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Aufgaben
(2012)
Aufgabe der Produktionsplanung und -steuerung (PPS) ist die termin-, kapazitäts- und mengenbezogene Planung und Steuerung der Fertigungs- und Montageprozesse. Während die Produktionsplanung den Inhalt und die Einzelprozesse der Fertigung und der Montage zu gestalten hat, regelt die Produktionssteuerung den Ablauf der Tätigkeiten in der Fertigung im Rahmen der Auftragsabwicklung. Dabei regelt die Produktionssteuerung, wann unter Berücksichtigung der Vorgaben der Produktionsplanung einerseits und der vorgegebenen logistischen Zielgrößen andererseits welche Teilprozesse in welcher Reihenfolge einen Produktionsfaktor beanspruchen.
Aus Sicht der logistischen Planung und Steuerung stellt die Beherrschung der steigenden Dynamik in der kundenindividuellen Produktion und Montage die wesentliche Herausforderung der kommenden Jahre dar. Ursachen der zunehmenden internen Dynamik sind kürzere Lieferzeiten, eine höhere Varianz der Fertigungs- und Montageprozesse (verursacht durch die zunehmende Produktvielfalt) und der Einsatz komplexer Produktionsanlagen (Substitution des Faktors Arbeit durch Kapital). Die drastische Verkürzung der Lieferzeiten hat die Auftragssituation und den Kapazitätsbedarf produzierender Unternehmen maßgeblich verändert. Die notwendigen Durchlaufzeitreduzierungen konnten nur durch eine entsprechende Reduzierung der Umlaufbestände erreicht werden. Diese Bestandssenkung hat zwangsläufig zu einer stärkeren Kopplung der einzelnen Produktionsressourcen untereinander geführt. Kapazitätsschwankungen und Prozessinstabilitäten einer Einzelressource wirken sich auf Grund der stärkeren Kopplung stärker auf die Stabilität des Gesamtsystems aus, da der Bestand nicht mehr als Dämpfer wirken kann. Gleichzeitig nehmen makroskopische, überbetriebliche Kapazitätsschwankungen in der Lieferkette zu, da die zeitliche Dämpfung fehlt.
Die steigende Varianz der Prozessketten und -zeiten verstärkt potenziell den Effekt der beschriebenen Kapazitäts- und Durchlaufzeitschwankungen. Eine „mittelwertbasierte PPS“ ist daher nicht mehr anforderungskonform. Herkömmliche Planungs- und Steuerungskonzepte, die auf diese Varianz nicht entsprechend reagieren können, tragen so unweigerlich zu einem weiteren Aufschwingen des Systems bei. Die fehlende Dämpfung führt bei schwankenden Bedarfen zu Auslastungsverlusten und steigenden Rückständen in der Produktion.
Eine Absorption der Dynamik durch Bestände und Entkopplung oder das Vorhalten von Reservekapazitäten zur Prozesssynchronisation sind heute aus Gründen des Kostendrucks und kundenindividueller Produkte nicht mehr möglich. Vielmehr sind neue Ansätze in der Planung und Steuerung von inner- und überbetrieblichen Produktionsprozessen notwendig, die die Dynamik der Prozesse und Kapazitätsbedarfe aufnehmen können, diese in Bezug zum übergeordneten Auftragsnetz bringen und Lösungen zur Absorption der Dynamik unter Berücksichtigung der wirtschaftlichen und logistischen Zielsetzungen ableiten lassen.
Unternehmen sehen sich aktuell verschiedenen Herausforderungen ausgesetzt, die durch dynamische Rahmenbedingungen, insbesondere in Bezug auf die Schnittstellen zu ihren Kunden und Lieferanten, verursacht werden. Kundenseitig hat die zunehmende Individualisierung der Anforderung zu einem differenzierteren und damit vergrößerten Produkt- und Leistungsportfolio bei produzierenden Unternehmen im Rahmen der Serienfertigung geführt. Das hat zur Folge, dass Unternehmen ihre Produktion zunehmend auftragsbezogener gestalten müssen. In verschiedenen Branchen ist diese Entwicklung bereits so weit fortgeschritten, dass eine Produktvariante eins zu eins einem Kunden zugeordnet werden kann. Verstärkend kommt hinzu, dass die Produktlebenszyklen von allgemeinen als auch kundenindividuellen Produkten zunehmend kürzer werden. Das Produktportfolio unterliegt somit einer hohen Veränderlichkeit.
Die beschriebene zeitdynamische Variabilität in Bezug auf die qualitativen Aspekte der Kundenanforderungen paart sich mit einer quantitativen Variabilität der Kundenbedarfe. Letztere drückt sich in einem höheren Anteil an kurz- und mittelfristigen Auftragseingängen auf der Ebene einzelner Kunden, als auch aggregiert über alle Kunden aus. Die Vorhersehbarkeit und die Überraschung bilden die Extrempole des Kundenverhaltens, welche die Planbarkeit aus Sicht von Unternehmen induzieren. Damit kann in diesem Fall auch synonym von planbarem (vorhersehbarem/kurzfristigen) Kundenverhalten und nicht-planbarem (überraschendem) Kundenverhalten gesprochen werden. Diese Kombination qualitativer und quantitativer Variabilität macht den Markt für produzierende Unternehmen zunehmend schwerer kalkulierbar.
