FIR e. V. an der RWTH Aachen
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Der Digitale Produktpass (DPP) ist ein Konzept zur Erfassung und Bereitstellung produktbezogener Informationen während des gesamten Produktlebenszyklus, um Transparenz bezüglich Herkunft, Zusammensetzung und End-of-Life-Behandlungsoptionen zu schaffen. Somit bildet er eine wesentliche Grundlage für die Kreislaufwirtschaft. Es existieren bereits Ansätze für die inhaltliche Konzeption eines DPP für verschiedene Branchen, Datenstandards zur Erfassung von Produktinformationen und mehrere Marktlösungen zur praktischen Umsetzung. Allerdings sind Unternehmen nicht ausreichend auf die Umsetzung von DPP vorbereitet. Eine Herausforderung besteht darin, die relevanten Daten zur Deckung des Informationsbedarfs im Kontext der Kreislaufwirtschaft zu identifizieren und diese Daten mithilfe der bereits vorhandenen IT-Systemlandschaft zu konsolidieren. Die Analyse eines MES liegt hierbei im Fokus, da neben Bauteildaten auch die in der Produktion anfallenden Prozessdaten von Bedeutung sind.
Das Forschungsziel ist demnach die Überführung der im MES anfallenden Daten zu Informationen, die für einen auf die Ermöglichung von Remanufacturing ausgerichteten DPP relevant sind. Dazu wird zunächst eine Literaturrecherche zur Identifizierung potenziell relevanter Prozessdaten in MES sowie in einem DPP für das Remanufacturing erforderlichen Informationen durchgeführt. Um den aktuellen Stand der Technik zu berücksichtigen und konkrete Datenbedarfe für das Remanufacturing zu erfassen, werden diese Grundlagen mit Experteninterviews im produzierenden Sektor angereichert. Die Gegenüberstellung des Informationsbedarfs eines DPP und Datenangebots eines MES erlaubt die Ableitung einer Methodik zur Überführung relevanter Daten in einen DPP. Diese Methodik wird anschließend in der DFA Demonstrationsfabrik Aachen GmbH prototypisch validiert. Die Ergebnisse sollen produzierende Unternehmen unterstützen, mit ihrer bestehenden IT-Systemlandschaft DPP im Kontext des Remanufacturing umzusetzen.
Business ecosystem analysis of companies undergoing digital transformation - A case study analysis
(2021)
Entwicklung eines Beschreibungsmodells für die Standardisierung industrieller Dienstleistungen
(2016)
In dieser Arbeit wird die Zielsetzung verfolgt, ein Beschreibungsmodell für die Standardisierung industrieller Dienstleistungen zu entwickeln. Das Beschreibungsmodell wird in Form einer Morphologie angelegt und neben der Standardisierung primär die Prozesse der industriellen Diensleistungserstellung fokussieren. Es werden prägende Merkmale von Standardisierungen und Prozessen herausgearbeitet und geeignete Merkmalesausprägungen hergeleitet. Einerseits soll die Morphologie ermöglichen, konkrete Standardisierungsmaßnahmen zu beschreiben und anhand der Merkmalsausprägungen Rückschlüsse auf die Ausrichtung und Wirkweise der Standardisierung zu ziehen zu können. Auf der anderen Seite sollen Prozesse derart beschrieben werden, dass Standardisierungspotenziale erkennbar und die Auswirkungen von Standardisierungsmaßnahmen über veränderte Merkmalsausprägungen der Prozessbeschreibung feststellbar werden.
Entwicklung eines Evaluationswerkzeugs zur Bestimmung des Fits von Anwendungsideen für GAIA-X
(2023)
MES-Vertrieb im Anlagenbau
(2018)
Machine Learning methods have shown great potential in production during recent years and have subsequently played a significant role in driving the Industry 4.0 revolution. However, there is still a lack of systematic guidelines for identifying and implementing viable ML use cases in the manufacturing industry . The aim of this work therefore, is to identify whether machine learning classifiers can be used in addition to a traditional process monitoring method (tolerance window) in order to improve quality control of staking processes on an assembly line.
Applied methods:
Extensive literature research will be initially conducted in order to understand ongoing research in this field and to clearly define the research gap. For a scientific and structured execution, CRoss Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) method will be used as the backbone of the thesis. The first step of Business Process Understanding would include learning about the staking and quality testing processes. This will be followed by data extraction and Exploratory Data Analysis (EDA) as part of Data Understanding. The Data Preparation step would include cleaning, filtering, feature engineering and scaling in order to use as input for the model.
Preparing the Machine Learning model will include selecting, modeling, training and testing the appropriate classification algorithms e.g. Näive Bayes, XGBoost, Feed Forward Neural Network and Random Forest. Depending on a pre-defined success criteria such as Accuracy, Precision etc. the training and test results will be evaluated and the best performing model will be selected. Further, subject to the model performance and business requirments , possible methods for deployment of the classifier in real time production will be discussed.
Expected results:
This work will help to identify if process curve data from staking processes can be used to train machine learning models and improve quality monitoring on an assembly line. Good model performance will indicate potential to reduce waste and decrease unnecessary processing time at the testing station. Additionally, it will also assist the process experts understand unknown influences on the product quality. A systematic approach to implement machine learning for similar use cases involving curve data of staking processes and will be developed.
Reifegradmodell zur Bestimmung der Auswirkungen von Industrie 4.0 auf den industriellen Service
(2019)
Kürzere Produktlebens- und Innovationszyklen sowie eine zunehmende Kreislaufwirtschaft stellen
Unternehmen vor die Herausforderung, ihre Produktionsprozesse schnell an die sich wandelnden
Anforderungen anzupassen. Entscheidend für die Umsetzung einer anpassungsfähigen Produktion ist
eine flexible Intralogistik. Dabei setzen Unternehmen zunehmend auf autonome mobile Roboter (AMR).
