FIR e. V. an der RWTH Aachen
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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.
Intralogistic Process Optimisation in an Automotive Assembly Line using Plant Lifecycle Simulation
(2022)
ZusammenfassungDieser Beitrag stellt dar, welche Chancen und Herausforderungen mit der Bewertung von Daten sowie der Abbildung monetärer Datenwerte verbunden sind und geht auf mögliche Lösungsansätze zur Bewertung von Unternehmensdatenbeständen, insbesondere im Kontext der industriellen Produktion, ein. Zunächst werden Grundlagen zur Charakterisierung, Nutzung und Verwertung von Daten sowie bestehende Methoden zur Bewertung von immateriellen Vermögensgegenständen dargestellt. Darauf aufbauend werden Chancen und Herausforderungen spezifiziert, potenzielle Lösungsansätze zur Datenbewertung abgeleitet und anschließend Anforderungen für die Datenbewertung beschrieben sowie die nutzenorientierte Datenbewertung skizziert.
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 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.
Bereits Angriffe auf einzelne Unternehmen in der Supply-Chain können eine Kettenreaktion auslösen, die ein ganzes Netz von Partnern gefährden kann. Dieselben Informations- und Kommunikationstechnologien, die einen enormen Beitrag zur Produktivität sowie nationalen und globalen Wettbewerbsfähigkeit von Zuliefernden leisten, vergrößern heute für Unternehmen die mögliche Bedrohungslandschaft. Prominente Ransomware-Angriffe auf die Reederei Maersk und auf den Anbieter für IT-Management-Lösungen Kaseya haben gezeigt, wie anfällig Lieferketten für Cyberkriminelle sind und zu welchen massiven finanziellen Schäden diese führen können. Als Reaktion auf die COVID-19-Pandemie haben viele Unternehmen massiv in ihre digitale Transformation und somit auch in die Digitalisierung der Lieferketten investiert. Dadurch sind Unternehmen nicht nur attraktivere Ziele für Cyberangriffe geworden, sondern bieten den Angreifern mit der digitalisierten Supply-Chain auch einen vielversprechenden neuen Angriffsweg. Derartige Supply-Chain-Attacken greifen ein oder mehrere Unternehmen an und dienen so als trojanisches Pferd, um in letzter Konsequenz ganze Wertschöpfungsnetzwerke zu infiltrieren. Da die Auswirkungen von Angriffen auf die Versorgungsketten zahlreicher Unternehmen nahezu unbegrenzt sind, können Supply-Chain-Attacken nicht als ein isoliertes Problem behandelt werden. Vielmehr müssen diese innerhalb einer ganzheitlichen Cyber-Security-Strategie sowohl beim Zulieferer als auch bei dessen Partnerunternehmen Berücksichtigung finden, um den vielschichtigen Bedrohungen präventiv begegnen zu können. Der folgende Beitrag versteht sich als Überblick bezüglich der aktuellen Bedrohungslandschaft im Bereich Logistik 4.0 und Supply-Chain-Management sowie der möglichen Reaktionsmaßnahmen.
Industrielle Dienstleister und produzierende Unternehmen, die Dienstleistungen anbieten, stehen vor vielfältigen Herausforderungen, um langfristig erfolgreich zu sein. Zur Erreichung von unternehmensinternen Zielen wird eine Expansion in bisher unerschlossene Märkte in Betracht gezogen. Häufig fehlt aber, vor allem kleinen und mittleren Unternehmen (KMU), das notwendige Wissen, welche Strategie zur Expansion und Skalierung des Dienstleistungsangebots am geeignetsten ist. Das Forschungsprojekt 'SkaDL – Skalierung von industriellen Dienstleistungen' verfolgt daher das Ziel, konkrete Handlungsempfehlungen zur Skalierung bereitzustellen.
Das Servicegeschäft ist für viele Anbieter von großer Relevanz: Je nach Industrie werden 30 – 60 Prozent des Gesamtumsatzes durch Services generiert. Vor allem hohe Margen und verlässliche Umsätze, auch in Krisenzeiten, machen ein umfassendes Serviceportfolio attraktiv. Insbesondere in mehrstufigen Vertriebsmodellen, gerade von digitalen Leistungen, in denen die Unternehmen im stetigen Austausch von Ressourcen stehen, ist jeder Akteur von grundlegender Bedeutung für den erfolgreichen Vertrieb. Langfristig erfolgreiche Services generieren nicht nur einen Mehrwert für den Kunden, sondern stärken auch die Zusammenarbeit in einem Netzwerk. Denn starke Partnerschaften innerhalb eines Ökosystems lassen sowohl Anbieter als auch Partner, welche beispielsweise Händler, Distributoren oder Dienstleister sein können, und Kunden profitieren.
Dieser Bericht enthält die zentralen Ergebnisse einer Studie des Center Integrated Business Applications im Auftrag der proALPHA Business Solutions GmbH und wurde in Kooperation mit dem FIR e. V. an der RWTH Aachen durchgeführt.
Ziele der Studie:
- Analyse des Marktes von CO2-Management-Software,
- die Bestimmung der Informationsverfügbarkeit zur CO2-Bilanzierung sowie potenzieller Stellschrauben zur CO2-Reduktion mittels Business-Software.
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]
Um Transparenz über die Luftqualität im gesamten Stadtgebiet zu schaffen, fehlte ein engmaschiges Netz an Luftqualitätssensoren, welches lokale Problemzonen in Abhängigkeit der Tageszeit identifiziert. Im Rahmen des 'AirQuality'-Projekts führten der FIR e.V. an der RWTH Aachen und der kanadische Telematikanbieter Geotab GmbH einen Proof of Concept zur Entwicklung einer Methode durch, welche die Erhebung von Luftqualitätsdaten in bisher nicht vorhandener Granularität ermöglicht: Fahrzeugflotten, die innerhalb eines Stadtgebiets unterwegs sind – wie beispielsweise Fahrzeuge des Öffentlichen Personen Nahverkehrs (ÖPNV) – wurden mit Sensorik zur Erfassung der Luftqualität ausgestattet. Die so gesammelten Daten wurden analysiert und in einer über die Stadtkarte gelegten „Heatmap“ visualisiert. Mit dieser Luftqualitätskarte konnte die Luftqualität straßen- und uhrzeitgenau angezeigt werden. Durch die Ergebnisse des 'AirQuality'-Projekts ist es möglich, Orte mit erhöhter Feinstaubbelastung zu identifizieren und Maßnahmen zur Reduktion von Emissionen objektiv zu bewerten. Darüber hinaus bietet die feingranulare Datenerfassung eine Grundlage für verschiedene innovative Lösungen. Hierzu zählen beispielsweise auf aktuellen Luftqualitätswerten basierende Intelligente Lichtsignalanlagen oder optimierte Routenführungen für Bürger.
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.
Industry 4.0 is driven by Cyber-Physical Systems and Smart Products. Smart Products provide a value to both its users and its manufacturers in terms of a closer connection to the customer and his data as well as the provided smart services. However, many companies, especially SMEs, struggle with the transformation of their existing product portfolio into smart products. In order to facilitate this process, this paper presents a set of smart product use-cases from a manufacturer’s perspective. These use-cases can guide the definition of a smart product and be used during its architecture development and realization. Initially the paper gives an introduction in the field of smart products. After that the research results, based on case-study research, are presented. This includes the methodological approach, the case-study data collection and analysis. Finally, a set of use-cases, their definitions and components are presented and highlighted from the perspective of a smart product manufacturer.
Electronic appliance manufacturers are facing the challenge of frequent product orders. Based on each product order, the assembly process and workstations need to be planned. An essential part of the assembly planning is defining the assembly sequence, considering the mechanical product’s design, and handling of the product’s components. The assembly sequence determines the order of processes for each workstation, the overall layout, and thereby time and cost. Currently, the assembly sequence is decided by industrial engineers through a manual approach that is time-consuming, complex, and requires technical expertise. To reduce the industrial engineers’ manual effort, a Computer-Aided Assembly Sequence Planning (CAASP) system is proposed in this paper. It compromises the components for a comprehensive system that aims to be applied practically. The system uses Computer-Aided Design (CAD) files to derive Liaison and Interference Matrices that represent a mathematical relationship between parts. Subsequently, an adapted Ant Colony Optimization Algorithm generates an optimized assembly sequence based on these relationships. Through a web browser-based application, the user can upload files and interact with the system. The system is conceptualized and validated using the CAD file of an electric motor example product. The results are discussed, and future work is outlined.
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.
Herausforderungen der Preisbildung datenbasierter Geschäftsmodelle in der produzierenden Industrie
(2022)
Inhaltsangabe des Sammelbands:
In diesem Open-Access-Buch stehen die wirtschaftliche Verwertung von Daten und die dazu gehörenden technischen und organisatorischen Prozesse und Strukturen in Unternehmen im Fokus. Es behandelt Themen wie Datenmonetarisierung, Datenverträge, Data Governance, Informationssicherheit, Datenschutz und die Vertrauenswürdigkeit von Daten.
