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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.
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.
Im Zeitraum von Juni bis Oktober 2022 wurde vom Lehrstuhl für Produktionswirtschaft der BTU Cottbus-Senftenberg die Studie mit dem Titel „Digitalisierung in der Montage mit dem Schwerpunkt des Einsatzes von Assistenzsystemen“ als Online Umfrage durchgeführt. 158 Personen mit leitenden oder planenden Funktionen in der Montage beantworteten den Fragebogen vollständig. Die Digitalisierung in der Montage ist wichtig und notwendig zur Aufrechterhaltung der Wettbewerbsfähigkeit der Montagen. Die größten gegenwärtigen Herausforderungen sind
zunehmende Bedarfsschwankungen, Preisdruck aufgrund von internationalen Wettbewerb und die Steigerung der Produktvarianz. Diese werden abgelöst durch die zukünftigen Herausforderungen des Altersanstiegs der Montagemitarbeiter, Zunahme von Sprachbarrieren durch Arbeitsmigration und
die Reduzierung der Produktlebenszyklen. Der Fachkräftemangel und die steigende Anforderungen an die Montageaufgabe bestehen als gegenwärtige und zukünftige Herausforderung. Die Anzahl der Arbeitsplätze, an denen digitale Technologien in der Montage Anwendung finden werden, wird weiter ansteigen. Zukünftig werden an der Mehrheit der Arbeitssysteme in der Montage digitale Technologien im Einsatz sein. Dies gilt auch für Assistenzsysteme. Die Studienteilnehmer beschreiben die strategische Auseinandersetzung mit der Digitalisierung in der Montage mit anteilig bis mehrheitlich vorhanden und fordern eine zunehmende strategische Auseinandersetzung innerhalb der Unternehmen ein.
Die am häufigsten genannten gegenwärtigen und zukünftigen Ziele sind die Steigerung der Produktqualität bzw. die Reduzierung von Arbeitsfehlern und die Steigerung der Arbeitsproduktivität. Der Einsatz von digitalen Technologien bzw. speziell Assistenzsystemen wird in den nächsten Jahren weiter zunehmen. Die Projekte zur Einführung von Assistenzsystemen werden sich von Bestandsprojekten, d.h. in ein vorhandenes Montagesystem wird ein Assistenzsystem nachgerüstet, zu Neuprojekten, d.h. die Planung und Realisierung des Assistenzsystems erfolgt zusammen mit dem Montagesystem, wandeln.
Die Arbeit trägt dem Sachverhalt Rechnung, dass Unschärfe in der Technologiefrühaufklärung als unvermeidbarer Teil der Realität akzeptiert werden muss, aber dennoch unter diesen Rahmenbedingungen Entscheidungen über die zukünftige technologische Ausrichtung von Unternehmen getroffen werden müssen. Hierzu fehlte bisher eine geeignete methodische Unterstützung und Vorgehensweise innerhalb des Technologiefrühaufklärungsprozesses. Die Arbeit leistet in diesem Zusammenhang einen Beitrag zur maßgeblichen methodischen Verbesserung der Technologiefrühaufklärung.
Das Ergebnis der Arbeit ist ein Prototyp eines wissensbasierten Fuzzy-Systems zur Entscheidungsunterstützung und Verbesserung der Entscheidungsgrundlagen innerhalb des Technologiefrühaufklärungsprozesses durch die Integration und systematische Weiterverarbeitung unscharfer Informationen sowie die Entwicklung systematischer Transformationsvorschriften zur Überwindung der methodischen Fragmentierung innerhalb des Technologiefrühaufklärungsprozesses. Das Anwendungspotential liegt insbesondere in einer realitätsnäheren Abbildung und inhaltserhaltenden Verarbeitung von unscharfem Expertenwissen sowie einem daraus resultierenden differenzierteren Informationsgehalt der Entscheidungsgrundlagen für die Ableitung von Entscheidungen und Strategien zur Sicherung der technologischen Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen.
