Publikationenhttps://kobra.uni-kassel.de:443/handle/123456789/20150701486552024-03-19T08:33:59Z2024-03-19T08:33:59ZSchlussbericht zum Projekt dataject.logGliem, DeikeVössing, DanielWenzel, SigridKusturica, WibkeLaroque, Christophhttps://kobra.uni-kassel.de:443/handle/123456789/153332024-01-02T13:12:50Z2023-01-01T00:00:00ZDie termingerechte Fertigstellung, Lieferung und Inbetriebnahme einer Maschine oder Anlage sind entscheidende Wettbewerbsfaktoren für die zumeist mittelständischen Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus. Zudem wird die geforderte Individualisierung der Produkte zu einem wichtigen Wettbewerbsmaßstab. In diesem Zusammenhang bestimmen die präzise Planung und Durchführung aller logistischen Prozesse rund um ein kundenspezifisches Projekt die zuverlässige Terminplanung und -einhaltung. Diese Prozesse sind allerdings mit Unsicherheiten verbunden. Ist-Daten der ausgeführten logistischen Prozesse stehen heute in der Unikat- und Kleinserienfertigung nicht in ausreichender Quantität und Qualität zur Verfügung; damit sind eine regelbasierte Auswertung, Analyse und Nachnutzung dieser Daten nicht möglich und eine höhere Planungsqualität und -sicherheit kann nicht erreicht werden. Die im Rahmen des Vorhabens entwickelten methodischen Lösungen erlauben eine digitale Abbildung der logistischen Prozesse im Maschinen- und Anlagenbau und schaffen eine bisher nicht erreichbare Transparenz der Logistikprozesse während des Baustellenbetriebs.
Das entwickelte semantische Modell (Informationsmodell) als Digitaler Schatten der Logistikprozesse basiert auf Logistikreferenzprozessen der Unikat- und Kleinserienfertigung, angereichert um Verknüpfungen zu den Informationsbedarfen für das Projektmanagement. Es integriert die allgemeine Beschreibung von Datenidentifikations-, Datenerfassungs- und Datenübertragungstechnologien sowie die spezifischen Kombinationsmöglichkeiten der einzelnen Technologien in Form von Technologieschablonen. Ein systematisches Vorgehensmodell erlaubt die unternehmensspezifische Adaption des zunächst allgemeinen Informationsmodells; unternehmensspezifische Instanziierungen und Adaptionen zur Abbildung der jeweiligen Unternehmensprozesse sind möglich. Über die Verwendung der verschiedenen Technologieschablonen wird die technische Erfassung projektrelevanter Daten während der Projektdurchführung leicht umsetzbar. Mit der Evaluation anhand konkreter Anwendungsfälle und einzelner Demonstratoren zur (teil-)automatischen und manuellen Datenerfassung werden die Leistungsfähigkeit sowohl der Methodik als auch des Informationsmodells bestätigt.
Das entwickelte Vorgehensmodell und das als Ontologie realisierte semantische Modell erlauben eine umfassende Erfassung, Aufbereitung und Bereitstellung von Informationen zur Abbildung eines Digitalen Schattens von Logistikprozessen für das Projektmanagement im Maschinen- und Anlagenbau. Beide Ergebnisse sind auf Unikat- und Kleinserienfertiger außerhalb des Anlagenbaus übertragbar. Das semantische Modell ist flexibel erweiterbar geplant und umgesetzt worden. Die Vertreter der Industrieunternehmen im Projektbegleitenden Ausschuss (PA) bestätigten Nutzen, Praktikabilität und Übertragbarkeit der Methodik.
