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Robotic Process Automation (RPA) gewinnt durch die Möglichkeit, repetitive Administrationsprozesse zu automatisieren und Effizienzpotenziale zu heben, zunehmend an Bedeutung. In der Praxis scheitern jedoch viele Implementierungsprojekte. Dies resultiert primär aus dem fehlenden Verständnis darüber, wie sich die Einführung von RPA auf das Gesamtsystem Organisation auswirkt. Es entsteht eine wachsende Kluft zwischen dem Leistungsversprechen von RPA und der Fähigkeit von Unternehmen, jenes auszuschöpfen. Trotz der exponentiellen Geschwindigkeit des technologischen Fortschritts mangelt es vielen Unternehmen an der notwendigen Adaptionsfähigkeit, welche für den nachhaltigen Erfolg einer RPA-Implementierung essenziell ist. In diesem Kontext spielt die Optimierung der im Einklang stehenden Dimensionen Mensch, Technik und Organisation eine zentrale Rolle. Durch eine systematische Literaturrecherche wird aufgezeigt, dass bisherige Ansätze diesen Zusammenhang nur unzureichend betrachten. In der heutigen Forschungslandschaft existiert kein Modell, welches die technischen, sozialen und organisatorischen Komponenten, die im Zuge der RPA-Einführung zu berücksichtigen sind, darlegt. Angelehnt an das soziotechnische Systemdenken und den Prozess der Fallstudienforschung werden theoriegeleitet Dimensionen und Elemente einer RPA-spezifischen soziotechnischen Systemarchitektur identifiziert und erläutert. Das daraus resultierende Modell zur Unterstützung von Unternehmen bei der RPA-Einführung wurde mit einer Vielzahl Industrievertretern im Rahmen des öffentlichen Forschungsprojekts RPAsset des FIR e. V. an der RWTH Aachen validiert.
Mikroplastik lässt sich zunehmend in der Umwelt nachweisen, wobei weder Herkunft noch Menge lokal bekannt sind. Unter der Prämisse negativer Auswirkungen auf die Umwelt kann sich eine fehlende Transparenz lokaler Mikroplastikemissionen zu einem strategischen Nachteil für unsere Gesellschaft entwickeln. Gemäß dem Vorsorgeprin-zip kann die präventive Daten- und Transparenzschaffung eine angemessene Reaktion im Sinne des Umwelt- und Gesundheitsschutzes erleichtern. Im Forschungsprojekt "mMEU Mobilitätsbedingte Mikroplastikemissionen in der Umwelt“ arbeiteten das Wuppertal Institut für Klima, Umwelt, Energie (WI) und der FIR e.V. an der RWTH Aachen (FIR) gemeinsam an der Frage, wie eine lokale Ermittlung der Mikroplastikemission anhand von Datenquellen, die sich vor allem aus der Verkehrsinfrastruktur ergeben, erhoben werden kann. Es wurden verschiedene Umgebungsdatenquellen und -typen untersucht und hinsichtlich ihrer Zugänglichkeit, Qualität und Anwendbarkeit bewertet, sodass eine effiziente Data-Governance ermöglicht wird.
Der gesellschaftliche Wandel hin zu mehr Nachhaltigkeit ist in vollem Gange und erfordert eine Neupositionierung der produzierenden Industrie. Durch immer stärker zunehmende wissenschaftliche Erkenntnisse über die voraussichtlichen und bereits
sichtbaren Auswirkungen einer bisher unzureichenden Anpassung wächst der Handlungsdruck, der die Regulatorien der Politik verändern und die Spielregeln der Industrie bestimmen wird. Das andauernde Streben nach Wachstum, Kostenoptimierung und Zeiteinsparung überschreitet längst die planetarischen Grenzen unseres Planeten. Ohne enorme Veränderungen des Wirtschaftens hin zu einer einfachen oder doppelten Entkopplung von Wirtschaft und Umwelt ist eine Trendumkehr nicht zu schaffen.
Industrieweit muss Verantwortung übernommen werden, einen Transformationsprozess zur Industrial Sustainability zu vollziehen, in dem die Industrie als Bestandteil eines sozial, ökologisch und wirtschaftlich nachhaltigen Gesamtsystems aktiv zur Gesundheit des Planeten beiträgt. Um Industrial Sustainability zu erreichen, benötigen Unternehmen einen Ordnungsrahmen zur Einordnung ihrer unternehmensweiten Initiativen. Es gilt, das normative Verständnis in konkrete Unternehmensstrategien zu übersetzen und diese in Organisationen zu operationalisieren.
