Autor: Constantin Grabner

Webgestützte Produktivitätsanalyse

Webgestützte Produktivitätsanalyse

Ein datenbasierter Ansatz zur zielgerichteten Gestaltung von Produktionssystemen
Constantin Grabner, Robert Glöckner, Hermann Lödding ORCID Icon, Nils Barck
Industrie 4.0 ist gegenwärtig das Schlagwort für die fortschreitende digitale Transformation im Produktionsumfeld. Die zunehmende Vernetzung, die wachsende Verfügbarkeit mobiler Endgeräte und neue Technologien, wie z. B. Augmented Reality, ermöglichen es, bestehende Prozesse grundlegend neu zu gestalten [1]. Bislang bleibt dieses Potenzial für Produktivitätsanalysen jedoch weitgehend ungenutzt. Derzeit können meist nur Spezialisten Produktivitätsanalysen durchführen. Dadurch sind sie aufwändig und teuer und kommen nur selten zum Einsatz. In der Praxis sind Verbesserungsmaßnahmen, wie z. B. die Digitalisierung von Prozessen, daher häufig nicht das Ergebnis einer systematischen Analyse. Der Beitrag stellt eine Produktivitätsanalyse vor, die sich an den Gestaltungsfeldern von Produktionssystemen orientiert, von den Produktionsmitarbeitern selbst durchgeführt werden kann und durch eine web-basierte Applikation unterstützt wird.
Industrie 4.0 Management | 35. Jahrgang | 2019 | Ausgabe 3 | Seite 30-34
Ein digitales Universalwerkzeug für die Produktionsanalyse

Ein digitales Universalwerkzeug für die Produktionsanalyse

Entwicklung einer Web-App zur methodenübergreifenden Analyse von Produktionsprozessen
Constantin Grabner, Thomas Schoop, Hermann Lödding ORCID Icon
Eine gründliche Analyse ist die Grundlage für eine zielgerichtete Verbesserung von Produktionsprozessen. Insbesondere im Umfeld von Lean Production sind zahlreiche Analysemethoden und -werkzeuge entstanden, die es erfordern, umfangreiche Informationen über Produktionssysteme zu erfassen. Die Digitalisierung bietet die Möglichkeit, den Aufwand für die Erfassung und Auswertung deutlich zu reduzieren. Das Institut für Produktionsmanagement und -technik (IPMT) der Technischen Universität Hamburg hat in Zusammenarbeit mit dem Medizintechnikunternehmen Dräger eine geräteunabhängige Web-App zur Analyse von Produktionsprozessen entwickelt. Dieser Beitrag beschreibt, welche Datenstrukturen und Technologien es ermöglichen, gängige Analysemethoden zu nutzen und sie an unternehmensspezifische Problemstellungen anzupassen.
Industrie 4.0 Management | 33. Jahrgang | 2017 | Ausgabe 6 | Seite 7-10