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Das Ziel des Forschungsprojekts ‚MarryIT‘ war es, KMU bei der Umsetzung von Industrie-4.0-Anwendungsfällen (sog. Nutzenpotenzialen) zu unterstützen. Sie sollen eine Entscheidungsgrundlage erhalten, die es ihnen ermöglicht, ressourcenschonend die auf Basis ihrer Ausgangssituation am besten geeigneten Nutzenpotenziale auszuwählen. Dies soll durch die gezielte und strukturierte Aufnahme der Ist-Landschaft im Unternehmen geschehen. Diese soll mit den gewählten Nutzenpotenzialen abgeglichen werden. Auf dieser Basis soll den Unternehmen eine Grundlage für eine erfolgreiche Investitionsentscheidung geboten werden, die die Unternehmen benötigen. So erhalten KMU die Möglichkeit, ihre begrenzten finanziellen Mittel unterstützt durch ein methodisches Vorgehen mit Bedacht einzusetzen und das Risiko einer Fehlinvestition zu umgehen.
Diese Zielsetzung wurde konkret durch die Entwicklung einer mobilen Anwendung umgesetzt, die es den Unternehmen ermöglicht, die in ‚MarryIT‘ entwickelte Methode anzuwenden. Dafür werden zunächst Nutzenpotenziale selektiert. Als nächstes wird mithilfe des entwickelten Steckbriefs die Ist-Systemlandschaft, bestehend aus IT-Systemen, Schnittstellen und OTSystemen, aufgenommen. Diese wird dann mit den ausgewählten Nutzenpotenzialen automatisiert abgeglichen. Daraus wird ersichtlich, welche Nutzenpotenziale direkt umsetzbar sind und welche Nutzenpotenziale welchen Übereinstimmungrad mit den anderen selektierten Nutzenpotenzialen aufweisen. Daraufhin wird die Schwierigkeit der Umsetzung für jedes Nutzenpotenzial für die Integration sowie konkrete Handlungsmaßnahmen zur Integration, auf Einzelsystemebene abgeleitet.
Vor sich finden Sie den Leitfaden zur Anwendung der „MarryIT“-Methodik zur Vernetzung der Systeme auf ihrem Shopfloor mit den Systemen auf Ihrem Office-Floor. Bei den Shopfloor-Systemen wird oft von OT-Systemen (Operational Technology) und bei den Office-Floor-Systemen von IT-Systemen gesprochen. Das Ziel ist es, die Anwendungsfälle (auch als Nutzenpotenziale bezeichnet) auszuwählen, die sich für eine Vernetzung eignen und mit der bestehenden Systemlandschaft ermöglicht werden können. Darüber hinaus können Sie mit der vorliegenden Methode gezielt entscheiden, wie Sie Ihre Systemlandschaft zur Realisierung der Anwendungsfälle weiterentwickeln können. Die Methode soll Ihnen helfen, diesen Prozess durch den Einsatz eines strukturierten Vorgehens anzugehen und dabei unterstützen, die für Sie besten Entscheidungen zu treffen. Sie können statt der analogen Variante ebenfalls die mobile Webanwendung zur Durchführung der Methode verwenden: marryit-tool.fir.de
Digitalization and Industry 4.0 continue to shape our industrial environment and collaboration. For many enterprises, a key challenge in moving forward in this matter is the integration of their shop-floor systems (hard- and software) with their office-floor systems to harvest the full potential of industry 4.0.
A multitude of different technologies and respective use-cases available on the market leave many companies startled. This paper presents a set of use-cases for IT-OT-Integration to bring transparency into a company’s digital transformation.
Additionally, a technical requirements profile for integrating IT- and OT-Systems based on the use cases is presented. Both, use-cases and their requirements, guide companies in selecting the digitalization measures that fit their current situation and help in identifying technical challenges that need to be addressed in the transformation process.
Smart Service Prototyping
(2021)
This chapter is dedicated to prototyping, one of the steps of the Smart Service Engineering Cycle. It includes three phases: realizing core functionalities, developing core functionalities, and testing functionalities with customers. In order to realize prototypes successfully, methodical aspects of rapid IoT prototyping are used.
