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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.
Heutige Unternehmen sehen sich fortwährend verschärften Marktanforderungen ausgesetzt. Als Schlüssel zur Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit erweist sich neben der Entwicklung neuer Produkte oder dem Einsatz innovativer Fertigungstechnologien insbesondere die Kooperation mit Kunden und Lieferanten, also die Bildung von Unternehmensnetzwerken entlang der Wertschöpfungskette. Unter dem Begriff Supply Chain Management (SCM) werden Software-Lösungen gehandelt, die Unternehmen bei der Gestaltung, Planung und Steuerung dieser Netzwerke unterstützen. Für potenzielle Anwender stellt sich der Markt für SCM-Software allerdings als sehr unübersichtlich dar. Die angebotenen Lösungen unterscheiden sich sowohl in ihren Funktionsumfängen wie auch in ihren Lösungsansätzen. Ziel: Dieser Marktspiegel verfolgt das Ziel, einen schnellen Überblick über den Markt für SCM-Software zu geben. Unternehmensfachleute und Entscheider erhalten so grundlegende Informationen über das aktuelle Angebot an SCM-Software. Der einführende Teil ordnet nach einer Begriffsbestimmung das Supply Chain Management in den Aufgabenkomplex der betrieblichen Planung und Steuerung ein. Es folgt eine grundlegende Bewertung der untersuchten SCM-Software im Hinblick auf die Unterstützung der relevanten Aufgaben. Anschließend folgen konkrete Hilfestellungen für die Durchführung eines Projektes zur Auswahl eines SCM-Systems, indem eine Methodik zur sicheren und effizienten Auswahl und Einführung von SCM-Lösungen vorgestellt wird. Abschließend gibt der Marktspiegel einen Überblick über die relevanten Anbieter und deren Software-Angebot. Im Rahmen einer SoftwareAuswahl bietet der Marktspiegel demnach eine erste Orientierung im Markt für SCM-Software. Im Verbund mit der Internetplattform IT-Matchmaker®
unterstützt der Marktspiegel darüber hinaus Unternehmen bei der konkreten Durchführung eines Auswahl-Projekts im SCM-Bereich. Konzept:
Grundlage des Marktspiegels ist ein Aufgabenmodell, aus dem ein standardisierter Fragenkatalog entwickelt wurde. Hiermit lassen sich die verschiedenen im Marktspiegel abgebildeten Softwarelösungen übersichtlich und detailliert darstellen und vergleichen. Gleichzeitig dient der Fragenkatalog als Vorlage für die Erstellung von Lastenheften im Rahmen konkreter Auswahlprojekte. Der Fragenkatalog sowie die jeweils aktuellen Marktdaten sind über den IT-Matchmaker® (www.itmatchmaker.com) der Trovarit AG verfügbar und unterstützen die Vorauswahl einer geeigneten SCM-Software.
Long-term production management defines the future production structure and ensures the long-term competitiveness. Companies around the world currently have to deal with the challenge of making decisions in an uncertain and rapidly changing environment. The quality of decision-making suffers from the rapidly changing global market requirements and the uniqueness and infrequency with which decisions are made. Since decisions in long-term production management can rarely be reversed and are associated with high costs, an increase in decision quality is urgently needed. To this end, four different applications are presented in the following, which support the decision process by increasing decision quality and make uncertainty manageable. For each of the applications presented, a separate digital shadow was built with the objective of being able to make better decisions from existing data from production and the environment. In addition, a linking of the applications is being pursued:
The Best Practice Sharing App creates transparency about existing production knowledge through the data-based identification of comparable production processes in the production network and helps to share best practices between sites. With the Supply Chain Cockpit, resilience can be increased through a data-based design of the procurement strategy that enables to manage disruptions. By adapting the procurement strategy for example by choosing suppliers at different locations the impact of disruptions can be reduced. While the Supply Chain Cockpit focuses on the strategy and decisions that affect the external partners (e.g., suppliers), the Data-Driven Site Selection concentrates on determining the sites of the company-internal global production network by creating transparency in the decision process of site selections. Different external data from various sources are analyzed and visualized in an appropriate way to support the decision process. Finally, the issue of sustainability is also crucial for successful long-term production management. Thus, the Sustainable Footprint Design App presents an approach that takes into account key sustainability indicators for network design. [https://link.springer.com/referenceworkentry/10.1007/978-3-030-98062-7_15-1]
