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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.
Eine wesentliche Bedingung zur Optimierung der Wertschöpfungsprozesse ist die Transparenz über die leistungsbestimmenden Faktoren eines Unternehmens. Die Ermittlung dieser Faktoren stellt für viele Industriebetriebe eine Herausforderung dar. Im Rahmen der Veröffentlichung wird daher eine Vorgehensweise zur systematischen Identifikation von Einflussfaktoren der Unternehmenskennzahlen vorgestellt, welche die Grundlage zur Ableitung von individuellen Stellhebeln zur Steigerung der Unternehmensleistungsfähigkeit darstellt.
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.
In the age of digitalization, manufacturing companies are under increased pressure to change due to product complexity, growing customer requirements and digital business models. The increasing digitization of processes and products is opening up numerous opportunities for mechanical engineering companies to exploit the resulting potential for value creation. Subscription business is a new form of business model in the mechanical engineering industry, which aims to continuously increase customer benefit to align the interests of both companies and customers. Characterized by a permanent data exchange, databased learning about customer behavior, and the transfer into continuous innovations to increase customer value, subscription business helps to make Industry 4.0 profitable. The fact that machines and plants are connected to the internet and exchange large amounts of data results in critical information security risks. In addition, the loss of knowledge and control, data misuse and espionage, as well as the manipulation of transaction or production data in the context of subscription transactions are particularly high risks. Complementary to direct and obvious consequences such as loss of production, the attacks are increasingly shifting to non-transparent and creeping impairments of production or product quality, which are only apparent at a late stage, or the influencing of payment flows. A transparent presentation of possible risks and their scope, as well as their interrelationships, does not exist. This paper shows a research approach in which the structure of subscription models and their different manifestations based on their risks and vulnerabilities are characterized. This allows suitable cyber security measures to be taken at an early stage. From this basis, companies can secure existing or planned subscription business models and thus strengthen the trust of business partners and customers.
Prinzipien zur erfolgreichen Umsetzung von KI-Geschäftsmodellinnovationen
In Zeiten des zunehmenden globalen Wettbewerbs und hoch vernetzter Wertschöpfungsketten entwickelt sich Künstliche Intelligenz zu einem immer wichtiger werdenden Wettbewerbsfaktor für Unternehmen am Wirtschaftsstandort Deutschland. Durch den Einsatz von KI-Verfahren können nicht nur interne Geschäftsprozesse kostensenkend optimiert, sondern auch neue, digitale Geschäftsfelder und -modelle erschlossen werden. Es lassen sich zum einen Trends identifizieren, denen der Einsatz von KI in deutschen Unternehmen folgt. Zum anderen zeigt sich, dass sich KI unterschiedlich stark auf verschiedene Dimensionen innovativer Geschäftsmodelle auswirkt. Insgesamt lassen sich so Prinzipien ableiten, die die erfolgreiche Umsetzung von KI-Geschäftsmodellinnovationen beschreiben.
Neue Technologie- und Anwendungstrends kennzeichnen KI-Nutzung
Die tatsächliche KI-Landschaft in den Wertschöpfungsketten von KI-nutzenden Unternehmen ist durch Trends gekennzeichnet. Diese lassen sich in Technologie- und Anwendungstrends unterteilen. Experteninterviews zeigen beispielsweise, dass KI-Anwendungen bevorzugt auf Cloud-Infrastrukturen entwickelt und bereitgestellt werden. Das wiederum rückt die Frage nach der Wahrung der Datensouveränität in den Vordergrund. Anwendung findet KI tendenziell zur Prognose und Überwachung.
Sechs Prinzipien beeinflussen die erfolgreiche Umsetzung von KI-Geschäftsmodellinnovationen
Fallstudien über ein breites Spektrum der deutschen Wirtschaft beleuchten, welche Aspekte eines KI-basierten Geschäftsmodells den größten Effekt auf das Unternehmen haben. Hier lässt sich ein besonders hoher Einfluss von KI auf das Nutzenversprechen neuartiger, digitaler Leistungen der Unternehmen an die Kundinnen und Kunden feststellen. So lassen sich sechs Erfolgsprinzipien zur erfolgreichen Implementierung von KI-Technologien identifizieren, um die wirtschaftliche Nutzung von KI für Unternehmen in Deutschland im globalen Wettbewerb weiter zu steigern. So empfiehlt es sich zum Beispiel – neben der Auswahl des richtigen KI-Anwendungsfalles – ebenfalls darauf zu achten, dass die KI-Anwendung sowohl den Anbietenden wie auch den Anwendenden nützt. Diese und weitere Erfolgsprinzipien werden detailliert in der Studie Künstliche Intelligenz – Geschäftsmodellinnovationen und Entwicklungstrends beschrieben.
Industry 4.0 and Smart Maintenance represent a great opportunity to make manufacturing and maintenance more effective, safer, and reliable. However, they also represent massive change and corresponding challenges for industrial companies, as many different options and starting points have to be weighed and the individual right paths for achieving Smart Maintenance need to be identified. In our paper, we describe our approach to evaluating maintenance organizations in a case study for the oil and gas industry, developing a shared vision for the future, and deriving economical and effective measures. We will demonstrate our approach, by showcasing a specific example from the oil and gas industry, where a need for action on HSE-relevant critical flanges in the company's piping systems was identified. We describe the steps, that were taken to identify the need for action, the specifications of the project and the criticality analysis of the piping system. This resulted in the derivation of a digitalization measure for critical flanges, which was first commercially analyzed and then the flanges were equipped with a continuous monitoring solution. Finally, a conclusion is drawn on the performed procedure and the achieved improvements.
