FIR e. V. an der RWTH Aachen
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In diesem Leitfaden werden vier Phasen („Identifikation von Anwendungsfällen“, „Ist-Analyse der Infrastruktur“, „Konzeption in der BaSys-4.0-Umgebung“ und „Umsetzung der Entscheidungsunterstützung“) zur Umsetzung der BaSys-Architektur empfohlen, die hier näher beschrieben werden. Darauf folgt ein Glossar, das die wesentlichen Begrifflichkeiten rund um BaSys 4 und ‚BaSys4Dash‘ erläutert.
"Tracking & Tracing"-Systeme steigern merklich die Transparenz in der Produktion und der Lieferkette. Insbesondere Such-, Buchungs-, und Inventuraufwände sowie Schwund, Engpässe und Transportkosten lassen sich dadurch reduzieren. Die gewonnene Transparenz hilft bei der Erreichung einer flexiblen Produktion, sodass sich durch eine adaptive Planung und Steuerung bestehende Prozesse kontinuierlich verbessern lassen. Das jetzt erschienene Whitepaper beleuchtet Nutzen und Potenziale von Tracking & Tracing, stellt einen systematischen Ansatz zur Einführung von Tracking- und Tracing-Systemen vor und beschreibt hierbei anfallende Herausforderungen.
5G in der Industrie
(2023)
Mit dem Ziel, die Relevanz der fünften Mobilfunkgeneration in industriellen wie auch gesellschaftlichen Anwendungsszenarien zu verdeutlichen, entstand dieses Whitepaper im Rahmen des Forschungsprojekts ‚Competence Center 5G.NRW‘ in Zusammenarbeit mit der Technischen Universität Dortmund, der Universität Duisburg-Essen, der Bergischen Universität Wuppertal und dem FIR an der RWTH Aachen als verantwortliche Forschungseinrichtungen.
Wie auch in den Umsetzungsempfehlungen des Arbeitskreises Industrie 4.0 von der acatech aufgeführt, sollen vorhandene Technologien zur Umsetzung genutzt werden. Im konkreten Anwendungsfall des hier vorgestellten Ansatzes wird ein analoger Weg verfolgt. Bereits in den letzten Jahren war zu sehen, dass immer mehr Daten im Internet verfügbar sind. Somit können sich die skizzierten Serviceanbieter bereits heute Daten aus dem Internet bedienen. Der bereits eingeleitete Trend hin zu mehr Datenverfügbarkeit im Internet wird die Servicedienstleister zudem bei Weiterentwicklung stärker befähigen, künftig mehr Daten aus dem Internet zu bekommen. In der Konsequenz wird die Datenmenge, die einzelne Unternehmen direkt an den Serviceanbieter bereitstellen müssen, geringer werden und somit sinkt die Eintrittsbarriere für einzelne Unternehmen in der Zukunft mehr und mehr, zumal die zuvor beschriebenen Vorteile für einzelne Unternehmen nicht zu unterschätzen sind.
Der Betrieb lokaler privater Mobilfunknetze in lizenzierten Frequenzbändern ist eine der Kerninnovationen aktueller 5G- und zukünftiger 6G-Netze. Die prognostizierte Leistungsfähigkeit privat verfügbarer und störungsfreier Frequenzbereiche, wie z. B. privater 5G-Netze, sogenannter Campusnetze, ist für Industrieunternehmen oft von großem Interesse. Die Integration der 5G-Netzwerkinfrastruktur in bestehende Brownfield-Umgebungen muss jedoch erhebliche technische und Management-Herausforderungen überwinden. Im Vergleich zu selten anzutreffenden Greenfield-Szenarien kann das Potenzial von 5G nur gezeigt werden, wenn signifikante Leistungsvorteile gegenüber bestehender drahtloser Netzwerkinfrastruktur (z. B. Wi-Fi) nachgewiesen werden können und gleichzeitig eine nahtlose Integration in die Prozessumgebung in der Praxis gewährleistet werden kann.
