Systematik zur Reifegradmodell-basierten Validierung der Digitalisierung im Engineering
Produktnummer:
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Autor: | Tafvizi Zavareh, Mona |
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Themengebiete: | Arbeitssystem MBSE PLM Systems Engineering |
Veröffentlichungsdatum: | 15.08.2024 |
EAN: | 9783844095616 |
Auflage: | 1 |
Sprache: | Deutsch |
Seitenzahl: | 201 |
Produktart: | Kartoniert / Broschiert |
Verlag: | Shaker |
Produktinformationen "Systematik zur Reifegradmodell-basierten Validierung der Digitalisierung im Engineering"
Die vorliegende Dissertation zielt darauf ab, den Digitalisierungsstand in produzierenden Unternehmen systematisch zu bewerten. Der Schwerpunkt liegt auf innovativen Produkten sowie den notwendigen Prozessen, Methoden und Tools im Engineering, unter Berücksichtigung der Kompetenzen der Mitarbeiter in einem geeigneten organisatorischen Umfeld. Zunächst werden die Handlungsfelder der Digitalisierung im Engineering identifiziert und deren Optimierungspotenziale basierend auf etablierten Ansätzen und Lösungskonzepten wie Product Lifecycle Management, Modellbasiertes Systems Engineering (MBSE), Digitale Zwillinge und Arbeitssystemanalyse aufgezeigt. Um diese Ansätze effizient in die Praxis umzusetzen, bedarf es eines konkreten Validierungsverfahrens. Reifegradmodelle bieten sich hierfür an. In dieser Arbeit wurden daher bestehende Reifegradmodelle im Kontext der Digitalisierung hinsichtlich ihrer Eignung für Engineering-relevante Anforderungen analysiert. Darüber hinaus wurde ein eigenes Reifegradmodell, das VPE EDMM (VPE Engineering Digitalization Maturity Model), entwickelt. Das Modell besteht aus sechs Dimensionen: Digitalisierung der Produkte und Services: Behandelt die Transformation von mechatronischen Produkten zu cybertronischen, intelligenten Produkten/ Systemen/ Cyber Physical Systems. Mensch: Berücksichtigt die Fähigkeiten und Kompetenzen der Ingenieure im Kontext der Digitalisierung. Organisationskultur: Reflektiert die Anpassungsfähigkeit und das digitale Mindset innerhalb des Unternehmens. Organisationsstruktur: Untersucht die Unternehmensstruktur im Hinblick auf die Unterstützung digitalisierter Ingenieurarbeit. Daten: Analysiert den Umgang mit Daten, einschließlich ihrer Qualität, Integration und Nutzung.

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