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Implementierung von Manufacturing Execution Systems basierend auf Industrie-4.0-Reifegradmodellen
(2022)
Steigende Kundenanforderungen hinsichtlich Qualität, Lieferzeit und Termintreue führen zur steigenden Dynamisierung der Märkte. Unternehmen stehen dabei vor der Herausforderung, die externe Dynamisierung und die daraus resultierenden, unternehmensinternen Herausforderungen zu bewältigen. Hierbei stellt die vierte industrielle Revolution einen möglichen Befähiger zur Bewältigung der zunehmenden externen und internen Herausforderungen dar. Zur Umsetzung der Vision von Industrie 4.0 existieren verschiedene Rahmenwerke, jedoch sind in Unternehmen bisweilen nur vereinzelt Use-Cases sowie Leuchtturmprojekte umgesetzt worden. Eine durchgängige, unternehmensweite Umsetzung der Rahmenwerke steht bis heute aus. Für eine digitale Unterstützung in der Produktion und den angrenzenden Bereichen des Produktionsmanagement stellen Manufacturing-Execution-Systeme (MES) ein mögliches Informationssystem dar. ME-Systeme sind bereits erprobt und haben sich durch die stetige Weiterentwicklung als marktreife Lösung zur Umsetzung von Industrie-4.0-Ansätzen etabliert. Für Unternehmen stellen Implementierungsprojekte von ME-Systemen häufig strategische Projekte mit Bezug zu Industrie 4.0 dar. Durch die Anzahl an betroffenen Unternehmensfunktionen und eingebundenen Stakeholder sind sie – wie andere IT-System-Einführungsprojekte – häufig komplex. Auf Grund des modularen, funktionalen Aufbaus der ME-Systeme sowie möglicher Lerneffekte und der frühzeitigen Ausschöpfung des Systemnutzens bietet sich die sukzessive, also schrittweise, Implementierung an. In der Praxis wird dies häufig als Vorgehen gewählt, wodurch Unternehmen vor der Herausforderung stehen, die Implementierungsreihenfolge – also zeitliche Abfolge und Ort der zu implementierende Funktionsmodule – zu bestimmen.
Zur Unterstützung der Unternehmen bei der Implementierung von ME-Systemen wird in dieser Dissertationsschrift daher das Ziel verfolgt,
ein Vorgehensmodell zur sukzessiven Implementierung, basierend auf Industrie-4.0-Reifegradmodellen, zu entwickeln. Mit der umfangreichen
Analyse der Wechselwirkungen zwischen den betroffenen Kernaufgaben eines Unternehmens, den MES-Funktionen sowie den Zielen der digitalen Transformation wird den Anwender:innen mit dieser Dissertationsschrift nun ein Reifegradmodell sowie ein anwendbares Vorgehen zur Verfügung stellt. Dieses befähigt sie, eine nutzenzentrierte, sukzessive Einführung von MES unternehmensspezifisch zu strukturieren.
Die Bewertung der produktionsnahen IT-Infrastruktur und die Auswahl eines passenden ME-Systems stellen Unternehmen vor eine komplexe, aber nicht unlösbare Herausforderung. Die Einführung der Software hat dabei nicht nur Auswirkungen auf den Produktionsprozess, sondern auch auf die Feinplanung und das Qualitätsmanagement. Um die Investionskosten und den internen Personalaufwand für die Einführung gering zu halten, benötigt man eine gezielte Vorgehensweise zur Auswahl des Systems.
Manufacturing-Execution-Systeme (MES) bieten durch ihren Funktionsumfang eine gute Möglichkeit, die Digitalisierung des eigenen Produktionsbetriebes voranzutreiben. Die Auswahl, Beschaffung und Einführung von IT-Systemen stellen Unternehmen meist vor große Herausforderungen. In diesem Beitrag werden anhand des 3Phasen-Konzepts Herausforderungen sowohl in zeitlicher Abfolge als auch in Handlungsfelder strukturiert und beschrieben. Ziel ist es, Unternehmen zu befähigen, eine optimale Auswahl durchzuführen, um eine reibungslose und risikoarme Implementierung durchzuführen.
