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Feasibility Analysis of Entity Recognition as a Means to Create an Autonomous Technology Radar
(2021)
Mit den neuesten Technologietrends auf dem Laufenden zu bleiben, ist für Fertigungsunternehmen eine entscheidende Aufgabe, um auf einem global wettbewerbsfähigen Markt erfolgreich zu bleiben. Die Erstellung eines Technologieradars ist ein etablierter, jedoch meist manueller Prozess zur Visualisierung der neuesten Technologietrends.
Der Herausforderung, Technologien zu identifizieren und zu visualisieren, widmet sich das Projekt TechRad, das maschinelles Lernen einsetzt, um ein autonomes Technologie-Scouting-Radar zu realisieren. Eine der Kernfunktionen ist die Identifizierung von Technologien in Textdokumenten. Dies wird durch natürliche Sprachverarbeitung (NLP) realisiert.
Dieser Beitrag fasst die Herausforderungen und möglichen Lösungen für den Einsatz von Entity Recognition zur Identifikation relevanter Technologien in Textdokumenten zusammen. Die Autoren stellen eine frühe Phase der Implementierung des Entity Recognition Modells vor. Dies beinhaltet die Auswahl von Transfer Learning als geeignete Methode, die Erstellung eines Datensatzes, der aus verschiedenen Datenquellen besteht, sowie den angewandten Modell-Trainings-Prozess. Abschließend wird die Leistungsfähigkeit der gewählten Methode in einer Reihe von Tests überprüft und bewertet.
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.
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.
[Der Sammelband] Widmet sich den in Wissenschaft und Praxis aktuell intensiv diskutierten Fragestellungen zu Smart Services. Befasst sich mit Geschäftsmodellen, Erlösmodellen und Kooperationsmodellen von Smart Services. Geht auf branchenspezifischen Besonderheiten von Smart Services ein. (link.springer.com)
Klar Schiff
(2009)
Im Rahmen dieser Studie untersuchten das Forschungsinstitut für Rationalisierung e. V. an der RWTH Aachen und die Universität St. Gallen
(Lehrstuhl Produktionsmanagement) 24 Veröffentlichungen von 11 Beratungsunternehmen. Dabei wurden über 200 Aussagen zur Bewältigung der Krise bewertungsneutral identifiziert und analysiert.
In an increasingly changing market environment, the long-term survival of companies depends on their ability to reduce latencies in adapting to new market conditions. One strategy to meet this challenge is the anchoring of data-driven decision making, which leads to an increasing use of advanced information technologies and, subsequently, to an increase in the amount of data stored. The complexity of processing these data spurred the demand for advanced statistical methods and functions called Business Analytics. Companies are, despite all promised benefits, overwhelmed with the implementation of Business Analytics as indicated by a failure rate of 65 to 80 %. This paper provides an empirically validated, multi-dimensional model that takes an integrative look at critical success factors for the implementation
of Business Analytics and based on which management recommendations can be generated. For this purpose, constructs of the model are conceptualized, before a structural equation model is developed. This model is then validated with data from 69 industrial partners in the food industry. It is shown amongst others, that the three success factors top management support, IT infrastructure and system quality are pivotal to increase the company performance.
Zur Planung und Steuerung setzen Unternehmen der produzierenden Industrie heute auf umfassenden Softwareeinsatz. Deshalb begründen sie eine geringe logistische Zielerfüllung bezüglich Lieferfähigkeit und Liefertreue häufig mit Defiziten der Software. Doch Praxiserfahrungen zeigen, dass die Industrieanwender die Bedeutung organisatorischer Defizite in der innerund" überbetrieblichen Auftragsabwicklung deutlich unterschätzen.
Deshalb untersuchten die drei Institute
• Fraunhofer Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA, Stuttgart;
• Forschungsinstitut für Rationalisierung FIR, Aachen sowie
• Laboratorium für Werkzeugmaschinen und Betriebslehre WZL der RWTH
Aachen
den Einfluss dieser Defizite auf die Lieferterminermittlung und -erfüllung. Ausgangspunkt der Studie waren Thesen, die eine qualitative Befragung der Produktions- und Logistikverantwortlichen verifizieren sollte.
Blockchain as Middleware+
(2019)
In supporting decision making of manufacturing companies, the added value of cross-domain data exchange for aggregating information is well established in enterprise organization research and is represented, for example, in the reference model “Internet of Production” (IoP). Currently, there is little research regarding the role of Blockchain technology in such a reference model and how specifically the IoP needs to be expanded to address cross-company data exchange. This paper presents a proposal for such an extension to outline the use of Blockchain technology and to elaborate the open research demands for implementation. In particular, desk research and the development of concrete use cases for cross-company data exchange between business application systems were carried out. The results are, on the one hand, extending the IoP by a third dimension, which corresponds to the supply chain, and, on the other hand clarification of the role Blockchain technology can take in this context.
This paper won the John Burbidge Best Paper Award (see Attachment 2).
Industrie 4.0 bringt enorme Veränderungen und bietet große Verbesserungspotenziale für die Produktionsplanung und -steuerung. Aufbauend auf dem Aachener PPS-Modell wird in diesem Beitrag in Anlehnung an den Industrie-4.0-Maturity-Index der acatech eine reifegradbasierte Untersuchung der Entwicklung der Produktionsplanung und -steuerung im Kontext von Industrie 4.0 präsentiert.