FIR e. V. an der RWTH Aachen
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In der Industrie wird die Digitalisierung der Wertschöpfungskette als einer der Schlüssel für hohe Wettbewerbsfähigkeit gesehen. Dabei sollen die Effizienz der Geschäftsprozesse gesteigert, neue Geschäftsmodelle erschlossen sowie regulatorische Vorgaben wie das Lieferkettengesetz umgesetzt werden. Es werden also IT-Systeme benötigt, die ein großes Funktionsspektrum abdecken, sich flexibel an sich verändernde Anforderungen anpassen lassen und dabei untereinander eine hohe Datendurchgängigkeit aufweisen. In der Realität erfüllen heutige Systemlandschaften diese Anforderungen selten.
Im Zentrum der IT-Systemlandschaften stehen häufig monolithische Systeme wie ERP und MES, deren sehr großer Funktionsumfang in Unternehmen nicht annähernd voll ausgenutzt wird, gleichzeitig jedoch relevante Unternehmensprozesse nicht abgebildet werden. Anpassungen und Erweiterungen der Systeme sind aufgrund heterogener Datenmodelle kompliziert und führen zu stark individualisierter Software mit Nachteilen in Betrieb und Wartbarkeit.
Ein entscheidender Erfolgsfaktor ist es, die Systemlandschaft zu modularisieren: Funktionalitäten werden in prozessual und aufgabenbezogen sinnvolle Funktionsmodule geclustert und Unternehmen nutzen jeweils die für ihre individuelle Auftragsabwicklung benötigte systemische Unterstützung.
Statt großer monolithischer Systeme werden also nur die tatsächlich benötigten Module eingesetzt. Die Funktionen innerhalb der Module weisen eine hohe Kohärenz auf, während Module untereinander eher lose gekoppelt sind. Durch eine geschickte Gestaltung und Orchestrierung der Module entsteht eine Systemlandschaft, in der keine Funktionsüberschneidungen vorliegen und die Datenhoheit in den Modulen klar definiert ist.
Dieser Bericht enthält die zentralen Ergebnisse einer Studie des Center Integrated Business Applications im Auftrag der proALPHA Business Solutions GmbH und wurde in Kooperation mit dem FIR e. V. an der RWTH Aachen durchgeführt.
Ziele der Studie:
- Analyse des Marktes von CO2-Management-Software,
- die Bestimmung der Informationsverfügbarkeit zur CO2-Bilanzierung sowie potenzieller Stellschrauben zur CO2-Reduktion mittels Business-Software.
In diesem White Paper wird zunächst die Bedeutung von Nachhaltigkeit beschrieben und die neue CSRD-Berichtspflicht in einen größeren Zusammenhang gestellt. Anschließend wird aufgezeigt, wie ein ERP-System bei der Erstellung des CSRD-Berichts unterstützen kann. Mit einer Reihe verschiedener Praxisbeispiele wird das Thema veranschaulicht.
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.
In der neuen Expertise des Forschungsbeirats Industrie 4.0 untersuchen das FIR e. V. an der RWTH Aachen und das Industrie 4.0 Maturity Center den Status-quo und die aktuellen Herausforderungen der deutschen Industrie bei der Nutzung und wirtschaftlichen Verwertung von industriellen Daten. Handlungsoptionen für Unternehmen, Verbände, Politik und Wissenschaft zeigen auf, wie der Nutzungsgrad der Datenbasis erhöht werden kann und wie sich Potenziale bei der Monetarisierung ausschöpfen lassen. Der Fokus liegt dabei auf produzierenden Unternehmen.
Künstliche Intelligenz (KI) hat als Technologie in den vergangenen Jahren Marktreife erlangt. Es existiert eine Vielzahl benutzerfreundlicher Produkte und Services, welche die Anwendung von KI im Alltag und im Unternehmen vereinfachen. Die Herausforderung, vor denen Anwendende, gerade im betriebswirtschaftlichen Kontext, stehen, ist nicht die technische Machbarkeit einer KI-Applikation, sondern deren organisatorisch und rechtlich zulässige Gestaltung. Zu einer zunehmenden Dynamik in der Gesetzgebung kommt ein gesellschaftliches Interesse an der Kontrolle und Transparenz über die für KI-Modelle erhobenen Daten. Die Diskussion über Datensouveränität im geschäftlichen und privaten Alltag rückt mehr und mehr in das Zentrum der öffentlichen Aufmerksamkeit.
