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Das ganzheitliche Modell des Digital Architecture Management (DAM) soll Unternehmen in die Lage versetzen, ihre IT-Infrastruktur kontinuierlich aus verschiedenen Perspektiven zu betrachten. Richtig eingesetzt entsteht eine Informationsbasis zur Harmonisierung der IT-Systemlandschaft unter Berücksichtigung von neuen Strategien, Technologien und Prozessen.
Im vorliegenden Positionspapier wird das Konzept einer Produktionsregelung beschrieben. Zunächst wird der Begriff der Produktionsregelung erläutert. Durch die kontinuierliche Erfassung und Überwachung des Ist-Zustands und den Abgleich mit den Soll-Werten werden Anpassungen am Produktionssystem möglich.
Zur erfolgreichen Einführung dieses Konzepts sind zwei Dimensionen in folgenden vier Handlungsfeldern zu entwickeln:
• Hochauflösende Auftragsüberwachung,
• datengestützte Produktionssteuerung,
• Production-Analytics,
• Produktionsregelung.
Für produzierende Unternehmen ergeben sich hieraus folgende Vorteile:
• Höhere Transparenz über betriebliche Abläufe
auf dem Shopfloor,
• Erhöhung der Reaktionsfähigkeit (geringe Reaktionszeit, bessere Lösungsqualität) der Fertigungssteuerung,
• Steigerung der Stamm- und Plandatenqualität durch kontinuierlichen Abgleich,
• Steigerung der logistischen Leistungsfähigkeit des Produktionssystems.
Die Bewertung der produktionsnahen IT-Infrastruktur und die Auswahl eines passenden ME-Systems stellen Unternehmen vor eine komplexe, aber nicht unlösbare Herausforderung. Die Einführung der Software hat dabei nicht nur Auswirkungen auf den Produktionsprozess, sondern auch auf die Feinplanung und das Qualitätsmanagement. Um die Investionskosten und den internen Personalaufwand für die Einführung gering zu halten, benötigt man eine gezielte Vorgehensweise zur Auswahl des Systems.
Manufacturing-Execution-Systeme (MES) bieten durch ihren Funktionsumfang eine gute Möglichkeit, die Digitalisierung des eigenen Produktionsbetriebes voranzutreiben. Die Auswahl, Beschaffung und Einführung von IT-Systemen stellen Unternehmen meist vor große Herausforderungen. In diesem Beitrag werden anhand des 3Phasen-Konzepts Herausforderungen sowohl in zeitlicher Abfolge als auch in Handlungsfelder strukturiert und beschrieben. Ziel ist es, Unternehmen zu befähigen, eine optimale Auswahl durchzuführen, um eine reibungslose und risikoarme Implementierung durchzuführen.
CKDChain
(2017)
Um existierende Handelshemmnisse zu umgehen, hat sich in der Automobilindustrie die Completely-Knocked-down(CKD)-Strategie durchgesetzt, bei der Erzeugnisse teilzerlegt in die Märkte exportiert und dort lokal endmontiert werden. Zielsetzung von „CKDCHAIN“ war die Übertragung dieses Konzepts auf Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus, in dem eine simulationsbasierte Gestaltungsunterstützung entwickelt wurde.
Ziel des Forschungsvorhabens war zum einen die Entwicklung einer simulationsbasierten Gestaltungsunterstützung, die sowohl die Bildung der Versandstruktur aus der Produktstruktur als auch die Gestaltung der CKD-Supply-Chains (Versorgungsstrategie, CKD-Standortausprägung) unter Berücksichtigung des Nachfragemodells unterstützt. Zum anderen sollten aufbauend idealtypische Ausprägungen für CKD-Baugruppen definiert werden.
Unternehmen des KMU geprägten Maschinenbaus geraten vermehrt durch internationale
Wettbewerber unter Druck. Um dennoch die Wettbewerbsfähigkeit aufrechtzuerhalten
bzw. zu steigern, müssen diese verstärkt auch regionale Märkte erschließen. Analog der Automobilindustrie werden diese häufig durch tarifäre und nicht-tarifäre Handelshemmnisse abgeschottet und Unternehmen damit gezwungen einen Teil ihrer Wertschöpfung in diesen Regionen anzusiedeln. Die CKD/SKD-Strategie erlaubt Unternehmen auf diese Anforderungen trotz unsicherer Absatzzahlen zu reagieren ohne zuvor hohe Investitionen in Fertigungsstätten zu tätigen oder lokale Lieferanten aufzubauen. Die zu entwickelnde Gestaltungsunterstützung soll KMU eine systematische Planung der notwendigen CKD-Supply-Chains erlauben und gleichzeitig die Anforderungen an eine CKD-gerechte Gestaltung von Baugruppen aufarbeiten.
Die Gestaltungsunterstützung als zentrales Forschungsergebnis bestand aus einem morphologischen Merkmalsschema für die Beschreibung idealtypischer CKD-Baugruppen und einem simulationsbasierten Verfahren für die Gestaltung der CKD-Supply-Chain.
