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Chatbot statt Berater?
(2018)
Im Silicon Valley wird deutlich, dass sich etablierte Technologien und Berufsbilder durch Kollaborationsplattformen ersetzen lassen. Können so selbst Beratungen für Industrie-4.0-Systeme effizienter und effektiver ausfallen? Wie solche Plattformlösungen aussehen können, zeigt der CPS-Matchmaker, der gerade in Aachen entwickelt wird.
Das Projektvorhaben 'eStep Mittelstand - Modulare Lösungen für den Mittelstand zur Stärkung der eigenständigen Integration von eBusiness-Standards in komplexen Lieferkettenprozessen' zielt darauf ab, die Nutzung von eBusiness-Standards zu erleichtern und das unternehmersiche Risiko für KMU zu reduzieren. In seinem Arbeitsplan stellte das Projekt in einem ersten Schritt eine grundlegende Analyse der Ausgangssituation und die Erhebung von Anforderungen an den Einsatz von eBusiness-Standards in KMU seinen Folgearbeiten im Projekt als Basis für die Lösungsentwicklung im weiteren Verlauf voran.
Der vorliegende Schlussbericht zu IGF-Vorhaben Nr. 18982 beschreibt das Projekt zum Thema "EIH - Energy Innovation Hub". Die Forschungsvereinigung, bestehend aus dem FIR e.V. und dem Fraunhofer-Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik in Chemnitz, beschäftigte sich hierzu mit der Vernetzung energierelevanter Informationen zwischen produzierenden KMU, Energieversorgern (EVU) und Maschinenbauern. Ziel ist die Konzeption einer Kommunikationsplattform, des Energy-Information-Hubs (EIH), für den Austausch energierelevanter Informationen zwischen KMU, EVU und Maschinenbauern. Durch eine ganzheitliche Betrachtung aller am Verbrauch beteiligten Akteure soll eine energieeffiziente Produktion erreicht werden.
Laut BITKOM stehen reine Hersteller von Anlagen vor einem Wandel hin zu Dienstleistern und damit vor der Herausforderung einer steigenden Bedeutung von Service und Support.
Der Einsatz und die Integration von Sensorik innerhalb der Anlagen liefern kontinuierlich Daten über den Zustand ihrer Komponenten (bspw. Verschleiß, Warnungen, Störungsmeldungen, Fehlercodes, Ereignismeldungen, aber auch Umgebungsdaten wie Temperatur, Feuchtigkeit, etc.). Auf diese können die Hersteller nun mit Hilfe des Internets zugreifen und damit ihr Dienstleistungsportfolio erweitern. Die Daten können auf Ereignisse hin untersucht werden und mit bekannten Daten verglichen werden. So können bspw. Nutzungsprofile angelegt oder präventive Wartungsmaßnahmen durchgeführt werden. Um die generierten Daten zu nutzen, müssen sich Unternehmen neu orientieren und das Geschäftsfeld der datenbasierte Dienstleistungen für Smart Buildings aufbauen. Dabei durchlaufen die Unternehmen einen Transformationsprozess, der durch maßgebliche Herausforderungen gekennzeichnet ist. So stoßen die potenziellen Anbieter der datenbasierten Dienstleistungen während des Wandels auf eine dynamische Unternehmensumwelt. Wechselnde Kundenbedürfnisse, schnell reagierende Wettbewerber und sich rasant wandelnde Technologien sind nur einige der Faktoren, die auf die Unternehmen wirken. Diese Herausforderungen gilt es durch geeignete Instrumente zu adressieren und das neue Geschäftsfeld datenbasierter Dienstleistungen gezielt aufzubauen.
Das IGF-Vorhaben 18858 N der Forschungsvereinigung FIR e.V. an der RWTH Aachen Forschungsinstitut für Rationalisierung, Campus-Boulevard 55, 52074 Aachen würde über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.
MES-Vertrieb im Anlagenbau
(2018)
Herr Müller ist wirklich sauer. Es ist bereits das vierte (!) Mal, dass
sein Wagen nicht zum vereinbarten Zeitpunkt abholbereit ist. Ne-
ben der lästigen Wartezeit hat die Unzuverlässigkeit der Werkstatt
weitere negative Konsequenzen, die nicht nur Herrn Müller selbst
betreffen: Dank der Verzögerung schafft es Herr Müller nun schon
wieder nicht, seine Tochter vom Ballett abzuholen und muss,
schon wieder, seine Frau darum bitten, für ihn einzuspringen. Die
wiederum hatte eigentlich schon andere Pläne für den Abend und
muss jetzt spontan umdisponieren.
Traditional manufacturing companies increasingly launch data-driven services (DDS) to enhance their digital service portfolio. Nonetheless, data-driven services fail more often than traditional industrial services or products within the first year on the market. In terms of market launch, their digital characteristics differ from traditional industrial services and thus need specific structures and actions, which companies currently lack. Therefore, a process guideline for a six-month market launch phase of DDS is developed. The guideline relies on analogies from product, service and software launches based on the latest literature from service marketing and successful practices from various industries. Finally, the guideline is evaluated within five industrial case studies. Thus, the guideline provides scientific research insights regarding the market launch process of DDS and adds to the research of service marketing. It provides practical guidance for manufacturing companies by serving as a reference process for the market launch and offering a collection of successful practices within this area.
