TY - THES A1 - Theuer, Hanna Katharina T1 - Beherrschung komplexer Produktionsprozesse durch Autonomie T1 - Mastering complex production processes by autonomy N2 - Modern technologies enable the actors of a production process to autonomous decision-making, information-processing, and decision- execution. It devolves hierarchical controlled relationships and distributes decision-making among many actors. Positive consequences include using local competencies and fast on-site action without (time-)consuming cross-process planning run by a central control instance. Evaluating the decentralization of the process helps to compare different control strategies and thus contributes to the mastery of more complex production processes. Although the importance of the communication structure of these actors increases, no method uses this as a basis for operationalizing decentralization. This motivates the focus of this thesis. It develops a three-level evaluation model determining the decentralization of a production process based on two determinants: the communication and decision-making structure of the autonomous actors involved. Based on a definition of decentralization of production processes, it set requirements for a key value that determines the structural autonomy of the actors and selects a suitable social network analysis metric. The possibility of integrated decision-making and decision execution justifies the additional consideration of the decision structure. The differentiation of both factors forms the basis for the classification of actors; the multiplication of both values results in the characteristic value real autonomy describing the autonomy of an actor, which is the key figure of the model's first level. Homogeneous actor autonomy characterizes a high decentralization of the process step, which is the object of consideration of the second level of the model. Comparing the existing with the maximum possible decentralization of the process steps determines the Autonomy Index. This figure operationalizes the decentralization of the process at the third level of the model. A simulation study with two simulation experiments - a central and a decentral controlled process - at Zentrum Industrie 4.0 validates the evaluation model. The application of the model to an industrial production process underlines the practical applicability. N2 - Moderne Technologien befähigen die beteiligten Akteure eines Produktionsprozesses die Informationsaufnahme, Entscheidungsfindung und -ausführung selbstständig auszuführen. Hierarchische Kontrollbeziehungen werden aufgelöst und die Entscheidungsfindung auf eine Vielzahl von Akteuren verteilt. Positive Folgen sind unter anderem die Nutzung lokaler Kompetenzen und ein schnelles Handeln vor Ort ohne (zeit-)aufwändige prozessübergreifende Planungsläufe durch eine zentrale Steuerungsinstanz. Die Bewertung der Dezentralität des Prozesses hilft beim Vergleich verschiedener Steuerungsstrategien und trägt so zur Beherrschung komplexerer Produktionsprozesse bei. Obwohl die Kommunikationsstruktur der an der Entscheidungsfindung beteiligten Akteure zunehmend an Bedeutung gewinnt, existiert keine Methode, welche diese als Grundlage für die Operationalisierung der Dezentralität verwendet. Hier setzt diese Arbeit an. Es wird ein dreistufiges Bewertungsmodell entwickelt, dass die Dezentralität eines Produktionsprozesses auf Basis der Kommunikations- und Entscheidungsstruktur der am Prozess beteiligten, autonomen Akteure ermittelt. Aufbauend auf einer Definition von Dezentralität von Produktionsprozessen werden Anforderungen an eine Kennzahl erhoben und - auf Basis der Kommunikationsstruktur - eine die strukturelle Autonomie der Akteure bestimmenden Kenngröße der sozialen Netzwerkanalyse ermittelt. Die Notwendigkeit der zusätzlichen Berücksichtigung der Entscheidungsstruktur wird basierend auf der Möglichkeit der Integration von Entscheidungsfindung und -ausführung begründet. Die Differenzierung beider Faktoren bildet die Grundlage für die Klassifikation der Akteure; die Multiplikation beider Werte resultiert in dem die Autonomie eines Akteurs beschreibenden Kennwert tatsächliche Autonomie, welcher das Ergebnis der ersten Stufe des Modells darstellt. Homogene Akteurswerte charakterisieren eine hohe Dezentralität des Prozessschrittes, welcher Betrachtungsobjekt der zweiten Stufe ist. Durch einen Vergleich der vorhandenen mit der maximal möglichen Dezentralität der Prozessschritte wird auf der dritten Stufe der Autonomie Index ermittelt, welcher die Dezentralität des Prozesses operationalisiert. Das erstellte Bewertungsmodell wird anhand einer Simulationsstudie im Zentrum Industrie 4.0 validiert. Dafür wird das Modell auf zwei Simulationsexperimente - einmal mit einer zentralen und einmal mit einer dezentralen Steuerung - angewendet