Wertschöpfende Instandhaltung
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In zahlreichen Unternehmen wird die Instandhaltung als kostenverursachender Dienstleister und nicht als wertschöpfender Erfolgsfaktor gesehen. Wegen des digitalen Wandels, sich ständig verändernder Märkte und wachsender Konkurrenz gilt es, die Wertschöpfungsorientierung in den Vordergrund zu stellen, das Potenzial zur Wertschöpfungssteigerung zu nutzen und sich dadurch einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil gegenüber Mitbewerbern zu sichern. Aktuelle Themen hierzu sind u. a. Wissenssicherung, Digitalisierung, transparente und dynamische Instandhaltungsstrategieoptimierung und Einbettung der Instandhaltung in Operational-Excellence-Vorhaben im Unternehmen. Alles Initiativen, um langfristige Wertschöpfungssteigerung sicherzustellen.
Welche Musterlösungen hierzu gibt es? Welche Voraussetzungen braucht man für eine langfristige, kontinuierliche Wertschöpfungssteigerung in Zeiten zunehmender Digitalisierung? Wie kann diese quantifiziert und als Argumentationsbasis herangezogen werden? Auf diese und viele weitere Fragen rund um das Thema "Wertschöpfungsorientierung - Tools, Methode und Modelle" geben die Beiträge der Autoren aus Wirtschaft und Wissenschaft Antworten. Erkenntnisse aus Projekten und umgesetzte Best-Practice-Beispiele, angewandte Methoden und entwickelte Tools in Produktion und Instandhaltung werden vorgestellt.
Dieses Buch richtet sich an Führungskräfte und Mitarbeiter aus den Bereichen Produktion, Instandhaltung und Qualitätsmanagement sowie Wissenschaftler und Forscher in diesen Bereichen. Es stellt die neuesten Forschungs- und Umsetzungserkenntnisse bekannter Industrieunternehmen und einschlägiger Forschungsinstitutionen vor. In den einzelnen Beiträgen werden unter anderem folgende Schwerpunkte thematisiert:
- Operational Excellence
- Instandhaltungsstrategieoptimierung
- Wertschöpfungsbetrachtung
- Lean Management
- Krisen- und Risikomanagement
- Wissensmanagement und Qualifizierung
- Proaktive Instandhaltung
- Change Management
- Zeitwirtschaft in der Instandhaltung
- Data Analytics
- Ersatzteil-Management
- Informationsmanagement
Folgt in ca. 2-3 Arbeitstagen