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Smart Operations
(2015)
Ziel des vorliegenden Whitepapers ist es, dem Leser
einen Einblick in das Themengebiet „Smart Operations“
am FIR an der RWTH Aachen zu geben. Es beschreibt die
derzeitigen Umfeldveränderungen im Kontext produzierender
Unternehmen und zeigt auf dieser Basis die Handlungsfelder
eines zukunftsorientierten Produktionsmanagements
im Umfeld der Digitalisierung auf.
Im Zuge von Internet of Things (loT), Industrie 4.0 sowie den Smart-Service-Entwicklungen muss die ERPSystemlandschaft zunehmend eine frei skalierbare betriebliche Anwendung darstellen und über eine hohe Agilität verfügen. Denn so werden Unternehmen in die Lage versetzt, ihre Geschäftsprozesse schnell, flexibel und fehlerfrei an veränderte Marktbedingungen anzupassen und so Wettbewerbsvorteile zu erzielen.
Im Rahmen des Artikels werden Empfehlungen zur Gestaltung einer selbstoptimierenden Auftragseinlastung in Überlastsituationen sowie deren praxisnahe Umsetzung dargestellt. Die praktische Umsetzung sowie die Realisierung der konzipierten Vorgehensweise geschieht im Rahmen des AiF-Projektes "SelfOrder" des FIR an der RWTH Aachen. Den Ordnungsrahmen des Gestaltungsansatzes bildet der so genannte "High Resolution Production Management-Ansatz".
Zielsetzung der Reaktionsstrategiematrix mit dazugehöriger Differenzierungslogik ist die Identifizierung von Abweichungssituationen, um diese im Anschluss schnell zu bewerten und zu priorisieren. Die Matrix ist Basis für zeitnahe und gleichzeitig differenzierte Betrachtungen von Instabilitäten im Fertigungsprozess, sodass eine mögliche Reaktionsstrategie umgehend implementiert werden kann.
Projektziel war die Entwicklung einer Entscheidungsunterstützung für den Fertigungssteuerer, die eine differenziertere Betrachtung von Abweichungen in der Fertigung ermöglicht. Des Weiteren soll die Entscheidungsunterstützung dazu dienen, durch die Bewertung von Abweichungen transparent zu machen, bei welchen Abweichungen dringender Handlungsbedarf besteht und in welcher Art und Weise interveniert werden muss. Durch die Berücksichtigung von Entscheidungen bzgl. Abweichungssituationen aus der Vergangenheit werden zukünftige Abweichungen so besser bewertet werden können.
Im Zuge der vierten industriellen Revolution sowie der zunehmenden Digitalisierung setzen Unternehmen immer stärker auf die Unterstützung durch betriebliche Anwendungssysteme. Insbesondere der „Best-of-Breed“-Ansatz treibt in diesem Zusammenhang den Trend voran, dass nicht mehr nur eine monolithische Systemlandschaft zur Steuerung des Unternehmens eingesetzt wird, sondern dass vielmehr kleine Spezialanwendungen für die spezifischen Unternehmensaufgaben genutzt werden. Unternehmen stehen somit vor der Herausforderung, wie die Vielzahl an Möglichkeiten effizient zur Unterstützung der Unternehmensaufgaben genutzt werden kann.
The topics Internet of Things and Industry 4.0 increasingly lead to the fact that the customer is increasingly focused on manufacturing companies. He wants to know delivery date of the product, wants to make changes at short notice, get an individualized product and much more. Technologically, these requirements have already been met, but the structures within the company as well as the operational processes are not yet or only partially prepared to cope with the increasing complexity and dynamics of production. This leads to many deviations with which the production controller must deal, whether they are complex or trivial.
In order to counteract the increasing number and frequency of deviation situations which are currently encountered with complex manual interventions, it is necessary to systematically evaluate deviations and then to allocate them a dominant reaction strategy (manual, partially automated, automated) from which a suitable reaction measure can be derived. This relieves the production controller, since assistance systems partially eliminate deviations independently.
As a result, the production controller gets more time to deal with the cause of deviations so that a new occurrence of deviations can be avoided and the number of deviations can be reduced sustainably. The following paper provides a solution for the assessment of deviations. In addition, it includes differentiation logic to allocate one of the three different reaction strategies to the identified deviation.
Auftragszeiten echtzeitfähig und ereignisgesteuert zu erfassen, bietet Unternehmen zahlreiche Chancen. Prozessschritte in der Produktion lassen sich automatisieren, Abläufe absichern und Verbesserungsmaßnahmen entwickeln. Das Center-Enterprise-Resource-Planning hat gemeinsam mit ERP- und Technologie-Herstellern einen Lösungsansatz entwickelt, um gekennzeichnete Objekte im Werk zu verfolgen und auf dieser Grundlage automatisierte Ereignisse auszulösen.