Zusammenfassend lässt sich herausstellen, dass Produktionsplaner heute komplexere produkt- und kundenseitige Anforderungen im Rahmen der Auftragseinlastung berücksichtigen müssen. Er muss darauf achten, dass Vertriebs-, Einkaufs-, Produktion- und Versandplanung miteinander synchronisiert werden, um den Kunden einen verbindlichen Liefertermin zusagen zu können.
Aus Sicht des Produktionsmanagements stellt die Beherrschung der steigenden Dynamik und den daraus resultierenden Konsequenzen wie beispielsweise Unter- und Überlastsituationen eine zentrale Herausforderung der kommenden Jahre dar. Ursachen der zunehmenden unternehmensinternen Dynamik sind verkürzte Lieferzeiten, eine höhere Prozessvarianz der Fertigung und Montage (verursacht durch individualisierte Produkte) und der Einsatz technologisch-komplexer Produktionsanlagen. Die drastische Verkürzung der Lieferzeiten hat die Auftragssituation und den Kapazitätsbedarf produzierender Unternehmen stark verändert.
Kapazitätsschwankungen und Prozessinstabilitäten einer Einzelressource wirken sich auf Grund der stärkeren Kopplung wesentlich drastischer auf die Stabilität des gesamten Unternehmens aus, da Bestände als Puffer zu kapitalintensiv geworden sind. Gleichzeitig nehmen makroskopische, überbetriebliche Kapazitätsschwankungen zu, da die Reaktionszeiten innerhalb der Lieferkette deutlich kürzer geworden sind.
Die steigende Varianz der Prozessketten und -zeiten potenziert die beschriebenen Kapazitäts- und Durchlaufzeitschwankungen. Eine "mittelwertbasierte PPS" kann aufgrund der gestiegenen Planungsanforderungen nicht mehr zielkonform agieren. Planungs- und Steuerungskonzepte, die auf diese Komplexität nicht reagieren können, multiplizieren ein weiteres Aufschwingen der Bedarfe in der Lieferkette und führen zu Auslastungsverlusten und steigenden Rückständen in der Produktion. Heute sind neue Ansätze in der Planung und Steuerung von inner- und überbetrieblichen Produktionsprozessen notwendig, die die Dynamik der Prozesse und der Kapazitätsbedarfe beherrschbar machen oder ggf. sogar kompensieren können.
Funktionen
(2012)
Die Aufgaben der PPS werden in den direkten und indirekten Bereichen in Fertigungsunternehmen als Funktionalitäten in Informations- bzw. Anwendungssystemen umgesetzt. Informationssysteme unterstützen die Verwaltung und Bereitstellung von Informationen, die Erstellung von Plänen, die Koordination von Abteilungen, die Überwachung und Steuerung von Prozessen und weiteres.
Organizations, of all sizes, in every domain and in all geographies, are facing growing challenges to comprehend the scope of social media based technologies for their internal process use and for their networks. To assist the CIO’s and executives, FIR has developed a tool based framework to evaluate the impact of social web based collaborative technologies to support knowledge intensive processes. The FSI framework extends organizational spectrum to three categories of Formal, Semi-formal and Informal. The FSI tool places the emphasis on both business process and IT level.
The FSI framework and approach are validated in conjunction with industrial and research clients as test cases. Initial finding, reflected in this article, show a dire mismatch between the process exploitable potential level and organizational ICT profile. At the end, a set of recommendations are included for the organizational management to consider for organizational transformation.
Prozessarchitektur
(2012)
Das Aachener PPS-Modell beschreibt Aufgaben, Prozesse und Funktionen für die Produktionsplanung und -steuerung in verschiedenen Referenzsichten. Dabei liegt der Fokus auf den unterschiedlichen Aspekten der Planung und Steuerung inner- und überbetrieblicher Produktion. Die Unterscheidung in inner- und überbetriebliche Aufgaben wurde bereits im Aufgabenmodell dargestellt. Betrachtet man die Produktion in Netzwerken, so wird deutlich, dass nicht alle Aufgaben durch einen Netzwerkpartner abgedeckt werden können. Die kooperative Leistungserstellung macht es erforderlich, dass die Erfüllung einzelner Teilaufgaben durch unterschiedliche Netzwerkpartner koordiniert wird. Für die PPS in Produktionsnetzwerken werden daher die Netzwerkebene und die Ebene der einzelnen Unternehmung unterschieden.