AMR navigieren selbstständig und können ihre Route an die Umgebungssituation anpassen, ohne einen
Fahrer zu benötigen. In der Praxis werden diese Vorteile jedoch selten genutzt, da AMR nicht hinreichend
in das Produktionssystem eingebunden sind. Die Schwierigkeit dabei liegt in der Generierung von
Transportaufträgen, die auf die Echtzeit-Lage im Produktionssystem angepasst sind und alle relevanten
Daten auf dem Shopfloor berücksichtigen, um so auf unvorhergesehene Veränderungen flexibel und
effizient zu reagieren.
Das Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Datenmodells, welches die Einflüsse auf den Einsatz von
AMR in der Produktion umfasst und die Erstellung von echtzeitfähigen Transportaufträgen ermöglicht.
Dazu wird zunächst eine Literaturrecherche durchgeführt, um relevante Aspekte wie Datenquellen,
-senken, und -flüsse zu identifizieren. Anschließend werden deren Einflüsse auf echtzeitfähige
Transportaufträge mittels der Betrachtung generischer Use-Cases ermittelt und in einem Datenmodell
erfasst. Das entwickelte Modell soll in der DFA Demonstrationsfabrik Aachen Gmbhl validiert werden.
Die Ergebnisse dieser Arbeit sollen Unternehmen bei der effektiven Implementierung von AMR
unterstützen und als Mittel zur Erhöhung der Reaktionsfähigkeit moderner Produktionssysteme dienen
Industry 4.0 and smart factories have brought significant advancements in manufacturing processes, particularly in intralogistics. A key factor which forms the basis for creating smart intralogistics systems is data. However, there exist several data-related issues that hamper the efficiency of the intralogistics process such as data unavailability, poor data quality, inconsistent data, or underutilization of available data. The challenge is to identify, categorize, evaluate, and solve these issues. Overcoming this will help organizations understand the most impactful challenges.
By analysing real-world scenarios and interviewing industry experts, the problems present within the intralogistics process that are caused by the previously mentioned data-related factors are identified. The identified issues are clustered, and the clusters are characterized. A literature review explores the existing solutions or approaches to overcome these limitations. Subsequently finding out if the identified problems can be solved with current technologies and approaches or further research and development is needed. Next, a framework is developed which will act as a guide on the classification, evaluation and prioritization of the identified challenges. In the final part, the framework is validated on an industry specific use case and its limitations and future scope are discussed.
This master thesis emphasizes the significance of data in intralogistics processes by identifying and addressing data-related issues. The outcome on one hand is state-of-the-art solutions for the identified problems and on the other hand is a framework which will support businesses in determining how to tackle data-related issues to gain most benefit with respect to efficiency, productivity, flexibility and quality.
The advancements in Industry 4.0 technologies have provided unprecedented opportunities for optimizing material transportation through various use cases that are possible through rapid technological advance. An important driver for the use cases is data. However, the lack of understanding, which
specific data, from which sources and in what frequency, slows down the implementation of use cases or even reduces their potential benefits. Companies lack the ability to prepare themselves correctly for a use case integration, especially from the data perspective (e.g. data availability, quality, integration).
Therefore, the goal of this thesis is to create a framework for evaluation of Industry 4.0 use cases in the materials' transportation with regard to needed data. The scientific approach employed in this research involves research and analysis of existing frameworks for description or assessment of use cases in different fields and industries. Following, specific use cases related to material transportation in the context of Industry 4.0 will be identified in order to find similarities in the structure and requirements
regarding needed data, and thus identifying common characteristics and key parameters. These parameters will then serve as the foundation for developing a framework that enables companies to systematically analyse and assess potential use cases for material transportation, considering the data requirements and its integration challenges.
The expected result of this thesis is the development of a practical framework that empowers organizations to evaluate and implement Industry 4.0 use cases for material transportation effectively. By providing a structured methodology, this framework will facilitate decision-making processes and support companies in identifying the most suitable use cases based on their specific requirements and
data availability.
Intralogistic Process Optimisation in an Automotive Assembly Line using Plant Lifecycle Simulation
(2022)
In der vorliegenden Masterarbeit soll ein Referenzmodell zur Überführung von Stammdaten in das ERP-System kleiner und mittlerer Unternehmen erarbeitet werden. Aus diesem Grund ist es das Ziel dieser Arbeit, geeignete Prozesse zu definieren, zu bewerten und in ein standardisiertes Modell zu überführen.
The global automotive industry is undergoing a major shift from the combustion engines to a wide variety of propulsion technologies. It is further pooled with Industry 4.0, which has lead to a large volatility in technolgical innovations and ambiguity in the product life cycles.
This uncertainty has lead to a rapidly changing demands for the existing products and services. It is causing difficulty in planning yearly demand quantities with suppliers. In many cases, tier-1 suppliers are unable to actually purchase the quantities for which they reserve a particular capacity of its sub-suppliers during annual sourcing agreements. Companies need to improve their flexibility to adapt to such unpredictable market situations by preparing for quantity or product changes.
Before setting a target for a desired flexibility level, the exisiting situation should be assessed. Therefore, this thesis aims to develop a method to assess the flexibility of suppliers in terms of product mix, volume deviations and delivery compliance. A quantification model is derived, which will be applicable for a wide range of suppliers. The model will enable the comparison of different suppliers during new sourcing decisions, as well as the identifcation of the exisiting suppliers that have room for improvement.
Various factors that affect supplier flexibility are identified through literarure research and personal interviews with different employees having supplier specific roles within Rober Bosch GmbH. These factors are analysed through a ‘WHAT-WHY-HOW’ analysis and only those factors are considered which can be coherently quantified. Based on their significance in the overall flexibility, these focus factors are given particular weightages and then quantified for each suppliers using the available data. The resultant of the scored factors will yield a number that indicates the flexibility index for a corresponding supplier. The developed model will be tested using Robert Bosch GmbH as an example.
