FG Produktionswirtschaft
Refine
Year of publication
Document Type
- Scientific journal article peer-reviewed (68)
- Part of a book (chapter) (52)
- Article (49)
- Book (46)
- Scientific journal article not peer-reviewed (37)
- Doctoral thesis (28)
- Report (19)
- Conference Proceeding (17)
- Conference publication peer-reviewed (15)
- Book (publisher) (5)
Way of publication
- Open Access (20)
Keywords
- Innovationsmanagement (10)
- Technologiemanagement (10)
- Roadmapping (7)
- Virtuelle Unternehmen (7)
- Logistics (6)
- Digitalization (5)
- Logistik (5)
- Unternehmensplanung (5)
- Virtuelle Organisation (5)
- Industry 4.0 (4)
Institute
Assistance systems play a crucial role in enhancing working conditions and efficiency in industrial assembly. In the context of Industry 4.0, it is important to determine the types of assistance systems that contribute to assembly goals as well as their economic benefits. First, the significance of the topic will be introduced, and the research questions will be presented. Second, the basic technical terms will be defined, and third, the research methodology of a structured literature review (SLR) will be delineated. The fourth section presents an overview of the ergonomic and information assistance systems used in operational practice and academic test set-ups. It further explains the reasons for using assistance systems in assembly and their economic benefits, particularly in terms of reducing assembly times and errors. In the fifth section, the research perspectives of the respective publications are evaluated and summarized in both a qualitative and quantitative way. The present mixed-methods study is not generalizable due to its limitations such as a small sample size, the geographical scope of the study, type of databanks, time of publication and language of the reviewed articles, and methods of data collection. It does, however, identify potential areas for future research and provide recommendations for further investigation.
Workforce planning in logistics is a major challenge due to increasing demands and a dynamic environment. The number of delivery positions is a key factor in determining staffing requirements. This is often predicted subjectively based on employee assessments. To improve decision making and increase both the efficiency of this important forecasting process and the use of resources in the production system, i.e. shopfloor logistics, a data-driven machine learning model with a forecasting horizon of 5 working days was developed and validated in a practical case study in a company. The results show that the novel and specifically developed model outperforms both the manual forecasting approach in practice and auto machine learning models in terms of accuracy. The outperformance is particularly strong in the short term. Based on the predicted delivery positions, an optimised workforce planning was subsequently carried out in the case study company. Limitations of the model include the fact that it was validated in only one company and that the number of picks may need to be derived for more accurate scheduling. These two aspects also represent potential for future research.
Successful digital transformation, driven by structural changes resulting from climate change mitigation, requires a strategic approach to help organizations assess their current position in both digitalization and decarbonization efforts. Through expert focus groups, the “Digital Decarbonization Maturity Model” we developed in a previous study, has been upgraded. Additionally, measures and approaches have been identified within each dimension of the model. This model covers nine dimensions: decarbonization goals, business model innovation, customers and suppliers, products and services, employees, collaboration, processes and activities, data, and IT-infrastructure, -security and -technology, that present a holistic approach to reduce CO2 emissions in organizations. These dimensions are assessed against five maturity levels: beginner, adopter, integrator, innovator, and transformer, indicating various degrees of maturity within each dimension. These levels provide a pathway from beginner to more advanced level with respect to adopting digital technologies for the decarbonization goal.
