Projektets mål var att ta fram en digital fixtur för en artikel som går från manuell svetsning till robotsvetsning. Produkten skulle analyseras och simuleras för att säkerställa att den även fungerade i praktiken. Målet med rapporten var att ta fram en färdig CAD-fil på en fixtur och bevisa via FEM-analyser och svetsrobotsimulering att den även fungerade i praktiken. Projektet skulle även bidra med en alternativ arbetsmetod för fixturframtagning till Jonsson &amp; Paulsson Industri AB. Produkten skulle också vara ergonomisk utformad. En femstegs-produktutvecklingsprocess användes för att ta fram produkten. Förstudie – Planering – Genomförande – Resultat – Avslut. Genomförandedelen i produktutvecklingsprocessen innehöll två steg, ett konceptgenereringssteg och ett elimineringssteg. Metoder i konceptgenereringssteget innefattar kravspecifikation, funktionsanalys, morfologisk matris, relativ beslutsmatris, FMEA-analys, QFD och prototypbyggnation. Elimineringssteget genomfördes med hjälp av FEM-analyser och svetsrobotsimulationer. Resultatet blev en färdig CAD-fil på svetsrobotfixturen som genomgick och uppfyllde kraven i både kravspecifikationen och utvärderingsmetoderna. Produkten utformades på ett ergonomiskt sätt. Slutsatsen är att produkten fungerar enligt de digitala utvärderingsprocesserna den har genomgått. Mål och syfte är uppfyllt. Detta medför att all den nytta som kommer via automation också uppfylls. / <p>2022-07-01</p>

For a long-term period, the construction industry has been challenged by low growth rate performance, with strong relationships between reduced productivity, inefficient processes, and low level of digitalization. The industry is an important part of the development of society and generates considerable economic values that motivate change, by utilizing the forces of digitalization to a greater extent. Artificial Intelligence (AI) is a technology in today's digital revolution that has received a lot of media attention about its capabilities and how it can be implemented to create a higher degree of efficiency. In the construction industry, AI is a relatively new concept that is predicted to have great potential to challenge the conventional construction process to promote a more efficient and productive construction project. The aim of the study is to increase knowledge about AI, its potential and to develop a guideline for implementing AI. The study applied a qualitative research approach where qualitative data was analyzed. Data collection techniques for the study consisted of literature review consisting of book, reports and articles to create the theoretical framework of the topic. A comprehensive interview study was conducted with individuals in three different segments; Construction companies, consulting companies and academia to be able to cover the questions of the study. The results of the study indicate that AI is applied to a limited extent in the Swedish construction industry. However, the potential is considered high in many of the different phases and processes of the construction process, where the greatest extraction can be obtained in early stages and during the actual project management phase. Guidance of the implementation and its key factors is reinforced by the identification of the challenges that, according to the interviews and theory, can be found in both external and internal factors. Furthermore, AI technology requires investment and challenges the structure of the industry in terms of collaboration and data collection. Today's fragmented industry and the unwillingness to share data requires updated business models to achieve the expected impact that AI may generate. Implementation in construction projects often remains in test environments and, according to the study, struggles to scale up. Lack of knowledge about AI and low willingness to invest are identified as two reasons. An implementation of AI differs from "traditional" digitization since the technology is more closely connected to the business strategy and not only a technological issue. A knowledge boost within company management is crucial for an implementation to be strategic and incorporate the company's business strategy. The analysis further indicated that sector-wide initiatives are required to ensure that AI can be applied throughout the construction process. From the results and the subsequent analysis, there is a strong interest in AI and how itcan be applied. An increased utilization and investment in the technology can provide competitive advantages and consequently there is a risk that more activities will occur than what has been identified in the study. The result is in alignment with previous research but also indicates that Sweden as a country is generally behind in the development of AI. Further research and more use cases of AI are necessary to increase knowledge in the industry and to motivate companies participating in a construction project to increase their willingness to invest. / Byggbranschen har under lång tid utmanats av låg tillväxtutveckling där minskad produktivitet, ineffektiva processer och låg grad av digitalisering har starka samband. Branschen utgör en viktig del i samhällsutvecklingen och genererar stora ekonomiska värden som motiverar till