Kreislaufwirtschaft in der Textilbranche

Die Textilbranche, insbesondere die Produktion und Verarbeitung technischer Textilien, spielt eine zentrale Rolle in Industriezweigen wie der Automobil- und Bauindustrie. Diese Sektoren sind bekannt für ihren hohen Materialverbrauch und Energiebedarf, was eine nachhaltigere Gestaltung der Produktionsprozesse und Produktlebenszyklen erforderlich macht.

CirclE setzt auf die 10 R-Strategien – Refuse, Rethink, Reduce, Reuse, Repair, Refurbish, Remanufacture, Repurpose, Recycle und Recovery – um maßgeschneiderte Konzepte für KMU zu entwickeln. Diese Strategien bilden die Grundlage für eine umfassende Transformation hin zu nachhaltigeren Geschäftsmodellen und Produktionsmethoden, die langfristige ökonomische Vorteile generieren und die Umweltbelastung reduzieren.

Herausforderungen und Lösungen

Eine besondere Herausforderung bei der Umsetzung der Kreislaufwirtschaft ist die Komplexität der Textilwertschöpfungsketten und die Vielzahl der beteiligten Akteure. CirclE fördert daher branchenspezifische Lösungen und Kooperationen, die eine effektive Rückführung und Wiederverwertung von Materialien ermöglichen.

Ergebnisse

Im ersten Arbeitspaket wurde eine umfassende PESTEL-Analyse durchgeführt. Diese Analyse identifizierte politische, ökonomische, sozio-kulturelle, technologische, rechtliche und umweltbezogene Anforderungen bzw. Auflagen, die die Implementierung der Kreislaufwirtschaft in der Textilindustrie beeinflussen. Darauf aufbauend wurden geeignete Maßnahmen für die verschiedenen R-Strategien zugeordnet.

Kontakt

Sprechen Sie uns gerne jederzeit an, wenn Sie weitere Informationen möchten oder Fragen zu den Inhalten haben (ghupfer@ipri-institute.com).

Förderhinweis

Das Projekt „CirclE“ [01|F23239N] wird im Rahmen des Programms „Industrielle Gemeinschaftsforschung (IGF)“ durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.

Machine Learning in industrieller Anwendung

Im unternehmerischen Umfeld wird Machine Learning meist mit Predictive Maintenance in Verbindung gebracht. In der Produktion ergeben sich jedoch weitere vielseitige Potenziale zur Steigerung der Ressourceneffizienz:

• In der Produktionsplanung und -steuerung lässt sich Machine Learning beispielsweise in der Auftragssteuerung zur Reihenfolgebestimmung (Rüstoptimierung, Reduzierung des Energieverbrauchs oder der Energiekosten), zur Belastungsnivellierung oder zur Ressourcen- und Kapazitätsplanung nutzen
• Von der Anwendung von Machine Learning zur Prozessoptimierung wird eine höhere Anpassungsfähigkeit der Prozesse an sich ändernde Bedingungen erwartet, wodurch die Produktqualität stabilisiert werden kann. Bspw. können Fehlerdiagnosen durchgeführt oder Condition Monitoring angewendet werden
• Im Qualitätsmanagement können Machine Learning-basierte Modelle zur Überwachung oder zur Prognose der Produktqualität auf Basis von Prozessdaten eingesetzt werden. So können Maßnahmen wie die Überprüfung von Stichproben reduziert werden (s. Grafik unten)

Jedoch stehen den Unternehmen Hürden bei der Implementierung wie fehlendes Know-how, fehlender Nachweis des Mehrwerts oder fehlende technische Infrastruktur gegenüber. Im Projekt MLready wird daher untersucht, wie KMU des Maschinenbaus befähigt werden können, die Potenziale von Machine Learning zu implementieren sowie zu nutzen, um eine Verbesserung der Ressourceneffizienz in der Produktion zu erreichen.

Ergebnisse

Im ersten Arbeitspaket wurden Anwendungsfälle von Machine Learning zur Steigerung der Ressourceneffizienz in der Produktion erhoben. Diese wurde in Steckbriefen dokumentiert und übersichtlich in einer Prozesslandkarte dargestellt, die Sie hier einsehen können.

