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Die Kreislaufwirtschaft bietet erhebliche Potenziale im Kampf gegen den Klimawandel und Ressourcenknappheit, stellt jedoch auch produzierende Unternehmen vor bedeutende Herausforderungen. Die Neugestaltung der Produktionsprozesse revolutioniert den Produktlebenszyklus und verringert den Ressourcenverbrauch in der Produktion. Dennoch sehen sich produzierende Unternehmen bei der Umsetzung dieser Maßnahmen mit zusätzlichen Herausforderungen konfrontiert. Dazu zählen etwa die sinkende Zahlungsbereitschaft der Kund*innen für nachhaltige Produkte, eine geringere Wettbewerbsfähigkeit aufgrund fehlender langfristiger Profitabilität sowie ein erhöhter Produktionsaufwand. Bekannte Herausforderungen in Bezug auf den Produktionsaufwand sind unter anderem die Entwicklung effizienter Produktionsprozesse für Remanufacturing und Refurbishment (auch ReX-Prozesse genannt), einschließlich eines optimierten Demontageprozesses und einer funktionierenden rückwärtsgerichtete Logistik (engl. Reverse Logistics). Trotzdem sind noch nicht alle Herausforderungen bekannt, da viele erst während der Implementierung des ReX-Prozesses erkannt werden können. Daher wurden im Austausch mit verschiedenen Industriepartnern aus dem produzierenden Gewerbe die Herausforderungen bei der Implementierung von ReX-Prozessen identifiziert und kategorisiert. Dies unterstützt eine effiziente Einführung von ReX-Prozessen in einem produzierenden Unternehmen.

During the selection and implementation of complex (manufacturing related) IT systems, such as ERP or MES, organizations often mainly focus on meeting current requirements. However, to ensure that these IT systems can also accommodate future, unforeseen requirements, it is essential to design and implement IT systems that are adaptable to change. The adaptability of IT systems is influenced not only by technical but also by human and organizational factors. Furthermore, companies are rarely isolated in their efforts: they often depend on external IT system vendors, introducing additional external forces into the dynamic. This creates a socio-technical information system composed of the implementing organization, an IT vendor, and the IT system itself, each with a variety of underlying elements. Any change in one of these elements can trigger changes in the others, highlighting the importance of understanding the interdependencies among them. Currently, there is no comprehensive framework that outlines these interdependencies, and in practice, potential conflicts are often identified only through the experiences of individual employees or consultants. This paper presents a model that maps the interdependencies between these elements, enabling the identification of both leading and dependent elements. Such model can support strategic planning and risk management in the implementation of new as well as adapting existing IT systems. Future research could explore linking of specific change drivers to these elements, thereby enhancing the understanding of the adaptability of socio-technical information systems in manufacturing companies as a whole.

Die additive Fertigung, insbesondere das Laser-Beam-Melting (LBM), bietet großes Potenzial für eine wirtschaftlich flexible Produktion hochkomplexer Bauteile. Gleichzeitig stellt ihre Integration Unternehmen vor erhebliche Herausforderungen: Hohe Investitionen in Maschinen und Personal führen häufig dazu, dass Fertigungsaufträge an spezialisierte Dienstleister ausgelagert werden. Diese Dienstleister stehen nun vor der Herausforderung, trotz einer Vielzahl unterschiedlicher Fertigungsaufträge eine effiziente Auftragsabwicklung zu gestalten. Durch die komplexen Zusammenhänge in der Auftragsabwicklung liegt die durchschnittliche Maschinenauslastung derzeit jedoch bei unter 60 Prozent. Die Folge sind hohe Bauteilkosten, welche wiederum die breite industrielle Anwendung hemmen. Um die Auftragsabwicklung von LBM-Dienstleistern effizienter zu gestalten, wurde das Forschungsprojekt „Intelligente Produktionsplanung und -steuerung für das Laser-Beam-Melting“ (IPPSLaBeM) gestartet. Im Rahmen dessen wurde ein angepasster Auftragsabwicklungsprozess auf Basis des Aachener PPS-Modells entwickelt. Er zielt darauf ab, die Auftragsabwicklung entlang etablierter Best Practices systematisch zu strukturieren und dadurch Effizienz, Transparenz und Wirtschaftlichkeit zu steigern. Eine Orientierung am Referenzprozess ermöglicht nicht nur eine Senkung der Kosten durch verbesserte Prozessqualität, sondern eröffnet auch neue Chancen für die Digitalisierung und Prozessautomatisierung. Zur Integration der theoretischen Ansätze in den betrieblichen Ablauf wurde der vorliegende Leitfaden entwickelt. Er befähigt LBM-Dienstleister, ihre bestehenden Auftragsabwicklungsprozesse gezielt anhand des Referenzmodells anzupassen. Durch praxisnahe Handlungsempfehlungen unterstützt der Leitfaden KMU dabei, ihre ge-wachsenen Strukturen zu hinterfragen, zu transformieren und eine Grundlage für die digitale Transformation zu schaffen. Das Vorgehensmodell ist in drei Phasen unterteilt, die Unternehmen Schritt für Schritt bei der Anpassung ihrer Auftragsabwicklung an das Referenzprozessmodell unterstützen. Dabei beginnt das Vorgehensmodell mit der systematischen Überprüfung der Voraussetzungen und Rahmenbedingungen für die Anwendung des Vorgehensmodells. Sind diese sichergestellt, folgt eine Phase mehrschrittiger Handlungsanweisungen, die KMU befähigen, einen Teilbereich der eigenen Auftragsabwicklung zu modellieren sowie zu analysieren, Strategien zur Prozessangleichung aufzustellen und letztlich die Veränderungen im Unternehmen zu verankern. Die finale Phase dient der Reflexion der Vorgehensweise und der Entscheidung über das weitere Verfahren. Dadurch entsteht ein iteratives Vorgehen, welches zur kompletten Angleichung der Auftragsabwicklung führt.

Drohnen werden bereits erfolgreich in der Landwirtschaft und Bauindustrie eingesetzt. Die Nutzung von Drohnen in der Produktion wird jedoch vor allem durch eine komplexe Indoor-Navigation erschwert. Im Projekt ‚SmartDroneWatch‘ wurde eine Drohne für die Indoor-Anwendung entwickelt und in einer Produktionsumgebung getestet.