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Bemühungen um eine Verbesserung der betrieblichen Planung richten sich verstärkt auf die Planung von Terminen, Kapazitäten und Kosten aller an der Leistungserstellung beteiligten Bereiche. Ein Hilfsmittel hierzu ist im Einsatz von Planzeiten für unterschiedliche Verwendungszwecke zu sehen. Mit der vorliegenden Arbeit werden die Grundlagen für eine anforderungsgerechte zeitliche Planung mittels einer dem Aufgabenbereich des Anwender anpaßbaren Planzeitsystematik erarbeitet. Es sollen dabei insbesondere Aussagen hinsichtlich Einzel-und Gesamtgenauigkeit sowie des gezielten Eingriffs des Anwenders zur Genauigkeitssteigerung möglich werden. Dazu wurde eine mathematische Verfahrensweise aufgestellt und rechnermäßig implementiert. Um die unterschiedlichen Aufgabenstellungen des Gesamtverfahrens zu differenzieren, wurden die Komponenten Mikro-Modell, Makro-Modell und Analysemodul unterschieden. Durch Erprobung mit Daten aus einer Selbstaufschreibung im Bereich Fertigungsplanung eines Maschinenbauunternehmens wurde untersucht, welche Auswirkungen die verschiedenen Kenngrößen der Planzeiten, wie Anzahl der Datensätze, Wert der Planzeit, Verwendungshäufigkeit der einzelnen Planzeiten sowie Standardabweichung der Ist-Werte, auf die Genauigkeit der Gesamtplanzeit haben.
Ein ständig wachsender Preisdruck und immer individuellere Kundenaufträge sind nur zwei Kennzeichen der industriellen Produktion im europäischen Wirtschaftsraum. Gerade in Deutschland ansässige Unternehmen können im internationalen Wettbewerb in den wenigsten Fällen allein aufgrund des Produktpreises konkurrenzfähig bleiben. Stattdessen bauen diese Unternehmen ihre Wettbewerbsvorteile anderweitig aus und verfolgen vielmehr eine konsequente Kundenorientierung, hohe Logistikleistung oder Prozessbeherrschung. In diesem Umfeld setzten zahlreiche Unternehmen bereits frühzeitig auf eine Reduzierung ihrer Wertschöpfungstiefe und verlagerten verschiedene Entwicklungs- oder Produktionsschritte auf andere Unternehmen mit komplementären Kompetenzen. Damit rückte die überbetriebliche Zusammenarbeit bzw. Koordination der Auftragsabwicklung entlang einer mehrstufigen Lieferkette oder innerhalb eines polyzentrischen Unternehmensnetzwerks zunehmend in den Mittelpunkt betrieblicher Anstrengungen. So gilt es also heute, in Netzwerkstrukturen zu denken, diese ganzheitlich zu gestalten und effizient zu organisieren. Der Beitrag konkretisiert am Beispiel des Aachener PPS-Modells geeignete Referenzmodelle und zeigt Entwicklungspfade einer wertorientierten Logistikgestaltung auf.
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.
Die Finanzkrise hat viele Unternehmen kalt erwischt. Die Folgen des Konjunktureinbruchs sind drastische Absatzeinbrüche, Produktionsstopps und Liquiditätsengpässe. Die Tendenz zur Wertminderung der Produkte zwingt vor allem Industrieunternehmen, Abschreibungen auf ihre Bestände vorzunehmen. Dies gilt insbesondere für die äusserst dynamischen und hochwertigen Lagerbestände im Automobilbau, Maschinenbau oder der chemischen Industrie.
Viable Production System for adaptable and flexible production planning and control processes
(2009)
High Resolution Supply Chain Management (HRSCM) aims at designing adaptable and flexible production planning and control (PPC) processes according to the needs of the company’s supply chain environment. To reach this goal a model for a Viable Production System (VPS) has been elaborated and is presented in this paper. Based on the Viable System Model (VSM) developed by Stafford Beer current production systems are analyzed in terms of integrity. With the gained knowledge a complete recursive framework of a VPS is developed. The framework allows the design of a decentralized production system that meets all requirements of a dynamic environment. Flexible and adaptable PPC processes can be developed for each identified subsystem of the VPS. Hence, further research focuses on the development of process and control loops in order to assure the application of the framework. Exemplarily the decentralised control loop for inventory management is elaborated in a case study.
