Produktionsmanagement
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Vor dem Hintergrund stark wachsender Absatzzahlen in der Windenergiebranche steht Nordex als Hersteller von Windenergieanlagen vor der Aufgabe, auch die Strukturen der Service-Logistik dem angestrebten Wachstum für die kommenden Jahre anzupassen. Eine elementare Frage ist dabei, ob die heutige Distributionsstruktur sowohl dem wachsenden Markt als auch den steigenden Ansprüchen der Kunden hinsichtlich Verfügbarkeit der Anlagen genügen kann. Das Forschungsinstitut für Rationalisierung (FIR) wurde daher von der Nordex Energy beauftragt, die bestehende Netzwerkstruktur mit alternativen Strukturszenarien zu bewerten.
3D-Druck in der Lieferkette
(2018)
Im Forschungsprojekt ‚3Dsupply – Intelligentes Ersatzteilmanagement unter Berücksichtigung additiver On-Demand-Fertigung‘ wurde von einem Projektkonsortium aus fünf Partnern aus Industrie und Forschung ein integriertes Dienstleistungskonzept für Logistikdienstleister entwickelt. Bei der zu erwartenden fortschreitenden Marktdurchdringung der additiven Fertigungstechnologien müssen mögliche Konsequenzen für die Logistikbranche frühzeitig erkannt und chancenorientiert genutzt werden. Die Verlagerung der Produktion hin zum Bedarfsort verringert Transportdistanzen und reduziert Lagervorgänge. Dies senkt zwar auch den Transportbedarf, setzt allerdings die korrekte Informationsweitergabe voraus. Im Rahmen des Forschungsprojekts ‚3Dsupply‘ wurde eine Referenznetzwerkstruktur zur dezentralen Ersatzteilversorgung unter Berücksichtigung additiver Fertigungsverfahren konzipiert. Darauf aufbauend wurde ein Softwaretool zur standardisierten Aufnahme von Fertigungsanforderungen und zur Auswahl potenzieller Produzenten erarbeitet. Das neue Dienstleistungskonzept für den Logistikdienstleister basiert auf einem tragfähigen Geschäftsmodell für Kunden, Dienstleister und Produzenten. Das Projekt wurde vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) unter dem Förderkennzeichen 02K16C162 gefördert. Während der Projektlaufzeit von September 2017 bis Dezember 2020 wurde das Projekt vom Projektträger Karlsruhe betreut.
Eine wesentliche Hürde in einem Auswahlprojekt ist die unklare oder unrealistische Vorstellung von den eigenen Anforderungen an ein zukunftsorientiertes ERP-/PPS-System. So leiten sich die Anforderungen an eineSoftwarelösung primär von der betrieblichen Aufgabenstellung und den daraus resultierenden Abläufen ab. In der Praxis mangelt es nicht zuletzt aufgrund der organisatorischen Komplexität und deren fehlender Greifbarkeit häufig an einem ganzheitlichen Bild der Auftragsabwicklungsprozesse. So ist es verständlicherweise schwer, die betrieblichen Prozesse ohne ausreichendes Wissen über die aktuelle Ablauforganisation in sinnvoller Weise zukunftsfähig zu gestalten.
Die Bewertung der bestehenden IT-Infrastruktur und die Auswahl eines geeigneten, zukunftsorientierten ERP-/PPS-Systems stellen Unternehmen vor eine komplexe, aber nicht unlösbare Herausforderung. So bindet die Auswahlentscheidung ein Unternehmen in der Regel für einen Zeitraum von bis zu fünfzehn Jahren an das eingeführte System. Die Software und der Entscheidungsprozess betreffen nahezu alle betrieblichen Abteilungen vom Vertrieb über die Konstruktion, die Produktion und den Versand bis hin zum Service. Zudem ist die Einführung einer neuen ERP-/PPS-Software mit hohen Investitionen und einem beträchtlichen internen Personalaufwand verbunden. Auf Grund der Tragweite einer derartigen Entscheidung verlangt ein Auswahlprojekt nach einer adäquaten und erprobten Vorgehensweise. Das FIR begleitet Unternehmen seit über zwanzig Jahren bei der Auswahl der geeigneten IT-Unterstützung mit Hilfe des am Institut stetig weiterentwickelten 3PhasenKonzepts.
Out-of-Stock-Situationen stellen ein großes Problem für Industrie und Handel dar. Insbesondere in der Konsumgüterindustrie, in der regulär die Maxime "never Out-of-Stock" gilt, ist diese Problematik nicht durchgängig gelöst. Die Strategie Efficient Consumer Reponse (ECR) und das Konzept Vendor Managed Inventory (VMI) als Umsetzungsmöglichkeit für ECR sind ein erfolgsversprechender Ansatz, um die Out-of-Stock Problematik erheblich zu reduzieren, wenn nicht gar zu lösen. ECR beschreitet dabei keinen völlig neuen Weg, sondern verbindet bestehende Strategien, Konzepte und Prozessdenken sowie eine konsequente Ausrichtung auf den Endkonsumenten.
