Die Studie untersuchte, wie sich industrielle Systeme im Kontext von Industrie 4.0 autonom weiterentwickeln können, und konzentrierte sich dabei auf die Rolle der Systemtechnik bei der Ermöglichung dieser Anpassungsfähigkeit. Die Forscher identifizierten zunächst das Forschungsproblem durch eine systematische Literaturrecherche und eine Vorstudie, die die Entwicklung eines halbstrukturierten Interviewleitfadens ermöglichte. Der Leitfaden umfasste die Themen Megatrends, zukünftige Marktleistung, Industrie 4.0, Entwicklung von Produktionssystemen, Systems Engineering, Verifizierung und Validierung, Business Systems Engineering, Continuous Engineering und Technologietransfer. Jedes Interview dauerte 90 Minuten, umfasste mindestens drei Teilnehmer und wurde aufgezeichnet und transkribiert. Die Daten wurden nach der qualitativen Inhaltsanalyse von Mayring kodiert und analysiert, wobei der Codebaum iterativ verfeinert und durch Gespräche mit weiteren Experten validiert wurde.
Die technischen Ergebnisse heben mehrere Schlüsselelemente für die Entwicklung autonom anpassungsfähiger Industrie 4.0-Systeme hervor. Erstens schlägt die Studie eine Definition solcher Systeme vor, die die Fähigkeit zur Selbstanpassung, die Widerstandsfähigkeit gegenüber sich ändernden Produktionsanforderungen und die Integration von Echtzeit-Datenanalysen betont. Zweitens werden die kritischen technischen Aspekte identifiziert, die berücksichtigt werden müssen: modulares Hardware-Design, flexible Software-Architekturen, robuste Kommunikationsprotokolle und fortschrittliche Simulationswerkzeuge für das Rapid Prototyping. Drittens zeigt die Studie Best-Practice-Beispiele von führenden Unternehmen auf. So zeigt eine intelligente Fabrik im Werkzeugbau, wie modulare Werkzeuge und vorausschauende Wartung Ausfallzeiten um bis zu 30 % reduzieren können. Eine Produktionslinie von Porsche veranschaulicht den Einsatz digitaler Zwillinge zur Optimierung der Arbeitsabläufe und zur Steigerung des Durchsatzes um 15 %. Das Matrix-Produktionsmodell von Siemens zeigt, wie funktionsübergreifende Teams komplexe Produktfamilien koordinieren können, während die Initiative Data Factory NRW eine groß angelegte Datenintegration über mehrere Standorte hinweg demonstriert. Obwohl die Studie nicht für alle Fälle spezifische Leistungskennzahlen ausweist, stellt sie durchweg Verbesserungen bei der Flexibilität, der Ressourcennutzung und der Markteinführungszeit fest.
Die Analyse bildet auch den Einfluss von Industriestandards, Richtlinien und Normen auf das Systemdesign ab. Die Teilnehmer betonten, wie wichtig es ist, sich an ISO 26262 für die funktionale Sicherheit, an IEC 61508 für die funktionale Sicherheit der industriellen Automatisierung und an der IEC 62443-Serie für die Cybersicherheit zu orientieren. Die Studie identifiziert wichtige Erfolgsfaktoren wie die frühzeitige Einbeziehung von Stakeholdern, iterative Tests und eine Kultur, die kontinuierliches Lernen unterstützt. Zu den hervorgehobenen Zukunftstrends gehören die Konvergenz von künstlicher Intelligenz mit cyber-physischen Systemen, der Aufstieg des Edge Computing für die Entscheidungsfindung in Echtzeit und die zunehmende Rolle von digitalen Zwillingen im End-to-End-Produktionsmanagement.
An dem Projekt waren 18 Experten aus verschiedenen Organisationen in Deutschland und im Ausland beteiligt. Die Partner vertraten den Werkzeugbau, die Medizintechnik, die Automobilindustrie, die Agrarindustrie, die Lebensmitteltechnologie, kleine und mittlere Unternehmen, Industrieverbände und Forschungsinstitute. Die Rollen reichten von leitenden Ingenieuren und Prozessspezialisten bis hin zu Chief Technology Officers und Forschungsleitern. Das Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation (IEM) lieferte die akademische Grundlage und erleichterte die Integration der Forschungsergebnisse in die industrielle Praxis. Der Zeitplan des Projekts umfasste eine Vorstudie, eine Befragungsphase, eine interne Auswertung und die Verbreitung der Ergebnisse in Wirtschaft, Politik und Wissenschaft. Auch wenn die Finanzierungsquelle im Bericht nicht explizit genannt wird, lassen der Umfang und die institutionelle Beteiligung auf eine Unterstützung durch deutsche Forschungseinrichtungen schließen, die sich auf die Förderung von Industrie 4.0 und Systems Engineering konzentrieren.