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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.
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.
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.
"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.
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.
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.
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.
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.
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.
Dieser Bericht enthält die zentralen Ergebnisse einer Studie des Center Integrated Business Applications im Auftrag der proALPHA Business Solutions GmbH und wurde in Kooperation mit dem FIR e. V. an der RWTH Aachen durchgeführt.
Ziele der Studie:
- Analyse des Marktes von CO2-Management-Software,
- die Bestimmung der Informationsverfügbarkeit zur CO2-Bilanzierung sowie potenzieller Stellschrauben zur CO2-Reduktion mittels Business-Software.
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 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.
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.
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.
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.
Künstliche Intelligenz (KI) hat sich über die letzten Jahre stetig zu einem Thema mit strategischer Priorität für Unternehmen entwickelt. Das zeigt sich nicht zuletzt in der gesteigerten Investitionsbereitschaft deutscher Unternehmen in KI-Projekte. Wirtschaftliche Akteure haben erkannt, dass durch eine sinnvolle Nutzung von KI-Technologien Wettbewerbsvorteile erzielt werden können. Die vorliegende Studie legt das Augenmerk auf den industriellen Einsatz einer KI-Technologie, die bereits heute von vielen Unternehmen erfolgreich genutzt wird: Die natürliche Sprachverarbeitung (engl. Natural Language Processing, kurz NLP). Die wirtschaftlichen Potenziale der Technologie liegen dabei in ihrer Fähigkeit, betriebliche Abläufe zu automatisieren und die Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine zu verbessern und zu vereinfachen. Ziel der Studie ist es, die Potenziale der NLP-Technologie für Unternehmen nutzbar zu machen, indem konkrete Anwendungsfälle und allgemeine Handlungsempfehlungen sowie Nutzen und Risiken aufgezeigt werden.
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.
Schwerwiegende Gesundheits- und Wirtschaftskrisen wie die Weltfinanzkrise (ab 2007) oder die Covid-19-Pandemie im Jahr 2020 haben aufgezeigt, in welch turbulentem Umfeld sich die globalisierte Welt heutzutage befindet und wie schnell gewohnte Abläufe in Wertschöpfungsketten unterbrochen und angepasst werden müssen. Die alltäglichen Anforderungen in dem sich immer schneller wandelnden digitalen Zeitalter wachsen stetig und sind komplexer denn je.
Unternehmen sind angehalten, immer kurzzyklischer auf sich ändernde
Bedingungen und Störungen zu reagieren und strategische Entscheidüngen
zur Gestaltung von Wertschöpfungsketten zu treffen. Nur mithilfe
einer umfassenden Datengrundlage und -kommunikation kann die strategische Planung der Supply-Chain effektiv erfolgen und somit die benötigte Robustheit und Agilität ermöglicht werden.
In diesem White Paper wird zunächst die Bedeutung von Nachhaltigkeit beschrieben und die neue CSRD-Berichtspflicht in einen größeren Zusammenhang gestellt. Anschließend wird aufgezeigt, wie ein ERP-System bei der Erstellung des CSRD-Berichts unterstützen kann. Mit einer Reihe verschiedener Praxisbeispiele wird das Thema veranschaulicht.
Die Anforderungen eines Unternehmens und die Leistungsfähigkeit des
eingesetzten ERP-Systems driften oftmals stark auseinander. Viel zu früh erneuern Unternehmen deshalb ihr ERP-System, verbunden mit hohem Aufwand und entsprechenden Kosten. Um einen langfristigen, effizienten Betrieb ihres ERP-Systems zu ermöglichen, sollten Unternehmen die Kluft zwischen den benötigten Systemanforderungen und der tatsächlich vorhandenen Funktionalität eines ERP-Systems so klein wie möglich halten, idealerweise erst gar nicht entstehen lassen. Den Grundstein dazu legen sie bereits bei der Auswahl und Implementierung ihrer ERP-Systeme. Hier den richtigen Fokus zu setzen und darüber hinaus Änderungen in der Umsetzungs- und der Betriebsphase kontinuierlich zu analysieren, sind fundamentale Schritte zum Erfolg.
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.
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.
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.
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).
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.
Der Marktspiegel "Business Software ERP/PPS 2017/2018" ist ein Werk, welches einen schnellen Überblick über den Markt für ERP/PPS-Software vermittelt. Der einführende Teil schafft Transparenz hinsichtlich des Begriffs ERP/PPS und hinsichtlich der Struktur von Planungsaufgaben innerhalb des Begriffs ERP/PPS. Es folgt eine grundlegende Bewertung der untersuchten ERP/PPS-Software im Hinblick auf die Aufgabenunterstützung. Anschließend werden konkrete Hilfestellungen für die Durchführung eines Projektes zur Auswahl eines ERP/PPS-Systems gegeben. Schließlich bietet der Marktspiegel eine Übersicht über die relevanten ERP/PPS-Anbieter, deren Software-Angebot und typische Implementierungsprojekte.
