Projektmanagement - Vorlesung 2

Rollen in Teams
- Es gibt in jedem Projektteam unterschiedliche Rollen die erfüllt werden müssen
- Diese sind sinnvoll
- Müssen in Abhängigkeit vom Projekt zusammengestellt werden
Recap aus der letzten Vorlesung
- Einteilung der Projekte in Agil/Klassisch anhnd ihrer Komplexität

Szenario

Wir produzieren Seife
Wir setzen das Projekt selbst um

Stakeholderanalyse für das Projekt

Identifikation der Stakeholder

Interne Stakeholder

Projektleitung/Management: Verantwortlich für die strategische Ausrichtung, Budgetierung und Erfolgskontrolle des Projekts.
IT-Abteilung: Zuständig für die technische Umsetzung, Integration und Wartung der digitalen Zwillinge sowie der IT-Infrastruktur.
Produktionsleitung und -mitarbeiter: Nutzer des digitalen Zwillings im operativen Geschäft, liefern Anforderungen und Feedback zur Praxistauglichkeit.
F&E/Entwicklung: Betreibt Modellierung und Simulation, entwickelt und validiert digitale Zwillinge für Produkte und Prozesse.
Qualitätssicherung: Nutzt digitale Zwillinge zur Prozessüberwachung und Qualitätssteuerung.

Externe Stakeholder

Lieferanten und Partner: Liefern Daten und Komponenten, müssen Schnittstellen bereitstellen und mit dem digitalen Zwilling interagieren.
Kunden: Profitieren von verbesserten Produkten und Services, können Anforderungen an Transparenz und Rückverfolgbarkeit stellen.
Berater und Systemintegratoren: Unterstützen bei der Konzeption, Implementierung und Integration neuer Technologien.
Industrieverbände und Standardisierungsgremien: Bieten Leitlinien und Rahmenwerke für den Einsatz digitaler Zwillinge.
Behörden und Regulierungsstellen: Stellen regulatorische Anforderungen an Datenschutz, Sicherheit und Nachhaltigkeit.

Erwartungen und Anforderungen der Stakeholder

Stakeholder-Gruppe	Erwartungen/Anforderungen
Projektleitung/Management	Erfolgreiche Projektumsetzung, Kostenkontrolle, ROI
IT-Abteilung	Sichere, skalierbare und wartbare Systeme
Produktionsleitung	Effizienzsteigerung, Transparenz, Flexibilität
Produktionsmitarbeiter	Benutzerfreundlichkeit, Unterstützung im Arbeitsalltag
F&E/Entwicklung	Modellierungs- und Simulationsmöglichkeiten
Qualitätssicherung	Prozessüberwachung, Qualitätssteuerung
Lieferanten/Partner	Schnittstellen, Datenqualität, Zusammenarbeit
Kunden	Transparenz, Rückverfolgbarkeit, Produktqualität
Berater/Systemintegratoren	Klare Anforderungen, Zugang zu relevanten Informationen
Industrieverbände	Einhaltung von Standards und Best Practices
Behörden	Einhaltung von Datenschutz, Sicherheit und Nachhaltigkeit

Einfluss und Interessen

Hoher Einfluss, hohes Interesse: Projektleitung, IT-Abteilung, Produktionsleitung, F&E/Entwicklung
Hoher Einfluss, geringes Interesse: Behörden, Industrieverbände (können Vorgaben machen, sind aber nicht täglich involviert)
Geringer Einfluss, hohes Interesse: Produktionsmitarbeiter, Kunden (Profitieren direkt, haben aber wenig Entscheidungsmacht)
Geringer Einfluss, geringes Interesse: Lieferanten (abhängig vom Grad der Integration und Zusammenarbeit)

Stakeholder-Cluster

Steuerungsgruppe: Projektleitung, Management, IT-Abteilung, F&E/Entwicklung
Nutzer: Produktionsleitung, Produktionsmitarbeiter, Qualitätssicherung
Externe Partner: Lieferanten, Berater, Systemintegratoren
Regulatorische Stakeholder: Behörden, Industrieverbände

