FIR e. V. an der RWTH Aachen
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Das Vorhaben zielte auf eine neuartige Softwarelösung für ein vorausschauendes Instandhaltungsmanagement ab, dass sowohl den aktuellen Maschinenzustand als auch die aus der Produktionsplanung ableitbare anstehende Maschinenbelastung (Auslastungsgrad, Beanspruchung) einbezieht und vor diesem Hintergrund die bestmögliche Wartungsplanung für eine maximierte Einsatzfähigkeit des Produktionssystems als Ganzes ermittelt. Der übergreifende Ansatz sollte es erstmals ermöglichen, die multikriteriellen, mehrschichtigen Entscheidungsprobleme der Instandhaltung in Produktionsumgebungen mit einem modularen Softwarewerkzeug vollständig abzubilden und zu lösen.
Übergeordnetes Ziel der wissenschaftlichen und technischen Vorhabensinhalte war also die bedarfssynchrone, sichere und flexible Optimierung von Instandhaltung und Produktion durch Erforschung der Grundlagen für ein System zur Generierung mehrdimensional optimierter Handlungsempfehlungen.
Das Vorhaben zielte auf eine neuartige Softwarelösung für ein vorausschauendes Instandhaltungsmanagement ab, dass sowohl den aktuellen Maschinenzustand als auch die aus der Produktionsplanung ableitbare anstehende Maschinenbelastung (Auslastungsgrad, Beanspruchung) einbezieht und vor diesem Hintergrund die bestmögliche Wartungsplanung für eine maximierte Einsatzfähigkeit des Produktionssystems als Ganzes ermittelt. Der übergreifende Ansatz sollte es erstmals ermöglichen, die multikriteriellen, mehrschichtigen Entscheidungsprobleme der Instandhaltung in Produktionsumgebungen mit einem modularen Softwarewerkzeug vollständig abzubilden und zu lösen.
Übergeordnetes Ziel der wissenschaftlichen und technischen Vorhabensinhalte war also die bedarfssynchrone, sichere und flexible Optimierung von Instandhaltung und Produktion durch Erforschung der Grundlagen für ein System zur Generierung mehrdimensional optimierter Handlungsempfehlungen.
Das Projektvorhaben 'eStep Mittelstand - Modulare Lösungen für den Mittelstand zur Stärkung der eigenständigen Integration von eBusiness-Standards in komplexen Lieferkettenprozessen' zielt darauf ab, die Nutzung von eBusiness-Standards zu erleichtern und das unternehmersiche Risiko für KMU zu reduzieren. In seinem Arbeitsplan stellte das Projekt in einem ersten Schritt eine grundlegende Analyse der Ausgangssituation und die Erhebung von Anforderungen an den Einsatz von eBusiness-Standards in KMU seinen Folgearbeiten im Projekt als Basis für die Lösungsentwicklung im weiteren Verlauf voran.
Der vorliegende Schlussbericht zu IGF-Vorhaben Nr. 18982 beschreibt das Projekt zum Thema "EIH - Energy Innovation Hub". Die Forschungsvereinigung, bestehend aus dem FIR e.V. und dem Fraunhofer-Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik in Chemnitz, beschäftigte sich hierzu mit der Vernetzung energierelevanter Informationen zwischen produzierenden KMU, Energieversorgern (EVU) und Maschinenbauern. Ziel ist die Konzeption einer Kommunikationsplattform, des Energy-Information-Hubs (EIH), für den Austausch energierelevanter Informationen zwischen KMU, EVU und Maschinenbauern. Durch eine ganzheitliche Betrachtung aller am Verbrauch beteiligten Akteure soll eine energieeffiziente Produktion erreicht werden.
Laut BITKOM stehen reine Hersteller von Anlagen vor einem Wandel hin zu Dienstleistern und damit vor der Herausforderung einer steigenden Bedeutung von Service und Support.
Der Einsatz und die Integration von Sensorik innerhalb der Anlagen liefern kontinuierlich Daten über den Zustand ihrer Komponenten (bspw. Verschleiß, Warnungen, Störungsmeldungen, Fehlercodes, Ereignismeldungen, aber auch Umgebungsdaten wie Temperatur, Feuchtigkeit, etc.). Auf diese können die Hersteller nun mit Hilfe des Internets zugreifen und damit ihr Dienstleistungsportfolio erweitern. Die Daten können auf Ereignisse hin untersucht werden und mit bekannten Daten verglichen werden. So können bspw. Nutzungsprofile angelegt oder präventive Wartungsmaßnahmen durchgeführt werden. Um die generierten Daten zu nutzen, müssen sich Unternehmen neu orientieren und das Geschäftsfeld der datenbasierte Dienstleistungen für Smart Buildings aufbauen. Dabei durchlaufen die Unternehmen einen Transformationsprozess, der durch maßgebliche Herausforderungen gekennzeichnet ist. So stoßen die potenziellen Anbieter der datenbasierten Dienstleistungen während des Wandels auf eine dynamische Unternehmensumwelt. Wechselnde Kundenbedürfnisse, schnell reagierende Wettbewerber und sich rasant wandelnde Technologien sind nur einige der Faktoren, die auf die Unternehmen wirken. Diese Herausforderungen gilt es durch geeignete Instrumente zu adressieren und das neue Geschäftsfeld datenbasierter Dienstleistungen gezielt aufzubauen.
Das IGF-Vorhaben 18858 N der Forschungsvereinigung FIR e.V. an der RWTH Aachen Forschungsinstitut für Rationalisierung, Campus-Boulevard 55, 52074 Aachen würde über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.
In dem durchgeführten Forschungsvorhaben wurde ein Konzept zur Gestaltung und Bewertung einer skalierbaren Produktentwicklung und Markteinführung technischer Produkte entwickelt. Ein zentraler Baustein dieses Konzepts war dabei der Pionierprodukt-Ansatz. Pionierprodukte stellen einen volumenmäßig, zeitlich und räumlich begrenzten Ausschnitt des gesamten Zielmarktes eines Unternehmens dar. Mit dem Pionierprodukt-Ansatz können Innovationen in kurzer Zeit an den Markt gebracht und dort unter realen Marktbedingungen getestet werden.
Durch die Integration von Pionierprodukt-Entwicklung und Realoptionen-Ansatz wird jedoch grundsätzlich die Fokussierung auf die wesentlichen Marktanforderungen wie Produktdifferenzierung, Kundenorientierung und die Wiederverwendung bewährter Produktkomponenten und Partnernetzwerke im Kontext komplexer Entwicklungsprojekte ermöglicht. Die Reduktion der zu beherrschenden Komplexität mit Hilfe der genannten Ansätze ist wesentliches Merkmal des entwickelten Konzepts.
Das Ziel des Forschungsprojekts "Future Data Assets" bestand in der monetären Bewertung des unternehmerischen Datenkapitals. Dazu wurden die Entwicklung und Instanziierung einer sogenannten "Datenbilanz" angestrebt. Die Datenbilanz soll dem Reporting der unternehmerischen Fähigkeit der Datenbewirtschaftung dienen und damit eine Lücke im Hinblick auf die klassische Berichterstattung schließen, in der Daten kaum betrachtet bzw. systematisch bewertet werden.
Ziel des Forschungsprojekts ‚DM4AR‘ war es, Servicewissen skalierbar und einfach nutzbar zu machen, indem automatisch Augmented-Reality-Inhalte aus verschiedenen Datenquellen generiert werden.
Nutzen für die Zielgruppe:
Durch die Ergebnisse des Projekts ‚DM4AR‘ kann zukünftig die wesentliche Barriere für die flächendeckende und produktive Nutzung der AR-Technologie durch die Etablierung eines plattformbasierten und automatisierten Ansatzes zur Datenaufbereitung überwunden werden. Dabei steht die einfache Integration in den operativen Serviceprozess im Vordergrund, um den Nutzen zu maximieren und die Umstellung der Serviceprozesse zu vereinfachen. Die ‚DM4AR‘-Ergebnisse ermöglichen somit die Sicherung und den gezielten Einsatz des im Unternehmen vorhandenen Wissens.
Ziel des Forschungsprojekts „Chatbot im Service“ war die Entwicklung eines praxisnahen Einführungskonzepts für Chatbots in B2B-Serviceleistungen, insbesondere für KMU der produzierenden Unternehmen. Wichtige Aspekte, die berücksichtigt wurden, waren dabei eine Technologieübersicht, Datenmanagement, Wirtschaftlichkeit und Akzeptanz.
Ziel des Forschungsprojekts RAcceptance war die dauerhafte Nutzung der Effizienzpotenziale von Robotic-Process-Automation (RPA) in KMU durch die Förderung der Akzeptanz. Es wurden diejenigen Faktoren bestimmt und adressiert, welche die Akzeptanz der Nutzung von RPA-Software positiv sowie negativ beeinflussen.
Ziel des Forschungsprojekts ‚SubaSa‘ war die Entwicklung eines Markteinführungsnavigators für Subscription-Geschäftsmodelle, insbesondere für KMU der produzierenden Industrie. Hierfür wurden entlang der vier Dimensionen des Marketings Wege zur erfolgreichen Gestaltung und Etablierung des Geschäftsmodells erarbeitet.
Ziel des beantragten Fördervorhabens war es, die kontinuierliche Funktionsüberwachung und insbesondere den heutigen Sensoreinsatz in Verteilnetzen zu revolutionieren, durch Verwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI), gepaart mit einer Verbesserung der zugehörigen Sensortechnik und eingesetzter digitaler Dienstleistungssysteme. Die integrale Betrachtung der wissenschaftlichen und technischen Herausforderungen und deren Bewältigung führten zu den notwendigen Ergebnissen, um den Erfolg der Energie- und Mobilitätswende in Deutschland zu unterstützen.
Mit den Ergebnissen des Vorhabens konnte der heutige Sensoreinsatz in Verteilnetzen durch Verwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) zusammen mit einer Erweiterung der Sensortechnik grundlegend verbessert werden. Die daraus abgeleiteten Unterziele umfassen alle wichtigen Aspekte des Sensoreinsatzes in elektrischen Betriebsmitteln.
Ziel des Forschungsprojekts OKReady war die Entwicklung eines Konzepts zur Einführung des agilen Managementsystems Objectives and Key Results (OKR) in kleinen und mittleren Unternehmen (KMU). OKR liefern eine effektive Möglichkeit, die Priorisierungsfähigkeit sowie Kommunikation und Transparenz im Unternehmen zu verbessern, Leistung klar zu messen und Mitarbeiterengagement zu stärken. OKR ermöglicht KMU die Tätigkeiten ihrer Angestellten an einer gemeinsamen Vision auszurichten und Unternehmensziele transparent über alle Hierarchieebenen abzubilden.
Untersuchungsthemen: Welche Indikatoren beinflussen den Erfolg einer Kooperation? Welche Bewertungsverfahren sind geeignet, um Wirkungszusammenhänge zwischen Nutzenindikatoren und Erfolg der Kooperation zu beschreiben? Wie können die Bewertungsverfahren in ein Diagnose-Instrument integriert werden? FIR. (U903, AiF-Projekt)
Das Verbundprojekt „BIRUZEM – Nachhaltige Bildung von Arbeitskräften der Zementindustrie in Russland“ zielte darauf ab, den Konsortialpartnern den Einstieg in die Qualifizierung von an- und ungelernten Arbeitskräften sowie Facharbeitern der russischen Zementindustrie zu ermöglichen. Im Einzelnen umfasst das Projekt BIRUZEM die folgenden fünf Zielstellungen: Zum einen das Erschließen des russischen sowie angrenzender Märkte der Zementherstellung für den Export deutscher Aus- und Weiterbildungsmaßnahmen. Zum anderen eine Konzeptentwicklung, um die Weiterbildungsdienstleistungen im Zielland nachhaltig anzubieten sowie durchzuführen. Eine weitere Zielstellung bestand darin, die Maßnahmen und Programme zur Weiterbildung von gewerblich-technisch Beschäftigten, Vorabeitern, Meistern und Ingenieuren, auf die lokalen Gegebenheiten – wie beispielsweise Kultur, vorhandene Technologien, Infrastruktur, Gesetzeslage – in Russland anzupassen. Anschließend wurden die im Laufe des Projektes konzipierten Bildungsdienstleistungen für in Russland tätige Zementhersteller in den Bereichen Instandhaltung sowie Mess- und Verfahrenstechnik angeboten und durchgeführt. Die fünfte Zielstellung umfasste den Transfer des Projektergebnisses auf andere Problemstellungen und auf weitere Anwendungsgebiete, wie beispielsweise das des Steine-Erden-Sektors.