Immer flexibler und schneller auf sich ändernde Kundenwünsche reagieren zu können, ist das Ziel eines jeden produzierenden Unternehmens. Um dieses zu erreichen, müssen Daten aus dem Shop Floor nahezu in Echtzeit dem ERP-System zur Verfügung gestellt werden. Dabei kann die Datenintegration auf unterschiedlichen Wegen erfolgen: Data Lakes und MES sind zwei Beispiele mit unterschiedlichen Vor- und Nachteilen.
Die digitale Vernetzung der Wirtschaft, insbesondere im Hinblick auf hochtransparente Informationsflüsse durch betriebliche Anwendungssysteme, schreitet stetig voran. Dabei stehen die Unternehmen bei der Bewertung der bestehenden produktionsnahen IT-Infrastruktur und der Auswahl eines zur Produktionsumgebung passenden ME-Systems vor einer komplexen, aber nicht unlösbaren Herausforderung. Die Einführung der richtigen Software hat dabei nicht nur Auswirkungen auf den Produktionsprozess, sondern auch auf Themen wie die Feinplanung, das Instandhaltungs- sowie das fertigungsbegleitende Qualitätsmanagement. Um die dabei entstehenden Investitionskosten und Wartungs- bzw. Betreuungskosten sowie den internen Personalaufwand für die Auswahl und die nachfolgende Implementierung gering zu halten, benötigen Unternehmen eine gezielte Vorgehensweise. Die Experten
des FIR helfen dabei, das passende System auszuwählen.
The shop floor is a dynamic environment, where disturbances to the production plan occur. While there are many tools to support production planning, production control is left unsupported in handling disruptions.The aim of the Cluster of Excellence is to develop an application to support the production controller in his decision process to identify and evaluate the right countermeasures. In this abstract, we present the concept for the application.
S. 133
Im Rahmen der digitalen Transformation und der damit verbundenen Gestaltung digitaler und durchgängiger Prozesse müssen Unternehmen häufig neue Business-Software auswählen und beschaffen. Sie modernisieren hierbei ihre in die Jahre gekommene Software oder führen eine zusätzliche ein. Häufig erfolgen Auswahl und Beschaffung mittels klassischer Projektmanagementmethoden, die im Kontrast zu den agilen Methoden während der Implementierung stehen. Dieser Beitrag zeigt, wie agile Methoden schon in der Auswahl genutzt werden, um einerseits den Einstieg in die Implementierung zu erleichtern und andererseits aktives, nutzerzentriertes Change-Management von der Auswahl bis zum Einsatz der Software ermöglichen. Sie sind daher von Beginn an ein wichtiger Baustein zur Sicherung des Projekterfolgs.
In short-term production management of the Internet of Production (IoP) the vision of a Production Control Center is pursued, in which interlinked decision-support applications contribute to increasing decision-making quality and speed. The applications developed focus in particular on use cases near the shop floor with an emphasis on the key topics of production planning and control, production system configuration, and quality control loops.
Within the Predictive Quality application, predictive models are used to derive insights from production data and subsequently improve the process- and product-related quality as well as enable automated Root Cause Analysis. The Parameter Prediction application uses invertible neural networks to predict process parameters that can be used to produce components with desired quality properties. The application Production Scheduling investigates the feasibility of applying reinforcement learning to common scheduling tasks in production and compares the performance of trained reinforcement learning agents to traditional methods. In the two applications Deviation Detection and Process Analyzer, the potentials of process mining in the context of production management are investigated. While the Deviation Detection application is designed to identify and mitigate performance and compliance deviations in production systems, the Process Analyzer concept enables the semi-automated detection of weaknesses in business and production processes utilizing event logs.
With regard to the overall vision of the IoP, the developed applications contribute significantly to the intended interdisciplinary of production and information technology. For example, application-specific digital shadows are drafted based on the ongoing research work, and the applications are prototypically embedded in the IoP.
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.