Refine
Year of publication
Document Type
- Conference Proceeding (115)
- Part of a Book (66)
- Contribution to a Periodical (27)
- Article (13)
- Lecture (7)
- Working Paper (4)
- Book (3)
- Internet Paper (2)
- Report (2)
Is part of the Bibliography
- no (239)
Keywords
- 02 (15)
- 03 (10)
- 04 (1)
- 5G (2)
- 7. EU-Forschungsrahmenprogramm (1)
- AI (2)
- APMS (1)
- APS (1)
- Aachener PPS-Modell (1)
- Ablauforganisation (1)
Institute
- FIR e. V. an der RWTH Aachen (239)
- Produktionsmanagement (120)
- Dienstleistungsmanagement (68)
- Informationsmanagement (52)
- Business Transformation (10)
The growth of installed wind capacities generated a market with a huge variety of service offers for operation & maintenance of wind turbines. Different parties like manufacturers, component suppliers as well as independent service providers compete for the attractive after sales market. An innovative service offer which seems to meet the customers’ requirements is the guarantee of availability for wind turbines. However, these service providers are facing new challenges regarding their performance potentials and their financial risks occurring from possible penalties. Service providers have to reconsider their preparedness of performance, their new occurring financials risks, their cooperation and qualification level as well as their localization of service bases. To be able to quantify these new challenges and risks a simulation model has been designed in the context of a German research project named “WinServ”.
Today, manufacturing companies are facing the influences of a dynamic environment and the continuously increasing planning complexity. Using advanced data analytics methods, processes can be improved by analyzing historical data, detecting patterns and deriving measures to counteract the issues. The basis of such approaches builds a virtual representation of a product – called the digital twin or digital shadow.
Although, applied IT systems provide reliable feedback data of the processes on the shop-floor, they lack on a data structure which represents real-time data series of a product. This paper presents an approach for a data structure for the order processing which overcomes the described issue and provides a virtual representation of a product. Based on the data structure deviations between the production schedule and the real situation on the shop-floor can be identified in real time and measures to reschedule operations can be identified.
Nowadays, providing purchasable goods is not enough for a company to survive on the global market. Because of competitive prices and a large range of products available, companies need to offer additional benefits to their customers in order to create a unique selling point. They add services to their product portfolio and offer clients the opportunity to acquire an additional service solution to go with it. The offered services need to fit to the customer's needs, resulting in a variety of available services, great complexity of the service range and decreasing transparency of the resource utilization. This paper addresses the problem by identifying variant-creating factors in product service systems, transferring them into an organizational framework and verifying their significance.
Increasing productivity in product-service systems is a vital success factor for industrialized economies and individual businesses. The service production is typically described as an integrated value chain setting, in which the provider and the customer are co-creators.
This paper embraces a characteristic curve model in order to illustrate the influence of the customer on the productivity of service production. The characteristic curves are derived from a system dynamics simulation model for a synchronized takt-based service production. In conclusion this research leads to designs recommendations for service production systems in order to reduce lead times and increase adherence to delivery dates.
Growing information systems (IS) often come along with growing IT complexity, because of emerging rag rug landscapes. This development causes rising IT costs and dependencies, which hinder the maintenance and expansion of the IS landscape. This article outlines the current research on published and presented methods to manage the rising IT complexity in a literature review. Because definitions of “IT complexity” vary a lot in literature, this paper also includes a definition of the term. In addition to that, it delivers a presentation of the used research methodology. Subsequently, it presents the findings in literature, highlights the research gap and – based on the literature analysis – presents, the steps that need to be taken. A discussion of the results and a summary complete the article.
Real-time data analytics methods are key elements to overcome the currently rigid planning and improve manufacturing processes by analysing historical data, detecting patterns and deriving measures to counteract the issues.
The key element to improve, assist and optimize the process flow builds a virtual representation of a product on the shop-floor - called the digital twin or digital shadow. Using the collected data requires a high data quality, therefore measures to verify the correctness of the data are needed. Based on the described issues the paper presents a real-time reference architecture for the order processing.
This reference architecture consists of different layers and integrates real-time data from different sources as well as measures to improve the data quality. Based on this reference architecture, deviations between plan data and feedback data can be measured in real-time and countermeasures to reschedule operations can be applied.
The design of data-driven industrial services in the context of industry 4.0 represents a major challenge for industrial service providers and manufacturing companies for investment goods. Data-driven services require technological and strategic components that most companies have not build up yet and that differ from current configurations. That is why many companies lack a systematic approach and implementation competence for the use of data in the context of industrial services and therefore face the challenge of not being able to expand their market position in an ever-growing competition for data.
The present paper addresses this research deficit with the aim of describing strategic features and characteristics of data-driven industrial services by identifying the related crucial features and characteristics through a morphological approach. This will enable industrial service providers to improve strategic and operative management decisions in order to define a specific strategy and to configure data-driven services.
One of the central success factors for production in high-wage countries is the solution of the conflict that can be described with the term “planning efficiency”. Planning efficiency describes the relationship between the expenditure of planning and the profit generated by these expenditures. From the viewpoint of a successful business management, the challenge is to dynamically find the optimum between detailed planning and the immediate arrangement of the value stream. Planning-oriented approaches try to model the production system with as many of its characteristics and parameters as possible in order to avoid uncertainties and to allow rational decisions based on these models. The success of a planning-oriented approach depends on the transparency of business and production processes and on the quality of the applied models. Even though planning-oriented approaches are supported by a multitude of systems in industrial practice, an effective realisation is very intricate, so these models with their inherent structures tend to be matched to a current stationary condition of an enterprise. Every change within this enterprise, whether inherently structural or driven by altered input parameters, thus requires continuous updating and adjustment. This process is very cost-intensive and time-consuming; a direct transfer onto other enterprises or even other processes within the same enterprise is often impossible. This is also a result of the fact that planning usually occurs a priori and not in real-time. Therefore it is hard for completely planning-oriented systems to react to spontaneous deviations because the knowledge about those naturally only comes a posteriori.
The need for a theoretical consideration of the influence of manipulable variables in various evaluation dimensions on the economic efficiency of a production system is obvious. Here it is necessary to link the relevant influencing variables and their mutual dependencies into a model, which represents the basis for the determination of the optimal operating points of the production system. In this model, formal sub-models are to be analysed and integrated, assur-ing that the state of research from various technical disciplines in production engineering, such as manufacturing technology, machine tools, logistics and production planning and control, are used to quantify the economic effect of the influencing variables.
Management of information and the IT systems it is stored in becomes a crucial capability for the industry. However, companies are struggling with the management of the various requirements and frequent changes of technology. Thus, IT complexity has become a major challenge for companies. At the same time, especially manufacturing companies are striving to implement Industrie 4.0 concepts. Many of these even have developed an Industrie 4.0 roadmap including various projects to change the company. Companies can develop such roadmaps by applying the Industrie 4.0 Maturity Index that gives a broad view on necessary capabilities for Industrie 4.0.
In our research, we analyzed data sets from over 10 manufacturing companies that have performed an Industrie 4.0 maturity assessment. Our hypothesis was that IT complexity challenges are hindering the implementation of Industrie 4.0 roadmaps significantly. We could prove this hypothesis at least for the companies analyzed and give insights on the specific challenges. Based on our analysis, we conclude our article by giving concrete recommendations on how to tackle IT complexity.
Digital networking via the company and as well, the overall supply chain, can only succeed if digital planning reflects reality as accurately as possible and if production control can react to deviations in real time. In essence, this leads to a development of process control towards process regulation. While longterm production and resource planning is usually mapped by Enterprise Resource Planning (ERP) systems, detailed planning, including short-term deviations and real-time data at the production level, is increasingly supported by Manufacturing Execution Systems (MES) at the production control level. However, in order to bring the underlying system concepts into line with Industry 4.0 efforts in a standardized manner, mutual functional integration within the framework of interoperable production planning and control is of crucial importance. For this purpose, studies were carried out in particular into cause-effect relationships. Thus, the overarching research objective is a valid design model to increase the controllability of production planning and control systems (PPC) in the context of Industry 4.0.
Smartification and digital refinement of products to enable the design of smart ones is a pivotal challenge in the manufacturing industry. Companies fail to design smart products due to missing knowledge of digital technologies and their integral part in product development processes. This paper presents a methodology that enables the derivation of digital functions for smart products through selected cases in manufacturing usage. We develop a morphology that consists of digital functions for smartification. In this context, we explained and derived characteristics by a set of examples regarding smart products in the manufacturing industry. Our methodology reduces the time spent initiating a development project with the focus on smartification.
In an increasingly changing market environment, the long-term survival of companies depends on their ability to reduce latencies in adapting to new market conditions. One strategy to meet this challenge is the anchoring of data-driven decision making, which leads to an increasing use of advanced information technologies and, subsequently, to an increase in the amount of data stored. The complexity of processing these data spurred the demand for advanced statistical methods and functions called Business Analytics. Companies are, despite all promised benefits, overwhelmed with the implementation of Business Analytics as indicated by a failure rate of 65 to 80 %. This paper provides an empirically validated, multi-dimensional model that takes an integrative look at critical success factors for the implementation
of Business Analytics and based on which management recommendations can be generated. For this purpose, constructs of the model are conceptualized, before a structural equation model is developed. This model is then validated with data from 69 industrial partners in the food industry. It is shown amongst others, that the three success factors top management support, IT infrastructure and system quality are pivotal to increase the company performance.
Numerous traditional, agile and hybrid development approaches have been proposed for the development of CPS. As the choice of development process is crucial to the success of development projects, it has become a major challenge to identify the best-suited process. This paper introduces a methodology for identifying the best-suited CPS development process, based on the individual boundary conditions for a certain development project within a company. The authors used a set of eight indicators to assess a CPS-development project. The results of the assessment were matched with CPS-development approaches. Based on the matching results a best-suited development process was selected. The application is shown for a use case in the German manufacturing industry. The developed method aims to reduce the risk of project failure due to the wrong choice of development process.
The number of available technologies is constantly rising. Be it additive manufacturing, artificial intelligence (AI) or distributed ledger technologies. The choice of the right technologies may decide the fate of a company. Due to the overwhelming amount of information sources, regular technology market research becomes increasingly challenging, especially for SMEs. In order to assist the technology management process, the authors will introduce the architecture of an automated, AI-based technology radar. The architecture will automatically collect data from relevant sources, assess the relevance of the respective technology (i.e. their maturity level) and then visualize it on the radar map.