Seit Jahren wird davon gesprochen, dass „Daten das neue Öl“ sind. Expertinnen und Experten sind sich einig: Das Wertschöpfungspotential von Daten ist enorm und das über fast alle Branchen und Geschäftsfelder hinweg. Und dennoch bleibt ein Großteil dieses Potentials ungehoben. Deshalb nimmt dieser Sammelband konkrete Innovationshemmnisse, die bei der Erschließung des wirtschaftlichen Werts von Daten auftreten können, in den Blick. Er bietet praktische Lösungsansätze für diese Hürden an den Schnittstellen von Ökonomie, Recht, Akzeptanz und Technik. Dazu folgen die Autorinnen und Autoren einem interdisziplinären Ansatz und greifen aktuelle Diskussionen aus der Wissenschaft auf, adressieren praxisnahe Herausforderungen und geben branchenunabhängige Handlungsempfehlungen. Den Leserinnen und Lesern soll eine transparente Informationsbasis angeboten werden und damit die Teilnahme an der Datenwirtschaft erleichtert werden.
Dieses Buch richtet sich an Entscheidungsträgerinnen und Entscheidungsträger in Unternehmen sowie an Entwicklerinnen und Entwickler datenbasierter Dienste und Produkte. Der Band ist ebenfalls für Fachkräfte der angewandten Forschung wie auch für interdisziplinär Studierende z.B. der Wirtschaftsinformatik, der technikorientierten Rechtswissenschaft oder der Techniksoziologie relevant.
Manufacturing companies (MFRs) are increasingly extending their
portfolios with services and data-driven services (DDS) to differentiate themselves from competitors, tap new revenue potential, and gain competitive advantages through digitization and the subsequently generated data. Nonetheless, DDS fail more often than traditional industrial services and products within the first year on the market. Particularly, companies are failing to sell DDS successfully and efficiently with their existing (multi-level) distribution structures. Surprisingly, there is a lack of scientific research addressing this issue. Since there are currently no holistic models for an end-to-end description of distribution-tasks for DDS in the manufacturing industry, this paper contributes to a task-oriented reference model for mapping interactions in the multi-level distribution management. Therefore, a case study research approach is used, to identify and describe the interactions in the multi-level distribution management of DDS, as well as to develop a regulatory framework for MFRs and their multi-level distribution management. This research uses the established theoretical framework of Service-Dominant-Logic to address the co-creation in multi-level distribution management of DDS. As a result, this paper identifies different interaction variants as well as the need for a new management function with 4 main and 14 basic tasks.
This paper aimed to assist project portfolio management in driving strategic business transformation with an efficient PPM implementation because progress in business practice is slow. Motivated by the problem, the thesis, therefore, set itself the goal of developing a data model as the basis for an information system for project portfolio management.
For this, the following conception was pursued: In the first chapter, the problem defini-tion, the motivation, and the structure of the work were presented to the reader. From this introductory chapter, it became clear that the rising competition pressure forces the producing enterprises to strategic reorientations and requires speed and flexibility. Although companies are aware of this, they are confronted with challenges to achiev-ing their strategic goals. Project portfolio management can be of decisive help in this respect, supporting selecting the suitable projects to achieve critical strategic goals.
The second chapter introduced the basics of business transformation and project port-folio management. In addition, an introduction to data management and the pharma-ceutical industry was given. The literature has shown that there is no uniform definition for the term business transformation and that it has gained in importance over time. In addition, the essential terms, which are also frequently mentioned in connection with the change, are distinguished from one another. Further, the project portfolio manage-ment was differentiated from the program and project management. This was followed by an introduction to the pharmaceutical industry and its challenges to illustrate the relevance of the topic addressed in this thesis.
In the third chapter, existing business transformation and project portfolio management were examined about their use as a basis for the data model to be developed. For this purpose, the methodology for executing a systematic literature analysis according to VOM BROCKE ET AL. was described in the first step and adapted to the research objective of this thesis. The literature review confirms the hypothesis that PPM is an essential tool for business transformation. However, existing PPM concepts only focus on the processes but not on the information management for the uniform design of the PPM and the creation of transparency. This resulted in the need for a data model as the basis for an information system for project portfolio management to increase the efficiency and clarity of the processes.
From the resulting need for action, the procedure for developing the data model was presented in chapter 4. For this, first, the bases of the model theory and the unique characteristics of the Web application were compiled since the data model serves as a basis for implementing an information system. Subsequently, the procedures for de-veloping such a data model in software management were presented, and the method selected in the context of this work was derived. In the present work, the data model to one at the SCRUM methodology leaned proceeding was developed and imple-mented since the characteristics of the current work correspond to the agile proceed-ing.
In chapter 5, the data model was detailed. For this purpose, the requirements analysis was carried out first. In this thesis, functional requirements were determined by the end-users using the brainstorming methodology. Non-functional requirements are based on a previously conducted systematic literature analysis. The developed data model for project portfolio management is a template for an information system. Mod-eling was done at the presentation level, including the content and navigation levels. To explain the navigation structure in more detail. The relevant pages of the information system were modeled individually. Each page (User Interface View) consists of at least two blocks (Presentation Classes). The presentation class PPM Menu is part of each page to ensure navigability and clarity of the information system. The second presen-tation class is individual and reflects the content and structure of each page.
The data model was then implemented in chapter 6 using the example of Bayer AG in product supply. For this purpose, the company and its challenges were first introduced. Microsoft SharePoint was used for the implementation, as this is a standard tool for creating information systems and databases within the company. Since it was an agile approach, the plan was also tested in parallel with the implementation. The testing procedure was described. Finally, the results are presented in more detail. During the performance, it was recognized that Bayer AG still lacks uniform process steps in the PPM in some places and that these would have to be subsequently developed, deter-mined, and incorporated.
Finally, in Chapter 7, the validation and critical reflection of the data model and infor-mation system were carried out. For this purpose, a short introduction to the basics of the questionnaire methodology was given, after which the questionnaire for the survey was designed. This was completed by end-users of the system (sample size n = 140) and then evaluated and interpreted. The validation showed that the previously deter-mined requirements were fully or partially met. The non-functional requirements were eval as fully completed. In addition, the underlying data model was assessed as suita-ble for use in other companies in the pharmaceutical industry. The end users have also affirmed the relevance of the system. It helps to get an overview of the company’s topic and pick up and coordinate the teams and employees of all areas.
In contrast, the functional requirements were partially met. This is because not all in-formation was available within Product Supply at the implementation time. The intro-duction of a standardized PPM was still in the roll-out phase, so specific processes had not yet been uniformly defined. These should be incorporated over time.
The current trend of digitalization in the spirit of Industry 4.0 helps production systems to become more flexible day by day. Consequently, companies are adopting digital processes to increase flexibility and the performance of their manufacturing and logistic system because of increasing customer requirements.
Material handling is one of the main improvements of modern technologies, especially automated guided vehicles (AGVs). In the planning and implementation phase, companies attempt to predict the required AGVs based on internal experiences and recommendations of external actors which may lead to an inappropriate number of AGVs in the facility and cause high idle time or insufficient capacity of AGVs. Therefore, the main goal of this thesis is to create a model for the determination of the optimal number of AGVs and optimize the route planning for a given number of AGVs in the pharmaceutical industry.
Die industrielle Digitalisierung ermöglicht neue Produktionsmodelle, Transportkonzepte und Kundenerlebnisse. Die Nutzung von Echtzeitdaten über die gesamte Supply-Chain hinweg verringert die Entscheidungslatenz und steigert die Resilienz in dynamischen Märkten. Als Wettbewerbsvorteil entscheidet die Digitalisierung langfristig über die Überlebensfähigkeit von Unternehmen. Bereits die Gestaltung der innerbetrieblichen Digitalisierungsstrategie erweist sich jedoch als Herausforderung, da sie neben technologischen auch organisationale und kulturelle Maßnahmen umfasst. Überbetrieblich steigt die Komplexität angesichts multilateraler Beziehungen und der damit einhergehenden Heterogenität der Informations- und Kommunikationstechnik. Reifegradmodelle helfen, den Status-Quo der Digitalisierung systematisch zu erfassen und erleichtern anschließend die Strategieentwicklung. Die in der Literatur vorhandenen Reifegradmodelle zur Digitalisierung im Supply-Chain-Management beschränken sich häufig auf die Rahmenbedingung eines Teilbereichs der Supply-Chain, beispielsweise der Produktion und vernachlässigen so jeweils übrige Prozesse wie das Beschaffungs- und Absatzmanagement. Gleichzeitig decken die vorhandenen Ansätze nicht alle Dimensionen der Digitalisierung ausreichend ab. Daraus ergibt sich der Bedarf für ein Reifegradmodell, das sowohl alle Teilbereiche der Supply-Chain als auch alle Dimensionen der Digitalisierung berücksichtigt.
Ziel der Arbeit ist daher die Entwicklung eines in der Industrie einsatzfähigen Assessment-Tools für die Status-Quo-Bewertung der Digitalisierung im Supply-Chain-Management. Aufbauend auf dem Stand der Technik sind dazu die relevanten Dimensionen entlang der Supply-Chain-Prozesse eines Referenzmodells hinsichtlich der jeweiligen Merkmalsausprägungen zu untersuchen. Ein Fragenkatalog mit Erfüllungskriterien soll formuliert und durch eine Auswertungsmethodik ergänzt werden. Die einfache Auswertbarkeit des Assessments ist durch Implementierung in ein geeignetes Tool zu gewährleisten. Abschließend sollen die Ergebnisse der Arbeit anhand eines Beispielprojekts validiert werden.
Die immer weiter zugenommene Globalisierung führt zu wachsenden Liefernetzwerken, was eine Steigerung der Komplexität ganzer Supply-Chains impliziert. Hier hat sich das Feld des Supply-Chain-Managements herausgebildet, welches versucht die Komplexität beherrschbar zu machen. Das Supply-Chain-Event-Management befasst sich als Teilgebiet des Supply-Chain-Managements mit der Erfassung der Daten und dem Reagieren auf außerplanmäßige Ereignisse entlang der Lieferkette.
