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In recent years supply chain participants are increasingly suffering the effects of disturbances in transportation supply chains. Both, dynamics in consumer demands and global supply chains lead to a growth in unplanned supply chain events. These can cause from rather manageable disturbances through to complete break-downs of transportation chains, resulting in high follow-up and penalty costs.
Consequently, concepts for an efficient supply chain disturbance management are needed, preferably with a real-time identification and reaction to disturbance events. Therefore in the following paper the research results of the German research project Smart Logistic Grids with the focus on designing an integrated model for the real-time disturbance management in transportation supply networks are presented. This includes the introduction of elaborated classification models for disturbances and action patterns as well as an associated costs and performance measurement system. Finally, a procedure model for the disturbance management is presented.
The steady increasing of supply chain complexity due to a rising global cross-linking of production and sales regions leads to an increasing sensitivity to disturbances while in the meantime the requirements of the availability, the time of delivery and the security of supplies within the supply chain increases. To meet this challenges the security of the supply chain infrastructure and the feasibility of supply chain processes need to be ensured, despite of the high specialization within the supply chain partners, the low stock and time buffers, and the information shortcoming between supply chain partners.
In this research, a System Dynamics simulation model, based on the manufacturing supply chain model of Sterman, has been developed for representing the actual complexity and dynamic in manufacturing supply chains. Therefore, the modeled manufacturing supply chain shows the processes of a four level supply chain focusing the processes and interactions of the mid-positioned two supply chain participants. The main contribution of the work described in this paper, is the description and implementation of necessary additional modules and parameters to Sterman’s basic model for the diagnosis of disturbance impacts as well as for the realization of supply chain adjustments. Finally, the model has been simulated and examined for realistic values.
Systematization models for taylor-made sensor system applications and sensor data fit in production
(2015)
Industrial digitalization to realize smart factories is driven by an informatory base of high-resolution data provided by sensor systems on the shop-floor level. The challenge of technical availability of fitting measurement solutions nowadays turns in a struggle of finding the optimal solution for a specific task in an ever-growing sensor market. This paper analyzes and specifies necessary models to systematically derive and describe organizational, technical and informatory requirements for sensor system applications increasing the technological fit for faster integration and lower misinvestment rates.
Systematization models for taylor-made sensor system applications and sensor data fit in production
(2015)
Industrial digitalization to realize smart factories is driven by an informatory base of high-resolution data provided by sensor systems on the shop-floor level. The challenge of technical availability of fitting measurement solutions nowadays turns in a struggle of finding the optimal solution for a specific task in an ever-growing sensor market. This paper analyzes and specifies necessary models to systematically derive and describe organizational, technical and informatory requirements for sensor system applications increasing the technological fit for faster integration and lower misinvestment rates.
Volatile electricity prices caused by an increase of renewable energy sources push producing companies towards taking in an active role in balancing the electricity grid. Possible actions at the customer side to actively adapt to volatile energy prices are called demand response actions. In production logistics such actions can be the modification of production schedules motivated by possible economic benefits. So far, the focus in scheduling problems has been the optimization in the dimensions of quality, time and costs. This paper presents the results of a simulation study on the economic benefits of demand response actions for a generic production system.
Companies in the manufacturing industry are shifting towards a more service-oriented business model. One major challenge of this transformation is the information exchange between the different stages of the product-service-lifecycle.
We extend the existing body of knowledge by conducting an empirical study in the German manufacturing industry, addressing the cause-effect relationship between 1) information gathering over the product-service-lifecycle, 2) data analytics 3) interpretation and use of new information and 4) distribution of new product related information and the impact of these four aspects on performance.
The analysis reveals five different success factors with a significant impact on innovation and operation excellence. The implications from our research can help to develop new and more practical oriented Lifecycle-Product-Service-System approaches on the one hand. On the other hand it enables companies to focus on activities leading to higher service efficiency. Creating new stimuli will transform their existing business model to a more service-oriented one.
Aus dem privaten Alltag sind Soziale Technologien nicht mehr wegzudenken, doch zunehmend kommen diese auch innerhalb von Unternehmen zum Einsatz. Insbesondere Business-Communities können dabei helfen, Mitarbeiter zu vernetzen, und bieten speziell bei wissensintensiven Aufgaben erhebliche Potenziale. Da sowohl der systematische Aufbau als auch die Koordination einer Business-Community mit zahlreichen Aufgabenfeldern verbunden ist, werden oftmals schwerwiegende Fehler im Management dieser Communities gemacht, wodurch Nutzenpotenziale ungenutzt bleiben. Auch mangelt es in der Praxis an geeigneten Erkenntnissen über eine erfolgreiche Steuerung solcher Business-Communities.
