Produktionsmanagement
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Der vorliegende Schlussbericht zu IGF-Vorhaben Nr. 18982 beschreibt das Projekt zum Thema "EIH - Energy Innovation Hub". Die Forschungsvereinigung, bestehend aus dem FIR e.V. und dem Fraunhofer-Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik in Chemnitz, beschäftigte sich hierzu mit der Vernetzung energierelevanter Informationen zwischen produzierenden KMU, Energieversorgern (EVU) und Maschinenbauern. Ziel ist die Konzeption einer Kommunikationsplattform, des Energy-Information-Hubs (EIH), für den Austausch energierelevanter Informationen zwischen KMU, EVU und Maschinenbauern. Durch eine ganzheitliche Betrachtung aller am Verbrauch beteiligten Akteure soll eine energieeffiziente Produktion erreicht werden.
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.
Industry 4.0 and the consequent necessity of digitalization has also impli-cations to the field of procurement, resulting in the so-called term of Procurement 4.0. Digitalization can be a valuable tool to increase the efficiency of the procurement organization and to exploit new opportunities of growth. A mandatory requirement to perform the digital transformation is an increased transparency along the procurement process chain. This paper aims to conceptualize a digital shadow for the procurement process in manufacturing industry as a basis for advanced data analytics procedures. The term digital shadow stands for a sufficiently accurate, digital image of a compa-ny's processes, information and data. This image is needed to create a real-time eval-uable basis of all relevant data in order to finally derive recommendations for action. The formation of the Digital Shadow is thus a central field of action for Industrie 4.0 and forms the basis for all further activities.
Towards the Generation of Setup Matrices from Route Sheets and Feedback Data with Data Analytics
(2018)
The function or department of production control in manufacturing companies deals with short-term scheduling of orders and the management of deviations during order execution. Depending on the equipment and characteristics of orders, sequence dependent setup times might occur. In these cases for companies that focus on high utilization of their assets due to long phases of ramp up and high energy costs, it might be optimal to choose sequences with minimal setup time times between orders. Identifying such sequences requires detailed and correct information regarding the specific setup times. With increasing product variety and shorter lot sizes, it becomes more difficult and rather time intense to determine these values manually. One approach is to analyse the relevant features of the orders described in the route sheets or recipes to find similarities in materials and required tools. This paper presents a methodology, which supports setup optimized sequencing for sequence dependent setup times through constructing the setup matrix from such route sheets with the use of data analytics.
Many ERP systems support configurable materials. Due to an ever increasing number of product variants the benefits of this approach are well understood. However, these implementations are not standardized. In this article we propose a new standard interface for the exchange of configuration data. This would lead to further benefits as systems as Advanced Planning systems could better use manufacturing flexibility while web shops as Amazon could easily integrate manufacturers of complex products with much reduced implementation effort.
Discrete Event Simulation (DES) is a well-known approach to simulate production environments. However it was rarely used for operative planning processes and to our knowledge never in terms of multiple disposition levels.In this paper we develop the necessary adjustments to use DES for this purpose and show some theoretical advantages.
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.
Company Data in the Blockchain: A Juxtaposition of Technological Drivers and Potential Applications
(2018)
In the presented paper, the technical possibilities of Blockchains are analyzed and classified according to their suitability to address specific challenges. This makes it possible to identify those technological drivers that are particularly promising for applicability in a corporate context. This includes, for example, tamper-resistance and security from forgery, which can be achieved without intermediaries with the help of data encryption methods using hash functions. Another technological capability of Blockchains is to provide a high degree of data security, which can be realized using public-key cryptography.
The technological drivers will be juxtaposed with data as typically generated in manufacturing companies (orders and order confirmations, production data, quality-related data, etc.). Subsequently, the prerequisites that these data must meet with regard to storage capacity and transferability will be identified. By linking the results to the identified technological drivers and functions it becomes possible to determine what types of company data have the potential to be successfully stored and managed in a Blockchain.
In today´s turbulent market, the way data are used in production is one of the key aspects to maintain or increase a manufacturing company´s ability to compete. Even though most companies are aware of the advantages of collecting, analyzing and using data, the majority of them do not exploit these fully. Thus, IT systems and sensors are integrated into the shop floor in order to deal with the current challenges, leading to an overwhelming amount of data without contributing to an improvement of production control. Because of developments like digitization and Industry 4.0, there is an innumerable amount of existing research focusing on data analytics, artificial intelligence and pattern recognition. However, research on collaborative platforms in traditional production control still needs improvement. Therefore, the main goal of this paper is to present a platform based closed loop production control and to discuss the relevant data. The collaborative platform represents the basis for a future analysis of high-resolution data using cognitive systems in order for companies to maximize the automation of their production. A use case at the end of the paper shows the potential implementation of the findings in practice.
