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Titel: Manufacturing execution systems driven process analytics: A case study from individual manufacturing
VerfasserIn: Mayer, Lea
Mehdiyev, Nijat
Fettke, Peter
HerausgeberIn: Makris, Sotiris
Sprache: Englisch
Titel: Procedia CIRP
Startseite: 284
Endseite: 289
Verlag/Plattform: Elsevier
Erscheinungsjahr: 2021
Erscheinungsort: Amsterdam
Titel der Konferenz: CIRP CATS 2020
Konferenzort: Athens, Greece
Dokumenttyp: Konferenzbeitrag (in einem Konferenzband / InProceedings erschienener Beitrag)
Abstract: The ability to trace and analyze the processes over various stages of the production value chain has become vital to generate the added value. In this context a thorough integration of the business and manufacturing processes is an essential prerequisite to facilitate the data-driven decision making which is crucial for product personalization. Implementing process analytics techniques on the critical production process data delivered by Manufacturing Execution Systems (MES) provides excessive opportunities to enhance the traceability and planning processes. To illuminate such an analytical approach, we examine in this article a use case from the individual manufacturing domain and discuss the details of the integration scenarios for MES data-driven analytics. The necessity of embedding the construction design data generated in Computer-Aided Design (CAD) systems to the proposed analytics process is particularly highlighted. The scientific and practical implications of the process analytics for different manufacturing analytics scenarios are discussed as well.
DOI der Erstveröffentlichung: 10.1016/j.procir.2020.05.239
URL der Erstveröffentlichung: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2212827120314608
Link zu diesem Datensatz: hdl:20.500.11880/31473
http://dx.doi.org/10.22028/D291-34136
ISSN: 2212-8271
Datum des Eintrags: 5-Jul-2021
Bemerkung/Hinweis: Procedia CIRP, Volume 97, 2021, Pages 284-289
Fakultät: HW - Fakultät für Empirische Humanwissenschaften und Wirtschaftswissenschaft
Fachrichtung: HW - Wirtschaftswissenschaft
Professur: HW - Prof. Dr. Peter Loos
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

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