First of all, this chapter explains the motivation behind rapid prototyping and provides an introduction to the approach. The concept of rapid IoT prototyping is based on the idea of developing short-cycle solution variants on the basis of benefit hypotheses or benefit promises and user stories focusing on them. The aim is to achieve data acquisition, aggregation, linkage, processing, and finally visualization by developing it in a vertically integrated manner. Once this is accomplished, the prototype can be evaluated with customers, which also makes it possible to put the benefit hypotheses to the test. Finally, the collected customer feedback can be incorporated more quickly into the development process of new prototype versions, leading to a continuous improvement of the user experience as well as a constant focus on prioritizing the user. Another component of rapid IoT prototyping is working and thinking in terms of minimum viable products (MVP), i.e., solutions that do not meet all of the defined requirements in the first iteration, but are nevertheless already functional. [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-58182-4_6]
Low-Level-Code Based Production Model For Improving Material Requirements Planning In ERP Systems
(2021)
Single and small-series production companies face specific challenges, such as variable customer order decoupling points (CODP), decreasing quantities and rising cost pressure. This leads to a increasing production complexity and growing requirements on Production Planning and Control (PPC). Digitalization’s direct links between objects, people, and machines as well as detailed recording of production progresses opens new solutions for PPC. However, volume of data and the required processing times are increasing. Thus, to achieve near-real-time data processing, a decentralization of decision-making systems can be observed. The function Material Requirements Planning (MRP) is PPC’s original need for Enterprise Resource Planning (ERP) systems. Here, PPC’s overall problem (to fulfil primary requirements for products) is divided into subproblems (to fulfil single production orders). Especially companies characterized by an organization in accordance to the workshop principle, high in-house production depth and variable CODP are confronted with high dynamics in their production systems. This ends in significant differences between primary requirements (overall problem) and single production orders (subproblems). Ultimately, these insufficient PPC data result systematically in a non-optimal overall solution despite optimal partial solutions. This publication combines PPC’s fundamentals from existing commonly known models with current implementation concepts of ERP systems. A newly developed Low-Level-Code based Production Model provides explanations for deviations between the overall problem and its subproblems. Furthermore, information flows of PPC can be structured between a periodically actualized vertical and an event driven horizontal information flow. These recognitions lead to an improvement of PPC by ERP systems.
The digital transformation brings up various new tasks to manage new business application software and integrate them into existing business processes and legacy systems, which are necessary to keep e.g. a production system running. Today, all these tasks are on the one hand not clearly defined and on the other hand, responsibility of these cross-disciplinary tasks is unclear in companies being mostly structured in a function-oriented way. While quality management has developed to a firmly established function of process excellence years ago, IT-application management is still to become an inevitable part of the digital transformation. There are just a few authors trying to define and describe this part, the related tasks, and necessary roles in an organization. In this paper, we show how the business needs of a company can influence the ideal adaptation of the digitization solutions and thus become the success of the digital transformation. We base the paper on a use case in manufacturing companies. We then describe how companies deal with business application systems today. Based on the framework Aachen Digital Architecture Management we describe how a company can holistically improve the management of business application systems.
Networked digitalisation as an enabler for smart products and data-based business models presents companies with numerous and diverse challenges on their way through the digital transformation. Various reference architecture models have been developed in recent years to support these companies. A detailed analysis of these and in particular their use by companies quickly showed that currently existing reference models have major weaknesses in their practical suitability. With the Aachen Digital Architecture Management (ADAM), a framework was developed that specifically addresses the weaknesses of existing reference architectures and specifically takes up their strengths. As a holistic model, specially developed for use by companies, ADAM structures the digital transformation of companies in the areas of digital infrastructure and business development starting from customer requirements. Systematically, companies are enabled to drive the design of the digital architecture, taking into account design fields. The description of the design fields offers a detailed insight into the essential tasks on the way to a digitally networked company. The model is not only a structuring aid, but also contains a construction kit with the design fields to configure the procedure in the digital transformation. The procedure differentiates between the development of the digitalisation strategy and the implementation of the digital architecture. Three different case studies also show how ADAM is used in industry, what structuring support it can provide and how the digital transformation can be configured. The breadth and depth of ADAM enable companies to take the path of digital transformation systematically and in a structured manner, without ignoring the value-creating components of digitalisation. This qualifies ADAM as a sustainability-oriented framework, as it places the economic scaling, needs-based adaptation and future-oriented robustness of solution modules in the focus of digital transformation.
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 einer Stanzmaschine aufgezeigt wie die Methode und die sich daraus ableitenden Ergebnisse im Smartifizierungsprozess zur Entwicklung einer intelligenten Stanzmaschine eingesetzt werden.
