Wandelnde Anforderungen an Unternehmen sowie deren Produktionsanlagen, Prozesse und Organisationsstrukturen stellen immer größere Herausforderungen dar. Die Evaluierung neuer Produkte, Geschäftsmodelle und Produktionsprozesse sowie die Modernisierung von Bestandsanlagen ist die Grundlage zukünftiger Wettbewerbsfähigkeit. Zielgerichteter Einsatz moderner Technologien und Produktionssimulationen, die Aufbereitung und Analyse von Daten sowie die Optimierung von Wertschöpfungsprozessen führt zu einer ganzheitlichen Betrachtung der Produktion und Organisation.
Zielgerichteter Einsatz von industrieller Robotik, Bildverarbeitung und Automatisierung ermöglicht intelligente, wandelbare und effiziente Produktionszellen und -anlagen. Mittels Simulationen können deren Aufbau und Komponenten bereits in der Planungsphase evaluiert und optimiert werden, um potentielle Fehlerquellen vor der Umsetzung entgegen zu wirken.
Die schnellen Weiterentwicklungen von Technologien, etwa kollaborativer Roboter-, autonomer Transport- oder auf Machine-Learning basierende Bildverarbeitungssysteme, ändern fortlaufend die technischen Möglichkeiten von Produktionsanlagen. Durch die Begleitung von Machbarkeitsstudien, Konzeptentwicklungen und Funktionsprototypenentwicklung können diese unternehmensspezifisch evaluiert sowie ggf. adaptiert und implementiert werden.
Methoden des Operations Research sowie simulationsbasierte Studien unterstützen die Systemanalyse und Entscheidungsfindung für Unternehmen. Eine integrierte Datenanalyse bildet dabei die Grundlage einer systematischen Untersuchung von Szenarien und Effekten. Durch die Evaluierung von Produktions- und Logistiksystemen können zudem Optimierungsmöglichkeiten erarbeitet werden.
Die Sammlung, Speicherung, Aufbereitung und Analyse von Produktionsdaten kann für eine Prozessverbesserung und Evaluierung sinnvoller Industrial Internet of Things (IIoT) Szenarien genutzt werden. Des Weiteren kann ein Monitoring der Prozessstabilität etabliert und Reaktionszeiten verkürzt werden.
Produktionsoptimierung im Kontext von Lean und Six Sigma Methoden zielen auf eine Erhöhung der Effizienz und Qualität sowie auf eine Reduzierung der Durchlaufzeit ab. Hierbei können sowohl analytische Methoden zur Prozessoptimierung eingesetzt als auch entsprechende Kompetenzen durch Mitarbeiterausbildung in das Unternehmen überführt werden.
Ganzheitliche Analyse- und Lösungsansätze betrachten die Potenziale neuer Geschäftsmodelle sowie zugehöriger Wertschöpfungsprozesse und (Produktions-) Technologien und definieren eine – ggf. in agile Sprints aufgeteilte – Roadmap zur zielgerichteten Erschließung und Umsetzung.
Eine nachhaltige Transformation ist nur dann möglich, wenn auch der einzelne Mitarbeiter und die gesamte Organisation diesen Wandel mittragen. Mit Hilfe von Methoden der qualitativen Forschung werden unternehmensspezifische Herausforderungen detailliert untersucht, entsprechende Erfolgsfaktoren erarbeitet und gewonnene Erkenntnisse in Umsetzungsempfehlungen überführt.
An der Schnittstelle Mensch-Maschine werden z.B. (Produktions-) Assistenzsysteme sowie unterschiedliche Interaktionsstrategien und deren Auswirkungen auf Prozesse untersucht. Hierzu gehören insbesondere die Akzeptanz, Verwendbarkeit (i.e. Usability) und Ergonomie von Technologie, aber auch der optimale Transfer – in Form maßgeschneiderter Fortbildungskonzepte – von nötigen Kompetenzen.
Die moderne Produktion ist auf entsprechende Softwaresysteme angewiesen. Unternehmensindividuell bedarf es einer Analyse, um nötige Schritte sinnvoll und effektiv setzen zu können. Durch die Entwicklung eines ganzheitlichen Ansatzes sowie eines entsprechenden Software- und Systemdesigns können kurz-, mittel- und langfristige Ausbaustufen definiert werden. Dies beinhaltet die Konzeptionierung und Entwicklung neuer Methoden und maßgeschneiderter Algorithmen sowie individueller Softwaremodule – etwa zur Maschinen- und Betriebsdatenerfassung, zur Integration autonomer Transportsysteme oder zur Nutzung von Machine-Learning Algorithmen. Durch zielgerichtete Modernisierung von Bestandanlagen können auch diese in übergeordnete Systeme oder das Industrial Internet of Things (IIOT) integriert werden.
Bei Fragen zum Forschungsschwerpunkt kontaktieren Sie uns unter: smartproduction@mci.edu