DELFIN - Dienstleistungen für Elektromobilität: Förderung von Innovation und Nutzerorientierung
(2018)
Die Elektromobilität bildet die Grundlage eines fundamentalen Wandels der individuellen Mobilität, der das Mobilitätsverhalten der Gesellschaft grundlegend verändern wird. Dabei determinieren insbesondere Dienstleistungen den Erfolg der Elektromobilität, indem sie eine Brückenfunktion zwischen Technologie und Markt übernehmen. Dienstleistungen können sowohl die Begeisterung für Elektromobilität als auch die Alltagstauglichkeit des Mobilitätskonzepts steigern und somit die technologischen Schwächen gegenüber konventionellen Antriebsformen ausgleichen. Da ein Großteil der wissenschaftlichen Arbeiten zur Entwicklung der Elektromobilität vordergründig technologische Aspekte (Fahrzeugreichweite) berücksichtigt, ist eine ganzheitliche Betrachtung aller Faktoren des Themenfeldes notwendig, um Dienstleistungen in ein umfassendes Verständnis der Elektromobilität zu integrieren.
Dieser Abschlussbericht entstand im Rahmen des Arbeitspakets „Marktstrukturen und Zukunftsszenarien“ des FIR an der RWTH Aachen im Projekt DELFIN. Es wurde eine Szenarioanalyse zur Elektromobilität durchgeführt, die insbesondere auch Faktoren mit Bezug zu Dienstleistungen in eine ganzheitliche Betrachtung des Mobilitätskonzepts einbezieht, aus dem schließlich Zukunftsszenarien für die Elektromobilität entwickelt werden. Zunächst werden auf Basis von Expertenmeinungen Einflussbereiche (Phase 1) und Einflussfaktoren
(Phase 2) zukünftiger technologischer, dienstleistungsspezifischer und gesellschaftlicher Entwicklungen identifiziert. Die Selektion von Schlüsselfaktoren (Phase 3) und dazugehörigen Zukunftsprojektionen (Phase 4) bildet anschließend mithilfe von Modellrechnungen (Phase 5) den Ausgangspunkt für die Entwicklung von konsistenten Zukunftsszenarien. Abschließend werden diese Szenarien interpretiert (Phase 6) und Handlungsempfehlungen für die Akteure der Elektromobilität formuliert (Phase 7).
Die Entwicklung der Elektromobilität bis 2030 oder 2050 ist aktuell weitestgehend unabsehbar.
Allein technologische Fortschritte zur Optimierung der Reichweite sind nicht ausreichend, um den Erfolg der Elektromobilität langfristig zu gewährleisten. Vielmehr ist es entscheidend, das gesamte Mobilitätskonzept des Automobils neu zu entwickeln und dabei neben dem technologischen Fortschritt die Innovation und Nutzerorientierung im Bereich der Dienstleistungen zu fördern. Nur so kann das Elektroauto nutzbar und erlebbar gemacht und Deutschland zum Leitmarkt für Elektromobilität transformiert werden.
Die Digitalisierung und steigende Wettbewerbsintensität im Maschinen- und Anlagenbau zwingt Unternehmen dazu, ihre Wettbewerbsstrategien zu überdenken. Die etablierte strategische Positionierung der Kostenführerschaft scheidet in diesem Umfeld nahezu aus, da eine Differenzierung durch individuelle Leistungsangebote an den Kunden durch digitale Dienstleistungen deutlich attraktiver wird. Das bereits etablierte Konzept des Lösungsgeschäfts ist in Zeiten der digitalen Transformation der Unternehmen aktueller denn je und muss von Unternehmen umgesetzt werden.
Für Unternehmen bedeutet dies den oben genannten strategischen Wandel von einem reinen Sachgüterhersteller hin zu einem Lösungsanbieter mit individuellen Dienstleistungsangeboten.
Eine zentrale Herausforderung, um den Wandel erfolgreich zu gestalten, ist die Anpassung des Mitarbeiterverhaltens. Hier haben insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU) einen enormen Bedarf an Methoden, mit deren Hilfe die Transformation aufwandsarm und zielgerichtet begleitet wird.
Im Rahmen des Projekts wurde ein Vorgehen entwickelt, welches erstmals die Methoden des Behavioral Brandings in einen Managementansatz überführt, um eine zielgerichtete Anpassung des Mitarbeiterverhaltens bei der Transformation zum Lösungsanbieter zu gewährleisten. Dieses Buch entstand im Rahmen des Forschungsprojekts ‚fit4solution‘ des FIR an der RWTH Aachen gemeinsam mit dem Lehrstuhl für Marketing der RWTH Aachen und in der Zusammenarbeit mit kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) aus dem Bereich der produzierenden Industrie. Ausgehend von dieser Zielsetzung wurde ein KMU-gerechter, interdisziplinärer Ansatz für das Management der Transformation vom Produzenten zum Lösungsanbieter entwickelt und in Form eines individuell konfigurierbaren Methodenbaukastens, eines auf KMU zugeschnittenen Rollout-Konzepts und eines Train-the-Trainer-Konzepts bereitgestellt.
