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Die Welt dreht sich immer schneller. Etablierte Firmen, die sinnbildlich für innovative Produkte stehen, werden in kurzer Zeit vom Markt gedrängt und durch disruptive Ansätze aus ihrem Geschäft verdrängt. Inkrementelle Ansätze zur Verbesserung der Produktqualität, zur Reduktion von Herstellkosten und der Fokus auf die Produktionsoptimierung nach dem Individualisierungsprinzip (Losgröße 1) sind keine auf die Zukunft ausgerichtete Zielzustände für Automobilhersteller mehr. Neue Wettbewerber, seien es Softwaregiganten oder agile Startups, treten in den Markt ein. Die traditionelle Massenproduktion des Automotivbereichs kann den sich stetig verändernden Kundenanforderungen nicht mehr länger gerecht werden. Dazu bedarf es Geschäftsmodell-Innovationen, wie beispielsweise digitale Preismodelle oder On-Demand Funktionalitäten.
Mature economies which are driven mainly by small and medium sized enterprises (SMEs) are increasingly becoming dependent on material imports. Global material consumption is ever increasing, mainly driven by population increases. Decoupling of material consumption from economic growth is one of the greatest challenges of the 21st century. Within this paper available methods for the assessment of material efficiency on different economic scales are investigated and those detected that are particulary suitable for the use in SMEs. Recommendations for further improvements of the selected tools and an outlook concerning planned research activities in the field of material efficiency in enterprises, supply chains and circular economy aspects are given.
Gesellschaftliche und industrielle Trends im Zuge der Digitaliserung induzieren Veränderungsprozesse in der Industrie. Eine hohe Flexibilität und schnelle Entscheidungsfindungsprozesse stellen entscheidende Wettbewerbsvorteile für Unternehmen dar, um zukünftig erfolgreich am Markt agieren zu können. Um dies zu ermöglichen, müssen aggregierte Echtzeitdaten und Prognosen unmittelbar sowohl am Ort der Wertschöpfung als auch dezentral zur Verfügung stehen. Die Entscheidungsunterstützung mit Hilfe geeigneter Visualisierungen ist ein maßgeblicher Bestandteil von Shopfloor Management Systemen. Aufgrund der steigenden Anforderungen wurde das konventionelle und analoge Shopfloor Management in den letzten Jahren verstärkt durch digitale Lösungen ersetzt. Ein ganzheitlicher Shopfloor Management Ansatz, der die Trends und die daraus resultierenden Herausforderungen für die Industrie abdeckt, ist aktuell nicht vorhanden. Zukünftige Shopfloor Management Lösungen sollen diese Lücke schließen. Hierfür wurde ein ganzheitliches System entwickelt, welches Produktionsinformationen in Echtzeit unmittelbar am Shopfloor visualisiert, eine integrierte flexible Planung und Steuerung der Produktion beinhaltet sowie die Mitarbeiterbedürfnisse berücksichtigt. Eine flexible und individuelle Schichtplanung durch die Mitarbeiter und eine umfassende automatische Beanspruchungsbeurteilung sind dazu integriert worden. Zudem ermöglicht das System die Prognose und Visualisierung von Produktionsinformationen und unterstützt die Anwender bei der Durchführung strukturierter Shopfloor-Meetings. Dadurch werden Entscheidungen direkt auf den Ort der Wertschöpfung verlagert.
An die Produktionslogistik werden komplexe
Anforderungen gestellt, so dass eine systematische Vorgehensweise zu deren Planung erforderlich ist. Aufgrund der Abhängigkeiten in der Supply Chain muss die Produtkionslogistik immer vom Lieferanten beginnend geplant werden. Trotz der Vielfalt an Planungssystematiken bieten diese alle nur sehr wenig Unterstützung bei der Gestaltung der einzelnen Planungsobjekte in der Logistikkette an, sodass die Planung und Lösungsfindung häufig intuitiv erfolgt und sehr stark vom individuellen Erfahrungswissen des Logistikplaners abhängt. Im Folgenden wird eine Planungssystematik, die auf Morphologien basiert, vorgestellt, die eine durchgängige Planung von Produktionslogistiksystemen ermöglicht und den Planer umgfangreich mit Informationen zu Gestaltungsmöglichkeiten und praktischen Umsetzungen unterstützt.
