Produktionsmanagement
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Due to Digital Transformation, also called Industry 4.0 or the Industrial Internet of Things, the barrier for implementing data collecting technology on the shop floor has decreased dramatically in the past years – leading to an increasingly growing amount of data from a multitude of IT systems in production companies worldwide. Despite that, the production controller still relies heavily on intrinsic knowledge and intuition for the management of disruptions in production. Thanks to advances in the fields of production control and artificial intelligence, potentials for the collected data for disruption management arise. However, in order to transform data into usable information and allow drawing conclusions for disruption management in production, the relevant data-objects, disturbances and alternative actions must be known. Thus, the decision-making can be supported, reducing the decision latency and increasing benefit of alternative actions. Therefore, the goal of this paper is to discuss the prerequisites necessary to perform a data based disruption management and the methodology itself, serving as an approach to allow companies to build a data basis, classify disruptions and alternative actions in order to improve decision making in the future. [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-28464-0_13]
Current supply chain structures in the spare parts logistics are changing profoundly due to the influence of digitalization and additive manufacturing (AM). In particular the Logistics Service Provider (LSP) is influenced by the change, as the physical transport of goods could become redundant due to the digital transmission of production data. This leads to a reduction of the LSP’s share in the value chain. Conceptualizing a new role for the LSP for additively manufactured spare parts is necessary. Therefore, five different scenarios are identified in which the LSP serves as a transport carrier, digital distributor, an AM decision maker, a selector of the manufacturer and as an AM service provider.
Der Marktspiegel "Business Software ERP/PPS 2019/2020" ist ein Werk, welches einen schnellen Überblick über den Markt für ERP/PPS-Software vermittelt. Der einführende Teil schafft Transparenz hinsichtlich des Begriffs ERP/PPS und hinsichtlich der Struktur von Planungsaufgaben innerhalb des Begriffs ERP/PPS. Es folgt eine grundlegende Bewertung der untersuchten ERP/PPS-Software im Hinblick auf die Aufgabenunterstützung. Anschließend werden konkrete Hilfestellungen für die Durchführung eines Projektes zur Auswahl eines ERP/PPS-Systems gegeben. Schließlich bietet der Marktspiegel eine Übersicht über die relevanten ERP/PPS-Anbieter, deren Software-Angebot und typische Implementierungsprojekte.
Smart Operations
(2019)
Ohne Umwege zum Go-Live
(2019)
Projektziel war die Entwicklung einer Entscheidungsunterstützung für den Fertigungssteuerer, die eine differenziertere Betrachtung von Abweichungen in der Fertigung ermöglicht. Des Weiteren soll die Entscheidungsunterstützung dazu dienen, durch die Bewertung von Abweichungen transparent zu machen, bei welchen Abweichungen dringender Handlungsbedarf besteht und in welcher Art und Weise interveniert werden muss. Durch die Berücksichtigung von Entscheidungen bzgl. Abweichungssituationen aus der Vergangenheit werden zukünftige Abweichungen so besser bewertet werden können.
Die Bewertung der bestehenden IT-Infrastruktur und die Auswahl eines geeigneten, zukunftsorientierten ERP-/PPS-Systems stellen Unternehmen vor eine komplexe, aber nicht unlösbare Herausforderung. Die Software und der Entscheidungsprozess betreffen nahezu alle betrieblichen Abteilungen vom Vertrieb über die Konstruktion, die Produktion und den Versand. Zudem ist die Einführung einer neuen ERP-PPS-Software mit hohen Investitionen und einem beträchtlichen internen Personalaufwand verbunden. Für die systematische Vorgehensweise wurde das 3PhasenKonzept am FIR entwickelt.
Die Kopplung von ERP- und Real-Time-Location-System (RTLS) ermöglicht ein effizientes Tracking und Tracing in der Produktion von morgen. Wie dies genau aussehen kann, welche technischen Grundlagen dazu geschaffen werden müssen und welche Vorteile sich daraus für Unternehmen ergeben, wurde im Konsortialprojekt "RTLS3.0" am Cluster Smart Logistik untersucht. Dazu wurde ein Living Demonstrator entwickelt, der sich nun in der dritten Ausbaustufe befindet. Das Projekt "RTLS3.0" ermöglicht einen Zugang für produzierende Unternehmen zur digitalen Welt. Durch echtzeitfähige, präzise Lokalisierungs- und Rückmeldemechanismen kann der Herausforderung des Tracking und Tracing effektiv und effizient entgegengetreten werden.