Nachhaltiges Wirtschaften und verantwortungsvoller Umgang mit Ressourcen und Umwelt haben in der deutschen Gesellschaft einen hohen Stellenwert erlangt. Durch eine bessere Produktrückverfolgung und höhere Transparenz in Supply-Chains wird ressourcenschonendere Wertschöpfung ermöglicht. Zusätzlich fordern Kunden eine Einsicht in die Lieferkette und wollen über Produktion und Herkunft der Produkte informiert werden. Die Blockchain als verteilte Datenbank mit außerordentlicher Datensicherheit, Verfügbarkeit von Informationen in Echtzeit im gesamten Netzwerk und hoher Verlässlichkeit bietet dabei die technologische Grundlage, die Transparenz in den Lieferketten zu erhöhen. So können Daten zu Emissionen, Arbeitsbedingungen, Materialherkunft und weiteren Nachhaltigkeitskriterien entlang der Lieferkette aufgenommen und verteilt werden.
Die Anforderungen von Anwendern und Lösungsanbietern an eine Blockchain-Applikation flossen in eine Referenzarchitektur für diese ein. Dabei wurden z. B. die Gestaltung von Schnittstellen, benötigte Daten und Zugangsrichtlinien definiert. Gemeinsam mit dem DIN wurden die Ergebnisse in eine Standardisierung überführt. Anschließend wurden Gestaltungsempfehlungen zur Integration einer Blockchain-Applikation abgeleitet und die Ergebnisse in Unternehmen validiert.
Die Referenzarchitektur dient der erleichterten Entwicklung und Implementierung von Blockchain-Applikationen und damit einer Reduzierung von Kosten, Risiken und Zeitaufwand für KMU. Dem Kunden wird ein besserer Zugang zu Informationen über die Herkunft seiner Produkte ermöglicht, um ökologisch sinnvolle und nachhaltige Kaufentscheidungen treffen zu können.
Ziel des Forschungsprojekts ‚PROmining‘ war die unternehmensneutrale Konzeptionierung, Entwicklung und Realisierung eines webbasierten Demonstrators zur Verbesserung der Prognosefähigkeit und Erhöhung der Kapazitätsauslastung von KMU in der deutschen Steine- und Erdenindustrie. Mit dem geplanten Demonstrator einer Plattformlösung sollte ein Anreiz für KMU geschaffen werden, die digitale Transformation anzugehen und die interne Datenhaltung zu verbessern. Das Projekt wurde vom FIR e. V. an der RWTH Aachen in Kooperation mit dem Institute of Mineral Resources Engineering der RWTH Aachen durchgeführt.
Das Ziel des Forschungsprojekts ‚MarryIT‘ war es, KMU bei der Umsetzung von Industrie-4.0-Anwendungsfällen (sog. Nutzenpotenzialen) zu unterstützen. Sie sollen eine Entscheidungsgrundlage erhalten, die es ihnen ermöglicht, ressourcenschonend die auf Basis ihrer Ausgangssituation am besten geeigneten Nutzenpotenziale auszuwählen. Dies soll durch die gezielte und strukturierte Aufnahme der Ist-Landschaft im Unternehmen geschehen. Diese soll mit den gewählten Nutzenpotenzialen abgeglichen werden. Auf dieser Basis soll den Unternehmen eine Grundlage für eine erfolgreiche Investitionsentscheidung geboten werden, die die Unternehmen benötigen. So erhalten KMU die Möglichkeit, ihre begrenzten finanziellen Mittel unterstützt durch ein methodisches Vorgehen mit Bedacht einzusetzen und das Risiko einer Fehlinvestition zu umgehen.
Diese Zielsetzung wurde konkret durch die Entwicklung einer mobilen Anwendung umgesetzt, die es den Unternehmen ermöglicht, die in ‚MarryIT‘ entwickelte Methode anzuwenden. Dafür werden zunächst Nutzenpotenziale selektiert. Als nächstes wird mithilfe des entwickelten Steckbriefs die Ist-Systemlandschaft, bestehend aus IT-Systemen, Schnittstellen und OTSystemen, aufgenommen. Diese wird dann mit den ausgewählten Nutzenpotenzialen automatisiert abgeglichen. Daraus wird ersichtlich, welche Nutzenpotenziale direkt umsetzbar sind und welche Nutzenpotenziale welchen Übereinstimmungrad mit den anderen selektierten Nutzenpotenzialen aufweisen. Daraufhin wird die Schwierigkeit der Umsetzung für jedes Nutzenpotenzial für die Integration sowie konkrete Handlungsmaßnahmen zur Integration, auf Einzelsystemebene abgeleitet.
Die übergeordnete Zielsetzung des Forschungsprojektes war es, einen KMU-gerechten, interdisziplinären Ansatz für ein Management der Transformation vom Produzenten zum Lösungsanbieter zu entwickeln. Die daraus resultierende Forschungsfrage: „Wie kann durch einen interdisziplinären Ansatz und unter Nutzung des Konzepts des Behavioral Branding der Prozess der Veränderung zu einem Lösungsanbieter für KMU wirtschaftlich effizienter und in Anhängigkeit von relevanten Unternehmenscharakteristika gestaltet werden?“, wurde im Projekt innerhalb von sechs Arbeitspaketen erfolgreich beantwortet.
Vor dem Hintergrund der zunehmenden Bedeutung und der besonderen Herausforderungen beim Betrieb von Offshore-Windenergieanlagen war das übergeordnete Ziel des Forschungsvorhabens DispoOffshore die Steigerung der Verfügbarkeit und Rentabilität von Offshore-Windparks. Der Fokus des Forschungsvorhabens lag auf der Entwicklung eines intelligenten und effizienten Dispositionswerkzeugs für die interaktive und dynamische Aufgaben- und Ressourcensteuerung in Offshore-Windparks, das zum Ziel hat, die anfallenden Aufgaben in einen Offshore-Windpark möglichst effizient zu disponieren. Hierbei kam der Betrachtung der Ablauf- und Aufbauorganisation der Instandhaltungsorganisation eines Windparks und die ergonomische Gestaltung der Software eine besondere Bedeutung zu.
Um Transparenz über die Luftqualität im gesamten Stadtgebiet zu schaffen, fehlte ein engmaschiges Netz an Luftqualitätssensoren, welches lokale Problemzonen in Abhängigkeit der Tageszeit identifiziert. Im Rahmen des 'AirQuality'-Projekts führten der FIR e.V. an der RWTH Aachen und der kanadische Telematikanbieter Geotab GmbH einen Proof of Concept zur Entwicklung einer Methode durch, welche die Erhebung von Luftqualitätsdaten in bisher nicht vorhandener Granularität ermöglicht: Fahrzeugflotten, die innerhalb eines Stadtgebiets unterwegs sind – wie beispielsweise Fahrzeuge des Öffentlichen Personen Nahverkehrs (ÖPNV) – wurden mit Sensorik zur Erfassung der Luftqualität ausgestattet. Die so gesammelten Daten wurden analysiert und in einer über die Stadtkarte gelegten „Heatmap“ visualisiert. Mit dieser Luftqualitätskarte konnte die Luftqualität straßen- und uhrzeitgenau angezeigt werden. Durch die Ergebnisse des 'AirQuality'-Projekts ist es möglich, Orte mit erhöhter Feinstaubbelastung zu identifizieren und Maßnahmen zur Reduktion von Emissionen objektiv zu bewerten. Darüber hinaus bietet die feingranulare Datenerfassung eine Grundlage für verschiedene innovative Lösungen. Hierzu zählen beispielsweise auf aktuellen Luftqualitätswerten basierende Intelligente Lichtsignalanlagen oder optimierte Routenführungen für Bürger.
SynLApp: Assistenzsystem für die wechselseitige Synchronisation der Produktions- und Interlogistik zur Effizienzsteigerung von KMU
Ziel des Forschungsprojekts 'SynLApp' war die Optimierung der Schnittstelle Laderampe durch die Entwicklung einer Lösung zur Synchronisation von Produktions- und Interlogistik
Im Forschungsprojekt '5G Industry Campus Europe (5G-ICE)' errichtete das FIR zusammen mit Konsortialführer Fraunhofer IPT und Projektpartner WZL ein umfassendes 5G-Netz auf dem Campus Melaten. Im Rahmen des Projekts befasste sich das FIR mit Anwendungsfällen für 5G in der Logistik mit dem Fokus auf fahrerlosen Transportsystemen. Dieser Abschlussbericht beschreibt die in dem Projekt erzielten Ergebnisse im 5G-Logistik-Anwendungsfall und den darin entwickelten Demonstrator in der DFA Demonstrationsfabrik Aachen.
SubscriptionCanvas – Konzeptionierung von subskriptionsmodellbasierten Leistungsversprechen in KMU
(2023)
Im Rahmen des Forschungsprojekts ‚SubscriptionCanvas‘ wurde ein grundlegendes Tool für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) des Maschinen- und Anlagenbaus erarbeitet, um die Entwicklung innovativer Subcription-Geschäftsmodelle zu vereinfachen. Der umfangreiche Ordnungsrahmen ermöglicht eine logische und zugleich systematische Herangehensweise für eine komplexe Thematik – die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle.
Gesamtziel des Forschungsprojekts war es, durch den Einsatz der Blockchaintechnologie die Transparenz und Sicherheit der Prozesse und Strukturen der Lebensmittelproduktion und -logistik zu erhöhen. So sollte eine hochauflösende Rückverfolgbarkeit ermöglicht und gleichzeitig Fälschungssicherheit sichergestellt werden.
Die Ergebnisse des Vorhabens bieten für Unternehmen, neben der erhöhten Transparenz und Sicherheit, die Basis für neue Produkte und Geschäftsmodelle, einen Nachweis der technischen Machbarkeit einer Blockchain in der Rückverfolgung von Lebensmitteln und einen Ansatz zur nachhaltigen Stärkung von Kundenbeziehungen.
iP4MoVE
(2023)
In dem Projekt ‚iP4MoVE‘ (Intelligente Plattform für E-Mobilität und Vernetzung von Energieinformationen) wurde eine Intelligente, datenbasierte Plattform entwickelt, die es ermöglicht, den E-Mobilitätssektor mit innovativen Energiequartieren zu koppeln.
Die Plattform bildet gemeinsam mit einer kontextbasierten Applikation die Grundlage für die Vermittlung zwischen den Energieinformationen, also dem Energieangebot und der Energienachfrage, sowie dem echtzeitfähigen Austausch zwischen Elektrofahrzeugen und -quartieren bzw. der Verfügbarkeit von Ladestationen innerhalb und außerhalb eines Quartiers. Das Forschungsprojekt stellt einen wichtigen Beitrag zur ökologischen und ökonomischen Gestaltung der Elektromobilität, mit dem Fokus auf den Straßengüterverkehr, und der nachhaltigen Quartiersbildung dar. Es wird dazu beigetragen, dass durch die Integration regenerativer Energiequellen und Speichertechnologien Treibhausgasemissionen reduziert werden. Wichtige Bestandteile dessen sind die Ermittlung des optimalen Elektrifizierungsgrads im Lastverkehr und die Bestimmung des ressourcenoptimalen Einsatzes von Transporten und Logistikketten. Die prototypische Umsetzung des Vorhabens zeigt exemplarisch synergetische Potenziale, insbesondere am Standort NRW, auf und bildet einen Baustein für eine Smarte Mobilität (Mobilität 4.0).