Subscription business transforms traditional business models of machinery and plant engineering. Many manufacturing companies struggle to pull out the potential created by Industry 4.0 and make it economically usable. In addition to technological innovations, it is necessary to transform the business model. This leads to a shift from ownership-based and product-centric business models to outcome-based business models, which focus on the customer's value and thus realize a unique value proposition and competitive advantage – the outcome economy. Based on a case study analysis among manufacturing companies, this paper provides further clarification including a definition and constituent characteristics of subscription business models in machinery and plant engineering.
Subscription business models provide an important component for monetizing the potential of Industrie 4.0. Subscription business is based on a long-term and participative business relationship between customer and provider. However, only digitalization offers the necessary framework conditions to realize the characteristic recurring and performance-based billing, and to ensure the necessary transparency about the usage phase of products as well as continuous performance improvements in the customer process. Against this background, companies must not only recognize the much-cited potential that lies in the total dedication to the success of individual subscription customers. Rather, the central obstacles must be addressed, examined, and subsequently overcome in a targeted manner in order to successfully establish subscription business models and place them on the market.
The successful use of Business Analytics is increasingly becoming a differentiating competitive factor. The ability to extract data-driven insights and integrate them into decision-making is becoming growingly important. The underlying technologies are evolving exponentially, the value proposition differs from simple descriptive applications to automated decision-making. Existing approaches found in literature and practice to classify those levels only insufficiently mark down the boundaries between the different technology levels. As a consequence, it is often unclear which characteristics of the technology interact with the working environment, which can be described as a socio-technical system. Using a systematic literature review, this paper identifies the characteristics of Business Analytics and delineates three types of Business Analytics based on case studies. Thus, a starting point for the socio-technical system design and optimization for the use of Business Analytics is created.
Nowadays, the market for information and communication technologies used for IOT-applications grows daily. Since companies need technologies to transform their business processes corresponding to the digital revolution, they need to know which technologies are available, and fit the best for their use case. Their inertial issue is the lacking overview of technologies suitable to connect their production or logistics. Hence, this paper presents a methodology to select technologies (and combinations) based on their functions. It differentiates between information and communication technologies, digital technologies and connecting technologies by the physical function and its role in a cyber-physical system. Depending on the use case, the applicability of every technology varies. Due to that reason, the paper illustrates a ranked qualification of the technologies for typical use cases, focussing tracking and tracing issues in the intralogistics of producing companies. The evaluation is performed upon a literature research, a market study to identify suitable technologies, and various expert interviews to assess the applicability of the technologies.
Discrete Event Simulation (DES) is a well-known approach to simulate production environments. However it was rarely used for operative planning processes and to our knowledge never in terms of multiple disposition levels.In this paper we develop the necessary adjustments to use DES for this purpose and show some theoretical advantages.
Competitive differentiation in the manufacturing sector is no longer based on product and service innovations alone but on the ability to monetize the usage phase of products and services. To this end, manufacturers are increasingly looking at so-called subscription business models as a way of supplementing the traditional sale of products and services. Since supplier success in the subscription business is directly dependent on customer success, the setup and expansion of a so-called Customer Success Management (CSM) is required. While CSM has already been established in the software industry for several years, companies in the manufacturing sector are often still in the conceptual phase of a CSM, parallel to the setup and expansion of their subscription business. Therefore, this paper aims to support the set-up of a CSM by providing a reference data model, based on case study research, that can be used to support the organizational or daily CSM tasks and to serve as a blueprint for conceptualizing CSM-specific IT systems.
Industrial companies are moving to a solution driven business by offering smart product service systems (Smart PSS). In addition to an existing portfolio of physical goods and technical services, companies develop new digital services and combine all three offerings to an integrated digital solution business. While the development of new digital services does not pose any major challenges for companies, the successful sale of Smart PSS does. Due to changing customer requirements and value propositions of a solution, the sale of Smart PSS requires new design principles for the sales organization compared to the simple sale of physical goods or technical services. While there are already many publications on the topic of industrial sales in research, the description of Smart PSS in particular represents a new field of research. The combination of both topics is therefore not only interesting from a theoretical point of view, but also has a particularly high practical relevance and impact for industrial companies. This paper therefore describes on the one hand, which characteristics can be used to derive customer requirements for Smart PSS and on the other hand, which effects these requirements have on the sales organization of the industrial company. The design principles give recommendations for the organizational structure, the resources, the information systems and the culture of the company depending on the targeted customer type. In order to identify and describe both the customer requirements and the design principles, two morphological boxes were developed based on a literature research and semi-structured interviews with industrial companies. The paper gives an outlook on the different characteristics of the design recommendations and describes first best practices for the successful transformation of the sales organization.
Systematisation Approach
(2023)
Current megatrends such as globalisation and digitalisation are increasing complexity, making systems for well-founded and short-term decision support indispensable. A necessary condition for reliable decision-making is high data quality. In practice, it is repeatedly shown that data quality is insufficient, especially in master and transaction data. Moreover, upcoming approaches for data-based decisions consistently raise the required level of data quality. Hence, the importance of handling insufficient data quality is currently and will remain elementary. Since the literature does not systematically consider the possibilities in the case of insufficient data quality, this paper presents a general model and systematic approach for handling those cases in real-world scenarios. The model developed here presents the various possibilities of handling insufficient data quality in a process-based approach as a framework for decision support. The individual aspects of the model are examined in more detail along the process chain from data acquisition to final data processing. Subsequently, the systematic approach is applied and contextualised for production planning and supply chain event management, respectively. Due to their general validity, the results enable companies to manage insufficient data quality systematically.
