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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.
Data-driven transparency in end-to-end operations in real-time is seen as a key benefit of the fourth industrial revolution. In the context of a factory, it enables fast and precise diagnoses and corrections of deviations and, thus, contributes to the idea of an agile enterprise. Since a factory is a complex socio-technical system, multiple technical, organizational and cultural capabilities need
to be established and aligned. In recent studies, the underlying broad accessibility of data and corresponding analytics tools are called “data democratization”. In this study, we examine the status quo of the relevant capabilities for data democratization in the manufacturing industry.
(1) and outline the way forward.
(2) The insights are based on 259 studies on the digital maturity of factories from multiple industries and regions of the world using the acatech Industrie 4.0 Maturity Index as a framework. For this work, a subset of the data was selected.
(3) As a result, the examined factories show a lack of capabilities across all dimensions of the framework (IT systems, resources, organizational structure, culture).
(4) Thus, we conclude that the outlined implementation approach needs to comprise the technical backbone for a data pipeline as well as capability building and an organizational transformation.
Die Globalisierung und der steigende Wettbewerbsdruck erfordern, dass Supply Chains heutzutage komplexe Anforderungen erfüllen. Dabei müssen sie gleichzeitig flexibel genug sein, um an kurzfristige Veränderungen angepasst werden zu können. Ein unternehmensübergreifender Datenaustausch ermöglicht den Akteuren durch schnelle Informationsweitergabe über auftretende Ereignisse entlang der Supply Chain, dynamisch auf aktuelle Gegebenheiten zu reagieren und dadurch hervorgerufene mögliche Schäden zu minimieren. Auch wenn viele Unternehmen mit der Bereitstellung von Daten noch zurückhaltend sind, gehen die Vorteile des Datenaustauschs weit über die Verkürzung der Reaktionszeit hinaus.
The environment in which companies operate is increasingly volatile and complex. This results in an increased exposure to disruptions. Past disruptions have especially affected procurement. Thus, companies need to prepare for disruptions. The preparedness for disruptions in the context of procurement is significantly influenced by the design of the procurement strategy. However, a high number of purchased articles and a variety of influencing factors lead to high complexity in procurement. The systematic design of the procurement strategy should therefore take into account the criticality of the purchased articles. This enables to focus on the purchased articles that have a high impact on the disruption preparedness. Existing approaches regarding the design of the procurement strategy in uncertain environments either lack practical applicability and objective evaluation or focus on the criticality of raw materials rather than of purchased articles. Therefore, a data-based approach for the systematic design of the procurement strategy in the context of the Internet of Production has been proposed. One central aspect of this approach is the identification of success-critical purchased articles. Thus, this paper proposes a framework for characterizing purchased articles regarding supply risks by combining two systematic analyses. First, a systematic literature review is performed to answer the question of what factors can be used to describe the supply risks of purchased articles. The results are analyzed regarding sources and impacts of risks and thus contribute to a structured characterization of supply risks. Second, existing criticality assessment approaches for raw materials are analyzed to identify categories and indicators that describe purchased articles. The results of both reviews provide the basis for linking product characteristics with supply risks and assessing product criticality which will be integrated into an app prototype.
Im "Data Quality Center" widmen sich Experten und Forscher der Hochschule Heilbronn, des FIR und des Trovarit Competence Centers Datenmanagement gemeinsam der Frage, mit welchen Werkzeugen und Methoden Unternehmen effizient die Qualität ihrer Stammdaten messen und verbessern können. Erstes Ziel ist die Entwicklung einer Methodik und Toolchain für das betriebliche Stammdatenmanagement zur Evaluierung und Sicherung der Stammdatenqualität. Der Beitrag liefert erste Ergebnisse sowie eine Marktübersicht zu MDM-Lösungen. Außerdem wird die DQC-Methodik zur Bewertung der Stammdatenqualität im Unternehmen beschrieben.
Das primäre Ziel des Projekts 'AM 4 Industry' bestand darin, ein Modell zu entwickeln, das die Vorteile der Integration von Additiver Fertigung in die Produktionstechnologien eines Unternehmens aufzeigt. Hierzu wurden sowohl die resultierenden Kosten als auch der durch die Produktion mit Additiver Fertigung generierte Benefit identifiziert.
Das Kosten-Nutzen-Modell soll ein für die Industrie praktikables Modell bieten, das den Vergleich verschiedener Produktionsmethoden für bestimmte Teile ermöglicht. Dadurch sollen Unternehmen befähigt werden, fundierte Entscheidungen über die potenzielle Einbeziehung der Additiven Fertigung in ihre Produktion zu treffen. Heutzutage basieren diese Entscheidungen oft auf unvollständigen Informationen, Teilkosten und unsachgemäßem Urteilsvermögen.
Der Einsatz der Additiven Fertigung zur Herstellung von Teilen verändert oft mehr als lediglich einen Einzelaspekt in der Lieferkette. Aus diesem Grund ist es schwierig, einen klaren Überblick über den möglichen Nutzen sowie eventuelle Kosten zu erhalten. Für einen Vergleich, der alle Aspekte berücksichtigt, ist eine ganzheitliche Betrachtung erforderlich. Hierzu müssen alle einflussnehmenden Faktoren betrachtet werden. Dazu zählt insbesondere die fundierte Betrachtung des gesamten Produktlebenszyklus: Produktdesign / Engineering, Produktion / Qualität, Service / After Sales. Die Vorteile der Produktion mit Additiver Fertigung sind zum Beispiel die Funktionsintegration in einzelne Bauteile oder neue Möglichkeiten in der Ersatzteilfertigung. Demgegenüber stehen jedoch u. a. teilweise längere Produktionszeiten und hohe Implementierungskosten der Technologie.
