Datendurchgängigkeit
Why?
Um die Datendurchgängigkeit in der heterogenen Toollandschaft im digitalen
Anlagenentstehungsprozess erreichen zu
können, müssen durchgängige Standards bei den Datenstrukturen und den
Technologien des Datenaustauschs angewendet
werden.
How?
Durch neutrale und skalierbare Datenmodelle, die mittels standardisierter
Datenaustauschtechnologien abbildbar sind,
wird eine hohe Marktdurchdringung ermöglicht, welche letztlich zu einer
signifikanten Prozessbeschleunigung entlang
der gesamten Wertschöpfungskette im Anlagenentstehungsprozess führt.
What?
Ein neutrales und digitales Common Data Model für einzelne Maschinen,
Fertigungshilfsmittel und -komponenten aber
auch für Produkte und Prozesse wird die Basis für den digitalen
Anlagenentstehungsprozess von der ersten Planung bis
zur Inbetriebnahme der Produktionsanlage bilden und zur Ableitung von
Standards und Schnittstellen in Form von
Demonstratoren verwendet.
Datenstruktur
Why?
Die Komplexität im Anlagenengineering nimmt mit den
Digitalisierungsbestrebungen der Unternehmen rasant zu. Die
Umsetzung einer ganzheitlichen Informationsvernetzung muss sich daran
orientieren, allen Prozessanforderungen
zwischen Produktionsplanung, Betrieb und Zuliefernetzwerk gerecht zu werden.
Ziel ist es, eine gemeinsame Datenstruktur zu erarbeiten und deren Anpassung
am Beispiel ausgewählter Szenarien zu
validieren.
How?
Aus gemeinsam erarbeiteten Szenarien werden wir beispielhafte Elemente
aufzeigen und anhand von Zielbildern
hinsichtlich Werthaltigkeit, idealisierter Datenstrukturen und dem
funktionalen Zusammenspiel validieren. Damit
zeigen wir den Weg, wie Stück für Stück ein Digitalisierungsgewebe (Digital
Threads) entsteht und die entsprechenden
Prozesse bedient.
What?
Reale Beispiele liefern den Nachweis für die Anwendbarkeit unter Verwendung
geeigneter funktionaler Elemente und
ausführlicher Dokumentation. Unternehmen können somit Migrationsstrategien
aufbauen, um abgesicherte Module einer
unternehmensspezifischen Digitalisierungsstrategie zuzuführen.
Nachhaltigkeit
Why?
Ein nachhaltiger digitaler Zwilling erfordert eine umfassende Planung, eine
klare Vision, Berücksichtigung von
technischen und organisatorischen Anforderungen, gründliche Analyse des
Geschäftsprozesses, enge Zusammenarbeit mit
Benutzern und Stakeholdern, Wartbarkeit und Anpassungsfähigkeit, Schaffung
von Kompetenzen und Fähigkeiten, Schulung
und Unterstützung bei der Nutzung und Betrachtung als langfristige
Investition mit bereitgestellten Ressourcen.
How?
Wichtige Aufgaben bei der Schaffung von Wissen über digitale Zwillinge sind
das Verstehen und Kommunizieren der
Vorteile und Anwendungsbereiche durch Informationsmaterialien, Schulungen
und Workshops für verschiedene
Zielgruppen, die Gewährleistung von Transparenz bei Entscheidungen durch
Bereitstellung von Informationen über
Kosten und Nutzen, sowie die Schaffung eines Experten-Netzwerkes zur
Unterstützung der Wissensvermittlung und
Umsetzung von Projekten. Es ist wichtig, dass diese Bemühungen fortlaufend
gepflegt und aktualisiert werden.
What?
Um die Verwendung von digitalen Zwillingen zu verbessern, wird es hilfreich
sein, Anwendungsbeispiele
bereitzustellen, Schulungsunterlagen, Einführungskonzepte, einen
Wirtschaftlichkeitsrechner, Datenchecks und andere
Werkzeuge bereitzustellen. Diese Ressourcen können helfen, die
Vorstellungskraft der Benutzer zu schärfen, die
Implementierung zu vereinfachen, die Kompetenzen der Benutzer zu verbessern
und die Integrität und Qualität der
Daten zu überwachen. Es ist wichtig, dass diese Ressourcen regelmäßig
überprüft und aktualisiert werden, um
sicherzustellen, dass sie den aktuellen Anforderungen und Entwicklungen
entsprechen.