Die übergeordnete Zielsetzung des Forschungsprojektes war es, einen KMU-gerechten, interdisziplinären Ansatz für ein Management der Transformation vom Produzenten zum Lösungsanbieter zu entwickeln. Die daraus resultierende Forschungsfrage: „Wie kann durch einen interdisziplinären Ansatz und unter Nutzung des Konzepts des Behavioral Branding der Prozess der Veränderung zu einem Lösungsanbieter für KMU wirtschaftlich effizienter und in Anhängigkeit von relevanten Unternehmenscharakteristika gestaltet werden?“, wurde im Projekt innerhalb von sechs Arbeitspaketen erfolgreich beantwortet.
Transformationsprozesse sind insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) mit einem hohen Realisierungsrisiko verbunden. Aufgrund ihrer begrenzten Personal- und Finanzressourcen birgt Wandel immer eine potenzielle Gefahr für das laufende Geschäft und stellt Management und Belegschaft vor größte Herausforderungen.
Eine Art der radikalen Neupositionierung für Unternehmen ist die Entwicklung neuer Leistungen (Services) um ein bestehendes Produkt herum. Dabei muss die zugrundeliegende Vision eines Wandels zum Lösungsanbieter im Unternehmen internalisiert werden und deswegen Mitarbeiterroutinen angepasst werden, ohne dabei Ressourcen zu vergeuden.
The manufacturing industry has to exploit trends like “Industrie 4.0” and digitization not only to design production more efficiently, but also to create and develop new and innovative business models. New business models ensure that even SMEs are able to open up new markets and canvass new customers. This means that in order to stay competitive, SMEs must transform their existing business models.
The creation of new business models require smart products. The required data base for new business models cannot be provided by SMEs alone, whereas smart products are able to provide a foundation, given the creation of smart data and smart services they enable. These services then expand functions and functionality of smart products and define new business models.
However, the development of smart products by small and medium-sized enterprises is still lined with obstacles. Regarding the product development process the inclusion of smart products means that new and SME-unknown domains diffuse during the process. Although there are many models regarding this process there appears to be a substantial lack of taking into account the competencies enabled by the implementation of digital technologies. Hence, several SME-supporting approaches fail to address the two major challenges these enterprises are faced with. This paper generally describes valid objectives containing relevant stakeholders and their allocation to the phases of the product life cycle.
Within each objective the potential benefit for customers and producers is analyzed. The model given in this paper helps SMEs in defining the initiation of a product development project more precisely and hence also eases project scoping and targeting for the smartification of an already existing product.
Due to the drastically increasing amount of data, decision making in companies heavily relies on having the right data available. Also because of an increasing complexity of structures and processes, quick and precise flows of information become more important.
This paper introduces a new approach for modelling information flows, creating a basis for an efficient information management. It can be used to structure the information requirements and identify gaps within the information processing.
To display its benefits, the proposed Information Logistics Notation (ILN) is applied to the information logistics of todays and future energy market and grid stability management, both processes of increasing complexity.
"Digitale Transformation" und "Industrie 4.0" sind nur zwei Beispiele für gängige Termini, die sich mittlerweile in irgendeiner Form in den meisten Unternehmensstrategien wiederfinden. Und doch fehlt es häufig an der nötigen Vorstellungskraft, wie diese Themen im eigenen Unternehmen zukünftig auch umgesetzt werden können.
Die am 15. und 16. November 2017 im Cluster Smart Logistik auf dem RWTH Aachen Campus stattgefundene Aachener Informationsmanagement-Tagung hatte zum Ziel, genau an diesen Stellen Licht ins Dunkel zu bringen. Im Fokus stand dabei die Frage, wie das Informationsmanagement, also die Aufgabe, die Ressource "Information" bestmöglich zu nutzen, bei der Entwicklung neuer Geschäftsmodelle, die ein wesentliches Merkmal der digitalen Transformation von Unternehmen darstellen, eingesetzt werden kann.
In vielen Unternehmen ist das Thema „Digitalisierung“ direkt beim Top-Management aufgehangen. Während sich viele Führungskräfte bereits intensiv mit dem Thema auseinandergesetzt und richtungsweisende Entscheidungen über die zukünftigen Einsatzgebiete neuer Geschäftsmodelle und digitaler Technologien getroffen haben, kennen die vielen Mitarbeiter in den Fachbereichen das Thema jedoch häufig nur über neueste Meldungen aus dem Intranet oder aus unternehmensinternen Newslettern. Aber auch dort finden sich hauptsächlich interessante Videos von Führungskräften in Workshops und die Beschreibung einiger Leuchtturmprojekte. Die brennendsten Fragen der Mitarbeiter bleiben dort in den meisten Fällen jedoch unbeantwortet:
- Was bedeutet „Digitalisierung“ für mich?
- Sind meine Skills noch ausreichend?
- Welche Auswirkungen hat dieses Thema auf meine Arbeit?
- Was muss ich in Zukunft können?