Da es nicht möglich ist, den Nutzen der Additiven Fertigung allein mit einem klassischen Kostenvergleich zu bewerten, musste ein neues generisches Modell entwickelt werden, das die über den gesamten Lebenszyklus entstehenden Kosten mit den technologischen Vorteilen vergleicht. Mit diesem Wissen erhalten Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil, denn anstelle von zeitaufwändigen Trial-and-Error-Tests kann das Modell den Entscheidungsprozess beschleunigen und die Erfolgsrate der Entscheidungen erhöhen.
Darüber hinaus wird ein wirtschaftlicherer Einsatz der Technologie ermöglicht, indem bei der Anwendung des entwickelten Modells neue Vorteile Additiver Fertigung identifiziert und schließlich nutzbar gemacht werden können. Die Anwendbarkeit des Modells in einem frühen Stadium - auch ohne genaue Daten - ermöglicht es Anwendern, sich bei ihren Bemühungen auf erfolgversprechende Anwendungsfälle zu konzentrieren und damit Ressourcen effizienter einzusetzen.
Künstliche Intelligenz ist eine der Schlüsseltechnologien der Digitalen Transformation. Auch das ERP-System, also der digitale Prozess- und Datenhub in Unternehmen, wird zunehmend mit KI-Technologien angereichert. Bis dato sind jedoch die Zahl der Anwendungsfälle im ERP-Umfeld und das Angebot der ERP-Anbieter im Bereich KI noch überschaubar. KI in Business Anwendungen wird zukünftig jedoch viele Facetten haben. So werden KI-gestützte Datenanalytik, Prognosesysteme, Suchmaschinen, maschinelle Übersetzungen, Bots und wissensbasierte Expertensysteme sehr schnell Einzug in Geschäftsanwendungen halten. Somit steht fest: Die Einbindung und Nutzung von Künstlicher Intelligenz wird die ERP-Landschaft deutlich verändern.
Das Produktionssystem ist ein offenes, sozio-technisches System. Es besitzt eine komplexe Struktur, in der Menschen, Maschinen, Material und Informationen zusammenwirken, um eine Wertsteigerung zu erreichen. Das Produktionssystem steht in ständiger Interaktion mit seiner Umwelt (Westkämper et al. 2013). So sind die Kunden-Lieferanten-Beziehungen von Produktionssystemen häufig dynamisch und instabil. In dieser Gesamtkomplexität können Störungen auftreten, z.B. Maschinen- und Personalausfall sowie Fehlmaterial, die zu Termin- und Lieferverzögerungen führen. Dabei bildet die kundenbezogene Liefertermintreue mit Abstand die führende logistische Zielgröße für produzierende Unternehmen in Deutschland (Brambring et al. 2013). Vor allem im Maschinen- und Anlagenbau, der durch eine besonders komplexe Auftragsabwicklung geprägt ist, stellt eine hohe Liefertermintreue einen bedeutenden Wettbewerbsvorteil dar. Sie wird häufig als Indikator für Prozessqualität herangezogen, welche dem Kunden Zuverlässigkeit demonstriert und zugleich eine interne Voraussetzung für die Planbarkeit des eigenen Geschäftsbetriebs ist (VDMA 2007). Während eine planmäßige und somit termintreue Abwicklung des Leistungserstellungsprozesses Kundenbindung bewirkt, führen Terminüberschreitungen häufig zum Verlust von Kundenbeziehungen sowie Vertragsstrafen (Arnolds et al. 2016).Störungen im Produktionssystem gefährden die Liefertermintreue und damit die Kundenzufriedenheit (Bosshardt 2007). Durch Gegenmaßnahmen entstehen außerdem Zusatzkosten, z.B. durch Zusatzschichten oder Auslagerung von Fertigungsschritten, die die Profitabilität der Aufträge gefährden können. Daher ist es für Unternehmen wichtig, bei Störungen nicht nur die potenziellen Handlungsoptionen, sondern viel mehr deren finanziellen Auswirkungen auf das Produktionssystem zu kennen, um eine optimale Strategie entwickeln zu können. Nur diese Transparenz ermöglicht es Unternehmen, die negativen finanziellen Auswirkungen gegen die negativen Auswirkungen auf die Kundenbeziehungen abzuwägen. In der Praxis stellt sich diese Aufgabe allerdings als sehr schwierig heraus. Unternehmen reagieren häufig nur reaktiv und erfahrungsbasiert. Mitarbeiter müssen sowohl die komplexen Abläufe im Betrieb kennen als auch potenzielle Handlungsoptionen sowie deren Auswirkungen abschätzen können. Dabei müssen die Mitarbeiter eine Komplexität überwinden, die insbesondere bei Einzel- und Kleinserien aufgrund der hohen Vielfalt von Produkten und Prozessen besonders hoch ist. Dies trifft besonders auf KMU zu, die nur über rudimentäre Softwareunterstützungen verfügen.In der Folge werden häufig suboptimale und teure Maßnahmen getroffen. Gleichwohl sind die finanziellen Auswirkungen nicht immer direkt nachvollziehbar, was die finanzielle Stabilität des Unternehmens gefährdet. Darüber hinaus kann die Liefertermintreue der Aufträge, die nicht direkt durch die Störungen betroffen sind, stark negativ beeinflusst werden. Die Summe der daraus entstehenden Folgen kann sich in manchen Fällen stärker auf das Unternehmen auswirken als die Verspätung eines einzelnen, wenn auch wichtigen Auftrages, der direkt durch die Störung betroffen ist. Das durchgeführte Forschungsprojekt „EkuPro“ unterstützt Unternehmen bei der Bewältigung dieser Herausforderungen, indem eine transparente Entscheidungsunterstützung durch das entwickelte Softwaretool ermöglicht wird.
