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Kurzfassung Führende deutsche produktionstechnische Institute haben sich zum vierten Mal zur Durchführung einer Studie zusammengeschlossen, um die aktuellen Entwicklungen der Produktionsplanung und -steuerung (PPS) in der Praxis zu erfassen. Das Ziel der Expertenbefragung lag darin, den aktuellen Reifegrad der digitalen Transformation in der PPS zu ermitteln sowie zukünftige Entwicklungen in diesem Bereich zu identifizieren. Die Studienergebnisse zeigen, dass sich zwar alle Unternehmen mit der Digitalisierung in der PPS beschäftigen, die meisten sich jedoch noch am Anfang der digitalen Transformation befinden.

Die Fähigkeit der additiven Fertigung in Losgröße 1 zu fertigen, erzeugt eine hohe Komplexität in der Auftragsabwicklung. Dies stellt die datenbasierte Optimierung der Prozessabläufe vor große Herausforderungen. Durch die geringen Stückzahlen, bei einer hohen Variantenanzahl, ist die Prozessaufnahme in der additiven Fertigung mit signifikanten Aufwänden verbunden. Abhilfe kann hier eine automatisierte Prozessaufnahme schaffen. Deshalb soll in diesem Beitrag die Technologie des Process Mining untersucht und darauf aufbauend eine Vorgehensweise für die datenbasierte Optimierung in der additiven Fertigung vorgestellt werden.   The capability of additive manufacturing to produce in batch size 1 creates a high degree of complexity in order processing. This creates great challenges for the data-based optimization of process flows. Due to the low number of pieces, with a high number of variants, the process recording in additive manufacturing is connected with significant expenditures. This can be overcome by automated process recording. Therefore, this article will examine the technology of process mining and, based on this, present a procedure for data-based optimization in additive manufacturing.