Institut für Business Engineering

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Ergebnisse nach Hochschule und Institut

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    Publikation
    Der "Digital Twin". Das unbekannte Wesen
    (Swiss Professional Media, 20.08.2021) Krack, Markus; Burri, Simona; Fischer, Manuel
    Der «Digitale Zwilling» ist in aller Munde. Oft ist jedoch unklar, was genau mit dem Begriff gemeint ist. Prof. Markus C. Krack, am Institut für Business Engineering FHNW verantwortlich für das Forschungsgebiet Smart Factory, und Simona Burri sowie Manuel Fischer, die am selben Institut ihr Masterstudium absolvieren und als wissenschaftliche Assistenten arbeiten, versuchen, den Digitalen Zwilling zu definieren, dessen Aufbau und Einsatzmöglichkeiten zu betrachten und Vorteile und Nutzen aufzuzeigen.
    01B - Beitrag in Magazin oder Zeitung
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    Der Digitale Zwilling – Kern der Fabrik der Zukunft
    (23.06.2021) Krack, Markus; Burri, Simona; Fischer, Manuel
    Der Begriff «Digitaler Zwilling» (engl. Digital Twin) ist in letzter Zeit in aller Munde und muss für vieles herhalten, das nur am Rande mit einem solchen zu tun hat. Ein 3D-CAD Modell als Digitalen Zwilling zu bezeichnen ist zum Beispiel schlichtweg falsch. Auch die Behauptungen, dass der Digitale Zwilling längst Stand der Technik ist und in den meisten Unternehmen eingesetzt wird, sind verwegen.
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    Publikation
    Intelligente Assistenzsysteme. Prozessorientierte Produktionsplanung
    (Swiss Association for Quality, 2021) Waldburger, Raoul; Specker, Adrian
    Auf Basis einer exakten und lückenlosen Betriebsdatenerfassung von real ablaufenden Produktionsprozessen lässt sich mithilfe statistischer Auswertungen ein digitaler Zwilling des Produktionssystems erstellen. Er bildet die Realität besser ab als Schätzungen von Produktionszeiten durch die Arbeitsvorbereitung. Mit dem digitalen Zwilling eröffnen sich neue Perspektiven für Planungssysteme, welche die Planenden interaktiv und präziser bei ihren Entscheiden zur Auftragsfreigabe unterstützen. Ein solches Planungskonzept hat zudem das Potenzial, die Durchlaufzeiten um über 50 Prozent zu reduzieren, falls durch eine stark erhöhte Genauigkeit der Vorgabezeiten gar die Umstellung auf eine getaktete Fertigung ermöglicht wird. Die durchschnittlichen Durchlaufzeiten der Fertigungsaufträge lassen sich mit der beschriebenen Methode von ursprünglich 19,5 auf 9,7 Kalendertage reduzieren.
    01B - Beitrag in Magazin oder Zeitung
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    Publikation
    Ausgestaltung eines Assistenzprozesses im sozio-technischen Umfeld am Beispiel eines Produktions-Planungs-Prozesses
    (26.02.2021) Waldburger, Raoul; Stauffacher, Christoph; Waldburger, Raoul
    In the context of the Smart Recommender System for Medium Sized Entreprises SRS-4-MSE project of the Institute of Business Engineering IBE of the University of Applied Sciences Northwestern Switzerland FHNW, this thesis investigates the main success factors for the design of effective and efficient assistance systems in socio-technical environments. By following the SRS-4-MSE, concrete implications are sought that can be derived for this project from the work presented here. For this purpose, the questions of how a good planning process is defined and what an assistance system is, are explored. How a self-learning assistance system has to be designed, so that the human being learns as well as the machine, and how a planning process with an assistance system can be designed. The main results of this project work can be divided into the areas of planning process and assistance system and assigned to the respective levels according to PTO. In the area of planning process these are: Understanding about process as a key factor (people), monitoring of processes as a basis for decision making (technology), processes have to be continuously adapted to their environment (organization). Regarding assistance systems, these are: Humans must understand technology (people), the "right" use of technology is to be decided (technology), role distribution between humans and machines must be clarified (organization). From this, 19 key insights could be derived, which form the basis for the assistance process. This in turn covers the entire course from design to optimization of an assistance system in a planning process in five phases: Requirements & Design, Introduction, Application, Control and Need for Action.
    11 - Studentische Arbeit
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    Publikation
    Smart Factory ist keine Software
    (01.09.2020) Krack, Markus
    Smart Factory SF steht für ein Produktionssystem, welches sich selbstständig organisiert und steuert. Die Smart Factory besteht aus eigenständigen Systemen, die sich autark verwalten und mittels digitalen Netzen mit anderen Systemen kommunizieren. Bei den Systemen differenziert man zwischen den drei Elementen Produkt, Produktionssystem und Logistiksystem.
    01B - Beitrag in Magazin oder Zeitung