förändring, genom att i större utsträckning nyttja digitaliseringens krafter. Artificiell Intelligens (AI) är en teknik i nutidens stora tekniska revolution som har fått ett stort medialt utrymme om dess förmåga och hur det kan implementeras för att bland annat skapa högre grad av effektivitet. Inom byggbranschen är AI ett relativt nytt begrepp som spås ha stor potential att utmana den konventionella byggprocessen för att främja ett effektivare och produktivare byggprojekt. Målet med studien är att öka kunskapen om AI, dess potential samt att forma en vägledning i implementeringen av AI. I studien tillämpades en kvalitativ undersökning där kvalitativa data analyserades. Datainsamlingstekniker för studien bestod av litteraturgenomgång i form av bok, rapporter och artiklar för att bygga upp det teoretiska ramverket kring ämnet. En omfattande intervjustudie utfördes med aktörer inom tre olika segment; Byggföretag, konsultföretag och akademin för att kunna besvara studiens frågeställningar. Resultatet i studien visar att AI används i begränsad utsträckning inom svensk byggbransch. Dock bedöms potentialen stor i många av byggprocessens olika skeden och processer, där den största utvinningen kan fås i tidiga skeden genom användning av historiska data samt under själva projektstyrningen. En vägledning i implementeringen och dess nyckelfaktorer förstärks genom identifieringen av utmaningarna som enligt intervjuerna och teorin bottnar i både externa och interna faktorer. AI-tekniken kräver dock investeringar och ställer krav på branschens struktur när det kommer till samarbete och datainsamlingar. Dagens fragmenterade bransch och motviljan att dela data kräver uppdaterade affärsmodeller för att få den förväntade effekt som AI kan generera. Införandet i byggprojekt stannar ofta i testmiljöer och har enligt studien svårt att skalas upp. Kunskapsbrist om AI och låg investeringsvilja pekas ut som två anledningar. En implementering av AI särskiljer sig från ”vanlig” digitalisering då tekniken i högre utsträckning är kopplad till affärsstrategin och inte enbart en teknisk fråga. Ett kunskapslyft inom företagsledningar anses nödvändigt för att en implementering ska ske strategiskt och genomsyra företagets affärsstrategi. Analysen och vägledningen visar också att det behövs branschgemensamma initiativ för att AI ska kunna tillämpas genom hela byggprocessen. I resultatet samt i den efterföljande analysen framhålls ett tydligt intresse för AI och hur det kan användas. En utökad tillämpning och satsning på tekniken kan ge konkurrensfördelar och det finns därför en risk att det görs mer än vad som framkommit i studien. Resultatet går i linje med tidigare forskning men visar också på att Sverige som land generellt ligger efter i utvecklingen av AI. Vidare forskning och fler användarfall av AI är nödvändigt för att öka kunskapen i branschen och också motivationen till att öka investeringsviljan hos bolag verksamma i ett byggprojekt.

Klimatförändring ställer idag krav på högre energieffektivitet vilket lett till utbyggnaden av ett distribuerat energisystem. Samtidigt introduceras framväxande teknologier som digitala tvillingar till det nya energisystemet i hopp om att ytterligare effektivisera systemet. För att främja samarbete mellan industrin och akademin, och således stödja utvecklingen och implementeringen av digitala tvillingar, bör aktörernas syner sammanföras. Syftet med arbetet är därav att undersöka ifall det finns några likheter och skillnader mellan industri och akademi i hur de uppfattar användningsområdena och utmaningarna med digitala tvillingar av distribuerade energisystem. För att besvara forskningsfrågan utfördes inledningsvis en systematisk litteraturstudie. Studien utgör arbetets underlag för akademins uppfattning om digitala tvillingars användningsområden och utmaningar. Vidare utfördes fem intervjuer med olika industriaktörer med insikt i digitala tvillingar och distribuerade energisystem för att avgöra deras uppfattning om teknologin. Insikterna från litteraturstudien och intervjuerna ställdes sedan mot varandra för att identifiera eventuella likheter och skillnader. De användningsområden som identifierades av akademin och industrin var simulering, felidentifiering och prediktivt underhåll, visualisering och styrning, cybersäkerhet, optimering av kraftnätet samt prognostisering och estimering. Utmaningarna som identifierades av akademin var standardiserade ramverk för modellering och för datahantering, brist på passande sensorer, datalagringsmöjligheter, datorers beräkningskapacitet och cyberattacker. Industrin identifierade motstånd till ny teknologi, kompetensbrist, silotänk, teknologins värdeskapande, datahantering och cyberattacker som huvudutmaningarna med digitala tvillingar. Utifrån analysen har industrin och akademin en liknande uppfattning om digitala tvillingars användningsområden inom distribuerade energisystem men uppfattningen om utmaningarna med digitala tvillingar var, inom akademin, mer teknikbaserad medan den inom industrin var främst icketeknisk. / Today, the increasing threat of climate change has created a greater need for higher energy efficiency, which has led to the development of a distributed energy system. At the same time, emerging technologies such as digital twins are being introduced into the new energy system in the hope of further improving the efficiency of the system. To promote cooperation between industry and academia, and thus support the development and implementation of digital twins, the views of the actors should be brought together. The purpose of this work is therefore to investigate whether there are any similarities and differences between industry and academia in how they perceive the applications and challenges of digital twins of distributed energy systems.  