Refine
Document Type
- Book (1)
- Part of a Book (1)
- Conference Proceeding (1)
- Contribution to a Periodical (13)
- Lecture (6)
- Report (2)
- Working Paper (7)
Is part of the Bibliography
- no (31)
Keywords
Institute
Der Weg zur Industrie 4.0 bedingt einen umfangreichen Wandel in der Arbeitswelt des Instandhalters. Infolge der steigenden Komplexität und Vernetzung industrieller Serviceprozesse werden neue Schwerpunkte im Leistungsprofil der Techniker erzeugt. Datenanalytik, Elektrotechnik, Steuerungstechnik sowie Programmieren gewinnen an Bedeutung. Diese Entwicklung wird auch durch den Branchenindikator Instandhaltung, der seit 2016 gemeinsam vom FIR an der RWTH Aachen und dem Forum Vision Instandhaltung erhoben wird, bestätigt.
Dieser Artikel zeigt Ergebnisse des Branchenindikators Instandhaltung auf und kombiniert sie mit Ergebnissen aus dem Forschungsprojekt ELIAS. Hierzu werden zwei Use Cases für das Arbeitsbezogene Lernen vorgestellt.
Der Branchenindikator Instandhaltung ist ein vom FIR an der RWTH Aachen und dem Forum Vision Instandhaltung (FVI) geschaffenes Stimmungsbarometer, dass die konjunkturelle Entwicklung der innerbetrieblichen und industriellen Instandhaltung untersucht. Zusätzlich werden in den quartalsweisen Umfragen aktuelle Sonderthemen adressiert.
Im Rahmen dieses Vortrags während des FVI-Treffens in Dortmund wurden die Ergebnisse der Umfrage aus dem 2. Quartal 2018 vorgestellt. Ein besonderer Fokus lag auf der "Mitarbeiterqualifikation in der Instandhaltung". Hier wurde untersucht, ob die neuen Anforderungen durch Industrie 4.0 auch den Weg in die Entwicklungsprogramme der Instandhaltungsorganisation finden. Dabei konnten unterschiedliche Herangehensweisen aufgezeigt werden: Innerbetriebliche Instandhaltungsorganisationen setzen eher auf das vorhandene Domänenwissen, während industrielle Instandhalter zunehmend auch die Felder Datenanalyse/IT für sich entdecken.
Today, maintenance exceeds this definition, it is significantly more.
In many companies, it plays the role of an incubator for development
and drives digital transformation forward. The very essence of
Industrie 4.0 is the optimisation of the flow of information within as
well as outside of a company to accelerate the adjustment of company
organisations in the context of increasing competitive pressure.
Because of the variety of interfaces, information and data that
is available as well as its service character, maintenance lends itself easily as the area of choice for a company to make Industrie 4.0 real. Whilst doing so, the aim is not to equip employees with the
latest “gimmick“ for order processment or to be the company with
the highest number of lighthouse projects. Instead, maintenance
ensures reliable and cost-efficient production and, consequently,
the primary creation of added value of the manufacturing company.
Those who were identified as top performers during the “Smart
Maintenance“ consortium benchmarking by FIR at RWTH Aachen
University gain particular useful ideas twice as often as other follower companies directly from staff, thus releasing the right potential.
Information and data help to reach these goals and transfer the
vision of smart maintenance into actual pratice. But what is smart
maintenance exactly and how far along are you in the development
of your individual smart maintenance concept?
Today, however, agility is seen more than ever as a critical success factor for companies. In times of an increasing degree of digital interconnection and minimum viable products, a mentality is entering the industrial service sector that has so far only been exemplified by Internet companies (e.g. Google): New products and especially digital services are developed in highly iterative processes. To this end, customers are involved in early test phases of development and provide feedback on individual functional modules, which – in contrast to the previous approach – are only gradually assembled into a market-ready “100 percent version”. But especially with the development of new digital services, companies must ensure more than ever that both the existing analog service business and the design of new digital services are geared to effectiveness and efficiency in order to meet the growing demands of customers and competitors.
To achieve this, companies must not only be familiar with the products currently on the market, but also master the entire product history, which in some cases goes back more than 30 years and varies greatly from one industry to another.
