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Die Nahrungsmittelindustrie führt jährlich ca. 40 000 neue Produkte auf den Markt ein. Diese Veränderungen haben einen großen Einfluss auf die Nahrungsmittelindustrie und führen durch die Vielzahl der zusätzlichen Optionen zu deutlich komplexeren Entscheidungsproblemen. Die Ergebnisse des Forschungsprojekts BASuccess (Laufzeit des Projekts : 01.04.2019 – 30.09.2020) sollen die Unternehmen bei der Einführung von Business-Analytics unterstützen, wodurch eine gezielte Datenanalyse mög- lich wird und eine fundierte Basis für unternehmerische Entscheidungen entstehen kann. Zunächst werden im Projekt Best Practices anderer Branchen analysiert und Erfolgsfaktoren für den effizienten Einsatz von Business-Analytics identifiziert. Dabei werden sowohl technische als auch organisatorische Aspekte berücksichtigt. Anschließend wird ein Einführungsmodell entwickelt. Die umfassende Expertise für das Forschungsprojekt wird durch ein gemeinsames Konsortium, bestehend aus den Instituten FIR e. V. an der RWTH Aachen, IPRI – International Performance Research Institute GmbH in Stuttgart und dem Forschungsinstitut für Unternehmensführung, Logistik und Produktion der Technischen Universität München gestellt.
Die Nahrungsmittelindustrie bringt jährlich ca. 40.000 neue Produkte auf den Markt. Die daraus resultierenden Veränderungen haben einen großen Einfluss auf die Nahrungsmittelindustrie und führen durch die
Vielzahl der zusätzlichen Optionen zu deutlich komplexeren Entscheidungsproblemen. Eine Strategie zur Bewältigung dieser Herausforderung ist die Verankerung der datengesteuerten Entscheidungsfindung, die zu einem zunehmenden Einsatz fortschrittlicher Informationstechnologien wie Business-Analytics
führt. Trotz aller Vorteile sind die Unternehmen mit der Implementierung von Business-Analytics überfordert, was sich in einer Misserfolgsquote von 65 bis 80 Prozent widerspiegelt. In diesem Artikel werden Erfolgsfaktoren aufgezeigt und Handlungsempfehlungen abgeleitet, um Unternehmen bei der Einführung von Business-Analytics und dem Aufbau einer fundierten Basis für unternehmerische Entscheidungen zu unterstützen. Die umfassende Expertise für das Forschungsprojekt wird durch ein gemeinsames Konsortium, bestehend aus den Instituten FIR e. V. an der RWTH Aachen, IPRI – International Performance Research Institute GmbH in Stuttgart und dem Forschungsinstitut für Unternehmensführung, Logistik und Produktion der Technischen Universität München gestellt.
Das Forschungsvorhaben ‚PROmining‘ , mit Laufzeit vom 01.01.2021 bis 31.12.2022, dient dem Ziel, die Digitalisierung in der deutschen Steine- und Erdenindustrie zu initiieren und auszuweiten. Innerhalb des Projekts soll für KMU durch den Einsatz eines Demonstrators einer Plattformlösung eine datenbasierte Entscheidungsgrundlage geschaffen werden. Branchenweit wurde ein Mangel an datenbasierten Entscheidungsgrundlagen identifiziert, die meisten Entscheidungen basieren auf Erfahrungswerten. Des Weiteren gilt es, die Kapazitätsauslastung der Betriebe mithilfe des Demonstrators zu optimieren. Jene gestaltet sich aufgrund regionaler sowie konjunktur- und saisonbedingter Nachfrageschwankungen sehr volatil. Der Demonstrator soll Unternehmen motivieren, ihre Datenhaltung zu verbessern und den Transformationsprozess hin zu einem digitalen Unternehmen anzustoßen.