Manufacturing companies face the challenge of selecting digitalization measures that fit their strategy. Measures that are initiated and not aligned with the company’s strategy carry the risk of failing due to lack of relevance. This leads to an ineffective use of scarce human and financial resources. This paper presents a target system to help companies select relevant digitalization measures compliant with their strategy for IT-OT-integration projects. The target system was developed based on literature research and expert interviews, and later validated in two use cases. The target system considers the goals of production companies and combines them with digitalization measures. The measures are classified by different maturity levels required for their realization. Thus, the target system enables manufacturing companies to evaluate digitalization measures with regards to their strategic relevance and the required Industrie 4.0 maturity level for their realization. This ensures an effective use of resources.
Through data-based insights into customer behavior, products and service offers can be improved. For manufacturing companies, smart product-service systems (SPSS) offer the possibility to collect customer data during the usage phase of the product. As the focus on customer analytics is too often on sales and marketing, SPSS are overlooked as a source of customer data. However, manufacturing companies need to integrate data from all interactions with their customers along the complete customer journey to achieve a holistic data-based view of the customers. To identify these interactions and the customer data derived from them, the concept of a digital shadow will be applied to the customer journey. The projected results for the presented work in progress are a reference process model for the customer journey in manufacturing and a data model of the customer data created along this process.
Die zunehmende Konzentration von Unternehmen auf ihre Kernkompetenzen und das Agieren auf einem weltweiten Markt führen zu einer stärkeren Kooperation in Unternehmensnetzwerken. Die Organisationsformen von Unternehmensnetzwerken können durch ihre Struktur und ihren Grad der Koordination beschrieben werden. Als Beispiel eines geführten und polyzentrisch strukturierten Unternehmensnetzwerks wird die Virtuelle Fabrik erläutert. Die Virtuelle Fabrik schafft Rahmenbedingungen für Unternehmen, um sich effizient in Ad-hoc-Kooperationen zu organisieren. [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-55426-5_29]
Die Produktentwicklung beeinflusst die Kostenentstehung eines Produkts über den gesamten Lebenszyklus. Daher müssen vielfältige Restriktionen frühzeitig berücksichtigt werden, wie Beanspruchungen an das Produkt oder Restriktionen aus der Instandhaltung und dem Recycling. Die Produktentwicklung beeinflusst auch maßgeblich die Variantenentstehung und legt die Produktvielfalt, die Produktstruktur und die Kosten der Varianten fest. Die Koordination der Aktivitäten in der Produktentwicklung basiert auf einem produktübergreifenden Projektmanagement, um die interdisziplinäre Zusammenarbeit zu organisieren. [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-55426-5_23]
Der Begriff „Digitaler Schatten“ steht für ein hinreichend genaues, digitales Abbild der Prozesse, Information und Daten eines Unternehmens. Dieses Abbild wird benötigt, um eine echtzeitfähige Auswertebasis aller relevanten Daten zu schaffen, um hieraus letztendlich Handlungsempfehlungen abzuleiten. Die Bildung des Digitalen Schattens ist damit ein zentrales Handlungsfeld von Industrie 4.0 und stellt die Grundlage für alle weitergehenden Aktivitäten dar.
Digitale Technologien sind ein wesentlicher Bestandteil der Wertschöpfungskette in der industriellen Praxis geworden. Die Digitalisierung hat die Produktion und den modernen Arbeitsplatz in den vergangenen Jahrzehnten auf eine Art beeinflusst, die mit keiner anderen technischen Entwicklung vergleichbar ist, und die nun der vierten industriellen Revolution den Weg ebnet.
Die Essenz von Industrie 4.0 ist die Vernetzung von Produktionssystemen mithilfe von IT und dem Internet der Dinge, um prognosefähig zu sein und die Produktion effizienter und flexibler zu gestalten. Wesentliche Befähiger dieser Vision sind Daten aus Prozessen, Anlagen und Ressourcen, aus denen für das Unternehmen entscheidungskritische Informationen gewonnen werden. Hieraus lassen sich Erkenntnisse ableiten, die bisher verborgene Wirkungszusammenhänge zutage fördern.
Prognosemodelle errechnen auf der Basis dieser Erkenntnisse mögliche Zukunftsszenarien und belegen sie mit Wahrscheinlichkeitswerten bezüglich ihres Eintritts. Durch die Vernetzung der Informationen unterschiedlicher Aufgaben, Funktionen und Domänen lassen sich Handlungsempfehlungen fundieren, wobei eine unüberschaubare Anzahl relevanter Parameter berücksichtigt wird. Der Produktion wird ähnlich dem Rennsport eine Ideallinie aufgezeigt, an der sie sich orientieren kann, um in kürzester Zeit optimierte Ergebnisse zu erzielen.
Systematization models for taylor-made sensor system applications and sensor data fit in production
(2015)
Industrial digitalization to realize smart factories is driven by an informatory base of high-resolution data provided by sensor systems on the shop-floor level. The challenge of technical availability of fitting measurement solutions nowadays turns in a struggle of finding the optimal solution for a specific task in an ever-growing sensor market. This paper analyzes and specifies necessary models to systematically derive and describe organizational, technical and informatory requirements for sensor system applications increasing the technological fit for faster integration and lower misinvestment rates.
Steigende Energiekosten sind ein zunehmendes Risiko für Unternehmen des deutschen Maschinen- und Anlagenbaus. Die Steigerung der Energieeffizienz kann somit zukünftig zu Wettbewerbsvorteilen führen. Aufgrund der Komplexität heutiger Produktionssysteme ist eine Analyse der Wechselwirkungen von Parametern der Produktionsplanung und -steuerung (PPS) auf die Energieeffizienz notwendig, um Maßnahmen zu identifizieren, die eine Steigerung der Energieeffizienz ermöglichen.
Der vorliegende Artikel stellt die Ergebnisse einer Simulationsstudie vor, in welcher der Einfluss der Losgrößenplanung auf die Energieeffizienz im Rahmen einer mehrstufigen Mehrproduktfertigung untersucht wird. Die Ergebnisse der Studie leisten einen Beitrag zum besseren Verständnis der komplexen Zusammenhänge und können als Ausgangspunkt für weitere Untersuchungen zu Wechselwirkungen von Produktionsparametern mit der Energieeffizienz dienen.
Heterogene Maschinenparks, über Jahrzehnte gewachsene Anlagenstrukturen und fehlende Dokumentation im Bereich der Systemkomponenten, Bauteile und Ersatzteilteillisten erschweren es der Instandhaltung (IH), ihre anfallenden Maßnahmen präzise zu planen, mit benötigten Informationen zu unterstützen und somit effizient durchführen zu können. Die systematische Erfassung, Verwaltung und Nutzung administrativer Auftragsdaten kombiniert mit technischen Zeichnungen, Materialeigenschaften und Maschinendaten ermöglichen die gezielte Unterstützung von Instandhaltungsprozessen von der Initiierung bis hin zum Abschluss des Auftrags. Verschiedene Softwarelösungen stellen diesbezüglich die IT-technischen Funktionalitäten in verschiedenen Ausprägungen zur Verfügung. Aufgrund steigender organisatorischer Anforderungen, Effizienzbemühungen und technischer Möglichkeiten in den letzten 25 Jahren haben sich die unterstützenden IT-Lösungen stetig weiterentwickelt und sind zu Produkten geworden, welche explizit zur Unterstützung instandhaltungsspezifischer Aufgaben genutzt werden.
Manufacturing companies of the machinery and equipment industry find themselves more than ever exposed to a rapidly changing competitive environment. In particular, the resulting diversity of planning and control processes confronts organisations and information systems with a significant coordination effort. To this day, planning and execution of order processing – from offer processing to the final shipment of the product – is still a part of the production planning and control (PPC), which is almost entirely integrated into information systems. Though, in order to manage dynamic influences on processes within order processing, there can be found a deficiency in the processing of decision-relevant and real-time information. Partly, the reason for this is a missing or incorrect feedback of process relevant data, so that the planning results, gained by the use of information systems, differ to the current process situation.
The concept of Manufacturing Resource Planning (MRP II) still represents the central logic of production planning and control. However, the centralised and push-oriented MRP II planning logic is not able to plan and measure dynamic processes adequately, which, due to diverse disturbances, often occur in production environments. Furthermore, specific weaknesses of MRP II-based systems are the lack of support for order releases, the planning principle based on average values and the successive planning method as well as the use of limited partial models. As a result a successive planning method leads to a dissection of PPC-tasks into smaller work packages and so strides away from a holistic approach and the achievement of an optimal solution. Similarly, a planning, focusing on a general business objective system, using a partial planning approach due to isolated considerations is not possible. Insufficient consideration of the current load horizon and the current capacity utilization, non-existing or delayed feedback on order progress as well as faults and poor availability and transparency of information can be named as further weaknesses of MRP II-based systems.
Remote services are services enabled by information and communication components and therefore do not require the physical presence of a service technician at the service object to provide a task. The impact of remote service on the capital goods industry has been increasingly significant over the recent yeas. Still many companies struggle with developing and implemenling successful business model, for remote service. This leads to a lot of unaccomplished benefits for the customer as well as for the companies themselves. A survey throughout companies in Ihe industrial machine and plant production sector was conducted in order to determine what successful companies do differently from those that cannot efficiently implement remote service business models.
The study presented in this chapter identifies key suceess factors of companies that effectively implemented remote services for their products. In order to identify the successful companies a scale for measuring remote service success was developed. Only by the use of this scale further findings regarding the success factors were possible. Key findings include the fact that successful companies actively market their remotle service to their customers. Generally they try to approach their remote service business from the operating company's perspective.
For a considerable time, European companies in the capital goods industry experience stagnating growth in material goods markets. Moreover, increasing international competition forces European companies to improve their market position. In order to stay successful, an increasing number of companies adapt their businesses from manufacturing to service provider. Unfortunately, the number of companies who manage to turn their portfolio change into a competitive advantage is comparatively low. Therefore, this paper focuses on the development of a framework for the positioning as industrial services provider. Besides, it provides support for management in shaping the changes that occur with the transformation.
As industrial service portfolios grow, many companies overlook the implications of their business operations: rising complexity and resulting complexity costs. One reason are nonexistent tools that help service managers to decide in planning phases with an adequate effort about the implications that variety and complexity decisions have on the complexity costs of their portfolio. This paper depicts the challenges service companies have to face in this context and presents a concept of a heuristic approach to evaluate the complexity costs for industrial services. The concept is being developed in strong cooperation with industrial partners.
The main challenge in all application areas of EV usage still is the energy storage within, as well as the energy transmission into an EV. However, this storage and transmission of energy also allows for synergies with a smart grid, if the information is adequately exchanged between roles in the energy and mobility sector. Since the energy transmission is a so called “fixed and intersection point” of E-Mobility, interoperability is required not only on an electrical (e.g. plugs), but also on an informational level. Standardization efforts are currently underway (e.g. IEC 15118), yet a comprehensive, consolidating view on the information system around energy transmission is missing. Therefore, this paper suggests a generic information system architecture for e-mobility (EM-ISA) derived from the Smart Grid Architecture Model (SGAM). EM-ISA shall be a base for companies to develop innovative services for their particular, ICT-enabled E-Mobility application area while at the same time stay at important points informational interoperable at the fixed and intersection point of energy transmission.