Zielsetzung:
Das Ziel des erarbeitenden Forschungsprojektes war die Entwicklung eines Tools zur objektiven Entscheidungsunterstützung, mit dem kompensatorische Maßnahmen zur Beschleunigung einzelner Aufträge quantitativ und finanziell bewertet werden können. Das Tool unterstützt den Produktionssteuerer, indem es bei kurzfristigen Entscheidungen einen Überblick über die möglichen Handlungsalternativen zur Verfügung stellt. Der Produktionssteurer kann somit auf Basis der angezeigten potenziell entstehenden Kosten eine optimale Entscheidung treffen. Zur Unterstützung wurden die Simulationsergebnisse visualisiert, um die Analyse zu erleichtern. Zudem ist das Tool auf mobilen Endgeräten einsatzfähig. Das Grundprinzip des Tools besteht darin, beim Auftreten einer Störung zunächst die aktuelle Situation des Produktionssystems und die Störung selbst zu erfassen. Dabei werden interne und externe Störungen berücksichtigt, wobei externe Störungen nicht direkt, sondern durch ihre Auswirkungen auf die interne Produktionslogistik beschrieben werden. Die notwendigen Daten zur Abbildung der aktuellen Situation sollen den gängigen Systemen, z.B. MES und ERP, entnommen werden. Auf dieser Basis kann der Produktionsplaner verschiedene Szenarien definieren, die jeweils ein unterschiedliches Set an Maßnahmen beinhalten. Die Auswirkung dieser Maßnahmen wird mithilfe einer Software simuliert und die Ergebnisse, vor allem die Liefertermintreue der Aufträge sowie die finanziellen Mehrkosten, werden visualisiert. Dadurch werden die Szenarien untereinander quantitativ vergleichbar. Dies ermöglicht dem Produktionsplaner die Auswahl einer aus seiner Sicht sinnvollen Maßnahmenkombination.
Gegenüber den klassischen Systemen, z.B. MES und ERP, hat das Tool die folgenden Vorteile:
Zielgerichtete Entscheidungsunterstützung
Quantitative Vorhersage durch Simulation
Systematische Integration der Kostenermittlung und Liefertermintreue
Entgegen dem ursprünglichen Ziel, nur die Kosten des direkt durch die Störung betroffenen, verzögerten Auftrages zu betrachten, wurde in Absprache mit dem projektbegleitenden Ausschuss (pbA) entschieden, die finanzielle Auswirkung aller Aufträge zu berücksichtigen. Nur dadurch kann die Gesamtauswirkung der Maßnahmen vollständig untersucht und gegeneinander abgewogen werden. Diese Erweiterung der Zielstellung des Projektes stellt einen erheblichen Mehrwert im Vergleich zum ursprünglichen Forschungsvorhaben dar.
DaFuER - Anwendung der Datenfusion bei der Erfassung und Speicherung
betrieblicher Rückmeldedaten
(2021)
Zentrale Herausforderung der Globalisierung und Digitalisierung für produzierende Unternehmen in Deutschland sind steigende Kundenanforderungen nach individuelleren Produkten bei gleichzeitig stetig kürzer werdenden Lieferzeiten. Insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen steigt der Kosten- und Innovationsdruck durch wachsende Konkurrenz aus Niedriglohnländern und einen schrumpfen-den Technologievorsprung. Aus diesen Herausforderungen entsteht die Anforderung einer echtzeitfähigen und effizienten Produktionsplanung und -steuerung, die eine fundierte und kurzfristige Entscheidungsfindung erlaubt. Grundlage für eine leistungsstarke Produktionsplanung und -steuerung ist eine hohe Informationsverfügbarkeit. Das allein ist jedoch keine hinreichende Bedingung für eine effiziente Produktionsplanung und -steuerung, da nur bei einer ausreichenden Datenqualität eine zuverlässige Entscheidungsfindung möglich ist. Ferner bieten die zunehmende Digitalisierung und Vernetzung steigendes Nutzenpotenzial für datenbasierte Wertschöpfung, was die Relevanz einer hohen Datenqualität zusätzlich verstärkt. Zentrale Herausforderung der Steigerung der Datenqualität sind die Investitionskosten der Implementierung von entsprechenden Maßnahmen. Dabei zeichnen sich kleine und mittlere Unternehmen (KMU) insbesondere durch eine beschränkte Investitionsfähigkeit aus.
Auf die Erhöhung der Datenqualität eines aggregierten Datensatzes zielt die Datenfusion durch Kombination verschiedener Datenquellen ab. Die unterschiedlichsten Methoden der Datenfusion werden bereits seit längerem in nicht produktionsnahen Bereichen an-gewendet. Das Forschungsprojekt „DaFuER“ unterstützt bei dem Transfer der Methoden in das Produktionsumfeld. Hierbei werden vor allem kleine und mittlere Unternehmen bei der Optimierung ihrer Datenqualität angeleitet, indem eine transparente Entscheidungsunterstützung u. a. durch einen Leitfaden zur Datenfusion und ein Online-Tool ermöglicht wird.
Das FIR an der RWTH Aachen und das Industrie 4.0 Maturity Center untersuchten Anfälligkeiten von Unternehmen gegenüber Krisensituationen: Die Expertise "Wertschöpfungsnetzwerke in Zeiten von Infektionskrisen" nimmst sich die COVID-19-Pandemie als Beispiel (Herausgeber Forschungsbeirat der Plattform Industrie 4.0 / acatech - Deutsche Akademie der Technikwissenschaften). In einer empirischen Fragebogenstudie wurden im Zeitraum von Mitte November 2020 bis Mitte Januar 2021 Unternehmen hinsichtlich der Auswirkungen der COVID-19-Pandemie befragt. Unter anderem sollte die Relevanz und der aktuelle Umsetzungsstand potenzieller Maßnahmen zur Steigerung der Resilienz eingeschätzt werden. An dieser Befragung nahmen vorwiegend produzierende Unternehmen unterschiedlicher Größe und aus verschiedenen Branchen u. a. Maschinen- und Anlagenbau, Automobil-, Konsumgüter- und Metallindustrie teil. Auf Basis dieser Ergebnisse wurden Potenziale und Handlungsoptionen identifiziert, die Unternehmen bei der resilienten Gestaltung ihrer Wertschöpfungsnetzwerke unterstützen können.