Supply Chain Management delivers a considerable amount of ideas and methods to design the value stream. Each of these concepts may lead to significant cost reduction and higher service levels. But the same concept does not work for different customers and their diverse needs. Thus, a “one size fits it all” supply chain cannot lead to success. The key to overcome this obstacle is the hybrid supply chain. This paper outlines the application of hybrid system theory to supply chains. After a comprehensive overview of existing methods for the design of supply chains is given, a methodology for a customer-to-customer oriented supply chain design is presented. This approach adopts the hybrid system theory to supply chains which is in a nutshell that hybrid systems use the advantages of its subsystems to reach a superior result to one system alone. Concluding a case study illustrates the application of the methodology.
High Resolution Supply Chain Management aims to counteract the trend towards more and more centralised and rigid enterprises. Today, most companies strive to increase efficiency of business processes applying highly sophisticated, centralised planning approaches. These centralised approaches limit the companies’ ability to react flexibly and act adaptively due to external and internal turbulences. In today’s buyer’s markets companies usually try to bypass these turbulences keeping high levels of inventory resulting in a low overall efficiency. High Resolution Supply Chain Management tries to solve the problem at its root from a holistic perspective. Based on the Viable System Model developed by Stafford Beer a four-dimensional holistic production management system model, embedding an organisational structure view, an cause and action view, a control loop perspective and a decision making level has been elaborated. The basis of this model is the integration of all four perspectives into an interacting framework.
High Resolution Supply Chain Management (HRSCM) aims to stop the trend of continuously increasing planning complexity. Today, companies in high-wage countries mostly strive for further optimization of their processes with sophisticated, capital-intensive planning approaches. The capability to adapt flexibly to dynamically changing conditions is limited by the inflexible and centralized planning logic. Thus, flexibility is reached currently by expensive inventory stocks and overcapacities in order to cope with rescheduling of supply or delivery. HRSCM describes the establishment of a complete information transparency in supply chains with the goal of assuring the availability of goods through decentralized, self-optimizing control loops for Production Planning and Control (PPC). HRSCM pursues the idea of enabling organization structures and processes to adapt to dynamic conditions. The approach includes the strengths of the existing planning models as well as the process of decision making in organizations. A precondition for this decentralized adaptation is the synchronization of the objectives of the several units or process owners. The basis for this new PPC Model are information transparency, stable processes, consistent customer orientation, increased capacity flexibility and the understanding of the production system as a viable, socio-technical system.
Analysis of the Harmonizing Potential of Order Processing Attributes in Spread Production Systems
(2010)
The paper discusses an approach how to measure the competitive advantage of harmonized order processing data by making use of knowledge about the interdependencies between related benefit dimensions. Corresponding harmonization projects are all projects that strive for common structures in product attributes, classification systems or product structures. The main objective of the underlying research work is the development of a method for the estimation of the benefit potential of harmonized order processing data.
The efficient dealing with the dynamic environment of production industries is one of the most challenging tasks of Supply Chain Management in high-wage countries. Relevant and current information are still not used sufficiently, to handle the influence of the dynamic environment on intra- and inter-company order processing adequately. Among other things, the problem is caused by missing or delayed feedback of relevant data. As a consequence of that, planning results differ from the actual situation of production. High Resolution Supply Chain Management describes an approach aiming on high information transparency in supply chains in combination with decentralized, self-optimizing control loops for Production Planning and Control. The final objective is to enable manufacturing companies to produce efficiently and to be able to react to order-variations at any time, requiring process structures to be most flexible.
Aufgrund kürzer werdender Produktzyklen und steigender Produktvielfalt werden produzierende Unternehmen mit einer zunehmenden Anzahl von Produktanläufen konfrontiert. Ziel aktueller Forschungsaktivitäten ist es daher, anlaufintensive Unternehmen zu befähigen, verlässliche Produktionsprogramme in kurzer Zeit zu erstellen. Lerneffekte sollen genutzt werden können ohne Diversifikationseffekte zu vernachlässigen. Zur Erreichung dieser Zielsetzung wird ein Modell für eine kybernetische PPP bei Produktanläufen entwickelt.
Einführung
(2012)
Zusammenfassung und Ausblick
(2012)
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.
