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- Dienstleistungsmanagement (14)
- Business Transformation (12)
BigPro: Störungsfreie Produktionssysteme durch die Integration innovativer Big-Data-Technologien
(2016)
Das Forschungsprojekt BigPro hat die Entwicklung einer echtzeitfähigen Big-Data-Plattform zum Ziel, die die Anforderung einer konkreten industriellen Anwendbarkeit einschließt. Die Big-Data-Plattform ermöglicht die reaktionsfähige Gestaltung des Produktionssystems und die Realisierung eines proaktiven Störungsmanagements in der Wertschöpfungskette. Sie dient dazu, Störungen noch vor deren Auftreten zu prognostizieren und durch adäquate Reaktionsmaßnahmen zu verhindern. Aufgetretene Störungen sollen durch die Durchführung situationsgerechter Maßnahmen teil- und vollautomatisiert sowie reaktionsschnell behoben werden.
Das Forschungsprojekt cyberKMU² am FIR widmet sich der plattformgestützten, anforderungsgerechten Auswahl von cyberphysischen Systemen. Dazu wird eine Matching-Logik entwickelt, die gemäß den vorliegenden Anforderungen an die Funktionalität eines CPS ein geeignetes cyberphysisches System vorschlägt. Gleichzeitig stellt die Plattform mit dem Return-on-CPS Informationen über den wirtschaftlichen Nutzen und eine Gegenüberstellung der erwarteten Kosten der jeweiligen Lösung bereit. Die Projektergebnisse werden in Form von physischen Demonstratoren bei den Anwendungspartnern und als öffentlich verfügbare Matching-Plattform validiert.
DigiKMU: Strategische Ausrichtung der Unternehmens-IT zur Umsetzung von Industrie-4.0-Konzepten
(2016)
Industrie 4.0 hält Einzug im mittelständischen Maschinen- und Anlagenbau. Zur erfolgreichen Umsetzung muss allerdings die Herausforderung der Digitalisierung gemeistert werden, wozu es oft einer strategischen Neuausrichtung der Unternehmens-IT bedarf. Im Forschungsprojekt DigiKMU sollen Lösungsansätze am Beispiel der CAD-CAM-NC-Verfahrenskette entwickelt werden. Ein Aspekt des Projekts ist die Untersuchung der Wirkungsbeziehung zwischen CAD-CAM-NC-Modulen und Unternehmenszielen.
ECM-Lösungen werden als umfassende Möglichkeit zur Unterstützung der unternehmensinternen und -externen Geschäftsprozesse angesehen und sind bei fortschreitender Digitalisierung unerlässlich. Das Angebot zur Verfügung stehender Funktionen und Anbieter ist jedoch für Anwender undurchsichtig, sodass die richtige Auswahl einer anforderungsgerechten Lösung schwerfällt. Im Projekt "Rezept ECM" wird das innovative Ziel verfolgt, Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus durch den Einsatz von ECM zu ganzheitlichen IT-Lösungen zu verhelfen, um den aktuellen Anforderungen an die Digitalisierung gerecht zu werden und Entscheidungsprozesse zu beschleunigen. Als Orientierungshilfe bei der Etablierung eines unternehmensweiten ECM-Konzepts wird ein anwendungsnahes Modell entwickelt, welches die bestehende IT-Landschaft des Unternehmens berücksichtigt und mit dessen Hilfe sich konkrete Handlungsempfehlungen ableiten lassen.
Das IGF-Vorhaben 19099 N der Forschungsvereinigung FIR e. V. an der RWTH Aachen, Campus-Boulevard 55, 52074 Aachen wurde über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.
Ziel des Projekts "Cloudbasierte Collaboration-Software (CCS)" ist es, die Baubranche dokumentenverwaltungstechnisch zu revolutionieren. Mit CCS wird durch die Cloud-Software der Dokumentenaustausch verbessert, indem die Dateien automatisch unternehmensübergreifend synchronisiert werden, sodass jeder Projektmitarbeiter mit denselben aktuellen Dokumenten arbeitet und Fehler durch alte oder falsche Daten ausgeschlossen werden. Zudem werden Daten an der optimalen Stelle im Netzwerk gespeichert, um so die Zugriffszeiten zu minimieren. Ein selbstlernendes Prognoseverfahren errechnet dabei die Notwendigkeit eines Zugriffs eines Users und lädt die entsprechende Datei lokal auf seinem Endgerät. Das Projekt wurde mit Mitteln der Europäischen Union (EU) gefördert.
