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Numerous start-ups and now even some major corporates are currently trying to improve visibility and foresight in the manufacturing industry through connected supply chains, or in other words, through increased data sharing. This study strives to support companies in leveraging the potential of increased data sharing in supply chain collaborations. Despite the great potential of digitizing manufacturing and automated data sharing throughout the supply chain, most companies are not yet able or willing to implement this kind of openness. The main reason for this lack of transparency in the supply chain is the high complexity and high cost of the required interfaces. In practice, instead of automated and extensive data sharing, companies exchange spreadsheets and PDFs with minimum information. This study supports companies in the pre-stage before automated data sharing is technically implemented. We find that building trustful relationships is a necessary step towards extended and automated data sharing. Moreover, we find that social capital provides a means to partially compensate for a lack of automation in terms of shortening lead times and dealing with disruptions. Introducing a supply chain collaboration typology and showcasing descriptive and qualitative results for 36 firms, we show how to navigate the frontend of the Internet of Production.
Die vorliegende Arbeit liefert einen Beitrag zur systematischen Untersuchung der Aufgaben und Prozesse der Produktionsplanung und -steuerung im Kontext von Industrie 4.0. Der Schwerpunkt liegt dabei insbesondere auf der Rolle des Menschen in diesem Zusammenhang. Hierfür wird zunächst ein Beschreibungsmodell für die Aufgaben der Produktionsplanung und -steuerung entwickelt. Die Aufgabenreferenzsicht des Aachener PPS-Modells bildet dabei den Ordnungsrahmen des Beschreibungsmodells. Darauf aufbauend werden Merkmale und Merkmalsausprägungen zur Beschreibung der Produktionsplanung und -steuerung identifiziert und beschrieben. Anschließend erfolgt die Entwicklung eines Reifegradmodells für die Produktionsplanung und -steuerung. Grundlage des Reifegradmodells bildet der ‚acatech Industrie 4.0 Maturity Index‘. Nach der Herleitung der Reifegradstufen werden die zuvor identifizierten und beschriebenen Merkmalsausprägungen den einzelnen Reifegradstufen zugeordnet. Im Anschluss erfolgt die Entwicklung eines reifegradbasierten Referenzmodells für die Prozesse der Produktionsplanung und -steuerung unter besonderer Berücksichtigung der Verteilung der Aufgaben zwischen Mensch und betrieblichem Anwendungssystem. Das Referenzmodell ermöglicht eine Erklärung der Aufgaben der Mitarbeiter*innen und der betrieblichen Anwendungssysteme auf zuvor definierten Reifegradstufen.
Weiterhin liegt das Ziel dieser Arbeit in der zielgerichteten Unterstützung des Menschen in der Produktionsplanung und -steuerung. Um dieses Ziel zu erreichen, wird ein Gestaltungsmodell für lernunterstützende Applikationen für Produktionsplanungs- und -steuerungssysteme entwickelt. Hierfür werden zunächst im Kontext des Internet of Production die Einsatzmöglichkeiten von Apps als Ergänzung zu bestehenden betrieblichen Anwendungssystemen aufgezeigt. Anschließend wird das Gestaltungsmodell für lernunterstützende Applikationen für Produktionsplanungs- und -steuerungssysteme entwickelt, das eine zielgerichtete Unterstützung des Menschen in der Produktionsplanung und -steuerung ermöglicht.
(Quelle: https://www.apprimus-verlag.de/gestaltungsmodell-zur-lernunterstutzenden-erweiterung-von-produktionsplanungs-und-steuerungssystemen.html)
Industrie 4.0, Digitalisierung, vierte industrielle (R)Evolution – dies sind Schlagwörter, die bislang viel Wirbel verursacht haben, aber zunehmend auch Auswirkungen auf die industrielle Praxis und die Zukunft der Arbeit haben. Die Bundesregierung hat mit dem Ausrufen der Zukunftsprojekte "Industrie 4.0" und "Smart Service Welt" als Teil der 2006 gestarteten Hightech-Strategie eine nachdrückliche, wenn auch nicht ganz eindeutige Handlungsaufforderung an alle Unternehmen formuliert, "Innovationen für die Produktion und Dienstleistung und Arbeit von morgen" engagiert voranzutreiben.
Faszination 3D-Druck.
(2017)
Das Zukunftsprojekt Industrie 4.0 gelingt nur, wenn die digitale Planung die Realität in der Fertigung möglichst genau abbildet und die Fertigungssteuerung in Echtzeit auf Abweichungen reagiert. In diesem Beitrag wird erklärt, wie Schnittstellen von ERP- und ME-Systemen im Zuge der Industrie 4.0 gestaltet werden können, was bei der horizontalen und vertikalen Integration der IT-Systeme berücksichtigt werden muss und welchen weiteren Herausforderungen sich IT-Systeme auf dem Weg zur Industrie 4.0 stellen müssen.
Das Navi für den Shopfloor
(2018)
Um am Markt weiterhin bestehen zu können, müssen die Unternehmen agiler werden. Ein Mittel dazu ist die digitale Abbildung der Prozesse, wobei die Echtzeitlokalisierung von Teilen in der Produktion ein wichtiger Baustein ist, den die RWTH im Rahmen eines Projekts auf Basis von SAP ERP untersucht hat. Ziel der Aktivitäten in der Demonstrationsfabrik Aachen DFA in Zusammenarbeit mit dem FIR war die Umsetzung von Industrie 4.0 durch ein "Real Time Location System" (RTLS). Diese Echtzeit-Lokalisierung - umgesetzt mit Unterstützung des Technologieanbieters Ubisense und des SAP-Partners Intelligence - kann Rückmeldungen vollautomatisch verarbeiten und in die aktuelle Planung einbinden. Es werden technische Umsetzungsmöglichkeiten sowie die einhergehenden Herausforderungen insbesondere auch der Integrationsfähigkeit in ERP-Systeme erläutert.