http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/36118 2026-07-23T12:58:41Z 2026-07-23T12:58:41Z Ricken, Karl-Albrecht Verzano, Nemrude http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/36132 2021-03-25T13:59:56Z 2020-01-01T00:00:00Z

Cloud Robotik Ricken, Karl-Albrecht; Verzano, Nemrude Über die letzten zehn Jahre haben sich Logistikketten und -prozesse teilweise drastisch verändert. Das liegt einerseits am Trend zu eCommerce und steigender Nachfrage nach individualisierten Produkten und Dienstleistungen. Andererseits haben Fortschritte in der IT-Hardware neue Möglichkeiten eröffnet. Sogenannte kollaborative Roboter gewinnen an Bedeutung, um Produktivität und vor allem Agilität in Produktion und Logistik zu verbessern. Roboterautomatisierung wurde bisher durch Komplexität und Kosten einer kundenspezifischen Systemintegration gebremst, die zeitaufwändig und teuer ist. Heute sind erst 20–30 % aller Fertigungs- und Logistikabläufe automatisiert. Die Verfasser erwarten, dass die Industrie 4.0-Arbeit bei SAP das Potenzial hat, Automatisierung deutlich einfacher und billiger zu machen. Cloud Robotik erweitert das mit einer neuartigen Integration autonomer Roboter in Logistikprozesse. Google veröffentliche im Mai 2019 eine offene, cloudbasierte Automatisierungsplattform für Hersteller von Robotern, Systemintegratoren und Softwareentwickler. SAP entwickelte und veröffentlichte darauf aufbauend eine neue, quelloffene Form der Cloud-Edge Integration, die autonome Roboter unterschiedlicher Hersteller für Prozesse der Lagerlogistik orchestriert. Anwender von SAP Extended Warehouse Management (EWM) können damit schnell und einfach kollaborative Transportroboter mit Prozessen der Lagerlogistik wie Einlagern, Auslagern oder Cross-Docking integrieren. Darüber hinaus skaliert die Lösung; Anwender können ad-hoc weitere Roboter hinzufügen. Dieser Artikel begründet zunächst, warum autonome, kollaborative Roboter einer neuen Art der Integration mit betriebswirtschaftlichen Anwendungen benötigen und beschreibt technologische Grundlagen eines neuen Ansatzes zur Cloud-Edge Integration. Danach stellt er die Cloud Robotik Lösung vor, vergleicht diese traditionellen Integrationsansätzen und beschreibt eine Implementierung. The shift towards eCommerce and increased consumer demand for customized products and services along with hardware-related improvements, has been driving significant changes in supply-chain processes. To cope with those different challenges, especially in shop floors, warehouses, and increasingly in logistics, automation and collaborative robotics increasingly gain relevance to increase agility and productivity in these domains. Robotic automation is being held back by the complexity and effort of custom system integration, which is time-consuming and expensive. Today only 20–30% of manufacturing or logistics operations are automated. We believe that the current Industrie 4.0 initiatives at SAP and Cloud Robotics have the potential to make automation drastically faster and cheaper. While SAP’s engagement in the German Industrie 4.0 Platform is being realized through the Asset Administration Shell implementation to provide an easy way to integrate assets to business processes, Cloud Robotics complements this with a new form of integrating autonomous robots into logistics processes. In May 2019, Google released Google’s Cloud Robotics Core, an open, cloud-based automation platform for robotics hardware manufacturers, integrators, and software developers. SAP’s focus is the orchestration of robots from different vendors as a fleet for a variety of logistics processes and SAP also released the necessary extensions to work with Google’s Cloud Robotics as open source packages. Cloud Robotics enables users of SAP Extended Warehouse Management (EWM) to quickly deploy and integrate autonomous warehouse robots into their operations and scale ad-hoc. This article justifies why autonomous robots require a different integration with business applications and describes a new technological foundation for Cloud-Edge-Integration. Subsequently it introduces Cloud Robotics as a solution, compares this with other robotic platforms and describes an implementation.

2020-01-01T00:00:00Z Plattfaut, Ralf Koch, Julian F. Trampler, Michael Coners, André http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/36134 2021-03-25T13:59:56Z 2020-01-01T00:00:00Z