Die höhere Verfügbarkeit sowie steigende Notwendigkeit komplexer IT-Lösungen erhöhen die Attraktivität für Unternehmen, technische Aufgaben vermehrt an einen externen IT-Dienstleister zu übertragen. Die Auslagerung von Unterstützungsprozessen und die Fokussierung des Kerngeschäfts fördern operative Effizienz, führen oftmals aber auch zur Intransparenz über das Preis-Leistungs-Verhältnis der tatsächlich erhaltenen Dienstleistung. Anhand eines Projektbeispiels wird diese Problematik systematisch strukturiert, Handlungsmaßnahmen für das proaktive Lösen eines intransparenten Dienstleistungsverhältnisses abgeleitet und präventive Maßnahmen für ein verbessertes IT-Dienstleistermanagement vorgestellt. Ziele dieses Artikels sind es, interessierte Unternehmen für potenziell unklare Preisgestaltungen von Dienstleistungsverträgen zu sensibilisieren und sie in ersten Zügen zum kurzfristigen Dienstleistercontrolling zu befähigen.
Die Umsetzung von Industrie 4.0, also der umfassenden Digitalisierung und Vernetzung der Produktion, stellt Unternehmen noch immer vor Herausforderungen. In dieser Marktstudie wurde eine bei produzierenden Unternehmen identifizierte Hürde, die IT-Komplexität und deren Management, stärker beleuchtet. Unternehmen, die sich besser aufgestellt sehen, legen in der Regel einen stärkeren Fokus auf verschiedene Aktivitäten.
Die Intransparenz in der eigenen Systemlandschaft und die Vielzahl an Industrie-4.0-Anwendungsfällen erschwerten KMU die nutzenorientierte Vernetzung von IT-Systemen und Shopfloor, die sogenannte IT-OT-Integration. Die richtige Auswahl von Digitalisierungsmaßnahmen mithilfe einer funktionalen und technischen Evaluation des Systembestands reicht häufig schon aus, um die vorhandenen Nutzenpotenziale zu heben. Im Forschungsprojekt ‚MarryIT‘ wurde eine Methodik entwickelt, die KMU gezielt bei der Aufnahme und Ableitung individueller Handlungsempfehlungen unterstützt. Mit Abschluss des Projekts im Mai 2021 wurde das Vorgehen zur vereinfachten Anwendung und Verfügbarkeit zusätzlich in ein Online-Tool (marryit-tool.fir.de) überführt, das nun kostenlos zur öffentlichen Nutzung bereitsteht.
Das Thema Nachhaltigkeit hat in den letzten Jahren für die Industrie, insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen (KMU), zunehmend an Bedeutung gewonnen. Unternehmen müssen dabei die vielschichtigen Ziele der Nachhaltigkeit mit ihren eigenen wirtschaftlichen Interessen verbinden. Hier mangelt es oft an konkreten wirtschaftlichen Anreizen, nachhaltigkeitsbezogene Aspekte zu berücksichtigen. In dem Forschungsprojekt ‚EIS4IoP‘ wird die nutzenmaximierte und anwenderfreundliche Konfiguration notwendiger Module von Energieinformationssysteme (EIS) im Kontext vernetzter Unternehmen untersucht. Dadurch wird das Thema Nachhaltigkeit in Unternehmen operationalisiert und Aspekte davon in existierende Systeme und Prozesse integriert.
Ziel des Forschungsprojekts ‚SewGuide‘ ist es, den Ausbildungsprozess in der maschinellen Fertigung mithilfe eines digitalen Anlernassistenten zu unterstützen, zu individualisieren und zu beschleunigen. Dazu werden mit S-GARD®-Schutzkleidungen der Hubert Schmitz GmbH, einem der führenden Unternehmen für moderne Schutzbekleidungen, ausbildungsrelevante Inhalte generiert und in ein digitales Format transformiert.
Mit Fertigstellung der ersten digitalisierten Nähmaschine zeichnen sich sowohl Vorgehensmodelle als auch wertvolle Projektergebnisse ab, die branchenunabhängig wegweisend für die Ausbildung im Maschinenhandwerk sind. Über den Lehrprozess hinaus zeichnen sich weitere potenzielle Nutzen im Wissensmanagement sowie der Produktionsplanung in der handwerklichen Fertigung ab.
Dieses Vorhaben wird mit Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung unter dem Förderkennzeichen 02K19K013 gefördert.
Cloud-Computing bietet für Unternehmen große Potenziale hinsichtlich Arbeitseffizienz, Flexibilität und der Realisierung neuer Produkte und Geschäftsmodelle gegenüber einer klassischen On-Premises-IT Infrastruktur. Verschiedene technische und nicht-technische Herausforderungen hindern Unternehmen heute noch oft an den notwendigen Schritten zur Cloud-Transformation.