Das Ziel des Forschungsprojekts ToMiC war die Entwicklung einer Typologie zum lebenszyklusorientierten Management unternehmensinterner Communitys wissensintensiver Dienstleister. Jene befähigt insbesondere kleine und mittlere Unternehmen erstmals dazu, die aktuelle Lebensphase der eigenen Social-Software-basierten Community zu bestimmen. Die vorliegende Veröffentlichung ist der Abschlussbericht dieses Projekts.
„Daten sind das Öl des 21. Jahrhunderts.“ Dieser Satz impliziert die große Bedeutung, die Daten heutzutage zugerechnet wird. Während die technischen Systeme immer ausgereifter werden und die Erzeugungsrate von Daten unaufhaltsam steigt, stehen viele Unternehmen, gerade im Produktionsumfeld, vor der Herausforderung, diese Daten zu nutzenbringenden Informationen zu verarbeiten.
In BigPro haben Experten aus dem Informations- und Kommunikationstechnik-Umfeld mit Anwendungspartnern aus der Fertigungsbranche zusammengearbeitet, um dieses Problem zu adressieren. Ziel des gemeinsamen Vorhabens war es, das Reaktionsmanagement von Störungen in fertigenden Unternehmen mittels Big-Data-Technologien zu verbessern und so die durch Produktionsausfälle entstehenden hohen Kosten zu reduzieren. Hierzu wurde eine Big-Data-Plattform entwickelt, die in der Lage ist, heterogene Daten aus unterschiedlichsten Quellen des Produktionsumfelds aufzunehmen, zu verarbeiten und in einen Kontext miteinander zu setzen. Neben den klassischen Datenquellen im Produktionsumfeld wurde die Datenbasis in BigPro um den „Sensor“ Mensch erweitert, um das digitale Abbild der Produktionsumgebung durch die Wahrnehmung, Stimmung und Sprache der Mitarbeiter noch transparenter darzustellen.
Durch den Einsatz der im Projektverlauf entwickelten Mustererkennung ist die BigPro-Plattform in der Lage, die generierten und gesammelten Daten expliziten Störungsmustern zuzuordnen. Diese bilden die Grundlage, aufgezeichnete Datenkonstellationen in Echtzeit mit bekannten Störungsmustern im Produktionsumfeld abzugleichen und bei sich anbahnender Übereinstimmung geeignete Maßnahmen einzuleiten, um den Störungen proaktiv entgegenzuwirken. Hierzu wurde ein Katalog mit störungsbehebenden Maßnahmen methodisch aufgebaut, aus welchem, je nach Anwendungsfall, manuell oder automatisch geeignete Maßnahmen initiiert werden. Eine Methodik, welche die Effektivität der Maßnahmen analysiert und bewertet, stellt sicher, dass etwa fehlgeschlagene Maßnahmen erkannt und überprüft werden können. Sollte für eine Störung keine geeignete Maßnahme hinterlegt sein, wird der Maßnahmenkatalog dynamisch durch situationsabhängig neu generierte Maßnahmen erweitert. Die Informationsbereitstellung sowie -rückführung des Reaktionsmanagements erfolgt in Form einer skalierbaren Visualisierung bedarfsgerecht für die unterschiedlichen Nutzergruppen. Durch ein hinterlegtes Eskalationsmodell werden den Mitarbeitern alle nötigen Informationen entsprechend der Maßnahme direkt und vor allem nutzerspezifisch (z. B. aggregiert für die Produktionsleitung, detailliert für den Analysten, etc.) zur Verfügung gestellt.
Die entwickelte BigPro-Plattform trägt durch die technologische Integration einer Störungsfrüherkennung, einem dynamischen Maßnahmenkatalog sowie einer bedarfsgerechten Informationsbereitstellung essentiell dazu bei, die von zunehmender Dynamik geprägte Produktion durch ein proaktives Reaktionsmanagement robuster gegenüber Abweichungen zu machen, um kostspielige Produktionsausfälle zu vermeiden.
Digitale Technologien gewinnen für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) des Maschinenbaus zunehmend an Bedeutung, da durch deren Einsatz bestehende Ressourcenengpässe minimiert und ungenutzte Potenziale aufgedeckt werden können. Besonders relevant ist der Einsatz digitaler Technologien zum Ausbau von After-Sales-Dienstleistungen, da bedingt durch sinkende Margen im Neumaschinengeschäft Dienstleistungen zunehmend zum entscheidenden Faktor zur Realisierung von Umsatzpotenzialen werden. Trotz der wachsenden Bedeutung von After-Sales-Dienstleistungen im Maschinenbau sind insbesondere KMU oftmals nicht in der Lage, ihr Kerngeschäft durch Dienstleistungen auszubauen. Grund hierfür sind vorrangig mangelnde Ressourcen wie beispielsweise Personalengpässe, begrenzte finanzielle Möglichkeiten sowie fehlendes Know-how. Damit Unternehmen des Maschinenbaus, die zum größten Teil KMU darstellen, die Potenziale im Dienstleistungsgeschäft voll ausschöpfen und somit ihre Wettbewerbsfähigkeit langfristig sichern können, bedarf es KMU-gerechter Methoden und Lösungen zur Auswahl sowie Bewertung und Implementierung digitaler Technologien. Das Forschungsprojekt ScaleUp liefert als Kernergebnis einen dreimoduligen Softwaredemonstrator, der es KMU ermöglicht, digitale Technologien für die Digitalisierung ihrer After-Sales-Dienstleistungsprozesse zu identifizieren (1. Modul) und im Hinblick auf Kosten und Nutzen (2. Modul) sowie des zur Nutzung notwendigen Kompetenzprofils der Mitarbeiter (3. Modul) zu bewerten. Im Rahmen des ersten Moduls findet eine Bewertung von Schwachstellen im Leistungserbringungs- bzw. Kommunikationsprozess statt. Anhand der Bewertung können schwachstellenspezifisch digitale Technologien ausgewählt und mittels dreier Bewertungskriterien miteinander verglichen werden. Zusätzlich werden weiterführende Informationen zu Stärken/Schwächen sowie Anbietern dieser Technologien bereitgestellt. Für das zweite Modul liefert der Demonstrator ein Modell, dass es ermöglicht, digitale Technologien aus Kosten- und Nutzensicht zu bewerten. Zur vereinfachten Anwendung werden sowohl eine schriftliche als auch eine visuelle Anleitung zu Verfügung gestellt. In letzter Instanz können im dritten Modul aktuelle Mitarbeiterkompetenzen ermittelt und Soll-Profile für die erfolgreiche Nutzung der ausgewählten digitalen Technologien gegenübergestellt werden. Mittels eines bereitgestellten Entwicklungsplans können diese Lücken zielgerichtet geschlossen werden. ScaleUp gibt somit KMU einen Leitfaden an die Hand, den diese nutzen können, um ihre eigenen After-Sales-Prozesse effizienter zu gestalten und somit ihren Ressourceneinsatz zu optimieren und ihre Wettbewerbssituation langfristig zu verbessern.
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.
Die Preisfindung bei Verfügbarkeitsgarantien ist aus zwei Gründen ein wesentliches Problem für KMU: Erstens ist die Feststellung des Kundennutzens, der durch eine Verfügbarkeitsgarantie entsteht, mit Herausforderungen verbunden. Der Kundennutzen beschreibt den vom Kunden wahrgenommenen Wert einer Leistung. Aus dem Kundennutzen lässt sich die Zahlungsbereitschaft des Kunden ableiten, die die Preisobergrenze darstellt. Zweitens ist die Kostenermittlung u. a. durch den langen Bereitstellungszeitraum, die einzubindenden industriellen Dienstleistungen, den Übergang des Ausfallrisikos auf den Anbieter sowie der erforderlichen Berücksichtigung der gesamten anbieterseitigen Kosten (z. B. Pönalen, Leerkosten und Infrastrukturkosten) mit großen Problemen verbunden. Die Kosten stellen die Preisuntergrenze dar. Zur Gewährleistung einer ergebnisoptimierenden Preisfindung für Verfügbarkeitsgarantien im Maschinen- und Anlagenbau wird die Preisobergrenze auf Basis von Kundengruppen durch die Ermittlung des Kundennutzens sowie die daraus abzuleitende Zahlungsbereitschaft festgelegt. Die Preisuntergrenze wird durch Simulation der Kosten ermittelt. Unter Berücksichtigung der Preisgrenzen wird anschließend der ergebnisoptimale Preis für Verfügbarkeitsgarantien gesetzt.
Smart Speaker
(2023)
Intelligente, mit dem Internet verbundene Lautsprecher inklusive Spracherkennung sowie -steuerung – sogenannte Sprachassistenzsysteme oder Smart Speaker – sind in immer mehr Privathaushalten zu finden. Mittlerweile ist bei jedem vierten deutschen Bürger mindestens ein Smart Speaker vorhanden. Auch im industriellen Kontext existiert eine Vielzahl von interagierenden Anwendungen, daher kann die Erweiterung der Anwendungen um die Sprachtechnologie wesentliche Wertschöpfungspotenziale hervorbringen. Forschungsziel war die Identifikation und Bewertung von nutzenstiftenden Einsatzszenarien von Sprachassistenzsystemen mit hinterlegter Datenverarbeitung und Informationsgenerierung in KMU des Maschinen- und Anlagenbaus.
Im Forschungsprojekt „Legitimise IT“ wurde ein einheitlicher Ansatz zur Nutzung von Schatten-IT für produzierende kleine und mittlere Unternehmen (KMU) entwickelt. Dadurch sollen KMU zur kontrollierten Legitimierung nutzenstiftender Schatten-IT unter Berücksichtigung vorhandener Risiken befähigt werden.
Schatten-IT ist in den meisten Unternehmen vorhanden. Durch den unkontrollierten Einsatz von Schatten-IT im Unternehmen entstehen zahlreiche Risiken, welche zu Ineffizienzen und Fehleranfälligkeiten bei den Betriebsabläufen führen können. Dabei wird die Entstehung von Schatten-IT nicht zuletzt durch die Schnelllebigkeit und Vielfalt der technologischen Entwicklungen weiter beschleunigt. Der Ansatz, durch eine strikte Vorgabe der Unternehmensführung lediglich auf genehmigte und zentral verwaltete IT-Anwendungen zurückzugreifen, um Schatten-IT zu unterbinden, hat sich in der unternehmerischen Praxis nicht bewährt. Bisherige Ansätze adressieren nicht die Gründe für die Notwendigkeit von Schatten-IT und bieten keinen organisatorischen und insbesondere technologischen Rahmen, um deren Vorteile unternehmerisch zu nutzen.
Daher wurde im Projekt ein Ansatz entwickelt, der einerseits die aufgezeigten Risiken minimiert und andererseits Mitarbeitenden die notwendigen Freiheiten für eigene, kreative Lösungen bietet. Damit Unternehmen ihre großen Herausforderungen bei der Abschätzung der Risiken- und Nutzenaspekte wie auch beim strikten Verzicht auf die eingesetzten Schatten-IT-Anwendungen bewältigen können, wird eine entsprechende Methodik gefordert.