und die Ergebnisse verglichen. Zusätzlich wird es auf einen umfangreichen Produktionsprozess aus der Praxis angewendet. KW - Produktion KW - Autonomie KW - Prozessverbesserung KW - Dezentralität KW - Produktionssteuerung KW - autonomy KW - decentrality KW - production KW - production control KW - process improvement Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-541842 ER - TY - THES A1 - Schumacher, Jochen T1 - Entwicklung eines Industrie 4.0 Reifegradindex für produzierende Unternehmen T1 - Development of an Industry 4.0 maturity index for manufacturing companies N2 - Das Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Industrie 4.0 Reifegradindex für produzierende Unternehmen (KMU und Mittelstand) mit diskreter Produktion. Die Motivation zu dieser Arbeit entstand aus dem Zögern vieler Unternehmen – insbesondere KMU und Mittelstand – bei der Transformation in Richtung Industrie 4.0. Im Rahmen einer Marktstudie konnte belegt werden, dass 86 Prozent der befragten produzierenden Unternehmen kein für ihr Unternehmen geeignetes Industrie 4.0 Reifegradmodell gefunden haben, mit dem sie ihren Status Quo bewerten und Maßnahmen für einen höheren Grad der Reife ableiten könnten. Die Bewertung bestehender Reifegradmodelle zeigte Defizite hinsichtlich der Industrie 4.0 Abdeckung, der Betrachtung der sozio-technischen Dimensionen Mensch, Technik und Organisation sowie der Betrachtung von Management und Unternehmenskultur. Basierend auf den aktuellen Industrie 4.0 Technologien und Handlungsbereichen wurde ein neues, modular aufgebautes Industrie 4.0 Reifegradmodell entwickelt, das auf einer ganzheitlichen Betrachtung aller sozio-technischen Dimensionen Mensch, Technik und Organisation sowie deren Schnittstellen basiert. Das Modell ermittelt neben dem Overall Industry 4.0 Maturity Index (OI4MI) vier weitere Indizes zur Bewertung der Industrie 4.0 Reife des Unternehmens. Das Modell wurde bei einem Unternehmen validiert und steht nun als Template für darauf aufbauende Forschungsarbeiten zur Verfügung. N2 - The aim of this work is the development of an Industry 4.0 maturity index for manufacturing companies (SMEs and medium-sized companies) with discrete production. The motivation for this work arose from the hesitation of many companies – especially SMEs and medium-sized companies – in the transformation towards Industry 4.0. A market study showed that 86 percent of the manufacturing companies surveyed did not find an Industry 4.0 maturity model suitable for their company, with which they could assess their status quo and derive measures for a higher degree of maturity. The evaluation of existing maturity models showed deficits with regard to Industry 4.0 coverage, the consideration of the socio-technical dimensions of people, technology and organization as well as the consideration of management and corporate culture. Based on the current Industry 4.0 technologies and areas of action, a new, modular Industry 4.0 maturity model was developed, which is based on a holistic consideration of all socio-technical dimensions of people, technology and organization as well as their interfaces. In addition to the Overall Industry 4.0 Maturity Index (OI4MI), the model determines four other indices to eval-uate the company's Industry 4.0 maturity. The model was validated at a company and is now available as a template for research based on it. KW - Industrie 4.0 KW - Industry 4.0 KW - Reifegradmodell KW - maturity model KW - Produktion KW - production KW - Digitalisierung KW - digitalization KW - ERP KW - ERP KW - MES KW - MES KW - PLM KW - PLM KW - Smart Factory KW - smart factory KW - Supply Chain KW - supply chain KW - Produktlebenszyklus KW - product life cycle KW - Geschäftsmodelle KW - business models Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-554642 ER - TY - JOUR A1 - Rojahn, Marcel T1 - Professionelle Personalzeiterfassung JF - Factory Innovation : agil und smart mit Industrie 4.0 N2 - Der Einsatz digitaler Personalzeiterfassungssysteme bietet Unternehmen zahlreiche Vorteile, z. B. effizientere Lohn- und Gehaltsabrechnungen, mehr Transparenz und Übersicht über die Arbeitszeiten der Mitarbeiter sowie flexiblere Erfassungsmöglichkeiten. In der Testreihe werden neun Lösungen auf Funktionen, Benutzerfreundlichkeit, Kosten, Zuverlässigkeit, Kompatibilität, Implementierung und Barrierefreiheit getestet. Erfahren Sie, welche Lösungen am besten abschneiden und ob eine davon für Ihr Unternehmen geeignet ist. KW - Industrie 4.0 KW - Personalzeiterfassung KW - Produktion KW - Resilienz KW - Digitalisierung Y1 - 2023 UR - https://factory-innovation.de/produkttests/professionelle-personalzeiterfassung/ SN - 2749-7593 SN - 2749-7607 VL - 4 IS - 2 SP - 74 EP - 74 PB - GITO mbH - Verlag für Industrielle Informationstechnik und Organisation CY - Berlin ER -