Prozesse
(2012)
Für die effiziente Gestaltung des Leistungserstellungsprozesses im Un-
ternehmen bildet die Verwendung eines geeigneten Referenzmodells den
Grundstein, um in möglichst kurzer Zeit und ohne großen Aufwand ein
repräsentatives Abbild der konkreten Ablauforganisation zu generieren.
Als geeignetes Referenzmodell hat sich in diesem Anwendungszusam-
menhang das Aachener PPS-Modell bewährt. Dem als Prozess-
sicht bezeichneten Teil des Aachener Referenzmodells widmen sich die
folgenden Abschnitte des Kapitels im Besonderen.
Zusammenfassung und Ausblick
(2012)
Aufgrund kürzer werdender Produktzyklen und steigender Produktvielfalt werden produzierende Unternehmen mit einer zunehmenden Anzahl von Produktanläufen konfrontiert. Ziel aktueller Forschungsaktivitäten ist es daher, anlaufintensive Unternehmen zu befähigen, verlässliche Produktionsprogramme in kurzer Zeit zu erstellen. Lerneffekte sollen genutzt werden können ohne Diversifikationseffekte zu vernachlässigen. Zur Erreichung dieser Zielsetzung wird ein Modell für eine kybernetische PPP bei Produktanläufen entwickelt.
European machinery and equipment manufacturers face multiple logistical challenges in their daily business. Interacting in complex non-hierarchical production networks and thus living with the consequences of a lack of transparency, temporal instability, or imbalanced share of market power finally leads to an inadequate OEM’s delivery adherence which in many cases can be traced back to suppliers’ late deliveries.
This paper presents a framework for improving delivery reliability in non-hierarchical production networks by applying market mechanisms. Knowing the financial consequences of a supplier’s belated delivery provides useful information which can be applied in terms of financial incentives. The framework is supported by the results of a study which has been conducted by the authors throughout German, Spanish, and Italian machine tool manufacturers and their suppliers.
Aachener PPS-Modell
(2012)
Die Produktionsplanung und -steuerung bildet heute nach wie vor den Kern eines jeden Industrieunternehmens. Entgegen bisweilen kurzzeitigen Trends, die sich in immer wieder als „modern“ und „zeitgemäß“ proklamierten Konzepten äußern, hält das Aachener PPS-Modell am Betrachtungsansatz des ganzheitlichen Produk-tionssystems fest. Ressourcen und Prozesse eines Unternehmens und darüber hinaus auch die der Zulieferer müssen auf den Nutzen des Kunden bzw. auf die Wertschöpfung für den Kunden abgestimmt sein. Im Vordergrund steht die Optimierung des gesamten Produktionssystems. Produktionssysteme beschreiben die ganzheitliche Produktionsorganisation und beinhalten die Darstellung aller Konzepte, Methoden und Werkzeuge, die in ihrem Zusammenwirken die Effektivität und Effizienz des gesamten Produktionsablaufes ausmachen. Die Orientierung am Kundennutzen muss dabei wei-testgehend unter Vermeidung von Verschwendung erfolgen. Dafür stehen heute die Begriffe "Production System" und "Lean Thinking".Die Produktionsplanung und -steuerung ist der wesentliche Baustein eines Produktionssystems.
Die Entwicklung des Aachener PPS-Modells erfolgte mit dem Ziel, die ganzheitliche Betrachtungsweise durch Abstraktion bzw. Vereinfachung in der modellhaften Abbildung aller relevanten Zusammenhänge in der PPS zu unterstützen. Dabei lässt sich feststellen, dass eine ganzheitliche Betrachtung des Produktionssystems mit dem Fokus auf die PPS mit einem hohen Komplexitätsgrad einhergeht. Der Gesamtumfang einer solchen ganzheitlichen Betrachtungsweise macht es erforderlich, das Modell in verschiedene anforderungsspezifische Bereiche zu untergliedern und die einzelnen Teilmodelle miteinander zu verknüpfen.
Einen Überblick über das Grundverständnis und den Aufbau des Aachener PPS-Modells liefert der folgende Abschnitt. Im Anschluss daran erfolgt eine grundlegende Darstellung der Einsatzmöglichkeiten einzelner Modellteile, im Rahmen des Aachener PPS-Modells auch Referenzsichten genannt, sowie eine kurze inhaltliche Beschreibung der einzelnen Referenzsichten.
Einführung
(2012)
For a considerable time, European companies in the capital goods industry experience stagnating growth in material goods markets. Moreover, increasing international competition forces European companies to improve their market position. In order to stay successful, an increasing number of companies adapt their businesses from manufacturing to service provider. Unfortunately, the number of companies who manage to turn their portfolio change into a competitive advantage is comparatively low. Therefore, this paper focuses on the development of a framework for the positioning as industrial services provider. Besides, it provides support for management in shaping the changes that occur with the transformation.
