Validation of a Lean Smart Maintenance Maturity Model

Rising complexity in industrial asset and maintenance management due to more volatile business environments and megatrends like Industry 4.0 has led to the need for a new perspective on these management domains. The Lean Smart Maintenance (LSM) philosophy, which focuses on both the efficient (lean) and the learning (smart) organization was introduced during the past few years, and a corresponding maturity model (MM) has been developed to guide organizations on their way to asset and maintenance excellence. This paper discusses use cases, in which the usability and the generic aspect of the LSM MM are validated by using data from three different asset management assessment projects in organizations with different types of production. Research results show that the LSM MM can be used as a basis for management system improvement, independent of production types such as one-of-a-kind industry, mass production and continuous production

Hybride Dienstleistungen und Wandel der Arbeit

In diesem Projektbericht werden aktuelle Entwicklungen in der Logistik im Zuge der vierten industriellen Revolution und der damit verbundenen Digitalisierung von Wertschöpfungsnetzwerken und logistischen Tätigkeiten aufgegriffen. Die Branche der Logistik nimmt zahlreichen Stimmen in der laufenden Debatte zufolge eine Schlüsselrolle bei der Umsetzung von Industrie 4.0-Lösungen ein. Dies wirft Fragen nach der Digitalisierung industrieller und logistischer Prozesse und den Folgen für Logistikarbeit auf. Mit der Entwicklung und Implementierung digitaler Technologien und den entsprechenden innovativen Geschäftsmodellen gehen mitunter erhebliche Veränderungen in den Arbeits- und Organisationsstrukturen einher. Diese Entwicklungen sind bei der Umsetzung so genannter hybrider Dienstleistungen in der Logistik zu beobachten. Die Arbeiten des Forschungsgebietes Industrie- und Arbeitsforschung richten sich auf diese technologischen Innovationen und hybriden Dienstleistungen und verfolgen u.a. im Forschungsprojekt „Innovationslabor - Hybride Dienstleistungen in der Logistik“ die Frage, welche Konsequenzen für die Arbeit sich aus der vernetzten Interaktion von Menschen und Technik in Industrie und Logistik ergeben. Der Fokus des Arbeitspapiers liegt auf den Entwicklungsperspektiven von Logistikarbeit in ihren vielfältigen Facetten und Erscheinungsformen, die sich aus einer fortschreitenden Digitalisierung ergeben können. Er greift zunächst die schwierige Konturierung einer Querschnitts- und Wachstumsbranche auf, die quer zu traditionellen Wirtschaftszweigsystematiken definiert wird. Anschließend werden Entwicklungstrends der Digitalisierung in der Logistik 4.0 kritisch reflektiert. Daran anknüpfend werden die mitunter widersprüchlichen Trendbestimmungen zum Wandel der Logistikarbeit vorgestellt. Abschließend werden einige zentrale Herausforderungen bei der Gestaltung guter Arbeit unter den Bedingungen der Digitalisierung in der Logistik benannt.The main topic of this paper is the current development of logistics in the wake of the fourth industrial revolution and the digitalization of value chain processes as well as logistic activities. Many experts therefore consider a key role of the digitization of logistics in the implementation of Industry 4.0. However, there is agreement that the consequence of the digitization of value chains, the implementation of digital technology (software and hardware) as well as the corresponding innovative business models also causes considerable changes in the work and organizational structures. These changing trends of hybrid services in logistics represent an important subject in the research project "Innovationslabor - Hybride Dienstleistungen in der Logistik" of the TU Dortmund. Initially, the focus of this paper is on logistics as a cross-sector and growth sector in terms of its economic development and employment structure. In addition to the "logistics industry", the paper also analyses the effects of digital transformation on logistical employment. The conceptual basis is the socio-technical approach, which, as an analytical framework, is capable of capturing and analyzing logistical value-chain-systems as interdependent subsystems

The organization of future production work – Requirements and technical solution approaches

