Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Bücher
Zeitschriften
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
MTZ-Fachkongress

Antriebe und Energiesysteme von morgen


Austausch von Automobil- und Energiewirtschaft

Am 14./15. Mai geht es in Chemnitz um die Mobilitätswende durch Elektro- und Wasserstofffahrzeuge.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
Industrie 4.0 und Digitale Transformation als unternehmerische Gestaltungsaufgabe Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

Adaptive Assistenzsysteme zur Entscheidungsunterstützung für die dynamische Auftragsabwicklung: Konzeptionelle Überlegungen und Anwendungsszenarien unter Berücksichtigung des Digitalen Zwillings des Produktionssystems

verfasst von : Martin Kunath, Herwig Winkler

Erschienen in: Handbuch Industrie 4.0 und Digitale Transformation

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Zusammenfassung

Der Auftragsabwicklungsprozess ist in produzierenden Unternehmen durch eine erhöhte Komplexität infolge der zunehmenden Variantenvielfalt und der steigenden Anforderungen an individualisierte Produkte gekennzeichnet. Diese Komplexität führt zu Intransparenz bei Entscheidungen im Produktionsvollzug. Weiterhin verursachen verschiedene Prozessdynamiken, z. B. unvorhergesehene Störungen, kurzfristige und unregelmäßige Bestellungen sowie nachträgliche Kundenänderungswünsche Störungen in der Auftragsabwicklung.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel Industrie-4.0-Readiness von Supply-Chain-Netzwerken
Nächstes Kapitel Digitales Shopfloor-Management: Ein adaptives Informations- und Entscheidungsinstrument im Umfeld von Industrie-4.0-Produktionssystemen
Literatur
Ameri, F., & Patil, L. (2012). Digital manufacturing market: A semantic web-based framework for agile supply chain deployment. Journal of Intelligent Manufacturing, 23(5), 1817–1832.CrossRef
Bauernhansl, T. (2014). Die Vierte Industrielle Revolution – Der Weg in ein wertschaffendes Produktionsparadigma. In T. Bauernhansl, M. ten Hompel, & B. Vogel-Heuser (Hrsg.), Industrie 4.0 in Produktion, Automatisierung und Logistik (S. 5–35). Wiesbaden: Springer Vieweg.CrossRef
Blackstone, J. H., Phillips, D. T., & Hogg, G. L. (1982). A state-of-the-art survey of dispatching rules for manufacturing job shop operations. International Journal of Production Research, 20(1), 27–45.CrossRef
Block, C., Frank, T., Burges, U., & Kuhlenkötter, B. (2017). Online Materialflusssimulationen zur Entscheidungsunterstützung in der PPS. productivITy, 22, 28–30.
Blum, M., & Schuh, G. (2017). Towards a data-oriented optimization of manufacturing processes a real-time architecture for the order processing as a basis for data analytics methods. In J. Filipe, S. Hammoudi, M. Smialek, & O. Camp (Hrsg.), ICEIS 2017 – Proceedings of the 19th International conference on enterprise information systems, SciTePress, S. 257–264.
Boschert, S., & Rosen, R. (2016). Digital twin – The simulation aspect. In P. Hehenberger & D. Bradley (Hrsg.), Mechatronic futures (S. 59–74). Cham: Springer.
Brenner, B., & Hummel, V. (2016). A seamless convergence of the digital and physical factory aiming in Personalized Product Emergence Process (PPEP) for smart products within ESB logistics learning factory at Reutlingen University. 6th CIRP Conference on Learning Factories, 54, 227–232.
