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Since 2016, the “Digital in NRW” Competence Centre has been supporting SMEs in the manufacturing industry in designing their individual digital transformation. With an Industry 4.0 maturity assessment, we define the status quo of SMEs, derive SME-specific measures from this, develop a digitalization roadmap and accompany the SME transformation. This paper presents the results of the four-year SME support. By analyzing the results of all maturity assessments, potential analysis and design workshops, we present the most frequent and most effective measures for a successful digital transformation of SMEs. The result of the paper is an action guideline for SMEs to initiate their own digital transformation based on formalized experience.
Subscription business transforms traditional business models of machinery and plant engineering. Many manufacturing companies struggle to pull out the potential created by Industry 4.0 and make it economically usable. In addition to technological innovations, it is necessary to transform the business model. This leads to a shift from ownership-based and product-centric business models to outcome-based business models, which focus on the customer's value and thus realize a unique value proposition and competitive advantage – the outcome economy. Based on a case study analysis among manufacturing companies, this paper provides further clarification including a definition and constituent characteristics of subscription business models in machinery and plant engineering.
Projektmanagement
(2022)
Digitalisierungs- und IT-Projekte stellen für Projektmanager aufgrund der häufig vorherrschenden Komplexität eine große Organisations- und Kommunikationsaufgabe dar. Die Bewältigung der Aufgaben wird in vielen Fällen dadurch erschwert, dass sich die Projektverantwortlichen für eine unzureichend adäquate Projektmanagementmethode entscheiden.
Dieses Kapitel soll bei der Auswahl einer geeigneten Projektmanagementmethode bei Digitalisierungsvorhaben unterstützen. Dazu werden zunächst klassische und agile Projektmanagementmethoden beschrieben sowie deren Vor- und Nachteile analysiert. Zudem werden mögliche Projektarten anhand unterschiedlicher Kategorien beschrieben. Anschließend werden die Projektmanagementmethoden den identifizierten Projektarten passend zugeordnet. Projektmanager erhalten anhand dieser Zuordnung eine transparente Übersicht und Entscheidungsunterstützung, welche Projektmanagementmethoden sich für das betrachtete Projekt am besten eignen.
Die Wahl der richtigen Projektmanagementmethode zu Beginn eines Projekts trägt maßgeblich dazu bei, den Grad der Komplexität eines Projekts zu beherrschen und das Projekt erfolgreich durchzuführen. (Quelle: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-63758-6_10)
Die Umsetzung von Industrie 4.0, also der umfassenden Digitalisierung und Vernetzung der Produktion, stellt Unternehmen noch immer vor Herausforderungen. In dieser Marktstudie wurde eine bei produzierenden Unternehmen identifizierte Hürde, die IT-Komplexität und deren Management, stärker beleuchtet. Unternehmen, die sich besser aufgestellt sehen, legen in der Regel einen stärkeren Fokus auf verschiedene Aktivitäten.
Networked digitalisation as an enabler for smart products and data-based business models presents companies with numerous and diverse challenges on their way through the digital transformation. Various reference architecture models have been developed in recent years to support these companies. A detailed analysis of these and in particular their use by companies quickly showed that currently existing reference models have major weaknesses in their practical suitability. With the Aachen Digital Architecture Management (ADAM), a framework was developed that specifically addresses the weaknesses of existing reference architectures and specifically takes up their strengths. As a holistic model, specially developed for use by companies, ADAM structures the digital transformation of companies in the areas of digital infrastructure and business development starting from customer requirements. Systematically, companies are enabled to drive the design of the digital architecture, taking into account design fields. The description of the design fields offers a detailed insight into the essential tasks on the way to a digitally networked company. The model is not only a structuring aid, but also contains a construction kit with the design fields to configure the procedure in the digital transformation. The procedure differentiates between the development of the digitalisation strategy and the implementation of the digital architecture. Three different case studies also show how ADAM is used in industry, what structuring support it can provide and how the digital transformation can be configured. The breadth and depth of ADAM enable companies to take the path of digital transformation systematically and in a structured manner, without ignoring the value-creating components of digitalisation. This qualifies ADAM as a sustainability-oriented framework, as it places the economic scaling, needs-based adaptation and future-oriented robustness of solution modules in the focus of digital transformation.
