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Aus dem privaten Alltag sind Soziale Technologien nicht mehr wegzudenken, doch zunehmend kommen diese auch innerhalb von Unternehmen zum Einsatz. Insbesondere Business-Communities können dabei helfen, Mitarbeiter zu vernetzen, und bieten speziell bei wissensintensiven Aufgaben erhebliche Potenziale. Da sowohl der systematische Aufbau als auch die Koordination einer Business-Community mit zahlreichen Aufgabenfeldern verbunden ist, werden oftmals schwerwiegende Fehler im Management dieser Communities gemacht, wodurch Nutzenpotenziale ungenutzt bleiben. Auch mangelt es in der Praxis an geeigneten Erkenntnissen über eine erfolgreiche Steuerung solcher Business-Communities.
Um die Erfolgswirkungen konkreter Koordinationsmechanismen zu untersuchen, führte das FIR an der RWTH Aachen gemeinsam mit der IntraWorlds GmbH eine Studie unter Community-Managern durch. Dabei hat sich herausgestellt, dass die Steuerungsinstrumente unterschiedlich und mit divergierendem Erfolg eingesetzt werden können.
Die Hauptherausforderung bei der Entwicklung einer produktionstechnisch geprägten Produktionstheorie darin, eine Verbindung der (produktions-)technischen Teildisziplinen zu einem theoretischen Beschreibungsmodell zu erreichen. Dieses gilt es unter Berücksichtigung der bestehenden Produktionstheorien um eine ökonomische Input-Output-Betrachtung zu erweitern.
Dieser bedarf einer theoretischen Betrachtung des Einflusses von Stellgrößen in verschiedenen Bewertungsdimensionen auf die Wirtschaftlichkeit eines Produktionssystems. Hierzu gilt es die relevanten Einflussgrößen und deren wechselseitigen Abhängigkeiten in einem Modell zu verknüpfen, welches die Grundlage zur Bestimmung des optimalen Betriebspunktes des Produktionssystems darstellt. In diesem Modell sollen formale Submodelle aus unterschiedlichen Fachdisziplinen analysiert und integriert werden, wodurch sichergestellt wird, dass der Stand der Forschung aus den produktionstechnischen Fachbereichen, wie der Fertigungstechnik, Werkzeugmaschinen, Logistik und Produktionsplanung und -steuerung (PPS), genutzt wird, um den ökonomischen Einfluss der Einflussgrößen zu quantifizieren.
The Aim of this article is to provide a framework which enhances the existing scope of manufacturing asset management by specifically addressing industrial services provided by external suppliers as an integral part of today’s manufacturing structures. Existing research shows that sourcing industrial services from specialized service organizations establishes complex and unique interdependencies and links total production efficiency to the performance of the external service suppliers. Within the context of the EU-Project InCoCo-S - “Innovation, Coordination and Collaboration in Service Driven Manufacturing Supply Chains” a standard business reference model with key focus on operation and integration of business related services (BRS) in the supply chain has been developed. Based on the service type retrofit this paper aims on the one hand to present the modules of the reference model and on the other hand to explain how the model can be used to enhance the retrofit business.
In this paper, an approach towards energy management 4.0 will be presented. Energy management 4.0 is understood as an encompassing energy data based concept for manufacturing companies acting in an flexible energy grid of the future with the final goal of autonomous self-optimization Controlling, supervising and scheduling production and logistic steps based on a reliable communication infrastructure and real time data in accordance to achieve a maximum of profitability with regard to human factor is executed.
Guided by a four maturity levels of the "acatech Industrie 4.0 Maturity Index" developed by the German National Academy of Science and Engineering (acatech) different use cases are presented according to the steps of visibility, transparency, prognostic capacity and self-optimization. The basic idea of energy management 4.0 is described and an outlook of further steps that are needed to be evaluated for an implementation are presented.
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.
Inhaltsangabe Band:
Die vernetzte Digitalisierung hat die produzierende Industrie fundamental verändert. Im Rahmen dessen eröffnen sich produzierenden Unternehmen kontinuierlich neue Chancen, in einem zunehmend dynamischen und durch das Internet geprägten Wettbewerb, wirtschaftliche Erfolge zu erzielen. Durch die veränderten Rahmenbedingungen der vernetzten Digitalisierung müssen produzierende Unternehmen jedoch neue Ansätze für die Organisation der digitalen Transformation verfolgen: Sie müssen die neue Führungsaufgabe Digitalisierungsmanagement gestalten. Dabei muss das Digitalisierungsmanagement eine breite Aufgabenvielfalt abdecken.
Dieses Buch befähigt produzierende Unternehmen die digitale Transformation erfolgreich zu gestalten. Dazu werden Nutzen und Funktionsweisen der wesentlichen Aufgaben des Digitalisierungs- und Informationsmanagements praxisnah dargestellt. Ein spezifisch für produzierende Unternehmen, die eine digitale Transformation anvisieren, entwickeltes Digitalisierungs- und Informationsmanagement-Modell verknüpft schließlich die Inhalte.
