Volker Stich
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Institute
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.
Prozessarchitektur
(2012)
Das Aachener PPS-Modell beschreibt Aufgaben, Prozesse und Funktionen für die Produktionsplanung und -steuerung in verschiedenen Referenzsichten. Dabei liegt der Fokus auf den unterschiedlichen Aspekten der Planung und Steuerung inner- und überbetrieblicher Produktion. Die Unterscheidung in inner- und überbetriebliche Aufgaben wurde bereits im Aufgabenmodell dargestellt. Betrachtet man die Produktion in Netzwerken, so wird deutlich, dass nicht alle Aufgaben durch einen Netzwerkpartner abgedeckt werden können. Die kooperative Leistungserstellung macht es erforderlich, dass die Erfüllung einzelner Teilaufgaben durch unterschiedliche Netzwerkpartner koordiniert wird. Für die PPS in Produktionsnetzwerken werden daher die Netzwerkebene und die Ebene der einzelnen Unternehmung unterschieden.
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.
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.
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.
Die Erfüllung der klassischen Aufgaben der Produktionsplanung und -steuerung (PPS) wird aufgrund der dynamischen Anforderungsprofile, die es Unternehmen abfordern, sich strukturell und operativ kontinuierlich zu verändern, zunehmend schwieriger. Der Umgang mit Dynamik und Komplexität wird vom Störfall zum Normalfall.
Vor diesem Hintergrund wird ein innovativer Ansatz für eine Produktionsplanung und -regelung vorgestellt, der das Ziel verfolgt, die den Produktionssystemen inhärente Planungskomplexität beherrschbar zu machen.
Der Lösungsansatz basiert auf kybernetischen Strukturen, die den Beschränkungen der Wandlungs- und Lebensfähigkeit. Als grundlegender Teil des Ansatzes wird die Produktionsregelung unter Berücksichtigung des Echtzeitaspektes entworfen.
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.
Einführung
(2012)
Zusammenfassung und Ausblick
(2012)
Die Vernetzung von Mitarbeiter*innen und Maschinen sowie die zunehmende Automatisierung, auch von Wissensarbeit, wird die Rolle der Beschäftigten im industriellen Wertschöpfungsprozess fundamental verändern. Aus diesem Grund ist arbeitsbezogene Kompetenzentwicklung aus wirtschaftlicher, gesellschaftlicher sowie sozialer Perspektive ein zentraler Schlüsselaspekt für die mittelfristige Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit. Personalabteilungen haben bislang jedoch meist nur bedingt Kenntnisse über die bevorstehenden Veränderungen und die sich daraus ergebenden Kompetenzanforderungen an die Mitarbeiter*innen. Ziel des Forschungsvorhabens LidA war es, die sich aufgrund der fortschreitenden Digitalisierung verändernden Kompetenzanforderungen entlang definierter Industrie-4.0-Reifegradmodelle zu spezifizieren. Hierzu wurden Beschäftigte befähigt, indem zum einen ihre Selbstlernkompetenz gefördert wurde und zum anderen individuelle Lernpfade abgeleitet worden sind. Anschließend wurden diese mit passender Didaktik in Lehr- und Lernmodule überführt und auf einer bewährten Open-Source-Plattform für eine breite Nutzergruppe verfügbar gemacht. Diese soll einem breiten Nutzerkreis, speziell KMU, eine bedarfsgerechte Schulung der Mitarbeiter*innen im Zeitalter des digitalen Wandels gewährleisten.
Inhaltsangabe Band:
Die vernetzte Digitalisierung hat die produzierende Industrie fundamental verändert. Im Rahmen dessen eröffnen sich produzierenden Unternehmen kontinuierlich neue Chancen, in einem zunehmend dynamischen und durch das Internet geprägten Wettbewerb, wirtschaftliche Erfolge zu erzielen. Durch die veränderten Rahmenbedingungen der vernetzten Digitalisierung müssen produzierende Unternehmen jedoch neue Ansätze für die Organisation der digitalen Transformation verfolgen: Sie müssen die neue Führungsaufgabe Digitalisierungsmanagement gestalten. Dabei muss das Digitalisierungsmanagement eine breite Aufgabenvielfalt abdecken.
Dieses Buch befähigt produzierende Unternehmen die digitale Transformation erfolgreich zu gestalten. Dazu werden Nutzen und Funktionsweisen der wesentlichen Aufgaben des Digitalisierungs- und Informationsmanagements praxisnah dargestellt. Ein spezifisch für produzierende Unternehmen, die eine digitale Transformation anvisieren, entwickeltes Digitalisierungs- und Informationsmanagement-Modell verknüpft schließlich die Inhalte.
Das vorliegende Buch ist als ein Nachschlagewerk für Führungskräfte und Entscheider entwickelt worden, die die Herausforderungen der Realisierung von digitalen Geschäftsmodellen, digitalisierten Produkten und digitalen Geschäftsprozessen angehen wollen. Die Methoden in diesem Buch helfen dabei, die richtigen Managementaufgaben zu verfolgen und diese in der Unternehmensorganisation umzusetzen. Dabei werden auch die Schnittstellen zwischen dem strategischen Digitalisierungsmanagement und dem taktischen bis operativen Informationsmanagement behandelt. Das Buch bietet einen schnellen und einfachen Zugriff auf die wichtigsten Methoden und viele unterstützende Beispiele. Es ist Teil der Reihe „Handbuch Produktion und Management“ und ergänzt dessen Ordnungsrahmen.
(Quelle: https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-662-63758-6)
Der Technologie- und Trendradar 2022 enthält die neusten Technologien und Trends des vergangenen Jahres. Im aktualisierten Radar wurden die Technologiereifegrade in den Steckbriefen neu bewertet, die Anwendungen, Potenziale und Herausforderungen der Technologien wo nötig aktualisiert und neue Technologien aufgenommen.
Der Technologie- und Trendradar 2022 enthält elf neue Steckbriefe. Das Technologiefeld Vernetzung wurde um Eventgetriebene IT-Architekturen, Internet of Behaviors und Web3 erweitert. Dem Feld Virtualisierung wurde die Technologie Metaverse hinzugefügt. Das Technologiefeld Datenverarbeitung wurde um den Trend Data-Centric AI ergänzt, das Feld Prozesse um den Trend Digitale Souveränität. Im Technologiefeld Produkte wurden die Technologien Edge AI, Inter Planetary File System (IPFS), Photonische Siliziumchips, Soft-Robotik und Neuromorphic Computing aufgenommen.
KVD-TrendRadar
(2022)
Mit dem Service TrendRadar bringen wir eine neue Sichtweise in die Diskussion der Dienstleistungswende. Dabei konzentrieren wir uns dieses Jahr auf die Fragen „Welche Faktoren werden diese Entwicklung dominieren und in welche Richtung müssen Unternehmen denken und handeln, um auch in Zukunft erfolgreich aufgestellt zu sein?“
KVD-TrendRadar
(2021)
Mit dem KVD TrendRadar bringen wir eine neue Sichtweise in die Diskussion: Statt mit der Frage „Was haben Service-Unternehmen in der Vergangenheit getan, um heute erfolgreich zu sein?“ die Vergangenheit zu analysieren, blicken wir mit der Frage „Womit müssen sich Service-Unternehmen in den kommenden Jahren befassen, um erfolgreich zu werden oder zu bleiben?“ mit Ihnen zusammen in die Zukunft.
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.
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.
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.
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.
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.