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Business Model Patterns
(2015)
Manufacturing companies worldwide recognized the high potential of Industrie 4.0 in order to increasing production efficiency. Key benefits include creation of integrated systems, networked products and improvement of service portfolios. However, for many companies deriving and evaluating necessary measures to use Industrie 4.0 potentials represents a major challenge. This paper introduces the "acatech Industrie 4.0 Maturity Index" as an approach to meet this challenge. The development of multidimensional maturity model intents to provide companies an assessment methodology. The aim is to capture the status quo in companies in order to be able to develop individual roadmaps for the successful introduction of Industrie 4.0 and manage the transformation progressively.
Nowadays, the market for information and communication technologies used for IOT-applications grows daily. Since companies need technologies to transform their business processes corresponding to the digital revolution, they need to know which technologies are available, and fit the best for their use case. Their inertial issue is the lacking overview of technologies suitable to connect their production or logistics. Hence, this paper presents a methodology to select technologies (and combinations) based on their functions. It differentiates between information and communication technologies, digital technologies and connecting technologies by the physical function and its role in a cyber-physical system. Depending on the use case, the applicability of every technology varies. Due to that reason, the paper illustrates a ranked qualification of the technologies for typical use cases, focussing tracking and tracing issues in the intralogistics of producing companies. The evaluation is performed upon a literature research, a market study to identify suitable technologies, and various expert interviews to assess the applicability of the technologies.
General classification of mobile communication technologies like 5G for the production and logistic
(2018)
5G as a new technology promises many potentials that come to bear in different use cases according to the technical, promised improvements of loads, bandwidth and network subscribers. The presentation presents a classification of applications for the area of production and logistics in comparison to the technical requirements.
Digitalization is changing the industrial landscape in a way we did not anticipate. The manufacturing industries worldwide are working to develop strategies and concepts for what is labelled with different terms such as the Industrial Internet of Things in the USA or Industrie 4.0 in Germany. Many industrialized economies are driven by the production sector and this sector needs specific approaches and instruments to take up other than those approaches we know from start-ups and ventures coming from Silicon Valley and other places. In this paper, we demonstrate an appropriate approach to transform producing companies in a systematic and evolutionary approach.
In particular, the objective of this paper is to provide results from two initiatives which conceptually build upon each other and are of particular relevance for the production industry. First, we present a global survey on the state of implementation and the future perspectives of the concept Industrie 4.0 from 2016. Findings from this study have forced parts of the German industry to heavily invest into a common approach to accelerate change towards Industry 4.0 in order to stay competitive in worldwide economy. This approach is presented in a second part.
Assessment of IS Integration Efforts to Implement the Internet of Production Reference Architecture
(2018)
As part of a collaborative network, manufacturing companies are required to be agile and accelerate their decision making. To do so, a high amount of data is available and needs to be utilized. To enable this from a company internal information system perspective, the Internet of Production (IoP) describes a future information system (IS) architecture. Core element of the IoP is a digital platform building the basis for a network of cognitive systems. To implement and continuously further develop the IoP, manufacturing companies need to make architecture-related decisions concerning the accessibility of data, the processing of the data as well as the visualization of the information. The goal of this research is the development of a decision-support methodology to make those decisions, taking under consideration the evaluated IS integration effort. Therefore, this paper describes the allocation of IS functions and identifies the effort drivers for the respective IS integration by analyzing the integration possibilities. Conclusively this approach will be validated in a case study.
Digital platforms act as mediator for many types of transactions and processes in various areas in business life. Especially, IoT platforms find increased use within companies. Still, the allocation of computation workload between a platform and exist-ing information systems is not clear. At the same time, companies have no guideline, which platform to choose to facilitate intra-com-pany optimizations. The platforms in the market are not fully designed or tailored for meeting the special needs of companies - especially in the manufacturing industry. To tackle these challenges, this article first gives an overview of the Internet of Production reference framework. In that context, it secondly investigates 212 IoT platforms in the market and then chooses the best options by stepwise narrowing down their number. Following, those selected platforms are described in detail. Additionally, the article provides a comparison of selected IoT platforms, which then creates the general framework of a platform especially designed for the manufacturing industry in terms of its features and functionalities. This reference platform architecture is developed for reaching the potential of the Internet of Production. This general framework and the representative reference architecture can help companies and software vendors to implement the Internet of Production reference architecture by creating an IoT platform, which fits its needs.
„Daten sind das Öl des 21. Jahrhunderts.“ Dieser Satz impliziert die große Bedeutung, die Daten heutzutage zugerechnet wird. Während die technischen Systeme immer ausgereifter werden und die Erzeugungsrate von Daten unaufhaltsam steigt, stehen viele Unternehmen, gerade im Produktionsumfeld, vor der Herausforderung, diese Daten zu nutzenbringenden Informationen zu verarbeiten.
In BigPro haben Experten aus dem Informations- und Kommunikationstechnik-Umfeld mit Anwendungspartnern aus der Fertigungsbranche zusammengearbeitet, um dieses Problem zu adressieren. Ziel des gemeinsamen Vorhabens war es, das Reaktionsmanagement von Störungen in fertigenden Unternehmen mittels Big-Data-Technologien zu verbessern und so die durch Produktionsausfälle entstehenden hohen Kosten zu reduzieren. Hierzu wurde eine Big-Data-Plattform entwickelt, die in der Lage ist, heterogene Daten aus unterschiedlichsten Quellen des Produktionsumfelds aufzunehmen, zu verarbeiten und in einen Kontext miteinander zu setzen. Neben den klassischen Datenquellen im Produktionsumfeld wurde die Datenbasis in BigPro um den „Sensor“ Mensch erweitert, um das digitale Abbild der Produktionsumgebung durch die Wahrnehmung, Stimmung und Sprache der Mitarbeiter noch transparenter darzustellen.
Durch den Einsatz der im Projektverlauf entwickelten Mustererkennung ist die BigPro-Plattform in der Lage, die generierten und gesammelten Daten expliziten Störungsmustern zuzuordnen. Diese bilden die Grundlage, aufgezeichnete Datenkonstellationen in Echtzeit mit bekannten Störungsmustern im Produktionsumfeld abzugleichen und bei sich anbahnender Übereinstimmung geeignete Maßnahmen einzuleiten, um den Störungen proaktiv entgegenzuwirken. Hierzu wurde ein Katalog mit störungsbehebenden Maßnahmen methodisch aufgebaut, aus welchem, je nach Anwendungsfall, manuell oder automatisch geeignete Maßnahmen initiiert werden. Eine Methodik, welche die Effektivität der Maßnahmen analysiert und bewertet, stellt sicher, dass etwa fehlgeschlagene Maßnahmen erkannt und überprüft werden können. Sollte für eine Störung keine geeignete Maßnahme hinterlegt sein, wird der Maßnahmenkatalog dynamisch durch situationsabhängig neu generierte Maßnahmen erweitert. Die Informationsbereitstellung sowie -rückführung des Reaktionsmanagements erfolgt in Form einer skalierbaren Visualisierung bedarfsgerecht für die unterschiedlichen Nutzergruppen. Durch ein hinterlegtes Eskalationsmodell werden den Mitarbeitern alle nötigen Informationen entsprechend der Maßnahme direkt und vor allem nutzerspezifisch (z. B. aggregiert für die Produktionsleitung, detailliert für den Analysten, etc.) zur Verfügung gestellt.
Die entwickelte BigPro-Plattform trägt durch die technologische Integration einer Störungsfrüherkennung, einem dynamischen Maßnahmenkatalog sowie einer bedarfsgerechten Informationsbereitstellung essentiell dazu bei, die von zunehmender Dynamik geprägte Produktion durch ein proaktives Reaktionsmanagement robuster gegenüber Abweichungen zu machen, um kostspielige Produktionsausfälle zu vermeiden.
