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Untersuchung von aktuellen Trends und Herausforderungen im Supply Chain Management in Deutschland
(2023)
▪Im Zeitraum von November 2022 bis Januar 2023 wurde am Lehrstuhl für Produktionswirtschaft der BTU Cottbus-Senftenberg die Studie mit dem Titel „Untersuchung von aktuellen Trends und Herausforderungen im SCM deutscher Unternehmen“ durchgeführt. Es wurden dazu Interviews mit über 20 Experten durchgeführt. 16 Interviews wurden ausgewertet.
▪ Im ersten Themenkomplex wurden aktuelle Ereignisse untersucht. Die häufigsten Herausforderungen sind demnach die Ressourcenverfügbarkeit, lange Lieferzeiten, der Fachkräftemangel und preisgetriebene Themen. Experten wurden zu aktuellen Ereignissen befragt, wie Rohstoffpreisschwankungen, der Zero-Covid-Strategie von China und Knappheiten in der Logistik. Preisschwankungen betrafen die meisten Unternehmen, während Krieg und Sanktionen nur indirekt wirkten. Die Zero-Covid-Strategie führte zu Vertrauensverlust in China und Knappheiten in der Logistik zu höheren Transportkosten. Der Fachkräftemangel wurde auch als aktuelles Ereignis genannt.
▪ Der zweite Themenkomplex ist Veränderungen im SCM gewidmet. Dabei wurde insbesondere der Wandel in komplexere Netzwerke, der Aufstieg des E-Commerce und die Bedeutung von Vertrauen und Transparenz angeführt als wesentliche Veränderungen. Supply Chains sind gewachsen und komplexer geworden, aber auch die Qualität der Vernetzung hat sich
verbessert. E-Commerce für Standardprodukte wird weiter an Relevanz gewinnen. Kein Trend zur Deglobalisierung wurde festgestellt. Die Experten sind sich einig, dass Supply Chains "too lean" geworden sind und das Risikomanagement wichtiger ist. Das oberste Ziel sollte sein, die Produktion und Lieferfähigkeit sicherzustellen.
▪ Der dritte Themenkomplex befasst sich mit Nachhaltigkeit, einschließlich des Lieferkettengesetzes (LkSG), Dekarbonisierung und
Nachhaltigkeitsnachweisen. Die meisten Unternehmen erfüllen die Anforderungen des LkSG und nehmen das Gesetz als Klausel in Verträgen auf. Bürokratie in Deutschland führt zu hohen Kosten, besonders für kleine Unternehmen. Kosteneinsparungen sind der größte Treiber bei der Dekarbonisierung. Nachhaltigkeit wird immer wichtiger und kann über Zertifikate nachgewiesen werden.
▪ Im vierten Themenkomplex Software wurde die Anpassungsfähigkeit von ERP-Systemen bemängelt und automatische Bestellungen wurden kontrovers betrachtet. Die meisten Experten verzichten aus Sicherheitsgründen auf Cloud-basierte Lösungen aufgrund des hohen Risikos für Cyberangriffe und möglicher Gefahren für die Supply Chain.
▪ In Themenkomplex fünf wurden neue Technologien im SCM besprochen. AR wird für die Wartung von Maschinen eingesetzt und VR für Simulation und Planung. IoT wird für predictive Maintenance genutzt, Treiber der Automatisierung ist der Fachkräftemangel. Big Data & AI sollen die Vorhersage der Nachfrage verbessern. Additive Fertigung hat Potenzial für Automatisierung und sinkende Kosten. Die Blockchain gilt als komplex und kann als geteilte Datenbank, Zahlungssystem und zur Rechnungsteilung dienen.
▪ Im sechsten Themenkomplex Sichtbarkeit halten Experten Transparenz für wichtig, sie ist noch zu gering aber bietet Potenzial
zur Erkennung von Risiken. Tracking und Tracing ist intern verbreitet, international gibt es noch Probleme. Eine höhere Zahlungsbereitschaft der Kunden für Sichtbarkeit besteht nicht, diese entsteht nur für einen besseren Service.
-Im Zeitraum von März bis Juni 2023 wurde vom Lehrstuhl für Produktionswirtschaft der BTU Cottbus Senftenberg die Studie mit
dem Titel „Die Produktionssteuerung im digitalen Zeitalter“ als Online Umfrage durchgeführt. 125 Personen mit operativen, planerischen und strategischen Funktionen in der Produktion oder des produktionsnahen Umfeldes beantworteten den Fragebogen
- Die Studie zeigt, dass bei vielen Praktikern ein sehr klares Bild vorherrscht, was die Produktionssteuerung der Zukunft leisten muss
- Die Erweiterung der Produktionssteuerung um Künstliche Intelligenz wird in sehr starkem Maße als sinnvoll erachtet, um die Effizienz am Shop Floor bei hoher Komplexität der Leistungsprozesse auch in Zukunft aufrechtzuerhalten.