Während im Personenverkehr moderne Technologien wie Achslenker oder Scheibenbremsen seit Jahren zum etablierten Standard gehören, konnten sich diese im Schienengüterverkehr bislang nicht durchsetzen. Die umweltschonende Alternative zum Verkehr auf der Straße setzt heute auf lange veraltete Technik, wodurch sich unter anderem die vergleichsweise hohen Lärmemissionen des Güterverkehrs erklären lassen. Wesentlicher Grund für den langsamen Technologiewechsel im Güterverkehr sind die hohen Anschaffungskosten moderner Technologien. Doch ein Blick auf die gesamten Lebenszykluskosten lohnt sich: Die für den Lebenszyklus optimierte Entwicklung eines Bahn-Drehgestells zeigt, dass die Zeit reif ist für Innovationen im Schienengüterverkehr und diesem ein grundlegender Wandel bevorsteht.
Wie häufig bündelt auch hier der englische Begriff zahllose deutsche Entsprechungen, die von „Störung“ über „Bruch“, „Riss“ und „Spaltung“ bis zu „Zersprengen“ reichen. Dieses Spektrum gibt zum Inhalt einen ersten Anhaltspunkt, denn Disruption kann sich in all diesen Dimensionen zeigen. Verschiedene Theorien liefern zudem Erklärungen für die Geschehnisse rund um Disruption.
Die bekannteste Theorie stammt vom Professor der ‚Harvard Business School‘, Clayton Christensen. Er nutzt den Begriff „Disruptive Innovation“ und erklärt mit seiner Theorie den Erfolg von Unternehmen wie Netflix, Apple und Co. Eine Betrachtung der Grundüberlegungen seiner Theorie kann nicht ausbleiben, wenn man sich mit dem Thema näher beschäftigen und die Fragen nach der Bedeutung von Disruption für das eigene Unternehmen diskutieren möchte.
In Zeiten von Industrie 4.0 wird es zunehmend wichtig, Unternehmensprozesse zu digitalisieren, um dem steigenden Kosten- und Wettbewerbsdruck standhalten zu können. Gerade in der komplexen Einzel- und Kleinserienfertigung des Maschinen- und Anlagenbaus wird diese Digitalisierung unerlässlich. Dementsprechend steigt auch die Anzahl der angebotenen Systeme für die Produktionsplanung. Doch über welche genauen Funktionen verfügen die unterschiedlichen Systeme und welche Software verspricht die größte Entlastung in der komplexen Produktionsplanung.
10 Jahre ist es her, dass ein unbekannter Autor unter dem Pseudonym Satoshi Nakamoto ein Paper veröffentlichte, in dem er eine Alternative zum Fiat-Währungssystem beschrieb. Grundbaustein: Die damals noch wenig bekannte Blockchain-Technologie.
Gerade einmal ein Jahr später begann der kometenhafte Aufstieg dieser „Kryptowährung“. Der Bitcoin hangelt sich von einem Superlativ zum nächsten, inzwischen liegt die Marktkapitalisierung bei deutlich über 200 Mrd. US-Dollar. Doch das Fachpublikum hat längst bemerkt, dass der Bitcoin nur ein erster technischer Durchstich für etwas viel Größeres ist. Über 1000 verschiedene Kryptowährungen verzeichnet die Webseite coinmarketcap.com.
Aber auch über die Anwendung als Währung hinaus tun sich enorme Potenziale auf und die Anzahl an wissenschaftlichen Veröffentlichungen nimmt jeden Monat zu. Gleichzeitig häufen sich die Vorbehalte, ob die Technologie halten kann, was diverse Berater und Start-ups versprechen; immer wieder wird die Technologie als Energiefresser verschrien. Und tatsächlich verbraucht das Bitcoin-Netz aktuell mehr Strom als beispielsweise ganz Irland.
Die Digitalisierung betrifft alle Branchen und Unternehmen. Soweit ein alter Hut und (fast) nichts Neues.
Jedoch beobachten wir als FIR verstärkt in unseren Industrieprojekten, dass Digitalisierungsinitiativen im Unternehmen meist enthusiastisch begonnen werden, sie jedoch oftmals nicht auf ein konkretes strategisches Ziel ausgerichtet sind, sowie teilweise sogar unkoordiniert und in vielen, nicht abgestimmten Kleinprojekten ablaufen.
Für Unternehmen stellt sich folglich die Frage, wie sie einen konkreten strategischen Korridor definieren können, an dem sich das Digitalisierungsprogramm und die konkreten einzelnen Projekte ausrichten und steuern lassen.
Vor dem Hintergrund der zunehmenden Bedeutung und der besonderen Herausforderungen beim Betrieb von Offshore-Windenergieanlagen war das übergeordnete Ziel des Forschungsvorhabens DispoOffshore die Steigerung der Verfügbarkeit und Rentabilität von Offshore-Windparks. Der Fokus des Forschungsvorhabens lag auf der Entwicklung eines intelligenten und effizienten Dispositionswerkzeugs für die interaktive und dynamische Aufgaben- und Ressourcensteuerung in Offshore-Windparks, das zum Ziel hat, die anfallenden Aufgaben in einen Offshore-Windpark möglichst effizient zu disponieren. Hierbei kam der Betrachtung der Ablauf- und Aufbauorganisation der Instandhaltungsorganisation eines Windparks und die ergonomische Gestaltung der Software eine besondere Bedeutung zu.
Today, machine manufacturers generate a significant share of their revenues with the provision of services. At the same time, they are confronted with the challenge of adopting of Industrie 4.0.