Das vorliegende Buch ist als ein Nachschlagewerk für Führungskräfte und Entscheider entwickelt worden, die die Herausforderungen der Realisierung von digitalen Geschäftsmodellen, digitalisierten Produkten und digitalen Geschäftsprozessen angehen wollen. Die Methoden in diesem Buch helfen dabei, die richtigen Managementaufgaben zu verfolgen und diese in der Unternehmensorganisation umzusetzen. Dabei werden auch die Schnittstellen zwischen dem strategischen Digitalisierungsmanagement und dem taktischen bis operativen Informationsmanagement behandelt. Das Buch bietet einen schnellen und einfachen Zugriff auf die wichtigsten Methoden und viele unterstützende Beispiele. Es ist Teil der Reihe „Handbuch Produktion und Management“ und ergänzt dessen Ordnungsrahmen.
(Quelle: https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-662-63758-6)
Einleitung
(2008)
Als erfolgreiche Strategie deutscher Industrieunternehmen gilt seit vielen Jahren die Konzentration auf Kernkompetenzen. Dadurch ist meist eine Vielzahl von Unternehmen in die Entwicklung und Produktion eingebunden. Das dabei entstehende Kompetenznetzwerk stellt die hohe Qualität der Erzeugnisse sicher. Jedoch mangelt es in Bezug auf Kommunikationsprozesse und -hilfsmittel häufig an den erforderlichen organisatorischen und informationstechnischen Voraussetzungen für einen effizienten Austausch der zentralen Nachrichten zur Bestellabwicklung (z. B. Anfrage, Bestellung, Rechnung).
Produzierende Unternehmen in Industrienationen sehen sich einem immer stärkeren internationalen Wettbewerb ausgesetzt. Eine der entscheidenden Strategien, um diesem Wandel zu begegnen, ist die Differenzierung über industrielle Dienstleistungen.
Im folgenden Kapitel werden zunächst die Begriffe der Dienstleistungen und der industriellen Dienstleistungen inhaltlich gefasst und definiert. Danach wird die zunehmende wirtschaftliche Bedeutung industrieller Dienstleistungen für die Wirtschaft und für produzierende Unternehmen an sich aufgezeigt. Das Konzept des Leistungssystems wird vorgestellt. Abschließend werden verschiedene Perspektiven des Managements industrieller Dienstleistungen vorgestellt.
Einführung
(2012)
Die Eigenfertigungsplanung und -steuerung erhält als Eingangsinformation das zu realisierende Eigenfertigungsprogramm aus der Produktionsbedarfsplanung. Das Ziel der Eigenfertigungsplanung und -steuerung ist die Erstellung, Umsetzung und Kontrolle eines detaillierten Ablaufplans für die Fertigung und Montage unter Berücksichtigung der tatsächlich verfügbaren Produktionsressourcen. In ihren Teilaufgaben Losgrößenrechnung, Feinterminierung, Ressourcenfeinplanung, Reihenfolgeplanung, Verfügbarkeitsprüfung und Auftragsfreigabe legt die Eigenfertigungsplanung und -steuerung beispielsweise kostenoptimale Losgrößen und optimale Arbeitsgangreihenfolgen fest.
In diesem Beitrag werden zunächst die Kernaufgaben der Eigenfertigungsplanung und -steuerung definiert und anschließend die wesentlichen Methoden und Verfahren zur Bearbeitung der verschiedenen Teilaufgaben innerhalb der Eigenfertigungsplanung und -steuerung zusammengestellt. Abschließend werden die Aufgaben der Eigenfertigungsplanung und -steuerung in ihrer zeitlogischen Abfolge in Form eines Referenzprozessmodells modelliert und dabei fertigungstypspezifisch detailliert.
In diesem Beitrag werden die Ergebnisse aus einer Studie in der Papierindustrie vorgestellt. Dabei zeigt sich eine deutliche Korrelation zwischen guten Ergebnissen in der Effektivität und Effizienz des Zuverlässigkeitsmanagements und dem Unternehmenserfolg. Der Unternehmenserfolg – im Sinne einer hohen Umsatzrendite – kann zwar nicht allein auf einen entscheidenden Einflussfaktor zurückgeführt werden, da der Umsatz durch eine Vielzahl von Faktoren bestimmt wird. Die durchgeführten Analysen und Interviews innerhalb der Studie deuten allerdings darauf hin, dass in der Tat das operative Anlagenmanagement einen maßgeblichen Erfolgsfaktor darstellt, sich „Reliability“ in der Prozessindustrie folglich auszahlt. Überdies konnte gezeigt werden, wie sich Methoden und Verhaltensweisen von Instandhaltung und Produktion auf die Zuverlässigkeit von Anlagen und die Effizienz deren Bewirtschaftung auswirken.
Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus konzentrieren sich bereits seit mehreren Jahren verstärkt auf ihre spezifischen Kernkompetenzen innerhalb des Produktionsprozesses. Damit einher ging die umfängliche Verlagerung diverser logistischer Leistungsprozesse auf andere Unternehmen und die Bildung zahlreicher, komplexer Wertschöpfungsnetzwerke. Vielfach unterschätzt wurden dabei jedoch die resultierenden Herausforderungen der überbetrieblichen Auftragsabwicklung wie Schnittstellenvielfalt und Dateninkonsistenz. Symptomatisch für die mangelhafte Integration der Zusammenarbeit in diesen logistischen Netzwerken ist, dass Briefpost, Telefon und Fax nach wie vor die gebräuchlichsten Kommunikationsmedien der überbetrieblichen Auftragsabwicklung darstellen.
Der vorliegende Beitrag greift diese Problemstellung auf, adaptiert die grundsätzliche Betrachtungsweise des Lean Thinking auf die überbetriebliche Projektabwicklung im Maschinen- und Anlagenbau und identifiziert hierfür wesentliche Ansatzpunkte zur Vermeidung von „Verschwendung“. Als Lösungsansatz für eine durchgängig integrierte Auftrags- und Projektabwicklung wird der neue Quasi-Standard „myOpenFactory“ vorgestellt und dessen Umsetzung in marktgängigen ERP-/PPS-Systemen und einer frei verfügbaren Internet-Anwendung skizziert.
Produktionssysteme sind einer zunehmenden planungsbezogenen Unischerheit und Störanfälligkeit ausgesetzt. In diesem Kontext beschreibt der vorliegende Artikel vorliegende Artikel aktuelle Forschungsarbeiten, die den überbetrieblichen Koordinationsbedarf durch Integration unsicherheitsbezogener Echtzeitinformationen in die Produktionsplanung adressieren. Innerhalb der Forschungsaktivitäten werden durch Simulationsstudien der Anforderungen bezüglich der adäquaten Echtzeitfähigkeit der Planungsparameter abgeleitet.
Produktionssysteme sind einer steigenden planungsbezogenen Unsicherheit und Störanfälligkeit ausgesetzt. Der hieraus resultierende überbetriebliche Koordinationsbedarf wurde hinsichtlich seiner Bewältigung in kontemporären Konzepten des Supply-Chain-Managements bislang methodisch nicht ausreichend berücksichtigt. Vor diesem Hintergrund gilt es ein geeignetes Werkzeug bereitzustellen, das die Planungsfähigkeit der Akteure sowie die Robustheit der Wertschöpfungskette als Ganzes steigert. Zu diesem Zweck soll der vorliegende Artikel einen Beitrag leisten, indem zunächst die relevanten Ursachen und Wirkungen planerischer Unsicherheiten aufgezeigt werden, um im Anschluss das darauf aufbauende Kooperationsmodell zu skizzieren.
Distributionslogistik
(2013)
Die Umgebung von Industrie- und Handelsunternehmen hat sich in den letzten Jahren tiefgreifend verändert. Beispielhafte Auslöser waren der Wandel vom Produzenten zum Käufermarkt, der faktische Wegfall der nationalen Grenzen und die damit verbundene Intensivierung des europäischen Binnenmarktes sowie die zunehmende Bedeutung ökologischer Anforderungen. Um die Kundenbedürfnisse dennoch befriedigen zu können und damit dem Wettbewerb gewachsen zu sein, müssen sich die Distributionsstrukturen der Unternehmen immer schneller an diese Veränderungen anpassen. Nur so können die Waren flexibel, kostengünstig und schnell an die Kunden geliefert werden. In diesem Spannungsfeld kommt der Planung und Steuerung der Distributionsabläufe eine immer wichtigere Bedeutung zu.
Ziel dieses Kapitels ist nicht nur die Vermittlung grundlegender Begrifflichkeiten und Zusammenhänge der Distributionslogistik, sondern weiterhin auch Methoden zur Distributionsplanung und steuerung sowie Kennzahlen zur Messung der Distributionsleistung und -kosten.
Discrete Event Simulation (DES) is a well-known approach to simulate production environments. However it was rarely used for operative planning processes and to our knowledge never in terms of multiple disposition levels.In this paper we develop the necessary adjustments to use DES for this purpose and show some theoretical advantages.
DIN PAS 1074: myOpenFactory: Prozess- und Datenstandard für die überbetriebliche Auftragsabwicklung
(2007)
Diese öffentlich verfügbare Spezifikation (PAS = Publicly Available Specification) beschreibt den Prozess- und Datenstandard myOpenFactory. myOpenFactory ist ein Standard für den elektronischen Datenaustausch zwischen verschiedenen ERP-/PPS-Systemen zur Koordination der überbetrieblichen Auftrags- und Projektabwicklung.
