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In der neuen Expertise des Forschungsbeirats Industrie 4.0 untersuchen das FIR e. V. an der RWTH Aachen und das Industrie 4.0 Maturity Center den Status-quo und die aktuellen Herausforderungen der deutschen Industrie bei der Nutzung und wirtschaftlichen Verwertung von industriellen Daten. Handlungsoptionen für Unternehmen, Verbände, Politik und Wissenschaft zeigen auf, wie der Nutzungsgrad der Datenbasis erhöht werden kann und wie sich Potenziale bei der Monetarisierung ausschöpfen lassen. Der Fokus liegt dabei auf produzierenden Unternehmen.
Generation of a Data Model For Quotation Costing Of Make To Order Manufacturers From Case Studies
(2022)
For contract or make to order manufacturers, quotation costing is a complex process that is mainly performed based on experience. Due to the high diversity of the product range of these mostly small or medium-sized companies (SMEs) and the poor data situation at the time of quotation preparation, the quality of the calculation is subject to strong variations and uncertainties. The gap between the initial quotation costing and the actual costs to be spent (pre- and post-calculation) is crucial to the existence of SMEs. Digitalization in general can help companies to get a better understanding of processes and to generate data. For improving these processes, an understanding of the important data for that specific process is crucial. Accurate quotation costing for customized products is time-consuming and resource-intensive, as there is a lack of an overview of data to be used within the process. This paper therefore derives a data model for supporting quotation costing in the company, based on literature-based costing procedures and recorded case studies for quotation and calculation. Based on the results, SMEs will have a first overview of the needed data for quotation costing to optimize their calculation process.
Um auf steigende Kundenanforderungen und das sich änderndes Unternehmensumfeld reagieren zu können, müssen Unternehmen ihre Agilität und Reaktionsfähigkeit, insbesondere in Produktionsprozessen, erhöhen. Dafür müssen die Auswirkungen der möglichen Änderungen im Unternehmensumfeld auf die eigenen Geschäfts- und Produktionsprozesse untersucht und verstanden werden. Das Prozessverständnis allein reicht jedoch nicht: Es werden Daten aus unterschiedlichen Quellen benötigt, um die Ereignisse in der Prozess- und Lieferketten nachzuverfolgen, um das Material eindeutig zu charakterisieren und in Unternehmen vorhandene Algorithmen oder Modelle mit Eingangsdaten zu versorgen. Daher spielt die Datenverfügbarkeit eine wichtige Rolle auf dem Weg zur adaptiven Produktion. In diesem Beitrag wird die Wichtigkeit der Datenverfügbarkeit erläutert sowie ein Konzept der Datenplattform zum sicheren, überbetrieblichen Datenaustausch vorgestellt.
Künstliche Intelligenz (KI) hat als Technologie in den vergangenen Jahren Marktreife erlangt. Es existiert eine Vielzahl benutzerfreundlicher Produkte und Services, welche die Anwendung von KI im Alltag und im Unternehmen vereinfachen. Die Herausforderung, vor denen Anwendende, gerade im betriebswirtschaftlichen Kontext, stehen, ist nicht die technische Machbarkeit einer KI-Applikation, sondern deren organisatorisch und rechtlich zulässige Gestaltung. Zu einer zunehmenden Dynamik in der Gesetzgebung kommt ein gesellschaftliches Interesse an der Kontrolle und Transparenz über die für KI-Modelle erhobenen Daten. Die Diskussion über Datensouveränität im geschäftlichen und privaten Alltag rückt mehr und mehr in das Zentrum der öffentlichen Aufmerksamkeit.