Das FIR an der RWTH Aachen und das Industrie 4.0 Maturity
Center untersuchten die Anfälligkeit von Unternehmen
gegenüber Krisensituationen: Die Expertise "Wertschöpfungsnetzwerke
in Zeiten von Infektionskrisen“ nimmt sich die COVID-19-Pandemie als Beispiel (Herausgeber Forschungsbeirat der Plattform Industrie 4.0/acatech – Deutsche Akademie der Technikwissenschaften). In einer empirischen Fragebogenstudie wurden im Zeitraum von Mitte November 2020 bis Mitte Januar 2021 Unternehmen hinsichtlich der Auswirkungen der COVID-19-Pandemie befragt. Unter anderem sollte die Relevanz
und der aktuellen Umsetzungsstand potenzieller Maßnahmen zur Steigerung der Resilienz eingeschätzt werden. An dieser Befragung nahmen vorwiegend produzierende Unternehmen unterschiedlicher Größe und aus verschiedenen Branchen u. a. Maschinen- und Anlagenbau, Automobil-, Konsumgüter- und Metallindustrie teil. Auf Basis dieser Ergebnisse wurden Potenziale und Handlungsoptionen identifiziert, die Unternehmen bei der resilienten Gestaltung ihrer Wertschöpfungsnetzwerke unterstützen können.
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.
Als Beispiel einer globalen Krisensituation zeigt die COVID-19-Pandemie eindrucksvoll die Schwachstellen heutiger Wertschöpfungsnetzwerke. Vor dem Hintergrund zunehmend komplexer und vernetzter Wertschöpfungsnetzwerke steigt für Unternehmen die Bedeutung einer resilienten Gestaltung derselben. Dabei wird davon ausgegangen, dass ähnliche Krisensituationen in Zukunft häufiger auftreten werden. Ziel dieser Expertise ist es, Unternehmen bei der Identifikation von Potenzialen und Maßnahmen für die resiliente Gestaltung ihrer Wertschöpfungsnetzwerke zu unterstützen.
Companies in the manufacturing sector are confronted with an increasingly dynamic environment. Thus, corporate processes and, consequently, the supporting IT landscape must change. This need is not yet fully met in the development of information systems. While best-of-breed approaches are available, monolithic systems that no longer meet the manufacturing industry's requirements are still prevalent in practical use. A modular structure of IT landscapes could combine the advantages of individual and standard information systems and meet the need for adaptability. At present, however, there is no established standard for the modular design of IT landscapes in the field of manufacturing companies' information systems. This paper presents different ways of the modular design of IT landscapes and information systems and analyzes their objects of modularization. For this purpose, a systematic literature research is carried out in the subject area of software and modularization. Starting from the V-model as a reference model, a framework for different levels of modularization was developed by identifying that most scientific approaches carry out modularization at the data structure-based and source code-based levels. Only a few sources address the consideration of modularization at the level of the software environment-based and software function-based level. In particular, no domain-specific application of these levels of modularization, e.g., for manufacturing, was identified. (Literature base: https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/2704)
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.
Nachhaltige Lieferketten
(2021)
Das Thema der Nachhaltigkeit ist nicht zuletzt aufgrund aktueller Entwicklungen zunehmend in den gesellschaftlichen und unternehmerischen Fokus gelangt. Pandemien, Naturkatastrophen, aber auch regulatorische Auflagen zur Erfüllung von Klimaschutzzielen haben zu einem Umdenken geführt. Im Rahmen des Thementags „Sustainable Supply-Chain-Management“ hat das FIR an der RWTH Aachen zusammen mit Expert:innen aus Wirtschaft und Forschung Thesen erarbeitet, die widerspiegeln, wie das Thema Nachhaltigkeit aktuell in deutschen Unternehmen wahrgenommen und umgesetzt wird und welche besondere Bedeutung dem Supply-Chain-Management dabei zukommt. Nachhfolgend werden diese und deren Implikationen für die Praxis vorgestellt.
Based on the increasingly complex value creation networks, more and more event-based systems are being used for decision support. One example of a category of event-based systems is supply chain event management. The aim is to enable the best possible reaction to critical exceptional events based on event data. The central element is the event, which represents the information basis for mapping and matching the process flows in the event-based systems. However, since the data quality is insufficient in numerous application cases and the identification of incorrect data in supply chain event management is considered in the literature, this paper deals with the theoretical derivation of the necessary data attributes for the identification of incorrect event data. In particular, the types of errors that require complex identification strategies are considered. Accordingly, the relevant existing error types of event data are specified in subtypes in this paper. Subsequently, the necessary information requirements and information available regarding identification are considered using a GAP analysis. Based on this gap, the necessary data attributes can then be derived. Finally, an approach is presented that enables the generation of the complete data set. This serves as a basis for the recognition and filtering out of erroneous events in contrast to standard and exception events.
The complexity and volatility of companies’ environment increase the relevance of disruption preparation. Resilience enables companies to deal with disruptions, reduce their impact and ensure competitiveness. Especially in the context of procurement, disruptions can cause major challenges while resilience contributes to ensuring material availability. Even though past disruptions have posed various challenges and companies have recognized the need to increase resilience, resilience is often not designed systematically. One major challenge is the number of potential measures to increase resilience. The systematic design of resilience thus requires a detailed understanding of domain-specific measures. This also includes an understanding of the contribution of these measures to different resilience components and their interdependencies. This paper proposes a systematic approach for configuring resilience in procurement which enables the evaluation and selection of resilience measures. Based on a resilience framework, a resilience configurator is developed. The basis of the configurator are resilience potentials that have been characterized and clustered. Overarching approaches to design resilience and indicators to evaluate resilience are presented. Moreover, a procedure is proposed to ensure practical applicability. To evaluate the results two case studies are conducted. The results enable companies to systematically design their resilience in procurement.