Ziel des Forschungsbereichs "Selbstoptimierende Produktionssysteme" ist es, sowohl technische als auch soziotechnische Produktionssysteme zu entwickeln, die durch Selbstoptimierung eine bessere Performance erreichen, als bei der Auslegung geplant und erwartet werden kann. Im Fokus steht die Steigerung der Produktivität in der Produktion direkt vor Ort. Bedeutend ist die dezentrale Entscheidungsfähigkeit der Mitarbeiter auf dem Shopfloor und in unterstützenden Bereichen, sowie der kognitiven und adaptiven Systeme und Netzwerke in der Produktion.
Industrie 4.0 ist in Politik, Medien, Wissenschaft und Wirtschaft derzeit omnipräsent. Intelligenter, individueller, effizienter, schneller, vernetzter – so lauten nur einige Versprechen dieses neuen industriellen Zeitalters. Tatsächlich sind die Potenziale gerade für den deutschen Maschinen- und Anlagenbau gewaltig: Sowohl für Anbieter als auch für Anwender von Technologien rund um das Thema Industrie 4.0. Aber noch existieren viele ungelöste Fragen, Unsicherheiten und Aufgaben. Hier wollen wir mit unserer Readiness-Studie ansetzen und Hilfestellung leisten. Denn ein Selbstläufer wird Industrie 4.0 nicht. Mit der vorliegenden Studie soll die große Vision näher an die betriebliche Realität gebracht werden. Auch zeigen wir die anspruchsvollen Wegmarken auf, die für viele Unternehmen hinsichtlich ihrer Industrie 4.0-Fähigkeit noch zu passieren sind. Die Studie untersucht, an welcher Stelle der Maschinen- und Anlagenbau aktuell bei der Umsetzung steht. Motivation und Hemmnisse der Unternehmen werden ebenso in den Blick genommen wie die Unterschiede, die sich zwischen Mittelstand und großen Unternehmen ergeben. Im Ergebnis ist es erstmals möglich, die „Industrie 4.0-Readiness“ der Maschinenbau-Industrie detailliert und systematisch abzubilden.
Industrie 4.0 is all around us today: in politics, in the media, and on the agendas of researchers and entrepreneurs. Smarter, faster, more personalized, more efficient, more integrated – those are just some of the promises of this new industrial era. The potential, especially for Germany ́s mechanical
engineering industry and plant engineering sector, is indeed great, both for providers and for users of technologies across the spectrum of Industrie 4.0.
But there are still many unresolved questions, uncertainties, and challenges. Our readiness study seeks to address this need and offer insight. Because Industrie 4.0 will not happen on its own.
This study is intended to bring the grand vision closer to the business reality. We also highlight the challenging milestones that many companies must still pass on the road to Industrie 4.0 readiness.
The study examines where companies in the fields of mechanical and plant engineering currently stand, focusing on what motivates them and what holds them back, and on the differences that emerge between small and medium enterprises on the one hand and large enterprises on the other.
The results make it possible for the first time to develop a detailed, systematic picture of Industrie 4.0 readiness in the engineering sector.
The study concludes with recommendations for action in the business community, complementing the diverse suite of programs and activities offered by VDMA’s Forum Industrie 4.0. We would like to take this opportunity to thank the two sponsors of this project from the VDMA Forum, Dietmar Goericke and Dr. Christian Mosch, whose efforts played a critical role in making this study a success.
We are convinced that Industrie 4.0 can become a success story for Germany’s engineering sector. May our “Industrie 4.0 Readiness” study do its part in this effort.
Increasing the energy efficiency and meanwhile avoiding unplanned maintenance breaks are keys for manufacturing companies to stay competitive in the future. This paper presents an energy saving and maintenance cost reducing approach for manufacturing environments. The approach describes first occurring types of energy wastage within manufacturing and characterizes them in more detail. Including additional external information, the significance of an identified on-going wastage can be determined. Based on the type of wastage and the significance; concrete recommendations for measures to prevent the wastage are delivered. The identified wastage facilitates detecting inefficient operating mode as well as wearing and malfunctioning at machines. By using complex event processing technologies realtime information can forwarded directly to the responsible persons to enable quick reactions to prevent energy wastage and unplanned downtimes. The paper presents an approach to identify detection and propose concepts for manufacturing enterprises. The information processing procedure is used for the implementation of two Use Cases.
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.