Der Marktspiegel "Business Software ERP/PPS 2019/2020" ist ein Werk, welches einen schnellen Überblick über den Markt für ERP/PPS-Software vermittelt. Der einführende Teil schafft Transparenz hinsichtlich des Begriffs ERP/PPS und hinsichtlich der Struktur von Planungsaufgaben innerhalb des Begriffs ERP/PPS. Es folgt eine grundlegende Bewertung der untersuchten ERP/PPS-Software im Hinblick auf die Aufgabenunterstützung. Anschließend werden konkrete Hilfestellungen für die Durchführung eines Projektes zur Auswahl eines ERP/PPS-Systems gegeben. Schließlich bietet der Marktspiegel eine Übersicht über die relevanten ERP/PPS-Anbieter, deren Software-Angebot und typische Implementierungsprojekte.
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.
In der Ära, in der Daten als „neues Gold“ bezeichnet werden, deckt eine Expertise die Kluft zwischen Erkennen und Nutzen dieses Schatzes auf. Sie bietet präzise Einblicke in die Datenmonetarisierung in Deutschland, legt verborgene Potenziale offen und liefert praxisnahe Handlungsempfehlungen, um produzierenden Unternehmen zu helfen, den wahren Wert ihrer Daten gewinnbringend zu nutzen.
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.
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.
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.
Process-Mining
(2020)
Projekt AM4Industry: Ein Kosten-Nutzen-Modell für die Bewertung additiver Fertigungsverfahren
(2018)
Im Rahmen des vom BMWi geförderten Projekts 'AM4Industry' entwickelt das FIR an der RWTH Aachen ein Kosten-Nutzen-Modell zur Bewertung von additiven Fertigungsverfahren. Mit diesem sollen Handlungsempfehluingen aus Erfolgsbeispielen abgeleitet werden. Zur Gestaltung eines solchen Modells werden sowohl die Lebenszykluskosten analysiert als auch die Zusammenhänge und Wechselwirkungen der potenziellen Nutzendimensionen strukturiert. So wird eine quantifizierte Bewertung erleichtert, die in Kombination mit einer hohen Kostentransparenz den Einsatz der additiven Fertigung häufiger rechtfertigt.
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.
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.
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.
Vor dem Hintergrund zunehmend komplexer und vernetzter Wertschöpfungsnetzwerke und in Zeiten sich ständig verändernder Rahmenbedingungen steigt für Unternehmen die Bedeutung einer resilienten Gestaltung ihrer Wertschöpfungsnetzwerke. Durch die hohe Vernetzung in einem Wertschöpfungsnetzwerk entsteht eine starke Abhängigkeit zwischen den einzelnen Akteuren. Störungen haben somit häufig nicht nur Auswirkungen auf einzelne Unternehmen, sondern betreffen verschiedene Akteure der Wertschöpfungsnetzwerke. Tritt nun eine Störung auf, kann sich diese im gesamten Netzwerk ausbreiten. Erst der konkrete Eintritt solcher Störungen im großen Umfang – wie zuletzt im Zuge der Corona-Pandemie oder der Blockierung des Suez-Kanals – führt Unternehmen regelmäßig dazu, sich mit ihren Wertschöpfungsnetzwerken auseinander zu setzen. Eine Möglichkeit zur Sicherung der Leistungsfähigkeit in einem volatilen Umfeld stellt der Aufbau von Resilienz dar. Insgesamt ist es hierbei das Ziel, Wertschöpfungsnetzwerke so zu gestalten, dass sie im Falle einer Störung möglichst wenig beeinträchtigt sind und schnell in den ursprünglichen oder einen besseren Zustand zurückkehren können.
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.
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 "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.
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.
SCM-Software ist heute zur Unterstützung der übergreifenden Herstellabwicklung zwischen den Unternehmen bzw. Unternehmensstandorten etabliert. Der Blick in die Praxis verdeutlicht allerdings unterschiedlichste Leitideen, Anforderungsschwerpunkte und Lösungsansätze. Außerdem setzen die Softwareanbieter verschiedenste Branchenund Funktionsschwerpunkte, was die Vergleichbarkeit zusätzlich einschränkt. Der vorliegende Beitrag gibt einen Überblick über ein SCM-Funktionsmodell zur durchgängigen standortübergreifenden und -internen Herstellabwicklung zur Bewertung der verfügbaren SCM-Software.
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.
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.
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.