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Daten sind der Rohstoff des digitalen Zeitalters. Doch erst die Kenntnis und Strukturierung des Datenschatzes entfaltet sein volles Potenzial zur Optimierung der Geschäftsprozesse. Industrieunternehmen verfügen in Logistik, Produktentwicklung und Fertigung über einen großen Datenschatz. Häufig ist dieser jedoch nicht integriert und digital aufbereitet. Das Buch zeigt, wie die Daten aufgedeckt, strukturiert und zur dringend notwendigen digitalen Transformation genutzt werden können. Dazu werden detaillierte Referenzmodelle für Daten und Geschäftsprozesse im Rahmen einer Enterprise Architecture entwickelt. Sie sind Voraussetzung zur Priorisierung von Digitalisierungsprojekten, zum Aufbau intelligenter Datenarchitekturen und zur Entwicklung eines übergreifenden Digitalisierungsplans. Gleichzeitig sind sie auch Grundlage für aktuelle Entwicklungen wie digitale Zwillinge und das Industrial Metaverse. Ein unverzichtbarer Kompass für Fach- und Führungskräfte sowie für Studierende und Lehrende in Wirtschaftsinformatik, Technik, Produktion und Betriebswirtschaft.
Sommario
.- Teil I: Aufbruch durch neue Entwicklungen der Digitalisierung.
.- 1 Das Industrial Composable Enterprise. .- 2 Digitale Zwillinge und Industrial Metaverse. .- 3 Vernetzung und Kollaboration. .- 4 Künstliche Intelligenz. .- 5 Bemerkungen zum Stand der Digitalisierung in der Industrie.
.- Teil II: Modellierung des Industrieunternehmens.
.- 6 Enterprise Architecture als Rahmen für Referenzmodelle. .- 7 Modellierungsmethoden. .- 8 Werkzeugeinsatz. .- 9 Weiteres Vorgehen.
.- Teil III: Produktionsplanung.
.- 10 Primärbedarfsplanung. .- 11 Bedarfsplanung. .- 12 Zeit- und Kapazitätsplanung.
.- Teil IV: Beschaffung und Vertrieb (Supply Chain Management).
.- 13 Beschaffung. .- 14 Vertrieb. .- 15 Standardisierungen im Supply Chain Management.
.- Teil V: Produktentwicklung.
.- 16 Produktentwicklung als Entscheidungs- und Datenzentrum. .- 17 Produktmarketing. .- 18 Produkt- (Daten-) Modell. .- 19 Arbeitsplanung (CAP). .- 20 Weitere Aufgaben der Produktentwicklung. .- 21 Das integrierte Prozess- und Produktmodell.
.- Teil VI: Fabrikplanung.
.- 22 Aufgaben der Fabrikplanung. .- 23 Planungsablauf. .- 24 Simulation, digitale Zwillinge und Metaverse der Fabrik.
.- Teil VII:Fertigung.
.- 25 Aufgaben der Fertigung. .- 26 Auftragsfreigabe. .- 26.1 Freigabeprüfung. .- 26.2 Auftragsverteilung. .- 27 Fertigungssteuerung. .- 28 FERTIGUNGSAUTOMATISIERUNG (CAM). .- 29 Integrierte Daten- und Prozessmodelle der Fertigung. .- 30 Digitaler Fertigungszwilling im Industrial Metaverse.
.- Teil VIII:Shared Services.
.- 31 Personal. .- 32 Rechnungswesen. .- 33 Modellierung als Methode des Informationsmanagements.
Info autore
Prof. Dr. August-Wilhelm Scheer ist einer der prägendsten Wissenschaftler und Unternehmer der deutschen Informationstechnik. Die von ihm entwickelte ARIS-Methode zum Prozessmanagement wird weltweit in vielen Großunternehmen eingesetzt. Seine wissenschaftlichen Bücher zur Wirtschaftsinformatik sind Standardwerke und in mehrere Sprachen übersetzt. Er ist unabhängiger Politikberater und war Präsident des Branchenverbandes Bitkom. Er hat mehrere erfolgreiche Unternehmen gegründet. Zu seinem gegenwärtigen Unternehmen Scheer Holding GmbH gehören die Unternehmen Scheer IDS, Scheer imc und Scheer PAS mit insgesamt 1.200 Mitarbeitern. Daneben betreut er strategisch das gemeinnützige Forschungsinstitut August-Wilhelm Scheer Institut für digitale Produkte und Prozesse.
Riassunto
Daten sind der Rohstoff des digitalen Zeitalters. Doch erst die Kenntnis und Strukturierung des Datenschatzes entfaltet sein volles Potenzial zur Optimierung der Geschäftsprozesse. Industrieunternehmen verfügen in Logistik, Produktentwicklung und Fertigung über einen großen Datenschatz. Häufig ist dieser jedoch nicht integriert und digital aufbereitet. Das Buch zeigt, wie die Daten aufgedeckt, strukturiert und zur dringend notwendigen digitalen Transformation genutzt werden können. Dazu werden detaillierte Referenzmodelle für Daten und Geschäftsprozesse im Rahmen einer Enterprise Architecture entwickelt. Sie sind Voraussetzung zur Priorisierung von Digitalisierungsprojekten, zum Aufbau intelligenter Datenarchitekturen und zur Entwicklung eines übergreifenden Digitalisierungsplans. Gleichzeitig sind sie auch Grundlage für aktuelle Entwicklungen wie digitale Zwillinge und das Industrial Metaverse. Ein unverzichtbarer Kompass für Fach- und Führungskräfte sowie für Studierende und Lehrende in Wirtschaftsinformatik, Technik, Produktion und Betriebswirtschaft.