Increasing the energy efficiency and meanwhile avoiding unplanned maintenance breaks are keys for manufacturing companies to stay competitive in the future. This paper presents an energy saving and maintenance cost reducing approach for manufacturing environments. The approach describes first occurring types of energy wastage within manufacturing and characterizes them in more detail. Including additional external information, the significance of an identified on-going wastage can be determined. Based on the type of wastage and the significance; concrete recommendations for measures to prevent the wastage are delivered. The identified wastage facilitates detecting inefficient operating mode as well as wearing and malfunctioning at machines. By using complex event processing technologies realtime information can forwarded directly to the responsible persons to enable quick reactions to prevent energy wastage and unplanned downtimes. The paper presents an approach to identify detection and propose concepts for manufacturing enterprises. The information processing procedure is used for the implementation of two Use Cases.
Anforderungsmanagement
(2022)
Das Anforderungsmanagement stellt seit jeher eine besondere Herausforderung bei Entwicklungsprojekten dar, da in dieser initialen Projektphase die Kosten durch Kundenforderungen festgelegt werden, ohne das Ergebnis im Detail einschätzen zu können. Für die Entwicklung von Informationssystemen bedeutet das, dass der Kunde mittels der Beschreibung eines Soll-Prozesses bestimmt, welche Funktionen er von dem Informationssystem erwartet. Durch die Vernetzung der Wirtschaft werden nun nicht mehr einzig Informationssysteme als Software verstanden, sondern es werden auch Hardwareanforderungen thematisiert und fließen in die Konzeptionierung beispielweise eines cyber-physischen Systems ein. Für das Anforderungsmanagement einer Hardwareauswahl existieren funktionale Erhebungsmethoden, die historisch aus dem Maschinen- und Anlagenbau entstammen. Die Verfahren berücksichtigen jedoch nur teilweise den wachsenden Anteil der Mechatronik innerhalb einer Anlage. Das präsentierte Vorgehen orientiert sich sowohl an der Erhebung der Anforderungen gemäß dem Anforderungsmanagement für IT-Systeme im klassischen Sinne als auch an neuen Ansätzen und Methoden aus der Hardwareentwicklung. (Quelle: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-63758-6_11)
The development of renewable energies and smart mobility has profoundly impacted the future of the distribution grid. An increasing bidirectional energy flow stresses the assets of the distribution grid, especially medium voltage switchgear. This calls for improved maintenance strategies to prevent critical failures. Predictive maintenance, a maintenance strategy relying on current condition data of assets, serves as a guideline. Novel sensors covering thermal, mechanical, and partial discharge aspects of switchgear, enable continuous condition monitoring of some of the most critical assets of the distribution grid. Combined with machine learning algorithms, the demands put on the distribution grid by the energy and mobility revolutions can be handled. In this paper, we review the current state-of-the-art of all aspects of condition monitoring for medium voltage switchgear. Furthermore, we present an approach to develop a predictive maintenance system based on novel sensors and machine learning. We show how the existing medium voltage grid infrastructure can adapt these new needs on an economic scale.