Kontakt

Sprechen Sie uns gerne jederzeit an, wenn Sie weitere Informationen zu den Anwendungsfällen möchten oder Fragen zu den Inhalten haben (ghupfer@ipri-institute.com).

Förderhinweis

Das Projekt „MLready“ [01|F22312N] wird im Rahmen des Programms „Industrielle Gemeinschaftsforschung (IGF)“ durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.

Schatten-IT – ein unterschätztes Problem?

Viele IT-Systeme sind nicht an den fachbereichsspezifischen Bedarfen orientiert. Dies erhöht die Wahrscheinlichkeit für die Entstehung von Schatten-IT, da Endanwender die bestehende Infrastruktur umgehen, um praktikablere Lösungen zu nutzen. Die aktuell zunehmende, Pandemie-bedingte Verlagerung des Arbeitsplatzes in das Homeoffice verstärkt diese Problematik und erschwert das Auffinden nicht-autorisierter IT Anwendungen. Als Schatten-IT wird jegliche Software (On-Premise und Cloud) wie auch Hardware bezeichnet, die eigenmächtig von Fachbereichen, also außerhalb der Sichtbarkeit, Kontrolle oder Verwaltung der zentralen IT-Abteilung eines Unternehmens eingesetzt oder entwickelt wird. Solche Lösungen sind inzwischen ein etablierter und teils prozesskritischer Bestandteil in Unternehmen. Die Risiken, die durch den Gebrauch von Schatten-IT entstehe, werden von Unternehmen häufig unterschätzt. Das strikte Verbieten oder Verhindern von Schatten-IT gilt dennoch als wenig zielführend und praktikabel. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, gilt es gerade für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) Innovationspotenziale auszuschöpfen und Chancen, die durch Schatten-IT entstehen, entsprechend zu nutzen. Eine differenzierte Herangehensweise für den Umgang mit Schatten-IT ist deshalb erforderlich.

Chancen und Risiken von Schatten-IT

Chancen von Schatten-IT ergeben sich zum einen in Bezug auf die abteilungsinternen Prozesse: Schatten-IT kann einfache, innovative und schnell verfügbare Lösungen zu liefern. Die time-to-market der offiziellen IT-Abteilung ist aufgrund der hohen Auslastung und Qualitätsrichtlinien meist deutlich länger. Zum andern beeinflusst Schatten-IT über die Grenzen der nutzenden Fachabteilung hinaus die gesamte IT-Landschaft eines Unternehmens. So kann Schatten-IT interne Defizite aufdecken oder als Indikator für nicht erfüllte Anforderungen der Fachabteilungen dienen. Häufig wird Schatten-IT als Projektanstoß für IT-Veränderungen mit geringen Initialkosten verstanden. Darüber hinaus wirkt sich Schatten-IT auf das soziale Miteinander in den Fachabteilungen aus. So können durch deren Einsatz die Motivation und Zusammenarbeit des Teams gefördert sowie deren Produktivität und Flexibilität gesteigert werden. Nutzenaspekte im Bereich der individuellen Kompetenzen entstehen durch die unmittelbaren Auswirkungen von Schatten-IT auf den einzelnen Mitarbeiter, wozu eine gesteigerte Kreativität, Innovationsfähigkeit, Motivation sowie eine verbesserte IT-Kompetenz zählen.

Neben den genannten Chancen von Schatten-IT entstehen auch spezifische Risiken: Darunter fallen die Heterogenität der IT-Infrastruktur, die häufig mangelnde Datensicherheit bzw. -validität von Schatten-IT Lösungen, Ausfallrisiken durch fehlenden IT-Support und die meist hohen laufenden Kosten – vor allem bei nachträglicher Integration. Risiken im Bereich der individuellen Arbeitseinstellung ergeben sich aus dem fehlenden Verantwortungsbewusstsein für die Schatten-IT Lösung, dem gesteigerten Silodenken und der Ablenkung von Kernaufgaben des einzelnen Mitarbeiters. Darüber hinaus erhöht Schatten-IT die Komplexität der Schnittstellen und schafft teils redundante Systeme, die oftmals gegen existierende Compliance-Richtlinien im Unternehmen verstoßen.

