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BigPro: Störungsfreie Produktionssysteme durch die Integration innovativer Big-Data-Technologien
(2016)
Das Forschungsprojekt BigPro hat die Entwicklung einer echtzeitfähigen Big-Data-Plattform zum Ziel, die die Anforderung einer konkreten industriellen Anwendbarkeit einschließt. Die Big-Data-Plattform ermöglicht die reaktionsfähige Gestaltung des Produktionssystems und die Realisierung eines proaktiven Störungsmanagements in der Wertschöpfungskette. Sie dient dazu, Störungen noch vor deren Auftreten zu prognostizieren und durch adäquate Reaktionsmaßnahmen zu verhindern. Aufgetretene Störungen sollen durch die Durchführung situationsgerechter Maßnahmen teil- und vollautomatisiert sowie reaktionsschnell behoben werden.
Produzierende Unternehmen sehen sich jeher den weitreichenden Konsequenzen von Produktionsausfällen und störungsbedingten Stillständen ausgesetzt. Als Lösung hierauf gilt Industrie 4.0 mit dem systematischen Lernen aus Daten für schnellere sowie bessere Entscheidungs- und Anpassungsprozesse. Neben kulturellen und organisationalen Anforderungen zur Umsetzung von Industrie 4.0 stellt der richtige Umgang mit Daten und insbesondere Big Data im zunehmend digital vernetzten Produktionsumfeld Unternehmen derzeit vor große Herausforderungen.
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.
Im Forschungsprojekt BigPro wird die Frage beantwortet, wie Big Data aus der Produktion genutzt werden können, um das Störungsmanagement zu unterstützen. Dazu wurde ein Vorgehen entwickelt, das sicherstellt, dass die erforderlichen Informationen in der richtigen Form zu Verfügung stehen und das System zielgerichtet auf- und eingesetzt werden kann. Das Projekt „BigPro“ wird
über das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Rahmen des Förderprogramms IKT 2020 – Forschung für Innovationen mit dem Förderkennzeichen 01IS14011 gefördert
Die Relevanz zur Vorbereitung auf Störungen nimmt durch das volatile Umfeld, steigende Komplexität und zunehmende Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Akteuren in Supply-Chains für produzierende Unternehmen zu. Häufig verfolgte Ansätze zur Schaffung effizienter Strukturen und Reduktion von Kosten erhöhen die Anfälligkeit gegenüber Störungen. Vergangene Störungen haben dabei insbesondere zu Problemen im Bereich der Beschaffung geführt. Der Aufbau von Resilienz unterstützt den Umgang mit unvorhersehbaren Ereignissen. Je höher die Resilienz ist, desto geringer ist der negative Einfluss einer Störung und desto schneller ist eine Rückkehr in den ursprünglichen oder einen besseren Zustand möglich. Obwohl der Bedarf zur Steigerung der Resilienz von vielen Unternehmen erkannt wird, wird dies häufig nicht systematisch umgesetzt. Herausforderungen beim Aufbau einer resilienten Beschaffung stellen mangelndes Wissen über das multidimensionale Resilienzkonzept und konkrete Gestaltungsoptionen sowie fehlende praktische Methoden für den gezielten Aufbau der Resilienz dar. Insbesondere die Auswahl und Kombination der richtigen Maßnahmen wird aufgrund nicht ausreichend beschriebener Beiträge der Maßnahmen zur Resilienz erschwert. Ziel der vorliegenden Dissertationsschrift ist daher die Entwicklung einer Methode zur systematischen Konfiguration der Resilienz in der Beschaffung. Die entwickelte Methode ermöglicht Unternehmen die strukturierte Auswahl und Kombination von Gestaltungsoptionen in der Beschaffung unter Berücksichtigung der verschiedenen Komponenten und Zielrichtungen der Resilienz. Hierzu wird zunächst ein Ordnungsrahmen zur Beschreibung und Strukturierung der Resilienz entwickelt und für den Kontext der Beschaffung konkretisiert. Als wesentliche Grundlage für die systematische Konfiguration der Resilienz erfolgen anschließend die Entwicklung eines strukturierten Resilienzpotenzialkatalogs und die Identifikation von Potenzialkategorien. Resilienzpotenziale stellen dabei Gestaltungsoptionen zum Aufbau der Resilienz dar. Die Methode zur systematischen Konfiguration der Resilienz führt die entwickelten Ergebnisse zusammen und stellt die praktische Anwendbarkeit sicher. Durch die ganzheitliche Betrachtung der Resilienz und der Resilienzpotenziale kann eine gezielte Gestaltung der Resilienz erreicht werden, die bislang aufgrund eines fehlenden Verständnisses der relevanten Aspekte der Resilienz und der Wirkung der Gestaltungsoptionen erschwert wurde.
(Quelle: https://www.apprimus-verlag.de/systematische-konfiguration-der-resilienz-in-der-beschaffung.html)
The steady increasing of supply chain complexity due to a rising global cross-linking of production and sales regions leads to an increasing sensitivity to disturbances while in the meantime the requirements of the availability, the time of delivery and the security of supplies within the supply chain increases. To meet this challenges the security of the supply chain infrastructure and the feasibility of supply chain processes need to be ensured, despite of the high specialization within the supply chain partners, the low stock and time buffers, and the information shortcoming between supply chain partners.