Eine Herausforderung für produzierende Unternehmen in der Entwicklung intelligenter Produkte besteht darin, dass die Zielstellung, die mit einem intelligenten Produkt verfolgt wird, nicht expliziert ist. Zudem ist oftmals nicht spezifiziert, in welchem Anwendungsfall ein intelligentes Produkt agieren soll. Produzierende Unternehmen benötigen Unterstützung, um eine zielorientierte und folglich wirtschaftliche Melioration existierender Produkte zu gewährleisten. Ebendiese Melioration wird im Kontext von intelligenten Produkten als Smartifizierung bezeichnet und stellt damit einen Entwicklungsprozess dar, der ein bestehendes Produkt als Ausgangssituation im Sinne einer Anpassungskonstruktion expliziert. Die originäre Produktfunktion wird folglich nicht verändert, sondern das Produkt um digitale Funktionen und Dienstleistungen erweitert. Der Artikel befasst sich daher erstens mit der Beschreibung generischer Ziele für den Einsatz intelligenter Produkte im Maschinenbau. Eine Zusammenstellung und Erläuterung solcher Ziele unterstützt Unternehmen, eine Präzisierung der Zielfestlegung in der Initiierungsphase eines Smartifizierungsprojekts durchzuführen. Zweitens wird unter Anwendung der Ziel-Mittel-Beziehung ein Anwendungsfall intelligenter Produkte beschrieben. Abschließend werden beide Aspekte in einer Methode zusammengefasst, wie mittels Ziel- und Anwendungsfallbetrachtung Anforderungen abgeleitet und wie diese Elemente in Vorgehensmodelle der Produktentwicklung eingebettet werden können. Exemplarisch wird anhand einer Stanzmaschine aufgezeigt wie die Methode und die sich daraus ableitenden Ergebnisse im Smartifizierungsprozess zur Entwicklung einer intelligenten Stanzmaschine eingesetzt werden.
In the age of digitalization, manufacturing companies are under increased pressure to change due to product complexity, growing customer requirements and digital business models. The increasing digitization of processes and products is opening up numerous opportunities for mechanical engineering companies to exploit the resulting potential for value creation. Subscription business is a new form of business model in the mechanical engineering industry, which aims to continuously increase customer benefit to align the interests of both companies and customers. Characterized by a permanent data exchange, databased learning about customer behavior, and the transfer into continuous innovations to increase customer value, subscription business helps to make Industry 4.0 profitable. The fact that machines and plants are connected to the internet and exchange large amounts of data results in critical information security risks. In addition, the loss of knowledge and control, data misuse and espionage, as well as the manipulation of transaction or production data in the context of subscription transactions are particularly high risks. Complementary to direct and obvious consequences such as loss of production, the attacks are increasingly shifting to non-transparent and creeping impairments of production or product quality, which are only apparent at a late stage, or the influencing of payment flows. A transparent presentation of possible risks and their scope, as well as their interrelationships, does not exist. This paper shows a research approach in which the structure of subscription models and their different manifestations based on their risks and vulnerabilities are characterized. This allows suitable cyber security measures to be taken at an early stage. From this basis, companies can secure existing or planned subscription business models and thus strengthen the trust of business partners and customers.
Eine Transformation findet einen Abschluss, nachdem der gewünschte Zielzustand erreicht wurde. Wie sieht es bei der digitalen Transformation aus? Kann es im Hinblick auf technologische Entwicklungen jemals zu einem Ende kommen? Oder befindet sich ein Unternehmen hierbei in einer kontinuierlichen Transformation durch die Weiterentwicklung der Digitalisierung? Wenn ja, wie kann ein Unternehmen mit diesem ständigen Wandel effizient und sicher umgehen? (Quelle: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-63758-6_17 )
Da die heutigen Logistiknetzwerke den Anforderungen nicht mehr gerecht werden, rückt das Supply-Chain-Risk-Management von Wertschöfungsketten zunehmend in den Mittelpunkt unternehmerischer Überlegungen. Störungen in Logistiknetzwerken treten wegen unzureichender Datenmengen, -qualität und -integration der realen Welt nicht in den Informationssystemen auf. Eine echtzeitfähige Reaktion auf diese Störungen und proaktive Korrekturmaßnahmen innerhalb der Logistikprozesse sind folglich unmöglich. Daher kann ein erhöhter Bedarf an ganzheitlicher Transparenz innnerhalb der Logistiknetzwerke abgeleitet werden. Mit diesem Thema beschäftigt sich das Forschungsprojekt Smart-Logistic-Grids.