Als Standard zur Erfassung und Abbildung von Ereignissen wird in der Praxis häufig der EPCIS-Standard und dessen EPCIS-Events verwendet. Bisher wird in der Literatur bei den Events grundsätzlich von korrekten Eventdaten ausgegangen. Fehlerhafte Eventdaten werden weniger berücksichtigt. Jedoch kommt es in der Praxis immer wieder zu Fehlern in den Eventdaten. Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz in Form von Machine Learning können Anomalien in den Eventdaten identifiziert werden. Auf Basis von Trainingsdaten in Struktur der EPCIS-Events lernt die Künstliche Intelligenz, welche Events außerplanmäßig sind und welche den realen Geschehnissen entsprechen. So werden die generierten Events durch die Künstliche Intelligenz in Regelereignisse, Ausnahmeereignisse und fehlerhafte Ereignisse kategorisiert. In der Arbeit wird untersucht, welche Ansätze der Künstlichen Intelligenz am geeignetsten für die Anomalieerkennung in Supply-Chain-Events sind. In der engeren Betrachtung liegt der Einsatz von Neuronalen Netzen. Der gewählte Ansatz wird in Python Code implementiert und mit synthetisch erzeugten Eventdaten trainiert. Nach dem Training des Modells wird dieses mit einem Testdatenset auf seine Performance getestet und anhand der Erkenntnisse Anpassungen an dem Modell vorgenommen. Das Ziel dieser Arbeit liegt somit in der Entwicklung einer Künstlichen Intelligenz Anwendung zur Identifizierung von Ausnahmeereignissen und fehlerhaften Ereignissen im Supply-Chain-Event-Management.
Metallic Products usually pass through multi-step production processes at several companies on their way to the end product. Stricter tolerances are imposed on suppliers within a supply chain to ensure the required properties of a company's own product, creating the bullwhip effect. Intermediate products that do not meet the strict tolerances are not further processed or supplied, which leads to high scrap or rework rates. A higher transparency regarding the intermediate products' exact material properties and specifications supports adaptive production processes. By enabling digital data exchange and further standardizing it companies would be able to adapt their production processes even if the strict tolerances are not met Through this, problems such as high rejection costs, lack of productivity, and lack of cooperation will be overcome.
With this master thesis, standardization aspects of data acquisition, storage, and transmission will be investigated to support digitalization and data availability in the steel industry. As a first step, the importance of standardization, in general, needs to be identified. For this, an investigation, analysis, and evaluation of the current situation, existing technologies, standards, and specifications for digital cooperation within supply chains will be carried out. Gap analysis is to be carried out with the data collected through literature review, workshops with steel industry representatives, and online surveys to develop practical recommendations. Lastly, recommendations for the use of technologies and methods that significantly contribute to the digitalization of the supply chain are to be developed.
Aktuelle Ereignisse wie die COVID-19-Pandemie oder der Russland-Ukraine-Konflikt führen derzeit bei vielen Unternehmen zu einer Senkung der Produktionszahlen bis hin zum vollkommenen Stillstand. Dies ist durch eine gestörte Lieferkette und unzureichende Vorbereitung zu begründen. Eine gestörte Lieferkette ermöglicht keine präzise Planung der Produktionskapazität, sorgt für Zusatzkosten durch die Suche nach neuen Lieferanten und bewirkt, dass Kundenaufträge nicht abgewickelt werden können. Stark verflochtene Lieferketten mit einer steigenden Anzahl von Stufen sowie eine immer globalere Ausrichtung der Beschaffung erhöhen die Anfälligkeit für Störungen. Um zukünftig nicht durch solche Störungen beeinträchtigt zu werden, müssen Bewältigungsmechanismen gefunden werden.
Die Resilienzsteigerung in der Beschaffung ist als ein solcher Mechanismus zu sehen. Unter Resilienz wird die Fähigkeit des Unternehmens verstanden, Unterbrechungen der Lieferkette zu antizipieren und mit möglichst geringem Verlust schnell zu überwinden. Sie wird durch die Kombination verschiedener Resilienzprinzipien erreicht, welche die Zieldimensionen der Resilienzsteigerung betreffen. Die große Vielzahl von Maßnahmen zur Erreichung der Resilienzprinzipien sowie Wechselwirkungen der Prinzipien führen zu schwer vorhersehbaren Auswirkungen auf verschiedene Unternehmensbereiche, wodurch die Notwendigkeit einer klaren Strukturierung durch eine systematische Resilienzgestaltung deutlich wird.
Die zu entwickelnde Methodik zielt auf eine Resilienzsteigerung in der Beschaffung durch die gezielte Konfiguration von Resilienzprinzipien ab. Nach der Betrachtung und Bewertung vorhandener Resilienzprinzipien werden Ansätze zur Steigerung der Resilienz aufgezeigt. Zunächst erfolgt die Definition von Input und Output des Vorgehensmodells. Anschließend werden paarweise Vergleiche der einzelnen Resilienzprinzipien durchgeführt, um konstruktive und destruktive Wechselwirkungen zu identifizieren. Schließlich werden Vorschläge zur systematischen Steigerung der Resilienz gegeben, die um literaturbasierte, allgemeine Gestaltungshinweise zur Resilienzsteigerung ergänzt werden.
Unternehmen setzen sich mit alternativen Wertschöpfungssystemen auseinander, um den Anforderungen der Märkte und der Zeit gerecht zu werden. Business Ecosystems, die als alternative Wertschöpfungssysteme betrachtet werden können, wurden als Untersuchungsgegenstand für diese Arbeit ausgewählt, weil sie großes Potenzial besitzen, um die eingangs diskutierten Herausforderungen von Unternehmen im heutigen Wettbewerbsumfeld zu lösen und weil festgestellt wurde, dass der Stand der wissenschaftlichen Forschung sowie die Entwicklung von unternehmerischem Wissen zu diesem Thema noch in den Anfängen steckt. Dementsprechend wurde die Zielsetzung, eine Methode zur Konfiguration von Business Ecosystems für unternehmerische Zwecke zu entwickeln, mit der Lösung realer Unternehmensprobleme verknüpft.
In Anbetracht der Tatsache, dass es sehr viele verschiedene Forschungsrichtungen im Bereich von Ecosystems gibt, wurde es als wesentlich erachtet, einen Überblick zur Einordnung dieser Richtungen zu geben. Darüber hinaus musste zum Verständnis dieser Arbeit eine klare Definition bereitgestellt werden, die durch eine detaillierte Darstellung der Merkmale von Business Ecosystem nach dem hiesigen Verständnis erweitert wurde. Ergänzt wurde dies durch einen abgrenzenden Vergleich der häufig verwechselten Konzepte. Für die eigentliche Bearbeitung der Zielsetzung schien eine konzeptionelle Forschungsmethode der richtige Weg zu sein, in deren Rahmen zunächst die wissenschaftliche und praxisorientierte Literatur nach geeigneten Veröffentlichungen durchsucht wurde. Vor dem Hintergrund, dass viele Business Ecosystems scheitern, war es wichtig zu untersuchen, warum dies geschieht. Daher wurden die Herausforderungen identifiziert, die berücksichtigt werden müssen, um ein Scheitern zu verhindern, und die Erfolgsfaktoren, die die Wahrscheinlichkeit eines Gelingens erhöhen. Als Grundlage der zu entwickelten Methode sollten wiederum andere veröffentlichte Ansätze dienen.
Entsprechend der Zielsetzung konnte als Ergebnis dieser Arbeit eine integrierte Methode entwickelt werden, die sich aus den untersuchten Ansätzen, den Grundvoraussetzungen für den Erfolg von Business Ecosystems sowie den Herausforderungen und Erfolgsfaktoren von Business Ecosystems zusammensetzt. Darüber hinaus berücksichtigt die Methode spezifisch definierte Anforderungen, die sich aus den Besonderheiten von Business Ecosystems sowie aus dem beabsichtigten Anwendungsfall in der Anwendung bei realen Unternehmen ergeben haben. Für Unternehmen bedeutet dies, dass sie durch die Anwendung der Methode auf Schwierigkeiten vorbereitet und für Probleme im Zusammenhang mit der Gestaltung eines Business Ecosystems sensibilisiert werden. Darüber hinaus ist sie auf Basis der in dieser Arbeit gesammelten Erkenntnisse leicht anwendbar und die erzielten Ergebnisse sind transparent nachvollziehbar, um wegweisende Entscheidungen für die Zukunft treffen zu können. Im Vergleich zu bestehenden Ansätzen unterscheidet sich die hier entwickelte Methode insbesondere dadurch, dass sie viele Ansätze auf der Grundlage gewonnener erkannter Probleme kombiniert.
