Refine
Document Type
- Article (1)
- Book (1)
- Part of a Book (3)
- Conference Proceeding (6)
- Contribution to a Periodical (16)
- Working Paper (2)
Is part of the Bibliography
- no (29)
Keywords
- 3D-Druck (1)
- Additive Fertigung (6)
- Additive/Rapid Manufacturing (AM) (1)
- Beschaffungsstrategie (1)
- Data Analytics (1)
- Datenmodell (1)
- Decision Support System (1)
- Design of Experiments (1)
- Digital Supply Chain (1)
- Digitaler Schatten (2)
- Digitalisierung (2)
- Distributionsnetzwerk (1)
- End-2-End-Transparenz (1)
- Enterprise-Resource-Planning (1)
- Ersatzteillogistik (4)
- Ersatzteilmanagement (2)
- IT-Werkzeug (1)
- Industrie 4.0 (2)
- Internet of Production (1)
- Kollaboration (1)
- Kompetenzmerkmal (1)
- Kooperation (1)
- Koordination (1)
- Kybernetik (1)
- Lieferkette (1)
- Logistics Service Provider (LSP) (1)
- Logistik (5)
- Logistikdienstleister (3)
- Metall (1)
- Netzwerkgestaltung (1)
- Optimierung der Lieferkette (1)
- Plattform (1)
- Plattformbeitritt (1)
- Plattformgründung (1)
- Production management (1)
- Produkte (1)
- Produktion (1)
- Reifegradmodell (1)
- Risikomanagement (1)
- SCM (1)
- SV7170 (1)
- SV7219 (1)
- SV7248 (1)
- SV7261 (1)
- SV7276 (1)
- SV7282 (1)
- Spare Parts Management (1)
- Spare parts logistics (1)
- Supply Chain (1)
- Supply Chain Management (1)
- Supply chain management (1)
- Supply-Chain (3)
- Supply-Chain-Design (1)
- Supply-Chain-Management (11)
- Supply-Chain-Risk-Management (1)
- Tool (1)
- Urban Logistics (2)
- Wertschöpfungsstrukturen (1)
- bullwhip effect (1)
- cybernetics (1)
- design (1)
- digital shadow (1)
- enterprise resource planning system (1)
- human-robot collaboration (1)
- inventory management (2)
- order (1)
- procurement (2)
- production network (1)
- production networks (1)
- recursion level (1)
- rev (1)
- supply chain (3)
- system dynamics (3)
- viable system model (1)
Institute
Task-Specific Decision Support Systems in Multi-Level Production Systems based on the digital shadow
(2019)
Due to the increasing spread of Information and Communication Technologies (ICT) suitable for shop floors, the production environment can more easily be digitally connected to the various decision making levels of a production system. This connectivity as well as an increasing availability of high-resolution feedback data, can be used for decision support for all levels of the company and supply chain. To enable data driven decision support, different data sources were structured and linked. The data was combined in task-specific digital shadows, selecting clustering and aggregation rules to gain information. Visual interfaces for task-specific decision support systems (DSS) were developed and evaluated positively by domain experts. The complexity of decision making on different levels was successfully reduced as an effect of the processed amounts of data. These interfaces support decision making, but can additionally be improved if DSS are extended with smart agents as proposed in the Internet of Production.
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.
Im Zuge der Globalisierung und einer steigenden Marktdynamik ge-
winnt die Optimierung der Lieferketten zunehmend an Bedeutung.
Die Untersuchung unterschiedlicher Beschaffungsstrategien im Wert-
schöpfungsnetzwerk unter Berücksichtigung des Einflusses verschie-
dener Produktionsparameter fällt in der unternehmerischen Praxis
zunehmend schwer. Hierbei können Simulationen von Lieferketten
Abhilfe schaffen, um Wertschöpfungsstrukturen entlang der Supply
Chain zu analysieren und zu verbessern.
Die fortschreitende Digitalisierung und die Etablierung dahingehender Strukturen stellt Unternehmen vor neue Herausforderungen. Die Studie "Digitalisierung der Supply-Chain" widmet sich dieser Thematik und ermittelt in Zusammenarbeit mit 82 Führungskräften aus dem Sektor der Metallindustrie den aktuellen Level der Digitalisierung und die diesbezüglich geplanten Maßnahmen in den beteiligten Unternehmen. Ferner werden Schlüsselfaktoren für die Etablierung der Digitalisierung sowie der Einfluss der Digitalisierung auf unterschiedliche Unternehmensbereiche thematisiert.