Mit der erfolgreichen Durchführung des dritten Expert Circles hat der
Bereich Business Transformation des FIR e. V. an der RWTH Aachen ein
neues Gesprächsformat zum Thema Digital Leadership etabliert. Im
Rahmen der Expert-Circle-Treffen werden aktuelle und zukunfts-
weisende Themen betrachtet. Vorträge aus Praxis und Forschung
schaffen die Basis für spannende Diskussionen
Dieser Artikel beschreibt ein ausführliches, mit Praxispartnern validiertes Einführungskonzept, um Unternehmen der Nahrungsmittelindustrie mit Hilfe von BA zu unterstützen. Dies soll die zielgerichtete Einführung von BA in der Nahrungsmittelindustrie erleichtern und somit die Konkurrenz- sowie Zukunftsfähigkeit der deutschen Nahrungsmittelindustrie sicherstellen. Für die komfortable Übertragung in die Praxis werden die Ergebnisse dieser Untersuchung sowie weitere Hintergrundinformationen zusätzlich in einem IT-Tool zusammengefasst. Gestützt auf unternehmensindividuellen Eingabeparametern werden dabei typspezifische Handlungsempfehlungen vorgeschlagen. Dieses Tool ist frei verfügbar unter https://projekt-basuccess.de
Die Branche der Steine und Erden (S&E) ist durch eine große Vielfalt unterschiedlicher Digitalisierungsgrade geprägt, wodurch ein Großteil der Unternehmen nur bedingt eine datenbasierte, betriebsinterne Optimierung von Prozessschritten und der Auslastung umsetzen kann. Um diese Unternehmen in ihren unterschiedlichen Reifegraden zu unterstützen, können digitale Plattformen eingesetzt werden.
In diesem Beitrag werden aktuelle Ergebnisse des AiF-Forschungsprojekts PROmining mit Bezug zur Fördertechnik in der S&E-lndustrie vorgestellt. Neben großen Defiziten in der Digitalisierung konnten Herausforderungen in der Kapazitätsplanung und -auslastung von Betriebsmitteln identifiziert werden. Digitale Plattformlösungen haben das Potenzial, beide Aspekte zu bewältigen. Im Forschungsprojekt 'PROmining' wird untersucht, wie durch die Digitalisierung von bisher unzureichend digitalisierten Unternehmensprozessen und dem Einsatz einer Plattformlösung die Auslastung mobiler Betriebsmittel erhöht werden kann.
Das Forschungsvorhaben PROmining adressiert die Digitalisierung der deutschen S&E‑Industrie. Das Forschungsziel ist der Aufbau eines Demonstrators einer digitalen Plattform, mit der Unternehmen der S&E-Industrie befähigt werden mittels einer gesteigerten Prognosefähigkeit besser auf schwankende Nachfragen zu reagieren. Die gezielte Entwicklung und Implementierung der Digitalisierung in Form einer Plattformökonomie kann der S&E-Industrie mittelbaren und unmittelbaren Nutzen bieten.
Die Nutzung von datengetriebenen Analysen eröffnet eine Vielzahl an Möglichkeiten. Mehr als zwei Drittel aller Unternehmen haben dieses Potenzial erkannt und Pilotprojekte für den Einsatz von Business-Analytics ins Leben gerufen. Dennoch sehen sich viele von ihnen mit einer hohen Misserfolgsquote und ausbleibenden Renditen konfrontiert.
Hier mangelt es meist an einem standardisierten und strukturierten Verfahren zur Auswahl und Priorisierung von nutzenoptimalen Business-Analytics-Projekten. Der Überblick zur Strukturierung und Klassifizierung von Business-Analytics, den Anwendungsgebieten sowie einer Systemlandkarte fehlt. Darüber hinaus gibt es kaum Hilfestellungen bei der Ermittlung von Kosten und Aufwand, auch sind sich viele nicht über die beim Einsatz entstehenden Risiken bewusst. Im Projekt ‚BAValue‘ wird ein Entscheidungsmodell realisiert, das mithilfe konkreter Handlungsempfehlungen KMU in die Lage versetzt, BA-Projekte umsetzen zu können und mit ihnen den Unternehmensnutzen zu optimieren.