2023-01-01T00:00:00ZGliem, DeikeVössing, DanielWenzel, SigridKusturica, WibkeLaroque, ChristophDie termingerechte Fertigstellung, Lieferung und Inbetriebnahme einer Maschine oder Anlage sind entscheidende Wettbewerbsfaktoren für die zumeist mittelständischen Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus. Zudem wird die geforderte Individualisierung der Produkte zu einem wichtigen Wettbewerbsmaßstab. In diesem Zusammenhang bestimmen die präzise Planung und Durchführung aller logistischen Prozesse rund um ein kundenspezifisches Projekt die zuverlässige Terminplanung und -einhaltung. Diese Prozesse sind allerdings mit Unsicherheiten verbunden. Ist-Daten der ausgeführten logistischen Prozesse stehen heute in der Unikat- und Kleinserienfertigung nicht in ausreichender Quantität und Qualität zur Verfügung; damit sind eine regelbasierte Auswertung, Analyse und Nachnutzung dieser Daten nicht möglich und eine höhere Planungsqualität und -sicherheit kann nicht erreicht werden. Die im Rahmen des Vorhabens entwickelten methodischen Lösungen erlauben eine digitale Abbildung der logistischen Prozesse im Maschinen- und Anlagenbau und schaffen eine bisher nicht erreichbare Transparenz der Logistikprozesse während des Baustellenbetriebs.
Das entwickelte semantische Modell (Informationsmodell) als Digitaler Schatten der Logistikprozesse basiert auf Logistikreferenzprozessen der Unikat- und Kleinserienfertigung, angereichert um Verknüpfungen zu den Informationsbedarfen für das Projektmanagement. Es integriert die allgemeine Beschreibung von Datenidentifikations-, Datenerfassungs- und Datenübertragungstechnologien sowie die spezifischen Kombinationsmöglichkeiten der einzelnen Technologien in Form von Technologieschablonen. Ein systematisches Vorgehensmodell erlaubt die unternehmensspezifische Adaption des zunächst allgemeinen Informationsmodells; unternehmensspezifische Instanziierungen und Adaptionen zur Abbildung der jeweiligen Unternehmensprozesse sind möglich. Über die Verwendung der verschiedenen Technologieschablonen wird die technische Erfassung projektrelevanter Daten während der Projektdurchführung leicht umsetzbar. Mit der Evaluation anhand konkreter Anwendungsfälle und einzelner Demonstratoren zur (teil-)automatischen und manuellen Datenerfassung werden die Leistungsfähigkeit sowohl der Methodik als auch des Informationsmodells bestätigt.
Das entwickelte Vorgehensmodell und das als Ontologie realisierte semantische Modell erlauben eine umfassende Erfassung, Aufbereitung und Bereitstellung von Informationen zur Abbildung eines Digitalen Schattens von Logistikprozessen für das Projektmanagement im Maschinen- und Anlagenbau. Beide Ergebnisse sind auf Unikat- und Kleinserienfertiger außerhalb des Anlagenbaus übertragbar. Das semantische Modell ist flexibel erweiterbar geplant und umgesetzt worden. Die Vertreter der Industrieunternehmen im Projektbegleitenden Ausschuss (PA) bestätigten Nutzen, Praktikabilität und Übertragbarkeit der Methodik.Abschlussergebnisbericht - KMU-Wissenstransferlabor „Digitale Fabrik“Wenzel, SigridGliem, DeikeJessen, UlrichStolipin, JanaSutherland, RobinWittine, Nicolashttps://kobra.uni-kassel.de:443/handle/123456789/146392023-04-28T13:20:04Z2023-04-01T00:00:00ZDer digitale Wandel stellt aufgrund der hohen Gestaltungskomplexität insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU) immer noch vor große Herausforderungen. Reifegradmodelle und Roadmaps bieten Möglichkeiten, diese Komplexität beherrschbar zu machen. Vor diesem Hintergrund hat das Fachgebiet Produktionsorganisation und Fabrikplanung an der Universität Kassel im Rahmen des Forschungsprojektes Wissenstransferlabor „Digitale Fabrik“ (Wislab) ein KMU-spezifisches Reifegradmodell, einen zugehörigen Erhebungsleitfaden sowie ein Vorgehen zur Erstellung einer Roadmap entwickelt. Zur Ableitung einer eigenen Industrie 4.0-Vision und deren Überführung in eine Roadmap wurde ein Workshop konzipiert, der anhand eines praxisnahen Beispielunternehmens und vorgefertigter Industrie 4.0-Visionen KMU ermöglicht, mit Hilfe des Reifegradmodells eine Roadmap zur Umsetzung zu entwickeln. Alle Projektergebnisse wurden in regelmäßigen Abständen mit den insgesamt 14 am Projekt beteiligten Unternehmen ausgetauscht und bewertet, um eine praxisnahe Lösung zu erreichen.
