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Im Forschungsprojekt „eStep Mittelstand - Modulare Lösungen für den Mittelstand zur Stärkung der eigenständigen Integration von E-Business-Standards in komplexe Lieferketten-Prozesse" wurden Lösungen erarbeitet, um den Einsatz von E-Business-Standards in den Geschäftsprozessen von kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) zu stärken und auszubauen. Hierzu wurden geeignete Methoden und Modelle entwickelt, welche es KMU erlauben, E-Business-Projekte trotz hoher Komplexität erfolgreich umzusetzen. Die Umstellung auf standardbasierte, elektronische Geschäftsprozesse wird durch das Self-Assessment-Tool (SAT), den Entscheidungsbaum (EB) und die eStep-Mittelstand-Middleware (eMiMi) erheblich erleichtert. Eine DIN SPEC, welche in Zusammenarbeit mit dem Deutschen Institut für Normung (DIN) e. V. erarbeitet wurde, stellt darüber hinaus einen Leitfaden zur Weiterentwicklung und zum Ausbau der Funktionalität des SATs und des EBs bereit.
Holistic PLM- Model
(2010)
Product Lifecycle Management (PLM) is a widely discussed topic concerning the increase of efficiency of product development in terms of time to market as well as customizing products to the different needs of customers worldwide adequately. Historically PLM focuses the early phases of the product’s lifecycle, namely the product development phase. Therein the roots of PLM are based in supporting the information logistics of product data: Consistent data sets should be available to all stakeholders in the different departments at all times. Due to the increasing product complexity PLM has to be extended in terms of the temporal dimension (not limited to product development phase) and systemic dimension (not limited to the information logistic aspect). In this paper the authors derive a holistic framework for Product Lifecycle Management by analysing existing integrated management approaches. The framework consists of four dimensions: PLM strategy, PLM process, Product structure and PLM IT-Architecture. The sustainability and benefits of the framework is demonstrated by applying the framework to the communication service provider industry (CSP).
Ziel des Forschungsvorhabens "SurE" ist die Erhöhung der Effizienz und Effektivität von Suchanfragen in ERP-Systemen. Dabei soll der Aufwand für den Nutzer reduziert und die Qualität der Ergebnisse verbessert werden. Die Ziele werden durch die Entwicklung einer selbstlernenden, kontextbasierten Suchmaschine für ERP-Systeme realisiert. Mit der Berücksichtigung des Kontextes einer Suchanfrage, des Benutzerverhaltens und einer Ergebnisbewertung durch den Anwender wird die Ergebnisqualität von Suchanfragen kontinuierlich gesteigert. Durch die Entwicklung eines Demonstrators gegen Ende des Projekts soll der Nutzen des Konzepts veranschaulicht werden. Zudem soll der Demonstrator in verschiedenen Szenarien erprobt und anhand einer Wirtschaftlichkeitsbetrachtung bewertet werden.
Energieflexibilität stellt eine mögliche Lösung dar, um die Herausforderungen der steigenden Volatilität in den Versorgungsnetzen in Deutschland zu beherrschen. Die Bundesregierung gibt den Weg vor: Die Energieversorgung Deutschlands wird in Zukunft verstärkt bis ganzheitlich durch erneuerbaren Energien gedeckt werden. Heute gibt es jedoch wenige innovative Energiedienstleistungen, die dieses Ziel verfolgen und die beschriebene Herausforderung in Zukunft beherrschbar machen.
Im Projekt "FlAixEnergy" wird eine Roadmap innovativer Energiedienstleistungen entwickelt. Diese zeigt auf, welche Smarten Services derzeit im Markt fehlen und in Zukunft erforderlich werden. Das Projekt wird mit Mitteln des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) gefördert.
AProSys: Die Energiewende in Ihrer Nachbarschaft/AProSys: The Energy Transition in Your Neighborhood
(2024)
Das deutsche Stromverteilnetz steht vor erheblichen Herausforderungen, die durch den Übergang zu erneuerbaren Energien und die zunehmende Elektrifizierung der Mobilität weiter verstärkt werden. Diese Veränderungen führen zu einer unvorhersehbaren Dynamik in der Belastung der Verteilnetzinfrastruktur. Dabei spielen insbesondere die Ortsnetzstationen und Umspannwerke, die Sie als kleine Häuschen oder Kästen in Ihrer Nachbarschaft kennen, eine besondere Rolle, da deren Ausrüstung oft veraltet und für die aktuellen Anforderungen nicht ausgelegt ist. Mit dem Projekt ‚AProSys – KI-gestützte Assistenz- und Prognosesysteme für den nachhaltigen Einsatz in der intelligenten Verteilnetztechnik‘, gefördert durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz im Rahmen des 7. Energieforschungsprogramms, soll diese Problematik adressiert werden.