Eine Herausforderung für produzierende Unternehmen in der Entwicklung intelligenter Produkte besteht darin, dass die Zielstellung, die mit einem intelligenten Produkt verfolgt wird, nicht expliziert ist. Zudem ist oftmals nicht spezifiziert, in welchem Anwendungsfall ein intelligentes Produkt agieren soll. Produzierende Unternehmen benötigen Unterstützung, um eine zielorientierte und folglich wirtschaftliche Melioration existierender Produkte zu gewährleisten. Ebendiese Melioration wird im Kontext von intelligenten Produkten als Smartifizierung bezeichnet und stellt damit einen Entwicklungsprozess dar, der ein bestehendes Produkt als Ausgangssituation im Sinne einer Anpassungskonstruktion expliziert. Die originäre Produktfunktion wird folglich nicht verändert, sondern das Produkt um digitale Funktionen und Dienstleistungen erweitert. Der Artikel befasst sich daher erstens mit der Beschreibung generischer Ziele für den Einsatz intelligenter Produkte im Maschinenbau. Eine Zusammenstellung und Erläuterung solcher Ziele unterstützt Unternehmen, eine Präzisierung der Zielfestlegung in der Initiierungsphase eines Smartifizierungsprojekts durchzuführen. Zweitens wird unter Anwendung der Ziel-Mittel-Beziehung ein Anwendungsfall intelligenter Produkte beschrieben. Abschließend werden beide Aspekte in einer Methode zusammengefasst, wie mittels Ziel- und Anwendungsfallbetrachtung Anforderungen abgeleitet und wie diese Elemente in Vorgehensmodelle der Produktentwicklung eingebettet werden können. Exemplarisch wird anhand eines Energiekompensators aufzeigt, wie die Methode und die sich daraus ableitenden Ergebnisse im Smartifizierungsprozess zur Entwicklung eines intelligenten Energiekompensators eingesetzt werden.
Die vernetzte Digitalisierung als Befähiger für Intelligente Produkte und datenbasierte Geschäftsmodelle stellt Unternehmen vor zahlreiche und vielfältige Herausforderungen auf dem Weg durch die digitale Transformation. Zur Unterstützung dieser Unternehmen wurden in den vergangenen Jahren diverse Referenzarchitekturmodelle entwickelt. Eine detaillierte Analyse derselben und insbesondere ihrer Nutzung durch Unternehmen zeigte schnell, dass aktuell bestehende Referenzmodelle große Schwächen in der Praxistauglichkeit aufweisen. Mit dem Aachener Digital-Architecture-Management (ADAM) wurde ein Framework entwickelt, das gezielt die Schwächen bestehender Referenzarchitekturen adressiert und ihre Stärken gezielt aufnimmt. Als holistisches Modell, speziell für die Anwendung durch Unternehmen entwickelt, strukturiert ADAM die digitale Transformation von Unternehmen in den Bereichen der digitalen Infrastruktur und der Geschäftsentwicklung ausgehend von den Kundenanforderungen. Systematisch werden Unternehmen dazu befähigt, die Gestaltung der Digitalarchitektur unter Berücksichtigung von Gestaltungsfeldern voranzutreiben. Die Beschreibung der Gestaltungsfelder bietet einen detaillierten Einblick in die wesentlichen Aufgaben auf dem Weg zu einem digital vernetzten Unternehmen. Dabei stellt das Modell nicht nur eine Strukturierungshilfe dar, sondern beinhaltet mit den Gestaltungsfeldern einen Baukasten, um das Vorgehen in der digitalen Transformation zu konfigurieren. Das Vorgehen differenziert zwischen der Entwicklung der Digitalisierungsstrategie und der Umsetzung der Digitalarchitektur. Drei unterschiedliche Case-Studys zeigen zudem auf, wie ADAM in der Industrie konkret genutzt, welche Strukturierungshilfe es leisten und wie die digitale Transformation konfiguriert werden kann. Durch die Breite und Tiefe von ADAM werden Unternehmen befähigt, den Weg der digitalen Transformation systematisch und strukturiert zu bestreiten, ohne die wertschöpfenden Bestandteile der Digitalisierung außer Acht zu lassen. Dies qualifiziert ADAM zu einem nachhaltigkeitsorientierten Framework, da es die wirtschaftliche Skalierung, die bedarfsgerechte Anpassung und die zukunftsgerichtete Robustheit von Lösungsbausteinen in den Fokus der digitalen Transformation rückt.