Vorgehen zur kontrollierten Nutzung von Schatten-IT – ab Mai 2022 als Web-Tool zum Download

Für einen kontrollierten Umgang mit Schatten-IT wird im Forschungsprojekt „Legitmise IT“ ein dreistufiges Vorgehen entwickelt und als Web-Tool umgesetzt (s. Abbildung 1). Im ersten Schritt gilt es, vorhandene Schatten-IT in KMU systematisch zu identifizieren. Eine technische Analyse, die Interpretation von Servicedesk-Anfragen und die direkte Befragung der Fachabteilungen sind zentrale Hebel. Im nächsten Schritt wird die aufgedeckte Schatten-IT hinsichtlich ihrer Chancen und Risiken bewertet. Im Rahmen einer praktikablen Risiko- und Nutzwertanalyse werden die Schatten-IT Lösungen klassifiziert und nach ihrer Kritikalität priorisiert. Abschließend werden verschiedene Lösungsansätze sowie Handlungs-empfehlungen für die Legitimierung bereitgestellt. Einen Ansatz stellt der Aufbau einer Low-Code-Plattform dar, welche durch die Anbindung eines „Stores“ Lösungen transparent macht und Richtlinien sowie Möglichkeiten für die IT-Governance beinhaltet.

Das webbasierte Tool ist ab Mai 2022 zum freien Download auf der Projekthomepage verfügbar: https://www.fir.rwth-aachen.de/forschung/forschungsprojekte/detail/legitimise-it-0533919-n/. Eine Teilnahme am Forschungsprojekt ist jederzeit unverbindlich und kostenfrei möglich.

Förderhinweis

Das IGF-Vorhaben 21191 N „Legitimise IT – Gestaltung eines Ansatzes zur Nutzung von Schatten-IT für produzierende kleine und mittelständische Unternehmen (KMU)“ der Forschungsvereinigung Forschungsinstitut für Rationalisierung FIR e.V. an der RTWH Aachen wird über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.

Ziel des Forschungsprojekts Smart Speaker ist es, nutzenstiftende Einsatzszenarien digitaler Sprachassistenzsysteme im betrieblichen Kontext zu identifizieren. Im Rahmen der Projektbearbeitung veröffentlichten Marvin Kalla und Prof. Dr. Mischa Seiter einen Beitrag zu Einsatzszenarien von Sprachassistenzsystemen im Dienstleistungsmanagement im Forum Dienstleistungsmanagement 2021. Anhand einer Literaturanalyse sowie einer Interviewstudie werden in dieser Untersuchung die Potenziale von Sprachassistenzsystemen im Dienstleistungsmanagement von Maschinen- und Anlagenbauern betrachtet.

Einsatzszenarien von Sprachassistenten bislang besonders im privaten Bereich

Der Einsatz von Smart Speakern – also von intelligenten Lautsprechern, die per Sprachbefehl gesteuert werden können – ist für viele Deutsche im Alltag bereits zur Routine geworden. Die Wachstumspotenziale für diese Technologie, die eine neue und natürliche Kommunikationsschnittstelle zwischen Mensch und Maschine bildet, werden allgemein als hoch betrachtet. Jedoch fokussiert der Einsatz von Sprachassistenten bisweilen stark auf den privaten Anwendungsbereich.

Trotz großer technologischer Fortschritte im Zuge der immer weiter voranschreitenden Digitalisierung werden Sprachassistenten von Unternehmen bislang nur in wenigen Bereichen eingesetzt (bspw. Intralogistik, Talking Terminals im Service). Dabei bieten Sprachassistenzsysteme insbesondere durch die natürliche und intuitive Bedienbarkeit in der betrieblichen Anwendung Vorteile gegenüber etablierten Systemen. Insgesamt verspricht der Einsatz von Sprachassistenzsystemen im betrieblichen Kontext großes Optimierungspotenzial, das von einer erhöhten Flexibilität über verringerte Durchlaufzeiten und Produktionskosten bis hin zu gesteigerter Termintreue und Informationsqualität reicht und so einen Wettbewerbsvorteil gegenüber der Konkurrenz darstellen kann.

