiele und Perspektiven Newark John Wiley & Sons, Incorporated 2022 ©2022 1 Online-Ressource (425 Seiten) txt rdacontent c rdamedia cr rdacarrier Cover -- Titelseite -- Impressum -- Inhaltsverzeichnis -- Geleitwort -- Vorwort -- Beitragsautoren -- Teil I Status quo und Entwicklung der digitalen Chemieindustrie -- 1 Chemie 4.0 - eine Standortbestimmung -- 1.1 Die digitale und zirkuläre Transformation in der Chemie- und Pharmaindustrie -- 1.2 Nachhaltigkeit im Fokus -- 1.3 Die digitale Transformation ist in vollem Gange -- 1.4 Stand der Digitalisierung -- 1.5 Digitalisierung für die Chemie von morgen -- 1.5.1 Künstliche Intelligenz (KI) -- 1.5.2 Plattformökonomie und Direktvertrieb -- 1.5.3 3-D-Druck - Additive Fertigung -- 1.5.4 Datengetriebene und datenbasierte Geschäftsmodelle -- 1.5.5 Smart Contracts/programmierbares Geld -- 1.5.6 Digitale Technologien im Gesundheitswesen (E-Health) -- 1.6 Ohne Changemanagement geht es nicht -- 1.7 Digitalisierung bringt zirkuläre Wirtschaft voran -- 1.8 Ausblick: noch mehr Datenanalyse und Konnektivität -- 1.9 Digitale Transformation erfordert politischen Rückenwind -- Literaturverzeichnis -- 2 Die Digitalisierung - riesige Chance und große Herausforderung für die Chemieindustrie -- 2.1 Bedeutung und Struktur der Chemieindustrie in Deutschland -- 2.2 Herausforderungen der Chemieindustrie -- 2.3 Besonderheiten der Chemieindustrie -- 2.4 Stand der Digitalisierung in der Chemieindustrie -- 2.5 Chancen der Digitalisierung in der Chemieindustrie -- 2.5.1 Ziel-Perspektive -- 2.5.2 Funktionale Perspektive -- 2.5.3 Prozessuale Perspektive -- 2.6 Digitale Chemie der Zukunft -- 2.7 Learnings aus eigenen Digitalisierungsprojekten und Schlussfolgerungen -- Literaturverzeichnis -- 3 In der Digitalisierung ist die Größe für Chemieunternehmen nicht mehr entscheidend -- 3.1 Einleitung -- 3.2 Warum der Wandel unausweichlich ist -- 3.2.1 Wie Wirtschaftsökosysteme funktionieren -- 3.2.2 Die Schrift an der Wand: Vorboten der Veränderung 3.2.3 Nahrungsergänzungsmittel als mögliches Beispiel für ein smartes Ökosystem -- 3.3 Drei künftige Arten von Geschäftsmodellen -- 3.3.1 Basisanbieter -- 3.3.2 Plattformanbieter -- 3.3.3 Partner im Ökosystem -- 3.4 Fallbeispiele für neue digitale Geschäftsmodelle -- 3.4.1 Repairfix (BASF Coatings) -- 3.4.2 trinamiX (BASF) -- 3.4.3 Connected Factory (Holcim) -- 3.5 Fahrplan zur Disruption -- 3.6 Fazit -- Literaturverzeichnis -- 4 Digitale Optimierungshebel in der Polyolefin-Industrie -- 4.1 Nachhaltiger und wirtschaftlicher - Anforderungen an die Petrochemie der Zukunft -- 4.2 Potenziale der Digitalisierung -- 4.3 Wirtschaftliche Quantifizierung des Anlagenbetriebs von Raffinerien und Crackern in Echtzeit -- 4.3.1 Die Kernfrage lautet: Wie kann der Betrieb in Echtzeit wirtschaftlich optimiert werden? -- 4.3.2 Eine digitale Lösung zur wirtschaftlichen Optimierung in Echtzeit -- 4.3.3 Neue Aufgaben und Verantwortlichkeiten -- 4.3.4 Implementierung einer digitalen Lösung -- 4.3.5 Voraussetzungen für eine erfolgreiche Implementierung -- 4.3.6 Nachhaltigkeit unterstützen -- 4.4 Optimierung der Produktionsplanung in der Polymerindustrie -- 4.4.1 Wie Polymerhersteller den Produktionsplanungsprozess innerhalb der Supply-Chain-Optimierung weiter verbessern können -- 4.4.2 Voraussetzungen für eine erfolgreiche