Producing companies are confronted with a growing number of product ramp-ups, since product life cycles are decreasing and product diversity is increasing. Production Planning and Control (PPC) of ramp-up products is particularly challenging, as there is a significant lack of reliable experienced data.
The information deficit is exceptionally high for the first step of PPC process, namely Production Program Planning (PPP). The paper in hand proposes an innovative approach of cybernetic PPP that enables companies with numerous ramp-ups to design reliable and fast PPP processes that can react highly adaptable on unpredictable environmental disturbances. The Viable System Model (VSM) is used as frame of reference for the design of PPP processes in line with principles from management cybernetics.
Production systems are exposed to an increasing planning-related uncertainty and susceptibility. The inter-company coordination has not sufficiently been considered in contemporary concepts of supply chain management. Against this background, it is crucial to provide a suitable tool that increases the planning capability of the players and the robustness of the supply chain as a whole. Therefore, this article provides the relevant causes and effects of planning uncertainties within the production planning and presents based on that an inter-company supply chain planning concept.
This paper presents a simulation approach for service production processes on the basis of which an optimal operating point for service systems can be identified. The approach specifically takes into account the characteristics of human behavior. The simulation is based on a system theory approach to the service delivery process. A specific use case of the simulation approach is presented in detail to illustrate how characteristic curves are deduced and an optimal operating point is obtained.
Systematization models for taylor-made sensor system applications and sensor data fit in production
(2015)
Industrial digitalization to realize smart factories is driven by an informatory base of high-resolution data provided by sensor systems on the shop-floor level. The challenge of technical availability of fitting measurement solutions nowadays turns in a struggle of finding the optimal solution for a specific task in an ever-growing sensor market. This paper analyzes and specifies necessary models to systematically derive and describe organizational, technical and informatory requirements for sensor system applications increasing the technological fit for faster integration and lower misinvestment rates.
Applying Game Theory in Procurement. An Approach for Coping with Dynamic Conditions in Supply Chains
(2014)
Producing companies are facing continually changing conditions accompanied by higher requirements with respect to the flexible configuration of their supply chain. The challenge resulting from this initial situation is to develop systems that have the availability of adjusting their planning procedures and aims depended on the situation and therefore accommodate the increasing demand for flexibility. To address this challenge game theory seems to be a new and promising approach. The aim and added-value of the research work described here is to develop a decision model for the area of procurement using solutions concepts of game theory. Especially in times of high volatility such a decision model can support material requirements planners better than today's common selective planning logics.
In this paper the model to be solved by game theoretic solution concepts is presented. A research study has been conducted which proved the need for combining existing methods of procurement quantity calculation by means of game theoretic solution concepts. Some of the results of this study are presented in this paper. In the last part of the paper a structure for classifying game theoretic models is presented. This structure should support in selecting the appropriate solution concept for real-life decision-situations and is able to support in any practical application-field finding out the most appropriate game theoretic solution concept.
Das Management des Produktlebenszyklus ist eine komplexe Aufgabe, dessen volles Potenzial erst durch die Integration des gesamten Unternehmens erreicht wird. Um die Einbindung aller Fachabteilungen sicherzustellen, ist eine Potenzialuntersuchung notwendig, bei der Herausforderungen und mögliche Verbesserungen entlang des gesamten Produktlebenszyklus untersucht werden müssen. Der PLM-QuickCheck, den das FIR an der RWTH Aachen und das WZL der RWTH Aachen gemeinsam entwickeln, liefert hier einen möglichen Ansatz.
Auftragsmanagement
(2014)
Ausgelöst durch einen konkreten Kundenauftrag, plant, steuert und überwacht das Auftragsmanagement sämtliche Aktivitäten der Auftragsabwicklung von der Anfragenbearbeitung über die Konstruktion, den Einkauf, die Fertigung und Montage bis hin zum Versand des fertigen Produkts. Dabei wird im Auftragsmanagement das Ziel verfolgt, die Transparenz der Auftragsabwicklung zu erhöhen und damit die Reaktionsfähigkeit im Hinblick auf unternehmensinterne und -externe Störungen deutlich zu verbessern. Gleichzeitig unterstützt das Auftragsmanagement die Lösung von Interessenskonflikten zwischen verschiedenen Fachbereichen sowie die Ausregelung von Zielkonflikten im Sinne einer effizienten Erfüllung des Kundenauftrags.
Teilaufgaben des Auftragsmanagements sind die Angebotsbearbeitung, die Auftragsbearbeitung sowie die Auftragskoordination und das Auftragscontrolling. In diesem Kapitel werden zunächst die Kernaufgaben des Auftragsmanagements definiert und anschließend die wesentlichen Methoden und Verfahren zur Bearbeitung der verschiedenen Teilaufgaben innerhalb des Auftragsmanagements zusammengestellt. Abschließend werden die Aufgaben des Auftragsmanagements in ihrer zeitlogischen Abfolge in Form eines Referenzprozessmodells modelliert und dabei fertigungstypspezifisch detailliert.
Unternehmen aller Branchen sehen sich mit immer neuen Anforderungen an den Produktentstehungsprozess konfrontiert. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen sie ihren Kunden eine höhere Variantenvielfalt bei gleichzeitig geringeren Produktentwicklungs- und Markteinführungszeiten bieten. Zur Realisierung dieser Ziele reagieren sie mit der Einführung von modularen Produktbaukästen und der Etablierung von global verteilten Wertschöpfungsnetzwerken.
Eine effiziente und durchgängige Unterstützung der Unternehmensfunktionen erfordert die Integration und das harmonische Zusammenspiel der IT-Systeme. Eine zwingende Voraussetzung für das Erreichen dieser Integration ist die Vereinheitlichung und Pflege des Fundaments der Systemlandschaft – der Stammdaten.
Produktionssysteme sind einer steigenden planungsbezogenen Unsicherheit und Störanfälligkeit ausgesetzt. Der hieraus resultierende überbetriebliche Koordinationsbedarf wurde hinsichtlich seiner Bewältigung in kontemporären Konzepten des Supply-Chain-Managements bislang methodisch nicht ausreichend berücksichtigt. Vor diesem Hintergrund gilt es ein geeignetes Werkzeug bereitzustellen, das die Planungsfähigkeit der Akteure sowie die Robustheit der Wertschöpfungskette als Ganzes steigert. Zu diesem Zweck soll der vorliegende Artikel einen Beitrag leisten, indem zunächst die relevanten Ursachen und Wirkungen planerischer Unsicherheiten aufgezeigt werden, um im Anschluss das darauf aufbauende Kooperationsmodell zu skizzieren.
Der effiziente Umgang mit den dynamischen Rahmenbedingungen produzierender Unternehmen ist eine der wesentlichen Aufgaben des Supply Chain Managements in Hochlohnländern. Die echtzeitnahe Verfügbarkeit und Verarbeitung planungsrelevanter Informationen nimmt dabei eine Schlüsselrolle ein. Sie stellt die Grundlage für eine realistische Planung und Steuerung der Produktion dar. Die zentrale Herausforderung liegt dabei in der Komplexität der Informationsvielfalt und deren Bewältigung sowie der effektiven Integration menschlicher Intuition und Erfahrung in den Regelkreis des Supply Chain Management. High Resolution Supply Chain Management (HRSCM) beschreibt einen Ansatz, Organisationsstrukturen und -prozesse auf Basis einer hohen Informationstransparenz in die Lage zu versetzen, sich durch dezentralisierte Produktionskontrollmechanismen in Form eines kaskadierten Regelkreismodells selbstoptimierend an ständig verändernde Rahmenbedingungen anzupassen.
Entgegen der von Porter postulierten Inkompatibilität von Economies of Scale und Economies of Scope sind in Hochlohnländern produzierende Unternehmen in zunehmendem Maße herausgefordert, sowohl individuelle Kundenbedürfnisse zu befriedigen als auch gegen den Kostendruck globalisierter Märkte zu bestehen. Diese Herausforderung entspricht einer Auflösung der Scale-Scope-Dichotomie. Aufgrund der hochgradigen Interdependenz der strukturbildenden Elemente eines Produkt-Produktionssystems müssen diese zur Auflösung der Dichotomie in ihrem spezifischen Standardisierungsgrad aufeinander abgestimmt werden.
Diese Abstimmung entspricht der Aufgabenstellung der integrativen Bewertungs-und Konfigurationslogik, die im Folgenden präsentiert wird. Auf Basis eines integrierten Bewertungsmodells, das Produkt-Produktionssysteme in vier quantifizierbare Spannungsfelder gliedert, kann hierbei der aktuelle Betriebspunkt eines Produktionssystems analysiert werden. Über die gewonnenen Analyseergebnisse ermöglicht dieses Bewertungsmodell die Steuerung des Konfigurationsprozesses eines Produkt-Produktionssystems in Form einer Konfigurationslogik.
Industrial production in high-wage countries like Germany is still at risk. Yet, there are many counter-examples in which producing companies dominate their competitors by not only compensating for their specific disadvantages in terms of factor costs (e.g. wages, energy, duties and taxes) but rather by minimising waste using synchronising integrativity as well as by obtaining superior adaptivity on alternating conditions. In order to respond to the issue of economic sustainability of industrial production in high-wage countries, the leading production engineering and material research scientists of RWTH Aachen University together with renowned companies have established the Cluster of Excellence “Integrative Production Technology for High-Wage Countries”. This compendium comprises the cluster’s scientific results as well as a selection of business and technology cases, in which these results have been successfully implemented into industrial practice in close cooperation with more than 30 companies of the industrial production sector.
Aufgaben
(2012)
Aufgabe der Produktionsplanung und -steuerung (PPS) ist die termin-, kapazitäts- und mengenbezogene Planung und Steuerung der Fertigungs- und Montageprozesse. Während die Produktionsplanung den Inhalt und die Einzelprozesse der Fertigung und der Montage zu gestalten hat, regelt die Produktionssteuerung den Ablauf der Tätigkeiten in der Fertigung im Rahmen der Auftragsabwicklung. Dabei regelt die Produktionssteuerung, wann unter Berücksichtigung der Vorgaben der Produktionsplanung einerseits und der vorgegebenen logistischen Zielgrößen andererseits welche Teilprozesse in welcher Reihenfolge einen Produktionsfaktor beanspruchen.