Dennoch ist die entwickelte Methode mit Einschränkungen verbunden. So besteht weiterer Forschungsbedarf zu den Verhaltensmustern der Akteure innerhalb eines Business Ecosystems in Bezug auf ihre Koopetition, um ihr Verhalten in Business Ecosystems besser vorhersagen zu können. Gleichzeitig sind weitere Forschungsarbeiten zu den Elementen der Governance von Business Ecosystems erforderlich, damit diesbezüglich konkretere Erfolgskriterien ermittelt werden können. Insbesondere kann die Forschung zur Vertragsgestaltung, zur Monetarisierung von Leistungen und zur Wertverteilung in Business Ecosystems weiter vorangetrieben werden. Die wohl größte Einschränkung der Methode ist das Fehlen einer praktischen Anwendung und der damit verbundenen Validierung. Im Rahmen weiterer Forschungen zu dieser Methode ist es sinnvoll, die Methode in einem praktischen Kontext anzuwenden und auf Schwachstellen zu überprüfen. Diese müssen dann entsprechend
Im Rahmen der vorliegenden Arbeit konnte auf theoretischer Ebene eine Morpholo-gie zur Beschreibung der Kooperation in Business-Ecosystems entwickelt und zur rechtlichen Gestaltung von exemplarischen typischen Beziehungen verwendet wer-den. Zu ihrer Entwicklung wurde zunächst ein Grundverständnis für das Konzept der Business-Ecosystems geschaffen. Hierzu wurde eine umfassende Definition dieser neuartigen Kooperationsform geboten und die Letztere von verwandten Ecosystems abgegrenzt (Kapitel 2.2). Im weiteren Verlauf wurden der Lebenszyklus (Kapitel 2.3) und die maßgeblichen Rollenbilder (Kapitel 2.4) sowie die Herausforderungen der Orchestrierung innerhalb des Business-Ecosystems erläutert (Kapitel 2.5). Diese As-pekte bilden die Basis der entworfenen Morphologie und somit die maßgeblichen Voraussetzungen zur Beschreibung der Kooperation und schließlich zur rechtlichen Gestaltung der Zusammenarbeit innerhalb von Business-Ecosystems.
Aufgrund der in Kapitel 3 aufgezeigten Forschungslücke hinsichtlich der Business-Ecosystem-Governance und der juristischen Gestaltung wurden im Rahmen des vier-ten Kapitels traditionelle und mit Business-Ecosystems verwandte Kooperationsfor-men betrachtet (Kapitel 4.1 und 4.2). Im Anschluss erfolgte eine Erläuterung der zur rechtlichen Gestaltung verwendeten Instrumente (Kapitel 4.3). Dieses Kapitel leistet zwar keinen Beitrag zur Entwicklung der Morphologie. Es stellt jedoch die Basis der juristischen Gestaltung der exemplarischen typischen Beziehungen innerhalb der Business-Ecosystems dar, die mithilfe des morphologischen Kastens herausgearbei-tet wurden.
In Kapitel 5 erfolgte die Ausarbeitung der Morphologie zur Beschreibung der Koope-ration im Rahmen von Business-Ecosystems in Form eines morphologischen Kas-tens. Hierzu wurde auf das methodische Vorgehen (Kapitel 5.1) sowie die Merkmals-arten eingegangen (Kapitel 5.2), um letztlich die Beschreibungsmerkmale herzuleiten (Kapitel 5.3).
Auf Basis der entwickelten Morphologie wurde ein Entscheidungsbaum entworfen, der als Orientierungshilfe zur Auswahl geeigneter rechtlicher Instrumente herange-zogen werden kann (Kapitel 6.1). Darüber hinaus erfolgte eine exemplarische Anwendung des morphologischen Kastens, durch die drei fallstudienbasierte Beziehun-gen hergeleitet wurden. Im Anschluss wurden für diese Beziehungen beispielhaft die rechtlichen Gestaltungsmöglichkeiten aufgezeigt (Kapitel 6.2).
Leveraging the Full Potential at the Interface of Corporations and Their Venture Capital Units
(2022)
Das Ziel dieser Arbeit ist es, Tätigkeitsmerkmale, die in Zusammenhang mit Remote Work in produzierenden Unternehmen stehen, zu identifizieren. Dafür wird zunächst eine trennscharfe Definition von Remote Work ausgearbeitet. Anschließend werden aufbauend auf einer systematischen Literaturrecherche, bestehende Ansätze zur Identifizierung von remotefähigen Tätigkeiten ermittelt. Die Herleitung der Forschungs-ergebnisse erfolgt dabei mittels der morphologischen Methode. Abschließend wird ein Modell entwickelt und vorgestellt, anhand dessen produzierende Unternehmen alle Tätigkeiten innerhalb ihrer Unternehmensprozesse auf Remotefähigkeit hin überprü-fen können.
Standardisierungsmodell zur Vertragsgestaltung bei Subscription-Geschäftsmodellen im Maschinenbau
(2022)
This work starts with the basics of Industry 4.0 and discusses about the advantages, challenges and the various implementation models used for the adoption of Indutry 4.0 technologies in MNCs. Through literature survey, the different methods used for implementing Industry 4.0 in SMEs are explored. After comparing the different methods and models used by the SMEs, a suitable research direction that helps for a faster adoption of Industry 4.0 technologies in SMEs is discussed.
Schon seit einigen Jahren steht die Digitalisierung von Wertschöpfungsaktivitäten im Blickpunkt produzierender Unternehmen. Die jährlichen Umsatzsteigerungen durch die Einführung der Industrie 4.0 erreichen bis dato allerdings nicht die prognostizierten Werte. Dies ist unter anderem darauf zurückzuführen, dass die produzierenden Unternehmen nach wie vor an klassischen transaktionalen Geschäftsmodellen - "Geld-gegen-Produkte" bzw. "Geld-gegen-Services" festhalten.
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.
Daten und Informationen sind die wichtigsten Ressourcen vieler Unternehmen und müssen daher entsprechend geschützt werden. Getrieben durch die erhöhte Vernetzung von Informationstechnologie, die höhere Offenheit infolge datengetriebener Dienstleistungen und eine starke Zunahme an Datenquellen, rücken die Gefahren von Informationsdiebstahl, -manipulation und -verlust in den Fokus von produzierenden Unternehmen. Auf dem Weg zum lern- und wandlungsfähigen Unternehmen kann dies zu einem großen Hindernis werden, da einerseits zu hohe Sicherheitsanforderungen neue Entwicklungen beschränken, andererseits wegen des Mangels an ausreichenden Informationssicherheitskonzepten Unternehmen weniger Innovationen wagen. Deshalb bedarf es individuell angepasster Konzepte für die Bereiche IT-Security, IT-Safety und Datenschutz für vernetzte Produkte, Produktion und Arbeitsplätze. Bei der Entwicklung und Durchsetzung dieser Konzepte steht der Faktor Mensch im Zentrum aller Überlegungen.
In diesem Kapitel wird dargestellt, wie der Faktor Mensch bei der Erstellung von Informationssicherheitskonzepten in verschiedenen Phasen zu beachten ist. Beginnend mit der Integration von Informationssystemen und damit verbundenen Sicherheitsmaßnahmen, über die Administration, bis hin zur Anwendung durch den Endnutzer, werden Methoden beschrieben, die den Menschen, verbunden mit seinem Mehrwert wie auch den Risiken, einschließen. Dabei werden sowohl Grundlagen aufgezeigt als auch Konzepte vorgestellt, mit denen Entscheider in der Unternehmens-IT Leitlinien für die Informationssicherheit festlegen können. (Quelle: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-63758-6_15)
Die digitale Transformation stellt die Unternehmensführung vor große und insbesondere auch neue Herausforderungen. Dazu gehört neben der Entwicklung neuer Positionierungsalternativen im Markt und von Geschäftsmodellen auch die Realisierung eines Führungs- und Managementverständnisses, welches die enorme Geschwindigkeit der digitalen Transformation in den Fokus stellt und bewältigen kann. Damit ergeben sich neue Perspektiven und Grundannahmen des strategischen Managements: Weg von einer planungszentrierten Sichtweise hin zu einer auf die Schaffung vielfältiger Optionen und das Denken in Szenarien ausgerichteten Sichtweise. In diesem Kapitel werden die Determinanten der Führung in der digitalen Transformation vorgestellt. Davon ausgehend werden die neuen Aufgaben der Führung, die zur Realisierung der Transformation aufzubauenden Muster von Führungsorganisationen und die für die digitale Transformation geeigneten Führungsprinzipien und -stile dargelegt. (https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-63758-6_4)
Technologiefrüherkennung
(2022)
Unter Technologiefrüherkennung wird im Folgenden die gezielte Auseinandersetzung mit dem Technologiemarkt und unternehmensspezifischen Anwendungsfällen verstanden. Der Technologieeinsatz kann für Unternehmen entscheidend sein, um ihre Strategie, z. B. die Kostenführerschaft, erfolgreich zu verfolgen. Gleichzeitig können neue Technologien, wie z. B. der 3D-Druck, Markteintrittsbarrieren senken, sodass die Gefahr besteht, dass neue Wettbewerber in den Markt eintreten. Die vernetzte Digitalisierung profitiert unter anderem davon, dass (Informations-)Technologien günstiger und performanter werden. Durch diesen Trend empfiehlt es sich, den sich stetig ändernden Technologiemarkt im Blick zu behalten und eine Übersicht über relevante Technologien zu schaffen. Im folgenden Kapitel werden Methoden vorgestellt, mit denen dieser Überblick gezielt erreicht werden kann. (Quelle: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-63758-6_13)
Smart-Data-Management
(2022)
Durch die vernetzte Digitalisierung stehen Unternehmen mehr Daten zur Verfügung als je zuvor. Die Tendenz ist dabei steigend und ein Ende der Entwicklung nicht abzusehen. Gleichzeitig wirken höhere Kundenanforderungen und ein globalisiertes Wettbewerbsumfeld spürbar auf die produzierende Industrie ein. Kompetenzen wie individualisierte Produktentwicklung, nachhaltige Kundenbindung und ein einzigartiges Wertversprechen gewinnen zunehmend an Relevanz. In diesem Spannungsfeld stellt sich die Frage, wie das Potenzial der stetig wachsenden Rohdatenmengen genutzt werden kann, um sich auf dem Markt von Mitstreitern abzusetzen.