Produzierende Unternehmen sehen sich jeher den weitreichenden Konsequenzen von Produktionsausfällen und störungsbedingten Stillständen ausgesetzt. Als Lösung hierauf gilt Industrie 4.0 mit dem systematischen Lernen aus Daten für schnellere sowie bessere Entscheidungs- und Anpassungsprozesse. Neben kulturellen und organisationalen Anforderungen zur Umsetzung von Industrie 4.0 stellt der richtige Umgang mit Daten und insbesondere Big Data im zunehmend digital vernetzten Produktionsumfeld Unternehmen derzeit vor große Herausforderungen.
Seit Jahren bestimmt Industrie 4.0 die Diskussionen um die Erhaltung der Wettbewerbsfähigkeit produzierender Unternehmen. Der Kern von Industrie 4.0 steht für die Transformation zu einem agilen Unternehmen, um die Produktivität signifikant zu erhöhen, flexibel auf Änderungen zu reagieren und Entscheidungen datenbasiert zu treffen. Das Potenzial ist erkannt, aber die Umsetzung der digitalen Transformation ist herausfordernd.
Der Acatech Industrie 4.0 Maturity Index unterstützt Unternehmen dabei.
Die digitale Vernetzung ist auf dem Vormarsch, dennoch wissen die meisten Unternehmen nicht, wie sie die Vision "Industrie 4.0" für sich nutzbar machen sollen. Daher fokussierte die 7. Aachener Informationsmanagement-Tagung, die am 8. und 9. November 2016 am Cluster Smart Logistik stattfand, das Thema: "Get ready for Connected Industries!". Methodisch fundiert auf dem Industrie-4.0-MaturityIndex der Deutschen Akademie der Technikwissenschaften (acatech), der der Veranstaltung als Rahmen diente, wurden nationale Leuchtturmprojekte gemäß ihrem Reifegrad vorgestellt und wiesen den Weg zur Vernetzung der Industrie.
Der Industrie-4.0-Maturity-Index identifiziert für produzierende Unternehmen in den vier Gestaltungsfeldern diejenigen Fähigkeiten, die für eine erfolgreiche Transformation notwendig sind. Die umfangreiche Bewertung der Fähigkeiten im Rahmen der Anwendung des Industrie-4.0-Maturity-Index zeigt Unternehmen aktuelle Schwachstellen auf und ermöglicht eine individuelle Roadmap zur Erreichung des Zielzustands zu entwickeln.
Mit dem Industrie-4.0-Maturity-Index steht Unternehmen ein Werkzeug zur Verfügung, um die Chancen neuer Technologien strukturiert und investitionssicher zu erschließen. Dazu bricht er die digitale Transformation in die vier Gestaltungsfelder Ressourcen, Informationssysteme, Organisationsstruktur und Kultur herunter. Im dritten Teil unserer Serie zum Maturity-Index berichten wir, wie sich das Modell in der Praxis einsetzen lässt.
Die Energiewende in Deutschland ist bereits in vollem Gange. Trotzdem hakt es aktuell noch bei der Einbindung der Industrie und der Suche nach Ideen zur Vermeidung von Netzausbaukosten. Ein Ansatz, diesen Status zu verändern, ist die Nutzung von Synergien aus den Treibern Energiewende und Industrie 4.0. Im Forschungsprojekt "EWIMA" entwickelt das Konsortium rund um den Konsortialführer FIR e. V. an der RWTH Aachen eine Lösung zur Realisierung regionaler virtueller Kraftwerke. Im Zentrum steht dabei eine IoT-Plattform (IoT: Internet of things, dt. Internet der Dinge), die das industrielle Energiemanagement einzelner Unternehmen erweitert und eine Vernetzung mehrerer Akteure in der Unternehmensnachbarschaft ermöglicht. Dadurch sollen Energieerzeugung, -speicherung und -verbrauch lokal begrenzter Einheiten, wie beispielsweise von Industriegebieten, energieformübergreifend optimiert werden. Die Lösung soll in fünf verschiedenen Anwendungsszenarien, den EWIMA-Hubs, in NRW prototypisch in der Praxis umgesetzt werden. Das Vorhaben wird im Rahmen des Leitmarktwettbewerbs VirtuelleKraftwerke.NRW durch den Europäischen Fonds für regionale Entwickung (EFRE.NRW) und die Landesregierung Nordrhein-Westfalen gefördert.
