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Influenced by the high dynamic of the markets the optimization of supply chains gains more importance. However, analyzing different procurement strategies and the influence of various production parameters is difficult to achieve in industrial practice. Therefore, simulations of supply chains are used in order to improve the production process. The objective of this research is to evaluate different procurement strategies in a four-stage supply chain. Besides, this research aims to identify main influencing factors on the supply chain’s performance. The performance of the supply chain is measured by means of back orders (backlog). A scenario analysis of different customer demands and a Design of Experiments analysis enhance the significance of the simulation results.
The operation of CNC milling is expensive because of the cost-intensive use of cutting tools. The wear and tear of CNC tools influence the tool lifetime. Today’s machines are not capable of accurately estimating the tool abrasion during the machining process. Therefore, manufacturers rely on reactive maintenance, a tool
change after breakage, or a preventive maintenance approach, a tool change according to predefined tool specifications. In either case, maintenance costs are high due to a loss of machine utilization or premature tool change. To find the optimal point of tool change, it is necessary to monitor CNC process parameters during machining and use advanced data analytics to predict the tool abrasion. However, data science expertise is limited in small-medium sized manufacturing companies. The long operating life of machines often does not justify investments in new machines before the end of operating life. The publication describes a cost-efficient approach to upgrade legacy CNC machines with a Tool Wear Prediction Upgrade Kit. A practical solution is presented with a holistic hardware/software setup, including edge device, and multiple sensors. The prediction of tool wear is based on machine learning. The user interface visualizes the machine condition for the maintenance personnel in the shop floor. The approach is conceptualized and discussed based on industry requirements. Future work is outlined.
Das Gegenteil von Theorie ist die Praxis. So sagt man landläufig und unterstellt damit oft, dass wissenschaftliche Erkenntnisse nicht immer für den Alltag taugen. Dass Theorie aber nicht gleich Theorie ist und Wissenschaft und Praxis trotz aller Unterschiedlichkeit aufeinander angewiesen sind, darauf weist das FIR an der RWTH Aachen schon mit der Auflösung seines Akronyms hin: „Forschung. Innovation. Realisierung.“ Hier zielen alle Forschungsaktivitäten darauf ab, Lösungen für reale Herausforderungen aus der Praxis zu schaffen, die am Ende auch umsetzbar sind. Eine nutzenbringende Verbindung zwischen den beiden scheinbar so unterschiedlichen Welten ist dafür unabdingbar und diese Lücke schließt das FIR mit Industriekooperationen, Wissens und Technologietransfer sowie Weiterbildungsangeboten auf vielen Ebenen. Nicht zuletzt positionierte sich das FIR als leitendes Institut des Clusters Smart Logistik auf dem RWTH Aachen Campus und füllt diese Rolle seit über 10 Jahren erfolgreich aus.
Blockchain-Lösungen sind bisher vor allem im Finanzbereich bekannt
und erfolgreich. Doch ihre unbestreitbaren Vorteile bieten weit darüber
hinaus Potenzial und machen sie auch für industrielle Anwendungen
interessant. Vor allem Lieferketten mit ihren komplexen Strukturen,
vielen Beteiligten sowie verschiedensten Material-, Informations- und
Finanzströmen lassen sich mit der Technologie erheblich effizienter
gestalten.
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.
Nowadays, the market for information and communication technologies used for IOT-applications grows daily. Since companies need technologies to transform their business processes corresponding to the digital revolution, they need to know which technologies are available, and fit the best for their use case. Their inertial issue is the lacking overview of technologies suitable to connect their production or logistics. Hence, this paper presents a methodology to select technologies (and combinations) based on their functions. It differentiates between information and communication technologies, digital technologies and connecting technologies by the physical function and its role in a cyber-physical system. Depending on the use case, the applicability of every technology varies. Due to that reason, the paper illustrates a ranked qualification of the technologies for typical use cases, focussing tracking and tracing issues in the intralogistics of producing companies. The evaluation is performed upon a literature research, a market study to identify suitable technologies, and various expert interviews to assess the applicability of the technologies.
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.
Manufacturing companies worldwide recognized the high potential of Industrie 4.0 in order to increasing production efficiency. Key benefits include creation of integrated systems, networked products and improvement of service portfolios. However, for many companies deriving and evaluating necessary measures to use Industrie 4.0 potentials represents a major challenge. This paper introduces the "acatech Industrie 4.0 Maturity Index" as an approach to meet this challenge. The development of multidimensional maturity model intents to provide companies an assessment methodology. The aim is to capture the status quo in companies in order to be able to develop individual roadmaps for the successful introduction of Industrie 4.0 and manage the transformation progressively.
Trends und Entwicklungen
(2020)
Der traditionelle After Sales Service inklusive der hohen Margen und Gewinnbeiträge steht einem Wandel gegenüber. Digitale Transformation, Globalisierung oder disruptive Geschäftsmodelle verändern die etablierten Rahmenbedingungen des Geschäftsbereiches zunehmend. Daher sollten sich Unternehmen auf diesen Wandel vorbereiten und Veränderungen in der eigenen Organisation anstoßen. Aus diesem Grund wird in dem letzten Kapitel des vorliegenden Buches auf wichtige Trends im After Sales Service eingegangen. Zu nennen sind hierbei der Ansatz der Servitization (Abschn. 7.1), die Digitale Transformation im After Sales Service (Abschn. 7.2), digitale Geschäftsmodelle (Abschn. 7.3), das Smart Service Engineering (Abschn. 7.4) oder der Einfluss der Elektromobilität auf den automobilen After Sales Service (Abschn. 7.5).