Elektrische Fahrzeuge im Flottenverbund eröffnen durch die Einbindung in das öffentliche Stromnetz große Wertschöpfungspotentiale durch das Erbringen von Energiedienstleistungen. Dieser radikale Wandel zwingt Original Equipment Manufacturer (OEM) zur Untersuchung neuer Geschäftsfelder und der Schaffung ganzheitlicher Mobilitätskonzepte. Um diesen disruptiven Veränderungen gerecht zu werden, liegt der Fokus der vorliegenden Untersuchung auf der Entwicklung einer allgemeingültigen Bewertungssystematik für Elemente eines erweiterten Dienstleistungsportfolios für konkrete Anwendungsfälle von EV (Electric Vehicle)-Flottenbetreibern.
Lernen aus Daten
(2019)
Die Verfügbarkeit von Daten in Unternehmen ist in den vergangenen Jahren stark angestiegen und wird aufgrund der vernetzten Digitalisierung immer weiterwachsen. Unternehmensintern werden Daten in verschiedensten Abteilungen für die verschiedensten Prozesse in unterschiedlichsten Formaten und Qualitäten erzeugt: Klickdaten im Marketing, Testdaten in der Entwicklung, Maschinendaten in der Produktion oder Kundennutzungsdaten der eigenen Produkte und Services. Die Verwertung der Daten beschränkt sich heute oft auf abteilungsinterne Fälle. Das liegt daran, dass andere Abteilungen weder Transparenz über verfügbare Daten haben noch diese erhalten. Eine zusätzliche Herausforderung besteht darin, dass einige Anwendungssysteme eine übergreifende Datennutzung nicht zulassen, weil sie Daten in proprietären Formaten anbieten. Unternehmen fehlen damit die Voraussetzungen für optimierte Prozesse, moderne Kundenkommunikation und durchgängig datenbasierte Services. Es muss daher eine unternehmenseinheitliche Strukturierung der Datenverwaltung geschaffen werden.
Produzierende Unternehmen stehen unter großem Veränderungsdruck, der durch wachsende Produktkomplexität, steigende Kundenanforderungen und digitale Geschäftsmodelle induziert wird. Vorherrschende Trends wie Industrie 4.0 und Digitalisierung müssen genutzt werden, um nicht nur die Produktion effizienter zu gestalten, sondern auch innovative Geschäftsmodelle zu entwickeln. Diese gewährleisten, dass Unternehmen neue Märkte erschließen und neue Kunden gewinnen.
Die von Unternehmen in der Vergangenheit fokussierten produktzentrierten Geschäftsmodelle werden durch die Digitalisierung in nutzerzentrierte Geschäftsmodelle transformiert. Zudem ist gerade eine Veränderung im Verhalten der Kunden zu beobachten, die sich zunehmend gezielt für Produkte mit höherem Leistungsumfang in Bezug auf digitale Fähigkeiten entscheiden, sodass sich die Digitalisierung ebenfalls in den Produkten wiederfindet. Dauerhafte Wettbewerbsfähigkeit bedarf folglich erweiterter digitaler Leistungen in Produkten.
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.
Im Forschungsprojekt „Legitimise IT“ wurde ein einheitlicher Ansatz zur Nutzung von Schatten-IT für produzierende kleine und mittlere Unternehmen (KMU) entwickelt. Dadurch sollen KMU zur kontrollierten Legitimierung nutzenstiftender Schatten-IT unter Berücksichtigung vorhandener Risiken befähigt werden.
Schatten-IT ist in den meisten Unternehmen vorhanden. Durch den unkontrollierten Einsatz von Schatten-IT im Unternehmen entstehen zahlreiche Risiken, welche zu Ineffizienzen und Fehleranfälligkeiten bei den Betriebsabläufen führen können. Dabei wird die Entstehung von Schatten-IT nicht zuletzt durch die Schnelllebigkeit und Vielfalt der technologischen Entwicklungen weiter beschleunigt. Der Ansatz, durch eine strikte Vorgabe der Unternehmensführung lediglich auf genehmigte und zentral verwaltete IT-Anwendungen zurückzugreifen, um Schatten-IT zu unterbinden, hat sich in der unternehmerischen Praxis nicht bewährt. Bisherige Ansätze adressieren nicht die Gründe für die Notwendigkeit von Schatten-IT und bieten keinen organisatorischen und insbesondere technologischen Rahmen, um deren Vorteile unternehmerisch zu nutzen.
Daher wurde im Projekt ein Ansatz entwickelt, der einerseits die aufgezeigten Risiken minimiert und andererseits Mitarbeitenden die notwendigen Freiheiten für eigene, kreative Lösungen bietet. Damit Unternehmen ihre großen Herausforderungen bei der Abschätzung der Risiken- und Nutzenaspekte wie auch beim strikten Verzicht auf die eingesetzten Schatten-IT-Anwendungen bewältigen können, wird eine entsprechende Methodik gefordert.
5G in der Industrie
(2023)
Mit dem Ziel, die Relevanz der fünften Mobilfunkgeneration in industriellen wie auch gesellschaftlichen Anwendungsszenarien zu verdeutlichen, entstand dieses Whitepaper im Rahmen des Forschungsprojekts ‚Competence Center 5G.NRW‘ in Zusammenarbeit mit der Technischen Universität Dortmund, der Universität Duisburg-Essen, der Bergischen Universität Wuppertal und dem FIR an der RWTH Aachen als verantwortliche Forschungseinrichtungen.
Die Grundvoraussetzung für eine erfolgreiche Einführung eines Dokumentenmanagementsystems (DMS)/Enterprise Content Management Sytsems (ECM) besteht in einer sorgfältigen Analyse und Planung aller Einführungsaspekte. Die Zielsetzung, eine hohe Mitarbeiterakzeptanz und Stabilität des Systems auch in der Übergangsphase zu gewährleisten, sodass die Arbeits- und Auskunftsfähigkeit des Unternehmens nicht beeinträchtigt wird, ist nur durch ein professionelles Projektmanagement zu erreichen. Als unabhängiger Forschungsdienstleister bietet das FIR neben der Auswahl und Bewertung von Dokumentenmanagementsytemen auch eine systematische Unterstützung bei der Einführung von DMS/ECM an.
Viele Unternehmen, die noch unsicher sind, ob eine Investition in ein Dokumentenmanagementsystem (DMS) sinnvoll ist, stehen vor einer großen Herausforderung. Mit Hilfe eines PotenzialChecks DMS kann das FIR konkrete Nutzenpotenziale und eine erste Wirtschaftlichkeitsbetrachtung aufzeigen, um das Unternehmen in seiner Entscheidung zu unterstützen. Deutlich werden soll ferner, welche Funktionen das DMS beinhalten muss, damit die individuellen Anforderungen des Unternehmens erfüllt werden.
Im B2B-Bereich werden die sich daraus ergebenden Potenziale bisweilen kaum genutzt oder sind noch gänzlich unbekannt. Experten sind sich einig, dass zügiges Handeln und die Umsetzung immer neuer Kundenanforderungen vonnöten sind, wenn ein Unternehmen nicht vom Wettbewerb überrannt oder gar von Mitbewerbern übernommen werden will. Angesichts dieser Entwicklungen hatten sich die Veranstalter der „CDO Aachen“ unter dem Titel „Chancen digitaler Plattformen ergreifen!“ zum Ziel gesetzt, CIOs, CDOs, innovationstreibenden Projektmanagern und impulsgebenden Führungskräften mit ausgeprägter Technologiebegeisterung Impulse und Handlungsempfehlungen zu liefern, wie sie in ihrem Unternehmen wichtige Voraussetzungen schaffen und Fähigkeiten aufbauen können, um am Mehrwert digitaler Plattformen zu partizipieren.
