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Today’s manufacturers are facing numerous challenges such as highly entangled and interconnected supply chains, shortening product lifecycles and growing product complexity. They thus feel the need to adjust and adapt faster on all levels of value creation. Self-optimization as a basic principle appears a promising approach to handle complexity and unforeseen disturbances within supply chains, machines and processes. Therefore it will improve the resilience and competitiveness of manufacturing companies.
This paper gives an introduction to the concept of self-optimizing production systems. After a short historical review, the different levels of value creation from supply chain design and management to manufacturing and assembly are analyzed considering their specific demands and needs for self-optimization. Examples from each of these levels are used to illustrate the concept of self-optimization as well as to outline its potential for flexibility and productivity. This paper closes with an outlook on the current scientific work and promising new fields of action.
Der Begriff „Digitaler Schatten“ steht für ein hinreichend genaues, digitales Abbild der Prozesse, Information und Daten eines Unternehmens. Dieses Abbild wird benötigt, um eine echtzeitfähige Auswertebasis aller relevanten Daten zu schaffen, um hieraus letztendlich Handlungsempfehlungen abzuleiten. Die Bildung des Digitalen Schattens ist damit ein zentrales Handlungsfeld von Industrie 4.0 und stellt die Grundlage für alle weitergehenden Aktivitäten dar.
Im Zuge der Globalisierung und einer steigenden Marktdynamik ge-
winnt die Optimierung der Lieferketten zunehmend an Bedeutung.
Die Untersuchung unterschiedlicher Beschaffungsstrategien im Wert-
schöpfungsnetzwerk unter Berücksichtigung des Einflusses verschie-
dener Produktionsparameter fällt in der unternehmerischen Praxis
zunehmend schwer. Hierbei können Simulationen von Lieferketten
Abhilfe schaffen, um Wertschöpfungsstrukturen entlang der Supply
Chain zu analysieren und zu verbessern.
Im Kontext Industrie 4.0 kommt der Erfassung der anfallenden Daten in der Produktion und deren Nutzung eine zentrale Bedeutung zu. Analysen betrieblicher Daten, welche auf verschiedenen Ebenen generiert werden, lassen Rückschlüsse und Erkenntnisse zur besseren Entscheidungsfindung zu. Die Basis für den Einsatz von Verfahren der Datenanalyse und -auswertung stellt ein hinreichend genaues Abbild der relevanten Daten - der Digitale Schatten - in der Auftragsabwicklung, Produktion, Entwicklung oder angrenzenden Bereichen dar.
Im Rahmen des vorliegenden Beitrages wird ein Modell für den Digitalen Schatten in der Auftragsabwicklung vorgestellt, welches die Basis für die Implementierung von Methoden der Datenanalytik darstellt.