Ziel ist es, mit minimalem Einsatz von Sensoren und auf Basis von digitalen Zwillingen in der bestehenden Infrastruktur eine umfassende Überwachung und Zustandsbewertung der Energietechnikanlagen zu ermöglichen, Ausfälle vorherzusagen und in Echtzeit Handlungsempfehlungen zu liefern. Dies umfasst auch die Entwicklung eines digitalen Workforcemanagements zur Optimierung von Wartungsprozessen und eine individuelle Kompetenzvermittlung für Fachkräfte durch ein digitales Wissensmanagement. Das Projekt zielt darauf ab, die Resilienz, Effizienz und Adaptivität der Energieinfrastruktur zu verbessern. Damit leisten wir einen wesentlichen Beitrag zur Bewältigung der Herausforderungen der Energiewende in Deutschland.
Im EU-Projekt ‚DATAMITE ‘ werden Lösungen für die Herausforderungen der effektiven Nutzung und Monetarisierung von Daten in der heutigen Unternehmenslandschaft entwickelt. Daten werden entlang des gesamten Wertschöpfungsprozesses erhoben, wobei deren Generierung oft unstrukturiert geschieht. In der Folge sind die Datensätze häufig ungeeignet, um auf ihnen basierende Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus verhindert die unstrukturierte Erhebung der Daten ihre effiziente Analyse und anschließende Monetarisierung. Die im Rahmen des Projekts zu entwickelnden Lösungen werden die Datenmonetarisierung in der produzierenden Industrie Europas beschleunigen. Konkret sollen europäische Unternehmen mittels einer Plattform und Open-Source-Tools dabei unterstützt werden, Daten strukturiert zu erheben und zu analysieren, um sie so nutzbar zu machen. Bei der gleichnamigen Plattform DATAMITE handelt es sich um eine innovative Datenintegrationsplattform, die eine Vielzahl an Datensätzen aus unterschiedlichen Quellen zu einem einzigen, leicht zugänglichen Datensatz konsolidiert. Die Ergebnisse des Projekts werden in drei verschiedenen Anwendungsfällen mit insgesamt sechs Pilotvorhaben validiert. Diese umfassen Bereiche wie Landwirtschaft, Energie, Industrie, Fertigung und Klima.
Das Forschungsprojekt ‚DATAMITE ‘ startete im Januar 2023 und wird während der dreijährigen Laufzeit durch das Horizon-Europe-Programm der Europäischen Kommission gefördert. Das Projekt vereint mit 27 kooperierenden Partnern aus 13 Ländern die Innovationskraft ganz Europas.
Insgesamt wird die Plattform DATAMITE eine innovative Lösung für Unternehmen darstellen, die ihre Daten effektiver nutzen und verwalten möchten. Die Plattform wird zahlreiche Funktionen und Tools bieten, um Datenanalyse und -verarbeitung zu automatisieren, die Datenqualität zu gewährleisten und Daten sicher zu speichern. Unternehmen werden durch die Nutzung von DATAMITE bessere Entscheidungen treffen können, Risiken minimieren können, wertvolle Einblicke in ihre Geschäftsdaten gewinnen und sich dadurch Wettbewerbsvorteile sichern können.
Im Rahmen des Forschungsprojekts "FlAixEnergy" sollen kleine und mittlere Unternehmen (KMU) sowohl als dezentrale Erzeuger von regenerativer Energie als auch als Energieverbraucher (Smart Industrial Customer) zu Flexibilitätsclustern zusammengefasst werden. Ziel des Projekts ist die Entwicklung einer Plattform zwischen Energieversorgungsunternehmen (EVU) und Unternehmen, mittels derer die bewertete Energieflexibilität der energieverbrauchenden Unternehmen aggregiert und so die Partizipation am Energiemarkt ermöglicht wird. Ein in diesem Kontext relevantes Thema ist die Charakterisierung der eingebundenen industriellen Verbraucher bezüglich ihres Energiebedarfsverhaltens und ihrer Flexibilität. Hierzu soll ein sogenannter "energetischer Fingerabdruck" entwickelt werden, der dazu dient, Flexibilitätspotenziale und Lastprognosen von industriellen Stromverbräuchen systematisch an Energieversorgungsunternehmen zu kommunizieren. Das Projekt wird mit Mitteln des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) gefördert.