Oft scheitert jene aber schon an einer fehlenden Ausrichtung an der Unternehmensstrategie und an der IT-Komplexität, die Effizienz verhindert und mitunter hohe Kosten verursacht. Um diese Herausforderungen meistern zu können, ist es unabdingbar, eine unternehmensindividuelle IT-Strategie zu entwickeln. Damit dieses Vorhaben leichter und besser gelingen kann, hat das FIR ein Whitepaper zu diesem Thema veröffentlicht.
Nowadays manufacturing companies are facing many different challenges as they are finding themselves in a dynamic and complex environment. Industrie 4.0 and its principles can help to manage these challenges. For example, companies should follow a principle called continuity of engineering. This continuity enables parallel development and production planning. One important measure to allow a continuity of engineering is the appropriate integration of IT (Information Technology) and OT (Operational Technology) within the company as well as along the whole value chain. Meant is the networking of machines and plant equipment with IT systems. The management of information resources for example allows data based decisions. Therefore, companies need to have a profound knowledge about the relationship between the integration and information processing of information systems.
There is a common understanding that a certain degree of IT and OT integration highly depends on the company’s typology, which we found out can be represented by the company’s business model. Therefore, we developed a methodology to identify the company’s business model and to derive relevant success factors, both based on a workshop-concept. Based on expert interviews, this enabled us to link the business model or company’s typology with the most important information management principles.
Especially in SMEs of the manufacturing industry, data is not sufficiently used to optimize processes. Some companies have implemented lighthouse “Industrie 4.0 projects”, but struggle with a broader approach. We present the results of a survey we performed that underlines that statement. There are approaches in the literature that propose generic architecture frameworks tackling the mentioned challenge. Still, most of them do not include the existing IT architecture of a company and fail to propose a comprehensive solution delivering a real benefit to companies. Therefore, companies cannot easily use them. For that reason, we developed and tested an Industrie 4.0 software platform architecture companies can use as a blueprint for their own implementation. This architecture is presented in this paper as well as the structured VDI 2221 approach we used to develop it.
People’s (and goods’) transport will fundamentally change due to autonomous driving and emission-reduced drives. This enables new mobility concepts, especially for inner-city transport of people. An example for such autonomous vehicles are so-called people-movers: small electrically powered busses carrying up to 15 passengers from individual departure points to individual destinations. Next to the research regarding autonomous driving and alternative types of drives, it is also necessary to study and research how future users are willing to use new types of inner-city transport. Such transport needs specific information platforms organizing the trips and routing the people mover. Those platforms do not yet exist.
As part of our research, we developed an exemplary people-mover platform architecture. We were using methods from agile software development to gather customer requirements, as well as an information logistics concept as a validated link between user requirements and the architecture. We designed the architecture using microservices to enable growth and adaptability at the same time. As the research is still going on, these characteristics are necessary in order to keep building a customer-focused platform for the inner-city mobility of the future.
Management of information and the IT systems it is stored in becomes a crucial capability for the industry. However, companies are struggling with the management of the various requirements and frequent changes of technology. Thus, IT complexity has become a major challenge for companies. At the same time, especially manufacturing companies are striving to implement Industrie 4.0 concepts. Many of these even have developed an Industrie 4.0 roadmap including various projects to change the company. Companies can develop such roadmaps by applying the Industrie 4.0 Maturity Index that gives a broad view on necessary capabilities for Industrie 4.0.
In our research, we analyzed data sets from over 10 manufacturing companies that have performed an Industrie 4.0 maturity assessment. Our hypothesis was that IT complexity challenges are hindering the implementation of Industrie 4.0 roadmaps significantly. We could prove this hypothesis at least for the companies analyzed and give insights on the specific challenges. Based on our analysis, we conclude our article by giving concrete recommendations on how to tackle IT complexity.
Die vorliegende Publikation beinhaltet die Projektergebnisse des Forschungsprojekts „FlAixEnergy – Innovative Energieflexibilitätsplattform zur Synchronisation und Vermarktung des regionalen Stromverbrauchs industrieller Anwender mit dezentraler Energieerzeugung in der Modellregion Aachen“ (Förderkennzeichen 0325819A-I). Dieses Forschungs- und Entwicklungsprojekt wurde mit Mitteln des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) gefördert und vom Projektträger Jülich (PTJ) betreut. Die Autoren sind für den Inhalt der Veröffentlichung verantwortlich.
Das Projekt "Rezept ECM" verfolgte das Ziel, Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus zu einem ganzheitlichen ECM-Konzept zu verhelfen, um den aktuellen Anforderungen an die Digitalisierung gerecht zu werden. Als Orientierungshilfe bei der Etablierung eines unternehmensweiten ECM-Konzepts wurde ein anwendungsnahes Modell entwickelt, welches die bestehende IT-Landschaft und die betrieblichen Abläufe berücksichtigt.
In der Smart-Service-Welt-Veröffentlichung der acatech von 2015 wird beschrieben, dass „Deutschland nur mit führenden softwaredefinierten Plattformen und Serviceplattformen zum digitalen Marktführer bei Smart Services aufsteigen kann". Mit diesen Plattformen können auf Datenanalysen basierende Services neu erstellt oder Produkte für den Kunden automatisiert individualisiert werden, wie zum Beispiel eine prädiktive Überwachung der Produkte oder die Einführung eines Software-Marktplatzes. Um dieses Ziel zu erreichen, haben Unternehmen eigene Softwarelösungen entwickelt. Der Betrieb solcher Software erfordert jedoch einen hohen Aufwand in der Pflege.
3PhasenKonzept DMS
(2009)
Viele Unternehmen haben erkannt, dass sie durch den Einsatz von Dokumentenmanagementsystemen (DMS) ihre Wettbewerbsfähigkeit erheblich verbessern können. Die Identifikation eines auf die individuellen Anforderungen des Unternehmens zugeschnittenen Systems stellt jedoch ein Unternehmen aufgrund der Unübersichtlichkeit des Marktes und der wenig konkreten und uneinheitlichen Begriffe im DMS-/ECM-Umfeld sowie der unscharfen Abgrenzung der Module und Einsatzformen vor eine komplexe Herausforderung. Als unabhängiger Forschungsdienstleister bietet das FIR eine hersteller- und produktneutrale Unterstützung bei der Auswahl, Planung und Implementierung von DMS-Anwendungen. Zur Anwendung kommt das am FIR entwickelte 3PhasenKonzept, das eine in der Praxis vielfach bewährte Vorgehensweise darstellt, die in der Vergangenheit insbesondere bei der ERP-Auswahl eingesetzt wurde.
An den Einsatz von Dokumentenmanagementsystemen (DMS) werden große Erwartungen hinsichtlich Kostenreduzierung und Qualitätssteigerung gestellt. Jedoch können bei einer fehlenden Bedürfnis-, Nutzen- oder Anforderungsanalyse die Zielvorstellungen oft nicht erreicht werden. Wird ein falsches System ausgewählt oder ein richtiges System falsch eingesetzt, kann das Resultat einer fehlenden Ausgangsanalyse oder eines mangelhaften Einführungsprozesses sein. Aus diesem Grund sollte vor der eigentlichen DMS-Einführung untersucht werden, ob der Einsatz eines DMS für ein Unternehmen sinnvoll ist und sich die Investition amortisiert.
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)
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)
Der Technologie- und Trendradar 2022 enthält die neusten Technologien und Trends des vergangenen Jahres. Im aktualisierten Radar wurden die Technologiereifegrade in den Steckbriefen neu bewertet, die Anwendungen, Potenziale und Herausforderungen der Technologien wo nötig aktualisiert und neue Technologien aufgenommen.