As industrial service portfolios grow, many companies overlook the implications of their business operations: rising complexity and resulting complexity costs. One reason are nonexistent tools that help service managers to decide in planning phases with an adequate effort about the implications that variety and complexity decisions have on the complexity costs of their portfolio. This paper depicts the challenges service companies have to face in this context and presents a concept of a heuristic approach to evaluate the complexity costs for industrial services. The concept is being developed in strong cooperation with industrial partners.
The main challenge in all application areas of EV usage still is the energy storage within, as well as the energy transmission into an EV. However, this storage and transmission of energy also allows for synergies with a smart grid, if the information is adequately exchanged between roles in the energy and mobility sector. Since the energy transmission is a so called “fixed and intersection point” of E-Mobility, interoperability is required not only on an electrical (e.g. plugs), but also on an informational level. Standardization efforts are currently underway (e.g. IEC 15118), yet a comprehensive, consolidating view on the information system around energy transmission is missing. Therefore, this paper suggests a generic information system architecture for e-mobility (EM-ISA) derived from the Smart Grid Architecture Model (SGAM). EM-ISA shall be a base for companies to develop innovative services for their particular, ICT-enabled E-Mobility application area while at the same time stay at important points informational interoperable at the fixed and intersection point of energy transmission.
Producing companies are confronted with a growing number of product ramp-ups, since product life cycles are decreasing and product diversity is increasing. Production Planning and Control (PPC) of ramp-up products is particularly challenging, as there is a significant lack of reliable experienced data.
The information deficit is exceptionally high for the first step of PPC process, namely Production Program Planning (PPP). The paper in hand proposes an innovative approach of cybernetic PPP that enables companies with numerous ramp-ups to design reliable and fast PPP processes that can react highly adaptable on unpredictable environmental disturbances. The Viable System Model (VSM) is used as frame of reference for the design of PPP processes in line with principles from management cybernetics.
Production systems are exposed to an increasing planning-related uncertainty and susceptibility. The inter-company coordination has not sufficiently been considered in contemporary concepts of supply chain management. Against this background, it is crucial to provide a suitable tool that increases the planning capability of the players and the robustness of the supply chain as a whole. Therefore, this article provides the relevant causes and effects of planning uncertainties within the production planning and presents based on that an inter-company supply chain planning concept.
This paper presents a simulation approach for service production processes on the basis of which an optimal operating point for service systems can be identified. The approach specifically takes into account the characteristics of human behavior. The simulation is based on a system theory approach to the service delivery process. A specific use case of the simulation approach is presented in detail to illustrate how characteristic curves are deduced and an optimal operating point is obtained.
Unternehmen aller Branchen sehen sich mit immer neuen Anforderungen an den Produktentstehungsprozess konfrontiert. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen sie ihren Kunden eine höhere Variantenvielfalt bei gleichzeitig geringeren Produktentwicklungs- und Markteinführungszeiten bieten. Zur Realisierung dieser Ziele reagieren sie mit der Einführung von modularen Produktbaukästen und der Etablierung von global verteilten Wertschöpfungsnetzwerken.
Eine effiziente und durchgängige Unterstützung der Unternehmensfunktionen erfordert die Integration und das harmonische Zusammenspiel der IT-Systeme. Eine zwingende Voraussetzung für das Erreichen dieser Integration ist die Vereinheitlichung und Pflege des Fundaments der Systemlandschaft – der Stammdaten.
Produktionssysteme sind einer steigenden planungsbezogenen Unsicherheit und Störanfälligkeit ausgesetzt. Der hieraus resultierende überbetriebliche Koordinationsbedarf wurde hinsichtlich seiner Bewältigung in kontemporären Konzepten des Supply-Chain-Managements bislang methodisch nicht ausreichend berücksichtigt. Vor diesem Hintergrund gilt es ein geeignetes Werkzeug bereitzustellen, das die Planungsfähigkeit der Akteure sowie die Robustheit der Wertschöpfungskette als Ganzes steigert. Zu diesem Zweck soll der vorliegende Artikel einen Beitrag leisten, indem zunächst die relevanten Ursachen und Wirkungen planerischer Unsicherheiten aufgezeigt werden, um im Anschluss das darauf aufbauende Kooperationsmodell zu skizzieren.
Der High-Resolution-Supply-Chain-Management-Ansatz erlaubt es Unternehmen, in Echtzeit auf dynamische Einflüsse des Marktes reagieren zu können.
Echtzeitfähige Planungs- und Regelungsprozesse können den Planungsaufwand reduzieren und gleichzeitig mit den zur Verfügung stehenden Echtzeitinformationen die Planungsqualität verbessern.
Planungsprozesse auf Basis von Echtzeitinformationen setzen voraus, dass ein konsistenter Informationsaustausch zwischen den unterschiedlichen Planungsebenen besteht sowie ein hoher Autonomiegrad innerhalb der einzelnen Planungsinstanzen.