With big data-technologies on the rise, new fields of application appear in terms of analyzing data to find new relationships for improving process under-standing and stability. Manufacturing companies oftentimes cope with a high number of deviations but struggle to solve them with less effort. The research project BigPro aims to develop a methodology for implementing counter measures to disturbances and deviations derived from big data. This paper proposes a methodology for practitioners to assess predefined counter measures. It consists of a morphology with several criterions that can have a certain characteristic. Those are then combined with a weighting factor to assess the feasibility of the counter measure for prioritization.
Die Herausforderungen der Zukunft werden geprägt durch digital veredelte Produkte von höchster Qualität und hoher Variantenvielfalt bei gleichzeitig kleiner werdenden Losgrößen. Konventionelle Entwicklungsmethoden stoßen aufgrund zunehmender Komplexität und kürzer werdender Lebenszyklen auf Produktebene an ihre Grenzen. Dadurch werden bei kundenindividueller Produktion die Aufwände in der Arbeitsplanung und -vorbereitung überproportional größer. Eine mögliche Lösung stellt die generative Erstellung der Produktionsstückliste während der Montage dar. Durch das eventbasierte „Mitschreiben der Montage“ werden administrative und planungsintensive Prozesse in der Arbeitsvorbereitung überproportional reduziert und die Erstellung der Stückliste in die manuelle Montage transferiert.
Ziel des beantragten Fördervorhabens war es, die kontinuierliche Funktionsüberwachung und insbesondere den heutigen Sensoreinsatz in Verteilnetzen zu revolutionieren, durch Verwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI), gepaart mit einer Verbesserung der zugehörigen Sensortechnik und eingesetzter digitaler Dienstleistungssysteme. Die integrale Betrachtung der wissenschaftlichen und technischen Herausforderungen und deren Bewältigung führten zu den notwendigen Ergebnissen, um den Erfolg der Energie- und Mobilitätswende in Deutschland zu unterstützen.
Mit den Ergebnissen des Vorhabens konnte der heutige Sensoreinsatz in Verteilnetzen durch Verwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) zusammen mit einer Erweiterung der Sensortechnik grundlegend verbessert werden. Die daraus abgeleiteten Unterziele umfassen alle wichtigen Aspekte des Sensoreinsatzes in elektrischen Betriebsmitteln.
Das (volks-)wirtschaftliche Umfeld produzierender Unternehmen wird aktuell mehr denn je durch unvorhersehbare und tiefgreifende Veränderungen geprägt. Die deutsche Industrie muss die Dynamik zukünftig aus eigener Kraft beherrschen. Teilweise nachteilige Standortfaktoren müssen kompensiert werden, um die Produktion in Deutschland langfristig zu sichern. Wandlungs- und Echtzeitfähigkeit in Prozessen und Strukturen stellen die zentralen Enabler zur Beherrschung des Produkt-Produktionssystems dar.
5G-Technologien bieten ein enormes Potenzial für die Landwirtschaft, sind aber auch durch die Implementierung eines notwendigen 5G-Netzes mit nicht unerheblichen Kosten verbunden.
Dieser Business-Case-Rechner (siehe 1. URL; Repository-Link s. 2. URL) ermöglicht eine erste Übersicht über die Kosten für die Implementierung eines 5G-Netzes für drei 5G-spezifische landwirtschaftliche Anwendungsfälle.
Den Anschaffungskosten wird darüber hinaus der qualitative Nutzen von 5G gegenübergestellt. Der Business-Case-Rechner wendet sich an Landwirte oder Landwirtschaftsmaschinenhersteller, die an 5G-Technologien und deren Einsatz interessiert sind.
Das Forschungsprojekt 5G.NATURAL befasst sich mit der Implementierung eines 5G-Netzes im landwirtschaftlichen Kontext.
Das 5G-Netz hat die Vorteile, dass eine erhebliche Steigerung der Datenübertragungsgeschwindigkeit ermöglicht wird, die Latenzzeiten sehr gering sind und eine größere Anzahl von Geräten besser in einem Netzwerk zusammenarbeiten können.
