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Produzierende Unternehmen sind heutzutage aufgrund zunehmender Konkurrenz aus Niedriglohnländern und eines schrumpfenden Technologievorsprungs einem enormen Kostendruck ausgesetzt, sodass Konzepte zur Steigerung der Produktivität erforderlich werden. Diese Konzepte sind vor allem auf die Optimierung innerbetrieblicher Abläufe auf Basis von Rückmeldedaten ausgerichtet. Eine notwendige Bedingung für das Ausschöpfen datenbasierter Wertschöpfungspotenziale ist eine konsistente und widerspruchsfreie Datenbasis. Mit dem Forschungsprojekt „Anwendung der Datenfusion bei der Erfassung und Speicherung betrieblicher Rückmeldedaten (DaFuER)“ wird demgemäß das Ziel verfolgt, die Erhöhung der Datenqualität von betrieblichen Rückmeldedaten durch die Anwendung von Methoden der Datenfusion zu ermöglichen.
Als Ergebnis des Forschungsprojekts wird in diesem Leitfaden eine Methode zur anwendungsfallspezifischen Ableitung geeigneter Methoden der Datenfusion dargelegt. Zunächst erfolgt die Definition des Anwendungsfalls. Dabei wird zur Ermittlung relevanter Informationsbedarfe den Anwendenden der Methodik eine Übersicht bereitgestellt, welche die verschiedenen für die Produktionsplanung und steuerung benötigten Informationen enthält. Außerdem werden Datenquellen anhand der Art der Datenerfassung klassifiziert. Diese Klassifikation ist die Grundlage für die Identifikation der im jeweiligen Anwendungsfall zur Verfügung stehenden Datenquellen.
Im Folgenden werden aus den verfügbaren Datenquellen diejenigen ermittelt, welche fusioniert werden sollen. Dazu wurde eine tabellarische Übersicht erstellt, mit Hilfe derer Datenquellen den Informationen zugeordnet werden, die sie bereitstellen. Weiterhin werden diese Datenquellen hinsichtlich ihrer Datenqualität auf Basis ausgewählter Qualitätsmerkmale bewertet. Für eine benötigte Information wählen die Anwendenden aus den ihnen zur Verfügung stehenden Datenquellen diejenigen zur Fusion aus, welche den Informationsbedarf decken und sich hinsichtlich der Erfüllung der Qualitätsmerkmale komplementieren.
Zuletzt wird eine für den konkreten Anwendungsfall geeignete Fusionsmethode der ausgewählten Datenquellen bestimmt. Grundlage dafür ist eine morphologische Untersuchung von Datenquellen. Durch eine Clusteranalyse möglicher Fehlerarten in Abhängigkeit der Kombination von verschiedenen morphologischen Merkmalsausprägungen werden prozesstypische Fehler der Datenfusion abgeleitet. Somit ist man in der Lage, anhand der ausgewählten Datenquellen die spezifischen Herausforderungen bei der Datenfusion zu identifizieren. Für die finale Auswahl einer für den Anwendungsfall geeigneten Datenfusionsmethode wurden für die ermittelten Prozessfehler die jeweiligen Eignungen der verschiedenen Methoden bewertet. Auf Grundlage dieser Bewertung wählen die Anwendenden schlussendlich diejenige Methode aus, die für die von ihnen identifizierten Herausforderungen am besten geeignet ist.
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.
Durch die Globalisierung haben sich in den letzten Jahrzehnten überwiegend internationale und hochkomplexe Lieferketten entwickelt. Nationale und internationale Herausforderungen, wie beispielsweise der Brexit, die Corona-Pandemie, Handelskriege und Protektionismus oder auch verschiedene Naturkatastrophen haben in der Vergangenheit gezeigt, dass die Relevanz eines ganzheitlichen Supply-Chain-Risikomanagements durch den Anstieg der Komplexität in den Lieferketten stark gestiegen ist.
Based on the increasingly complex value creation networks, more and more event-based systems are being used for decision support. One example of a category of event-based systems is supply chain event management. The aim is to enable the best possible reaction to critical exceptional events based on event data. The central element is the event, which represents the information basis for mapping and matching the process flows in the event-based systems. However, since the data quality is insufficient in numerous application cases and the identification of incorrect data in supply chain event management is considered in the literature, this paper deals with the theoretical derivation of the necessary data attributes for the identification of incorrect event data. In particular, the types of errors that require complex identification strategies are considered. Accordingly, the relevant existing error types of event data are specified in subtypes in this paper. Subsequently, the necessary information requirements and information available regarding identification are considered using a GAP analysis. Based on this gap, the necessary data attributes can then be derived. Finally, an approach is presented that enables the generation of the complete data set. This serves as a basis for the recognition and filtering out of erroneous events in contrast to standard and exception events.
Besonders in Krisenzeiten haben sich souveräne Lieferketten als essenziell herausgestellt, um systemrelevante Prozesse störungsfrei gewährleisten zu können. Allerdings ähnelt keine Krise der anderen. Hochwasser oder eine Wirtschaftskrise unterscheiden sich signifikant von einer Pandemie, sodass hier verschiedene politische, aber auch wirtschaftliche Maßnahmen der beteiligten Akteure gefordert sind. Dennoch haben Krisen eines gemein: Die frühzeitige Risikobewertung sowie das gezielte Agieren sind zur Bewältigung einer Krise notwendig.
