Informationsmanagement
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Institute
Da die heutigen Logistiknetzwerke den Anforderungen nicht mehr gerecht werden, rückt das Supply-Chain-Risk-Management von Wertschöfungsketten zunehmend in den Mittelpunkt unternehmerischer Überlegungen. Störungen in Logistiknetzwerken treten wegen unzureichender Datenmengen, -qualität und -integration der realen Welt nicht in den Informationssystemen auf. Eine echtzeitfähige Reaktion auf diese Störungen und proaktive Korrekturmaßnahmen innerhalb der Logistikprozesse sind folglich unmöglich. Daher kann ein erhöhter Bedarf an ganzheitlicher Transparenz innnerhalb der Logistiknetzwerke abgeleitet werden. Mit diesem Thema beschäftigt sich das Forschungsprojekt Smart-Logistic-Grids.
Durch die Energiewende und Digitalisierung bedingt, ergeben sich neue Anforderungen an das industrielle Energiemanagement, wobei insbesondere die Energieinformationssysteme (EnIS) mehr leisten müssen.
Die zentrale Herausforderung liegt dabei in der Übersetzung der Datenbasis in konkrete Handlungsempfehlungen, was durch die Integration einer Datenanalytik (DA) in ein EnIS realisiert werden soll. In diesem Paper werden die damit verbundenen Anforderungen beschrieben und Lösungsansätze zur Integration einer DA vorgestellt.
Digitale Technologien sind ein wesentlicher Bestandteil der Wertschöpfungskette in der industriellen Praxis geworden. Die Digitalisierung hat die Produktion und den modernen Arbeitsplatz in den vergangenen Jahrzehnten auf eine Art beeinflusst, die mit keiner anderen technischen Entwicklung vergleichbar ist, und die nun der vierten industriellen Revolution den Weg ebnet.
Die Essenz von Industrie 4.0 ist die Vernetzung von Produktionssystemen mithilfe von IT und dem Internet der Dinge, um prognosefähig zu sein und die Produktion effizienter und flexibler zu gestalten. Wesentliche Befähiger dieser Vision sind Daten aus Prozessen, Anlagen und Ressourcen, aus denen für das Unternehmen entscheidungskritische Informationen gewonnen werden. Hieraus lassen sich Erkenntnisse ableiten, die bisher verborgene Wirkungszusammenhänge zutage fördern.
Prognosemodelle errechnen auf der Basis dieser Erkenntnisse mögliche Zukunftsszenarien und belegen sie mit Wahrscheinlichkeitswerten bezüglich ihres Eintritts. Durch die Vernetzung der Informationen unterschiedlicher Aufgaben, Funktionen und Domänen lassen sich Handlungsempfehlungen fundieren, wobei eine unüberschaubare Anzahl relevanter Parameter berücksichtigt wird. Der Produktion wird ähnlich dem Rennsport eine Ideallinie aufgezeigt, an der sie sich orientieren kann, um in kürzester Zeit optimierte Ergebnisse zu erzielen.
Bereits Angriffe auf einzelne Unternehmen in der Supply-Chain können eine Kettenreaktion auslösen, die ein ganzes Netz von Partnern gefährden kann. Dieselben Informations- und Kommunikationstechnologien, die einen enormen Beitrag zur Produktivität sowie nationalen und globalen Wettbewerbsfähigkeit von Zuliefernden leisten, vergrößern heute für Unternehmen die mögliche Bedrohungslandschaft. Prominente Ransomware-Angriffe auf die Reederei Maersk und auf den Anbieter für IT-Management-Lösungen Kaseya haben gezeigt, wie anfällig Lieferketten für Cyberkriminelle sind und zu welchen massiven finanziellen Schäden diese führen können. Als Reaktion auf die COVID-19-Pandemie haben viele Unternehmen massiv in ihre digitale Transformation und somit auch in die Digitalisierung der Lieferketten investiert. Dadurch sind Unternehmen nicht nur attraktivere Ziele für Cyberangriffe geworden, sondern bieten den Angreifern mit der digitalisierten Supply-Chain auch einen vielversprechenden neuen Angriffsweg. Derartige Supply-Chain-Attacken greifen ein oder mehrere Unternehmen an und dienen so als trojanisches Pferd, um in letzter Konsequenz ganze Wertschöpfungsnetzwerke zu infiltrieren. Da die Auswirkungen von Angriffen auf die Versorgungsketten zahlreicher Unternehmen nahezu unbegrenzt sind, können Supply-Chain-Attacken nicht als ein isoliertes Problem behandelt werden. Vielmehr müssen diese innerhalb einer ganzheitlichen Cyber-Security-Strategie sowohl beim Zulieferer als auch bei dessen Partnerunternehmen Berücksichtigung finden, um den vielschichtigen Bedrohungen präventiv begegnen zu können. Der folgende Beitrag versteht sich als Überblick bezüglich der aktuellen Bedrohungslandschaft im Bereich Logistik 4.0 und Supply-Chain-Management sowie der möglichen Reaktionsmaßnahmen.