Somit können Maschinen in Echtzeit miteinander kommunizieren, Daten auswerten und punktgenau individuell nach Bedürfnissen ideal handeln. Im Zuge von 5G.NATURAL werden autonom fahrende Ernteroboter sowie eine Logistikeinheit zu einem Schwarm miteinander vernetzt.
Im Rahmen der vierten industriellen Revolution verstärken Produktionsunternehmen ihre Bemühungen in der Digitalisierung, um Industrie-4.0-Umgebungen zu schaffen und Wettbewerbsvorteile sowie eine bessere Kontrolle über ihr komplexes Umfeld zu erlangen. Diese erhöhte Digitalisierung und Vernetzung von Maschinen, Systemen und Geschäftsprozessen führt jedoch zu gesteigerten Risiken in Bezug auf die Informationssicherheit. Um die Sicherheit zu gewährleisten, müssen die Ziele der Vertraulichkeit, Verfügbarkeit und Integrität verfolgt und kontinuierlich verbessert werden. Insbesondere kleine und mittlere Unternehmen sowie der deutsche Mittelstand stehen jedoch vor Herausforderungen bei der Absicherung ihrer Industrie-4.0-Umgebungen, da vorhandene Standards und Rahmenwerke nicht angemessen angewandt werden können. Es mangelt an einfachen und effizienten Ansätzen, die ohne umfangreiches Fachwissen oder externe Hilfe umsetzbar sind und gleichzeitig ein hohes Sicherheitsniveau gewährleisten. Das sich hieraus ergebende Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Vorgehensmodells, mit dem produzierende Unternehmen basierend auf ihren spezifischen Rahmenbedingungen und unter Berücksichtigung einer Aufwand-Nutzen-Betrachtung ein Informationssicherheitsmanagementsystem aufbauen und implementieren können. Dazu werden Anforderungen abgeleitet und bei dessen Entwicklung berücksichtigt. Unternehmen werden damit in die Lage versetzt, selbstständig Informationssicherheitsschwachstellen und damit potenzielle Risiken in ihren Industrie-4.0-Umgebungen zu identifizieren. Gleichzeitig werden ihnen geeignete Gegenmaßnahmen aufgezeigt, die mit der Umsetzung des Managementsystems implementiert werden können. Das unternehmensspezifisch anwendbare Vorgehensmodell stellt das zentrale Ergebnis dieser Arbeit dar und ermöglicht dem Unternehmen einen systematischen sowie strategischen Aufbau eines Informationssicherheitsmanagementsystems.
[Quelle: https://www.apprimus-verlag.de/gestaltungsmodell-eines-informationssicherheitsmanagementsystems-fur-produzierende-unternehmen-in-industrie-4-0-umgebungen.html ]
Intelligente Produkte werden für produzierende Unternehmen immer mehr zum Bestandteil einer umfassenden Digitalisierungsstrategie. Der Grund liegt darin, dass die Anreicherung eines Produkts mit digitalen Technologien konkrete Mehrwerte für Produzent:in und Kund:in erzeugt, aus denen sich langfristig Wettbewerbsvorteile ergeben. Während große Konzerne diese Strategie bereits für sich realisieren, bedeutet die notwendige Interdisziplinarität aus fachlicher und digitaler Expertise jedoch eine Hürde für KMU, die ihre Digitalisierung mit geringeren Ressourcen verfolgen.
Im EU-Forschungsprojekt ‚BlueSAM‘ hat das FIR mit dem belgischen Partner Sirris eine Methode erarbeitet, die Entwicklung Intelligenter Produkte nutzenorientiert auszurichten und sie architekturell vorzuarbeiten, um KMU einen vereinfachten Einstieg zu bereiten und initiale Aufwände zu reduzieren. Die nun über ein öffentlich verfügbares Webtool nutzbare BlueSAM-Methode hat das FIR dazu genutzt, ein eigenes Intelligentes Produkt als Demonstrator zu entwickeln: eine Espressomaschine, die gelernt hat, Personen bei der Espressozubereitung mit der Maschine zu unterstützen. Aus den Daten erkennt man etwa, wann der Espresso im Brauprozess die ideale Menge erreicht hat oder zu welchen Tageszeiten welche Sorten am beliebtesten sind.
Die rasante Entwicklung der 5G-Kommunikationstechnologie lässt vermuten, die Landwirtschaft in vielfacher Hinsicht zu revolutionieren. Von autonomen Maschinen bis zur Echtzeitüberwachung von Feldern und Tieren bietet 5G ein enormes Potenzial.
