FIR e. V. an der RWTH Aachen
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Projekt iP4MoVE: Intelligente Plattform für E-Mobiltät und Vernetzung von Energieinformationen
(2020)
Mit dem Forschungsvorhaben iP4MoVE wird das Ziel verfolgt, eine Intelligente Plattform zur optimalen Kopplung der Sektoren Mobilität und Energie für eine smarte Mobilität zu konzeptionieren und zu entwickeln. Auf Basis dieser Entwicklung einer datenbasierten Plattform und einer kontextbasierten Applikation besteht das Kernelement aus der Vermittlung zwischen Energieangebot und -nachfrage (Energieinformationen) sowie der Realisierung eines echtzeitfähigen Austauschs zwischen Elektrofahrzeug und Quartier bzw. Ladestationen innerhalb und außerhalb des Quartiers. Mithilfe dieser Plattform und Applikation soll künftig der optimale Elektrifizierungsgrad (Lastverkehr) ermittelt werden. Hierbei wird der ressourcenoptimale Einsatz von Transporten und Logistikketten berücksichtigt. Auf diese Weise werden die Ergebnisse des Forschungsvorhabens einen Beitrag zur ökologischen und ökonomischen Gestaltung der Elektromobilität, insbesondere von Lastverkehren, und der nachhaltigen Quartiersbildung sowie zur Reduktion der Treibhausgasemissionen durch Integration regenerativer Energiequellen und Speichertechnologien leisten. Die prototypische Umsetzung im Projekt soll exemplarisch synergetische Potenziale, insbesondere am Standort NRW, aufzeigen und einen Baustein für eine smarte Mobilität (Mobilität 4.0) bilden. Das Vorhaben wird im Rahmen des Leitmarktwettbewerbs Mobilität & Logistik.NRW durch den Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE.NRW) und die Landesregierung Nordrhein-Westfalen unter der Fördersumme EFRE-0801707 gefördert.
Im Rahmen der Arbeit wird ein Framework für Datenqualität (DQ) für Artikelstammdaten für ein Elektromobilitätsunternehmen entwickelt und für das Quellsystem der Entwicklung (PLM) implementiert. Zunächst werden dazu Anforderungen an die Datenqualität durch Experteninterviews erhoben und in Geschäftsregeln zur Bestimmung der Datenqualität überführt. Die Geschäftsregeln werden dabei in Abhängigkeit des Lebenszyklusstatus (Entwicklungsstatus) der Artikel definiert. Durch einen Abgleich mit gängigen Datenqualitätsframeworks werden die Geschäftsregeln Datenqualitätsdimensionen zugeordnet und dadurch ein individualisiertes Framework für Datenqualität in Abhängigkeit des Lebenszyklusstatus der Artikelstammdaten entwickelt.
Anschließend werden Dashboards zur Visualisierung der Datenqualitätsergebnisse und Ableitung von Maßnahmen zur Verbesserung der Datenqualität mittels Tableau entwickelt und implementiert, mit Hilfe dessen das entwickelte Datenqualitätsframework validiert wird.
eingesetzte Methoden:
Literaturrecherche, Experteninterviews, Modellbildung
Ergebnisse:
Lebenszyklusstatus-basiertes Datenqualitäts-Framework für Artikelstammdaten
initiale Datenqualitätsmessung und Darstellung der Ergebnisse mittels Datenqualitäts-Dashboards
Es ist davon auszugehen, dass einfache, repetitive Tätigkeiten in absehbarer Zeit in zunehmendem Maße automatisiert werden. Daher wird für Beschäftigte, die maßgeblich mit diesen Tätigkeiten betraut sind, Qualifizierung zu einem zentralen Faktor. Darüber hinaus wird es für einen großen Teil der Höherqualifizierten zu einer deutlichen Verschiebung der Qualifikationsanforderungen sowie zu einer zunehmenden Informatisierung der Arbeit kommen. Der Buchbeitrag von Volker Stich, Gerhard Gudergan und Roman Senderek verdeutlicht, dass angesichts dieser Herausforderungen für die Unternehmen, das arbeitsnahe Lernen eine Möglichkeit darstellt, Menschen und Unternehmen für den aktuellen industriellen Wandel zu befähigen. Hierbei sind nach Ansicht der Autoren jedoch zunächst Arbeits- und Produktionssysteme zu schaffen, die lernförderlich geplant und gestaltet sind. Um dies zu ermöglichen, bedarf es einer Kategorisierung der verfügbaren arbeitsorientierten Lernformen und insbesondere neuer technologiegestützter Lernformen. Darüber hinaus sind die Rahmenbedingungen und Voraussetzungen von Unternehmen zu prüfen und im Hinblick auf die Anwendung der verschiedenen Lernformen zu bewerten. Eine Systematik hierfür und die Erfahrungen bei der Implementierung von arbeitsorientierten Lernformen bei vier Unternehmenspartnern schließen diesen Beitrag ab.
In diesem Whitepaper stellen wir Ihnen die Technologie Process-Mining vor und zeigen auf, welche enormen Potenziale in ihrer Anwendung liegen. Auch mit einer neuen Technologie ist jedoch ohne kompetente Anwendung
kein Erfolg erzielbar. Unser vorliegendes Whitepaper soll Ihnen dazu verhelfen, zu erkennen, welche Hürden Sie überwinden müssen, um das Potenzial von Process-Mining für sich zu heben, und wie wir vom FIR an der RWTH Aachen Ihnen bei der Umsetzung helfen können.
Die Schwerpunktstudie untersucht, inwieweit die Potenziale von digitalen Technologien zur Steigerung der Energieeffizienz in der deutschen Wirtschaft bereits ausgeschöpft und die möglichen negativen Effekte schon heute durch gezielte Maßnahmen eingedämmt werden.
