FIR e. V. an der RWTH Aachen
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Transparenz in Supply-Chains gewinnt durch viele Treiber an Bedeutung. So haben nachhaltiges Wirtschaften sowie ein verantwortungsvoller Umgang mit Ressourcen und Umwelt in der deutschen Gesellschaft einen hohen Stellenwert erlangt. Durch Transparenz und damit eine bessere Produktrückverfolgung wird sichergestellt, dass Nachhaltigkeitsziele unternehmensübergreifend erreicht werden. Des Weiteren benötigen komplexe Wertschöpfungsnetzwerke Transparenz für deren Beherrschbarkeit. Das frühe Teilen von Informationen, wie z. B. hinsichtlich Lieferengpässen, ermöglicht eine höhere Planungssicherheit im gesamten Netzwerk. Um dieses frühe Teilen von Informationen umzusetzen, bedarf es einer unternehmensübergreifenden, informationstechnischen Architektur. Die Blockchain als verteilte Datenbank mit außerordentlicher Datensicherheit, Verfügbarkeit von Informationen in Echtzeit und hoher Verlässlichkeit bietet die technologische Grundlage, die Transparenz in den Lieferketten bis hin zum Endkunden zu erhöhen.
Für dieses Ziel wird im Forschungsprojekt ABChain eine Referenzarchitektur mit notwendigen Schnittstellen definiert, welche die Anforderungen durch die Anwender berücksichtigt und die zu teilenden Informationen beschreibt. Das im Juli gestartete IGF-Vorhaben 21256 N der Forschungsvereinigung FIR e. V. an der RWTH Aachen wird über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert und läuft noch bis Juni 2022.
Blockchain ist eines der großen Trendwörter der Digitalindustrie. Die damit verbundene Technologie sorgt bereits seit geraumer Zeit für Gesprächsstoff und ist wohl eine der in den vergangenen Jahren am meisten diskutierte digitale Innovation. Außerhalb der Fachkreise von Informatikern, Mathematikern oder Ökonomen ist der Begriff für viele eng mit der Kryptowährung Bitcoin verknüpft. Dabei ist das weltweit verwendbare, dezentrale und digitale Zahlungssystem nur ein Anwendungsfeld für die Blockchain.
Heutige Implementierungsprojekte sind davon geprägt, dass nach dem Go-Live keine Prozesse zur Verfügung stehen, die es ermöglichen, dass neue Anforderungen effizient und kostengünstig umgesetzt werden. Dies resultiert in einem sinkenden Nutzen für die Anwender. Erst, wenn das eingesetzte System durch zahlreiche Workarounds und selbst entwickelte Anwendungen nicht mehr handhabbar ist, werden kostenintensive Anpassungs- und Neueinführungsprojekte angestoßen. Ein Ausweg hieraus kann ein konsequent umgeetztes, kontinuierliches und kurzzyklisches Anforderungsmanagement sein, dass Prozesse und eingesetzte IT-Lösungen deckungsgleich hält.
In der vorliegenden Dissertationsschrift wird ein Referenzmodell für den Digitalen Schatten in der Auftragsabwicklung in der Einzel- und Kleinserienfertigung entwickelt. Hierzu wird ein Datenmodell für den Digitalen Schatten hergeleitet, welches eine durchgängige echtzeitfähige Abbildung von Fertigungsaufträgen in der Auftragsabwicklung sicherstellt. Insbesondere die ortungsbasierte Datenerfassung auf Basis der Geoposition stellt eine Innovation im Vergleich zu bisherigen Ansätzen dar. Weiterhin wird ein Prozess zur Sicherstellung der Datenqualität aufgezeigt, welcher eine Identifikation sowie Korrektur von fehlenden und fehlerhaften Daten auf Basis von Integritätsregeln sowie multimodaler Sensorfusion ermöglicht. Zuletzt werden Gestaltungsempfehlungen zur Umsetzung des Referenzmodells für den Digitalen Schatten in der Auftragsabwicklung durch Verortung der entwickelten Komponenten in einer Gesamtarchitektur, einer IT-technischen Umsetzung sowie eines Vorgehensmodells zur Umsetzung in der betrieblichen Praxis gegeben.