Mit Blick auf die industrielle Produktion der Zukunft und Industrie 4.0 steht vermehrt die Technologie im Fokus, Organisation und die Rolle des Menschen hingegen weniger. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, organisationale Anforderungen und Kennzahlen der zukünftigen Produktion zu bestimmen. Anhand einer quantitativen Empirie erfolgt eine Relevanzbewertung aus Praxissicht. Ergänzend zeigt ein Technologielösungsatlas die beispielhafte praktische Umsetzung der organisationalen Anforderungen auf. Als Ergebnis wird eine idealtypische arbeitsorganisatorische Ablauforganisation der zukünftigen Produktion vorgestellt. Eine zentrale Erkenntnis ist, dass die Teilbereiche Organisation und Mensch im Zusammenhang mit Industrie 4.0 bisher unzureichend betrachtet werden. Moderne Arbeits- und Führungskonzepte, eine konsequente Mitarbeiterqualifikation, Lean Management 4.0, eine verbesserte Abstimmung, Vernetzung und Transparenz sowie die Verwendung von Kennzahlen sind essenziell. Für die erfolgreiche Implementierung von technischen Industrie 4.0 Lösungen ist der primäre Aufbau eines organisatorischen Grundrahmens zwingend erforderlich. Diese Arbeit verdeutlicht, welche Konzepte hier zukünftig im Fokus stehen müssen, auch um die unternehmerische Wettbewerbsfähigkeit sicherzustellen. Keywords: Industrie 4.0; Produktion; Arbeitsorganisation; Anforderungen; Kennzahlen.With a view to the industrial production of the future and Industry 4.0, the focus mostly lies on technology, while organization and the role of humans are less considered. The aim of this paper is to determine organizational requirements and performance indicators for future production. A quantitative empirical study is used to evaluate the relevance from a practical perspective. In addition, a collection of technological solutions illustrates the exemplary practical implementation of the organizational requirements. As a result, an ideal-typical organization of future production is presented. A central finding is that so far little attention is drawn to the areas of organization and humans in the context of Industry 4.0. Modern work and leadership concepts, consequent employee qualification, Lean Management 4.0, improved coordination, connectivity and transparency as well as the use of performance indicators are essential. For the successful implementation of technical Industry 4.0 solutions, the primary establishment of a basic organizational framework is mandatory. This work clarifies which concepts should be in the foreground in the future, also in order to secure competitiveness. Keywords: Industry 4.0; production; organization; requirements; performance indicators

Model-based condition and process monitoring based on socio-cyber-physical systems

Die produzierende Industrie strebt im Rahmen der vierten industriellen Revolution, Industrie 4.0, die Optimierung der klassischen Zielgrößen Qualität, Kosten und Zeit sowie Ressourceneffizienz, Flexibilität, Wandlungsfähigkeit und Resilienz in globalen, volatilen Märkten an. Im Mittelpunkt steht die Entwicklung von Smart Factories, in denen sich relevante Objekte, Produktions-, Logistik- und Informationssysteme sowie der Mensch vernetzen. Cyber-physische Systeme (CPS) tragen als sensorisierte und aktorisierte, resiliente und intelligente Gesamtsysteme dazu bei, Produktionsprozesse und -maschinen sowie die Produktqualität zu kontrollieren. Vordergründig wird die technische Komplexität von Produktionssystemen und damit auch zugehöriger Instandhaltungsprozesse durch die Anforderungen an deren Wandlungsfähigkeit und den zunehmenden Automatisierungsgrad ansteigen. Heraus-forderungen bei der Entwicklung und Implementierung von CPS liegen in fehlenden Interoperabilitäts- und Referenzarchitekturkonzepten sowie der unzureichend definierten Interaktion von Mensch und CPS begründet. Sozio-cyber-physische Systeme (Sozio-CPS) fokussieren die bidirektionale Interaktion von Mensch und CPS und adressieren diese Problemstellung. Gegenstand und Zielstellung dieser Dissertationsschrift ist die Definition von Sozio-CPS in der Domäne der Zustands- und Prozessüberwachung von Smart Factories. Untersucht werden dabei Nutzungsszenarien von Sozio-CPS, die ganzheitliche Formulierung von Systemarchitekturen sowie die Validierung der entwickelten Lösungsansätze in industriellen Anwendungsszenarien. Eine erfolgreiche Umsetzung von Sozio-CPS in drei heterogenen Validierungsszenarien beweist die Korrektheit und Anwendbarkeit der Lösungsansätze.Within the scope of the fourth industrial revolution, Industry 4.0, the manufacturing industry is trying to optimize the traditional target figures of quality, costs and time as well as resource efficiency, flexibility, adaptability and resilience in volatile global markets. The focus is on the development of smart factories, in which relevant objects and humans are interconnected . Cyber-physical systems (CPS) are used as sensorized and actuatorized, resilient and intelligent overall systems to control production processes, machines and product quality . The technical complexity of production systems and their associated maintenance processes are rising due to the demands on their adaptability and the increasing automation. Challenges in the development and implementation of CPS include the lack of interoperability and reference architecture concepts as well as the insufficiently defined interaction of people and CPS. Socio-cyber-physical systems (Socio-CPS) focus on bidirectional interaction of humans and CPS to address this problem. The scope and objective of this dissertation is to define Socio-CPS in the condition and process monitoring of smart factories. This dissertation utilizes scenarios of Socio-CPS, holistically defines system architectures and validates the solutions developed in industrial applications. The successful implementation of Socio-CPS in three heterogeneous validation scenarios proves the correctness and applicability of the solutions