Die vorliegende Publikation beinhaltet die Projektergebnisse des Forschungsprojekts „FlAixEnergy – Innovative Energieflexibilitätsplattform zur Synchronisation und Vermarktung des regionalen Stromverbrauchs industrieller Anwender mit dezentraler Energieerzeugung in der Modellregion Aachen“ (Förderkennzeichen 0325819A-I). Dieses Forschungs- und Entwicklungsprojekt wurde mit Mitteln des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) gefördert und vom Projektträger Jülich (PTJ) betreut. Die Autoren sind für den Inhalt der Veröffentlichung verantwortlich.
Das Projekt "Rezept ECM" verfolgte das Ziel, Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus zu einem ganzheitlichen ECM-Konzept zu verhelfen, um den aktuellen Anforderungen an die Digitalisierung gerecht zu werden. Als Orientierungshilfe bei der Etablierung eines unternehmensweiten ECM-Konzepts wurde ein anwendungsnahes Modell entwickelt, welches die bestehende IT-Landschaft und die betrieblichen Abläufe berücksichtigt.
Zielsetzung des Forschungsvorhabens WertGeiD war es, kleine und mittlere industrielle Dienstleister dabei zu unterstützen, die Wirkung der Gestaltungsprinzipien des Lean Managements auf den Wertbeitrag des Dienstleistungserstellungsprozesses zu verstehen und die nötige Expertise zur erfolgreichen Implementierung der Gestaltungsprinzipien aufzubauen.
Forschungsziel ist die Entwicklung eines ganzheitlichen Ansatzes zur Implementierung von additiver Fertigungstechnologie in KMU. Zunächst wird eine grundlegende Analyse der gesamten Wertschöpfungskette durchgeführt. Hierbei werden die Teilprozesse mit dem Fokus der Qualitätssteigerung und der für KMU optimierten Implementierung detailliert betrachtet und optimiert. Es wird eine allgemeine und folgend dann spezifizierte Kosten-Nutzen-Methode zur Entscheidungsunterstützung, ein Produkt durch additive Fertigungstechnologien herzustellen, erstellt. Parallel werden Konstruktions- und Optimierungsaspekte prozesskettenübergreifend betrachtet. Zudem wird die Weiterentwicklung bestimmter additiver Fertigungsverfahren behandelt. Die Validierung findet innerhalb jedes Arbeitspaketes anhand von projektübergreifenden Use Cases statt, welche durch den projektbegleitenden Ausschuss definiert werden. Im Projekt weden folgende zentrale Ergebnisse angestrebt:
1. Übergreifendes Implementationsmodell inklusive Fertigungstechnologien
2. Kosten-Nutzen-Modell zur Entscheidungsunterstützung
3. Erarbeitung von Richtlinien für die Fertigung von optimiert gekühlten Werkzeugeinsätzen für Spritzgussanlagen
4. Erweiterung der Einsetzbarkeit von additiv gefertigten Komponenten aus Keramikwerkstoffen.
Der Nutzen kann insbesondere für KMU in der Fertigungsindustrie aufgezeigt werden. Zunächst unterstützt das Kosten-Nutzen-Modell bei der Entscheidung für welche Teile ein Technologiewechsel wirtschaftlich sinnvoll ist. Des Weiteren ermöglicht der prozessübergreifende Ansatz eine erleichterte Implementierung in die Produktion und somit die vereinfachte Realisierung von kundenspezifischer Produktion oder die Erschließung neuer Märkte. Hierdurch kann die Wirtschaftlichkeit der Unternehmen gesteigert werden.
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.
Ziel des Forschungsvorhabens CSS 2.0 war es, kleine und mittlere Unternehmen (KMU) dabei zu unterstützen, die Effizienz und Effektivität ihres Kundenservices durch den Einsatz von Social Media zu verbessern. Hierfür wurde ein Self-Assessment-Tool zur Bewertung und Prognose des Nutzenbeitrags des Social-Media-Einsatzes im Kundenservice entwickelt. Der Fokus des Forschungsvorhabens lag auf der Betrachtung des externen Social-Media-Einsatzes an der Schnittstelle zwischen Unternehmen und Kunden.
Immer häufiger sind kleine und mittlere Unternehmen der Konsumgüterindustrie nicht in der Lage, die vom Markt geforderte logistische Leistung zu erbringen. Die Hauptursache ist der anhaltende Zielkonflikt zwischen dem Wunsch nach einer Steigerung der Logistikeffizienz und dem Bestreben der Erhoehung der Logistikleistung. Im Rahmen von HybridChain wurden Gestaltungsempfehlungen fuer den Aufbau und die Konfiguration einer hybriden Supply Chain entworfen. In einer hybriden Supply Chain arbeiten unterschiedliche Teilsysteme an der Erfuellung eines uebergeordneten Ziels, und erreichen dabei ein besseres Ergebnis, als dies bei der alleinigen Nutzung eines einzelnen Teilsystems moeglich waere.
Dieses Forschungs- und Entwicklungsprojekt wurde durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Rahmen des Programms „KMU-innovativ: Produktionsforschung“ (Förderkennzeichen 02K19K010) gefördert und vom Projektträger Karlsruhe (PTKA) betreut. Die Verantwortung für den Inhalt dieser Veröffentlichung liegt bei den Autoren.
Mikroplastik lässt sich zunehmend in der Umwelt nachweisen, wobei weder Herkunft noch Menge lokal bekannt sind. Unter der Prämisse negativer Auswirkungen auf die Umwelt kann sich eine fehlende Transparenz lokaler Mikroplastikemissionen zu einem strategischen Nachteil für unsere Gesellschaft entwickeln. Gemäß dem Vorsorgeprin-zip kann die präventive Daten- und Transparenzschaffung eine angemessene Reaktion im Sinne des Umwelt- und Gesundheitsschutzes erleichtern. Im Forschungsprojekt "mMEU Mobilitätsbedingte Mikroplastikemissionen in der Umwelt“ arbeiteten das Wuppertal Institut für Klima, Umwelt, Energie (WI) und der FIR e.V. an der RWTH Aachen (FIR) gemeinsam an der Frage, wie eine lokale Ermittlung der Mikroplastikemission anhand von Datenquellen, die sich vor allem aus der Verkehrsinfrastruktur ergeben, erhoben werden kann. Es wurden verschiedene Umgebungsdatenquellen und -typen untersucht und hinsichtlich ihrer Zugänglichkeit, Qualität und Anwendbarkeit bewertet, sodass eine effiziente Data-Governance ermöglicht wird.
Ziel des bearbeiteten Projekts war die Entwicklung einer teilautomatisierten Entschei-dungsunterstützung auf Basis von Dashboards in zwei Anwendungsunternehmen. Da-mit Unternehmen in Zukunft Entscheidungen datenbasiert treffen können, konnte im Projekt BaSys4Dash aufgezeigt werden, wie BaSys 4 als Grundlage dienen kann, um Auswertungen teilautomatisiert durchzuführen und Informationen situations- und an-wendungsgerecht auf Dashboards zu visualisieren. Dabei wurde die Architektur von BaSys 4 genutzt, um das Potenzial von einheitlichen Schnittstellen zu heben. Hierbei sind standardisierte Komponenten wie das Verwaltungsschalenkonzept berücksichtigt worden. Entscheidungsfindungsprozesse werden dadurch digital unterstützt, sodass nicht mehr nur auf Erfahrungen und Wissen zurückgegriffen werden muss. Anwen-dung findet BaSys4Dash zum einen zur Schaffung von Transparenz in der innerbe-trieblichen Auftragssteuerung und zum anderen zur Optimierung der Planung von In-standhaltungsmaßnahmen. Abschließend wurde eine Methode entwickelt, um in der Zukunft weitere Anwendungsfälle durch individuelle Konfiguration von Dashboards im Zusammenhang mit Micro-Services zu realisieren.
Das primäre Ziel des Projekts 'AM 4 Industry' bestand darin, ein Modell zu entwickeln, das die Vorteile der Integration von Additiver Fertigung in die Produktionstechnologien eines Unternehmens aufzeigt. Hierzu wurden sowohl die resultierenden Kosten als auch der durch die Produktion mit Additiver Fertigung generierte Benefit identifiziert.
Das Kosten-Nutzen-Modell soll ein für die Industrie praktikables Modell bieten, das den Vergleich verschiedener Produktionsmethoden für bestimmte Teile ermöglicht. Dadurch sollen Unternehmen befähigt werden, fundierte Entscheidungen über die potenzielle Einbeziehung der Additiven Fertigung in ihre Produktion zu treffen. Heutzutage basieren diese Entscheidungen oft auf unvollständigen Informationen, Teilkosten und unsachgemäßem Urteilsvermögen.
Der Einsatz der Additiven Fertigung zur Herstellung von Teilen verändert oft mehr als lediglich einen Einzelaspekt in der Lieferkette. Aus diesem Grund ist es schwierig, einen klaren Überblick über den möglichen Nutzen sowie eventuelle Kosten zu erhalten. Für einen Vergleich, der alle Aspekte berücksichtigt, ist eine ganzheitliche Betrachtung erforderlich. Hierzu müssen alle einflussnehmenden Faktoren betrachtet werden. Dazu zählt insbesondere die fundierte Betrachtung des gesamten Produktlebenszyklus: Produktdesign / Engineering, Produktion / Qualität, Service / After Sales. Die Vorteile der Produktion mit Additiver Fertigung sind zum Beispiel die Funktionsintegration in einzelne Bauteile oder neue Möglichkeiten in der Ersatzteilfertigung. Demgegenüber stehen jedoch u. a. teilweise längere Produktionszeiten und hohe Implementierungskosten der Technologie.
Da es nicht möglich ist, den Nutzen der Additiven Fertigung allein mit einem klassischen Kostenvergleich zu bewerten, musste ein neues generisches Modell entwickelt werden, das die über den gesamten Lebenszyklus entstehenden Kosten mit den technologischen Vorteilen vergleicht. Mit diesem Wissen erhalten Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil, denn anstelle von zeitaufwändigen Trial-and-Error-Tests kann das Modell den Entscheidungsprozess beschleunigen und die Erfolgsrate der Entscheidungen erhöhen.
Darüber hinaus wird ein wirtschaftlicherer Einsatz der Technologie ermöglicht, indem bei der Anwendung des entwickelten Modells neue Vorteile Additiver Fertigung identifiziert und schließlich nutzbar gemacht werden können. Die Anwendbarkeit des Modells in einem frühen Stadium - auch ohne genaue Daten - ermöglicht es Anwendern, sich bei ihren Bemühungen auf erfolgversprechende Anwendungsfälle zu konzentrieren und damit Ressourcen effizienter einzusetzen.
[Abschlussbericht] MeProLI
(2020)
Kernergebnis des Forschungsprojekts ‚MeProLI‘ ist ein wissenschaftlich-technisches Vorgehensmodell zur Gestaltung von Prozessbaukästen und zur aufwands-/nutzenoptimalen Standardisierung von Industrieservice-Prozessen. Anhand dieses Modells wurde ein praktisches Anwendungsmodell entwickelt und in der DIN SPEC 91404 veröffentlicht. Darüber hinaus wurden die Ergebnisse in zahlreichen Veröffentlichungen, auf Veranstaltungen, in Weiterbildungsangeboten, Arbeitskreisen, einer Dissertation und zwei internationalen Konferenzen einer Vielzahl an Unternehmen und Interessenten zugänglich gemacht.
1. Entwicklung eines morphologischen Erklärungsmodells zur Strukturierung, Typologisierung und Standardisierung von Eigenschaften und relevanten Handlungsfeldern für aufgenommene industrielle Instandhaltungsprozesse.
2. Entwicklung eines Kennlinienkatalogs zur Operationalisierung der Zusammenhänge von Prozesseinflussgrößen und -zielgrößen, um daraus die Wirkungen von Maßnahmen visuell darstellen zu können.