The level of automation in intralogistics has steadily increased over recent years. For small and medium-sized enterprises (SMEs), however, the associated digital change is a major challenge. Since most SMEs are facing increasing sales volumes (e.g. due to e-commerce and good overall economy) in combination with decreasing lot sizes due to the market demand for individualized products, SMEs have to find innovative solutions to cope with these challenges in production as well as in logistics. Innovative technologies, like 3D printing technologies for the production for small lot sizes and future-oriented intralogistics technologies can serve as enablers in logistics to realize flexible logistic processes for increasing market requiremments. Considering that, this paper examines innovative and future-oriented technologies for intralogistics such as smart containers, driverless forklift systems, data glasses, smart shelves and smart pallets regarding their potential for SMEs. This explorative research paper shows that digital technologies are already suitable and available for SMEs.However, challenges are still seen in areas like the identification and digitalization potential and the financing of these new projects. The primary reason escpecially for SMEs for this is that they have to make investments based on an economically feasible payback period and less based on prestigious reasons like digitalization flagship projecs done by large corporations. In addition, the identification of feasible starting points for digitalization within intralogistic systems embedded in specific factory processes is a major challenge not only for SMEs.
Die Digitalisierung vrändert die Arbeitsweisen in Unternehmen und damit auch bei der Planung von Fabriken. Am Markt verfügbar sind vielfältige Soft- und Hardwaresysteme für die Digitale Fabrik, die die Fabrikplanung unterstützen und teilweise revolutionieren können. Um dieses Potential zu nutzen, muss aber bekannt sein, was diese Systeme können und wie sie sinnvoll genutzt werden können. Bisherige Fabrikplanungssystematiken haben hierzu keine Unterstützung angeboten, da sie nur das generelle Vorgehen der Fabrikplanung beschreiben, ohne den Zusammenhang zu den sich rasch entwickelnden Soft- und Hardwaresystemen herzustellen. Im Folgenden wird die Entwicklung und Umsetzung eines Planungsvorgehens für die Digitale Fabrikplanung dargestellt, das die Potentiale der Soft- und Hardwaresysteme für die Digitale Fabrik aufgreift und in ein passendes Planungsvorgehensmodell integriert.
The increased availability of data gives rise to the use of machine learning methods for purposes like forecasting or quality control in operations management. Practitioners who want to employ these methods are faced with the task of choosing from a large number of available methods. We give an overview of classification methods and available implementations and present considerations for choosing appropriate methods.
The success of an autonomous robotic system is influenced by several not easily identifiable interdependent factors. This paper is set to lay the foundation of an integrated approach in order to examine all the parameters and understand their contribution to success. After introducing the problem, two autonomous systems for the process of unloading of containers are presented. Then a recently developed method for modelling and interpreting all the parameters, the STIC analysis, are introduced. The preliminary results of applying such a methodology to a first study case is shortly presented. Future research is in the end recommended in order to prove that this methodology is the only way to overcome barriers to the investment in autonomous systems in the logistics sector.
Die Überlebensfähigkeit von Unternehmen am Markt wird vorrangig durch den Input ihrer Lieferanten getrieben, da dem Einkauf bis zu 50% des prognostizierten Innovationspotenzials zugesprochen wird. Dabei gilt vor allem die digitale Transformation als wesentliche Voraussetzung, um die eigene Wettbewerbsfähigkeit langfristig zu sichern. Der vorliegende Beitrag setzt sich daher mit dem Digitalisierungspotenzial strategischer Lieferantenbeziehungen auseinander. Aufbauend auf einem konzeptionellen Modell des Einkaufs 4.0 werden dessen Erfolgstreiber analysiert. Neben der Optimierung von Einkaufsprozessen durch eProcurementlösungen sollte der Fokus auf der Beziehungspflege zu Lieferanten liegen, um das Potenzial von Einkauf 4.0 vollständig ausschöpfen zu können. Denn nur durch den Aufbau strategischer Wertschöpfungspartnerschaften lässt sich das Erfolgspotenzial des Einkaufs langfristig heben.