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Institute
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.
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)
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.