Die Inhalte des Kapitels ‚Smart-Data-Management‘ sollen dazu dienen, produzierende Unternehmen zu befähigen, durch datenbasierte Anwendungen produktive und vorausschauende Entscheidungen zu treffen. Dabei kann der Mehrwert in einer gesteigerten Reaktionsgeschwindigkeit in Bezug auf externe Effekte liegen, aus der Verbesserung bestehender Unternehmensprozesse hervorgehen oder sich in neuen, durch Künstliche Intelligenz (KI) erschlossenen Geschäftsfeldern zeigen.
Dieses Kapitel schließt sich an die Themenstellungen der Informationslogistik (Kap. 8) und des Projektmanagements (Kap. 10) an und fokussiert die notwendigen Schritte zur erfolgreichen Umsetzung von datenbasierter Wertschöpfung. Es werden Trendthemen wie Big Data, KI und Maschinelles Lernen aufgegriffen und im Zuge dessen ein Projektvorgehensmodell vorgestellt, das auf das Management von Smart Data zugeschnitten ist.
Die digitale Transformation in Unternehmen bewirkt einen stetigen Anstieg der Datenmengen auf allen Unternehmensebenen. Die Nutzung dieser Daten und deren Veredlung zu Informationen gestalten sich aufgrund der historisch gewachsenen IT-Komplexität jedoch zunehmend als strukturelle und organisatorische Herausforderung. Das Potenzial der digitalen Transformation, schnellere und bessere Entscheidungen auf Basis von Analysen der vorliegenden Datenbasis zu treffen, bleibt damit oftmals hinter den Erwartungen zurück. Unternehmen sind daher gefordert, Strukturen und Fähigkeiten zur Beherrschung der Ressource Information zu gestalten. Die Informationslogistik stellt einen essenziellen Baustein dar, um interne und externe Informationsflüsse effektiv und effizient nutzbar zu machen.
In diesem Kapitel werden die Begriffe und Grundlagen des Informationsmanagements (IM) erläutert. Zunächst werden die Begriffe „Daten“ und „Information“ erläutert und voneinander abgegrenzt. Darauffolgend werden die Begriffe „Informationssystem“ und „Informationstechnologie“ erläutert. Zudem wird der Begriff „Informationsmanagement“ definiert und dessen Aufgaben im Unternehmenskontext eingeordnet. Abschließend wird der Begriff des IT-Business-Alignments eingeführt und dessen Notwendigkeit im Unternehmenskontext hergeleitet.
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)
Der „Ordnungsrahmen Digitalisierungs- und Informationsmanagement“ bietet eine Strukturierungsvorlage für die essenziellen Führungsaufgaben zur Transformation eines digitalen, agilen und lernfähigen Unternehmens. Jener fügt sich nahtlos in den „Ordnungsrahmen Produktion und Management“ der Buchreihe „Handbuch Produktion und Management“ ein und bietet die Möglichkeit zu Querverbindungen zu anderen Führungsaufgaben. Im Folgenden werden die jeweiligen Gestaltungsfelder und die Teilaufgaben des Digitalisierungs- und Informationsmanagements beschrieben. (Quelle: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-63758-6_3 )
Visionsentwicklung
(2022)
Im Rahmen der Visionsentwicklung für das Digitalisierungs- und Informationsmanagement werden grundlegende Leitbilder entwickelt, die einem Unternehmen Handlungsleitlinien und Existenzberechtigungen geben. Sie bilden Grundlagen für die strategische Ausrichtung des Unternehmens. Abgeleitet aus der Vision wird die Mission, die einen Steuerungskompass für das Heute bildet. Es werden darin kulturelle Leitlinien, Verhaltensstandards und Unternehmenswerte festgelegt.
Im vorliegenden Kapitel wird vorgestellt, wie Vision und Mission entwickelt werden. Die Methodik unterstützt beim Verständnis des Ist-Stands im Unternehmen. Dabei werden Veränderungsbedarfe sowohl von Geschäftsmodellen, Produkten und Geschäftsprozessen als auch der Positionierung, der Zusammenarbeitsmodelle und des Selbstzwecks der beteiligten Organisationsstrukturen untersucht. Zuletzt werden Erfolgsfaktoren von Visionen und Missionen aufzeigt. (Quelle: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-63758-6_5)
Strategieentwicklung
(2022)
Ziele zur Erneuerung und Optimierung bestehender Geschäftsmodelle und Unternehmensprozesse durch den Einsatz digitaler Technologien benötigen strategische Leitplanken, welche im Rahmen des Strategieentwicklungsprozesses definiert werden müssen. Diese manifestieren sich in einer Digitalisierungsstrategie. Über die Digitalisierungsstrategie hinaus muss die taktische und operative Planung hinsichtlich der Bereitstellung von Informationen und Informationstechnologien berücksichtigt werden. Hierfür ist die Formulierung oder Anpassung einer IT-Strategie notwendig. Durch diese integrale Betrachtung von Digitalisierungs- und IT-Strategie ist es möglich, Zielbilder und Teilstrategien für die Digitalisierung und die daran ausgerichtete Unternehmens-IT zu wichtigen Aspekten wie IT-Infrastruktur, Informationssysteme, Partner- oder Sourcing-Strategie zu entwickeln. Das Kapitel beschreibt ein strukturiertes Vorgehen für diese Strategieentwicklung. Dieses beinhaltet die Erfassung des Ist-Zustands, die Formulierung von Zielen und Umsetzungsprojekten. (Quelle: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-63758-6_6)
Ziel des Forschungsprojekts MarryIT war es, KMU durch eine methodisch angeleitete Erhebung und Potenzialbewertung ihres IT-OT-Integrationsstandes zu unterstützen. IT-OT-Integration beschreibt die Vernetzung der Shopfloorsysteme (OT-Systeme) mit den Officefloorsystemen (IT-Systemen). Im Rahmen des Forschungsprojekts „MarryIT“ wurde eine WebApp entwickelt, die anhand der Systemlandschaft des Nutzenden und den von ihm zu erzielenden Nutzenpotentialen die aktuelle Umsetzbarkeit sowie Maßnahmen, die zu einer Erfüllung der jeweiligen Anforderungen notwendig sind, evaluiert. Es wurde außerdem ein Leitfaden zur Anwendung der „MarryIT“-Methodik – zur Vernetzung der Systeme auf dem Shopfloor mit den Systemen auf dem Office-Floor – entwickelt.
Organisationsentwicklung
(2022)
Das Unternehmen der Zukunft benötigt, um agil und lernfähig zu sein und somit die Herausforderungen der Digitalisierung zu bewältigen, eine interdisziplinär vernetzte und wandlungsfähige Organisationsform. Durch den wachsenden Einsatz von IT in Produkten, in der Produktion und in digitalen Geschäftsmodellen stoßen die bisher vorherrschenden starren und hierarchischen Unternehmensstrukturen dabei an ihre Grenzen, für das Unternehmen effektive, effiziente und innovative Lösungen bereitzustellen. Eine mögliche Folge dessen ist eine Neuordnung der Informationsmanagement- und Digitalisierungsmanagementaufgaben in der Organisation. In diesem Kapitel wird daher auf folgende Themen eingegangen:
die Rollen des IT-Leiters, CIOs und CDOs sowie ihre Einwirkung auf die Digitalisierung,
die Aufbauorganisation und ihre Wirkung auf die Digitalisierung
Schließen wird dieses Kapitel mit einem erfolgreichen Praxisbeispiel eines Maschinen- und Anlagenbauers im Kontext der Bereitstellung digitaler Produkte und Services. (Quelle: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-63758-6_7)
Projektmanagement
(2022)
Digitalisierungs- und IT-Projekte stellen für Projektmanager aufgrund der häufig vorherrschenden Komplexität eine große Organisations- und Kommunikationsaufgabe dar. Die Bewältigung der Aufgaben wird in vielen Fällen dadurch erschwert, dass sich die Projektverantwortlichen für eine unzureichend adäquate Projektmanagementmethode entscheiden.
Dieses Kapitel soll bei der Auswahl einer geeigneten Projektmanagementmethode bei Digitalisierungsvorhaben unterstützen. Dazu werden zunächst klassische und agile Projektmanagementmethoden beschrieben sowie deren Vor- und Nachteile analysiert. Zudem werden mögliche Projektarten anhand unterschiedlicher Kategorien beschrieben. Anschließend werden die Projektmanagementmethoden den identifizierten Projektarten passend zugeordnet. Projektmanager erhalten anhand dieser Zuordnung eine transparente Übersicht und Entscheidungsunterstützung, welche Projektmanagementmethoden sich für das betrachtete Projekt am besten eignen.