Daniluk, D., & Chisu, R. (2010). Simulation und emulation im internet der Dinge. In W. Günthner & M. ten Hompel (Hrsg.), Internet der Dinge in der Intralogistik (S. 149–166). Berlin: Springer.CrossRef
DIN SPEC 91345. (2016). Referenzarchitekturmodell Industrie 4.0 (RAMI4.0), 2016–04, Berlin: Deutsches Institut für Normung e. V.
Dullnig, H., & Malle, F. (2003). Unternehmensübergreifende Auftragskoordination bei kundenindividueller Massenfertigung. PPS Management, 8(2), 69–71.
Dyckhoff, H., & Spengler, T. S. (2010). Produktionswirtschaft: Eine Einführung (3. Aufl.). Berlin: Springer.CrossRef
Franke, G. (1977). Stellen- und Personalbedarfsplanung. Wiesbaden: VS Verlag.CrossRef
Glaessgen, E. H., & Stargel, D. S. (2012). The digital twin paradigm for future NASA and U.S. Air force vehicles, Präsentiert auf: 2012, 53rd AIAA/ASME/ASCE/AHS/ASC Structures, Structural Dynamics and Materials Conference 2012.
Gluchowski, P. (2016). Entwicklungstendenzen bei Analytischen Informationssystemen. In P. Gluchowski & P. Chamoni (Hrsg.), Analytische Informationssysteme (S. 225–238). Berlin: Springer.CrossRef
Graham, R. L., Lawler, E. L., Lenstra, J. K., & Kan, A. H. G. R. (1979). Optimization and approximation in deterministic sequencing and scheduling: A survey. Annals of Discrete Mathematics, 5, 287–326.CrossRef
Guh, R.-S., Shiue, Y.-R., & Tseng, T.-Y. (2011). The study of real time scheduling by an intelligent multi-controller approach. International Journal of Production Research, 49(10), 2977–2997.CrossRef
Gutenberg, E. (1951). Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre. Berlin: Springer.CrossRef
Hänel, T., & Felden, C. (2017). Entscheidungsunterstützung in der Industrie 4.0 aus dem Blickwinkel der operational business intelligence. In H. Winkler, U. Berger, C. Mieke, & M. Schenk (Hrsg.), Flexibilisierung der Fabrik im Kontext von Industrie 4.0 (S. 37–60). Berlin: Logos Verlag.
Harmonosky, C. M., & Robohn, S. F. (1995). Investigating the application potential of simulation to real-time control decisions. International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 8(2), 126–132.CrossRef
Hoitsch, H.-J. (1993). Produktionswirtschaft: Grundlagen einer industriellen Betriebswirtschaftslehre (2., völlig überarb. und erw. Aufl.). München: Vahlen.
Hülsmann, M. (2005). Ad-hoc-Krise – eine begriffliche Annäherung. In C. Burmann, J. Freiling, & M. Hülsmann (Hrsg.), Management von Ad-hoc-Krisen (S. 33–57). Wiesbaden: Gabler.CrossRef
Jorge Leon, V., David Wu, S., & Storer, R. H. (1994). Robustness measures and robust scheduling for job shop. IIE Transactions, 26(5), 32–43.CrossRef
Kiener, S., Maier-Scheubeck, N., Obermaier, R., & Weiß, M. (Hrsg.). (2012). Produktions-Management: Grundlagen der Produktionsplanung und -steuerung (10., und erw. Aufl.). München: Oldenbourg.
Klabunde, S. (2003). Wissensmanagement in der integrierten Produkt- und Prozessgestaltung. Wiesbaden: Deutscher Universitätsverlag.CrossRef
Kunath, M., & Winkler, H. (2018). Integrating the Digital Twin of the manufacturing system into a decision support system for improving the order management process. Procedia CIRP, 72, 225–231.
Kunath, M., & Winkler, H. (2019). Dynamische Auftragsabwicklung in Netzwerken mit Hilfe digitaler Fertigungsplattformen. In M. Schröder & K. Wegner (Hrsg.), Logistik im Wandel der Zeit – Von der Produktionssteuerung zu vernetzten Supply Chains (S. 381–400). Wiesbaden: Springer Fachmedien.