Ziel ist es, den Aufwand zum Informationsaustausch zwischen Unternehmen im Rahmen der Auftragsabwicklung nachhaltig zu reduzieren. Der Standard besteht aus einem standardisierten Prozess- und Datenmodell, das DV-technisch in verschiedenen ERP-/PPS-Systemen implementiert werden kann, und ist frei verfügbar. Für Kleinstanwender ohne eigenes ERP-/PPS-System existiert ein Web-Cockpit, das als einzige Voraussetzung eine Internetverbindung benötigt. myOpenFactory wird insbesondere im Maschinen- und Anlagenbau angewendet, kann aber auch in anderen Branchen zum Einsatz kommen. Durch den schlanken und gleichzeitig flexiblen Umfang der Schnittstelle ist myOpenFactory besonders für kleine und mittlere Unternehmen geeignet. Der Prozess- und Datenstandard wird von der myOpenFactory eG gepflegt und weiterentwickelt.
Subscription business models provide an important component for monetizing the potential of Industrie 4.0. Subscription business is based on a long-term and participative business relationship between customer and provider. However, only digitalization offers the necessary framework conditions to realize the characteristic recurring and performance-based billing, and to ensure the necessary transparency about the usage phase of products as well as continuous performance improvements in the customer process. Against this background, companies must not only recognize the much-cited potential that lies in the total dedication to the success of individual subscription customers. Rather, the central obstacles must be addressed, examined, and subsequently overcome in a targeted manner in order to successfully establish subscription business models and place them on the market.
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.
Ziel des Beitrags ist es, aufzuzeigen, wie produzierende Unternehmen entlang der Customer-Journey systematisch kundenbezogene Daten erheben können. Nach einer Einleitung zur Motivation der Themenstellung, einer Begriffserläuterung und einer Vorstellung des Studiendesigns wird ein Referenzprozessmodell der Kundeninteraktionen produzierender Unternehmen gestaltet, darauf aufbauend ein Datenmodell des digitalen Schattens der Kundeninteraktionen abgeleitet und zuletzt ein Vorgehensmodell zur Implementierung des digitalen Schattens der Kundeninteraktionen präsentiert.
Die Dezentralität ist einer der bedeutsamsten Aspekte der Blockchain-Technologie. Dennoch gibt es große Unterschiede in der Dezentralität verschiedener Blockchain-Applikationen. Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, eine strukturelle und funktionelle Durchdringung des Aspekts der Dezentralität zu erreichen und Eigenschaften zu finden, die es ermöglichen verschiedene Blockchain-Applikationen in ihrer Dezentralität zu differenzieren. Der vorliegende Beitrag legt dar, dass die Datenverteilung und die Zugangsberechtigungen (Lese- und Schreibzugang) entscheidende Eigenschaften für die Dezentralität der Blockchain Applikationen sind. Diese Eigenschaften werden mithilfe eine morphologische Analyse untersucht und es wird ein detaillierter Überblick über die verschiedenen Ausprägungen der genannten Eigenschaften und der Auswirkungen auf die Dezentralität gegeben.
The adoption of artificial intelligence (AI) technologies in manufacturing companies is challenging, particularly for SMEs that lack the necessary skills to develop and integrate AI-based applications (AI applications) into their existing IT system landscape. To address this challenge, the research project VoBAKI (IGF-Project No.: 22009 N) aims to enable SMEs to identify and close skill gaps related to AI application development and implementation using proper sourcing strategies. This paper presents the interim results from the second phase of the project, which involves identifying the tasks in the lifecycle of AI applications and determining the specific skills required for executing these tasks. The presented results provide a detailed lifecycle including the phases for the development and usage of AI applications, as well as the specific tasks that SMEs must consider when implementing an AI application. These results serve as the foundation for future research regarding the required skills to execute the presented tasks and provide a roadmap for SMEs to close skill gaps and successfully implement AI applications.
Assets of integrated production systems, especially in the heavy industry, are facing high requirements in terms of reliability and availability. In case of component breakdown, the operating firm is confronted with high costs due to downtime and loss of production. Modern maintenance concepts in combination with advanced technologies can help to improve the plant availability and reduce the downtime costs caused by unplanned breakdowns. Against this background, the research institutes FIR and IMR from RWTH Aachen University, Germany, are collaborating within the research project “SiZu”. This project deals with the integration of condition monitoring system and real time simulation to assess the condition of components and to support failure cause analysis.
In a subproject of the cluster of excellence “Integrative Production Technology for High-Wage Countries” at RWTH Aachen University a configuration logic is under development that enables companies to configure their production system according to the dynamic requirements of the market. As a result of this project, a holistic description model for production systems has been defined. With numerous attributes in the sub-models a detailed characterization of the production system is possible.
The sub-model for the design of the supply chain will be depicted in detail in this paper. Representative for the design of a supply chain, the spare parts logistics of the wind energy industry is analyzed in depth. Designing this supply chain is not only one of the most challenging tasks in logistics. Only a responsive but also cost efficient design of the spare parts supply chain guarantees high productivity, extended life spans of the wind turbines as well as the expected profit for all companies in the supply chain.
