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Institute
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.
Companies are transforming from transactional sales to providing solutions for their customers. Mostly, smart products, enabling companies to enhance their products by providing smart services to their customers, are a key building block in this transformation. However, the development of a smart product requires many digital skills and knowledge, which regular companies do not have. To facilitate the design and conceptualization of smart products, this paper presents a use-case-based information systems architecture prototype for smart products. Furthermore, the paper features the application and evaluation of the architecture on two different smart product projects. The use of such an architecture as a reference in smart product development serves as a huge advantage and accelerator for inexperienced companies, allowing faster entry into this new field of business. [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-14844-6_16]
Industry 4.0 is driven by Cyber-Physical Systems and Smart Products. Smart Products provide a value to both its users and its manufacturers in terms of a closer connection to the customer and his data as well as the provided smart services. However, many companies, especially SMEs, struggle with the transformation of their existing product portfolio into smart products. In order to facilitate this process, this paper presents a set of smart product use-cases from a manufacturer’s perspective. These use-cases can guide the definition of a smart product and be used during its architecture development and realization. Initially the paper gives an introduction in the field of smart products. After that the research results, based on case-study research, are presented. This includes the methodological approach, the case-study data collection and analysis. Finally, a set of use-cases, their definitions and components are presented and highlighted from the perspective of a smart product manufacturer.
Electronic appliance manufacturers are facing the challenge of frequent product orders. Based on each product order, the assembly process and workstations need to be planned. An essential part of the assembly planning is defining the assembly sequence, considering the mechanical product’s design, and handling of the product’s components. The assembly sequence determines the order of processes for each workstation, the overall layout, and thereby time and cost. Currently, the assembly sequence is decided by industrial engineers through a manual approach that is time-consuming, complex, and requires technical expertise. To reduce the industrial engineers’ manual effort, a Computer-Aided Assembly Sequence Planning (CAASP) system is proposed in this paper. It compromises the components for a comprehensive system that aims to be applied practically. The system uses Computer-Aided Design (CAD) files to derive Liaison and Interference Matrices that represent a mathematical relationship between parts. Subsequently, an adapted Ant Colony Optimization Algorithm generates an optimized assembly sequence based on these relationships. Through a web browser-based application, the user can upload files and interact with the system. The system is conceptualized and validated using the CAD file of an electric motor example product. The results are discussed, and future work is outlined.
In diesem Leitfaden werden vier Phasen („Identifikation von Anwendungsfällen“, „Ist-Analyse der Infrastruktur“, „Konzeption in der BaSys-4.0-Umgebung“ und „Umsetzung der Entscheidungsunterstützung“) zur Umsetzung der BaSys-Architektur empfohlen, die hier näher beschrieben werden. Darauf folgt ein Glossar, das die wesentlichen Begrifflichkeiten rund um BaSys 4 und ‚BaSys4Dash‘ erläutert.
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)
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.
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.
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.
Im Benchmarking zum Themenfeld „Monetizing Smart Products“ können Konzepte für Smarte Produkte und deren Vermarktung mit dem anderer Unternehmen verglichen werden, um wichtige Impulse für die Weiterentwicklung des digitalen Produktportfolios zu erhalten. Ziel des Benchmarkings ist die Identifikation von Unternehmen, die besonders erfolgreich Ansätze im Bereich der Monetarisierung Smarter Produkte umsetzen.
Um vertriebliche Herausforderung systematisch angehen zu können, hat das FIR das Innovationsprojekt „Vertriebsexzellenz für digitale Produkte & Services“ ins Leben gerufen. Im Rahmen dieses Innovationsprojekts werden gemeinsam mit einem branchen-übergreifenden Konsortium von Industriepartnern Strategien, Maßnahmen und Methoden abgeleitet, um einen messbaren Erfolg in der Vermarktung digitaler Produkte und Services zu erzielen.
Aufgrund der Komplexität von Software-Einführungsprozessen und um den diversen Anforderungen eines Energiemanagementsystems (EnMS) nach DIN 50001 zu entsprechen, ist die Einführung eines EnMS insbesondere bei KMU herausfordernd. Darüber hinaus stellen fehlende finanzielle Ressourcen, fehlende Informationen und fehlendes Wissen die zentralen Hemmnisse für KMUs bei der Implementierung eines Energiemanagementsystems dar. Durch die sich ändernden Anforderungen müssen KMU sich mit EnMS im Kontext des Nachhaltigkeitsmanagements auseinandersetzen.
Das in EIS4IoP entwickelte Tool adressiert diese Problematik, indem die komplexe Einführung von Energiemanagementsystemen durch die Entwicklung eines Gestaltungsmodells zur Einführung von Energieinformationssystemen (EIS) als Entscheidungshilfe für KMU verbessert wird.
Dabei werden nicht nur ökonomische, sondern auch ökologische und soziale Aspekte der Nachhaltigkeit (Def. nach Elkington) berücksichtigt.
Der Nutzen besteht darin, Kosten für den Aufbau und die Integration eines EIS zu reduzieren und durch ein datenbasiertes Energiemanagement langfristig Energiekosten einzusparen. Zudem lassen sich durch die ganzheitliche Herangehensweise zukünftige Kosten vermeiden, da KMU keine nachträglichen Änderungen an ihren Systemen angehen müssen.
Für KMU ergeben sich hieraus drei Bereiche der Kostenoptimierungspotentiale. So ergeben sich Einsparungen bei einem EIS-Einführungsprojekt, zum anderen eine Reduzierung der eigenen Energiekosten (durch Effizienzmaßnahmen, Abgabenreduzierung oder Regelenergieeinnahmen) und Reduzierung der Energieabgaben durch eine Reduzierung der volkswirtschaftlichen Kosten für den Netzausgleich.
Neben den reinen Kostenoptimierungspotenzialen existieren eine Reihe von Potenzialen, die sich nicht trivial quantifizieren lassen. Dazu gehören Imageverbesserungen der KMU, eine verbesserte Lieferantenqualifikation von KMU und eine verbesserte Vorbereitung auf aktuelle Entwicklungen wie die Kreislaufwirtschaft.