Produzierende KMU stehen aufgrund von zunehmendem Wettbewerb vor der Herausforderung, dass sie mit immer wertigeren und gleichzeitig günstigeren Produkten bei kurzfristigeren Verfügbarkeiten punkten müssen. Ein dabei nicht selten vernachlässigtes Potenzial liegt im Ersatzteilmanagement. Im Rahmen eines Forschungsprojekts des FIR an der RWTH Aachen zur Etablierung eines systematischen Ersatzteilmanagements wurde eine Ist-Analyse von KMU durchgeführt, welche große Nutzenpotenziale aufzeigte.
Im Forschungsprojekt ‚3Dsupply – Intelligentes Ersatzteilmanagement unter Berücksichtigung additiver On-Demand-Fertigung‘ wurde von einem Projektkonsortium aus fünf Partnern aus Industrie und Forschung ein integriertes Dienstleistungskonzept für Logistikdienstleister entwickelt. Bei der zu erwartenden fortschreitenden Marktdurchdringung der additiven Fertigungstechnologien müssen mögliche Konsequenzen für die Logistikbranche frühzeitig erkannt und chancenorientiert genutzt werden. Die Verlagerung der Produktion hin zum Bedarfsort verringert Transportdistanzen und reduziert Lagervorgänge. Dies senkt zwar auch den Transportbedarf, setzt allerdings die korrekte Informationsweitergabe voraus. Im Rahmen des Forschungsprojekts ‚3Dsupply‘ wurde eine Referenznetzwerkstruktur zur dezentralen Ersatzteilversorgung unter Berücksichtigung additiver Fertigungsverfahren konzipiert. Darauf aufbauend wurde ein Softwaretool zur standardisierten Aufnahme von Fertigungsanforderungen und zur Auswahl potenzieller Produzenten erarbeitet. Das neue Dienstleistungskonzept für den Logistikdienstleister basiert auf einem tragfähigen Geschäftsmodell für Kunden, Dienstleister und Produzenten. Das Projekt wurde vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) unter dem Förderkennzeichen 02K16C162 gefördert. Während der Projektlaufzeit von September 2017 bis Dezember 2020 wurde das Projekt vom Projektträger Karlsruhe betreut.
Der Einsatz Intelligenter Produkte versetzt produzierende Unternehmen in die Lage, ihre Kunden auf Basis der entstehenden Nutzungsdaten zu verstehen und daraus erfolgreich Mehrwertdienste abzuleiten. Im Rahmen der neuen Konsortialbenchmarkingstudie ‚Intelligente Produkte‘ wollen wir gemeinsam mit einem Konsortium aus unterschiedlichen Industrieunternehmen die technische Umsetzung Intelligenter Produkte und die dazugehörigen Mehrwertdienste sowie Aspekte der wirtschaftlichen Realisierung im Rahmen eines erfolgreichen Geschäftsmodells beleuchten.
Vernetzte Maschinen, Condition Monitoring, Unikate in Serie - die Liste der Begriffe, die im Maschinen-und Anlagenbau mit Industrie 4.0 in Verbindung gebracht wird, ist lang. Letztendlich ermöglichen die einzelnen genannten Anwendungsbeispiele vor allem eines: die Potenziale der in Unternehmen anfallenden Daten an den richtigen Stellen zu nutzen. Das Ziel muss daher die ganzheitliche Integration aller relevanten Daten im Unternehmen sein -und darüber hinaus.