3. Entwicklung einer Methode zur Aufwands-/Nutzenkalkulation von Standardisierungsmaßnahmen zur Abschätzung der Relevanz von ausgewählten Maßnahmen für KMU.
4. Entwicklung eines Gestaltungsmodells für Prozessbaukästen, Integration des Gestaltungsmodells in Referenzprozesse für Instandhaltungsservices und Gestaltung von konkreten Baukästen für die kritischen Prozessschritte dieser Services.
5. Überführung der Ergebnisse in eine praktisch anwendbare Methode zur Identifikation von Standardisierungspotential und Ableitung von Maßnahmen zur Standardisierung von Instandhaltunsprozessen. Dokumentation und Veröffentlichung der Ergebnisse in der DIN SPEC 91404 und Gestaltung einer online Applikation zur praktischen Durchführung der Methode.
KMU können mit der Methode eigenständig innerhalb von 2 Tagen Standardisierungsmaßnahmen ableiten.
Über die Hälfte der KMU des Maschinenbaus passen ihre am Markt angebotenen AS-DL nicht oder unstrukturiert an, indem sie ad hoc auf Kundenanliegen reagieren (KAMPKER 2015). Es existiert kein standardisiertes Vorgehen zur systematischen Identifikation und Umsetzung notwendiger Änderungen von AS-DL. Hierbei entstehen Ineffizienzen in der Nutzung vorhandener Ressourcen (z.B. Personalkapazität). Dies ist insbesondere ein Problem in der Kleinserienfertigung des Maschinenbaus, da grundsätzlich eine hohe Variantenvielfalt und Kundenindividualisierung besteht. Dies erhöht massiv die Komplexität der Dienstleistungserbringung, da sich Maschinen aber auch Kundenwünsche viel häufiger ändern als in der Großserienfertigung. Ein Service-Release-Management trägt dazu bei, die Effizienz der Ressourcen im Bereich AS-DL zu steigern.
Aus wissenschaftlich-technischer Sicht fehlt ein Vorgehen, um notwendige Änderungen von AS-DL systematisch zu identifizieren und effizient in ein Service-Release umzusetzen. Hierfür ist ein spezifisches Service-Release-Management notwendig. Dieses soll es KMU ermöglichen, notwendige Änderungen an AS-DL systematisch zu identifizieren, Service-Releases zu gestalten, deren Durchführbarkeit und Wirtschaftlichkeit zu bewerten sowie Service-Releases umzusetzen (RANA ET AL. 2014). Die Forschungsfrage des Vorhabens lautet:
Wie ist ein Service-Release-Management zu gestalten, damit KMU in der Kleinserienfertigung des Maschinenbaus notwendige Änderungen an ihren AS-DL systematisch identifizieren, daraus Service-Releases gestalten und diese Service-Releases effizient umsetzen können?
- Wie können Auslöser identifiziert werden, die dazu führen, dass eine AS-DL geändert werden muss?
- Wie ist ein Service-Release in Abhängigkeit der Auslöser zu gestalten?
- Wie können Service-Releases (unter Berücksichtigung der Strategie des AS-DLGeschäfts) hinsichtlich ihrer technischen, rechtlichen und kompetenzbasierten Durchführbarkeit geprüft werden?
- Wie können Service-Releases hinsichtlich ihrer Wirtschaftlichkeit bewertet werden?
- Wie wird ein Service-Release erfolgreich eingeführt?
Vertraulicher Abschlussbericht.
Inhalt:
Zielsetzung des Verbundprojekts war es, einen Ansatz für die Gestaltung von Produktions- und Arbeitssystemen zu entwickeln, der die Lernförderlichkeit als elementaren Bestandteil bereits im Entstehungsprozess einplant und darueber hinaus die kontinuierliche Verbesserung in Bezug auf die Lernförderlichkeit sicherstellt. Das Teilvorhaben des FIR an der RWTH Aachen im Rahmen des Verbundprojekts ELIAS beinhaltete, einen Referenzansatz zur lernförderlichen Gestaltung von Produktions- und Arbeitssystemen zu konzeptionieren und in die industrielle Anwendung zu transferieren. Unter Berücksichtigung der Anforderungen an zukunftsfähige und demographiefeste Arbeitssysteme wurden betriebs- und arbeitsorganisatorische Konzepte für die lernförderliche Arbeitssystemgestaltung in Zusammenarbeit mit den Partnern entwickelt und umgesetzt.
FIT4Platform – Bewertung und Implementierung von digitalen Plattformen in der Kontraktlogistik
(2022)
Ob Amazon oder Facebook, digitale Plattformen haben B2C- und C2C-Märkte fundamental verändert. Im Gegensatz zu Geschäftsmodellen, die den Schwerpunkt auf das Erzeugen von Produkten oder Dienstleistungen legen, fokussieren digitale Plattformen die Koordination von Angebot und Nachfrage, die Vernetzung von Teilnehmern sowie das Sammeln und Analysieren der Nutzungsdaten. Auch in der Logistikbranche gewinnen vergleichbare Plattformen zunehmend an Bedeutung und bieten Logistikdienstleistern die Chance, durch verschiedenste Plattformangebote ihren Unternehmenserfolg zu steigern. Gleichermaßen bringen digitale Plattformen jedoch auch Risiken und Herausforderungen
für bestehende Logistikdienstleister mit sich, die kurz- und langfristig das laufende Geschäft gefährden können. Um Chancen zu nutzen, gleichzeitig Risiken zu berücksichtigen und somit deren langfristige Wettbewerbsfähigkeit in einem sich wandelnden Markt aufrechtzuerhalten, sind Logistikdienstleister gefordert, komplexe Entscheidungen in Bezug auf Interaktionen mit digitalen Plattformen zu treffen. So können sich Logistikdienstleister beispielsweise für den Beitritt verschiedener grundlegender Plattformtypen entscheiden, die wiederum von verschiedenen Plattformbetreibern in variierender Ausgestaltung angeboten werden oder sogar die Gründung einer eigenen
Logistikplattform mit Partner- und Kundennetzwerk initiieren. Der deutsche Logistikmarkt setzt sich jedoch überwiegend aus kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) zusammen. Diese laufen Gefahr, nicht über ausreichende Erfahrungswerte oder umfassendes Fachwissen in Bezug auf digitale Plattformen und deren breites, heterogenes Angebot zu verfügen, um diese Entscheidungen fundiert zu treffen und erfolgreich umzusetzen. Das Forschungsprojekt ‚Fit4Plattform‘ zielte daher darauf ab, KMU der Kontraktlogistik darin zu unterstützen, Entscheidungen in Bezug auf Interaktionen mit digitalen Plattformen der Logistikbranche
zu treffen und diese erfolgreich umzusetzen. Konkret sollte hierzu zunächst eine Typologie digitaler Plattformen erstellt werden, um das bestehende Plattformangebot übersichtlich zu kategorisieren und eine Strukturierung der Entscheidungs- und Umsetzungsunterstützung zu erleichtern. Auf der erstellten Typologisierung aufbauend sollten zur allgemeinen Beschreibung und Aufbereitung der Entscheidungssituation ein Entscheidungsbaum und die dazugehörigen Entscheidungskriterien entwickelt werden. Um Logistikunternehmen im Anschluss an die Entscheidungsfindung auch in der Umsetzung zu unterstützen, wurde des Weiteren die Erarbeitung von Umsetzungsstrategien und Orientierungshilfen fokussiert. Zur Gewährleistung der anwenderfreundlichen Nutzbarkeit der Ergebnisse sollte als zentrales Ergebnis des Forschungsprojekts ein Anwendungstool entwickelt werden,
welches aufbauend auf den konsolidierten Projektergebnissen Logistikdienstleister durch den Entscheidungsprozess bezüglich digitaler Plattformen begleitet und die anschließende Umsetzung
unterstützt. Im Rahmen des Forschungsprojekts erfolgte zunächst die Erarbeitung von Grundlagenwissen zu digitalen Plattformen in der Logistikbranche. Hierzu wurden deren fundamentale Funktionsweise, damit verbundene Potenziale und Risiken sowie die Branchenstruktur nach Porter ausgearbeitet. Im Folgenden wurde unter Verwendung des V4-Frameworks das angestrebte Kategorisierungsschema digitaler Plattformen der Logistikbranche erstellt. Demnach können drei zentrale Typen von Logistikplattformen unterschieden werden: erweiterte Frachtenbörsen als Marktplätze zum Handel von Ganz- und Teilladungen oder Transportkapazitäten, Visibility-Plattformen als Anbieter von datenbasierten Diensten wie Echtzeittracking oder Supply-Chain-Transparenz sowie Warehousing-Plattformen als Vermittler von Lagerkapazitäten und Fulfillment-Dienstleistungen. Als Ausgangspunkt für die Entscheidungsunterstützung wurden daraufhin Entscheidungskriterien abgeleitet, indem die Komponenten der Leistungserbringung und Kostenfaktoren typischer Logistikdienstleistungen über eine Morphologie dieser Dienstleistungen ermittelt wurden. Darüber hinaus wurden allgemeine sowie typenspezifische Chancen und Risiken identifiziert, die zusätzlich als Entscheidungskriterien zu berücksichtigen sind. Im Anschluss erfolgte die Entwicklung des Entscheidungsbaums bzw. des Entscheidungsprozesses. Der entwickelte Entscheidungsbaum gliedert sich, basierend auf strategischen Kriterien wie Wachstum, Kostenreduktion sowie Personal- und Finanzressourcen, frühzeitig in einen Gründungs- und einen Beitrittsast. Der Gründungsast beinhaltet dabei die wesentlichen Inhalte der vorherigen Ergebnisse zu den fundamentalen Mechanismen und Herausforderungen, die mit dem erfolgreichen Aufbau und Betrieb von digitalen Plattformen verbunden sind. Der Beitrittsast wiederum untergliedert sich über Kriterien der typenspezifischen Werteversprechen und Mehrwerte in Äste für die drei Plattformtypen. Diese vorläufige Typenauswahl wird anschließend über detailliertere typenspezifische Kriterien validiert, worauf im Anschluss die Auswahl einer konkreten Plattform anhand operativer Entscheidungskriterien erfolgt. Ausgehend von den hieraus resultierenden terminalen Entscheidungsmöglichkeiten wurde an die übergeordneten Möglichkeiten, also Gründung oder Beitritt, hinsichtlich deren Umsetzungsunterstützung angeknüpft. Hierzu wurde
auf der Beitrittsseite ein auf der Business-Transformation-Canvas und Fallstudien basierendes Framework entwickelt, das wesentliche Handlungsfelder eines Plattform-Betritts beinhaltet. Für jedes dieser Handlungsfelder wurden jeweils Vorgehensbeschreibungen und Fallstudien als Orientierung für Anwender aufbereitet und die Gesamtheit der Handlungsfelder in eine Roadmap für den Plattformbeitritt integriert. Auf der Gründungsseite wurden mögliche Alleinstellungsmerkmale der verschiedenen Plattformtypen, zu berücksichtigende Markteintrittsbarrieren, anwendbare Pricingsowie Skalierungsstrategien und eine phasenorientierte Kennzahlsystematik entwickelt. Zusätzlich
wurde ein generisches Plattformlastenheft für eine digitale Plattform der Logistikbranche erstellt, das Anwendern einen greifbaren Anknüpfungspunkt zur Umsetzung bietet. Abschließend erfolgte die Entwicklung eines browserbasierten Anwendungstools. Das Anwendungstool ermöglicht es KMU der Logistikbranche, die zuvor beschriebenen Entscheidungs- und Umsetzungsinhalte strukturiert zu durchlaufen. Dabei werden dem Anwender auf dessen Angaben basierende Visualisierungen, selektierte Informationen und interaktive Inhalte bereitgestellt. Insbesondere besteht die Möglichkeit, eine individualisierte Nutzenanalyse konkreter Plattformen durchzuführen. Das Anwendungstool kann unter https://fit4platform-tool.fir.de/ direkt, kostenlos und ohne zusätzliche Downloads oder Installationen genutzt werden.