Projektressourcen

Technische Ressourcen

IT-Infrastruktur: Leistungsfähige Server, Netzwerke und Speicherkapazitäten sind notwendig, um große Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten und zu speichern. Cloud-Lösungen und Edge-Computing können hier eine wichtige Rolle spielen.
IoT-Sensoren und Aktoren: Sie erfassen Betriebs-, Zustands- und Prozessdaten direkt von Maschinen, Anlagen und Produkten und ermöglichen die Synchronisierung zwischen realer und digitaler Welt.
Softwareplattformen: Spezialisierte Plattformen wie Manufacturing Integration Platforms (MIP) oder ERP-/MES-Systeme sind erforderlich, um digitale Zwillinge zu verwalten, zu visualisieren und mit anderen Anwendungen zu integrieren.
Analytik- und KI-Tools: Machine-Learning- und KI-Algorithmen werden für die Auswertung und Analyse der Big Data benötigt, um z.B. Anomalien zu erkennen oder Predictive Maintenance zu ermöglichen.

Datenressourcen

Echtzeitdaten: Betriebsdaten, Maschinendaten, Qualitätsdaten und Energiedaten müssen kontinuierlich erfasst und ausgewertet werden.
Historische Daten: Sie dienen als Referenz für Simulationen, Optimierungen und die Verbesserung von Prozessen.
Schnittstellen und Datenstandards: Offene Schnittstellen und herstellerübergreifende Standards sind wichtig, um den Austausch und die Integration von Daten sicherzustellen.

Menschliche Ressourcen

Fachkräfte: IT-Experten, Datenanalysten, Produktionsingenieure, F&E-Mitarbeiter und Qualitätsmanager sind für Konzeption, Implementierung und Betrieb des digitalen Zwillings unerlässlich.
Projektmanagement: Koordination und Steuerung aller Projektbeteiligten und Ressourcen.
Change Management: Schulungen und Unterstützung für Produktionsmitarbeiter, um Akzeptanz und effektive Nutzung zu fördern.

Materielle und organisatorische Ressourcen

Maschinen und Anlagen: Die physische Produktionsumgebung, die digital abgebildet werden soll.
Werkzeuge und Materialien: Digitale Zwillinge können auch Werkzeuge und Materialflüsse abbilden und optimieren.
Regulatorische und normative Vorgaben: Berücksichtigung von Datenschutz, IT-Sicherheit und branchenspezifischen Standards.

Zieldefinition nach SMART

Hauptziel: Bis zum 01.12.2025 soll ein digitaler Zwilling der Hauptproduktionslinie in Betrieb genommen werden, der eine Echtzeitüberwachung und -steuerung der Produkltionsprozesse ermöglicht, um die Produktionsausfallzeiten um mindestens 10% und die Fehlerquote um mindestens 15% gegenüber dem Vorjahr zu reduzieren.
1. Teilziel: Digitalisierung der Produktionsprozesse
- Bis zum 31.08.2025 werden alle relevanten Produktionsprozesse und -maschinen digital erfasst und im digitalen Zwilling abgebildet, sodass mindestens 95% der Produktionsdaten in Echtzeit erfasst werden.
2. Teilziel: Verbesserung der Rückverfolgbarkeit
- Bis zum 01.12.2025 können für alle Produktionschargen die zugehörigen Prozessdaten und Qualitätsparameter digital dokumentiert und auf Anfrage innnerhalb von 2 Minuten abgerufen werden.
3. Teilziel: Schulung der Mitarbeiter
- Bis zum Go-Live am 01.12.2025 werden mindestens 90% der Produktionsmitarbeiter in der Nutzung des digitalen Zwillings geschult und absolvieren eine erfolgreiche Abschlussprüfung.
4. Teilziel: Integrations in bestehende IT-Systeme
- Bis zum 31.10.2025 ist der digitale Zwilling vollständig in das bestehende ERP- und MES-System integriert, sodass Daten automatisch ausgetauscht werden und keine manuelle Doppelpflege mehr erforderlich ist.
5. Teilziel: Qualitätssicherung
- Bis zum 15.11.2025 werden die wichtigsten Qualitätskennzahlen (z.B. Fehlerquote, Ausschussrate) automatisiert vom digitalen Zwilling erfasst und wöchentlich an die Qualitätssicherung gemeldet.

Wichtige Links

Studium an der IU Internationale Hochschule am Standort Hannover im Zeitraum von Oktober 2022 bis April 2026