Wäfler, ToniKohli, Björn2019-11-142019-11-14https://irf.fhnw.ch/handle/11654/29380Kurzzusammenfassung des Projektes Für die kundenorientierte Fertigung (englisch "Engineer-to-Order" ETO) werden im Spezifikationsprozess iterativ Entscheidungen gefällt, die für ein optimal auf den Kunden abgestimmtes Produkt zentral sind. Die heutigen Methoden sind infolge von Medienbrüchen und Redundanzen risikobehaftet und ineffektiv. In Zusammenarbeit mit Forschungs- und Industriepartnern wird im KTI-Projekt eine medientechnisch durchgängige Webplattform entwickelt. Für die ETO-Entscheidungsprozesse werden die digitalen Prozessdaten mittels Process Mining analysiert und entscheidungs-unterstützende Informationen zurückgemeldet. Ziel sind verlässlichere, flexiblere und effizientere Spezifikationsprozesse, welche ein optimal auf den Kunden abgestimmtes Produkt und somit einen Wettbewerbsvorteil ermöglichen. Hintergrund des Projektes Die Schweizerische Industrie ist gekennzeichnet durch einen hohen Anteil an Unternehmen, welche der kundenorientierten Fertigung zuzuordnen sind. Es liegt in der Natur von ETO-Aufträgen, dass der Kunde bei Auftragserteilung noch nicht im Detail kommunizieren kann, was er exakt benötigt. Dies liegt nicht daran, dass er sich nicht entscheiden will oder kann. Vielmehr ist die Auftragserstellung ein kontinuierlicher Abgleich zwischen Kundenwunsch und technischer Umsetzungsmöglichkeiten seitens des Lieferanten. Deswegen ist es normal, dass sich Kundenanforderungen erst im Prozess detailliert konkretisieren lassen und sich stellenweise wieder verändern. Daher ist der Spezifikationsprozess des Produktes mit seinem Leistungsumfang ein iteratives Verfahren aller an der Produktion beteiligten Anspruchsgruppen. Die optimale und zuverlässige Steuerung von diesem vielschichtigen und vernetzten Entscheidungsprozess wird somit zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Mit den Forschungs- und Industriepartnern wird eine Webplattform entwickelt, welche Medienbrüche verhindert und mittels Process-Mining die iterative, vernetzte Entscheidungsfindung mit allen beteiligten unterstützt. Beim ETO Process Mining wird mit einer, gegenüber dem Data Mining, vergleichsweisen geringeren Anzahl von komplexen digitalen Prozessdaten, der aktuelle Spezifikationsprozess analysiert. Anhand der bekannten Prozessverläufe können entscheidungsförderliche Rückschlüsse für den aktuellen Spezifikationsprozess getätigt werden. Damit soll der ETO Prozess und die damit verbundenen Entscheidungen markant effizienter, verlässlicher und flexibler ablaufen. Ziele des Projektes Mittels Process-Mining analysierte ETO-Entscheidungsprozesse Optimierte Webplattform für zuverlässigere ETO-Entscheidungsprozesse150 - Psychologie00 - Projekt