In der heutigen globalisierten Wirtschaft ist die Effizienz und Effektivität von Lieferketten ent-scheidend für den Erfolg eines Unternehmens. Eines der wichtigsten Elemente einer erfolgrei-chen Lieferkette ist eine effiziente Datenaustauschtechnologie. Die passende Technologie für den Datentransfer innerhalb einer Lieferkette kann helfen Kosten zu senken und die Effektivität der Lieferkette zu verbessern. Die Auswahl einer geeigneten Datenaustauschtechnologie ist jedoch eine Herausforderung für Unternehmen. Die Entscheidung für eine bestimmte Techno-logie erfordert eine gründliche Analyse der Bedürfnisse des Unternehmens, der Anforderungen an die Lieferkette und der verfügbaren Optionen.
Das Ziel der Arbeit ist es ein Entscheidungsmodell zu entwickeln, das Unternehmen bei der Auswahl der geeigneten Datenaustauschtechnologie unterstützt. Dafür werden zunächst ver-schiedene Technologien analysiert und ihre Vor- und Nachteile ermittelt. Anhand geeigneter Merkmale werden diese dann miteinander verglichen und Kriterien, die einen reibungslosen Datenaustausch gewährleisten, herausgearbeitet. Das Entscheidungsmodell wird es dem Un-ternehmen ermöglichen, objektiv zu entscheiden, welche Technologie am besten zu den An-forderungen passt. Es wird beispielsweise einen strukturierten Entscheidungsprozess bieten, in dem verschiedene Faktoren wie Kosten, Kompatibilität mit anderen Technologien, Skalierbar-keit und Sicherheit berücksichtigt werden. Zudem wird ein erster Ansatz zur möglichen Imple-mentierung der Technologie in die bestehende Dateninfrastruktur beschrieben.
Im Rahmen dieser Masterarbeit sollen die Umsetzung digitalisierter Supply-Chains und deren Auswirkungen auf die logistischen Zielsysteme untersucht werden. Folgende Forschungsfragen gilt es zu beantworten: Wie verändert sich der unternehmensübergreifende Informationsfluss unter den Einflüssen von Industrie 4.0? Wie beeinflusst die Integration der Industrie 4.0-Anwendungen die logistischen Zielsysteme und können damit die Herausforderungen der Supply-Chains bewerkstelligt werden? Welche Anforderungen müssen für die Umsetzung digitalisierter Supply-Chains erfüllt werden? Welche Entwicklungsstufen werden auf dem Weg zu vollkommen digitalisierten Supply-Chains erreicht?
Um langfristig in einem Umfeld zunehmenden Wettbewerbs durch internationale Anbieter erfolgreich zu sein, müssen Unternehmen verstärkt regionale Märkte erschließen. Analog zur Automobilindustrie werden wichtige Wachstumsmärkte zunehmend durch Handelshemmnisse abgeschottet, so dass die Markterschließung durch Exporte vollständig montierter Erzeugnisse häufig ausscheidet. Um dennoch die Handelshemmnisse zu umgehen, hat sich in der Automobilindustrie die Completely Knocked Down (CKD)-Strategie durchgesetzt, bei der Erzeugnisse teilzerlegt in die Märkte exportiert und dort lokal endmontiert werden. Eine grundsätzliche Herausforderung liegt in der situationsgerechten Gestaltung der CKD-Supply Chain. Dazu ist in der Arbeit ein Teil einer simulationsbasierte Gestaltungsunterstützung mit dem Schwerpunkt auf 2D und 3D Simulation erarbeitet worden.
Vor drei Jahren hat die COVID-19-Pandemie die Arbeitsmärkte weltweit erschüttert. Es folgte eine Welle an kurzfristigen Umstrukturierungen, vor allem bedingt durch die gesetzlich vorgeschriebenen Kontaktbeschränkungen. Die Pandemie wirkte damit branchenübergreifend als Beschleuniger von Remote Work, gerade Branchen in denen Remote Work vorher wenig bis gar nicht verbreitet war. Heute wissen wir Post-COVID: Remote Work, und die Erfahrungen die Mitarbeitende während dieser Zeit haben die Arbeitswelt nachhaltig und breitflächig verändert. Auch in Wirtschaftszweigen wie der produzierenden Industrie wird Remote Work als ein zentraler Bestandteil unseres täglichen Arbeitens erhalten bleiben. Dies birgt Herausforderungen für produzierende Unternehmen, da die zukunftsgerichtete Gestaltung von Remote Work durch ein diverses Aufgabenprofile von „Blue Collar-Workern“ und „White Collar-Workern“ bedingt wird.
Um Remote Work nachhaltig im Unternehmen umsetzen, ist die Ausgestaltung anhand praxisnaher Maßnahmen, welche spezifisch auf produzierende Unternehmen ausgelegt sind, zentral. Ziel der Masterarbeit ist es daher, ein maßnahmengestütztes Gestaltungsmodell zu industrienahen Gestaltung von Remote Work für produzierende Unternehmen zu entwickeln.
Dies wird anhand des folgenden Vorgehens umgesetzt:
• Identifikation unterschiedlicher Ansätze organisationaler Gestaltungsmethoden und deren Limitation mittels systematischer Literaturrecherche
• Herleitung von praxisnahen Maßnahmen für die Gestaltung von Remote Work und möglicher übertragbarer Maßnahmen aus angrenzenden Branchen anhand von Fallstudienforschung in produzierenden Unternehmen
• Entwicklung eines maßnahmengestützten Gestaltungsmodells von Remote Work für produzierende Unternehmen und Erprobung der Anwendbarkeit mit Industriepartnern
Um langfristig in einem Umfeld zunehmenden Wettbewerbs durch internationale Anbieter erfolgreich zu sein, müssen Unternehmen verstärkt regionale Märkte erschließen. Analog zur Automobilindustrie werden wichtige Wachstumsmärkte zunehmend durch Handelshemmnisse abgeschottet, so dass die Markterschließung durch Exporte vollständig montierter Erzeugnisse häufig ausscheidet. Um dennoch die Handelshemmnisse zu umgehen, hat sich in der Automobilindustrie die Completely Knocked Down (CKD)-Strategie durchgesetzt, bei der Erzeugnisse teilzerlegt in die Märkte exportiert und dort lokal endmontiert werden. Eine grundsätzliche Herausforderung liegt in der situationsgerechten Gestaltung der CKD-Supply Chain. Dazu ist in der Arbeit eine simulationsbasierte Gestaltungsunterstützung entwickelt worden.
