Produktionsmanagement
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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.
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 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.
In diesem Whitepaper stellen wir Ihnen die Technologie Process-Mining vor und zeigen auf, welche enormen Potenziale in ihrer Anwendung liegen. Auch mit einer neuen Technologie ist jedoch ohne kompetente Anwendung
kein Erfolg erzielbar. Unser vorliegendes Whitepaper soll Ihnen dazu verhelfen, zu erkennen, welche Hürden Sie überwinden müssen, um das Potenzial von Process-Mining für sich zu heben, und wie wir vom FIR an der RWTH Aachen Ihnen bei der Umsetzung helfen können.
"Tracking & Tracing"-Systeme steigern merklich die Transparenz in der Produktion und der Lieferkette. Insbesondere Such-, Buchungs-, und Inventuraufwände sowie Schwund, Engpässe und Transportkosten lassen sich dadurch reduzieren. Die gewonnene Transparenz hilft bei der Erreichung einer flexiblen Produktion, sodass sich durch eine adaptive Planung und Steuerung bestehende Prozesse kontinuierlich verbessern lassen. Das jetzt erschienene Whitepaper beleuchtet Nutzen und Potenziale von Tracking & Tracing, stellt einen systematischen Ansatz zur Einführung von Tracking- und Tracing-Systemen vor und beschreibt hierbei anfallende Herausforderungen.
The shop floor is a dynamic environment, where deviations to the production plan frequently occur. While there are many tools to support production planning, production control is left unsupported in handling disruptions. The production controller evaluates the deviations and selects the most suitable countermeasures based on his experience. The transparency should be increased in order to improve the decision quality of the production controller by providing meaningful information during his decision process. In this paper, we propose a framework in which an interactive production control system supports the controller in the identification of and reaction to disturbances on the shop floor. At the same time, the system is being improved and updated by the domain knowledge of the controller. The reference architecture consists of three main parts. The first part is the process mining platform, the second part is the machine learning subsystem that consists of a part for the classification of the disturbances and one part for recommending countermeasures to identified disturbances. The third part is the interactive user interface. Integrating the user’s feedback will enable an adaptation to the constantly changing constraints of production control. As an outlook for a technical realization, the design of the user interface and the way of interaction is presented. For the evaluation of our framework, we will use simulated event data of a sample production line. The implementation and test should result in higher production performance by reducing the downtime of the production and increase in its productivity.
Heutige Implementierungsprojekte sind davon geprägt, dass nach dem Go-Live keine Prozesse zur Verfügung stehen, die es ermöglichen, dass neue Anforderungen effizient und kostengünstig umgesetzt werden. Dies resultiert in einem sinkenden Nutzen für die Anwender. Erst, wenn das eingesetzte System durch zahlreiche Workarounds und selbst entwickelte Anwendungen nicht mehr handhabbar ist, werden kostenintensive Anpassungs- und Neueinführungsprojekte angestoßen. Ein Ausweg hieraus kann ein konsequent umgeetztes, kontinuierliches und kurzzyklisches Anforderungsmanagement sein, dass Prozesse und eingesetzte IT-Lösungen deckungsgleich hält.
Insbesondere mittelständische Unternehmen weisen starke Defizite in der digitalen Vernetzung ihrer Produktion auf. Im Rahmen des industrienahen Forschungsprojekts DaFuER werden die State-of-the-Art-Methoden zur Datenfusion und Fehlerreduzierung bei datengetriebenen Rückmeldeprozessen näher analysiert und in industriellen Use-Cases validiert. So wird die Datenfusion auch im Alltag für reale Produktionsprozesse von kleinen und mittleren Unternehmen weiter erschlossen. Weiterhin werden häufig fehlerhafte Rückmeldedaten in Prozessen sowie mögliche Optimierungspotenziale aufgezeigt.
Die fortwährende Digitalisierung sämtlicher Industriezweige macht auch vor kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) der Logistikbranche nicht Halt und fördert so den Aufbau neuer und bis dato unkonventioneller Vertriebswege. Im Projekt 'Fit4Platform' wird dazu ein öffentliches, frei nutz-bares Entscheidungstool zur Auswahl der passenden Logistikplattform entwickelt und durch Um-setzungsstrategien zur Einführung und Nutzung ergänzt. Logistikdienstleister haben so die Möglichkeit, effizient die richtige Plattform für ihr Geschäftsmodell zu selektieren und aufwandsarm zu implementieren. In der ersten Phase des Projekts werden die derzeitigen Plattformlösungen am Markt evaluiert und über Morphologien den Bedarfen der Logistikbranche gegenübergestellt.
Die Blockchain-Technologie gilt als eine der großen Errungenschaften der Informationstechnologie, ist in ihren Eigenschaften und Ausprägungen bis dato jedoch kaum wissenschaftlich aufgearbeitet. Die in dieser Dissertationsschrift ausgearbeitete Morphologie der Blockchain-Technologie schafft eine wissenschaftlich fundierte generisch gültige Strukturierung ebenjener. Zudem wird die Technologie für die Anwendung im Supply-Chain-Management gestaltet.