„Daten sind das Öl des 21. Jahrhunderts.“ Dieser Satz impliziert die große Bedeutung, die Daten heutzutage zugerechnet wird. Während die technischen Systeme immer ausgereifter werden und die Erzeugungsrate von Daten unaufhaltsam steigt, stehen viele Unternehmen, gerade im Produktionsumfeld, vor der Herausforderung, diese Daten zu nutzenbringenden Informationen zu verarbeiten.
In BigPro haben Experten aus dem Informations- und Kommunikationstechnik-Umfeld mit Anwendungspartnern aus der Fertigungsbranche zusammengearbeitet, um dieses Problem zu adressieren. Ziel des gemeinsamen Vorhabens war es, das Reaktionsmanagement von Störungen in fertigenden Unternehmen mittels Big-Data-Technologien zu verbessern und so die durch Produktionsausfälle entstehenden hohen Kosten zu reduzieren. Hierzu wurde eine Big-Data-Plattform entwickelt, die in der Lage ist, heterogene Daten aus unterschiedlichsten Quellen des Produktionsumfelds aufzunehmen, zu verarbeiten und in einen Kontext miteinander zu setzen. Neben den klassischen Datenquellen im Produktionsumfeld wurde die Datenbasis in BigPro um den „Sensor“ Mensch erweitert, um das digitale Abbild der Produktionsumgebung durch die Wahrnehmung, Stimmung und Sprache der Mitarbeiter noch transparenter darzustellen.
Durch den Einsatz der im Projektverlauf entwickelten Mustererkennung ist die BigPro-Plattform in der Lage, die generierten und gesammelten Daten expliziten Störungsmustern zuzuordnen. Diese bilden die Grundlage, aufgezeichnete Datenkonstellationen in Echtzeit mit bekannten Störungsmustern im Produktionsumfeld abzugleichen und bei sich anbahnender Übereinstimmung geeignete Maßnahmen einzuleiten, um den Störungen proaktiv entgegenzuwirken. Hierzu wurde ein Katalog mit störungsbehebenden Maßnahmen methodisch aufgebaut, aus welchem, je nach Anwendungsfall, manuell oder automatisch geeignete Maßnahmen initiiert werden. Eine Methodik, welche die Effektivität der Maßnahmen analysiert und bewertet, stellt sicher, dass etwa fehlgeschlagene Maßnahmen erkannt und überprüft werden können. Sollte für eine Störung keine geeignete Maßnahme hinterlegt sein, wird der Maßnahmenkatalog dynamisch durch situationsabhängig neu generierte Maßnahmen erweitert. Die Informationsbereitstellung sowie -rückführung des Reaktionsmanagements erfolgt in Form einer skalierbaren Visualisierung bedarfsgerecht für die unterschiedlichen Nutzergruppen. Durch ein hinterlegtes Eskalationsmodell werden den Mitarbeitern alle nötigen Informationen entsprechend der Maßnahme direkt und vor allem nutzerspezifisch (z. B. aggregiert für die Produktionsleitung, detailliert für den Analysten, etc.) zur Verfügung gestellt.
Die entwickelte BigPro-Plattform trägt durch die technologische Integration einer Störungsfrüherkennung, einem dynamischen Maßnahmenkatalog sowie einer bedarfsgerechten Informationsbereitstellung essentiell dazu bei, die von zunehmender Dynamik geprägte Produktion durch ein proaktives Reaktionsmanagement robuster gegenüber Abweichungen zu machen, um kostspielige Produktionsausfälle zu vermeiden.
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.
Diese Dissertation entwickelt ein Verfahren zur simulationsbasierten Bewertung alternativer Reverse Supply Chains, sodass unter Zuhilfenahme der entwickelten Lösungskomponenten unterschiedliche Gestaltungsoptionen für die proaktive Produktrückführung und -behandlung ex ante bewertet werden können. Neben der expliziten Berücksichtigung der Dynamik und Komplexität von Reverse Supply Chains umfasst diese Dissertation eine Entscheidungsunterstützung zur Auswahl von Geschäftsmodellalternativen.
Die Dimension Zeit gewinnt, bedingt durch immer mehr Entscheidungssituationen in immer kürzeren Zeitintervallen, gegenüber Kosten und Qualität an Bedeutung. Dieser Anforderung werden die derzeitigen klassischen Fertigungssteuerungskonzepte nicht gerecht. Daher bestand das Ziel dieser Dissertationsschrift darin, eine differenzierte Betrachtung von Abweichungen zu ermöglichen, um transparent zu machen, bei welchen Abweichungen dringender Handlungsbedarf besteht und wie interveniert werden muss.