Implementierung -- 4.5 Erhöhung der Resilienz durch die Quantifizierung von S& -- OP-Szenarien -- 4.5.1 Die analytische szenariobasierte Synchronisation von Nachfrage und Angebot in der petrochemischen Industrie -- 4.6 Advanced Analytics zur Optimierung der Preissetzung bei Polyolefinen -- 4.6.1 Advanced Analytics zur Optimierung der Preissetzung -- 4.6.2 Grenzen eines datengetriebenen Preisfindungsverfahrens -- 4.6.3 Einbettung des Algorithmus in den Pricing-Prozess -- 4.7 Ausblick -- 5 Digitalisierung im Mittelstand der Chemieindustrie 5.1 Der chemische Mittelstand -- 5.1.1 Wirtschaftskraft und Bedeutung -- 5.1.2 Charakter, Besonderheiten und Herausforderungen -- 5.1.3 Digitalisierung im chemischen Mittelstand -- 5.2 Stand der Dinge in der Digitalisierung mittelständischer Chemieunternehmen -- 5.2.1 Pragmatischer Mittelstand -- 5.2.2 Digitalisierungsgrad -- 5.3 Weg zum digitalen chemischen Mittelstand -- 5.3.1 Zielbilder des chemischen Mittelstandes -- 5.3.2 Maßnahmen und Digital-Programme -- 5.4 Chancen und Risiken der Digitalisierung im chemischen Mittelstand -- 5.4.1 Wissensmanagement und digitale Prozesse als Chancen -- 5.4.2 Sicherheit der Daten und Mitarbeiter-Überforderung als Risiken -- 5.5 Erfolgsfaktoren der Digitalisierung des chemischen Mittelstandes -- 5.5.1 Investition und Akzeptanz -- 5.5.2 Schnelligkeit und Umsetzungsqualität -- 5.5.3 Geschäftsführer - eine entscheidende Rolle -- 5.6 Ausblick und Fazit -- Literaturverzeichnis -- Teil II Praxisbeispiele Chemie 4.0 -- 6 Digitalisierung der Customer Journey in der Bauchemie - MAPEI -- 6.1 Bauchemie - Rahmenbedingungen und Anforderungen -- 6.2 Die Customer Journey in der Bauchemie -- 6.2.1 Der typische Kunde -- 6.2.2 Bedürfnisse von Kunden -- 6.2.3 Kontaktpunkte von Kunden -- 6.3 Herausforderung digitale Interaktion aus Sicht von Hersteller, Handel und Verarbeiter -- 6.3.1 Definition von Personas für die digitale Ansprache -- 6.3.2 Bedürfnisse realitätsnah erkennen -- 6.3.3 Entwicklung, Einführung und Pflege digitaler Medien und Tools -- 6.3.4 Beispiel Beschreibung Persona -- 6.4 Einsatz digitaler Medien und Tools in der Interaktion zwischen Hersteller, Handel und Verarbeiter -- 6.4.1 Kundenorientierte Ansprache -- 6.4.2 Verzahnung digitaler und physischer Touchpoints -- 6.4.3 Beispiel Hersteller-Produktlaunch -- 6.5 Einfluss der Digitalisierung auf die Customer Journey 6.5.1 Kaufverhalten, Dialog und Informationsflut -- 6.5.2 Herausforderungen und typische Fragestellungen -- 6.5.3 Die Customer Journey Map als Antwort auf viele Fragen -- 6.5.4 Customer-Journey-Strategie - intern und extern -- 6.6 Chancen und Risiken der Umsetzung -- 6.6.1 Veränderungen meistern -- 6.6.2 Crossmediale Kommunikation -- 6.6.3 Social-Media-Kanäle - das Risiko als Chance -- 6.6.4 Die Bedeutung von Statistiken digitaler Maßnahmen -- 6.6.5 Digitaler Ausbildungsstand und Know-how der Mitarbeiter -- 6.6.6 Digitale Unternehmensausrichtung und der Geschäftserfolg -- 6.7 Zusammenfassung, Ausblick und Learnings -- Literaturverzeichnis -- 7 Innovationsmotor Digitalisierung: Wie TECTRION digitale Lösungen für die Instandhaltung der Zukunft entwickelt -- 7.1 Einleitung -- 7.2 Digitale Innovationen bei TECTRION -- 7.3 Digital Maintenance bei TECTRION -- 7.4 Smarte Innovationslösungen dank dem Innovationsmotor