Failure management in the production area has been intensely analyzed in the research community. Although several efficient methods have been developed and partially successfully implemented, producing companies still face a lot of challenges. The resulting main question is how manufacturers can be assisted by a sustainable approach enabling them to proactively detect and prevent failures before they occur. A high-resolution production system based on analyzed real-time data enables manufacturers to find an answer to the main question. In this context, Big Data technologies have gained importance since the critical success factor is not only to collect real-time data in the production but also to structure the data. Therefore, we present in this paper the implementation of Big Data technologies in the production area using the example of an actual research project. After the literature review, we describe a Big Data based approach to prevent failures in the production area. This approach mainly includes a real-time capable platform including complex event processing algorithms to define appropriate improvement measures.
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.
With big data-technologies on the rise, new fields of application appear in terms of analyzing data to find new relationships for improving process under-standing and stability. Manufacturing companies oftentimes cope with a high number of deviations but struggle to solve them with less effort. The research project BigPro aims to develop a methodology for implementing counter measures to disturbances and deviations derived from big data. This paper proposes a methodology for practitioners to assess predefined counter measures. It consists of a morphology with several criterions that can have a certain characteristic. Those are then combined with a weighting factor to assess the feasibility of the counter measure for prioritization.
Datenbasierte Services rücken durch die Vernetzung zunehmend in den Fokus von Unternehmen. Für produzierende Unternehmen jeder Größe ist es immanent, die eigenen Daten stärker zu nutzen. Durch ein historisches Wachstum des Unternehmens sind IT-Lösungen oftmals über das Unternehmen verteilt und Daten werden mehrfach gehalten. Mithilfe des Konzepts eines digitalen Schattens können die aufgezeigten Herausforderungen gelöst werden. Dessen Umsetzung erfolgt über software-definierte Plattformen. Diese ermöglichen ein Abbild der relevanten Unternehmensdaten und schaffen Transparenz über aktuelle und vergangene Ereignisse. Unter Nutzung von Datenanalyseverfahren und Visualisierungssystemen tragen sie zur Entscheidungsunterstützung im Unternehmen bei. Dieser Beitrag enthält eine Definition dieses Plattformtyps und eine Morphologie zur Einordnung verschiedener Plattformen vor. Anhand des morphologischen Kastens werden die zentralen, notwendigen Merkmale einer software-definierten Plattform herausgearbeitet und beschrieben. Integrationsanforderungen zur Einführung in Unternehmen werden in den vier Dimensionen Technik, Organisation, Prozesse sowie Anforderungen zur Datenintegration dargestellt.
Ergänzt wird diese Betrachtung um Praxiserfahrungen bei der Umsetzung einer software-definierten Plattform. Damit liefert der Artikel einen Beitrag zur Diskussion um software-definierte Plattformen und unterstützt Unternehmen bei der Einführung einer solchen.
ECM im Mittelstand
(2017)
Mit der ganzheitlichen Strategie des Enterprise Content Management (ECM) werden alle Dokumente eines Unternehmens verwaltet und organisiert. Durch den Einsatz geeigneter ECM Werkzeuge erhalten Unternehmen zum Beispiel Unterstützung beim effizienten Erfassen, Ablegen und Wiederauffinden von Dokumenten, bei der Abwicklung dokumentenbasierter Prozesse sowie bei der Einhaltung rechtlicher Vorgaben, etwa zur revisionssicheren Archivierung. Damit können ECM-Lösungen einen maßgeblichen Beitrag zur Digitalisierung der Geschäfts- und Arbeitswelt im Sinne des »Digital Office« leisten.
Das Konzept des umfassenden ECM ist mittlerweile in großen Unternehmen etabliert. Wesentliche Treiber sind hier neben offensichtlichen Rationalisierungseffekten und hohen Anforderungen an die Rechtssicherheit im Umgang mit Dokumenten(Compliance) vor allem auch neue Formen der Zusammenarbeit in Teams sowie die Automatisierung und Integration von Geschäftsprozessen. Auch die voranschreitende Digitalisierung von Geschäftsmodellen benötigt eine komplett digitale Unterstützung, zum Beispiel die automatisierte Ablage und Weiterverarbeitung von Verträgen oder Bankgeschäften, die im Internet geschlossen werden. Um Medienbrüche zu vermeiden und damit ein Geschäftsvorfall schnell nach den Compliance-Gesichtspunkten verarbeitet werden kann, ist eine ECM-Strategie, die der Unternehmensstrategie folgt, angeraten.
