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In short-term production management of the Internet of Production (IoP) the vision of a Production Control Center is pursued, in which interlinked decision-support applications contribute to increasing decision-making quality and speed. The applications developed focus in particular on use cases near the shop floor with an emphasis on the key topics of production planning and control, production system configuration, and quality control loops.
Within the Predictive Quality application, predictive models are used to derive insights from production data and subsequently improve the process- and product-related quality as well as enable automated Root Cause Analysis. The Parameter Prediction application uses invertible neural networks to predict process parameters that can be used to produce components with desired quality properties. The application Production Scheduling investigates the feasibility of applying reinforcement learning to common scheduling tasks in production and compares the performance of trained reinforcement learning agents to traditional methods. In the two applications Deviation Detection and Process Analyzer, the potentials of process mining in the context of production management are investigated. While the Deviation Detection application is designed to identify and mitigate performance and compliance deviations in production systems, the Process Analyzer concept enables the semi-automated detection of weaknesses in business and production processes utilizing event logs.
With regard to the overall vision of the IoP, the developed applications contribute significantly to the intended interdisciplinary of production and information technology. For example, application-specific digital shadows are drafted based on the ongoing research work, and the applications are prototypically embedded in the IoP.
Implementierung von Manufacturing Execution Systems basierend auf Industrie-4.0-Reifegradmodellen
(2022)
Steigende Kundenanforderungen hinsichtlich Qualität, Lieferzeit und Termintreue führen zur steigenden Dynamisierung der Märkte. Unternehmen stehen dabei vor der Herausforderung, die externe Dynamisierung und die daraus resultierenden, unternehmensinternen Herausforderungen zu bewältigen. Hierbei stellt die vierte industrielle Revolution einen möglichen Befähiger zur Bewältigung der zunehmenden externen und internen Herausforderungen dar. Zur Umsetzung der Vision von Industrie 4.0 existieren verschiedene Rahmenwerke, jedoch sind in Unternehmen bisweilen nur vereinzelt Use-Cases sowie Leuchtturmprojekte umgesetzt worden. Eine durchgängige, unternehmensweite Umsetzung der Rahmenwerke steht bis heute aus. Für eine digitale Unterstützung in der Produktion und den angrenzenden Bereichen des Produktionsmanagement stellen Manufacturing-Execution-Systeme (MES) ein mögliches Informationssystem dar. ME-Systeme sind bereits erprobt und haben sich durch die stetige Weiterentwicklung als marktreife Lösung zur Umsetzung von Industrie-4.0-Ansätzen etabliert. Für Unternehmen stellen Implementierungsprojekte von ME-Systemen häufig strategische Projekte mit Bezug zu Industrie 4.0 dar. Durch die Anzahl an betroffenen Unternehmensfunktionen und eingebundenen Stakeholder sind sie – wie andere IT-System-Einführungsprojekte – häufig komplex. Auf Grund des modularen, funktionalen Aufbaus der ME-Systeme sowie möglicher Lerneffekte und der frühzeitigen Ausschöpfung des Systemnutzens bietet sich die sukzessive, also schrittweise, Implementierung an. In der Praxis wird dies häufig als Vorgehen gewählt, wodurch Unternehmen vor der Herausforderung stehen, die Implementierungsreihenfolge – also zeitliche Abfolge und Ort der zu implementierende Funktionsmodule – zu bestimmen.
Zur Unterstützung der Unternehmen bei der Implementierung von ME-Systemen wird in dieser Dissertationsschrift daher das Ziel verfolgt,
ein Vorgehensmodell zur sukzessiven Implementierung, basierend auf Industrie-4.0-Reifegradmodellen, zu entwickeln. Mit der umfangreichen
Analyse der Wechselwirkungen zwischen den betroffenen Kernaufgaben eines Unternehmens, den MES-Funktionen sowie den Zielen der digitalen Transformation wird den Anwender:innen mit dieser Dissertationsschrift nun ein Reifegradmodell sowie ein anwendbares Vorgehen zur Verfügung stellt. Dieses befähigt sie, eine nutzenzentrierte, sukzessive Einführung von MES unternehmensspezifisch zu strukturieren.
Im Rahmen der digitalen Transformation und der damit verbundenen Gestaltung digitaler und durchgängiger Prozesse müssen Unternehmen häufig neue Business-Software auswählen und beschaffen. Sie modernisieren hierbei ihre in die Jahre gekommene Software oder führen eine zusätzliche ein. Häufig erfolgen Auswahl und Beschaffung mittels klassischer Projektmanagementmethoden, die im Kontrast zu den agilen Methoden während der Implementierung stehen. Dieser Beitrag zeigt, wie agile Methoden schon in der Auswahl genutzt werden, um einerseits den Einstieg in die Implementierung zu erleichtern und andererseits aktives, nutzerzentriertes Change-Management von der Auswahl bis zum Einsatz der Software ermöglichen. Sie sind daher von Beginn an ein wichtiger Baustein zur Sicherung des Projekterfolgs.