Künstliche Intelligenz (KI) hat sich über die letzten Jahre stetig zu einem Thema mit strategischer Priorität für Unternehmen entwickelt. Das zeigt sich nicht zuletzt in der gesteigerten Investitionsbereitschaft deutscher Unternehmen in KI-Projekte. Wirtschaftliche Akteure haben erkannt, dass durch eine sinnvolle Nutzung von KI-Technologien Wettbewerbsvorteile erzielt werden können. Die vorliegende Studie legt das Augenmerk auf den industriellen Einsatz einer KI-Technologie, die bereits heute von vielen Unternehmen erfolgreich genutzt wird: Die natürliche Sprachverarbeitung (engl. Natural Language Processing, kurz NLP). Die wirtschaftlichen Potenziale der Technologie liegen dabei in ihrer Fähigkeit, betriebliche Abläufe zu automatisieren und die Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine zu verbessern und zu vereinfachen. Ziel der Studie ist es, die Potenziale der NLP-Technologie für Unternehmen nutzbar zu machen, indem konkrete Anwendungsfälle und allgemeine Handlungsempfehlungen sowie Nutzen und Risiken aufgezeigt werden.
The technical development of the 5G mobile communication technology has been successfully completed. Now, vendor companies struggle with the analysis of industrial application and sales strategies as well as the development of business cases for their customers. Since this challenge is faced by many technology providers with innovative technologies in the “trough of disillusionment”, FIR’s information technology management has developed a methodology to bridge the gap, based on the example of 5G. This paper presents a methodology for identifying applications and defining business cases to select the most profitable ones. We also validate the methodology in the 5Gang research project.
Die vernetzte Digitalisierung als Befähiger für Intelligente Produkte und datenbasierte Geschäftsmodelle stellt Unternehmen vor zahlreiche und vielfältige Herausforderungen auf dem Weg durch die digitale Transformation. Zur Unterstützung dieser Unternehmen wurden in den vergangenen Jahren diverse Referenzarchitekturmodelle entwickelt. Eine detaillierte Analyse derselben und insbesondere ihrer Nutzung durch Unternehmen zeigt schnell, dass aktuell bestehende Referenzmodelle große Schwächen in der Anwendung und somit in der Praxistauglichkeit aufweisen. Mit dem Aachener Digital-Architecture-Management (ADAM) wurde ein Modell entwickelt, das gezielt die Schwächen bestehender Referenzarchitekturen adressiert, ohne ihre Stärken zu vernachlässigen. Als holistisches Modell, speziell für die Anwendung durch Unternehmen entwickelt, strukturiert das ADAM-Modell die digitale Transformation von Unternehmen in den Bereichen der digitalen Infrastruktur und der Geschäftsentwicklung. Systematisch werden Unternehmen dazu befähigt, die Gestaltung der Digitalarchitektur unter Berücksichtigung von Gestaltungsfeldern voranzutreiben. Dabei bietet das Modell nicht nur eine Strukturierungshilfe, sondern beinhaltet auch einen Baukasten, um das Vorgehen in der digitalen Transformation zu konfigurieren. Durch die Breite und Tiefe von ADAM werden Unternehmen befähigt, den Weg durch die digitale Transformation systematisch und strukturiert zu bestreiten, ohne die wertschöpfenden Bestandteile der Digitalisierung aus den Augen zu verlieren.
Technologiebewertung
(2022)
Die Entwicklung hin zu einem agilen Unternehmen erfordert verschiedene, aufeinander aufbauende Umsetzungsprojekte, die sich anhand gewünschter Potenziale und abgeleiteter Aufwände beschreiben lassen. Diese Entwicklung und die Einführung neuer Lösungen stellen Unternehmen vor die Herausforderung der Investitionsentscheidung. Diese Entscheidung beruht bei vielen Unternehmen auf einer reinen Kosten-Nutzen-Betrachtung, bei der häufig der ROI im Fokus steht. Klassische Methoden der Wirtschaftlichkeitsberechnung können durch agile Ansätze des Prototypings unterstützt werden, um die Abwägung aus zwei Dimensionen zu fundieren. Während es Unternehmen auf der einen Seite schwer fällt, Einsparpotentiale und Kostentreiber zu identifizieren und zu bewerten, bedarf es auf der anderen Seite einer Herangehensweise, wie mit sich ändernden und unklaren Anforderungen umzugehen ist.
