000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke
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Institut / FIR-Bereiche
Die rasante Entwicklung der 5G-Kommunikationstechnologie lässt vermuten, die Landwirtschaft in vielfacher Hinsicht zu revolutionieren. Von autonomen Maschinen bis zur Echtzeitüberwachung von Feldern und Tieren bietet 5G ein enormes Potenzial.
In diesem Artikel werden die finanziellen Aspekte der Implementierung von 5G in der Landwirtschaft, einschließlich Investitions- und Betriebskosten, näher beleuchtet. Zudem werden die potenziellen finanziellen Vorteile und Nutzenaspekte untersucht, die durch 5G-fähige Technologien in den Dimensionen Flexibilität, Sicherheit und Qualität erzielt werden können. Im Rahmen des Forschungsprojekts 5G.NATURAL entsteht ein Business-Case-Rechner, der Unternehmen dabei unterstützt, fundierte Entscheidungen zu treffen. Die Veröffentlichung dieses Tools ist für Ende 2023 geplant und verspricht, die Zukunft der Landwirtschaft nachhaltig zu gestalten.
Im Forschungsprojekt „Legitimise IT“ wurde ein einheitlicher Ansatz zur Nutzung von Schatten-IT für produzierende kleine und mittlere Unternehmen (KMU) entwickelt. Dadurch sollen KMU zur kontrollierten Legitimierung nutzenstiftender Schatten-IT unter Berücksichtigung vorhandener Risiken befähigt werden.
Schatten-IT ist in den meisten Unternehmen vorhanden. Durch den unkontrollierten Einsatz von Schatten-IT im Unternehmen entstehen zahlreiche Risiken, welche zu Ineffizienzen und Fehleranfälligkeiten bei den Betriebsabläufen führen können. Dabei wird die Entstehung von Schatten-IT nicht zuletzt durch die Schnelllebigkeit und Vielfalt der technologischen Entwicklungen weiter beschleunigt. Der Ansatz, durch eine strikte Vorgabe der Unternehmensführung lediglich auf genehmigte und zentral verwaltete IT-Anwendungen zurückzugreifen, um Schatten-IT zu unterbinden, hat sich in der unternehmerischen Praxis nicht bewährt. Bisherige Ansätze adressieren nicht die Gründe für die Notwendigkeit von Schatten-IT und bieten keinen organisatorischen und insbesondere technologischen Rahmen, um deren Vorteile unternehmerisch zu nutzen.
Daher wurde im Projekt ein Ansatz entwickelt, der einerseits die aufgezeigten Risiken minimiert und andererseits Mitarbeitenden die notwendigen Freiheiten für eigene, kreative Lösungen bietet. Damit Unternehmen ihre großen Herausforderungen bei der Abschätzung der Risiken- und Nutzenaspekte wie auch beim strikten Verzicht auf die eingesetzten Schatten-IT-Anwendungen bewältigen können, wird eine entsprechende Methodik gefordert.
Eine Herausforderung für produzierende Unternehmen in der Entwicklung intelligenter Produkte besteht darin, dass die Zielstellung, die mit einem intelligenten Produkt verfolgt wird, nicht expliziert ist. Zudem ist oftmals nicht spezifiziert, in welchem Anwendungsfall ein intelligentes Produkt agieren soll. Produzierende Unternehmen benötigen Unterstützung, um eine zielorientierte und folglich wirtschaftliche Melioration existierender Produkte zu gewährleisten. Ebendiese Melioration wird im Kontext von intelligenten Produkten als Smartifizierung bezeichnet und stellt damit einen Entwicklungsprozess dar, der ein bestehendes Produkt als Ausgangssituation im Sinne einer Anpassungskonstruktion expliziert. Die originäre Produktfunktion wird folglich nicht verändert, sondern das Produkt um digitale Funktionen und Dienstleistungen erweitert. Der Artikel befasst sich daher erstens mit der Beschreibung generischer Ziele für den Einsatz intelligenter Produkte im Maschinenbau. Eine Zusammenstellung und Erläuterung solcher Ziele unterstützt Unternehmen, eine Präzisierung der Zielfestlegung in der Initiierungsphase eines Smartifizierungsprojekts durchzuführen. Zweitens wird unter Anwendung der Ziel-Mittel-Beziehung ein Anwendungsfall intelligenter Produkte beschrieben. Abschließend werden beide Aspekte in einer Methode zusammengefasst, wie mittels Ziel- und Anwendungsfallbetrachtung Anforderungen abgeleitet und wie diese Elemente in Vorgehensmodelle der Produktentwicklung eingebettet werden können. Exemplarisch wird anhand einer Stanzmaschine aufgezeigt wie die Methode und die sich daraus ableitenden Ergebnisse im Smartifizierungsprozess zur Entwicklung einer intelligenten Stanzmaschine eingesetzt werden.
[Whitepaper] ToMiC
(2011)
Social-Software-Lösungen gewinnen im beruflichen Kontext stetig an Bedeutung. Durch ihren Einsatz bilden sich unternehmensinterne Communitys, die einem Lebenszyklus unterliegen, der aus Phasen mit unterschiedlichen Eigenschaften besteht. Das Whitepaper stellt ein Modell zur Verfügung, um die Phase einer solchen Community zu bestimmen. Aufbauend darauf werden Handlungsempfehlungen zum lebenszyklusorientierten Management bereitgestellt, um den unternehmerischen Wert der Community zu maximieren.
