Business Process Intelligence für mittelständische Unternehmen: Anforderungen, Konzepte und Systeme

Ein Trend, der zunehmend auch in mittelständischen Unternehmen Einzug gefunden hat, ist der Einsatz von Business Intelligence (BI). Es hat sich jedoch gezeigt, dass BI ohne die Berücksichtigung der zugrunde liegenden Geschäftsprozesse an Aussagekraft verliert. Diese Problematik kann durch den Einsatz von Business Process Intelligence (BPI) gelöst werden. BPI berücksichtigt die zugrunde liegenden Geschäftsprozesse und eröffnet neue Analysemöglichkeiten. Auch Business Process Management (BPM) spielt in mittelständischen Unternehmen eine zunehmend wichtigere Rolle. Viele Softwarehersteller haben auf diese Trends reagiert und bieten BPM- und BI-Erweiterungen für ihre Software-Systeme an. Dadurch ist die Grundlage geschaffen, um auch in mittelständischen Unternehmen BPI durchführen zu können. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Frage, ob BPI im Mittelstand eine Rolle spielen kann und ob mit den am Markt befindlichen Software-Systemen eine Durchführung von BPI möglich ist. Da es sich bei den Software-Systemen für den Mittelstand um ein sehr heterogenes Feld handelt, wird sich in dieser Arbeit auf Enterprise Ressource Planning (ERP)-Systeme als gemeinsame Schnittmenge fokusiert. Das Ziel der Arbeit ist es, eine Systematik aufzubauen, um Unternehmen des Mittelstands im Bezug auf ihre Organisationsstruktur und eingesetzten Software-Systeme zu klassifizieren. Auf dieser Basis sollen anschließend die Anforderungen mittelständischer Unternehmen an BPI erhoben werden. Zusätzlich wird ein Evaluationsprozess entwickelt, um ERP-Systeme auf ihre Eignung für BPI im Mittelstand zu untersuchen. Die Evaluation wird anschließend exemplarisch an zwei ERP-Systemen durchgeführt und ihre Eignung für BPI im Mittelstand festgestellt. Abschließend werden mögliche BPI-Konzepte für den Mittelstand diskutiert

Plug and Produce für modulare verfahrenstechnische Anlagen

Sales market in process industry, especially for chemical, pharmaceutical and food industry, is becoming more and more volatile. Furthermore, the global availability of alternative products shortens the product life cycle. At the same time, the requested volumes depend on strong regional and temporal fluctuations, which are increasingly difficult to predict. To be able to bring product innovations successfully to market, rapid series-production readiness of the prototype is needed. However, the competition after successful approval is increasingly getting tougher. As soon as the product has been accepted by the market, the time necessary to reach sufficient product quantities with required product quality is essential for its profitability. By the end of the product life cycle, the production should be close to the largest remaining sales markets, which means that the production can be shifted accordingly. Classical production processes in process industry do not fulfil these requirements jet. Conti-systems are optimized for a certain production quantity per unit of time, which should not be changed for years, if possible. The higher flexibility of conventional batch plants is associated with unproductive times, for example during conversion. However, modularization of process plants with flexible combinatory design would allow faster turnover times and higher productivity. Individual modules realize standardized production steps and can be combined according to the requested product. Changes to the product are achieved by the exchange of modules, the production quantity can be increased by adding more of the same modules. The integration of a module into an upper classic process control system is laborious using the information models and tools available today. Various aspects of automation, such as human machine interfaces, statuses of sequences or interlocks must be added manually for the visualization and guidance of the module in an upper process control system. However, today's control systems are not prepared to provide the required flexibility of a system based on different modules. This drawback requires a modular plug-and-production methodology. Therefore, an outright modeling of information, beginning with modular and function-oriented integrated engineering is needed. On the one hand, this work considers with a selection of integration aspects, a detailed modeling of this aspects in an information carrier and the integration into the process control level. On the other hand, the concrete selection of one or more descriptive formats is analyzed. For this purpose, a uniform integration architecture and an integration process is described, this allows integration into an upper process control system level. This analysis shows that, with the available descriptive formats, a mapping of the individual integration aspects into an information carrier is possible. It is important to distinguish whether a separate mapping is chosen for each aspect, as chosen by GrapML in the second practical implementation, or whether a uniform format is used for the entire information carrier. The evaluation of the description formats suggests for the use in the information carrier AutomationML. The practical implementation and investigation with AutomationML are already in the scope of the Namur MTP developments and couldn’t therefore investigated deeply in this work. For the most important aspects, the human machine interface as well as the process management, detailed information modeling is available and was checked during implementation. Two different possibilities were presented and discussed for the selection of description formats. To allow flexible extensibility, it is advantageous to choose a description means in which the integration aspects are described separately from each other, independently of the specifically chosen format. A uniform interface within automation systems is required for the needs of the so-called industry 4.0 for the networking and consistency of all components involved throughout the entire life cycle. This work provides the first building blocks of this approach and enables application in process industry but also manufacturing industry

