Produktionsmanagement
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Influenced by the high dynamic of the markets the optimization of supply chains gains more importance. However, analyzing different procurement strategies and the influence of various production parameters is difficult to achieve in industrial practice. Therefore, simulations of supply chains are used in order to improve the production process. The objective of this research is to evaluate different procurement strategies in a four-stage supply chain. Besides, this research aims to identify main influencing factors on the supply chain’s performance. The performance of the supply chain is measured by means of back orders (backlog). A scenario analysis of different customer demands and a Design of Experiments analysis enhance the significance of the simulation results.
The topics Internet of Things and Industry 4.0 increasingly lead to the fact that the customer is increasingly focused on manufacturing companies. He wants to know delivery date of the product, wants to make changes at short notice, get an individualized product and much more. Technologically, these requirements have already been met, but the structures within the company as well as the operational processes are not yet or only partially prepared to cope with the increasing complexity and dynamics of production. This leads to many deviations with which the production controller must deal, whether they are complex or trivial.
In order to counteract the increasing number and frequency of deviation situations which are currently encountered with complex manual interventions, it is necessary to systematically evaluate deviations and then to allocate them a dominant reaction strategy (manual, partially automated, automated) from which a suitable reaction measure can be derived. This relieves the production controller, since assistance systems partially eliminate deviations independently.
As a result, the production controller gets more time to deal with the cause of deviations so that a new occurrence of deviations can be avoided and the number of deviations can be reduced sustainably. The following paper provides a solution for the assessment of deviations. In addition, it includes differentiation logic to allocate one of the three different reaction strategies to the identified deviation.
Influenced by the high dynamic of the markets and the steadily increasing demand for short delivery times the importance of supply chain optimization is growing. In particular, the order process plays a central role in achieving short delivery times and constantly needs to evaluate the trade-off between high inventory and the risk of stock-outs. However, analyzing different order strategies and the influence of various production parameters is difficult to achieve in industrial practice. Therefore, simulations of supply chains are used in order to improve processes in the whole value chain. The objective of this research is to evaluate two different order strategies (t, q, t, S) in a four-stage supply chain. In order to measure the performance of the supply chain the quantity of the backlog will be considered. A Design of Experiments approach is supposed to enhance the significance of the simulation results.
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 Erzeugung und Nutzung von Echtzeitdaten sind ein erster Schritt der Digitalisierung. Durch Echtzeitdaten lassen sich Prognosen teils drastisch verbessern.
Auf Basis der durch Echtzeitdaten transparenten Supply Chain lassen sich Risiken und somit Bestände über das eigene Unternehmen hinaus systematisch reduzieren.
ABER: Nicht alle Nutzenpotentiale durch Echtzeitdaten sind „einfach zu heben“.
Wird es das Unternehmen ohne Bestände geben? Welche Implikationen sehen Sie für Ihr Unternehmen?
Heutzutage müssen produzierende Unternehmen im globalen Wettbewerb zunehmend eine steigende Nachfrage nach kundenspezifischen Produkten bedienen und gleichzeitig eine hohe logistische Leistungsfähigkeit unter einem enormen Kostendruck aufrechterhalten. Sie versuchen daher, ihre Planungs- und Steuerungsprozesse auftragsbezogen auszurichten, scheitern jedoch häufig sowohl an der stark volatilen und schwer prognostizierbaren Kundennachfrage als auch an schwankenden Wiederbeschaffungszeiten in den nachgelagerten Beschaffungsnetzwerken.
Zum Umgang mit diesen unvorhersehbaren und dynamischen Einflüssen wurden in den letzten Jahren unter der Begrifflichkeit des Störungsmanagements mehrere wissenschaftliche Ansätze entwickelt, jedoch blieb bisher eine Betrachtung auf einer systematischen, betriebsübergreifenden Ebene, d. h. unter einer gemeinschaftlichen Bilanzhülle und unter Einbezug einer Verarbeitung von Echtzeitinformationen, aus.
