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In an increasingly changing market environment, the long-term survival of companies depends on their ability to reduce latencies in adapting to new market conditions. One strategy to meet this challenge is the anchoring of data-driven decision making, which leads to an increasing use of advanced information technologies and, subsequently, to an increase in the amount of data stored. The complexity of processing these data spurred the demand for advanced statistical methods and functions called Business Analytics. Companies are, despite all promised benefits, overwhelmed with the implementation of Business Analytics as indicated by a failure rate of 65 to 80 %. This paper provides an empirically validated, multi-dimensional model that takes an integrative look at critical success factors for the implementation
of Business Analytics and based on which management recommendations can be generated. For this purpose, constructs of the model are conceptualized, before a structural equation model is developed. This model is then validated with data from 69 industrial partners in the food industry. It is shown amongst others, that the three success factors top management support, IT infrastructure and system quality are pivotal to increase the company performance.
Digitalization offers companies strategic advantages through the
simplification and optimization of business processes and is an
important lever for long-term growth. Numerous industries already
benefit from optimized coordination of capacities and resources by
integrating digital technologies into business processes. Digital platforms enable, e. g., the demand-based adjustment of asset capacities at peak loads on the basis of data-based forecasts. In particular, small and medium-sized enterprises in the German quarrying industry have so far been denied access to such technologies due to high investment and operating costs, high implementation efforts and heterogeneous machine fleets. This paper presents the functions of the data-centric platform demonstrator “PROmining” developed in
an AiF research project and validates them using case studies with
companies in the industry. The platform demonstrator offers marginally digitalised companies a tool with functions ranging from simple
operational data collection, the evaluation of capacity utilization,
to scenario development for regional demand, which can be used
as a blueprint within their own company. Thus, companies in the
quarrying sector are provided with a low-effort entry into the digital
transformation and a contribution to long-term competitiveness.
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.
Für Erfolge bei Transformationsprozessen ist eine starke Führung unabdingbar. Diese muss klassisches Führungswissen mit den Anforderungen einer digitalisierten Wirtschaft zusammenführen. Wie dies gelingen kann, erläutert im Interview Jonas Müller. Er ist Experte für Transformationserfolg (s. VÖ "Return on Transformation: Wie Sie mit der Kennzahl RoT den Erfolg messbar machen", https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/searchtype/latest/docId/2605/start/0/rows/10) und hat sich auch mit der Rolle der Führungskräfte als Treiber der Transformationsprozesse auseinandergesetzt.
Die rasante Entwicklung digitaler Technologien und die Umstellung auf nachhaltige Praktiken sind zwei Auslöser dafür, dass immer mehr Unternehmen in Deutschland grundlegende Transformationen anstoßen. Die aktuellen Veränderungen erfordern von strategischen Entscheidungsträgern mehr denn je ein hohes Maß an Anpassungsfähigkeit. Während einige Unternehmen Vorreiter werden und davon profitieren, verlieren zögernde an Wettbewerbsfähigkeit. Doch wie können Unternehmen überhaupt messen, ob sie mit ihrer Transformation erfolgreich sind? Hierzu wurde am Forschungsinstitut für Rationalisierung (FIR) e. V. an der RWTH Aachen ein Modell entwickelt, das Unternehmen bei der Bewertung ihrer Transformationsprojekte unterstützt.
Digitalization offers companies strategic advantages through the simplification and optimization of business procedures and is an important lever for long-term growth. Numerous industries already benefit from optimized coordination of capacities and resources by integrating digital technologies into business processess. Digital platforms enable, e. g. the demand-based adjustment of asset capacities at peak loads on the basis of data-based forecasts. In particular, small and medium sized enterprises in the German quarrying indsutry have so far been denied access to such technologies due to high investment and operating costs, high implementation efforts and heterogeneous machine fleets. This paper presentes the functions of the data-centric platform demonstrator " PROmining" developed in an AiF research project and validates them using case studies in the industry. The platform demonstrator offers marginally digitalised companies a tool with functions ranging from simple operational data collection, the evaluation of capacity utilization, to scenario development for regional demand, which can be used as a blueprint within their own company. Thus, companies in the quarrying sector are provided with a low-effort entry into the digital transformation and a contributio to long-term competitiveness.
