338 Produktion
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Null Fehler sind möglich!
(2016)
Philip Bayard Crosby hat bereits in den 60er-Jahren seine »Mach’s gleich richtig«-Philosophie geprägt, die die Fehlervermeidung gegenüber einer Fehlerentdeckung in den Vordergrund stellt. Das mag nach altem Hut klingen. Bedenkt man aber, dass Unternehmen durchschnittlich 25 % ihrer Zeit damit verbringen, Fehler zu korrigieren und zu beseitigen statt sicherzustellen, dass diese gar nicht erst entstehen – so ist das Thema aktueller denn je. Denn heute – ein halbes Jahrhundert später – lesen wir täglich von Produktrückrufen in allen Lebensbereichen: Ob defekte Airbags bei Fahrzeugen, reißende Kletterseile, Faschingskostüme mit giftigen Farbstoffen und Babynahrung mit Glassplittern – alleine in Deutschland wurden im Jahr 2014 unglaubliche 1,9 Millionen Autos zurückgerufen! Nicht immer kann argumentiert werden, dass die Ursachen dieser Rückrufe durch Zeit- und Kostendruck verursacht werden. Häufig stellt man fest, dass insbesondere das Lernen aus Fehlern nicht konsequent umgesetzt ist. Doch warum ist das so und was können wir mit Industrie 4.0 dagegen tun?
For decades, Enterprise Architectures (EAs) of car manufacturers have been constantly evolved to respond to growing requirements. As a consequence, EAs have often reached a very high level of complexity, which leads to problems in adapting EAs to new environmental conditions. Such a new condition is, for instance, digitalization of society (e.g., social media, Internet of Things) which has a huge effect on the automotive industry and the grown EA. Resulting changes in complex EAs have long implementation cycles, require enormous communication efforts, and lead to high development costs. To alleviate these problems, in this paper, we present a concept to reduce the complexity of grown EAs by adapting the Family Mining approach. This approach is originally used to compare block-oriented models, such as MATLAB/Simulink models, and to identify commonalities and differences between these models. In our concept, we utilize the Family Mining approach to analyze the variability of a particular EA and to identify the contained variants. All information about the variability and the variants will be used to derive standard variants representing default solutions for different issues. Using these standard variants, the existing EA will be restructured involving economic considerations (e.g., which standard variant yields best benefits under certain circumstances). Hence, applying this concept to a complex EA should allow reducing the complexity of the EA, alleviating related problems and making suitable design decisions for future extensions.
»Embracing Disruption«, »Digital Trust Building« sowie »Liquid Workforces« bezeichnen nur drei der wesentlichen globalen IT Trends, die auch die Automobilindustrie vor allem in Deutschland bereits heute vor enorme Anstrengungen stellt, wobei viele Unternehmen sich noch immer in gefährlicher Weise abwartend verhalten. Nach Einschätzung des Autors werden bis zu 50 % der Firmen in der deutschen Automobilbranche die nötigen strukturellen Transformationen nicht rechtzeitig bzw. nicht ausreichend nachhaltig organisieren, so dass innerhalb der nächsten 10 Jahre mit einer völlig veränderten Branchenstruktur zu rechnen sein wird. Der Beitrag nimmt fokussiert eine Binnenperspektive innerhalb der Unternehmensorganisationen und ihrer Transformationsbedingungen ein. Diese reflexiven Betrachtungen treffen strukturell sowohl auf KMUs als auch auf die Konzerne der OEMs zu: Anhand kurzer Schlaglichter werden die Hauptpunkte erforderlicher Transformationen innerhalb der Unternehmensorganisation aufgezeigt und konsequente Handlungsableitungen im Sinne einer gelingenden digitalen Transformation skizziert.
Seit einigen Jahren werden weltweit die Forschungsaktivitäten zur Gestaltung des Zusammenhangs von Regionalentwicklung und Innovation intensiviert. Im Land Brandenburg arbeiten zwar ebenfalls ausgewählte Experten an Hochschulen und außeruniversitären Forschungseinrichtungen zu Fragestellungen, die auf den Zusammenhang von Wettbewerbsfähigkeit und Innovativität von Regionen und Unternehmen gerichtet sind, aber es gibt diesbezüglich kein größeres institutionalisiertes Forschungspotenzial. Dies war vor knapp zwei Jahren Anlass für Prof. Voß, Dekan des Fachbereichs Betriebswirtschaft/ Wirtschaftsinformatik unserer Hochschule, einen Forschungsverbund „Regionale Innovationssysteme (RIS)“ zu initiieren, mit dem interdisziplinäre Verbundprojekte angeregt und die Kooperationen zwischen Hochschulforschung und außeruniversitärer Forschung auf diesem Gebiet vertieft werden sollen.