In order to introduce load management in the manufacturing industry, some obstacles need to be pointed out. This paper presents a feasible approach on how to implement load management measures in companies.
To this end, load management and energy management are explained and distinguished in a first step. Subsequently, the implementation method is introduced. Therefore, by means of this paper, companies will be enabled to use load management measures and significantly reduce their energy costs. In the second part of the paper, the introduced approach will be applied.
Hence, a use case of a manufacturing company is described. Alongside energy analyses with consumption data, specific measures are presented.
Die zunehmende Konzentration von Unternehmen auf ihre Kernkompetenzen und das Agieren auf einem weltweiten Markt führen zu einer stärkeren Kooperation in Unternehmensnetzwerken. Die Organisationsformen von Unternehmensnetzwerken können durch ihre Struktur und ihren Grad der Koordination beschrieben werden. Als Beispiel eines geführten und polyzentrisch strukturierten Unternehmensnetzwerks wird die Virtuelle Fabrik erläutert. Die Virtuelle Fabrik schafft Rahmenbedingungen für Unternehmen, um sich effizient in Ad-hoc-Kooperationen zu organisieren.
Die Umsetzung einer strategischen Veränderung hin zum Lösungsanbieter besteht in weiten Teilen in der Anpassung des bestehenden Geschäftsmodells oder der Neudefinition desselben. Zunehmend werden bspw. anstelle des Verkaufs von Sachgütern und des darauffolgenden Angebots von After-Sales-Dienstleistungen Garantien über die Funktionsbereitschaft oder Verfügbarkeit angeboten. Dazu ist umfassendes Wissen über Geschäftsmodelle und deren Anpassung notwendig.
In diesem Beitrag wird beschrieben, wie Geschäftsmodelle grundsätzlich aufgebaut sind und welche Fragestellungen bei der Entwicklung eines Geschäftsmodells beantwortet werden müssen. Es werden für das Management industrieller Dienstleistungen relevante nutzungs- und gebrauchsabhängige Geschäftsmodelle vorgestellt. Das Kapitel wird abgerundet durch eine Methode für das Management der Anpassung von Geschäftsmodellen.
Die Frage nach der strategischen Einbindung des Dienstleistungsgeschäfts in den Kontext des Gesamtunternehmens wird angesichts globalisierter Märkte mit hohem Wettbewerbsdruck zunehmend wichtiger. Die Wahl des richtigen Umfangs des Dienstleistungsangebots unter Berücksichtigung der Gesamtunternehmensstrategie ist erfolgsentscheidend für die richtige Positionierung eines Industrieunternehmens im Markt.
Daher wird in diesem Beitrag der Begriff "Strategisches Management industrieller Dienstleistungen" anwendungsnah beschrieben. Hierauf aufbauend wird ein Prozess zum strategischen Management industrieller Dienstleistungen vorgestellt, der Dienstleistungs- und Gesamtunternehmensstrategie integriert betrachtet. Zur operativen Umsetzung der Inhalte der einzelnen Prozessphasen werden abschließend ausgewählte Methoden und Werkzeuge vorgestellt.
Kennzahlen und Führungssysteme sind im Sinne des Performance-Managements ein zentraler Aspekt des Managements industrieller Dienstleistungen. Die Performancemessung bezieht dabei sowohl strategische Aspekte als auch Ergebnisse auf der operativen Ebene mit ein.
Die Immaterialität sowie die Integrativität von Dienstleistungen bedingen auch, dass mehr perspektivische Kennzahlen und Führungssysteme erforderlich sind, die neben monetären Kennzahlen auch die Erfassung und Auswertung von für Dienstleistungen spezifischen kunden- sowie kundenprozessbezogenen Kennzahlen ermöglichen. Im Beitrag werden ausgewählte Messansätze vorgestellt. Hierfür wird eine Gliederung in die Teilbereiche Kundengerichtete, Unternehmensgerichtete und Intern gerichtete Messansätze vorgenommen.
Kundensysteme
(2016)
Eine Vielzahl von Unternehmen konzentriert sich in den letzten Jahren gezielt auf die Bedürfnisse der Kunden. Interessen und Wünsche der Kunden fließen mehr und mehr in die Prozesse der Unternehmen ein und es erfolgt eine Verschiebung der Verhandlungsmacht hin zum Kunden. Unternehmen müssen sich der neuen Macht des Kunden stellen, wozu es einer wohlüberlegten und strukturierten Kundenbearbeitung bedarf.
Neben Fragestellungen der Kundenakquise zählen sowohl die Kundenbindung als auch die Markenführung zu den entscheidenden Aspekten, die man in der Wissenschaft unter dem Verständnis eines Kundensystems untersucht. In diesem Beitrag werden diese drei Hauptprozesse näher beschrieben. Diese führen in Verbindung mit dem ebenfalls vorgestellten Key-Account-Management und Customer-Relationship-Management zu wiederholten Kaufentscheidungen und Vertragsabschlüssen.
Mit der steigenden Bedeutung von industriellen Dienstleistungen und den damit verbundenen Herausforderungen der Unternehmensführung bedarf es eines Bezugsrahmens für das Management industrieller Dienstleistungen. Ein solcher Ansatz, der eine umfassende Beschreibung der Aufgaben des Managements darlegt, wurde von Schuh und Gudergan entwickelt.
Ziel des Ordnungsrahmens ist es, dem Management eine grundlegende Orientierung zu geben und dabei die relevanten Gestaltungsbereiche zu betrachten. Es wird in Anlehnung an das St. Galler Management-Modell zwischen einer internen und einer externen Perspektive unterschieden.
Der im weiteren Verlauf vorgestellte Ordnungsrahmen beschreibt den Betrachtungsbereich sowie Inhalte und Aufgaben, die für das Management Industrieller Dienstleistungen von Relevanz ist. Gleichzeitig ermöglicht der vorgestellte Ordnungsrahmen die Strukturierung und Einordnung der verschiedenen Themenfelder. Der Ordnungsrahmen gliedert dabei das Management industrieller Dienstleistungen in die Teilbereiche Unternehmensstruktur, Unternehmensprozesse und Unternehmensentwicklung. Diese innerbetrieblichen Aspekte werden in den Kontext der für das Unternehmen relevanten Umweltsphären und Anspruchsgruppen gesetzt.
IT-Systeme helfen Unternehmen dabei, ihre industriellen Dienstleistungen effizienter zu gestalten und weiterzuentwickeln sowie die Effizienz der Dienstleistungsprozesse zu steigern. Typische IT-Systeme, die im Bereich der industriellen Dienstleistungen eingesetzt werden, sind Servicemanagementsysteme (SMS) und Customer-Relationship-Management-Systeme (CRM-Systeme). SMS unterstützen den Anwender bei der Datenverwaltung und der Erfassung seiner Kern- und Querschnittsfunktionen.
Da auf dem Markt eine Vielzahl von Service-IT-Systemen existiert, die unterschiedliche Herausforderungen adressieren, bestehen Schwierigkeiten für den Anwender, diese miteinander zu vergleichen. Anhand eines Referenzmodells werden die möglichen Funktionen von SMS beschrieben und es wird ein Ansatz geliefert, diese zu beurteilen. Das vorgestellte Referenzmodell beschreibt den Funktionsumfang von SMS für den Service im Maschinen- und Anlagenbau. Die Kundenbindung nimmt im Management industrieller Dienstleistungen einen hohen Stellenwert ein, da sie sich direkt auf den Erfolg eines Unternehmens auswirkt. Aufgrund der zunehmenden Globalisierung und der steigenden Transparenz der Märkte lässt sich eine abnehmende Kundenloyalität beobachten. Als Folge dessen lässt sich in Unternehmen ein Wandel von einer Prozessorientierung hin zur Kundenorientierung feststellen.
Das Konzept der CRM-Systeme soll Unternehmen in die Lage versetzen, die Kundenbindung zu erhöhen und somit der Herausforderung der abnehmenden Kundenloyalität entgegenzuwirken. Dazu werden die grundlegenden Prinzipien und Funktionalitäten von CRM-Systemen erläutert. Der Beitrag schließt ab mit der Darstellung einer Vorgehensweise zur Auswahl von IT-Systemen.
Im Zuge der fortschreitenden Angebotserweiterung um industrielle Dienstleistungen und immer komplexere Leistungssysteme sehen sich Industriegüterunternehmen vor der Herausforderung, ihre Organisationsstrukturen um- oder sogar neu zu gestalten. Neben der Auflösung der stark produktorientierten und häufig hierarchischen Organisationsstrukturen ist die Einführung von Center-Konzepten oder sogar unabhängigen Dienstleistungsbereichen zu einem Erfolgsgaranten für das Dienstleistungsgeschäft geworden.
In diesem Beitrag werden, aufbauend auf den generischen Formen der Unternehmensorganisation, verschiedene Möglichkeiten zur Einbindung der Dienstleistungseinheiten in das Unternehmen vorgestellt und vor dem Hintergrund der verschiedenen Entwicklungsstufen des Dienstleistungsgeschäfts diskutiert. Im Anschluss werden die verrichtungsorientierte und objektorientierte Gliederung für die Ausgestaltung der Dienstleistungseinheiten vorgestellt. Abschließend werden die verschiedenen Auftragsformen und der Umfang des Leistungsangebots als Einflussfaktoren der Organisationsstrukturierung diskutiert.
Im Rahmen des Wandels vom Produzenten zum produzierenden Dienstleister spielt eine am Kunden ausgerichtete Dienstleistungskultur im Unternehmen eine entscheidende Rolle. Vor diesem Hintergrund wird dargestellt, wie Unternehmen eine Dienstleistungskultur erfolgreich gestalten können. Dafür werden in einem ersten Schritt die Grundzüge einer Unternehmenskultur kurz erläutert.
Darauf aufbauend erfolgen eine anwendungsnahe Beschreibung der konstituierenden Merkmale einer Dienstleistungskultur sowie eine Darstellung der Gestaltungsfelder und Aufgaben, die von ihr im Unternehmen übernommen werden. Abschließend werden Instrumente und Vorgehensweisungen vorgestellt, die eine Gestaltung einer Dienstleistungskultur ermöglichen.
Growing information systems (IS) often come along with growing IT complexity, because of emerging rag rug landscapes. This development causes rising IT costs and dependencies, which hinder the maintenance and expansion of the IS landscape. This article outlines the current research on published and presented methods to manage the rising IT complexity in a literature review. Because definitions of “IT complexity” vary a lot in literature, this paper also includes a definition of the term. In addition to that, it delivers a presentation of the used research methodology. Subsequently, it presents the findings in literature, highlights the research gap and – based on the literature analysis – presents the steps that need to be taken. A discussion of the results and a summary complete the article.
