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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.
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.
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.
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.
Das Projekt ‚EDI-Multiply‘ ist der Beitrag des FIR an der RWTH Aachen und des Centers Integrated Business Applications im Cluster Smart Logistik auf dem RWTH Aachen Campus im EU-Projekt ‚MARKET4.0‘, das auf dem quelloffenen SCSN Kommunikationsstandard aufbaut. Ziel dieses Teilvorhabens ist es, einen Multiplikatoreffekt hinsichtlich potenzieller Geschäftsverbindungen zu erzielen. Anstatt einzelne Unternehmen direkt an die MARKET4.0-Plattform anzubinden, adressiert dieser Ansatz ganze Plattformen und ERP-Systeme. Mit der Anbindung des Konsortialpartners myOpenFactory Software GmbH beispielsweise erhalten über 1 300 Unternehmen der Fertigungsindustrie „auf einen Schlag“ die Möglichkeit, mit einer Vielzahl potenzieller Geschäftspartner elektronisch Daten auszutauschen. MARKET4.0 stellt hierbei die entsprechende E-Commerce-Plattform für den Verkauf und die Bereitstellung komplexer Industrieanlagen dar.
Mit dem Forschungsprojekt ‚DaFuER‘ sollten, mit Blick auf betriebliche Rückmeldedaten, Methoden der Datenfusion zur Steigerung der Datenqualität unter die Lupe genommen werden. Lesen Sie hier die wichtigsten Ergebnisse, die am Anwendungsfall in der Demonstrationsfabrik Aachen veranschaulicht werden.
Besonders in Krisenzeiten haben sich souveräne Lieferketten als essenziell herausgestellt, um systemrelevante Prozesse störungsfrei gewährleisten zu können. Allerdings ähnelt keine Krise der anderen. Hochwasser oder eine Wirtschaftskrise unterscheiden sich signifikant von einer Pandemie, sodass hier verschiedene politische, aber auch wirtschaftliche Maßnahmen der beteiligten Akteure gefordert sind. Dennoch haben Krisen eines gemein: Die frühzeitige Risikobewertung sowie das gezielte Agieren sind zur Bewältigung einer Krise notwendig.
Im Forschungsprojekt ‚PAIRS (Privacy Aware, Intelligent and Resilient CrisiS Management)‘ wurde ein domänenübergreifender Ansatz gewählt, um auf Basis einer hybriden KI-Methodik Krisenszenarien identifizieren und deren Entwicklung antizipieren zu können. Zusätzlich unterstützt die angestrebte servicebasierte Plattform die Akteure bei der Krisenfrühwarnung, dem Krisenmonitoring und der Bewertung von Reaktionsstrategien. Dadurch werden sie in die Lage versetzt, schnell auf Krisensituationen zu reagieren und Maßnahmen einzuleiten, um so negative Wirkungen zu minimieren. Gleichzeitig ermöglicht der Plattformansatz den Zugang zu diversen und verteilten Datenquellen sowie die Interaktion und Kooperation zwischen verschiedenen Services.
Besonders in den letzten Krisen konnte die Anfälligkeit unserer gesamten Wert-schöpfungsnetzwerke beobachtet werden. Auch, wenn sich alle Krisen im Detail fundamental unterscheiden, haben alle Eines gemeinsam: eine frühzeitige Risiko-bewertung sowie eine gezielte Reaktion sind zur Bewältigung einer Krise notwen-dig. Um dies zu ermöglichen, wird im Forschungsprojekt PAIRS (Privacy-Aware, In-telligent and Resilient CrisiS Management) eine szenariobasierte Krisenmanage-mentplattform entwickelt, in welcher auf Basis von hybriden KI-Methoden Krisen identifiziert und deren Entwicklung antizipiert werden können. Hierfür wurden ver-schiedene Anwendungsfälle erfasst und deren domänenübergreifenden Wechselwirkungen systematisch untersucht.
SCM-Software ist heute zur Unterstützung der übergreifenden Herstellabwicklung zwischen den Unternehmen bzw. Unternehmensstandorten etabliert. Der Blick in die Praxis verdeutlicht allerdings unterschiedlichste Leitideen, Anforderungsschwerpunkte und Lösungsansätze. Außerdem setzen die Softwareanbieter verschiedenste Branchenund Funktionsschwerpunkte, was die Vergleichbarkeit zusätzlich einschränkt. Der vorliegende Beitrag gibt einen Überblick über ein SCM-Funktionsmodell zur durchgängigen standortübergreifenden und -internen Herstellabwicklung zur Bewertung der verfügbaren SCM-Software.
GAIA-X-Reifegradmodell
(2024)
Um die wachsenden Kundenanforderungen und die damit verbundene Komplexitätssteigerung der aktuellen Herausforderungen zu bewältigen, öffnen Unternehmen ihre Wertschöpfungsketten, reduzieren ihre Fertigungstiefe und gehen zunehmend Kooperationen ein. Der unternehmensübergreifende Datenaustausch entlang der Supply-Chain wird damit zu einer Schlüsselkomponente für die Wettbewerbsfähigkeit und die Realisierung kundenspezifischer Lösungen. Aus diesem Grund hat die Europäische Union das Projekt GAIA-X ins Leben gerufen, dessen Ziel es ist, die nächste Generation der Dateninfrastruktur für Europa und seine Unternehmen zu schaffen. Das GAIA-X-Reifegradmodell bietet einen Ansatz zur Einordnung von Unternehmen in verschiedene Entwicklungsstufen und liefert konkrete Anforderungen für die Weiterentwicklung entlang eines vorgegebenen Entwicklungspfades hin zu einem vollwertigen Teilnehmer an der föderierten GAIA-X-Dateninfrastruktur.