Fraunhofer-Institut für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik IPK

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  • Publication
    Advanced Systems Engineering. Wertschöpfung im Wandel
    (Fraunhofer IEM, 2021)
    Dumitrescu, Roman
    ;
    Albers, Albert
    ;
    Riedel, Oliver
    ;
    Stark, Rainer
    ;
    Gausemeier, Jürgen
    Damit Unternehmen auch zukünftig erfolgreich bleiben, müssen sie sich dem Wandel der Wertschöpfung und den sich verändernden Marktbedingungen anpassen. Durch die Digitalisierung zeichnet sich ein kontinuierlicher Wandel von den früheren Produkten über mechatronische Systeme hin zu intelligenten technischen Lösungen ab. Diese Advanced Systems bergen ein enormes Marktpotential - einmalige Chancen und erhebliche Wettbewerbsvorteile für Pionierunternehmen. Gleichzeitig erfordert die Entwicklung dieser Systeme neue Kompetenzen und Qualifikationen der daran beteiligten Menschen. Das Entwicklungsgeschehen muss sich den wandelnden Arbeitsstrukturen mit global verteilten Wertschöpfungsnetzwerken anpassen. Die gemeinschaftliche, nachhaltige Gestaltung der zukünftigen Produkte als auch der Produktentstehung erfordert talentierte Entwickler aus verschiedensten Fachgebieten wie zum Beispiel Ingenieurwissenschaften, Informatik, Soziologie und Arbeitswissenschaft. Um die Komplexität dieses zunehmend interdisziplinären Entwicklungsgeschehens zu managen, müssen die Fähigkeiten, Prozesse und Methoden des Systems Engineerings branchenübergreifend eingeführt und eingesetzt werden. Um die neuen Angebote und Geschäftsmodelle zu gestalten, müssen die bestehenden Qualifikationen durch vollkommen neue Ansätze ergänzt werden. Durch das Advanced Engineering können die aktuellen Grenzen des Engineerings übertroffen und bestehende Produkte und Dienstleistungen revolutioniert werden. Dazu zählt zum Beispiel der Einsatz von aufstrebenden Technologien wie KI und dem Digitalen Zwilling als auch von neuen Arbeitsstrukturen wie Agilität. Es ergibt sich ein besonderes Potential für die zukünftige Wertschöpfung, wenn der Dreiklang aus Advanced Systems, Systems Engineering und Advanced Engineering zusammenwirkt. Mit dem integrierenden Leitbild des Advanced Systems Engineerings können die Akteure in Wirtschaft und Wissenschaft die bestehenden Stärken forcieren und gemeinschaftlich das Ziel verfolgen, den Innovationsstandort Deutschland nachhaltig weiterzuentwickeln. Dazu bietet die vorliegende Lektüre einen umfassenden Einstieg in das Themenfeld. Die Analyse des aktuellen Leistungsstands zeigt die bestehenden Herausforderungen auf und bietet einen ganzheitlichen, systematischen Rahmen für die Transformation der Engineering-Strategie.
  • Publication
    Resilienz im strategischen Management produzierender Unternehmen. Konzeptpapier
    (Fraunhofer IPT, 2021)
    Schuh, Günther
    ;
    Patzwald, Marc
    ;
    Krebs, Leonie
    ;
    Dumitrescu, Roman
    ;
    Rasor, Rik
    ;
    Sihn, Wilfried
    ;
    Steinwender, Arko
    ;
    Sala, Alessandro
    ;
    Kohl, Holger
    ;
    Knothe, Thomas
    ;
    Singer, Katrin
    ;
    Hecklau, Fabian
    Während Resilienz in anderen Managementdisziplinen, wie etwa im Bereich der Lieferketten, bereits seit längerer Zeit Einzug gehalten hat, existieren für das strategische Management von produzierenden Unternehmen kaum systematische Untersuchungen zu dessen Integration. Im Rahmen des Konzeptpapiers werden dem Leser daher konzeptionelle Ansatzpunkte aufgezeigt, wie Resilienz als neue normative Zielgröße in exemplarischen Teilstrategien des Strategiesystems produzierender Unternehmen Berücksichtigung findet (bspw. der Unternehmens-, Technologie- und Innovations-, Engineering- sowie Produktionsstrategie).
  • Publication
    Ursachenanalyse zur Verfügbarkeitssteigerung von Werkzeugmaschinen
    ( 2020)
    Uhlmann, Eckart
    ;
    Dumitrescu, Roman
    ;
    Polte, Julian
    ;
    Meyer, Maurice
    ;
    Simsek, Deniz
    The reliability of machine tools is a critical factor for the success of manufacturing companies. By analyzing data in product planning, machine manufacturers can eliminate causes of failure and systematically improve machines. However, comprehensive data analysis poses great challenges for many companies. The methodology presented in this paper addres-ses this problem and supports companies in the goal-driven data analysis.