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Der Betrieb lokaler privater Mobilfunknetze in lizenzierten Frequenzbändern ist eine der Kerninnovationen aktueller 5G- und zukünftiger 6G-Netze. Die prognostizierte Leistungsfähigkeit privat verfügbarer und störungsfreier Frequenzbereiche, wie z. B. privater 5G-Netze, sogenannter Campusnetze, ist für Industrieunternehmen oft von großem Interesse. Die Integration der 5G-Netzwerkinfrastruktur in bestehende Brownfield-Umgebungen muss jedoch erhebliche technische und Management-Herausforderungen überwinden. Im Vergleich zu selten anzutreffenden Greenfield-Szenarien kann das Potenzial von 5G nur gezeigt werden, wenn signifikante Leistungsvorteile gegenüber bestehender drahtloser Netzwerkinfrastruktur (z. B. Wi-Fi) nachgewiesen werden können und gleichzeitig eine nahtlose Integration in die Prozessumgebung in der Praxis gewährleistet werden kann.
Vor diesem Hintergrund stellt das Competence Center 5G.NRW in diesem Beitrag ein agiles System zur kontinuierlichen, netzwerkübergreifenden Überwachung von Ende-zu-Ende-Leistungsgarantien in Bezug auf Durchsatz, Latenz und Zuverlässigkeit vor. Während einzelne punktuelle Messungen während der Netzwerk-Inbetriebnahme und -Erprobung oft die erwarteten Leistungsspitzen anzeigen, untersucht dieser Beitrag speziell das Potenzial eines räumlich verteilten Stresstests, der die Netzwerkqualität aktiv und kontinuierlich während des Produktivbetriebs überwacht. Anhand einer umfangreichen Fallstudie wird die Leistungsfähigkeit des verteilten Ansatzes für die Leistungsbewertung von Mehrbenutzer- und Zellenrandumgebungen demonstriert.
In diesem Leitfaden werden vier Phasen („Identifikation von Anwendungsfällen“, „Ist-Analyse der Infrastruktur“, „Konzeption in der BaSys-4.0-Umgebung“ und „Umsetzung der Entscheidungsunterstützung“) zur Umsetzung der BaSys-Architektur empfohlen, die hier näher beschrieben werden. Darauf folgt ein Glossar, das die wesentlichen Begrifflichkeiten rund um BaSys 4 und ‚BaSys4Dash‘ erläutert.
5G in der Industrie
(2023)
Mit dem Ziel, die Relevanz der fünften Mobilfunkgeneration in industriellen wie auch gesellschaftlichen Anwendungsszenarien zu verdeutlichen, entstand dieses Whitepaper im Rahmen des Forschungsprojekts ‚Competence Center 5G.NRW‘ in Zusammenarbeit mit der Technischen Universität Dortmund, der Universität Duisburg-Essen, der Bergischen Universität Wuppertal und dem FIR an der RWTH Aachen als verantwortliche Forschungseinrichtungen.
In the age of digitalization, IT strategies are becoming increasingly important. This is due to the fact that corporate IT is the key enabler of digitalization. In many companies, however, corporate IT is not well-aligned with the overall organizational strategy, preventing it from providing the best possible value for the different organizational units. A major challenge is posed by what we term IT complexity, which reduces efficiency and generates high costs for the corporate IT department.
This white paper outlines solutions for companies facing this issue. First, we provide an overview of the relevant terms and highlight the challenges confronting enterprises today. Central to this paper, we describe a four-step approach for the design development of an IT strategy. We introduce various tools with which to assess the current situation and identify relevant aspects of the business environment. Subsequently we outline an approach to strategy formulation and describe tools for strategy implementation and monitoring. Finally, an outlook into the future highlights what companies need to do to thrive into the future.
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.