Infrastruktur für den Online-Zugriff auf prozesstechnische Apparate ohne dedizierte Kommunikationsanschaltung

Der Betrieb von prozesstechnischen Produktionsanlagen wird stetig von verschiedenen Aufgaben begleitet, zum Beispiel der Steuerung und Optimierung der Produktion und der Aufrechterhaltung der Verfügbarkeit. Alle Gewerke, die sich mit dem Zustand der Anlage und des darin ablaufenden Prozesses beschäftigen, sind auf Daten angewiesen, die in der Anlage erfasst werden. Ein Großteil dieser Daten werden für die automatische Steuerungs-, Regelungs- und Sicherheitstechnik erfasst und darin in Echtzeit verarbeitet. Apparate und anderes Equipment sind zumeist nicht mit für deren Zustandsüberwachung dedizierter Messtechnik ausgestattet. Um Qualitätsmerkmale, Anlagenzustände oder Wartungsbedarfe erkennen zu können, müssen andere in der Anlage vorhandene Daten kombiniert und in Berechnungsmodellen kondensiert werden. Diese Methodik teilt sich in unterschiedliche Schritte auf: Datenakquise, Entwurf von Auswertemodellen, Modellintegration und Auswertung von Ergebnissen mit Ableitung von Aufgaben. Die vorliegende Arbeit ordnet sich in die Softwareaspekte dieser Methodik ein. Dabei versucht sie, die zentrale Frage „Wie könnte eine Infrastruktur auf Basis von verbreiteten Standardtechnologien aussehen, welche alle Schritte des Engineeringprozesses für freie Apparatemodelle automatisieren kann?“ anhand eines Vorschlags für eine Infrastruktur zu beantworten. Es wird eine Möglichkeit dargelegt, im Betrieb ohne Änderungen am bestehenden System kontinuierlich Daten für die Weiterverwendung in Apparatemodellen auszulesen. Der Entwurf und die Implementierung von Auswertemodellen wurde mit Hilfe eines entwickelten Werkzeugs unterstützt und dadurch die Struktur der Apparatemodelle vorgegeben, um eine einheitliche Modellintegration zu ermöglichen. Die Durchführung der Modellintegration erfolgte über die automatische Auswertung von Planungsdaten. Eine auf offenen Technologien basierende Ausführungsplattform für die Bewertungsmodelle wurde implementiert. Die Auswertung von Berechnungsergebnissen wurde über die Integration der Modelle in verbreitete, für Feldgeräte vorgesehene Standardwerkzeuge ermöglicht. Diese Infrastruktur ermöglicht es den verschiedenen Gewerken des Anlagenbetreibers, generische Bewertungsmodelle auf die Apparateinstanzen in der Anlage anzuwenden, und mit deren Berechnungsergebnissen ihre Aufgaben einfacher oder besser bearbeiten zu können. Nach einer Analyse der technischen Rahmenbedingungen wurde ein Konzept zur Modellintegration entwickelt und dessen Automatisierbarkeit diskutiert. Dieses Konzept wurde prototypisch umgesetzt. Es wurden Softwarekomponenten für den Betrieb sowie Softwarewerkzeuge für die Unterstützung sowohl der Erstellung als auch der Integration von Apparatemodellen entwickelt. Anhand dieser wurde Umsetzbarkeit des Konzepts überprüftOperating process plants goes along with different tasks, e. g. control and optimization of the production and maintaining availability of the plant. There are several subsections of operations who deal with the state of the plant and the processes it runs. They are all dependent on information which is gathered throughout the plant. Most of this data is acquired for the automatic control, regulation, and safety gear and is processed in real-time. Apparatuses and other equipment are usually not equipped with measurement devices which are dedicated to monitor their state. For being able to recognize specific quality attributes, states of the plant, or maintenance needs, the existing measurements have to be combined and condensed by calculations. This methodology can be split into the following steps: data acquisition, design of evaluation models, integration of these models, and assessment of findings including inferring actions. This thesis addresses software aspects of this methodology. It tries to answer the key question „How to build an infrastructure, which shall be based on common standard technologies, in which all steps to engineer equipment models may be automated?“ by proposing a concrete infrastructure. A technique has been designed to continuously acquire data for further processing in equipment models without any changes to existing systems. The process of design and implementation of equipment models has been supported by a purpose-built tool. This tool puts out the designed models in a uniform structure to allow uniform model integration. This integration has been automated using the plant’s engineering data. An execution platform has been developed based on open technologies. Infrastructure and model structure have been designed to easily integrate calculation results into standard tools for being able to use them in common work environments. It enables the different subsections of operations in a plant to apply generic equipment assessment models on concrete equipment instances. Using the output of the models, they shall be enabled to perform their task in an easier or better manner. The technical requirements and prerequisites have been analyzed. Using the resulting conclusions, a concept to integrate models has been developed and the options to automate it have been discussed. This concept has been implemented prototypically. This implementation includes a runtime component and two tools to support development of models and their instantiation. It has been used to prove the feasibility of the concept