Vor diesem Hintergrund bietet die Studie »ECM im Mittelstand 2017« anhand der Aussagen von über 600 mittelständischen Unternehmen eine Bestandsaufnahme der ECM-Praxis im Mittelstand. Im Vordergrund stehen Fragen zum Begriffsverständnis, zur Verbreitung, zu Nutzen und zu Kosten von ECM-Software ebenso wie zu zukünftigen Entwicklungen und Trends rund um ECM im Mittelstand. Aufgrund vergleichbarer Fragestellungen sind in weiten Teilen Aussagen zur Entwicklung seit 2013 möglich, die auf entsprechenden Studienergebnissen aus einer Vorgängerstudie basieren.
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.
This paper addresses the challenge of modelling individual cyber-physical systems (CPS) for small and medium-sized enterprises (SMEs) in manufacturing industries. CPS are key technology building blocks for the implementation of Industrie 4.0. Especially for SMEs the increase of production efficiency and reduction of manufacturing costs through CPS offer potential to maintain their competitiveness and innovation capacity. Although SMEs perceive the potential of CPS, they often lack financial and human resources to acquire the necessary CPS-competencies as well as an overview of all the currently available technological solutions. To overcome this issue a matching platform will offer SMEs support in finding suitable CPS-components by letting them express their functional and technical requirements. The matching logic is based on a set of morphologies that encompasses the functional and requirement spectrum of CPS-components. The matching algorithm analyses the input for congruence of requirements and available technologies and suggests suitable technology combinations. This paper describes the methodology of the matching platform, and introduces the research work to define and to develop the technology morphologies. The presented results facilitate the selection and configuration of CPS for SMEs.
Influenced by the high dynamic of the markets and the steadily increasing demand for short delivery times the importance of supply chain optimization is growing. In particular, the order process plays a central role in achieving short delivery times and constantly needs to evaluate the trade-off between high inventory and the risk of stock-outs. However, analyzing different order 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 processes in the whole value chain. The objective of this research is to evaluate two different order strategies (t, q, t, S) in a four-stage supply chain. In order to measure the performance of the supply chain the quantity of the backlog will be considered. A Design of Experiments approach is supposed to enhance the significance of the simulation results.
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.
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.
Industrie 4.0 is changing the industrial landscape in an unanticipated way. The vision for manufacturing industries is to transform to an agile company, in order to react on occurring events in real-time and make data based decisions. The realization requires also new capabilities for the information management. To achieve this goal agile companies require taking measured data, analyzing it, deriving knowledge out of this and support with the knowledge their employees. This is crucial for a successful Industrie 4.0 implementation, but many manufacturing companies struggling with these requirements. This paper identifies the required capabilities for the information management to achieve a successful Industrie 4.0 implementation. [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-65151-4_3]
Der 37. KVD-Service-Congress widmet sich der Diskussion, wie effektiver und effizienter Service in der Zukunft gestaltet werden muss. Im Mittelpunkt des Service stehen die Kunden, die Mitarbeiter und das Unternehmen. Und über allem schwebt das Schlagwort Digitalisierung. Was macht sie mit dem Service - heute und morgen?
Nowadays, cyber physical systems support the improvement of efficiency in intralogistics by controlling and manipulating the production and logistic environment autonomously. Due to the complexity of the individual production processes, designing suitable cyber-physical systems based on their existing production environment is a challenge for companies.
This paper presents a new methodology on how to design cyber-physical systems conceptually to suit an individual production environment. Compared to existing design approaches, this methodology matches immediately the required functions to existing information and communication technology’s components insisting on the neutral assimilation of requirements.
Therefore, the requirement specification asks for needed functions in relating to offered functions of information and communication technology (ICT) components. The paper focusses the use case of implementing a cutting-edge mobile network technology into an existing tracking and tracing process.
The digitalization of manufacturing processes is expected to lead to a growing interconnection of production sites, as well as machines, tools and work pieces. In the course of this development, new use-cases arise which have challenging requirements from a communication technology point of view. In this paper we propose a communication network architecture for Industry 4.0 applications, which combines new 5G and non-cellular wireless network technologies with existing (wired) fieldbus technologies on the shop floor. This architecture includes the possibility to use private and public mobile networks together with local networking technologies to achieve a flexible setup that addresses many different industrial use cases. It is embedded into the Industrial Internet Reference Architecture and the RAMI4.0 reference architecture. The paper shows how the advancements introduced around the new 5G mobile technology can fulfill a wide range of industry requirements and thus enable new Industry 4.0 applications. Since 5G standardization is still ongoing, the proposed architecture is in a first step mainly focusing on new advanced features in the core network, but will be developed further later.