Companies are transforming from transactional sales to providing solutions for their customers. Mostly, smart products, enabling companies to enhance their products by providing smart services to their customers, are a key building block in this transformation. However, the development of a smart product requires many digital skills and knowledge, which regular companies do not have. To facilitate the design and conceptualization of smart products, this paper presents a use-case-based information systems architecture prototype for smart products. Furthermore, the paper features the application and evaluation of the architecture on two different smart product projects. The use of such an architecture as a reference in smart product development serves as a huge advantage and accelerator for inexperienced companies, allowing faster entry into this new field of business. [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-14844-6_16]
Industrial companies are moving to a solution driven business by offering smart product service systems (Smart PSS). In addition to an existing portfolio of physical goods and technical services, companies develop new digital services and combine all three offerings to an integrated digital solution business. While the development of new digital services does not pose any major challenges for companies, the successful sale of Smart PSS does. Due to changing customer requirements and value propositions of a solution, the sale of Smart PSS requires new design principles for the sales organization compared to the simple sale of physical goods or technical services. While there are already many publications on the topic of industrial sales in research, the description of Smart PSS in particular represents a new field of research. The combination of both topics is therefore not only interesting from a theoretical point of view, but also has a particularly high practical relevance and impact for industrial companies. This paper therefore describes on the one hand, which characteristics can be used to derive customer requirements for Smart PSS and on the other hand, which effects these requirements have on the sales organization of the industrial company. The design principles give recommendations for the organizational structure, the resources, the information systems and the culture of the company depending on the targeted customer type. In order to identify and describe both the customer requirements and the design principles, two morphological boxes were developed based on a literature research and semi-structured interviews with industrial companies. The paper gives an outlook on the different characteristics of the design recommendations and describes first best practices for the successful transformation of the sales organization.
In recent years supply chain participants are increasingly suffering the effects of disturbances in transportation supply chains. Both, dynamics in consumer demands and global supply chains lead to a growth in unplanned supply chain events. These can cause from rather manageable disturbances through to complete break-downs of transportation chains, resulting in high follow-up and penalty costs.
Consequently, concepts for an efficient supply chain disturbance management are needed, preferably with a real-time identification and reaction to disturbance events. Therefore in the following paper the research results of the German research project Smart Logistic Grids with the focus on designing an integrated model for the real-time disturbance management in transportation supply networks are presented. This includes the introduction of elaborated classification models for disturbances and action patterns as well as an associated costs and performance measurement system. Finally, a procedure model for the disturbance management is presented.
The steady increasing of supply chain complexity due to a rising global cross-linking of production and sales regions leads to an increasing sensitivity to disturbances while in the meantime the requirements of the availability, the time of delivery and the security of supplies within the supply chain increases. To meet this challenges the security of the supply chain infrastructure and the feasibility of supply chain processes need to be ensured, despite of the high specialization within the supply chain partners, the low stock and time buffers, and the information shortcoming between supply chain partners.
In this research, a System Dynamics simulation model, based on the manufacturing supply chain model of Sterman, has been developed for representing the actual complexity and dynamic in manufacturing supply chains. Therefore, the modeled manufacturing supply chain shows the processes of a four level supply chain focusing the processes and interactions of the mid-positioned two supply chain participants. The main contribution of the work described in this paper, is the description and implementation of necessary additional modules and parameters to Sterman’s basic model for the diagnosis of disturbance impacts as well as for the realization of supply chain adjustments. Finally, the model has been simulated and examined for realistic values.
Today, manufacturing companies are facing the influences of a dynamic environment and the continuously increasing planning complexity. Using advanced data analytics methods, processes can be improved by analyzing historical data, detecting patterns and deriving measures to counteract the issues. The basis of such approaches builds a virtual representation of a product – called the digital twin or digital shadow.
Although, applied IT systems provide reliable feedback data of the processes on the shop-floor, they lack on a data structure which represents real-time data series of a product. This paper presents an approach for a data structure for the order processing which overcomes the described issue and provides a virtual representation of a product. Based on the data structure deviations between the production schedule and the real situation on the shop-floor can be identified in real time and measures to reschedule operations can be identified.
Pricing is one of the most important, but underestimated tools, to enhance a company's profitability. Especially value-based pricing has a high potential to reach higher levels of satisfaction because it equates the needs of providers and customers. Even though, it is a well-known price model and promises higher satisfaction, many companies struggle to implement it. Especially the manufacturing industry is characterized by cost-plus pricing and competition-based pricing. However, especially for digital products these pricing strategies are insufficient. Therefore, this paper aims at exploring the design fields for value-based pricing of digital products in the manufacturing industry. To achieve this, the basics of digital products and value-based pricing are explored. Furthermore, an expert workshop is conducted that follows a framework for value-based pricing consisting of four consecutive steps analysis, price strategy, pricing, and market launch to capture the design fields. This paper concludes with limitations, and practical and research implications.