To answer the research question, a systematic literature study was initially conducted. The study constitutes the basis for the academia's perception of the use cases and challenges of digital twins. Furthermore, five interviews were conducted with different industrial actors with insight into digital twins and distributed energy systems to determine their perception of the technology. The insights from the literature study and interviews were then compared to identify any similarities and differences.  The application areas identified by academia and industry were simulation, fault identification and predictive maintenance, visualization and control, cyber security, grid optimization, and forecasting and estimation.  The challenges identified by academia were standardized modelling and data management frameworks, lack of suitable sensors, data storage capabilities, computational capacity of computers and cyber-attacks. Industry identified resistance to new technologies, skills shortages, silo thinking, technology value creation, data management and cyber-attacks as the main challenges of digital twins. Based on the analysis, industry and academia have a similar perception of the use cases of digital twins of distributed energy systems but the perception of the challenges of digital twins was, in academia, more technology-based while in industry it was mainly non-technical.

Syftet med studien, som har genomförts på en enhet inom metallföretaget Boliden Mineral AB, var att undersöka hur medarbetare med olika utländska bakgrunder har upplevt sig bli inkluderade på arbetsplatsen. Tidigare forskning har visat att viktiga delar när det kommer till inkludering är bland annat klimatet på en arbetsplats, ledarskapet, organisationskulturen och vikten av att ha en mångfaldig arbetsplats. I tidigare forskning har det framkommit att det finns många positiva effekter av en inkluderande arbetsplats samt hur exkludering kan påverka medarbetare negativt. Den metod som använts är semistrukturerade intervjuer med personer som har olika utländska bakgrunder. Totalt intervjuades fem personer där fyra intervjuer genomfördes på plats i företagets lokaler och en genomfördes via videolänk. För att bearbeta datamaterialet användes den tematiska analysmetoden. Resultatet visade att företaget i helhet upplevs som inkluderande men att några förbättringsområden som Boliden har är pre- och onboardingprocessen eftersom medarbetare upplevde bristande hjälp och introduktion. Resultatet visade även att aktiviteter för att främja inkludering som har genomförts tidigare har varit uppskattat av medarbetare men där de önskar fler aktiviteter på både företags-, avdelnings- och gruppnivå. En annan del som arbetsgivaren kan förbättra är relaterat till tillgång av information där medarbetare upplevde att en del dokument, policys och introduktionsfilmer bara finns på svenska. Eftersom både svenska och engelska används i organisationen är en slutsats att Boliden bör se till att mer material ska finnas på båda språken för att upplevas som mer inkluderande. / The purpose of this study, which has been conducted at a unit within the metal company Boliden Mineral AB, was to investigate how employees with foreign backgrounds have experienced inclusion in the workplace. Previous research has shown that important factors when it comes to inclusion are for example the working climate, leadership, organizational culture and diversity in the workplace. Moreover, research has determined that there are many positive effects of an inclusive workplace while exhibiting how exclusion can affect employees negatively. The method used in this study is semi-structured interviews with people with foreign backgrounds. In total, five interviews were held, out of which four were held at the company's office and one was a video interview. The data has been analyzed using thematic analysis. The results showed that the company at large is perceived as including. However, some improvements can be enacted by Boliden when it comes to pre- and onboarding since employees experienced shortness of help and introduction. The results also showed that activities promoting inclusion have been appreciated by employees, but they would like to see more activities on the company-, department- and group levels. Another aspect that the employer can improve is access to information in various languages, given employees´ encounters with some documents, policies and onboarding videos that are only available in Swedish. Seeing that both Swedish and English are used in the organization, one conclusion suggested by this study is that Boliden should ascertain that more material is available in both languages. Consequently, the company would be experienced as more inclusive.