Es ist davon auszugehen, dass einfache, repetitive Tätigkeiten in absehbarer Zeit in zunehmendem Maße automatisiert werden. Daher wird für Beschäftigte, die maßgeblich mit diesen Tätigkeiten betraut sind, Qualifizierung zu einem zentralen Faktor. Darüber hinaus wird es für einen großen Teil der Höherqualifizierten zu einer deutlichen Verschiebung der Qualifikationsanforderungen sowie zu einer zunehmenden Informatisierung der Arbeit kommen. Der Buchbeitrag von Volker Stich, Gerhard Gudergan und Roman Senderek verdeutlicht, dass angesichts dieser Herausforderungen für die Unternehmen, das arbeitsnahe Lernen eine Möglichkeit darstellt, Menschen und Unternehmen für den aktuellen industriellen Wandel zu befähigen. Hierbei sind nach Ansicht der Autoren jedoch zunächst Arbeits- und Produktionssysteme zu schaffen, die lernförderlich geplant und gestaltet sind. Um dies zu ermöglichen, bedarf es einer Kategorisierung der verfügbaren arbeitsorientierten Lernformen und insbesondere neuer technologiegestützter Lernformen. Darüber hinaus sind die Rahmenbedingungen und Voraussetzungen von Unternehmen zu prüfen und im Hinblick auf die Anwendung der verschiedenen Lernformen zu bewerten. Eine Systematik hierfür und die Erfahrungen bei der Implementierung von arbeitsorientierten Lernformen bei vier Unternehmenspartnern schließen diesen Beitrag ab.
Zeugnis der Reife
(2018)
Aktuell sehen sich deutsche Unternehmen damit konfrontiert, dass ihre bisherigen Produktionsabläufe und Arbeitsweisen immer weniger mit der Digitalisierung und den damit veränderten Maßstäben des 21. Jahrhunderts mithalten können. Neue innovative Lösungen werden benötigt, um produktiv voranzugehen und den Wandel für sich zu nutzen.
Die digitale Transformation hat mittlerweile alle Wertschöpfungsstufen im industriellen Sektor erfasst. So ist ein großer Teil aktuell produzierter Maschinen bereits mit Sensorik und Software ausgestattet und kommuniziert über digitale Infrastrukturen. Stetig sinkende Kosten für Sensorik , Vernetzungstechnologien, Rechen- und Speicherleistung erlauben Unternehmen die wirtschaftliche Erhebung und Verarbeitung von Daten in einem bisher nicht gekannten Ausmaß. Diese Veränderungen durch Digitalisierung und Industrie 4.0 müssen Unternehmen als Chance für den industriellen Service nutzen.
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.
Many ERP systems support configurable materials. Due to an ever increasing number of product variants the benefits of this approach are well understood. However, these implementations are not standardized. In this article we propose a new standard interface for the exchange of configuration data. This would lead to further benefits as systems as Advanced Planning systems could better use manufacturing flexibility while web shops as Amazon could easily integrate manufacturers of complex products with much reduced implementation effort.
Towards the Generation of Setup Matrices from Route Sheets and Feedback Data with Data Analytics
(2018)
The function or department of production control in manufacturing companies deals with short-term scheduling of orders and the management of deviations during order execution. Depending on the equipment and characteristics of orders, sequence dependent setup times might occur. In these cases for companies that focus on high utilization of their assets due to long phases of ramp up and high energy costs, it might be optimal to choose sequences with minimal setup time times between orders. Identifying such sequences requires detailed and correct information regarding the specific setup times. With increasing product variety and shorter lot sizes, it becomes more difficult and rather time intense to determine these values manually. One approach is to analyse the relevant features of the orders described in the route sheets or recipes to find similarities in materials and required tools. This paper presents a methodology, which supports setup optimized sequencing for sequence dependent setup times through constructing the setup matrix from such route sheets with the use of data analytics.
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.
Factory automation and production are currently
undergoing massive changes, and 5G is considered being a key
enabler. In this paper, we state uses cases for using 5G in the
factory of the future, which are motivated by actual needs of the
industry partners of the “5Gang” consortium. Based on these use
cases and the ones by 3GPP, a 5G system architecture for the
factory of the future is proposed. It is set in relation to existing
architectural frameworks.