Vor diesem Hintergrund stellt das Competence Center 5G.NRW in diesem Beitrag ein agiles System zur kontinuierlichen, netzwerkübergreifenden Überwachung von Ende-zu-Ende-Leistungsgarantien in Bezug auf Durchsatz, Latenz und Zuverlässigkeit vor. Während einzelne punktuelle Messungen während der Netzwerk-Inbetriebnahme und -Erprobung oft die erwarteten Leistungsspitzen anzeigen, untersucht dieser Beitrag speziell das Potenzial eines räumlich verteilten Stresstests, der die Netzwerkqualität aktiv und kontinuierlich während des Produktivbetriebs überwacht. Anhand einer umfangreichen Fallstudie wird die Leistungsfähigkeit des verteilten Ansatzes für die Leistungsbewertung von Mehrbenutzer- und Zellenrandumgebungen demonstriert.
Prozesse in der produzierenden Industrie sind über Jahre gewachsen. Nicht selten bilden diese einen eingeschwungenen Zustand ab, der seit Jahren unverändert ist oder nur geringen Anpassungen unterlag. Die aktuellen Trendthemen und Krisen erhöhen den wirtschaftlichen und sozialen Druck auf Unternehmen, sich verstärkt mit den eigenen Prozessen auseinanderzusetzen und insbesondere durch effiziente Nutzung der eigenen Ressourcen Verschwendungen zu reduzieren.
Im Mittelpunkt der IT-Systemarchitektur der großen und kleinen Unternehmen fungiert als zentrale Instanz seit jeher das Enterprise-Resource-Planning-System (kurz ERP-System). Damit dient es als Schnittstelle zur hochgradigen Integration von Anwendungen, die verstärkt die Kernapplikationen erweitern und modernisieren. Für die zunehmend an Projekten ausgerichtete Prozessmodellierung ist das implementierte ERP-System in seiner Agilität und Offenheit zu begrenzt. Individuelle Lösungen werden für unternehmerische Anforderungen geschaffen, aber nicht in den Standard überführt. In diesem Positionspapier zeigen wir, die Fachgruppe Produktionsplanung des FIR, anhand verschiedener Sichtweisen ausgewählte Trends auf, die großes Potenzial für die Zukunft des ERP-Systems bereithalten.
Künstliche Intelligenz ist eine der Schlüsseltechnologien der Digitalen Transformation. Auch das ERP-System, also der digitale Prozess- und Datenhub in Unternehmen, wird zunehmend mit KI-Technologien angereichert. Bis dato sind jedoch die Zahl der Anwendungsfälle im ERP-Umfeld und das Angebot der ERP-Anbieter im Bereich KI noch überschaubar. KI in Business Anwendungen wird zukünftig jedoch viele Facetten haben. So werden KI-gestützte Datenanalytik, Prognosesysteme, Suchmaschinen, maschinelle Übersetzungen, Bots und wissensbasierte Expertensysteme sehr schnell Einzug in Geschäftsanwendungen halten. Somit steht fest: Die Einbindung und Nutzung von Künstlicher Intelligenz wird die ERP-Landschaft deutlich verändern.
Rund ein Jahr haben DIN und DKE in einem gemeinsamen Projekt mit dem Bundesministerium für Wirtschaft und Energie und zusammen mit ca. 300 Fachleuten aus Wirtschaft, Wissenschaft, öffentlicher Hand und Zivilgesellschaft an der Normungsroadmap Künstliche Intelligenz gearbeitet. Eine hochrangige Steuerungsgruppe unter dem Vorsitz von Prof. Wolfgang Wahlster hat die Erarbeitung koordiniert und begleitet.
Ziel der Roadmap ist die frühzeitige Entwicklung eines Handlungsrahmens für die Normung und Standardisierung, der die internationale Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Wirtschaft unterstützt und europäische Wertmaßstäbe auf die internationale Ebene hebt. Mit der Normungsroadmap KI wird eine wesentliche Maßnahme der KI-Strategie der Bundesregierung umgesetzt, in der eines von zwölf Handlungsfeldern sich explizit dem Thema "Standards setzen" widmet.