Digitalisierung -- Literaturverzeichnis -- 8 Digitale Transformation von Forschung und Entwicklung in der BASF -- 8.1 Einleitung -- 8.1.1 Möglichkeiten der Digitalisierung in Forschung und Entwicklung (FuE) -- 8.1.2 FuE der BASF in digitaler Transformation -- 8.2 Das digitale Labor der Zukunft -- 8.2.1 Effizientes und integriertes Labordatenmanagement -- 8.2.2 Automatisierte Laborarbeitsabläufe und Geräteanbindung -- 8.2.3 Erweiterte Mensch-Maschine-Interaktion im Labor -- 8.3 Wirkstoffe aus dem Cyberspace? -- 8.3.1 Eigenschaften von Wirkstoffen -- 8.3.2 Modellbasierte Berechnung der Bioverfügbarkeit -- 8.3.3 Modellbasierte Berechnung der Wirksamkeit -- 8.3.4 Modellbasierte Berechnung der unerwünschten Wirkungen -- 8.3.5 Wirtschaftliche Relevanz der digitalen Wirkstoffentwicklung -- 8.4 Autonome Forschungsmaschinen -- 8.4.1 Herausforderungen in der industriellen Materialentwicklung -- 8.4.2 Aktuelles Paradigma: die Probe 8.4.3 Treibende Kräfte: die Daten -- 8.4.4 Digitale Herangehensweisen: Simulationen und Statistik -- 8.4.5 Vision: künstliche Intelligenz ändert alles -- 8.4.6 Herausforderungen in der digitalen Materialentwicklung -- 8.5 Wichtige Erkenntnisse der bisherigen digitalen Transformation -- 8.6 Abkürzungsverzeichnis -- Literaturverzeichnis -- 9 Der interdisziplinäre Lösungsansatz sichert die Value Proposition: Erfahrungen des ersten digitalen Zwillings bei der YNCORIS -- 9.1 Einleitung -- 9.2 Modernisierung bestehender Anlagen -- 9.3 Der digitale Zwilling, eine Innovation? -- 9.4 Die unterschiedlichen digitalen Zwillinge -- 9.4.1 Der Anlagen-Zwilling -- 9.4.2 Der Asset-Zwilling -- 9.4.3 Der Performance-Zwilling -- 9.4.4 Der Produktions-Zwilling -- 9.4.5 Kosten und Nutzen des digitalen Zwillings -- 9.5 Der digitale Zwilling bei YNCORIS ,,Kühlwassersystem im Chemiepark Hürth" -- 9.6 Implementierungsvorgehen -- 9.6.1 Reifegradmodell als Rahmenwerk -- 9.6.2 Komplexität in Bezug auf Digital-Projekte -- 9.6.3 Mit Agilität und den richtigen Kompetenzen zum Ziel -- 9.7 Zusammenfassung und Fazit -- 10 Praktische künstliche Intelligenz - Digital Operational Excellence bei COVESTRO -- 10.1 Grundlagen von KI -- 10.1.1 Die innere Funktionsweise eines neuronalen Netzwerks und wie es lernt -- 10.1.2 Maschinelles Lernen und Deep Learning -- 10.2 Anwendungsbereiche für KI -- 10.2.1 KI-Methoden für APM und Predictive Maintenance -- 10.2.2 KI-Methoden für rotierende Maschinen -- 10.2.3 Komplexe Modelle in großen Parameterräumen -- 10.2.4 Supervised Algorithmen für einen Kompressor -- 10.2.5 Die versteckten Herausforderungen des Trainingsdatensatzes -- 10.2.6 Änderungen in der Konfiguration und Auslöser des erneuten Trainings -- 10.2.7 Das Blackbox-Problem -- 10.2.8 Das Vorhersagen von Fehlermodi -- 10.2.9 Schwingungsüberwachung und aggregierte Fehlerdatenbanken 10.2.10 Die Anwendung digitaler Zwillinge für das Training von KI. Innovation (DE-588)4027089-0 gnd rswk-swf Chemische Industrie (DE-588)4009848-5 gnd rswk-swf Digitalisierung (DE-588)4123065-6 gnd rswk-swf Industrie 4.0 (DE-588)1072179776 gnd rswk-swf Künstliche Intelligenz (DE-588)4033447-8 gnd rswk-swf Electronic books (DE-588)4143413-4 Aufsatzsammlung gnd-content Chemische Industrie (DE-588)4009848-5 s Digitalisierung (DE-588)4123065-6 s Industrie 4.0 (DE-588)1072179776 s Innovation (DE-588)4027089-0 s Künstliche Intelligenz (DE-588)4033447-8 s DE-604 Erscheint auch als Druck-Ausgabe Suntrop, Carsten Digitale Chemieindustrie Newark : John Wiley & Sons, Incorporated,c2022 9783527349715 |
