TY - RPRT A1 - Winkler, Herwig A1 - Lugert, Andreas T1 - Die Wertstrommethode im Zeitalter von Industrie 4.0 - Studienreport N2 - Im Zeitraum von Oktober bis Dezember 2016 wurde vom Lehrstuhl für Produktionswirtschaft der Brandenburgischen Technischen Universität Cottbus-Senftenberg die Studie mit dem Titel „Die Wertstrommethode im Zeitalter von Industrie 4.0“ als Online-Umfrage durchgeführt. 170 Personen beantworteten den Fragebogen vollständig, allesamt haben Erfahrungen mit Lean Production. Die zunehmende Volatilität der Märkte sowie die fortschreitende Digitalisierung werden als die größten Herausforderungen für Produktion/Produktionssystem gesehen. Als größter Nachteil der Wertstrommethode gilt, dass sie nur ein statisches Tool ist bzw. eine Momentaufnahme darstellt. Am meisten werden an der Wertstrommethode die Transparenz hinsichtlich Engpässen und Problemen sowie die Möglichkeit zur Ableitung von Verbesserungsthemen geschätzt. Knapp die Hälfte der Befragten aktualisiert Dokumente von Wertstromanalyse und -design höchstens einmal pro Jahr. Der Aufwand dafür ist höchst unterschiedlich und reicht von einem bis zu mehr als 20 Manntagen. Kurz- und mittelfristig wird eine autonome Produktionssteuerung in der Serien- und Massenfertigung nicht als realistisch angesehen. Die Bedeutung der Wertstrommethode wird damit weiterhin groß bleiben. Die große Mehrheit der Teilnehmer sieht überwiegend keine Widersprüche zwischen Industrie 4.0 und der Lean-Philosophie, hält Lean nach wie vor für wichtig und plädiert für eine Integration von Lean und Industrie 4.0. Als besonders groß wird bei der Integration von Lean und Industrie 4.0 das Potential zur Steigerung der Flexibilität angesehen. Ein Großteil der Experten ist der Meinung, dass künftige Herausforderungen der Produktion auch Auswirkungen auf die klassische Wertstrommethode haben werden. Zwei Drittel der Befragten halten eine Weiterentwicklung der Methode mit Industrie 4.0-Lösungen deshalb für sinnvoll. Von besonderem Interesse sind für die Studienteilnehmer dabei die Möglichkeit der Simulation, die Echtzeit-Integration von Produktions- und Maschinendaten sowie die Schaffung einer Schnittstelle zu ERP-/MES-Systemen. Dabei sollen die Aspekte Transparenz der Prozesse, die Einbeziehung aller Beteiligten sowie die Möglichkeit zur Ableitung von Verbesserungsthemen unbedingt berücksichtigt werden. T3 - Studienreports des Lehrstuhls für Produktionswirtschaft - [1] KW - Lean Production KW - Industrie 4.0 KW - Wertstrommethode KW - Lean Production KW - Produktionssteuerung KW - Industrie 4.0 Y1 - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-41205 SN - 978-3-940471-29-1 ER - TY - RPRT A1 - Schmid, Stefan A1 - Winkler, Herwig T1 - Die Produktionssteuerung im digitalen Zeitalter aus Sicht der industriellen Praxis T1 - Production control in the digital age from the perspective of industrial practice N2 - 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 Menschen 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 Menschen und KI nicht nur technologische Vorteile bietet, sondern auch dazu beitragen kann, nachhaltig wirtschaftlichere Ergebnisse zu erzielen. N2 - In the period from March to June 2023, the Chair of Production and Operations Management at BTU Cottbus-Senftenberg conducted the study entitled "Production Control in the Digital Age" as an online survey. 125 people with operational, planning and strategic functions in production or the production-related environment answered the questionnaire. The study shows that many practitioners have a very clear picture of what the production control of the future will have to achieve. The addition of artificial intelligence to production control is seen to a very large extent as a sensible way of maintaining efficiency on the store floor in the future in the face of the high complexity of performance processes. The evaluated data show that current production control systems do not support users to the extent expected. Users are required to use their knowledge and skills to compensate for functional deficits of the applications. Cooperation between humans and AI in production control is seen as useful. A combination of human work and AI support is preferred, while fully autonomous AI is favored less often. A combination of human work and AI support is preferred, while fully autonomous AI is favored less often. The study results show growing support and openness for the use of AI as a tool in production control, but with human supervision and involvement. The challenges of integrating AI into human-machine interaction include technical and social aspects. Appropriate approaches are needed to address these challenges, such as the development of secure interfaces, robust privacy measures, but also user acceptance promotion through education and training. Within a hybrid framework where humans work with AI, clear rules for interaction need to be defined. AI should interactively support human decision making, offer new perspectives and make alternative suggestions. Overall, the survey results emphasize the importance of safety, transparency, control, and validation of AI decisions by human actors. It turns out that the combination of humans and AI not only offers technological advantages, but can also help to achieve more sustainable economic results. T3 - Studienreports des Lehrstuhls für Produktionswirtschaft - 9 KW - Digitalisierung KW - Automatisierung KW - Production control KW - Artificial intelligence KW - Digitization KW - Produktionssteuerung KW - Mensch-Maschine-Kommunikation KW - Künstliche Intelligenz KW - Automation Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-65009 ER -