Kuzmany, F., Luft, A., & Chisu, R. (2010). Die Bausteine des Internet der Dinge. In W. Günthner & M. ten Hompel (Hrsg.), Internet der Dinge in der Intralogistik (S. 53–64). Berlin: Springer.CrossRef
Laux, H., Gillenkirch, R. M., & Schenk-Mathes, H. Y. (2014). Entscheidungstheorie. Berlin: Springer.
Lenstra, J. K., Kan, A. H. G. R., & Brucker, P. (1977). Complexity of machine scheduling problems. Annals of Discrete Mathematics, 1, 343–362.CrossRef
Long, J., Zheng, Z., Gao, X., & Gong, Y. (2014). Production planning system for the whole steelmaking process of Panzhihua Iron and Steel Corporation. Journal of Iron and Steel Research International, 21(1), 44–50.CrossRef
Mauergauz, Y. (2016). Advanced planning and scheduling in manufacturing and supply chains. New York: Springer.CrossRef
Monostori, L., Kádár, B., Pfeiffer, A., & Karnok, D. (2007). Solution approaches to real-time control of customized mass production. CIRP Annals – Manufacturing Technology, 56(1), 431–434.CrossRef
Nebl, T. (2011). Produktionswirtschaft (7. Aufl.). München: Oldenbourg.CrossRef
Onken, R., & Feraric, J. P. (1997). Adaptation to the driver as part of a driver monitoring and warning system. Accident Analysis and Prevention, 29(4), 507–513.CrossRef
Ouelhadj, D., & Petrovic, S. (2009). A survey of dynamic scheduling in manufacturing systems. Journal of Scheduling, 12(4), 417–431.CrossRef
Sabuncuoglu, I., & Bayız, M. (2000). Analysis of reactive scheduling problems in a job shop environment. European Journal of Operational Research, 126(3), 567–586.CrossRef
Sabuncuoglu, I., & Kizilisik, O. B. (2003). Reactive scheduling in a dynamic and stochastic FMS environment. International Journal of Production Research, 41(17), 4211–4231.CrossRef
Saha, C., Aqlan, F., Lam, S. S., & Boldrin, W. (2016). A decision support system for real-time order management in a heterogeneous production environment. Expert Systems with Applications, 60, 16–26.CrossRef
Sauter, R., Bode, M., & Kittelberger, D. (2015). Auswirkungen von Industrie 4.0 auf die produktionsnahe Steuerung der Wertschöpfung. Controlling, 27(8–9), 475–484.CrossRef
Schel, D., Henkel, C., Stock, D., Meyer, O., Rauhöft, G., Einberger, P., et al. (2018). Manufacturing service bus: An implementation. Procedia CIRP, 67, 179–184.CrossRef
Schuh, G., & Lassen, S. (2006). Grundlagen der Produktionsplanung und -steuerung: Funktionen. In G. Schuh (Hrsg.), Produktionsplanung und -steuerung (S. 195–293). Berlin: Springer.CrossRef
Schuh, G., & Roesgen, R. (2006). Grundlagen der Produktionsplanung und -steuerung: Aufgaben. In G. Schuh (Hrsg.), Produktionsplanung und -steuerung (S. 28–80). Berlin: Springer.CrossRef
Schuh, G., & Schmidt, C. (2006). Grundlagen der Produktionsplanung und -steuerung: Prozesse. In G. Schuh (Hrsg.), Produktionsplanung und -steuerung (S. 108–194). Berlin: Springer.CrossRef
Schuh, G., Gierth, A., & Schiegg, P. (2006). Grundlagen der Produktionsplanung und -steuerung: Prozessarchitektur. In G. Schuh (Hrsg.), Produktionsplanung und -steuerung (S. 81–107). Berlin: Springer.CrossRef
Shafto, M., Conroy, M., Doyle, R., Glaessgen, E., Kemp, C., LeMoigne, J., et al. (2010). DRAFT modeling, simulation, information technology & processing roadmap – Technology area 11. Washington: National Aeronautics and Space Administration.