Datenbasierte KI-Anwendungen stehen damit in einem Spannungsfeld zwischen den Potenzialen, die das Erheben und Teilen von Daten über Unternehmensgrenzen hinweg bietet, und der Herausforderung, die Datensouveränität der involvierten Personen zu wahren. Die vorliegende Studie soll erstens über die Auswirkungen der Datensouveränität und die damit verbundenen aktuellen und kommenden Regularien auf KI-Anwendungsfälle aufklären. Dafür wurden Expertinnen und Experten aus den Bereichen Recht, KI- und Organisationsforschung befragt. Zweitens zeigt die Studie Potenziale und Best Practices von KI-Anwendungsfällen mit überbetrieblichem Datenaustausch auf. Dafür wurden Fallstudien in Unternehmen durchgeführt, die bereits erfolgreich Datenaustausch in ihre Geschäftsmodelle integriert haben, um ihre KI-Applikationen zu betreiben und zu verbessern.
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.
Nachhaltige Lieferketten
(2021)
Das Thema der Nachhaltigkeit ist nicht zuletzt aufgrund aktueller Entwicklungen zunehmend in den gesellschaftlichen und unternehmerischen Fokus gelangt. Pandemien, Naturkatastrophen, aber auch regulatorische Auflagen zur Erfüllung von Klimaschutzzielen haben zu einem Umdenken geführt. Im Rahmen des Thementags „Sustainable Supply-Chain-Management“ hat das FIR an der RWTH Aachen zusammen mit Expert:innen aus Wirtschaft und Forschung Thesen erarbeitet, die widerspiegeln, wie das Thema Nachhaltigkeit aktuell in deutschen Unternehmen wahrgenommen und umgesetzt wird und welche besondere Bedeutung dem Supply-Chain-Management dabei zukommt. Nachhfolgend werden diese und deren Implikationen für die Praxis vorgestellt.
Eine wesentliche Bedingung zur Optimierung der Wertschöpfungsprozesse ist die Transparenz über die leistungsbestimmenden Faktoren eines Unternehmens. Die Ermittlung dieser Faktoren stellt für viele Industriebetriebe eine Herausforderung dar. Im Rahmen der Veröffentlichung wird daher eine Vorgehensweise zur systematischen Identifikation von Einflussfaktoren der Unternehmenskennzahlen vorgestellt, welche die Grundlage zur Ableitung von individuellen Stellhebeln zur Steigerung der Unternehmensleistungsfähigkeit darstellt.
Recent developments have demonstrated the challenges and impacts of disruptions in supply chains. Current disruptions especially affected procurement and have indicated a lack of resilience. Resilience aims at being prepared, decreasing the impact, and enabling fast reactions and adaption in case of disruptions. The systematic design of resilience in procurement is significantly influenced by proactive and strategic actions before disruptions occur. Thus, the procurement strategy plays a major role when increasing resilience. The procurement strategy is influenced by various factors. Thus, a data-based approach for its systematic design is required. Based on the vision of the Internet of Production (IoP), this paper presents a data-based approach for designing procurement strategies. The IoP is a framework that enables cross-domain collaboration by providing semantically adequate and contextual data from production, development, and usage in real-time at an appropriate granularity. The paper aims at analyzing the state of the art regarding the design of procurement strategy in uncertain environments and the identification of success-critical purchased articles. Based on this, an approach is developed that is structured along the action research cycle and uses CRISP-DM to further detail the different steps. Through the use of these frameworks, both practical applicability and objective evaluation are ensured. The proposed approach thus allows the systematic evaluation of purchased articles regarding supply risks and lies the foundation for the adaption of the procurement strategy. The resulting approach is the foundation for future practical application of different use cases. As one central use case for the presented approach, the paper introduces the textile industry and its supply chains.
Als Beispiel einer globalen Krisensituation zeigt die COVID-19-Pandemie eindrucksvoll die Schwachstellen heutiger Wertschöpfungsnetzwerke. Vor dem Hintergrund zunehmend komplexer und vernetzter Wertschöpfungsnetzwerke steigt für Unternehmen die Bedeutung einer resilienten Gestaltung derselben. Dabei wird davon ausgegangen, dass ähnliche Krisensituationen in Zukunft häufiger auftreten werden. Ziel dieser Expertise ist es, Unternehmen bei der Identifikation von Potenzialen und Maßnahmen für die resiliente Gestaltung ihrer Wertschöpfungsnetzwerke zu unterstützen.