ECM im Mittelstand
(2017)
Mit der ganzheitlichen Strategie des Enterprise Content Management (ECM) werden alle Dokumente eines Unternehmens verwaltet und organisiert. Durch den Einsatz geeigneter ECM Werkzeuge erhalten Unternehmen zum Beispiel Unterstützung beim effizienten Erfassen, Ablegen und Wiederauffinden von Dokumenten, bei der Abwicklung dokumentenbasierter Prozesse sowie bei der Einhaltung rechtlicher Vorgaben, etwa zur revisionssicheren Archivierung. Damit können ECM-Lösungen einen maßgeblichen Beitrag zur Digitalisierung der Geschäfts- und Arbeitswelt im Sinne des »Digital Office« leisten.
Das Konzept des umfassenden ECM ist mittlerweile in großen Unternehmen etabliert. Wesentliche Treiber sind hier neben offensichtlichen Rationalisierungseffekten und hohen Anforderungen an die Rechtssicherheit im Umgang mit Dokumenten(Compliance) vor allem auch neue Formen der Zusammenarbeit in Teams sowie die Automatisierung und Integration von Geschäftsprozessen. Auch die voranschreitende Digitalisierung von Geschäftsmodellen benötigt eine komplett digitale Unterstützung, zum Beispiel die automatisierte Ablage und Weiterverarbeitung von Verträgen oder Bankgeschäften, die im Internet geschlossen werden. Um Medienbrüche zu vermeiden und damit ein Geschäftsvorfall schnell nach den Compliance-Gesichtspunkten verarbeitet werden kann, ist eine ECM-Strategie, die der Unternehmensstrategie folgt, angeraten.
Vor diesem Hintergrund bietet die Studie »ECM im Mittelstand 2017« anhand der Aussagen von über 600 mittelständischen Unternehmen eine Bestandsaufnahme der ECM-Praxis im Mittelstand. Im Vordergrund stehen Fragen zum Begriffsverständnis, zur Verbreitung, zu Nutzen und zu Kosten von ECM-Software ebenso wie zu zukünftigen Entwicklungen und Trends rund um ECM im Mittelstand. Aufgrund vergleichbarer Fragestellungen sind in weiten Teilen Aussagen zur Entwicklung seit 2013 möglich, die auf entsprechenden Studienergebnissen aus einer Vorgängerstudie basieren.
Industrie 4.0 is hitting the market. The e.GO Life – an electric car for the city – is developed in under three years and only € 30M investment.
RWTH Campus pairs research and industry partners to pursue innovative ideas and yield cutting-edge products and services to face next-level digitization.
Digital, agile businesses outperform traditional businesses because of lower latencies in the entire reaction chain
acatech Industrie 4.0 Maturity Index:Helping established companies to build the development path to Industrie 4.0
The Maturity Index is offered to the Plattform Industrie 4.0 for transferring the approach to industry and defining Industrie 4.0 performance levels
Wachsende Informationssysteme (IS) gehen oft einher mit einer wachsenden IT-Komplexität, weil sich heterogene IT-Landschaften über Jahre hinweg zu einem Flickenteppich entwickeln. Diese Entwicklung bringt steigende IT-Kosten und Abhängigkeiten mit sich, die die Wartung und Entwicklung der IT-Landschaften behindern. Der Artikel beleuchtet die aktuelle Literatur über Methoden zum Management von IT-Komplexität mit der Methodik eines Literaturreviews. Da die Definitionen von IT-Komplexität in der Literatur weit auseinandergehen, wird eine Herleitung und eine Definition aufgestellt. Außerdem werden die Ergebnisse des Literatur-Suchprozesses vorgestellt. Danach folgt eine Diskussion und Synthese der Literatur sowie ein Ausblick auf weitere Forschungsfelder.