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 digital transformation is changing the way companies think and design their manufacturing environment. Both due to the increasing number of connections between IoT-Devices, tooling machines, and production lines and the phenomenon of the convergence of IT and OT, systems are becoming more complex than years ago. Organizational and cultural changes within manufacturing companies strengthen this trend and form Industry 4.0 environments and cyber-physical production systems (CPPS). As these systems do not longer stay alone but are connected to each other and the company’s outside, the size of the potential attack surface is increasing as well. Besides that, manufacturing companies, small and medium-sized in particular, are facing complex challenges based on lack of knowledge, budget, and time to understand as well as to interpret their current situation and risk level and therefore to derive necessary counter-measures. Efficient as well as pragmatic tools and methods for these companies do not exist. This paper shows a research approach in which the company-specific set-up of Industry 4.0 environment and CPPS is characterized by its potential vulnerabilities. This enables companies to evaluate their risk potential before setting up this kind of environments and to undJo,erstand the potential consequences more precisely. By doing so, companies can derive and prioritize important counter-measures and so to strengthen their level of cyber-security efficiently. This will decrease the number of cyber-security attacks and increase the company’s competitiveness.
Im Kontext Industrie 4.0 kommt der Erfassung der anfallenden Daten in der Produktion und deren Nutzung eine zentrale Bedeutung zu. Analysen betrieblicher Daten, welche auf verschiedenen Ebenen generiert werden, lassen Rückschlüsse und Erkenntnisse zur besseren Entscheidungsfindung zu. Die Basis für den Einsatz von Verfahren der Datenanalyse und -auswertung stellt ein hinreichend genaues Abbild der relevanten Daten - der Digitale Schatten - in der Auftragsabwicklung, Produktion, Entwicklung oder angrenzenden Bereichen dar.
Im Rahmen des vorliegenden Beitrages wird ein Modell für den Digitalen Schatten in der Auftragsabwicklung vorgestellt, welches die Basis für die Implementierung von Methoden der Datenanalytik darstellt.
One major problem of today’s producing companies is to reach a high adherence to delivery dates while considering the volatile market situation as well as economic aspects. This problem can only be solved by using a production control that is optimally adapted to the processes. A good working, process-oriented production control is essential for being able to control the production situation and to ensure a high adherence to delivery dates. Data generation and processing determine the success of production control. Current processes and IT systems have several shortcomings in meeting these challenges.
The solution for this problem is the so called “cyber physical production control” (CPPC). It optimally supports the production scheduler in his decision making process based on real-time high-resolution data. With the help of data analytics, the production controller receives decision support over various steps. Due to CPPC, the overall goal of a high adherence to delivery dates can be fundamentally increased.
Manufacturing companies are constantly increasing their efforts in the subscription business, also known as product-as-a-service business, offering usage and outcome based solutions (value-in-use) instead of transactional services and products (value-in-exchange). Customers are becoming contractual subscribers of the solution in return for recurring, performance-related payments. To address arising, inevitable challenges like (1) reducing customer churn, (2) increasing usage intensity and outcome quality, (3) ensuring the adoption of product and software releases as well as (4) fostering customer loyalty, leading manufacturing companies are setting up a new organizational, customer-facing unit, called Customer Success Management (CSM). This unit has its origins in the software-as-a-service business, operating next to established entities like sales, key account management and customer service. Since there are currently no holistic models for an end-to-end description of CSM-tasks in the manufacturing industry, this paper contributes to a taskoriented reference model, using a grounded theory approach, examining both manufacturing and software companies. Containing a reference framework with 8 main tasks, 17 basic tasks and 76 elementary tasks, the reference model supports manufacturing companies in adapting and customizing a company-specific CSM concept.
More and more companies in the mechanical and plant engineering industry are transforming their business model and evolving from product to solution providers. Subscription business models play a key role in this development. They enable companies to enter long-term collaborative relationships with customers and thus monetize the potential of Industry 4.0. However, this development is not easy for many companies and is associated with numerous hurdles. One of these hurdles is the development of a suitable range of services tailored to customer needs. In this context, the bundling of individual services to service modules plays a key role in realizing new value propositions. In practice, however, companies often lack an understanding of which services need to be combined in what way to be able to realize new value propositions. Accordingly, the goal of this work is to identify relevant services for subscription business models, to cluster them into meaningful value-adding bundles, and to derive new value propositions accordingly. The new value propositions in turn enable mechanical and plant engineering companies to strengthen customer loyalty and thus achieve long-term economic success.
In order to cope with the challenges of an increased demand for flexibility, quality and availability of production, maintenance measures provide a major competiveness factor for manufacturing companies. Yet, interdependencies between maintenance and production activities as well as differing target systems within the functional units of an enterprise, especially production and maintenance, raise needs for extended coordination efforts. This paper aims to develop an innovative approach for the coordination between maintenance and production activities for industrial production companies. To achieve this, the novel coordination mechanism is used. It helps to achieve maximised operational availability— for a maximised output of the production system at optimal costs. Based on the developed model, the present paper identifies findings regarding the impact of different maintenance strategies on the medium-term economic efficiency of the production system.