Potenziale von Sprachassistenzsystemen im Dienstleistungsmanagement

Der Beitrag fokussiert im Rahmen des übergeordneten Forschungsprojekts durch eine umfassende Literaturrecherche mit anschließenden Experteninterviews die Beantwortung der Untersuchungsfrage, „welche Potenziale und Einsatzszenarien digitale Sprachassistenzsysteme im Dienstleistungsmanagement von Unternehmen bieten?“. Speziell im Dienstleistungsmanagement liefern Sprachassistenzsysteme zahlreiche Optimierungsmöglichkeiten bei standardisierten und repetitiven Abfragen und Befehlen, insbesondere in den Bereichen des operativen Dienstleistungsmanagements, des Qualitätsmanagements, des Kundenmanagements sowie der Mitarbeiterführung.

Im Zuge der Interviewstudie konnten konkrete Einsatzvoraussetzungen für die erfolgreiche Einführung der neuen Technologie identifiziert werden. Diese umfassen etwa die zuverlässige Bedienbarkeit, die annehmbare Qualität der Sprachsteuerung sowie die Sicherstellung des Datenschutzes, um dadurch gleichzeitig die Akzeptanz der Nutzer gewährleisten zu können. Bei Erfüllung dieser Voraussetzungen bietet der Einsatz von Sprachassistenten grundsätzlich in standardisierten und repetitiven Abläufen, bei Prozessen mit Automatisierungs- und Digitalisierungspotenzialen sowie in der Kommunikation die Möglichkeit für Effizienz- und Produktivitätssteigerungen. In der Praxis kann dies bspw. in Form von sprachbasierten Arbeitsanleitungen, der Übermittlung von Briefings und Protokollen etwa beim Schichtwechsel oder dem Diktieren und Versenden von E-Mails, Kalendereinladungen, Erinnerungen etc. mittels Sprachassistenten realisiert werden. So rechnen die Interviewpartner durch die Unterstützung ihrer betrieblichen Prozesse durch Sprachassistenten mit einer Reduktion von sowohl der Komplexität der Prozesse als auch der Bearbeitungszeit und der Fehlerquote, was insgesamt eine Qualitätssteigerung mit sich bringt.

Hierzu trägt nicht zuletzt auch die intelligente Nutzung und Vernetzung von Informationen bei, wodurch Systeme, Programme und Schnittstellen reduziert und eine zentrale Informationsversorgung mit sämtlichen im ERP-System enthaltenen Informationen ermöglicht wird. Dies gestattet bspw. die schnelle und zuverlässige Abfrage von Rechnungs- oder Bestandsdetails per Sprachbefehl. In einer Zeit, in der die effiziente Verarbeitung großer Datenmengen immer wichtiger wird, ist dies eine Fähigkeit, die Unternehmen auch in Zukunft zu Wettbewerbsvorteilen verhelfen kann. Insbesondere im kompetitiven und kostengetriebenen Maschinen- und Anlagenbau kann die Implementierung von intelligenten Systemen, wie den digitalen Sprachassistenten, zu einem entscheidenden Erfolgsfaktor werden. Denn zukünftig wird es für die Unternehmen essenziell sein, sich nicht nur durch Produktdifferenzierung ein Alleinstellungsmerkmal zu verschaffen, sondern vor allem auch durch die erfolgreiche Digitalisierung von Prozessen. Denn nur so können Unternehmen langfristig ihre Effizienz und Produktivität steigern und Kosten einsparen, um sich hierdurch langfristig am globalen Wettbewerbsmarkt zu etablieren.

Abbildung 1 gibt einen zusammenfassenden Überblick zu den wichtigsten Erkenntnissen dieses Beitrags hinsichtlich der Einführung digitaler Sprachassistenzsysteme im Dienstleistungsmanagement.

Den vollständigen Beitrag mit weiterführenden Ergebnissen rund um die Einsatzszenarien digitaler Sprachassistenzsysteme im Dienstleistungsmanagement lesen Sie im Forum Dienstleistungsmanagement.

Kalla, M., Seiter, M. (2021): Digitale Sprachassistenzsysteme im Dienstleistungsmanagement, in: Bruhn, M., Hadwich, K. (2021): Forum Dienstleistungsmanagement – Künstliche Intelligenz im Dienstleistungsmanagement. Wiesbaden 2021.

Das Forschungsprojekt Smart Speaker (20983 N/2) der Forschungsvereinigung For-schungsinstitut für Rationalisierung (FIR) e.V. an der RWTH Aachen und des International Performance Research Institute (IPRI gGmbH) wird über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.

