Refine
Document Type
- Contribution to a Periodical (9)
- Working Paper (6)
- Part of a Book (3)
- Report (2)
- Book (1)
- Internet Paper (1)
Language
- German (22) (remove)
Is part of the Bibliography
- no (22)
Keywords
- 01 (2)
- 02 (3)
- Auftragsabwicklung (1)
- Blockchain (1)
- DaFuER (4)
- Daten (1)
- Datenanalyse (1)
- Datenaustausch (1)
- Datenauswertung (1)
- Datenfusion (5)
Institute
Produzierende Unternehmen sind heutzutage aufgrund zunehmender Konkurrenz aus Niedriglohnländern und eines schrumpfenden Technologievorsprungs einem enormen Kostendruck ausgesetzt, sodass Konzepte zur Steigerung der Produktivität erforderlich werden. Diese Konzepte sind vor allem auf die Optimierung innerbetrieblicher Abläufe auf Basis von Rückmeldedaten ausgerichtet. Eine notwendige Bedingung für das Ausschöpfen datenbasierter Wertschöpfungspotenziale ist eine konsistente und widerspruchsfreie Datenbasis. Mit dem Forschungsprojekt „Anwendung der Datenfusion bei der Erfassung und Speicherung betrieblicher Rückmeldedaten (DaFuER)“ wird demgemäß das Ziel verfolgt, die Erhöhung der Datenqualität von betrieblichen Rückmeldedaten durch die Anwendung von Methoden der Datenfusion zu ermöglichen.
Als Ergebnis des Forschungsprojekts wird in diesem Leitfaden eine Methode zur anwendungsfallspezifischen Ableitung geeigneter Methoden der Datenfusion dargelegt. Zunächst erfolgt die Definition des Anwendungsfalls. Dabei wird zur Ermittlung relevanter Informationsbedarfe den Anwendenden der Methodik eine Übersicht bereitgestellt, welche die verschiedenen für die Produktionsplanung und steuerung benötigten Informationen enthält. Außerdem werden Datenquellen anhand der Art der Datenerfassung klassifiziert. Diese Klassifikation ist die Grundlage für die Identifikation der im jeweiligen Anwendungsfall zur Verfügung stehenden Datenquellen.
Im Folgenden werden aus den verfügbaren Datenquellen diejenigen ermittelt, welche fusioniert werden sollen. Dazu wurde eine tabellarische Übersicht erstellt, mit Hilfe derer Datenquellen den Informationen zugeordnet werden, die sie bereitstellen. Weiterhin werden diese Datenquellen hinsichtlich ihrer Datenqualität auf Basis ausgewählter Qualitätsmerkmale bewertet. Für eine benötigte Information wählen die Anwendenden aus den ihnen zur Verfügung stehenden Datenquellen diejenigen zur Fusion aus, welche den Informationsbedarf decken und sich hinsichtlich der Erfüllung der Qualitätsmerkmale komplementieren.
Zuletzt wird eine für den konkreten Anwendungsfall geeignete Fusionsmethode der ausgewählten Datenquellen bestimmt. Grundlage dafür ist eine morphologische Untersuchung von Datenquellen. Durch eine Clusteranalyse möglicher Fehlerarten in Abhängigkeit der Kombination von verschiedenen morphologischen Merkmalsausprägungen werden prozesstypische Fehler der Datenfusion abgeleitet. Somit ist man in der Lage, anhand der ausgewählten Datenquellen die spezifischen Herausforderungen bei der Datenfusion zu identifizieren. Für die finale Auswahl einer für den Anwendungsfall geeigneten Datenfusionsmethode wurden für die ermittelten Prozessfehler die jeweiligen Eignungen der verschiedenen Methoden bewertet. Auf Grundlage dieser Bewertung wählen die Anwendenden schlussendlich diejenige Methode aus, die für die von ihnen identifizierten Herausforderungen am besten geeignet ist.
Schwerwiegende Gesundheits- und Wirtschaftskrisen wie die Weltfinanzkrise (ab 2007) oder die Covid-19-Pandemie im Jahr 2020 haben aufgezeigt, in welch turbulentem Umfeld sich die globalisierte Welt heutzutage befindet und wie schnell gewohnte Abläufe in Wertschöpfungsketten unterbrochen und angepasst werden müssen. Die alltäglichen Anforderungen in dem sich immer schneller wandelnden digitalen Zeitalter wachsen stetig und sind komplexer denn je.
Unternehmen sind angehalten, immer kurzzyklischer auf sich ändernde
Bedingungen und Störungen zu reagieren und strategische Entscheidüngen
zur Gestaltung von Wertschöpfungsketten zu treffen. Nur mithilfe
einer umfassenden Datengrundlage und -kommunikation kann die strategische Planung der Supply-Chain effektiv erfolgen und somit die benötigte Robustheit und Agilität ermöglicht werden.
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.
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.
"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.
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.
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.