Produktionsmanagement
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In Zeiten von Industrie 4.0 wird es zunehmend wichtig, Unternehmensprozesse zu digitalisieren, um dem steigenden Kosten- und Wettbewerbsdruck standhalten zu können. Gerade in der komplexen Einzel- und Kleinserienfertigung des Maschinen- und Anlagenbaus wird diese Digitalisierung unerlässlich. Dementsprechend steigt auch die Anzahl der angebotenen Systeme für die Produktionsplanung. Doch über welche genauen Funktionen verfügen die unterschiedlichen Systeme und welche Software verspricht die größte Entlastung in der komplexen Produktionsplanung.
10 Jahre ist es her, dass ein unbekannter Autor unter dem Pseudonym Satoshi Nakamoto ein Paper veröffentlichte, in dem er eine Alternative zum Fiat-Währungssystem beschrieb. Grundbaustein: Die damals noch wenig bekannte Blockchain-Technologie.
Gerade einmal ein Jahr später begann der kometenhafte Aufstieg dieser „Kryptowährung“. Der Bitcoin hangelt sich von einem Superlativ zum nächsten, inzwischen liegt die Marktkapitalisierung bei deutlich über 200 Mrd. US-Dollar. Doch das Fachpublikum hat längst bemerkt, dass der Bitcoin nur ein erster technischer Durchstich für etwas viel Größeres ist. Über 1000 verschiedene Kryptowährungen verzeichnet die Webseite coinmarketcap.com.
Aber auch über die Anwendung als Währung hinaus tun sich enorme Potenziale auf und die Anzahl an wissenschaftlichen Veröffentlichungen nimmt jeden Monat zu. Gleichzeitig häufen sich die Vorbehalte, ob die Technologie halten kann, was diverse Berater und Start-ups versprechen; immer wieder wird die Technologie als Energiefresser verschrien. Und tatsächlich verbraucht das Bitcoin-Netz aktuell mehr Strom als beispielsweise ganz Irland.
Real Time Location Systems
(2018)
Industrie 4.0, Sensorintegration und Data-Analytics sind nur einige der Schlagworte, die in den letzten Jahren verstärkt diskutiert wurden. Doch wie werden diese Themen in das Produktionsumfeld integriert und welcher wirtschaftliche Nutzen kann aus den Möglichkeiten günstigerer Hard- und Software gezogen werden?
Individualisierung in Kombination mit dem Kundenwunsch nach immer kürzeren Lieferzeiten führt zu einer steigenden Komplexität und Dynamik auf Produktionsebene. Um weiterhin das Einhalten der logistischen Zielgrößen zu ermöglichen, müssen die zurzeit vorhandenen Unternehmensstrukturen und deren Prozesse vorbereitet werden.
Eine Möglichkeit, dem turbulenten Markt zu begegnen, ist ein adaptives Abweichungsmanagement in der Fertigungssteuerung, das Unternehmen einen adäquaten Umgang mit Abweichungen ermöglicht. Klassische Methoden der Fertigungssteuerung reichen nicht mehr aus, um mit der jetzigen Entwicklung umzugehen.
Das hier beschriebene Zielmodell und die internen sowie externen Einflussfaktoren sollen bei der Analyse der Zusammenhänge in der Fertigungssteuerung helfen. Das vorgestellte Vorgehensmodell zeigt, wie ein adaptives Abweichungsmanagement aufgebaut werden sollte, um die systematische, differenzierte und kategorisierte Betrachtung und Bewältigung von Abweichungssituationen zu ermöglichen.
Durch den vereinfachten Umgang mit Abweichungen wird sowohl eine tiefgreifende Analyse der Wirkungszusammenhänge als auch eine automatisierte Beruhigung der Produktion ermöglicht. Dies führt zu einer Reduktion von wiederkehrenden Abweichungen durch die Implementierung einer geschlossenen kaskadierten
Informationsrückführung.
Projekt AM4Industry: Ein Kosten-Nutzen-Modell für die Bewertung additiver Fertigungsverfahren
(2018)
Im Rahmen des vom BMWi geförderten Projekts 'AM4Industry' entwickelt das FIR an der RWTH Aachen ein Kosten-Nutzen-Modell zur Bewertung von additiven Fertigungsverfahren. Mit diesem sollen Handlungsempfehluingen aus Erfolgsbeispielen abgeleitet werden. Zur Gestaltung eines solchen Modells werden sowohl die Lebenszykluskosten analysiert als auch die Zusammenhänge und Wechselwirkungen der potenziellen Nutzendimensionen strukturiert. So wird eine quantifizierte Bewertung erleichtert, die in Kombination mit einer hohen Kostentransparenz den Einsatz der additiven Fertigung häufiger rechtfertigt.
Das FIR an der RWTH Aachen widmet sich gemeinsam mit dem Forschungskonsortium, bestehend aus dem Fraunhofer ILT, der DMG Mori Spare Parts GmbH, der Materialise GmbH, der TOP Mehrwert-Logistik GmbH und der Software AG, der Entwicklung einer unternehmensübergreifenden Softwareplattform zur Realisierung eines Wertschöpfungsnetzwerks für eine agile Logistiklösung zu Herstellung von Neu- und Ersatzteilen unter Nutzung der additiven Fertigung. Ziel ist die Entwicklung und prototypische Implementierung einer unternehmensübergreifenden softwarebasierten Plattform, die die zentralen Koordinationsfunktionen bereitstellt.
Die digitale Vernetzung der Unternehmenswelt ist längst in sämtliche Branchen und Unternehmensstrukturen vom großen Konzern bis zum kleinen Mittelständler vorgedrungen. Unternehmen setzen zunehmend auf die Implementierung von betrieblichen Anwendungssystemen und dabei auf die tatkräftige Unterstützung von externen Implementierungsexperten, oftmals direkt seitens des ausgewählten Systemanbieters. Um den Implementierungsprozess reibungslos gestalten zu können, müssen die zukünftigen Anwender und der beauftragte Anbieter ein gemeinsames, einheitliches Verständnis dafür entwickeln, wie das Projekt gemanagt werden sollte. Dabei erweisen sich insbesondere fehlende Standards bei den wesentlichen Bausteinen als großes Manko.
Zielsetzung der Reaktionsstrategiematrix mit dazugehöriger Differenzierungslogik ist die Identifizierung von Abweichungssituationen, um diese im Anschluss schnell zu bewerten und zu priorisieren. Die Matrix ist Basis für zeitnahe und gleichzeitig differenzierte Betrachtungen von Instabilitäten im Fertigungsprozess, sodass eine mögliche Reaktionsstrategie umgehend implementiert werden kann.
Die Bewertung der produktionsnahen IT-Infrastruktur und die Auswahl eines passenden ME-Systems stellen Unternehmen vor eine komplexe, aber nicht unlösbare Herausforderung. Die Einführung der Software hat dabei nicht nur Auswirkungen auf den Produktionsprozess, sondern auch auf die Feinplanung und das Qualitätsmanagement. Um die Investionskosten und den internen Personalaufwand für die Einführung gering zu halten, benötigt man eine gezielte Vorgehensweise zur Auswahl des Systems.
Immer flexibler und schneller auf sich ändernde Kundenwünsche reagieren zu können, ist das Ziel eines jeden produzierenden Unternehmens. Um dieses zu erreichen, müssen Daten aus dem Shop Floor nahezu in Echtzeit dem ERP-System zur Verfügung gestellt werden. Dabei kann die Datenintegration auf unterschiedlichen Wegen erfolgen: Data Lakes und MES sind zwei Beispiele mit unterschiedlichen Vor- und Nachteilen.