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Die digitale Transformation in Unternehmen bewirkt einen stetigen Anstieg der Datenmengen auf allen Unternehmensebenen. Die Nutzung dieser Daten und deren Veredlung zu Informationen gestalten sich aufgrund der historisch gewachsenen IT-Komplexität jedoch zunehmend als strukturelle und organisatorische Herausforderung. Das Potenzial der digitalen Transformation, schnellere und bessere Entscheidungen auf Basis von Analysen der vorliegenden Datenbasis zu treffen, bleibt damit oftmals hinter den Erwartungen zurück. Unternehmen sind daher gefordert, Strukturen und Fähigkeiten zur Beherrschung der Ressource Information zu gestalten. Die Informationslogistik stellt einen essenziellen Baustein dar, um interne und externe Informationsflüsse effektiv und effizient nutzbar zu machen.
Smart-Data-Management
(2022)
Durch die vernetzte Digitalisierung stehen Unternehmen mehr Daten zur Verfügung als je zuvor. Die Tendenz ist dabei steigend und ein Ende der Entwicklung nicht abzusehen. Gleichzeitig wirken höhere Kundenanforderungen und ein globalisiertes Wettbewerbsumfeld spürbar auf die produzierende Industrie ein. Kompetenzen wie individualisierte Produktentwicklung, nachhaltige Kundenbindung und ein einzigartiges Wertversprechen gewinnen zunehmend an Relevanz. In diesem Spannungsfeld stellt sich die Frage, wie das Potenzial der stetig wachsenden Rohdatenmengen genutzt werden kann, um sich auf dem Markt von Mitstreitern abzusetzen.
Die Inhalte des Kapitels ‚Smart-Data-Management‘ sollen dazu dienen, produzierende Unternehmen zu befähigen, durch datenbasierte Anwendungen produktive und vorausschauende Entscheidungen zu treffen. Dabei kann der Mehrwert in einer gesteigerten Reaktionsgeschwindigkeit in Bezug auf externe Effekte liegen, aus der Verbesserung bestehender Unternehmensprozesse hervorgehen oder sich in neuen, durch Künstliche Intelligenz (KI) erschlossenen Geschäftsfeldern zeigen.
Dieses Kapitel schließt sich an die Themenstellungen der Informationslogistik (Kap. 8) und des Projektmanagements (Kap. 10) an und fokussiert die notwendigen Schritte zur erfolgreichen Umsetzung von datenbasierter Wertschöpfung. Es werden Trendthemen wie Big Data, KI und Maschinelles Lernen aufgegriffen und im Zuge dessen ein Projektvorgehensmodell vorgestellt, das auf das Management von Smart Data zugeschnitten ist.
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.
Mit dem Industrie-4.0-Maturity-Index steht Unternehmen ein Werkzeug zur Verfügung, um die Chancen neuer Technologien strukturiert und investitionssicher zu erschließen. Dazu bricht er die digitale Transformation in die vier Gestaltungsfelder Ressourcen, Informationssysteme, Organisationsstruktur und Kultur herunter. Im dritten Teil unserer Serie zum Maturity-Index berichten wir, wie sich das Modell in der Praxis einsetzen lässt.
Der Industrie-4.0-Maturity-Index identifiziert für produzierende Unternehmen in den vier Gestaltungsfeldern diejenigen Fähigkeiten, die für eine erfolgreiche Transformation notwendig sind. Die umfangreiche Bewertung der Fähigkeiten im Rahmen der Anwendung des Industrie-4.0-Maturity-Index zeigt Unternehmen aktuelle Schwachstellen auf und ermöglicht eine individuelle Roadmap zur Erreichung des Zielzustands zu entwickeln.
Produzierende Unternehmen sehen sich jeher den weitreichenden Konsequenzen von Produktionsausfällen und störungsbedingten Stillständen ausgesetzt. Als Lösung hierauf gilt Industrie 4.0 mit dem systematischen Lernen aus Daten für schnellere sowie bessere Entscheidungs- und Anpassungsprozesse. Neben kulturellen und organisationalen Anforderungen zur Umsetzung von Industrie 4.0 stellt der richtige Umgang mit Daten und insbesondere Big Data im zunehmend digital vernetzten Produktionsumfeld Unternehmen derzeit vor große Herausforderungen.
Im Forschungsprojekt BigPro wird die Frage beantwortet, wie Big Data aus der Produktion genutzt werden können, um das Störungsmanagement zu unterstützen. Dazu wurde ein Vorgehen entwickelt, das sicherstellt, dass die erforderlichen Informationen in der richtigen Form zu Verfügung stehen und das System zielgerichtet auf- und eingesetzt werden kann. Das Projekt „BigPro“ wird
über das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Rahmen des Förderprogramms IKT 2020 – Forschung für Innovationen mit dem Förderkennzeichen 01IS14011 gefördert
Die Herausforderungen der Zukunft werden geprägt durch digital veredelte Produkte von höchster Qualität und hoher Variantenvielfalt bei gleichzeitig kleiner werdenden Losgrößen. Konventionelle Entwicklungsmethoden stoßen aufgrund zunehmender Komplexität und kürzer werdender Lebenszyklen auf Produktebene an ihre Grenzen. Dadurch werden bei kundenindividueller Produktion die Aufwände in der Arbeitsplanung und -vorbereitung überproportional größer. Eine mögliche Lösung stellt die generative Erstellung der Produktionsstückliste während der Montage dar. Durch das eventbasierte „Mitschreiben der Montage“ werden administrative und planungsintensive Prozesse in der Arbeitsvorbereitung überproportional reduziert und die Erstellung der Stückliste in die manuelle Montage transferiert.
Seit Jahren bestimmt Industrie 4.0 die Diskussionen um die Erhaltung der Wettbewerbsfähigkeit produzierender Unternehmen. Der Kern von Industrie 4.0 steht für die Transformation zu einem agilen Unternehmen, um die Produktivität signifikant zu erhöhen, flexibel auf Änderungen zu reagieren und Entscheidungen datenbasiert zu treffen. Das Potenzial ist erkannt, aber die Umsetzung der digitalen Transformation ist herausfordernd.
Der Acatech Industrie 4.0 Maturity Index unterstützt Unternehmen dabei.