Prozessmodell

Aufgrund der Vielzahl verschiedener Machine-Learning-Verfahren und der Modellierungskomplexität besteht unter Ingenieuren häufig Unsicherheit gegenüber der effizienten Anwendung von Machine Learning (ML). Daher bleibt der Einsatz von ML-Anwendungen in verarbeitenden Unternehmen hinter den technischen Möglichkeiten zurück. In diesem Beitrag wird ein intuitiver Handlungsleitfaden für Ingenieure vorgestellt, der diese Unsicherheit verringern soll. Der Handlungsleitfaden führt in sechs Schritten durch ein ML-Projekt. Der ML-Kompass schlägt dem Anwender für gängige ingenieurstechnische Problemstellungen der Produktentwicklung und Produktion ML-basierte Algorithmen, die in der Praxis verwendet werden, vor. Anhand eines Industriebeispiels wird die Funktionsweise demonstriert.

Um dem hohen Preisdruck und dem äußerst harten Wettbewerb vor allem aus Fernost standzuhalten und weiterhin einen stabilen Auftragsbestand im deutschen Schiffbau zu sichern, bedarf es einer Stärkung der technologischen Basis der Werften, ihrer Zulieferer und Dienstleister, die insbesondere durch Forschung und Entwicklung erzielt werden kann [1]. Ein wirtschaftliches Arbeiten bei der Entwicklung und beim Bau von Schiffen erfordert eine schnelle und eindeutige Identifizierung der Produktdaten sowie eine hohe Effizienz und Effektivität der mit diesen Daten verknüpften Prozesse.

Die vor Jahren entwickelten Ansätze zur Fabrikplanung müssen an die heutigen Herausforderungen angepasst werden. Dazu wird die Grundsystematik aus dem Supply-Chain-Operations-Reference-Modell (SCOR-Modell) herangezogen und auf die Prozesse der Fabrikplanung übertragen. Ziel ist es, den Planungsprozess zu beschleunigen und bei Verringerung des Planungsaufwands gleichwohl qualitativ bessere Planungsergebnisse zu erzeugen. Dies wird mithilfe einer konsequenten Prozessorientierung auf Basis von standardisierten Prozessen, praxiserprobten Methoden, Modellen und Werkzeugen sowie exemplarischen Best-Practice-Beispielen erreicht. Dieser Beitrag erläutert den Aufbau und Inhalt des Prozessmodells der Fabrikplanung und veranschaulicht diesen anhand eines ersten softwarebasierten Prototyps.

Technische Prozesse im Maschinen- und Anlagenbau sind gekennzeichnet durch einen steigenden Bedarf an kundenintegrierenden Ser-vices. Der hieraus resultierende hohe Investitions- und Zeitaufwand erfordert ein methodisches Design von Serviceprozessen und eine optimale Kooperation mit allen in den Serviceprozess involvierten Partnern. Einzelne Unternehmensbereiche verfügen zwar über kollaborative internetgestützte Softwaresysteme, doch eine gemeinschaftliche Entwicklung und Nutzung technischer Services über Unternehmensgrenzen hinweg finden noch nicht in effizienter Weise statt. In diesem Beitrag wird ein Ansatz zur Entwicklung kollaborativer technischer Services in einem Netzwerk aus Kunden, Zulieferern und Produzenten vorgestellt und Möglichkeiten zur Steigerung der Effektivität und der Effizienz in der Prozessabwicklung aufgezeigt.