Derzeit prägen viele unterschiedliche Begriffe die Zukunftsdiskussionen in den Tages- und Fachzeitungen. Bislang gelingt es wenigen Unternehmen, diese Visionen auf ihre Problemstellungen und Herausforderungen zu übertragen und für sich zu nutzen. Dem können wir abhelfen - mit unserem Rapid-CPS-Workshop, speziell für interessierte Fachkräfte und Unternehmen entwickelt.
Datenbasierte Services rücken durch die Vernetzung zunehmend in den Fokus von Unternehmen. Für produzierende Unternehmen jeder Größe ist es immanent, die eigenen Daten stärker zu nutzen. Durch ein historisches Wachstum des Unternehmens sind IT-Lösungen oftmals über das Unternehmen verteilt und Daten werden mehrfach gehalten. Mithilfe des Konzepts eines digitalen Schattens können die aufgezeigten Herausforderungen gelöst werden. Dessen Umsetzung erfolgt über software-definierte Plattformen. Diese ermöglichen ein Abbild der relevanten Unternehmensdaten und schaffen Transparenz über aktuelle und vergangene Ereignisse. Unter Nutzung von Datenanalyseverfahren und Visualisierungssystemen tragen sie zur Entscheidungsunterstützung im Unternehmen bei. Dieser Beitrag enthält eine Definition dieses Plattformtyps und eine Morphologie zur Einordnung verschiedener Plattformen vor. Anhand des morphologischen Kastens werden die zentralen, notwendigen Merkmale einer software-definierten Plattform herausgearbeitet und beschrieben. Integrationsanforderungen zur Einführung in Unternehmen werden in den vier Dimensionen Technik, Organisation, Prozesse sowie Anforderungen zur Datenintegration dargestellt.
Ergänzt wird diese Betrachtung um Praxiserfahrungen bei der Umsetzung einer software-definierten Plattform. Damit liefert der Artikel einen Beitrag zur Diskussion um software-definierte Plattformen und unterstützt Unternehmen bei der Einführung einer solchen.
Bedingt durch den Ausbau der dezentralen Energieversorgung steigen die Redispatch-Maßnahmen durch die Übertragungsnetzbetreiber zur Netzstabilisierung. Je nach Szenario werden in 2030 allerdings 62 - 82 % der Bruttostromnachfrage direkt in das Verteilnetz eingespeist, sodass die Verteilnetzbetreiber die Netzbilanz bereits auf NS- und MS-Ebene ausgleichen müssen. Eine Lösungskomponente dazu ist das Industrial Smart Grid; dazu sind tiefere Einblicke in die Produktionsplanung von Industrieunternehmen nötig, um das Netz proaktiv zu regeln. Die Grundlage für diese nötige Transparenz wird unternehmensintern durch die Etablierung von Energiemanagement und dazu nötigen Energieinformationssystemen geschaffen. Um eine zielgerichtete Systemauswahl für produzierende Unternehmen zu ermöglichen, ist ein grundlegender Funktionskatalog eines Energieinformationssystems zu erstellen. Dieses Paper beschreibt die Erstellung eines solchen Funktionskatalogs in Form eines übersichtlichen Funktionsbaums und einer exemplarischen Funktionsdarstellung in einem Use-Case-Diagramm.
Im Strommarkt 2.0 wird ein Paradigmenwechsel von einer verbrauchsorientierten Erzeugung zu einem erzeugungsorientierten Verbrauch durchlaufen. Dies erfordert in Zukunft ein gesteigertes Angebot von Flexibilität. Die Idee und die für das Energiesystem dienlichen Potentiale eines Flexibilitätsmarktes für die Industrie sind bekannt, dennoch werden diese Möglichkeiten zurzeit nur eingeschränkt genutzt. Es stellt sich somit die Frage, durch welche Anreize und Dienstleistungen es gelingen kann, Unternehmen zur Bereitstellung von Flexibilität zu motivieren. Hierfür werden im vorliegenden Paper die bestehenden Energiedienstleistungen und neue Flexibilitätsdienstleistungen strukturiert beschrieben und Potenziale herausgestellt.
