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Industrie 4.0 und kennzahlengesteuerte dezentrale Logistik

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Felsch, T., Franke, H., Czenskowsky, T. Industrie 4.0 und kennzahlengesteuerte dezentrale Logistik. Der Betriebswirt, 58(2), 10-16. https://doi.org/10.3790/dbw.58.2.10
Felsch, Thomas; Franke, Hubertus and Czenskowsky, Torsten "Industrie 4.0 und kennzahlengesteuerte dezentrale Logistik" Der Betriebswirt 58.2, , 10-16. https://doi.org/10.3790/dbw.58.2.10
Felsch, Thomas/Franke, Hubertus/Czenskowsky, Torsten: Industrie 4.0 und kennzahlengesteuerte dezentrale Logistik, in: Der Betriebswirt, vol. 58, iss. 2, 10-16, [online] https://doi.org/10.3790/dbw.58.2.10

Format

Industrie 4.0 und kennzahlengesteuerte dezentrale Logistik

Felsch, Thomas | Franke, Hubertus | Czenskowsky, Torsten

Der Betriebswirt, Vol. 58 (2017), Iss. 2 : pp. 10–16

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Professor Dr.-Ing. Thomas Felsch, M.S. (USA), ist an der Ostfalia Hochschule für angewandte Wissenschaften für „Bestandsmanagement“ berufen.

Professor Dr. Hubertus Franke ist an der Ostfalia Hochschule für angewandte Wissenschaften für „Logistik und Informationsmanagement“ berufen.

Professor Dr. Torsten Czenskowsky ist an der Ostfalia Hochschule für angewandte Wissenschaften für „Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Logistikcontrolling“ berufen.

References

  1. Baumgarten, B.: Petri-Netze – Grundlagen und Anwendungen, 2. Aufl., Heidelberg 1996.  Google Scholar
  2. Czenskowsky, T.; Kettenring, S.: Ein Kennzahlensystem für Logistikdienstleister, in: Pradel, U.; Süssenguth, W.; Piontek, J.; Schwolgin, A. (Hrsg.): Praxishandbuch Logistik, Ergänzungslieferung Juni, Köln 2016a.  Google Scholar
  3. Czenskowsky, T.; Kettenring, S.: Innovative Kennzahlensysteme in der Logistik, in: Der Betriebswirt 1/2016b, S. 24 - 29.  Google Scholar
  4. Drath, R.: Industrie 4.0 – eine Einführung, in: open automation 3/2014, S. 2 - 7.  Google Scholar
  5. Ferber, J.: Multiagentensysteme – Eine Einführung in die verteilte künstliche Intelligenz, München, 2001.  Google Scholar
  6. Franke, H.: Eine Methode zur unternehmensübergreifenden Transportdisposition durch synchron und asynchron kommunizierende Agenten, HNIVerlagsschriftenreihe, Universität Paderborn, 07/2004.  Google Scholar
  7. Franke, H.: A model driven Software-System for decision support in very complex logistics scenarios, ICONSETE 2016, Barcelona 2016, Spain.  Google Scholar
  8. Franke, H.; Matteoschat, S.: Dezentrale Produktionsablaufplanung mittels Agentensimulation: 11. Paderborner Frühjahrstagung – Nachhaltigkeit in flexiblen Produktions- und Liefernetzwerken, Paderborn, 04/2009.  Google Scholar
  9. Kaplan, R.; Norton, D.: Balanced Scorecard, Stuttgart 1997.  Google Scholar
  10. Klügl, F.: Multiagentensimulation – Konzepte, Werkzeuge, Anwendungen; München 2001.  Google Scholar
  11. Kummer, O.; Wienberg, F.; Duvigneau, M.; Schumacher, J.; Köhler, M.; Moldt, D.; Rölke, H.; Valk, R.: An extensible editor and simulation engine for Petri nets: Renew, in: Cortadella, J.; Reisig, W. (Hrsg.): Applications and Theory of Petri Nets 2004. 25th International Conference, ICATPN 2004, Bologna, Italy, June 2004. Proceedings, Volume 3099 of Lecture Notes in Computer Science, Berlin 2004, S. 484 - 493.  Google Scholar
  12. Makoski, R.: Mindestens haltbar bis…Kennzahlen im Logistik-Controlling, in: Berens, W.; Hoffjan, A.; Schmitting, W. (Hrsg.): Controlling in Fallstudien, Stuttgart 1999, S. 67 - 94.  Google Scholar
  13. Reichmann, T.: Controlling mit Kennzahlen und Managementberichten, 8. Aufl., München 2011.  Google Scholar
  14. Reisig, W.: Petrinetze, Modellierungstechnik, Analysemethoden, Fallstudien; Wiesbaden 2010.  Google Scholar
  15. Schulte, C.: Logistik, 6. Aufl., München 2012.  Google Scholar
  16. VDI/VDE-Gesellschaft (Hrsg.): Industrie 4.0 Statusreport Wertschöpfungsketten, Düsseldorf 2014.  Google Scholar
  17. Weber, J.; Wallenburg, C.: Logistik- und Supply Chain Controlling, 6. Aufl., Stuttgart 2010.  Google Scholar

