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Supply-Chain-Management 4.0
(2020)
Viele Unternehmen erhoffen sich enorme Wachstumschancen durch Digitalisierung, Vernetzung und neue Technologien. Daher ist der Reifegrad der Digitalisierung eines Unternehmens von besonderer Bedeutung, um den Status des Unternehmens zu überprüfen. Im Rahmen der acatech-Studie wurde ein Index entwickelt, um den Reifegrad von produzierenden Unternehmen zu bestimmen. Diese Bewertung berücksichtigt jedoch den Bereich des Lieferkettenmanagements nicht ausreichend. Infolgedessen müssen diesbezüglich weitere Merkmale entwickelt werden, um den Reifegrad der Digitalisierung innerhalb einer Lieferkette zu bestimmen. Der Schwerpunkt liegt auf Datenverarbeitung, Kommunikation, Schnittstellenarbeit und Sicherheit, Netzwerkzusammenarbeit und Änderungsmanagement.
Durch die Globalisierung haben sich in den letzten Jahrzehnten überwiegend internationale und hochkomplexe Lieferketten entwickelt. Nationale und internationale Herausforderungen, wie beispielsweise der Brexit, die Corona-Pandemie, Handelskriege und Protektionismus oder auch verschiedene Naturkatastrophen haben in der Vergangenheit gezeigt, dass die Relevanz eines ganzheitlichen Supply-Chain-Risikomanagements durch den Anstieg der Komplexität in den Lieferketten stark gestiegen ist.
Dieser Artikel gibt einen einführenden Überblick über die Ziele des Forschungsprojekts ‚DaFuER‘ und das Vorgehen in demselben. Ziel des Forschungsprojekts ist es, Methoden der Datenfusion zur Steigerung der Datenqualität im Kontext betrieblicher Rückmeldedaten anzuwenden. Hierzu soll im Vorhaben die Frage beantwortet werden, wie durch Ansätze der Datenfusion eine hinreichende Qualität von Rückmeldedaten in der Produktion kosteneffizient sichergestellt werden kann. Das IGF-Vorhaben 20579 N der Forschungsvereinigung FIRe. V. ander RWTHAachen, Campus-Boulevard 55, 52074 Aachen wird über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.
Unvorhergesehene Effekte, wie beispielsweise die aktuelle Corona-Pandemie, können die Lieferkette eines Unternehmens maßgeblich beeinflussen. Die hochkomplexen Supply-Chains der heutigen Zeit stehen vor der Herausforderung, schnell und flexibel auf mögliche Störungen von außen zu reagieren. Ein ganzheitliches Supply-Chain- Risikomanagement hilft Ihnen bei der frühzeitigen Lokalisierung von Störungen und der Ableitung geeigneter Maßnahmen zur kurz- und langfristigen Stabilisierung der Lieferketten. Zu diesem Zweck haben wir vom FIR an der RWTH Aachen, aufbauend auf dem Industrie-4.0-Maturity-Index, ein cloudbasiertes Supply-Chain-Risiko-Assessment entwickelt, das durch den intuitiven Aufbau eine praxisorientierte Lösung im Bereich des Risikomanagements darstellt.
In diesem Whitepaper stellen wir Ihnen die Technologie Process-Mining vor und zeigen auf, welche enormen Potenziale in ihrer Anwendung liegen. Auch mit einer neuen Technologie ist jedoch ohne kompetente Anwendung
kein Erfolg erzielbar. Unser vorliegendes Whitepaper soll Ihnen dazu verhelfen, zu erkennen, welche Hürden Sie überwinden müssen, um das Potenzial von Process-Mining für sich zu heben, und wie wir vom FIR an der RWTH Aachen Ihnen bei der Umsetzung helfen können.
Insbesondere mittelständische Unternehmen weisen starke Defizite in der digitalen Vernetzung ihrer Produktion auf. Im Rahmen des industrienahen Forschungsprojekts DaFuER werden die State-of-the-Art-Methoden zur Datenfusion und Fehlerreduzierung bei datengetriebenen Rückmeldeprozessen näher analysiert und in industriellen Use-Cases validiert. So wird die Datenfusion auch im Alltag für reale Produktionsprozesse von kleinen und mittleren Unternehmen weiter erschlossen. Weiterhin werden häufig fehlerhafte Rückmeldedaten in Prozessen sowie mögliche Optimierungspotenziale aufgezeigt.
"Tracking & Tracing"-Systeme steigern merklich die Transparenz in der Produktion und der Lieferkette. Insbesondere Such-, Buchungs-, und Inventuraufwände sowie Schwund, Engpässe und Transportkosten lassen sich dadurch reduzieren. Die gewonnene Transparenz hilft bei der Erreichung einer flexiblen Produktion, sodass sich durch eine adaptive Planung und Steuerung bestehende Prozesse kontinuierlich verbessern lassen. Das jetzt erschienene Whitepaper beleuchtet Nutzen und Potenziale von Tracking & Tracing, stellt einen systematischen Ansatz zur Einführung von Tracking- und Tracing-Systemen vor und beschreibt hierbei anfallende Herausforderungen.
Das Physical Internet (PI) basiert auf einer physischen, digitalen und operativen Interkonnektivität, ohne die ein weltweit fragmentiertes und standardisiertes Gütertransportsystem nicht effizient arbeiten könnte. Zur Selbststeuerung von globalen Warenströmen sind valide Eingangsdaten notwendig . Darüber hinaus ist ein hohes Vertrauen in Steuerungsentscheidungen für eine weitreichende Akzeptanz aller Akteure und Kunden der Logistikbranche unabdingbar. Diese beiden Ziele können nur durch eine hohe Datenqualität erreicht werden. Neben der Erhöhung der Datenqualität durch Automatisierung oder Einsatz von erweiterter Sensorik bieten Methoden der Datenfusion und der Entscheidungsfusion große Potenziale. Dieser Beitrag beschreibt ein methodisches Vorgehen zur Analyse dieser Potenziale. Darüber hinaus wird anhand eines Transitcenters dieses Vorgehen beispielhaft durchgeführt.