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Institute
Inhaltsangabe Band:
Die vernetzte Digitalisierung hat die produzierende Industrie fundamental verändert. Im Rahmen dessen eröffnen sich produzierenden Unternehmen kontinuierlich neue Chancen, in einem zunehmend dynamischen und durch das Internet geprägten Wettbewerb, wirtschaftliche Erfolge zu erzielen. Durch die veränderten Rahmenbedingungen der vernetzten Digitalisierung müssen produzierende Unternehmen jedoch neue Ansätze für die Organisation der digitalen Transformation verfolgen: Sie müssen die neue Führungsaufgabe Digitalisierungsmanagement gestalten. Dabei muss das Digitalisierungsmanagement eine breite Aufgabenvielfalt abdecken.
Dieses Buch befähigt produzierende Unternehmen die digitale Transformation erfolgreich zu gestalten. Dazu werden Nutzen und Funktionsweisen der wesentlichen Aufgaben des Digitalisierungs- und Informationsmanagements praxisnah dargestellt. Ein spezifisch für produzierende Unternehmen, die eine digitale Transformation anvisieren, entwickeltes Digitalisierungs- und Informationsmanagement-Modell verknüpft schließlich die Inhalte.
Das vorliegende Buch ist als ein Nachschlagewerk für Führungskräfte und Entscheider entwickelt worden, die die Herausforderungen der Realisierung von digitalen Geschäftsmodellen, digitalisierten Produkten und digitalen Geschäftsprozessen angehen wollen. Die Methoden in diesem Buch helfen dabei, die richtigen Managementaufgaben zu verfolgen und diese in der Unternehmensorganisation umzusetzen. Dabei werden auch die Schnittstellen zwischen dem strategischen Digitalisierungsmanagement und dem taktischen bis operativen Informationsmanagement behandelt. Das Buch bietet einen schnellen und einfachen Zugriff auf die wichtigsten Methoden und viele unterstützende Beispiele. Es ist Teil der Reihe „Handbuch Produktion und Management“ und ergänzt dessen Ordnungsrahmen.
(Quelle: https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-662-63758-6)
In Germany’s transition to a more sustainable industrial landscape, electricity generated by wind turbines (WT) remains a mainstay of the energy mix. Operating and maintenance costs, which account for roughly 25% of electricity generation costs in onshore WTs make improvements of maintenance activities a key lever in the economic operation of WTs. Prescriptive maintenance is a possible approach for improved maintenance activities. It is a concept where asset condition data is used to recommend specific actions and has great potential for the operation of wind parks. However, especially small, but also large wind park operators, and maintenance service providers often struggle with the implementation of such a new maintenance approach. As a part of the research project ReStroK, a learning game has been developed to support the training and familiarization of maintenance technicians with the concepts and underlying principles of this maintenance approach. In this paper, the concept for the development of a learning game will be presented. Multiple scenarios for its usage and their corresponding requirements will be discussed and an overview over the game will be given.
Electricity generated by wind turbines (WT) is a mainstay of the transition to renewable energy. In order to economically utilize WT is, operating and maintenance costs, which account for 25% of total electricity generation costs in onshore WT’s, are a focus of cost reduction activities. Implementing a data-driven prescriptive maintenance approach is one way to achieve this. So far, various approaches for prescriptive maintenance for onshore WT’s have been suggested.
However, little research has addressed the practical implementation considering sociotechnical aspects. The aim of this paper is therefore to identify success factors for the successful implementation of such a maintenance strategy with clear and holistic guidance on how existing knowledge on prescriptive maintenance from science can be transferred to business practice. These recommendations are developed through case study research and classified in the four structural areas of Acatech’s Industry 4.0 Maturity Index: Resources, Information Systems, Organizational Structure and Culture.
In der neuen Expertise des Forschungsbeirats Industrie 4.0 untersuchen das FIR e. V. an der RWTH Aachen und das Industrie 4.0 Maturity Center den Status-quo und die aktuellen Herausforderungen der deutschen Industrie bei der Nutzung und wirtschaftlichen Verwertung von industriellen Daten. Handlungsoptionen für Unternehmen, Verbände, Politik und Wissenschaft zeigen auf, wie der Nutzungsgrad der Datenbasis erhöht werden kann und wie sich Potenziale bei der Monetarisierung ausschöpfen lassen. Der Fokus liegt dabei auf produzierenden Unternehmen.