Der Technologie- und Trendradar 2022 enthält elf neue Steckbriefe. Das Technologiefeld Vernetzung wurde um Eventgetriebene IT-Architekturen, Internet of Behaviors und Web3 erweitert. Dem Feld Virtualisierung wurde die Technologie Metaverse hinzugefügt. Das Technologiefeld Datenverarbeitung wurde um den Trend Data-Centric AI ergänzt, das Feld Prozesse um den Trend Digitale Souveränität. Im Technologiefeld Produkte wurden die Technologien Edge AI, Inter Planetary File System (IPFS), Photonische Siliziumchips, Soft-Robotik und Neuromorphic Computing aufgenommen.
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 )
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.
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.
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.
Methods of machine learning (ML) are notoriously difficult for enterprises to employ productively. Data science is not a core skill of most companies, and acquiring external talent is expensive. Automated machine learning (Auto-ML) aims to alleviate this, democratising machine learning by introducing elements such as low-code / no-code functionalities into its model creation process. Multiple applications are possible for Auto-ML, such as Natural Language Processing (NLP), predictive modelling and optimization. However, employing Auto-ML still proves difficult for companies due to the dynamic vendor market: The solutions vary in scope and functionality while providers do little to delineate their offerings from related solutions like industrial IoT-Platforms. Additionally, the current research on Auto-ML focuses on mathematical optimization of the underlying algorithms, with diminishing returns for end users. The aim of this paper is to provide an overview over available, user-friendly ML technology through a descriptive model of the functions of current Auto-ML solutions. The model was created based on case studies of available solutions and an analysis of relevant literature. This method yielded a comprehensive function tree for Auto-ML solutions along with a methodology to update the descriptive model in case the dynamic provider market changes. Thus, the paper catalyses the use of ML in companies by providing companies and stakeholders with a framework to assess the functional scope of Auto-ML solutions.
Methods of machine learning (ML) are difficult for manufacturing companies to employ productively. Data science is not their core skill, and acquiring talent is expensive. Automated machine learning (Auto-ML) aims to alleviate this, democratizing machine learning by introducing elements such as low-code or no-code functionalities into its model creation process. Due to the dynamic vendor market of Auto-ML, it is difficult for manufacturing companies to successfully implement this technology. Different solutions as well as constantly changing requirements and functional scopes make a correct software selection difficult. This paper aims to alleviate said challenge by providing a longlist of requirements that companies should pay attention to when selecting a solution for their use case. The paper is part of a larger research effort, in which a structured selection process for Auto-ML solutions in manufacturing companies is designed. The longlist itself is the result of six case studies of different manufacturing companies, following the method of case study research by Eisenhardt. A total of 75 distinct requirements were identified, spanning the entire machine learning and modeling pipeline.
Digitales Prozessmanagement
(2022)
Die aktuellen Krisen (Pandemie, Krieg) zeigen sehr deutlich, wie empfindlich die globalisierte Wirtschaft auf Störungen der Märkte und Lieferketten bei Rohstoffen, Nahrungsmitteln, Energie usw. reagiert. Der Erfolg heutiger Unternehmen ist aber auch zu einem hohen Grad vom digitalen Umfeld geprägt. Dabei spannt sich der Bogen vom defensiven Ansatz der IT-Security bis zum kooperativen Ansatz eines neuen wertschöpfenden Datenaustausches, bei dem zertifizierte Plattformen volle Datensouveränität gewährleisten.
Der digitale Umbruch stellt Organisationen vor gewaltige Veränderungen: etablierte Marktstrukturen werden durch disruptive Innovationen verändert und die Unternehmen sind mit der Herausforderung konfrontiert, sich an neue Gegebenheiten anzupassen. Eine Bereitschaft zur Veränderung wird zwar gerne kommuniziert, scheitert jedoch oft an internen Widerständen und fehlenden Ressourcen.
Der Begriff der digitalen Resilienz meint die Verbindung der klassischen Unternehmensresilienz mit der IT-Resilienz zu einem umfassenden Konzept der unternehmerischen Widerstandfähigkeit. Dadurch soll die Aufrechterhaltung der alltäglichen Wettbewerbsfähigkeit in einer dynamischen, digitalisierten Umgebung gewährleistet werden.
Digitalisierung findet überall in Unternehmen statt, jede Abteilung beschäftigt sich damit, die eigenen Prozesse effizient zu digitalisieren oder neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Gleichzeitig hat das Jahr 2021 gezeigt: Geht man dabei nicht mit Bedacht vor, steigt die Gefahr von Cyber-Angriffen und Datenschutzverstößen deutlich. Bei dieser Gradwanderung soll ausgerechnet das seit Jahren totgesagte EAM ein Baustein sein, um Unternehmen zu unterstützen? Wir sagen: Ja!
Allerdings muss EAM dafür die Besenkammer der IT verlassen und komplett neu gedacht werden. Viele existierende Methoden und Ansätze sind dabei sinnvoll und wertstiftend aber ohne einen entsprechenden sinnstiftenden Überbau und einer Integration von EAM in die Fachbereiche und Unternehmensprozesse kann EAM in der Praxis nicht gelingen. Nur bei einer Neuausrichtung der IT-Organisation, einer Neudefinition der notwendigen Kompetenzen und Veränderungen des Mindsets in EAM-Funktionen von Unternehmen kann diese echte Mehrwerte für das Gesamtunternehmen schaffen.
In diesem Vortrag skizzieren wir die Sicht des FIR e. V. an der RWTH Aachen darauf, wie man ein pragmatisches EAM gestaltet und wie man dieses in Unternehmensprozesse & -strukturen integriert.
Technologien und Know-how zur klimafreundlichen Energieversorgung „Made in Germany“ sind weltweit gefragt. Immer mehr Regierungen und Unternehmen erkennen: Erneuerbare Energien und Energieträger sowie Energieeffizienz und intelligente Systemlösungen, verringern die Abhängigkeit von fossilen Ressourcen, leisten einen Beitrag zum Klimaschutz und helfen dabei, Kosten zu senken und damit die Wettbewerbsfähigkeit zu stärken.
Mit dem Ziel, deutsche Technologien und Know-how weltweit zu positionieren, unterstützt die Exportinitiative Energie des BMWK, Anbieter von klimafreundlichen Energielösungen bei der Erschließung von Auslandsmärkten. Dies trägt zur Stärkung des Wirtschaftsstandorts Deutschland und der Erreichung globaler Klimaschutzziele bei. Dieser Vortrag behandelt das Potential von künstlicher Intelligenz in Verteilnetzen.
Technologies and know-how for climate-friendly energy supply “Made in Germany” are in demand worldwide. More and more governments and companies are realizing: Renewable energies, energy efficiency and intelligent system solutions reduce the dependency on fossil resources, make a contribution to climate protection and help to cut costs and thus strengthen competitiveness. With the aim of positioning German technologies and know-how worldwide, the Energy Solutions Made In Germany of the BMWK supports the provider of climate-friendly energy solutions in opening up foreign markets. This helps to strengthen Germany as a business location and to achieve global climate protection goals. This presenatation gave an insight into the potential of artificial intelligence in distribution grids.
Crises pose significant short and long-term threats to companies. The research project PAIRS aims to strengthen the resilience of actors in the supply-chain, en-ergy, and healthcare sectors in crisis situations. The basis for this is the newly created potential in data exchange, which is leveraged by combining internal with external (company-)data, e.g. in the GAIA-X network. AI is then the key to iden-tifying the time of the crisis and deriving appropriate actions to deal with it. Therefore, crisis scenarios are generated, and risks are assessed. In this paper, the project fundamentals are discussed. This includes the development of a project definition of the term "crisis", which is based on literature research of various scientific disciplines (e.g. economics or political science), as well as interviews with professional and academic experts from different fields. Moreover, a specif-ic example from the supply-chain domain is introduced to illustrate the process of requirement identification.
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.