Zusammenarbeit verschiedener Supply-Chain-Partner und ein überbetrieblicher Datenaustausch stellen wesentliche Erfolgsfaktoren für Unternehmen in komplexen Netzwerken dar. Mangelnder Datenaustausch und daraus resultierende Informationsdefizite führen dagegen zu Problemen in Lieferketten. In diesem Beitrag wird ein Assistenzsystem zur Bewertung und Gestaltung von Offenheit und Vertrauen zwischen Supply-Chain-Partnern vorgestellt.
Manufacturing companies face the challenge of selecting digitalization measures that fit their strategy. Measures that are initiated and not aligned with the company’s strategy carry the risk of failing due to lack of relevance. This leads to an ineffective use of scarce human and financial resources. This paper presents a target system to help companies select relevant digitalization measures compliant with their strategy for IT-OT-integration projects. The target system was developed based on literature research and expert interviews, and later validated in two use cases. The target system considers the goals of production companies and combines them with digitalization measures. The measures are classified by different maturity levels required for their realization. Thus, the target system enables manufacturing companies to evaluate digitalization measures with regards to their strategic relevance and the required Industrie 4.0 maturity level for their realization. This ensures an effective use of resources.
The number of available technologies is constantly rising. Be it additive manufacturing, artificial intelligence (AI) or distributed ledger technologies. The choice of the right technologies may decide the fate of a company. Due to the overwhelming amount of information sources, regular technology market research becomes increasingly challenging, especially for SMEs. In order to assist the technology management process, the authors will introduce the architecture of an automated, AI-based technology radar. The architecture will automatically collect data from relevant sources, assess the relevance of the respective technology (i.e. their maturity level) and then visualize it on the radar map.
One of the major challenges for the use of the Blockchain technology in industrial applications is th elack of existing standards. They ensure the interoperability of sensors, machines and the data-sharing between stakeholders within a food supply chain. Existing Blockchain-independent implementations of technologies for increasing transparency in supply chains use communication standards whose transferability to Blockchain applications has not yet been analysed sufficiently.
Die nächste Generation der drahtlosen Konnektivität, 5G, wird zu einem allgegenwärtigen Thema in der Industrie, ist aber immer noch Gegenstand vieler Mythen und Missverständnisse. Durch die Möglichkeit der maschinengestützten Kommunikation gehen die Fähigkeiten von 5G weit über mobiles Breitband hinaus. Dies ebnet den Weg für zahlreiche neue Anwendungsfälle insbesondere in der Industrie. Dieser Artikel betrachtet die disruptive Wirkung und Bedeutung von 5G aus der Perspektive der angewandten Forschung.
Die Dezentralität ist einer der bedeutsamsten Aspekte der Blockchain-Technologie. Dennoch gibt es große Unterschiede in der Dezentralität verschiedener Blockchain-Applikationen. Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, eine strukturelle und funktionelle Durchdringung des Aspekts der Dezentralität zu erreichen und Eigenschaften zu finden, die es ermöglichen verschiedene Blockchain-Applikationen in ihrer Dezentralität zu differenzieren. Der vorliegende Beitrag legt dar, dass die Datenverteilung und die Zugangsberechtigungen (Lese- und Schreibzugang) entscheidende Eigenschaften für die Dezentralität der Blockchain Applikationen sind. Diese Eigenschaften werden mithilfe eine morphologische Analyse untersucht und es wird ein detaillierter Überblick über die verschiedenen Ausprägungen der genannten Eigenschaften und der Auswirkungen auf die Dezentralität gegeben.
Die digitale Transformation hat mittlerweile alle Wertschöpfungsstufen im industriellen Sektor erfasst. So ist ein großer Teil aktuell produzierter Maschinen bereits mit Sensorik und Software ausgestattet und kommuniziert über digitale Infrastrukturen. Stetig sinkende Kosten für Sensorik , Vernetzungstechnologien, Rechen- und Speicherleistung erlauben Unternehmen die wirtschaftliche Erhebung und Verarbeitung von Daten in einem bisher nicht gekannten Ausmaß. Diese Veränderungen durch Digitalisierung und Industrie 4.0 müssen Unternehmen als Chance für den industriellen Service nutzen.