Vor dem Hintergrund zunehmend komplexer und vernetzter Wertschöpfungsnetzwerke und in Zeiten sich ständig verändernder Rahmenbedingungen steigt für Unternehmen die Bedeutung einer resilienten Gestaltung ihrer Wertschöpfungsnetzwerke. Durch die hohe Vernetzung in einem Wertschöpfungsnetzwerk entsteht eine starke Abhängigkeit zwischen den einzelnen Akteuren. Störungen haben somit häufig nicht nur Auswirkungen auf einzelne Unternehmen, sondern betreffen verschiedene Akteure der Wertschöpfungsnetzwerke. Tritt nun eine Störung auf, kann sich diese im gesamten Netzwerk ausbreiten. Erst der konkrete Eintritt solcher Störungen im großen Umfang – wie zuletzt im Zuge der Corona-Pandemie oder der Blockierung des Suez-Kanals – führt Unternehmen regelmäßig dazu, sich mit ihren Wertschöpfungsnetzwerken auseinander zu setzen. Eine Möglichkeit zur Sicherung der Leistungsfähigkeit in einem volatilen Umfeld stellt der Aufbau von Resilienz dar. Insgesamt ist es hierbei das Ziel, Wertschöpfungsnetzwerke so zu gestalten, dass sie im Falle einer Störung möglichst wenig beeinträchtigt sind und schnell in den ursprünglichen oder einen besseren Zustand zurückkehren können.
Companies operate in an increasingly volatile environment where different developments like shorter product lifecycles, the demand for customized products and globalization increase the complexity and interconnectivity in supply chains. Current events like Brexit, the COVID-19 pandemic or the blockade of the Suez canal have caused major disruptions in supply chains. This demonstrates that many companies are insufficiently prepared for disruptions. As disruptions in supply chains are expected to occur even more frequently in the future, the need for sufficient preparation increases. Increasing resilience provides one way of dealing with disruptions. Resilience can be understood as the ability of a system to cope with disruptions and to ensure the competitiveness of a company. In particular, it enables the preparation for unexpected disruptions. The level of resilience is thereby significantly influenced by actions initiated prior to a disruption. Although companies recognize the need to increase their resilience, it is not systematically implemented. One major challenge is the multidimensionality and complexity of the resilience construct. To systematically design resilience an understanding of the components of resilience is required. However, a common understanding of constituent parts of resilience is currently lacking. This paper, therefore, proposes a general framework for structuring resilience by decomposing the multidimensional concept into its individual components. The framework contributes to an understanding of the interrelationships between the individual components and identifies resilience principles as target directions for the design of resilience. It thus sets the basis for a qualitative assessment of resilience and enables the analysis of resilience-building measures in terms of their impact on resilience. Moreover, an approach for applying the framework to different contexts is presented and then used to detail the framework for the context of procurement.
The environment in which companies operate is increasingly volatile and complex. This results in an increased exposure to disruptions. Past disruptions have especially affected procurement. Thus, companies need to prepare for disruptions. The preparedness for disruptions in the context of procurement is significantly influenced by the design of the procurement strategy. However, a high number of purchased articles and a variety of influencing factors lead to high complexity in procurement. The systematic design of the procurement strategy should therefore take into account the criticality of the purchased articles. This enables to focus on the purchased articles that have a high impact on the disruption preparedness. Existing approaches regarding the design of the procurement strategy in uncertain environments either lack practical applicability and objective evaluation or focus on the criticality of raw materials rather than of purchased articles. Therefore, a data-based approach for the systematic design of the procurement strategy in the context of the Internet of Production has been proposed. One central aspect of this approach is the identification of success-critical purchased articles. Thus, this paper proposes a framework for characterizing purchased articles regarding supply risks by combining two systematic analyses. First, a systematic literature review is performed to answer the question of what factors can be used to describe the supply risks of purchased articles. The results are analyzed regarding sources and impacts of risks and thus contribute to a structured characterization of supply risks. Second, existing criticality assessment approaches for raw materials are analyzed to identify categories and indicators that describe purchased articles. The results of both reviews provide the basis for linking product characteristics with supply risks and assessing product criticality which will be integrated into an app prototype.
