Institut für Business Engineering

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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
    Intelligent geplant. Prozess-intelligente Assistenzsysteme bringen die Produktionsplanung voran
    (GITO, 01.03.2021) Specker, Adrian; Waldburger, Raoul
    Die Maschinen-, Elektro- und Metall-Industrie (MEM-Industrie) in der DACH-Region ist eine führende Technologie-Branche mit ausgeprägter Innovations-, Gestaltungs- und Wirtschaftsstärke. ERP-Systeme sind bei Stückgutfertigenden in der MEM-Industrie erfolgsrelevant und werden zusammen mit Bestellbestandsverfahren standardmäßig für die operative Produktionsplanung und -steuerung eingesetzt. Im Rahmen des nachfolgend beschriebenen Forschungsprojektes wird der Einsatz intelligenter „digitaler Zwillinge“ in der Produktionsplanung vorgestellt. Ziel ist es, durch den Einsatz von Process Mining und der damit verbundenen Kenntnis der Bearbeitungszeiten, eine systematische Reduktion der Durchlaufzeiten, eine erhöhte Flexibilität und Liefertermintreue zu erreichen – bei konstant hoher Kapazitätsauslastung. Erste Resultate zeigen, dass die Durchlaufzeiten, um mehr als 50 Prozent reduziert werden konnten.
    01B - Beitrag in Magazin oder Zeitung
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    Publikation
    Digitale Transformation / Projekt SmartAargau: Wie der Kanton Aargau digitalisiert
    (24.08.2020) Waldburger, Raoul; Krack, Markus
    Mit dem Programm «SmartAargau» treibt der Kanton die Digitalisierung in der Verwaltung weiter und gezielt voran. Das ist Anspruchsgruppen-freundlich und zahlt sich auch finanziell aus. Das Institut für Business Engineering der Fachhochschule Nordwestschweiz (FHNW) unterstützt mit seinen Kompetenzen in der Digitalisierung den Kanton auf verschiedenen Ebenen.
    05 - Forschungs- oder Arbeitsbericht
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    Publikation
    Digitalisierung in der Kantonalen Verwaltung
    (28.10.2019) Waldburger, Raoul; Krack, Markus
    «Wie müssen wir ein Digitalisierungsvorhaben aufgleisen?», «Welche Technologien benötigen wir?». Diese ist eine der meistgestellten Fragen mit der die Hochschule für Technik der Fachhochschule Nordwestschweiz in den letzten Jahren konfrontiert wurde. Der Kanton Aargau hat das Thema digitale Transformation in der kantonalen Verwaltung ganz oben auf die Agenda gesetzt und sucht nach geeigneten Ansätzen, wie dieses Vorhaben umsetzt werden kann. Nach zwei Jahren ist das Programm «SmartAargau» sehr erfolgreich unterwegs. Erste Projekte sind in der Umsetzung oder wurden bereits umgesetzt. Die heutigen Möglichkeiten der digitalen Technologien bieten ein sehr grosses Potenzial für Verwaltungen auf allen Stufen und Anspruchsgruppen können durch diese digitalen Veränderungen immer mehr direkt mit der kantonalen Verwaltung kommunizieren.
    05 - Forschungs- oder Arbeitsbericht
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    Publikation
    Process Mining and Simulation
    (01.06.2019) Waldburger, Raoul; Hvarregaard, Rasmus Frost
    The purpose of this research project is to investigate the options and possibilities of combining the two powerful tools of process mining and business process simulation. On one hand, process mining is a tool that combines data science and process modelling to create accurate data driven process models to analyse the as-is situation of any given system. On the other hand, process simulation is a tool that uses human-created process models to analyse different to-be scenarios. Hence, a combination of these tools seems to provide great potential value for companies seeking to improve their business processes. The project reveals that the current state-of-the-art in the research field is far from having such an integrated tool. The second part of this project has therefore been to contribute to the further development. The result is a solution proposal for using process mining tools to calculate process capacity, which can be used as input parameter for process simulation models. Finally, the project value in a business context is considered. It is anticipated that the solution could have both direct and in-direct value for many companies. Direct value in terms of calculating accurate capacity measures, which can improve the ability to balance supply and demand. In-direct value in terms of contributing to the further development of an integrated tool that can create accurate simulations models based on data.
    05 - Forschungs- oder Arbeitsbericht