Nachhaltiges Wirtschaften und verantwortungsvoller Umgang mit Ressourcen und Umwelt haben in der deutschen Gesellschaft einen hohen Stellenwert erlangt. Durch eine bessere Produktrückverfolgung und höhere Transparenz in Supply-Chains wird ressourcenschonendere Wertschöpfung ermöglicht. Zusätzlich fordern Kunden eine Einsicht in die Lieferkette und wollen über Produktion und Herkunft der Produkte informiert werden. Die Blockchain als verteilte Datenbank mit außerordentlicher Datensicherheit, Verfügbarkeit von Informationen in Echtzeit im gesamten Netzwerk und hoher Verlässlichkeit bietet dabei die technologische Grundlage, die Transparenz in den Lieferketten zu erhöhen. So können Daten zu Emissionen, Arbeitsbedingungen, Materialherkunft und weiteren Nachhaltigkeitskriterien entlang der Lieferkette aufgenommen und verteilt werden.
Die Anforderungen von Anwendern und Lösungsanbietern an eine Blockchain-Applikation flossen in eine Referenzarchitektur für diese ein. Dabei wurden z. B. die Gestaltung von Schnittstellen, benötigte Daten und Zugangsrichtlinien definiert. Gemeinsam mit dem DIN wurden die Ergebnisse in eine Standardisierung überführt. Anschließend wurden Gestaltungsempfehlungen zur Integration einer Blockchain-Applikation abgeleitet und die Ergebnisse in Unternehmen validiert.
Die Referenzarchitektur dient der erleichterten Entwicklung und Implementierung von Blockchain-Applikationen und damit einer Reduzierung von Kosten, Risiken und Zeitaufwand für KMU. Dem Kunden wird ein besserer Zugang zu Informationen über die Herkunft seiner Produkte ermöglicht, um ökologisch sinnvolle und nachhaltige Kaufentscheidungen treffen zu können.
Gap Analysis for CO2 Accounting Tool by Integrating Enterprise Resource Planning System Information
(2023)
Detailed carbon accounting is the foundation for reducing CO2 emissions in manufacturing companies. However, existing accounting approaches are primarily based on manual data preparation, although manufacturing companies already have a variety of IT systems and resulting data available. The gap analysis carried out based on the GHG Protocol and an reference ERP system shows how much of the required information for CO2 accounting can be integrated from an ERP system. The ERP system can cover 20 % of the required information. The information availability can be increased to 49 % through additionally identified modifications of the ERP system. Integrating the CO2 accounting tool with other systems of the IT landscape, e. g. Energy Information System, enables an additional increase.
Process mining has emerged as a crucial technology for digitalization, enabling companies to analyze, visualize, and optimize their processes using system data. Despite significant developments in the field over the years, companies—notably small and medium-sized enterprises—are not yet familiar with the discipline, leaving untapped potential for its practical application in the business domain. They often struggle with understanding the potential use cases, associated benefits, and prerequisites for implementing process mining applications. This lack of clarity and concerns about the effort and costs involved hinder the widespread adoption of process mining. To address this gap between process mining theory and real-world business application, we introduce the “Process Mining Use Case Canvas,” a novel framework designed to facilitate the structured development and specification of suitable use cases for process mining applications within manufacturing companies. We also connect to established methodologies and models for developing and specifying use cases for business models from related domains targeting data analytics and artificial intelligence projects. The canvas has already been tested and validated through its application in the ProMiConE research project, collaborating with manufacturing companies.
Zur Untersuchung der Veränderungsfähigkeit von IT-Systemen produzierender Unternehmen wurden zwölf Interviews mit Anwender- und Anbieterunternehmen von IT-Systemen durchgeführt. Durch eine methodische Auswertung der Interviews konnten Faktoren identifiziert werden, die die Einsatzdauer von IT-Systemen beeinflussen. Die Auswertung zeigt, dass neben der technischen Beschaffenheit insbesondere menschliche und organisatorische Aspekte für einen langfristigen Einsatz von IT-Systemen entscheidend sind.
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.
Im Mittelpunkt der IT-Systemarchitektur der großen und kleinen Unternehmen fungiert als zentrale Instanz seit jeher das Enterprise-Resource-Planning-System (kurz ERP-System). Damit dient es als Schnittstelle zur hochgradigen Integration von Anwendungen, die verstärkt die Kernapplikationen erweitern und modernisieren. Für die zunehmend an Projekten ausgerichtete Prozessmodellierung ist das implementierte ERP-System in seiner Agilität und Offenheit zu begrenzt. Individuelle Lösungen werden für unternehmerische Anforderungen geschaffen, aber nicht in den Standard überführt. In diesem Positionspapier zeigen wir, die Fachgruppe Produktionsplanung des FIR, anhand verschiedener Sichtweisen ausgewählte Trends auf, die großes Potenzial für die Zukunft des ERP-Systems bereithalten.
We propose an integrated cost-benefit model to evaluate the economic utility of Additive Manufacturing (AM) for specific business cases. The high flexibility of AM enables novel product design possibilities and new production systems paradigms. However, in most cases AM-technologies still cannot compete with conventional mass production technologies in terms of production costs. A fundamental reason is that the benefits of AM are not considered by simple evaluation of production costs. Hence, practitioners need a holistic approach to consider costs and benefits of AM simultaneously in order to determine AM business cases. An easy to use model supports the user in identifying the relevant benefits for a specific use case and consider the added value in a cost model. The result is an interactive graph that helps users to explore new benefits and unlock their potential. The benefits are integrated into a cost model to allow a holistic quantitative evaluation of the business case. Our interactive approach based on the cytoscape graph framework helps identifying the key impact factors of the business case and makes it easy to run scenario-based analyses.
