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Kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) der Fertigungsindustrie stehen durch die zunehmend individualisierten Kundenwünsche und -anforderungen unter einem großen Wettbewerbsdruck. Als eine logische Folge wächst daraus eine intrinsische Motivation seitens der Unternehmen, ihre Geschäftsbereiche zu optimieren. Jedoch mangelt es mehrheitlich neben freien Kapazitäten an einer zielgerichteten, systematischen Herangehensweise.Gerade das Ersatzteilmanagement bietet in diesem Kontext große Nutzenpotentiale für die KMU, da dieser Bereich weitestgehend von den Unternehmen als Randbereich wahrgenommen wird und somit die enthaltenen Potentiale weder wahrgenommen noch ausgeschöpft werden.
The blockchain technology has been increasingly applied in industrial use-cases in recent years. Although the food industry fits in particular with the requirements for blockchain applications, since the actors barely know each other and trust plays a crucial role, it is not widely established in the food industry. There are efforts to increase transparency and enable traceability in food supply chains by applying blockchain technology to share data in a trustworthy way across companies and to ensure food quality standards. This technology can be further used to enable the identification of inconsistencies in sensor data and more efficient handling of food recalls across the food supply chain. The success of a new technology depends to a large extent on its acceptance by companies and their employees. This paper deals with the acceptance of such a blockchain application and presents a systematic literature review to summarize the methods and results of acceptance analyses of the blockchain technology in food supply chain s. Particular attention has been devoted to traceability. For this objective, research is analysed based on scientific methods and the results are systematically analysed.
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.