Smart Services als Enabler von Subscription-Geschäftsmodellen in der produzierenden Industrie
(2022)
[Der Sammelband] Widmet sich den in Wissenschaft und Praxis aktuell intensiv diskutierten Fragestellungen zu Smart Services. Befasst sich mit Geschäftsmodellen, Erlösmodellen und Kooperationsmodellen von Smart Services. Geht auf branchenspezifische Besonderheiten von Smart Services ein. (link.springer.com)
Künstliche Intelligenz (KI) hat als Technologie in den vergangenen Jahren Marktreife erlangt. Es existiert eine Vielzahl benutzerfreundlicher Produkte und Services, welche die Anwendung von KI im Alltag und im Unternehmen vereinfachen. Die Herausforderung, vor denen Anwendende, gerade im betriebswirtschaftlichen Kontext, stehen, ist nicht die technische Machbarkeit einer KI-Applikation, sondern deren organisatorisch und rechtlich zulässige Gestaltung. Zu einer zunehmenden Dynamik in der Gesetzgebung kommt ein gesellschaftliches Interesse an der Kontrolle und Transparenz über die für KI-Modelle erhobenen Daten. Die Diskussion über Datensouveränität im geschäftlichen und privaten Alltag rückt mehr und mehr in das Zentrum der öffentlichen Aufmerksamkeit.
Datenbasierte KI-Anwendungen stehen damit in einem Spannungsfeld zwischen den Potenzialen, die das Erheben und Teilen von Daten über Unternehmensgrenzen hinweg bietet, und der Herausforderung, die Datensouveränität der involvierten Personen zu wahren. Die vorliegende Studie soll erstens über die Auswirkungen der Datensouveränität und die damit verbundenen aktuellen und kommenden Regularien auf KI-Anwendungsfälle aufklären. Dafür wurden Expertinnen und Experten aus den Bereichen Recht, KI- und Organisationsforschung befragt. Zweitens zeigt die Studie Potenziale und Best Practices von KI-Anwendungsfällen mit überbetrieblichem Datenaustausch auf. Dafür wurden Fallstudien in Unternehmen durchgeführt, die bereits erfolgreich Datenaustausch in ihre Geschäftsmodelle integriert haben, um ihre KI-Applikationen zu betreiben und zu verbessern.
Ongoing digitalization and Industry 4.0 enable the development of new business models due to the increase in available data and digital connected products. A promising business model type for the machinery and plant engineering industry are subscription models, consisting of products and services offered in return for continuous payments. However, subscription-based business models are associated with extensive changes in the traditional machinery and plant engineering industry, in particular, for small and medium-sized companies (SMEs). Established concepts for the development of value propositions and business models neglect important aspects, such as the integrated development and optimization of products and services across the entire life cycle or the data infrastructure. This paper presents a concept for a methodology to support SMEs developing value propositions within subscription models. Therefore, the systematic identification of customer benefits, the determination and prioritization of subscription relevant functionalities as well as the design of product and service elements addressing those functionalities are the main aspects on which the focus is placed on. The result is a subscription value proposition canvas for SMEs to address the impact of subscription models on products and services.
Industry 4.0 and Smart Maintenance represent a great opportunity to make manufacturing and maintenance more effective, safer, and reliable. However, they also represent massive change and corresponding challenges for industrial companies, as many different options and starting points have to be weighed and the individual right paths for achieving Smart Maintenance need to be identified. In our paper, we describe our approach to evaluating maintenance organizations in a case study for the oil and gas industry, developing a shared vision for the future, and deriving economical and effective measures. We will demonstrate our approach, by showcasing a specific example from the oil and gas industry, where a need for action on HSE-relevant critical flanges in the company's piping systems was identified. We describe the steps, that were taken to identify the need for action, the specifications of the project and the criticality analysis of the piping system. This resulted in the derivation of a digitalization measure for critical flanges, which was first commercially analyzed and then the flanges were equipped with a continuous monitoring solution. Finally, a conclusion is drawn on the performed procedure and the achieved improvements.
More and more manufacturing companies are starting to transform the transaction-based business model into a customer value-based subscription business to monetize the potential of digitization in times of saturated markets. However, historically evolved, linear acquisition processes, focusing the transactionoriented product sales, prevent this development substantially. Elemental features of the subscription business such as recurring payments, short-term release cycles, data-driven learning, and a focus on customer success are not considered in this approach. Since existing transactional-driven acquisition approaches are not successfully applicable to the subscription business, a systematic approach to an acquisition cycle of the subscription business in the manufacturing industry is presented, aiming at a long-term participative business. Applying a grounded theory approach, a task-oriented model for themanufacturing industry was developed.
The model consisting of five main tasks and 14 basis tasks serves as best practice to support manufacturing companies in adapting or redesigning acquisition activities for their subscription business models.
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.