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.
In the last decade, enterprises realized the high value of data and learned to successfully utilize it for internal processes and business models, and they are trying to find more ways to acquire relevant data. Since enterprises are part of complex networks, the data from their partners and customers can also be beneficial: from adjusting the demand and supply to planning production and aligning capacities. One such example is adaptive process control: detailed material data from a supplier can be used to adjust process parameters in their production. This approach may be especially beneficial for the steel industry, as there is a possibility to adjust the material properties by changing the speed, force, or temperature in their own production processes. However, such an approach requires tight collaboration, e.g., regarding improving IT infrastructure, ensuring data acquisition and transfer and most importantly, the utilization of such data.
Daten als Ressource
(2023)
Obwohl immer mehr Unternehmen den Wert von Daten für sich entdecken und intern zu nutzen beginnen, wird dem Datenaustausch und der Datenmonetarisierung bisher wenig Aufmerksamkeit geschenkt. In diesem Beitrag werden die Kernergebnisse der Acatech-Expertise zu Aufbau, Nutzung und Monetarisierung der industriellen Datenbasis vorgestellt.
Die neue Expertise des Forschungsbeirats Industrie 4.0 bei der acatech beschäftigt sich mit der Frage, wie hiesige Unternehmen ihre Datenbasis aufbauen, nutzen und monetarisieren. Aus Umfrage-Erkenntnissen haben die Experten Handlungsoptionen abgeleitet, mit denen Firmen ihre Daten Schritt für Schritt in den Dienst der eigenen Wertschöpfung stellen können.
In einer zunehmend digitalisierten Welt bilden IT-Systeme wie ERP oder MES das Rückgrat effizienter Prozesse. Doch viele Unternehmen stellen fest, dass ihre ITSysteme den sich ändernden Anforderungen weder gerecht werden noch die neuen Prozesse effektiv unterstützen. Dies führt entweder zur Entwicklung von Schatten-IT, d. h. zu provisorischen Anpassungen des IT-Systems oder zur Notwendikeit der
Auswahl eines neuen IT-Systems. Um dem entgegenzuwirken bzw. den Auswahlprozess zu verbessern, wurde das Forschungsprojekt VIPER ins Leben gerufen. Das FIR an der RWTH Aachen und das IPH – Institut für Integrierte Produktion Hannover gGmbH, haben sich zum Ziel gesetzt, Unternehmen darin zu unterstützen, durch die Betrachtung des gesamten soziotechnischen Informationssystems die Lebensdauer ihrer IT-Systeme zu erhöhen und bessere Entscheidungen bei der Auswahl neuer IT-Systeme zu treffen.
Unternehmen der produzierenden Industrie sind mit einem dynamischen und immer komplexeren Umfeld konfrontiert. Daraus resultiert, dass Prozesse sich verändern und damit auch eine Anpassung der bestehenden IT-Systemlandschaft notwendig wird.
Zusätzlich bedarf es einer passgenauen und durchgängig integrierten Umsetzung der IT-Systemlandschaft, um weiterhin die steigende Komplexität zu beherrschen. Beides ist heute nur schwer umsetzbar, da die Implementierung von monolithischen Systemen genau in den genannten Bereichen Lücken aufweist. IT-Systemlandschaften müssen zukunftsfähig gestaltet werden – Modularisierung ist dabei der Schlüssel zum Erfolg!
Sustainable ERP
(2023)
Ein betriebliches CO2-Management schafft die Grundlagen, um in Geschäftsprozessen nachhaltige Entscheidungen unter Berücksichtigung von CO2-Emissionen treffen zu können. Die Basis dafür stellt die datenbasierte Bilanzierung dar, welche durch die Nutzung bestehender Daten aus betrieblichen Anwendungssystemen, wie ERP, MES, CRM und weitere, effizient gestaltet werden kann. Moderne Business Applications, insbesondere ERP-Systeme, kommen also zukünftig um die Berücksichtigung
von Nachhaltigkeitsaspekten nicht herum.
Die Umsetzung kann dabei als ein integriertes Modul oder durch die Integration von spezialisierter Software in eine modulare IT-Systemlandschaft gestaltet werden.
Companies in the manufacturing sector are confronted with an increasingly dynamic environment. Thus, corporate processes and, consequently, the supporting IT landscape must change. This need is not yet fully met in the development of information systems. While best-of-breed approaches are available, monolithic systems that no longer meet the manufacturing industry's requirements are still prevalent in practical use. A modular structure of IT landscapes could combine the advantages of individual and standard information systems and meet the need for adaptability. At present, however, there is no established standard for the modular design of IT landscapes in the field of manufacturing companies' information systems. This paper presents different ways of the modular design of IT landscapes and information systems and analyzes their objects of modularization. For this purpose, a systematic literature research is carried out in the subject area of software and modularization. Starting from the V-model as a reference model, a framework for different levels of modularization was developed by identifying that most scientific approaches carry out modularization at the data structure-based and source code-based levels. Only a few sources address the consideration of modularization at the level of the software environment-based and software function-based level. In particular, no domain-specific application of these levels of modularization, e.g., for manufacturing, was identified. (Literature base: https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/2704)
Process mining has emerged as a crucial technology for digitalization, enabling companies to analyze, visualize, and optimize their processes using system data. Despite significant developments in the field over the years, companies—notably small and medium-sized enterprises—are not yet familiar with the discipline, leaving untapped potential for its practical application in the business domain. They often struggle with understanding the potential use cases, associated benefits, and prerequisites for implementing process mining applications. This lack of clarity and concerns about the effort and costs involved hinder the widespread adoption of process mining. To address this gap between process mining theory and real-world business application, we introduce the “Process Mining Use Case Canvas,” a novel framework designed to facilitate the structured development and specification of suitable use cases for process mining applications within manufacturing companies. We also connect to established methodologies and models for developing and specifying use cases for business models from related domains targeting data analytics and artificial intelligence projects. The canvas has already been tested and validated through its application in the ProMiConE research project, collaborating with manufacturing companies.