Prinzipien zur erfolgreichen Umsetzung von KI-Geschäftsmodellinnovationen
In Zeiten des zunehmenden globalen Wettbewerbs und hoch vernetzter Wertschöpfungsketten entwickelt sich Künstliche Intelligenz zu einem immer wichtiger werdenden Wettbewerbsfaktor für Unternehmen am Wirtschaftsstandort Deutschland. Durch den Einsatz von KI-Verfahren können nicht nur interne Geschäftsprozesse kostensenkend optimiert, sondern auch neue, digitale Geschäftsfelder und -modelle erschlossen werden. Es lassen sich zum einen Trends identifizieren, denen der Einsatz von KI in deutschen Unternehmen folgt. Zum anderen zeigt sich, dass sich KI unterschiedlich stark auf verschiedene Dimensionen innovativer Geschäftsmodelle auswirkt. Insgesamt lassen sich so Prinzipien ableiten, die die erfolgreiche Umsetzung von KI-Geschäftsmodellinnovationen beschreiben.
Neue Technologie- und Anwendungstrends kennzeichnen KI-Nutzung
Die tatsächliche KI-Landschaft in den Wertschöpfungsketten von KI-nutzenden Unternehmen ist durch Trends gekennzeichnet. Diese lassen sich in Technologie- und Anwendungstrends unterteilen. Experteninterviews zeigen beispielsweise, dass KI-Anwendungen bevorzugt auf Cloud-Infrastrukturen entwickelt und bereitgestellt werden. Das wiederum rückt die Frage nach der Wahrung der Datensouveränität in den Vordergrund. Anwendung findet KI tendenziell zur Prognose und Überwachung.
Sechs Prinzipien beeinflussen die erfolgreiche Umsetzung von KI-Geschäftsmodellinnovationen
Fallstudien über ein breites Spektrum der deutschen Wirtschaft beleuchten, welche Aspekte eines KI-basierten Geschäftsmodells den größten Effekt auf das Unternehmen haben. Hier lässt sich ein besonders hoher Einfluss von KI auf das Nutzenversprechen neuartiger, digitaler Leistungen der Unternehmen an die Kundinnen und Kunden feststellen. So lassen sich sechs Erfolgsprinzipien zur erfolgreichen Implementierung von KI-Technologien identifizieren, um die wirtschaftliche Nutzung von KI für Unternehmen in Deutschland im globalen Wettbewerb weiter zu steigern. So empfiehlt es sich zum Beispiel – neben der Auswahl des richtigen KI-Anwendungsfalles – ebenfalls darauf zu achten, dass die KI-Anwendung sowohl den Anbietenden wie auch den Anwendenden nützt. Diese und weitere Erfolgsprinzipien werden detailliert in der Studie Künstliche Intelligenz – Geschäftsmodellinnovationen und Entwicklungstrends beschrieben.
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.
Mehr als nur ein Hype
(2021)
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.
Schwerwiegende Gesundheits- und Wirtschaftskrisen wie die Weltfinanzkrise (ab 2007) oder die Covid-19-Pandemie im Jahr 2020 haben aufgezeigt, in welch turbulentem Umfeld sich die globalisierte Welt heutzutage befindet und wie schnell gewohnte Abläufe in Wertschöpfungsketten unterbrochen und angepasst werden müssen. Die alltäglichen Anforderungen in dem sich immer schneller wandelnden digitalen Zeitalter wachsen stetig und sind komplexer denn je.