Die Wahl der richtigen Projektmanagementmethode zu Beginn eines Projekts trägt maßgeblich dazu bei, den Grad der Komplexität eines Projekts zu beherrschen und das Projekt erfolgreich durchzuführen. (Quelle: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-63758-6_10)
Anforderungsmanagement
(2022)
Das Anforderungsmanagement stellt seit jeher eine besondere Herausforderung bei Entwicklungsprojekten dar, da in dieser initialen Projektphase die Kosten durch Kundenforderungen festgelegt werden, ohne das Ergebnis im Detail einschätzen zu können. Für die Entwicklung von Informationssystemen bedeutet das, dass der Kunde mittels der Beschreibung eines Soll-Prozesses bestimmt, welche Funktionen er von dem Informationssystem erwartet. Durch die Vernetzung der Wirtschaft werden nun nicht mehr einzig Informationssysteme als Software verstanden, sondern es werden auch Hardwareanforderungen thematisiert und fließen in die Konzeptionierung beispielweise eines cyber-physischen Systems ein. Für das Anforderungsmanagement einer Hardwareauswahl existieren funktionale Erhebungsmethoden, die historisch aus dem Maschinen- und Anlagenbau entstammen. Die Verfahren berücksichtigen jedoch nur teilweise den wachsenden Anteil der Mechatronik innerhalb einer Anlage. Das präsentierte Vorgehen orientiert sich sowohl an der Erhebung der Anforderungen gemäß dem Anforderungsmanagement für IT-Systeme im klassischen Sinne als auch an neuen Ansätzen und Methoden aus der Hardwareentwicklung. (Quelle: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-63758-6_11)
Konzeption
(2022)
Ziel der produzierenden Unternehmen ist es, am globalen Markt wettbewerbsfähig zu bleiben. Gemäß der Vision, dass das Unternehmen der Zukunft durch den geschickten Einsatz von digitalen Technologien seine Produktionsprozesse effizienter und effektiver gestalten kann und durch die Vernetzung des Shopfloors und von digitalisierten Produkten neue Services anbieten kann, die neue Arten von Geschäftsmodellen ermöglichen, soll in diesem Kapitel die Konzeption des technischen Ökosystems zur Umsetzung der Vision erläutert werden. Die Konzeption beinhaltet maßgeblich die Auswahl und Gestaltung von digitalen Technologien, zu denen beispielsweise Informations- und Kommunikationstechnologien wie Sensorik und Übertragungstechnologien zählen. Damit handelt es sich bei der Konzeption um eine Aufgabe der Breitstellung von technischen Ressourcen (Kap. 6). Darüber hinaus bedingt die Konzeption die Prüfung der Kompatibilität zu den vorherrschenden Informationssystemen. Im Zusammenspiel der Informationssysteme und der technischen Ressourcen lassen sich Geschäftsprozesse digitalisieren und so die Reaktionsgeschwindigkeit und Vorhersehbarkeit verbessern. (Quelle: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-63758-6_12)
Technologiebewertung
(2022)
Die Entwicklung hin zu einem agilen Unternehmen erfordert verschiedene, aufeinander aufbauende Umsetzungsprojekte, die sich anhand gewünschter Potenziale und abgeleiteter Aufwände beschreiben lassen. Diese Entwicklung und die Einführung neuer Lösungen stellen Unternehmen vor die Herausforderung der Investitionsentscheidung. Diese Entscheidung beruht bei vielen Unternehmen auf einer reinen Kosten-Nutzen-Betrachtung, bei der häufig der ROI im Fokus steht. Klassische Methoden der Wirtschaftlichkeitsberechnung können durch agile Ansätze des Prototypings unterstützt werden, um die Abwägung aus zwei Dimensionen zu fundieren. Während es Unternehmen auf der einen Seite schwer fällt, Einsparpotentiale und Kostentreiber zu identifizieren und zu bewerten, bedarf es auf der anderen Seite einer Herangehensweise, wie mit sich ändernden und unklaren Anforderungen umzugehen ist.
In diesem Kapitel werden Methoden und Werkzeuge zur technologischen und wirtschaftlichen Bewertung von Technologien und Systemen vorgestellt. Verantwortlichen wird dadurch die Unsicherheit vor der Bewertung von Innovationen genommen und sie werden befähigt, die Entscheidungen effizienter vorzubereiten. Darüber hinaus werden Vorgehensweisen präsentiert, um einzelne Umsetzungsprojekte der digitalen Transformation im Gesamtkontext zu bewerten. Die technische Bewertung differenziert zwischen klassischen und agilen Ansätzen, wie dem Prototyping, mit dem die Machbarkeit nicht nur theoretisch, sondern anfassbar evaluiert wird. (Quelle: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-63758-6_14)
Integrationsmanagement
(2022)
Die Notwendigkeit, Insellösungen zugunsten einer integrierten IT-Landschaft abzuschaffen, wird seit über 30 Jahren diskutiert. Produzierende Unternehmen haben Konzepte bisher nur unzulänglich umgesetzt, selbst im Bereich der klassischen Office-IT. Es besteht eine große Vielfalt an Systemen, die redundant Daten speichern und nicht zur Entscheidungsfindung genutzt werden. Im Rahmen von Industrie 4.0 spielt das Integrationsmanagement eine außerordentliche Rolle, da die Digitalisierung des Unternehmens vor allem die Nutzung und Erweiterung der vorhandenen Datenquellen des Unternehmens erfordert. Darin sind sowohl die klassischen Informationssysteme als auch Operational Technology (OT) auf dem Shopfloor inbegriffen. Durch die Konvergenz von IT und OT werden Datensilos zunehmend aufgelöst. Der entwickelte Integrationsprozess wird in sieben Phasen unterteilt: (1) Bestimmung der allgemeinen Integrationsziele, (2) Ist-Analyse, (3) Detaillierung der Integrationsziele in Anwendungsfällen (4) Abgleich zum Status quo, (5) Ableiten von Anwendungsfällen, (6) Nutzwert-Analyse sowie (7) Erstellung der Gesamtroadmap. (Quelle: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-63758-6_16)
Eine Transformation findet einen Abschluss, nachdem der gewünschte Zielzustand erreicht wurde. Wie sieht es bei der digitalen Transformation aus? Kann es im Hinblick auf technologische Entwicklungen jemals zu einem Ende kommen? Oder befindet sich ein Unternehmen hierbei in einer kontinuierlichen Transformation durch die Weiterentwicklung der Digitalisierung? Wenn ja, wie kann ein Unternehmen mit diesem ständigen Wandel effizient und sicher umgehen? (Quelle: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-63758-6_17 )
Wachstum durch Reduzierung?
(2022)
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.
Robotic-Process-Automation bietet Unternehmen eine Vielzahl an Potenzialen: Effizienzsteigerungen, minimierte Fehleranfälligkeit und Mitarbeitendenzufriedenheit stellen dabei nur einen Auszug der Vorteile der Technologie dar. Um langfristig von diesen zu profitieren, ist die Akzeptanz aller Stakeholder ein essenzieller Erfolgsfaktor.
Jene hängt maßgeblich von der individuellen Verhaltensweise und Einstellung der einzelnen Beteiligten ab. Geeignete Mitarbeitende für eine RPA-Implementierung zu identifizieren, bedeutet für Unternehmen heute oftmals eine große Herausforderung. Im Rahmen des Forschungsprojekts ‚RPAcceptance‘ wurde jetzt ein Assessment entwickelt, das die Bewertung von individuellen Soft Skills ermöglicht und den Auswahlprozess von Personal, das Robotic-Process-Automation nutzen soll, strukturiert und objektiv begleitet.
„Arbeitsnahes Lernen im Skills-Lab“, so hieß das Motto des GALA-Hot-Topic-Workshops, der am 10. August 2022 im AIXTRA des Universitätsklinikums Aachen stattfand. Ziel war es, verschiedene Trainingsorte bzw. -zentren vorzustellen sowie Interessent:innen dieses Themenfeldes zusammenzubringen. Nach einer Begrüßung durch Dr. Lina Vogt (Stellv. Ärztliche Leitung AIXTRA, Fachärztin für Anästhesiologie) und Andrea Lenes (Stellv. Organisatorische Leitung AIXTRA, Simulationspatient:innen-Programm) führte Dr. Helga Unger (Wissenschaftliche Mitarbeiterin der FOM-Hochschule) in die Thematik ein. Drei Organisationen stellten daraufhin ihre Trainingsorte vor.
Vom Haushaltsgerät bis zum Anlagenbau – nirgends geben sich Kunden mehr nur mit einem Produkt zufrieden, sondern erwarten Komplettlösungen, die aus Produkt, Services und digitalen Lösungen bestehen. Dieser Wandel wird immer stärker spürbar und betrifft selbstverständlich auch die Automobilbranche. Gleichwohl lässt das mangelnde Angebot an digitalen Lösungspaketen vieler deutscher Automobilunternehmen noch nicht darauf schließen. In den letzten Jahren stellte die Produktfokussierung im Automobilsektor noch kein Problem dar, doch der Druck durch die veränderten Kundenbedürfnisse und die internationale Konkurrenz steigt permanent an. Heimische Automobilkonzerne sind daher zum Handeln gezwungen, um nicht von den Innovationen der Konkurrenz abgehängt zu werden. Eine wesentliche Herausforderung, die hierbei überwunden werden muss: Deutschen Autoherstellern fehlt es an Know-how, um den dargestellten Transformationsprozess zu durchlaufen und in der Folge zu einem Lösungsanbieter zu werden. Dafür sind digitale Tools und neue digitale Geschäftsmodelle ein zentraler Treiber.
In der Forschung werden diese Themen bereits umfangreich untersucht. Da dieses Wissen jedoch verteilt ist, kann es in der Praxis kaum angewendet werden. Um die Lücke zwischen Theorie und Praxis zu schließen, wurde das Forschungsprojekt ‚DiSerHub‘ ins Leben gerufen. Ziel des Projekts ist es, Best Practices für den Automobilitätssektor zu kreieren, die Unternehmen beim Übergang vom Produkt- zum Lösungsanbieter unterstützen, und zu zeigen, wie hierbei digitale Lösungen zielführend eingesetzt werden können. So soll verschiedenen Stakeholdern im digitalen Ökosystem rund um Automobilität das notwendige Wissen zur nachhaltigen Nutzung von Automobilen durch digitale Services und digitale Geschäftsmodelle zur Verfügung gestellt werden.
