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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.
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.
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.
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.