This bachelor’s thesis studies how a finished goods warehouse can be improved, and how frequent problems in a company’s warehouse management can be diminished. KPC omponents, a component, and machine part producing company in Uddevalla, has afinished goods warehouse in need of improvement. This project is an improvement work, where the current warehouse management in KP Components is examined and studied. This project also includes a literature study on standardized work improvement, logistics, and warehouse management. Observations of the company’s production hall and interviews of relevant workers have been made. Finally, improvement ideas and recommendations are presented. Problems that occur in the finished goods warehouse of KP Components are picking errors and uncertainty in the stock balance. The placement of articles and picking methods are not fully defined and structured. Given these occurring problems, this study formulates the following questions: • How can the occurring problems be minimized or eliminated? • What system can support KP Components in increasing the effectiveness of its warehouse management? SWOT-analysis are used to compare the different principles of article placement and picking methods, which made the selection of improvement ideas possible.This study concludes that KP Components should implement the family-based, size, and similarity principles regarding article placement. The company should also use the bar code reader as a picking method. It is furthermore recommended that KP Components should not yet implement a warehouse management system (WMS) and that the warehouse layout should not be replaced.

I dagens samhälle befinner sig tillverkningstekniksindustrin i en övergångsfas på väg in i en digital era. Till skillnad från Industry 3.0 som involverar automatisering av enstaka maskiner och processer omfattar Industry 4.0 digitalisering och uppkoppling av alla aktiviteter i sin värdekedja. Mängden av tillgängliga data ökar hela tiden. Målet med detta examensarbete var att ta reda på vad digitalisering kan tillföra till Scanias motortillverkning med fokus på förbättring av nuvarande KPI:er (Key Performance Indicator). För att säkerställa att det ovanstående målet uppfylls formulerades nedanstående frågeställningar: • Hur kan Scania Motortillverkning förbättra KPI i bearbetningsprocesser genom insamling och analys av data från maskiner? o Vilka faktorer påverkar Scanias nuvarande KPI? o Vilka av dem har potential att utvecklas vidare eller styras genom införande av digitalisering? o Vilka maskindata är nödvändiga att samlas in för att öka KPI:er och på vilket sätt kan data samlas in? För att besvara frågorna och identifiera vilka data som kan tillföra nytta, användes främst kvalitativa metoder. Data samlades in från olika aspekter av genom praktik, observationer, intervjuer och studiebesök. För att kunna dra generella slutsatser och för att bekräfta hypoteser från de kvalitativa studierna utfördes även en kvantitativ studie som utförs på vevstakeline, genom sortering och analys av de befintliga insamlade data i dagens produktion. Efter en litteraturstudie kombinerad med intern informationssamling, kunde fokusområdet avgränsas ytterligare till OPE (Overall Production Effectiveness) som är väsentlig för produktiviteten och ofta inte når målvärdet i nuläget. Genom en analys av PUS (Produktionsuppföljningssystem) kunde faktorer som har en negativ inverkan på OPE tas fram. Genom intervjuer med olika funktioner inom Scania kunde författarna identifiera många konkreta parametrar, vilka kan fördelas till tre kategorier, Maskindata, Verktygdata och Processdata. En teknisk skanning av verktygs- och maskintillverkare genomfördes också för att kunna redogöra för vilka data som är möjliga att samla in med befintliga insamlingsmetoder.  Resultatet från detta examensarbetet bildar en utgångspunkt för att kunna digitalisera Scanias motorbearbetning, digitaliseringen kräver en del nya investeringar som författarna anser komma att löna sig på många plan. / The manufacturing industry is undergoing a transformation into a digital era. Industry 4.0 comprises digitization and connection of all aspects of its value chain, which results in more data being available and collected. The purpose of this degree project is to investigate the benefits that digitalization can bring to Scania’s engine manufacturing, with focus on improving the current KPIs (Key Performance Indicator). The following questions were formulated to ensure that this purpose could be reached: • How can Scania’s engine manufacturing improve KPIs in machining processes by collecting and analyzing data from machines?o What factors affect Scania’s current KPIs? o Which of the factors has the potential to develop further or control through the implementation of digitization? o Which machine data needs to be collected in order to improve KPIs and how can this data be collected? To answer these questions and investigate which data can be of use, a primarily qualitative method was initiated during the project. Information was collected from various aspects involved in production. This was done through observations, interviews and study visits. A quantitative study has also been performed to improve the generalizability of the thesis, by sorting and