Dresdner Transferbrief

Thema der Ausgabe 3(2016): Sprungbrett Informationstechnik Das Know-how steckt in Ihren Daten 10/11 Eine Erfolgsgeschichte: Big Data in Sachsen 12 Dem Papier in die Struktur geschaut 20:Aus dem Inhalt: Das Tor zu Spitzentechnologien: Das Dresden Technologieportal 4/5 Software entwickelt sich selbst: Gibt es das wirklich? 6/7 Innovative Gründer in der Erfolgsspur 8/9, 10/11, 13 Zuverlässig und vielfältig einsetzbar: Gassensoren 14 Pfi ffi ges Messsystem: Der Kunde und das Klima profi tieren 16 Sensoren messen dynamische Oberfl ächenspannung 19 Exzellente Forschung für neue Materialien in High-Tech-Anwendungen 21 Textilbasierte Sensoren – Kooperation macht‘s möglich 22/23 Gebündelte Kompetenz für intelligente Systeme 24/25 Europa auf dem Weg zur digitalen Industrie 26/27 TU Dresden lädt ein: Transfer week vom 9. bis 11. November 2

Functional Safety Orchestration: Flexible Re-Konfiguration von Safety Instrumented Systems in modularen Prozessanlagen

Modulare Prozessanlagen bestehen aus einfach austauschbaren Prozess- und Funktionseinheiten, deren Konfiguration (Aufbau) und Rekonfiguration (Umbau) neue Möglichkeiten der flexiblen Prozessrealisierung eröffnen. Die Wandelbarkeit der Anlagen stellt aus Perspektive der funktionalen Sicherheit eine Herausforderung dar, da bestehende Methoden und Vorgehensweisen auf den verhältnismäßig statischen Betrieb von konventionellen Anlagen optimiert sind. Um den Zielkonflikt zwischen Flexibilität und Sicherheit abzumildern wurde ein Konzept zur Orchestrierung von verteilten Sicherheitssystemen entwickelt und in einer Demonstrationsanlage erfolgreich erprobt. Der Konzeptentwurf integriert sowohl technische als auch menschliche Anforderungen, mit dem Ziel, Operateure durch eine geschickte Systemgestaltung zur Beherrschung der Re-Konfiguration zu befähigen.Modular process plants consist of easily exchangeable process and functional units whose configuration (assembly) and reconfiguration (modification) open up new possibilities for flexible process implementation. The changeability of the plants poses a challenge from the perspective of functional safety, since existing methods and procedures are optimized for the relatively static operation of conventional plants. To mitigate the trade-off between flexibility and safety, a concept for orchestrating distributed safety systems was developed and successfully tested in a demonstration plant. The concept design integrates both technical and human requirements, with the goal of enabling operators to master reconfiguration through smart system design

Prozess- und Data Governance im industriellen Anlagenmanagement

Stammdaten haben Auswirkungen auf den Erfolg eines Unternehmens. Mit dem entwickelten Lösungsansatz Prozess- und Data Governance werden die Anforderungen zur Nutzung, Wertsteigerung und Nachhaltigkeit an eine prozessorientierte Data Governance im industriellen Anlagenmanagement produzierender Unternehmen ganzheitlich festgelegt mit dem Ziel, in der gesamten Wertschöpfungskette durch hohe Datenqualität einen hohen Wertbeitrag zu erreichen und diesen auch messen zu können

