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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.
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.
In recent years, the complexity of the management of supply chains has increased significantly due to the growing individualization of products and dynamics of the market environment. To remain competitive, ensuring efficient and flexible processes and procedures along the entire supply chain are of particular importance for companies. Especially in the inter-company context, decisions must be made as quickly and correctly as possible. To enable good decision-making processes data must be processed and provided in a targeted manner. Currently, however, the necessary transparency is often lacking within the supply chains. In this article, a software-based assistance system for decision support on supply chain level is presented that aims to increase the transparency and efficiency of the decision-making process. A concept for decision support on supply chain level is presented. This paper focuses on the conceptual linkage of relevant decisions and data. Therefore, indicators are identified and linked with the relevant decisions. Moreover, a suitable way of visualizing the identified indicators for each decision in a user-friendly manner is defined. These results are then used to implement the software tool.
Nach heutigem Stand werden Industrie-4.0-Technologien überwiegend innerhalb der eigenen Unternehmensgrenzen eingesetzt. Ob Cloud-Computing, Big Data oder Künstliche Intelligenz – deutsche Unternehmen treiben die Entwicklung neuester Technologien hauptsächlich im Kontext der eigenen Produktion, Forschung oder allgemeiner interner Prozessoptimierung voran. Im Sinne einer ganzheitlichen Betrachtung sollten unternehmensübergreifende Initiativen jedoch nicht vernachlässigt werden. So sehen sich Unternehmen zunehmend neuen Herausforderungen ausgesetzt, von immer komplexerer Produktion bis hin zu globalem Wettbewerb und internationalen Wertschöpfungsketten. Gerade Disruptionen wie die COVID-19-Pandemie verdeutlichen, dass Agilität und Robustheit von Wertschöpfungsketten eine Grundvoraussetzung für den Unternehmenserfolg sind und die Supply-Chain-Resilienz in der aktuellen Zeit von großer Relevanz ist. Ziel dieser Veröffentlichung ist es, zu verdeutlichen, wie Industrie-4.0-Technologien in der Supply-Chain eingesetzt werden können, um die Resilienz zu steigern. Hierzu werden die bestehenden Herausforderungen, grundlegende Mechanismen der Resilienz, allgemeine Lösungsansätze sowie konkrete Technologien detailliert betrachtet.
Unternehmen sind mit einem zunehmend dynamischen Marktumfeld und komplexen Wertschöpfungsbeziehungen konfrontiert. Von besonderer Bedeutung ist die Sicherstellung effizienter und flexibler Prozesse und Abläufe entlang der gesamten Supply-Chain. Gerade im zwischenbetrieblichen Kontext müssen Entscheidungen möglichst schnell und richtig getroffen werden. Die Grundlagen für eine optimierte Entscheidungsfindung stellen die durchgängige Erfassung, Aufbereitung und gezielte Bereitstellung von Daten dar. Derzeit mangelt es innerhalb der Supply-Chains jedoch oft an der notwendigen Transparenz. In diesem Beitrag wird ein Konzept für ein Assistenzsystem zur Entscheidungsunterstützung auf Supply-Chain-Ebene vorgestellt.
Supply-Chain-Management 4.0
(2020)
Viele Unternehmen erhoffen sich enorme Wachstumschancen durch Digitalisierung, Vernetzung und neue Technologien. Daher ist der Reifegrad der Digitalisierung eines Unternehmens von besonderer Bedeutung, um den Status des Unternehmens zu überprüfen. Im Rahmen der acatech-Studie wurde ein Index entwickelt, um den Reifegrad von produzierenden Unternehmen zu bestimmen. Diese Bewertung berücksichtigt jedoch den Bereich des Lieferkettenmanagements nicht ausreichend. Infolgedessen müssen diesbezüglich weitere Merkmale entwickelt werden, um den Reifegrad der Digitalisierung innerhalb einer Lieferkette zu bestimmen. Der Schwerpunkt liegt auf Datenverarbeitung, Kommunikation, Schnittstellenarbeit und Sicherheit, Netzwerkzusammenarbeit und Änderungsmanagement.
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.
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]
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.
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.