Unternehmen sind angehalten, immer kurzzyklischer auf sich ändernde
Bedingungen und Störungen zu reagieren und strategische Entscheidüngen
zur Gestaltung von Wertschöpfungsketten zu treffen. Nur mithilfe
einer umfassenden Datengrundlage und -kommunikation kann die strategische Planung der Supply-Chain effektiv erfolgen und somit die benötigte Robustheit und Agilität ermöglicht werden.
The Impact Of Manufacturing Execution Systems On The Digital Transformation Of Production Systems
(2021)
With the focus of manufacturing companies on the digital transformation, Manufacturing Execution Systems are market-ready, modular software solutions for manufacturing companies to integrate the value-adding and supporting processes horizontal and vertical in the company. Companies, especially small and mediumsized companies, face high internal and external costs for the implementation of the MES modules. An advantage of MES is the possibility to implement the systems in a continually, module-by-module approach, with the benefit of timely distributed investments. By realizing fast improvements, companies can use the benefits for further module implementations. This paper proposes a maturity model to measure the impact of an MES on the digital transformation of the company’s production systems. The model fulfils two purposes. The first, companies can measure the impact based on the difference between its current maturity index and the potential index of an implemented MES. The second is, the user can identify what impact an MES has in general on the digital transformation since the developed maturity model is derived from an established industry 4.0 maturity model. The development of the maturity model is based on the methodologies of AKKASOGLU and focuses on the further development of an established model. As an outlook, the application of the model will be described briefly. The proposed maturity model can directly be used by practitioners and offers implications for further development of MES functionalities.
Industrial practice shows a strong trend towards digitalization. It is not only economic crises, such as those triggered by Covid-19, that are reinforcing this trend. It is also the entrepreneurial urge to fulfill customer wishes in the best possible way and to adapt to new requirements as quickly as possible. Due to the advancing digitalization, the role of business application systems in manufacturing companies is therefore becoming increasingly important. The data processed in IT-Systems represent a great potential, especially for the evaluation of change requests in production. Through efficient change management, companies can record and process changes quickly. However, the necessary data basis to decide on existing change requests is still hardly used. Existing IT-Systems for change management coordinate the processing of change requests, but do not relate to data of operational application systems such as Enterprise-Resource-Planning. Therefore, a conceptual approach is required for the evaluation of change requests. This approach is based on an objective recording system that enables the transformation from the change description to an evaluation space. The paper presents an approach for the systematic transfer of requirement characteristics into the world of operational IT-Systems.
In immer komplexer werdenden Wertschöpfungsketten wird die Geschwindigkeit, mit der Informationen weitergegeben und entsprechende Maßnahmen umgesetzt werden können, zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil. In der Realität kommt es jedoch auf dem Weg zwischen einem Ereignis und einer passenden Reaktion zu verschiedenen zeitlichen Verzögerungen, sogenannten Latenzen, die die Agilität eines Unternehmens erheblich hemmen. Insbesondere das Supply-Chain-Management mit seiner koordinierenden Funktion wird dadurch vor enorme Herausforderungen gestellt. Schlüsseltechnologien im Zeitalter von Digitalisierung und Industrie 4.0 bieten jedoch enorme Potenziale, die verschiedenen Formen von Latenzen zu reduzieren. Der Beitrag untersucht die unternehmensübergreifenden Effekte dieser Verzögerungen entlang der Supply-Chain und beleuchtet darüber hinaus die Potentiale konkreter digitaler Technologien auf selbige.
A large number of product-accompanying services in the machinery and plant engineering industry is based on the cross-company exchange of data and information. By providing services, additional sales potential on the manufacturer side as well as far-reaching product and process advantages for appliers can be reached. However, the necessary cross-company exchange of information is nowadays limited due to a lack of trust in the interacting partner and the applicable existing technologies, which results in significant losses in the terms of business potential. The uncovering of this potential now seems to be made possible by the use of the Blockchain technology. Through the key factors security, immutability, transparency and decentralisation, it serves as an enabler for cross-company communication and product-accompanying services. The technological implementation of a Blockchain can take on a broad spectrum of attributes, which can lead to decisive restrictions for the execution of services. This justifies the necessity for a qualified and context-related assessment of service-types-individual specifications and the resulting requirements on the system. Within the scope of this paper, different types of product-accompanying services are identified and analysed regarding their requirements for a Blockchain-based machinery and plant connection. This can serve as a basis for a qualified and goal-oriented configuration of the Blockchain.
