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Vorgehensmodell für After-Sales-Services von vorausschauenden Instandhaltungslösungen für den Lebenszyklus von Anlagen in produzierenden Unternehmen
No full textCIBA-Day: Process-Mining als Enabler in der Gestaltung von modularen IT-Systemlandschaften im Prozessmanagement
No full textUse-Cases von Process-Mining, Projektvorgehen und -team sowie die Trends und Entwicklungen im Process-Minin
Integrated Data-Based Process Management: Turning Data and Information Systems into Value within BPM
No full textOverview of BPM and information systems. A closer look at process mining and integrated data-based process management: turning data and informtion systems into value within BP
Entwicklung eines Referenzprozesses für die Auftragsabwicklung für die additive Fertigung von Rahmenauftragsfertigern
No full textDIN SPEC 91507: Kommunikationsschnittstelle für Diebstahlsicherungen an Sattelaufliegern
No full textDiese DIN SPEC legt Anforderungen an die Kommunikation zwischen IoT-basierten Diebstahlsicherungen und einer angebundenen Verwaltungsplattform fest. Dies ist insbesondere relevant für asynchrone Begegnungsverkehre oder für Anwendungsfälle mit verhältnismäßig kurzen Standzeiten von Sattelaufliegern im Schwerlastverkehr an ungesicherten Parkplätzen. Sie definiert das Protokoll, Datenformate und Sicherheitsanforderungen, um eine sichere und interoperable Schnittstelle zu schaffen. Ziel ist es, einen Standard für Diebstahlsicherungen für offene Systeme zu schaffen und die Verwaltung zu vereinfachen
Die Einsatzmöglichkeiten von Computer Vision zur Umsetzung der Funktionen von Erntemaschinen im Mischkulturanbau
No full textKI in der Automobilbranche
No full textLennardt Söhngen, Leiter des Projekts "DiSerHub" vom FIR e. V. an der RWTH Aachen, spricht in dieser Folge wieder mit Christoph Nützel von futurice – diesmal über KI in der Automobilbranche. Weitere Informationen unter: diserhub.de // Lennardt Söhngen: linkedin.com/in/lennardt-söhngen-a42060204 futurice.com // Christoph Nützel: de.linkedin.com/in/christoph-nuetze
KomiD – Komplexitätsmanagement industrieller Dienstleistungssysteme
Get PDFProduzierende Unternehmen sehen sich gezwungen, aufgrund immer individuellerer Kundenanforderungen eine steigende Anzahl an unterschiedlichen Produkten bzw. Produktvarianten anzubieten. Damit einher geht auch ein stetiges Wachstum des Dienstleistungsportfolios, da für jede Variante die passende Dienstleistung erbracht werden muss. Zudem befähigt die fortschreitende Ausstattung von Produkten und Maschinen mit Sensorik und Aktorik die Unternehmen, zunehmend auch datenbasierte Dienstleistungen anzubieten.
Durch die daraus resultierende Komplexität stehen die Unternehmen vor der Herausforderung, diese Angebotsvielfalt flexibel zu erbringen, ohne an Effizienz und Effektivität zu verlieren. Insbesondere KMU unterschätzen die Herausforderungen, die durch ein unstrukturiert wachsendes Leistungssystem entstehen. Das wachsende Angebot an klassischen industriellen Dienstleistungen und die Erweiterung durch datenbasierte Dienstleistungen, um den individuellen Kundenbedürfnissen gerecht zu werden, führt letztlich zum Aufbau von umfangreichen Dienstleistungssystemen („Dienstleistungsdschungel“).
Lösungsweg:
Identifikation von Einsatzfällen und Best-Practice-Lösungen des Komplexitätsmanagements industrieller und datenbasierter Dienstleistungen
Erarbeitung von Komplexitäts- und Erfolgskennzahlen und Analyse von Wirkungszusammenhängen
Verknüpfung von Komplexitätsdimensionen und Kennlinien sowie Identifikation typenspezifischer Handlungsanweisunge