2023-04-01T00:00:00ZWenzel, SigridGliem, DeikeJessen, UlrichStolipin, JanaSutherland, RobinWittine, NicolasDer digitale Wandel stellt aufgrund der hohen Gestaltungskomplexität insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU) immer noch vor große Herausforderungen. Reifegradmodelle und Roadmaps bieten Möglichkeiten, diese Komplexität beherrschbar zu machen. Vor diesem Hintergrund hat das Fachgebiet Produktionsorganisation und Fabrikplanung an der Universität Kassel im Rahmen des Forschungsprojektes Wissenstransferlabor „Digitale Fabrik“ (Wislab) ein KMU-spezifisches Reifegradmodell, einen zugehörigen Erhebungsleitfaden sowie ein Vorgehen zur Erstellung einer Roadmap entwickelt. Zur Ableitung einer eigenen Industrie 4.0-Vision und deren Überführung in eine Roadmap wurde ein Workshop konzipiert, der anhand eines praxisnahen Beispielunternehmens und vorgefertigter Industrie 4.0-Visionen KMU ermöglicht, mit Hilfe des Reifegradmodells eine Roadmap zur Umsetzung zu entwickeln. Alle Projektergebnisse wurden in regelmäßigen Abständen mit den insgesamt 14 am Projekt beteiligten Unternehmen ausgetauscht und bewertet, um eine praxisnahe Lösung zu erreichen.Schlussbericht zum Projekt BIMLog – BIM-basierte Logistikplanung und -steuerung im GroßanlagenbauStolipin, JanaJessen, UlrichWenzel, SigridWeber, JanKönig, Markushttps://kobra.uni-kassel.de:443/handle/123456789/119712021-06-23T14:24:20Z2020-01-01T00:00:00ZDie Bereitstellung digitaler Logistikmodelle zur Planung und Steuerung der Baustellenlogistik für die Vor-Ort-Montage von Großanlagen durch kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) ist für eine effiziente Projektdurchführung zwingend erforderlich, findet aber bisher nur bedingt statt. Gründe sind fehlende informationstechnische Unterstützung und hoher manueller Aufwand zur Erstellung von digitalen Logistikmodellen.