Datendurchgängigkeit
Why?
Um die Datendurchgängigkeit in der heterogenen Toollandschaft im digitalen
Anlagenentstehungsprozess erreichen zu
können, müssen durchgängige Standards bei den Datenstrukturen und den
Technologien des Datenaustauschs angewendet
werden.
How?
Durch neutrale und skalierbare Datenmodelle, die mittels standardisierter
Datenaustauschtechnologien abbildbar sind,
wird eine hohe Marktdurchdringung ermöglicht, welche letztlich zu einer
signifikanten Prozessbeschleunigung entlang
der gesamten Wertschöpfungskette im Anlagenentstehungsprozess führt.
What?
Ein neutrales und digitales Common Data Model für einzelne Maschinen,
Fertigungshilfsmittel und -komponenten aber
auch für Produkte und Prozesse wird die Basis für den digitalen
Anlagenentstehungsprozess von der ersten Planung bis
zur Inbetriebnahme der Produktionsanlage bilden und zur Ableitung von
Standards und Schnittstellen in Form von
Demonstratoren verwendet.
Datenstruktur
Why?
Die Komplexität im Anlagenengineering nimmt mit den
Digitalisierungsbestrebungen der Unternehmen rasant zu. Die
Umsetzung einer ganzheitlichen Informationsvernetzung muss sich daran
orientieren, allen Prozessanforderungen
zwischen Produktionsplanung, Betrieb und Zuliefernetzwerk gerecht zu werden.
Ziel ist es, eine gemeinsame Datenstruktur zu erarbeiten und deren Anpassung
am Beispiel ausgewählter Szenarien zu
validieren.
How?
Aus gemeinsam erarbeiteten Szenarien werden wir beispielhafte Elemente
aufzeigen und anhand von Zielbildern
hinsichtlich Werthaltigkeit, idealisierter Datenstrukturen und dem
funktionalen Zusammenspiel validieren. Damit
zeigen wir den Weg, wie Stück für Stück ein Digitalisierungsgewebe (Digital
Threads) entsteht und die entsprechenden
Prozesse bedient.
What?
Reale Beispiele liefern den Nachweis für die Anwendbarkeit unter Verwendung
geeigneter funktionaler Elemente und
ausführlicher Dokumentation. Unternehmen können somit Migrationsstrategien
aufbauen, um abgesicherte Module einer
unternehmensspezifischen Digitalisierungsstrategie zuzuführen.
Nachhaltigkeit
Why?
Ein nachhaltiger digitaler Zwilling erfordert eine umfassende Planung, eine
klare Vision, Berücksichtigung von
technischen und organisatorischen Anforderungen, gründliche Analyse des
Geschäftsprozesses, enge Zusammenarbeit mit
Benutzern und Stakeholdern, Wartbarkeit und Anpassungsfähigkeit, Schaffung
von Kompetenzen und Fähigkeiten, Schulung
und Unterstützung bei der Nutzung und Betrachtung als langfristige
Investition mit bereitgestellten Ressourcen.
How?
Wichtige Aufgaben bei der Schaffung von Wissen über digitale Zwillinge sind
das Verstehen und Kommunizieren der
Vorteile und Anwendungsbereiche durch Informationsmaterialien, Schulungen
und Workshops für verschiedene
Zielgruppen, die Gewährleistung von Transparenz bei Entscheidungen durch
Bereitstellung von Informationen über
Kosten und Nutzen, sowie die Schaffung eines Experten-Netzwerkes zur
Unterstützung der Wissensvermittlung und
Umsetzung von Projekten. Es ist wichtig, dass diese Bemühungen fortlaufend
gepflegt und aktualisiert werden.
What?
Um die Verwendung von digitalen Zwillingen zu verbessern, wird es hilfreich
sein, Anwendungsbeispiele
bereitzustellen, Schulungsunterlagen, Einführungskonzepte, einen
Wirtschaftlichkeitsrechner, Datenchecks und andere
Werkzeuge bereitzustellen. Diese Ressourcen können helfen, die
Vorstellungskraft der Benutzer zu schärfen, die
Implementierung zu vereinfachen, die Kompetenzen der Benutzer zu verbessern
und die Integrität und Qualität der
Daten zu überwachen. Es ist wichtig, dass diese Ressourcen regelmäßig
überprüft und aktualisiert werden, um
sicherzustellen, dass sie den aktuellen Anforderungen und Entwicklungen
entsprechen.