Cyberphysische Systeme von kleinen und mittleren Unternehmen für kleine und mittlere Unternehmen
(2017)
Bisherige Ergebnisse der Plattformentwicklung beziehen sich auf die Referenzanwendungsfälle der Konsortialpartner des zugrundeliegenden Forschungsprojekts. Um mit dem CPS-Matchmaker eine mögl ichst große Anzahl von Anwendungsfällen und Technologien akkurat abzubilden, gilt es im nächsten Schritt, die Zuordnungen von Technologiemerkmalen zu den Anforderungen vollständig zu realisieren sowie den Fragenkatalog unter Hinzunahme weiterer Anwendungsfälle auszubauen. Des Weiteren sollen neben technischen Merkmalen ebenfalls wirtschaftliche Fragestellungen, wie beispielsweise das vom Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen entwickelte Return-on-
Investment-Modell zur Betrachtung der Wirtschaftlichkeit des Technologieeinsatzes, in die Bewertung der Matchingqualität einer Technologie zu einem Anwendungsfall einbezogen werden.
Ein erster Demonstrator wurde dieses Jahr auf der 8. Aachener Informationsmanagement-Tagung im November 2017 vorgestellt. Dieser veranschaulicht das Funktionsprinzip der Plattform. Die Fertigstellung der Plattform soll zum Projektende Mitte 2019 erfolgen.
Heutzutage werden Konstruktionsprojekte von großen, interdisziplinären und meist räumlich getrennt arbeitenden Teams geplant und durchgeführt. Dabei haben Projektmitarbeiter unterschiedliche Datensätze, die oft über einen komplexen und fehleranfälligen E-Mail-Verkehr ausgetauscht werden. Dies führt zu einer schwerfälligen und meist chaotischen Datenspeicherung. Im Folgenden wird eine dreistufige hybride Cloudspeicherungslösung beschrieben, die den Datenaustausch durch vorausplanende Datensynchronisation verbessern soll. Anschließend wird, mit Blick auf die Verwendbarkeit des Systems, ein Kommunikationsmodell zur effizienten Zusammenarbeit vorgestellt. Ziel des Projekts ist es, eine cloudbasierte Collaboration-Software für die Baubranche zu entwickeln, die die Qualität und Geschwindigkeit von Konstruktionsprozessen nachhaltig erhöht und Fehler durch alte oder falsche Daten reduziert. Das Projekt wird mit Mitteln der Europäischen Union (EU) gefördert.
Failure management in the production area has been intensely analyzed in the research community. Although several efficient methods have been developed and partially successfully implemented, producing companies still face a lot of challenges. The resulting main question is how manufacturers can be assisted by a sustainable approach enabling them to proactively detect and prevent failures before they occur. A high-resolution production system based on analyzed real-time data enables manufacturers to find an answer to the main question. In this context, Big Data technologies have gained importance since the critical success factor is not only to collect real-time data in the production but also to structure the data. Therefore, we present in this paper the implementation of Big Data technologies in the production area using the example of an actual research project. After the literature review, we describe a Big Data based approach to prevent failures in the production area. This approach mainly includes a real-time capable platform including complex event processing algorithms to define appropriate improvement measures.
Thanks to the challenges of the imminent energy turnaround, the power market faces a revolution regarding the energy distribution. In future, energy will not only be distributed from a limited number of large, centralized power plants but also from small, decentralized power generators, e.g. households. This also affects manufacturing companies, which are confronted with developing an energy management strategy. As those companies usually have not set high priorities on their energy management, there is a lack of a structured procedure to build an energy management strategy. Consequently, this creates the need for supporting methods to develop and implement an energy management strategy. This paper tackles the first step in the development of an energy management strategy. For this purpose, a target map is developed and possible use cases are systematized. The next steps of the implementation are presented using the example of load management.
Chatbot statt Berater?