The European Commission set out the goal of carbon neutrality by 2050, which shall be achieved by fostering the twin transition - sustainability through digitalization. A keystone in this transition is the implementation of a prospering Circular Economy (CE). However, product information required to establish a flourishing CE is hardly available or even accessible. The Digital Product Passport (DPP) offers a solution to that problem but in the current discussion, two separate topics are focused on: its architecture and its application on batteries. The content of the DPP has not been an essential part of the discussion, although access to high-quality data about a product's state, composition and ecological footprint is required to enable sustainable decision-making. Therefore, this paper presents a classification of product data for circularity in the manufacturing industry to emphasize the discussion about the DPP's content. Developed through a systematic literature review combined with a case-study-research based on common operational information systems, the classification comprises three levels with 62 data points in four main categories: (1) Product information, (2) Utilization information, (3) Value chain information and (4) Sustainability information. In this paper, the potential content structure of a DPP is demonstrated for a use case in the machinery sector. The contribution to the science and operations community is twofold: Building a guideline for DPP developers that require scientific input from available real-world data points as well as motivating manufacturers to share the presented data points enabling a circular product information management.
The almost boundless possibilities of realizing saving potentials and innovations drive manufacturing companies to implement Business Analytics as part of the digitalization roadmap. The increasing research within the field of algorithm design and the wide range of user-friendly tools simplify generating first insights from data also for non-professionals. However, small and medium sized companies struggle implementing Business Analytics company-wide due to the lack of competencies. Especially the customization of a multitude of analytic methods in order to match a superordinate, business-relevant question is not done easily. This paper enables researchers as well as practitioners to close the gap between business relevant questions and algorithms. From a practical point of view, this paper helps shortening the search time for a suitable algorithm. Out of a research perspective, it aims to help positioning new algorithms within a structured framework in order to enhance the communication of algorithms’ capabilities.
Pricing is one of the most important, but underestimated tools, to enhance a company's profitability. Especially in the furniture sector, customers place a special interest in cost-efficient products and easy processes. Individualised and sustainable furniture can help to create a unique selling point and deliver real value to the customers. Therefore, a platform to create designs together is needed and can involve several stakeholders in the design and production phase. However, in order to include several stakeholders, the pricing and revenue model need to reflect individual needs and be a benefit to all. In this paper, the initial situation and potential revenue model options will be presented. Furthermore, multiple scenarios for practical use will be discovered and an overview given.
Digital technologies have gained significant importance in the course of the 4th Industrial Revolution and these technologies are widely implemented, nowadays. However, it is necessary to bear in mind that an ill-considered use can quickly have a negative impact on the environment in which the technology is used. For more responsible and sustainable use, the regulation of digital technologies is therefore necessary today. Since the government is taking a very slow response, as the example of the AI Act shows, companies need to take action themselves today. In this context, one of the central questions for companies is: "Which digital technologies are relevant for manufacturing companies in terms of regulation? This paper conducted a quantitative Delphi study to answer this question. The results of the Delphi study are presented and evaluated within the framework of a data analysis. In addition, it will be discussed how to proceed with the results so that manufacturing companies can benefit from them. Furthermore, the paper contributes to the development of an AI platform in the German research project PAIRS by investigating the compliance relevance of artificial intelligence applications.
Feasibility Analysis of Entity Recognition as a Means to Create an Autonomous Technology Radar
(2021)
Mit den neuesten Technologietrends auf dem Laufenden zu bleiben, ist für Fertigungsunternehmen eine entscheidende Aufgabe, um auf einem global wettbewerbsfähigen Markt erfolgreich zu bleiben. Die Erstellung eines Technologieradars ist ein etablierter, jedoch meist manueller Prozess zur Visualisierung der neuesten Technologietrends.
Der Herausforderung, Technologien zu identifizieren und zu visualisieren, widmet sich das Projekt TechRad, das maschinelles Lernen einsetzt, um ein autonomes Technologie-Scouting-Radar zu realisieren. Eine der Kernfunktionen ist die Identifizierung von Technologien in Textdokumenten. Dies wird durch natürliche Sprachverarbeitung (NLP) realisiert.
Dieser Beitrag fasst die Herausforderungen und möglichen Lösungen für den Einsatz von Entity Recognition zur Identifikation relevanter Technologien in Textdokumenten zusammen. Die Autoren stellen eine frühe Phase der Implementierung des Entity Recognition Modells vor. Dies beinhaltet die Auswahl von Transfer Learning als geeignete Methode, die Erstellung eines Datensatzes, der aus verschiedenen Datenquellen besteht, sowie den angewandten Modell-Trainings-Prozess. Abschließend wird die Leistungsfähigkeit der gewählten Methode in einer Reihe von Tests überprüft und bewertet.
The digital transformation is changing the way companies think and design their manufacturing environment. Both due to the increasing number of connections between IoT-Devices, tooling machines, and production lines and the phenomenon of the convergence of IT and OT, systems are becoming more complex than years ago. Organizational and cultural changes within manufacturing companies strengthen this trend and form Industry 4.0 environments and cyber-physical production systems (CPPS). As these systems do not longer stay alone but are connected to each other and the company’s outside, the size of the potential attack surface is increasing as well. Besides that, manufacturing companies, small and medium-sized in particular, are facing complex challenges based on lack of knowledge, budget, and time to understand as well as to interpret their current situation and risk level and therefore to derive necessary counter-measures. Efficient as well as pragmatic tools and methods for these companies do not exist. This paper shows a research approach in which the company-specific set-up of Industry 4.0 environment and CPPS is characterized by its potential vulnerabilities. This enables companies to evaluate their risk potential before setting up this kind of environments and to undJo,erstand the potential consequences more precisely. By doing so, companies can derive and prioritize important counter-measures and so to strengthen their level of cyber-security efficiently. This will decrease the number of cyber-security attacks and increase the company’s competitiveness.