Im Sinne der Globalisierung und breiteren Aufstellung des FIR werden EU-geförderte Projekte immer wichtiger. So ist es auch nicht verwunderlich, dass das FIR ein sechsköpfiges interdisziplinäres Team etabliert hat, das die erfolgreiche Gewinnung von europäischen Kooperationsprojekten forciert. Getreu dem europäischen Gedanken folgt es der festen Überzeugung, gerade durch die unterschiedlichen Forschungsschwerpunkte und fachlichen Hintergründe an Stärke zu gewinnen. So finden Erkenntnisse aus den unterschiedlichen Fachbereichen Einfluss in die Arbeit der EU-Practice.
Seit Mai 2022 ist Gerrit Hoeborn Bereichsleiter Business Transformation am FIR. Im Interview mit der UdZ-Redaktion spricht er über seine Motivation, seine Werte und Ziele, die Entwicklung des Bereichs und darüber, was das FIR für ihn ausmacht.
Der Vertrieb digitaler Produkte und Services stellt für die meisten Anbieter aus der produzierenden Industrie noch eine große Herausforderung dar, sodass die gewünschte Monetarisierung des Digitalgeschäfts hinter den Erwartungen zurückbleibt. Um die weitreichenden Herausforderungen der Vermarktung systematisch anzugehen, hat das Center Smart Services zusammen mit dem FIR das Innovationsprojekt‚ Vertriebsexzellenz für digitale Produkte & Services‘ ins Leben gerufen. Im Rahmen des Innovationsprojekts werden
gemeinsam mit einem branchenübergreifenden Konsortium von Industriepartnern Strategien, Methoden und Erfolgsprinzipien aus über 50 Fallstudien abgeleitet und in einem exklusiven Vertriebsleitfaden aufbereitet. Dieses Vorgehen dient dazu, wertvolle Impulse für die Weiterentwicklung des digitalen Portfolios und Pricings sowie die Vertriebsorganisation, -steuerung und -kommunikation zu gewinnen, um Schritt für Schritt einen deutlich messbaren Erfolg in der Vermarktung digitaler Produkte und Services zu erzielen.
Der Mensch ist das Zentrum des digitalen Wandels / People Are the Heart of Digital Transformation
(2022)
Premiere im Cluster Smart Logistik auf dem RWTH Aachen Campus: Mehr als 100 Gäste aus verschiedensten Professionen kamen vom 24. – 25.08.2022 zur „1. Konferenz Smart Work: Führen und lernen in der digitalisierten Arbeitswelt“. Die Konferenz markierte den Abschluss der vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderten Projekte ‚eLLa4.0 – Gute Führung und Arbeit in der Soziodigitalen Transformation‘ und ‚LidA – Lernen in der digitalisierten Arbeitswelt‘. Mit Vorträgen, Panel-Diskussionen, Themensessions und Workshops bot sie Gelegenheit, sich intensiv mit den Auswirkungen und Perspektiven des Wandels auf und für Beschäftigte und Führungskräfte auseinanderzusetzen. Im Vordergrund stand, welchen Einfluss
die Digitalisierung auf die Rolle von Mitarbeitenden und Führungskräften hat, wie sie Organisationen, Prozesse und Arbeitsinhalte verändert und was das für zukünftig gefragte Kompetenzen und Qualifikationen als auch für das soziale Miteinander und die Unternehmenskultur bedeutet.
Twin-Transition
(2022)
Wer am 19. Juli 2022 mit dem Zug von London nach York fahren wollte, musste auf die Abendstunden ausweichen. Aufgrund der beispiellosen Hitzewelle in Großbritannien mit über 40 Grad Celsius war das Schienennetz nicht mehr nutzbar und der Verkehr musste erheblich eingeschränkt werden. Die Infrastruktur ist darauf ausgelegt, in einer Temperaturspanne von 45 Grad Celsius zu operieren, was in Südengland -10 Grad Celsius bis 35 Grad Celsius entspricht.1 Nicht nur hier, und das zeigen gerade die Ereignisse der jüngsten Vergangenheit, sind die
Folgen des Klimawandels deutlich spürbar. Seit 1880 hat sich die Erde bereits um 1,2 Grad Celsius erwärmt und die Temperatur steigt jährlich weiter.
Die Industrie stellt nach den Energieerzeugern den zweitgrößten Verursacher von Treibhausemissionen dar. Sie steht damit in der Verantwortung, ihren ökologischen Fußabdruck zu verringern. Unausweichlich ist die Frage, inwiefern ein konstantes Wirtschaftswachstum im aktuellen Stil mit den Nachhaltigkeitsprinzipien und mit einem bewohnbaren Planeten vereinbar ist. Ein unendliches Wachstum wird mit den begrenzten Ressourcen der Erde nicht möglich sein.
Hat Ihr Unternehmen mehr als 500 Beschäftigte? Dann sind Sie bereits von den Berichtspflichten betroffen und müssen eine EU-Taxonomie-Konformitätsprüfung durchführen, die Ihren Umsatz und gegebenenfalls Ihre Investitionsausgaben umfasst. Ab 2024 soll diese Grenze auf 250 Beschäftigte, 20 Millionen Euro Umsatz oder 40 Millionen Euro Bilanzsumme sinken, sodass nur noch kleine und mittlere Unternehmen aus der Berichtspflicht ausgenommen sein werden. Wie nachhaltig
ein Unternehmen wirtschaftet, bewertet die EU-Taxonomie mithilfe der in Bild 1 (s. S. 9) dargestellten sechs Umweltzielen.
Wie können Sie nun einen wesentlichen Beitrag zu den Umweltzielen leisten?
Die Ergebnisse des Ende März dieses Jahres erfolgreich abgeschlossenen Forschungsprojekts ‚SewGuide‘ zeigen anschaulich, wie man den Ausbildungsprozess in der maschinellen Fertigung mithilfe eines digitalen Anlernassistenten unterstützen, individualisieren und beschleunigen kann. Für das Projekt wurden mit S-GARD® Schutzkleidungen der Hubert Schmitz GmbH, eines der führenden Unternehmen für Schutzbekleidungen, sowie der Tinkerforge GmbH und der Formitas AG zwei Nähmaschinen durch Retrofitting digitalisiert und um eine intuitive Lehranwendung erweitert. Wertvolle Projektergebnisse liegen nun vor, die branchenunabhängig maßgebend für die Ausbildung im Maschinenhandwerk sein werden. Über den Lehrprozess hinaus bietet der im Forschungsprojekt entwickelte SewGuide, ein digitaler Anlernassistent, die geeignete Grundlage zur echtzeitdatengestützten Qualitätssicherung und dient als Begleiter in einer fortlaufenden Verbesserung des Produktionsprozesses. Wie ein solches Lehrkonzept entwickelt wird und welche kritischen Aspekte es dabei zu beachten
gilt, wird im Folgenden vorgestellt. Dieses Forschungsvorhaben wurde mit Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung unter dem Förderkennzeichen 02K19K013 gefördert.
Seit Beginn des Jahres ist Max-Ferdinand Stroh Leiter des Bereichs Informationsmanagement am FIR. Was ihn antreibt und welche Ziele er und seine Mitarbeiter:innen sich für die kommenden Jahre gesetzt haben, erörtert Max-Ferdinand Stroh im Interview mit der UdZ-Redaktion.
Am 22.06.2022 trafen sich rund 100 Fachleute aus IT, Industrie und Wissenschaft beim CBA Aachen 2022 – Congress on Business Applications im Cluster Smart Logistik auf dem RWTH Aachen Campus. Alles drehte sich um Business-Applications, also betriebliche Anwendungssysteme wie ERP, MES, PPS, ihren Einfluss auf den Unternehmenserfolg, ihre Bedeutung hinsichtlich Nachhaltigkeit und darum, wie sie sich unter dem Einfluss fortschreitender Digitalisierung anpassen (müssen). All dies wurde anhand von Vorträgen und Best Practices diskutiert sowie in Workshops vertieft.
Ziel war es zu erfahren, wie Unternehmen mit integrierten Business-Applications interne Abläufe optimieren, in Wertschöpfungsnetzwerken kooperieren und neue Geschäftsfelder erschließen. Mit Unterstützung etlicher Partner, darunter dem EXCLUSIVE-Partner INFORM GmbH aus Aachen, richteten das FIR an der RWTH Aachen, das Center Integrated Business Applications und die Trovarit AG die Fachtagung aus.
From Brain to Heart
(2022)
Der Aachener Business-Transformation-Summit, eine Fachveranstaltung für die Fragen rund um die Transformation produzierender Unternehmen, fand nach der Premiere im Jahr 2021 am 11. Mai dieses Jahres zum zweiten Mal statt. Unter dem Thema „Industrial Sustainability“ erörterten Expert:innen aus Forschung und Wirtschaft in Vorträgen und Panel-Diskussionen diesmal aktuelle Fragen der industriellen Nachhaltigkeit. Die rund 150 Teilnehmer:innen erhielten Einblicke in Potenziale, Trends und Best Practices aus den Bereichen Produktion & Wertschöpfungsnetzwerk, Mitarbeitende & Kultur, Management & Organisation sowie Produkte & Dienstleistungen. Gemeinsam mit Vertreterinnen und Vertretern unterschiedlicher Branchen und Wirtschaftszweige diskutierte man Gestaltungsoptionen und Lösungen für das integrierte Management der Nachhaltigkeitstransformation in produzierenden Unternehmen.