Im neu gestarteten Forschungsprojekt ‚STAFFEL‘ soll eine Internetplattform entstehen, die mithilfe von KI-Algorithmen Langstrecken des Straßengüterverkehrs in Teilstrecken
zerlegt. Speditionen können dann die Teilstrecken ihrer Touren über einen Lenkzeiten-Marktplatz an geeignete Frachtführer vermitteln. Am Ende einer Teilstrecke sollen die Trailer durch digitalisierte IoT-Schlösser schlüssellos an den nächsten, ausgeruhten Fahrer übergeben werden. Durch die IoT-Schlösser soll ein sicherer und robuster Übergabeprozess etabliert werden, sodass die Übergabe des Trailers auch speditionsübergreifend gewährleistet werden kann. Zudem sollen weiterführende Services für Fahrer wie Hotelreservierung oder Mautbuchung inkludiert und so der Planungsprozess für die
Fahrer vereinfacht werden.
Besonders in den letzten Krisen konnte die Anfälligkeit unserer gesamten Wert-schöpfungsnetzwerke beobachtet werden. Auch, wenn sich alle Krisen im Detail fundamental unterscheiden, haben alle Eines gemeinsam: eine frühzeitige Risiko-bewertung sowie eine gezielte Reaktion sind zur Bewältigung einer Krise notwen-dig. Um dies zu ermöglichen, wird im Forschungsprojekt PAIRS (Privacy-Aware, In-telligent and Resilient CrisiS Management) eine szenariobasierte Krisenmanage-mentplattform entwickelt, in welcher auf Basis von hybriden KI-Methoden Krisen identifiziert und deren Entwicklung antizipiert werden können. Hierfür wurden ver-schiedene Anwendungsfälle erfasst und deren domänenübergreifenden Wechselwirkungen systematisch untersucht.
Die vorliegende Publikation soll dazu dienen, ein aktuelles Stimmungsbild der Industrie zu der Einführung von 5G einzufangen. Dazu wird analysiert, wie eine 5G-Einbindung in bereits bestehende IoT-Plattformen gelingen kann und welche Möglichkeiten zukünftig realisierbar werden. Dazu stellen wir fünf Hypothesen zum Einfluss von 5G auf IoT-Plattformen auf und leiten daraus ein Visionsbild eines 5G-Plattformkonzepts ab. Um den Einfluss der industriellen Einführung der Mobilfunkgeneration 5G auf IoT-Plattformen bewerten zu können, wurden sowohl Visionsbild als auch Hypothesen innerhalb strukturierter Interviews mit IoT-Plattformanbietern diskutiert und aufgearbeitet. Nachdem in Kapitel 2 die relevanten Grundlagen hinsichtlich des neuen Mobilfunkstandards 5G und Plattformen erarbeitet werden, werden in Kapitel 3 die Ergebnisse und Erkenntnisse der Interviews mit den Plattformanbietern zusammengefasst und erörtert. Basierend auf den Interviews geben wir einen Überblick über die konkreten Herausforderungen, das Interesse diverser Stakeholder und die aktuellen Entwicklungen rund um das Thema.
Networked digitalisation as an enabler for smart products and data-based business models presents companies with numerous and diverse challenges on their way through the digital transformation. Various reference architecture models have been developed in recent years to support these companies. A detailed analysis of these and in particular their use by companies quickly showed that currently existing reference models have major weaknesses in their practical suitability. With the Aachen Digital Architecture Management (ADAM), a framework was developed that specifically addresses the weaknesses of existing reference architectures and specifically takes up their strengths. As a holistic model, specially developed for use by companies, ADAM structures the digital transformation of companies in the areas of digital infrastructure and business development starting from customer requirements. Systematically, companies are enabled to drive the design of the digital architecture, taking into account design fields. The description of the design fields offers a detailed insight into the essential tasks on the way to a digitally networked company. The model is not only a structuring aid, but also contains a construction kit with the design fields to configure the procedure in the digital transformation. The procedure differentiates between the development of the digitalisation strategy and the implementation of the digital architecture. Three different case studies also show how ADAM is used in industry, what structuring support it can provide and how the digital transformation can be configured. The breadth and depth of ADAM enable companies to take the path of digital transformation systematically and in a structured manner, without ignoring the value-creating components of digitalisation. This qualifies ADAM as a sustainability-oriented framework, as it places the economic scaling, needs-based adaptation and future-oriented robustness of solution modules in the focus of digital transformation.
In the age of digitalization, IT strategies are becoming increasingly important. This is due to the fact that corporate IT is the key enabler of digitalization. In many companies, however, corporate IT is not well-aligned with the overall organizational strategy, preventing it from providing the best possible value for the different organizational units. A major challenge is posed by what we term IT complexity, which reduces efficiency and generates high costs for the corporate IT department.
This white paper outlines solutions for companies facing this issue. First, we provide an overview of the relevant terms and highlight the challenges confronting enterprises today. Central to this paper, we describe a four-step approach for the design development of an IT strategy. We introduce various tools with which to assess the current situation and identify relevant aspects of the business environment. Subsequently we outline an approach to strategy formulation and describe tools for strategy implementation and monitoring. Finally, an outlook into the future highlights what companies need to do to thrive into the future.
IT-Strategien werden im Digitalisierungszeitalter immer wichtiger, da die Unternehmens-IT die Unternehmen erst für die Digitalisierung befähigt. In vielen Unternehmen steht die Unternehmens-IT jedoch nicht mit der Unternehmensstrategie im Einklang und kann so den Fachbereichen keinen optimalen Mehrwert liefern. Eine große Herausforderung dabei ist die IT-Komplexität, welche Effizienz verhindert und in der Unternehmens-IT mitunter hohe Kosten verursacht.
Dieses Whitepaper enthält hierzu konkrete Lösungen für Unternehmen. Dazu geben wir zuerst einen Überblick über die relevanten Begriffe und legen dar, vor welchen Herausforderungen Unternehmen heute stehen. Zentraler Teil des Whitepapers ist die Beschreibung eines vierschrittigen Vorgehens zur Gestaltung einer IT-Strategie. Wir stellen verschiedene Werkzeuge vor, mit denen der Ist-Stand und relevante Aspekte des Umfeldes erhoben werden können. Es wird ein Vorgehen zur Formulierung der Strategie und Werkzeuge zur Umsetzung der Strategie und Überwachung dieser Umsetzung beschrieben. Ein Blick in die Zukunft zeigt auf, worauf Unternehmen künftig achten müssen.
Dieses Forschungs- und Entwicklungsprojekt wurde durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Rahmen des Programms „KMU-innovativ: Produktionsforschung“ (Förderkennzeichen 02K19K010) gefördert und vom Projektträger Karlsruhe (PTKA) betreut. Die Verantwortung für den Inhalt dieser Veröffentlichung liegt bei den Autoren.
Die vernetzte Digitalisierung als Befähiger für Intelligente Produkte und datenbasierte Geschäftsmodelle stellt Unternehmen vor zahlreiche und vielfältige Herausforderungen auf dem Weg durch die digitale Transformation. Zur Unterstützung dieser Unternehmen wurden in den vergangenen Jahren diverse Referenzarchitekturmodelle entwickelt. Eine detaillierte Analyse derselben und insbesondere ihrer Nutzung durch Unternehmen zeigt schnell, dass aktuell bestehende Referenzmodelle große Schwächen in der Anwendung und somit in der Praxistauglichkeit aufweisen. Mit dem Aachener Digital-Architecture-Management (ADAM) wurde ein Modell entwickelt, das gezielt die Schwächen bestehender Referenzarchitekturen adressiert, ohne ihre Stärken zu vernachlässigen. Als holistisches Modell, speziell für die Anwendung durch Unternehmen entwickelt, strukturiert das ADAM-Modell die digitale Transformation von Unternehmen in den Bereichen der digitalen Infrastruktur und der Geschäftsentwicklung. Systematisch werden Unternehmen dazu befähigt, die Gestaltung der Digitalarchitektur unter Berücksichtigung von Gestaltungsfeldern voranzutreiben. Dabei bietet das Modell nicht nur eine Strukturierungshilfe, sondern beinhaltet auch einen Baukasten, um das Vorgehen in der digitalen Transformation zu konfigurieren. Durch die Breite und Tiefe von ADAM werden Unternehmen befähigt, den Weg durch die digitale Transformation systematisch und strukturiert zu bestreiten, ohne die wertschöpfenden Bestandteile der Digitalisierung aus den Augen zu verlieren.