Ziel des Projektvorhabens ist daher, die Logistikplanung und -steuerung auf der Baustelle mittels digitaler Methoden unter Berücksichtigung projektspezifischer Randbedingungen für den durch KMU geprägten Anlagenbau zu unterstützen. Dadurch können den ausführenden KMU neuartige Hilfsmittel zur effizienten Baustellenorganisation an die Hand gegeben werden, um einen qualitativ hochwertigen Bau von Großanlagen vor Ort sicherzustellen. Vorhandene Modelle auf Basis von Building Information Modeling (BIM) können unter Nutzung der entwickelten Methodik so aufbereitet werden, dass diese zur Planung der logistischen Prozesse verwendet werden können. Die Herausforderung besteht darin, die BIM-Modelle um Logistikbeschreibungen zu erweitern und unter den jeweiligen Umgebungsbedingungen in konkrete Logistikmodelle zu überführen. Basis der Methodik bilden ein Wissensmodell zur Formalisierung von Logistik- und Montageprozessen, Referenzprozesse zur Beschreibung der Prozesse auf der Baustelle, ein Verknüpfungskonzept von Logistikinformationen und Anlagenmodell, ein Konzept zur semi-automatischen Generierung von Bauanleitungen und Logistikmodellen für die Analyse und Planung der Baustellenlogistik, ein simulationsgestütztes Validierungskonzept sowie Visualisierungs- und Adaptionskonzepte zur Verwendung der Modelle auf der Baustelle. Die planungsrelevanten logistischen Informationen und Anforderungen werden formal in einer Ontologie repräsentiert, diese bildet die Grundlage zur Erweiterung der BIM-Modelle. Ein Konzept beschreibt die Methodik zur unternehmensspezifischen Adaption, um das Logistikmodells in einem Unternehmen individuell zu generieren und zu nutzen. Zur Evaluation der Methodik stehen ein Demonstrator und ein simulationsgestütztes Validierungskonzept zur Verfügung. Die entwickelte Methodik ermöglicht es, mittels digitaler Logistikmodelle die Planung und Steuerung der Baustellenlogistik zu unterstützen. Die Innovation liegt in den für KMU einsetzbaren digitalen projekt- und produktspezifischen Logistikmodellen für den Anlagenbau, mit deren Hilfe die KMU durch hohe Qualität, effiziente Prozesse und bestmögliche Zusammenarbeit aller Akteure auf der Baustelle ihre Wettbewerbsfähigkeit stärken können. Die Methodik wurde von den Unternehmen im Projektbegleitenden Ausschuss (PA) evaluiert und hinsichtlich ihrer Praxistauglichkeit positiv bewertet.
2020-01-01T00:00:00ZStolipin, JanaJessen, UlrichWenzel, SigridWeber, JanKönig, MarkusDie Bereitstellung digitaler Logistikmodelle zur Planung und Steuerung der Baustellenlogistik für die Vor-Ort-Montage von Großanlagen durch kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) ist für eine effiziente Projektdurchführung zwingend erforderlich, findet aber bisher nur bedingt statt. Gründe sind fehlende informationstechnische Unterstützung und hoher manueller Aufwand zur Erstellung von digitalen Logistikmodellen.
Ziel des Projektvorhabens ist daher, die Logistikplanung und -steuerung auf der Baustelle mittels digitaler Methoden unter Berücksichtigung projektspezifischer Randbedingungen für den durch KMU geprägten Anlagenbau zu unterstützen. Dadurch können den ausführenden KMU neuartige Hilfsmittel zur effizienten Baustellenorganisation an die Hand gegeben werden, um einen qualitativ hochwertigen Bau von Großanlagen vor Ort sicherzustellen. Vorhandene Modelle auf Basis von Building Information Modeling (BIM) können unter Nutzung der entwickelten Methodik so aufbereitet werden, dass diese zur Planung der logistischen Prozesse verwendet werden können. Die Herausforderung besteht darin, die BIM-Modelle um Logistikbeschreibungen zu erweitern und unter den jeweiligen Umgebungsbedingungen in konkrete Logistikmodelle zu überführen. Basis der Methodik bilden ein Wissensmodell zur Formalisierung von Logistik- und Montageprozessen, Referenzprozesse zur Beschreibung der Prozesse auf der Baustelle, ein Verknüpfungskonzept von