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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.
Unternehmen müssen aufgrund hohen Wettbewerbsdrucks ihre Produktivität stetig steigern. Ein Bereich, welcher sich deren permanenter Steigerung annimmt, ist das Industrial Engineering (IE). Gerade im Zuge der Digitalisierung und Vernetzung der Unternehmensprozesse beleuchtet der folgende Beitrag, wie sich Industrie 4.0 auf das IE auswirkt. Der Ansatz ist ein Industrial Engineering 4.0 zu gestalten, das die Fortschritte von Industrie 4.0 und der Digitalen Fabrik miteinander vereint.
Das Zeitalter der Digitalisierung ist geprägt durch einen erhöhten Wettbewerb. Eine Chance, bei steigendem Wettbewerb erfolgreich zu bestehen, liegt daher nur in der durchgängigen Digitalisierung von Produktionsunternehmen. Dieser Beitrag stellt eine dreistufige generische Unternehmensmodellplattform Industrie 4.0 vor, die die Durchgängigkeit von Prozessen vom Kunden bis zum Lieferanten auf allen Unternehmensebenen in den Mittelpunkt stellt. Die Schritte zur Bewertung und Gestaltung des Fortschritts auf dem Weg zum digitalisierten Produktionsunternehmen werden aufgezeigt.
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.
Produzierende Unternehmen sehen sich auch zukünftig mit stark wachsenden Herausforderungen konfrontiert und gegenübergestellt. Dies ist vor allem durch eine zunehmend dynamischere Umwelt mit stark schwankenden Veränderungen bedingt, die es erforderlich macht, sich schnell und flexibel auf diese Veränderungen einzustellen bzw. anzupassen.
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.
This paper presents a practice and science orientated education approach for freshman students of interdisciplinary bachelor engineering degree programs. This approach is meant to enhance the motivation and success of freshman students during their whole study. The education approach is called Fit4PracSis (Fit for Practice and Sciences) It was started to develop, set up and establish an education approach, which is building a relationship to students' future profession and to scientific working during the introductory study phase. The freshman students will be trained early in important skills, which are necessary for achieving the final degree successfully and handling of future business and research activities.
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.