One of the most important Industrie 4.0 concepts is the idea of the digital shadow, which contributes to the comprehensive structuring of different kinds of data from different data sources. It can be defined as the sufficiently precise, digital representation of reality in real-time.
Thus, it also functions as a database of the considered area of a company that can be used for numerous applications. It serves as a central platform for the aggregation and distribution of data. Thereby, it helps to open isolated data silos. A system architecture that enables extraction of data from various sources and the aggregation of that data is an important prerequisite for the digital shadow.
In addition, the merger of data from different sources requires a model of the part of the company to be mapped digitally. In this paper, we focus on maintenance, repair and overhaul (MRO) services of machine manufacturers. The scope comprises the whole order processing of a service including the utilized resources and the obtained results.
MRO services and their single elements are mapped and structured using a case study research in a first step. Those elements provide a basis for designing the digital shadow. A second contribution of this paper is a data model for the digital shadow of MRO services that entails a comprehensive representation of that department.
Real Time Location Systems
(2018)
Industrie 4.0, Sensorintegration und Data-Analytics sind nur einige der Schlagworte, die in den letzten Jahren verstärkt diskutiert wurden. Doch wie werden diese Themen in das Produktionsumfeld integriert und welcher wirtschaftliche Nutzen kann aus den Möglichkeiten günstigerer Hard- und Software gezogen werden?
The integration of renewable energies in a local industrial environment is an urgent task to reduce greenhouse gas emissions. Their energy intensive processes and local energy generation make waste management companies to optimal areas to analyze micro grids. The combination of the main task to process arriving waste and the reaction on micro grid needs without disregarding user preferences is the challenge that is focused with the following approach applying machine learning techniques.
First, the amount of waste is predicted with an artificial neural network. Then, the waste processing is optimized via an augmented Lagrangian algorithm regarding the energy costs that are based on volatile energy prices influenced from renewable energies. In addition, the optimization regards user preferences, which are learned from a user feedback with a support vector machine.
For the user interaction, an active learning paradigm is used. The approach is applied on biological waste treatment process in the waste management company of the district of Warendorf. The results show that the energy consumptions can be controlled in a micro grid context within the frame of user preference.
Individualisierung in Kombination mit dem Kundenwunsch nach immer kürzeren Lieferzeiten führt zu einer steigenden Komplexität und Dynamik auf Produktionsebene. Um weiterhin das Einhalten der logistischen Zielgrößen zu ermöglichen, müssen die zurzeit vorhandenen Unternehmensstrukturen und deren Prozesse vorbereitet werden.
Eine Möglichkeit, dem turbulenten Markt zu begegnen, ist ein adaptives Abweichungsmanagement in der Fertigungssteuerung, das Unternehmen einen adäquaten Umgang mit Abweichungen ermöglicht. Klassische Methoden der Fertigungssteuerung reichen nicht mehr aus, um mit der jetzigen Entwicklung umzugehen.
Das hier beschriebene Zielmodell und die internen sowie externen Einflussfaktoren sollen bei der Analyse der Zusammenhänge in der Fertigungssteuerung helfen. Das vorgestellte Vorgehensmodell zeigt, wie ein adaptives Abweichungsmanagement aufgebaut werden sollte, um die systematische, differenzierte und kategorisierte Betrachtung und Bewältigung von Abweichungssituationen zu ermöglichen.
Durch den vereinfachten Umgang mit Abweichungen wird sowohl eine tiefgreifende Analyse der Wirkungszusammenhänge als auch eine automatisierte Beruhigung der Produktion ermöglicht. Dies führt zu einer Reduktion von wiederkehrenden Abweichungen durch die Implementierung einer geschlossenen kaskadierten
Informationsrückführung.
In unserer zunehmend servicedominierten Wirtschaft werden laufend neue Geschäftsmodelle rund um den intelligenten Kundenservice auf Basis des Internets der Dinge (engl. Internet of Things, kurz IoT) und der damit verbundenen Entwicklung digitaler Wirtschaftsökosysteme aufgebaut. Dabei suchen Unternehmen immer häufiger den Kundenkontakt über Social-Media-Kanäle.
Viele Unternehmen, insbesondere KMU, haben jedoch noch Schwierigkeiten mit der Abwicklung ihrer Serviceleistung über Social Media. Nach eingehender Untersuchung der Wirkungszusammenhänge zwischen dem Einsatz von Social Media und der Unternehmensorganisation von KMU konnte ein Self-Assessment-Tool zur Analyse des Wertbeitrags Sozialer Technologien im Kundenservice entwickelt und somit das Ziel erreicht werden.
Das entwickelte Modell unterstützt kleine und mittlere Unternehmen dabei, den Einsatz von Social Media im Kundenservice im Hinblick auf den damit generierten Wertbeitrag selbständig zu analysieren und den zukünftigen Einsatz zu planen.
Projekt AM4Industry: Ein Kosten-Nutzen-Modell für die Bewertung additiver Fertigungsverfahren
(2018)
Im Rahmen des vom BMWi geförderten Projekts 'AM4Industry' entwickelt das FIR an der RWTH Aachen ein Kosten-Nutzen-Modell zur Bewertung von additiven Fertigungsverfahren. Mit diesem sollen Handlungsempfehluingen aus Erfolgsbeispielen abgeleitet werden. Zur Gestaltung eines solchen Modells werden sowohl die Lebenszykluskosten analysiert als auch die Zusammenhänge und Wechselwirkungen der potenziellen Nutzendimensionen strukturiert. So wird eine quantifizierte Bewertung erleichtert, die in Kombination mit einer hohen Kostentransparenz den Einsatz der additiven Fertigung häufiger rechtfertigt.