Zeugnis der Reife
(2018)
Aktuell sehen sich deutsche Unternehmen damit konfrontiert, dass ihre bisherigen Produktionsabläufe und Arbeitsweisen immer weniger mit der Digitalisierung und den damit veränderten Maßstäben des 21. Jahrhunderts mithalten können. Neue innovative Lösungen werden benötigt, um produktiv voranzugehen und den Wandel für sich zu nutzen.
Insbesondere mittelständische Unternehmen weisen starke Defizite in der digitalen Vernetzung ihrer Produktion auf. Im Rahmen des industrienahen Forschungsprojekts DaFuER werden die State-of-the-Art-Methoden zur Datenfusion und Fehlerreduzierung bei datengetriebenen Rückmeldeprozessen näher analysiert und in industriellen Use-Cases validiert. So wird die Datenfusion auch im Alltag für reale Produktionsprozesse von kleinen und mittleren Unternehmen weiter erschlossen. Weiterhin werden häufig fehlerhafte Rückmeldedaten in Prozessen sowie mögliche Optimierungspotenziale aufgezeigt.
Störungen und Änderungen des Produktionssystems führen zu Kosten und Aufwänden, bieten jedoch auch die Chance zur kontinuierlichen Verbesserung.
Um Änderungsanfragen zu erfassen, können etablierte Ansätze genutzt werden. Diese vernachlässigen jedoch die Anforderungen, denen sich ein Produktionssystem im Zeitalter der Digitalisierung ausgesetzt sieht. Der vorliegende Beitrag stellt einen Ansatz zur standardisierten Erfassung von Änderungsanfragen vor, welcher die Ausgangsbasis für die Bewertung von Änderungsanfragen in bestehenden IT-Systemen bietet.
Machine Learning
(2019)
Raus aus der Schockstarre!
(2019)
Nie war die Stellung von vermeintlichen Marktführern unsicherer als im Zeitalter der Digitalisierung. Die neuen technischen Möglichkeiten, in innovativen Geschäftsmodellen Wert aus der explodierenden Datenmenge zu schöpfen, wirbeln den Markt durcheinander. Wer mit dem technischen Wandel nicht mitgeht, riskiert, rasch abgehängt zu werden. Die gute Nachricht: Der Weg zur Industrie 4.0 ist ein Weg der kleinen Schritte. Überschaubare Maßnahmen heute sind allemal besser als der ganz große Wurf übermorgen.
Eine Herausforderung für produzierende Unternehmen in der Entwicklung intelligenter Produkte besteht darin, dass die Zielstellung, die mit einem intelligenten Produkt verfolgt wird, nicht expliziert ist. Zudem ist oftmals nicht spezifiziert, in welchem Anwendungsfall ein intelligentes Produkt agieren soll. Produzierende Unternehmen benötigen Unterstützung, um eine zielorientierte und folglich wirtschaftliche Melioration existierender Produkte zu gewährleisten. Ebendiese Melioration wird im Kontext von intelligenten Produkten als Smartifizierung bezeichnet und stellt damit einen Entwicklungsprozess dar, der ein bestehendes Produkt als Ausgangssituation im Sinne einer Anpassungskonstruktion expliziert. Die originäre Produktfunktion wird folglich nicht verändert, sondern das Produkt um digitale Funktionen und Dienstleistungen erweitert. Der Artikel befasst sich daher erstens mit der Beschreibung generischer Ziele für den Einsatz intelligenter Produkte im Maschinenbau. Eine Zusammenstellung und Erläuterung solcher Ziele unterstützt Unternehmen, eine Präzisierung der Zielfestlegung in der Initiierungsphase eines Smartifizierungsprojekts durchzuführen. Zweitens wird unter Anwendung der Ziel-Mittel-Beziehung ein Anwendungsfall intelligenter Produkte beschrieben. Abschließend werden beide Aspekte in einer Methode zusammengefasst, wie mittels Ziel- und Anwendungsfallbetrachtung Anforderungen abgeleitet und wie diese Elemente in Vorgehensmodelle der Produktentwicklung eingebettet werden können. Exemplarisch wird anhand eines Energiekompensators aufzeigt, wie die Methode und die sich daraus ableitenden Ergebnisse im Smartifizierungsprozess zur Entwicklung eines intelligenten Energiekompensators eingesetzt werden.