Im Forschungsprojekt ‚PAIRS (Privacy Aware, Intelligent and Resilient CrisiS Management)‘ wurde ein domänenübergreifender Ansatz gewählt, um auf Basis einer hybriden KI-Methodik Krisenszenarien identifizieren und deren Entwicklung antizipieren zu können. Zusätzlich unterstützt die angestrebte servicebasierte Plattform die Akteure bei der Krisenfrühwarnung, dem Krisenmonitoring und der Bewertung von Reaktionsstrategien. Dadurch werden sie in die Lage versetzt, schnell auf Krisensituationen zu reagieren und Maßnahmen einzuleiten, um so negative Wirkungen zu minimieren. Gleichzeitig ermöglicht der Plattformansatz den Zugang zu diversen und verteilten Datenquellen sowie die Interaktion und Kooperation zwischen verschiedenen Services.
Mit dem Forschungsprojekt ‚DaFuER‘ sollten, mit Blick auf betriebliche Rückmeldedaten, Methoden der Datenfusion zur Steigerung der Datenqualität unter die Lupe genommen werden. Lesen Sie hier die wichtigsten Ergebnisse, die am Anwendungsfall in der Demonstrationsfabrik Aachen veranschaulicht werden.
"Tracking & Tracing"-Systeme steigern merklich die Transparenz in der Produktion und der Lieferkette. Insbesondere Such-, Buchungs-, und Inventuraufwände sowie Schwund, Engpässe und Transportkosten lassen sich dadurch reduzieren. Die gewonnene Transparenz hilft bei der Erreichung einer flexiblen Produktion, sodass sich durch eine adaptive Planung und Steuerung bestehende Prozesse kontinuierlich verbessern lassen. Das jetzt erschienene Whitepaper beleuchtet Nutzen und Potenziale von Tracking & Tracing, stellt einen systematischen Ansatz zur Einführung von Tracking- und Tracing-Systemen vor und beschreibt hierbei anfallende Herausforderungen.
In diesem Whitepaper stellen wir Ihnen die Technologie Process-Mining vor und zeigen auf, welche enormen Potenziale in ihrer Anwendung liegen. Auch mit einer neuen Technologie ist jedoch ohne kompetente Anwendung
kein Erfolg erzielbar. Unser vorliegendes Whitepaper soll Ihnen dazu verhelfen, zu erkennen, welche Hürden Sie überwinden müssen, um das Potenzial von Process-Mining für sich zu heben, und wie wir vom FIR an der RWTH Aachen Ihnen bei der Umsetzung helfen können.
Die andauernde Globalisierung stellt Unternehmen weiterhin vor erhebliche Herausforderungen. Während sich zum einen die Wettbewerbssituation verschärft, steigen zum anderen die Kundenansprüche. Um dem Kundenwunsch nach individuellen Produkten gerecht zu werden, differenzieren Unternehmen ihr Produktangebot. Gleichzeitig erlaubt die fortschreitende Vernetzung eine höhere Innovationsgeschwindigkeit, die u. a. eine Verkürzung der Produktlebenszyklen bewirkt. Dieser Anstieg an zeitgleich zu erbringenden Leistungen sorgt für immer komplexere Unternehmensprozesse und Wertschöpfungsketten. Auch die zunehmende Anzahl an Partnern und Dienstleistungen sowie deren beständiger Wechsel steigern die Komplexität und damit den Koordinationsbedarf in Supply-Chains. Dieser Aufwand nimmt dabei mit steigender Anzahl der Faktoren exponentiell zu. Darüber hinaus rufen die steigende Anzahl an IT-Systemen sowie deren Änderungsgeschwindigkeit hochkomplexe und dynamische Strukturen hervor. Insbesondere die wechselseitigen Beziehungen zwischen den genannten Einflussfaktoren führen zu einem intransparenten Gesamtsystem.
Um auf steigende Kundenanforderungen und das sich änderndes Unternehmensumfeld reagieren zu können, müssen Unternehmen ihre Agilität und Reaktionsfähigkeit, insbesondere in Produktionsprozessen, erhöhen. Dafür müssen die Auswirkungen der möglichen Änderungen im Unternehmensumfeld auf die eigenen Geschäfts- und Produktionsprozesse untersucht und verstanden werden. Das Prozessverständnis allein reicht jedoch nicht: Es werden Daten aus unterschiedlichen Quellen benötigt, um die Ereignisse in der Prozess- und Lieferketten nachzuverfolgen, um das Material eindeutig zu charakterisieren und in Unternehmen vorhandene Algorithmen oder Modelle mit Eingangsdaten zu versorgen. Daher spielt die Datenverfügbarkeit eine wichtige Rolle auf dem Weg zur adaptiven Produktion. In diesem Beitrag wird die Wichtigkeit der Datenverfügbarkeit erläutert sowie ein Konzept der Datenplattform zum sicheren, überbetrieblichen Datenaustausch vorgestellt.