Adaptivität und semantische Interoperabilität von Manufacturing Execution Systemen (MES)

MES (Manufacturing Execution Systems) are situated between automation and management level and are affected from changes of the production. Therefore their adaptivity within the lifecycle of production plants is mission critical. Furthermore MES act as data and information hub. This means that they have to work together with other systems in an efficient and seamless way. MES must be interoperable and must have semantics under control. The present publication faces both aspects

Integriertes System- und Dienste-Management in der industriellen Automation

Die Industrie ist im Wandel. Die Grenzen zwischen Industrien, Anwendungsbereichen und Unternehmen verschwinden immer weiter, sind teils kaum noch in ihrer alten Ausprägung zu erkennen. Auch die industrielle Automation kann und sollte sich diesem Trend nicht entziehen. Immer mehr Technologien und Paradigmen anderer Bereiche gewinnen an Bedeutung. Hinzu kommt, dass die Anzahl und die Vielfalt an Geräten, Anwendungen, Anforderungen und Technologien stetig wächst. Diese Arbeit befasst sich mit Ansätzen, die es ermöglichen, einigen Aspekten der wachsenden Komplexität zu begegnen. Dabei handelt es sich um Technologien und Konzepte zum Thema Management, genauer zum Netzwerk-, System- und Dienste-Management. Ziel ist es nicht nur einen Ansatz zu finden, der gegenwärtigen Ansprüchen genügt, sondern auch noch für kommende Entwicklungen geeignet ist

Quality Networking

Ziel des Change Management ist es, den Fortschritt im Bereich Automationstechnik, IT, Mikromechanik und Messtechnik in Qualität im Unternehmen umzusetzen. Industrielle Organisationstrukturen sind von horizontal und vertikal vernetzten Anwendungen gekennzeichnet. Qualitätsmanagement als Querschnittsfunktion muss den vernetzten Strukturen folgen. Analog zu den vernetzten Abhängigkeiten wird QUALITY NETWORKING als Qualitäts-Steuerungs-Schema eingeführt. Bei der Realisierung gelten die Leitlinien der DIN/ISO 9000, die system-, prozess-, mitarbeiterorientierte Qualitätsführung und Kontinuierliches Verbessern, sowie Fehlervermeidung als Meta Ziele in den Vordergrund stellt. Kontinuierliches Verbessern im Fertigungsbereich bedeutet automatische Echtzeit- Prozessoptimierung, die gleichzeitig das Prinzip Fehlervermeidung realisiert.Im Fertigungsbereich wird vertikale Prozessautomation im Prozessregelkreis 1 (PRK1) zwischen Leit- und Ressourcenebene einstufig praktiziert und mit statistischen Kennzahlen gesteuert. Damit wird Prozessoptimierung und Fehlervermeidung zu Null-Fehler-Produktion nicht an der Quelle fassbar. Voraussetzung hierfür ist vertikal erweiterte Prozessintegration mit der Prozessebene, die im Prozessregelkreis 2 (PRK2) den Bearbeitungsprozess, Ressourcenparameter und Einflüsse und aus dem Prozessumfeld umfasst. PRK2-Prozesse sind von kurzen Parameteraktionszyklen und vernetzten, nicht-linearen Abhängigkeiten geprägt. Die Beziehungsgeflechte sind mit gebräuchlichen QM Techniken oder mathematisch statistischen Methoden nur unzulänglich abzubilden. Hierzu wird kontinuierliches Prozessmonitoring und online Prozessanalytik notwendig; außerdem Methoden, die Prozess- Optimierungs-Optionen automatisch bzw. selbstlernend erkennen, Regeln zu kausalen Prozesszusammenhänge entdecken und diese schnittstellenfrei zur Optimierung des Prozesses in Echtzeit und maschineller Ressourcen sofort nutzbar bereitstellen.Die Arbeit beschreibt die Entwicklung, Funktionalität, Effektivität und experimentelle Validierung eines solchen Systems. In diesem kommen statistische Verfahren kombiniert mit innovativen Data-Mining Methoden im Rahmen des KDD Prozesses zum Einsatz. Das System stellt mit der Visualisierung gleichzeitig ein Instrument zur fertigungs- und mitarbeiternahen Qualitätsführung dar. Der Übergang von statistischen Qualitätssteuerung -mit iterativen Verbesserungen- hin zu regelbasierter Echtzeit Prozessoptimierung hebt kontinuierliches Verbessern auf ein höheres Niveau und bedeutet ein Paradigmenwechsel im Qualitätsengineering