Die vorliegende Publikation beinhaltet die Projektergebnisse des Forschungsprojekts „FlAixEnergy – Innovative Energieflexibilitätsplattform zur Synchronisation und Vermarktung des regionalen Stromverbrauchs industrieller Anwender mit dezentraler Energieerzeugung in der Modellregion Aachen“ (Förderkennzeichen 0325819A-I). Dieses Forschungs- und Entwicklungsprojekt wurde mit Mitteln des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) gefördert und vom Projektträger Jülich (PTJ) betreut. Die Autoren sind für den Inhalt der Veröffentlichung verantwortlich.
ERP-Implementierung
(2019)
Das Whitepaper gibt einen Überblick über aktuelle Praxis in den Unternehmen, Herausforderungen und Vorgehensweisen bei der Implementierung von ERP-Lösungen. Neben den Auslösern, Zielen und Kosten von ERP-Projekten werden die häufigsten Probleme sowie die Herausforderungen Personalaufwand und Dauer der ERP-Implementierung aufgezeigt. Anschließend werden Vorgehensweisen zur erfolgreichen ERP-Implementierung in Unternehmen beschrieben. Teil des Whitepapers ist eine umfassende ERP-Marktübersicht, die angebotene Dienstleistungen der ERP-Anbieter zur Implementierung und Betrieb beinhaltet.
Forschungsziel ist die Entwicklung eines ganzheitlichen Ansatzes zur Implementierung von additiver Fertigungstechnologie in KMU. Zunächst wird eine grundlegende Analyse der gesamten Wertschöpfungskette durchgeführt. Hierbei werden die Teilprozesse mit dem Fokus der Qualitätssteigerung und der für KMU optimierten Implementierung detailliert betrachtet und optimiert. Es wird eine allgemeine und folgend dann spezifizierte Kosten-Nutzen-Methode zur Entscheidungsunterstützung, ein Produkt durch additive Fertigungstechnologien herzustellen, erstellt. Parallel werden Konstruktions- und Optimierungsaspekte prozesskettenübergreifend betrachtet. Zudem wird die Weiterentwicklung bestimmter additiver Fertigungsverfahren behandelt. Die Validierung findet innerhalb jedes Arbeitspaketes anhand von projektübergreifenden Use Cases statt, welche durch den projektbegleitenden Ausschuss definiert werden. Im Projekt weden folgende zentrale Ergebnisse angestrebt:
1. Übergreifendes Implementationsmodell inklusive Fertigungstechnologien
2. Kosten-Nutzen-Modell zur Entscheidungsunterstützung
3. Erarbeitung von Richtlinien für die Fertigung von optimiert gekühlten Werkzeugeinsätzen für Spritzgussanlagen
4. Erweiterung der Einsetzbarkeit von additiv gefertigten Komponenten aus Keramikwerkstoffen.
Der Nutzen kann insbesondere für KMU in der Fertigungsindustrie aufgezeigt werden. Zunächst unterstützt das Kosten-Nutzen-Modell bei der Entscheidung für welche Teile ein Technologiewechsel wirtschaftlich sinnvoll ist. Des Weiteren ermöglicht der prozessübergreifende Ansatz eine erleichterte Implementierung in die Produktion und somit die vereinfachte Realisierung von kundenspezifischer Produktion oder die Erschließung neuer Märkte. Hierdurch kann die Wirtschaftlichkeit der Unternehmen gesteigert werden.
Ziel des Forschungsvorhabens war die Erhöhung der Effizienz und Effektivität von Suchanfragen in ERP-Systemen. Dabei sollte der Aufwand für den Nutzer reduziert und die Qualität der Ergebnisse verbessert werden. Die Erreichung der Ziele wurde durch die Entwicklung einer selbstlernenden, kontextbasierten Suchmaschine für ERP-Systeme realisiert. Mit der Berücksichtigung des Kontexts einer Suchanfrage, des Benutzerverhaltens und einer Ergebnisbewertung durch den Anwender wurde die Ergebnisqualität von Suchanfragen kontinuierlich gesteigert. Durch die Entwicklung eines Demonstrators wurde der Nutzen des Konzepts nachgewiesen, indem dieser in verschiedenen Szenarien erprobt und anhand einer Wirtschaftlichkeitsbetrachtung bewertet wurde.
Durch eine verbesserte Datenintegration von Stamm- und Bewegungsdaten, prädiktiven Analysen und einem Echtzeitdatenaustausch können bisherige träge Kommunikationsstrukturen und Regeln innerhalb und zwischen kleinen und mittelständischen Unternehmen abgelöst und durch flexible und automatisierte Lösungen ersetzt werden. Das Resultat ist eine bessere Ausschöpfung teurer, personengebundener Ressourcen. Abstimmungsbedarfe zwischen dem produzierenden Unternehmen und Logistikdienstleistern werden mittels Bereitstellung aktueller Soll-/Ist-Informationen reduziert, indem Logistikinformationen bereits auf Shopfloor-Ebene integriert werden.