The planning and implementation of migration projects in global production networks is a complex planning task that is confronted with a dynamic global environment with highly complex interdependencies. Today's migration approaches are either large projects or isolated local
investments. As such, they are not suitable for simultaneously addressing interdependencies and continuity. This paper illustrates a holistic and continuous methodology for rolling migration planning and implementation in global production networks. Seven steps enable the transformation from the current state of the production network into a target state regarding internal as well as external dynamics and interactions.
Kennzahlen und Führungssysteme sind im Sinne des Performance-Managements ein zentraler Aspekt des Managements industrieller Dienstleistungen. Die Performancemessung bezieht dabei sowohl strategische Aspekte als auch Ergebnisse auf der operativen Ebene mit ein.
Die Immaterialität sowie die Integrativität von Dienstleistungen bedingen auch, dass mehr perspektivische Kennzahlen und Führungssysteme erforderlich sind, die neben monetären Kennzahlen auch die Erfassung und Auswertung von für Dienstleistungen spezifischen kunden- sowie kundenprozessbezogenen Kennzahlen ermöglichen. Im Beitrag werden ausgewählte Messansätze vorgestellt. Hierfür wird eine Gliederung in die Teilbereiche Kundengerichtete, Unternehmensgerichtete und Intern gerichtete Messansätze vorgenommen.
Within each of the three design fields numerous design elements exist (e.g. degree of centralization, number of warehouses etc. in the field network design). Hence, the interdependencies of all design elements have to be analyzed to allow optimal decisions for the design of an efficient and effective spare parts logistics. Nevertheless, the complexity among all interdependencies can hardly be understood. Therefore it is necessary to reduce the complexity of design decisions by focusing on the most important design elements according to the logistical requirements of different spare part categories. In order to achieve this goal, a classification of spare parts in terms of their key characteristics has been developed. For different spare part categories only a smaller set of design elements and their interdependencies has to be taken into account. The reduced number of key design elements per spare part category can be analyzed and understood in depth. Thus a Systems Dynamics approach is used to allow a better configuration of network design, cooperation concepts and inventory management in spare parts Supply Chains on the basis of specific logistics requirements of different spare part categories.
In dynamic markets flexible and efficient production systems are the main success factor for companies. The production system in this context includes all five phases of the SCOR-Model: Source, Make, Deliver, Plan and Return. In a subproject of the cluster of excellence "Integrative Production Technology for High-Wage Countries" at RWTH Aachen University, a configuration logic is being developed that enables companies to configure their production system according to the dynamic requirements of the market. As a major intermediate result, a holistic description model for production systems has been defined. In combination with numerous attributes in the sub-models, a detailed characterization of the production system is possible.
The sub-model for the design of the Supply Chain (mainly Deliver) will be depicted in detail in this paper. Representative for the design of a Supply Chain, spare parts logistics - as one of the most challenging tasks in logistics planning - is analyzed in depth. For this purpose spare parts logistics is divided into three design fields: network design, cooperation concepts (e.g. with logistics providers, customers, suppliers) and inventory management. Decisions in the design fields are highly interdependent, any spare parts logistics configuration has to take these interdependencies into account.
This research area focuses on the management systems and principles of a production system. It aims at controlling the complex interplay of heterogeneous processes in a highly dynamic environment, with special focus on individualized products in high-wage countries. The project addresses the comprehensive application of self-optimizing principles on all levels of the value chain. This implies the integration of self-optimizing control loops on cell level, with those addressing the production planning and control as well as supply chain and quality management aspects. A specific focus is on the consideration of human decisions during the production process. To establish socio-technical control loops, it is necessary to understand how human decisions are made in diffuse working processes as well as how cognitive and affective abilities form the human factor within production processes.
The European Commission set out the goal of carbon neutrality by 2050, which shall be achieved by fostering the twin transition - sustainability through digitalization. A keystone in this transition is the implementation of a prospering Circular Economy (CE). However, product information required to establish a flourishing CE is hardly available or even accessible. The Digital Product Passport (DPP) offers a solution to that problem but in the current discussion, two separate topics are focused on: its architecture and its application on batteries. The content of the DPP has not been an essential part of the discussion, although access to high-quality data about a product's state, composition and ecological footprint is required to enable sustainable decision-making. Therefore, this paper presents a classification of product data for circularity in the manufacturing industry to emphasize the discussion about the DPP's content. Developed through a systematic literature review combined with a case-study-research based on common operational information systems, the classification comprises three levels with 62 data points in four main categories: (1) Product information, (2) Utilization information, (3) Value chain information and (4) Sustainability information. In this paper, the potential content structure of a DPP is demonstrated for a use case in the machinery sector. The contribution to the science and operations community is twofold: Building a guideline for DPP developers that require scientific input from available real-world data points as well as motivating manufacturers to share the presented data points enabling a circular product information management.