Zu diesem Zweck wurde ein Ordnungsrahmen der Industrial Sustainability entwickelt, der die Komplexität der Problematik greifbar macht und eine methodische Unterstützung für Unternehmen bereitstellt, die individuellen Handlungsfelder zu identifizieren und unternehmensindividuelle Transformationspfade zu erkennen. Dazu zeigen die vier Handlungsfelder Produkte & Dienstleistungen, Management & Organisation, Produktion & Wertschöpfungsnetzwerk, Mitarbeitende &
Kultur auf, in welchen Bereichen der Transformationsprozess betrachtet werden muss. Best-Practice-Ansätze der Reifenhäuser GmbH & Co. KG, des
Siemens AG AI Lab, der AIXTRON SE und des Schaeffler Sondermaschinenbau geben Lesenden Denkanstöße, die Transformation hin zur Industrial Sustainability zu beschreiten.
Ausgangspunkt des Forschungsprojekts "UrbanMove“ ist die Hypothese, dass sich in naher Zukunft Großstädte für eine emissionsärmere Zukunft mit innovativen Mobilitätsdienstleistungen neu aufstellen müssen. Bisherige Ansätze reichen nicht aus, um den Ansprüchen an Emissionsfreiheit und Mobilitätserfordernissen gleichzeitig und zu vertretbaren Kosten zu entsprechen.
Ziel des Forschungsprojekts "UrbanMove" ist daher die Konzeptionierung und Pilotierung einer neuartigen, intelligenten innerstädtischen Mobilitätslösung, die mit einer Kollaboration aus innovativen KMU der strukturschwachen Städteregion Aachen umgesetzt wird. Als Entwicklungsergebnis steht eine integrative kundenzentrierte Dienstleistungsplattform für Shuttle, die durch Berücksichtigung von Randbedingungen auch für autonom fahrende und elektrisch betriebene Fahrzeuge eingesetzt werden kann. Neben der Dienstleistungsplattform für ein neues Mobilitätskonzept, auf der Informationsströme unterschiedlicher Anspruchsgruppen gesammelt und intelligent verarbeitet werden, beinhaltet die Plattform auch technische Schnittstellen zu den Fahrzeugen und zu Nutzern über Apps.
Für dieses ganzheitliche Konzept werden verschiedene Perspektiven und Anspruchsgruppen, wie Nutzer, Betreiber, Stadt sowie Einzelhandel und Unternehmen der Region, zusammengeführt. Für die Einbeziehung der Anspruchsgruppen abseits dieser Projektentwicklung wird die Plattform mit offenen Schnittstellen gestaltet, die rechtlichen Rahmenbedingungen werden beachtet und die durchgehenden Nutzeranforderungen fokussiert. Für einen wirtschaftlichen Betrieb wird für das Mobilitätskonzept ein tragfähiges Geschäftsmodell entwickelt.
Ziel des Forschungsprojekts RPAsset war die Identifikation geeigneter Prozesse und Technologien für KMU, um eine optimale Integrationsstrategie für Robotic-Process-Automation (RPA) aufzuzeigen, die sowohl organisatorische und prozessuale als auch humane Aspekte adäquat berücksichtigt. Die Ergebnisse des Forschungsprojekts RPAsset befähigen KMU in Deutschland, die relevanten Administrationsprozesse zu identifizieren und möglichst ressourcenschonend RPA-Anwendungen zu implementieren. Die freigesetzten Zeitressourcen können beispielsweise genutzt werden, um komplexere Themenfelder mit hohem kognitivem Anspruch zu bearbeiten.
Um als Unternehmen auch in Zukunft wettbewerbsfähig zu sein, dürfen Nachhaltigkeit und Klimaschutz nicht mehr als einfaches Lippenbekenntnis verstanden werden, sondern müssen als strategisches Ziel im Unternehmen verankert werden. Dazu bieten vier grundlegende Nachhaltigkeitsstrategien anhand bereits etablierter Modelle und Unternehmen einen Ausgangspunkt.