Das FIR an der RWTH Aachen widmet sich gemeinsam mit dem Forschungskonsortium, bestehend aus dem Fraunhofer ILT, der DMG Mori Spare Parts GmbH, der Materialise GmbH, der TOP Mehrwert-Logistik GmbH und der Software AG, der Entwicklung einer unternehmensübergreifenden Softwareplattform zur Realisierung eines Wertschöpfungsnetzwerks für eine agile Logistiklösung zu Herstellung von Neu- und Ersatzteilen unter Nutzung der additiven Fertigung. Ziel ist die Entwicklung und prototypische Implementierung einer unternehmensübergreifenden softwarebasierten Plattform, die die zentralen Koordinationsfunktionen bereitstellt.
Der Bereich der intelligenten Gebäudetechnik bietet großes Potenzial zur Entwicklung von datenbasierten Dienstleistungen und innovativen Geschäftsmodellen.
Besonders kleine und mittlere Unternehmen (KMU) aus dem Bereich der technischen Gebäudeausrüstung (TGA) haben dieses Potenzial erkannt. Der Aufbau des Geschäftsfeldes Smart Building erfordert jedoch technologische und organisatorische Forschungs- und Entwicklungsarbeit für die Hersteller von TGA sowie ein abgestimmtes und konsistentes Vorgehen auf der strategischen Unternehmensebene.
Im Projekt SmartBuilding haben wir uns dieser Problematik angenommen, um den Transformationsprozess von Herstellern von TGA (technischer Gebäudeausrüstung) in speziellen KMU zum Anbieter datenbasierter Dienstleistungen methodisch sowie inhaltlich zu unterstützen.
Veröffentlichung im Rahmen des eigenen Dissertationsvorhabens vor internationalem Fachpublikum aus der Forschung
Eine der bedeutendsten Domänen der digitalen Transformation sind Daten. Für Unternehmen ist die Generierung von Informationen und Wissen aus Daten ein zentraler Erfolgsfaktor. Wer weiterhin wettbewerbsfähig sein will, muss ihren Wert erkennbar und diese für sein Geschäftsmodell nutzbar machen. Welche Auswirkungen ergeben sich daraus für die Serviceorganisation? Die Ergebnisse der 11. KVD-Service-Studie zeigen, wie sich erfolgreiche Dienstleister bereits an diese Veränderungen anpassen konnten.
Eine bedeutende Domäne der digitalen Transformation sind Daten. Wer weiterhin wettbewerbsfähig sein will, muss ihren Wert erkennen und sie für sein Geschäftsmodell nutzbar machen. Das umfasst zum einen das Aggregieren der richtigen Daten sowie zum anderen das Lernen aus und Innovieren durch Daten. Jedoch wird im Service das Potenzial von Daten heute oftmals nicht ausgenutzt. Unternehmen analysieren meist nur Kunden- oder unternehmensbezogene Daten. Sie verwenden dazu individuelle Ad-hoc-Analysen mit einfachen Tools wie Excel. Komplexere Verfahren mit Daten einer heterogenen Struktur und aus unterschiedlichen Quellen werden kaum genutzt, obwohl der gesteigerte Nutzen für den Service daraus nachgewiesen ist.
Durch den Einsatz additiver Fertigungsverfahren werden Wertschöpfungsketten zu Wertschöpfungsnetzwerken in denen produzierende Unternehmen, industrielle Dienstleister sowie Softwareanbieter auf digitalen Plattformen kooperieren. Die Arbeitsteilung zwischen Produzenten, Zulieferern und Dienstleistern sowie die zugrundeliegenden Geschäftsmodelle unterliegen einem radikalen Wandel. Dabei müssen die Veränderungen vor allem als Potenzial für neue Geschäftsmodelle genutzt werden. An dieser Stelle setzt das Forschungsvorhaben 'Add2Log' an.
Viele Unternehmen im industriellen Service können keine zuverlässige Aussage darüber treffen, wie gut ihr Leistungserbringungsprozess tatsächlich ist und wie mögliche Verbesserungen zur effizienten Befriedigung der Kundenbedürfnisse aussehen können. Zum einen fehlen hierzu oft geeignete Kennzahlen, die eine Messung der Service-Performance ermöglichen. Zum anderen ist meist nicht bekannt, welche Stellhebel zu betätigen sind, um die Performance gemäß den gesteckten Zielen zu steigern. In diesem fünften Teil der Beitragsreihe zum Aachener Lean-Services-Zyklus wird beschrieben, wie Kennzahlen zur Performance-Messung zur Erreichung des Ziels "Perfektion anstreben" beitragen.
Anfang 2013 haben die GreenGate AG und das FIR an der RWTH Aachen ein Betriebsführungssystem für den Offshore-Windpark Meerwind Süd|Ost (Nordsee) der WindMW GmbH implementiert. Bei der gemeinsamen Systemeinführung zeigt sich schnell, dass einige organisatorische Herausforderungen in der Instandhaltung von Offshore-Windparks IT-seitig noch ungelöst sind.
