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Material flow simulation is a core technology of Industry 4.0. It can analyze and improve large-scale production systems through experimentation with digital simulation models. However, modeling in discrete event simulation is considered as an effortful and time-consuming activity and challenges especially small and medium-sized enterprises. Systematic experiments and what-if-analysis require a large number of models. Modeling and simulation becomes a repetitive activity and the ability to model and simulate instantly becomes crucial for industry, 4.0. However, model generation typically uses specific methods to build models with individual properties for specific physical systems. A general literature review cannot sufficiently describe the current state of model generation. This study aims to provide an analysis of model generation based on the modeling strategy, modeling view, and production system type, as well as model properties and limitations.
Die Optimierung der Auftragsterminierung und Einsteuerungsreihenfolge hat großen Einfluss auf die Produktivität von Fertigungssystemen. Genetische Algorithmen und Simulation sind verbreitete Werkzeuge zur Optimierung. Dieser Beitrag beschreibt einen neuen Ansatz zur Optimierung durch einen genetischen Algorithmus und der Simulation in dynamischen Modellen. Eine illustrative Fallstudie validiert den Ansatz und zeigt das Potenzial zur ganzheitlichen Verbesserung von Fertigungssystemen auf.
In dem ersten Teil dieses Beitrags, welcher in der Industrie 4.0 Management Ausgabe 5/2021 erschienen ist, wurde das Referenzmodell bereits in seinen wesentlichen Grundzügen erläutert [1]. Im zweiten Teil soll die Weiterentwicklung zu einem flexiblen Referenzmodell aufgezeigt werden. Der Fokus liegt auf die Implementierung von weiteren Planungstools, und die Implementierung von KI-Tools zur Erreichung eines dynamischen Produktionsengineerings in Form einer ganzheitlichen und integrierten Fabrikplanung.
Der digitale Zwilling dringt immer weiter in den Fokus von Produktionsunternehmen vor und wurde von Gartner als wichtige Schlüsseltechnologie identifiziert. Volkswagen setzt die Technologie in der Cloud ein, um zukünftig die Produktion an allen Standorten digital zu planen, zu steuern und zu optimieren. Dennoch ist diese Technologie im Mittelstand bisher kaum vertreten. Dieser Beitrag beschreibt ein flexibles Referenzmodell für die Planung und Optimierung der Produktion durch den digitalen Zwilling. Der Fokus liegt zum einen auf der Optimierung statischer Layouts und Materialflüsse und zum anderen auf der Optimierung der dynamischen Materialflüsse und der zeitlichen Organisation von Prozessen.
The age of globalisation is characterised by increased competition. An opportunity to succeed in the face of increasing competition lies in the digitisation of production companies. This article is dedicated to the design of a three-stage model platform of Industry 4.0, which focuses on the consistency of processes from the customer to the supplier at all company levels. The model platform is followed by an overview of the transformation steps for evaluating and shaping progress on the way to become a digitised production company.
Lean und ERP - Synergie oder Widerspruch? Ein neuer Ansatz zur Steigerung der Unternehmenseffizienz
(2015)
Eine erfolgreiche Zusammenführung der Vorteile von ERP-Systemen mit den Vorzügen des Lean-Ansatzes kann zur Erschließung eines erheblichen Verbesserungspotenzials und damit zu signifikanten Wettbewerbsvorteilen einer Unternehmung führen. Da dieser Ansatz in der Praxis häufig kritisiert und bisher kaum adäquat verfolgt wird, zielt dieser Beitrag darauf ab, einen innovativen Lösungsweg vorzustellen, welcher nicht nur theoretisch, sondern auch anhand eines ERP-Einführungsprojekts in einem KMU empirisch aufzeigt, dass Lean und ERP nutzbringend miteinander kombiniert werden können und sollten.