Since 2016, the “Digital in NRW” Competence Centre has been supporting SMEs in the manufacturing industry in designing their individual digital transformation. With an Industry 4.0 maturity assessment, we define the status quo of SMEs, derive SME-specific measures from this, develop a digitalization roadmap and accompany the SME transformation. This paper presents the results of the four-year SME support. By analyzing the results of all maturity assessments, potential analysis and design workshops, we present the most frequent and most effective measures for a successful digital transformation of SMEs. The result of the paper is an action guideline for SMEs to initiate their own digital transformation based on formalized experience.
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.
In recent years, the complexity of the management of supply chains has increased significantly due to the growing individualization of products and dynamics of the market environment. To remain competitive, ensuring efficient and flexible processes and procedures along the entire supply chain are of particular importance for companies. Especially in the inter-company context, decisions must be made as quickly and correctly as possible. To enable good decision-making processes data must be processed and provided in a targeted manner. Currently, however, the necessary transparency is often lacking within the supply chains. In this article, a software-based assistance system for decision support on supply chain level is presented that aims to increase the transparency and efficiency of the decision-making process. A concept for decision support on supply chain level is presented. This paper focuses on the conceptual linkage of relevant decisions and data. Therefore, indicators are identified and linked with the relevant decisions. Moreover, a suitable way of visualizing the identified indicators for each decision in a user-friendly manner is defined. These results are then used to implement the software tool.
Auf Basis einer systematischen Literaturanalyse wurden insgesamt 11 Kennzahlen identifiziert, welche die Grundlage zur Beschreibung der operativen Leistungsfähigkeit von Unternehmen bilden. Die Kennzahlen wurden in die vier Leistungsdimensionen Effizienz, Qualität, Zeit und Flexibilität eingeteilt.
Es geht um die Entwicklung eines Software-Tools zur Unterstützung bei der Auswahl von geeigneten 3D-Druckdienstleistern im Kontext der additiven Ersatzteillogistik. Im Fokus steht der Logistikdienstleister als potentieller Nutzer des Softwaretools. Das Softwaretool erfüllt zwei zentrale Funktionen: Überprüfung ob ein Ersatzteil additiv gefertigt werden soll und Auswahl eines konkreten Produzenten durch Matchingalgorithmus.
The shop floor is a dynamic environment, where deviations to the production plan frequently occur. While there are many tools to support production planning, production control is left unsupported in handling disruptions. The production controller evaluates the deviations and selects the most suitable countermeasures based on his experience. The transparency should be increased in order to improve the decision quality of the production controller by providing meaningful information during his decision process. In this paper, we propose a framework in which an interactive production control system supports the controller in the identification of and reaction to disturbances on the shop floor. At the same time, the system is being improved and updated by the domain knowledge of the controller. The reference architecture consists of three main parts. The first part is the process mining platform, the second part is the machine learning subsystem that consists of a part for the classification of the disturbances and one part for recommending countermeasures to identified disturbances. The third part is the interactive user interface. Integrating the user’s feedback will enable an adaptation to the constantly changing constraints of production control. As an outlook for a technical realization, the design of the user interface and the way of interaction is presented. For the evaluation of our framework, we will use simulated event data of a sample production line. The implementation and test should result in higher production performance by reducing the downtime of the production and increase in its productivity.