Bisherige Initiativen zu Elektromobilität haben eine stark technologisch orientierte Ausrichtung. Dies führt zu einer zunehmenden Ausgereiftheit der technischen Basis, allerdings darf dabei die Betrachtung der Nutzer, welche die Technologien am Ende annehmen und übernehmen, nicht aus dem Blick verloren werden. Die Herausforderung besteht nicht nur im Umstieg der Autofahrer von einer etablierten (Verbrennungsmotor) zu einer neuen Technologie (Elektroantrieb), sondern auch in der Umgestaltung ganzer Wertschöpfungsnetze, im Bedarf neuer informationstechnischer Infrastrukturen sowie in der Umsetzung neuer Geschäfts- und Betreibermodelle, die sich an den unterschiedlichen Bedarfen, Kauf- bzw. Nutzungspräferenzen und Zahlungsbereitschaften der Marktteilnehmer orientieren. Zudem entwickelt sich nicht nur die Technologie weiter, auch die Gesellschaft wandelt sich stetig (z. B. „nutzen statt besitzen“).
Eine wichtige Fragestellung besteht darin, wie eine starke Diffusion neuer Technologien für Elektromobilität in sich wandelnde Märkte gezielt gefördert werden kann. Insbesondere Dienstleistungen können hierbei eine entscheidende Brückenfunktion übernehmen, indem sie neue, passgenaue Angebote rund um solche Technologien bereitstellen und somit deren Attraktivität für Nutzer erhöhen. Gemäß des aus dem Marketing bekannten AIDA-Prinzips haben Dienstleistungen dabei nicht nur die Aufgabe, die Bekanntheit der Elektromobilität zu steigern („Attention“) und Interesse zu wecken („Interest“), sondern auch Begeisterung in der Breite zu erzeugen, die letztendlich zum Wunsch („Desire“) nach Elektrofahrzeugen führt – bis hin zur Nutzung oder zum Kauf eines solchen („Action“). Dienstleistungen leisten somit einen wirkungsvollen Beitrag, die Akzeptanz und Verbreitung der Elektromobilität zu unterstützen. Möglichkeiten für Dienstleistungen in diesem Kontext sind vielfältig und decken nicht nur innovative Nutzungsmodelle (z. B. On-demand-Nutzung statt Anschaffung), technologiebegleitende Services (z. B. Wartung und Reparatur von Elektrofahrzeugen) und Infrastrukturdienstleistungen (z. B. Lademöglichkeiten und deren Abrechnung) ab, sondern auch die Einbindung der Technologie in bestehende Value-added Services (z. B. intermodale Navigation durch Einbindung in bestehende Mobilitätsstrukturen wie etwa den ÖPNV) sowie die Synchronisierung mit Fragen der Aus- und Weiterbildung.
Mit dieser DIN SPEC wird dargestellt, wie sich Ideen für Elektromobilität in marktfähige Dienstleistungen umsetzen lassen. Die Schwerpunkte der DIN SPEC liegen dabei auf der Beschreibung der erforderlichen Aufgaben, der Gestaltung von Entwicklungsprozessen sowie den erforderlichen Rollen und Verantwortlichkeiten.
Der technische Fortschritt hat einen starken Einfluss auf Unternehmen. Dieser äußert sich beispielsweise in einer wachsenden Technisierung der Fertigung sowie einer deutlich gestiegenen Automatisierung der Produktionsprozesse. Längst haben Unternehmen erkannt, dass die Instandhaltung ihrer technischen Anlagen direkte Auswirkungen auf ihre Wettbewerbsfähigkeit hat und zudem einen hohen Beitrag zum Unternehmensergebnis leistet. Deshalb wird von Instandhaltungsabteilungen heutzutage ein ganzheitliches Anlagenmanagement gefordert.
Dennoch erschweren der Instandhaltung heterogene Maschinenparks, über Jahrzehnte gewachsene Anlagenstrukturen und fehlende Dokumentation im Bereich der Systemkomponenten, Bauteile und Ersatzteillisten, ihre anfallenden Maßnahmen präzise zu planen, mit benötigten Informationen zu unterstützen und somit effizient durchführen zu können. Dabei können die Maßnahmen innerhalb der Instandhaltung grundsätzlich in vier Grundmaßnahmen unterteilt werden: Wartung, Inspektion, Instandsetzung und Verbesserung. [...] [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-53135-8_13]
Smart Maintenance
(2018)
Für die industrielle Produktion haben sich im Verlauf der letzten Jahrzehnte einige Tendenzen ausgebildet, die umfangreiche Veränderungen hervorrufen werden. Die momentane Entwicklung ist vor allem durch die zunehmende Dynamik der Produktlebenszyklen und die Durchdringung industrieller Wertschöpfung mit neuen Technologien geprägt. Hierfür ist die hoch flexible, verfügbare und zuverlässige Produktion zwingende Voraussetzung. Zur Bewältigung dieser Herausforderungen der Industrie 4.0 steht die Smart Factory im Mittelpunkt. Intelligente digital anschlussfähige Maschinen und Produkte sind miteinander vernetzt und können aktiv kommunizieren. Dadurch werden Anlagen technisch immer komplexer und neue Kommunikationssysteme immer umfangreicher. [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-53135-8_24]
Process Characteristics and Process Performance Indicators for Analysis of Process Standardization
(2018)
Industrial service companies deliver technically complex services (inspection, maintenance, repair, improvement, installation) for an enormous variety of technical assets in the chemical, steel, food and pharmaceutical industry. This variety of assets leads to a corresponding variety of service processes. To ensure competitiveness, the management of industrial service companies aims to increase the service process efficiency, especially through service process standardization. However, decision-makers struggle to make knowledge-based decisions on service process standardization because ex-ante the cost-benefit ratios of process standardization are unknown. The missing understanding of cost-benefit ratios of process standardization is caused by a missing understanding, which interdependencies exist between process characteristics and process performance indicators. Thus, the objective of this paper is to determine suitable characteristics and performance indicators to measure the way service provision processes are executed in the industrial service sector. The results represent the basis for executing an empirical questionnaire study focusing on the execution of service provision processes and identifying the cause-effect relations of process standardization.