Production in high-wage countries can be made more efficient, cost-effective, and flexible by solving the conflict between planning and value orientation. A promising approach is to focus on planning and decision-making processes (production planning and control, design of production processes and machinery, etc.) and to aim to maximize overall planning efficiency. Planning efficiency can be expressed as the ratio between the benefit generated by preparing detailed process instructions to produce the parts or components and the corresponding planning efforts. Industrial companies wanting to gain a competitive advantage in dynamic global markets have to identify a set of non-dominated solutions with the most favorable effort–benefit ratio rather than a single solution. The optimum between detailed planning and the immediate implementation of value-adding activities (process steps) in the process chain needs to be found dynamically for each product.
Leistungssysteme
(2016)
Die Gestaltung von Leistungssystemen ist ein zentraler Prozess des Managements industrieller Dienstleistungen, da die kundengerechte Entwicklung einer aus Sachgütern und Dienstleistungen bestehenden Kombination von Leistungsbestandteilen hohe methodische Anforderungen stellt. Um die erforderliche Stimmigkeit des Leistungssystems zu erreichen, werden im folgenden Kapitel zunächst die grundlegenden Charakteristika sowie Gestaltungsprinzipien von Leistungssystemen dargestellt. Um den Erfordernissen von Kunden sowie einer internen Konsistenz des Leistungssystems gleichermaßen gerecht zu werden, sind für die Gestaltung von Leistungssystemen Methoden der Leistungsprogrammplanung, der Modularisierung sowie der Konfiguration von Leistungen erforderlich. Diese werden ebenfalls dargestellt und erläutert. Das Kapitel wird durch die Darstellung eines Dienstleistungsbaukastens ergänzt.
Ressourcen sind die Grundlage eines jeden Wertschöpfungsprozesses. Aus einer strategischen Perspektive können nur schwer imitierbare und einzigartige Kernkompetenzen die Grundlage eines langfristigen und nachhaltigen Wettbewerbsvorteils begründen. Demzufolge sind Ressourcen so auszuwählen, verfügbar zu machen sowie zu kombinieren, dass entsprechende Kompetenzen und Kernkompetenzen entwickelt werden. Dies ist die Aufgabe des strategischen Ressourcenmanagements. Allerdings unterscheiden sich die Auswahl und der Einsatz von Ressourcen zwischen Sachgütern und Dienstleistungen erheblich. Während bei Sachgütern die verwendeten Rohstoffe und Materialien oder die Produktionsbedingungen wesentliche Grundlage für die Qualität des Endprodukts sind, stehen bei Entwicklung, Vermarktung und Erbringung von Dienstleistungen die Mitarbeiter wesentlich stärker im Mittelpunkt. Daher stellt das Human-Resource-Management (HRM) den zentralen Ansatz für das Ressourcenmanagement industrieller Dienstleister dar. Aufgabe des HRMs ist es, die Mitarbeiter für die Entwicklung, Vermarktung und Erbringung von industriellen Dienstleistungen zu befähigen.
Service Engineering
(2016)
Für die Neuentwicklung von industriellen Dienstleistungen hat sich die Disziplin Service Engineering etabliert. Service Engineering umfasst die systematische Entwicklung von Dienstleistungen mithilfe ingenieurwissenschaftlicher und betriebswirtschaftlicher Methoden.
Aufbauend auf einer generellen Einführung und Definition werden im folgenden Kapitel die wesentlichen Zielsetzungen des Service Engineerings vorgestellt. Im Anschluss werden verschiedene Ansätze und Vorgehensweisen, die im Rahmen des Service Engineerings entwickelt wurden, betrachtet. Abschließend erfolgt die vertiefende Betrachtung verschiedener Methoden und Werkzeuge des Service Engineerings.
Produzierende Unternehmen in Industrienationen sehen sich einem immer stärkeren internationalen Wettbewerb ausgesetzt. Eine der entscheidenden Strategien, um diesem Wandel zu begegnen, ist die Differenzierung über industrielle Dienstleistungen.
Im folgenden Kapitel werden zunächst die Begriffe der Dienstleistungen und der industriellen Dienstleistungen inhaltlich gefasst und definiert. Danach wird die zunehmende wirtschaftliche Bedeutung industrieller Dienstleistungen für die Wirtschaft und für produzierende Unternehmen an sich aufgezeigt. Das Konzept des Leistungssystems wird vorgestellt. Abschließend werden verschiedene Perspektiven des Managements industrieller Dienstleistungen vorgestellt.
Im Rahmen der vernetzten Digitalisierung stehen insbesondere kleine und mittlere IT-Organisationen und IT-Dienstleister vor der großen Herausforderung, in einem immer dynamischer werdenden Umfeld Leistungen in hoher Qualität zu liefern. Die Verknüpfung dieser Leistungen mit den zu unterstützenden Geschäftsprozessen und Geschäftsmodellen gestaltet sich schwierig und erfordert eine service- und prozessorientierte Denkweise.
Zur Bewältigung dieser Herausforderungen und der Umsetzung des "service- und prozessorientierten Denkens" bietet das IT-Service-Management (ITSM) Methoden und Maßnahmen zur kundenorientierten, prozessgesteuerten und transparenten Erbringung von IT-Services. Trotz bestehender ITSM-spezifischer Referenzmodelle und Regelwerke werden die beschriebenen Methoden von kleinen und mittleren IT-Organisationen und IT-Dienstleistern kaum genutzt. Der Grund hierfür liegt unter anderem in der hohen Komplexität der Regelwerke und dem damit verbundenen großen Implementierungsaufwand. Es fehlt ein Vorgehen, das die Fähigkeiten und Möglichkeiten von kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) berücksichtigt, um IT-Prozesse eigenständig hinsichtlich der Serviceorientierung zu bewerten und zu optimieren.
Das Ergebnis des Forschungsvorhabens "GradeIT" ist eine Vorgehensweise, die KMU dabei unterstützt, relevante IT-Service-Prozesse für sich selbst zu identifizieren, um diese dann eigenständig zu bewerten und auf Basis transparent dargestellter Wirkungszusammenhänge zu spezifischen Einflussfaktoren erfolgversprechende Handlungsempfehlungen auszusprechen.
Wichtige Wachstumsmärkte werden zunehmend durch Handelshemmnisse abgeschottet. Während die Automobilindustrie bereits mit dem Completely Knocked Down (CKD)-Konzept reagiert, indem Erzeugnisse teilzerlegt exportiert und lokal endmontiert werden, fehlen für den Maschinen- und Anlagenbau geeignete Ansätze für die Übertragung. Der vorliegende Artikel leistet dazu einen Beitrag, in dem die relevanten Merkmale einer CKD-Baugruppe definiert und vor dem Hintergrund relevanter Wirkungszusammenhänge ein Vorgehen für die Ableitung idealer Baugruppentypen skizziert wird.
Im Kontext Industrie 4.0 kommt der Erfassung der anfallenden Daten in der Produktion und deren Nutzung eine zentrale Bedeutung zu. Analysen betrieblicher Daten, welche auf verschiedenen Ebenen generiert werden, lassen Rückschlüsse und Erkenntnisse zur besseren Entscheidungsfindung zu. Die Basis für den Einsatz von Verfahren der Datenanalyse und -auswertung stellt ein hinreichend genaues Abbild der relevanten Daten - der Digitale Schatten - in der Auftragsabwicklung, Produktion, Entwicklung oder angrenzenden Bereichen dar.
Im Rahmen des vorliegenden Beitrages wird ein Modell für den Digitalen Schatten in der Auftragsabwicklung vorgestellt, welches die Basis für die Implementierung von Methoden der Datenanalytik darstellt.
Aus Sicht der logistischen Planung und Steuerung stellt die Beherrschung der steigenden Dynamik in der kundenindividuellen Produktion und Montage die wesentliche Herausforderung der kommenden Jahre dar. Ursachen der zunehmenden internen Dynamik sind kürzere Lieferzeiten, eine höhere Varianz der Fertigungs- und Montageprozesse (verursacht durch die zunehmende Produktvielfalt) und der Einsatz komplexer Produktionsanlagen (Substitution des Faktors Arbeit durch Kapital). Die drastische Verkürzung der Lieferzeiten hat die Auftragssituation und den Kapazitätsbedarf produzierender Unternehmen maßgeblich verändert. Die notwendigen Durchlaufzeitreduzierungen konnten nur durch eine entsprechende Reduzierung der Umlaufbestände erreicht werden. Diese Bestandssenkung hat zwangsläufig zu einer stärkeren Kopplung der einzelnen Produktionsressourcen untereinander geführt. Kapazitätsschwankungen und Prozessinstabilitäten einer Einzelressource wirken sich auf Grund der stärkeren Kopplung stärker auf die Stabilität des Gesamtsystems aus, da der Bestand nicht mehr als Dämpfer wirken kann. Gleichzeitig nehmen makroskopische, überbetriebliche Kapazitätsschwankungen in der Lieferkette zu, da die zeitliche Dämpfung fehlt.
Die steigende Varianz der Prozessketten und -zeiten verstärkt potenziell den Effekt der beschriebenen Kapazitäts- und Durchlaufzeitschwankungen. Eine „mittelwertbasierte PPS“ ist daher nicht mehr anforderungskonform. Herkömmliche Planungs- und Steuerungskonzepte, die auf diese Varianz nicht entsprechend reagieren können, tragen so unweigerlich zu einem weiteren Aufschwingen des Systems bei. Die fehlende Dämpfung führt bei schwankenden Bedarfen zu Auslastungsverlusten und steigenden Rückständen in der Produktion.
Eine Absorption der Dynamik durch Bestände und Entkopplung oder das Vorhalten von Reservekapazitäten zur Prozesssynchronisation sind heute aus Gründen des Kostendrucks und kundenindividueller Produkte nicht mehr möglich. Vielmehr sind neue Ansätze in der Planung und Steuerung von inner- und überbetrieblichen Produktionsprozessen notwendig, die die Dynamik der Prozesse und Kapazitätsbedarfe aufnehmen können, diese in Bezug zum übergeordneten Auftragsnetz bringen und Lösungen zur Absorption der Dynamik unter Berücksichtigung der wirtschaftlichen und logistischen Zielsetzungen ableiten lassen.