Künstliche Intelligenz (KI) hat sich über die letzten Jahre stetig zu einem Thema mit strategischer Priorität für Unternehmen entwickelt. Das zeigt sich nicht zuletzt in der gesteigerten Investitionsbereitschaft deutscher Unternehmen in KI-Projekte. Wirtschaftliche Akteure haben erkannt, dass durch eine sinnvolle Nutzung von KI-Technologien Wettbewerbsvorteile erzielt werden können. Die vorliegende Studie legt das Augenmerk auf den industriellen Einsatz einer KI-Technologie, die bereits heute von vielen Unternehmen erfolgreich genutzt wird: Die natürliche Sprachverarbeitung (engl. Natural Language Processing, kurz NLP). Die wirtschaftlichen Potenziale der Technologie liegen dabei in ihrer Fähigkeit, betriebliche Abläufe zu automatisieren und die Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine zu verbessern und zu vereinfachen. Ziel der Studie ist es, die Potenziale der NLP-Technologie für Unternehmen nutzbar zu machen, indem konkrete Anwendungsfälle und allgemeine Handlungsempfehlungen sowie Nutzen und Risiken aufgezeigt werden.
[Der Sammelband] Widmet sich den in Wissenschaft und Praxis aktuell intensiv diskutierten Fragestellungen zu Smart Services. Befasst sich mit Geschäftsmodellen, Erlösmodellen und Kooperationsmodellen von Smart Services. Geht auf branchenspezifischen Besonderheiten von Smart Services ein. (link.springer.com)
Klar Schiff
(2009)
Im Rahmen dieser Studie untersuchten das Forschungsinstitut für Rationalisierung e. V. an der RWTH Aachen und die Universität St. Gallen
(Lehrstuhl Produktionsmanagement) 24 Veröffentlichungen von 11 Beratungsunternehmen. Dabei wurden über 200 Aussagen zur Bewältigung der Krise bewertungsneutral identifiziert und analysiert.
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.
Zur Planung und Steuerung setzen Unternehmen der produzierenden Industrie heute auf umfassenden Softwareeinsatz. Deshalb begründen sie eine geringe logistische Zielerfüllung bezüglich Lieferfähigkeit und Liefertreue häufig mit Defiziten der Software. Doch Praxiserfahrungen zeigen, dass die Industrieanwender die Bedeutung organisatorischer Defizite in der innerund" überbetrieblichen Auftragsabwicklung deutlich unterschätzen.
Deshalb untersuchten die drei Institute
• Fraunhofer Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA, Stuttgart;
• Forschungsinstitut für Rationalisierung FIR, Aachen sowie
• Laboratorium für Werkzeugmaschinen und Betriebslehre WZL der RWTH
Aachen
den Einfluss dieser Defizite auf die Lieferterminermittlung und -erfüllung. Ausgangspunkt der Studie waren Thesen, die eine qualitative Befragung der Produktions- und Logistikverantwortlichen verifizieren sollte.
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).
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.
Supply Chain Management liefert eine Fülle von Ideen und Methoden zur Gestaltung der Lieferkette. Dabei kann jedes Konzept zu erheblichen Kosteneinsparungen und verbessertem Lieferservice führen. Allerdings ist das einzelne Konzept nicht für unterschiedliche Kunden und deren diversifizierte Anforderungen praktikabel. Daher kann eine einheitliche "one size fits all"-Supply Chain nicht zum Erfolg führen. Der Schlüssel liegt in der Segmentierung der Supply Chain.
In order to cope with the challenges of an increased demand for flexibility, quality and availability of production, maintenance measures provide a major competiveness factor for manufacturing companies. Yet, interdependencies between maintenance and production activities as well as differing target systems within the functional units of an enterprise, especially production and maintenance, raise needs for extended coordination efforts. This paper aims to develop an innovative approach for the coordination between maintenance and production activities for industrial production companies. To achieve this, the novel coordination mechanism is used. It helps to achieve maximised operational availability— for a maximised output of the production system at optimal costs. Based on the developed model, the present paper identifies findings regarding the impact of different maintenance strategies on the medium-term economic efficiency of the production system.
Assessment of IS Integration Efforts to Implement the Internet of Production Reference Architecture
(2018)
As part of a collaborative network, manufacturing companies are required to be agile and accelerate their decision making. To do so, a high amount of data is available and needs to be utilized. To enable this from a company internal information system perspective, the Internet of Production (IoP) describes a future information system (IS) architecture. Core element of the IoP is a digital platform building the basis for a network of cognitive systems. To implement and continuously further develop the IoP, manufacturing companies need to make architecture-related decisions concerning the accessibility of data, the processing of the data as well as the visualization of the information. The goal of this research is the development of a decision-support methodology to make those decisions, taking under consideration the evaluated IS integration effort. Therefore, this paper describes the allocation of IS functions and identifies the effort drivers for the respective IS integration by analyzing the integration possibilities. Conclusively this approach will be validated in a case study.
Generation of a Data Model For Quotation Costing Of Make To Order Manufacturers From Case Studies
(2022)
For contract or make to order manufacturers, quotation costing is a complex process that is mainly performed based on experience. Due to the high diversity of the product range of these mostly small or medium-sized companies (SMEs) and the poor data situation at the time of quotation preparation, the quality of the calculation is subject to strong variations and uncertainties. The gap between the initial quotation costing and the actual costs to be spent (pre- and post-calculation) is crucial to the existence of SMEs. Digitalization in general can help companies to get a better understanding of processes and to generate data. For improving these processes, an understanding of the important data for that specific process is crucial. Accurate quotation costing for customized products is time-consuming and resource-intensive, as there is a lack of an overview of data to be used within the process. This paper therefore derives a data model for supporting quotation costing in the company, based on literature-based costing procedures and recorded case studies for quotation and calculation. Based on the results, SMEs will have a first overview of the needed data for quotation costing to optimize their calculation process.