Um in komplexen Wertschöpfungsnetzwerken und an der Schnittstelle zwischen Kunden und Lieferanten valide, datenbasierte Entscheidungen treffen zu können, muss eine hohe Datenqualität vorliegen. Dabei mangelt es oft an einem Datenqualitätsmanagement (DQM), das den konkreten Anwendungsfall und den überbetrieblichen Austausch berücksichtigt. Wir stellen ein universales Rahmenwerk für das überbetriebliche DQM vor, das Ziele, Prozesse, relevante Daten und Akteure erfasst und den Grundstein für eine ganzheitliche Datenqualitätsstrategie legt.
Die verarbeitende Industrie in Deutschland steht vor der Transformation von der bisher vorherrschenden ökonomisch orientierten Produktion hin zu einer nachhaltigen Produktion. Durch die Anpassung von Parametern der Produktionsplanung und -steuerung, wie z. B. der Losgröße durch u. a. die Konsolidierung von Transportaufwänden oder geringe Reinigungsaufwände, kann dabei eine nachhaltigere Produktion erreicht werden. Hierfür wurde mittels einer systematischen Methodik ein digitaler Schatten konzeptioniert, der eine nachhaltige Konfiguration von Losgrößen ermöglicht. Dafür erfolgen eine Aggregation von Daten aus verschiedenen Informationssystemen und die Simulation des Verhaltens eines Produktionssystems bei veränderten Losgrößen. Diese ermöglichen eine optimierte Auslegung der Losgröße, basierend auf ökonomischen und ökologischen Zielgrößen.
Das FIR an der RWTH Aachen und das Industrie 4.0 Maturity Center untersuchten die Anfälligkeit von Unternehmen gegenüber Krisensituationen: Die Expertise „Wertschöpfungsnetzwerke in Zeiten von Infektionskrisen“ nimmt sich die COVID-19-Pandemie als Beispiel (Herausgeber Forschungsbeirat der Plattform Industrie 4.0/acatech – Deutsche Akademie der Technikwissenschaften). In einer empirischen Fragebogenstudie wurden im Zeitraum von Mitte November 2020 bis Mitte Januar 2021 Unternehmen hinsichtlich der Auswirkungen der COVID-19-Pandemie befragt. Unter anderem sollte die Relevanz und der aktuellen Umsetzungsstand potenzieller Maßnahmen zur Steigerung der Resilienz eingeschätzt werden. An dieser Befragung nahmen vorwiegend produzierende Unternehmen unterschiedlicher Größe und aus verschiedenen Branchen u. a.
Maschinen- und Anlagenbau, Automobil-, Konsumgüter- und Metallindustrie teil. Auf Basis dieser Ergebnisse wurden Potenziale und Handlungsoptionen identifiziert, die Unternehmen bei der resilienten Gestaltung ihrer Wertschöpfungsnetzwerke unterstützen können.
Die Globalisierung und der steigende Wettbewerbsdruck erfordern, dass Supply Chains heutzutage komplexe Anforderungen erfüllen. Dabei müssen sie gleichzeitig flexibel genug sein, um an kurzfristige Veränderungen angepasst werden zu können. Ein unternehmensübergreifender Datenaustausch ermöglicht den Akteuren durch schnelle Informationsweitergabe über auftretende Ereignisse entlang der Supply Chain, dynamisch auf aktuelle Gegebenheiten zu reagieren und dadurch hervorgerufene mögliche Schäden zu minimieren. Auch wenn viele Unternehmen mit der Bereitstellung von Daten noch zurückhaltend sind, gehen die Vorteile des Datenaustauschs weit über die Verkürzung der Reaktionszeit hinaus.