In manufacturing, adherence to delivery dates is one of the main logistic goals. The production control department has to cope with short-term deviations from the planned route sheets. Because of unforeseen disruptions, e.g. machine breakdowns or shortage of material or personnel, in some situations, the promised delivery date to the customer is at stake. In practice, a fast and reasonable decision on how to deal with the delayed order is required. This decision process is often based on a qualitative analysis relying on the planner’s subjective assessment of a complex situation. To improve the quality of possible countermeasures this paper presents an application, which supports the decision process through a quantified analysis using real-time data from business application systems in combination with a simulation of the value stream. The developed app is part of the decision process and estimates the effect of selected countermeasures to accelerate a delayed order. Performance indicators illustrate the effect of the countermeasures on the specific order as well as the whole system. This approach empowers the planner to assess unforeseen situations and aims to improve the quality of the decision-making process. This paper describes the architecture of the application, its simulation ecosystem, the relevant data and the decision process to select the most effective countermeasures.
Changing customer demands lead to increasing product varieties and decreasing delivery times, which in turn pose great challenges for production companies. Combined with high market volatility, they lead to increasingly complex and diverse production processes. Thus, the susceptibility to disruptions in manufacturing rises, turning the task of Production Planning and Control (PPC) into a complex, dynamic and multidimensional problem. Addressing PPC challenges such as disruption management in an efficient and timely manner requires a high level of manual human intervention. In times of digitization and Industry 4.0, companies strive to find ways to guide their workers in this process of disruption management or automate it to eliminate human intervention altogether. This paper presents one possible application of Machine Learning (ML) in disruption management on a real-life use case in mixed model continuous production, specifically in the final assembly. The aim is to ensure high-quality online decision support for PPC tasks. This paper will therefore discuss the use of ML to anticipate production disruptions, solutions to efficiently highlight and convey the relevant information, as well as the generation of possible reaction strategies. Additionally, the necessary preparatory work and fundamentals are covered in the discussion, providing guidelines for production companies towards consistent and efficient disruption management.
The do-it-yourself mentality is particularly widespread in the furniture sector. Homemade furniture is very popular. The individualisation of furniture can be observed in internet forums, such as the online platform Pinterest. These creative ideas of potential customers show a need for individualized sustainable pieces of furniture. The current production structures, however, do not allow individual production according to the end customer's specifications. In addition, information logistics faces a major challenge: making the creative ideas of end consumers available to producers in parametric form. Topics such as customer requirements in relation to sustainable production, material specifications, industrial property rights, fair production conditions and traceability are the focus of this data interchange. An open and innovative European furniture ecosystem must be created to connect all stakeholders in the production process. This is made possible by a platform that channels the creativity of consumers and makes it designable and producible through the professional skills of designers. This requires the involvement of manufacturing specialists who can produce personalised products through sustainable intelligent production technologies. An exchange of information must also take place securely and quickly in order to protect the personal rights of the sources of ideas. This is being developed in the EU research project INEDIT - Open Innovation Ecosystem for do-it-together process. By connecting many different stakeholders along the entire value creation process, a change towards efficient collaborative collaboration is achieved. This paper presents a project insight for the development of an international co-creation platform by presenting the problem and linking it to a potential solution.
Unvorhergesehene Störungen gefährden in vielen Fällen den Kundenliefertermin. Die Produktionssteuerung hat die Aufgabe, effektiv und effizient auf diese kurzfristigen Störungen zu reagieren. Der Entscheidungsprozess beruht jedoch häufig auf einer qualitativen Analyse einer komplexen Situation anhand subjektiver Einschätzungen durch den Produktionsplaner. Zur Verbesserung der Entscheidungsfindung stellt dieser Beitrag eine App vor, die auf Basis von Echtzeitdaten und einer Simulation des Produktionssystems eine quantitative Entscheidungsfindung ermöglicht.
