Dienstleistungsmanagement
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Smart-Logistic-Grids
(2016)
Ziel des Forschungsvorhabens Smart-Logistic-Grids ist die Entwicklung eines Systems, welches, basierend auf einer erhöhten Informationsverfügbarkeit, Handlungsalternativen aufzeigt und ökonomisch bewertet. Hierfür ist eine barrierefreie Integration unterschiedlicher Akteure innerhalb eines Logistiknetzwerks notwendig. Das Ergebnis dieses Systems eröffnet den Nutzern nicht nur Effizienzsteigerungen und eine erhöhte Robustheit des Gesamtsystems, sondern auch die Reduzierung der CO2 –Emissionen.
Im EU-Projekt ‚DATAMITE ‘ werden Lösungen für die Herausforderungen der effektiven Nutzung und Monetarisierung von Daten in der heutigen Unternehmenslandschaft entwickelt. Daten werden entlang des gesamten Wertschöpfungsprozesses erhoben, wobei deren Generierung oft unstrukturiert geschieht. In der Folge sind die Datensätze häufig ungeeignet, um auf ihnen basierende Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus verhindert die unstrukturierte Erhebung der Daten ihre effiziente Analyse und anschließende Monetarisierung. Die im Rahmen des Projekts zu entwickelnden Lösungen werden die Datenmonetarisierung in der produzierenden Industrie Europas beschleunigen. Konkret sollen europäische Unternehmen mittels einer Plattform und Open-Source-Tools dabei unterstützt werden, Daten strukturiert zu erheben und zu analysieren, um sie so nutzbar zu machen. Bei der gleichnamigen Plattform DATAMITE handelt es sich um eine innovative Datenintegrationsplattform, die eine Vielzahl an Datensätzen aus unterschiedlichen Quellen zu einem einzigen, leicht zugänglichen Datensatz konsolidiert. Die Ergebnisse des Projekts werden in drei verschiedenen Anwendungsfällen mit insgesamt sechs Pilotvorhaben validiert. Diese umfassen Bereiche wie Landwirtschaft, Energie, Industrie, Fertigung und Klima.
Das Forschungsprojekt ‚DATAMITE ‘ startete im Januar 2023 und wird während der dreijährigen Laufzeit durch das Horizon-Europe-Programm der Europäischen Kommission gefördert. Das Projekt vereint mit 27 kooperierenden Partnern aus 13 Ländern die Innovationskraft ganz Europas.
Insgesamt wird die Plattform DATAMITE eine innovative Lösung für Unternehmen darstellen, die ihre Daten effektiver nutzen und verwalten möchten. Die Plattform wird zahlreiche Funktionen und Tools bieten, um Datenanalyse und -verarbeitung zu automatisieren, die Datenqualität zu gewährleisten und Daten sicher zu speichern. Unternehmen werden durch die Nutzung von DATAMITE bessere Entscheidungen treffen können, Risiken minimieren können, wertvolle Einblicke in ihre Geschäftsdaten gewinnen und sich dadurch Wettbewerbsvorteile sichern können.
Künstliche Intelligenz (KI) hat als Technologie in den vergangenen Jahren Marktreife erlangt. Es existiert eine Vielzahl benutzerfreundlicher Produkte und Services, welche die Anwendung von KI im Alltag und im Unternehmen vereinfachen. Die Herausforderung, vor denen Anwendende, gerade im betriebswirtschaftlichen Kontext, stehen, ist nicht die technische Machbarkeit einer KI-Applikation, sondern deren organisatorisch und rechtlich zulässige Gestaltung. Zu einer zunehmenden Dynamik in der Gesetzgebung kommt ein gesellschaftliches Interesse an der Kontrolle und Transparenz über die für KI-Modelle erhobenen Daten. Die Diskussion über Datensouveränität im geschäftlichen und privaten Alltag rückt mehr und mehr in das Zentrum der öffentlichen Aufmerksamkeit.
Datenbasierte KI-Anwendungen stehen damit in einem Spannungsfeld zwischen den Potenzialen, die das Erheben und Teilen von Daten über Unternehmensgrenzen hinweg bietet, und der Herausforderung, die Datensouveränität der involvierten Personen zu wahren. Die vorliegende Studie soll erstens über die Auswirkungen der Datensouveränität und die damit verbundenen aktuellen und kommenden Regularien auf KI-Anwendungsfälle aufklären. Dafür wurden Expertinnen und Experten aus den Bereichen Recht, KI- und Organisationsforschung befragt. Zweitens zeigt die Studie Potenziale und Best Practices von KI-Anwendungsfällen mit überbetrieblichem Datenaustausch auf. Dafür wurden Fallstudien in Unternehmen durchgeführt, die bereits erfolgreich Datenaustausch in ihre Geschäftsmodelle integriert haben, um ihre KI-Applikationen zu betreiben und zu verbessern.