Produktionsprogrammplanung
(2014)
Ziel der Produktionsprogrammplanung ist es, einen hinsichtlich Absetzbarkeit und Realisierbarkeit abgestimmten Produktionsplan über einen langfristigen Planungszeitraum zu erstellen. Dieser Produktionsplan legt verbindlich fest, welche Erzeugnisse durch das Unternehmen in welchen Stückzahlen zu welchen Zeitpunkten bzw. in welchen Perioden produziert werden sollen. Teilaufgaben der Produktionsprogrammplanung sind die Absatzplanung, die Primärbedarfsplanung und die Ressourcengrobplanung. In diesem Kapitel werden zunächst die Kernaufgaben der Produktionsprogrammplanung definiert und anschließend die wesentlichen Methoden und Verfahren zur Bearbeitung der verschiedenen Teilaufgaben innerhalb der Produktionsprogrammplanung zusammengestellt. Abschließend werden die Aufgaben der Produktionsprogrammplanung in ihrer zeitlogischen Abfolge in Form eines Referenzprozessmodells modelliert und dabei fertigungstypspezifisch detailliert.
Die Eigenfertigungsplanung und -steuerung erhält als Eingangsinformation das zu realisierende Eigenfertigungsprogramm aus der Produktionsbedarfsplanung. Das Ziel der Eigenfertigungsplanung und -steuerung ist die Erstellung, Umsetzung und Kontrolle eines detaillierten Ablaufplans für die Fertigung und Montage unter Berücksichtigung der tatsächlich verfügbaren Produktionsressourcen. In ihren Teilaufgaben Losgrößenrechnung, Feinterminierung, Ressourcenfeinplanung, Reihenfolgeplanung, Verfügbarkeitsprüfung und Auftragsfreigabe legt die Eigenfertigungsplanung und -steuerung beispielsweise kostenoptimale Losgrößen und optimale Arbeitsgangreihenfolgen fest.
In diesem Beitrag werden zunächst die Kernaufgaben der Eigenfertigungsplanung und -steuerung definiert und anschließend die wesentlichen Methoden und Verfahren zur Bearbeitung der verschiedenen Teilaufgaben innerhalb der Eigenfertigungsplanung und -steuerung zusammengestellt. Abschließend werden die Aufgaben der Eigenfertigungsplanung und -steuerung in ihrer zeitlogischen Abfolge in Form eines Referenzprozessmodells modelliert und dabei fertigungstypspezifisch detailliert.
Der High-Resolution-Supply-Chain-Management-Ansatz erlaubt es Unternehmen, in Echtzeit auf dynamische Einflüsse des Marktes reagieren zu können.
Echtzeitfähige Planungs- und Regelungsprozesse können den Planungsaufwand reduzieren und gleichzeitig mit den zur Verfügung stehenden Echtzeitinformationen die Planungsqualität verbessern.
Planungsprozesse auf Basis von Echtzeitinformationen setzen voraus, dass ein konsistenter Informationsaustausch zwischen den unterschiedlichen Planungsebenen besteht sowie ein hoher Autonomiegrad innerhalb der einzelnen Planungsinstanzen.
Das Produktionsmanagement beinhaltet sämtliche Aufgaben zur Gestaltung, Planung, Überwachung und Steuerung eines Produktionssystems und der betrieblichen Ressourcen Mensch, Maschine, Material und Information. Die strategische Perspektive des Produktionsmanagements antizipiert relevante Veränderungstreiber, stößt die Anpassung der Organisation an veränderte (Umwelt-)Bedingungen an und gestaltet somit die strategische Ausrichtung des Unternehmens auf Basis der auf der normativen Ebene definierten Ziele, Prinzipien und Normen.
Damit spannt das strategische Produktionsmanagement gleichzeitig den Gestaltungsrahmen für die operative Ebene auf. Das operative Produktionsmanagement verfolgt das Ziel, die Produkte und (Dienst-)Leistungen eines Unternehmens in der erforderlichen Menge und Qualität zu einem festgelegten Termin und unter Einsatz des geringstmöglichen Kostenaufwands zu erstellen. Kernaufgaben des operativen Produktionsmanagements sind die Produktionsprogrammplanung, das Auftragsmanagement, die Produktionsbedarfsplanung, die Eigenfertigungs- sowie die Fremdbezugsplanung und -steuerung.
In diesem Beitrag werden zunächst die zentralen Begriffe definiert und der diesem Band zugrundeliegende Ordnungsrahmen des Produktionsmanagements aufgespannt. Danach werden die Aufgaben und Prinzipien des strategischen sowie die wesentlichen Ziele des operativen Produktionsmanagements vorgestellt. Die Kernprozesse des Produktionsmanagements unterscheiden sich in ihrer konkreten Ausprägung in Abhängigkeit vom unternehmensspezifisch vorliegenden Fertigungstyp. Daher werden im Anschluss die vier grundsätzlichen Fertigungstypen der Auftrags-, Rahmenauftrags-, Varianten- und Lagerfertigung definiert und gegeneinander abgegrenzt. Abschließend werden die wesentlichen Daten, Datenarten und -strukturen erläutert, die zusammen mit den aus ihnen abgeleiteten Informationen die Basis für jegliche Aktivität im Rahmen des Produktionsmanagements bilden.
Die Fremdbezugsplanung und -steuerung erhält als Eingangsinformation das zu realisierende Fremdbezugsprogramm aus der Produktionsbedarfsplanung. In diesem Fremdbezugsprogramm ist festgelegt, welche Teile, Baugruppen und Erzeugnisse in welchen Mengen und zu welchen Terminen zu beschaffen sind.
Es werden zunächst die wesentlichen Aufgaben der Fremdbezugsplanung und -steuerung definiert. Abschließend werden die Aufgaben in ihrer zeitlogischen Abfolge in Form eines Referenzprozessmodells modelliert und dabei fertigungstypspezifisch detailliert.
Produktionsbedarfsplanung
(2014)
Die Eigenfertigungsplanung und -steuerung erhält als Eingangsinformation das zu realisierende Eigenfertigungsprogramm aus der Produktionsbedarfsplanung. Das Ziel der Eigenfertigungsplanung und -steuerung ist die Erstellung, Umsetzung und Kontrolle eines detaillierten Ablaufplans für die Fertigung und Montage unter Berücksichtigung der tatsächlich verfügbaren Produktionsressourcen.
Zunächst werden die Kernaufgaben der Eigenfertigungsplanung und -steuerung definiert, abschließend werden die Aufgaben in Form eines Referenzprozessmodells modelliert.
Aus dem privaten Alltag sind Soziale Technologien nicht mehr wegzudenken, doch zunehmend kommen diese auch innerhalb von Unternehmen zum Einsatz. Insbesondere Business-Communities können dabei helfen, Mitarbeiter zu vernetzen, und bieten speziell bei wissensintensiven Aufgaben erhebliche Potenziale. Da sowohl der systematische Aufbau als auch die Koordination einer Business-Community mit zahlreichen Aufgabenfeldern verbunden ist, werden oftmals schwerwiegende Fehler im Management dieser Communities gemacht, wodurch Nutzenpotenziale ungenutzt bleiben. Auch mangelt es in der Praxis an geeigneten Erkenntnissen über eine erfolgreiche Steuerung solcher Business-Communities.
Um die Erfolgswirkungen konkreter Koordinationsmechanismen zu untersuchen, führte das FIR an der RWTH Aachen gemeinsam mit der IntraWorlds GmbH eine Studie unter Community-Managern durch. Dabei hat sich herausgestellt, dass die Steuerungsinstrumente unterschiedlich und mit divergierendem Erfolg eingesetzt werden können.
Produktionssysteme sind einer zunehmenden planungsbezogenen Unischerheit und Störanfälligkeit ausgesetzt. In diesem Kontext beschreibt der vorliegende Artikel vorliegende Artikel aktuelle Forschungsarbeiten, die den überbetrieblichen Koordinationsbedarf durch Integration unsicherheitsbezogener Echtzeitinformationen in die Produktionsplanung adressieren. Innerhalb der Forschungsaktivitäten werden durch Simulationsstudien der Anforderungen bezüglich der adäquaten Echtzeitfähigkeit der Planungsparameter abgeleitet.
PLM trifft ERP
(2013)
Unternehmen sehen sich aktuell verschiedenen Herausforderungen ausgesetzt, die durch dynamische Rahmenbedingungen, insbesondere in Bezug auf die Schnittstellen zu ihren Kunden und Lieferanten, verursacht werden. Kundenseitig hat die zunehmende Individualisierung der Anforderung zu einem differenzierteren und damit vergrößerten Produkt- und Leistungsportfolio bei produzierenden Unternehmen im Rahmen der Serienfertigung geführt. Das hat zur Folge, dass Unternehmen ihre Produktion zunehmend auftragsbezogener gestalten müssen. In verschiedenen Branchen ist diese Entwicklung bereits so weit fortgeschritten, dass eine Produktvariante eins zu eins einem Kunden zugeordnet werden kann. Verstärkend kommt hinzu, dass die Produktlebenszyklen von allgemeinen als auch kundenindividuellen Produkten zunehmend kürzer werden. Das Produktportfolio unterliegt somit einer hohen Veränderlichkeit.
Die beschriebene zeitdynamische Variabilität in Bezug auf die qualitativen Aspekte der Kundenanforderungen paart sich mit einer quantitativen Variabilität der Kundenbedarfe. Letztere drückt sich in einem höheren Anteil an kurz- und mittelfristigen Auftragseingängen auf der Ebene einzelner Kunden, als auch aggregiert über alle Kunden aus. Die Vorhersehbarkeit und die Überraschung bilden die Extrempole des Kundenverhaltens, welche die Planbarkeit aus Sicht von Unternehmen induzieren. Damit kann in diesem Fall auch synonym von planbarem (vorhersehbarem/kurzfristigen) Kundenverhalten und nicht-planbarem (überraschendem) Kundenverhalten gesprochen werden. Diese Kombination qualitativer und quantitativer Variabilität macht den Markt für produzierende Unternehmen zunehmend schwerer kalkulierbar.
Zusammenfassend lässt sich herausstellen, dass Produktionsplaner heute komplexere produkt- und kundenseitige Anforderungen im Rahmen der Auftragseinlastung berücksichtigen müssen. Er muss darauf achten, dass Vertriebs-, Einkaufs-, Produktion- und Versandplanung miteinander synchronisiert werden, um den Kunden einen verbindlichen Liefertermin zusagen zu können.
[CIRP Encyclopedia of Production Engineering:]
This high quality reference work has been written and reviewed by members of The International Academy for Production Engineering, also known as CIRP. This Academy is recognized worldwide to represent the highest standards in research on production engineering, which includes design, optimization, control, management of processes, machines, and systems. One key concept behind this Encyclopedia is that apart from covering fundamental concepts in the field of production engineering, it also closely follows recent developments and emerging concepts. In particular this renewed print edition covers a wide range of new topical entries such as Hybrid Processes, High Performance Grinding, Biomimetic Design, Cold Spray, Sheet-bulk Metal Forming, Ecodesign, Cyber Physical System, Nano Technology, or Geometrical Product Specification. The second edition also comprises reviewed entries from the first version, which have been updated to reflect new standards or developments. The target audience primarily comprises researchers, engineers, managers, graduate students, and many others whose day-to-day work gravitates around production engineering technologies in the global market.