Geschäftskritischer Erfolgsfaktor oder notwendiges Übel: Stammdatenmanagement ist eine Disziplin, die in der Praxis oft nicht den angemessenen Stellenwert erfährt. Meist wird eine schlechte Datenqualität zwar als Problem wahrgenommen, jedoch von den Unternehmen nicht behandelt. Das Resultat ist, dass Redundanzen und Inkonsistenzen in den Stammdaten weiter anwachsen und letztendlich auch die Prozesse, die auf die Daten zugreifen, ins Stocken geraten. Die mangelnde Konsequenz in der Datenpflege hat zwei Hauptursachen: Zum einen sind die konkreten Nutzenpotentiale mitunter nur schwer ersichtlich und der direkte Beitrag zum Unternehmenserfolg häufig nicht greifbar. Zum anderen mangelt es oftmals an geeigneten Lösungsansätzen oder deren konsequenter Umsetzung.
Ganzheitliches betriebliches SDM erfordert sowohl strategische, organisatorische als auch informationstechnische Maßnahmen in Unternehmen. Es ist notwendig, das SDM mit der strategischen Planung des Unternehens in Einklang zu bringen und geeignete Datenpflegeprozesse zu definieren, die, unter Einbindung von IT- und Fachabteilungen, sowohl Verantwortlichkeiten als auch das Vorgehen beschreiben. Eine Stammdatenarchitektur, die aktuelle und korrekte Stammdaten innerhalb der IT-Landschaft gewährleistet, muss gewählt, und geeignete Datenstrukturen, die sowohl die Anforderungen der Fachabteilungen abdecken, als auch den benötigten Grad an Interoperabilität ermöglichen, müssen geschafften werden.
Das Ziel des vorliegenden White Papers ist es, dem Leser einen Einblick in das Themengebiet SDM zu gewähren. Es beschreibt die verschiedenen Handlungsfelder von SDM und liefert Methoden für die einzelnen Gestaltungsbereiche. Weiterhin liefert es eine Vorgehensweise, um systematisch die Stammdatenqualität zu optimieren und nachhaltiges SDM im Unternehmen zu etablieren.
Ziel des vorliegenden Whitepapers ist es, dem Leser einen Einblick in das Themengebiet Stammdatenmanagement zu gewähren. Anfangs werden
hierfür das Stammdatenthema vorgestellt und die Grundlagen beschrieben. Ferner werden die einzelnen Handlungsfelder und Gestaltungsbereiche
aufgezeigt. Ein weiterer Abschnitt widmet sich der Schnittstelle zwischen Big Data und Stammdaten. Letztendlich liefert das Whitepaper eine Vorgehensweise, um systematisch die Stammdatenqualität zu optimieren und nachhaltiges SDM im Unternehmen zu etablieren.
[Whitepaper] Pick-by-Voice
(2016)
Unternehmen stehen vor der Herausforderung, die internen Prozesse der Produktionslogistik kostengünstiger, effizienter und flexibler zu gestalten. Eine Möglichkeit dazu bietet der Einsatz sogenannter „Pick-by-Voice“-Lösungen. Pick-by-Voice ist ein belegloses Kommissionierungssystem. Den Mitarbeitern wird durch einen Sprachdialog ermöglicht, einzelne Anweisungen des Arbeitsprozesses entgegenzunehmen. Diese Technologie schafft die Möglichkeit, interne Logistikprozesse durch interaktive Kommunikation zu optimieren. Alle wichtigen Details liefert dieses Whitepaper.
Klar Schiff
(2009)
Im Rahmen dieser Studie untersuchten das Forschungsinstitut für Rationalisierung e. V. an der RWTH Aachen und die Universität St. Gallen
(Lehrstuhl Produktionsmanagement) 24 Veröffentlichungen von 11 Beratungsunternehmen. Dabei wurden über 200 Aussagen zur Bewältigung der Krise bewertungsneutral identifiziert und analysiert.
Factory automation and production are currently
undergoing massive changes, and 5G is considered being a key
enabler. In this paper, we state uses cases for using 5G in the
factory of the future, which are motivated by actual needs of the
industry partners of the “5Gang” consortium. Based on these use
cases and the ones by 3GPP, a 5G system architecture for the
factory of the future is proposed. It is set in relation to existing
architectural frameworks.
Informationssystem-Architekturen produzierender Unternehmen für die Digitalisierung gestalten
(2018)
Die durchgängige, systemunterstützte, digitale Gestaltung von
Prozessen besteht im Industrie-4.0-Zeitalter noch immer als großes Handlungsfeld, sowohl innerhalb von Unternehmen als auch nach außen. Insbesondere produzierende Unternehmen verfügen im Vergleich zu Unternehmen anderer Branchen, beispielsweise aus der Finanzbranche oder der Logistik, über eine geringe Systemunterstützung und stehen daher im Zentrum dieser Betrachtung. Gleichzeitig sind die
Erkenntnisse jedoch auf Unternehmen aus weiteren Branchen übertragbar.
Um durchgängige Prozesse zu gestalten und verfügbare Informationen bei der Entscheidungsfindung aufwandsarm nutzen zu können, benötigen Unternehmen eine integrierte Informationssystem-Architektur. Dem steht die oft hohe IT-Komplexität entgegen, die durch eine Vielfalt an Informationssystemen und Vielzahl an neuen Anforderungen entsteht. Um sich der Frage nach der Gestaltung einer integrierten Informationssystem-Architektur anzunähern, muss zunächst der Ist-Zustand der verwendeten Informationssysteme verstanden und die entsprechenden Architekturen müssen beschrieben werden. Auf dieser Basis kann eine Zielarchitektur entwickelt werden, die den Weg für Unternehmen vorzeichnet.
In dem folgenden Beitrag wird daher zuerst eine Einordnung bestehender Konzepte zu Informationssystem-Architekturen – also der Ordnung von Informationssystemen im Unternehmen – vorgenommen. Darauf aufbauend wird eine Morphologie zur Beschreibung von Informationssystemen in den vier Dimensionen technik-, organisations-, prozess- sowie datenbetreffende Merkmale vorgestellt. Unter Nutzung dieser Merkmale setzen sich Informationssystem-Architekturen aus mehreren Ausschnitten eines multidimensionalen Architekturraums zusammen; hierzu
werden im Beitrag entsprechende Darstellungsformen vorgeschlagen. Um Unternehmen praktische Handlungsempfehlungen zu geben, werden abschließend anhand der Darstellung einer Zielinformationssystem-Architektur Gestaltungsoptionen für Unternehmen auf dem Weg der Digitalisierung aufgezeigt.
