Volker Stich
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Institute
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]
[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.
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.
Die beschriebenen unterschiedlichen Ausprägungen der sechs Gestaltungsfelder im Rahmen der Smart-Maintenance-Roadmap stellen Meilensteine dar, die Unternehmen bei der eigenen Transformationen ihrer Instandhaltungsorganisation unterstützen. Smart Maintenance sollte jedoch nicht als eine endgültige Entwicklungsstufe betrachtet werden. Vielmehr beschreibt Smart Maintenance das Verständnis um den dazugehörigen Transformationsprozess selbst: erfolgreiche Smart-Maintenance-Unternehmen kennen also die Zusammenhänge, die zwischen den jeweiligen Entwicklungsphasen bestehen und können diese für die Umsetzung der folgenden Transformationsschritte ihrer Instandhaltung aber auch angrenzender Organisationseinheiten nutzen. Dabei hilft eine zyklische Betrachtung der nachfolgenden vier Schritte, um den Weg zur Smart Maintenance aktiv und zielgerichtet zu gestalten:
1. Entwicklung eines gemeinsamen Zielverständnisses
2. Regelmäßige Bestimmung der eigenen Position im Smart-Maintenance-Transformationsprozess
3. Ableitung und Sortierung der Entwicklungsschritte in einer individuellen Roadmap
4. Umsetzung der nächsten Entwicklungsschritte auf Basis der zuvor erledigten "Hausaufgaben"
Smart-Service-Engineering
(2019)
Die Industrie 4.0 hält viele Möglichkeiten für produzierende Unternehmen bereit, während sie zeitgleich eine Menge Herausforderungen kreiert. In diesem digitalisierten
und globalisierten Marktplatz kommen viele Unternehmen unter Druck, serviceorientierter zu werden und innovative Dienstleistungen wie Smart Services anzubieten. Die digitalen Services schaffen ihren Wert durch die Erweiterung von physischen Produkten. Jedoch haben sich die klassischen Methoden des Service-Engineerings (SE) nicht in ausreichendem Tempo an die digitalisierten Komponenten und veränderten Voraussetzungen angepasst. Hier wird das Smart-Service-Engineering (SSE) als neuer Ansatz für industrielle Smart Services vorgestellt. Smart-Service-Engineering basiert auf einem iterativen Entwicklungsmodell, das agile und kundenorientierte Methoden zur Verringerung der Entwicklungszeit implementiert, um einen frühen Markterfolg zu erreichen. Dabei liegt der Fokus auf den Service-Entwicklungsstufen und der Interaktion dieser Elemente des Smart Service. Schlussendlich illustriert der Beitrag die erfolgreiche Umsetzung des Smart-Service-Engineering-Ansatzes auf ein deutsches mittelständisches Unternehmen der Textilindustrie.
KVD-Service-Studie 2020
(2019)
Im Rahmen der Digitalisierung haben viele Serviceanbieter das Leistungsportfolio um innovative Services und Smart Services ergänzt. Für die Anbieter stellen gerade die Markt- einführung und der Vertrieb dieser Leistungen zwei der zentralen Herausforderungen bei der Etablierung dieser Leistungen dar. Neben bestehenden vertrieblichen Herausforderungen beim Servicevertrieb, wie der Aufklärung und Überzeugung von Kunden und der individuellen Anpassung und Erbringung der Leistung für den Kunden, erfordert der Vertrieb von Smart Services zusätzlich die interdisziplinäre Zusammenarbeit von mehreren Bereichen, den Zugang und die Verarbeitung von Daten sowie die permanente Betreuung der Leistung beim Kunden über den Lebenszyklus. Damit Serviceunternehmen auf dem Markt wettbewerbsfähig bleiben, müssen sich Vertriebsorganisationen erfolgreich weiterentwickeln bzw. völlig neu aufstellen. Für die dargestellten Herausforderungen gilt es, Erfolgsfaktoren für den Vertrieb von Services und Smart Services abzuleiten. Der diesjährige Schwerpunkt der Service-Studie 2020, die vom KVD zusammen mit dem FIR durchgeführt wurde, liegt daher auf dem Themenkomplex `Vertrieb von Services und Smart Services`.
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?
Machine Learning
(2019)
Raus aus der Schockstarre!
(2019)
Nie war die Stellung von vermeintlichen Marktführern unsicherer als im Zeitalter der Digitalisierung. Die neuen technischen Möglichkeiten, in innovativen Geschäftsmodellen Wert aus der explodierenden Datenmenge zu schöpfen, wirbeln den Markt durcheinander. Wer mit dem technischen Wandel nicht mitgeht, riskiert, rasch abgehängt zu werden. Die gute Nachricht: Der Weg zur Industrie 4.0 ist ein Weg der kleinen Schritte. Überschaubare Maßnahmen heute sind allemal besser als der ganz große Wurf übermorgen.