Aus Sicht des Produktionsmanagements stellt die Beherrschung der steigenden Dynamik und den daraus resultierenden Konsequenzen wie beispielsweise Unter- und Überlastsituationen eine zentrale Herausforderung der kommenden Jahre dar. Ursachen der zunehmenden unternehmensinternen Dynamik sind verkürzte Lieferzeiten, eine höhere Prozessvarianz der Fertigung und Montage (verursacht durch individualisierte Produkte) und der Einsatz technologisch-komplexer Produktionsanlagen. Die drastische Verkürzung der Lieferzeiten hat die Auftragssituation und den Kapazitätsbedarf produzierender Unternehmen stark verändert.
Kapazitätsschwankungen und Prozessinstabilitäten einer Einzelressource wirken sich auf Grund der stärkeren Kopplung wesentlich drastischer auf die Stabilität des gesamten Unternehmens aus, da Bestände als Puffer zu kapitalintensiv geworden sind. Gleichzeitig nehmen makroskopische, überbetriebliche Kapazitätsschwankungen zu, da die Reaktionszeiten innerhalb der Lieferkette deutlich kürzer geworden sind.
Die steigende Varianz der Prozessketten und -zeiten potenziert die beschriebenen Kapazitäts- und Durchlaufzeitschwankungen. Eine "mittelwertbasierte PPS" kann aufgrund der gestiegenen Planungsanforderungen nicht mehr zielkonform agieren. Planungs- und Steuerungskonzepte, die auf diese Komplexität nicht reagieren können, multiplizieren ein weiteres Aufschwingen der Bedarfe in der Lieferkette und führen zu Auslastungsverlusten und steigenden Rückständen in der Produktion. Heute sind neue Ansätze in der Planung und Steuerung von inner- und überbetrieblichen Produktionsprozessen notwendig, die die Dynamik der Prozesse und der Kapazitätsbedarfe beherrschbar machen oder ggf. sogar kompensieren können.
Companies in high wage countries are increasingly confronted with the challenge of optimizing economies of scope and economies of scale simultaneously to succeed on a global market place. An integrated assessment of production systems facing this challenge is essential to evaluate the actual state of a company and to provide a basis for drawing the right conclusions to reconfigure production systems successfully.
In this paper an integrated model for measuring economies of scope as well as economies of scale is introduced, defining the fundamental domains of a production system. The major objectives resulting from the overall scale-scope dilemma are broken down for each domain and the main dimensions for an assessment of each domain are defined. A new measure named Degree of Efficiency is defined, quantifying the fulfillment of the opposing objectives in each domain and hence, the contribution to an overall resolution of the scale-scope dilemma.
Die verarbeitende Industrie in Deutschland steht vor der Transformation von der bisher vorherrschenden ökonomisch orientierten Produktion hin zu einer nachhaltigen Produktion. Durch die Anpassung von Parametern der Produktionsplanung und -steuerung, wie z. B. der Losgröße durch u. a. die Konsolidierung von Transportaufwänden oder geringe Reinigungsaufwände, kann dabei eine nachhaltigere Produktion erreicht werden. Hierfür wurde mittels einer systematischen Methodik ein digitaler Schatten konzeptioniert, der eine nachhaltige Konfiguration von Losgrößen ermöglicht. Dafür erfolgen eine Aggregation von Daten aus verschiedenen Informationssystemen und die Simulation des Verhaltens eines Produktionssystems bei veränderten Losgrößen. Diese ermöglichen eine optimierte Auslegung der Losgröße, basierend auf ökonomischen und ökologischen Zielgrößen.
Die Blockchain-Technologie (BCT) ist eine der vielversprechendsten Technologien der Gegenwart, die in Zukunft insbesondere für produzierende Unternehmen eine noch größere Bedeutung haben wird, um die unternehmensübergreifende Zusammenarbeit zu verbessern und Prozesse gegenüber dem Kunden transparenter zu gestalten. Trotzdessen wird die BCT als vertrauensschaffendes Instrument noch nicht in der Breite angewendet. In diesem Beitrag werden neben den Potenzialen die Herausforderungen für den Einsatz der BCT erörtert und auf Basis des St. Gallener Management-Modells ein Lösungskonzept hergeleitet, welches dem potenziellen Anwender der BCT mögliche Anwendungsszenarien aufzeigt.
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.
Industrie 4.0 bringt enorme Veränderungen und bietet große Verbesserungspotenziale für die Produktionsplanung und -steuerung. Aufbauend auf dem Aachener PPS-Modell wird in diesem Beitrag in Anlehnung an den Industrie-4.0-Maturity-Index der acatech eine reifegradbasierte Untersuchung der Entwicklung der Produktionsplanung und -steuerung im Kontext von Industrie 4.0 präsentiert.
Schlüsselfaktoren für den industriellen Einsatz Additiver Fertigung in produzierenden Unternehmen
(2020)
Die Additive Fertigung (AM) ist insbesondere als Hilfsmittel bei der Produktentwicklung weit verbreitet. 71 Prozent der produzierenden Unternehmen setzen AM für die Fertigung von Prototypen und Pilotserien ein. Derzeit eignet sich AM jedoch nicht mehr nur für die Fertigung von Prototypen und Pilotserien, sondern gewinnt auch zur Herstellung von Endprodukten aus metallischen Werkstoffen an Bedeutung. Der vorliegende Beitrag verfolgt das Ziel, Schlüsselfaktoren zu identifizieren, die den industriellen Einsatz von AM in produzierenden Unternehmen am stärksten prägen. Damit wird zugleich die Grundlage geschaffen für ein systematisches Vorausdenken der Zukunft.
Technologiebasierte Leistungssysteme versetzen den Werkzeugbau am Hochlohnstandort Deutschland in Zukunft in die Lage, nachhaltige Wettbewerbsvorteile zu generieren. Dazu ist es allerdings erforderlich, nicht nur die Technologiebasis in Form von Transponder- und Sensortechnik in das Werkzeug zu integrieren, vielmehr ist es nötig, entsprechende neue Geschäftsmodelle für diese Leistungssysteme zu entwickeln. Außerdem ist sicherzustellen, dass die Geschäftsmodelle auf operativer Ebene auch mit der Technologie harmonieren und die gewonnenen Daten entsprechend in die Auftragsabwicklungsprozesse integriert werden. Der vorliegende Beitrag stellt potenzielle neue Geschäftsmodelle für den Werkzeugbau vor und skizziert einen Ansatz zur operativen Integration der benötigten Informationen in die Geschäftsprozesse.
Der vorliegende Beitrag baut auf den Arbeiten eines Forschungsprojekts auf. Das Forschungsprojekt 'TecPro - Geschäftsmodelle für technologieunterstützte, produktionsnahe Dienstleistungen des Werkzeug- und Formenbaus' wird mit Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) innerhalb des Rahmenkonzepts "Forschung für die Produktion von morgen" (Förderkennzeichen 02PG1095) gefördert und vom Projektträger Forschungszentrum Karlsruhe, Bereich Produktion und Fertigungstechnologien (PTKA-PFT), betreut.
Methods of machine learning (ML) are notoriously difficult for enterprises to employ productively. Data science is not a core skill of most companies, and acquiring external talent is expensive. Automated machine learning (Auto-ML) aims to alleviate this, democratising machine learning by introducing elements such as low-code / no-code functionalities into its model creation process. Multiple applications are possible for Auto-ML, such as Natural Language Processing (NLP), predictive modelling and optimization. However, employing Auto-ML still proves difficult for companies due to the dynamic vendor market: The solutions vary in scope and functionality while providers do little to delineate their offerings from related solutions like industrial IoT-Platforms. Additionally, the current research on Auto-ML focuses on mathematical optimization of the underlying algorithms, with diminishing returns for end users. The aim of this paper is to provide an overview over available, user-friendly ML technology through a descriptive model of the functions of current Auto-ML solutions. The model was created based on case studies of available solutions and an analysis of relevant literature. This method yielded a comprehensive function tree for Auto-ML solutions along with a methodology to update the descriptive model in case the dynamic provider market changes. Thus, the paper catalyses the use of ML in companies by providing companies and stakeholders with a framework to assess the functional scope of Auto-ML solutions.
Methods of machine learning (ML) are difficult for manufacturing companies to employ productively. Data science is not their core skill, and acquiring talent is expensive. Automated machine learning (Auto-ML) aims to alleviate this, democratizing machine learning by introducing elements such as low-code or no-code functionalities into its model creation process. Due to the dynamic vendor market of Auto-ML, it is difficult for manufacturing companies to successfully implement this technology. Different solutions as well as constantly changing requirements and functional scopes make a correct software selection difficult. This paper aims to alleviate said challenge by providing a longlist of requirements that companies should pay attention to when selecting a solution for their use case. The paper is part of a larger research effort, in which a structured selection process for Auto-ML solutions in manufacturing companies is designed. The longlist itself is the result of six case studies of different manufacturing companies, following the method of case study research by Eisenhardt. A total of 75 distinct requirements were identified, spanning the entire machine learning and modeling pipeline.
Heute begegnen wir den Herausforderungen einer VUCA-Welt mit Flexibilität und Veränderlichkeit in unseren Produktionssystemen. Seit 2012 gerät die Globalisierung ins Stocken. Das Investitionsvolumen zeigt einen Trend der De-Globalisierung. Ein Umdenken muss insbesondere in Deutschland herbeigeführt werden.
Blockchain as Middleware+
(2019)
In supporting decision making of manufacturing companies, the added value of cross-domain data exchange for aggregating information is well established in enterprise organization research and is represented, for example, in the reference model “Internet of Production” (IoP). Currently, there is little research regarding the role of Blockchain technology in such a reference model and how specifically the IoP needs to be expanded to address cross-company data exchange. This paper presents a proposal for such an extension to outline the use of Blockchain technology and to elaborate the open research demands for implementation. In particular, desk research and the development of concrete use cases for cross-company data exchange between business application systems were carried out. The results are, on the one hand, extending the IoP by a third dimension, which corresponds to the supply chain, and, on the other hand clarification of the role Blockchain technology can take in this context.
This paper won the John Burbidge Best Paper Award (see Attachment 2).