Entwicklung eines Text-Mining-Anwendungsfalls in der Produktion bei der Lindt und Sprüngli GmbH
(2023)
Ziel der Arbeit ist es, eine E-Learning-Einheit für die industrielle Interlogistik zu entwickeln. Der Fokus liegt dabei auf den Zielen und Aufgaben der industriellen Logistik sowie den wichtigsten Aspekten der organisatorischen Einbindung bis zum Logistik-Controlling. Mit der E-Learning-Einheit sollen Lernende befähigt werden, ihren Standpunkt, ihre Arbeitsergebnisse und entstehende Probleme wissenschaftlich fundiert und zielgruppenorientiert zu formulieren.
Das Ziel der Arbeit ist es, einen detaillierten Überblick über das Angebot digitaler Produkte und ihrer Preisgestaltung in der produzierenden Industrie zu geben. Darauf aufbauend werden Handlungsempfehlungen in Form eines Maßnahmenkataloges zur Preisgestaltung digitaler Produkte abgeleitet. Dieser soll Unternehmen beim Pricing ihrer digitalen Produkte unterstützen.
In this thesis, the application of Federated Learning in the context of object detection in autonomous driving is investigated. Specifically, the focus is on Federated Learning methods that tackle the challenge of heterogeneous client data. To select suitable Fed-erated Learning methods given a specific use-case setting, a selection model based on descriptive and explanatory models is proposed. An example use-case is applied and the derived Federated Learning methods from the proposed model are validated empirically on two autonomous driving object detection datasets. This approach demonstrates the effectiveness of the selection model on a real-world use-case and dataset. The results show that Federated Learning methods improve object detection models in autonomous driving while preserving data privacy.
This work was conducted at the Automated Driving Alliance at Robert Bosch GmbH in collaboration with the FIR e. V. at RWTH Aachen and the Institute of Imaging and Computer Vision.
This thesis analyzes which motives motivated companies to introduce OKR and to what extent these motives correspond to the original idea of Doerr.
For this purpose, the following tasks are addressed within the scope of the thesis:
• Conducting a systematic literature review
• Case Study Research after Eisenhardt on the motives of the companies when introducing OKR.
• Analysis of the alignment of company motives and the motives mentioned in the theoretical basis work according to Doerr.
This thesis proposes the development of a method for the customization of the BOM management process in an agile vehicle development process. The proposed method aims to provide a flexible and adaptable BOM management system that can keep up with the fast-paced and constantly changing nature of agile development methodologies.
Der Austausch von Daten ist oft, selbst innerhalb eines Unternehmens, nicht einfach. Die Daten sind häufig verstreut und nach Geschäftsprozessen getrennt. Der unternehmensübergreifende Datenaustausch stellt sich als noch komplexer heraus. Aus diesem Grund wurde von der Europäischen Union das Projekt GAIA-X ins Leben gerufen. GAIA-X wurde dazu entwickelt, die nächste Generation der Dateninfrastruktur für Europa und dessen Unternehmen zu schaffen. Zurzeit sind weltweit bereits 364 Unternehmen aus verschiedenen Branchen Mitglied des Projekts. Daten sollen gemeinsam genutzt und in einer vertrauenswürdigen Umgebung zur Verfügung gestellt werden können. Eine Schlüsselfunktion besteht in der Gewährleistung der Datensouveränität. Dateneigentümern wird damit die volle Kontrolle über ihre Daten und ihre digitale Identität garantiert. Das Ziel dabei besteht nicht darin, einen zentralen Cloud-Dienst zu schaffen, sondern ein förderiertes Informationssystem aufzubauen, welches viele Anbieter und Nutzer von Cloud-Diensten in einem transparenten Umfeld miteinander verbindet und so die europäische Datenwirtschaft vorantreibt.
In der vorliegenden Masterarbeit wird ein Reifegradmodell für Unternehmen zur Anwendung von GAIA-X entwickelt. Das Modell grenzt die verschiedenen unternehmerischen Fähigkeitsstufen für die erfolgreiche Anwendung von GAIA-X voneinander ab. Weiterhin werden für jede Entwicklungsstufe des Modells Anforderungen an die Unternehmen abgeleitet. Als zentrales Ergebnis dieser Arbeit ergibt sich somit die Möglichkeit, Unternehmen in die verschiedenen Entwicklungsstufen des Reifegradmodells einzuordnen. Aus dem entwickelten Modell lassen sich anschließend Anforderungen bzw. Maßnahmen ableiten, mit denen sich Unternehmen in Bezug auf Gaia-X weiterentwickeln können.
Mit dem Ausbruch der COVID-19-Pandemie standen Industrieunternehmen vor noch nie da gewesenen Herausforderungen. Arbeitsweisen in Unternehmen wurden von heute auf morgen umgestellt. Verstärkt durch die Pandemie und unter dem Einfluss der Digitalisierung befindet sich die Arbeitswelt heute in einem Wandel hin zur Remote Economy. Die Gestaltung von Remote Work und hybrider Arbeitswelten fordert Unternehmen verschiedener Branchen unterschiedlich heraus. Gleichzeitig fällt die unternehmensübergreifende Umsetzung von Remote Work durch das heterogene Tätigkeitsprofil produzierenden Unternehmen schwer.
Um Remote Work langfristig und nachhaltig in modernen Arbeitswelten zu etablieren, müssen Konzepte auf die tatsächlich verrichteten Tätigkeiten und die sich daraus ergebenden Bedürfnisse der Mitarbeitenden ausgerichtet werden. Einen ersten Schritt bildet die systematische Herleitung von remotefähigen Tätigkeitsmerkmalen in produzierenden Unternehmen.
