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Komplexe Anforderungen an das operative Supply-Chain-Management führen zu komplexen Entscheidungssituationen innerhalb des betrieblichen Alltags. Ein konzeptioniertes, modulares Simulationsmodell für das operative Supply-Chain-Management kann die Entscheidungsfindung auf Grundlage von Analysen und Daten unterstützen. Die Modularisierung ermöglicht eine flexible, effiziente und unternehmensspezifische Anwendung des Simulationsmodells. Die Modularität ist durch die individuelle Kombination geeigneter Module und Funktionen sowie der Abbildung dazugehöriger Informationsflüsse realisiert. Informationsflüsse werden dabei durch definierte Informationsobjekte, wie z. B. einen Fertigungsauftrag oder eine Maschine, spezifiziert. Die Module und Funktionen bilden die unterschiedlichen Prozessschritte ab.

Circular economy (CE) is considered to be the business model of the future, since it enables decoupling of economic growth and resource consumption. Digitalization is an enabler for companies to accomplish the transition to circular business models, as it enables automated data sharing and usage, but it also poses an enormous challenge. The data required for the implementation of circular business models is generated during the entire life cycle of a product. Digital product passports (DPP) represent a solution for the exchange of product-related data across the entire life cycle and various stakeholders. So far, they have hardly been integrated into production planning and control (PPC) systems. This paper describes requirements, specific use cases and related data flows for an integration of DPP and PPC systems. Finally, a model is presented that enables event-driven creation and use of data for the bidirectional integration of DPP into PPC systems.

Besonders in Krisenzeiten haben sich souveräne Lieferketten als essenziell herausgestellt, um systemrelevante Prozesse störungsfrei gewährleisten zu können. Allerdings ähnelt keine Krise der anderen. Hochwasser oder eine Wirtschaftskrise unterscheiden sich signifikant von einer Pandemie, sodass hier verschiedene politische, aber auch wirtschaftliche Maßnahmen der beteiligten Akteure gefordert sind. Dennoch haben Krisen eines gemein: Die frühzeitige Risikobewertung sowie das gezielte Agieren sind zur Bewältigung einer Krise notwendig. Im Forschungsprojekt ‚PAIRS (Privacy Aware, Intelligent and Resilient CrisiS Management)‘ wurde ein domänenübergreifender Ansatz gewählt, um auf Basis einer hybriden KI-Methodik Krisenszenarien identifizieren und deren Entwicklung antizipieren zu können. Zusätzlich unterstützt die angestrebte servicebasierte Plattform die Akteure bei der Krisenfrühwarnung, dem Krisenmonitoring und der Bewertung von Reaktionsstrategien. Dadurch werden sie in die Lage versetzt, schnell auf Krisensituationen zu reagieren und Maßnahmen einzuleiten, um so negative Wirkungen zu minimieren. Gleichzeitig ermöglicht der Plattformansatz den Zugang zu diversen und verteilten Datenquellen sowie die Interaktion und Kooperation zwischen verschiedenen Services.