5.1 Die Projektergebnisse von myOpenFactory (Teilkapitel aus Kap. 5: Zusammenfassung und Ausblick)
(2007)
Die Herausforderung der myOpenFactory-Initiative lässt sich zusammenfassend beschreiben als die informationstechnische Unterstützung unternehmensübergreifender Prozesse der Auftrags- und Projektabwicklung temporärer Produktionsnetzwerke im Maschinen- und Anlagenbau. Die hohe Komplexität der entsprechenden Koordinationsaufgaben solcher Produktionsnetzwerke resultiert einerseits aus dem hohen Vernetzungsgrad der Strukturen bei meist nur geringer Dauer der projektbezogenen Geschäftsbeziehungen und andererseits aus der Inkompatibilität marktgängiger Softwaresysteme sowie der mangelhaften organisatorischen Gestaltung der überbetrieblichen Auftragsabwicklung.
In den folgenden Abschnitten werden Szenarien zur Weiterentwicklung der Projektergebnisse von myOpenFactory vorgestellt, die neben der bereits erwähnten und begonnenen Internationalisierung des Standards möglich und sinnvoll sind. Diese Darstellung ist nicht vollständig und als Anregung für den weiteren Handlungsbedarf zu verstehen.
Das primäre Ziel des Projekts 'AM 4 Industry' bestand darin, ein Modell zu entwickeln, das die Vorteile der Integration von Additiver Fertigung in die Produktionstechnologien eines Unternehmens aufzeigt. Hierzu wurden sowohl die resultierenden Kosten als auch der durch die Produktion mit Additiver Fertigung generierte Benefit identifiziert.
Das Kosten-Nutzen-Modell soll ein für die Industrie praktikables Modell bieten, das den Vergleich verschiedener Produktionsmethoden für bestimmte Teile ermöglicht. Dadurch sollen Unternehmen befähigt werden, fundierte Entscheidungen über die potenzielle Einbeziehung der Additiven Fertigung in ihre Produktion zu treffen. Heutzutage basieren diese Entscheidungen oft auf unvollständigen Informationen, Teilkosten und unsachgemäßem Urteilsvermögen.
Der Einsatz der Additiven Fertigung zur Herstellung von Teilen verändert oft mehr als lediglich einen Einzelaspekt in der Lieferkette. Aus diesem Grund ist es schwierig, einen klaren Überblick über den möglichen Nutzen sowie eventuelle Kosten zu erhalten. Für einen Vergleich, der alle Aspekte berücksichtigt, ist eine ganzheitliche Betrachtung erforderlich. Hierzu müssen alle einflussnehmenden Faktoren betrachtet werden. Dazu zählt insbesondere die fundierte Betrachtung des gesamten Produktlebenszyklus: Produktdesign / Engineering, Produktion / Qualität, Service / After Sales. Die Vorteile der Produktion mit Additiver Fertigung sind zum Beispiel die Funktionsintegration in einzelne Bauteile oder neue Möglichkeiten in der Ersatzteilfertigung. Demgegenüber stehen jedoch u. a. teilweise längere Produktionszeiten und hohe Implementierungskosten der Technologie.
Da es nicht möglich ist, den Nutzen der Additiven Fertigung allein mit einem klassischen Kostenvergleich zu bewerten, musste ein neues generisches Modell entwickelt werden, das die über den gesamten Lebenszyklus entstehenden Kosten mit den technologischen Vorteilen vergleicht. Mit diesem Wissen erhalten Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil, denn anstelle von zeitaufwändigen Trial-and-Error-Tests kann das Modell den Entscheidungsprozess beschleunigen und die Erfolgsrate der Entscheidungen erhöhen.
Darüber hinaus wird ein wirtschaftlicherer Einsatz der Technologie ermöglicht, indem bei der Anwendung des entwickelten Modells neue Vorteile Additiver Fertigung identifiziert und schließlich nutzbar gemacht werden können. Die Anwendbarkeit des Modells in einem frühen Stadium - auch ohne genaue Daten - ermöglicht es Anwendern, sich bei ihren Bemühungen auf erfolgversprechende Anwendungsfälle zu konzentrieren und damit Ressourcen effizienter einzusetzen.