Ziel der Arbeit ist es, aufbauend auf einer strukturierten Literaturrecherche, konstituierende Tätigkeitsmerkmale in produzierenden Unternehmen zu identifizieren und detaillierende remotefähige Tätigkeitsmerkmale als Merkmalsausprägungen abzuleiten. Anschließend werden diese fallstudienbasiert validiert. Die Ergebnisse werden in Form eines morphologischen Kastens zusammengetragen, welcher produzierenden Unternehmen einen Überblick der remotefähigen Tätigkeiten innerhalb des Unternehmens gibt.
Für Unternehmen stellt die Etablierung eines zeitlich, räumlich und mengenmäßig abgestimmten sowie bedarfsgerechten ETMs (Ersatzteilmanagements) eine Herausforderung dar. Einerseits sind die Anzahl und Variabilität der ET sehr hoch. Andererseits ist die Ermittlung des Bedarfs und der Nachfrageregelmäßigkeit schwierig und geht mit einer Vielzahl an Informationen und Daten, die zu berücksichtigen sind, einher. Darüber hinaus spielen Faktoren wie die Obsoleszenz, Neubeschaffungszeit, Lagerkosten und Haltbarkeit bei der Entscheidung über die Bevorratung von ET eine wichtige Rolle.
Das Ziel der Masterarbeit lag in der Erarbeitung und Validierung eines ETM-Konzepts für das Drägerwerk am Standort Lübeck. Dabei wurde unter Beachtung des Status quo eine geeignete Methode für die Klassifizierung und Beschaffung der ET erarbeitet. Darüber hinaus wurde ein geeignetes Lagerkonzept inklusive der Entscheidung über die Zentralisierung entwickelt. Ergänzend wurde ein Konzept für den Um-gang mit der Obsoleszenz von ET ausgearbeitet. Dadurch entstand sowohl ein eindeutiges Vorgehen für die Ermittlung von ET-Beständen und Lagerungen als auch eine eindeutige Zuordnung von ET-Kosten zu Anlagen.
Classification of Artificial Intelligence based Use Cases for Sustainable Supply Chain Management
(2023)
This paper aimed to assist project portfolio management in driving strategic business transformation with an efficient PPM implementation because progress in business practice is slow. Motivated by the problem, the thesis, therefore, set itself the goal of developing a data model as the basis for an information system for project portfolio management.
For this, the following conception was pursued: In the first chapter, the problem defini-tion, the motivation, and the structure of the work were presented to the reader. From this introductory chapter, it became clear that the rising competition pressure forces the producing enterprises to strategic reorientations and requires speed and flexibility. Although companies are aware of this, they are confronted with challenges to achiev-ing their strategic goals. Project portfolio management can be of decisive help in this respect, supporting selecting the suitable projects to achieve critical strategic goals.
The second chapter introduced the basics of business transformation and project port-folio management. In addition, an introduction to data management and the pharma-ceutical industry was given. The literature has shown that there is no uniform definition for the term business transformation and that it has gained in importance over time. In addition, the essential terms, which are also frequently mentioned in connection with the change, are distinguished from one another. Further, the project portfolio manage-ment was differentiated from the program and project management. This was followed by an introduction to the pharmaceutical industry and its challenges to illustrate the relevance of the topic addressed in this thesis.
In the third chapter, existing business transformation and project portfolio management were examined about their use as a basis for the data model to be developed. For this purpose, the methodology for executing a systematic literature analysis according to VOM BROCKE ET AL. was described in the first step and adapted to the research objective of this thesis. The literature review confirms the hypothesis that PPM is an essential tool for business transformation. However, existing PPM concepts only focus on the processes but not on the information management for the uniform design of the PPM and the creation of transparency. This resulted in the need for a data model as the basis for an information system for project portfolio management to increase the efficiency and clarity of the processes.
From the resulting need for action, the procedure for developing the data model was presented in chapter 4. For this, first, the bases of the model theory and the unique characteristics of the Web application were compiled since the data model serves as a basis for implementing an information system. Subsequently, the procedures for de-veloping such a data model in software management were presented, and the method selected in the context of this work was derived. In the present work, the data model to one at the SCRUM methodology leaned proceeding was developed and imple-mented since the characteristics of the current work correspond to the agile proceed-ing.
In chapter 5, the data model was detailed. For this purpose, the requirements analysis was carried out first. In this thesis, functional requirements were determined by the end-users using the brainstorming methodology. Non-functional requirements are based on a previously conducted systematic literature analysis. The developed data model for project portfolio management is a template for an information system. Mod-eling was done at the presentation level, including the content and navigation levels. To explain the navigation structure in more detail. The relevant pages of the information system were modeled individually. Each page (User Interface View) consists of at least two blocks (Presentation Classes). The presentation class PPM Menu is part of each page to ensure navigability and clarity of the information system. The second presen-tation class is individual and reflects the content and structure of each page.
The data model was then implemented in chapter 6 using the example of Bayer AG in product supply. For this purpose, the company and its challenges were first introduced. Microsoft SharePoint was used for the implementation, as this is a standard tool for creating information systems and databases within the company. Since it was an agile approach, the plan was also tested in parallel with the implementation. The testing procedure was described. Finally, the results are presented in more detail. During the performance, it was recognized that Bayer AG still lacks uniform process steps in the PPM in some places and that these would have to be subsequently developed, deter-mined, and incorporated.
Finally, in Chapter 7, the validation and critical reflection of the data model and infor-mation system were carried out. For this purpose, a short introduction to the basics of the questionnaire methodology was given, after which the questionnaire for the survey was designed. This was completed by end-users of the system (sample size n = 140) and then evaluated and interpreted. The validation showed that the previously deter-mined requirements were fully or partially met. The non-functional requirements were eval as fully completed. In addition, the underlying data model was assessed as suita-ble for use in other companies in the pharmaceutical industry. The end users have also affirmed the relevance of the system. It helps to get an overview of the company’s topic and pick up and coordinate the teams and employees of all areas.
In contrast, the functional requirements were partially met. This is because not all in-formation was available within Product Supply at the implementation time. The intro-duction of a standardized PPM was still in the roll-out phase, so specific processes had not yet been uniformly defined. These should be incorporated over time.
