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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.
Unvorhergesehene Störungen gefährden in vielen Fällen den Kundenliefertermin. Die Produktionssteuerung hat die Aufgabe, effektiv und effizient auf diese kurzfristigen Störungen zu reagieren. Der Entscheidungsprozess beruht jedoch häufig auf einer qualitativen Analyse einer komplexen Situation anhand subjektiver Einschätzungen durch den Produktionsplaner. Zur Verbesserung der Entscheidungsfindung stellt dieser Beitrag eine App vor, die auf Basis von Echtzeitdaten und einer Simulation des Produktionssystems eine quantitative Entscheidungsfindung ermöglicht.
Die Variantenfließfertigung ermöglicht die Herstellung konfigurierbarer Produkte bei kurzen Durchlaufzeiten und geringen Beständen. Im Vergleich zu anderen Organisationsformen der Produktion gestaltet sich die Produktionsplanung und -steuerung aufgrund der Variantenvielfalt als anspruchsvoll. Im vorliegenden Beitrag wird der erste Schritt einer Methodik vorgestellt, welche für die Konfiguration der Reihenfolgeplanung entwickelt wurde.
Task-Specific Decision Support Systems in Multi-Level Production Systems based on the digital shadow
(2019)
Due to the increasing spread of Information and Communication Technologies (ICT) suitable for shop floors, the production environment can more easily be digitally connected to the various decision making levels of a production system. This connectivity as well as an increasing availability of high-resolution feedback data, can be used for decision support for all levels of the company and supply chain. To enable data driven decision support, different data sources were structured and linked. The data was combined in task-specific digital shadows, selecting clustering and aggregation rules to gain information. Visual interfaces for task-specific decision support systems (DSS) were developed and evaluated positively by domain experts. The complexity of decision making on different levels was successfully reduced as an effect of the processed amounts of data. These interfaces support decision making, but can additionally be improved if DSS are extended with smart agents as proposed in the Internet of Production.