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Die Bewertung der bestehenden IT-Infrastruktur und die Auswahl eines geeigneten, zukunftsorientierten ERP-/PPS-Systems stellen Unternehmen vor eine komplexe, aber nicht unlösbare Herausforderung. Die Software und der Entscheidungsprozess betreffen nahezu alle betrieblichen Abteilungen vom Vertrieb über die Konstruktion, die Produktion und den Versand. Zudem ist die Einführung einer neuen ERP-PPS-Software mit hohen Investitionen und einem beträchtlichen internen Personalaufwand verbunden. Für die systematische Vorgehensweise wurde das 3PhasenKonzept am FIR entwickelt.
Der Artikel beschäftigt sich mit der Interaktion von ERP- und ME-Systemen vor dem Hintergrund der Industrie 4.0 und der damit einhergehenden Flexibilisierung und Digitalisierung der Produktion. Dabei wird neben der Integration der Systeme auch auf die aktuelle Situation der mangelnden Entscheidungsunterstützung bezüglich der IT-Systemwahl und Abstimmung eingegangen.
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.
In immer komplexer werdenden Wertschöpfungsketten wird die Geschwindigkeit, mit der Informationen weitergegeben und entsprechende Maßnahmen umgesetzt werden können, zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil. In der Realität kommt es jedoch auf dem Weg zwischen einem Ereignis und einer passenden Reaktion zu verschiedenen zeitlichen Verzögerungen, sogenannten Latenzen, die die Agilität eines Unternehmens erheblich hemmen. Insbesondere das Supply-Chain-Management mit seiner koordinierenden Funktion wird dadurch vor enorme Herausforderungen gestellt. Schlüsseltechnologien im Zeitalter von Digitalisierung und Industrie 4.0 bieten jedoch enorme Potenziale, die verschiedenen Formen von Latenzen zu reduzieren. Der Beitrag untersucht die unternehmensübergreifenden Effekte dieser Verzögerungen entlang der Supply-Chain und beleuchtet darüber hinaus die Potentiale konkreter digitaler Technologien auf selbige.
ERP-Implementierung
(2019)
Das Whitepaper gibt einen Überblick über aktuelle Praxis in den Unternehmen, Herausforderungen und Vorgehensweisen bei der Implementierung von ERP-Lösungen. Neben den Auslösern, Zielen und Kosten von ERP-Projekten werden die häufigsten Probleme sowie die Herausforderungen Personalaufwand und Dauer der ERP-Implementierung aufgezeigt. Anschließend werden Vorgehensweisen zur erfolgreichen ERP-Implementierung in Unternehmen beschrieben. Teil des Whitepapers ist eine umfassende ERP-Marktübersicht, die angebotene Dienstleistungen der ERP-Anbieter zur Implementierung und Betrieb beinhaltet.
Ziel des Forschungsvorhabens war die Erhöhung der Effizienz und Effektivität von Suchanfragen in ERP-Systemen. Dabei sollte der Aufwand für den Nutzer reduziert und die Qualität der Ergebnisse verbessert werden. Die Erreichung der Ziele wurde durch die Entwicklung einer selbstlernenden, kontextbasierten Suchmaschine für ERP-Systeme realisiert. Mit der Berücksichtigung des Kontexts einer Suchanfrage, des Benutzerverhaltens und einer Ergebnisbewertung durch den Anwender wurde die Ergebnisqualität von Suchanfragen kontinuierlich gesteigert. Durch die Entwicklung eines Demonstrators wurde der Nutzen des Konzepts nachgewiesen, indem dieser in verschiedenen Szenarien erprobt und anhand einer Wirtschaftlichkeitsbetrachtung bewertet wurde.
Unvorhergesehene Störungen gefährden in vielen Fällen den Kundenliefertermin. Die Produktionssteuerung hat die Aufgabe, effektiv und effizient auf diese kurzfristigen Störungen zu reagieren. Der Entscheidungsprozess beruht jedoch häufig auf einer qualitativen Analyse einer komplexen Situation anhand subjektiver Einschätzungen durch den Produktionsplaner. Zur Verbesserung der Entscheidungsfindung stellt dieser Beitrag eine App vor, die auf Basis von Echtzeitdaten und einer Simulation des Produktionssystems eine quantitative Entscheidungsfindung ermöglicht.
Die Verschärfung des Wettbewerbsumfelds produzierender Unternehmen und die als Antwort hierauf in den Fokus rückenden agilen Methoden vergrößern die Bedeutung einer effizienten Handhabung von Änderungsprozessen. Am Beispiel des Maschinen- und Anlagenbauers Ortlinghaus zeigt der Beitrag, dass eine Kombination aus ungeeigneten Änderungsprozessen und mangelhaftem IT-Support in der Praxis oft die schnelle und gleichzeitig qualitätsgesicherte Durchführung von Änderungsprozessen verhindert. Der Zielkonflikt aus geringem Zeitbedarf und hoher Prozessqualität lässt sich durch Anpassungen in der IT-Unterstützung reduzieren. Hierdurch können Erfolgsfaktoren für ein effizientes Änderungsmanagement gehoben und die Problemfelder der Workflowunterstützung, Informationsverteilung und Datenhandhabung verbessert werden. Zentrales Hindernis zur Adressierung der Erfolgsfaktoren stellt die aktuell zur Abwicklung von Change Requests genutzte Arbeitsumgebung dar. Der Beitrag präsentiert hierfür als zentralen Lösungsansatz die Internet of Production Infrastruktur. Das Potenzial der Internet of Production Infrastruktur im Kontext des Änderungsmanagements wird anhand von drei Anwendungsbeispielen verdeutlicht. Abschließend wird der Migrationspfad für Unternehmen bei der Einführung eines effizienten Änderungsmanagements aufgezeigt.
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.