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Verbesserung der Liefertermintreue durch Simulation

App-basierte digitale Entscheidungsunterstützung in der kurzfristigen Produktionssteuerung
  • Günther Schuh , Volker Stich , Andreas Gützlaff , Jan Reschke , Sven Cremer , Felix Steinlein and Yuan Liu
Published/Copyright: January 13, 2020
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Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb
From the journal Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb Volume 114 Issue 12

Kurzfassung

Unvorhergesehene Störungen gefährden in vielen Fällen den Kundenliefertermin. Die Produktionssteuerung hat die Aufgabe, effektiv und effizient auf diese kurzfristigen Störungen zu reagieren. Der Entscheidungsprozess beruht jedoch häufig auf einer qualitativen Analyse einer komplexen Situation anhand subjektiver Einschätzungen durch den Produktionsplaner. Zur Verbesserung der Entscheidungsfindung stellt dieser Beitrag eine App vor, die auf Basis von Echtzeitdaten und einer Simulation des Produktionssystems eine quantitative Entscheidungsfindung ermöglicht.

Abstract

App-based digital decision support for the short-term production control. Unforeseen disturbances in production can often endanger the order delivery date. The production control has the task to react to these short-term disturbances effectively and efficiently. However, the decision process often relies on qualitative analysis of a complex situation through the subjective judgement of the production planner. In order to improve the decision process, this article introduces an app which enables a quantitative decision process based on real-time data and simulation of a production system.

Prof. Dr.-Ing. Günther Schuh, geb. 1958, ist Inhaber des Lehrstuhls für Produktionssystematik am Werkzeugmaschinenlabor (WZL), Direktoriumsmitglied am Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie (IPT) und Direktor des Forschungsinstituts für Rationalisierung e. V. (FIR) an der RWTH Aachen. Er ist Gründer und Vorstandsvorsitzender der e.GO Mobile AG mit Sitz in Aachen, sowie der Schuh & Co. Firmengruppe mit Sitz in Aachen, St. Gallen und Atlanta. Prof. Schuh ist in mehreren Aufsichts- und Verwaltungsräten tätig. Auf dem RWTH Aachen Campus leitet Prof. Schuh außerdem das Cluster Produktionstechnik.

Prof. Dr.-Ing. Volker Stich, geb. 1954, ist Geschäftsführer des Forschungsinstituts für Rationalisierung e. V. (FIR) an der RWTH Aachen. Er war lange Jahre in der Unternehmensgruppe Saint-Gobain tätig, bevor er 1997 die Leitung des FIR übernahm. 2010 wurde Prof. Stich zum „außerplanmäßigen Professor“ ernannt. Auf dem RWTH Aachen Campus leitet Prof. Stich außerdem das Cluster Smart Logistik.

Andreas Gützlaff, M. Sc., geb. 1989, studierte Wirtschaftsingenieurwesen mit der Fachrichtung Maschinenbau an der RWTH Aachen. Er ist seit 2019 Oberingenieur der Abteilung Produktionsmanagement am Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen.

Dr.-Ing. Jan Reschke, geb. 1984, studierte Wirtschaftsingenieurwesen mit der Fachrichtung Maschinenbau an der RWTH Aachen. Er verantwortet seit 2015 den Bereich Produktionsmanagement am Forschungsinstitut für Rationalisierung e. V. (FIR) an der RWTH Aachen.

Sven Cremer, M. Sc., geb. 1988, studierte Maschinenbau an der RWTH Aachen. Er ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen und Leiter der Gruppe Prozessmanagement in der Abteilung Produktionsmanagement.

Felix Steinlein, M. Sc., geb. 1989, studierte Maschinenbau an der RWTH Aachen sowie am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Er ist seit 2017 Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Forschungsinstitut für Rationalisierung e. V. (FIR) an der RWTH Aachen in der Abteilung Produktionsmanagement.

Yuan Liu, M. Sc., MBA, geb. 1987, studierte Maschinenbau an der RWTH Aachen sowie Master of Business Administration am Collége des Ingénieurs. Nach dem Studium arbeitete er zunächst als Berater in einer Strategieberatung. Er ist seit 2017 Wissenschaftlicher Mitarbeiter am WZL der RWTH Aachen in der Abteilung Produktionsmanagement.

Literatur

1. Obermaier, R.: Handbuch Industrie 4.0 und Digitale Transformation. Springer Fachmedien, Wiesbaden2019, S. 766 ff. 10.1007/978-3-658-24576-4Search in Google Scholar

2. Kersten, W.; Seiter, M.; von See, B.; Hackius, N.; Maurer, T.: Trends and Strategies in Logistics and Supply Chain Management: Digital Transformation Opportunities. DVV Media Group GmbH, Hamburg2017Search in Google Scholar

3. Brambring, F.; Hauptvogel, A.; Hempel, T.; Hering, N.; Kropp, S.; Luckert, M.: Produktion am Standort Deutschland: Ausg. 2013 ed.FIR an der RWTH Aachen, 2013, S. 61 ff.Search in Google Scholar

4. Wiendahl, H.-P.: Betriebsorganisation für Ingenieure. 8. überarb. Aufl., Carl Hanser Verlag, München, Wien2014, S. 400 ff. 10.3139/9783446441019Search in Google Scholar

5. Sauter, V. L.: Decision Support Systems for Business Intelligence. 2. Aufl., Wiley, J, New York, NY, 2010, S. 453 ff. 10.1002/9780470634431Search in Google Scholar

6. Potente, G. S. T.; Fuchs, S.; Hausberg, C.: Methodology for the Assessment of Changeability of Production Systems Based on ERP Data. Procedia CIRP3 (2012), S. 412–41710.1016/j.procir.2012.07.071Search in Google Scholar

7. Bergmann, S.; Strassburger, S.: Challenges for the Automatic Generation of Simulation Models for Production Systems. In: Proceedings of the 2010 Summer Computer Simulation Conference. Society for Computer Simulation International, San Diego, CA, USA, S. 545–549, 2010Search in Google Scholar

8. Holsapple, C. W.: Decisions and Knowledge. In: Burstein, F.; Holsapple, C. W. (Hrsg.): Handbook on Decision Support Systems 1, Vol. 26. Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg2008, S. 21–5310.1007/978-3-540-48713-5_2Search in Google Scholar

9. Lödding, H.: Handbook of Manufacturing Control. Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg201310.1007/978-3-642-24458-2Search in Google Scholar

10. Schuh, G.; Anderl, R.; Gausemeier, J.; ten Hompel, M.; Wahlster, W. (Hrsg.): Indus-trie 4.0 Maturity Index: Managing the Digital Transformation of Companies. Herbert Utz Verlag, München2017, S. 53 ff.Search in Google Scholar

Online erschienen: 2020-01-13
Erschienen im Druck: 2019-12-17

© 2019, Carl Hanser Verlag, München

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https://doi.org/10.3139/104.112201

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