Produktionsmanagement
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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.
Die Implementierung von Business-Software ist für Unternehmen immer mit großen Herausforderungen verbunden. Nicht zuletzt durch Bestrebungen wie Industrie 4.0 ist Software immer tiefer in den Unternehmen verankert und aus den Prozessen und der täglichen Arbeit nicht mehr wegzudenken. Werden diese Systeme dann in aufwändigen Projekten aktualisiert, angepasst oder sogar ersetzt, bedeutet dies einschneidende Änderungen im gesamten Unternehmen.
Intelligente, mit dem Internet verbundene Lautsprecher mit Spracherkennung und -steuerung - Smart Speaker -, sind in immer mehr Privathaushalten zu finden. Gleichzeitig gewinnen Sprachsassistenzsysteme auch in der betrieblichen Praxis von Unternehmen zunehmend an Bedeutung. Eine systematische Vorgehensweise zur Identifikation und Bwertung von nutzenstiftenden Einsatzzenarien von Sprachassistenzsystemen in der betrieblichen Praxis existiert nach dem Stand der Technik nicht. Diese Forschungslücke adressiert das Forschungsprojekt Smart Speaker.
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.
Das Physical Internet (PI) basiert auf einer physischen, digitalen und operativen Interkonnektivität, ohne die ein weltweit fragmentiertes und standardisiertes Gütertransportsystem nicht effizient arbeiten könnte. Zur Selbststeuerung von globalen Warenströmen sind valide Eingangsdaten notwendig . Darüber hinaus ist ein hohes Vertrauen in Steuerungsentscheidungen für eine weitreichende Akzeptanz aller Akteure und Kunden der Logistikbranche unabdingbar. Diese beiden Ziele können nur durch eine hohe Datenqualität erreicht werden. Neben der Erhöhung der Datenqualität durch Automatisierung oder Einsatz von erweiterter Sensorik bieten Methoden der Datenfusion und der Entscheidungsfusion große Potenziale. Dieser Beitrag beschreibt ein methodisches Vorgehen zur Analyse dieser Potenziale. Darüber hinaus wird anhand eines Transitcenters dieses Vorgehen beispielhaft durchgeführt.