Produktionssysteme sind einer zunehmenden planungsbezogenen Unischerheit und Störanfälligkeit ausgesetzt. In diesem Kontext beschreibt der vorliegende Artikel vorliegende Artikel aktuelle Forschungsarbeiten, die den überbetrieblichen Koordinationsbedarf durch Integration unsicherheitsbezogener Echtzeitinformationen in die Produktionsplanung adressieren. Innerhalb der Forschungsaktivitäten werden durch Simulationsstudien der Anforderungen bezüglich der adäquaten Echtzeitfähigkeit der Planungsparameter abgeleitet.
PLM trifft ERP
(2013)
Soziale Medien kommen heute in vielen Unternehmensbereichen wie dem Kundenservice, dem Marketing, dem Innovationsmanagement oder dem Personalmanagement zum Einsatz. Beispiele hierfür sind weit verbreitete Kundenforen, interne Wissensplattformen, eine Präsenz auf Facebook oder Open- Innovation-Communitys. Nutzen stiften diese sogenannten Business-Communitys im Besonderen bei wissensintensiven Aufgaben. Des Weiteren versprechen sie durch Integration in die Wertschöpfung erhebliche Produktivitätspotenziale. Dabei ist davon auszugehen, dass die Nutzung von Business-Communitys die Prozesse und die Kultur ganzer Unternehmen zukünftig entscheidend verändern wird.
In der Praxis mangelt es jedoch aktuell an geeigneten Erkenntnissen über eine erfolgreiche Steuerung ebensolcher Business-Communitys. Dies führt dazu, dass das häufig klassische, hierarchisch strukturierte Management in Unternehmen die Potenziale von Business-Communitys in der Praxis nicht heben kann. Dazu hat das FIR an der RWTH Aachen zusammen mit der IntraWorlds GmbH eine Studie unter Community-Managern durchgeführt, welche die Erfolgswirkungen von Koordinationsmechanismen für Business-Communitys untersucht.
Human behavior in supply chains is insufficiently explored. Wrong decisions by decision makers leads to insufficient behavior and lower performance not only for the decision maker, but also for other stakeholders along the supply chain. In order to study the complex decision situation, we developed a supply chain game in which we studied experimentally the decisions of different stakeholder within the chain. 121 participants took part in a web-based supply chain game. We investigated the effects of gender, personality and technical competency on the performance within the supply chain. Also, learnability and the effect of presence of point-of-sale data are investigated. Performance depended on the position within the chain and fluctuating stock levels were observed in form of the bullwhip effect. Furthermore, we found that risk taking had an impact on the performance and that the performance improved after the first round of the game. [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-642-39226-9_46]
Distributionslogistik
(2013)
Die Umgebung von Industrie- und Handelsunternehmen hat sich in den letzten Jahren tiefgreifend verändert. Beispielhafte Auslöser waren der Wandel vom Produzenten zum Käufermarkt, der faktische Wegfall der nationalen Grenzen und die damit verbundene Intensivierung des europäischen Binnenmarktes sowie die zunehmende Bedeutung ökologischer Anforderungen. Um die Kundenbedürfnisse dennoch befriedigen zu können und damit dem Wettbewerb gewachsen zu sein, müssen sich die Distributionsstrukturen der Unternehmen immer schneller an diese Veränderungen anpassen. Nur so können die Waren flexibel, kostengünstig und schnell an die Kunden geliefert werden. In diesem Spannungsfeld kommt der Planung und Steuerung der Distributionsabläufe eine immer wichtigere Bedeutung zu.
Ziel dieses Kapitels ist nicht nur die Vermittlung grundlegender Begrifflichkeiten und Zusammenhänge der Distributionslogistik, sondern weiterhin auch Methoden zur Distributionsplanung und steuerung sowie Kennzahlen zur Messung der Distributionsleistung und -kosten.
Die Erfüllung der klassischen Aufgaben der Produktionsplanung und -steuerung (PPS) wird aufgrund der dynamischen Anforderungsprofile, die es Unternehmen abfordern, sich strukturell und operativ kontinuierlich zu verändern, zunehmend schwieriger. Der Umgang mit Dynamik und Komplexität wird vom Störfall zum Normalfall.
Vor diesem Hintergrund wird ein innovativer Ansatz für eine Produktionsplanung und -regelung vorgestellt, der das Ziel verfolgt, die den Produktionssystemen inhärente Planungskomplexität beherrschbar zu machen.
Der Lösungsansatz basiert auf kybernetischen Strukturen, die den Beschränkungen der Wandlungs- und Lebensfähigkeit. Als grundlegender Teil des Ansatzes wird die Produktionsregelung unter Berücksichtigung des Echtzeitaspektes entworfen.
The growth of installed wind capacities generated a market with a huge variety of service offers for operation & maintenance of wind turbines. Different parties like manufacturers, component suppliers as well as independent service providers compete for the attractive after sales market. An innovative service offer which seems to meet the customers’ requirements is the guarantee of availability for wind turbines. However, these service providers are facing new challenges regarding their performance potentials and their financial risks occurring from possible penalties. Service providers have to reconsider their preparedness of performance, their new occurring financials risks, their cooperation and qualification level as well as their localization of service bases. To be able to quantify these new challenges and risks a simulation model has been designed in the context of a German research project named “WinServ”.