Immer häufiger sind kleine und mittlere Unternehmen der Konsumgüterindustrie nicht in der Lage, die vom Markt geforderte logistische Leistung zu erbringen. Die Hauptursache ist der anhaltende Zielkonflikt zwischen dem Wunsch nach einer Steigerung der Logistikeffizienz und dem Bestreben der Erhoehung der Logistikleistung. Im Rahmen von HybridChain wurden Gestaltungsempfehlungen fuer den Aufbau und die Konfiguration einer hybriden Supply Chain entworfen. In einer hybriden Supply Chain arbeiten unterschiedliche Teilsysteme an der Erfuellung eines uebergeordneten Ziels, und erreichen dabei ein besseres Ergebnis, als dies bei der alleinigen Nutzung eines einzelnen Teilsystems moeglich waere.
In saturated markets companies have to produce individualized products at low costs. In order to produce the high-variety of products efficiently and to be able to react effectively to order-variations, the production process structures must be most flexible and sustainable. Therefore adaptability of planning processes within the company and the supply chain is a precondition. Moreover an adaptive, decentralized control is necessary, which ensures a synchronized process by a flexible information network across all sub-processes. High Resolution Supply Chain Management aims at designing the production system according to the needs of the company’s supply chain environment.
To reach this goal a consistent research methodology has been elaborated. Based on the Viable System Model (VSM) developed by Stafford Beer current production systems are analyzed preliminary in terms of integrity.
With the gained knowledge a complete recursive model of a Viable Production System is developed. The recursive character of the approach allows identifying independent units within production systems on a detailed level. These units are meant to be self-optimizing control units, whereas the purpose of a unit is to independently optimize its part of the production system or production planning process. The architecture allows modelling a decentralized production system that meets all requirements of a flexible, adaptable production system. Thereupon, research focuses on the development of process and control loops for each of the identified units.
Each unit requires specific input information to be able to achieve a maximum degree of planning accuracy within its boundaries. For the communication of different units a flexible information flow has to be secured. Consequently an additional hierarchical and consistent set of objectives is necessary. Only consistent superior objectives can secure local optimization which yields to something like an overall optimum.
By integrating all results into a complete model of a Viable Production System, the adaptability of planning processes is reached due to the decentralized control of the different units, the consistent set of objectives and flexible information network.
[Conference paper]High Resolution Supply Chain Management – Enabling adaptable planning processes
(2007)
Increased competition has continuously led to a shift of production locations from high-wage to low-wage countries. To counteract this development the manufacturing of customized goods at the costs of mass production is necessary. This goal can be reached by solving the polylemma of production. High Resolution Supply Chain Management provides an approach to achieve higher planning efficiency and production profitability by increased flexibility and value orientation of inter- and in-company production planning and control systems. High Resolution Supply Chain Management aims for the establishment of information transparency within supply chains which does not exist in today's production networks. This will assure the availability of goods by local, self-optimizing control loops. Prerequisite is the creation of communication interfaces and data standards. By assuring the information flow and defined control loops High Resolution Supply Chain Management leads to an adaptive and self-optimized production system. In the last few years globalization led to a higher stress of competition of producing companies in high-wage countries. Cost advantages in production, like lower wages and social contributions, result in a relocation of production plants from countries as e.g. the United States or Germany to low-wage countries. Besides the lower wages the higher profitability is due to cost-effective mass production through economies of scale. At the same time customers ask for more individualized and lower priced products lined up with the wish of shorter lead times. Thus, companies have to gain the capability to adapt rapidly to customers requests. Short customer response times, high flexibility in production planning and -control (PPC) and manufacturing are necessary. Thereby, one frequently neglected competitive advantage of production locations in high-wage countries is the customer proximity. Industry now realizes this advantage and strengthens its efforts towards individualized production. A competitive advantage for high-wage countries can therefore be gained if individualized products are produced at nearly the costs of mass production. Thus, the resolution of the polylemma of production is underlying condition for saving labor in high-wage countries.
Produzierende Unternehmen sind heutzutage aufgrund zunehmender Konkurrenz aus Niedriglohnländern und eines schrumpfenden Technologievorsprungs einem enormen Kostendruck ausgesetzt, sodass Konzepte zur Steigerung der Produktivität erforderlich werden. Diese Konzepte sind vor allem auf die Optimierung innerbetrieblicher Abläufe auf Basis von Rückmeldedaten ausgerichtet. Eine notwendige Bedingung für das Ausschöpfen datenbasierter Wertschöpfungspotenziale ist eine konsistente und widerspruchsfreie Datenbasis. Mit dem Forschungsprojekt „Anwendung der Datenfusion bei der Erfassung und Speicherung betrieblicher Rückmeldedaten (DaFuER)“ wird demgemäß das Ziel verfolgt, die Erhöhung der Datenqualität von betrieblichen Rückmeldedaten durch die Anwendung von Methoden der Datenfusion zu ermöglichen.