Damit Unternehmen die Potenziale von Smart Services nutzen können, müssen intelligente Objekte, technische Infrastruktur und Geschäftsmodelle kombiniert werden. Smart Services sind datenbasiert und erfordern daher eine integrierte Berücksichtigung von Hard- und Software. Sie stellen die höchste Ausbaustufe digitaler, datenbasierter Geschäftsmodelle dar. Für die erfolgreiche Entwicklung von Smart Services bedarf es daher anderer Ansätze als bei der klassischen industriellen Dienstleistungsentwicklung. In einem breit angelegten Benchmarking konnte diese Erkenntnis bestätigt werden. Als Kernergebnis wurden fünf Prinzipien für die erfolgreiche Entwicklung von Smart Services abgeleitet.
Manufacturing companies worldwide recognized the high potential of Industrie 4.0 in order to increasing production efficiency. Key benefits include creation of integrated systems, networked products and improvement of service portfolios. However, for many companies deriving and evaluating necessary measures to use Industrie 4.0 potentials represents a major challenge. This paper introduces the "acatech Industrie 4.0 Maturity Index" as an approach to meet this challenge. The development of multidimensional maturity model intents to provide companies an assessment methodology. The aim is to capture the status quo in companies in order to be able to develop individual roadmaps for the successful introduction of Industrie 4.0 and manage the transformation progressively.
Industry 4.0 and the consequent necessity of digitalization has also impli-cations to the field of procurement, resulting in the so-called term of Procurement 4.0. Digitalization can be a valuable tool to increase the efficiency of the procurement organization and to exploit new opportunities of growth. A mandatory requirement to perform the digital transformation is an increased transparency along the procurement process chain. This paper aims to conceptualize a digital shadow for the procurement process in manufacturing industry as a basis for advanced data analytics procedures. The term digital shadow stands for a sufficiently accurate, digital image of a compa-ny's processes, information and data. This image is needed to create a real-time eval-uable basis of all relevant data in order to finally derive recommendations for action. The formation of the Digital Shadow is thus a central field of action for Industrie 4.0 and forms the basis for all further activities.
Towards the Generation of Setup Matrices from Route Sheets and Feedback Data with Data Analytics
(2018)
The function or department of production control in manufacturing companies deals with short-term scheduling of orders and the management of deviations during order execution. Depending on the equipment and characteristics of orders, sequence dependent setup times might occur. In these cases for companies that focus on high utilization of their assets due to long phases of ramp up and high energy costs, it might be optimal to choose sequences with minimal setup time times between orders. Identifying such sequences requires detailed and correct information regarding the specific setup times. With increasing product variety and shorter lot sizes, it becomes more difficult and rather time intense to determine these values manually. One approach is to analyse the relevant features of the orders described in the route sheets or recipes to find similarities in materials and required tools. This paper presents a methodology, which supports setup optimized sequencing for sequence dependent setup times through constructing the setup matrix from such route sheets with the use of data analytics.
Many ERP systems support configurable materials. Due to an ever increasing number of product variants the benefits of this approach are well understood. However, these implementations are not standardized. In this article we propose a new standard interface for the exchange of configuration data. This would lead to further benefits as systems as Advanced Planning systems could better use manufacturing flexibility while web shops as Amazon could easily integrate manufacturers of complex products with much reduced implementation effort.
Discrete Event Simulation (DES) is a well-known approach to simulate production environments. However it was rarely used for operative planning processes and to our knowledge never in terms of multiple disposition levels.In this paper we develop the necessary adjustments to use DES for this purpose and show some theoretical advantages.
Industrial service is currently undergoing tremendous changes, largely driven by the development of new technologies, in particular the advancing digitalization. Never before have organizations had more comprehensive and insightful data assets - and never before have the opportunities to fully exploit this potential been better. However, most companies are unaware of how they can make use of this potential and which development steps are necessary to react to the current situation. To change this, a maturity-based approach was developed which describes four development stages of an industrial service company from a technological, organizational and cultural point of view. The maturity model makes it possible to develop a digital roadmap that is tailormade to each company, which helps to introduce Industrie 4.0 and transform industrial service companies into learning, agile organizations.