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Das verarbeitende Gewerbe sieht sich vor dem Hintergrund steigenden Kostendrucks bei gleichzeitiger Steigerung der Varianten- und Produktvielfalt und Forderungen nach kürzeren Lieferzeiten vor erheblichen Herausforderungen. Werkzeuge des Lean Ma-nagements stellen ebenso wie Methoden der Digitalisierung Möglichkeiten dar diesem Anforderungskomplex zu begegnen. Da als Begleiterscheinung der Digitalisierung im-mer größere Datenbestände zur Verfügung stehen, ist es naheliegend Kombinationen beider Ansätze auf eine mögliche Synergie zu untersuchen. Diese Arbeit beschäftigt sich mit einer möglichen Unterstützung der Wertstrommethode durch Process Mining, einer prozessfokussierten Datenanalysetechnik. Die konkreten Forschungsfragen fo-kussieren sich dafür auf die Schwächen der Wertstrommethode und das Potenzial von Process Mining diese auszugleichen.
Die Process-Mining-Technologie bietet eine zunehmende wichtige Grundlage für Initiativen zur Prozessoptimierung. Gerade an Systemanbieter wird die Nachfrage steigen, solche Funktionen direkt in ihre Lösungen zu integrieren. Möchten Systemanbieter ihren Kunden Process-Mining-Funktionalitäten bieten, können sie anhand eines vierschrittigen systematischen Vorgehens umetzen.
Die sich ständig ändernden Kundenanforderungen sorgen für eine immer komplexere und dynamischer werdende Produktionsumgebung. In diesem Umfeld ist es die Aufgabe der Produktionssteuerung, die Erfüllung der Nachfrage des Kunden in der richtigen Qualität zum richtigen Zeitpunkt und mit möglichst geringen Kosten sicherzustellen. Abweichungen vom Soll-Zustand sollen dabei im Rahmen des Störungsmanagements möglichst früh erkannt und schnell durch die Wahl der richtigen Gegenmaßnahme beseitigt werden. In der Praxis stehen dem Entscheider dafür jedoch nur selten entsprechende Tools zur Verfügung, sodass Entscheidungen häufig auf Basis der Erfahrung der Mitarbeiter getroffen werden. Daher wird im Folgenden ein Referenzmodell für die Entwicklung eines Decision-Support-Systems, das eine schnelle Erkennung potenzieller Störungen und eine datenbasierte Entscheidung bezüglich einzuleitender Gegenmaßnahmen ermöglicht, vorgestellt.
In diesem Whitepaper stellen wir Ihnen die Technologie Process-Mining vor und zeigen auf, welche enormen Potenziale in ihrer Anwendung liegen. Auch mit einer neuen Technologie ist jedoch ohne kompetente Anwendung
kein Erfolg erzielbar. Unser vorliegendes Whitepaper soll Ihnen dazu verhelfen, zu erkennen, welche Hürden Sie überwinden müssen, um das Potenzial von Process-Mining für sich zu heben, und wie wir vom FIR an der RWTH Aachen Ihnen bei der Umsetzung helfen können.
Process-Mining
(2020)
Im Mittelpunkt der IT-Systemarchitektur der großen und kleinen Unternehmen fungiert als zentrale Instanz seit jeher das Enterprise-Resource-Planning-System (kurz ERP-System). Damit dient es als Schnittstelle zur hochgradigen Integration von Anwendungen, die verstärkt die Kernapplikationen erweitern und modernisieren. Für die zunehmend an Projekten ausgerichtete Prozessmodellierung ist das implementierte ERP-System in seiner Agilität und Offenheit zu begrenzt. Individuelle Lösungen werden für unternehmerische Anforderungen geschaffen, aber nicht in den Standard überführt. In diesem Positionspapier zeigen wir, die Fachgruppe Produktionsplanung des FIR, anhand verschiedener Sichtweisen ausgewählte Trends auf, die großes Potenzial für die Zukunft des ERP-Systems bereithalten.