Schlüsselfaktoren für den industriellen Einsatz Additiver Fertigung in produzierenden Unternehmen
(2020)
Die Additive Fertigung (AM) ist insbesondere als Hilfsmittel bei der Produktentwicklung weit verbreitet. 71 Prozent der produzierenden Unternehmen setzen AM für die Fertigung von Prototypen und Pilotserien ein. Derzeit eignet sich AM jedoch nicht mehr nur für die Fertigung von Prototypen und Pilotserien, sondern gewinnt auch zur Herstellung von Endprodukten aus metallischen Werkstoffen an Bedeutung. Der vorliegende Beitrag verfolgt das Ziel, Schlüsselfaktoren zu identifizieren, die den industriellen Einsatz von AM in produzierenden Unternehmen am stärksten prägen. Damit wird zugleich die Grundlage geschaffen für ein systematisches Vorausdenken der Zukunft.
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.
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.
"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.
Im "Data Quality Center" widmen sich Experten und Forscher der Hochschule Heilbronn, des FIR und des Trovarit Competence Centers Datenmanagement gemeinsam der Frage, mit welchen Werkzeugen und Methoden Unternehmen effizient die Qualität ihrer Stammdaten messen und verbessern können. Erstes Ziel ist die Entwicklung einer Methodik und Toolchain für das betriebliche Stammdatenmanagement zur Evaluierung und Sicherung der Stammdatenqualität. Der Beitrag liefert erste Ergebnisse sowie eine Marktübersicht zu MDM-Lösungen. Außerdem wird die DQC-Methodik zur Bewertung der Stammdatenqualität im Unternehmen beschrieben.
Im Forschungsprojekt 'railconnect' erarbeitet ein Konsortium aus Industrievertretern und dem FIR an der RWTH Aachen als Forschungseinrichtung die Hebung von Digitalisierungspotenzialen im Schienengüterverkehr. Im Zuge dessen wird der aktuell stark analog geprägte Prozess der Zugabfertigung digitalisiert und eine Kollaborationsplattform für mehr Transparenz und Steigerung der Zusammenarbeit geschaffen. Neben den aktuellen Herausforderungen der Bahnbranche werden der Lösungsansatz von railconnect sowie der Lösungsweg beschrieben.
Aktuell ist noch nicht geklärt, wie sich das Zusammenwirken von Menschen und betrieblichen Anwendungssystemen bei der Bearbeitung der Aufgaben der PPS nach der Umsetzung von Industrie 4.0 entwickelt. Zur Systematisierung der Auswirkungen von Industrie 4.0 auf die PPS werden in diesem Beitrag die sechs Reifegradstufen des acatech Industrie-4.0-Maturity-Index mit der Aufgabensicht des Aachener PPS-Modells kombiniert und die Reifegradstufen für ausgewählte Unteraufgaben der PPS spezifiziert.
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.
Process-Mining
(2020)
Heutige Implementierungsprojekte sind davon geprägt, dass nach dem Go-Live keine Prozesse zur Verfügung stehen, die es ermöglichen, dass neue Anforderungen effizient und kostengünstig umgesetzt werden. Dies resultiert in einem sinkenden Nutzen für die Anwender. Erst, wenn das eingesetzte System durch zahlreiche Workarounds und selbst entwickelte Anwendungen nicht mehr handhabbar ist, werden kostenintensive Anpassungs- und Neueinführungsprojekte angestoßen. Ein Ausweg hieraus kann ein konsequent umgeetztes, kontinuierliches und kurzzyklisches Anforderungsmanagement sein, dass Prozesse und eingesetzte IT-Lösungen deckungsgleich hält.
IT-Systeme zur Planung, Steuerung, Durchführung und Überwachung der komplexen Stoff- und Informationsflüsse (PPS-Systeme) sind heute für einen effizienten Produktionsablauf nahezu unverzichtbar. Mit der Weiterentwicklung zu Enterprise Resource Planning-Systemen (ERP Systeme) wurden angrenzende Aufgabenbereiche (Einkauf, Rechungswesen, Vertrieb, Lagerhaltung, usw.) integriert, sodass heute ein breites Spektrum für ERP Systeme unterschiedlichster Herkunft und Funktionalität am Markt angeboten wird.
In dem Marktspiegel werden knapp 500 der derzeit am deutschen Markt verfügbaren ERP/PPS-Lösungen untersucht.
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.
iP4MoVE
(2023)
In dem Projekt ‚iP4MoVE‘ (Intelligente Plattform für E-Mobilität und Vernetzung von Energieinformationen) wurde eine Intelligente, datenbasierte Plattform entwickelt, die es ermöglicht, den E-Mobilitätssektor mit innovativen Energiequartieren zu koppeln.
Die Plattform bildet gemeinsam mit einer kontextbasierten Applikation die Grundlage für die Vermittlung zwischen den Energieinformationen, also dem Energieangebot und der Energienachfrage, sowie dem echtzeitfähigen Austausch zwischen Elektrofahrzeugen und -quartieren bzw. der Verfügbarkeit von Ladestationen innerhalb und außerhalb eines Quartiers. Das Forschungsprojekt stellt einen wichtigen Beitrag zur ökologischen und ökonomischen Gestaltung der Elektromobilität, mit dem Fokus auf den Straßengüterverkehr, und der nachhaltigen Quartiersbildung dar. Es wird dazu beigetragen, dass durch die Integration regenerativer Energiequellen und Speichertechnologien Treibhausgasemissionen reduziert werden. Wichtige Bestandteile dessen sind die Ermittlung des optimalen Elektrifizierungsgrads im Lastverkehr und die Bestimmung des ressourcenoptimalen Einsatzes von Transporten und Logistikketten. Die prototypische Umsetzung des Vorhabens zeigt exemplarisch synergetische Potenziale, insbesondere am Standort NRW, auf und bildet einen Baustein für eine Smarte Mobilität (Mobilität 4.0).
