FIR e. V. an der RWTH Aachen
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Institute
In dem Doktorvortrag geht es um:
die Zielsetzung
- die Potenziale und Herausforderungen im Umgang mit Daten aufzuzeigen und
- mithilfe eines generischen Vorgehensmodells die Unternehmen schrittweise für die prospektiven Aufgaben bezüglich der Datenaufbereitung und -nutzung zu sensibilisieren.
und die Forschungsfrage:
- Welche generischen Schritte sind notwendig, um Daten systematisch zu nutzen?
- Welche Potenziale existieren bei der Nutzung des digitalen
Schattens speziell im technischen Service?
In dem Doktorvortrag geht es um die folgende Problemstellung: Die Vielzahl digital anschlussfähiger Produkte innerhalb des Ökosystems Landwirtschaft ermöglicht neue datenbasierte Dienstleistungen, welche zukünftig die gesamte Branche verändern können.
Ziel ist es, Unternehmen für die Potenziale der zunehmenden Digitalisierung der Landwirtschaft zu sensibilisieren und die aktuellen Herausforderungen aufzuzeigen.
Forschungsfrage:
Welche Potenziale lassen sich mittels Plattformen in der digitalisierten Landwirtschaft realisieren und welche Herausforderungen gilt es dabei zu meistern?
Problemstellung/Ziel des Doktorvortrags: Eine Schlüsselrolle bei der Umsetzung der vierten industriellen Revolution nehmen ganzheitliche Produktionssysteme ein. Unternehmen sind aktuell nicht in der Lage, die Auswirkungen der vierten industriellen Revolution auf ihre Produktionssysteme zu bewerten. Ziel ist das Aufzeigen der Veränderungen ganzheitlicher Produktionssysteme durch die vierte industrielle Revolution sowie die Darstellung eines Ansatzes zur Überführung in den industriellen Ablauf.
Industrie 4.0 wird in allen Medienbereichen zunehmend thematisiert. Überwiegend wird unter Industrie 4.0 die Vernetzung und Digitalisierung der Wertschöpfungskette verstanden. Weitere Potenziale ergeben sich in Bezug auf intelligente Produkte, die Optimierung und Automatisierung der Produktion sowie neue Geschäftsmodelle.
Fast die Hälfte aller Unternehmen möchte die Zukunft von Industrie 4.0 aktiv mitgestalten. Die Brutto-Wertschöpfung aller Wirtschaftsbereiche erfährt durch Industrie 4.0 bis 2025 eine Steigerung von 276,45 Mrd. EUR. Weltweit planen Unternehmen über 140 Mrd. EUR in Industrie 4.0-Lösungen p. a. zu investieren. Es werden in den nächsten Jahren über 100.000 neue Arbeitsplätze bei KMUs geschaffen. ERP-Systeme sind die zentralen Informationssysteme von Unternehmen, auf denen die Geschäftstätigkeit beruht.
Fast alle physischen Objekte (Kunde, Lieferant, Produkte, Betriebsmittel, Personal u.v.a) haben ihr Gegenstück in abstrakten Objekten, die in betrieblichen Anwendungssystemen, vor allem dem ERP-System, geführt werden. Alle wertschöpfenden Prozesse werden im ERP-System abgebildet. Das flexible Anwendungspotenzial monolithischer ERP-Systeme ist durch hohe Anpassungsaufwände gehemmt. Die Release- und Upgrade-Fähigkeit wird darüber hinaus durch stark modifizierte Systeme verringert. Neue Ansätze für die Gestaltung von ERP-Lösungen adressieren die aus dem digitalen Wandel und insbesondere der Industrie 4.0 resultierenden Anforderungen und bieten eine Alternative zu vollständig integrierten, monolithischen Systemen. Welche Gestaltungsempfehlungen für die Auswahl und den Betrieb von ERP-Lösungen ergeben sich im Kontext des digitalen Wandels? Zentrale Fragestellung: Welche Anforderungen an ERP-Lösungen ergeben sich aus Sicht von Anwendungsunternehmen?
Wie können Gestaltungsansätze für ERP-Lösungen klassifiziert werden und wie werden durch diese die abgeleiteten Anforderungen adressiert?
Welche exemplarischen Entwicklungspfade ergeben sich für ERP-Lösungsanbieter?
Diese DIN SPEC wurde im Zuge des PAS-Verfahrens durch einen Workshop (temporäres Gremium) erarbeitet. Die Erarbeitung und Verabschiedung dieser DIN SPEC erfolgte durch die im Vorwort genannten Verfasser. Die DIN SPEC legt Anforderung fest für ein Schnittstellen- und Kommunikationskonzept zur Verwendung von aggregierten Produktionsinformationen zwischen Sensorsystemen auf der Shopfloor- und Maschinenebene und den übergeordneten betrieblichen Informationssystemen.
In this paper, we firstly present a target system which is deduced to assess the economic profitability of reverse supply chains. Considering this, we analyse process reference models to define relevant components of an appropriate target system.
Subsequently, we define applicable business models which are the basis for the manufacturer to offer new services to its customers on the one hand and to manage a goal-oriented return, recovery and resell of used products and components on the other hand. This will be done based on the morphology methodology in order to understand the characteristics and attributes of reverse supply chains.
Today, manufacturing companies are facing the influences of a dynamic environment and the continuously increasing planning complexity. Using advanced data analytics methods, processes can be improved by analyzing historical data, detecting patterns and deriving measures to counteract the issues. The basis of such approaches builds a virtual representation of a product – called the digital twin or digital shadow.
Although, applied IT systems provide reliable feedback data of the processes on the shop-floor, they lack on a data structure which represents real-time data series of a product. This paper presents an approach for a data structure for the order processing which overcomes the described issue and provides a virtual representation of a product. Based on the data structure deviations between the production schedule and the real situation on the shop-floor can be identified in real time and measures to reschedule operations can be identified.