Ausgangspunkt des Forschungsprojekts "UrbanMove“ ist die Hypothese, dass sich in naher Zukunft Großstädte für eine emissionsärmere Zukunft mit innovativen Mobilitätsdienstleistungen neu aufstellen müssen. Bisherige Ansätze reichen nicht aus, um den Ansprüchen an Emissionsfreiheit und Mobilitätserfordernissen gleichzeitig und zu vertretbaren Kosten zu entsprechen.
Ziel des Forschungsprojekts "UrbanMove" ist daher die Konzeptionierung und Pilotierung einer neuartigen, intelligenten innerstädtischen Mobilitätslösung, die mit einer Kollaboration aus innovativen KMU der strukturschwachen Städteregion Aachen umgesetzt wird. Als Entwicklungsergebnis steht eine integrative kundenzentrierte Dienstleistungsplattform für Shuttle, die durch Berücksichtigung von Randbedingungen auch für autonom fahrende und elektrisch betriebene Fahrzeuge eingesetzt werden kann. Neben der Dienstleistungsplattform für ein neues Mobilitätskonzept, auf der Informationsströme unterschiedlicher Anspruchsgruppen gesammelt und intelligent verarbeitet werden, beinhaltet die Plattform auch technische Schnittstellen zu den Fahrzeugen und zu Nutzern über Apps.
Für dieses ganzheitliche Konzept werden verschiedene Perspektiven und Anspruchsgruppen, wie Nutzer, Betreiber, Stadt sowie Einzelhandel und Unternehmen der Region, zusammengeführt. Für die Einbeziehung der Anspruchsgruppen abseits dieser Projektentwicklung wird die Plattform mit offenen Schnittstellen gestaltet, die rechtlichen Rahmenbedingungen werden beachtet und die durchgehenden Nutzeranforderungen fokussiert. Für einen wirtschaftlichen Betrieb wird für das Mobilitätskonzept ein tragfähiges Geschäftsmodell entwickelt.
Aufgrund der Komplexität von Software-Einführungsprozessen und um den diversen Anforderungen eines Energiemanagementsystems (EnMS) nach DIN 50001 zu entsprechen, ist die Einführung eines EnMS insbesondere bei KMU herausfordernd. Darüber hinaus stellen fehlende finanzielle Ressourcen, fehlende Informationen und fehlendes Wissen die zentralen Hemmnisse für KMUs bei der Implementierung eines Energiemanagementsystems dar. Durch die sich ändernden Anforderungen müssen KMU sich mit EnMS im Kontext des Nachhaltigkeitsmanagements auseinandersetzen.
Das in EIS4IoP entwickelte Tool adressiert diese Problematik, indem die komplexe Einführung von Energiemanagementsystemen durch die Entwicklung eines Gestaltungsmodells zur Einführung von Energieinformationssystemen (EIS) als Entscheidungshilfe für KMU verbessert wird.
Dabei werden nicht nur ökonomische, sondern auch ökologische und soziale Aspekte der Nachhaltigkeit (Def. nach Elkington) berücksichtigt.
Der Nutzen besteht darin, Kosten für den Aufbau und die Integration eines EIS zu reduzieren und durch ein datenbasiertes Energiemanagement langfristig Energiekosten einzusparen. Zudem lassen sich durch die ganzheitliche Herangehensweise zukünftige Kosten vermeiden, da KMU keine nachträglichen Änderungen an ihren Systemen angehen müssen.
Für KMU ergeben sich hieraus drei Bereiche der Kostenoptimierungspotentiale. So ergeben sich Einsparungen bei einem EIS-Einführungsprojekt, zum anderen eine Reduzierung der eigenen Energiekosten (durch Effizienzmaßnahmen, Abgabenreduzierung oder Regelenergieeinnahmen) und Reduzierung der Energieabgaben durch eine Reduzierung der volkswirtschaftlichen Kosten für den Netzausgleich.
Neben den reinen Kostenoptimierungspotenzialen existieren eine Reihe von Potenzialen, die sich nicht trivial quantifizieren lassen. Dazu gehören Imageverbesserungen der KMU, eine verbesserte Lieferantenqualifikation von KMU und eine verbesserte Vorbereitung auf aktuelle Entwicklungen wie die Kreislaufwirtschaft.
Ziel des Projekts war die Entwicklung eines Verfahrens mit integriertem Berechnungsweg, das die ISO 14067 detailliert und für die Bestimmung des Carbon-Footprints fluidtechnischer und elektromechanischer Linearantriebe optimiert. Dieses Verfahren wurde für Anwender in einem Berechnungstool umgesetzt, das die Bedürfnisse von KMU beachtet, mit geringem Aufwand eine Abschätzung der Klimawirkungen einer geplanten Anlage durchzuführen.
Aufbauend auf einer Systematisierung unterschiedlicher Antriebe und Einsatzfunktionen (AP 1) wurde eine Datenbank in Bezug auf die ökologischen Auswirkungen der Antriebsarten in Herstellung, Betrieb und End-of-Life in der Netzwerkbetrachtung erstellt (AP 2). Weiter wurde ein Vorgehen samt praxisbezogenem Berechnungsverfahren erstellt (AP 3). Die Ergebnisse flossen in eine Betrachtung alternativer Szenarien ein (AP 4). Vorgehensweise und Ergebnisse wurden kritischen Prüfungen unterzogen und praxisgerecht dokumentiert (AP 5).
Im Forschungsprojekt „FuturePRO“ wurde eine fragenbasierte Auswahl- und Implementierungslogik für Projektmanagementsystemen bei kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) des Maschinen- und Anlagenbau entwickelt. Das Vorgehen ermöglicht dabei ressourcenschonend
die Steuerung von Kundenaufträgen und vor allem Innovationsprojekten durch ein optimiertes Projektmanagement neu aufzustellen.
Ziel des Forschungsprojekts RPAsset war die Identifikation geeigneter Prozesse und Technologien für KMU, um eine optimale Integrationsstrategie für Robotic-Process-Automation (RPA) aufzuzeigen, die sowohl organisatorische und prozessuale als auch humane Aspekte adäquat berücksichtigt. Die Ergebnisse des Forschungsprojekts RPAsset befähigen KMU in Deutschland, die relevanten Administrationsprozesse zu identifizieren und möglichst ressourcenschonend RPA-Anwendungen zu implementieren. Die freigesetzten Zeitressourcen können beispielsweise genutzt werden, um komplexere Themenfelder mit hohem kognitivem Anspruch zu bearbeiten.
DaFuER - Anwendung der Datenfusion bei der Erfassung und Speicherung
betrieblicher Rückmeldedaten
(2021)
Zentrale Herausforderung der Globalisierung und Digitalisierung für produzierende Unternehmen in Deutschland sind steigende Kundenanforderungen nach individuelleren Produkten bei gleichzeitig stetig kürzer werdenden Lieferzeiten. Insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen steigt der Kosten- und Innovationsdruck durch wachsende Konkurrenz aus Niedriglohnländern und einen schrumpfen-den Technologievorsprung. Aus diesen Herausforderungen entsteht die Anforderung einer echtzeitfähigen und effizienten Produktionsplanung und -steuerung, die eine fundierte und kurzfristige Entscheidungsfindung erlaubt. Grundlage für eine leistungsstarke Produktionsplanung und -steuerung ist eine hohe Informationsverfügbarkeit. Das allein ist jedoch keine hinreichende Bedingung für eine effiziente Produktionsplanung und -steuerung, da nur bei einer ausreichenden Datenqualität eine zuverlässige Entscheidungsfindung möglich ist. Ferner bieten die zunehmende Digitalisierung und Vernetzung steigendes Nutzenpotenzial für datenbasierte Wertschöpfung, was die Relevanz einer hohen Datenqualität zusätzlich verstärkt. Zentrale Herausforderung der Steigerung der Datenqualität sind die Investitionskosten der Implementierung von entsprechenden Maßnahmen. Dabei zeichnen sich kleine und mittlere Unternehmen (KMU) insbesondere durch eine beschränkte Investitionsfähigkeit aus.
Auf die Erhöhung der Datenqualität eines aggregierten Datensatzes zielt die Datenfusion durch Kombination verschiedener Datenquellen ab. Die unterschiedlichsten Methoden der Datenfusion werden bereits seit längerem in nicht produktionsnahen Bereichen an-gewendet. Das Forschungsprojekt „DaFuER“ unterstützt bei dem Transfer der Methoden in das Produktionsumfeld. Hierbei werden vor allem kleine und mittlere Unternehmen bei der Optimierung ihrer Datenqualität angeleitet, indem eine transparente Entscheidungsunterstützung u. a. durch einen Leitfaden zur Datenfusion und ein Online-Tool ermöglicht wird.
Gemeinsamer Abschlussbericht zum Forschungsprojekt mit dem Bewilligungszeitraum vom 01.04.2016 bis 31.03.2019 und den Förderkennzeichen 03ET7549 A bis I.
Ziel des Forschungsvorhabens eSafeNet war die Erforschung, Konzeption und Demonstration eines innovativen informationstechnischen Kommunikationsansatzes für das Internet der Energie. Grundlegend sollten die Potenziale einer dedizierten Kommunikationsnetzinfrastruktur mittels Mobilfunk als Primärtechnologie und unterstützenden kabelgebundenen Übertragungstechnologien, wie z. B. Powerline, untersucht werden, um den Anforderungen sicherheitskritischer Strukturen an Stabilität, Zuverlässigkeit und Sicherheit gerecht zu werden. Zur Sicherstellung der Wirtschaftlichkeit wurde eine Dienstleistungsplattform entworfen, die sicherheitsrelevante und zusätzliche Smart Services durch Serviceprovider bereitstellt.
Im Forschungsprojekt „BASuccess – Einführungskonzept für Business Analytics in produzierenden Unternehmen der Nahrungsmittelindustrie“ wurde ein Implementierungskonzept entwickelt, welches insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU) der Nahrungsmittelindustrie bei der Auswahl und Einführung von Business Analytics unterstützt. Dabei wird den Unternehmen ein Überblick über Einsatzfelder für Business Analytics gegeben. Zunächst werden die theoretischen Grundlagen von Business Analytics aufgeführt und evaluiert. Anhand von Fallstudien und mit Hilfe eines Strukturgleichungsmodells wurden die kausalen Abhängigkeiten und Wirkzusammenhänge zwischen den Erfolgsfaktoren und dem Erfolg hypothesiert und untersucht. Durch eine empirische Untersuchung mittels einer Unternehmensbefragung wurde das aufgestellte Modell validiert. Elementare Ziele des Forschungsvorhabens waren die Entwicklung eines Modells zur Einführung von Business Analytics sowie die Programmierung eines IT-Tools in Form eines webbasierten Demonstrators, um Führungskräfte, die mit der Einführung von Business Analytics betraut sind, zu unterstützen. Um das Ziel der Entwicklung eines Konzeptes zur Einführung von Business Analytics bei KMU in der Nahrungsmittelindustrie zu erreichen, wurde ein mehrstufiges Vorgehen entwickelt. Die in diesem Forschungsprojekt erarbeiteten Ergebnisse bieten KMU die Möglichkeit, individuelle Anwendungsfelder für den Einsatz von Business Analytics selbstständig zu erkennen.
Es handelt sich um den Schlussbericht zum IGF-Vorhaben Nr. 20692.