In this research, a System Dynamics simulation model, based on the manufacturing supply chain model of Sterman, has been developed for representing the actual complexity and dynamic in manufacturing supply chains. Therefore, the modeled manufacturing supply chain shows the processes of a four level supply chain focusing the processes and interactions of the mid-positioned two supply chain participants. The main contribution of the work described in this paper, is the description and implementation of necessary additional modules and parameters to Sterman’s basic model for the diagnosis of disturbance impacts as well as for the realization of supply chain adjustments. Finally, the model has been simulated and examined for realistic values.
In recent years supply chain participants are increasingly suffering the effects of disturbances in transportation supply chains. Both, dynamics in consumer demands and global supply chains lead to a growth in unplanned supply chain events. These can cause from rather manageable disturbances through to complete break-downs of transportation chains, resulting in high follow-up and penalty costs.
Consequently, concepts for an efficient supply chain disturbance management are needed, preferably with a real-time identification and reaction to disturbance events. Therefore in the following paper the research results of the German research project Smart Logistic Grids with the focus on designing an integrated model for the real-time disturbance management in transportation supply networks are presented. This includes the introduction of elaborated classification models for disturbances and action patterns as well as an associated costs and performance measurement system. Finally, a procedure model for the disturbance management is presented.
Zur Verbesserung der logistischen Zielerreichung streben produzierende Unternehmen in zunehmendem Maße die unternehmensübergreifende Koordination der Produktionsplanung und -steuerung an (Supply Chain Management). Eine wesentliche Herausforderung bei der Koordination von Produktionsnetzwerken liegt in der Konzeption eines effektiveren und effizienteren Informationsmanagements. Einen Erfolg versprechenden Weg hierzu identifiziert die vorliegende Dissertation in der kundenverbrauchsorientierten Selbstregelung der operativen Abläufe auf Basis des Kanban-Verfahrens. Die standortübergreifende Anwendung des Kanban-Verfahrens wird heute üblicherweise in eine konventionelle, kaskadierende Zentralplanung integriert. Dieser Ansatz impliziert die Erzeugung einer Vielzahl von Planabweichungen, die jeweils eine vollständige Umplanung erfordern. Die vorliegende Dissertation sieht dagegen eine koordinierte Grobauslegung des Logistiksystems vor, in dessen Konfiguration und Abläufe nur bei kritischen Störgrößen der Systemstabilität eingegriffen wird. Gegenstand der Dissertation ist somit die Entwicklung eines logistischen Störungsmanagements für kundenverbrauchsorientierte Wertschöpfungsketten. Die Grundlage des Konzepts bildet ein Referenzmodell, welches systematisch aus einer regelkreisbasierten Abstraktion und Formalisierung des realen Bezugssystems abgeleitet wird. Im Abschluß werden die logistischen wechselwirkungen vernetzter Kanban-Regelkreise mit Hilfe einer kybernetischen Analogiebetrachtung analysiert und die relevanten Störgrößen identifiziert. Abschließend wird ein wissensbasiertes Verfahren zum Management der logistischen Störgrößen entwickelt, das die Bewertung der Störgrößen sowie die Einleitung der entsprechenden Maßnahmen unterstützt.
Heutzutage müssen produzierende Unternehmen im globalen Wettbewerb zunehmend eine steigende Nachfrage nach kundenspezifischen Produkten bedienen und gleichzeitig eine hohe logistische Leistungsfähigkeit unter einem enormen Kostendruck aufrechterhalten. Sie versuchen daher, ihre Planungs- und Steuerungsprozesse auftragsbezogen auszurichten, scheitern jedoch häufig sowohl an der stark volatilen und schwer prognostizierbaren Kundennachfrage als auch an schwankenden Wiederbeschaffungszeiten in den nachgelagerten Beschaffungsnetzwerken.
Zum Umgang mit diesen unvorhersehbaren und dynamischen Einflüssen wurden in den letzten Jahren unter der Begrifflichkeit des Störungsmanagements mehrere wissenschaftliche Ansätze entwickelt, jedoch blieb bisher eine Betrachtung auf einer systematischen, betriebsübergreifenden Ebene, d. h. unter einer gemeinschaftlichen Bilanzhülle und unter Einbezug einer Verarbeitung von Echtzeitinformationen, aus.
Daher bestand die Zielsetzung dieser Dissertationsschrift darin, die Umsetzbarkeit einer betriebsübergreifenden Betrachtung des Störungsmanagements unter einer gemeinschaftlichen Bilanzhülle zur Dämpfung der Störungswirkungen und damit Reduzierung des wirtschaftlichen Schadens zu bewerten und basierend auf den resultierenden Ergebnissen ein geeignetes Gestaltungskonzept zu entwickeln. Den Kern der Arbeit bildet dabei zunächst die Beschreibung der Prozesse und Strukturen der Produktionsplanung sowie der Eingriffsmöglichkeiten des Störungsmanagements und die Ermittlung explikativer Aussagen bzgl. betriebsübergreifender Abstimmungsmechanismen auf Basis von Simulationsexperimenten. Diese Beschreibungs- und Erklärungskomponenten werden dann im Rahmen eines Gestaltungskonzepts zusammengeführt, das eine den Anforderungen der Echtzeitsystematik sowie der kybernetischen Systemtheorie entsprechende betriebsübergreifende echtzeitfähige Lenkung der Produktionsplanungs- und -steuerungsprozesse innerhalb des Beschaffungsnetzwerks ermöglicht.
Die Ergebnisse und die abgeleiteten Gestaltungsempfehlungen richten sich vor allem an produzierende Unternehmen mit einem hohen Anteil an Lagerfertigung und an Software-Anbieter, welche mit ihren IT-Lösungen die betriebsübergreifende Produktionsplanung und ‑steuerung unterstützen. (Quelle: Apprimus)
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.