Die digitale Transformation ist das bestimmende Managementthema unserer Zeit. Gleichzeitig stellt die erfolgreiche Digitalisierung die Unternehmensführungen weltweit vor enorme Herausforderungen. Jenseits der Chancen für neue Wertschöpfungsströme gehen viele Unternehmen diesen Megatrend nicht proaktiv an, sondern sind den technologischen Entwicklungen gegenüber eher reaktiv eingestellt. Der folgende Beitrag behandelt die Theorie, Konzeption und konkrete Realisierung eines Werkzeugs zur systematischen Vorbereitung für die digitale Transformation von Unternehmen. Durch die Darstellung integrierter Handlungsfelder als sogenannte Heatmap werden Stärken und Schwächen der eigenen Position hinsichtlich der Digitalisierung transparent dargestellt. Hierbei wird die digitale Transformation nicht nur technologisch, sondern aus multidimensionalen Perspektiven betrachtet. Hierdurch werden Zusammenhänge schnell ersichtlich, und Handlungsmaßnahmen können einfach abgeleitet werden. Das konzipierte Werkzeug bietet hierbei Diskussionsanreiz und hilft bei der Entscheidungs- sowie Maßnahmenpriorisierung zur erfolgreichen Gestaltung der digitalen Transformation.
Im Forschungsprojekt „BASuccess – Einführungskonzept für Business Analytics in produzierenden Unternehmen der Nahrungsmittelindustrie“ wurde ein Implementierungskonzept entwickelt, welches insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU) der Nahrungsmittelindustrie bei der Auswahl und Einführung von Business Analytics unterstützt. Dabei wird den Unternehmen ein Überblick über Einsatzfelder für Business Analytics gegeben. Zunächst werden die theoretischen Grundlagen von Business Analytics aufgeführt und evaluiert. Anhand von Fallstudien und mit Hilfe eines Strukturgleichungsmodells wurden die kausalen Abhängigkeiten und Wirkzusammenhänge zwischen den Erfolgsfaktoren und dem Erfolg hypothesiert und untersucht. Durch eine empirische Untersuchung mittels einer Unternehmensbefragung wurde das aufgestellte Modell validiert. Elementare Ziele des Forschungsvorhabens waren die Entwicklung eines Modells zur Einführung von Business Analytics sowie die Programmierung eines IT-Tools in Form eines webbasierten Demonstrators, um Führungskräfte, die mit der Einführung von Business Analytics betraut sind, zu unterstützen. Um das Ziel der Entwicklung eines Konzeptes zur Einführung von Business Analytics bei KMU in der Nahrungsmittelindustrie zu erreichen, wurde ein mehrstufiges Vorgehen entwickelt. Die in diesem Forschungsprojekt erarbeiteten Ergebnisse bieten KMU die Möglichkeit, individuelle Anwendungsfelder für den Einsatz von Business Analytics selbstständig zu erkennen.
Es handelt sich um den Schlussbericht zum IGF-Vorhaben Nr. 20692.
Business-Transformation
(2020)
Viele Organisationen befinden sich im Umbruch. Globale sozioökonomische und technologische Megatrends wie die stetig fortschreitende Globalisierung, demographische Veränderungen und die Digitalisierung stellen Unternehmen vor enorme Herausforderungen. Besonders die Verwendung digitaler Technologien und Techniken hat erhebliche Veränderungen des Alltagslebens, der Wirtschaft und der Gesellschaft zur Folge. Dabei ist die digitale Transformation ein allgemeiner Trend ohne Masterplan, ein Veränderungsprozess mit offenem Ausgang, der ganze Branchen einer Transformation nie dagewesenen Ausmaßes unterwirft.
Das Projekt ‚DiLinK‘ dient primär dem Ziel, eine ressourceneffiziente, nachhaltige Kreislaufschließung für Unternehmen in der Kunststoffwirtschaft zu realisieren. Durch innovative und an die Problematik angepasste digitale Systemlösungen soll mithilfe von Kooperationen in Forschung und Entwicklung eine Steigerung
der Nutzung von Sekundärkunststoffen ermöglicht werden. Bei den digitalen Systemlösungen handelt es sich insbesondere um die Entwicklung innovativer elektronischer Einrichtungen der Datenaufnahme
durch Sensoren im Bereich der Prozessmesstechnik und der anschließenden Datenverarbeitung und -weitergabe mittels entsprechender Softwarelösungen. Durch den Einsatz in Unternehmenskooperationen sollen diese Lösungen erprobt werden und anschließend Kunststoffverarbeitern, Endverbrauchern und
Recyclern ermöglichen, bislang nicht oder wenig eingesetzte Sekundärkunststoffe in größeren Mengen zu sammeln, aufzubereiten und in den Kreislauf zurückzuführen. Das im Juni 2019 gestartete Projekt wird durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung im Rahmen der Fördermaßnahme ‚ReziProK – Ressourceneffiziente Kreislaufwirtschaft – Innovative Produktkreisläufe‘ gefördert und läuft noch bis Mai 2022. Das diesem Bericht zugrundeliegende Vorhaben wurde mit Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung unter dem Förderkennzeichen INNOPRO-098 ‚DiLinK‘ gefördert.