Decision-Making in Production Network Configuration - A Design Framework for Digital Twins of Global Production Networks

Die Konfiguration von Produktionsnetzwerken ist heute so komplex und volatil wie nie zuvor. Um in dem von Wettbewerb und Disruption geprägten Umfeld die richtigen Entscheidungen zu treffen, braucht es eine Entscheidungsunterstützung für zahlreiche Konfigurationsaufgaben, die Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführt. Viele Unternehmen nutzen jedoch weiterhin manuelle Entscheidungsprozesse und fallbezogene Modellierungen, was ihre Entscheidungen verlangsamt und verschlechtert. Wie Unternehmen am besten ein Entscheidungsunterstützungssystem im Sinne eines digitalen Zwillings ihres Produktionsnetzwerks schaffen können, bleibt eine offene Frage.
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Diese Arbeit hat zum Ziel, Unternehmen einen Weg zu einem solchen System aufzuzeigen. Sie geht daher der Frage nach: Wie lassen sich Entscheidungsunterstützungs-systeme für die Konfiguration globaler Produktionsnetzwerke realisieren, Entscheidungsaufwände verringern und schnellere und bessere Entscheidungen ermöglichen?
Um diese Frage zu beantworten, wird eine Forschungsmethodik der Design Science angewendet, die sich auf den pragmatischen Nutzen des Artefakts konzentriert.
Das entwickelte Rahmenwerk für den Entwurf globaler Produktionsnetzwerk-Zwillinge umfasst vier Aspekte: Ein Entwicklungsvorgehen für an Konfigurationsaufgaben angepasste Entscheidungsunterstützungssysteme, eine gemeinsame Basisarchitektur, die den Anwendungen Daten und zusätzliche Funktionen bereitstellt, ein gemeinsames Datenerfassungsschema und ein Implementierungsprozess, zur organischen, nutzenorientierten Entwicklung des unternehmensspezifischen digitalen Zwillings.
Das Rahmenwerk wird bei einem großen Automobilzulieferer angewendet und getestet, um mehrere Entscheidungen in dessen Produktionsnetzwerk zu unterstützen, wodurch der Nutzen des Ansatzes demonstriert wird.
Dieser Entwicklungsansatz für digitale Zwillinge von Produktionsnetzwerken ermöglicht es Unternehmen, schnell dauerhafte Lösungen zur Netzwerkkonfiguration zu finden und diese kontinuierlich weiterzuentwickeln. Die Ergebnisse können von Forschenden genutzt werden, um systematisch Entscheidungshilfen für Produktionsnetzwerke zu entwickeln. Die Wettbewerbsvorteile, die Unternehmen mit solchen Systemen erzielen können, sind beträchtlich.
Diese Arbeit ist ein Schritt hin zu einer besseren und effizienteren Entscheidungsfindung in Produktionsnetzwerken in einer sich ständig verändernden Welt.

The configuration of production networks is now as complex and volatile a task as ever. Making the correct decisions in today’s competitive and disruption-prone environment requires adequate tools that combine data from different sources and offer decision support for the multitude of configuration tasks. However, many companies still rely on largely manual decision-making or case-by-case modelling, leading to slower and worse decisions. How companies can best create a decision support system that is a digital twin of their production network remains a question.
This thesis seeks to provide companies with a path towards such a system. ... mehrThus, it interrogates the question: How can decision support systems for the configuration of global production networks be realised efficiently, requiring reduced efforts for each decision and thus enabling faster and better decision-making?
A design science research methodology focused on the pragmatic utility of the developed artefact is applied to address the question.
The artefact developed in response to the research question is a framework for designing global production network twins. It comprises four main aspects that reflect the structure of the resulting digital twin. The first is the design of decision support systems adapted for the specific production network configuration tasks. The second is a common base architecture providing consolidated data and additional functions to the applications. The third is a data acquisition scheme to achieve synergies. The fourth part is an implementation process allowing organisations to organically develop their digital twin while maximising its utility.
The framework is applied and tested with a large automotive supplier to support several decisions in its production network, demonstrating the approach's utility.
The results show that this design approach to digital twins of production networks allows organisations to quickly manifest lasting solutions to improve their network configuration and continuously build upon them. Researchers may use the platform this work provides to design production network decision support systematically. The competitive advantages companies can realise with such systems are considerable, and widespread adoption could increase value creation efficiency.
Ultimately, this work is a step towards better, more efficient decision-making in production networks in our ever-changing world.