Ein Mitarbeiter an einer Maschine in einem metallverarbeitenden Betrieb bekommt normalerweise von den Kollegen aus der Vorfertigung einwandfreie Alu-Profile geliefert, die dann zu Regalen verschiedener Abmessungen montiert werden. mehr...
Siemens integriert eine neue Funktionalität mit generativer künstlicher Intelligenz (KI) in seine Predictive-Maintenance-Lösung – Senseye Predictive Maintenance. mehr...
Die Betriebsdatenerfassung (BDE) und die Rückmeldung von Daten an ein Advanced Planning and Scheduling-System (APS) ist essenziell für solche Planungsprozesse. mehr...
Obwohl große Unsicherheiten in Sachen Wirtschaftspolitik, Lieferketten oder Zinsentwicklung bestehen, nehmen Verantwortliche aus der Industrie den M&A-Markt in ihrer Branche aktuell als dynamisch wahr, zeigt eine aktuelle Befragung der Managementberatung Horváth. mehr...
Bis zu 60 Tonnen schwer, stets ein Unikat und rund um die Uhr im Einsatz: Seit über 50 Jahren entwickelt und fertigt GHH Fahrzeuge GmbH (GHH) aus Gelsenkirchen Sonderfahrzeuge für den untertägigen Berg- und Tunnelbau. mehr...
Zur Integration miniaturisierter Elektronikbauteile, Sensoren und Funktechnologien hat OKW Gehäusesysteme das Kleingehäuse Mini-Data-Box entwickelt. mehr...
Bis zu 60 Tonnen schwer, stets ein Unikat und rund um die Uhr im Einsatz: Seit über 50 Jahren entwickelt und fertigt GHH Fahrzeuge GmbH (GHH) aus Gelsenkirchen Sonderfahrzeuge für den untertägigen Berg- und Tunnelbau. mehr...
Der neue Assistent GenAI Knowledge Buddy von Pegasystems soll künftig auditier- und kontrollierbare Antworten auf Mitarbeiter- und Kundenanfragen ausgeben. mehr...
Sechs von zehn Industrieunternehmen in der DACH-Region räumen ein, bei der Analyse ihrer Daten an der Oberfläche zu kratzen, so das alarmierende Ergebnis der aktuellen Studie 'Digitalisierung 2024'. mehr...
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Planungsoptimierung in Echtzeit mit Process Mining
Im Rahmen des vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderten Forschungsprojektes ProPlanE haben die Projektpartner den Prototypen einer Analyseplattform entwickelt, mit der sich die Fertigungsplanung auf Basis von Process-Mining-Verfahren in Echtzeit optimieren lässt.
Im Rahmen des vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderten Forschungsprojektes ProPlanE haben die Projektpartner den Prototypen einer Analyseplattform entwickelt, mit der sich die Fertigungsplanung auf Basis von Process-Mining-Verfahren in Echtzeit optimieren lässt.Bild: DFKI GmbHFlying futuristic central processing unit. electronic circuitry within a computer that carries out the instructions of a computer program performing arithmetic, logic, controlling. Die Process Analytics Factory GmbH (PAF) als Konsortialführer des Projekts, dem zudem das DFKI sowie die Incloud GmbH als Entwicklungspartner angehören. Anwendungspartner ist die Brabant & Lehnert GmbH. Das Unternehmen fertigt Werkzeuge und Vorrichtungen, hauptsächlich als kundenspezifische Einzellösungen für die Automobil- und Automobilzulieferindustrie. Während des Projektzeitraumes wurden bei Brabant & Lehnert bis dato nicht verwertbare Daten unterschiedlicher Systeme der Geschäftsprozess- und Prozesssteuerungsebene, wie z.B. ERP-, Produktionsplanungs- oder Maschinendaten, zusammengeführt und die integrierten Daten mithilfe von Process-Mining-Algorithmen analysiert, um sie für eine Produktionsplanung in Echtzeit zu verwenden. Die Kopplung der verschiedenen Softwaresysteme ermöglichte es, komplexe Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Informationen - z.B. zu Auftragslage, Personal und Maschinenverfügbarkeiten - heranzuziehen und automatisiert für die Planung zu nutzen. Die im Zuge des Projekts entwickelte Plattform solle es ermöglichen, bei minimalem Implementierungsaufwand die Prozessdaten auf dem Shopfloor zu sammeln, sagt Steffen Müller, Geschäftsführer bei Incloud. Dazu verzeichneten die Maschinenanwender jeden Prozessschritt während der Produktion in einer speziellen App auf einem Tablet. Die Daten werden in der Software-Plattform aggregiert und können von dort an das ERP-System, aber auch direkt an Analysesysteme wie das von PAF entwickelte Process Mining Tool PAFnow weitergegeben werden. Das Tool ermittelt zunächst die tatsächlichen Ist-Prozesse und visualisiert diese. Anschließend werden die verschiedenen Prozessvarianten mit den ursprünglich geplanten Soll-Prozessen verglichen. Anhand dieser Daten können die Prozesse mittels Anreicherung der bestehenden Process-Mining-Ansätze durch Finanz- und Sensordaten aus ERP-Systemen analysiert werden. Somit kann automatisiert identifiziert werden, ob eine Produktionsverzögerung entstanden ist, ob zusätzliche personelle oder materielle Kapazitäten benötigt werden und welcher zusätzliche finanzielle Aufwand dabei entsteht.
