ISAK: Ein flexibler Ansatz zur Optimierung von Prozessen in KMU
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Rafail Stratidis
Rafail Stratidis hat an der Hochschule Esslingen Technische Betriebswirtschaft/Automobilindustrie studiert und arbeitet derzeit bei der Mercedes Benz AG als Projektleiter Project & Ramp Up Management.
Lygia Marques Fernandes ist strategische Projektkoordinatorin für den elektrischen Antriebsstrang im Bereich Elektromobilität bei der Mercedes-Benz AG. Ihr Schwerpunkt liegt im Projektmanagement mit Fokus auf Reifegrad-, Termin- und Kostensteuerung. Die Verantwortlichkeit für Qualitäts- und Risikomanagement runden ihr Profil ab.
Dr. Siegfried Zürn ist Professor für Operations Management und Director International Centre and Graduate School der Hochschule Esslingen. Er hat Naturwissenschaften und Business Consulting studiert und war vor seiner akademischen Laufbahn lange Jahre in Managementpositionen sowohl in der Baustoff- als auch Chemischen Industrie beschäftigt. Seine Lehr- und Forschungsschwerpunkte sind Qualitätsmanagement, Internationales Projektmanagement sowie Managementaspekte von Industrie 4.0.
Abstract
Das dynamische Umfeld, in dem Unternehmen heute agieren, sowie die rasante Entwicklung von neuen Technologien stellen Unternehmen vor große Herausforderungen. Es bedarf einer hohen Prozessflexibilität, um schnell auf neue Situationen und unerwartete Einflüsse reagieren zu können. Oftmals sind die in der wissenschaftlichen Literatur beschriebenen und von großen Unternehmen erfolgreich eingesetzten Methoden jedoch für KMU zu aufwändig. Hier setzt der einfach umzusetzende und sehr praxisorientierte ISAK-Ansatz an.
Hinweis
Bei diesem Beitrag handelt es sich um einen von den Mitgliedern des ZWF-Advisory Board wissenschaftlich begutachteten Fachaufsatz (Peer-Review).
About the authors
Rafail Stratidis hat an der Hochschule Esslingen Technische Betriebswirtschaft/Automobilindustrie studiert und arbeitet derzeit bei der Mercedes Benz AG als Projektleiter Project & Ramp Up Management.
Lygia Marques Fernandes ist strategische Projektkoordinatorin für den elektrischen Antriebsstrang im Bereich Elektromobilität bei der Mercedes-Benz AG. Ihr Schwerpunkt liegt im Projektmanagement mit Fokus auf Reifegrad-, Termin- und Kostensteuerung. Die Verantwortlichkeit für Qualitäts- und Risikomanagement runden ihr Profil ab.
Dr. Siegfried Zürn ist Professor für Operations Management und Director International Centre and Graduate School der Hochschule Esslingen. Er hat Naturwissenschaften und Business Consulting studiert und war vor seiner akademischen Laufbahn lange Jahre in Managementpositionen sowohl in der Baustoff- als auch Chemischen Industrie beschäftigt. Seine Lehr- und Forschungsschwerpunkte sind Qualitätsmanagement, Internationales Projektmanagement sowie Managementaspekte von Industrie 4.0.
Literatur
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© 2023 Walter de Gruyter GmbH,
Artikel in diesem Heft
- Inhalt
- Editorial
- Qualitätsmanagement im Wandel
- Fehlermanagement
- Datengetriebenes Fehlermanagement in der Produktion
- Qualitätsüberwachung
- Ganzheitliche und auf maschinellen Lernverfahren basierende Qualitätsüberwachung
- Fabrikplanung
- Fabrikumzüge im Rahmen von Reorganisationsprojekten
- Prozessoptimierung
- ISAK: Ein flexibler Ansatz zur Optimierung von Prozessen in KMU
- Supply-Chain-Simulation
- Catena-X – Online Steuerung und Simulation
- Agilität
- Gestaltung resilienter Produktionsnetzwerke mit Agilitätsbefähigern
- Anforderungsmanagement
- Resilient Requirements Engineering
- Diskontinuität
- Frühaufklärung produktionstechnischer Defizite
- Kundenbindung
- Neue Produkte erfordern neue Denkweisen zur Einführung
- Instandhaltung
- Systemdiagnose an haustechnischen Kompensator-Installationen
- Dämpfung
- Hochdämpfende Metall-Graphit-Verbundwerkstoffe in Werkzeugmaschinen
- Digitalisierung
- Erfolgsfaktoren digitaler Geschäftsmodelle für OEM in der Automobilindustrie
- KI und IoT – Treiber der Digitalen Transformation
- Künstliche Intelligenz
- Kontinuierliche Verbesserung eines KI-Systems
- Potenzialanalyse von KI-Anwendungen in der Produktion
- Cyber-Sicherheit
- Cyber-Security-Herausforderungen im Kontext von Engineering 4.0
- Maschinelles Lernen
- Befähigung von KMU zur Nutzung von Machine-Learning-Potenzialen
- Vorschau
- Vorschau
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- Editorial
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- Fehlermanagement
- Datengetriebenes Fehlermanagement in der Produktion
- Qualitätsüberwachung
- Ganzheitliche und auf maschinellen Lernverfahren basierende Qualitätsüberwachung
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- Potenzialanalyse von KI-Anwendungen in der Produktion
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