| spellingShingle | Suntrop, Carsten Digitale Chemieindustrie Anforderungen Chemie 4. 0, Praxisbeispiele und Perspektiven Cover -- Titelseite -- Impressum -- Inhaltsverzeichnis -- Geleitwort -- Vorwort -- Beitragsautoren -- Teil I Status quo und Entwicklung der digitalen Chemieindustrie -- 1 Chemie 4.0 - eine Standortbestimmung -- 1.1 Die digitale und zirkuläre Transformation in der Chemie- und Pharmaindustrie -- 1.2 Nachhaltigkeit im Fokus -- 1.3 Die digitale Transformation ist in vollem Gange -- 1.4 Stand der Digitalisierung -- 1.5 Digitalisierung für die Chemie von morgen -- 1.5.1 Künstliche Intelligenz (KI) -- 1.5.2 Plattformökonomie und Direktvertrieb -- 1.5.3 3-D-Druck - Additive Fertigung -- 1.5.4 Datengetriebene und datenbasierte Geschäftsmodelle -- 1.5.5 Smart Contracts/programmierbares Geld -- 1.5.6 Digitale Technologien im Gesundheitswesen (E-Health) -- 1.6 Ohne Changemanagement geht es nicht -- 1.7 Digitalisierung bringt zirkuläre Wirtschaft voran -- 1.8 Ausblick: noch mehr Datenanalyse und Konnektivität -- 1.9 Digitale Transformation erfordert politischen Rückenwind -- Literaturverzeichnis -- 2 Die Digitalisierung - riesige Chance und große Herausforderung für die Chemieindustrie -- 2.1 Bedeutung und Struktur der Chemieindustrie in Deutschland -- 2.2 Herausforderungen der Chemieindustrie -- 2.3 Besonderheiten der Chemieindustrie -- 2.4 Stand der Digitalisierung in der Chemieindustrie -- 2.5 Chancen der Digitalisierung in der Chemieindustrie -- 2.5.1 Ziel-Perspektive -- 2.5.2 Funktionale Perspektive -- 2.5.3 Prozessuale Perspektive -- 2.6 Digitale Chemie der Zukunft -- 2.7 Learnings aus eigenen Digitalisierungsprojekten und Schlussfolgerungen -- Literaturverzeichnis -- 3 In der Digitalisierung ist die Größe für Chemieunternehmen nicht mehr entscheidend -- 3.1 Einleitung -- 3.2 Warum der Wandel unausweichlich ist -- 3.2.1 Wie Wirtschaftsökosysteme funktionieren -- 3.2.2 Die Schrift an der Wand: Vorboten der Veränderung 3.2.3 Nahrungsergänzungsmittel als mögliches Beispiel für ein smartes Ökosystem -- 3.3 Drei künftige Arten von Geschäftsmodellen -- 3.3.1 Basisanbieter -- 3.3.2 Plattformanbieter -- 3.3.3 Partner im Ökosystem -- 3.4 Fallbeispiele für neue digitale Geschäftsmodelle -- 3.4.1 Repairfix (BASF Coatings) -- 3.4.2 trinamiX (BASF) -- 3.4.3 Connected Factory (Holcim) -- 3.5 Fahrplan zur Disruption -- 3.6 Fazit -- Literaturverzeichnis -- 4 Digitale Optimierungshebel in der Polyolefin-Industrie -- 4.1 Nachhaltiger und wirtschaftlicher - Anforderungen an die Petrochemie der Zukunft -- 4.2 Potenziale der Digitalisierung -- 4.3 Wirtschaftliche Quantifizierung des Anlagenbetriebs von Raffinerien und Crackern in Echtzeit -- 4.3.1 Die Kernfrage lautet: Wie kann der Betrieb in Echtzeit wirtschaftlich optimiert werden? -- 4.3.2 Eine digitale Lösung zur wirtschaftlichen Optimierung in Echtzeit -- 4.3.3 Neue Aufgaben und Verantwortlichkeiten -- 4.3.4 Implementierung einer digitalen Lösung -- 4.3.5 Voraussetzungen für eine erfolgreiche Implementierung -- 4.3.6 Nachhaltigkeit unterstützen -- 4.4 Optimierung der Produktionsplanung in der