Nach zahlreichen Projekten und Analysen der FIR-Solution-Group lässt sich häufig ein Bestandssenkungspotenzial von 20 Prozent und mehr bei den Anwenderunternehmen konstatieren, bei zugleich besserem Lieferservice. Zentraler Ansatz zur Optimierung ist die
Verbesserung der Planungsqualität. Mit leistungsfähigen Lösungen lassen sich über Advanced Planning reproduzierbar gute Planungsergebnisse einfach in die Praxis umsetzen. Dessen ungeachtet, behandelt der weitaus überwiegende Teil der Unternehmen das betriebliche Bestandsmanagement eher stiefmütterlich, oft fragmentiert und nicht selten weitestgehend ziellos. Bei einem durch zunehmende Globalisierung steigendem Kostendruck avanciert logistische Leistungsfähigkeit zu einem entscheidenden Differenzierungskriterium im Wettbewerb.
Kostenführerschaft ist aufgrund struktureller Nachteile im Vergleich zu Konkurrenten aus Mittel- und Osteuropa sowie Asien nur schwierig zu erreichen, aber Logistikleistung in Form von Liefertreue, Lieferfähigkeit und kurzen Lieferzeiten wird kundenseitig zum kaufentscheidenden Kriterium.
Im vorliegenden Positionspapier wird das Konzept einer Produktionsregelung beschrieben. Zunächst wird der Begriff der Produktionsregelung erläutert. Durch die kontinuierliche Erfassung und Überwachung des Ist-Zustands und den Abgleich mit den Soll-Werten werden Anpassungen am Produktionssystem möglich.
Zur erfolgreichen Einführung dieses Konzepts sind zwei Dimensionen in folgenden vier Handlungsfeldern zu entwickeln:
• Hochauflösende Auftragsüberwachung,
• datengestützte Produktionssteuerung,
• Production-Analytics,
• Produktionsregelung.
Für produzierende Unternehmen ergeben sich hieraus folgende Vorteile:
• Höhere Transparenz über betriebliche Abläufe
auf dem Shopfloor,
• Erhöhung der Reaktionsfähigkeit (geringe Reaktionszeit, bessere Lösungsqualität) der Fertigungssteuerung,
• Steigerung der Stamm- und Plandatenqualität durch kontinuierlichen Abgleich,
• Steigerung der logistischen Leistungsfähigkeit des Produktionssystems.
[Study] Blockchain
(2019)
Distributed ledger technologies, of which the best known example is blockchain, were expected to make their big breakthrough in 2018. Instead, the opposite happened. Cryptocurrency price slumps and delays in promising projects became symptoms of a new sense of caution. Organizations tried to use blockchain in unsuitable applications, and underestimated implementation hurdles. Despite this, the need for effective data exchange and data management in today's connected world remains high. Decentralized solutions, intelligent sensors, global supply chains and vast quantities of customer data will further stimulate demand for specialized and powerful data management systems. Blockchain therefore remains one option to enable a secure and interconnected world. The following five-step approach will help you harness blockchain's potential, avoiding common mistakes and overcoming implementation hurdles on your way.
Industrie 4.0 bringt enorme Veränderungen und bietet große Verbesserungspotenziale für die Produktionsplanung und -steuerung. Aufbauend auf dem Aachener PPS-Modell wird in diesem Beitrag in Anlehnung an den Industrie-4.0-Maturity-Index der acatech eine reifegradbasierte Untersuchung der Entwicklung der Produktionsplanung und -steuerung im Kontext von Industrie 4.0 präsentiert.
Blockchain as Middleware+
(2019)
In supporting decision making of manufacturing companies, the added value of cross-domain data exchange for aggregating information is well established in enterprise organization research and is represented, for example, in the reference model “Internet of Production” (IoP). Currently, there is little research regarding the role of Blockchain technology in such a reference model and how specifically the IoP needs to be expanded to address cross-company data exchange. This paper presents a proposal for such an extension to outline the use of Blockchain technology and to elaborate the open research demands for implementation. In particular, desk research and the development of concrete use cases for cross-company data exchange between business application systems were carried out. The results are, on the one hand, extending the IoP by a third dimension, which corresponds to the supply chain, and, on the other hand clarification of the role Blockchain technology can take in this context.
This paper won the John Burbidge Best Paper Award (see Attachment 2).
The shop floor is a dynamic environment, where disturbances to the production plan occur. While there are many tools to support production planning, production control is left unsupported in handling disruptions.The aim of the Cluster of Excellence is to develop an application to support the production controller in his decision process to identify and evaluate the right countermeasures. In this abstract, we present the concept for the application.
S. 133