Digitale Plattformen verfügen über das Potenzial gesamte Branchen in kürzester Zeit grundlegend zu verändern und bislang profitable Geschäftspraktiken abzulösen. Dieses Phänomen aus dem Business-to-Consumer (B2C) Bereich stellt auch zunehmend Unternehmen aus dem Business-to-Business (B2B) Bereich vor einen Paradigmenwechsel. Große Technologiekonzerne wie Siemens oder Bosch haben mit Mindsphere und Bosch IoT Suite Plattformen am Markt etabliert, welche diese neuen Wege der Wertschöpfung vorgeben. Kleine und mittlere Unternehmen (kmU) des Maschinen- und Anlagenbaus sind dabei dem Risiko ausgesetzt, ohne eine eigene Plattformstrategie im Wettbewerb verdrängt zu werden. Deshalb ist das Verständnis von plattformbasierten Geschäftsmodellen und deren Umsetzung elementar. Zu Beginn muss die Entscheidung getroffen werden, ob einer bestehenden Plattform beigetreten oder eine neue Plattform gegründet werden soll. Zur Entscheidungsunterstützung müssen relevante Kriterien definiert und in einem weiteren Schritt erhoben und bewertet werden. Ein Plattformbeitritt kann als Erweiterung der Digitalisierungsstrategie aufwandsarm in die bestehende Strategie integriert werden. Dahingegen ist der Aufbau einer eigenen Plattform ein aufwändiges und kostenintensives Projekt: Begonnen mit der Identifikation und Auswahl von geeigneten plattformbasierten Geschäftsmodellen, über den Aufbau eines plattformbasierten Ökosystems bis hin zu der Skalierung der digitalen Plattform. Wie kmU des Maschinenbaus diese Herausforderungen schrittweise angehen können und so ein hybrides Geschäftsmodell unter Einbezug der Möglichkeiten digitaler Plattformen umsetzen können, ist das Ergebnis dieses Forschungsprojekts. Plattform Hybrid gibt kmU einen Praxisleitfaden mit Roadmap an die Hand, welcher zum einen aufzeigt welche plattformbasierten Geschäftsmodelle im Maschinen- und Anlagenbau existieren und zum anderen wie eine Plattformstrategie als Ergänzung zu dem bestehenden Geschäft aufgebaut werden kann.
Das Projekt LBM²-Load Based Monitoring and Maintenance erforschte die Einsatzfähigkeit einer kostengünstigen Lastsensorik zur Messung und Analyse von Restlebensdauerdaten für Großkomponenten an Windenergieanalgen (WEA). Da aktuell im Einsatz befindliche Condition-Monitoring-Systeme zur Überwachung von WEA oft teuer in der Anschaffung sind und lediglich vergangenheitsorientierte Informationen liefern, sobald ein kritischer Zustand bereits eingetreten ist, besteht der Bedarf insbesondere für KMU in der WEA-Branche für eine kostengünstige, proaktive Alternative. Hierzu wird im Projekt LBM² der Einsatz einer kostengünstigen, auf Dehnungsmessstreifen basierenden Messtechnologie erforscht, die über einen langen Zeitraum in einem Testwindpark betrieben wird. Die Erkenntnisse zu den Herausforderungen in der Spezifikation der Messtechnologie für den WEA-Typ sowie in der kontinuierlichen Datenerfassung und –auswertung adressieren ein aktuell hochrelevantes Themenfeld. Die Implikationen der Erkenntnisse gehen damit weit über die Branche der Windenergie hinaus. Mittels der gewonnenen Daten über die Lasten bzw. Restlebensdauern von Großkomponenten der WEA (z.B. Getriebe, Hauptwelle oder Hauptlager) wurden zudem deren Einsatzpotenziale für eine proaktivere, vorausschauende Instandhaltung von WEA untersucht. Die Instandhaltung ist der Hauptkostentreiber im Betrieb einer WEA und bietet demnach großes Potenzial für einen kosteneffizienteren Betrieb, der speziell für KMU in einem umkämpften Strommarkt mit wegfallenden EEG-Zulagen notwendig ist. Hierzu wurden im Projekt LBM² Instandhaltungsprozesse für WEA-Großkomponenten aufgenommen. Diese wurden in einer Simulationsumgebung hinsichtlich verschiedener, kosteneffizienter Instandhaltungsstrategien untersucht. Dazu wurde der Einfluss von Restlebensdauern auf spezifische Instandhaltungsstrategien abgebildet. Weiterhin wurden die Projektergebnisse in einen Softwaredemonstrator überführt, der den Anwendern und speziell KMU eine Möglichkeit an die Hand gibt, die Daten der kostengünstigen Lastsensorik in Zukunft übersichtlich visualisiert und mit relevanten Handlungsempfehlungen für eine optimierte Instandhaltung hinterlegt zu nutzen.
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.
Das Produktionssystem ist ein offenes, sozio-technisches System. Es besitzt eine komplexe Struktur, in der Menschen, Maschinen, Material und Informationen zusammenwirken, um eine Wertsteigerung zu erreichen. Das Produktionssystem steht in ständiger Interaktion mit seiner Umwelt (Westkämper et al. 2013). So sind die Kunden-Lieferanten-Beziehungen von Produktionssystemen häufig dynamisch und instabil. In dieser Gesamtkomplexität können Störungen auftreten, z.B. Maschinen- und Personalausfall sowie Fehlmaterial, die zu Termin- und Lieferverzögerungen führen. Dabei bildet die kundenbezogene Liefertermintreue mit Abstand die führende logistische Zielgröße für produzierende Unternehmen in Deutschland (Brambring et al. 2013). Vor allem im Maschinen- und Anlagenbau, der durch eine besonders komplexe Auftragsabwicklung geprägt ist, stellt eine hohe Liefertermintreue einen bedeutenden Wettbewerbsvorteil dar. Sie wird häufig als Indikator für Prozessqualität herangezogen, welche dem Kunden Zuverlässigkeit demonstriert und zugleich eine interne Voraussetzung für die Planbarkeit des eigenen Geschäftsbetriebs ist (VDMA 2007). Während eine planmäßige und somit termintreue Abwicklung des Leistungserstellungsprozesses Kundenbindung bewirkt, führen Terminüberschreitungen häufig zum Verlust von Kundenbeziehungen sowie Vertragsstrafen (Arnolds et al. 2016).Störungen im Produktionssystem gefährden die Liefertermintreue und damit die Kundenzufriedenheit (Bosshardt 2007). Durch Gegenmaßnahmen entstehen außerdem Zusatzkosten, z.B. durch Zusatzschichten oder Auslagerung von Fertigungsschritten, die die Profitabilität der Aufträge gefährden können. Daher ist es für Unternehmen wichtig, bei Störungen nicht nur die potenziellen Handlungsoptionen, sondern viel mehr deren finanziellen Auswirkungen auf das Produktionssystem zu kennen, um eine optimale Strategie entwickeln zu können. Nur diese Transparenz ermöglicht es Unternehmen, die negativen finanziellen Auswirkungen gegen die negativen Auswirkungen auf die Kundenbeziehungen abzuwägen. In der Praxis stellt sich diese Aufgabe allerdings als sehr schwierig heraus. Unternehmen reagieren häufig nur reaktiv und erfahrungsbasiert. Mitarbeiter müssen sowohl die komplexen Abläufe im Betrieb kennen als auch potenzielle Handlungsoptionen sowie deren Auswirkungen abschätzen können. Dabei müssen die Mitarbeiter eine Komplexität überwinden, die insbesondere bei Einzel- und Kleinserien aufgrund der hohen Vielfalt von Produkten und Prozessen besonders hoch ist. Dies trifft besonders auf KMU zu, die nur über rudimentäre Softwareunterstützungen verfügen.In der Folge werden häufig suboptimale und teure Maßnahmen getroffen. Gleichwohl sind die finanziellen Auswirkungen nicht immer direkt nachvollziehbar, was die finanzielle Stabilität des Unternehmens gefährdet. Darüber hinaus kann die Liefertermintreue der Aufträge, die nicht direkt durch die Störungen betroffen sind, stark negativ beeinflusst werden. Die Summe der daraus entstehenden Folgen kann sich in manchen Fällen stärker auf das Unternehmen auswirken als die Verspätung eines einzelnen, wenn auch wichtigen Auftrages, der direkt durch die Störung betroffen ist. Das durchgeführte Forschungsprojekt „EkuPro“ unterstützt Unternehmen bei der Bewältigung dieser Herausforderungen, indem eine transparente Entscheidungsunterstützung durch das entwickelte Softwaretool ermöglicht wird.
Zielsetzung:
Das Ziel des erarbeitenden Forschungsprojektes war die Entwicklung eines Tools zur objektiven Entscheidungsunterstützung, mit dem kompensatorische Maßnahmen zur Beschleunigung einzelner Aufträge quantitativ und finanziell bewertet werden können. Das Tool unterstützt den Produktionssteuerer, indem es bei kurzfristigen Entscheidungen einen Überblick über die möglichen Handlungsalternativen zur Verfügung stellt. Der Produktionssteurer kann somit auf Basis der angezeigten potenziell entstehenden Kosten eine optimale Entscheidung treffen. Zur Unterstützung wurden die Simulationsergebnisse visualisiert, um die Analyse zu erleichtern. Zudem ist das Tool auf mobilen Endgeräten einsatzfähig. Das Grundprinzip des Tools besteht darin, beim Auftreten einer Störung zunächst die aktuelle Situation des Produktionssystems und die Störung selbst zu erfassen. Dabei werden interne und externe Störungen berücksichtigt, wobei externe Störungen nicht direkt, sondern durch ihre Auswirkungen auf die interne Produktionslogistik beschrieben werden. Die notwendigen Daten zur Abbildung der aktuellen Situation sollen den gängigen Systemen, z.B. MES und ERP, entnommen werden. Auf dieser Basis kann der Produktionsplaner verschiedene Szenarien definieren, die jeweils ein unterschiedliches Set an Maßnahmen beinhalten. Die Auswirkung dieser Maßnahmen wird mithilfe einer Software simuliert und die Ergebnisse, vor allem die Liefertermintreue der Aufträge sowie die finanziellen Mehrkosten, werden visualisiert. Dadurch werden die Szenarien untereinander quantitativ vergleichbar. Dies ermöglicht dem Produktionsplaner die Auswahl einer aus seiner Sicht sinnvollen Maßnahmenkombination.
Gegenüber den klassischen Systemen, z.B. MES und ERP, hat das Tool die folgenden Vorteile:
Zielgerichtete Entscheidungsunterstützung
Quantitative Vorhersage durch Simulation
Systematische Integration der Kostenermittlung und Liefertermintreue
Entgegen dem ursprünglichen Ziel, nur die Kosten des direkt durch die Störung betroffenen, verzögerten Auftrages zu betrachten, wurde in Absprache mit dem projektbegleitenden Ausschuss (pbA) entschieden, die finanzielle Auswirkung aller Aufträge zu berücksichtigen. Nur dadurch kann die Gesamtauswirkung der Maßnahmen vollständig untersucht und gegeneinander abgewogen werden. Diese Erweiterung der Zielstellung des Projektes stellt einen erheblichen Mehrwert im Vergleich zum ursprünglichen Forschungsvorhaben dar.
