Informationsmanagement
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Institute
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.
"Digitale Transformation" und "Industrie 4.0" sind nur zwei Beispiele für gängige Termini, die sich mittlerweile in irgendeiner Form in den meisten Unternehmensstrategien wiederfinden. Und doch fehlt es häufig an der nötigen Vorstellungskraft, wie diese Themen im eigenen Unternehmen zukünftig auch umgesetzt werden können.
Die am 15. und 16. November 2017 im Cluster Smart Logistik auf dem RWTH Aachen Campus stattgefundene Aachener Informationsmanagement-Tagung hatte zum Ziel, genau an diesen Stellen Licht ins Dunkel zu bringen. Im Fokus stand dabei die Frage, wie das Informationsmanagement, also die Aufgabe, die Ressource "Information" bestmöglich zu nutzen, bei der Entwicklung neuer Geschäftsmodelle, die ein wesentliches Merkmal der digitalen Transformation von Unternehmen darstellen, eingesetzt werden kann.
In vielen Unternehmen ist das Thema „Digitalisierung“ direkt beim Top-Management aufgehangen. Während sich viele Führungskräfte bereits intensiv mit dem Thema auseinandergesetzt und richtungsweisende Entscheidungen über die zukünftigen Einsatzgebiete neuer Geschäftsmodelle und digitaler Technologien getroffen haben, kennen die vielen Mitarbeiter in den Fachbereichen das Thema jedoch häufig nur über neueste Meldungen aus dem Intranet oder aus unternehmensinternen Newslettern. Aber auch dort finden sich hauptsächlich interessante Videos von Führungskräften in Workshops und die Beschreibung einiger Leuchtturmprojekte. Die brennendsten Fragen der Mitarbeiter bleiben dort in den meisten Fällen jedoch unbeantwortet:
- Was bedeutet „Digitalisierung“ für mich?
- Sind meine Skills noch ausreichend?
- Welche Auswirkungen hat dieses Thema auf meine Arbeit?
- Was muss ich in Zukunft können?
„Daten sind das Öl des 21. Jahrhunderts.“ Dieser Satz impliziert die große Bedeutung, die Daten heutzutage zugerechnet wird. Während die technischen Systeme immer ausgereifter werden und die Erzeugungsrate von Daten unaufhaltsam steigt, stehen viele Unternehmen, gerade im Produktionsumfeld, vor der Herausforderung, diese Daten zu nutzenbringenden Informationen zu verarbeiten.
In BigPro haben Experten aus dem Informations- und Kommunikationstechnik-Umfeld mit Anwendungspartnern aus der Fertigungsbranche zusammengearbeitet, um dieses Problem zu adressieren. Ziel des gemeinsamen Vorhabens war es, das Reaktionsmanagement von Störungen in fertigenden Unternehmen mittels Big-Data-Technologien zu verbessern und so die durch Produktionsausfälle entstehenden hohen Kosten zu reduzieren. Hierzu wurde eine Big-Data-Plattform entwickelt, die in der Lage ist, heterogene Daten aus unterschiedlichsten Quellen des Produktionsumfelds aufzunehmen, zu verarbeiten und in einen Kontext miteinander zu setzen. Neben den klassischen Datenquellen im Produktionsumfeld wurde die Datenbasis in BigPro um den „Sensor“ Mensch erweitert, um das digitale Abbild der Produktionsumgebung durch die Wahrnehmung, Stimmung und Sprache der Mitarbeiter noch transparenter darzustellen.
Durch den Einsatz der im Projektverlauf entwickelten Mustererkennung ist die BigPro-Plattform in der Lage, die generierten und gesammelten Daten expliziten Störungsmustern zuzuordnen. Diese bilden die Grundlage, aufgezeichnete Datenkonstellationen in Echtzeit mit bekannten Störungsmustern im Produktionsumfeld abzugleichen und bei sich anbahnender Übereinstimmung geeignete Maßnahmen einzuleiten, um den Störungen proaktiv entgegenzuwirken. Hierzu wurde ein Katalog mit störungsbehebenden Maßnahmen methodisch aufgebaut, aus welchem, je nach Anwendungsfall, manuell oder automatisch geeignete Maßnahmen initiiert werden. Eine Methodik, welche die Effektivität der Maßnahmen analysiert und bewertet, stellt sicher, dass etwa fehlgeschlagene Maßnahmen erkannt und überprüft werden können. Sollte für eine Störung keine geeignete Maßnahme hinterlegt sein, wird der Maßnahmenkatalog dynamisch durch situationsabhängig neu generierte Maßnahmen erweitert. Die Informationsbereitstellung sowie -rückführung des Reaktionsmanagements erfolgt in Form einer skalierbaren Visualisierung bedarfsgerecht für die unterschiedlichen Nutzergruppen. Durch ein hinterlegtes Eskalationsmodell werden den Mitarbeitern alle nötigen Informationen entsprechend der Maßnahme direkt und vor allem nutzerspezifisch (z. B. aggregiert für die Produktionsleitung, detailliert für den Analysten, etc.) zur Verfügung gestellt.
Die entwickelte BigPro-Plattform trägt durch die technologische Integration einer Störungsfrüherkennung, einem dynamischen Maßnahmenkatalog sowie einer bedarfsgerechten Informationsbereitstellung essentiell dazu bei, die von zunehmender Dynamik geprägte Produktion durch ein proaktives Reaktionsmanagement robuster gegenüber Abweichungen zu machen, um kostspielige Produktionsausfälle zu vermeiden.
Elektrische Fahrzeuge im Flottenverbund eröffnen durch die Einbindung in das öffentliche Stromnetz große Wertschöpfungspotentiale durch das Erbringen von Energiedienstleistungen. Dieser radikale Wandel zwingt Original Equipment Manufacturer (OEM) zur Untersuchung neuer Geschäftsfelder und der Schaffung ganzheitlicher Mobilitätskonzepte. Um diesen disruptiven Veränderungen gerecht zu werden, liegt der Fokus der vorliegenden Untersuchung auf der Entwicklung einer allgemeingültigen Bewertungssystematik für Elemente eines erweiterten Dienstleistungsportfolios für konkrete Anwendungsfälle von EV (Electric Vehicle)-Flottenbetreibern.