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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 Zusammenschluss von Unternehmen in Lieferantennetzwerken auf Basis digitaler Plattformen bietet eine Möglichkeit, der Forderung nach Flexibilität in der Industrie 4.0 nachzukommen. Anhand der Charakterisierung eines realen Lieferantennetzwerkes werden use cases für die Lieferantenanbindung hergeleitet. Diese dienen als Diskussionsgrundlage von Potenzialen und Herausforderungen der Anbindung, wobei sich die Frage nach der optimalen Integrationstiefe stellt. Hierzu wurde ein anwenderorientiertes Entscheidungsmodell abgeleitet.
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.