Im Rahmen des vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderten Forschungsprojektes ProPlanE haben die Projektpartner den Prototypen einer Analyseplattform entwickelt, mit der sich die Fertigungsplanung auf Basis von Process-Mining-Verfahren in Echtzeit optimieren lässt.
Im Rahmen des vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderten Forschungsprojektes ProPlanE haben die Projektpartner den Prototypen einer Analyseplattform entwickelt, mit der sich die Fertigungsplanung auf Basis von Process-Mining-Verfahren in Echtzeit optimieren lässt.Bild: DFKI GmbHFlying futuristic central processing unit. electronic circuitry within a computer that carries out the instructions of a computer program performing arithmetic, logic, controlling. Die Process Analytics Factory GmbH (PAF) als Konsortialführer des Projekts, dem zudem das DFKI sowie die Incloud GmbH als Entwicklungspartner angehören. Anwendungspartner ist die Brabant & Lehnert GmbH. Das Unternehmen fertigt Werkzeuge und Vorrichtungen, hauptsächlich als kundenspezifische Einzellösungen für die Automobil- und Automobilzulieferindustrie. Während des Projektzeitraumes wurden bei Brabant & Lehnert bis dato nicht verwertbare Daten unterschiedlicher Systeme der Geschäftsprozess- und Prozesssteuerungsebene, wie z.B. ERP-, Produktionsplanungs- oder Maschinendaten, zusammengeführt und die integrierten Daten mithilfe von Process-Mining-Algorithmen analysiert, um sie für eine Produktionsplanung in Echtzeit zu verwenden. Die Kopplung der verschiedenen Softwaresysteme ermöglichte es, komplexe Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Informationen - z.B. zu Auftragslage, Personal und Maschinenverfügbarkeiten - heranzuziehen und automatisiert für die Planung zu nutzen. Die im Zuge des Projekts entwickelte Plattform solle es ermöglichen, bei minimalem Implementierungsaufwand die Prozessdaten auf dem Shopfloor zu sammeln, sagt Steffen Müller, Geschäftsführer bei Incloud. Dazu verzeichneten die Maschinenanwender jeden Prozessschritt während der Produktion in einer speziellen App auf einem Tablet. Die Daten werden in der Software-Plattform aggregiert und können von dort an das ERP-System, aber auch direkt an Analysesysteme wie das von PAF entwickelte Process Mining Tool PAFnow weitergegeben werden. Das Tool ermittelt zunächst die tatsächlichen Ist-Prozesse und visualisiert diese. Anschließend werden die verschiedenen Prozessvarianten mit den ursprünglich geplanten Soll-Prozessen verglichen. Anhand dieser Daten können die Prozesse mittels Anreicherung der bestehenden Process-Mining-Ansätze durch Finanz- und Sensordaten aus ERP-Systemen analysiert werden. Somit kann automatisiert identifiziert werden, ob eine Produktionsverzögerung entstanden ist, ob zusätzliche personelle oder materielle Kapazitäten benötigt werden und welcher zusätzliche finanzielle Aufwand dabei entsteht.
DFKI GmbH
Dieser Artikel erschien in IT&Production Dezember +Januar 2020 2019 - 13.12.19.
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