The current trend of digitalization in the spirit of Industry 4.0 helps production systems to become more flexible day by day. Consequently, companies are adopting digital processes to increase flexibility and the performance of their manufacturing and logistic system because of increasing customer requirements.
Material handling is one of the main improvements of modern technologies, especially automated guided vehicles (AGVs). In the planning and implementation phase, companies attempt to predict the required AGVs based on internal experiences and recommendations of external actors which may lead to an inappropriate number of AGVs in the facility and cause high idle time or insufficient capacity of AGVs. Therefore, the main goal of this thesis is to create a model for the determination of the optimal number of AGVs and optimize the route planning for a given number of AGVs in the pharmaceutical industry.
Die industrielle Digitalisierung ermöglicht neue Produktionsmodelle, Transportkonzepte und Kundenerlebnisse. Die Nutzung von Echtzeitdaten über die gesamte Supply-Chain hinweg verringert die Entscheidungslatenz und steigert die Resilienz in dynamischen Märkten. Als Wettbewerbsvorteil entscheidet die Digitalisierung langfristig über die Überlebensfähigkeit von Unternehmen. Bereits die Gestaltung der innerbetrieblichen Digitalisierungsstrategie erweist sich jedoch als Herausforderung, da sie neben technologischen auch organisationale und kulturelle Maßnahmen umfasst. Überbetrieblich steigt die Komplexität angesichts multilateraler Beziehungen und der damit einhergehenden Heterogenität der Informations- und Kommunikationstechnik. Reifegradmodelle helfen, den Status-Quo der Digitalisierung systematisch zu erfassen und erleichtern anschließend die Strategieentwicklung. Die in der Literatur vorhandenen Reifegradmodelle zur Digitalisierung im Supply-Chain-Management beschränken sich häufig auf die Rahmenbedingung eines Teilbereichs der Supply-Chain, beispielsweise der Produktion und vernachlässigen so jeweils übrige Prozesse wie das Beschaffungs- und Absatzmanagement. Gleichzeitig decken die vorhandenen Ansätze nicht alle Dimensionen der Digitalisierung ausreichend ab. Daraus ergibt sich der Bedarf für ein Reifegradmodell, das sowohl alle Teilbereiche der Supply-Chain als auch alle Dimensionen der Digitalisierung berücksichtigt.
Ziel der Arbeit ist daher die Entwicklung eines in der Industrie einsatzfähigen Assessment-Tools für die Status-Quo-Bewertung der Digitalisierung im Supply-Chain-Management. Aufbauend auf dem Stand der Technik sind dazu die relevanten Dimensionen entlang der Supply-Chain-Prozesse eines Referenzmodells hinsichtlich der jeweiligen Merkmalsausprägungen zu untersuchen. Ein Fragenkatalog mit Erfüllungskriterien soll formuliert und durch eine Auswertungsmethodik ergänzt werden. Die einfache Auswertbarkeit des Assessments ist durch Implementierung in ein geeignetes Tool zu gewährleisten. Abschließend sollen die Ergebnisse der Arbeit anhand eines Beispielprojekts validiert werden.
Evaluierung von Technologiemanagement-Ansätzen zur Technologieidentifikation und -integration
(2021)
Die immer weiter zugenommene Globalisierung führt zu wachsenden Liefernetzwerken, was eine Steigerung der Komplexität ganzer Supply-Chains impliziert. Hier hat sich das Feld des Supply-Chain-Managements herausgebildet, welches versucht die Komplexität beherrschbar zu machen. Das Supply-Chain-Event-Management befasst sich als Teilgebiet des Supply-Chain-Managements mit der Erfassung der Daten und dem Reagieren auf außerplanmäßige Ereignisse entlang der Lieferkette.
Als Standard zur Erfassung und Abbildung von Ereignissen wird in der Praxis häufig der EPCIS-Standard und dessen EPCIS-Events verwendet. Bisher wird in der Literatur bei den Events grundsätzlich von korrekten Eventdaten ausgegangen. Fehlerhafte Eventdaten werden weniger berücksichtigt. Jedoch kommt es in der Praxis immer wieder zu Fehlern in den Eventdaten. Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz in Form von Machine Learning können Anomalien in den Eventdaten identifiziert werden. Auf Basis von Trainingsdaten in Struktur der EPCIS-Events lernt die Künstliche Intelligenz, welche Events außerplanmäßig sind und welche den realen Geschehnissen entsprechen. So werden die generierten Events durch die Künstliche Intelligenz in Regelereignisse, Ausnahmeereignisse und fehlerhafte Ereignisse kategorisiert. In der Arbeit wird untersucht, welche Ansätze der Künstlichen Intelligenz am geeignetsten für die Anomalieerkennung in Supply-Chain-Events sind. In der engeren Betrachtung liegt der Einsatz von Neuronalen Netzen. Der gewählte Ansatz wird in Python Code implementiert und mit synthetisch erzeugten Eventdaten trainiert. Nach dem Training des Modells wird dieses mit einem Testdatenset auf seine Performance getestet und anhand der Erkenntnisse Anpassungen an dem Modell vorgenommen. Das Ziel dieser Arbeit liegt somit in der Entwicklung einer Künstlichen Intelligenz Anwendung zur Identifizierung von Ausnahmeereignissen und fehlerhaften Ereignissen im Supply-Chain-Event-Management.
Industrie 4.0 bietet produzierenden Unternehmen die Möglichkeit, unternehmerische Entscheidungs- und Anpassungsprozesse durch neue organisatorische Ansätze und technische Veränderungen entscheidend zu beschleunigen. Um zielführende Maßnahmen ergreifen und konkreten Nutzen aus der digitalen Transformation ziehen zu können, ist eine gesamtheitliche Betrachtung aller wesentlichen Aspekte essentiell. Diese sind neben der Organisationsgestaltung und der Kulturausprägung eines Unternehmens die Anwendung verschiedener Technologien. Unter anderem wird Machine Learning (ML) dafür eingesetzt, um entscheidungsrelevante Informationen mit geringer Analyselatenz bereitzustellen. ML-Anwendungsfälle sowie deren erforderliche Maßnahmen zur Realisierung hängen dabei stark von dem individuellen Transformationsgrad des betrachteten Unternehmens ab.