Since 2016, the “Digital in NRW” Competence Centre has been supporting SMEs in the manufacturing industry in designing their individual digital transformation. With an Industry 4.0 maturity assessment, we define the status quo of SMEs, derive SME-specific measures from this, develop a digitalization roadmap and accompany the SME transformation. This paper presents the results of the four-year SME support. By analyzing the results of all maturity assessments, potential analysis and design workshops, we present the most frequent and most effective measures for a successful digital transformation of SMEs. The result of the paper is an action guideline for SMEs to initiate their own digital transformation based on formalized experience.
The technical development of the 5G mobile communication technology has been successfully completed. Now, vendor companies struggle with the analysis of industrial application and sales strategies as well as the development of business cases for their customers. Since this challenge is faced by many technology providers with innovative technologies in the “trough of disillusionment”, FIR’s information technology management has developed a methodology to bridge the gap, based on the example of 5G. This paper presents a methodology for identifying applications and defining business cases to select the most profitable ones. We also validate the methodology in the 5Gang research project.
Zahlreiche industrielle Anwendungsfälle insbesondere bei
empfindlichen Gütern, erfordern eine hohe Transparenz und
Zuverlässigkeit der Produktions- und Prozessdaten. Relevant
ist dies insbesondere bei Gewährleistungsrisiken im Falle
unsachgemäßer Handhabung oder als gesetzliche Anforderung.
Das Erreichen einer hohen Rückverfolgbarkeit und Transparenz
von sicherheitskritischen Teilen in der Automobilindustrie oder
die Gewissheit der Einhaltung einer ununterbrochenen Kühlkette
in der Lebensmittelindustrie sind nur zwei Beispiele dafür.
Im Zusammenhang mit dem digitalen Vertragsmanagement
ist ein hohes Maß an Vertrauen erforderlich. Auftragnehmer
müssen die bereitgestellten Informationen korrekt handhaben
und die Fertigung unter Einhaltung der Vertragsbedingungen
durchführen, sowie ausschließlich die vereinbarte Menge
an Produkten herstellen. Die Gewissheit, dass die für die Produktion
verwendeten Teile und Materialien den vereinbarten
Qualitätsstandards entsprechen, ordnungsgemäß behandelt
sowie Prozessspezifikationen berücksichtigt werden, sind
grundlegende Inhalte, die es sicherzustellen gilt. Die Kenntnis
von Lieferverzögerungen aufgrund gültiger Informationen gibt
produzierenden Unternehmen die Möglichkeit, ihre Zeitpläne
zu ändern, um Verzögerungen zu vermeiden.
Die fortwährende Digitalisierung sämtlicher Industriezweige macht auch vor kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) der Logistikbranche nicht Halt und fördert so den Aufbau neuer und bis dato unkonventioneller Vertriebswege. Im Projekt 'Fit4Platform' wird dazu ein öffentliches, frei nutz-bares Entscheidungstool zur Auswahl der passenden Logistikplattform entwickelt und durch Um-setzungsstrategien zur Einführung und Nutzung ergänzt. Logistikdienstleister haben so die Möglichkeit, effizient die richtige Plattform für ihr Geschäftsmodell zu selektieren und aufwandsarm zu implementieren. In der ersten Phase des Projekts werden die derzeitigen Plattformlösungen am Markt evaluiert und über Morphologien den Bedarfen der Logistikbranche gegenübergestellt.
