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Die vorliegende Publikation beinhaltet die Projektergebnisse des Forschungsprojekts „FlAixEnergy – Innovative Energieflexibilitätsplattform zur Synchronisation und Vermarktung des regionalen Stromverbrauchs industrieller Anwender mit dezentraler Energieerzeugung in der Modellregion Aachen“ (Förderkennzeichen 0325819A-I). Dieses Forschungs- und Entwicklungsprojekt wurde mit Mitteln des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) gefördert und vom Projektträger Jülich (PTJ) betreut. Die Autoren sind für den Inhalt der Veröffentlichung verantwortlich.
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.
Im vorliegenden Positionspapier wird das Konzept einer Produktionsregelung beschrieben. Zunächst wird der Begriff der Produktionsregelung erläutert. Durch die kontinuierliche Erfassung und Überwachung des Ist-Zustands und den Abgleich mit den Soll-Werten werden Anpassungen am Produktionssystem möglich.
Zur erfolgreichen Einführung dieses Konzepts sind zwei Dimensionen in folgenden vier Handlungsfeldern zu entwickeln:
• Hochauflösende Auftragsüberwachung,
• datengestützte Produktionssteuerung,
• Production-Analytics,
• Produktionsregelung.
Für produzierende Unternehmen ergeben sich hieraus folgende Vorteile:
• Höhere Transparenz über betriebliche Abläufe
auf dem Shopfloor,
• Erhöhung der Reaktionsfähigkeit (geringe Reaktionszeit, bessere Lösungsqualität) der Fertigungssteuerung,
• Steigerung der Stamm- und Plandatenqualität durch kontinuierlichen Abgleich,
• Steigerung der logistischen Leistungsfähigkeit des Produktionssystems.
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.
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.
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.
Die Bewertung der produktionsnahen IT-Infrastruktur und die Auswahl eines passenden ME-Systems stellen Unternehmen vor eine komplexe, aber nicht unlösbare Herausforderung. Die Einführung der Software hat dabei nicht nur Auswirkungen auf den Produktionsprozess, sondern auch auf die Feinplanung und das Qualitätsmanagement. Um die Investionskosten und den internen Personalaufwand für die Einführung gering zu halten, benötigt man eine gezielte Vorgehensweise zur Auswahl des Systems.
Manufacturing-Execution-Systeme (MES) bieten durch ihren Funktionsumfang eine gute Möglichkeit, die Digitalisierung des eigenen Produktionsbetriebes voranzutreiben. Die Auswahl, Beschaffung und Einführung von IT-Systemen stellen Unternehmen meist vor große Herausforderungen. In diesem Beitrag werden anhand des 3Phasen-Konzepts Herausforderungen sowohl in zeitlicher Abfolge als auch in Handlungsfelder strukturiert und beschrieben. Ziel ist es, Unternehmen zu befähigen, eine optimale Auswahl durchzuführen, um eine reibungslose und risikoarme Implementierung durchzuführen.
Deutschland als Produktionsstandort befindet sich in einem revolutionären Wandel und sieht sich mit komplexen Anforderungen konfrontiert. Neben kurzen Lieferzeiten und günstigen Preisen fordert der Markt ständig differenziertere und qualitativ hochwertigere Produkte. Gleichzeitig steigt die Marktdynamik aufgrund der starken Kundenorientierung und der damit verbundenen Auftragsschwankungen. Dadurch nimmt die Komplexität von Koordination, Planung und Steuerung der betrieblichen Abläufe zu, wodurch Unternehmen oftmals an ihre Grenzen stoßen. Um den Kundenanforderungen dennoch gerecht zu werden, sehen Unternehmen die Digitalisierung als einen entscheidenden Faktor für den Unternehmenserfolg an. Jedoch stehen die Unternehmen vor der Herausforderung, jene im Rahmen von Industrie 4.0 erfolgreich in ihrem Unternehmen umzusetzen.
Unternehmen sind mit einem zunehmend dynamischen Marktumfeld und komplexen Wertschöpfungsbeziehungen konfrontiert. Von besonderer Bedeutung ist die Sicherstellung effizienter und flexibler Prozesse und Abläufe entlang der gesamten Supply-Chain. Gerade im zwischenbetrieblichen Kontext müssen Entscheidungen möglichst schnell und richtig getroffen werden. Die Grundlagen für eine optimierte Entscheidungsfindung stellen die durchgängige Erfassung, Aufbereitung und gezielte Bereitstellung von Daten dar. Derzeit mangelt es innerhalb der Supply-Chains jedoch oft an der notwendigen Transparenz. In diesem Beitrag wird ein Konzept für ein Assistenzsystem zur Entscheidungsunterstützung auf Supply-Chain-Ebene vorgestellt.
Immer flexibler und schneller auf sich ändernde Kundenwünsche reagieren zu können, ist das Ziel eines jeden produzierenden Unternehmens. Um dieses zu erreichen, müssen Daten aus dem Shop Floor nahezu in Echtzeit dem ERP-System zur Verfügung gestellt werden. Dabei kann die Datenintegration auf unterschiedlichen Wegen erfolgen: Data Lakes und MES sind zwei Beispiele mit unterschiedlichen Vor- und Nachteilen.
Die digitale Vernetzung der Wirtschaft, insbesondere im Hinblick auf hochtransparente Informationsflüsse durch betriebliche Anwendungssysteme, schreitet stetig voran. Dabei stehen die Unternehmen bei der Bewertung der bestehenden produktionsnahen IT-Infrastruktur und der Auswahl eines zur Produktionsumgebung passenden ME-Systems vor einer komplexen, aber nicht unlösbaren Herausforderung. Die Einführung der richtigen Software hat dabei nicht nur Auswirkungen auf den Produktionsprozess, sondern auch auf Themen wie die Feinplanung, das Instandhaltungs- sowie das fertigungsbegleitende Qualitätsmanagement. Um die dabei entstehenden Investitionskosten und Wartungs- bzw. Betreuungskosten sowie den internen Personalaufwand für die Auswahl und die nachfolgende Implementierung gering zu halten, benötigen Unternehmen eine gezielte Vorgehensweise. Die Experten
des FIR helfen dabei, das passende System auszuwählen.