analyzing the existing collected data in the production line of the connecting rod. By combining literature studies with internal information gathering, the authors could further define the focus area to OPE (Overall Production Effectiveness), which is significant for productivity, and often does not reach the target value for Scania. Through an analysis of the data gathering from PUS (Production Follow-up System), factors that had a negative impact on OPE could be identified. The authors could also produce many concrete parameters by utilizing results from interviews of various functions within Scania. The parameters can be divided into three categories, Machine data, Tool data and Process data. A technical scan of tool and machine supplier has also been conducted to specify what data is possible to collect with the existing technology. The result of this degree project creates a starting point for digitalization of Scania’s engine manufacturing, which also results in potential new investments. According to the estimation of the authors, these investments will prove to be profitable on many levels over time.

Nobel Biocare is an international medical technology company that manufactures dental implants which are used by licensed doctors for patients with dental problems who want to improve their oral health. The company is currently interested in Industry 4.0 and wants to upgrade into smart workshops through digitization and automation. This project's problem area is one of several areas that need improvement in Nobel, which in the long term can lead to Industry 4.0 and a smarter workshop. The packaging process in the company is today, to some extent, automated where an automatic machine is used for packaging implant articles (IP). In order for the products to be packed in the machine, it is required that an operator loads the articles one at a time onto a conveyor belt. This manual work activity that is performed by the operator today is repetitive, time consuming and laborious, which makes automation of interest. Thus, this thesis aims to generate and develop an efficient and practical solution for loading articles on the conveyor belt through automation or other solutions. The problem has been addressed by first mapping the current situation with the help of interviews, observations, document studies and time study to establish a value stream map. At the next step, requirements and desires were identified in a requirements specification and then solution proposals were generated with brainstorming and market research. Furthermore, external companies working with automation solutions were contacted to investigate whether the ideas developed are feasible. In connection with company contact, the result was developed and evaluated through an elimination matrix and a weighted criteria matrix.  Based on the weighted criteria matrix, it emerged that the best solution for the problem is a combination of a conveyor belt, magazine and two collaborative robots. Investing in the solution proposal means, among other things, a saving in manpower and time, which is presented in a value stream map of the future state. For further work, the solution should be studied further and tested before implementation. / Nobel Biocare är ett internationellt medicintekniskt företag som tillverkar tandimplantat, vilka används av legitimerade läkare för patienter med tandproblem som vill förbättra deras munhälsa. Företaget har i dagsläget intresse för Industri 4.0 och vill övergå till smarta verkstäder genom digitalisering och automatisering. Examensarbetets problemställning utgör ett av flera möjliga förbättringsområden inom Nobel, vilket på lång sikt kan leda mot Industri 4.0 och en smartare verkstad. Packningsprocessen i företaget är idag till en viss del automatiserad där en automatmaskin används för paketering av implantat-artiklar (IP). För att produkterna ska packas i maskinen krävs det att en operatör laddar artiklarna en i taget på ett transportband. Detta manuella arbetsmoment som utförs av operatören idag är repetitivt, tidskrävande och påfrestande vilket gör automatisering av intresse. Detta examensarbete syftar därmed till att generera och ta fram en effektiv och praktisk lösning för laddning av artiklar på transportbandet genom automation eller andra lösningar. Problemet har behandlats genom att först kartlägga nuläget med hjälp av intervjuer, observationer, dokumentstudier och tidsstudie för att upprätta en värdeflödeskarta. Vid nästa steg identifierades krav och önskemål i en kravspecifikation för att sedan generera fram lösningsförslag med brainstorming och marknadsundersökning. Vidare kontaktades externa företag som arbetar med automationslösningar för att undersöka om de framtagna idéerna är realiserbara. I samband med företagskontakt vidareutvecklades och utvärderades resultatet genom en eliminerings- och kriterieviktsmatris.  Utifrån kriterieviktsmatrisen framkom det att det bästa lösningsförslaget till problemet är en kombination av ett transportband, magasin och två kollaborativa robotar. Investering i lösningsförslaget innebär bland annat en besparing i arbetskraft och tid vilket redogörs i en värdeflödeskarta över det framtida tillståndet. Vid fortsatt arbete bör lösningen studeras vidare och testas innan implementering.