- Die ausgewerteten Daten zeigen, dass die aktuellen Systeme der Produktionssteuerung die Nutzer nicht in dem Ausmaß unterstützen, wie es erwartet wird. Die Nutzer sind gefordert, ihr Wissen und ihre Kompetenzen einzusetzen, um funktionale Defizite der Anwendungen zu kompensieren
- Die Kooperation von Mensch und KI in der Produktionssteuerung wird als sinnvoll angesehen. Dabei wird eine Kombination aus menschlicher Arbeit und KI Unterstützung bevorzugt, während eine vollautonome KI seltener favorisiert wird. Die Studienergebnisse zeigen eine wachsende Zustimmung und Offenheit für den Einsatz von KI als Werkzeug in der
Produktionssteuerung, jedoch unter menschlicher Aufsicht und Beteiligung
- Die Herausforderungen der Integration von Künstlicher Intelligenz in die Mensch Maschine Interaktion umfassen technische und soziale Aspekte. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, sind geeignete Lösungsansätze notwendig, wie die Entwicklung sicherer Schnittstellen, robuste Datenschutzmaßnahmen aber auch Nutzerakzeptanzförderung durch Aufklärung und Schulung
- Innerhalb eines hybriden Rahmens, wo der Mensch mit der KI arbeitet, müssen klare Regeln für die Interaktion definiert werden. Die KI soll die menschliche Entscheidungsfindung interaktiv unterstützen, neue Perspektiven bieten und alternative Vorschläge unterbreiten.
- Insgesamt betonen die Ergebnisse der Umfrage die Bedeutung von Sicherheit, Transparenz, Kontrolle und die Validierung von KI Entscheidungen durch menschliche Akteure. Es zeigt sich, dass die Kombination von Mensch und KI nicht nur technologische Vorteile bietet, sondern auch dazu beitragen kann, nachhaltig wirtschaftlichere Ergebnisse zu erzielen.
The digitalization and automation of processes are essential for successful industrial production systems. Real-time positioning data is crucial for intelligent, automated, and quality-assured
production. However, the lack of standardization in current real-time locating systems leads to high costs, inoperability, and limited multi-vendor availability. On the other hand, 5G technology offers in
theory opportunities for high-accuracy positioning beyond mobile communication. Local 5G networks in industrial settings could leverage existing infrastructure for positioning. Although previous research
demonstrates the theoretical capabilities of 5G positioning, practical trials cannot be performed due to hardware still being in early research developmental stages. This research aims to close the gap
between research and industrial use by assessing the technical feasibility of 5G indoor positioning in an automotive production environment. To achieve this, use cases from research and industry are
categorized into different scenarios based on distinct requirements. Representative use cases are analyzed considering system requirements and their feasibility. For this, first the overall concept of 5G
positioning is tested in a research lab, followed by simulations of 5G positioning in an industrial environment. This is performed to determine the technical capability and expected accuracy. The
simulations show that sub-meter accuracies can be achieved when combining 5G positioning with lineof-sight filtering. This study highlights the promising role of 5G as a real-time locating system in
industrial settings. However, further research is needed to evaluate its accuracy and reliability in complex practical scenarios. Real industrial piloting will contribute to the validation and optimization
of 5G positioning systems, facilitating widespread adoption across industries.
Blockchain-Based Decentralized Product Lifecycle Management: A Framework for Production Network
(2023)
The current global trade wars, rising logistics costs, and the impact of the Covid-19 pandemic have compelled companies to re-evaluate their production strategies. An increasingly popular approach to address these issues is decentralized production, which involves manufacturing
products near to the customers to reduce logistics and warehousing expenses, improve lead times, and decrease carbon emissions. However, the decentralized nature of the production network necessitates a secure communication platform for stakeholders to access authentic data in real-time.
In this regard, blockchain technology is identified as a promising solution due to its characteristics, which make it suitable for product data management across its lifecycle, especially in a decentralized production network. Therefore, this work proposes a conceptual framework for a blockchainbased product lifecycle management (PLM) system to ensure data provenance, security, authenticity, and trusted traceability in a decentralized production network. Moreover, this study highlights that there is currently no such practical model available for decentralized production scenario.
Consequently, we argue that successful deployment of a blockchain-based network would require a collaborative approach that involves close interaction and cooperation among all stakeholders in the network.
Production control is an essential component of a production system used to monitor and manage production orders. Centrally controlled production systems rely on basic data management, such as storing the bill of materials and required work schedules. Components of customer orders are added to generate the corresponding production orders. However, this type of production control can pose serious problems in case of unforeseen events such as machine failure or changing customer requirements during production. In such scenarios, costly and time-consuming re-scheduling becomes necessary, which endangers the company's competitive position and leads to data retention issues. This paper introduces a new method of production control based on the concept of smart orders. Smart orders use smart contracts for autonomous routing based on programmed information in the source code, enabling self-control through the production system. Smart contracts are transaction programs that work with ‘if-then logic”, allowing for partially flexible process schedules and reducing the need for human intervention. The smart order uses the functionalities of blockchain technology, such as security, transparency, and immutability, to ensure the integrity of production data. The paper concludes by presenting the expected value propositions of smart order-based production control on the production system. Depending on the production control system used, companies can integrate the results presented in this paper into their own blockchain implementation strategy.
In production systems, the concept of robustness is widespread due to various applications, purposes, and interpretations. However, little is known about the conceptual characteristics of robustness in production settings and even less about its distinctions from other related terms – such as flexibility or agility. That is why this paper systematically reviews production literature to identify the contexts in which robustness is mostly applied and to analyse existing concepts. It is found that despite a vast literature body addressing robustness in varying forms, few studies cover it on a conceptual basis. Within this small sample, a rather general agreement on the meaning of robustness in production systems is found. However, details, interpretations, mentioned interlinkages to related terms differ across the identified literature. Based on the findings of the review and with the help of established literature on adjacent concepts, a comprehensive understanding of robustness in production systems is developed.