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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.
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.
Die Unternehmen der blechumformenden Industrie und deren Zulieferer sind in besonderer Weise mit dem Druck und den Chancen der digitalen Transformation konfrontiert:
Die Mobilitäts-, Produktions- und Nachhaltigkeitswende, aber auch die Transformation der Arbeitswelt wirken auf die Unternehmen. Um diese bei der Digitalisierung zu unterstützen und die langfristige Wettbewerbsfähigkeit zu erhalten, führt das FIR gemeinsam mit dem Industrieverband Blechumformung (IBU) eine fünfteilige Workshopreihe im Themenfeld Digitalisierung durch. Die ersten drei Veranstaltungen wurden bereits erfolgreich durchgeführt, wobei ein Highlight der gemeinsame Werksbesuch bei MIELE in Gütersloh war.
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.
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.
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.