The Impact Of Manufacturing Execution Systems On The Digital Transformation Of Production Systems
(2021)
With the focus of manufacturing companies on the digital transformation, Manufacturing Execution Systems are market-ready, modular software solutions for manufacturing companies to integrate the value-adding and supporting processes horizontal and vertical in the company. Companies, especially small and mediumsized companies, face high internal and external costs for the implementation of the MES modules. An advantage of MES is the possibility to implement the systems in a continually, module-by-module approach, with the benefit of timely distributed investments. By realizing fast improvements, companies can use the benefits for further module implementations. This paper proposes a maturity model to measure the impact of an MES on the digital transformation of the company’s production systems. The model fulfils two purposes. The first, companies can measure the impact based on the difference between its current maturity index and the potential index of an implemented MES. The second is, the user can identify what impact an MES has in general on the digital transformation since the developed maturity model is derived from an established industry 4.0 maturity model. The development of the maturity model is based on the methodologies of AKKASOGLU and focuses on the further development of an established model. As an outlook, the application of the model will be described briefly. The proposed maturity model can directly be used by practitioners and offers implications for further development of MES functionalities.
Aktuell ist noch nicht geklärt, wie sich das Zusammenwirken von Menschen und betrieblichen Anwendungssystemen bei der Bearbeitung der Aufgaben der PPS nach der Umsetzung von Industrie 4.0 entwickelt. Zur Systematisierung der Auswirkungen von Industrie 4.0 auf die PPS werden in diesem Beitrag die sechs Reifegradstufen des acatech Industrie-4.0-Maturity-Index mit der Aufgabensicht des Aachener PPS-Modells kombiniert und die Reifegradstufen für ausgewählte Unteraufgaben der PPS spezifiziert.
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.
The shop floor is a dynamic environment, where deviations to the production plan frequently occur. While there are many tools to support production planning, production control is left unsupported in handling disruptions. The production controller evaluates the deviations and selects the most suitable countermeasures based on his experience. The transparency should be increased in order to improve the decision quality of the production controller by providing meaningful information during his decision process. In this paper, we propose a framework in which an interactive production control system supports the controller in the identification of and reaction to disturbances on the shop floor. At the same time, the system is being improved and updated by the domain knowledge of the controller. The reference architecture consists of three main parts. The first part is the process mining platform, the second part is the machine learning subsystem that consists of a part for the classification of the disturbances and one part for recommending countermeasures to identified disturbances. The third part is the interactive user interface. Integrating the user’s feedback will enable an adaptation to the constantly changing constraints of production control. As an outlook for a technical realization, the design of the user interface and the way of interaction is presented. For the evaluation of our framework, we will use simulated event data of a sample production line. The implementation and test should result in higher production performance by reducing the downtime of the production and increase in its productivity.
Industrie-4.0-Technologien können dazu beitragen, die deutlich ge-steigerte Daten- und Informationsverfügbarkeit während des Produk-tionsprozesses gezielt zu verwerten und den Austausch zwischen pro-duzierenden Unternehmen und Logistikdienstleistern für effiziente und nachhaltige Lieferketten zu fördern. Im Projekt 'SynLApp' wird hierzu ein webbasiertes Assistenzsystem konzipiert, das Prognosen innerhalb der Lieferketten ermöglicht. Dieser Beitrag zeigt aktuelle Rechercheergebnisse zu bestehenden Methoden und Best Practices hinsichtlich der unternehmensübergreifenden Synchronisierung und beschreibt das Projektvorgehen und den Ansatz einer technischen Umsetzung via Simulation.
Task-Specific Decision Support Systems in Multi-Level Production Systems based on the digital shadow
(2019)
Due to the increasing spread of Information and Communication Technologies (ICT) suitable for shop floors, the production environment can more easily be digitally connected to the various decision making levels of a production system. This connectivity as well as an increasing availability of high-resolution feedback data, can be used for decision support for all levels of the company and supply chain. To enable data driven decision support, different data sources were structured and linked. The data was combined in task-specific digital shadows, selecting clustering and aggregation rules to gain information. Visual interfaces for task-specific decision support systems (DSS) were developed and evaluated positively by domain experts. The complexity of decision making on different levels was successfully reduced as an effect of the processed amounts of data. These interfaces support decision making, but can additionally be improved if DSS are extended with smart agents as proposed in the Internet of Production.
The shop floor is a dynamic environment, where disturbances to the production plan occur. While there are many tools to support production planning, production control is left unsupported in handling disruptions.The aim of the Cluster of Excellence is to develop an application to support the production controller in his decision process to identify and evaluate the right countermeasures. In this abstract, we present the concept for the application.
S. 133