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Institute
Die Orientierung am Kunden und dessen individuellen Wünschen ist heutzutage von großer Bedeutung. Mit Hilfe eines Produktkonfigurationssystems ist es möglich, Produkte nach bestimmten Regeln aus bestimmten Bauteilen virtuell zu entwickeln [1] und somit die gewünschten Leistungsmerkmale der Kunden auf ihre Durchführbarkeit hin zu überprüfen. In der vorliegenden Marktuntersuchung wurden die Leistungsfähigkeit von Konfiguratoren sowohl in ERP-/PPS-Systemen als auch als Stand-alone-Lösung untersucht und darauf überprüft, inwiefern sie zur Bewältigung komplexer und variantenreicher Produktgestaltungsaufgaben geeignet sind.
Mittelständische Industrieunternehmen setzen für ihre betrieblichen Abläufe Planungs- und Ausführungssysteme ein. Aufgrund der Turbulenzen auf Absatz- und Beschaffungsmärkten kann die Wirtschaftlichkeit und Wettbewerbsfähigkeit dieser Unternehmen nur durch permanente Anpassungen der Organisationsstrukturen und -abläufe erfolgen. In der Praxis zeigt sich eine unzureichende technologische Anpassungsfähigkeit der heute eingesetzten Standardsoftwaresysteme. Diese lassen zwar während der Einführungsphase vielfältige Konfigurationsmöglichkeiten zu, Veränderungen im laufenden Betrieb sind aber meist nur mit großem Aufwand möglich. Hier sind die Softwarehersteller in Zukunft zunehmend gefordert, wandlungsfähige Auftragsabwicklungssysteme zu entwickeln. Über die Entwicklungsphase (Build-Time) hinaus muss auch parallel zur Betriebsphase (Run-Time) der technische Fortschritt aufgrund von geänderten Anforderungen durch entsprechende Softwarereleases synchronisiert werden.
Marktüberblick
(2005)
Diese Marktstudie vermittelt einen Überblick über Software, die zur Unterstützung von Wissensmanagement eingesetzt werden kann und berücksichtigt dabei die Spannweite von spezialisierten Suchmaschinen bis zu umfassenden integrierten Wissensmanagementsystemen. Die untersuchte Software bietet sowohl Unterstützung bei Community-orientierten Wissensmanagementansätzen als auch bei Information Retrieval. Die Einsatzmöglichkeiten sind genauso unterschiedlich wie die heterogenen Anforderungen von Unternehmen und Organisationen, die diese an Wissensmanagement stellen. Eine direkte Vergleichbarkeit aller untersuchten Softwareprodukte ist daher nicht sinnvoll.
Bei Entscheidungen über abzulösende oder neue Anwendungssysteme kann mit Hilfe funktionaler Anforderungen immer nur der gegenwärtige oder vorhersehbare Bedarf ermittelt werden. In einem turbulenten Umfeld sind die Anwendungssysteme jedoch häufig langere Zeit im Einsatz als die Anforderungen gültig sind, mit Hilfe derer sie ausgewählt wurden. An der Universität Potsdam wird im Rahmen des BMBF-Projektes CHANGE eine Vorgehensweise zur Ermittlung der Zukunftsfähigkeit unternehmensweiter Anwendungssysteme entwickelt, deren wesentliche Merkmale in diesem Beitrag beschrieben werden.
Marktüberblick
(2005)
Für viele Unternehmen hat sich der Stellenwert der Kundenbeziehung in den letzten Jahren nachhaltig verändert. Da Wettbewerbsfähigkeit häufig über die Beziehung zum Kunden definiert wird, ist den meisten Unternehmen die Bedeutung des Kundenwissens durchaus bewusst. Schon immer war die Beziehung zum Kunden für ein Unternehmen existenzkritisch, jedoch hat sich dazu die Situation auf den eigenen Absatzmärkten stark gewandelt. Durch den steigenden internationalen Wettbewerb kommt es zunehmend zu gesättigten Absatzmärkten und erhöhten Kostendruck. Weiterhin kommt seitens der Kunden ein höheres Erwartungsniveau sowie abnehmende Kundenloyalität erschwerend hinzu. Diese Gründe erfordern eine neuartige Kundenorientierung im Sinne eines umfassenden Kundenbeziehungsmanagement (engl. Customer Relationship Management, CRM).