(2018)
Im Silicon Valley wird deutlich, dass sich etablierte Technologien und Berufsbilder durch Kollaborationsplattformen ersetzen lassen. Können so selbst Beratungen für Industrie-4.0-Systeme effizienter und effektiver ausfallen? Wie solche Plattformlösungen aussehen können, zeigt der CPS-Matchmaker, der gerade in Aachen entwickelt wird.
Das Projektvorhaben 'eStep Mittelstand - Modulare Lösungen für den Mittelstand zur Stärkung der eigenständigen Integration von eBusiness-Standards in komplexen Lieferkettenprozessen' zielt darauf ab, die Nutzung von eBusiness-Standards zu erleichtern und das unternehmersiche Risiko für KMU zu reduzieren. In seinem Arbeitsplan stellte das Projekt in einem ersten Schritt eine grundlegende Analyse der Ausgangssituation und die Erhebung von Anforderungen an den Einsatz von eBusiness-Standards in KMU seinen Folgearbeiten im Projekt als Basis für die Lösungsentwicklung im weiteren Verlauf voran.
eStep Mittelstand: Analyse der Nutzung und Verbreitung von E-Business-Standards bei Unternehmen
(2016)
Im Forschungsprojekt »eStep Mittelstand – Modulare Lösungen für den Mittelstand zur Stärkung der eigenständigen Integration von E-Business-Standards in komplexe Lieferkettenprozesse« (im Folgenden kurz „eStep Mittelstand“ genannt) werden Lösungen erarbeitet, um den Einsatz von E-Business-Standards in den Geschäftsprozessen von kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) zu stärken und auszubauen. Dazu werden 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 Middleware (MW) erheblich erleichtert. Eine DIN SPEC, welche in Zusammenarbeit mit dem Deutschen Institut für Normung (DIN) e. V. erarbeitet wurde, stellt nun auch einen Leitfaden zur Weiterentwicklung und zum Ausbau der Funktionalität des SATs und des EBs bereit. Das Förderprojekt "eStep Mittelstand" ist Teil der Förderinitiative "eStandards: Geschäftsprozesse standardisieren, Erfolg sichern", die im Rahmen des Förderschwerpunkts "Mittelstand-Digital – IKT-Anwendungen in der Wirtschaft" vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) gefördert wird.
Da die heutigen Logistiknetzwerke den Anforderungen nicht mehr gerecht werden, rückt das Supply-Chain-Risk-Management von Wertschöfungsketten zunehmend in den Mittelpunkt unternehmerischer Überlegungen. Störungen in Logistiknetzwerken treten wegen unzureichender Datenmengen, -qualität und -integration der realen Welt nicht in den Informationssystemen auf. Eine echtzeitfähige Reaktion auf diese Störungen und proaktive Korrekturmaßnahmen innerhalb der Logistikprozesse sind folglich unmöglich. Daher kann ein erhöhter Bedarf an ganzheitlicher Transparenz innnerhalb der Logistiknetzwerke abgeleitet werden. Mit diesem Thema beschäftigt sich das Forschungsprojekt Smart-Logistic-Grids.
Smart-Logistic-Grids
(2016)
Ziel des Forschungsvorhabens Smart-Logistic-Grids ist die Entwicklung eines Systems, welches, basierend auf einer erhöhten Informationsverfügbarkeit, Handlungsalternativen aufzeigt und ökonomisch bewertet. Hierfür ist eine barrierefreie Integration unterschiedlicher Akteure innerhalb eines Logistiknetzwerks notwendig. Das Ergebnis dieses Systems eröffnet den Nutzern nicht nur Effizienzsteigerungen und eine erhöhte Robustheit des Gesamtsystems, sondern auch die Reduzierung der CO2 –Emissionen.
Im Forschungsprojekt BigPro wird die Frage beantwortet, wie Big Data aus der Produktion genutzt werden können, um das Störungsmanagement zu unterstützen. Dazu wurde ein Vorgehen entwickelt, das sicherstellt, dass die erforderlichen Informationen in der richtigen Form zu Verfügung stehen und das System zielgerichtet auf- und eingesetzt werden kann. Das Projekt „BigPro“ wird
über das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Rahmen des Förderprogramms IKT 2020 – Forschung für Innovationen mit dem Förderkennzeichen 01IS14011 gefördert
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.