Das FIR an der RWTH Aachen unterstützt bei der systematischen und unternehmensgerechten Realisierung der Cloud-Potenziale mit einem dreiphasigen Konzept, angefangen bei der Zieldefinition, bis hin zur Implementierung. In den einzelnen Phasen wird eine Vielzahl bewährter Einzelmethoden in einer Gesamtmethodik zusammengeführt und so ein anwendungsfallspezifisches, auf die individuelle Unternehmenssituation zugeschnittenes Vorgehen verfolgt.
Bereits heute erheben produzierende Unternehmen mehr Daten als jede andere Branche. In Echtzeit bereitgestellte Informationen aus dem Betrieb von Maschinen und Anlagen schaffen Transparenz und sind Grundlage für Prozessoptimierungen und Produktivitätssteigerungen. Im Zuge der fortschreitenden Digitalisierung entstehen so Plattformökosysteme mit einer immer größeren Anzahl vernetzter Endgeräte.
Das Fundament dieser Plattformökosysteme ist eine leistungsfähige Infrastruktur. Erst sie ermöglicht es, die durch Digitalisierung und Vernetzung generierten Daten in Echtzeit bereitzustellen und zu verarbeiten. 5G und Wi-Fi 6 werden in diesem Zusammenhang seit 2019 als besonders leistungsstarke Technologien gehandelt. Erstmals bieten sie die erforderliche Qualität, Geschwindigkeit und Kapazität für die sichere und zuverlässige Übertragung großer Datenmengen. Durch die Möglichkeit der kabelfreien Vernetzung wird die Flexibilität erhöht, sodass auch Kostenvorteile gegenüber kabelgebundener Konnektivität entstehen.
Erneuerbare Energien und Elektromobilität haben schon heute einen erheblichen Einfluss auf die Stabilität des Stromverteilnetzes in Deutschland. Mit dem kontinuierlichen Ausbau der erneuerbaren Energien und der steigenden Anzahl batteriebetriebener Elektrofahrzeuge wird sich dieser Trend noch verstärken. Dies führt zu einer höheren Beanspruchung der Komponenten, insbesondere im Verteilnetz.
Um die Netzstabilität zu gewährleisten, müssen Verteilnetzbetreiber in der Lage sein, den Zustand der Komponenten zu überwachen und drohende Störungen durch Prognosen schon im Vorfeld zu beheben. Ein im Rahmen des Projekts ‚FLEMING‘ entwickeltes Informationslogistik-Konzept legt den Grundstein für die Realisierung von Predictive Maintenance für diese Komponenten, das sich zusätzlich gut in die bestehenden Systeme der Verteilnetzbetreiber integrieren lässt.
Dieses Dokument legt Anforderungen an die Methode zur Identifizierung und Bewertung der zeitlichen Flexibilität von Energieumwandlungsanlagen in Gebäuden und Quartieren fest. Die Methode ermöglicht, diese Anlagen im Hinblick auf Flexibilitätsoptionen zu identifizieren, entsprechend technischer, organisatorischer, systemischer und informationstechnischer Kriterien zu charakterisieren und zu bewerten. Dabei werden verschiedene Anwendungsfelder für Flexibilität im elektrischen Energiemarkt, -netz und -system berücksichtigt. Fähigkeiten der elektrischen Anlagen, dynamisch auf entsprechende Flexibilitätsbedarfe zu reagieren, werden bewertet. Wesentliche Bewertungskriterien sind unter anderem die regelbare Leistung und die Dauer der Leistungsänderung. Es können sowohl Neubauten als auch Bestandsgebäude und -quartiere mit ihren bestehenden Anlagen mit diesem Dokument hinsichtlich Flexibilität bewertet werden. Dieses Dokument kann beispielsweise von Energieberatungen, Energiedienstleistungsunternehmen, planenden Personen, Softwareingenieur*innen und Betreibenden dieser Anlagen angewendet werden. Diese DIN SPEC wurde nach dem PAS-Verfahren erarbeitet. Die Erarbeitung von DIN SPEC nach dem PAS-Verfahren erfolgt in DIN SPEC-Konsortien und nicht zwingend unter Einbeziehung aller interessierten Kreise. Die vorliegende DIN SPEC ging aus dem Projekt "WindNODE - Das Schaufenster für intelligente Energie aus dem Nordosten Deutschlands" im Rahmen der vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) geförderten Initiative "Schaufenster intelligente Energie - Digitale Agenda für die Energiewende (SINTEG - Förderkennzeichen: 03SIN548)" hervor.