Daher bestand die Zielsetzung dieser Dissertationsschrift darin, die Umsetzbarkeit einer betriebsübergreifenden Betrachtung des Störungsmanagements unter einer gemeinschaftlichen Bilanzhülle zur Dämpfung der Störungswirkungen und damit Reduzierung des wirtschaftlichen Schadens zu bewerten und basierend auf den resultierenden Ergebnissen ein geeignetes Gestaltungskonzept zu entwickeln. Den Kern der Arbeit bildet dabei zunächst die Beschreibung der Prozesse und Strukturen der Produktionsplanung sowie der Eingriffsmöglichkeiten des Störungsmanagements und die Ermittlung explikativer Aussagen bzgl. betriebsübergreifender Abstimmungsmechanismen auf Basis von Simulationsexperimenten. Diese Beschreibungs- und Erklärungskomponenten werden dann im Rahmen eines Gestaltungskonzepts zusammengeführt, das eine den Anforderungen der Echtzeitsystematik sowie der kybernetischen Systemtheorie entsprechende betriebsübergreifende echtzeitfähige Lenkung der Produktionsplanungs- und -steuerungsprozesse innerhalb des Beschaffungsnetzwerks ermöglicht.
Die Ergebnisse und die abgeleiteten Gestaltungsempfehlungen richten sich vor allem an produzierende Unternehmen mit einem hohen Anteil an Lagerfertigung und an Software-Anbieter, welche mit ihren IT-Lösungen die betriebsübergreifende Produktionsplanung und ‑steuerung unterstützen. (Quelle: Apprimus)
Die Verschärfung des Wettbewerbsumfelds produzierender Unternehmen und die als Antwort hierauf in den Fokus rückenden agilen Methoden vergrößern die Bedeutung einer effizienten Handhabung von Änderungsprozessen. Am Beispiel des Maschinen- und Anlagenbauers Ortlinghaus zeigt der Beitrag, dass eine Kombination aus ungeeigneten Änderungsprozessen und mangelhaftem IT-Support in der Praxis oft die schnelle und gleichzeitig qualitätsgesicherte Durchführung von Änderungsprozessen verhindert. Der Zielkonflikt aus geringem Zeitbedarf und hoher Prozessqualität lässt sich durch Anpassungen in der IT-Unterstützung reduzieren. Hierdurch können Erfolgsfaktoren für ein effizientes Änderungsmanagement gehoben und die Problemfelder der Workflowunterstützung, Informationsverteilung und Datenhandhabung verbessert werden. Zentrales Hindernis zur Adressierung der Erfolgsfaktoren stellt die aktuell zur Abwicklung von Change Requests genutzte Arbeitsumgebung dar. Der Beitrag präsentiert hierfür als zentralen Lösungsansatz die Internet of Production Infrastruktur. Das Potenzial der Internet of Production Infrastruktur im Kontext des Änderungsmanagements wird anhand von drei Anwendungsbeispielen verdeutlicht. Abschließend wird der Migrationspfad für Unternehmen bei der Einführung eines effizienten Änderungsmanagements aufgezeigt.
This research area focuses on the management systems and principles of a production system. It aims at controlling the complex interplay of heterogeneous processes in a highly dynamic environment, with special focus on individualized products in high-wage countries. The project addresses the comprehensive application of self-optimizing principles on all levels of the value chain. This implies the integration of self-optimizing control loops on cell level, with those addressing the production planning and control as well as supply chain and quality management aspects. A specific focus is on the consideration of human decisions during the production process. To establish socio-technical control loops, it is necessary to understand how human decisions are made in diffuse working processes as well as how cognitive and affective abilities form the human factor within production processes.
Der FIR e. V. an der RWTH Aachen arbeitet mit anderen Instituten im Aachener Exzellenzcluster "Integrative Produktionstechnik für Hochlohnländer" daran, die Wettbewerbsfähigkeit von deutschen Unternehmen zu stärken. Ein Ziel ist es, die Qualität und die Effizienz der menschlichen Entscheidungen innerhalb der Disposition zu verbessern. Zur Steuerung und Optimierung von Lieferketten greifen Entscheider auf eine Vielzahl von Informationen aus der Logistik zurück, die sie schnell erfassen, verarbeiten und richtig interpretieren müssen. Menschen handeln aber nicht ausschließlich rational und die Qualität der Entscheidungen hängt von zahlreichen und
individuell unterschiedlichen Größen ab. Zur Unterstützung der Mitarbeiter und einer Verbesserung der Planung einer Supply-Chain wird im Rahmen des Teilprojekts die folgende Kernfrage untersucht: Welche Wechselwirkungen existieren innerhalb von Lieferketten zwischen Beschaffungsstrategie und übergeordneten Zielgrößen unter Berücksichtigung verschiedener Nachfrageszenarien?