Polymerindustrie -- 4.4.1 Wie Polymerhersteller den Produktionsplanungsprozess innerhalb der Supply-Chain-Optimierung weiter verbessern können -- 4.4.2 Voraussetzungen für eine erfolgreiche Implementierung -- 4.5 Erhöhung der Resilienz durch die Quantifizierung von S& -- OP-Szenarien -- 4.5.1 Die analytische szenariobasierte Synchronisation von Nachfrage und Angebot in der petrochemischen Industrie -- 4.6 Advanced Analytics zur Optimierung der Preissetzung bei Polyolefinen -- 4.6.1 Advanced Analytics zur Optimierung der Preissetzung -- 4.6.2 Grenzen eines datengetriebenen Preisfindungsverfahrens -- 4.6.3 Einbettung des Algorithmus in den Pricing-Prozess -- 4.7 Ausblick -- 5 Digitalisierung im Mittelstand der Chemieindustrie 5.1 Der chemische Mittelstand -- 5.1.1 Wirtschaftskraft und Bedeutung -- 5.1.2 Charakter, Besonderheiten und Herausforderungen -- 5.1.3 Digitalisierung im chemischen Mittelstand -- 5.2 Stand der Dinge in der Digitalisierung mittelständischer Chemieunternehmen -- 5.2.1 Pragmatischer Mittelstand -- 5.2.2 Digitalisierungsgrad -- 5.3 Weg zum digitalen chemischen Mittelstand -- 5.3.1 Zielbilder des chemischen Mittelstandes -- 5.3.2 Maßnahmen und Digital-Programme -- 5.4 Chancen und Risiken der Digitalisierung im chemischen Mittelstand -- 5.4.1 Wissensmanagement und digitale Prozesse als Chancen -- 5.4.2 Sicherheit der Daten und Mitarbeiter-Überforderung als Risiken -- 5.5 Erfolgsfaktoren der Digitalisierung des chemischen Mittelstandes -- 5.5.1 Investition und Akzeptanz -- 5.5.2 Schnelligkeit und Umsetzungsqualität -- 5.5.3 Geschäftsführer - eine entscheidende Rolle -- 5.6 Ausblick und Fazit -- Literaturverzeichnis -- Teil II Praxisbeispiele Chemie 4.0 -- 6 Digitalisierung der Customer Journey in der Bauchemie - MAPEI -- 6.1 Bauchemie - Rahmenbedingungen und Anforderungen -- 6.2 Die Customer Journey in der Bauchemie -- 6.2.1 Der typische Kunde -- 6.2.2 Bedürfnisse von Kunden -- 6.2.3 Kontaktpunkte von Kunden -- 6.3 Herausforderung digitale Interaktion aus Sicht von Hersteller, Handel und Verarbeiter -- 6.3.1 Definition von Personas für die digitale Ansprache -- 6.3.2 Bedürfnisse realitätsnah erkennen -- 6.3.3 Entwicklung, Einführung und Pflege digitaler Medien und Tools -- 6.3.4 Beispiel Beschreibung Persona -- 6.4 Einsatz digitaler Medien und Tools in der Interaktion zwischen Hersteller, Handel und Verarbeiter -- 6.4.1 Kundenorientierte Ansprache -- 6.4.2 Verzahnung digitaler und physischer Touchpoints -- 6.4.3 Beispiel Hersteller-Produktlaunch -- 6.5 Einfluss der Digitalisierung auf die Customer Journey 6.5.1 Kaufverhalten, Dialog und Informationsflut -- 6.5.2 Herausforderungen und typische Fragestellungen -- 6.5.3 Die Customer Journey Map als Antwort auf viele Fragen -- 6.5.4 Customer-Journey-Strategie - intern und extern -- 6.6 Chancen und Risiken der Umsetzung -- 6.6.1 Veränderungen meistern -- 6.6.2 Crossmediale Kommunikation -- 6.6.3 Social-Media-Kanäle - das Risiko als Chance -- 6.6.4 Die Bedeutung von Statistiken digitaler Maßnahmen -- 6.6.5 Digitaler Ausbildungsstand und Know-how der Mitarbeiter -- 6.6.6 Digitale Unternehmensausrichtung und der Geschäftserfolg -- 6.7 Zusammenfassung, Ausblick und Learnings -- Literaturverzeichnis -- 7 Innovationsmotor Digitalisierung: Wie TECTRION digitale Lösungen für die Instandhaltung