Mit dem Internet of Production kann gemäß den spezifischen Bedürfnissen und komplexen Anforderungen von produzierenden Unternehmen eine systemübergreifende Informationsverfügbarkeit erreicht und somit systemweit Prozesse beschleunigt werden. Zur Implementierung der Idee des Internet of Production bedarf es einer Software-Plattform, welche den hohen Anforderungen an die Verlässlichkeit von bereitgestellten Daten, umfassender Datenintegration und analytischen Features gerecht wird. Unternehmen werden dabei vor die Herausforderung gestellt, aus der stetig wachsenden Anzahl an IoT-Plattformen eine auszuwählen, die den individuellen Anforderungen des Unternehmens gerecht wird. Die vorliegende Plattformstudie bietet deshalb eine Übersicht über die wichtigsten IoT-Plattformen, welche für eine Implementierung der Ansätze des Internet of Production infrage kommen. Sie soll eine Entscheidungsgrundlage für produzierende Unternehmen bilden, anhand derer eine individuelle und qualifizierte Auswahl einer Softwareplattform getroffen werden kann. Für die Studie wurde daher eine Befragung bei IoT-Plattformanbietern durchgeführt. Die Auswertung der Befragung zeigt unterschiedliche Schwerpunkte der Funktionen von IoT-Plattformen.
Technology management can significantly influence the strategic decisions of a company and thus cause success or failure. Basic templates for technology management are technology radars as well as the determination of the technology readiness level (TRL) to be able to evaluate the maturity of newly deployed technologies (e.g., newcomer vs. established). The radars, as well as the TRL, are identified in time-consuming, manual research by subject matter experts from external consultancies. This process is often repeated due to the further development and new development of technologies so that the necessary research becomes an ongoing task. The TechRad research project, therefore, aims to automate the identification of the TRL as well as technology radars using web crawling and Natural Language Processing (NLP). To commercialize the pre-competitive prototype, the development of a pre-competitive business model is the goal of this paper. Based on customer analyses, a target group definition is created. Based on user interviews, the precompetitive business model will be detailed in a four-step approach using a business model canvas and a value proposition canvas.
The operation of CNC milling is expensive because of the cost-intensive use of cutting tools. The wear and tear of CNC tools influence the tool lifetime. Today’s machines are not capable of accurately estimating the tool abrasion during the machining process. Therefore, manufacturers rely on reactive maintenance, a tool
change after breakage, or a preventive maintenance approach, a tool change according to predefined tool specifications. In either case, maintenance costs are high due to a loss of machine utilization or premature tool change. To find the optimal point of tool change, it is necessary to monitor CNC process parameters during machining and use advanced data analytics to predict the tool abrasion. However, data science expertise is limited in small-medium sized manufacturing companies. The long operating life of machines often does not justify investments in new machines before the end of operating life. The publication describes a cost-efficient approach to upgrade legacy CNC machines with a Tool Wear Prediction Upgrade Kit. A practical solution is presented with a holistic hardware/software setup, including edge device, and multiple sensors. The prediction of tool wear is based on machine learning. The user interface visualizes the machine condition for the maintenance personnel in the shop floor. The approach is conceptualized and discussed based on industry requirements. Future work is outlined.
Ziel des bearbeiteten Projekts war die Entwicklung einer teilautomatisierten Entschei-dungsunterstützung auf Basis von Dashboards in zwei Anwendungsunternehmen. Da-mit Unternehmen in Zukunft Entscheidungen datenbasiert treffen können, konnte im Projekt BaSys4Dash aufgezeigt werden, wie BaSys 4 als Grundlage dienen kann, um Auswertungen teilautomatisiert durchzuführen und Informationen situations- und an-wendungsgerecht auf Dashboards zu visualisieren. Dabei wurde die Architektur von BaSys 4 genutzt, um das Potenzial von einheitlichen Schnittstellen zu heben. Hierbei sind standardisierte Komponenten wie das Verwaltungsschalenkonzept berücksichtigt worden. Entscheidungsfindungsprozesse werden dadurch digital unterstützt, sodass nicht mehr nur auf Erfahrungen und Wissen zurückgegriffen werden muss. Anwen-dung findet BaSys4Dash zum einen zur Schaffung von Transparenz in der innerbe-trieblichen Auftragssteuerung und zum anderen zur Optimierung der Planung von In-standhaltungsmaßnahmen. Abschließend wurde eine Methode entwickelt, um in der Zukunft weitere Anwendungsfälle durch individuelle Konfiguration von Dashboards im Zusammenhang mit Micro-Services zu realisieren.
Eine Herausforderung für produzierende Unternehmen in der Entwicklung intelligenter Produkte besteht darin, dass die Zielstellung, die mit einem intelligenten Produkt verfolgt wird, nicht expliziert ist. Zudem ist oftmals nicht spezifiziert, in welchem Anwendungsfall ein intelligentes Produkt agieren soll. Produzierende Unternehmen benötigen Unterstützung, um eine zielorientierte und folglich wirtschaftliche Melioration existierender Produkte zu gewährleisten. Ebendiese Melioration wird im Kontext von intelligenten Produkten als Smartifizierung bezeichnet und stellt damit einen Entwicklungsprozess dar, der ein bestehendes Produkt als Ausgangssituation im Sinne einer Anpassungskonstruktion expliziert. Die originäre Produktfunktion wird folglich nicht verändert, sondern das Produkt um digitale Funktionen und Dienstleistungen erweitert. Der Artikel befasst sich daher erstens mit der Beschreibung generischer Ziele für den Einsatz intelligenter Produkte im Maschinenbau. Eine Zusammenstellung und Erläuterung solcher Ziele unterstützt Unternehmen, eine Präzisierung der Zielfestlegung in der Initiierungsphase eines Smartifizierungsprojekts durchzuführen. Zweitens wird unter Anwendung der Ziel-Mittel-Beziehung ein Anwendungsfall intelligenter Produkte beschrieben. Abschließend werden beide Aspekte in einer Methode zusammengefasst, wie mittels Ziel- und Anwendungsfallbetrachtung Anforderungen abgeleitet und wie diese Elemente in Vorgehensmodelle der Produktentwicklung eingebettet werden können. Exemplarisch wird anhand einer Stanzmaschine aufgezeigt wie die Methode und die sich daraus ableitenden Ergebnisse im Smartifizierungsprozess zur Entwicklung einer intelligenten Stanzmaschine eingesetzt werden.
Die Telekommunikationswirtschaft ist durch immer kürzer werdende Innovationszyklen sowie ein stetig komplexer werdendes Produktportfolio gekennzeichnet. Produkte in diesem turbulenten Marktumfeld zu entwickeln, am Markt erfolgreich zu platzieren und zu dem richtigen Zeitpunkt den Kunden auf eine geeignete Produktalternative zu migrieren, setzt ein ganzheitliches Produktlebenszyklusmanagement voraus. Dieser Managementansatz, der bisher vor allem in der Fertigungsindustrie einen hohen Verbreitungsgrad besitzt, gewinnt in der Dienstleistungswirtschaft insgesamt und im Speziellen in der Telekommunikationswirtschaft zunehmend an Bedeutung. In dieser Arbeit wird ein systemisches Modell für das PLM von konvergenten TK-Produkten entworfen. In vier Gestaltungsbereichen eines systemischen PLMs, der PLM-Strategie, dem PLM-Prozess, der Produktarchitektur und der PLM IT-Architektur, werden TK-spezifische Gestaltungselemente definiert und im Rahmen einer weltweit durchgeführten Studie überprüft. Da insbesondere in der Telekommunikationswirtschaft eine Intransparenz über die Gestaltung eines systemischen PLM herrscht, wurde eine empirische Form der Untersuchung gewählt. Zum einen gelingt damit eine erste breite Bestandsaufnahme über den Status Quo des PLMs in der Telekommunikationswirtschaft überhaupt. Zum anderen erlaubt eine empirische Untersuchung Wirkungsbeziehungen von PLM-Gestaltungselementen auf PLM-Erfolgskriterien zu quantifizieren und damit vergleichbar für eine Priorisierungsentscheidung zu machen. Vor dem Hintergrund der Heterogenität von Telekommunikationsunternehmen werden die Wirkungsbeziehungen und der Implementierungsgrad der PLM-Gestaltungselemente in Abhängigkeit von dem Komplexitätsniveau beschrieben. Dadurch werden Entscheidungsträger dabei unterstützt aus der Vielzahl an möglichen Gestaltungsoptionen, diejenige mit der besten Aufwand-Nutzen-Relation entsprechend dem spezifischen Komplexitätsniveau auszuwählen.
