Datenflussarchitektur

Zur Beschreibung des Entwicklungsumfelds in der Produktentwicklung wurde in unserem PDM|PLM Competence Center ein Modell erarbeitet und verbessert: Das Engineering Operating System (EOS) beschreibt das Betriebssystem der Entwicklung.

Ein durchgängiger und transparenter Daten- und Informationsfluss ist die Voraussetzung für die konsequente Umsetzung von Digitalisierungsprojekten aus zukunftsweisenden Bereichen wie Smart Services, Digitale Zwillinge oder Advanced Systems Engineering. Das Engineering Operating System (EOS) gewährleistet diese Transparenz durch eine übersichtliche Struktur und klare Visualisierung.

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Das Engineering Operating System (EOS) beschreibt das Betriebssystem der Entwicklung.

Im EOS werden vier zentrale Dimensionen abgebildet:

1. Die Prozesse und Unternehmensorganisation.

2. Die verfügbaren Werkzeuge und IT-Systeme. In der Überschneidung von Werkzeugen und Prozessen wird die Anwendung von IT-Systemen beschrieben. Dabei werden folgende Fragen beantwortet: Wann sind im Prozessablauf welche Werkzeuge zu verwenden? Sind Aufgabe und Fähigkeit und Eignung des Werkzeugs aufeinander abgestimmt?

3. Die virtuellen und physischen Artefakte, also die notwendigen Daten- und Informationsmodelle. Die hier abgebildeten Artefakte haben neben der Verbindung zu den Werkzeugen eine Überschneidung mit der Prozessdimension. Hier steht im Vordergrund, die erwarteten Arbeitsergebnisse in Format und Qualität und ggf. in ihrer gestiegenen Reife im Kontext der definierten Prozesse zu beschreiben. Diese drei Dimensionen und ihre Wechselwirkungen beschreiben die Grundlage des Entwicklungsumfelds in Arbeitsanweisung, Werkzeug und Artefakten. 

Die Besonderheit des EOS liegt in der Berücksichtigung der vierten Dimension:

4. Die Entwicklungsaktivitäten. Diese zentrale Dimension im Zentrum des Modells beschreibt die tatsächlich durch die Entwicklungsbeteiligten ausgeführten Handlungen (recherchieren, berechnen, konstruieren, dokumentieren, etc.). In ihrer Gesamtheit bilden diese vier Dimensionen die tatsächlich erfolgende Produktentwicklung ab und sollten in der Gestaltung berücksichtigt werden.

Mit der Datenflussanalyse zum durchgängigen und schlanken Datenfluss

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Die Datenflussanalyse ist eine Methode, die in verschiedenen Phasen des Produktlebenszyklus Anwendung finden kann, um beispielsweise Veränderungsprojekte im Rahmen der digitalen Transformation zu begleiten. Dabei wird eine Datenflussarchitektur erstellt, die einen ganzheitlichen Blick auf die Aktivitäten und IT-Systeme und deren Zusammenhänge innerhalb eines Unternehmens ermöglicht. Dabei wird das oben vorgestellte EOS-Modell durch den Daten- und Informationsfluss zwischen Aktivitäten ergänzt. Sie wird angewandt, um den Ist-Zustand der Arbeitsweise zu analysieren und daran Probleme und Verbesserungspotentiale aufzuzeigen sowie Zielbilder und Soll-Arbeitsweisen zu entwickeln.

Gerade im Kontext von Mensch-Maschine Kollaboration und der Automatisierung von Entwicklungsaktivitäten ist ein digitales Abbild der Aktivitäten und Datenflüsse eine sinnvolle Ausgangsbasis. Der wesentliche Mehrwert entsteht für Unternehmen während der Erarbeitung der Datenflussarchitektur gemeinsam mit allen relevanten Stakeholdern. Es werden die wertschöpfenden Aktivitäten, die ausführenden Personen, die verwendeten Werkzeuge und die veränderten und erzeugten Modelle oder Daten berücksichtigt. Im betrachteten Teil des Produktentstehungsprozesses werden diese entlang des Datenflusses systematisch analysiert und durch die Datenflüsse zwischen den Aktivitäten in einen Zusammenhang gesetzt. Dabei gilt es, sich auf die wertschöpfenden Aktivitäten zu fokussieren, und nicht wertschöpfende Aktivitäten zu vermeiden. Anschließend wird der Datenfluss nach Qualitätskriterien bewertet und optimiert.

Digitale Zwillinge und Zukunftsthemen

Gemeinsam forschen wir im Werner-von-Siemens Centre for Industry and Science mit vielen Partnern. Die Datenflussanalyse bildet dabei die Grundlage für alle Zukunftsthemen wie Feedback-to-Design, Digitalisierte Produktion und Smart Services.

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Betrachtung des Entwicklungsumfeldes durch die methodische Datenflussanalyse (ProduktDaten Journal des prostep ivip Vereins, 2017)