In dieser wissenschaftlichen Arbeit werden strukturierte Umsetzungsmaßnahmen für ML-Anwendungsfälle produzierender Unternehmen mittels des Industrie 4.0-Reifegradmodells abgeleitet. Dafür werden relevante ML-Anwendungsfälle, maßgeblich aus den Bereichen Produktion und Logistik, zunächst beschrieben und kategorisiert. Anschließend wird erörtert, welche Ansätze und Methoden bei der Umsetzung der Anwendungsfälle eingesetzt werden und welcher Nutzen sich für produzierende Unternehmen ergibt. Aufbauend darauf werden Umsetzungsmaßnahmen abgeleitet und den vier Industrie 4.0-Stufen des Reifegradmodells zugeordnet. Mit Hilfe der Implementierung eines realen ML-Anwendungsfalls werden Umsetzungsmaßnahmen abschließend validiert.
Metallic Products usually pass through multi-step production processes at several companies on their way to the end product. Stricter tolerances are imposed on suppliers within a supply chain to ensure the required properties of a company's own product, creating the bullwhip effect. Intermediate products that do not meet the strict tolerances are not further processed or supplied, which leads to high scrap or rework rates. A higher transparency regarding the intermediate products' exact material properties and specifications supports adaptive production processes. By enabling digital data exchange and further standardizing it companies would be able to adapt their production processes even if the strict tolerances are not met Through this, problems such as high rejection costs, lack of productivity, and lack of cooperation will be overcome.
With this master thesis, standardization aspects of data acquisition, storage, and transmission will be investigated to support digitalization and data availability in the steel industry. As a first step, the importance of standardization, in general, needs to be identified. For this, an investigation, analysis, and evaluation of the current situation, existing technologies, standards, and specifications for digital cooperation within supply chains will be carried out. Gap analysis is to be carried out with the data collected through literature review, workshops with steel industry representatives, and online surveys to develop practical recommendations. Lastly, recommendations for the use of technologies and methods that significantly contribute to the digitalization of the supply chain are to be developed.
Aktuelle Ereignisse wie die COVID-19-Pandemie oder der Russland-Ukraine-Konflikt führen derzeit bei vielen Unternehmen zu einer Senkung der Produktionszahlen bis hin zum vollkommenen Stillstand. Dies ist durch eine gestörte Lieferkette und unzureichende Vorbereitung zu begründen. Eine gestörte Lieferkette ermöglicht keine präzise Planung der Produktionskapazität, sorgt für Zusatzkosten durch die Suche nach neuen Lieferanten und bewirkt, dass Kundenaufträge nicht abgewickelt werden können. Stark verflochtene Lieferketten mit einer steigenden Anzahl von Stufen sowie eine immer globalere Ausrichtung der Beschaffung erhöhen die Anfälligkeit für Störungen. Um zukünftig nicht durch solche Störungen beeinträchtigt zu werden, müssen Bewältigungsmechanismen gefunden werden.
Die Resilienzsteigerung in der Beschaffung ist als ein solcher Mechanismus zu sehen. Unter Resilienz wird die Fähigkeit des Unternehmens verstanden, Unterbrechungen der Lieferkette zu antizipieren und mit möglichst geringem Verlust schnell zu überwinden. Sie wird durch die Kombination verschiedener Resilienzprinzipien erreicht, welche die Zieldimensionen der Resilienzsteigerung betreffen. Die große Vielzahl von Maßnahmen zur Erreichung der Resilienzprinzipien sowie Wechselwirkungen der Prinzipien führen zu schwer vorhersehbaren Auswirkungen auf verschiedene Unternehmensbereiche, wodurch die Notwendigkeit einer klaren Strukturierung durch eine systematische Resilienzgestaltung deutlich wird.
Die zu entwickelnde Methodik zielt auf eine Resilienzsteigerung in der Beschaffung durch die gezielte Konfiguration von Resilienzprinzipien ab. Nach der Betrachtung und Bewertung vorhandener Resilienzprinzipien werden Ansätze zur Steigerung der Resilienz aufgezeigt. Zunächst erfolgt die Definition von Input und Output des Vorgehensmodells. Anschließend werden paarweise Vergleiche der einzelnen Resilienzprinzipien durchgeführt, um konstruktive und destruktive Wechselwirkungen zu identifizieren. Schließlich werden Vorschläge zur systematischen Steigerung der Resilienz gegeben, die um literaturbasierte, allgemeine Gestaltungshinweise zur Resilienzsteigerung ergänzt werden.
Unternehmen setzen sich mit alternativen Wertschöpfungssystemen auseinander, um den Anforderungen der Märkte und der Zeit gerecht zu werden. Business Ecosystems, die als alternative Wertschöpfungssysteme betrachtet werden können, wurden als Untersuchungsgegenstand für diese Arbeit ausgewählt, weil sie großes Potenzial besitzen, um die eingangs diskutierten Herausforderungen von Unternehmen im heutigen Wettbewerbsumfeld zu lösen und weil festgestellt wurde, dass der Stand der wissenschaftlichen Forschung sowie die Entwicklung von unternehmerischem Wissen zu diesem Thema noch in den Anfängen steckt. Dementsprechend wurde die Zielsetzung, eine Methode zur Konfiguration von Business Ecosystems für unternehmerische Zwecke zu entwickeln, mit der Lösung realer Unternehmensprobleme verknüpft.