Künstliche Intelligenz (KI) hat als Technologie in den vergangenen Jahren Marktreife erlangt. Es existiert eine Vielzahl benutzerfreundlicher Produkte und Services, welche die Anwendung von KI im Alltag und im Unternehmen vereinfachen. Die Herausforderung, vor denen Anwendende, gerade im betriebswirtschaftlichen Kontext, stehen, ist nicht die technische Machbarkeit einer KI-Applikation, sondern deren organisatorisch und rechtlich zulässige Gestaltung. Zu einer zunehmenden Dynamik in der Gesetzgebung kommt ein gesellschaftliches Interesse an der Kontrolle und Transparenz über die für KI-Modelle erhobenen Daten. Die Diskussion über Datensouveränität im geschäftlichen und privaten Alltag rückt mehr und mehr in das Zentrum der öffentlichen Aufmerksamkeit.
Datenbasierte KI-Anwendungen stehen damit in einem Spannungsfeld zwischen den Potenzialen, die das Erheben und Teilen von Daten über Unternehmensgrenzen hinweg bietet, und der Herausforderung, die Datensouveränität der involvierten Personen zu wahren. Die vorliegende Studie soll erstens über die Auswirkungen der Datensouveränität und die damit verbundenen aktuellen und kommenden Regularien auf KI-Anwendungsfälle aufklären. Dafür wurden Expertinnen und Experten aus den Bereichen Recht, KI- und Organisationsforschung befragt. Zweitens zeigt die Studie Potenziale und Best Practices von KI-Anwendungsfällen mit überbetrieblichem Datenaustausch auf. Dafür wurden Fallstudien in Unternehmen durchgeführt, die bereits erfolgreich Datenaustausch in ihre Geschäftsmodelle integriert haben, um ihre KI-Applikationen zu betreiben und zu verbessern.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Ziel des Forschungsbereichs "Selbstoptimierende Produktionssysteme" ist es, sowohl technische als auch soziotechnische Produktionssysteme zu entwickeln, die durch Selbstoptimierung eine bessere Performance erreichen, als bei der Auslegung geplant und erwartet werden kann. Im Fokus steht die Steigerung der Produktivität in der Produktion direkt vor Ort. Bedeutend ist die dezentrale Entscheidungsfähigkeit der Mitarbeiter auf dem Shopfloor und in unterstützenden Bereichen, sowie der kognitiven und adaptiven Systeme und Netzwerke in der Produktion.
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”.
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.
Aachener PPS-Modell
(2012)
Die Produktionsplanung und -steuerung bildet heute nach wie vor den Kern eines jeden Industrieunternehmens. Entgegen bisweilen kurzzeitigen Trends, die sich in immer wieder als „modern“ und „zeitgemäß“ proklamierten Konzepten äußern, hält das Aachener PPS-Modell am Betrachtungsansatz des ganzheitlichen Produk-tionssystems fest. Ressourcen und Prozesse eines Unternehmens und darüber hinaus auch die der Zulieferer müssen auf den Nutzen des Kunden bzw. auf die Wertschöpfung für den Kunden abgestimmt sein. Im Vordergrund steht die Optimierung des gesamten Produktionssystems. Produktionssysteme beschreiben die ganzheitliche Produktionsorganisation und beinhalten die Darstellung aller Konzepte, Methoden und Werkzeuge, die in ihrem Zusammenwirken die Effektivität und Effizienz des gesamten Produktionsablaufes ausmachen. Die Orientierung am Kundennutzen muss dabei wei-testgehend unter Vermeidung von Verschwendung erfolgen. Dafür stehen heute die Begriffe "Production System" und "Lean Thinking".Die Produktionsplanung und -steuerung ist der wesentliche Baustein eines Produktionssystems.
Die Entwicklung des Aachener PPS-Modells erfolgte mit dem Ziel, die ganzheitliche Betrachtungsweise durch Abstraktion bzw. Vereinfachung in der modellhaften Abbildung aller relevanten Zusammenhänge in der PPS zu unterstützen. Dabei lässt sich feststellen, dass eine ganzheitliche Betrachtung des Produktionssystems mit dem Fokus auf die PPS mit einem hohen Komplexitätsgrad einhergeht. Der Gesamtumfang einer solchen ganzheitlichen Betrachtungsweise macht es erforderlich, das Modell in verschiedene anforderungsspezifische Bereiche zu untergliedern und die einzelnen Teilmodelle miteinander zu verknüpfen.
Einen Überblick über das Grundverständnis und den Aufbau des Aachener PPS-Modells liefert der folgende Abschnitt. Im Anschluss daran erfolgt eine grundlegende Darstellung der Einsatzmöglichkeiten einzelner Modellteile, im Rahmen des Aachener PPS-Modells auch Referenzsichten genannt, sowie eine kurze inhaltliche Beschreibung der einzelnen Referenzsichten.
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.
A company can choose between three generic competitive strategies. Alongside the strategy of cost leadership are the strategy of differentiation and the strategy of focussing on niches, although we will not be discussing this latter any further here. The strategy of cost leadership is based on the achievement of “economies of scale”, so generating advantage from the benefits of cost reduction, learning curve effects and automation. In the strategy of differentiation the focus is on “economies of scope” which enable the customer-specific products to be offered, but this is generally achieved only with an increase in the complexity of products and processes. In the past it was assumed that these two strategies were mutually exclusive, as an increase in the economies of scale basically leads to a reduction in the economies of scope, and vice versa. But in order to survive in the international competitive arena companies in the high-wage countries need increasingly to offer individually tailored products at competitive prices. The target to be aimed at is therefore customer-specific products at the cost of mass production, so resolving the dilemma between economies of scale and economies of scope. For this it is necessary to optimise the alignment of all the structural elements in both the product and its production, because of the high level of their interdependence.
The areas on which we will focus our review and designs in the following will be what are known as product-production systems, or more briefly, production systems. This topic includes not only the resources and processes of the value creation systems, but also the products produced and offered on the market by a company as one connected entity. In order to tackle the challenges mentioned above, it is necessary to make it possible to measure and compare the current position of any given production system on the see-saw between economies of scale and economies of scope, and then be able to redesign specific facets of them as a second phase. A method of integrative evaluation and design of production systems is presented below for this purpose.