The industrial food production is currently caught between the increas-ing demands of numerous stakeholders, economic profitability and the challenges of digitization. A solution to face these various challenges can be seen in the aggregation of data into higher-value, independent data products that can be of-fered and sold on a buyer's market. Large amounts of heterogeneous data are already available in the value chain of the industrial food production, e.g. throughout the data-driven harvesting of primary products, further processing by interconnected production facilities and the information-intensive product distri-bution to end consumers. However, the data is usually only evaluated and used locally for the optimization of internal processes or, at the most, within compre-hensive partnerships. The purpose of this paper is to identify new revenue oppor-tunities for current and future players in the industrial food production by using data as an independent economic good (data products). For this purpose, scenar-ios for the development and use of data products via Industrial Internet of Things platforms are developed for a food technical reference process, the industrial chocolate production and its value chain. On this basis, examples for different types of data products and their value propositions are derived. The results can not only serve food producers and relevant stakeholders but all industrial produc-ers as an input for the future, yield-increasing orientation of their business models.
Die Variantenfließfertigung ermöglicht die Herstellung konfigurierbarer Produkte bei kurzen Durchlaufzeiten und geringen Beständen. Im Vergleich zu anderen Organisationsformen der Produktion gestaltet sich die Produktionsplanung und -steuerung aufgrund der Variantenvielfalt als anspruchsvoll. Im vorliegenden Beitrag wird der erste Schritt einer Methodik vorgestellt, welche für die Konfiguration der Reihenfolgeplanung entwickelt wurde.
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.
[Study] Blockchain
(2019)
Distributed ledger technologies, of which the best known example is blockchain, were expected to make their big breakthrough in 2018. Instead, the opposite happened. Cryptocurrency price slumps and delays in promising projects became symptoms of a new sense of caution. Organizations tried to use blockchain in unsuitable applications, and underestimated implementation hurdles. Despite this, the need for effective data exchange and data management in today's connected world remains high. Decentralized solutions, intelligent sensors, global supply chains and vast quantities of customer data will further stimulate demand for specialized and powerful data management systems. Blockchain therefore remains one option to enable a secure and interconnected world. The following five-step approach will help you harness blockchain's potential, avoiding common mistakes and overcoming implementation hurdles on your way.
Due to Digital Transformation, also called Industry 4.0 or the Industrial Internet of Things, the barrier for implementing data collecting technology on the shop floor has decreased dramatically in the past years – leading to an increasingly growing amount of data from a multitude of IT systems in production companies worldwide. Despite that, the production controller still relies heavily on intrinsic knowledge and intuition for the management of disruptions in production. Thanks to advances in the fields of production control and artificial intelligence, potentials for the collected data for disruption management arise. However, in order to transform data into usable information and allow drawing conclusions for disruption management in production, the relevant data-objects, disturbances and alternative actions must be known. Thus, the decision-making can be supported, reducing the decision latency and increasing benefit of alternative actions. Therefore, the goal of this paper is to discuss the prerequisites necessary to perform a data based disruption management and the methodology itself, serving as an approach to allow companies to build a data basis, classify disruptions and alternative actions in order to improve decision making in the future. [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-28464-0_13]
Ziel des Forschungsvorhabens war die Erhöhung der Effizienz und Effektivität von Suchanfragen in ERP-Systemen. Dabei sollte der Aufwand für den Nutzer reduziert und die Qualität der Ergebnisse verbessert werden. Die Erreichung der Ziele wurde durch die Entwicklung einer selbstlernenden, kontextbasierten Suchmaschine für ERP-Systeme realisiert. Mit der Berücksichtigung des Kontexts einer Suchanfrage, des Benutzerverhaltens und einer Ergebnisbewertung durch den Anwender wurde die Ergebnisqualität von Suchanfragen kontinuierlich gesteigert. Durch die Entwicklung eines Demonstrators wurde der Nutzen des Konzepts nachgewiesen, indem dieser in verschiedenen Szenarien erprobt und anhand einer Wirtschaftlichkeitsbetrachtung bewertet wurde.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.