For developing a European industrial cooperation and involvement in the furniture industry, the international research project INEDIT conducted a survey for furniture customers. By finding out the needs and wishes of the customer regarding innovative products and the production process the project will establish a new way for designing and producing furniture. Within INEDIT a platform is built on which customized, technologically innovative and sustainable furniture can be created and produced in a co-creation process. The furniture industry should thus become significantly more flexible, transparent and sustainable. Following the "do-it-together" approach, a business ecosystem will be generated which creates added value not only for customers but also for designers, suppliers and manufacturing companies. In order to involve the customer even more actively in the design process and the production, the platform will provide access to a mix of digital and physical services and is linked to all other stakeholders in the value chain. To match the platform and the process to the needs, wishes and demands of the customer an anonymous survey with 300 participants was developed and conducted. By analyzing the survey, important factors were found for buying and for using furniture considering new technological inventions (e.g. 3D-printing or smart objects), sustainability of the products and the production process. Furthermore, the potential customer-group and their usage of the do-it-together process and additional activities can be tightened.
Systematisation Approach
(2023)
Current megatrends such as globalisation and digitalisation are increasing complexity, making systems for well-founded and short-term decision support indispensable. A necessary condition for reliable decision-making is high data quality. In practice, it is repeatedly shown that data quality is insufficient, especially in master and transaction data. Moreover, upcoming approaches for data-based decisions consistently raise the required level of data quality. Hence, the importance of handling insufficient data quality is currently and will remain elementary. Since the literature does not systematically consider the possibilities in the case of insufficient data quality, this paper presents a general model and systematic approach for handling those cases in real-world scenarios. The model developed here presents the various possibilities of handling insufficient data quality in a process-based approach as a framework for decision support. The individual aspects of the model are examined in more detail along the process chain from data acquisition to final data processing. Subsequently, the systematic approach is applied and contextualised for production planning and supply chain event management, respectively. Due to their general validity, the results enable companies to manage insufficient data quality systematically.
Wenn ein andauernder Wandel auf dem Weg zur Digitalisierung und eine Pandemie zusammenkommen,dann stehen Unternehmen vor großen Herausforderungen. Projekte werden verschoben,Ziele korrigiert, die Existenzsicherung steht wie in vielen Krisen im Vordergrund. Dabei zeigen Studien aus der Finanzkrise, dass Innovatoren diese Phase besser überstanden haben als vergleichbare Unternehmen. Bund und Länder sind derzeit besonders bemüht, die wirtschaftliche Leistungsfähigkeit vor Ort zu stärken und haben neben schon bestehenden Förderprogrammen viele Förderbedingungen verbessert sowie gänzlich neue Programme gestartet. Damit Sie sich schnell einen Überblick über die aktuellen Möglichkeiten verschaffen können, haben wir Ihnen die aus unserer Sicht derzeit interessantesten Programme zusammengestellt und zeigen in kurzen Portraits, wann sich welches Format am besten eignet.
Nachhaltig dank Blockchain
(2021)
Nachhaltiges Wirtschaften und verantwortungsvoller Umgang mit Ressourcen und Umwelt haben in der deutschen Gesellschaft sowie für Unternehmen einen hohen Stellenwert erlangt. Das belegt etwa das 12. Hermes-Barometer von 2020. Um Aussagen zur Nachhaltigkeit von Endprodukten treffen zu können, müssen relevante Informationen über die gesamte Lieferkette aufgenommen und verteilt werden. Dies erfordert Transparenz. Mit der stärkeren Verflechtung der Unternehmen und dem Austausch umfassender, teilweise sensibler Daten, gewinnen aber auch die Themen Datensicherheit und Datenschutz an Relevanz.
Die zunehmende Integration von IT-Systemen erhöht ebenfalls den potenziellen Schaden durch Angriffe. Die technologische Grundlage für die geforderte Transparenz und IT-Sicherheit kann die Blockchain bieten – eine verteilte Datenbank mit außerordentlicher Datensicherheit, Verfügbarkeit von Informationen in Echtzeit im gesamten Netzwerk und hoher Verlässlichkeit. Daten zu Emissionen, Arbeitsbedingungen, Materialherkunft und weiteren Nachhaltigkeitskriterien lassen sich so entlang der Lieferkette aufnehmen und verteilen. Im Forschungsprojekt „ABChain“ untersuchen Wissenschaftler am Forschungszentrum FIR der RWTH Aachen, wie eine Blockchain-Applikation im Supply Chain Management aufgebaut sein muss, um den Anforderungen durch die beteiligten Stakeholder sowie den technologischen Bedingungen der Blockchain-Technologie zu entsprechen.
Das FIR an der RWTH Aachen und das Industrie 4.0 Maturity Center untersuchten die Anfälligkeit von Unternehmen gegenüber Krisensituationen: Die Expertise „Wertschöpfungsnetzwerke in Zeiten von Infektionskrisen“ nimmt sich die COVID-19-Pandemie als Beispiel (Herausgeber Forschungsbeirat der Plattform Industrie 4.0/acatech – Deutsche Akademie der Technikwissenschaften). In einer empirischen Fragebogenstudie wurden im Zeitraum von Mitte November 2020 bis Mitte Januar 2021 Unternehmen hinsichtlich der Auswirkungen der COVID-19-Pandemie befragt. Unter anderem sollte die Relevanz und der aktuellen Umsetzungsstand potenzieller Maßnahmen zur Steigerung der Resilienz eingeschätzt werden. An dieser Befragung nahmen vorwiegend produzierende Unternehmen unterschiedlicher Größe und aus verschiedenen Branchen u. a.
