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Digitally connected industrial production promises faster and more efficient processes - in development and production, services, marketing & sales and for adapting entire business models. Agility and the ability to make changes in real time are strategic chracteristics of successful companies in Industrie 4.0. To acquire these features, it is necessary to create a continuously expanding data base. However, a company's organisational structure and culture also play an important part in determining whether this data's potential is leveraged effectively.
This acatech STUDY describes a new tool for helping manufacturing enterprises to forge their own individual path towards becoming a learning, agile company. The acatech Industrie 4.0 Maturity Index is a six-stage maturity model that analyses the capabilities in the area of resources, information systems, culture and organisational structure that are required by companies operating in a digitalised industrial environment. The attainment of each development stage promises concrete additional benefits for manufacturing companies. The model's practical application was validated in a medium-sized company.
Intelligente Kartoffeln
(2017)
Im Märzen der Bauer sein Tablet checkt: Längst etablieren sich digitale Techniken auch in der Landwirtschaft. Sie sorgen hier für mehr Effizienz und helfen dabei, umweltschonender Getreide und Gemüse zu produzieren oder Tiere aufzuziehen. Der Verbraucher kann sich auf sichere Herkunfts- und Inhaltsnachweise freuen.
Seit nunmehr sieben Jahren richtet das FIR an der RWTH Aachen einen Ideenwettbewerb aus. Studierende aller Fachrichtungen sind jedes Jahr aufgerufen, die Problemstellung des beteiligten Unternehmenspartners zu lösen. Ob innovative Dienstleistungen für Fitness-Armbänder, neue Geschäftsmodelle für industrielle Machine-to-Machine-Anwendungen oder Konzepte für die intelligente Ersatzteillogistik - die Case-Competition bietet den Studierenden jedes Jahr aufs Neue die Chance, an praxisrelevanten Themen zu arbeiten und die Unternehmen mit ihrer Lösung zu überzeugen.
Unternehmen, die ihre Prozesse durch maschinelles Lernen unterstützen wollen und hierfür auf externe Dienstleister und Produkte zurückgreifen müssen, fehlen die qualifizierten Anhaltspunkte für die Auswahl eines Machine-Learning-Anbieters.
Aus dieser Motivation heraus ist die vorliegende Marktstudie Industrial Machine Learning entstanden. Sie bietet Unternehmen die Grundlage, eine fundierte Entscheidung für oder gegen den Einsatz von Machine Learning im Unternehmen zu
treffen.
Die Darstellung von realen Usecases in der vorliegenden Marktstudie veranschaulicht die konkrete Anwendbarkeit. Insbesondere damit leistet die Studie ihren Beitrag, das Thema Maschine Learning verständlich und anschaulich darzustellen.
Die Marktstudie bietet einen umfassenden Überblick über unterschiedliche Arten von Anbietern und Lösungsmöglichkeiten.
Ein Anspruch auf Vollständigkeit wird dabei nicht erhoben und wäre für die Zielsetzung nicht angebracht.
Soll die Umsetzung datenbasierter Dienstleistungen gelingen, gilt es zahlreiche Aspekte zu berücksichtigen und etliche Funktionen eines Unternehmens einzubeziehen. Der in einem Industriekonsortium entwickelte "Smart-Service-Check" hilft, den aktuellen Status eines Unternehmens zu bestimmen und eine darauf abgestimmte Roadmap für die zu entwickelnden Dienstleistungen zu erarbeiten.
Many industrial companies face their digital transformation. In addition to an existing portfolio of products and services, new digital services are being developed to offer a portfolio of smart product service systems (Smart PSS). While the development of new digital services is rarely a problem for the companies, the organization of sales and distribution of Smart PSS in particular is a key issue. The sales of Smart PSS differs considerably from the sales of only products or services and must therefore be designed differently in order to meet customer requirements and successfully commercialize the developed Smart PSS. This paper therefore describes how the sales organization of Smart PSS should be designed successfully in various forms. The network thinking methodology is used in combination with a case study research approach to describe the connection between the offered portfolio, the customer requirements and the different elements of a sales organization. Furthermore, four different types of a sales organization for Smart PSS are described. This paper gives a recommendation for companies on a design of their sales organizations on which practical implications may be developed.
Das FIR untersucht gemeinsam mit Partnern aus Wirtschaft und Forschung im Rahmen des Projekts Smart-Farming-Welt (SmarF), wie die multidirektionale Vernetzung aller Akteure des Ökosystems Landwirtschaft gestaltet werden kann. Die zu entwickelnde Plattform ermöglicht einen dynamischen Datenaustausch zwischen allen Beteiligten sowie darauf aufbauende datenbasierte Dienste, die die Produktivität landwirtschaftlicher Betriebe und des gesamten Wertschöpfungsnetzwerks verbessert.
Gefördert wird das Projekt Smart-Farming-Welt (Förderkennzeichen 01MD16007E) durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi). Das Teilvorhaben des FIR fokussiert die Bedarfsanalyse, Geschäftsmodelle und Nutzerakzeptanz.