Geschäftskritischer Erfolgsfaktor oder notwendiges Übel: Stammdatenmanagement ist eine Disziplin, die in der Praxis oft nicht den angemessenen Stellenwert erfährt. Meist wird eine schlechte Datenqualität zwar als Problem wahrgenommen, jedoch von den Unternehmen nicht behandelt. Das Resultat ist, dass Redundanzen und Inkonsistenzen in den Stammdaten weiter anwachsen und letztendlich auch die Prozesse, die auf die Daten zugreifen, ins Stocken geraten. Die mangelnde Konsequenz in der Datenpflege hat zwei Hauptursachen: Zum einen sind die konkreten Nutzenpotentiale mitunter nur schwer ersichtlich und der direkte Beitrag zum Unternehmenserfolg häufig nicht greifbar. Zum anderen mangelt es oftmals an geeigneten Lösungsansätzen oder deren konsequenter Umsetzung.
Ganzheitliches betriebliches SDM erfordert sowohl strategische, organisatorische als auch informationstechnische Maßnahmen in Unternehmen. Es ist notwendig, das SDM mit der strategischen Planung des Unternehens in Einklang zu bringen und geeignete Datenpflegeprozesse zu definieren, die, unter Einbindung von IT- und Fachabteilungen, sowohl Verantwortlichkeiten als auch das Vorgehen beschreiben. Eine Stammdatenarchitektur, die aktuelle und korrekte Stammdaten innerhalb der IT-Landschaft gewährleistet, muss gewählt, und geeignete Datenstrukturen, die sowohl die Anforderungen der Fachabteilungen abdecken, als auch den benötigten Grad an Interoperabilität ermöglichen, müssen geschafften werden.
Das Ziel des vorliegenden White Papers ist es, dem Leser einen Einblick in das Themengebiet SDM zu gewähren. Es beschreibt die verschiedenen Handlungsfelder von SDM und liefert Methoden für die einzelnen Gestaltungsbereiche. Weiterhin liefert es eine Vorgehensweise, um systematisch die Stammdatenqualität zu optimieren und nachhaltiges SDM im Unternehmen zu etablieren.
Ziel des vorliegenden Whitepapers ist es, dem Leser einen Einblick in das Themengebiet Stammdatenmanagement zu gewähren. Anfangs werden
hierfür das Stammdatenthema vorgestellt und die Grundlagen beschrieben. Ferner werden die einzelnen Handlungsfelder und Gestaltungsbereiche
aufgezeigt. Ein weiterer Abschnitt widmet sich der Schnittstelle zwischen Big Data und Stammdaten. Letztendlich liefert das Whitepaper eine Vorgehensweise, um systematisch die Stammdatenqualität zu optimieren und nachhaltiges SDM im Unternehmen zu etablieren.
The change from the traditional to the digital service provider is not easy. The digital maturity level of many industrial companies is still too low to successfully place these digital service innovations on the market. One problem of service development is the increasing involvement of information and communication technology in service development and implementation. The additional technology makes the innovation processes for services on the part of manufacturers increasingly complex by involving different internal and external stakeholders (e.g. IT partners, data protection officers or product development departments). In addition to this, data-driven services also require that manufacturers (e.g. data scientists) develop new competencies in order to use the customer data obtained to increase machine productivity and to offer new business models. Furthermore, industrial companies that want to successfully offer data-driven services must develop new market introduction strategies to create a high degree of acceptance and trust among their customers. This is necessary to get access to relevant data. These and other challenges caused the success rate of companies in regarding the development of new, industrial services to shrink.
To change this, this white paper presents six principles that help industrial enterprises to develop new successful data-driven services.
Smart Operations
(2015)
Ziel des vorliegenden Whitepapers ist es, dem Leser
einen Einblick in das Themengebiet „Smart Operations“
am FIR an der RWTH Aachen zu geben. Es beschreibt die
derzeitigen Umfeldveränderungen im Kontext produzierender
Unternehmen und zeigt auf dieser Basis die Handlungsfelder
eines zukunftsorientierten Produktionsmanagements
im Umfeld der Digitalisierung auf.