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Gestaltung eines modularen Simulationsmodells für eine nachhaltigkeitsorientierte Konfiguration der Produktionsplanung und -steuerung
Identification of Text Mining Use Cases In Manufacturing Companies
Manufacturing companies face the challenge of managing vast amounts of unstructured data generated by various sources such as social media, customer feedback, product reviews, and supplier data. Text-mining technology, a branch of data mining and natural language processing, provides a solution to extract valuable insights from unstructured data, enabling manufacturing companies to make informed decisions and improve their processes. Despite the potential benefits of text mining technology, many manufacturing companies struggle to implement use cases due to various reasons. Therefore, the project VoBAKI (IGF-Project No.: 22009 N) aims to enable manufacturing companies to identify and implement text mining use cases in their processes and decision-making processes. The paper presents an analysis of text mining use cases in manufacturing companies using Mayring's content analysis and case study research. The study aims to explore how text mining technology can be effectively used in improving production processes and decision-making in manufacturing companies
Die Zukunft gestalten / Shaping the Future
Wir durchlaufen einen fundamentalen Wandel in der Arbeitswelt – angetrieben durch die Geschwindigkeit der digitalen Transformation und ein neues, dynamisches Verständnis von Arbeit. „New Work" ist nicht nur ein Trend unter vielen, sondern verändert nachhaltig unsere heutige Arbeitslandschaft. Im Zentrum dieser Veränderung steht das Navigieren in einer Arbeitswelt, die sowohl traditionelle Büroumgebungen als auch Homeoffice und hybride Modelle miteinander kombiniert, angetrieben durch veränderte Erwartungen der Belegschaften, technologische Innovationen und neue organisatorische Bedingungen.We are witnessing a fundamental change in the world of work – driven by the speed of digital transformation and a new, dynamic understanding of work. "New Work" is not just one trend among many, but is permanently changing our current working landscape. At the heart of this change is navigating a world of work that combines traditional office environments, working from home, and hybrid models, driven by changing workforce expectations, technological innovations, and new organizational conditions
Fachkräftemangel: Internationales Human-Resource-Management hilft
Der Fachkräftemangel in der Gesundheitsbranche ist ein verstärkt in der Öffentlichkeit diskutiertes Thema.
Eine Prognose deutet darauf hin, dass 2025 in Deutschland etwa 150.000 und 2030 etwa 500.000 Pflegefachkräfte fehlen werden. Der demografische Wandel verschärft diese Problematik zusätzlich, da immer mehr Menschen medizinische Versorgung benötigen, weniger junge Berufseinsteiger:innen in Pflegeberufe nachrücken und hohe Ausstiegsquoten in dem Bereich zu verzeichnen sind. Das Anwerben von Fachkräften aus dem Ausland kann eine Strategie sein, um dem Fachkräftemangel entgegenzuwirken, welche bereits von vielen Organisationen angewandt wird. Das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderte Verbundprojekt GALA befasst sich unter anderem mit dem internationalen Human-Resource-Management (IHRM). Im Fokus steht die Entwicklung und Erprobung von Leitlinien und Oualifizierungsbausteinen für ein internationales Ressourcenmanagement in der Gesundheitsregion Aachen
RPAcceptance - Dauerhafte Nutzung der Effizienzpotenziale von Robotic-Process-Automation (RPA) in KMU durch die Förderung der Akzeptanz
Ziel des Forschungsprojekts RAcceptance war die dauerhafte Nutzung der Effizienzpotenziale von Robotic-Process-Automation (RPA) in KMU durch die Förderung der Akzeptanz. Es wurden diejenigen Faktoren bestimmt und adressiert, welche die Akzeptanz der Nutzung von RPA-Software positiv sowie negativ beeinflussen
DM4AR – Datenmanagement für Augmented Reality
Ziel des Forschungsprojekts ‚DM4AR‘ war es zum einen, eine AR-Plattform (Datenintegration, Schnittstellen und Datenmodell) zu schaffen, die der automatisierten Aufbereitung und Umwandlung der Daten in ein gängiges AR-Format dient. Zum anderen sollten die Mitarbeitenden mit geeigneten Ziel- und Anreizsystemen sowie Referenzprozessen in der Bereitstellung von implizitem Wissen unterstützt werden.
Durch die Ergebnisse des Projekts ‚DM4AR‘ kann zukünftig die wesentliche Barriere für die flächendeckende und produktive Nutzung der AR-Technologie durch die Etablierung eines plattformbasierten und automatisierten Ansatzes zur Datenaufbereitung überwunden werden. Dabei steht die einfache Integration in den operativen Serviceprozess im Vordergrund, um den Nutzen zu maximieren und die Umstellung der Serviceprozesse zu vereinfachen. Die ‚DM4AR‘-Ergebnisse ermöglichen somit die Sicherung und den gezielten Einsatz des im Unternehmen vorhandenen Wissens
Assessing Digital Leadership
Digital leaders play a pivotal role in the success of digital transformation initiatives. They increase the confidence of their organizations during these often risky and disruptive transitions. The most pressing question is how they can lead their companies into a future that is continually shaped by digital innovations. Several methods for effective leadership have been theorized in the past, and many of them have been profoundly substantiated and used in corporate practice. But digital leadership demands a certain set of new dimensions ― both human traits and technical skills ― to meet the challenges of the digital age. These include the concepts of growth mindset, ethical AI, and data focus, among others.