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.
Maximising economies of scale in individualised production is a vital issue for producing companies in high wage countries. A decisive enabler for this is the management of product and process complexity by systematic standardisation. Due to the strong and far-reaching impact of complexity on the value added chain, its management requires an integrative consideration of the entire product and production system.
The following paper introduces a methodology facing this challenge. The core element of this methodology is an integrative and complexity-focused assessment model. This assessment model has been validated experimentally by analysing key company data from more than 50 German toolmaking firms. Findings of this empirical investigation are presented in this paper.
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.
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.
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.
Die Verschärfung des Wettbewerbsumfelds produzierender Unternehmen und die als Antwort hierauf in den Fokus rückenden agilen Methoden vergrößern die Bedeutung einer effizienten Handhabung von Änderungsprozessen. Am Beispiel des Maschinen- und Anlagenbauers Ortlinghaus zeigt der Beitrag, dass eine Kombination aus ungeeigneten Änderungsprozessen und mangelhaftem IT-Support in der Praxis oft die schnelle und gleichzeitig qualitätsgesicherte Durchführung von Änderungsprozessen verhindert. Der Zielkonflikt aus geringem Zeitbedarf und hoher Prozessqualität lässt sich durch Anpassungen in der IT-Unterstützung reduzieren. Hierdurch können Erfolgsfaktoren für ein effizientes Änderungsmanagement gehoben und die Problemfelder der Workflowunterstützung, Informationsverteilung und Datenhandhabung verbessert werden. Zentrales Hindernis zur Adressierung der Erfolgsfaktoren stellt die aktuell zur Abwicklung von Change Requests genutzte Arbeitsumgebung dar. Der Beitrag präsentiert hierfür als zentralen Lösungsansatz die Internet of Production Infrastruktur. Das Potenzial der Internet of Production Infrastruktur im Kontext des Änderungsmanagements wird anhand von drei Anwendungsbeispielen verdeutlicht. Abschließend wird der Migrationspfad für Unternehmen bei der Einführung eines effizienten Änderungsmanagements aufgezeigt.
In this paper, an approach towards energy management 4.0 will be presented. Energy management 4.0 is understood as an encompassing energy data based concept for manufacturing companies acting in an flexible energy grid of the future with the final goal of autonomous self-optimization Controlling, supervising and scheduling production and logistic steps based on a reliable communication infrastructure and real time data in accordance to achieve a maximum of profitability with regard to human factor is executed.
Guided by a four maturity levels of the "acatech Industrie 4.0 Maturity Index" developed by the German National Academy of Science and Engineering (acatech) different use cases are presented according to the steps of visibility, transparency, prognostic capacity and self-optimization. The basic idea of energy management 4.0 is described and an outlook of further steps that are needed to be evaluated for an implementation are presented.
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.
Nowadays one of the most challenging tasks of producing companies is the growing complexity due to the globalization and digitalization. Especially in high wage countries, the ability to deliver fast and to a fixed date gets more and more important. To achieve this logistic target, it is necessary to optimize the Production Planning and Control (hereinafter PPC). This study investigates the effects of a change of the scheduling parameters on a target system. The focused research questions are: How can the effect of a scheduling parametersvariation on the target system of the PPC can be displayed efficiently? Is it possible to review the effect of the scheduling parameters-variation quantitatively and to derive action options?
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.
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.
This research area focuses on the management systems and principles of a production system. It aims at controlling the complex interplay of heterogeneous processes in a highly dynamic environment, with special focus on individualized products in high-wage countries. The project addresses the comprehensive application of self-optimizing principles on all levels of the value chain. This implies the integration of self-optimizing control loops on cell level, with those addressing the production planning and control as well as supply chain and quality management aspects. A specific focus is on the consideration of human decisions during the production process. To establish socio-technical control loops, it is necessary to understand how human decisions are made in diffuse working processes as well as how cognitive and affective abilities form the human factor within production processes.
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.
This paper contributes to an assessment framework for valuing data as an asset. Particularly industrial manufacturers developing and delivering Smart Product Service Systems (Smart PSS) are comprehensively depended on the business value derived by processing data. However, there is a lack in a framework for capturing and comparing the Smart PSS data value with the purpose of increasing the accountability of data initiatives. Therefore a qualitative data value assessment approach was developed and specified on Smart PSS, based on an industrial case study research. [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-57997-5_39]
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.
Robotic Process Automation (RPA) gewinnt durch die Möglichkeit, repetitive Administrationsprozesse zu automatisieren und Effizienzpotenziale zu heben, zunehmend an Bedeutung. In der Praxis scheitern jedoch viele Implementierungsprojekte. Dies resultiert primär aus dem fehlenden Verständnis darüber, wie sich die Einführung von RPA auf das Gesamtsystem Organisation auswirkt. Es entsteht eine wachsende Kluft zwischen dem Leistungsversprechen von RPA und der Fähigkeit von Unternehmen, jenes auszuschöpfen. Trotz der exponentiellen Geschwindigkeit des technologischen Fortschritts mangelt es vielen Unternehmen an der notwendigen Adaptionsfähigkeit, welche für den nachhaltigen Erfolg einer RPA-Implementierung essenziell ist. In diesem Kontext spielt die Optimierung der im Einklang stehenden Dimensionen Mensch, Technik und Organisation eine zentrale Rolle. Durch eine systematische Literaturrecherche wird aufgezeigt, dass bisherige Ansätze diesen Zusammenhang nur unzureichend betrachten. In der heutigen Forschungslandschaft existiert kein Modell, welches die technischen, sozialen und organisatorischen Komponenten, die im Zuge der RPA-Einführung zu berücksichtigen sind, darlegt. Angelehnt an das soziotechnische Systemdenken und den Prozess der Fallstudienforschung werden theoriegeleitet Dimensionen und Elemente einer RPA-spezifischen soziotechnischen Systemarchitektur identifiziert und erläutert. Das daraus resultierende Modell zur Unterstützung von Unternehmen bei der RPA-Einführung wurde mit einer Vielzahl Industrievertretern im Rahmen des öffentlichen Forschungsprojekts RPAsset des FIR e. V. an der RWTH Aachen validiert.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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 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.