In diesem Kapitel werden Methoden und Werkzeuge zur technologischen und wirtschaftlichen Bewertung von Technologien und Systemen vorgestellt. Verantwortlichen wird dadurch die Unsicherheit vor der Bewertung von Innovationen genommen und sie werden befähigt, die Entscheidungen effizienter vorzubereiten. Darüber hinaus werden Vorgehensweisen präsentiert, um einzelne Umsetzungsprojekte der digitalen Transformation im Gesamtkontext zu bewerten. Die technische Bewertung differenziert zwischen klassischen und agilen Ansätzen, wie dem Prototyping, mit dem die Machbarkeit nicht nur theoretisch, sondern anfassbar evaluiert wird. (Quelle: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-63758-6_14)
Prinzipien zur erfolgreichen Umsetzung von KI-Geschäftsmodellinnovationen
In Zeiten des zunehmenden globalen Wettbewerbs und hoch vernetzter Wertschöpfungsketten entwickelt sich Künstliche Intelligenz zu einem immer wichtiger werdenden Wettbewerbsfaktor für Unternehmen am Wirtschaftsstandort Deutschland. Durch den Einsatz von KI-Verfahren können nicht nur interne Geschäftsprozesse kostensenkend optimiert, sondern auch neue, digitale Geschäftsfelder und -modelle erschlossen werden. Es lassen sich zum einen Trends identifizieren, denen der Einsatz von KI in deutschen Unternehmen folgt. Zum anderen zeigt sich, dass sich KI unterschiedlich stark auf verschiedene Dimensionen innovativer Geschäftsmodelle auswirkt. Insgesamt lassen sich so Prinzipien ableiten, die die erfolgreiche Umsetzung von KI-Geschäftsmodellinnovationen beschreiben.
Neue Technologie- und Anwendungstrends kennzeichnen KI-Nutzung
Die tatsächliche KI-Landschaft in den Wertschöpfungsketten von KI-nutzenden Unternehmen ist durch Trends gekennzeichnet. Diese lassen sich in Technologie- und Anwendungstrends unterteilen. Experteninterviews zeigen beispielsweise, dass KI-Anwendungen bevorzugt auf Cloud-Infrastrukturen entwickelt und bereitgestellt werden. Das wiederum rückt die Frage nach der Wahrung der Datensouveränität in den Vordergrund. Anwendung findet KI tendenziell zur Prognose und Überwachung.
Sechs Prinzipien beeinflussen die erfolgreiche Umsetzung von KI-Geschäftsmodellinnovationen
Fallstudien über ein breites Spektrum der deutschen Wirtschaft beleuchten, welche Aspekte eines KI-basierten Geschäftsmodells den größten Effekt auf das Unternehmen haben. Hier lässt sich ein besonders hoher Einfluss von KI auf das Nutzenversprechen neuartiger, digitaler Leistungen der Unternehmen an die Kundinnen und Kunden feststellen. So lassen sich sechs Erfolgsprinzipien zur erfolgreichen Implementierung von KI-Technologien identifizieren, um die wirtschaftliche Nutzung von KI für Unternehmen in Deutschland im globalen Wettbewerb weiter zu steigern. So empfiehlt es sich zum Beispiel – neben der Auswahl des richtigen KI-Anwendungsfalles – ebenfalls darauf zu achten, dass die KI-Anwendung sowohl den Anbietenden wie auch den Anwendenden nützt. Diese und weitere Erfolgsprinzipien werden detailliert in der Studie Künstliche Intelligenz – Geschäftsmodellinnovationen und Entwicklungstrends beschrieben.