Aktuell ist noch nicht geklärt, wie sich das Zusammenwirken von Menschen und betrieblichen Anwendungssystemen bei der Bearbeitung der Aufgaben der PPS nach der Umsetzung von Industrie 4.0 entwickelt. Zur Systematisierung der Auswirkungen von Industrie 4.0 auf die PPS werden in diesem Beitrag die sechs Reifegradstufen des acatech Industrie-4.0-Maturity-Index mit der Aufgabensicht des Aachener PPS-Modells kombiniert und die Reifegradstufen für ausgewählte Unteraufgaben der PPS spezifiziert.
Process-Mining
(2020)
Anwendungsfallspezifische Analyse von Übertragungstechnologien für das digital vernetzte Unternehmen
(2020)
In der jüngsten Vergangenheit haben Drahtlos-Technologien im Vergleich zu kabelbasierten Technologien hinsichtlich wichtiger technischer Eigenschaften deutlich aufgeholt. Außerdem ermöglichen sie die Umsetzung von vollkommen neuen Anwendungsfällen. Drahtlos-Technologien stehen jedoch noch immer deutlich hinter den kabelbasierten Technologien zurück und erreichen nicht den Implementierungsgrad, der zum Ausschöpfen des verbundenen Potenzials notwendig ist. Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein Technologie-Auswahlverfahren entwickelt, um diesem Problem entgegenzuwirken. Darüber hinaus wurden Anwendungsfälle und deren Anforderungen sowie industrierelevante Technologien beleuchtet. Auf diese Weise wurde eine Zuordnung von Anwendungsfall-Klassen zu potentiell geeigneten Technologien erreicht.
Im Rahmen der Industrie 4.0 gewinnen Dienstleistungen im Maschinen- und Anlagenbau immer mehr an Bedeutung. Gerade in Zeiten stagnierender, gesättigter Märkte sind sie Mittel zur Differenzierung gegenüber dem Wettbewerb und bringen höhere Margen als das physische Produkt. Der Wandel zum Lösungsanbieter, die Servitization der produzierenden Branche, wird durch die Digitalisierung verstärkt. Die zunehmende Vernetzung mit dem Kunden ermöglicht neue Formen der Wertschöpfung. Lösungsanbieter fokussieren dabei in erster Linie eine Verbesserung des ganzheitlichen Kundennutzens. SGMs umfassen darüber hinaus datenbasierte Dienstleistungen, die durch regelmäßige Updates kontinuierlich für ein digital erfasstes Nutzungsprofil optimiert werden. Somit ermöglichen SGM die Realisierung der durch den digitalen Wandel entstandenen aber bisher nicht genutzten Potenziale. Viele Industrieunternehmen sehen sich den Herausforderungen nicht gewachsen, die mit der Komplexität und der Gestaltung derartiger kundenspezifischer Lösungen einhergehen.
This research shines a light on the problem of slow moving inventory and obsolete stock. Obsolete stocks is a dead weight for companies, with a high probability of a write-off, tied up captial and warehouse space. The main motivation of this research is the high amount of accumulated obsolete stocks in satellite warehouses across the globe. The main objective of this research is to minimize obsolete stock and understand the insidious transformation of slow movers into obsolete stock as well as prevention of this transformation in the future. Moreover the research will also lightly touch upon visualtization of data using business intelligence using Power BI software.
The two princples of this thesis are : complete disposal and preventing write-off of obsolete stocks and managing net inventory levels of slow movers to prevent their transformation to obsolete stock. This research focuses on creating a network between satellites to alleviate the obsolete stock.
n the broadest sense, data analytics can be defined as "the application of processes and techniques that transform raw data into meaningful information to improve decision making." According to PwC's Global Data and Analytics Survey 2016, companies are seeking ways to use data analytics in order to understand risk and leverage data.
There is a vast amount of data in the companies' supply chain such as transactional, time phased and sensor data that can be used in order to understand operational risks. Especially, companies having extremely complex supply chains with thousands of suppliers that are more fragile to risks and try to come up with data analytics solutions to increase supply chain resilience by detecting potential risks in advance.
