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Die Patientenversorgung nach Fingerbrüchen erfolgt häufig noch durch Fixierung mittels Gipsbandagen. Um eine Versteifung der Fingergelenke zu verhindern, ist jedoch eine gewisse Beweglichkeit förderlich. Weitere Nachteile einer Gipsbandage sind: geringe Atmungsaktivität und Wasserunbeständigkeit, hohes Gewicht sowie die Abformung am Patienten. Nachfolgend wird gezeigt, wie mithilfe von Scannern und Computerprogrammen individuell an Patienten angepasste Handorthesen modelliert werden können, die diese Nachteile nicht aufweisen. Durch additive Fertigungsverfahren können überdies komplex geformte und leichte Strukturen realisiert werden. Im Gegensatz zur rein handwerklichen Tätigkeit des Eingipsens erfordern individuelle Orthesen Kompetenzen in der Datenverarbeitung und der additiven Fertigung. Dies übersteigt zwar häufig die Möglichkeiten medizinischer Einrichtungen, eröffnet dadurch aber Tätigkeitsfelder für spezialisierte Dienstleister.

Die Beschaffung hat im industriellen Management in den letzten drei Jahrzehnten kontinuierlich an Bedeutung gewonnen. Aktuelle Krisen wie die globale Corona-Pandemie und der Russland-Ukraine-Krieg haben diesen Effekt noch verstärkt. Dies macht eine stärkere strategische Ausrichtung notwendig, um der gestiegenen Relevanz der Beschaffung für den Unternehmenserfolg gerecht zu werden. Zukunftsorientierung ist dabei zentral, um verstärkt Innovationen aus den Beschaffungsmärkten beizusteuern. Dafür müssen Zukunftsthemen identifiziert, Herausforderungen auf dem Weg dorthin antizipiert und Lösungsansätze herausgearbeitet werden. Auf Basis einer umfassenden Delphi-Studie mit Einkaufsverantwortlichen hat dieser Beitrag zum Ziel, hierfür das Zukunftsbild einer „Innovativen Beschaffung 2030“ zu entwickeln und entsprechende Gestaltungsimpulse zu geben.

Aufgrund disruptiver Störungen müssen produzierende Unternehmen ihre Robustheit verbessern, um den Störungen standzuhalten. In der Vergangenheit wurden im Kontext der Robustheit lediglich Infrastrukturen und Ressourcen betrachtet, die gesamte Vernetzung der Prozesse jedoch vernachlässigt. Diese müssen deshalb im Kontext der Robustheit eingehend untersucht werden. Für die Gestaltung und Analyse von Prozessen wird die Prozessmodellierung verwendet. In diesem Beitrag werden die Anforderungen an Modellierungsmethoden beschrieben und bewertet.

Die Nutzung von Daten ist für Unternehmen heutzutage von entscheidender Bedeutung. Sie helfen den Unternehmen dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen und dadurch ihre Effizienz zu verbessern. Gerade die Logistikbranche bietet viele Ansatzpunkte für den Einsatz von Daten. So können etwa Warenströme präzise verfolgt werden, die Lagerverwaltung effektiver gestaltet oder Routen besser geplant werden. All diese Optimierungsansätze münden in einer Kostenreduzierung und schnelleren Lieferungen, welche die Wettbewerbsfähigkeit steigern können und den Anforderungen nach einer schnellen, zuverlässigen und transparenten Lieferkette gerecht werden. Im Forschungsprojekt Datenfabrik.NRW erarbeiten Expertinnen und Experten aus den Bereichen Produktion und Logistik an datengetriebenen Lösungen im realen Produktionsumfeld der Unternehmen CLAAS Selbstfahrende Erntemaschinen GmbH und der Schmitz Cargobull AG. Unter anderem wird ein neuer Ansatz zur Optimierung der intralogistischen Prozesse ...

In diesem Beitrag werden verschiedene Prognoseverfahren und -modelle zur Vorhersage von kritischen Situationen in den Supply Chains von Unternehmen in der Automobil- und Elektronikindustrie untersucht, wobei der Schwerpunkt auf deutschen Unternehmen liegt. Anhand eines Vergleichs der Leistungsfähigkeit branchenüblicher Modelle soll eine Empfehlung eines Best-Practice-Modells für die Branche ermittelt werden. Um die Anwenderbarkeit der Modelle und der einhergehenden Erkenntnis aufzuzeigen, werden reale Geschäftsszenarien diskutiert, die die Rolle des Risikomanagements in den Abteilungen Einkauf/Beschaffung oder Supply Chain Management umfassen. Im Vergleich wurde ermittelt, dass das effektivste Modell für die Vorhersage von Krisen in der Automobilindustrie das Vector-Auto-Regressionsverfahren/VAR-Modell ist, während das Early-Warning-System/EWS-Modell am besten für die Elektronikindustrie geeignet ist. Darüber hinaus wurden die wichtigsten Risikofaktoren ermittelt, die ...