Increasing productivity in product-service systems is a vital success factor for industrialized economies and individual businesses. The service production is typically described as an integrated value chain setting, in which the provider and the customer are co-creators.
This paper embraces a characteristic curve model in order to illustrate the influence of the customer on the productivity of service production. The characteristic curves are derived from a system dynamics simulation model for a synchronized takt-based service production. In conclusion this research leads to designs recommendations for service production systems in order to reduce lead times and increase adherence to delivery dates.
Steigende Energiekosten sind ein zunehmendes Risiko für Unternehmen des deutschen Maschinen- und Anlagenbaus. Die Steigerung der Energieeffizienz kann somit zukünftig zu Wettbewerbsvorteilen führen. Aufgrund der Komplexität heutiger Produktionssysteme ist eine Analyse der Wechselwirkungen von Parametern der Produktionsplanung und -steuerung (PPS) auf die Energieeffizienz notwendig, um Maßnahmen zu identifizieren, die eine Steigerung der Energieeffizienz ermöglichen.
Der vorliegende Artikel stellt die Ergebnisse einer Simulationsstudie vor, in welcher der Einfluss der Losgrößenplanung auf die Energieeffizienz im Rahmen einer mehrstufigen Mehrproduktfertigung untersucht wird. Die Ergebnisse der Studie leisten einen Beitrag zum besseren Verständnis der komplexen Zusammenhänge und können als Ausgangspunkt für weitere Untersuchungen zu Wechselwirkungen von Produktionsparametern mit der Energieeffizienz dienen.
Applying Game Theory in Procurement. An Approach for Coping with Dynamic Conditions in Supply Chains
(2014)
Producing companies are facing continually changing conditions accompanied by higher requirements with respect to the flexible configuration of their supply chain. The challenge resulting from this initial situation is to develop systems that have the availability of adjusting their planning procedures and aims depended on the situation and therefore accommodate the increasing demand for flexibility. To address this challenge game theory seems to be a new and promising approach. The aim and added-value of the research work described here is to develop a decision model for the area of procurement using solutions concepts of game theory. Especially in times of high volatility such a decision model can support material requirements planners better than today's common selective planning logics.
In this paper the model to be solved by game theoretic solution concepts is presented. A research study has been conducted which proved the need for combining existing methods of procurement quantity calculation by means of game theoretic solution concepts. Some of the results of this study are presented in this paper. In the last part of the paper a structure for classifying game theoretic models is presented. This structure should support in selecting the appropriate solution concept for real-life decision-situations and is able to support in any practical application-field finding out the most appropriate game theoretic solution concept.
Das Management des Produktlebenszyklus ist eine komplexe Aufgabe, dessen volles Potenzial erst durch die Integration des gesamten Unternehmens erreicht wird. Um die Einbindung aller Fachabteilungen sicherzustellen, ist eine Potenzialuntersuchung notwendig, bei der Herausforderungen und mögliche Verbesserungen entlang des gesamten Produktlebenszyklus untersucht werden müssen. Der PLM-QuickCheck, den das FIR an der RWTH Aachen und das WZL der RWTH Aachen gemeinsam entwickeln, liefert hier einen möglichen Ansatz.
Auftragsmanagement
(2014)
Ausgelöst durch einen konkreten Kundenauftrag, plant, steuert und überwacht das Auftragsmanagement sämtliche Aktivitäten der Auftragsabwicklung von der Anfragenbearbeitung über die Konstruktion, den Einkauf, die Fertigung und Montage bis hin zum Versand des fertigen Produkts. Dabei wird im Auftragsmanagement das Ziel verfolgt, die Transparenz der Auftragsabwicklung zu erhöhen und damit die Reaktionsfähigkeit im Hinblick auf unternehmensinterne und -externe Störungen deutlich zu verbessern. Gleichzeitig unterstützt das Auftragsmanagement die Lösung von Interessenskonflikten zwischen verschiedenen Fachbereichen sowie die Ausregelung von Zielkonflikten im Sinne einer effizienten Erfüllung des Kundenauftrags.
Teilaufgaben des Auftragsmanagements sind die Angebotsbearbeitung, die Auftragsbearbeitung sowie die Auftragskoordination und das Auftragscontrolling. In diesem Kapitel werden zunächst die Kernaufgaben des Auftragsmanagements definiert und anschließend die wesentlichen Methoden und Verfahren zur Bearbeitung der verschiedenen Teilaufgaben innerhalb des Auftragsmanagements zusammengestellt. Abschließend werden die Aufgaben des Auftragsmanagements in ihrer zeitlogischen Abfolge in Form eines Referenzprozessmodells modelliert und dabei fertigungstypspezifisch detailliert.