Als Ergebnis des Forschungsprojekts wird in diesem Leitfaden eine Methode zur anwendungsfallspezifischen Ableitung geeigneter Methoden der Datenfusion dargelegt. Zunächst erfolgt die Definition des Anwendungsfalls. Dabei wird zur Ermittlung relevanter Informationsbedarfe den Anwendenden der Methodik eine Übersicht bereitgestellt, welche die verschiedenen für die Produktionsplanung und steuerung benötigten Informationen enthält. Außerdem werden Datenquellen anhand der Art der Datenerfassung klassifiziert. Diese Klassifikation ist die Grundlage für die Identifikation der im jeweiligen Anwendungsfall zur Verfügung stehenden Datenquellen.
Im Folgenden werden aus den verfügbaren Datenquellen diejenigen ermittelt, welche fusioniert werden sollen. Dazu wurde eine tabellarische Übersicht erstellt, mit Hilfe derer Datenquellen den Informationen zugeordnet werden, die sie bereitstellen. Weiterhin werden diese Datenquellen hinsichtlich ihrer Datenqualität auf Basis ausgewählter Qualitätsmerkmale bewertet. Für eine benötigte Information wählen die Anwendenden aus den ihnen zur Verfügung stehenden Datenquellen diejenigen zur Fusion aus, welche den Informationsbedarf decken und sich hinsichtlich der Erfüllung der Qualitätsmerkmale komplementieren.
Zuletzt wird eine für den konkreten Anwendungsfall geeignete Fusionsmethode der ausgewählten Datenquellen bestimmt. Grundlage dafür ist eine morphologische Untersuchung von Datenquellen. Durch eine Clusteranalyse möglicher Fehlerarten in Abhängigkeit der Kombination von verschiedenen morphologischen Merkmalsausprägungen werden prozesstypische Fehler der Datenfusion abgeleitet. Somit ist man in der Lage, anhand der ausgewählten Datenquellen die spezifischen Herausforderungen bei der Datenfusion zu identifizieren. Für die finale Auswahl einer für den Anwendungsfall geeigneten Datenfusionsmethode wurden für die ermittelten Prozessfehler die jeweiligen Eignungen der verschiedenen Methoden bewertet. Auf Grundlage dieser Bewertung wählen die Anwendenden schlussendlich diejenige Methode aus, die für die von ihnen identifizierten Herausforderungen am besten geeignet ist.
Durch die Globalisierung haben sich in den letzten Jahrzehnten überwiegend internationale und hochkomplexe Lieferketten entwickelt. Nationale und internationale Herausforderungen, wie beispielsweise der Brexit, die Corona-Pandemie, Handelskriege und Protektionismus oder auch verschiedene Naturkatastrophen haben in der Vergangenheit gezeigt, dass die Relevanz eines ganzheitlichen Supply-Chain-Risikomanagements durch den Anstieg der Komplexität in den Lieferketten stark gestiegen ist.
Im vorliegenden Positionspapier wird das Konzept einer Produktionsregelung beschrieben. Zunächst wird der Begriff der Produktionsregelung erläutert. Durch die kontinuierliche Erfassung und Überwachung des Ist-Zustands und den Abgleich mit den Soll-Werten werden Anpassungen am Produktionssystem möglich.
Zur erfolgreichen Einführung dieses Konzepts sind zwei Dimensionen in folgenden vier Handlungsfeldern zu entwickeln:
• Hochauflösende Auftragsüberwachung,
• datengestützte Produktionssteuerung,
• Production-Analytics,
• Produktionsregelung.
Für produzierende Unternehmen ergeben sich hieraus folgende Vorteile:
• Höhere Transparenz über betriebliche Abläufe
auf dem Shopfloor,
• Erhöhung der Reaktionsfähigkeit (geringe Reaktionszeit, bessere Lösungsqualität) der Fertigungssteuerung,
• Steigerung der Stamm- und Plandatenqualität durch kontinuierlichen Abgleich,
• Steigerung der logistischen Leistungsfähigkeit des Produktionssystems.
Im Mittelpunkt der IT-Systemarchitektur der großen und kleinen Unternehmen fungiert als zentrale Instanz seit jeher das Enterprise-Resource-Planning-System (kurz ERP-System). Damit dient es als Schnittstelle zur hochgradigen Integration von Anwendungen, die verstärkt die Kernapplikationen erweitern und modernisieren. Für die zunehmend an Projekten ausgerichtete Prozessmodellierung ist das implementierte ERP-System in seiner Agilität und Offenheit zu begrenzt. Individuelle Lösungen werden für unternehmerische Anforderungen geschaffen, aber nicht in den Standard überführt. In diesem Positionspapier zeigen wir, die Fachgruppe Produktionsplanung des FIR, anhand verschiedener Sichtweisen ausgewählte Trends auf, die großes Potenzial für die Zukunft des ERP-Systems bereithalten.