Refine
Document Type
- Article (1)
- Bachelor Thesis (2)
- Book (1)
Is part of the Bibliography
- no (4)
Keywords
- Arbeit 4.0 (1)
- Arbeitsgestaltung (1)
- Digitalisierung (1)
- FIR 9017 (1)
- ICS 03.080.10 (1)
- Industrie 4.0 (1)
- Instandhaltung (1)
- Kompetenzentwicklung (1)
- Kompetenzmanagement (1)
- Lernen (1)
Institute
- FIR e. V. an der RWTH Aachen (4) (remove)
Recent developments have demonstrated the challenges and impacts of disruptions in supply chains. Current disruptions especially affected procurement and have indicated a lack of resilience. Resilience aims at being prepared, decreasing the impact, and enabling fast reactions and adaption in case of disruptions. The systematic design of resilience in procurement is significantly influenced by proactive and strategic actions before disruptions occur. Thus, the procurement strategy plays a major role when increasing resilience. The procurement strategy is influenced by various factors. Thus, a data-based approach for its systematic design is required. Based on the vision of the Internet of Production (IoP), this paper presents a data-based approach for designing procurement strategies. The IoP is a framework that enables cross-domain collaboration by providing semantically adequate and contextual data from production, development, and usage in real-time at an appropriate granularity. The paper aims at analyzing the state of the art regarding the design of procurement strategy in uncertain environments and the identification of success-critical purchased articles. Based on this, an approach is developed that is structured along the action research cycle and uses CRISP-DM to further detail the different steps. Through the use of these frameworks, both practical applicability and objective evaluation are ensured. The proposed approach thus allows the systematic evaluation of purchased articles regarding supply risks and lies the foundation for the adaption of the procurement strategy. The resulting approach is the foundation for future practical application of different use cases. As one central use case for the presented approach, the paper introduces the textile industry and its supply chains.
Augmented Reality wird schon seit über zehn Jahren großes Potential vorausgesagt. Allerdings finden sich im heutigen Produktionsalltag kaum ausgereifte AR Anwendungen. Die BMW Group entwickelt zusammen mit einer Softwarefirma ein mobiles AR System, welches Soll-Ist Vergleiche ermöglicht und somit zur Qualitätssicherung beitragen soll. Jedoch entspricht die Anwendung noch nicht den hohen Anforderungen des Unternehmens.
Mit Hilfe dieser Arbeit soll ein Bewusstsein für mögliche Fehlerquellen bei der Verwendung des Systems geschaffen werden. Zukünftigen Anwendern soll diese Arbeit zudem eine Schulungsmöglichkeit bieten, um effizienter Fehler zu vermeiden.
Zunächst wird ein Überblick über den aktuellen Stand der Technik in der Augmented Reality gegeben. Die grundlegenden Bausteine der Technologie werden vorgestellt. Zudem werden verschiedene mögliche Anwendungsfälle innerhalb der BMW Group aufgezeigt.
Anschließend wird das Thema vor dem Hintergrund des Qualitätsmanagements eingeordnet. Das System soll zur Qualitätssicherung beitragen. Um ein Verständnis für mögliche Fehlerursachen zu vermitteln wird daraufhin die Funktionsweise des Systems erörtert. Mit Hilfe eines Ishikawa Diagramms werden anschließend systematisch Ursachen für Ungenauigkeiten und Einschränkungen der Aussagefähigkeit herausgearbeitet.
Dabei lassen sich die Faktoren grob in drei Untergruppen gliedern.
Nach Priorisierung der Faktoren werden anschließend die Kategorien „Formhaltigkeit/Skalierung", „Kameraposition" und „Wahl der Referenzpunkte" als wichtigste Themen aufgegriffen und genauer untersucht. Es werden nach Möglichkeit Lösungsvorschläge für die verschiedenen Einflüsse erarbeitet. Im abschließenden Kapitel wird der Fokus auf die Rolle des Mitarbeiters bei der Einführung eines neuen Systems gelegt. Unter Zuhilfenahme eines Technologieakzeptanzmodells werden die unterschiedlichen Einflüsse auf einen Mitarbeiter bei der Einführung neuer Technologien skizziert. Zudem werden Anmerkungen und Feedback von Mitarbeitern bei einem Feldversuch aufgenommen.