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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.
In der zunehmenden Individualisierung von Produkten zeigt sich, dass Kundennähe und digital vernetzte Zusammenarbeit aller Partner wertvolle Erfolgspotenziale darstellen. Für komplexe Kundenauftragsprozesse gilt es, zu vernetzen und die Prozesse und Systeme in Form eines ganzheitlichen Ansatzes zukunftsfähig zu gestalten. Dabei wird der Herausforderung begegnet, Daten und Dokumente zu digitalisieren und den manuellen Aufwand zu reduzieren. Der Untersuchungsgegenstand ist der Abwicklungsprozess, ausgehend von einer Online-Konfiguration durch den Kunden bis zur Bestellabwicklung. In diesem Beitrag wird ein Vorgehensmodell aufgezeigt, das Unternehmen in die Lage versetzt, ihren Kundenauftragsprozess durch ein digitales Geschäftsmodell zukunftsfähig auszugestalten. Nutzenpotenziale sind eine verstärkte Kundenbindung durch eng verzahnte digitale Kollaboration, verstärkte Wirtschaftlichkeit durch Reduktion der Prozesskosten sowie eine Optimierung der Customer Experience durch effiziente Abläufe.
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.
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.
Imagine a world in which the search for tomorrow's trends is not subject to a long and laborious data search but is possible with a single mouse click. Through the use of artificial intelligence (AI), this reality is made possible and is to be further advanced through research. The study therefore aims to provide an initial overview of the young research field. Based on research, expert interviews, company and student surveys, current application possibilities of AI in the innovation process (defined as Smart Innovation), existing challenges that slow down the further development are discussed in more detail and future application possibilities are presented. Finally, a recommendation for action is made for business, politics and science to help overcome the current obstacles together and thus drive the future of Smart Innovation.
Makerspaces sind ein Element einer Open Innovation und bieten die Möglichkeit, den „klassischen Erfinder“ und „Tüftler“ aus seiner Garage, seinem Keller oder seiner Werkstatt herauszuholen. Ziel dabei ist es, ihm ein professionelles und leistungsfähiges Umfeld zur Realisierung seiner Ideen zu bieten, ihn in den Austausch mit Gleichgesinnten zu bringen und eine Verwertungsplattform für die entwickelten Ideen und Prototypen aufzubauen. Diese Optionen sind auch kleinen und mittelständischen Unternehmen zugänglich zu machen, um ihnen darüber die Möglichkeit zu geben, mit ihren zur Verfügung stehenden Mitteln, ähnlich wie Großunternehmen in Sachen Innovation und Kooperation vorzugehen.
Genau hier setzt die vorliegende Studie an und geht der Frage nach den Anforderungen kleiner und mittelständischer Unternehmen an Makerspaces auf den Grund.
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.
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.
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 ground 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 of existing methods and the implementation of established information technologies.
Zur Entwicklung einer Sofortpreiskalkulation für CNC-Drehteile werden Machine-Learning-Ansätze sowie ein deterministischer Algorithmus untersucht. Der deterministische Algorithmus funktioniert ausschließlich für Drehteile mit geringer Komplexität. Die Machine Learning Modelle hingegen sind zukunftsfähiger, da die ersten Ergebnisse bereits sehr geringe Abweichungswerte zu den festgelegten Referenzpreisen erreichen können. Mit steigendem Datenaufkommen können beide Machine-Learning-Modelle mit geringem Aufwand weiter verbessert werden.