Abstract

Im Zeitalter von Industrie 4.0 werden besondere Erwartungen an die Logistik gestellt. Dies geht mit einer Dezentralisierung von Logistikprozessen und -systemen einher, um der Skalierbarkeit von stetig komplexer werdenden Anforderungen in der Logistik Genüge zu tun. Eine Möglichkeit, um die Kontrolle in komplexen Logistiksystemen zu behalten, besteht in der kennzahlbasierten Strukturierung relevanter Logistikbereiche. Im vorliegenden Beitrag ist eine Methode vorgestellt worden, wie über Petri-Netze logistische Systeme – im Kontext von Industrie 4.0 – dezentral gesteuert, Prozesse simuliert und darauf aufbauend Kennzahlen berechnet werden können. Hierbei können ebenfalls eigenständige, selbststeuernde Prozesse generiert werden, die in der Literatur als Agentensysteme seit längerem bekannt sind. Es ist erklärt worden, wie Petri-Netze hierbei Teilbereiche einer komplexen Logistik steuern und simulieren können. Diese Art der Modellierung ist gerade für den Einsatz von Industrie-4.0-Technologien und -Methoden sehr zielführend. U. a. ist dies am Beispiel der Umschlagshäufigkeit in Lägern dargestellt und umgesetzt worden. Als Ausblick werden mehrdimensionale Logistik- und Kennzahlsysteme aufgeführt sowie eine Prognose über zukünftige Entwicklungen im Bereich der Modellierung dezentraler, kennzahlbasierter Logistiksysteme gegeben.

The following article deals with the effects of the current issue “Industry 4.0” on logistics. Due to technological innovations (e.g. the speed of microprocessors), Industry 4.0 developed. It is called the fourth industrial revolution. It is based on communication across corporate boundaries and networking between persons, machines and subjects based on the internet. Possibilities for decentralized control of logistics can arise, which can be described with petri-nets. They are used for the illustration of general context or simulation. For the textual support of the logistic task area indicators or an indicator system can be used.

Keywords: petri netz, logistikszenario, key performance indicators, it steuerung, distributionslogistik

Table of Contents

Section Title Page Action Price
Thomas Felsch / Hubertus Franke / Torsten Czenskowsky: Industrie 4.0 und kennzahlengesteuerte dezentrale Logistik 10
Summary 10
1 Einleitung 10
2 Industrie 4.0, Logistik und die Folgen 10
2.1 Dezentrale Logistik 11
2.2 Auswirkungen auf Arbeitsplätze 11
2.3 Kennzahlensteuerung 12
2.4 Modellierung 12
3 Modellierung dezentraler Logistik-Systeme und Industrie 4.0 13
3.1 Dezentrales Logistikszenario mit vernetzter IT-Steuerung im Umfeld von Industrie 4.0 13
3.2 Beispiel einer Kennzahlenberechnung in einer dezentralen Logistik 14
4 Kennziffern und Kennzahlensysteme dezentraler Logistik-Systeme und Industrie 4.0 14
4.1 Bisherige Kennzahlen- und Logistikkennzahlensysteme 15
4.2 Mehrdimensionale Logistikkennzahlensysteme 16
5 Fazit und Ausblick 16
Quellenverzeichnis 16