Die Montage bildet einen zentralen Bestandteil der industriellen Fertigung und ist traditionell von einem hohen Anteil manueller Arbeit geprägt. Unternehmen sehen in der Digitalisierung eine große wirtschaftliche Chance. Im Fokus steht dabei, die Produktivität der Mitarbeitenden zu steigern und gleichzeitig die Lohnstückkosten stabil zu halten. Die Nutzung innovativer Technologien wird deshalb immer wichtiger, um diese Ziele in der Montage umzusetzen
Einsatzmöglichkeiten des maschinellen Lernens zur Planung und Steuerung komplexer Produktionssysteme
(2025)
A conceptual framework for digital twin lifecycle management in a blockchain-based environment
(2025)
Purpose Innovation is essential for competitive advantage and business growth and can be driven by approaches like open innovation (OI) and co-innovation (COI). Because of the complexity of innovation, traditional project management principles cannot be implemented to innovation projects. To deal with the complexity of innovation, software solutions can be used, especially to coordinate co-innovation projects (COIP). However, current software options only cover a few project phases and fail to address COI challenges comprehensively. Consequently, this study aims to develop a software architecture that addresses these gaps. Methodology The architecture was developed using requirement engineering. A focus group of ten industry experts used a canvas to determine specific requirements for producing companies. A systematic literature review was conducted to identify international requirements and global challenges. Finally, existing software solutions were analyzed to identify further gaps in requirements. These m
Der Auftragsabwicklungsprozess ist in produzierenden Unternehmen durch eine erhöhte Komplexität infolge der zunehmenden Variantenvielfalt und der steigenden Anforderungen an individualisierte Produkte gekennzeichnet. Diese Komplexität führt zu Intransparenz bei Entscheidungen im Produktionsvollzug. Weiterhin verursachen verschiedene Prozessdynamiken, z. B. unvorhergesehene Störungen, kurzfristige und unregelmäßige Bestellungen sowie nachträgliche Kundenänderungswünsche Störungen in der Auftragsabwicklung.
Co-innovation and open innovation are approaches to innovation management that are designed to stimulate innovation in organizations. This study analyzes technical offline and online support tools that can aid co-innovation projects by identifying appropriate functionalities. A systematic literature review and analysis of co-innovation tools reveals a lack of support, particularly in the areas of (i) intellectual property management, (ii) compliance and legal management, (iii) planning and analysis management, and (iv) performance and monitoring management. Physical toolkits show advanced development in meeting the criteria, while software solutions lag behind. The findings highlight the need for comprehensive innovation support tools.
Diese Studie entstand im Kontext des Forschungsprojekts „SpreeTecneXt“. Ziel war es, durch den Design Thinking Ansatz innovative und nachhaltige Lösungen für die dezentrale Energietechnik zu entwickeln. Drei konkrete Fallstudien wurden auf Basis der Design Thinking-Methode durchgeführt: ein Reinigungssystem für PV-Module, ein nachsteuerndes Floating-PV-System und eine nachhaltige mobile Parkbox. Die Methode Design Thinking zeichnet sich durch ihren nutzerzentrierten, iterativen und kreativen Prozess aus, der besonders in unsicheren und dynamischen Marktumfeldern geeignet ist, komplexe Herausforderungen zu bewältigen. Im Rahmen der durchgeführten Projekte wurde der Design Thinking Ansatz nach Hasso Plattner angewendet. Der Design Thinking Prozess wurde in jeder Fallstudie durchlaufen. In der ersten Phase („Verstehen“) erfolgte eine intensive Auseinandersetzung mit den jeweiligen Design Challenges. Anschließend wurden in der zweiten Phase („Beobachten“) Nutzerbedürfnisse durch Interviews identifiziert. Die dritte Phase („Standpunkt definieren“) diente der systematischen Verdichtung dieser Erkenntnisse zu spezifischen Problemperspektiven. In der vierten Phase („Ideen finden“) wurden zahlreiche kreative und innovative Lösungskonzepte generiert. Diese wurden in der fünften Phase („Prototyp entwickeln“) zu greifbaren und testfähigen Prototypen ausgearbeitet. Die erfolgreiche Anwendung der Design Thinking Methode manifestierte sich in den Ergebnissen aller drei Projektgruppen. Das Team des PV Reinigungssystems entwickelte einen Funky Prototyp eines Reinigungsroboters. Die Gruppe des Floating PV Systems realisierte ein Modell eines funktionalen Prototypen mit intelligenter, sensorgesteuerter Sonnenstandsnachführung zur Optimierung der Energieausbeute und Reduzierung des Wartungsaufwands. Das Team der nachhaltigen mobilen Parkbox präsentierte ein modulares Design mit integrierter Ladefunktion, das sowohl Sicherheits- als auch Komfortbedürfnisse adressierte. Die Anwendung dieser Methode in komplexen Entwicklungsprojekten erweist sich als besonders wertvoll, da sie theoretische Konzepte durch praktische Erfahrung vermittelt. Die Ergebnisse dieses Projekts liefern sowohl praktische Erkenntnisse als auch methodische Anregungen für zukünftige Forschungs- und Entwicklungsarbeiten im Bereich der Energietechnik Innovationen und fördern gleichzeitig den Wissensaustausch zwischen akademischer Forschung und industrieller Praxis.