Datenbasierte KI-Anwendungen stehen damit in einem Spannungsfeld zwischen den Potenzialen, die das Erheben und Teilen von Daten über Unternehmensgrenzen hinweg bietet, und der Herausforderung, die Datensouveränität der involvierten Personen zu wahren. Die vorliegende Studie soll erstens über die Auswirkungen der Datensouveränität und die damit verbundenen aktuellen und kommenden Regularien auf KI-Anwendungsfälle aufklären. Dafür wurden Expertinnen und Experten aus den Bereichen Recht, KI- und Organisationsforschung befragt. Zweitens zeigt die Studie Potenziale und Best Practices von KI-Anwendungsfällen mit überbetrieblichem Datenaustausch auf. Dafür wurden Fallstudien in Unternehmen durchgeführt, die bereits erfolgreich Datenaustausch in ihre Geschäftsmodelle integriert haben, um ihre KI-Applikationen zu betreiben und zu verbessern.
Im vorliegenden Positionspapier wird das Konzept einer Produktionsregelung beschrieben. Zunächst wird der Begriff der Produktionsregelung erläutert. Durch die kontinuierliche Erfassung und Überwachung des Ist-Zustands und den Abgleich mit den Soll-Werten werden Anpassungen am Produktionssystem möglich.
Zur erfolgreichen Einführung dieses Konzepts sind zwei Dimensionen in folgenden vier Handlungsfeldern zu entwickeln:
• Hochauflösende Auftragsüberwachung,
• datengestützte Produktionssteuerung,
• Production-Analytics,
• Produktionsregelung.
Für produzierende Unternehmen ergeben sich hieraus folgende Vorteile:
• Höhere Transparenz über betriebliche Abläufe
auf dem Shopfloor,
• Erhöhung der Reaktionsfähigkeit (geringe Reaktionszeit, bessere Lösungsqualität) der Fertigungssteuerung,
• Steigerung der Stamm- und Plandatenqualität durch kontinuierlichen Abgleich,
• Steigerung der logistischen Leistungsfähigkeit des Produktionssystems.
[Study] Blockchain
(2019)
Distributed ledger technologies, of which the best known example is blockchain, were expected to make their big breakthrough in 2018. Instead, the opposite happened. Cryptocurrency price slumps and delays in promising projects became symptoms of a new sense of caution. Organizations tried to use blockchain in unsuitable applications, and underestimated implementation hurdles. Despite this, the need for effective data exchange and data management in today's connected world remains high. Decentralized solutions, intelligent sensors, global supply chains and vast quantities of customer data will further stimulate demand for specialized and powerful data management systems. Blockchain therefore remains one option to enable a secure and interconnected world. The following five-step approach will help you harness blockchain's potential, avoiding common mistakes and overcoming implementation hurdles on your way.
Smart Operations
(2015)
Ziel des vorliegenden Whitepapers ist es, dem Leser
einen Einblick in das Themengebiet „Smart Operations“
am FIR an der RWTH Aachen zu geben. Es beschreibt die
derzeitigen Umfeldveränderungen im Kontext produzierender
Unternehmen und zeigt auf dieser Basis die Handlungsfelder
eines zukunftsorientierten Produktionsmanagements
im Umfeld der Digitalisierung auf.
Klar Schiff
(2009)
Im Rahmen dieser Studie untersuchten das Forschungsinstitut für Rationalisierung e. V. an der RWTH Aachen und die Universität St. Gallen
(Lehrstuhl Produktionsmanagement) 24 Veröffentlichungen von 11 Beratungsunternehmen. Dabei wurden über 200 Aussagen zur Bewältigung der Krise bewertungsneutral identifiziert und analysiert.