Die digital vernetzte industrielle Produktion verspricht schnellere und effizientere Prozesse - in Entwicklung und Produktion wie auch in Service, Marketing und Vertrieb oder bei Anpassung ganzer Geschäftsmodelle. Agil zu handeln und in Echtzeit Veränderungen vorzunehmen, wird in der Industrie 4.0 zur strategischen Erfolgseigenschaft eines Unternehmens. Voraussetzung dafür ist der Aufbau einer immer breiteren Datenbasis. Ob deren Potenzial effektiv genutzt wird, hängt jedoch auch wesentlich von der Organisationsstruktur und Kultur eines Unternehmens ab.
Die vorliegende acatech STUDIE stellt ein neues Instrument vor, mit dem produzierende Unternehmen den Weg zum lernenden, agilen Unternehmen individuell gestalten können. Der acatech Industrie 4.0 Maturity Index ist als sechsstufiges Reifegradmodell aufgebaut und analysiert die in der digitalisierten Industrie benötigten unternehmerischen Fähigkeiten in den Gestaltungsfeldern Ressourcen, Informationssysteme, Kultur und Organisationsstruktur. Jede erreichte Entwicklungsstufe verspricht produzierenden Unternehmen einen konkreten Zuwachs an Nutzen. Das Modell wurde in der praktischen Anwendung in einem mittelständischen Betrieb validiert.
Digitally connected industrial production promises faster and more efficient processes - in development and production, services, marketing & sales and for adapting entire business models. Agility and the ability to make changes in real time are strategic chracteristics of successful companies in Industrie 4.0. To acquire these features, it is necessary to create a continuously expanding data base. However, a company's organisational structure and culture also play an important part in determining whether this data's potential is leveraged effectively.
This acatech STUDY describes a new tool for helping manufacturing enterprises to forge their own individual path towards becoming a learning, agile company. The acatech Industrie 4.0 Maturity Index is a six-stage maturity model that analyses the capabilities in the area of resources, information systems, culture and organisational structure that are required by companies operating in a digitalised industrial environment. The attainment of each development stage promises concrete additional benefits for manufacturing companies. The model's practical application was validated in a medium-sized company.
Im Benchmarking zum Themenfeld „Monetizing Smart Products“ können Konzepte für Smarte Produkte und deren Vermarktung mit dem anderer Unternehmen verglichen werden, um wichtige Impulse für die Weiterentwicklung des digitalen Produktportfolios zu erhalten. Ziel des Benchmarkings ist die Identifikation von Unternehmen, die besonders erfolgreich Ansätze im Bereich der Monetarisierung Smarter Produkte umsetzen.
Um vertriebliche Herausforderung systematisch angehen zu können, hat das FIR das Innovationsprojekt „Vertriebsexzellenz für digitale Produkte & Services“ ins Leben gerufen. Im Rahmen dieses Innovationsprojekts werden gemeinsam mit einem branchen-übergreifenden Konsortium von Industriepartnern Strategien, Maßnahmen und Methoden abgeleitet, um einen messbaren Erfolg in der Vermarktung digitaler Produkte und Services zu erzielen.
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.
Künstliche Intelligenz (KI) hat sich über die letzten Jahre stetig zu einem Thema mit strategischer Priorität für Unternehmen entwickelt. Das zeigt sich nicht zuletzt in der gesteigerten Investitionsbereitschaft deutscher Unternehmen in KI-Projekte. Wirtschaftliche Akteure haben erkannt, dass durch eine sinnvolle Nutzung von KI-Technologien Wettbewerbsvorteile erzielt werden können. Die vorliegende Studie legt das Augenmerk auf den industriellen Einsatz einer KI-Technologie, die bereits heute von vielen Unternehmen erfolgreich genutzt wird: Die natürliche Sprachverarbeitung (engl. Natural Language Processing, kurz NLP). Die wirtschaftlichen Potenziale der Technologie liegen dabei in ihrer Fähigkeit, betriebliche Abläufe zu automatisieren und die Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine zu verbessern und zu vereinfachen. Ziel der Studie ist es, die Potenziale der NLP-Technologie für Unternehmen nutzbar zu machen, indem konkrete Anwendungsfälle und allgemeine Handlungsempfehlungen sowie Nutzen und Risiken aufgezeigt werden.
Durch das Erneuerbare-Energien-Gesetz und den Wandel in der Energieversorgung ergeben sich immer neue Herausforderungen. Aufgrund der zunehmenden Einspeisung durch fluktuierende Erneuerbare-Energie-Erzeugungsanlagen ist der Ausbau von Energienetzen in Kopplung mit einer sicheren, schnell verfügbaren, energieeffizienten und wirtschaftlichen Informations- und Kommunikationstechnologie unabdingbar. Im Rahmen des Forschungsprojekts ‚eSafeNet‘ werden verschiedene Funk- und Kabelübertragungstechnologien auf ihr Potenzial für das Internet der Energie untersucht. Des Weiteren wird eine
Dienstleistungsplattform für Smart Services entwickelt. Ein interaktiver Demonstrator wird kreiert, der die Lösungsansätze für eine sichere Informations- und Kommunikations- sowie Energieinfrastruktur erlebbar darstellen soll. Das Vorhaben 03ET7549A der Forschungsvereinigung FIR e. V. an der RWTH Aachen wird über den PTJ durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.