Immer mehr und immer sicherheitskritischere Prozesse werden durch mobile Computer unterstützt. Fernab vom Firmengelände kann auf unternehmenseigene Informationssysteme zugegriffen werden. Im Jahr 2003 konnten gerade 5% der Mitarbeiter deutscher Firmen von außen auf Unternehmenssysteme zugreifen, 2006 waren es bereits 63%. Mit mobilen Computern werden dort Dokumentationen angefertigt, Informationen beschafft und Prozesse gesteuert. Der Nutzen solcher Lösungen liegt auf der Hand: die vor Ort angefertigte Dokumentation muss nicht erneut erfasst werden, die Informationsbeschaffung mit mobilen Computern ersetzt telefonische Recherchen und die Steuerung kann direkt und effizient durchgeführt werden. Dem Produktivitätsgewinn stehen jedoch neue Risiken gegenüber: der Benutzer eines mobilen Computers kann leicht Bezugsobjekte verwechseln; Fehlinformationen oder -steuerungen sind die Folge. Solchen Risiken kann mit einem effektiven Zugriffsschutz begegnet werden. Die Herausforderung bei der Definition von Zugriffsberechtigungen liegt in der korrekten Abbildung von Organisationen und deren Abläufen. Einzelne Benutzer verfügen in großen Produktivsystemen häufig über mehreren Millionen Einzelberechtigungen. Unter dem Titel Role-Engineering werden daher Vorgehensweisen definiert, um dieser Komplexität Herr zu werden und systematisch Zugriffsregeln zu entwickeln. Bestehendes Role-Engineering eignet sich jedoch nicht zur Definition ortsabhängiger Zugriffskontrollen aus Geschäftsprozessen, da es weder Orte noch Geschäftsprozesse mit einbezieht. Das vorliegende Werk füllt diese Lücke und beschreibt eine prozessorientierte Methode zur Modellierung ortsabhängiger Zugriffsrechte für mobile Informationssysteme. Sie liefert damit ortsabhängiges, prozessorientiertes Role-Engineering. Ausgangspunkt sind dokumentierte, mobile Geschäftsprozesse in Form einer Geschäftsprozessdokumentation. Diese werden in einfachen systematischen Schritten in praktischen Zugriffsschutz für mobile Informationssysteme überführt. Die Methode bezieht Orte als Entscheidungskriterium für Zugriffskontrollen ein und ermöglicht deren Modellierung sowie Auswertung. Sie deckt den vollständigen Weg ab: von nicht dokumentierter, durch mobile Informationssysteme unterstützte Geschäftstätigkeit, über verschiedene Zwischenschritte, bis zu ortsabhängigen Zugriffskontrollen.
Innovationen sind notwendig, um langfristig Unternehmensgewinne und wirtschaftliches Wachstum zu sichern. Grundlage marktfähiger technischer Innovationen ist ein Wissensvorsprung, der vor allem durch Forschung und Entwicklung (F&E) erreicht werden kann. Die Geheimhaltung, also der Schutz des Wissens gegenüber Wettbewerbern, ist eine wesentliche Voraussetzung für den existenziellen Wissensvorsprung, der Basis des Unternehmenserfolgs ist.
Im "Data Quality Center" widmen sich Experten und Forscher der Hochschule Heilbronn, des FIR und des Trovarit Competence Centers Datenmanagement gemeinsam der Frage, mit welchen Werkzeugen und Methoden Unternehmen effizient die Qualität ihrer Stammdaten messen und verbessern können. Erstes Ziel ist die Entwicklung einer Methodik und Toolchain für das betriebliche Stammdatenmanagement zur Evaluierung und Sicherung der Stammdatenqualität. Der Beitrag liefert erste Ergebnisse sowie eine Marktübersicht zu MDM-Lösungen. Außerdem wird die DQC-Methodik zur Bewertung der Stammdatenqualität im Unternehmen beschrieben.
Kern des Forschungsprojekts UrbanMove ist die Hypothese, dass sich in naher Zukunft Großstädte für eine emissionsärmere Zukunft mit innovativen Mobilitätsdienstleistungen neu aufstellen müssen. Bisherige Ansätze reichen nicht aus, um den Ansprüchen an Emissionsreduktion und Mobilitätserfordernissen gleichzeitig und zu vertretbaren Kosten zu entsprechen. Die Erreichung dieser Kombination ist eine bislang ungelöste Herausforderung und damit gegenwärtig ein
Missstand, dem mit neuen Ansätzen begegnet werden muss. Ziel dieses Projekts ist folgerichtig die Konzeptionierung und Pilotierung einer neuartigen, intelligenten innerstädtischen Mobilitätslösung. Ein Zusammenschluss aus innovativen KMU der strukturschwachen Städteregion Aachen soll dies umsetzen. Das angestrebte Entwicklungsergebnis ist eine integrative kundenzentrierte Dienstleistungsplattform für autonom fahrende Elektro-Shuttle, sogenannte „Peoplemover“. Die Durchführung des Projekts geschieht gemeinsam mit den lokalen KMU e.GO, fleetbutler und Dialego sowie in Zusammenarbeit mit der Stadt Aachen. Das diesem Bericht zugrundeliegende Vorhaben wird mit Mitteln des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie unter dem Förderkennzeichen 01ME17003C gefördert.
Die Metropolregion Rhein-Ruhr zeigt beispielhaft, wie sich Regionen in Deutschland wandeln: Wo einst Kohlebergwerke und die Montanindustrie die Landschaft prägten, entstehen heute langsam neue Industrien; aus alten Tagebauen wird langsam eine Seenlandschaft. Allerdings wächst die Wirtschaft im Ruhrgebiet noch immer langsamer als im Rest Deutschlands. Es benötigt neue Impulse, um Regionen wie diese wirtschaftlich zu unterstützen und zusammenzuführen.
Ein solcher Impuls ist eine zentrale Datenplattform, in der nicht nur einzelne Städte, sondern die gesamte Metropolregion vernetzt werden. Genau wie die Grenzen zwischen Städten wie Essen, Bochum und Dortmund bei der Durchfahrt verschwinden, sollen damit auch bestehende digitale Grenzen der Vergangenheit angehören. Als digitale Infrastruktur ermöglichen solche Plattformen neue digitale Geschäftsmodelle für Unternehmen der Region auf Basis von datenbasierten Anwendungsfällen und bilden so die Basis für eine vernetzte Region.
Eine Untersuchung des Status Quo in Bezug auf digitale Plattformen und die Datenbereitstellung aus den Kommunen in der Metropolregion Rhein-Ruhr ergibt, dass noch umfangreicher Handlungsbedarf besteht: So besteht weder eine einheitliche Strategie zur Bereitstellung von Daten, noch werden von einzelnen Kommunen relevante Live-Daten auf bestehenden Plattformen veröffentlicht. Auch innerhalb der Kommunen ist die bestehende Sensorbasis und deren Konnektivität nicht ausreichend für die Befüllung einer zentralen Datenplattform - allenfalls bestehen im Kontext von Smart-City-Initiativen Leuchtturmprojekte.
Der vorliegende Artikel stellt daher eine IoT-gestützte Architektur für eine zentrale, metropolregionsübergreifende Datenplattform auf Basis des International Data Space, Data Lakes und IoT-Vernetzungstechnologien vor. Er zeigt außerdem auf, wie durch die technische und organisatorische Einbindung von Unternehmen der Wirtschaft ein skalierbares Ökosystem geschaffen werden kann. Anhand von konkreten Beispielen wird erklärt, wie die Umsetzung der Architektur begonnen hat und wie die weitere Implementierung geplant ist.