Um die Erfolgswirkungen konkreter Koordinationsmechanismen zu untersuchen, führte das FIR an der RWTH Aachen gemeinsam mit der IntraWorlds GmbH eine Studie unter Community-Managern durch. Dabei hat sich herausgestellt, dass die Steuerungsinstrumente unterschiedlich und mit divergierendem Erfolg eingesetzt werden können.
Unternehmen sehen sich aktuell verschiedenen Herausforderungen ausgesetzt, die durch dynamische Rahmenbedingungen, insbesondere in Bezug auf die Schnittstellen zu ihren Kunden und Lieferanten, verursacht werden. Kundenseitig hat die zunehmende Individualisierung der Anforderung zu einem differenzierteren und damit vergrößerten Produkt- und Leistungsportfolio bei produzierenden Unternehmen im Rahmen der Serienfertigung geführt. Das hat zur Folge, dass Unternehmen ihre Produktion zunehmend auftragsbezogener gestalten müssen. In verschiedenen Branchen ist diese Entwicklung bereits so weit fortgeschritten, dass eine Produktvariante eins zu eins einem Kunden zugeordnet werden kann. Verstärkend kommt hinzu, dass die Produktlebenszyklen von allgemeinen als auch kundenindividuellen Produkten zunehmend kürzer werden. Das Produktportfolio unterliegt somit einer hohen Veränderlichkeit.
Die beschriebene zeitdynamische Variabilität in Bezug auf die qualitativen Aspekte der Kundenanforderungen paart sich mit einer quantitativen Variabilität der Kundenbedarfe. Letztere drückt sich in einem höheren Anteil an kurz- und mittelfristigen Auftragseingängen auf der Ebene einzelner Kunden, als auch aggregiert über alle Kunden aus. Die Vorhersehbarkeit und die Überraschung bilden die Extrempole des Kundenverhaltens, welche die Planbarkeit aus Sicht von Unternehmen induzieren. Damit kann in diesem Fall auch synonym von planbarem (vorhersehbarem/kurzfristigen) Kundenverhalten und nicht-planbarem (überraschendem) Kundenverhalten gesprochen werden. Diese Kombination qualitativer und quantitativer Variabilität macht den Markt für produzierende Unternehmen zunehmend schwerer kalkulierbar.
Zusammenfassend lässt sich herausstellen, dass Produktionsplaner heute komplexere produkt- und kundenseitige Anforderungen im Rahmen der Auftragseinlastung berücksichtigen müssen. Er muss darauf achten, dass Vertriebs-, Einkaufs-, Produktion- und Versandplanung miteinander synchronisiert werden, um den Kunden einen verbindlichen Liefertermin zusagen zu können.
Aus Sicht des Produktionsmanagements stellt die Beherrschung der steigenden Dynamik und den daraus resultierenden Konsequenzen wie beispielsweise Unter- und Überlastsituationen eine zentrale Herausforderung der kommenden Jahre dar. Ursachen der zunehmenden unternehmensinternen Dynamik sind verkürzte Lieferzeiten, eine höhere Prozessvarianz der Fertigung und Montage (verursacht durch individualisierte Produkte) und der Einsatz technologisch-komplexer Produktionsanlagen. Die drastische Verkürzung der Lieferzeiten hat die Auftragssituation und den Kapazitätsbedarf produzierender Unternehmen stark verändert.
Kapazitätsschwankungen und Prozessinstabilitäten einer Einzelressource wirken sich auf Grund der stärkeren Kopplung wesentlich drastischer auf die Stabilität des gesamten Unternehmens aus, da Bestände als Puffer zu kapitalintensiv geworden sind. Gleichzeitig nehmen makroskopische, überbetriebliche Kapazitätsschwankungen zu, da die Reaktionszeiten innerhalb der Lieferkette deutlich kürzer geworden sind.
Die steigende Varianz der Prozessketten und -zeiten potenziert die beschriebenen Kapazitäts- und Durchlaufzeitschwankungen. Eine "mittelwertbasierte PPS" kann aufgrund der gestiegenen Planungsanforderungen nicht mehr zielkonform agieren. Planungs- und Steuerungskonzepte, die auf diese Komplexität nicht reagieren können, multiplizieren ein weiteres Aufschwingen der Bedarfe in der Lieferkette und führen zu Auslastungsverlusten und steigenden Rückständen in der Produktion. Heute sind neue Ansätze in der Planung und Steuerung von inner- und überbetrieblichen Produktionsprozessen notwendig, die die Dynamik der Prozesse und der Kapazitätsbedarfe beherrschbar machen oder ggf. sogar kompensieren können.