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Digitalisierung beschleunigt die Entstehung und den Umfang von Informationen und bietet gleichzeitig neue Möglichkeiten diese gewinnbringend zu nutzen. In Zusammenarbeit mit Industriepartnern und dem FIR hat das Center Connected Industry eine Auto-ID Lösung für die Instandhaltung entwickelt und in der angeschlossenen Demonstrationsfabrik getestet. Relevante Informationen werden dem Bediener bis zur Komponentenebene mobil und teilindividuell bereitgestellt, was zu einer Effizienzsteigerung der Prozesse führt.
Der Vortrag behandelt die theoretischen Grundlagen des Dokumentenmanagements. Hierzu wird zunächst die aktuelle Ausgangssituation der Informations- und Applikationsflut durch eine Analogie zur aktuellen Situation der Digitalisierung im Straßenverkehr dargestellt, bevor das Dokumentenmanagement wissenschaftlich beleuchtet wird. Über den Nutzen und die Strukturen von Dokumentenmanagement wird der Zuhörer zu den theoretisch dargestellten Funktionen aktueller Dokumentenmanagementsysteme geleitet, welche Mitarbeiter bei den Aufgaben des Dokumentenmanagements unterstützen.
Der zweite Teil des Vortrags zeigt das 3Phasen-Konzept DMS, welches vom FIR zur individuell optimalen Softwareauswahl als Beratungsprojekt angeboten wird, und stellt hierbei die Methodik sowie detailiert die Phasen der Auswahl vor. Hierbei wird der bewährte und neutrale Charakter dieser Auswahlmehtodik betont, welcher von vielen Beratungsunternehmen nicht gewährleistet werden kann.
Abschließend werden neue Trends und ein Ausblick auf die Zukunft des Dokumentenmanagements präsentiert, wobei der Trend "Simplicity", also die Rückkehr von komplexen Systemen zu Systemen, die nur noch die Grundbedürfnisse erfüllen und damit die Usability steigern, fokussiert wird.
Dieser Vortrag war der erste Teil des Vortragsabends "Wirtschaft digital" der IHK. Im zweiten Teil folgte eine DMS-Live-Demonstration des Partners BCT Deutschland GmbH mit der Lösung "Elemenz", vorgestellt von Romy Farber.
Ziel des Forschungsvorhabens "SurE" ist die Erhöhung der Effizienz und Effektivität von Suchanfragen in ERP-Systemen. Dabei soll der Aufwand für den Nutzer reduziert und die Qualität der Ergebnisse verbessert werden. Die Ziele werden durch die Entwicklung einer selbstlernenden, kontextbasierten Suchmaschine für ERP-Systeme realisiert. Mit der Berücksichtigung des Kontextes einer Suchanfrage, des Benutzerverhaltens und einer Ergebnisbewertung durch den Anwender wird die Ergebnisqualität von Suchanfragen kontinuierlich gesteigert. Durch die Entwicklung eines Demonstrators gegen Ende des Projekts soll der Nutzen des Konzepts veranschaulicht werden. Zudem soll der Demonstrator in verschiedenen Szenarien erprobt und anhand einer Wirtschaftlichkeitsbetrachtung bewertet werden.
Ziel des vorliegenden Whitepapers ist es, dem Leser einen Einblick in das Themengebiet Stammdatenmanagement zu gewähren. Anfangs werden
hierfür das Stammdatenthema vorgestellt und die Grundlagen beschrieben. Ferner werden die einzelnen Handlungsfelder und Gestaltungsbereiche
aufgezeigt. Ein weiterer Abschnitt widmet sich der Schnittstelle zwischen Big Data und Stammdaten. Letztendlich liefert das Whitepaper eine Vorgehensweise, um systematisch die Stammdatenqualität zu optimieren und nachhaltiges SDM im Unternehmen zu etablieren.
Failure management in the production area has been intensely analyzed in the research community. Although several efficient methods have been developed and partially successfully implemented, producing companies still face a lot of challenges. The resulting main question is how manufacturers can be assisted by a sustainable approach enabling them to proactively detect and prevent failures before they occur. A high-resolution production system based on analyzed real-time data enables manufacturers to find an answer to the main question. In this context, Big Data technologies have gained importance since the critical success factor is not only to collect real-time data in the production but also to structure the data. Therefore, we present in this paper the implementation of Big Data technologies in the production area using the example of an actual research project. After the literature review, we describe a Big Data based approach to prevent failures in the production area. This approach mainly includes a real-time capable platform including complex event processing algorithms to define appropriate improvement measures.