Abstract Produzierende Unternehmen springen häufig zwischen Optimierung, Standardisierung und Krisenmanagement hin und her. Beeinflusst wird dies zusätzlich durch Entwicklungen wie Marktveränderungen und Fachkräftemangel. Um ständig eine hohe Leistung zu erzielen und gleichzeitig in Krisensituationen schnell zu handeln, ist das Konzept eines ambidextren Produktionssystems vielversprechend. Aus Interviews mit den Projektpartnern wird abgeleitet, an welchen Stellen Ambidextrie im Unternehmen unterstützen kann.

Abstract Aufgrund der vielfältigen und überlappenden Einflüsse aus dem Unternehmensumfeld (z. B. Pandemie, Chip-Krise, Naturkatastrophen) müssen Entscheidungen sowohl auf Basis von unternehmensinternen Daten (z. B. Liquidität) als auch Umfeldinformationen (z. B. Technologie-trends) getroffen werden. Anschließend sind Maßnahmen abzuleiten und – neben den regulären Unternehmensprozessen – umzusetzen. In diesem Beitrag wird ein Ansatz für die Informationsvernetzung und -bereitstellung für agiles Prozessmanagement vorgestellt.

In today’s interconnected world, the pace of change is increasing gradually and the effects of an event can propagate and disrupt industries, organizations or companies more dramatically and quickly. Therefore, having a comprehensive overview of the environment is a precious asset for resilience and sustainable growth. One enabler of the above-mentioned interconnectedness is the rapid flow and vast availability of information in text form, which can be also used as the fundamental resource to understand the shifting environment. Hence, actors can be able to become aware of changes at an early stage. The underlying patterns to filter relevant information can be detected by learning from data, or more specifically machine learning. Natural language processing (NLP) techniques can be applied because text data is analyzed. However, to embed the expertise and perspective of the user into the initial model, data should be labeled. This requires valuable expert time from the organization for the labeling, thus it should be minimized. This study aims to present an efficient and user-friendly solution for data labeling. To achieve this, a modularized Active Learning-based backend is combined with an intuitive interface. The output of this labeling process will be used further to train a model for environment analysis. Nevertheless, the main focus of this paper is the development of a solution to maximize efficiency during data labeling for environment analysis. After an introduction to the problem, the overview of the suggested solution accompanied by a prototype will be demonstrated.

Abstract Unternehmen müssen sich immer wieder auf Veränderungen in ihrem Umfeld einstellen. Dadurch können Disruptionen in einem Betrieb auftreten. So kam es beispielsweise auch während der COVID-19-Pandemie zu Lieferengpässen durch Lockdowns. Um solche Disruptionen frühzeitig zu erkennen und alternative Maßnahmen einzuleiten, wird in diesem Beitrag die Weiterentwicklung des am Fraunhofer IPK entwickelten, Interaktiven Lagebildes beschrieben. Hierbei kommt die Biologische Transformation zum Einsatz.

In recent years, the framework conditions on the Chinese market for machine and equipment manufacturing have changed significantly. By now, products are expected to be customized and at the same time offered at low prices with fast delivery times. Thereby, customer-specific production processes are becoming increasingly important in manufacturing. In addition, German small and medium-sized companies are confronted with a progressively turbulent business environment. For example, Chinese customers expect that orders can still be changed after they had been placed. Hence, companies must be able to identify shortterm changes and individual requirements at an early stage. In order to withstand the competitive pressure, alternative courses of action must be created by generating new process variants quickly and reliably. To address this challenge, an approach for the automated generation and realization of processes based on an integrated enterprise model for supporting agile shop floor management as part of an agile process management system is being developed in the German-Chinese joint research project “MAP” and proposed in this paper. Starting with an introduction into the subject matter, the development gap is demonstrated and an approach as well as an early prototype is presented, followed by an outlook on further development in the research project.

Um den Herausforderungen zukünftiger Wertschöpfungsnetzwerke gewachsen zu sein, sind produzierende Unternehmen im verstärkten Maße auf die Erfassung energetischer Daten angewiesen. Somit gewinnen industrielle Energiemonitoringsysteme zunehmend an Bedeutung. Bei der Erweiterung bestehender Strukturen um die Funktionalität des Energiemonitorings können verschieden konzeptionelle Ansätze verfolgt werden. Diese werden in der vorliegenden Arbeit aufgezeigt und anhand exemplarischer Versuchsaufbauten nutzwertanalytisch verglichen. Es ist festzustellen, dass die Auswahl eines geeigneten Systems für jeden Anwendungsfall individuell zu betrachten ist. Nur unter Berücksichtigung der technischen sowie menschlichen Entitäten innerhalb eines Unternehmens und genauer Definition der Spezifikationen kann aus der breiten Auswahl marktverfügbarer Systeme die jeweils geeignetste Lösung ausgewählt werden.