Logistikinformationen und Anlagenmodell, ein Konzept zur semi-automatischen Generierung von Bauanleitungen und Logistikmodellen für die Analyse und Planung der Baustellenlogistik, ein simulationsgestütztes Validierungskonzept sowie Visualisierungs- und Adaptionskonzepte zur Verwendung der Modelle auf der Baustelle. Die planungsrelevanten logistischen Informationen und Anforderungen werden formal in einer Ontologie repräsentiert, diese bildet die Grundlage zur Erweiterung der BIM-Modelle. Ein Konzept beschreibt die Methodik zur unternehmensspezifischen Adaption, um das Logistikmodells in einem Unternehmen individuell zu generieren und zu nutzen. Zur Evaluation der Methodik stehen ein Demonstrator und ein simulationsgestütztes Validierungskonzept zur Verfügung. Die entwickelte Methodik ermöglicht es, mittels digitaler Logistikmodelle die Planung und Steuerung der Baustellenlogistik zu unterstützen. Die Innovation liegt in den für KMU einsetzbaren digitalen projekt- und produktspezifischen Logistikmodellen für den Anlagenbau, mit deren Hilfe die KMU durch hohe Qualität, effiziente Prozesse und bestmögliche Zusammenarbeit aller Akteure auf der Baustelle ihre Wettbewerbsfähigkeit stärken können. Die Methodik wurde von den Unternehmen im Projektbegleitenden Ausschuss (PA) evaluiert und hinsichtlich ihrer Praxistauglichkeit positiv bewertet.Schlussbericht zum Projekt SimCast – Simulationsgestützte Prognose der Dauer von LogistikprozessenGliem, DeikeJessen, UlrichStolipin, JanaWenzel, SigridKusturica, WibkeLaroque, Christophhttps://kobra.uni-kassel.de:443/handle/123456789/112102021-06-23T14:24:15Z2018-01-01T00:00:00ZFür den kundenindividuellen Anlagenbau in der Unikat- und Kleinserienfertigung sind die termingerechte Fertigstellung, Lieferung und Inbetriebnahme einer Anlage entscheidende Wettbewerbsfaktoren. Bei der Planung neuer Projekte kann das bisher aus Projekten erworbene Wissen allerdings nicht 1:1 in ein neues Projekt übertragen werden, da die Parameter und die Dauer der Montage- und Logistikprozesse von dem jeweils zu montierenden Bauteil abhängig sind. Aus diesem Grund wird diese Prozessdauer heute nur grob abgeschätzt; aus Sicherheitsgründen werden kostspielige Zeitpuffer für die Logistik eingeplant. Den meisten kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) dieser Branche fehlt es an einer praktikablen Methodik, um exakte Terminplanungen für die jeweiligen Prozesse vorzunehmen und damit eine hohe Planungsgüte zu erreichen. Hier setzt dieses Vorhaben mit Fokus auf die logistischen Prozesse im kundenindividuellen Anlagenbau der Unikat- und Kleinserienfertigung an. Basierend auf historischen Projektdaten und Expertenwissen wird eine Methodik als Prognosebasis bereitgestellt, mit der eine abgesicherte Schätzung der Dauer logistischer Prozesse möglich wird.
Der entwickelte allgemeine Methodenbaukasten basiert auf Logistikreferenzprozessen der Unikat- und Kleinserienfertigung, Einflussparametern, die sich auf die Prozessdauer auswirken, sowie auf quantifizierbaren Wirkzusammenhängen dieser Einflussparameter mit Bezug auf die Prozessdauer. Er stellt zudem mathematische Berechnungsregeln zur Prognose der Prozessdauer zur Verfügung und führt die erarbeiteten Wissensstrukturen in einer Ontologie zusammen. Ein systematisches Vorgehensmodell erlaubt eine unternehmensspezifische Adaption des Methodenbaukastens; das unternehmensspezifisch relevante Regelwerk zur Berechnung der Prozessdauer oder zur Analyse historischer Daten kann als sogenanntes Schätz-Plug-in in ein Projektmanagementwerkzeug eingebunden werden. Die Methodik ist in Form eines Demonstrators in drei Teilen evaluiert worden: (1) Nutzung von Expertenwissen, (2) Analyse von Zusammenhängen aus historischen Daten und (3) Nutzung der Simulation zur Generierung belastbarer Daten. Der dritte Teil ist ergänzt worden, da historische Daten nicht bei allen Projektpartnern zur Verfügung standen.