Industrie 4.0 is said to have major positive effects on productivity in manufacturing companies. However, these effects are not visible yet. One reason for this is the lack of understanding of maintenance services as a crucial value contributing partner in production processes, although scientific literature already highlighted the importance of indirect maintenance costs. In order to retrieve the unused potential of maintenance services, a digital shadow in form of a sufficiently precise digital representation is required, providing a data model for the value of maintenance actions so that asset and maintenance strategies can be optimized later on. Using case study research for process manufacturers, the first research contribution of this paper consists of 21 value contributing elements being identified. The second contribution is a reference processes model, showing seven major process steps as well as the required intra-organization interaction on an information technology system level. Therefore, it provides the base for the missing data model shaping the targeted digital shadow of maintenance services’ value contribution. [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-57993-7_69]
Bei der Erbringung von After-Sales-Dienstleistungen stoßen kleine und mittlere Unternehmen (KMU) oftmals an Kapazitätsgrenzen ihrer Ressourcen (Material und Personal). Um die Ressourcenengpässe zu überwinden, zielt das Forschungsprojekt 'ScaleUp' darauf ab, KMU einen Leitfaden zur Identifikation geeigneter digitaler Technologien und zur Steigerung ihrer Prozesseffizienz für After-Sales-Dienstleistungen bereitzustellen. Der Leitfaden soll in Form eines Digitalisierungsnavigators implementiert werden und relevante Technologien in Bezug auf ihren Mehrwert beim Leistungserbringungsprozess bewertbar machen. Zu diesem Zweck wurde nach Recherche geeigneter digitaler Technologien das Scoring-Modell als wissenschaftliche Bewertungsmethodik ausgewählt. Es ermöglicht, die verschiedenen Technologien in Bezug auf ihre unternehmensspezifische Eignung zu vergleichen und die am besten
passende Technologie zu identifizieren.
Die Potenziale einer Smart Maintenance sind vielseitig und reichen von der Bereitstellung bzw. Steigerung der Produktivität und Qualität bis hin zur langfristigen Sicherung interner Kompetenzen. Im Zuge dieser Entwicklung versteht sich die Instandhaltungsorganisation zunehmend als Inkubator interner, digitaler Transformationsprozesse und wird so zu einem essenziellen Wertschöpfungspartner innerhalb des Unternehmens. Mit Hilfe der Smart Maintenance Roadmap wird dieser Weg für produzierende Unternehmen aufgezeigt und umgesetzt. Nach der Bestimmung des Zielsystems und der Positionsbestimmung mit Hilfe des adaptierten Industrie 4.0 Maturity Index werden in der Roadmap alle Projekte entlang der dafür notwendigen Fähigkeiten verortet und umgesetzt.
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.
Die Disposition von Instandhaltungsaufträgen in Offshore Windparks unterliegt einigen organisatorischen Einflüssen, die die Durchführung der Disposition komplex gestalten. Darüber hinaus spielen zeitgleich kurzfristige Einflüsse (z.B. Wetterbedingungen) in den Prozess ein. Das Forschungsprojekt DispoOffshore analysiert die Rahmenbedingungen des Dispositionsprozesses. Die gewonnenen Erkenntnisse unterstützen dabei, die Disposition in bestehenden Parks zu optimieren und in neuen Parks zu konzeptionieren. Somit wird die Brücke zwischen einem modernen Windpark der Zukunft unter den Gesichtspunkten von Industrie 4.0 gebildet.
Das Forschungsprojekt "ScaleUp" zielt darauf ab, kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) einen Digitalisierungsnavigator zur Verfügung zu stellen, der es ihnen ermöglichen wird, digitale Technologien strukturiert zu identifizieren, zu bewerten und zu implementieren.
Nach Validierung der Kernfunktionen für den After-Sales-Dienstleistungsprozess mithilfe des Referenzmodells nach Kallenberg wurden Informationsflüsse entlang der Serviceprozesskette identifiziert und Schwachstellen aufgedeckt. Diese wurden durch ermittelte unternehmensspezifische Ressourcenverbräuche klassifiziert.