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.
Long-term production management defines the future production structure and ensures the long-term competitiveness. Companies around the world currently have to deal with the challenge of making decisions in an uncertain and rapidly changing environment. The quality of decision-making suffers from the rapidly changing global market requirements and the uniqueness and infrequency with which decisions are made. Since decisions in long-term production management can rarely be reversed and are associated with high costs, an increase in decision quality is urgently needed. To this end, four different applications are presented in the following, which support the decision process by increasing decision quality and make uncertainty manageable. For each of the applications presented, a separate digital shadow was built with the objective of being able to make better decisions from existing data from production and the environment. In addition, a linking of the applications is being pursued:
The Best Practice Sharing App creates transparency about existing production knowledge through the data-based identification of comparable production processes in the production network and helps to share best practices between sites. With the Supply Chain Cockpit, resilience can be increased through a data-based design of the procurement strategy that enables to manage disruptions. By adapting the procurement strategy for example by choosing suppliers at different locations the impact of disruptions can be reduced. While the Supply Chain Cockpit focuses on the strategy and decisions that affect the external partners (e.g., suppliers), the Data-Driven Site Selection concentrates on determining the sites of the company-internal global production network by creating transparency in the decision process of site selections. Different external data from various sources are analyzed and visualized in an appropriate way to support the decision process. Finally, the issue of sustainability is also crucial for successful long-term production management. Thus, the Sustainable Footprint Design App presents an approach that takes into account key sustainability indicators for network design. [https://link.springer.com/referenceworkentry/10.1007/978-3-030-98062-7_15-1]
Reliability-centered maintenance for production assets is a well-established concept for the most effective and efficient disposition of maintenance resources. Unfortunately, the approach takes a lot of effort and relies heavily on the knowledge of individuals. Reliability data in Computerized Maintenance Management System (CMMS) is scarce and almost never used well. An automated risk assessment system would have the potential to contribute to the dissemination and effective use of risk information and analysis. The individuality of production setting, however, prevents current systems from being practically relevant for most industries. The presented approach combines ontologies to store and link knowledge, an information logistics model displaying the various information streams, and the Internet of production to take the different user systems and infrastructure layers into account. The provided model of a reference digital shadow for risk information and a detailed information logistics model will help software companies to improve reliability software, standardize and enable assets owners to establish a customized digital shadow for their production networks. [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-57993-7_2]
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.
In this paper, we firstly present a target system which is deduced to assess the economic profitability of reverse supply chains. Considering this, we analyse process reference models to define relevant components of an appropriate target system.
Subsequently, we define applicable business models which are the basis for the manufacturer to offer new services to its customers on the one hand and to manage a goal-oriented return, recovery and resell of used products and components on the other hand. This will be done based on the morphology methodology in order to understand the characteristics and attributes of reverse supply chains.
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.
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.
One of the major challenges facing today´s manufacturing industry is to differentiate from competition in a highly globalized world. As a consequence to the increasing competitive pressure, many companies transform their product centered business models towards service based business models to differentiate from competition. However, the transformation is often underestimated regarding its complexity and its management challenges to behavioral change.
As a consequence lots of transformation initiatives fail. Besides difficulties in structuring the magnitude of changes in processes and structures, many transformation managers do not perceive the risk of employee resistance against changes, which is one of the key factors causing the failure of transformation. The objective of this paper is to enhance the existing body of research on manufacturer´s organizational transformation towards Product-Service Systems. More detailed, the objective is to develop new knowledge to support the management during the decision-making process in the way how and by means of which instruments the change of behavior can be supported when transforming from a manufacturer to a solution.
We developed a reference framework which structures and defines the relevant dimensions of behavioral change. The identification and validation of the success factors build the second component of our research. We conducted an empirical investigation in the German manufacturing industry and got 79 data sets.
Structural equation modelling was applied for the analyses and the validation of the hypotheses. By this analysis we linked management practice with employee behavior and transformational success variables. On the basis of the gained insights decisions can be made concerning the successful transformation from manufacturer to a solution-oriented service provider.
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.
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.
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.
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.
Today, machine manufacturers generate a significant share of their revenues with the provision of services. At the same time, they are confronted with the challenge of adopting of Industrie 4.0.
One of the most important Industrie 4.0 concepts is the idea of the digital shadow, which contributes to the comprehensive structuring of different kinds of data from different data sources. It can be defined as the sufficiently precise, digital representation of reality in real-time.
Thus, it also functions as a database of the considered area of a company that can be used for numerous applications. It serves as a central platform for the aggregation and distribution of data. Thereby, it helps to open isolated data silos. A system architecture that enables extraction of data from various sources and the aggregation of that data is an important prerequisite for the digital shadow.
In addition, the merger of data from different sources requires a model of the part of the company to be mapped digitally. In this paper, we focus on maintenance, repair and overhaul (MRO) services of machine manufacturers. The scope comprises the whole order processing of a service including the utilized resources and the obtained results.
MRO services and their single elements are mapped and structured using a case study research in a first step. Those elements provide a basis for designing the digital shadow. A second contribution of this paper is a data model for the digital shadow of MRO services that entails a comprehensive representation of that department.
[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.
One major problem of today’s producing companies is to reach a high adherence to delivery dates while considering the volatile market situation as well as economic aspects. This problem can only be solved by using a production control that is optimally adapted to the processes. A good working, process-oriented production control is essential for being able to control the production situation and to ensure a high adherence to delivery dates. Data generation and processing determine the success of production control. Current processes and IT systems have several shortcomings in meeting these challenges.