In Anbetracht der Tatsache, dass es sehr viele verschiedene Forschungsrichtungen im Bereich von Ecosystems gibt, wurde es als wesentlich erachtet, einen Überblick zur Einordnung dieser Richtungen zu geben. Darüber hinaus musste zum Verständnis dieser Arbeit eine klare Definition bereitgestellt werden, die durch eine detaillierte Darstellung der Merkmale von Business Ecosystem nach dem hiesigen Verständnis erweitert wurde. Ergänzt wurde dies durch einen abgrenzenden Vergleich der häufig verwechselten Konzepte. Für die eigentliche Bearbeitung der Zielsetzung schien eine konzeptionelle Forschungsmethode der richtige Weg zu sein, in deren Rahmen zunächst die wissenschaftliche und praxisorientierte Literatur nach geeigneten Veröffentlichungen durchsucht wurde. Vor dem Hintergrund, dass viele Business Ecosystems scheitern, war es wichtig zu untersuchen, warum dies geschieht. Daher wurden die Herausforderungen identifiziert, die berücksichtigt werden müssen, um ein Scheitern zu verhindern, und die Erfolgsfaktoren, die die Wahrscheinlichkeit eines Gelingens erhöhen. Als Grundlage der zu entwickelten Methode sollten wiederum andere veröffentlichte Ansätze dienen.
Entsprechend der Zielsetzung konnte als Ergebnis dieser Arbeit eine integrierte Methode entwickelt werden, die sich aus den untersuchten Ansätzen, den Grundvoraussetzungen für den Erfolg von Business Ecosystems sowie den Herausforderungen und Erfolgsfaktoren von Business Ecosystems zusammensetzt. Darüber hinaus berücksichtigt die Methode spezifisch definierte Anforderungen, die sich aus den Besonderheiten von Business Ecosystems sowie aus dem beabsichtigten Anwendungsfall in der Anwendung bei realen Unternehmen ergeben haben. Für Unternehmen bedeutet dies, dass sie durch die Anwendung der Methode auf Schwierigkeiten vorbereitet und für Probleme im Zusammenhang mit der Gestaltung eines Business Ecosystems sensibilisiert werden. Darüber hinaus ist sie auf Basis der in dieser Arbeit gesammelten Erkenntnisse leicht anwendbar und die erzielten Ergebnisse sind transparent nachvollziehbar, um wegweisende Entscheidungen für die Zukunft treffen zu können. Im Vergleich zu bestehenden Ansätzen unterscheidet sich die hier entwickelte Methode insbesondere dadurch, dass sie viele Ansätze auf der Grundlage gewonnener erkannter Probleme kombiniert.
Dennoch ist die entwickelte Methode mit Einschränkungen verbunden. So besteht weiterer Forschungsbedarf zu den Verhaltensmustern der Akteure innerhalb eines Business Ecosystems in Bezug auf ihre Koopetition, um ihr Verhalten in Business Ecosystems besser vorhersagen zu können. Gleichzeitig sind weitere Forschungsarbeiten zu den Elementen der Governance von Business Ecosystems erforderlich, damit diesbezüglich konkretere Erfolgskriterien ermittelt werden können. Insbesondere kann die Forschung zur Vertragsgestaltung, zur Monetarisierung von Leistungen und zur Wertverteilung in Business Ecosystems weiter vorangetrieben werden. Die wohl größte Einschränkung der Methode ist das Fehlen einer praktischen Anwendung und der damit verbundenen Validierung. Im Rahmen weiterer Forschungen zu dieser Methode ist es sinnvoll, die Methode in einem praktischen Kontext anzuwenden und auf Schwachstellen zu überprüfen. Diese müssen dann entsprechend
Im Rahmen der vorliegenden Arbeit konnte auf theoretischer Ebene eine Morpholo-gie zur Beschreibung der Kooperation in Business-Ecosystems entwickelt und zur rechtlichen Gestaltung von exemplarischen typischen Beziehungen verwendet wer-den. Zu ihrer Entwicklung wurde zunächst ein Grundverständnis für das Konzept der Business-Ecosystems geschaffen. Hierzu wurde eine umfassende Definition dieser neuartigen Kooperationsform geboten und die Letztere von verwandten Ecosystems abgegrenzt (Kapitel 2.2). Im weiteren Verlauf wurden der Lebenszyklus (Kapitel 2.3) und die maßgeblichen Rollenbilder (Kapitel 2.4) sowie die Herausforderungen der Orchestrierung innerhalb des Business-Ecosystems erläutert (Kapitel 2.5). Diese As-pekte bilden die Basis der entworfenen Morphologie und somit die maßgeblichen Voraussetzungen zur Beschreibung der Kooperation und schließlich zur rechtlichen Gestaltung der Zusammenarbeit innerhalb von Business-Ecosystems.
Aufgrund der in Kapitel 3 aufgezeigten Forschungslücke hinsichtlich der Business-Ecosystem-Governance und der juristischen Gestaltung wurden im Rahmen des vier-ten Kapitels traditionelle und mit Business-Ecosystems verwandte Kooperationsfor-men betrachtet (Kapitel 4.1 und 4.2). Im Anschluss erfolgte eine Erläuterung der zur rechtlichen Gestaltung verwendeten Instrumente (Kapitel 4.3). Dieses Kapitel leistet zwar keinen Beitrag zur Entwicklung der Morphologie. Es stellt jedoch die Basis der juristischen Gestaltung der exemplarischen typischen Beziehungen innerhalb der Business-Ecosystems dar, die mithilfe des morphologischen Kastens herausgearbei-tet wurden.
In Kapitel 5 erfolgte die Ausarbeitung der Morphologie zur Beschreibung der Koope-ration im Rahmen von Business-Ecosystems in Form eines morphologischen Kas-tens. Hierzu wurde auf das methodische Vorgehen (Kapitel 5.1) sowie die Merkmals-arten eingegangen (Kapitel 5.2), um letztlich die Beschreibungsmerkmale herzuleiten (Kapitel 5.3).
Auf Basis der entwickelten Morphologie wurde ein Entscheidungsbaum entworfen, der als Orientierungshilfe zur Auswahl geeigneter rechtlicher Instrumente herange-zogen werden kann (Kapitel 6.1). Darüber hinaus erfolgte eine exemplarische Anwendung des morphologischen Kastens, durch die drei fallstudienbasierte Beziehun-gen hergeleitet wurden. Im Anschluss wurden für diese Beziehungen beispielhaft die rechtlichen Gestaltungsmöglichkeiten aufgezeigt (Kapitel 6.2).