Im Rahmen des Forschungsprojekts RPAsset waren 15 Projektteilnehmer zu Besuch bei Drees & Sommer in Stuttgart und haben in einem Workshop die RPA-Software von UiPath am eigenen Laptop gebaut und getestet.

Abschließend diskutierten die Teilnehmer ausführlich über die Frage, welche Merkmale Prozesse charakterisieren, die sich für die Automatisierung durch RPA am besten eignen. Dabei konnten sie ihre gerade gesammelten Erfahrungen mit einbringen.

Besonderer Dank gilt unserem Gastgeber Dr. Sebastian Berlin, den Workshop-Partnern Steffen Tenschert und Thomas Endt sowie unserem Forschungspartner FIR an der RWTH Aachen!

U. a. mit dabei waren SEW EURODRIVE, FAS AG, Schwäbische Werkzeugmaschinen, SCHOTTEL und Magna Powertrain

Interorganisationales Sharing von Produktionskapazitäten als Wettbewerbsvorteil in volatilen Märkten

Ein volatiles, intransparentes Marktumfeld führt zu Belastungsschwankungen bei den Produktionskapazitäten im verarbeitenden Gewerbe, die sich innerhalb der Produktion in Über- bzw. Unterauslastung von Maschinen widerspiegeln. Überauslastung führt dazu, dass Aufträge nicht bedient werden können. Unterauslastung hingegen führt zu fehlender Fixkostendeckung und damit zu höheren Kosten. KMU leiden aufgrund ihres homogenen und fokussierten Angebots häufig unter diesen Schwankungen. Eine mögliche Lösung zur Kompensation dieser Schwankungen ist es, Produktionskapazitäten branchenübergreifend auszutauschen (nachfolgend „Kapazitäten-Sharing“).

Die kollaborative Nutzung von Gütern erfährt eine stetig wachsende wirtschaftliche Bedeutung; Vertreter hierfür sind innovative Tausch- und Verleihplattformen oder Vermittlungsbörsen für geteilte Güternutzung. Ihr Kerngedanke ist das Teilen unterausgelasteter Ressourcen – Gegenstände, Räume, Fertigkeiten – gegen monetäre sowie nicht-monetäre Kompensation. Digitale Plattformen dienen als Enabler dieser Geschäftsmodelle und haben den Vorteil, dass die geteilte Nutzung materieller Güter wie bspw. Werkzeuge, Unterkünfte oder Fahrzeuge zu geringen Transaktionskosten ermöglicht wird.

Ziele und Nutzen des Forschungsprojekts „KapShare“

Ziel des Forschungsvorhabens ist es, Belastungsschwankungen bei KMU im verarbeitenden Gewerbe zu kompensieren. KMU sollen dabei zum Kapazitäten-Sharing befähigt werden. Das Kapazitäten-Sharing erfolgt mittels einer digitalen Plattform, die es den Unternehmen ermöglichen soll, Maschinenstunden am Markt anzubieten (bei Unterauslastung der Maschinen) sowie bei Bedarf einzukaufen (bei Belastung von Maschinen über die Kapazitätsgrenze hinaus oder bei fehlendem Spezialisierungsgrad der eigenen Maschinen).

Im Forschungsvorhaben werden zwei zentrale Ergebnisse entwickelt:

(1) eine Entscheidungshilfe für KMU, zur Bewertung einer Teilnahme (Angebot und Nachfrage) am Kapazitäten-Sharing unter Berücksichtigung der technischen, organisatorischen sowie personellen Aspekte, und

(2) ein Anforderungskatalog für die Ausrichtung digitaler Plattformen in Hinblick auf die Bedürfnisse von KMU im Kontext des Kapazitäten-Sharings („Plattform-Anforderungskatalog für KMU“).

Die Umsetzung wird anhand von Fallstudien mittels eines Plattform-Demonstrators validiert und anschließend anhand geeigneter Kennzahlen sowohl technisch als auch ökonomisch bewertet. Eine Umsetzung der Ergebnisse ist grundsätzlich bei allen KMU des verarbeitenden Gewerbes möglich; hierbei ist eine Verwendung universeller Produktionsmaschinen (z.B. Stanzmaschinen, Biegemaschinen, 3D-Drucker) aus volkswirtschaftlicher Sicht am besten geeignet. Der Fokus des Projekts liegt beispielhaft auf dem „metallverarbeitenden Gewerbe“ als Teil des verarbeitenden Gewerbes.