I början av 90-talet avreglerades elmarknaden i ett försök att skapa konkurrens och därigenom större valfrihet och bättre priser för användarna. Sedan dess har många nya företag som säljer elektricitet (elhandelsbolag) etablerats, och på dagens elmarknad erbjuds dessutom ett stort utbud av tjänster. På den industriella marknaden, där företag köper elektricitet i stor omfattning för att upprätthålla produktionen, krävs kunskap från båda parter. Följaktligen är försäljning/inköp av el komplex utöver konkurrensen genom pris. Uppsatsen bygger på en undersökning som tydligt visar att elhandel sker i stabila och långvariga affärsrelationer. Detta har fastställts genom analys av graden av förtroende, engagemang, anpassning och ömsesidigt beroende. Om relationer som elköpande företag har med andra aktörer än elhandelsbolaget påverkar affärsrelationen har också analyserats. Denna analys visar att påverkan från omkringliggande aktörer på elmarknaden är begränsad.   Implikationen är att på den svenska elmarknaden kan priskonkurrens vara av betydelse, men andra faktorer, som förtroende och engagemang för en partner vara ännu viktigare. Ömsesidigt beroende kan också över tiden utvecklas mellan parterna i takt med att utbudet och användningen av energitjänster ökar. När en relation har skapats och fördjupas mellan elhandelsbolaget och elkunden är det svårare för konkurrerande elhandelsföretag att använda låga elpriser som det enda konkurrensmedlet för att vinna över industriella elköpare.

No description available.

Försörjningskedjan består av ett komplext system med flera avgörande variabler som kostnad, tid, kvalitet, flexibilitet och produktivitet i tillverkningsindustrin. Samtidigt ställs det hårdare krav från konsumenterna och marknaden som påverkar verksamhetens konkurrenskraft. En del av dessa krav avser kedjans egna målsättningar, men även regleringar. Strävandet efter smarta flöden och system, samt övergången till industri 4.0 medför att nya tekniker tillämpas i syfte att uppfylla dessa krav och optimera flöden och processer. Informationsflödet har en avgörande roll för att kunna bemöta tillgång och resurser från ett kortsiktigt och långsiktigt perspektiv. Information och data påverkar försörjningskedjans output och processer som är alltifrån konsumentens val att köpa produkten till tillverkningsprocessens olika mekanismer. Det innefattar även andra viktiga och avgörande parametrar om kräver beslutsfattande. Bristande data från medverkande aktörer i försörjningskedjans nätverk avseende produktursprung, samt tillförlitlighet av data om produkter och processer påverkar beslutsfattanden, konkurrenskraften och effektiviteten. Emellertid finns det en bristande förståelse om vad blockkedjan innebär och dess tillämpningsområden i tillverkningsindustrin. I den nya globala ekonomin framstår blockkedjetekniken som en central fråga för effektivisering av processer och flöden. Förståelsen för blockkedjetekniken har därför visat sig vara en viktig faktor för att identifiera värden och fatta investeringsbeslut i en verksamhet. Detta arbete undersöker och studerar blockkedjetekniken i försörjningskedjan, riktat till tillverknings-industrin. Syftet med studien är att studera mekanismer, kriterier och omständigheter som möjliggör värdegenerering i försörjningskedjan. Uppdraget sker i syfte att bidra till djupgående förståelse för intressenter och aktörer inom tillverkningsindustrin. De huvudsakliga värdegenererande möjligheterna avser de vanligaste målen i försörjningskedjan som grundar sig i litteraturen. Detta i sin tur medför en förenklad förståelse om metoden för olika typer av industrier och vägledning om vilka problem det löser. Resultatet påvisade vikten av teknisk kompetens, samt att värdemöjligheterna är relativ i förhållande till syfte och behov. Blockkedjeteknikens huvudsakliga funktioner medför transparens, spårbarhet och tillförlitlighet som i sin tur leder till effektiv informationshantering. Det kan därför generera värden för verksamheter för att minska kostnader, öka kvalitet, flexibilitet, responsivitet, tillförlitlighet och andra hållbarhetskriterier. En av dem lämpligaste konsensusalgoritmerna för försörjningskedjan är därför PoA, samt en stängd och privat blockkedja. Detta medför både säkerhet och effektivitet för informationsflödet. Det kan även bestå av en egen intern algoritm och blockkedja. De identifierade värdena kan inte generaliseras för alla verksamheter och skiljer sig därför beroende på verksamhet. Beslutsfattandemodeller som Birch-Brown-Parulava