Optimierung werksübergreifender Geschäftsprozesse am Beispiel der Automobilzuliefererindustrie
(2005)
Die Bedeutung der Zulieferer für die Automobilhersteller wächst stetig, weil die Zulieferer immer stärker in den gesamten Wertschöpfungsprozess des Herstellers eingebunden werden und somit ständig Planung, Qualität und Logistikabläufe optimiert werden müssen. Betriebliche Anwendungen, wie Enterprise Resource Planning- (ERP-) oder Produktionsplanung- und –steuerungs-(PPS-) Systeme werden benötigt, um den störungsfreien und reibungslosen Ablauf der Geschäftsprozesse und damit die ständige Lieferfähigkeit gegenüber dem Automobilhersteller zu garantieren [1]. Anhand eines Marktüberblicks werden in diesem Beitrag innovative Ansätze, Möglichkeiten und Koordinationsmechanismen zur Unterstützung der Produktion in verteilten Standorten von aktuellen ERP-/PPS-Systemen vorgestellt.
To cope with the already large, and ever increasing, amount of information stored in organizational memory, "forgetting," as an important human memory process, might be transferred to the organizational context. Especially in intentionally planned change processes (e.g., change management), forgetting is an important precondition to impede the recall of obsolete routines and adapt to new strategic objectives accompanied by new organizational routines. We first comprehensively review the literature on the need for organizational forgetting and particularly on accidental vs. intentional forgetting. We discuss the current state of the art of theory and empirical evidence on forgetting from cognitive psychology in order to infer mechanisms applicable to the organizational context. In this respect, we emphasize retrieval theories and the relevance of retrieval cues important for forgetting. Subsequently, we transfer the empirical evidence that the elimination of retrieval cues leads to faster forgetting to the forgetting of organizational routines, as routines are part of organizational memory. We then propose a classification of cues (context, sensory, business process-related cues) that are relevant in the forgetting of routines, and discuss a meta-cue called the "situational strength" cue, which is relevant if cues of an old and a new routine are present simultaneously. Based on the classification as business process-related cues (information, team, task, object cues), we propose mechanisms to accelerate forgetting by eliminating specific cues based on the empirical and theoretical state of the art. We conclude that in intentional organizational change processes, the elimination of cues to accelerate forgetting should be used in change management practices.
The development of new and better optimization and approximation methods for Job Shop Scheduling Problems (JSP) uses simulations to compare their performance. The test data required for this has an uncertain influence on the simulation results, because the feasable search space can be changed drastically by small variations of the initial problem model. Methods could benefit from this to varying degrees. This speaks in favor of defining standardized and reusable test data for JSP problem classes, which in turn requires a systematic describability of the test data in order to be able to compile problem adequate data sets. This article looks at the test data used for comparing methods by literature review. It also shows how and why the differences in test data have to be taken into account. From this, corresponding challenges are derived which the management of test data must face in the context of JSP research.
Keywords
In response to the impending spread of COVID-19, universities worldwide abruptly stopped face-to-face teaching and switched to technology-mediated teaching. As a result, the use of technology in the learning processes of students of different disciplines became essential and the only way to teach, communicate and collaborate for months. In this crisis context, we conducted a longitudinal study in four German universities, in which we collected a total of 875 responses from students of information systems and music and arts at four points in time during the spring–summer 2020 semester. Our study focused on (1) the students’ acceptance of technology-mediated learning, (2) any change in this acceptance during the semester and (3) the differences in acceptance between the two disciplines. We applied the Technology Acceptance Model and were able to validate it for the extreme situation of the COVID-19 pandemic. We extended the model with three new variables (time flexibility, learning flexibility and social isolation) that influenced the construct of perceived usefulness. Furthermore, we detected differences between the disciplines and over time. In this paper, we present and discuss our study’s results and derive short- and long-term implications for science and practice.
In nowadays production, fluctuations in demand, shortening product life-cycles, and highly configurable products require an adaptive and robust control approach to maintain competitiveness. This approach must not only optimise desired production objectives but also cope with unforeseen machine failures, rush orders, and changes in short-term demand. Previous control approaches were often implemented using a single operations layer and a standalone deep learning approach, which may not adequately address the complex organisational demands of modern manufacturing systems. To address this challenge, we propose a hyper-heuristics control model within a semi-heterarchical production system, in which multiple manufacturing and distribution agents are spread across pre-defined modules. The agents employ a deep reinforcement learning algorithm to learn a policy for selecting low-level heuristics in a situation-specific manner, thereby leveraging system performance and adaptability. We tested our approach in simulation and transferred it to a hybrid production environment. By that, we were able to demonstrate its multi-objective optimisation capabilities compared to conventional approaches in terms of mean throughput time, tardiness, and processing of prioritised orders in a multi-layered production system. The modular design is promising in reducing the overall system complexity and facilitates a quick and seamless integration into other scenarios.