Praxisnahe Forschung – Seien Sie dabei!

Das Projekt wird vom International Performance Research Institute (IPRI) und dem Institut für integrierte Produktion Hannover (IPH) in Zusammenarbeit mit erfolgreichen Unternehmen aus dem Mittelstand bearbeitet. Alle interessierten Unternehmen sind aufgefordert, sich mit den Instituten in Verbindung zu setzen. Gerne informieren wir Sie über die Möglichkeiten, wie Sie aktiv in die Projektarbeit einbezogen werden und von den Projektergebnissen profitieren.

Das IGF-Vorhaben 20801 N der Forschungsvereinigung Bundesvereinigung Logistik (BVL) e.V., Schlachte 31, 28195 Bremen wurde über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.

Das Buch richtet sich an Fach- und Führungskräfte mit Verantwortung für den Aufbau und die Ausgestaltung von Business Analytics, Wissenschaftler und Studierende der Betriebswirtschaftslehre sowie der Wirtschaftsinformatik. Es geht der Frage nach, warum manche Unternehmen das Potenzial von Business Analytics voll ausschöpfen und andere hingegen nicht? Der Grund hierfür ist nicht etwa eine mangelnde Beherrschung der Algorithmen, sondern die Nichtbeachtung wesentlicher Aspekte von Business Analytics. Dazu gehören neben die Beherrschung von Algorithmen die Interpretation und Visualisierung der Ergebnisse der Algorithmen, aber auch die organisatorische Verortung der Analytics-Funktion.

Das Buch fokussiert neben der Vermittlung zentraler Algorithmen, auch alle wesentlichen Herausforderungen, denen sich eine Führungskraft im Zusammenhang mit Business Analytics gegenübersieht:

• Für welche betriebswirtschaftlichen Probleme sollen die knappen Analytics-Ressourcen eingesetzt werden?
• Welche Ressourcen, also Daten, IT und Personal, sind zur Lösung der Probleme notwendig?
• Mit welchen Algorithmen können die Probleme gelöst werden?
• Wie müssen die Ergebnisse der Algorithmen interpretiert und visualisiert werden, damit Führungskräfte sie korrekt einsetzen können?

Autor ist Prof. Mischa Seiter. Er ist Professor am Institut für Technologie- und Prozessmanagement (ITOP) sowie Studiengangleiter des berufsbegleitenden Master-Studiengangs „Business Analytics“ der School of Advanced Professional Studies (SAPS) der Universität Ulm.

Das Buch ist im Verlag Franz Vahlen erschienen und kann u.a. auf der Vahlen-Webseite bestellt werden.

Robotic Process Automation ermöglicht es administrative Prozesse effizienter zu gestalten

 In administrativen Prozessen, wie sie häufig im Controlling oder HR vorkommen, gibt es eine Vielzahl an repetitiven Aufgaben, die Mitarbeiterkapazität binden ohne dabei wertschöpfenden Charakter zu haben. Beispielsweise Monatsabschlüsse oder Bewerbungseingänge erfordern teilweise Interaktion mit unterschiedlichen User Interfaces und müssen häufig unter hohem Zeitaufwand händisch bearbeitet werden. Für die Beschäftigung mit spezifischen Einzelfällen oder kognitiv und kreativ anspruchsvollen Tätigkeiten bleibt oftmals zu wenig Zeit.

Robotic Process Automation (RPA) ermöglicht es gerade solche Standardprozesse zu automatisieren. Dabei imitiert der Roboter die Arbeitsabläufe der Mitarbeiter und interagiert genau wie der Mitarbeiter mit User Interfaces und ist beispielsweise in der Lage mittels Machine Learning-Tools E-Mails auszulesen und sie entsprechend zu verarbeiten, ohne dass die System-landschaft verändert werden muss. Die Implementierung und Institutionalisierung von RPA in die Unternehmensorganisation erfordert allerdings Kompetenzen, die ein Großteil der KMU durch begrenzte Ressourcen nicht hat.

Erstes Projekttreffen am 28. Juni in Aachen

Die Ergebnisse des Forschungsprojekts werden in mehreren Arbeitspaketen (AP) erarbeitet (Abbildung 1).

