Digitalisierung

ERP und Industrie 4.0

Lesedauer: 3 Minuten

15. Dezember 2019 von Wilmjakob J. Herlyn

ERP und Industrie 4.0
© Pixabay / geralt

Das Aufkommen der Industrie 4.0 erfordert eine Weiterentwicklung von ERP-Systemen. Durch neue Identifikationstechnologien, Ortungs- und Kommunikationssysteme ergeben sich für die Unternehmen auch im produktions- und betriebswirtschaftlichen Bereich neue Herausforderungen und neue Innovationsmöglichkeiten, denn den Unternehmen stehen permanent genaue Daten über ihre Produkte und Teile im Auftragsprozess zur Verfügung. Die riesige Menge der erfassten Daten erfordert dafür ein geeignetes ERP-System-Konzept, das durch steigende Produktvarianten, Globalisierung der Produktionsnetzwerke und der Produktion nach Kundenauftrag zusätzlich eine noch höhere Priorität bekommt. Dieser Beitrag beschäftigt sich mit der Frage, auf welcher Grundlage ein solch neues ERP-System 4.0 aufgebaut werden sollte, welche Datenbanken dafür erforderlich sind und welche Eigenschaften und Funktionen es umfassen sollte.

Digitaler Zwilling 

Die Digitalisierung ist ein Phänomen, das Industrieunternehmen schon seit Jahrzehnten begleitet; mit dem Aufkommen der Industrie 4.0 erreicht die Digitalisierung jedoch eine neue Ebene durch eine Vielzahl neuer Technologien, intelligenter Softwaretools und cloudbasierte Kommunikations- und IT-Systeme. Einer der wichtigsten Trends ist der „Digitale Zwilling“ [1]. Im logistischen Bereich wird vor allem die Idee einer „Digitalen Lieferkette“ von vielen logistischen Unternehmen und führenden Softwarehäusern wie SAP, Oracle und Microsoft in ihre ERP-Suite integriert [2-4].

Die Idee eines Digital Zwilling Konzepts wurde zuerst von M. Grieves und J. Vickers entwickelt [5] und basiert auf drei Säulen: a) die physischen Produkte im realen Raum b) die digitalen Produkte im virtuellen Raum und c) die Verbindungen der virtuellen und realen Produkte durch Daten und Informationsprozesse. Dieses Konzept ist auf technische Produkte und deren Lebenszyklus ausgerichtet und beruht vor allem auf CAD-/CAM-Daten. ERP-Systeme dagegen befassen sich mit Steuerungsprozessen und Objekten wie Kundenaufträge und Termine. Dieses ERP-Konzept basiert – wie bei Grieves/Vickers – ebenfalls auf drei Säulen: Realität, Repositorium und Regulierung, muss aber auf die Produktions- und Logistikprozesse und Materialflussobjekte angepasst werden (Bild 1). 

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Bild 1: Die drei Säulen des Konzeptes eines Digitalen Zwillings für EPR-Systeme.

Unter „Realität“ werden alle Materialfluss-Objekte und alle Strecken verstanden, in denen sich diese Objekte bewegen. Unter „Repositorium“ werden alle digitalen Informationen verstanden, die zur Planung, Steuerung und Überwachung der Ressourcen erforderlich sind, d.h. alle Datenbanken zur digitalen Abbildung der Realität. Unter „Regulierung“ werden die Interaktionen zwischen den virtuellen und realen Objekten verstanden. Der „Digitale Schatten“ bezeichnet dabei die Daten, die von den realen Objekten stammen (Ist-Daten) und der „Digitale Trigger“ bezeichnet die die Daten und Werte, die von der virtuellen an die reale Welt übertragen werden (Soll-Daten). 

Digitaler SchattenDigitaler TriggerDigitales Zwillings-KonzeptERPS 4.0Industrie 4.0TeilebedarfsrechnungRegelkreissteuerung


[1] Gartner, 2018, „Top 10 Strategic Technology Trends for 2018”, https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-strategic-technology-trends-for-2018 (Abruf: Oktober 2019)
[2] Microsoft, 2017, “The Process Digital Twin: A step towards operational excellence”, https://info.microsoft.com/rs/157-GQE-382/images/Digital%20Twin%20Vision.pdf (Abruf: Oktober 2019)
[3] Oracle, 2017, ”Digital Twins for IoT Applications - A Comprehensive Approach to Implementing IoT Digital Twins”, White Paper, http://www.oracle.com/us/solutions/internetofthings/digital-twins-for-iot-apps-wp-3491953.pdf (Abruf: Oktober 2019)
[4] SAP, 2017, „SAP Leonardo and the Digital Supply Chain - A world with Connected Logistics”, (by Rhod Joyce, SAP); https://assets.dm.ux.sap.com/previewhub/canada-digital-transformation/pdfs/digital-supply-chain.pdf (Abruf: Oktober 2019)
[5] Grieves M., 2014, “Digital Twin - Manufacturing Excellence through Virtual Factory Replication”, Whitepaper, LLC; https://research.fit.edu/media/site-specific/researchfitedu/camid/documents/1411.0_Digital_Twin_White_Paper_Dr_Grieves.pdf (Abruf: Oktober 2019)
[6] Herlyn W., 2012, „PPS im Automobilbau”, Hanser Verlag, München (s. Kap. 3)
[7] Herlyn, W., 2014, “The Bullwhip Effect in expanded supply chains and the concept of cumulative quantities”; in: “Innovative Methods in Logistics and Supply Chain Management”, Blecker Th. et al. (Ed.), epubli GmbH, Berlin, 2014, S. 513-528
[8] Reggelin, T. 2011, „Mesoskopische Modellierung und Simulation logistischer Flusssysteme”, Verlag: Otto-von-Guericke-Universität Magdburg, (Dissertation)
[9] Domschke W., Drexl A., Klein R., Scholl A, 2015: „Einführung in Operations Research“. 9. Auflage. Springer, Berlin 2015, (s. Kap. 6)
[10] DHL, 2019, “Digital Twins in Logistics”, A DHL perspective on the impact of digital twins on the logistics industry, DHL Trend Research, 2018, https://www.logistics.dhl/content/dam/dhl/global/core/documents/pdf/glo-core-digital-twins-in-logistics.pdf (Abruf: Oktober 2019)

Bild: DHL, Siemens, Toyota, Jungmann, ICL




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