der Zukunft entwickelt -- 7.1 Einleitung -- 7.2 Digitale Innovationen bei TECTRION -- 7.3 Digital Maintenance bei TECTRION -- 7.4 Smarte Innovationslösungen dank dem Innovationsmotor Digitalisierung -- Literaturverzeichnis -- 8 Digitale Transformation von Forschung und Entwicklung in der BASF -- 8.1 Einleitung -- 8.1.1 Möglichkeiten der Digitalisierung in Forschung und Entwicklung (FuE) -- 8.1.2 FuE der BASF in digitaler Transformation -- 8.2 Das digitale Labor der Zukunft -- 8.2.1 Effizientes und integriertes Labordatenmanagement -- 8.2.2 Automatisierte Laborarbeitsabläufe und Geräteanbindung -- 8.2.3 Erweiterte Mensch-Maschine-Interaktion im Labor -- 8.3 Wirkstoffe aus dem Cyberspace? -- 8.3.1 Eigenschaften von Wirkstoffen -- 8.3.2 Modellbasierte Berechnung der Bioverfügbarkeit -- 8.3.3 Modellbasierte Berechnung der Wirksamkeit -- 8.3.4 Modellbasierte Berechnung der unerwünschten Wirkungen -- 8.3.5 Wirtschaftliche Relevanz der digitalen Wirkstoffentwicklung -- 8.4 Autonome Forschungsmaschinen -- 8.4.1 Herausforderungen in der industriellen Materialentwicklung -- 8.4.2 Aktuelles Paradigma: die Probe 8.4.3 Treibende Kräfte: die Daten -- 8.4.4 Digitale Herangehensweisen: Simulationen und Statistik -- 8.4.5 Vision: künstliche Intelligenz ändert alles -- 8.4.6 Herausforderungen in der digitalen Materialentwicklung -- 8.5 Wichtige Erkenntnisse der bisherigen digitalen Transformation -- 8.6 Abkürzungsverzeichnis -- Literaturverzeichnis -- 9 Der interdisziplinäre Lösungsansatz sichert die Value Proposition: Erfahrungen des ersten digitalen Zwillings bei der YNCORIS -- 9.1 Einleitung -- 9.2 Modernisierung bestehender Anlagen -- 9.3 Der digitale Zwilling, eine Innovation? -- 9.4 Die unterschiedlichen digitalen Zwillinge -- 9.4.1 Der Anlagen-Zwilling -- 9.4.2 Der Asset-Zwilling -- 9.4.3 Der Performance-Zwilling -- 9.4.4 Der Produktions-Zwilling -- 9.4.5 Kosten und Nutzen des digitalen Zwillings -- 9.5 Der digitale Zwilling bei YNCORIS ,,Kühlwassersystem im Chemiepark Hürth" -- 9.6 Implementierungsvorgehen -- 9.6.1 Reifegradmodell als Rahmenwerk -- 9.6.2 Komplexität in Bezug auf Digital-Projekte -- 9.6.3 Mit Agilität und den richtigen Kompetenzen zum Ziel -- 9.7 Zusammenfassung und Fazit -- 10 Praktische künstliche Intelligenz - Digital Operational Excellence bei COVESTRO -- 10.1 Grundlagen von KI -- 10.1.1 Die innere Funktionsweise eines neuronalen Netzwerks und wie es lernt -- 10.1.2 Maschinelles Lernen und Deep Learning -- 10.2 Anwendungsbereiche für KI -- 10.2.1 KI-Methoden für APM und Predictive Maintenance -- 10.2.2 KI-Methoden für rotierende Maschinen -- 10.2.3 Komplexe Modelle in großen Parameterräumen -- 10.2.4 Supervised Algorithmen für einen Kompressor -- 10.2.5 Die versteckten Herausforderungen des Trainingsdatensatzes -- 10.2.6 Änderungen in der Konfiguration und Auslöser des erneuten Trainings -- 10.2.7 Das Blackbox-Problem -- 10.2.8 Das Vorhersagen von Fehlermodi -- 10.2.9 Schwingungsüberwachung und aggregierte Fehlerdatenbanken 10.2.10 Die Anwendung digitaler Zwillinge für das Training von KI. Innovation (DE-588)4027089-0 gnd Chemische Industrie (DE-588)4009848-5 gnd Digitalisierung (DE-588)4123065-6 gnd Industrie 4.0 (DE-588)1072179776 gnd Künstliche Intelligenz (DE-588)4033447-8 gnd |
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