Kürzer werdende Produktlebenszyklen, steigende Produktvielfalt und höhere Produktkomplexität stellen fertigende Unternehmen und deren Supply-Chains vor die Herausforderung, eine zunehmende Anzahl komplexer Serienanläufe in immer kürzeren Zeitabschnitten planen und umsetzen zu müssen. Dies stellt produzierende Unternehmen und die Mitarbeiter in den Serienanläufen vor bisher nur unzureichend gelöste Schwierigkeiten. Ein Ansatz, welcher insbesondere die direkt im Anlaufgeschehen involvierten Mitarbeiter unterstützen soll, basiert auf der Annahme, dass sich unternehmerische Fragestellungen spielerisch erlernen lassen: Serious Gaming. Das von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) im Rahmen der Exzellenzinitiative geförderte „Graduiertenkolleg Anlaufmanagement“ (GRK 1491/2) befasst sich mit der Optimierung des Serienanlaufs. Um die Komplexität und die Instabilität des Anlaufs vor und während der Produktion zu beherrschen, forschen Wissenschaftler unterschiedlicher Institute der RWTH Aachen aus den Fachbereichen der Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaft an interdisziplinären Lösungsansätzen. Der Fokus liegt in erster Linie darauf, wie produzierende Unternehmen im Rahmen des Serienanlaufs eine höhere Entscheidungsqualität und damit einen stabileren Serienanlauf erlangen können.
Kleine Losgrößen, kundenindividuelle Fertigung in Verbindung mit kurzen Lieferzeiten und Standardisierungsbemühungen sind nur einige der Herausforderungen, denen sich Unternehmen derzeit stellen müssen. Begegnet werden kann diesen Herausforderungen durch eine fortschreitende IT-Unterstützung in der Produktion, zur Erhöhung der Transparenz als Grundlage für datenbasierte Funktionen einer zukunftsfähigen IT-Systemlandschaft. Hierfür eigenen sich Funktionsmodule von Manufacturing Execution Systems (MES). Die durchgängige Integration in die bestehende betriebliche Anwendungssystemlandschaft ist das Zukunftsbild des "Internet of Production" der RWTH Aachen.
Um langfristig in einem Umfeld zunehmenden Wettbewerbs durch internationale Anbieter erfolgreich zu sein, müssen Unternehmen verstärkt regionale Märkte erschließen. Analog zur Automobilindustrie werden wichtige Wachstumsmärkte zunehmend durch Handelshemmnisse abgeschottet, so dass die Markterschließung durch Exporte vollständig montierter Erzeugnisse häufig ausscheidet. Um dennoch die Handelshemmnisse zu umgehen, hat sich in der Automobilindustrie die Completely Knocked Down (CKD)-Strategie durchgesetzt, bei der Erzeugnisse teilzerlegt in die Märkte exportiert und dort lokal endmontiert werden. Eine grundsätzliche Herausforderung liegt in der situationsgerechten Gestaltung der CKD-Supply Chain. Dazu ist in der Arbeit eine simulationsbasierte Gestaltungsunterstützung entwickelt worden.
Während in der Vergangenheit dazu einzelne Systeme für die verschiedenen Bereiche im Unternehmen ausgewählt und eingesetzt wurden, wird eine übergreifende sowie einheitliche Datenbasis und Systemlandschaft vor dem Hintergrund steigender Ansprüche an die Nutzung von Daten immer wichtiger. Separat ausgewählte, nicht aufeinander abgestimmte und daher uneinheitliche Systeme, die im Wildwuchs entstanden, werden dieser Anforderung nicht gerecht. Zukünftig werden homogene IT-Systemlandschaften immer wichtiger, damit eine einheitliche Datenbasis vorgehalten werden kann und die Pflege redundanter Systeme reduziert wird. Eine ganzheitliche Betrachtung der betrieblichen IT-Systemlandschaft bei der Auswahl und Überarbeitung von betrieblichen Anwendungssystemen hilft dabei, diese Potenziale zu heben.
In today´s turbulent market, the way data are used in production is one of the key aspects to maintain or increase a manufacturing company´s ability to compete. Even though most companies are aware of the advantages of collecting, analyzing and using data, the majority of them do not exploit these fully. Thus, IT systems and sensors are integrated into the shop floor in order to deal with the current challenges, leading to an overwhelming amount of data without contributing to an improvement of production control. Because of developments like digitization and Industry 4.0, there is an innumerable amount of existing research focusing on data analytics, artificial intelligence and pattern recognition. However, research on collaborative platforms in traditional production control still needs improvement. Therefore, the main goal of this paper is to present a platform based closed loop production control and to discuss the relevant data. The collaborative platform represents the basis for a future analysis of high-resolution data using cognitive systems in order for companies to maximize the automation of their production. A use case at the end of the paper shows the potential implementation of the findings in practice.