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Um in komplexen Wertschöpfungsnetzwerken und an der Schnittstelle zwischen Kunden und Lieferanten valide, datenbasierte Entscheidungen treffen zu können, muss eine hohe Datenqualität vorliegen. Dabei mangelt es oft an einem Datenqualitätsmanagement (DQM), das den konkreten Anwendungsfall und den überbetrieblichen Austausch berücksichtigt. Wir stellen ein universales Rahmenwerk für das überbetriebliche DQM vor, das Ziele, Prozesse, relevante Daten und Akteure erfasst und den Grundstein für eine ganzheitliche Datenqualitätsstrategie legt.
Die verarbeitende Industrie in Deutschland steht vor der Transformation von der bisher vorherrschenden ökonomisch orientierten Produktion hin zu einer nachhaltigen Produktion. Durch die Anpassung von Parametern der Produktionsplanung und -steuerung, wie z. B. der Losgröße durch u. a. die Konsolidierung von Transportaufwänden oder geringe Reinigungsaufwände, kann dabei eine nachhaltigere Produktion erreicht werden. Hierfür wurde mittels einer systematischen Methodik ein digitaler Schatten konzeptioniert, der eine nachhaltige Konfiguration von Losgrößen ermöglicht. Dafür erfolgen eine Aggregation von Daten aus verschiedenen Informationssystemen und die Simulation des Verhaltens eines Produktionssystems bei veränderten Losgrößen. Diese ermöglichen eine optimierte Auslegung der Losgröße, basierend auf ökonomischen und ökologischen Zielgrößen.
Die Anforderungen an den Einsatz von IT-Systemen haben sich in den letzten Jahren geändert. Anstelle von allumfassenden Komplettlösungen stehen insbesondere Flexibilität und Funktionalität im Mittelpunkt der Gestaltung von ERP-zentrierten IT-Systemlandschaften. Es besteht der vermehrte Wunsch nach einer verbesserten funktionalen Abdeckung, welches u. a.durch den verstärkten Einsatz von weiteren IT-Systemen erreicht werden kann. IT-Systemlandschaften rund um das ERP-System werden so immer vielschichtiger. Problematisch dabei ist, dass durch eine fehlende systematische Gestaltung der IT-Systemlandschaften unklare Verantwortlichkeiten, komplexe Schnittstellen sowie funktionale Überschneidungen und Datenchaos entstehen. Ein weiterer Effekt ist die wachsende Anzahl an Schatten-IT, die entsteht, weil die allumfassende Komplettlösung nicht alle benötigten Funktionen abdeckt.
Sustainable ERP
(2023)
Ein betriebliches CO2-Management schafft die Grundlagen, um in Geschäftsprozessen nachhaltige Entscheidungen unter Berücksichtigung von CO2-Emissionen treffen zu können. Die Basis dafür stellt die datenbasierte Bilanzierung dar, welche durch die Nutzung bestehender Daten aus betrieblichen Anwendungssystemen, wie ERP, MES, CRM und weitere, effizient gestaltet werden kann. Moderne Business Applications, insbesondere ERP-Systeme, kommen also zukünftig um die Berücksichtigung
von Nachhaltigkeitsaspekten nicht herum.
Die Umsetzung kann dabei als ein integriertes Modul oder durch die Integration von spezialisierter Software in eine modulare IT-Systemlandschaft gestaltet werden.
Die Unternehmen der blechumformenden Industrie und deren Zulieferer sind in besonderer Weise mit dem Druck und den Chancen der digitalen Transformation konfrontiert:
Die Mobilitäts-, Produktions- und Nachhaltigkeitswende, aber auch die Transformation der Arbeitswelt wirken auf die Unternehmen. Um diese bei der Digitalisierung zu unterstützen und die langfristige Wettbewerbsfähigkeit zu erhalten, führt das FIR gemeinsam mit dem Industrieverband Blechumformung (IBU) eine fünfteilige Workshopreihe im Themenfeld Digitalisierung durch. Die ersten drei Veranstaltungen wurden bereits erfolgreich durchgeführt, wobei ein Highlight der gemeinsame Werksbesuch bei MIELE in Gütersloh war.
Unternehmen stehen vor der Herausforderung, zukünftig neben ökonomischen Zielen auch ökologische Ziele zu erreichen. Allerdings ist die Integration ökologischer Kriterien in Entscheidungen für viele Unternehmen komplex, sodass es einer adäquaten Entscheidungsunterstützung bedarf. Im Rahmen des Exzellenzclusters „Internet of Production” der RWTH Aachen wird daher eine Entscheidungsunterstützung entwickelt, die eine datenbasierte Konfiguration von Parametern der Produktionsplanung nach ökologischen und ökonomischen Zielgrößen ermöglicht. Dies schafft eine aufwandsarme
und datenbasierte Möglichkeit zur Realisierung einer nachhaltigeren Produktion.
Das Projekt wird gefördert durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) im Rahmen der Exzellenzstrategie des Bundes und der Länder.
Massenproduktion und Massenkonsum waren gestern. Heute konzentrieren sich Unternehmen zunehmend auf Nachhaltigkeit, Effizienz und Individualität, um erfolgreich die Herausforderungen anzugehen, die durch den Klimawandel, Ressourcenknappheit sowie gestiegene regulatorische Nachhaltigkeitsanforderungen, etwa das Lieferkettensorgfaltsgesetz, entstehen. Die Grundlage dafür bildet ein nachhaltiges Produktionsmanagement, das alle Schritte des Wertschöpfungsprozesses integriert: die Auftragsabwicklung inkl. der Produktionsplanung und -steuerung sowie die dazugehörigen IT-Systeme. Eine losgelöste Betrachtung der wertschöpfenden Produktionsprozesse ist in der heutigen industriellen Praxis nicht mehr möglich, zu sehr greifen die Vorgänge der Auftragsabwicklung und dazugehöriger IT-Systeme, wie ERP, MES und Co., mittlerweile ineinander.
The research outlines a concept to conduct the double materiality assessment through the synergistic use of Generative AI and the AHP method. In the first step, we employ interactive, moderated workshops as our chosen methodology to create a tailored set of sustainability target criteria. This process is enriched by the inclusion of Generative AI. The outcome is a comprehensive set of company-specific sustainability target criteria.
Das moderne Produktionsmanagement als Organisator der Entscheidungen und Prozesse in der industriellen Auftragsabwicklung ist ein zentraler Baustein zur Umsetzung der Nachhaltigkeitswende. Seine Aufgabe besteht darin, nachhaltige und kreislaufwirtschaftliche Prozesse durch den geeigneten Einsatz von effizienten IT-Systemlandschaften zu fördern und umzusetzen. Die Digitalisierung dient dabei als zentrales Element der Umsetzung ökonomischer, ökologischer und sozialer Unternehmensziele.