The almost boundless possibilities of realizing saving potentials and innovations drive manufacturing companies to implement Business Analytics as part of the digitalization roadmap. The increasing research within the field of algorithm design and the wide range of user-friendly tools simplify generating first insights from data also for non-professionals. However, small and medium sized companies struggle implementing Business Analytics company-wide due to the lack of competencies. Especially the customization of a multitude of analytic methods in order to match a superordinate, business-relevant question is not done easily. This paper enables researchers as well as practitioners to close the gap between business relevant questions and algorithms. From a practical point of view, this paper helps shortening the search time for a suitable algorithm. Out of a research perspective, it aims to help positioning new algorithms within a structured framework in order to enhance the communication of algorithms’ capabilities.
Wichtige Wachstumsmärkte werden zunehmend durch Handelshemmnisse abgeschottet. Während die Automobilindustrie bereits mit dem Completely Knocked Down (CKD)-Konzept reagiert, indem Erzeugnisse teilzerlegt exportiert und lokal endmontiert werden, fehlen für den Maschinen- und Anlagenbau geeignete Ansätze für die Übertragung. Der vorliegende Artikel leistet dazu einen Beitrag, in dem die relevanten Merkmale einer CKD-Baugruppe definiert und vor dem Hintergrund relevanter Wirkungszusammenhänge ein Vorgehen für die Ableitung idealer Baugruppentypen skizziert wird.
Störungen und Änderungen des Produktionssystems führen zu Kosten und Aufwänden, bieten jedoch auch die Chance zur kontinuierlichen Verbesserung.
Um Änderungsanfragen zu erfassen, können etablierte Ansätze genutzt werden. Diese vernachlässigen jedoch die Anforderungen, denen sich ein Produktionssystem im Zeitalter der Digitalisierung ausgesetzt sieht. Der vorliegende Beitrag stellt einen Ansatz zur standardisierten Erfassung von Änderungsanfragen vor, welcher die Ausgangsbasis für die Bewertung von Änderungsanfragen in bestehenden IT-Systemen bietet.
Die Verschärfung des Wettbewerbsumfelds produzierender Unternehmen und die als Antwort hierauf in den Fokus rückenden agilen Methoden vergrößern die Bedeutung einer effizienten Handhabung von Änderungsprozessen. Am Beispiel des Maschinen- und Anlagenbauers Ortlinghaus zeigt der Beitrag, dass eine Kombination aus ungeeigneten Änderungsprozessen und mangelhaftem IT-Support in der Praxis oft die schnelle und gleichzeitig qualitätsgesicherte Durchführung von Änderungsprozessen verhindert. Der Zielkonflikt aus geringem Zeitbedarf und hoher Prozessqualität lässt sich durch Anpassungen in der IT-Unterstützung reduzieren. Hierdurch können Erfolgsfaktoren für ein effizientes Änderungsmanagement gehoben und die Problemfelder der Workflowunterstützung, Informationsverteilung und Datenhandhabung verbessert werden. Zentrales Hindernis zur Adressierung der Erfolgsfaktoren stellt die aktuell zur Abwicklung von Change Requests genutzte Arbeitsumgebung dar. Der Beitrag präsentiert hierfür als zentralen Lösungsansatz die Internet of Production Infrastruktur. Das Potenzial der Internet of Production Infrastruktur im Kontext des Änderungsmanagements wird anhand von drei Anwendungsbeispielen verdeutlicht. Abschließend wird der Migrationspfad für Unternehmen bei der Einführung eines effizienten Änderungsmanagements aufgezeigt.
Methods of machine learning (ML) are difficult for manufacturing companies to employ productively. Data science is not their core skill, and acquiring talent is expensive. Automated machine learning (Auto-ML) aims to alleviate this, democratizing machine learning by introducing elements such as low-code or no-code functionalities into its model creation process. Due to the dynamic vendor market of Auto-ML, it is difficult for manufacturing companies to successfully implement this technology. Different solutions as well as constantly changing requirements and functional scopes make a correct software selection difficult. This paper aims to alleviate said challenge by providing a longlist of requirements that companies should pay attention to when selecting a solution for their use case. The paper is part of a larger research effort, in which a structured selection process for Auto-ML solutions in manufacturing companies is designed. The longlist itself is the result of six case studies of different manufacturing companies, following the method of case study research by Eisenhardt. A total of 75 distinct requirements were identified, spanning the entire machine learning and modeling pipeline.
Industry 4.0 and Smart Maintenance represent a great opportunity to make manufacturing and maintenance more effective, safer, and reliable. However, they also represent massive change and corresponding challenges for industrial companies, as many different options and starting points have to be weighed and the individual right paths for achieving Smart Maintenance need to be identified. In our paper, we describe our approach to evaluating maintenance organizations in a case study for the oil and gas industry, developing a shared vision for the future, and deriving economical and effective measures. We will demonstrate our approach, by showcasing a specific example from the oil and gas industry, where a need for action on HSE-relevant critical flanges in the company's piping systems was identified. We describe the steps, that were taken to identify the need for action, the specifications of the project and the criticality analysis of the piping system. This resulted in the derivation of a digitalization measure for critical flanges, which was first commercially analyzed and then the flanges were equipped with a continuous monitoring solution. Finally, a conclusion is drawn on the performed procedure and the achieved improvements.