Social Manufacturing and Logistics

This paper is dealing with the ongoing debate of the digitization of german industry, the so-called „Industrie 4.0“, and its social consequences. The discussed new technologies like cyber-physical production systems, autonomous logistic systems and smart devices are about to get integrated in work places, that are embedded in existing organizational and social structures, thus making ‘complementary innovations’ and a coordinated design necessary. Our paper presents a human-centered design of industrial labor in a framework depicting the dilemma between what is techno-logically feasible and labor-politically desirable, under the constraint of an economically reasonable design of work and technology. The analytical approach is the “socio-technical system” which as-sumes that there are certain varieties of organizational design at the interfaces of its sub-systems ‘technology’, ‘human’ and ‘organization’. These considerations are transformed into a framework, called Social Manufacturing and Logistics, which brings together these perspectives and leads to a complementary holistic design of industrial labor under the conditions of a progressive digitization of manufacturing. Its characteristics are: hybrid interaction between human and machine, flexible integrated work and decentralized systems. Finally, we outline some organizational and social con-ditions to realize such a framework

Digitalisierung und Polarisierung: eine Literaturstudie zu den Auswirkungen des digitalen Wandels auf Sozialstruktur und Betriebe

In jüngerer Vergangenheit ist eine vitale Debatte um den Zusammenhang zwischen der Digitalisierung der Arbeit und der Polarisierung der Sozialstruktur entstanden. Dabei stehen sich Studien zu Makroentwicklungen sozialer Ungleichheit und Befunde zu Veränderungen betrieblicher Sozialstrukturen (Mikroebene) bisher unverbunden gegenüber. Die vorliegende Metastudie versucht daher, die Brücke zwischen diesen beiden Forschungsfeldern zu schlagen. Über eine umfassende Literaturauswertung kommen wir zu dem Schluss, dass die soziale Polarisierungsbewegung, die im Zeichen der fortschreitenden Digitalisierung in der Öffentlichkeit befürchtet wird, bereits seit Jahrzehnten real und ihre Fortsetzung mit oder ohne fortschreitende Digitalisierung wahrscheinlich ist. Von einer beschleunigten Digitalisierung könnten gleichwohl Impulse für eine weitere Verschärfung dieser Dynamik ausgehen.In recent past a vital debate on the connection of the digitalization of work and the polarization of the social structure has emerged. Up to now studies on the development of social inequality on the societal macro level on one hand and those that look into the changes of social structure on the micro level of companies on the other hand have not been systematically linked. Therefore, this meta study tries to lay a bridge across these two fields of research. By means of an extensive analysis of the available literature we conclude that social polarization has been a reality for decades and will continue to progress with or without digital change. Nonetheless a digitalization that accelerates could lead to worsening of this dynamic