Digitalization is changing the industrial landscape in a way we did not anticipate. The manufacturing industries worldwide are working to develop strategies and concepts for what is labelled with different terms such as the Industrial Internet of Things in the USA or Industrie 4.0 in Germany. Many industrialized economies are driven by the production sector and this sector needs specific approaches and instruments to take up other than those approaches we know from start-ups and ventures coming from Silicon Valley and other places. In this paper, we demonstrate an appropriate approach to transform producing companies in a systematic and evolutionary approach.
In particular, the objective of this paper is to provide results from two initiatives which conceptually build upon each other and are of particular relevance for the production industry. First, we present a global survey on the state of implementation and the future perspectives of the concept Industrie 4.0 from 2016. Findings from this study have forced parts of the German industry to heavily invest into a common approach to accelerate change towards Industry 4.0 in order to stay competitive in worldwide economy. This approach is presented in a second part.
Task-Specific Decision Support Systems in Multi-Level Production Systems based on the digital shadow
(2019)
Due to the increasing spread of Information and Communication Technologies (ICT) suitable for shop floors, the production environment can more easily be digitally connected to the various decision making levels of a production system. This connectivity as well as an increasing availability of high-resolution feedback data, can be used for decision support for all levels of the company and supply chain. To enable data driven decision support, different data sources were structured and linked. The data was combined in task-specific digital shadows, selecting clustering and aggregation rules to gain information. Visual interfaces for task-specific decision support systems (DSS) were developed and evaluated positively by domain experts. The complexity of decision making on different levels was successfully reduced as an effect of the processed amounts of data. These interfaces support decision making, but can additionally be improved if DSS are extended with smart agents as proposed in the Internet of Production.
Glück per Abo
(2019)
Was charakterisiert einen Menschen jenseits seines offensichtlichen Verhaltens und seiner äußeren Gestalt? Wohl nichts so sehr wie seine Bedürfnisse und Wünsche. „Am Ende existiert der Mensch nur durch seine Bedürfnisse“, bringt es der Dichter Friedrich Hebbel überspitzt auf den Punkt. Doch wie sehen diese Bedürfnisse aus?
The technical development of the 5G mobile communication technology has been successfully completed. Now, vendor companies struggle with the analysis of industrial application and sales strategies as well as the development of business cases for their customers. Since this challenge is faced by many technology providers with innovative technologies in the “trough of disillusionment”, FIR’s information technology management has developed a methodology to bridge the gap, based on the example of 5G. This paper presents a methodology for identifying applications and defining business cases to select the most profitable ones. We also validate the methodology in the 5Gang research project.
Eine Herausforderung für produzierende Unternehmen in der Entwicklung intelligenter Produkte besteht darin, dass die Zielstellung, die mit einem intelligenten Produkt verfolgt wird, nicht expliziert ist. Zudem ist oftmals nicht spezifiziert, in welchem Anwendungsfall ein intelligentes Produkt agieren soll. Produzierende Unternehmen benötigen Unterstützung, um eine zielorientierte und folglich wirtschaftliche Melioration existierender Produkte zu gewährleisten. Ebendiese Melioration wird im Kontext von intelligenten Produkten als Smartifizierung bezeichnet und stellt damit einen Entwicklungsprozess dar, der ein bestehendes Produkt als Ausgangssituation im Sinne einer Anpassungskonstruktion expliziert. Die originäre Produktfunktion wird folglich nicht verändert, sondern das Produkt um digitale Funktionen und Dienstleistungen erweitert. Der Artikel befasst sich daher erstens mit der Beschreibung generischer Ziele für den Einsatz intelligenter Produkte im Maschinenbau. Eine Zusammenstellung und Erläuterung solcher Ziele unterstützt Unternehmen, eine Präzisierung der Zielfestlegung in der Initiierungsphase eines Smartifizierungsprojekts durchzuführen. Zweitens wird unter Anwendung der Ziel-Mittel-Beziehung ein Anwendungsfall intelligenter Produkte beschrieben. Abschließend werden beide Aspekte in einer Methode zusammengefasst, wie mittels Ziel- und Anwendungsfallbetrachtung Anforderungen abgeleitet und wie diese Elemente in Vorgehensmodelle der Produktentwicklung eingebettet werden können. Exemplarisch wird anhand eines Energiekompensators aufzeigt, wie die Methode und die sich daraus ableitenden Ergebnisse im Smartifizierungsprozess zur Entwicklung eines intelligenten Energiekompensators eingesetzt werden.