Companies are transforming from transactional sales to providing solutions for their customers. Mostly, smart products, enabling companies to enhance their products by providing smart services to their customers, are a key building block in this transformation. However, the development of a smart product requires many digital skills and knowledge, which regular companies do not have. To facilitate the design and conceptualization of smart products, this paper presents a use-case-based information systems architecture prototype for smart products. Furthermore, the paper features the application and evaluation of the architecture on two different smart product projects. The use of such an architecture as a reference in smart product development serves as a huge advantage and accelerator for inexperienced companies, allowing faster entry into this new field of business. [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-14844-6_16]
In the age of digitalization, manufacturing companies are under increased pressure to change due to product complexity, growing customer requirements and digital business models. The increasing digitization of processes and products is opening up numerous opportunities for mechanical engineering companies to exploit the resulting potential for value creation. Subscription business is a new form of business model in the mechanical engineering industry, which aims to continuously increase customer benefit to align the interests of both companies and customers. Characterized by a permanent data exchange, databased learning about customer behavior, and the transfer into continuous innovations to increase customer value, subscription business helps to make Industry 4.0 profitable. The fact that machines and plants are connected to the internet and exchange large amounts of data results in critical information security risks. In addition, the loss of knowledge and control, data misuse and espionage, as well as the manipulation of transaction or production data in the context of subscription transactions are particularly high risks. Complementary to direct and obvious consequences such as loss of production, the attacks are increasingly shifting to non-transparent and creeping impairments of production or product quality, which are only apparent at a late stage, or the influencing of payment flows. A transparent presentation of possible risks and their scope, as well as their interrelationships, does not exist. This paper shows a research approach in which the structure of subscription models and their different manifestations based on their risks and vulnerabilities are characterized. This allows suitable cyber security measures to be taken at an early stage. From this basis, companies can secure existing or planned subscription business models and thus strengthen the trust of business partners and customers.
Prinzipien zur erfolgreichen Umsetzung von KI-Geschäftsmodellinnovationen
In Zeiten des zunehmenden globalen Wettbewerbs und hoch vernetzter Wertschöpfungsketten entwickelt sich Künstliche Intelligenz zu einem immer wichtiger werdenden Wettbewerbsfaktor für Unternehmen am Wirtschaftsstandort Deutschland. Durch den Einsatz von KI-Verfahren können nicht nur interne Geschäftsprozesse kostensenkend optimiert, sondern auch neue, digitale Geschäftsfelder und -modelle erschlossen werden. Es lassen sich zum einen Trends identifizieren, denen der Einsatz von KI in deutschen Unternehmen folgt. Zum anderen zeigt sich, dass sich KI unterschiedlich stark auf verschiedene Dimensionen innovativer Geschäftsmodelle auswirkt. Insgesamt lassen sich so Prinzipien ableiten, die die erfolgreiche Umsetzung von KI-Geschäftsmodellinnovationen beschreiben.
Neue Technologie- und Anwendungstrends kennzeichnen KI-Nutzung
Die tatsächliche KI-Landschaft in den Wertschöpfungsketten von KI-nutzenden Unternehmen ist durch Trends gekennzeichnet. Diese lassen sich in Technologie- und Anwendungstrends unterteilen. Experteninterviews zeigen beispielsweise, dass KI-Anwendungen bevorzugt auf Cloud-Infrastrukturen entwickelt und bereitgestellt werden. Das wiederum rückt die Frage nach der Wahrung der Datensouveränität in den Vordergrund. Anwendung findet KI tendenziell zur Prognose und Überwachung.
Sechs Prinzipien beeinflussen die erfolgreiche Umsetzung von KI-Geschäftsmodellinnovationen
Fallstudien über ein breites Spektrum der deutschen Wirtschaft beleuchten, welche Aspekte eines KI-basierten Geschäftsmodells den größten Effekt auf das Unternehmen haben. Hier lässt sich ein besonders hoher Einfluss von KI auf das Nutzenversprechen neuartiger, digitaler Leistungen der Unternehmen an die Kundinnen und Kunden feststellen. So lassen sich sechs Erfolgsprinzipien zur erfolgreichen Implementierung von KI-Technologien identifizieren, um die wirtschaftliche Nutzung von KI für Unternehmen in Deutschland im globalen Wettbewerb weiter zu steigern. So empfiehlt es sich zum Beispiel – neben der Auswahl des richtigen KI-Anwendungsfalles – ebenfalls darauf zu achten, dass die KI-Anwendung sowohl den Anbietenden wie auch den Anwendenden nützt. Diese und weitere Erfolgsprinzipien werden detailliert in der Studie Künstliche Intelligenz – Geschäftsmodellinnovationen und Entwicklungstrends beschrieben.
In diesem Whitepaper stellen wir Ihnen die Technologie Process-Mining vor und zeigen auf, welche enormen Potenziale in ihrer Anwendung liegen. Auch mit einer neuen Technologie ist jedoch ohne kompetente Anwendung
kein Erfolg erzielbar. Unser vorliegendes Whitepaper soll Ihnen dazu verhelfen, zu erkennen, welche Hürden Sie überwinden müssen, um das Potenzial von Process-Mining für sich zu heben, und wie wir vom FIR an der RWTH Aachen Ihnen bei der Umsetzung helfen können.
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.