Produktionsprogrammplanung
(2014)
Ziel der Produktionsprogrammplanung ist es, einen hinsichtlich Absetzbarkeit und Realisierbarkeit abgestimmten Produktionsplan über einen langfristigen Planungszeitraum zu erstellen. Dieser Produktionsplan legt verbindlich fest, welche Erzeugnisse durch das Unternehmen in welchen Stückzahlen zu welchen Zeitpunkten bzw. in welchen Perioden produziert werden sollen. Teilaufgaben der Produktionsprogrammplanung sind die Absatzplanung, die Primärbedarfsplanung und die Ressourcengrobplanung. In diesem Kapitel werden zunächst die Kernaufgaben der Produktionsprogrammplanung definiert und anschließend die wesentlichen Methoden und Verfahren zur Bearbeitung der verschiedenen Teilaufgaben innerhalb der Produktionsprogrammplanung zusammengestellt. Abschließend werden die Aufgaben der Produktionsprogrammplanung in ihrer zeitlogischen Abfolge in Form eines Referenzprozessmodells modelliert und dabei fertigungstypspezifisch detailliert.
Die Eigenfertigungsplanung und -steuerung erhält als Eingangsinformation das zu realisierende Eigenfertigungsprogramm aus der Produktionsbedarfsplanung. Das Ziel der Eigenfertigungsplanung und -steuerung ist die Erstellung, Umsetzung und Kontrolle eines detaillierten Ablaufplans für die Fertigung und Montage unter Berücksichtigung der tatsächlich verfügbaren Produktionsressourcen. In ihren Teilaufgaben Losgrößenrechnung, Feinterminierung, Ressourcenfeinplanung, Reihenfolgeplanung, Verfügbarkeitsprüfung und Auftragsfreigabe legt die Eigenfertigungsplanung und -steuerung beispielsweise kostenoptimale Losgrößen und optimale Arbeitsgangreihenfolgen fest.
In diesem Beitrag werden zunächst die Kernaufgaben der Eigenfertigungsplanung und -steuerung definiert und anschließend die wesentlichen Methoden und Verfahren zur Bearbeitung der verschiedenen Teilaufgaben innerhalb der Eigenfertigungsplanung und -steuerung zusammengestellt. Abschließend werden die Aufgaben der Eigenfertigungsplanung und -steuerung in ihrer zeitlogischen Abfolge in Form eines Referenzprozessmodells modelliert und dabei fertigungstypspezifisch detailliert.
Das Produktionsmanagement beinhaltet sämtliche Aufgaben zur Gestaltung, Planung, Überwachung und Steuerung eines Produktionssystems und der betrieblichen Ressourcen Mensch, Maschine, Material und Information. Die strategische Perspektive des Produktionsmanagements antizipiert relevante Veränderungstreiber, stößt die Anpassung der Organisation an veränderte (Umwelt-)Bedingungen an und gestaltet somit die strategische Ausrichtung des Unternehmens auf Basis der auf der normativen Ebene definierten Ziele, Prinzipien und Normen.
Damit spannt das strategische Produktionsmanagement gleichzeitig den Gestaltungsrahmen für die operative Ebene auf. Das operative Produktionsmanagement verfolgt das Ziel, die Produkte und (Dienst-)Leistungen eines Unternehmens in der erforderlichen Menge und Qualität zu einem festgelegten Termin und unter Einsatz des geringstmöglichen Kostenaufwands zu erstellen. Kernaufgaben des operativen Produktionsmanagements sind die Produktionsprogrammplanung, das Auftragsmanagement, die Produktionsbedarfsplanung, die Eigenfertigungs- sowie die Fremdbezugsplanung und -steuerung.
In diesem Beitrag werden zunächst die zentralen Begriffe definiert und der diesem Band zugrundeliegende Ordnungsrahmen des Produktionsmanagements aufgespannt. Danach werden die Aufgaben und Prinzipien des strategischen sowie die wesentlichen Ziele des operativen Produktionsmanagements vorgestellt. Die Kernprozesse des Produktionsmanagements unterscheiden sich in ihrer konkreten Ausprägung in Abhängigkeit vom unternehmensspezifisch vorliegenden Fertigungstyp. Daher werden im Anschluss die vier grundsätzlichen Fertigungstypen der Auftrags-, Rahmenauftrags-, Varianten- und Lagerfertigung definiert und gegeneinander abgegrenzt. Abschließend werden die wesentlichen Daten, Datenarten und -strukturen erläutert, die zusammen mit den aus ihnen abgeleiteten Informationen die Basis für jegliche Aktivität im Rahmen des Produktionsmanagements bilden.
Die Fremdbezugsplanung und -steuerung erhält als Eingangsinformation das zu realisierende Fremdbezugsprogramm aus der Produktionsbedarfsplanung. In diesem Fremdbezugsprogramm ist festgelegt, welche Teile, Baugruppen und Erzeugnisse in welchen Mengen und zu welchen Terminen zu beschaffen sind.