The solution for this problem is the so called “cyber physical production control” (CPPC). It optimally supports the production scheduler in his decision making process based on real-time high-resolution data. With the help of data analytics, the production controller receives decision support over various steps. Due to CPPC, the overall goal of a high adherence to delivery dates can be fundamentally increased.
In short-term production management of the Internet of Production (IoP) the vision of a Production Control Center is pursued, in which interlinked decision-support applications contribute to increasing decision-making quality and speed. The applications developed focus in particular on use cases near the shop floor with an emphasis on the key topics of production planning and control, production system configuration, and quality control loops.
Within the Predictive Quality application, predictive models are used to derive insights from production data and subsequently improve the process- and product-related quality as well as enable automated Root Cause Analysis. The Parameter Prediction application uses invertible neural networks to predict process parameters that can be used to produce components with desired quality properties. The application Production Scheduling investigates the feasibility of applying reinforcement learning to common scheduling tasks in production and compares the performance of trained reinforcement learning agents to traditional methods. In the two applications Deviation Detection and Process Analyzer, the potentials of process mining in the context of production management are investigated. While the Deviation Detection application is designed to identify and mitigate performance and compliance deviations in production systems, the Process Analyzer concept enables the semi-automated detection of weaknesses in business and production processes utilizing event logs.
With regard to the overall vision of the IoP, the developed applications contribute significantly to the intended interdisciplinary of production and information technology. For example, application-specific digital shadows are drafted based on the ongoing research work, and the applications are prototypically embedded in the IoP.
Due to the drastically increasing amount of data, decision making in companies heavily relies on having the right data available. Also because of an increasing complexity of structures and processes, quick and precise flows of information become more important.
This paper introduces a new approach for modelling information flows, creating a basis for an efficient information management. It can be used to structure the information requirements and identify gaps within the information processing.
To display its benefits, the proposed Information Logistics Notation (ILN) is applied to the information logistics of todays and future energy market and grid stability management, both processes of increasing complexity.
The manufacturing industry has to exploit trends like “Industrie 4.0” and digitization not only to design production more efficiently, but also to create and develop new and innovative business models. New business models ensure that even SMEs are able to open up new markets and canvass new customers. This means that in order to stay competitive, SMEs must transform their existing business models.
The creation of new business models require smart products. The required data base for new business models cannot be provided by SMEs alone, whereas smart products are able to provide a foundation, given the creation of smart data and smart services they enable. These services then expand functions and functionality of smart products and define new business models.
However, the development of smart products by small and medium-sized enterprises is still lined with obstacles. Regarding the product development process the inclusion of smart products means that new and SME-unknown domains diffuse during the process. Although there are many models regarding this process there appears to be a substantial lack of taking into account the competencies enabled by the implementation of digital technologies. Hence, several SME-supporting approaches fail to address the two major challenges these enterprises are faced with. This paper generally describes valid objectives containing relevant stakeholders and their allocation to the phases of the product life cycle.
Within each objective the potential benefit for customers and producers is analyzed. The model given in this paper helps SMEs in defining the initiation of a product development project more precisely and hence also eases project scoping and targeting for the smartification of an already existing product.
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.
Nowadays, cyber physical systems support the improvement of efficiency in intralogistics by controlling and manipulating the production and logistic environment autonomously. Due to the complexity of the individual production processes, designing suitable cyber-physical systems based on their existing production environment is a challenge for companies.
This paper presents a new methodology on how to design cyber-physical systems conceptually to suit an individual production environment. Compared to existing design approaches, this methodology matches immediately the required functions to existing information and communication technology’s components insisting on the neutral assimilation of requirements.
Therefore, the requirement specification asks for needed functions in relating to offered functions of information and communication technology (ICT) components. The paper focusses the use case of implementing a cutting-edge mobile network technology into an existing tracking and tracing process.
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.
The importance of social networks and, in particular, enterprise social networks in business contexts is increasing significantly. Regarding the prerequisites for a successful implementation of an enterprise social network, exclusively providing the technical infrastructure is insufficient. A holistic view that considers and integrates different perspectives is crucial for success. This includes technological, organisational and human aspects as equally important parts of the network. This paper identifies prerequisites for a successful launch of enterprise social networks and groups them along these three dimensions.
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 do so, load management and energy management are explained and distinguished in a first step. Subsequently, the implementation method is introduced. Therefore, by using this paper, companies will be enabled to use load management measure and reduce their energy costs significantly.
Ziel des Beitrags ist es, aufzuzeigen, wie produzierende Unternehmen entlang der Customer-Journey systematisch kundenbezogene Daten erheben können. Nach einer Einleitung zur Motivation der Themenstellung, einer Begriffserläuterung und einer Vorstellung des Studiendesigns wird ein Referenzprozessmodell der Kundeninteraktionen produzierender Unternehmen gestaltet, darauf aufbauend ein Datenmodell des digitalen Schattens der Kundeninteraktionen abgeleitet und zuletzt ein Vorgehensmodell zur Implementierung des digitalen Schattens der Kundeninteraktionen präsentiert.
Industry 4.0 is driven by Cyber-Physical Systems and Smart Products. Smart Products provide a value to both its users and its manufacturers in terms of a closer connection to the customer and his data as well as the provided smart services. However, many companies, especially SMEs, struggle with the transformation of their existing product portfolio into smart products. In order to facilitate this process, this paper presents a set of smart product use-cases from a manufacturer’s perspective. These use-cases can guide the definition of a smart product and be used during its architecture development and realization. Initially the paper gives an introduction in the field of smart products. After that the research results, based on case-study research, are presented. This includes the methodological approach, the case-study data collection and analysis. Finally, a set of use-cases, their definitions and components are presented and highlighted from the perspective of a smart product manufacturer.