Die Teilstudien der vorliegenden Schwerpunktstudie geben aufschlussreiche Einsichten zum aktuellen Stand der Forschung und zum Einsatz digitaler Maßnahmen zur Steigerung der Energieeffizienz der Unternehmen in der Informationswirtschaft und im Verarbeitenden Gewerbe.
Sowohl in der Forschung als auch in der Praxis zeigt sich, dass die Datenverfügbarkeit und -verarbeitung eine zentrale Hürde darstellt, um die Potenziale digitaler Technologien im Energiebereich realisieren zu können. Somit ist die Verbesserung der Erfassung, Integration, Verarbeitung und des Schutzes von Energiedaten ein zentrales Handlungsfeld und elementare Voraussetzung für die erfolgreiche Planung potenzieller Maßnahmen und deren Evaluierung im Laufe der Umsetzung, sowohl für die Politik als auch Unternehmen.
Wie gesetzliche Zielvorgaben zudem Anreize für Unternehmen setzen, neue Lösungsansätze zu finden und künftig vermehrt in energieeffizienzsteigernde Maßnahmen zu investieren, lesen Sie in der Studie.
Die vernetzte Digitalisierung als Befähiger für Intelligente Produkte und datenbasierte Geschäftsmodelle stellt Unternehmen vor zahlreiche und vielfältige Herausforderungen auf dem Weg durch die digitale Transformation. Zur Unterstützung dieser Unternehmen wurden in den vergangenen Jahren diverse Referenzarchitekturmodelle entwickelt. Eine detaillierte Analyse derselben und insbesondere ihrer Nutzung durch Unternehmen zeigte schnell, dass aktuell bestehende Referenzmodelle große Schwächen in der Praxistauglichkeit aufweisen. Mit dem Aachener Digital-Architecture-Management (ADAM) wurde ein Framework entwickelt, das gezielt die Schwächen bestehender Referenzarchitekturen adressiert und ihre Stärken gezielt aufnimmt. Als holistisches Modell, speziell für die Anwendung durch Unternehmen entwickelt, strukturiert ADAM die digitale Transformation von Unternehmen in den Bereichen der digitalen Infrastruktur und der Geschäftsentwicklung ausgehend von den Kundenanforderungen. Systematisch werden Unternehmen dazu befähigt, die Gestaltung der Digitalarchitektur unter Berücksichtigung von Gestaltungsfeldern voranzutreiben. Die Beschreibung der Gestaltungsfelder bietet einen detaillierten Einblick in die wesentlichen Aufgaben auf dem Weg zu einem digital vernetzten Unternehmen. Dabei stellt das Modell nicht nur eine Strukturierungshilfe dar, sondern beinhaltet mit den Gestaltungsfeldern einen Baukasten, um das Vorgehen in der digitalen Transformation zu konfigurieren. Das Vorgehen differenziert zwischen der Entwicklung der Digitalisierungsstrategie und der Umsetzung der Digitalarchitektur. Drei unterschiedliche Case-Studys zeigen zudem auf, wie ADAM in der Industrie konkret genutzt, welche Strukturierungshilfe es leisten und wie die digitale Transformation konfiguriert werden kann. Durch die Breite und Tiefe von ADAM werden Unternehmen befähigt, den Weg der digitalen Transformation systematisch und strukturiert zu bestreiten, ohne die wertschöpfenden Bestandteile der Digitalisierung außer Acht zu lassen. Dies qualifiziert ADAM zu einem nachhaltigkeitsorientierten Framework, da es die wirtschaftliche Skalierung, die bedarfsgerechte Anpassung und die zukunftsgerichtete Robustheit von Lösungsbausteinen in den Fokus der digitalen Transformation rückt.
Eine wesentliche Hürde in einem Auswahlprojekt ist die unklare oder unrealistische Vorstellung von den eigenen Anforderungen an ein zukunftsorientiertes ERP-/PPS-System. So leiten sich die Anforderungen an eineSoftwarelösung primär von der betrieblichen Aufgabenstellung und den daraus resultierenden Abläufen ab. In der Praxis mangelt es nicht zuletzt aufgrund der organisatorischen Komplexität und deren fehlender Greifbarkeit häufig an einem ganzheitlichen Bild der Auftragsabwicklungsprozesse. So ist es verständlicherweise schwer, die betrieblichen Prozesse ohne ausreichendes Wissen über die aktuelle Ablauforganisation in sinnvoller Weise zukunftsfähig zu gestalten.
Die aufkommende Digitalisierung und Vernetzung von Produktionsprozessen erfordern eine verstärkte Verzahnung von produzierenden Unternehmen, Lieferanten und Kunden. Durch den vermehrten Einsatz intelligenter Sensorik und hochauflösender Datenerfassung über mehrere Standorte hinweg eröffnen sich neue Möglichkeiten zur Effizienz- und Effektivitätssteigerung. Die gerade in der Entwicklung befindliche 5G-Kommunikationstechnologie stellt eine Übertragungstechnologie zur Ermöglichung dieser neuen Produktionsszenarien in der Industrie dar. Derzeit mangelt es jedoch an wirtschaftlich validierten Anwendungsfällen für den Mobilfunk. Ziel des Projekts 5Gang ist daher die Konzeption und Erprobung des Einsatzes von 5G in der Industrie.
The design, planning and control of complex integrated solutions are seen as a key capability of the competitiveness of companies in the future. The integration of complex value systems will be the leading paradigm for future design and key element of learning and innovation processes in the dynamically changing manufacturing and service industries. To meet with this challenges entirely new perspectives and ways of researching and the integrated designing of complex, highly interdependent value delivery systems will be required. Currently dominating single perspective and static frameworks and research methods fall short in this perspective.