Die konzipierte Methodik erlaubt eine umfassende Formalisierung von Expertenwissen und auf dieser Basis eine valide Quantifizierung der Prozessdauer und ist auch auf Unikat- und Kleinserienfertiger außerhalb des Anlagenbaus übertragbar. Diese Prognosen bilden die Grundlage für eine anschließende simulationsgestützte Absicherung des Gesamtprojektplans. Die Vertreter der Industrieunternehmen im Projektbegleitenden Ausschuss (PA) bestätigten Nutzen, Praktikabilität und Übertragbarkeit der Methodik.
2018-01-01T00:00:00ZGliem, DeikeJessen, UlrichStolipin, JanaWenzel, SigridKusturica, WibkeLaroque, ChristophFür den kundenindividuellen Anlagenbau in der Unikat- und Kleinserienfertigung sind die termingerechte Fertigstellung, Lieferung und Inbetriebnahme einer Anlage entscheidende Wettbewerbsfaktoren. Bei der Planung neuer Projekte kann das bisher aus Projekten erworbene Wissen allerdings nicht 1:1 in ein neues Projekt übertragen werden, da die Parameter und die Dauer der Montage- und Logistikprozesse von dem jeweils zu montierenden Bauteil abhängig sind. Aus diesem Grund wird diese Prozessdauer heute nur grob abgeschätzt; aus Sicherheitsgründen werden kostspielige Zeitpuffer für die Logistik eingeplant. Den meisten kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) dieser Branche fehlt es an einer praktikablen Methodik, um exakte Terminplanungen für die jeweiligen Prozesse vorzunehmen und damit eine hohe Planungsgüte zu erreichen. Hier setzt dieses Vorhaben mit Fokus auf die logistischen Prozesse im kundenindividuellen Anlagenbau der Unikat- und Kleinserienfertigung an. Basierend auf historischen Projektdaten und Expertenwissen wird eine Methodik als Prognosebasis bereitgestellt, mit der eine abgesicherte Schätzung der Dauer logistischer Prozesse möglich wird.
Der entwickelte allgemeine Methodenbaukasten basiert auf Logistikreferenzprozessen der Unikat- und Kleinserienfertigung, Einflussparametern, die sich auf die Prozessdauer auswirken, sowie auf quantifizierbaren Wirkzusammenhängen dieser Einflussparameter mit Bezug auf die Prozessdauer. Er stellt zudem mathematische Berechnungsregeln zur Prognose der Prozessdauer zur Verfügung und führt die erarbeiteten Wissensstrukturen in einer Ontologie zusammen. Ein systematisches Vorgehensmodell erlaubt eine unternehmensspezifische Adaption des Methodenbaukastens; das unternehmensspezifisch relevante Regelwerk zur Berechnung der Prozessdauer oder zur Analyse historischer Daten kann als sogenanntes Schätz-Plug-in in ein Projektmanagementwerkzeug eingebunden werden. Die Methodik ist in Form eines Demonstrators in drei Teilen evaluiert worden: (1) Nutzung von Expertenwissen, (2) Analyse von Zusammenhängen aus historischen Daten und (3) Nutzung der Simulation zur Generierung belastbarer Daten. Der dritte Teil ist ergänzt worden, da historische Daten nicht bei allen Projektpartnern zur Verfügung standen.
Die konzipierte Methodik erlaubt eine umfassende Formalisierung von Expertenwissen und auf dieser Basis eine valide Quantifizierung der Prozessdauer und ist auch auf Unikat- und Kleinserienfertiger außerhalb des Anlagenbaus übertragbar. Diese Prognosen bilden die Grundlage für eine anschließende simulationsgestützte Absicherung des Gesamtprojektplans. Die Vertreter der Industrieunternehmen im Projektbegleitenden Ausschuss (PA) bestätigten Nutzen, Praktikabilität und Übertragbarkeit der Methodik.