PEPA: Entwicklung eines Scoring-Modells zur Priorisierung von Prozessen für eine Automatisierung Plattfaut, Ralf; Koch, Julian F.; Trampler, Michael; Coners, André Robotic Process Automation (RPA) bezeichnet eine Technologie, die die einfache Erstellung von Computerprogrammen (sogenannten Bots) zur Automatisierung von IT-gestützten Geschäftsprozessen über die graphische Benutzeroberfläche ermöglicht. Aktuelle Forschungsbemühungen im Themenfeld RPA haben gezeigt, dass der erfolgreiche Einsatz von RPA allem voran ein realistisches Erwartungsmanagement und eine ausgiebige Prozessaufnahme erfordert. Diese Resultate zeigen die Notwendigkeit von Bewertungsmethoden zur Bestimmung und Klassifizierung von Prozessen im Hinblick auf ihre Verwendbarkeit im Rahmen von RPA. In der Arbeit werden Ergebnisse eines mehrstufigen Design-Science-Research-Projekts im Kontext eines mittelständischen Industrieunternehmens vorgestellt. Genutzt werden dafür strukturierte mehrstufige qualitative Expertenbefragungen mit dem Ziel der Modellbildung. In diesem Projekt wird demnach ein neues Bewertungsmodell zur Messung der Eignung für eine RPA-Implementierung und eine detailliertere Potenzialanalyse entwickelt (PEPA, Prozesseignung und -Priorisierung für Automatisierung). Das PEPA-Modell, von der Konzeptualisierung bis zur Implementierung, konzentriert sich auf seine verallgemeinerbare Anwendung und bietet ein systematisches Vorgehen zur Eignungsanalyse von Prozessen. Es berücksichtigt dabei wirtschaftliche, technologische und prozessuale Kriterien und ermöglicht eine anschließende Priorisierung der Prozesse in Bezug auf ihre Eignung für eine RPA-Implementierung. Damit geht das vorgeschlagene PEPA-Modell über bestehende Modelle aus der Praxis hinaus. Robotic Process Automation (RPA) is a technology that allows the easy development of computer programs (i.e., bots) which automate computerized business processes through the usage of Graphical User Interfaces. Current publications show that successful RPA implementations especially require a realistic management of stakeholder expectations and an in-depth process analysis. These results underline the need for decision support models to estimate impact of RPA on business processes, and, as such, prioritize business processes for RPA implementation. In this article we present results of an iterative Design Science Research project. The project was conducted in the context of a medium-sized industrial company. The overall aim is to create and evaluate a new scoring model for the prioritization of business processes for automation. The created model offers systematic support in evaluating different processes, ranks these processes with regards to monetary, technological and process-oriented criteria and, thus, allows a prioritization of processes.

2020-01-01T00:00:00Z Holler, Manuel Dremel, Christian van Giffen, Benjamin Fuchs, Rainer http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/36135 2021-03-25T13:59:56Z 2020-01-01T00:00:00Z

Smart Dust und Micro Robots im industriellen Sektor Holler, Manuel; Dremel, Christian; van Giffen, Benjamin; Fuchs, Rainer Neben der massiven Erhöhung der Leistungsfähigkeit ist die radikale Miniaturisierung von Technologien ein zentraler Aspekt des digitalen Zeitalters – auch im Bereich der Robotik. In diesem Kontext stellen Smart Dust und Micro Robots mikro-elektro-mechanische Systeme im Sub-Millimeter-Bereich dar, je nach Ausprägung mit Sensorik‑, Verarbeitungs‑, Kommunikations- und Aktuatorikfähigkeiten ausgestattet. Dieser praxisorientierte Beitrag beschäftigt sich mit der Rolle von Smart Dust und Micro Robots im industriellen Sektor auf der Evidenzgrundlage von Fokusgruppen mit Industrievertretern. Interessierten Fach- und Führungskräften wird aufgezeigt, welche Potentiale resultieren, welche Hürden gemeistert werden müssen und welche strategische Aktivitäten es zur wertschöpfenden Nutzung in die Wege zu leiten gilt. Auch wenn heute in der Praxis noch schwierig umzusetzen, erkennt die Industrie diese Technologien und den damit verbundenen Mehrwert durchaus an. In addition to the massive increase in performance, the radical miniaturization of technologies is a central aspect of the digital age—also in the field of robotics. In this context, Smart Dust and Micro Robots represent micro-electro-mechanical systems in the sub-millimeter range, equipped with sensor, processing, communication and actuation capabilities, depending on their characteristics. This practice-oriented paper deals with the role of Smart Dust and Micro Robots in the industrial sector based on evidence from focus groups with industry representatives. Interested experts and managers are shown which potentials result, which hurdles need to be mastered and which strategic activities have to be initiated for a value-added use. Although still difficult to implement in practice at present, the industry does recognize these technologies and the added value they bring.

2020-01-01T00:00:00Z Stucki, Toni D’Onofrio, Sara http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/36133 2021-03-25T13:59:56Z 2020-01-01T00:00:00Z

Architekturmuster für Multi-Chatbot-Landschaften: Bot-Orchestrator und Alternativen Stucki, Toni; D’Onofrio, Sara Immer mehr Unternehmen bieten ihren Kunden verschiedene Chatbots für unterschiedliche Geschäftsfälle an. Damit ein Kunde immer den passenden Chatbot für sein Anliegen findet, sollten die einzelne domänen-spezifischen, also auf bestimmte Geschäftsfelder spezialisierten Chatbots in korrekter Art und Weise miteinander interagieren können. Zudem sollte die Implementierung, Wartung sowie Koordination der verschiedenen Chatbots effizient bleiben. Ein Unternehmen muss folglich die geeigneten technischen Strukturen schaffen. Dieser Artikel stellt daher verschiedene Architekturmuster für Multi-Chatbot-Landschaften vor, diskutiert ihre Vor- und Nachteile und präsentiert eines davon, der Bot-Orchestrator, im Detail. More and more companies are building several domain-specific chatbots for their customers, which are specialized chatbots for certain domains. As a result, the company’s domain-specific chatbots must be able to interact with each other in the proper way for a positive customer experience. To keep the user experience consistent and the implementation, maintenance, and coordination of the specialized chatbots efficient, a company needs to create the appropriate technical landscape. This article therefore discusses different architecture patterns for multi-bot landscapes and presents one of them, the bot orchestrator, in detail.

2020-01-01T00:00:00Z