In diesem Artikel werden die finanziellen Aspekte der Implementierung von 5G in der Landwirtschaft, einschließlich Investitions- und Betriebskosten, näher beleuchtet. Zudem werden die potenziellen finanziellen Vorteile und Nutzenaspekte untersucht, die durch 5G-fähige Technologien in den Dimensionen Flexibilität, Sicherheit und Qualität erzielt werden können. Im Rahmen des Forschungsprojekts 5G.NATURAL entsteht ein Business-Case-Rechner, der Unternehmen dabei unterstützt, fundierte Entscheidungen zu treffen. Die Veröffentlichung dieses Tools ist für Ende 2023 geplant und verspricht, die Zukunft der Landwirtschaft nachhaltig zu gestalten.
Die wertsteigernde Kreislaufwirtschaft gewinnt in der Industrie angesichts drängender globaler Probleme zunehmend an Bedeutung. Neben der begrenzten Verfügbarkeit von Rohstoffen und steigender Umweltbelastung durch energieintensive Produktionen wachsen auch die Anforderungen der Verbraucher:innen an die Unternehmen.
Zu beobachten ist insbesondere ein gestiegenes Umweltbewusstsein, das sich in einer stärkeren Nachfrage nach nachhaltigen Produkten sowie der Forderung nach transparenten und umweltfreundlichen Produktionsprozessen äußert. Nachhaltigkeit ist zu einem zentralen Element im Wettbewerbsumfeld geworden.
With the development of publicly accessible broker systems within the last decade, the complexity of data-driven ecosystems is expected to become manageable for self-managed digitalisation. Having identified event-driven IT-architectures as a suitable solution for the architectural requirements of Industry 4.0, the producing industry is now offered a relevant alternative to prominent third-party ecosystems. Although the technical components are readily available, the realisation of an event-driven IT-architecture in production is often hindered by a lack of reference projects, and hence uncertainty about its success and risks. The research institute FIR and IT-expert synyx are thus developing an event-driven IT-architecture in the Center Smart Logistics' producing factory, which is designed to be a multi-agent testbed for members of the cluster. With the experience gained in industrial projects, a target IT-architecture was conceptualised that proposes a solution for a self-managed data-ecosystem based on open-source technologies. With the iterative integration of factory-relevant Industry 4.0 use cases, the target is continuously realised and validated. The paper presents the developed solution for a self-managed event-driven IT-architecture and presents the implications of the decisions made. Furthermore, the progress of two use cases, namely an IT-OT-integration and a smart product demonstrator for the research project BlueSAM, are presented to highlight the iterative technical implementability and merits, enabled by the architecture.
Manufacturing companies face the challenge of managing vast amounts of unstructured data generated by various sources such as social media, customer feedback, product reviews, and supplier data. Text-mining technology, a branch of data mining and natural language processing, provides a solution to extract valuable insights from unstructured data, enabling manufacturing companies to make informed decisions and improve their processes. Despite the potential benefits of text mining technology, many manufacturing companies struggle to implement use cases due to various reasons. Therefore, the project VoBAKI (IGF-Project No.: 22009 N) aims to enable manufacturing companies to identify and implement text mining use cases in their processes and decision-making processes. The paper presents an analysis of text mining use cases in manufacturing companies using Mayring's content analysis and case study research. The study aims to explore how text mining technology can be effectively used in improving production processes and decision-making in manufacturing companies.
The agricultural industry is facing unprecedented challenges in meeting the growing demand for food while minimizing its impact on the environment. To address these challenges, the industry is embracing technological advancements such as 5G networks to improve efficiency and productivity. However, the benefits of 5G technology must be weighed against the costs of implementing a suitable network. This paper presents cost-benefit dimensions that are needed to assess the economic feasibility of implementing 5G networks for several agricultural applications. The paper describes the costs of deploying and maintaining a 5G network and the benefits of several 5G-specific use cases, including precision agriculture, livestock monitoring, and swarm robotics. Using industry reports and case studies, the model quantifies the benefits of 5G networks, such as enabling new digital agricultural processes, increased productivity, and improved sustainability. It also considers the costs associated with equipment and infrastructure, as well as the challenges of deploying a network in rural areas. The results demonstrate that 5G networks can provide significant benefits to agricultural businesses and provide an overview about the cost factors. Both benefit and cost dimensions are analyzed for the 5G-specific agricultural use cases.