Der Lean Ansatz revolutionierte die industrielle Produktion und wurde vom spezifischen Produktionssystem zu einem ganzheitlichen Managementansatz entwickelt. Der Einsatz erfolgte in der Vergangenheit vornehmlich in großen Unternehmen als diskontinuierlicher Projektansatz. Die Besonderheiten kleiner und mittlerer Unternehmen (KMU) blieben unbeachtete, wodurch im Schrifttum eine Lücke entstand und die Lean Implementierung in KMU lediglich temporär erfolgreich war. Die vorliegende Arbeit stellt die Lean Implementierung in KMU in den Vordergrund. Basierend auf Erkenntnissen der Forschung zum Lean Management in Verbindung mit den Charakteristiken von KMU schließt das erarbeitete Implementierungsmodell die identifizierte Forschungslücke. Das Modell beschreibt die Lean Einführung in KMU anhand eines Implementierungsprozesses mit differenzierbaren Prozessschritten innerhalb von vier Phasen. Ausgehend von der Vorbereitung wird die Implementierung auf strategischer und auf operativer Ebene realisiert. Begleitende Maßnahmen unterstützen die sukzessive Lean Implementierung, während die abschließende Phase zur Sicherung der Nachhaltigkeit den langfristigen Lean Einsatz gewährleistet. Die Berücksichtigung von Lean Methoden und Elementen aus Sicht von KMU rundet das Modell ab.
Systematische Technologiefrühaufklärung verhilft Unternehmen dazu, technologische und technologiebeeinflussende Trends frühzeitig zu erkennen und ihre F&E-Tätigkeiten daraufhin auszurichten. Vielfach wird insbesondere in kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) Technologiefrühaufklärung nur unzureichend oder gar nicht betrieben. Hier setzt die vorliegende Arbeit an. Sie benennt typische Durchführungsbarrieren und entwickelt mit dem Technologiefrühaufklärungsnetzwerk und mit dem szenariobasierten Technologie-Roadmapping sowohl organisatorische als auch methodische Lösungswege zur effizienten Gewinnung belastbarer Zukunftsinformationen. Des Weiteren werden Wege aufgezeigt, wie die Frühaufklärungsergebnisse in technologische und andere betriebliche Planungen überführt werden können.
In Folge der Globalisierung und der fortschreitenden Technologieentwicklung erhöht sich der vom Markt initiierte Druck. Um im Wettbewerb zu bestehen, sind Unternehmen gefordert, differenzierte, auf Märkte und Kunden ausgerichtete Lösungsangebote zu entwickeln und anzubieten. Es gilt, Unternehmen hinsichtlich der Erfolgsfaktoren Reaktionsfähigkeit, Agilität, Schlankheit und Intelligenz auszurichten. Im Ergebnis ermöglicht dies einen wichtigen Differenzierungsvorteil im Vergleich zum Wettbewerb und trägt zur Steigerung des Unternehmenswertes bei. Unternehmen erkennen in diesem Zusammenhang, dass effiziente, schlanke Versorgungs- und Logistikketten geeignet sind, einen essentiellen Wettbewerbsvorteil zu generieren. Gleichzeitig agieren sie als wirksamer Hebel zur Steuerung der Gesamtperformance. Unternehmen stehen daher vor der Herausforderung, Logistikstrukturen ganzheitlich und querschnittsfunktionsbezogen zu reflektieren und darauf aufbauend neu zu gestalten. Das Konzept der Schlanken Logistik erlebt vor diesem Hintergrund einen wesentlichen Bedeutungszuwachs. Es wird das Ziel verfolgt, „eine synchronisierte, flussorientierte Logistik“ zu schaffen, „die sich ziehend am Kundenbedarf ausrichtet und die vor- und nachgelagerten Wertschöpfungspartner in die Betrachtung einbezieht“. Gerade die Quantifizierung schlanker logistischer Leistungen stellt Unternehmen jedoch vor neue Herausforderungen. Das Ziel muss darin bestehen, sowohl bestehende als auch neue Prozesse umfassend zu bewerten, einen Status Quo zu erarbeiten und ganzheitliche Verbesserungsmaßnahmen auf Basis der Ergebnisse zu gestalten und umzusetzen. Dabei sind die organisationalen und fachspezifischen logistischen Fähigkeiten im Kontext der Philosophie des Schlanken Denkens zu entwickeln, um die gewünschte Leistungsfähigkeit zu erreichen. Reifegradmodelle können in diesem Zusammenhang wichtige Impulse zur Beherrschung komplexer Prozesse geben. Sie erlauben die Gestaltung einer strukturierten, definierten Vorgehensweise und ermöglichen die Verwendung eines konsistenten und erprobten Rahmens. Auf dieser Grundlage können Aktivitäten und Prozesse evaluiert, Stärken und Schwächen identifiziert und qualifizierte Maßnahmen im Hinblick auf eine ganzheitliche Optimierung abgeleitet werden. Reifegradmodelle bilden für Unternehmen daher ein wichtiges Instrumentarium, um Mindeststandards in definierten Prozessgebieten festzulegen und die Qualität von Prozessen zu dokumentieren. Das Ziel der vorliegenden Arbeit besteht in der Konzeption eines integrativen Reifegradmodells zur Bewertung schlanker Logistikstrukturen. Es gilt, ein strukturiertes Vorgehen zur Entwicklung des Modells abzuleiten, geeignete Gestaltungsfelder zu identifizieren und Wechselwirkungen zwischen den Gestaltungsbereichen zu antizipieren. Im Ergebnis ist ein ganzheitliches Modell zu entwickeln, das sowohl organisationale als auch fachspezifische Aspekte integriert.