Im Forschungsprojekt ‚3Dsupply – Intelligentes Ersatzteilmanagement unter Berücksichtigung additiver On-Demand-Fertigung‘ wurde von einem Projektkonsortium aus fünf Partnern aus Industrie und Forschung ein integriertes Dienstleistungskonzept für Logistikdienstleister entwickelt. Bei der zu erwartenden fortschreitenden Marktdurchdringung der additiven Fertigungstechnologien müssen mögliche Konsequenzen für die Logistikbranche frühzeitig erkannt und chancenorientiert genutzt werden. Die Verlagerung der Produktion hin zum Bedarfsort verringert Transportdistanzen und reduziert Lagervorgänge. Dies senkt zwar auch den Transportbedarf, setzt allerdings die korrekte Informationsweitergabe voraus. Im Rahmen des Forschungsprojekts ‚3Dsupply‘ wurde eine Referenznetzwerkstruktur zur dezentralen Ersatzteilversorgung unter Berücksichtigung additiver Fertigungsverfahren konzipiert. Darauf aufbauend wurde ein Softwaretool zur standardisierten Aufnahme von Fertigungsanforderungen und zur Auswahl potenzieller Produzenten erarbeitet. Das neue Dienstleistungskonzept für den Logistikdienstleister basiert auf einem tragfähigen Geschäftsmodell für Kunden, Dienstleister und Produzenten. Das Projekt wurde vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) unter dem Förderkennzeichen 02K16C162 gefördert. Während der Projektlaufzeit von September 2017 bis Dezember 2020 wurde das Projekt vom Projektträger Karlsruhe betreut.
Sales-Service - Analytics-basierte Vertriebsunterstützung für Servicetechniker im Maschinenbau
(2020)
Das Projekt hatte zum Ziel, Servicetechniker in den aktiven Vertrieb von Services und Produkten zu integrieren und damit das Vertriebspotenzial aus ihrer regelmäßigen und intensiven Kundeninteraktion zu nutzen. Der Zielstellung standen dabei die in Abbildung 1 dargestellten Hürden gegenüber, welche durch das Projekt gelöst wurden. Hierzu wurde Analytics-basierte Vertriebsunterstützung für Servicetechniker (Algorithmen für Open Source-Software) gestaltet, die ihnen die notwendigen Vertriebsinformationen bereitstellt. Zudem werden Aufbau- und Ablauforganisation (Blueprints & Referenzprozesse) sowie die entsprechenden Managementinstrumente (Balanced Scorecard & Anreizsystem) für einen vertriebsorientierten Service entwickelt. Dabei gliederte sich das Vorgehen in acht Arbeitspakete, welche von den Forschungseinrichtungen nach der beschriebenen Aufteilung, jedoch in enger Verzahnung miteinander, bearbeitet wurden.
Vor dem Hintergrund stark wachsender Absatzzahlen in der Windenergiebranche steht Nordex als Hersteller von Windenergieanlagen vor der Aufgabe, auch die Strukturen der Service-Logistik dem angestrebten Wachstum für die kommenden Jahre anzupassen. Eine elementare Frage ist dabei, ob die heutige Distributionsstruktur sowohl dem wachsenden Markt als auch den steigenden Ansprüchen der Kunden hinsichtlich Verfügbarkeit der Anlagen genügen kann. Das Forschungsinstitut für Rationalisierung (FIR) wurde daher von der Nordex Energy beauftragt, die bestehende Netzwerkstruktur mit alternativen Strukturszenarien zu bewerten.
Im Forschungsprojekt „Analytics for Innovation“ wurde ein Konzept zur schnellen kundenzentrierten Entwicklung von Dienstleistungen mittels Business Analytics-Methoden für den Maschinen- und Anlagenbau entwickelt. Dieses Vorgehen ermöglicht kleinen und mittelständischen
Unternehmen (KMU) den Sprung zur smarten Dienstleistungsentwicklung. Diese zeichnet sich durch die Nutzung von einer Informationsflut bei der Entwicklung von Dienstleistungen aus. Zentrale Voraussetzung ist die digitale Verfügbarkeit aller erforderlichen Informationen
und deren Verarbeitung in einer Schnittstelle.
Traditionelle Unternehmen aus dem Maschinenbau erhalten durch die Entwicklung von datenbasierten Dienstleistungen die Chance, ihr Angebotsportfolio auszubauen und sich von Marktbegleitern
abzugrenzen. Jedoch erschweren der hohe Kostendruck, unzureichende IT-Kenntnisse sowie die Verschmelzung von Branchengrenzen im Maschinenbau die Entwicklung von digitalen Dienstleistungsangeboten. Während zunehmend auch Unternehmen anderer Branchen, z. B. Amazon oder Alibaba, ihren Kunden technische Dienstleistungen anbieten, geraten
besonders kleine und mittlere Unternehmen bei der Entwicklung von innovativen After-Sales-Services ins Hintertreffen.
In den ersten Phasen des Forschungsvorhabens wurden zunächst in der Praxis angewendete Prozesse der Dienstleistungsentwicklung bzw. -innovation aufgenommen.
Die Kernergebnisse des Forschungsprojekts MeProLI sind zum ein wissenschaftlich-technisches Vorgehensmodell zur Gestaltung von Prozessbaukästen und zur aufwands-/nutzenoptimalen Standardisierung von Industrieservice Prozessen. Anhand dieses Modells wurde ein praktisches Anwendungsmodell in Form entwickelt und in der DIN SPEC 91404 veröffentlicht. Darüber hinaus wurden die Ergebnisse in zahlreichen Veröffentlichungen, auf Veranstaltungen, in Weiterbildungsangeboten, Arbeitskreisen, einer Dissertation und zwei internationalen Konferenzen einer Vielzahl an Unternehmen und Interessenten zugänglich gemacht. 1. Entwicklung eines morphologischen Erklärungsmodells zur Strukturierung, Typologisierung und Standardisierung von Eigenschaften und relevanten Handlungsfeldern für aufgenommene industrielle Instandhaltungsprozesse. 2. Entwicklung eines Kennlinienkatalogs zur Operationalisierung der Zusammenhänge von Prozesseinflussgrößen und -zielgrößen, um daraus die Wirkungen von Maßnahmen visuell darstellen zu können. 3. Entwicklung einer Methode zur Aufwands-/Nutzenkalkulation von Standardisierungsmaßnahmen zur Abschätzung der Relevanz von ausgewählten Maßnahmen für KMU. 4. Entwicklung eines Gestaltungsmodells für Prozessbaukästen, Integration des Gestaltungsmodells in Referenzprozesse für Instandhaltungsservices und Gestaltung von konkreten Baukästen für die kritischen Prozessschritte dieser Services. 5. Überführung der Ergebnisse in eine praktisch anwendbare Methode zur Identifikation von Standardisierungspotential und Ableitung von Maßnahmen zur Standardisierung von Instandhaltunsprozessen. Dokumentation und Veröffentlichung der Ergebnisse in der DIN SPEC 91404 und Gestaltung einer online Applikation zur praktischen Durchführung der Methode. KMU können mit der Methode eigenständig innerhalb von 2 Tagen Standardisierungsmaßnahmen ableiten.
Das vorherrschende Geschäftsmodell führender Internetfirmen besteht darin, persönliche Daten in großem Maße zu erfassen und zu monetisieren. Im Hinblick auf aktuelle Entwicklungen, wie Internet of Things, Industrie 4.0 oder Ambient Assisted Living sind durch die weitreichende Erfassung und Verarbeitung von (persönlichen) Daten echte Mehrwerte zu erwarten, wie z.B. Produktverbesserungen oder Effizienzsteigerungen. Zugleich stellt die Monetisierung sensitiver persönlicher Daten eine der größten Bedrohungen der Privatsphäre im digitalen Raum dar, wenn bspw. Bürgern durch intransparent erstellte Profile Nachteile entstehen. Hier stehen wirtschaftliche Interessen großer Internetfirmen den Bedürfnissen und Rechten des Einzelnen nach Privatsphäre gegenüber. Häufig haben die Betroffenen keinerlei Kontrolle über ihre informationelle Privatsphäre, auch werden sie an dem aus ihren Daten erwirtschafteten Gewinn nicht beteiligt. Eine gesetzliche Regelung, welche die Interessen beider Seiten berücksichtigt, ist bisher nicht in Sicht. Das Ziel des Verbundprojektes myneDATA ist es, ein persönliches Datencockpit für Internetnutzer zu schaffen, welches es dem Nutzer ermöglicht, i) selbst über die Verwertung seiner Daten zu entscheiden, ii) seinen individuellen Bedarf an Privatsphäreschutz einzuschätzen und entsprechend zu realisieren und iii) an der Wertschöpfung aus seinen Daten beteiligt zu werden. Das Teilvorhaben „Wissenschaftlich-Ökonomische Perspektive“ des FIR adressiert Punkt iii), die Entwicklung neuartiger Möglichkeiten zur Steigerung der Wertschöpfung aus Personendaten und zugehörige Geschäftsmodelle.
Smart-Farming-Welt
(2019)
Im Zuge der Digitalisierung der Industrie stieg die Menge an erhobenen Daten aus unterschiedlichsten internen und externen Quellen in den letzten Jahren exponentiell an. Diese Entwicklung wird sich fortsetzen. Insbesondere Unternehmen des Maschi-nen- und Anlagebaus verfügen über eine Vielzahl von ungenutzten Nutzungs- bzw. Kundendaten. Hier setzt das Vorhaben ServiceAnalytics an.
Integrierte Sensoren innerhalb der Maschinen liefern kontinuierlich Daten über den Zustand der verbauten Komponenten und deren Nutzung (bspw. Verschleiß, Warnun-gen, Störungsmeldungen, Fehlercodes, Ereignismeldungen, aber auch Umgebungs-daten wie Temperatur, Feuchtigkeit, etc.). Auf diese können die Hersteller heute oft-mals mittels der Basistechnologie des Internets in Echtzeit zugreifen und sie somit nutzbar machen. Besonders im Bereich des Dienstleistungsgeschäfts können die auf-genommenen Daten genutzt werden, um damit sowohl das Dienstleistungsportfolio zu erweitern als auch die Profitabilität des bestehenden Dienstleistungsgeschäf-tes erhöhen. Dafür stehen die Unternehmen vor der Herausforderung eigene Daten-analyse-Fähigkeiten zu entwickeln. Diese Fähigkeit wird in der Literatur Business-Ana-lytics genannt und befähigt die Unternehmen dazu, die erhobenen Daten mittels ge-eigneter Analyseinstrumente auszuwerten, um eine bessere Entscheidungsgrundlage für geschäftsrelevante Fragestellungen zu schaffen (s. CHEN ET AL. 2012). Um die ge-nerierten Daten zu nutzen, damit die vorhandenen Potenziale im Dienstleistungsge-schäft realisiert werden können, müssen sich Unternehmen daher weiterentwickeln und ein Geschäftsfeld Service-Analytics aufbauen. Unter Service-Analytics wird in diesem Zusammenhang die Anwendung von Business-Analytics im Dienstleistungs-geschäft verstanden. In diesem Zuge durchlaufen die Unternehmen einen Transfor-mationsprozess, der durch unterschiedlichste Herausforderungen gekennzeichnet ist. So stoßen die potenziellen Anbieter der datenbasierten Dienstleistungen während des Wandels auf eine dynamische Unternehmensumwelt. Wechselnde Kundenbe-dürfnisse, schnell reagierende Wettbewerber und sich rasant wandelnde Technologien sind nur einige der Faktoren, die auf die Unternehmen wirken. Diese Herausforde-rungen gilt es durch geeignete Instrumente zu adressieren, um das neue Geschäfts-feld Service-Analytics nachhaltig und mit Erfolg aufzubauen. Häufig fehlt es jedoch insbesondere klein- und mittelständischen Unternehmen an dem nötigen Fach- und Prozesswissen, um die Datenerhebung und -auswertung wirtschaftlich rentabel zu ge-stalten.
So bestand das Ziel des Forschungsprojektes ServiceAnalytics darin, klein- und mit-telständische Unternehmen (kmU) des Maschinen- und Anlagebaus zur Anwendung von Service-Analytics zu befähigen mit dem Ziel die Dienstleistungsprofitabilität zu steigern.