Die Motivation für das Streben nach der Verwirklichung der "Industrie 4.0" oder der „Smart Factory“ ist klar: höchste Effizienz bei maximaler Flexibilität. „Losgröße 1“ zu Kosten der Serienfertigung! Branchenverbände, Forschungseinrichtungen und Beratungshäuser prognostizieren innerhalb der nächsten 10 Jahre zusätzliche Wertschöpfungspotenziale im hohen zweistelligen Milliarden-Bereich, massive Rationalisierungseffekte durch die Automatisierung von Wissensarbeit und eine dramatisch steigende „Kollaborationsproduktivität“.
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Whitepaper
IT-Matchmaker®.guide Industrie 4.0 Lösungen 2023 |
| Autor: | Diverse | |
| Erschienen: | 2023-03-20 | |
| Schlagworte: | Digitalisierung, ERP-Auswahl, Industrie 4.0, Marktübersicht, Nachhaltigkeit, PLM/PDM | |
| Der IT-Matchmaker®.guide Industrie 4.0 Business Lösungen präsentiert Fachbeiträge und konkrete Anwendungs- und Projektbeispiele, die die Potenziale und Herausforderungen des Business Software-Einsatzes im Umfeld der Produktion betrachten und Lösungsvorschläge aus Wissenschaft und Praxis diskutieren. Abgerundet wird der Industrie 4.0-Guide durch einen aktuellen Überblick über das Marktangebot an MES-, PLM/PDM- und ERP-Lösungen. | ||
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Artikel
MES und ERP im Kontext von Industrie 4.0 Expertenbeitrag |
| Autor: | Dr. Karsten Sontow, Trovarit AG | |
| Erschienen: | 2021-03-29 | |
| Schlagworte: | ERP, ERP-Software, Einsatzoptimierung (Business Software), Industrie 4.0, MES, Manufacturing Execution Systems (MES) | |
| Der Begriff „Industrie 4.0“ beschreibt einen Entwicklungssprung in der Produktion und Logistik, der zunehmende Auswirkungen auf die industrielle Praxis und die Zukunft der Arbeit hat: Durch die Vernetzung der physischen Produktionswelt mit der digitalen Planungswelt soll eine autonome Steuerung der Produktion ermöglicht und die Transparenz in allen Abläufen erhöht werden. Eine Schlüsselfunktion auf diesem Weg nehmen dabei betriebliche Anwendungssysteme wie ERP- und MES-Lösungen ein. | ||
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Artikel
Supply Chain Management – Neue Funktionen am Softwaremarkt |
| Autor: | Dr. Hans-Hermann Wiendahl, Andreas Kluth, Tobias Schröer, Jokim Janssen | Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA), Stuttgart | |
| Erschienen: | 2022-04-11 | |
| Schlagworte: | Anbietermarkt, Industrie 4.0, Logistik, Produktionsplanung, Supply Chain Management, Wertschöpfungskette | |
| SCM-Software ist heute zur Unterstützung der übergreifenden Herstellabwicklung zwischen den Unternehmen bzw. Unternehmensstandorten etabliert. Der Blick in die Praxis verdeutlicht allerdings unterschiedlichste Leitideen, Anforderungsschwerpunkte und Lösungsansätze. Außerdem setzen die Softwareanbieter verschiedenste Branchen- und Funktionsschwerpunkte, was die Vergleichbarkeit zusätzlich einschränkt. Der vorliegende Beitrag gibt einen Überblick über ein SCM-Funktionsmodell zur durchgängigen standortübergreifenden und -internen Herstellabwicklung zur Bewertung der verfügbaren SCM-Software. | ||
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Vergleicht man diese Vision von Industrie 4.0 allerdings mit der aktuellen Situation in den meisten Fertigungsunternehmen, dann zeigt sich, dass die Mehrzahl noch mehr oder weniger intensiv mit den Herausforderungen der „herkömmlichen“ Digitalisierung beschäftigt sind.
Insofern ist es für die meisten Unternehmen sicherlich ein langer Weg in Richtung Industrie 4.0. Ein Weg, der gravierende Veränderungen mit sich bringt im Hinblick auf die Geschäftsprozesse, die eingesetzten IT-Werkzeuge, die Art mit diesen Werkzeugen, aber auch miteinander zu arbeiten.
Industrie 4.0 in den Software-Domänen
Darüber, welche Software-Domäne bei der Verwirklichung der Vision der Industrie 4.0 die Führung übernehmen sollte, ist sich die Fachwelt bis heute nicht ganz einig.
Manufacturing Execution Systems | Fertigungsleitstand | Advanced Planning & Scheduling
Manufacturing Execution Systems (MES) werden häufig als Befähiger der Digitalen Transformation gehandelt, waren sie im Kern doch immer schon das Bindeglied zwischen der kommerziellen Unternehmenssoftware (v.a. also der ERP-Software) und der Ausführungsebene des Produktionsprozesses.
Integrierte ERP-Software | Produktionsplanung und -steuerung (PPS)
Enterprise Resource Planning (E/at/software-suchen/software-kategorien/erp/RP) Systeme, traditionell die obersten Hüter aller Stamm- und Bewegungsdaten, sind prädestiniert für die Rolle eines Informations-Hubs, der alle Daten des Extended Enterprise sammelt, aufbereitet und sinnvoll verteilt.