Viele Branchen stehen am Anfang der digitalen Transformation bzw. werden bereits grundlegend von ihr verändert. Im Zeitalter der digitalen Transformation steht somit die Frage im Mittelpunkt, wie Unternehmen die notwendigen Veränderungen angehen und den Erfolg der Transformation gewährleisten können. Datenbasierte Dienstleistungen sind dabei ein konsequenter nächster Schritt im Wandel der Unternehmen vom Investitionsgüterhersteller zum Lösungsanbieter. Nichtsdestotrotz scheitern viele Premiumhersteller trotz ihrer hohen digitalen Wettbewerbsfähigkeit bei der Entwicklung und Einführung von datenbasierten Dienstleistungen. Der Beitrag zeigt zunächst Merkmale und Ausprägungen datenbasierter Dienstleistungen auf. Da sich die klassischen Methoden des Service Engineerings nicht ausreichend schnell an digitalisierte Komponenten und geänderte Voraussetzungen angepasst haben, wird mit dem Smart Service Engineering ein neuer Ansatz vorgestellt, der agile und kundenorientierte Methoden implementiert. Zuletzt werden Muster und Entwicklungspfade der digitalen Transformation detailliert analysiert und Handlungsempfehlungen für Anbieter datenbasierter Dienstleistungen abgeleitet.
Das Branchenbild der deutschen Steine- und Erdenindustrie (S&E-Industrie) wird von kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) dominiert. Als Rückgrat der deutschen Industrie sehen sich die KMU der S&E-Industrie mit komplexen Herausforderungen, insbesondere hinsichtlich der Digitalisierung, konfrontiert. Daraus folgt, dass eine Vielzahl an Risikobarrieren und Hemmschwellen zu einer Einschränkung in der Anpassung an neue Technologien führt und die damit verbundene Ausweitung der Digitalisierung innerhalb der Branche ausbleibt. Die Implementierung aktueller Soft- und Hardwarelösungen erzeugt bislang ein erhöhtes Maß an Mehraufwand, welches aufgrund begrenzter Ressourcen, insbesondere für kleine Betriebe, parallel zum Tagesgeschäft kaum zu bewältigen ist. Darüber hinaus herrscht oftmals ein unzureichendes Datenmanagement vor, welches neben den bisher nicht ausreichend differenziert betrachteten Nachfrageschwankungen zu einer Minderung der Prognostizierbarkeit in S&E-Betrieben führt. Resultierend aus diesen Defiziten ist die betriebsinterne Optimierung der Auslastung nur bedingt möglich. Zudem können andere Betriebe des Unternehmensverbunds zur Verfügung stehende ungenutzte Kapazitäten nicht erkennen. Im Rahmen des Forschungsprojekts 'PROmining' konnte über qualitative Expertengespräche ebenfalls identifiziert werden, dass eine differenzierte, also unternehmensspezifische Art der Erfassung, Speicherung und Nutzung von Daten vorliegt. Es ist folglich keine einheitliche Struktur in der Handhabung von Daten in der Branche festzumachen. Dadurch findet die Analyse von vorhandenen Zustandsdaten häufig nicht statt und die Potenziale der Digitalisierung finden keinen Eingang in die Unternehmensprozesse. Die betriebsinterne Optimierung von Prozessschritten und der Auslastung ist infolge unzureichenden Datenmanagements aktuell nur bedingt möglich. Daher bedarf es Filterung und konkretisierter Bündelung der Daten, um eine zielführende Auswertung und darauffolgende Umsetzung zu initiieren.
The use of Business Analytics (BA) helps to improve the quality of decisions and reduces reaction latencies, especially in uncertain and volatile market situations. This expectation leads a continuously rising number of companies to make large investments in BA. The successful use of Business Analytics is increasingly becoming a differentiator. At the same time, the use of BA is not trivial, rather, it is subject to high socio-technical requirements. If these are not addressed, high risks arise that stand in the way of successful use. In particular, it is important to consider the risks in relation to the different types of BA in a differentiated way. So far, there is a lack of suitable approaches in the literature to consider these type-specific risks with regard to the socio-technical dimensions: people, technology, and organization. This paper addresses this gap by initially identifying risks in the use of Business Analytics. For this purpose, possible risks are identified using a systematic literature review and verified with a Delphi survey with various partners experienced in dealing with BA. Subsequently, the identified and validated risks are assigned to three different types of Business Analytics (Descriptive, Predictive and Prescriptive Analytics) and assessed in order to systematically address and reduce the risks. The result of this paper is an overview of the interactions between the socio-technically assigned risks, summarized in a risk catalog, and the different types of Business Analytics.
While digitization is a strategic advantage in numerous industries such as the automotive industry or mechanical engineering, other industries like the German quarrying industry have not yet established a transformation towards a digitized industry. This leads to inefficient work and inaccurate forecasting capabilities. To address these challenges, digital platforms can incentivize digitization
by supporting the capacity utilization and forecasting capability of these companies. In this paper, the quarrying industry is analyzed by a morphology and different types of companies are identified. Knowing the digital maturity of these companies and by determining the key factors to forecast demands and the capacity utilization, different operating models are derived. Combined with a morphology and the value creation system, different scenarios for the identification of platform services are examined. These scenarios are weighted in a utility analysis to get an operating model blueprint to develop and establish digital platforms in less digitized industries.