Refine
Year of publication
Document Type
- Article (10)
- Book (3)
- Part of a Book (32)
- Conference Proceeding (41)
- Contribution to a Periodical (18)
- Lecture (5)
- Internet Paper (1)
- Report (2)
- Working Paper (3)
Is part of the Bibliography
- no (115)
Keywords
- 02 (4)
- 03 (3)
- 7. EU-Forschungsrahmenprogramm (1)
- APMS (1)
- APS (1)
- Aachener PPS-Modell (1)
- Adaptability (1)
- Additive Fertigung (1)
- Advanced Planning System (1)
- Anlagenbau (1)
Institute
- Produktionsmanagement (115) (remove)
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.
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.
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.
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.
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.
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.