Product Lifecycle Management | Produktdatenmanagement | Poduktlebenszyklus
Die Rolle der „Single Source of Truth“ beanspruchen aber ebenso Product Lifecycle Management (PLM) Systeme, die nicht nur die Wertschöpfungskette eines Unternehmens(netzwerks), sondern auch das Kundenverhalten und die Nutzungsphase bis hin zur Entsorgung des Produktes erfassen.
Querschnittsaufgabe Datenmanagement
Stammdaten bilden das Fundament der digitalen Wirtschaft und Daten stellen eine strategische Ressource dar, die bewirtschaftet werden muss. Im Kontext von Industrie 4.0 ist der Erfolg eines Unternehmens davon abhängig, wie gut es mit Informationen umgehen kann und wie gut es in der Lage ist, diese Informationen als Basis für richtige Entscheidungen zu nutzen, sowie welcher Automatisierungsgrad erreicht werden kann.
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Whitepaper
Datenqualität als Schlüssel zur erfolgreichen Systemeinführung Stammdatenanalyse in Datenmigrationsprojekten |
| Autor: | Alex Ron, Jost Enderle, Trovarit AG | |
| Erschienen: | 2019-11-06 | |
| Dateigröße: | 686,83 KB | |
| Schlagworte: | Datenanalyse, Datenbereinigung, Datenmanagement, Datenqualität, ImplAiX, Implementierung, Stammdatenanalyse, Stammdatenmanagement | |
| Das Whitepaper beschreibt anhand des Beispiels der fiktiven Eisenmeiser GmbH, welche Herausforderungen die Datenmigration im Zuge der Einführung einer neuen Unternehmenssoftware birgt. Aufwand und Komplexität dieser Aufgabe werden von Unternehmen meist unterschätzt. Deutlich erleichtert wird die Datenmigration durch eine gute und stukturierte Vorbereitung. Die Autoren geben Tipps rund um die Analyse und Bereinigung der Daten. | ||
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Artikel
4 + 8 Gründe, weshalb sich Unternehmen bei schlechter Datenqualität ausbremsen lassen |
| Autor: | Alex Ron und Jost Enderle, Competence Center Datenmanagement der Trovarit AG | |
| Erschienen: | 2019-10-10 | |
| Schlagworte: | Business Software, Datenmanagement, Datenqualität, Digitalisierung | |
| „Daten sind der Rohstoff des 21. Jahrhunderts“, bemerkte unsere Bundeskanzlerin bereits 2015. Solche oder ähnliche Sätze sind in den letzten Jahren immer häufiger zu hören. In der Tat bilden Daten das Fundament der digitalisierten Wirtschaft und dienen als Treibstoff für neue Dienstleistungen, neue Kundenzugänge, neue Preismodelle und neue Ökosysteme (Otto und Österle 2016). Für Unternehmen sind insbesondere die Stammdaten, die kritischen Geschäftsobjekte wie Produkte, Lieferanten, Kunden oder Mitarbeiter des Unternehmens ein wertvolles Gut. Daten können jedoch bei nachlässiger Handhabung auch in der Qualität leiden. Tippfehler bei der manuellen Dateneingabe, Fehler beim automatisierten Datenimport, doppeltes Vorhandensein von Daten (Dubletten) oder veraltete Daten sind Wasser im Tank für jeden Datenbestand. | ||
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Artikel
Industrie 4.0 als Herausforderung für das Stammdatenmanagement in Unternehmen Auszug aus dem IT-Matchmaker.guide 4.0 |
| Autor: | Thomas Schäffer, Prof. Helmut Beckmann, Hochschule Heilbronn | |
| Erschienen: | 2017-04-18 | |
| Schlagworte: | Datenmanagement, Datenqualität, Industrie 4.0, Stammdatenmanagement | |
| Die zunehmende Digitalisierung in Wirtschaft und Gesellschaft hat zu drastischen Veränderungen in den Unternehmen geführt, und derzeit sind fast alle Unternehmen mit enormen externen und internen Herausforderungen konfrontiert, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Da Stammdaten die Grundlage der digitalen Wirtschaft bilden, ist ein gewisses Maß an Datenqualität notwendig, um effiziente Geschäftsprozesse zu gewährleisten. Daher ist ein adäquates Stammdaten-Qualitätsmanagement sowohl auf Unternehmens- als auch auf interorganisationaler Ebene von wesentlicher Bedeutung. Erkenntnisse aus aktuellen Forschungen zeigen jedoch, dass in vielen Unternehmen beispielsweise der Produktstammaustausch aufgrund mangelhafter Stammdatenqualität problembehaftet, fehleranfällig, arbeits- und kostenintensiv ist. Der vorliegende Beitrag erläutert die Herausforderungen im Stammdatenmanagement aufgrund einer immer intensiveren Zusammenarbeit zwischen den Unternehmen und gibt Handlungsempfehlungen zur Verbesserung der unternehmensübergreifenden Stammdatenqualität. | ||
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