Die Smart Maintenance befähigt die Mitarbeitenden in der Instandhaltung dazu, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, dabei unternehmensinterne und -externe Anspruchsgruppen zu berücksichtigen und so den unternehmerischen und gesellschaftlichen Wertbeitrag der Instandhaltung und des Service zu steigern. In der Fachgruppe Smart Maintenance am FIR entwickeln Expert:innen Modelle, Methoden und Werkzeuge für die umfassende technologische und organisatorische Transformation der Instandhaltung und des Service.
Der Game-Changer für die Produktion der Zukunft / The Game Changer for the Production of Tomorrow
(2022)
Industrie 4.0 präsentiert sich sowohl in der Forschungslandschaft als auch in der Industrie bereits durch anschauliche und hochmoderne Anwendungsfälle in der Produktion. Die Umsetzung dieser Anwendungsfälle im Rahmen von Leuchtturmprojekten mündet jedoch in abgekapselte Silos, die Unternehmen nur einen begrenzten Mehrwert bringen. Zur nachhaltigen Realisierung von Industrie 4.0 ist eine viel grundlegendere Betrachtung der IT-architekturellen Anforderungen notwendig, um diese Silos aufzubrechen. Während Systemanbieter dort bereits mit komplexen Datenökosystemen geeignete Lösungen anbieten, widerspricht die resultierende Abhängigkeit von deren Systemen stark dem gewünschten Zielzustand. Zur Lösung dieser Problemstellung hat das FIR an der RWTH Aachen das Potenzial eventgetriebener Architekturen in der Produktion erkannt, die ein Werkzeug zur selbstbestimmten Realisierung der Industrie 4.0 darstellen, für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) wie für Gemeinschaftsunternehmen (GU). Wie diese Architektur funktioniert und welche Fragestellungen bei der Umsetzung beantwortet werden müssen,
erfahren Sie im Folgenden.
KVD-TrendRadar
(2022)
Mit dem Service TrendRadar bringen wir eine neue Sichtweise in die Diskussion der Dienstleistungswende. Dabei konzentrieren wir uns dieses Jahr auf die Fragen „Welche Faktoren werden diese Entwicklung dominieren und in welche Richtung müssen Unternehmen denken und handeln, um auch in Zukunft erfolgreich aufgestellt zu sein?“
Green Services
(2022)
Erinnern Sie sich noch daran, was Sie am 4. Mai 2022 gemacht haben?
Wahrscheinlich wird der Tag auch für Sie ein unauffälliger Mittwoch gewesen sein. Dieser Tag jedoch markiert für Deutschland den Zeitpunkt, an dem unser ökologischer Fußabdruck die für dieses Jahr in Deutschland zur Verfügung stehende Biokapazität übersteigt. Kurz gesagt: Für das restliche Jahr leben und arbeiten wir im Ressourcendefizit. Die Folgen
zeigen sich bereits heute weltweit und führen dazu, dass Nachhaltigkeit inzwischen ein zentraler Faktor für Politik, Wirtschaft und Bevölkerung geworden ist.
Mikroplastik lässt sich vermehrt in der Umwelt nachweisen. Das zunehmende Umweltproblem ist facettenreich und in vielerlei Hinsicht noch unerforscht. Wie aus vorangegangenen Studien bekannt ist, ist ein Großteil der Emissionen auf unsere tägliche Mobilität zurückzuführen, z. B. durch Reifen- und Fahrbahnabrieb. Detailwissen über die lokale Herkunft und die Mengen ist jedoch begrenzt. Im Projekt ‚mMEU‘ (Projektlaufzeit 01.01.2021 bis 31.12.2021) wurde über einen datengetriebenen Ansatz der Frage nachgegangen, wo und wie viel Mikroplastik im städtischen Raum im Mobilitätskontext anfällt. Im Projekt konnte ein datenbasiertes, prototypisches Modell zur Ermittlung lokal entstandener Mikroplastikemissionen entwickelt werden.
Datenquellen, die anhand von Stakeholder-Anforderungen, Qualitätskriterien und den emissionsbestimmenden Faktoren ausgewählt wurden, boten und bieten hierfür künftig die Basis. Darüber hinaus wurden im Projektverlauf Anwendungsfälle für die Wirtschaft identifiziert und auf ihre Rentabilität hin analysiert.
In der Spitzengruppe der weltweit wertvollsten Unternehmen befinden sich Stand 20211 hauptsächlich Digitalkonzerne wie Apple, Amazon, Alphabet, Microsoft, Facebook und Tencent. Im Gegensatz zu traditionellen Industrieunternehmen bestimmt sich der größte Anteil des Unternehmens- bzw. Börsenwerts dieser Konzerne nicht durch physische Assets, sondern durch den immateriellen Wert vorhandener Daten, Informationen und informationstechnischer Dienste.
Der Zugriff auf und die Nutzung von Daten sind zunehmend wettbewerbsentscheidende Schlüsselfaktoren und begründen die Notwendigkeit zur digitalen Transformation etablierter Geschäftsmodelle und -prozesse auch innerhalb der produzierenden Industrie in Deutschland und Europa. Das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz geförderte Projekt ‚Future Data Assets“ dient folgerichtig dem Ziel, zunächst neue Möglichkeiten der Datenbe-
wertung, insbesondere im Bereich des monetären Nutzens, und daran anschließend Kanäle zur Kommunikation der ermittelten Werte zu erforschen. Im Fokus der Untersuchungen stehen insbesondere produzierende Unternehmen, die im Kontext von Industrie 4.0 zunehmend Daten wertschöpfend einsetzen, jedoch vor zahlreichen Herausforderungen in der externen und internen Kommunikation des Nutzwertes ihres Datenkapitals stehen.
Technologiemanagement – die Basis für die Entscheidung über Einsatz, Entwicklung oder Beschaffung sowie die Verwertung von Technologien – kann strategische Entscheidungen eines Unternehmens maßgeblich beeinflussen und damit über dessen Erfolg oder Misserfolg entscheiden. Grundlegende Vorlage für das Technologiemanagement sind Technologieradare, inklusive der Bestimmung des (TRL), um die Reife neu eingesetzter Technologien (z. B. Newcomer vs. Etablierte) bewerten zu können. Sowohl Technologieradare als auch der TRL werden in zeitaufwendigen, manuellen Recherchen von Fachleuten ermittelt. Dieser Prozess wird aufgrund der Weiter- und Neuentwicklung von Technologien häufig wiederholt, sodass die notwendige Recherche als Daueraufgabe bestehen bleibt. Das Forschungsprojekt ‚TechRad‘ (Laufzeit: 01.06.2019 – 31.05.2022) zielt deshalb darauf ab, die Identifikation des TRLs sowie den Aufbau der Technologie-Radare mittels Webcrawling und Natural-Language-Processing (NLP) zu automatisieren. Im Artikel werden die Erkenntnisse aus der Entwicklung in Form eines generischen Leitfadens zur Entwicklung autonomer Technologieradare zusammengefasst.
Vernetzung, Zusammenarbeit, Austausch – das sind die zentralen Ziele von female@FIR. Das frauenorientierte Netzwerk wurde im Sommer 2021 von Clara Herkenrath gemeinsam mit den wissenschaftlichen Mitarbeiterinnen des FIR mit der Vision gegründet, Wissenschaftlerinnen am Institut miteinander zu verbinden und zu stärken. Um dies zu erreichen, bietet female@FIR ein breites Spektrum an Veranstaltungen an: von Gesprächen mit FIR-Alumnae bis hin zum Gründerinnen-Talk. Dabei wird female@FIR von der Geschäftsleitung unterstützt und durch die Walter-Eversheim-Stiftung gefördert. In verschiedenen Veranstaltungsformaten wird das Netzwerk um die studentischen Hilfskräfte des FIR, die Mitarbeiterinnen der Center im Cluster Smart Logistik und darüber hinaus erweitert. Ein Beispiel bietet das anstehende Kooperationsevent im November vom „Frauen im Ingenieurberuf (FIB)“-Stammtisch des Verein Deutscher Ingenieure (VDI).
Augmented Reality (AR) bietet ein großes Nutzenpotenzial im Bereich der industriellen Dienstleistungen. Der genaue monetäre und qualitative Nutzen ist jedoch, wie bei IT-Investitionen im Allgemeinen, schwer zu bewerten. Im Rahmen des Forschungsprojekts Datenmanagement for Augmented Reality (DM4AR) wurde aus diesem Grund ein Bewertungsmodell entwickelt, welches den Nutzen von AR im industriellen Service messbar macht.
Augmented reality seems to offer great potential benefits in the field of industrial services. However, the question of the exact benefits, both monetary and qualitative, is difficult to evaluate, as is the case with IT investments in gen-eral. Within the framework of the DM4AR research project, an evaluation model was therefore developed. Based on group discussions and interviews on potential AR use cases, a list of monetary and qualitative benefits was compiled to form the basis for selecting suitable evaluation modules in the existing literature. These include an impact chain analysis in the form of a strategy map, a monetary eval-uation as a calculation of the return on investment, based on the assumptions of the use case as well as existing studies, and a qualitative evaluation in the form of a utility analysis. The outcome is an evaluation model in the form of a multi-perspective approach that considers the impact of AR in the four perspectives of the balanced scorecard (financial, customer, internal business processes, learning and growth). The results of the qualitative and monetary evaluation can be sum-marized in a 2D matrix to support decision-making.