Sherman, R. (2015). Business intelligence guidebook: From data integration to analytics. Amsterdam: Elsevier.
Sivakumar, A. I. (2001). Multiobjective dynamic scheduling using discrete event simulation. International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 14(2), 154–167.CrossRef
Son, Y. J., & Wysk, R. A. (2001). Automatic simulation model generation for simulation-based, real-time shop floor control. Computers in Industry, 45(3), 291–308.CrossRef
Son, Y.-J., Joshi, S. B., Wysk, R. A., & Smith, J. S. (2002). Simulation-based shop floor control. Journal of Manufacturing Systems, 21(5), 380–394.CrossRef
Son, Y. J., Wysk, R. A., & Jones, A. T. (2003). Simulation-based shop floor control: Formal model, model generation and control interface. IIE Transactions, 35(1), 29–48.CrossRef
Stoop, P. P. M., & Wiers, V. C. S. (1996). The complexity of scheduling in practice. International Journal of Operations & Production Management, 16(10), 37–53.CrossRef
Suresh, V., & Chaudhuri, D. (1993). Dynamic scheduling – A survey of research. International Journal of Production Economics, 32(1), 53–63.CrossRef
Uhlemann, T. H.-J., Lehmann, C., & Steinhilper, R. (2017). The digital twin: Realizing the cyber-physical production system for industry 4.0. The 24th CIRP Conference on Life Cycle Engineering, 61, 335–340.
Ulrich, H., & Probst, G. (2001). Anleitung zum ganzheitlichen Denken und Handeln: Ein Brevier für Führungskräfte (3. Aufl.). Bern: Haupt.
VDI 5600 Blatt 3. (2013). Fertigungsmanagementsysteme – Logische Schnittstelle zur Maschinen- und Anlagensteuerung, 2013–06, Düsseldorf: VDI-Gesellschaft Produktion und Logistik.
VDI 3663 Blatt 1. (2014). Simulation von Logistik-, Materialfluss- und Produktionssystemen – Grundlagen, 2014–12, Düsseldorf: VDI-Gesellschaft Produktion und Logistik.
VDI 3682 Blatt 2. (2015). Formalisierte Prozessbeschreibungen: Informationsmodell, 2015–05, Düsseldorf: VDI-Gesellschaft Produktion und Logistik.
Vieira, G. E., Herrmann, J. W., & Lin, E. (2003). Rescheduling manufacturing systems: A framework of strategies, policies, and methods. Journal of Scheduling, 6(1), 39–62.CrossRef
Wandke, H. (2005). Assistance in human-machine Interaction: A conceptual framework and a proposal for a taxonomy. Theoretical Issues in Ergonomics Science, 6(2), 129–155.CrossRef
Westkämper, E. (2006). Einführung in die Organisation der Produktion. Berlin: Springer.
Winkler, H., Seebacher, G., & Oberegger, B. (2016). Effizienzbewertung und -darstellung in der Produktion im Kontext von Industrie 4.0. In R. Obermaier (Hrsg.), Industrie 4.0 als unternehmerische Gestaltungsaufgabe (S. 219–243). Wiesbaden: Springer.CrossRef
Wu, S.-Y. D., & Wysk, R. A. (1989). An application of discrete-event simulation to on-line control and scheduling in flexible manufacturing. International Journal of Production Research, 27(9), 1603–1623.CrossRef
Metadaten
Titel
Adaptive Assistenzsysteme zur Entscheidungsunterstützung für die dynamische Auftragsabwicklung: Konzeptionelle Überlegungen und Anwendungsszenarien unter Berücksichtigung des Digitalen Zwillings des Produktionssystems
verfasst von
Martin Kunath
Herwig Winkler
Copyright-Jahr
2019
Buch
Handbuch Industrie 4.0 und Digitale Transformation

Print ISBN: 978-3-658-24575-7

Electronic ISBN: 978-3-658-24576-4

Copyright-Jahr: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-24576-4_12

Premium Partner

    Bildnachweise