Transparenz über die eigene Lieferkette ist die Basis, um Potenziale im Wertschöpfungsnetzwerk zu erkennen und Kosten und Effizienzvorteile zu erzielen. Allein durch die Optimierung des Distributionsnetzwerks können bereits bis zu 20 Prozent der Kosten eingespart werden. Das Design des logistischen Netzwerks und die Optimierung der Lagerstrukturen stehen daher heute bei erfolgreichen Unternehmen auf der Liste der wichtigsten Supply-Chain-Projekte.
Im vorliegenden Beitrag wird beschrieben, welche Herausforderungen sich in der Umsetzung einer zukünftigen Urbanen Logistik stellen und welche Strategien große Marktteilnehmer bereits verfolgen. Der abschließende Teil II unserer Serie, der in f+h 9/2019 erscheinen wird, befasst sich mit den Potenzialen, die sich hierdurch erschließen lassen.
Während in Teil I unserer Serie (siehe f+h 7-8/2019) Herausforderungen und Strategien der Urbanen Logistik im Fokus standen, geht der vorliegende zweite und abschließende Teil auf die Potenziale der Urbanen Logistik ein. Außerdem werden konkrete Vorschläge gemacht, wie ein Konzept zur Orchestrierung der Vielzahl an Anbietern mit ihren Einzellösungen aussehen kann.
Unternehmen sind mit einem zunehmend dynamischen Marktumfeld und komplexen Wertschöpfungsbeziehungen konfrontiert. Von besonderer Bedeutung ist die Sicherstellung effizienter und flexibler Prozesse und Abläufe entlang der gesamten Supply-Chain. Gerade im zwischenbetrieblichen Kontext müssen Entscheidungen möglichst schnell und richtig getroffen werden. Die Grundlagen für eine optimierte Entscheidungsfindung stellen die durchgängige Erfassung, Aufbereitung und gezielte Bereitstellung von Daten dar. Derzeit mangelt es innerhalb der Supply-Chains jedoch oft an der notwendigen Transparenz. In diesem Beitrag wird ein Konzept für ein Assistenzsystem zur Entscheidungsunterstützung auf Supply-Chain-Ebene vorgestellt.
Im Forschungsprojekt ‚3Dsupply – Intelligentes Ersatzteilmanagement unter Berücksichtigung additiver On-Demand-Fertigung‘ wurde von einem Projektkonsortium aus fünf Partnern aus Industrie und Forschung ein integriertes Dienstleistungskonzept für Logistikdienstleister entwickelt. Bei der zu erwartenden fortschreitenden Marktdurchdringung der additiven Fertigungstechnologien müssen mögliche Konsequenzen für die Logistikbranche frühzeitig erkannt und chancenorientiert genutzt werden. Die Verlagerung der Produktion hin zum Bedarfsort verringert Transportdistanzen und reduziert Lagervorgänge. Dies senkt zwar auch den Transportbedarf, setzt allerdings die korrekte Informationsweitergabe voraus. Im Rahmen des Forschungsprojekts ‚3Dsupply‘ wurde eine Referenznetzwerkstruktur zur dezentralen Ersatzteilversorgung unter Berücksichtigung additiver Fertigungsverfahren konzipiert. Darauf aufbauend wurde ein Softwaretool zur standardisierten Aufnahme von Fertigungsanforderungen und zur Auswahl potenzieller Produzenten erarbeitet. Das neue Dienstleistungskonzept für den Logistikdienstleister basiert auf einem tragfähigen Geschäftsmodell für Kunden, Dienstleister und Produzenten. Das Projekt wurde vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) unter dem Förderkennzeichen 02K16C162 gefördert. Während der Projektlaufzeit von September 2017 bis Dezember 2020 wurde das Projekt vom Projektträger Karlsruhe betreut.
Wie passen Industrie 4.0 und Supply-Chain-Management im Kontext der Digitalisierung zusammen? Den Entwicklungen rund um das Thema Industrie 4.0 gemein ist die Tatsache, dass initiale Applikationen der Shopfloor-Ebene zuzuordnen sind. Dieser vertikalen Integration von Anwendungen steht das horizontal orientierte Supply-Chain-Management gegenüber. Automatisierte ereignisgesteuerte Rückmeldedatenerfassung und -verarbeitung werden durch Einführungen von IuK-Technologien in der Produktion geschaffen und ermöglichen eine Optimierung der Geschäftsprozesse über die gesamte, am Bedürfnis der Endkunden ausgerichtete Supply-Chain hinweg.