The thesis will follow an inductive research approach. A systematic literature review will be done in order to understand useful data analytics methods such as predictive and prescriptive analytics for the supply chain risk management. A comparative case study will also be done based on the already conducted supply chain risk management data analytics projects to analyse what type of data analytics method can be useful with which type of supply chain risk.
The methods determined by the systematic procedure will be evaluated and placed in a framework, which has to be developed. The framework will help to understand levers that influence successful applications of supply chain risk management data analytics methods. Also it will provide a structured approach about how to use quantitative data in order to increase supply chain resilience with the help of data analytics. Validation of the framework will be done by working in a cooperation with a German automotive supplier company.
The aim of the related research project eCloud is to enable small and medium sized enterprises (SMEs) to implement flexible energy management without in-depth energy knowledge and with little distraction from day-to-day business, which is prepared for current and future challenges in the field of energy use. The overall result is a validated prototype for a plug and automate capable (i.e. without implementation effort) operational energy management, which can be successively set up in SMEs based on a cloud platform. Through its gradual and modular implementation, energy management meets the individual needs of each company and contributes to energy system transformation and climate protection by reducing energy costs and greenhouse gas emissions by up to 25%. In total, three expansion stages are available with the levels of monitoring, load management and grid usage, which consist of various Software as a Service (SaaS) modules from the cloud that can be retrieved as required. Thus, the user only needs a minimal hardware intervention in his production and saves a complex IT infrastructure. The methodology developed has been successfully applied by two user companies so far. This proves the effectiveness of the method.
This paper addresses the challenge of a systematic requirement-oriented configuration and selection of cyber physical systems (CPS) for SMEs. As the key technologies of realizing the digitalization and interconnection of production processes, manufacturing companies have realized the potential benefits brought by CPS. However, due to the
complexity and fast development of CPS technology, it is difficult for SMEs, which lack expertise and financial resources, to select the appropriate CPS technologies meeting both functional and financial requirements. To overcome the issue, an online matching platform is developed to let SMEs express their needs and assist them onceptualize
the individual CPS. This paper presents the matching methodology of the matching platform, which can not only match technical characteristics but also evaluate economic potentials. Then, it was demonstrated by a tracking and tracing use case in the end-of-line assembly of a small-sized German electric automobile manufacturer.
Die Variantenfließfertigung ermöglicht die Herstellung konfigurierbarer Produkte bei kurzen Durchlaufzeiten und geringen Beständen. Im Vergleich zu anderen Organisationsformen der Produktion gestaltet sich die Produktionsplanung und -steuerung aufgrund der Variantenvielfalt als anspruchsvoll. Im vorliegenden Beitrag wird der erste Schritt einer Methodik vorgestellt, welche für die Konfiguration der Reihenfolgeplanung entwickelt wurde.
The industrial food production is currently caught between the increas-ing demands of numerous stakeholders, economic profitability and the challenges of digitization. A solution to face these various challenges can be seen in the aggregation of data into higher-value, independent data products that can be of-fered and sold on a buyer's market. Large amounts of heterogeneous data are already available in the value chain of the industrial food production, e.g. throughout the data-driven harvesting of primary products, further processing by interconnected production facilities and the information-intensive product distri-bution to end consumers. However, the data is usually only evaluated and used locally for the optimization of internal processes or, at the most, within compre-hensive partnerships. The purpose of this paper is to identify new revenue oppor-tunities for current and future players in the industrial food production by using data as an independent economic good (data products). For this purpose, scenar-ios for the development and use of data products via Industrial Internet of Things platforms are developed for a food technical reference process, the industrial chocolate production and its value chain. On this basis, examples for different types of data products and their value propositions are derived. The results can not only serve food producers and relevant stakeholders but all industrial produc-ers as an input for the future, yield-increasing orientation of their business models.