Der High-Resolution-Supply-Chain-Management-Ansatz erlaubt es Unternehmen, in Echtzeit auf dynamische Einflüsse des Marktes reagieren zu können.
Echtzeitfähige Planungs- und Regelungsprozesse können den Planungsaufwand reduzieren und gleichzeitig mit den zur Verfügung stehenden Echtzeitinformationen die Planungsqualität verbessern.
Planungsprozesse auf Basis von Echtzeitinformationen setzen voraus, dass ein konsistenter Informationsaustausch zwischen den unterschiedlichen Planungsebenen besteht sowie ein hoher Autonomiegrad innerhalb der einzelnen Planungsinstanzen.
Smart Service Prototyping
(2021)
This chapter is dedicated to prototyping, one of the steps of the Smart Service Engineering Cycle. It includes three phases: realizing core functionalities, developing core functionalities, and testing functionalities with customers. In order to realize prototypes successfully, methodical aspects of rapid IoT prototyping are used.
First of all, this chapter explains the motivation behind rapid prototyping and provides an introduction to the approach. The concept of rapid IoT prototyping is based on the idea of developing short-cycle solution variants on the basis of benefit hypotheses or benefit promises and user stories focusing on them. The aim is to achieve data acquisition, aggregation, linkage, processing, and finally visualization by developing it in a vertically integrated manner. Once this is accomplished, the prototype can be evaluated with customers, which also makes it possible to put the benefit hypotheses to the test. Finally, the collected customer feedback can be incorporated more quickly into the development process of new prototype versions, leading to a continuous improvement of the user experience as well as a constant focus on prioritizing the user. Another component of rapid IoT prototyping is working and thinking in terms of minimum viable products (MVP), i.e., solutions that do not meet all of the defined requirements in the first iteration, but are nevertheless already functional. [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-58182-4_6]
Anwendungsfälle wie intelligente Routenoptimierung und fortschrittliche Simulationsalgorithmen repräsentieren das riesige Einsatzspektrum von Methoden der künstlichen Intelligenz. Steigende Anforderungen an Liefertermintreue, Flexibilität und Transparenz wie bspw. Emissionsverfolgung, erfordern zunehmend den Einsatz von KI. Die Nutzung dieser Schlüsseltechnologie und die Hebung der Potenziale scheitern oft an der Komplexität in Bezug auf die Eingrenzung und Identifikation von wirtschaftlich relevanten Anwendungsfällen. Unternehmen müssen den Business Fit zwischen den wirtschaftlichen Erfolgsaussichten und den dafür benötigten digitalen Bausteinen herstellen. Mit dem Digital-Architecture Management lassen sich die relevanten KI-basierten Anwendungsfälle identifizieren und eine Roadmap aufbauen, um die datenbasierte Entscheidungsfähigkeit in der Logistik zu verbessern.
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.
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.
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)
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 )
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.
Konzepte und technologische Möglichkeiten, zusammengefasst unter dem Begriff „Industrie A.=“, ermöglichen es produzierenden Unternehmen, zu einer datenbasiert lernenden Organisation zu werden. Grundvoraussetzung dazu ist eine entsprechende IoT-Architektur. In diesem Beitrag wird ein Verfahren vorgestellt, dass die systematische Integration von Funktionen eines Energieinformationssystems in eine IoTArchitektur, dem Internet of Production, erläutert.