Maschinen- und Anlagenbau, Automobil-, Konsumgüter- und Metallindustrie teil. Auf Basis dieser Ergebnisse wurden Potenziale und Handlungsoptionen identifiziert, die Unternehmen bei der resilienten Gestaltung ihrer Wertschöpfungsnetzwerke unterstützen können.
Forschungsziel ist die Entwicklung eines ganzheitlichen Ansatzes zur Implementierung von additiver Fertigungstechnologie in KMU. Zunächst wird eine grundlegende Analyse der gesamten Wertschöpfungskette durchgeführt. Hierbei werden die Teilprozesse mit dem Fokus der Qualitätssteigerung und der für KMU optimierten Implementierung detailliert betrachtet und optimiert. Es wird eine allgemeine und folgend dann spezifizierte Kosten-Nutzen-Methode zur Entscheidungsunterstützung, ein Produkt durch additive Fertigungstechnologien herzustellen, erstellt. Parallel werden Konstruktions- und Optimierungsaspekte prozesskettenübergreifend betrachtet. Zudem wird die Weiterentwicklung bestimmter additiver Fertigungsverfahren behandelt. Die Validierung findet innerhalb jedes Arbeitspaketes anhand von projektübergreifenden Use Cases statt, welche durch den projektbegleitenden Ausschuss definiert werden. Im Projekt weden folgende zentrale Ergebnisse angestrebt:
1. Übergreifendes Implementationsmodell inklusive Fertigungstechnologien
2. Kosten-Nutzen-Modell zur Entscheidungsunterstützung
3. Erarbeitung von Richtlinien für die Fertigung von optimiert gekühlten Werkzeugeinsätzen für Spritzgussanlagen
4. Erweiterung der Einsetzbarkeit von additiv gefertigten Komponenten aus Keramikwerkstoffen.
Der Nutzen kann insbesondere für KMU in der Fertigungsindustrie aufgezeigt werden. Zunächst unterstützt das Kosten-Nutzen-Modell bei der Entscheidung für welche Teile ein Technologiewechsel wirtschaftlich sinnvoll ist. Des Weiteren ermöglicht der prozessübergreifende Ansatz eine erleichterte Implementierung in die Produktion und somit die vereinfachte Realisierung von kundenspezifischer Produktion oder die Erschließung neuer Märkte. Hierdurch kann die Wirtschaftlichkeit der Unternehmen gesteigert werden.
Heutige Unternehmen sehen sich fortwährend verschärften Marktanforderungen ausgesetzt. Als Schlüssel zur Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit erweist sich neben der Entwicklung neuer Produkte oder dem Einsatz innovativer Fertigungstechnologien insbesondere die Kooperation mit Kunden und Lieferanten, also die Bildung von Unternehmensnetzwerken entlang der Wertschöpfungskette. Unter dem Begriff Supply Chain Management (SCM) werden Software-Lösungen gehandelt, die Unternehmen bei der Gestaltung, Planung und Steuerung dieser Netzwerke unterstützen. Für potenzielle Anwender stellt sich der Markt für SCM-Software allerdings als sehr unübersichtlich dar. Die angebotenen Lösungen unterscheiden sich sowohl in ihren Funktionsumfängen wie auch in ihren Lösungsansätzen. Ziel: Dieser Marktspiegel verfolgt das Ziel, einen schnellen Überblick über den Markt für SCM-Software zu geben. Unternehmensfachleute und Entscheider erhalten so grundlegende Informationen über das aktuelle Angebot an SCM-Software. Der einführende Teil ordnet nach einer Begriffsbestimmung das Supply Chain Management in den Aufgabenkomplex der betrieblichen Planung und Steuerung ein. Es folgt eine grundlegende Bewertung der untersuchten SCM-Software im Hinblick auf die Unterstützung der relevanten Aufgaben. Anschließend folgen konkrete Hilfestellungen für die Durchführung eines Projektes zur Auswahl eines SCM-Systems, indem eine Methodik zur sicheren und effizienten Auswahl und Einführung von SCM-Lösungen vorgestellt wird. Abschließend gibt der Marktspiegel einen Überblick über die relevanten Anbieter und deren Software-Angebot. Im Rahmen einer SoftwareAuswahl bietet der Marktspiegel demnach eine erste Orientierung im Markt für SCM-Software. Im Verbund mit der Internetplattform IT-Matchmaker®
unterstützt der Marktspiegel darüber hinaus Unternehmen bei der konkreten Durchführung eines Auswahl-Projekts im SCM-Bereich. Konzept:
Grundlage des Marktspiegels ist ein Aufgabenmodell, aus dem ein standardisierter Fragenkatalog entwickelt wurde. Hiermit lassen sich die verschiedenen im Marktspiegel abgebildeten Softwarelösungen übersichtlich und detailliert darstellen und vergleichen. Gleichzeitig dient der Fragenkatalog als Vorlage für die Erstellung von Lastenheften im Rahmen konkreter Auswahlprojekte. Der Fragenkatalog sowie die jeweils aktuellen Marktdaten sind über den IT-Matchmaker® (www.itmatchmaker.com) der Trovarit AG verfügbar und unterstützen die Vorauswahl einer geeigneten SCM-Software.
In der neuen Expertise des Forschungsbeirats Industrie 4.0 untersuchen das FIR e. V. an der RWTH Aachen und das Industrie 4.0 Maturity Center den Status-quo und die aktuellen Herausforderungen der deutschen Industrie bei der Nutzung und wirtschaftlichen Verwertung von industriellen Daten. Handlungsoptionen für Unternehmen, Verbände, Politik und Wissenschaft zeigen auf, wie der Nutzungsgrad der Datenbasis erhöht werden kann und wie sich Potenziale bei der Monetarisierung ausschöpfen lassen. Der Fokus liegt dabei auf produzierenden Unternehmen.