Der Bereich der rückführenden Logistik erhält durch die derzeitige und zukünftige Situation der Rohstoffentwicklung ein enormes Wachstumspotential. Das Wirtschaftswachstum vor allem in den BRIC-Nationen (Brasilien, Russland, Indien, China) hat zu einer erhöhten Rohstoffnachfrage geführt. Vor dem Hintergrund knapper und begrenzter Rohstoffvorkommen führt dieser Aspekt zu steigenden Rohstoffpreisen. Betroffen ist davon die Rohstoff verarbeitende Industrie wie die Energieerzeuger, Metall- und Elektroindustrie, Chemie-, Baustoff-, Textil-, Glas- oder Papierindustrie.
Eine Möglichkeit, um auf diesen Trend zu reagieren, liegt in der Substitution der zu ihrer Produktion notwendigen Primärrohstoffe durch Sekundärrohstoffe. Für die Erzeugung von Sekundärrohstoffen werden Rückstände benötigt. Die Rückstände fließen in Form von Altprodukten und Reststoffen aus dem Wirtschaftskreislauf in das System der Rückführungslogistik zurück und stehen den Sekundärrohstoffproduzenten zur Verfügung.
Der Rückfluss von Rückständen unterliegt verschiedenen Einflüssen wie beispielsweise dem Gebrauchs- und Rückgabeverhalten der Konsumenten. Der zeitliche Anfall und Zustrom, die Art und Menge sowie der qualitätsmäßige Zustand von Rückständen wird dadurch stark beeinflusst. Die Sekundärrohstoffproduzenten stehen somit einer unsicheren quantitativen und qualitativen Materialverfügbarkeit gegenüber. Diese Unsicherheiten wirken sich negativ auf die Produktions- und Dispositionssysteme aus. Um die Auswirkungen auf stabile Produktionsprozesse zu minimieren, bedarf es kurzfristiger dynamischer Dispositionsentscheidungen. In Verbindung mit intelligenten Informations- und Telekommunikationstechnologien können die komplexen dynamischen Dispositionsprobleme gelöst werden.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit dem Bereich der Reverse Logistics und insbesondere der Sekundärrohstofflogistik. Es werden Aspekte der Dynamischen Disposition betrachtet und zeigt die Verknüpfung und die Verwendung von Multiagentensystemen als Vertreter moderner Informations- und Telekommunikationstechnologien und der verteilten künstlichen Intelligenz. Die Relevanz des Themas wird durch praxisnahe Beispiele belegt und die entwickelte Systemarchitektur auf die Sekundärrohstofflogistik angepasst. Die Ergebnisse und der Nutzen der Arbeit werden ebenfalls dargestellt.
