Neue Trends in produzierenden Unternehmen wie Rapid Prototyping und Design Thinking führen dazu, dass Entwicklungszeiten verkürzt und Produkte bereits frühzeitig tatsächlich produziert werden. Dabei sollen gezielt Unstimmigkeiten im Produkt bei der Produktion erkannt werden. Damit wandelt sich die Wahrnehmung von Change Requests von einem zu vermeidenden Übel hin zu einer Chance zur schnellen Produktverbesserung. Um diese Chance wahrnehmen zu können, müssen Unternehmen befähigt werden, Change Requests sowohl schnell als auch qualitativ hochwertig umzusetzen. Zur Auflösung dieser Dichotomie wird ein agiles Datenmodell entwickelt.
Ein Change Request ist ein formalisierter Antrag auf Veränderung eines Produktmerkmals. Ein Change Request kann beispielsweise in der Produktion entstehen, wenn Werker feststellen, dass das gewünschte Produkt auf den vorliegenden Anlagen nicht gefertigt werden kann. Diese Information muss dann von der Produktion, dem Ort der Fehlererkennung, zu der Konstruktion und der Arbeitsplanung, den Orten der Fehlerbehebung, weitergeleitet und dort umgesetzt werden.
Um die Vorteile von Change Requests nutzbar zu machen, müssen Unternehmen einen schnellen Zugang zu allen benötigten Informationen sicherstellen und einen automatisierten Change-Request-Prozess implementieren. Die Lösung dafür stellt ein agiles Datenmodell dar, das mit drei Ebenen arbeitet: Auf oberster Ebene werden in Form von Apps alle benötigten Informationen dem Mitarbeiter auf einem Bildschirm angezeigt. Die Informationen und Daten entstammen einem Data Lake, in dem sie redundanzfrei vorgehalten werden. Der Nutzer kann Eingaben entweder auf der App-Oberfläche vornehmen oder direkt in den Expertensystemen der mittleren Ebene.
Der Vorteil des agilen Datenmodells liegt im höheren Nutzen eines Change Requests durch die beschleunigte Abwicklung. Im Expertenvortrag werden das agile Datenmodell sowie Migrationsstufen und Anwendungsbeispiele vorgestellt.
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