Es werden zunächst die wesentlichen Aufgaben der Fremdbezugsplanung und -steuerung definiert. Abschließend werden die Aufgaben in ihrer zeitlogischen Abfolge in Form eines Referenzprozessmodells modelliert und dabei fertigungstypspezifisch detailliert.
Produktionsbedarfsplanung
(2014)
Die Eigenfertigungsplanung und -steuerung erhält als Eingangsinformation das zu realisierende Eigenfertigungsprogramm aus der Produktionsbedarfsplanung. Das Ziel der Eigenfertigungsplanung und -steuerung ist die Erstellung, Umsetzung und Kontrolle eines detaillierten Ablaufplans für die Fertigung und Montage unter Berücksichtigung der tatsächlich verfügbaren Produktionsressourcen.
Zunächst werden die Kernaufgaben der Eigenfertigungsplanung und -steuerung definiert, abschließend werden die Aufgaben in Form eines Referenzprozessmodells modelliert.
Ziel des Forschungsbereichs "Selbstoptimierende Produktionssysteme" ist es, sowohl technische als auch soziotechnische Produktionssysteme zu entwickeln, die durch Selbstoptimierung eine bessere Performance erreichen, als bei der Auslegung geplant und erwartet werden kann. Im Fokus steht die Steigerung der Produktivität in der Produktion direkt vor Ort. Bedeutend ist die dezentrale Entscheidungsfähigkeit der Mitarbeiter auf dem Shopfloor und in unterstützenden Bereichen, sowie der kognitiven und adaptiven Systeme und Netzwerke in der Produktion.
Companies in the manufacturing industry are shifting towards a more service-oriented business model. One major challenge of this transformation is the information exchange between the different stages of the product-service-lifecycle.
We extend the existing body of knowledge by conducting an empirical study in the German manufacturing industry, addressing the cause-effect relationship between 1) information gathering over the product-service-lifecycle, 2) data analytics 3) interpretation and use of new information and 4) distribution of new product related information and the impact of these four aspects on performance.
The analysis reveals five different success factors with a significant impact on innovation and operation excellence. The implications from our research can help to develop new and more practical oriented Lifecycle-Product-Service-System approaches on the one hand. On the other hand it enables companies to focus on activities leading to higher service efficiency. Creating new stimuli will transform their existing business model to a more service-oriented one.
The steady increasing of supply chain complexity due to a rising global cross-linking of production and sales regions leads to an increasing sensitivity to disturbances while in the meantime the requirements of the availability, the time of delivery and the security of supplies within the supply chain increases. To meet this challenges the security of the supply chain infrastructure and the feasibility of supply chain processes need to be ensured, despite of the high specialization within the supply chain partners, the low stock and time buffers, and the information shortcoming between supply chain partners.
In this research, a System Dynamics simulation model, based on the manufacturing supply chain model of Sterman, has been developed for representing the actual complexity and dynamic in manufacturing supply chains. Therefore, the modeled manufacturing supply chain shows the processes of a four level supply chain focusing the processes and interactions of the mid-positioned two supply chain participants. The main contribution of the work described in this paper, is the description and implementation of necessary additional modules and parameters to Sterman’s basic model for the diagnosis of disturbance impacts as well as for the realization of supply chain adjustments. Finally, the model has been simulated and examined for realistic values.
Systematization models for taylor-made sensor system applications and sensor data fit in production
(2015)
Industrial digitalization to realize smart factories is driven by an informatory base of high-resolution data provided by sensor systems on the shop-floor level. The challenge of technical availability of fitting measurement solutions nowadays turns in a struggle of finding the optimal solution for a specific task in an ever-growing sensor market. This paper analyzes and specifies necessary models to systematically derive and describe organizational, technical and informatory requirements for sensor system applications increasing the technological fit for faster integration and lower misinvestment rates.
Systematization models for taylor-made sensor system applications and sensor data fit in production
(2015)
Industrial digitalization to realize smart factories is driven by an informatory base of high-resolution data provided by sensor systems on the shop-floor level. The challenge of technical availability of fitting measurement solutions nowadays turns in a struggle of finding the optimal solution for a specific task in an ever-growing sensor market. This paper analyzes and specifies necessary models to systematically derive and describe organizational, technical and informatory requirements for sensor system applications increasing the technological fit for faster integration and lower misinvestment rates.
Volatile electricity prices caused by an increase of renewable energy sources push producing companies towards taking in an active role in balancing the electricity grid. Possible actions at the customer side to actively adapt to volatile energy prices are called demand response actions. In production logistics such actions can be the modification of production schedules motivated by possible economic benefits. So far, the focus in scheduling problems has been the optimization in the dimensions of quality, time and costs. This paper presents the results of a simulation study on the economic benefits of demand response actions for a generic production system.