modellen och Wüst - Gervais modellen kan användas för behovsidentifiering för verksamheter som överväger att tillämpa tekniken. Dessa modeller beaktar de tekniska funktionerna och hållbarhetsaspekterna vid tillämpning. Arbetet genomfördes genom en kvalitativ metod genom att studera litteratur och intervjua forskare och experter. Intervjuerna genomfördes med personer som har ingående och kontextuell förståelse för ämnet. Detta möjliggjorde undersökning av det underliggande lagret av problemet som i sin tur medförde reliabilitet och tillförlitlighet av studien. / Supply chains have evolved into complex systems with numerous factors that influence key supply chain objectives. It is largely determined by objectives such as cost, time, quality, flexibility, reliability, and productivity in the manufacturing industry. Growing market pressures along with higher customer requirements impact a company's overall competitiveness. Among the requirements are the need to meet the objectives of the supply chain, as well as compliance and sustainability criteria. Intelligent operations and systems provide opportunities for new technologies as a result of the industry 4.0 vision. This in return meets requirements and optimizes operations and processes to achieve various supply chain objectives. Thus, information flows are critical to satisfying short- and long-term supply and demand. Data and information play a key role at every point of the supply chain, from product source to final consumption. Decisions and assessments of data in different processes are affected, which also impacts the consumer. Insufficient information about the sources of materials, products, and components in the supply chain network, as well as reliability issues related to certain parameters, are adversely affecting the network. Consequently, this impacts the decision-making process, competitiveness, and efficiency of the supply chain. Information and data can be managed by facilitating the flow of information through blockchain technologies (BCT). However, there is a lack of contextual insight about blockchain as a method and the potential application areas in the manufacturing industry. This creates challenges in determining decision-making strategies for conditions facilitating value and how BCT should be evaluated before being implemented. This is one of the major issues regarding the efficiency of flows and processes in the new global economy. In order to identify organizational values and value enablers, understanding the technology is essential. This study investigates the use of blockchain technology in supply chains, aimed at the manufacturing industry. BCT mechanisms, functions and algorithms were studied to cultivate value-enabling possibilities. The secondary purpose of this study was to provide contextual and profound understanding for stakeholders and actors in the manufacturing sector. The value enablers are identified according to the objectives and ambitions outlined in the literature. Hence, it simplifies the decision-making processes. However, the study emphasized technical competence and demonstrated how potential values are dependent on purpose and need. Among the principal functions of BCT are: transparency, traceability, interoperability, compliance, and reliability resulting in efficient information management. Thus, it can contribute to reducing costs, enhancing quality, flexibility, responsiveness, reliability, and other sustainability metrics. One of the most appropriate and widely used consensus algorithms for the supply chain is PoA (Proof of Authority), which is closed and private. This algorithm contributes to security and efficiency of information flows. Another option is to build a blockchain algorithm internally for the purpose of customizing the solution. There is no generalizability to the identified values for all organizations, so they may vary between them. The Birch-Brown-Parulava and Wüst-Gervais decision-making models are suitable for identifying investment needs and creating implementation strategies. The models take technical and organizational needs into account as well as sustainability concerns. This study was carried out using a qualitative approach that included a review of the literature as well as an empirical examination. Interviews were conducted with individuals with a thorough understanding and expertise within the context of BCT and the supply chain. Studying the underlying layer of problems lead to the enhanced reliability of this study.