Im ersten Arbeitspaket werden Kriterien für das Potenzial eines Prozesses für die Eignung für die Automatisierung durch RPA entwickelt. Diese wurden beim ersten Projekttreffen am 28. Juni 2019 mit dem projektbegleitenden Ausschuss (Abbildung 2) im Rahmen von drei Workshops zu Vor- und Nachteilen durch die Automatisierung mittels RPA und möglichen Einsatzszenarien erarbeitet. Basierend darauf sollen nun relevante Kriterien an Prozesse entwickelt werden, die ausschlaggebend für die erfolgreiche Umsetzung der Automatisierung durch RPA sind.

Implementierungsworkshop am 10. Oktober 2019

Für ein technisches Verständnis von RPA findet am Donnerstag, 10. Oktober 2019, ein Implementierungsworkshop in Stuttgart bei einem der Unternehmen des projektbegleitenden Ausschusses statt. Gemeinsam mit einem RPA-Softwarehersteller, der auch im Projekt mitwirkt, soll die Funktionsweise einer RPA-Software demonstriert werden.

Forschung für die Praxis

Das Projekt wird vom International Performance Research Institute (IPRI) in Stuttgart und dem Forschungsinstitut für Rationalisierung (FIR) an der RWTH Aachen durchgeführt. Interessierte Unternehmen können sehr gerne auf den Projektleiter (Sebastian Künkele vom IPRI) des Forschungsprojekts zukommen, ob die Mitwirkung am Projekt noch möglich ist.

Das IGF-Vorhaben 20661 N der Forschungsvereinigung FIR e.V. an der RWTH Aachen Forschungsinstitut für Rationalisierung, Campus-Boulevard 55, 52074 Aachen wurde über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.

Im Verbundforschungsprojekt „INKOBAU“ forschen wissenschaftliche Einrichtungen gemeinsam mit Partnern aus der Praxis. Zu den wissenschaftlichen Einrichtungen zählen der Lehrstuhl für Individualisierte Bauproduktion (IP) der RWTH Aachen sowie das Werkzeugmaschinenlabor (WZL) der RWTH Aachen, IPRI – International Performance Research Institute. Die wissenschaftlichen Institute werden ergänzt durch namhafte Partner aus der Industrie, die eine praxisorientierte Forschung gewährleisten. Zu den Praxispartnern gehören LEONHARD WEISS GmbH & Co. KG, Liebherr-Werk Biberach GmbH, KUKA Deutschland GmbH, Robots in Architecture Research UG, Wurst Stahlbau GmbH, Annen GmbH & Co. KG, Lamparter GmbH & Co. KG. Das Verbundforschungsprojekt wird durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert und vom Projektträger Karlsruhe (PTKA) betreut.

Das Forschungs- und Entwicklungsprojekt „INKOBAU“ wird mit Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) im Rahmen des Forschungsprogramms „Innovationen für die Produktion, Dienstleistung und Arbeit von morgen“ (Förderkennzeichen 02P17D081) gefördert und vom Projektträger Karlsruhe (PTKA) betreut. Die Verantwortung für den Inhalt dieser Veröffentlichung liegt beim Autor.”

Sie möchten die Potenziale von Industrie 4.0 für Ihr Unternehmen nutzen? – Die zweite Auflage des Buchs „Roadmap Industrie 4.0“ führt Sie durch einen in der Praxis vielfach erprobten Ansatz zur erfolgreichen betrieblichen Umsetzung von Industrie 4.0. Anschauliche Praxisbeispiele und aktuelle wissenschaftliche Erkenntnisse unterstützen Sie bei der Umsetzung. Das Buch ermöglicht es Ihnen somit, Ihre unternehmensspezifische Industrie 4.0-Roadmap zu entwickeln und umzusetzen.

Roadmap Industrie 4.0 – Ihr Weg zur erfolgreichen Umsetzung von Industrie 4.0
Autoren: Prof. Dr. Mischa Seiter, Christoph Bayrle, Markus Jung, Carolina Ohmer, Marc Rusch, Oliver Treusch.
ISBN: 978-3-7482-6265-7
Verlag: tredition GmbH

Weitere Information erhalten Sie unter: https://tredition.de/autoren/mischa-seiter-17762/roadmap-industrie-4-0-2-auflage-paperback-115489/