Monetizing Industry 4.0: Design Principles for Subscription Business in the Manufacturing Industry
(2019)
Subscription business models have a major role for monetizing products and services for manufacturing companies in the age of Industry 4.0. As the manufacturing industry has difficulties generating revenues through digitalization, the implementation of innovative business models are essential to remain successful. Physical assets are often capital-intensive and require a more complex manufacturing process than subscription business models. Moreover, subscription models can focus on the individual customer benefit and a consistent service transformation, constituting a unique selling proposition and a competitive advantage. Hence, the following paper provides a management model that enables manufacturing companies to successfully realize the transformation towards a subscription business model. The management model presents four major fields of action, each matched with one design principle that must be considered when dealing with subscription models in the manufacturing industry. These principles were determined by an in-depth case study analysis among various manufacturing companies. Opportunities, challenges and recommendations for action were then systematically derived and integrated into the management model.
Companies are transforming from transactional sales to providing solutions for their customers. Mostly, smart products, enabling companies to enhance their products by providing smart services to their customers, are a key building block in this transformation. However, the development of a smart product requires many digital skills and knowledge, which regular companies do not have. To facilitate the design and conceptualization of smart products, this paper presents a use-case-based information systems architecture prototype for smart products. Furthermore, the paper features the application and evaluation of the architecture on two different smart product projects. The use of such an architecture as a reference in smart product development serves as a huge advantage and accelerator for inexperienced companies, allowing faster entry into this new field of business. [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-14844-6_16]
Soziale Medien kommen heute in vielen Unternehmensbereichen wie dem Kundenservice, dem Marketing, dem Innovationsmanagement oder dem Personalmanagement zum Einsatz. Beispiele hierfür sind weit verbreitete Kundenforen, interne Wissensplattformen, eine Präsenz auf Facebook oder Open- Innovation-Communitys. Nutzen stiften diese sogenannten Business-Communitys im Besonderen bei wissensintensiven Aufgaben. Des Weiteren versprechen sie durch Integration in die Wertschöpfung erhebliche Produktivitätspotenziale. Dabei ist davon auszugehen, dass die Nutzung von Business-Communitys die Prozesse und die Kultur ganzer Unternehmen zukünftig entscheidend verändern wird.
In der Praxis mangelt es jedoch aktuell an geeigneten Erkenntnissen über eine erfolgreiche Steuerung ebensolcher Business-Communitys. Dies führt dazu, dass das häufig klassische, hierarchisch strukturierte Management in Unternehmen die Potenziale von Business-Communitys in der Praxis nicht heben kann. Dazu hat das FIR an der RWTH Aachen zusammen mit der IntraWorlds GmbH eine Studie unter Community-Managern durchgeführt, welche die Erfolgswirkungen von Koordinationsmechanismen für Business-Communitys untersucht.
The House of Maintenance
(2009)
In order to guarantee an efficient and effective employment of production equipment, it is essential to identify any possible potential for improving performance, not only in the production process, but also in supporting areas such as maintenance. One of the major tasks in increasing maintenance performance consists of systematically identifying the company’s most significant weaknesses in maintenance organisation and thus being able to implement improvements there where they are most needed.
But how is a company to tackle this important task? To answer this question, this paper describes an assessment and improvement approach, based on a capability maturity model (CMM). By means of this approach, the status-quo of a maintenance organisation can be analysed and its individual improvement opportunities identified.
TPM hat sich – im Verständnis von Total Productive Management – vom rein auf die Instandhaltung bezogenen Konzept mittlerweile zu einem umfassenden Managementkonzept für das betriebliche Instandhaltungsmanagement weiterentwickelt. Nicht allein nur die Instandhaltungsbereiche sondern alle angrenzenden Organisations- und Unterstützungsbereiche werden in die Betrachtung von TPM integriert. Neben der Ganzheitlichkeit des Konzeptes adressieren die einzelnen TPM-Säulen überdies in einem hohen Maß die gleichen Ziele, die auch in existierenden Ansätzen zur wertorientierten Instandhaltung bzw. wertorientierten Unternehmensführung beschrieben sind. Der Beitrag befasst sich daher zunächst mit der Entwicklung der Wertorientierung in der Instandhaltung und zeigt damit den werterhaltenden und wertsteigernden Beitrag dieses Unterstützungsbereichs auf. Hieran anknüpfend gibt der Beitrag einen Überblick relevanter TPM-Konzepte und Begrifflichkeiten, um letztendlich die erfolgreiche Umsetzung der Wertorientierung in der Instandhaltung durch TPM zu belegen und aufzuzeigen, wie mit TPM die betriebliche Instandhaltung wertorientiert gestaltet werden kann.
Heterogene Maschinenparks, über Jahrzehnte gewachsene Anlagenstrukturen und fehlende Dokumentation im Bereich der Systemkomponenten, Bauteile und Ersatzteillisten erschweren es der Instandhaltung (IH), ihre anfallenden Maßnahmen präzise zu planen, mit benötigten Informationen zu unterstützen und somit effizient durchführen zu können. Die systematische Erfassung, Verwaltung und Nutzung administrativer Auftragsdaten kombiniert mit technischen Zeichnungen, Materialeigenschaften und Maschinendaten ermöglichen die gezielte Unterstützung von Instandhaltungsprozessen von der Initiierung bis hin zum Abschluss des Auftrages. Verschiedene Softwarelösungen stellen diesbezüglich die IT-technischen Funktionalitäten in verschiedenen Ausprägungen zur Verfügung. Aufgrund steigender organisatorischer Anforderungen, Effizienzbemühungen und technischer Möglichkeiten in den letzten 25 Jahren haben sich die unterstützenden IT-Lösungen stetig weiterentwickelt und sind zu Produkten geworden, welche explizit zur Unterstützung instandhaltungsspezifischer Aufgaben genutzt werden.
Rebound Logistics
(2009)
Today, the flow of product returns is becoming a significant concern for many manufacturing companies. In this research area, three fundamental aspects of product returns need to be taken into consideration: First, companies become increasingly aware of the fact that product returns may offer an opportunity for enormous profit generation and for improving the competitive advantage of a manufacturing company when taking into account the accretive value of the products and technology. Second, the impact of green laws, legislative provisions and the increasing impact of a sustainable production management due to marketing aspects force companies to design and manage the reverse supply chain actively. Third, the importance of managing the reverse supply chains effectively will be enforced by the currently volatile economic climate. This paper outlines first results of designing a methodological framework for implementing an integrative reverse supply chain for manufacturing companies based on a type-specific Reverse Supply Chain Reference Model.
Due to shorter product life cycles the number of production ramp-ups is increasing, while customers have a soaring demand for more variable and individualized products. In the future, optimizing the production ramp-up will become an important differentiation criterion for companies. Considering the whole supply chain in the ramp-up process becomes therefore indispensable. This is what the presented research in this paper concentrates on. The intention of the research project is to develop a model of a supply chain in the production ramp-up stage. Through this model, approaches for optimizing the production ramp-up in the whole supply chain will be derived.
Further the research project concentrates on measuring the production ramp-up performance in the supply chain, showing the impact on economic and financial measures. The result of this research is an approach to align the tasks and objectives of Supply Chain Management with the tasks and objectives of ramp-up management in order to optimize the whole supply chain in the ramp-up stage.
In diesem Beitrag werden die Ergebnisse aus einer Studie in der Papierindustrie vorgestellt. Dabei zeigt sich eine deutliche Korrelation zwischen guten Ergebnissen in der Effektivität und Effizienz des Zuverlässigkeitsmanagements und dem Unternehmenserfolg. Der Unternehmenserfolg – im Sinne einer hohen Umsatzrendite – kann zwar nicht allein auf einen entscheidenden Einflussfaktor zurückgeführt werden, da der Umsatz durch eine Vielzahl von Faktoren bestimmt wird. Die durchgeführten Analysen und Interviews innerhalb der Studie deuten allerdings darauf hin, dass in der Tat das operative Anlagenmanagement einen maßgeblichen Erfolgsfaktor darstellt, sich „Reliability“ in der Prozessindustrie folglich auszahlt. Überdies konnte gezeigt werden, wie sich Methoden und Verhaltensweisen von Instandhaltung und Produktion auf die Zuverlässigkeit von Anlagen und die Effizienz deren Bewirtschaftung auswirken.
In diesem Beitrag werden die aktuellen Aktivitäten im Forschungsprojekt „SiZu – Integration von Echtzeitsimulation und Zustandsüberwachung zur Bauteilprognose und Fehleranalyse für die Instandhaltung“ vorgestellt. Ziel des Projektes ist es, die bislang separat genutzten Funktionalitäten Condition-Monitoring und Echtzeitsimulationen in einem Analysewerkzeug (Condition- Analyser) für die Instandhaltung zusammenzuführen und damit Zustandsüberwachungssysteme um die Möglichkeit der Nutzung historischer Anlagendaten und Echtzeitsimulation zu erweitern. Neben der detaillierten Beschreibung der angestrebten Forschungsergebnisse und den daraus resultierenden Nutzungspotentialen für die Instandhaltung wird die zur Zielerreichung entwickelte Vorgehensweise vorgestellt und diskutiert.
The topics Internet of Things and Industry 4.0 increasingly lead to the fact that the customer is increasingly focused on manufacturing companies. He wants to know delivery date of the product, wants to make changes at short notice, get an individualized product and much more. Technologically, these requirements have already been met, but the structures within the company as well as the operational processes are not yet or only partially prepared to cope with the increasing complexity and dynamics of production. This leads to many deviations with which the production controller must deal, whether they are complex or trivial.
In order to counteract the increasing number and frequency of deviation situations which are currently encountered with complex manual interventions, it is necessary to systematically evaluate deviations and then to allocate them a dominant reaction strategy (manual, partially automated, automated) from which a suitable reaction measure can be derived. This relieves the production controller, since assistance systems partially eliminate deviations independently.
As a result, the production controller gets more time to deal with the cause of deviations so that a new occurrence of deviations can be avoided and the number of deviations can be reduced sustainably. The following paper provides a solution for the assessment of deviations. In addition, it includes differentiation logic to allocate one of the three different reaction strategies to the identified deviation.
One of the major tasks of operations managers is to boost uptime while simultaneously keeping budget. To meet this challenge they discover reliability-based management as strategic factor to improve performance. But which parameters are the key to “reliability excellence” and drive a company’s performance? What are the relevant levers to pull in reliability-based management?
To answer these questions McKinsey & Company partnered with Aachen University to launch a global reliability survey in process industries. Objective of the initiative is to provide a statistically proven picture of key factors that drive maintenance and reliability excellence. Furthermore benchmarks and best practices concerning overall operational performance will be identified. The study is based on a questionnaire-based approach which addresses all relevant departments within a company, complemented by best practice analyses.
This paper provides results of the survey. The results demonstrate that reliability pays off. Some unproven beliefs have been confirmed (e.g. a good reliability performance results in a low spare part inventory) but also surprises like a correlation between safety and performance were identified. The analysis also shows that structural differences like company size or geography do not influence reliability performance.