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Towards a sustainable future, looking beyond the system boundaries of a single manufacturing company is necessary to promote meaningful collaborations in terms of circular economy principles. In this context digital data processing technologies to connect the potential collaborators are seen as enablers to make use of proven collaborative circular business models (CCBMs). Since most of such data processing technologies rely on features to describe the entities involved, it is essential to provide guidance for identifying and selecting the relevant and most appropriate ones. Defining critical success factors (CSFs) is considered a suitable instrument to describe the decisive factors. A systematic literature review (SLR), followed by a qualitative synthesis is investigating two scientific fields of work, namely (1) the general relevant features of CCBMs and, (2) methodologies for determining CSFs. This results in the development of a conceptual framework which provides guidance for digital applications that perform further digital processing based on the relevant CSFs relating to the specific CCBM.
Adaptation of the business model canvas template to develop business models for the circular economy
(2021)
The Business Model Canvas as a template for strategic management serves the development of new or the documentation of existing linear business models. However, the change towards a Circular Economy requires new value creation structures and thus changed business models. To develop business models for circular economies, it is necessary to adapt the existing template, since the actors involved along the value chain take on changed roles. In the context of this paper, a template is presented, based on the existing Business Model Canvas, which allows to develop and document business models for a Circular Economy.
Digitalization changes the manufacturing dramatically. In regard of employees’ demands, global trends and the technological vision of future factories, automotive manufacturing faces a huge number of diverse challenges. Currently, research focuses on technological aspects of future factories in terms of digitalization. New ways of work and new organizational models for future factories have not been described yet. There are assumptions on how to develop the organization of work in a future factory but up to now, literature shows deficits in scientifically substantiated answers in this research area. Consequently, the objective of this paper is to present an approach on a work organization design for automotive Industry 4.0 manufacturing. Future requirements were analyzed and deducted to criteria that determine future agile organization design. These criteria were then transformed into functional mechanisms, which define the approach for shopfloor organization design
In dieser Arbeit werden Anforderungen an ein digitales Referenzmodell der Cell and Gene Therapy (CGT) Supply Chain mittels systematischer Literaturrecherche unter partieller Anwendung der Preferred-Reporting-Items-for-Systematic-Reviews-and-Meta-Analyses(PRISMA)-2020-Methode erarbeitet und erläutert. Die Ergebnisse der Literaturrecherche untermauern, dass die CGT Supply Chain standardisierte und automatisierte Prozesse benötigt, gewissen Transportanforderungen gerecht werden sowie eine lückenlose Rückverfolgbarkeit gewährleisten können muss. Die Anforderungen an das Referenzmodell lehnen sich z. T. an die Anforderungen des klassischen Supply-Chain-Operations-Reference(SCOR)-Modells an, bedürfen jedoch einer Veränderung und Weiterentwicklung unter Beachtung der Besonderheiten der CGT Supply Chain. Auf Basis eines Referenzmodells für die CGT Supply Chain, das die aus dieser Arbeit identifizierten Anforderungen beachtet, kann eine übergeordnete Managementplattform aufgebaut werden. Mit der digitalen Abbildung und Vernetzung aller Aktivitäten ist der Grundstein für die Integration in ein Enterprise-Resource-Planning(ERP)-System zum effektiven Data und Process Mining gelegt. Durch eine zunehmend bessere Datenqualität und -quantität entlang der Prozesse der CGT Supply Chain lassen sich verstärkt Informationen über die Prozesse selbst generieren, aus denen weitere Verbesserungsansätze hervorgehen. Eine CGT-Managementplattform bildet demnach die Grundlage für alle Prozesse innerhalb der CGT Supply Chain für einen kontinuierlichen Verbesserungsprozess.
It has not yet been possible to achieve the desired aim of decoupling economic growth from global material demand. Small and medium sized enterprises (SMEs) represent the backbone of most industrialized economies. Although material efficiency is of vital importance for many SMEs, few of them actually treat it as their top priority. There is a cornucopia of tools and methods available, which can be used for material efficiency purposes. These, however, have gained little groud in the SME-field. This work deals with the enabling factors for material efficiency improvements in manufacturing SMEs and projections towards aspects of supply chain and circular economy. A multi-disciplinary decoupling approach for manufacturing SMEs and an implementation roadmap for further practical development are proposed. The approach combines appropriate complexity of technology and socio-economic considerations. It enables a connection to existing methods and the implementation of established information technologies.
In order to decouple economic growth from global material consumption it is necessary to implement material efficiency strategies at the level of single enterprises and their supply chains, and to implement circular economy aspects. Manufacturing firms face multiple implementation challenges like cost limitations, competition, innovation and stakeholder pressure, and supplier and customer relationships, among others. Taking as an example a case of a medium-sized manufacturing company, opportunities to realise material efficiency improvements within the company borders - on the supply chain and by using circular economy measures - are assessed. Deterministic calculations and simulations, performed for the supply chain of this company, show that measures to increase material efficiency in the supply chain are important. However, they need to be complemented by efforts to return waste and used products to the economic cycle, which requires rethinking the traditional linear economic system.
Der Einsatz von Data Science in der Produktion ermöglicht eine neue Art der Optimierung von Prozessen und Systemen. Die Bedeutung der datengetriebenen Produktionsoptimierung wächst zunehmend im produzierenden Gewerbe. Im Gegensatz zu konventionellen Ansätzen, wie z. B. die des Lean Managements, basiert dieser anhaltende Trend auf der steigenden Verfügbarkeit von Daten im Zuge der digitalen Transformation. Vor allem kleine und mittlere Unternehmen stehen vor der Herausforderung abzuwägen, welche Maßnahmen hierfür ergriffen werden sollten und welche Nutzenpotenziale sich daraus ergeben. Diese Arbeit stellt einen strukturierten Leitfaden zur Vorgehensweise bei Datenanalyseprojekten bezogen auf einen spezifischen Anwendungsfall im Kontext einer frühen Fehlerdetektion und -prävention dar.
Der Digitale Zwilling ist ein Technologie-Trendthema mit großen Potenzialen in einer Vielzahl von Anwendungsbereichen – insbesondere für produzierende Unternehmen. Eine Studie des Reutlinger Zentrums Industrie 4.0 beschäftigt sich mit heutigen und zukünftigen Anwendungsmöglichkeiten von Digitalen Zwillingen und gibt Impulse für eine schrittweise Implementierung im Unternehmen.
Die vierte industrielle Revolution stellt neue Anforderungen an Unternehmen und insbesondere an KMU. Das verfügbare Know-how bei der Implementierung von Industrie 4.0-Ansätzen stellt für viele KMU eine Herausforderung dar. Derzeit existieren in der Literatur verschiedene Wege zur Erstellung einer auf das Unternehmen angepassten Industrie 4.0 Roadmap. Eine Ausrichtung auf die Belange von KMU fehlt jedoch gänzlich. Mit dieser Arbeit werden verschiedene Ansätze zur Erstellung einer Industrie 4.0-Roadmap zusammengefasst und anschließend untersucht, worauf KMU mit ihren spezifischen Eigenschaften besonders ihren Fokus legen sollten.
The Circular Economy aims to reintroduce the value of products back into the economic cycle at the same value chain level. While the activities of the Circular Economy are already well-defined, there exists a gap in how returned products are treated by the industry. This study aims to examine how a process should be designed to handle returned products in the context of the Circular Economy. To achieve this, a machine learning-based algorithm is used to classify data and extract relevant information throughout the product life cycle. The focus of this research is limited to land transportation systems within the Sharing Economy sector.