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Immer noch ist es um die Zufriedenheit der Kunden mit der Qualität von Diestleistungen hierzulande nicht gut bestellt. An der Verbesserung dieses Zustands müssen wir arbeiten, in den Unternehmen, in den staatlichen Organisationen und in den Bildungseinrichtungen, denn die Frage, ob und wie wir den Wandel zur uneingeschränkten Servicegesellschaft bewältigen - der ohne eine konsequente Digitalisierung der Wertschöpfung unmöglich ist -, hat auch entscheidenden Einfluss auf die Zukunft des Wirtschaftsstandorts Deutschland.
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.
Service Engineering Models
(2019)
Since the field of service engineering emerged in the late 20th century, the service industry has undergone drastic changes. Among the reasons for these changes is the increasing digitalization, which has made it difficult for companies to successfully develop new service offerings. While numerous service engineering models are available to provide guidance during the design of new services, many of them cannot keep up with the requirements of today’s economic environment. The present paper examines the requirements that service engineering models need to meet in order to be suitable guidelines for the digital age. To this end, the introduction illustrates how digitalization has changed the service industry. Afterwards, selected service engineering models and related norms are presented. Finally, a set of requirements for modern service engineering models derived from best practices from recent years is introduced.
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.
It is crucial today that economies harness renewable energies and integrate them into the existing grid. Conventionally, energy has been generated based on forecasts of peak and low demands. Renewable energy can neither be produced on demand nor stored efficiently. Thus, the aim of this paper is to evaluate Deep Learning-based forecasts of energy consumption to align energy consumption with renewable energy production. Using a dataset from a use-case related to landfill leachate management, multiple prediction models were used to forecast energy demand.The results were validated based on the same dataset from the recycling industry. Shallow models showed the lowest Mean Absolute Percentage Error (MAPE), significantly outperforming a persistence baseline for both, long-term (30 days), mid-term (7 days) and short-term (1 day) forecasts. A potential decrease of up to 23% in peak energy demand was found that could lead to a reduction of 3,091 kg in CO2-emissions per year. Our approach requires low finanacial investments for energy-management hardware, making it suitable for usage in Small and Medium sized Enterprises (SMEs).
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]
The digitalization of manufacturing processes is expected to lead to a growing interconnection of production sites, as well as machines, tools and work pieces. In the course of this development, new use-cases arise which have challenging requirements from a communication technology point of view. In this paper we propose a communication network architecture for Industry 4.0 applications, which combines new 5G and non-cellular wireless network technologies with existing (wired) fieldbus technologies on the shop floor. This architecture includes the possibility to use private and public mobile networks together with local networking technologies to achieve a flexible setup that addresses many different industrial use cases. It is embedded into the Industrial Internet Reference Architecture and the RAMI4.0 reference architecture. The paper shows how the advancements introduced around the new 5G mobile technology can fulfill a wide range of industry requirements and thus enable new Industry 4.0 applications. Since 5G standardization is still ongoing, the proposed architecture is in a first step mainly focusing on new advanced features in the core network, but will be developed further later.
Zeugnis der Reife
(2018)
Aktuell sehen sich deutsche Unternehmen damit konfrontiert, dass ihre bisherigen Produktionsabläufe und Arbeitsweisen immer weniger mit der Digitalisierung und den damit veränderten Maßstäben des 21. Jahrhunderts mithalten können. Neue innovative Lösungen werden benötigt, um produktiv voranzugehen und den Wandel für sich zu nutzen.
Die digitale Transformation hat mittlerweile alle Wertschöpfungsstufen im industriellen Sektor erfasst. So ist ein großer Teil aktuell produzierter Maschinen bereits mit Sensorik und Software ausgestattet und kommuniziert über digitale Infrastrukturen. Stetig sinkende Kosten für Sensorik , Vernetzungstechnologien, Rechen- und Speicherleistung erlauben Unternehmen die wirtschaftliche Erhebung und Verarbeitung von Daten in einem bisher nicht gekannten Ausmaß. Diese Veränderungen durch Digitalisierung und Industrie 4.0 müssen Unternehmen als Chance für den industriellen Service nutzen.
Es ist davon auszugehen, dass einfache, repetitive Tätigkeiten in absehbarer Zeit in zunehmendem Maße automatisiert werden. Daher wird für Beschäftigte, die maßgeblich mit diesen Tätigkeiten betraut sind, Qualifizierung zu einem zentralen Faktor. Darüber hinaus wird es für einen großen Teil der Höherqualifizierten zu einer deutlichen Verschiebung der Qualifikationsanforderungen sowie zu einer zunehmenden Informatisierung der Arbeit kommen. Der Buchbeitrag von Volker Stich, Gerhard Gudergan und Roman Senderek verdeutlicht, dass angesichts dieser Herausforderungen für die Unternehmen, das arbeitsnahe Lernen eine Möglichkeit darstellt, Menschen und Unternehmen für den aktuellen industriellen Wandel zu befähigen. Hierbei sind nach Ansicht der Autoren jedoch zunächst Arbeits- und Produktionssysteme zu schaffen, die lernförderlich geplant und gestaltet sind. Um dies zu ermöglichen, bedarf es einer Kategorisierung der verfügbaren arbeitsorientierten Lernformen und insbesondere neuer technologiegestützter Lernformen. Darüber hinaus sind die Rahmenbedingungen und Voraussetzungen von Unternehmen zu prüfen und im Hinblick auf die Anwendung der verschiedenen Lernformen zu bewerten. Eine Systematik hierfür und die Erfahrungen bei der Implementierung von arbeitsorientierten Lernformen bei vier Unternehmenspartnern schließen diesen Beitrag ab.