Die Arbeit umfasst sechs Kapitel. Das erste Kapitel liefert mit dem Aufzeigen der Problemstellung die Einführung in die Thematik. Das zweite Kapitel zeigt, neben dem Gegenstand und Ziel eines Revenue-Management-Systems, dessen Struktur und Rahmenbedingungen auf. Die Vorgehenskonzepte eines Revenue-Management-Systems werden in eine Preis- und Kapazitätssteuerung aufgeteilt. Im dritten Kapitel steht die verallgemeinerte Validierung der Gültigkeit der Anwendungsvoraussetzungen eines Revenue-Management-Systems für die Automobilindustrie im Mittelpunkt. Im Anschluss werden Modelle zur Auftragsselektion beschrieben, die auf kapazitätsbasierten Revenue-Management-Konzepten fußen und auf das produzierende Gewerbe abgestellt sind. Anschließend erfolgt eine Bewertung dieser Modelle hinsichtlich der Eignung für den Einsatz in der Automobilbranche. Das vierte Kapitel entwickelt ein Vorgehenskonzept zur Anwendung in der Automobilindustrie zur simultanen Integration von Markt- und Produktionsbedürfnissen bei gleichzeitiger Deckungsbeitragoptimierung. Auf die Einbeziehung des Kundenwahlverhaltens wird dabei besondere Aufmerksamkeit gelegt. In Kapitel fünf der Arbeit werden zunächst Szenarien eines künftigen Strukturwandels der Automobildistribution aufgezeigt. Sowohl Wandlungsauslöser als auch mögliche Wandlungsintensitäten werden erörtert. Dabei wird deutlich, in wie weit ein Revenue-Management-System helfen kann, den herannahenden Herausforderungen der Neugestaltung zu begegnen. Auf Grund veränderter rechtlicher und technologischer Rahmenbedingungen erscheinen insbesondere Szenarien zum prognostizierten Online-Neuwagendirektvertrieb wahrscheinlich, weshalb sowohl die Anwendung als auch die Auswirkung eines Revenue-Management-Systems in der Automobilindustrie für einen Online-Neuwagendirektvertrieb untersucht werden. Das Aufzeigen erforderlicher Entwicklungen zum erfolgreichen Einsatz eines Revenue-Management-Systems schließt das Kapitel ab. Das sechste Kapitel enthält eine Zusammenfassung der Ergebnisse dieser Arbeit und zeigt den weiteren Forschungsbedarf auf.
Aktuell sind Produktionssysteme mit einer zunehmenden Unsicherheit und Instabilität konfrontiert, sodass Störungen oder ungeplante Veränderungen schnell zu massiven Beeinträchtigung der Leistungsfähigkeit führen können. Zum einen liegt das an einem immer volatileren Marktumfeld, das von steigenden Kundenerwartungen und internationalerem Wettbewerb geprägt ist. Zum anderen werden die Produktionssysteme selbst immer komplexer. Derzeit führen insbesondere kürzere Planungszyklen und/oder der Einzug zunehmend vernetzter (IT-)Systeme zu einer höheren Komplexität. Damit Unternehmen unter solchen Bedingungen leistungs- und wettbewerbsfähig bleiben, ist es essentiell, bei der Konfiguration von Produktionssystemen, eine hohe Robustheit gegenüber Störungen und ungeplanten Veränderungen einzuplanen.
Trotz einer Vielzahl an modelltheoretischen Studien zu Robustheit im (erweiterten) Produktionskontext hat sich bis dato kein etabliertes Verständnis darüber herausgebildet, was Robustheit in einem Produktionssystem überhaupt bedeutet, in welchem Zusammenhang es mit anderen Fähigkeiten, wie bspw. Flexibilität oder Resilienz, steht oder wie man sie sinnvoll messen kann. Dies mag auch daran liegen, dass die Einschätzungen und Vorgehensweisen aus der industriellen Praxis bislang nur wenig Berücksichtigung fanden.
Aus diesem Grund wurde eine empirische Studie unter Entscheidungsträgern in verarbeitenden Betrieben durchgeführt. Dabei wurden das Begriffsverständnis, die Relevanz, Einflüsse sowie die Bewertung von Robustheit in Produktionssystemen aus Sicht der industriellen Praxis erfasst. Es zeigte sich u.a., dass viele Praktiker kein klares Bild von der Robustheit haben. Sie wird zudem oft als verbesserungswürdig beurteilt und von den wenigsten Unternehmen systematisch evaluiert.