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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.
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.
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.
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.