Currently, there is no reliable scale to identify and measure key digital leadership dimensions. Therefore, in this article, we present our efforts toward developing a reliable scale to measure the human dimensions of successful digital leaders. It lays the foundation for a self-assessment tool, which inspires leaders to reflect and improve upon aspects of their leadership necessary to digitally transform their businesses
Gestaltung von datenbasierten Fehlererkennungsanalysen bei der Instandhaltung von Produktionsanlagen
Datenbasierte zuverlässigkeitsorientierte Instandhaltung von Produktionsanlagen
Um den wachsenden Anforderungen an die globalen Wertschöpfungsnetzwerke in Bezug auf Effizienz und Zuverlässigkeit gerecht zu werden, sehen sich produzierende Unternehmen damit konfrontiert, mit minimalem Ressourceneinsatz höchsten Ansprüchen an Qualität und Versorgungssicherheit gerecht werden zu müssen. Dies rückt die zuverlässigkeitsorientierte Instandhaltung als Mittel für den effizienten Ressourceneinsatz bei gleichzeitiger Minimierung von Risiken für die Verfügbarkeit, die Produktivität und die Qualität der Anlagen in den Mittelpunkt einer auf die Zukunft ausgerichteten Instandhaltungsgestaltung. Eine Möglichkeit, die Aufwände und die Erfolgswahrscheinlichkeit für die Einführung und den Betrieb der zuverlässigkeitsorientierte Instandhaltung zu steigern, bietet sich durch die zunehmende, kostengünstige Verfügbarkeit und Auswertbarkeit von Daten. Dadurch wird ein Beitrag für die nachhaltige Steigerung des Wertbeitrags der Instandhaltung für das gesamte Wertschöpfungsnetzwerk geleistet. Die vorliegende Arbeit dient dem Ziel, praktikable Modelle für eine datenbasierte zuverlässigkeitsorientierte Instandhaltung zu schaffen. Dafür werden die Elemente der zuverlässigkeitsorientierten Instandhaltung beschrieben und ihre Zusammenhänge erklärt. Die Beschreibungs- und Erklärungsmodelle werden durch ein Vorgehensmodell ergänzt, welches die praktische Implementierung der datenbasierten zuverlässigkeitsorientierten Instandhaltung in der produzierenden Industrie ermöglicht. Für die Entwicklung und Validierung der Modelle wurde ein intensiver Austausch mit der Praxis über Experteninterviews, Workshops und Projekten gewährleistet. Die entwickelten praxisnahen Modelle leisten damit einen Beitrag für die Verbesserung und Gestaltung von Instandhaltungsprozessen und -organisationen. Darüber hinaus können die Modelle der Gestaltung von Anwendungssystemen für die Entscheidungsunterstützung in der Instandhaltung dienen.
(Quelle: https://www.apprimus-verlag.de/datenbasierte-zuverlassigkeitsorientierte-instandhaltung-von-produktionsanlagen.html
iP4MoVE
In dem Projekt ‚iP4MoVE‘ (Intelligente Plattform für E-Mobilität und Vernetzung von Energieinformationen) wurde eine Intelligente, datenbasierte Plattform entwickelt, die es ermöglicht, den E-Mobilitätssektor mit innovativen Energiequartieren zu koppeln.
Die Plattform bildet gemeinsam mit einer kontextbasierten Applikation die Grundlage für die Vermittlung zwischen den Energieinformationen, also dem Energieangebot und der Energienachfrage, sowie dem echtzeitfähigen Austausch zwischen Elektrofahrzeugen und -quartieren bzw. der Verfügbarkeit von Ladestationen innerhalb und außerhalb eines Quartiers. Das Forschungsprojekt stellt einen wichtigen Beitrag zur ökologischen und ökonomischen Gestaltung der Elektromobilität, mit dem Fokus auf den Straßengüterverkehr, und der nachhaltigen Quartiersbildung dar. Es wird dazu beigetragen, dass durch die Integration regenerativer Energiequellen und Speichertechnologien Treibhausgasemissionen reduziert werden. Wichtige Bestandteile dessen sind die Ermittlung des optimalen Elektrifizierungsgrads im Lastverkehr und die Bestimmung des ressourcenoptimalen Einsatzes von Transporten und Logistikketten. Die prototypische Umsetzung des Vorhabens zeigt exemplarisch synergetische Potenziale, insbesondere am Standort NRW, auf und bildet einen Baustein für eine Smarte Mobilität (Mobilität 4.0).In the project 'iP4MoVE' (Intelligent Platform for E-Mobility and Energy Information Networking), an Intelligent Data-based Platform has been developed to couple the e-mobility sector with innovative energy quarters.
Together with a context-based application, the platform forms the basis for mediating between energy information, i. e. energy supply and demand, as well as real-time exchange between electric vehicles and quarters or the availability of charging stations inside and outside a quarter. The research project represents an important contribution to the ecological and economic design of electric mobility, with a focus on road freight transport, and sustainable neighborhood formation. It will help to reduce greenhouse gas emissions by integrating renewable energy sources and storage technologies. Important components of this are the determination of the optimal degree of electrification in freight transport and the determination of the resource-optimal use of transports and logistics chains. The prototypical implementation of the project shows exemplary synergetic potentials, especially at the location North Rhine-Westphalia (NRW), and forms a building block for smart mobility (Mobility 4.0)