Intelligente Anomalieerkennung für hochflexible Produktionsmaschinen : Prozessüberwachung in der Brownfield Produktion

Unter dem Begriff "Industrie 4.0" wurden im letzten Jahrzehnt Ansätze der Dateninfra-struktur in Produktionen entwickelt und in großem Umfang angewendet. Dennoch kann das volle Potenzial datengetriebener Analysen kaum ausgeschöpft werden, da viele Produktionsanlagen durch eine hohe Komplexität und Prozessvielfalt gekennzeichnet sind. Zudem ist die Datenmenge in der Praxis meist zu gering, um selbstlernende Me-thoden anzuwenden. Die Integration von Anwenderwissen in datengetriebenen Metho-den ist bisher nicht ganzheitlich erforscht. In dieser Dissertation werden Ansätze zur Anomalieerkennung in verschiedenen hochflexiblen Produktionsmaschinen und die In-tegration von Domänenwissen eines Anwenders vorgestellt. Während sich bestehende Methoden auf das Modelltraining von sich wiederholenden gleichen Prozessen kon-zentrieren, besteht der neuartige Ansatz dieser Arbeit darin, ein Konzept zur Fehlerer-kennung mit einer sehr geringen Datenmenge zu entwickeln. Eingriffsgrenzen sind va-riabel und lassen sich durch selbstlernende Algorithmen im Falle einer Prozess- oder Produktänderung anpassen. Die Prozessdifferenzierung basiert auf einer Prozessseg-mentierung mit Methoden der Mustererkennung. Nach der Segmentierung historischer Datenströme und der Bestimmung repräsentativer Muster werden die Segmente in On-line-Signalen wiedererkannt. Nachdem ein ähnliches Segment erkannt wurde, wird eine unüberwachte Anomalieerkennung durchgeführt. Eine Anomalie-Klassifikation mit Hilfe selbstlernender Methoden und des formalisierten Domänenwissens ermöglicht die Ausgabe von Handlungsempfehlungen für den Benutzer oder Maschinenbediener. Alle entwickelten Methoden werden an drei ausgewählten industriell relevanten Anwen-dungsbeispielen validiert. Die Methoden werden in einer App implementiert

Arbeitsmarkt 2030 - Digitalisierung der Arbeitswelt

The analyses and results included in the technical assessment complement the third main study "The German Labour Market in 2030 - Economy and Labour Market in the Digital Age - Forecast 2016" (Original title: Arbeitsmarkt 2030 - Wirtschaft und Arbeitsmarkt im digitalen Zeitalter; Prognose 2016). The authors examine the implications of digitalisation on today's work by means of different individual assessments, taking into account economic, sociological and organisational aspects. Moreover, they provide an overview of existing or planned measures to support digitalisation

Arbeitsmarkt 2030 - Digitalisierung der Arbeitswelt: Fachexpertisen zur Prognose 2016

The analyses and results included in the technical assessment complement the third main study "The German Labour Market in 2030 - Economy and Labour Market in the Digital Age - Forecast 2016" (Original title: Arbeitsmarkt 2030 - Wirtschaft und Arbeitsmarkt im digitalen Zeitalter; Prognose 2016). The authors examine the implications of digitalisation on today's work by means of different individual assessments, taking into account economic, sociological and organisational aspects. Moreover, they provide an overview of existing or planned measures to support digitalisation.Die Ergebnisse und Analysen der Fachexpertise ergänzen die dritte Hauptstudie "Arbeitsmarkt 2030 - Wirtschaft und Arbeitsmarkt im digitalen Zeitalter; Prognose 2016". In verschiedenen Einzelexpertisen untersuchen die Autoren die Einflüsse der Digitalisierung auf die Arbeitswelt unter ökonomischen, soziologischen und arbeitsorganisatorischen Aspekten. Außerdem geben sie einen Überblick über bereits angestoßene oder geplante Maßnahmen zur Förderung der Digitalisierung