Business Transformation
Refine
Year of publication
- 2020 (25) (remove)
Document Type
- Contribution to a Periodical (13)
- Conference Proceeding (3)
- doctorallecture (3)
- Doctoral Thesis (3)
- Report (2)
- Article (1)
Is part of the Bibliography
- no (25)
Keywords
- 5G (2)
- Abschlussbericht (1)
- Anwendungen (1)
- Ausgründungen (1)
- Blockchain (1)
- Business Analytics (1)
- Business Model (1)
- Business-Analytics (2)
- Change Management (1)
- Character and Competency (1)
Institute
Digital Leadership
(2020)
This article describes digital leadership-specifically character and competency-that differentiate digitally mature organizations from digitally developing organizations. We assess the differentiated actions of leaders of digitally mature organizations and discuss their results. The study is based on Patterns of Digitization survey with insights from 559 decision makers across five geographic regions-America, Europe, Asia, Africa, and Oceania designed to assess how companies are implementing digital transformation, the various strategies they employ, the investments they make, and the actions they take to achieve large-scale institutionalized digital transformations. The insights gleaned from the study should help lagging companies understand what is involved in implementing a digital transformation and what they need to do to catch up.
Im Förderprojekt 'Legitimise IT' steht Schatten-IT in produzierenden, kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) im Mittelpunkt, also jene IT-Lösungen, die in Fachbereiche Eingang finden, entkoppelt von der offiziellen IT-Infrastruktur. Mit der Entstehung von Schatten-IT sind Risiken, aber auch Nutzenaspekte für das Unternehmen verbunden. Ziel dieses Forschungsvorhabens ist die Konzeption eines Ansatzes zur kontrollierten Nutzung von Schatten-IT für produzierende KMU. Durch die Entwicklung eines Leitfadens und eines Legitimierungsvorgehens im Projektverlauf sollen KMU künftig befähigt werden, Schatten-IT effektiv zu erkennen, zu bewerten und nutzenstiftend für sich einzusetzen; dies bei gleichzeitiger Minimierung der mit Schatten-IT verbundenen Risiken. Das IGF-Vorhaben 05339/19 N der Forschungsvereinigung FIR e. V. an der RWTH Aachen wird über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.
Deutschland steht am Anbeginn einer Zeitenwende der Mobilität im urbanen Raum. Automobilhersteller reagieren auf diese Entwicklung mit Milliardeninvestitionen in neue Fahrzeug- und Mobilitätsangebote. Jedoch bleibt der Erfolg dieser Angebote vielfach hinter den Erwartungen zurück. Das Ziel der Arbeit ist daher die Identifikation von Präferenzstrukturen für neue Fahrzeug- und Mobilitätsangebote unter Berücksichtigung latenter Bedürfnisse privater Nutzer.
Im Zuge der Digitalisierung der Industrie stieg die Menge an erhobenen Daten aus unterschiedlichsten internen und externen Quellen in den letzten Jahren exponentiell an. Diese Entwicklung wird sich fortsetzen. Insbesondere Unternehmen des Maschi-nen- und Anlagebaus verfügen über eine Vielzahl von ungenutzten Nutzungs- bzw. Kundendaten. Hier setzt das Vorhaben ServiceAnalytics an.
Integrierte Sensoren innerhalb der Maschinen liefern kontinuierlich Daten über den Zustand der verbauten Komponenten und deren Nutzung (bspw. Verschleiß, Warnun-gen, Störungsmeldungen, Fehlercodes, Ereignismeldungen, aber auch Umgebungs-daten wie Temperatur, Feuchtigkeit, etc.). Auf diese können die Hersteller heute oft-mals mittels der Basistechnologie des Internets in Echtzeit zugreifen und sie somit nutzbar machen. Besonders im Bereich des Dienstleistungsgeschäfts können die auf-genommenen Daten genutzt werden, um damit sowohl das Dienstleistungsportfolio zu erweitern als auch die Profitabilität des bestehenden Dienstleistungsgeschäf-tes erhöhen. Dafür stehen die Unternehmen vor der Herausforderung eigene Daten-analyse-Fähigkeiten zu entwickeln. Diese Fähigkeit wird in der Literatur Business-Ana-lytics genannt und befähigt die Unternehmen dazu, die erhobenen Daten mittels ge-eigneter Analyseinstrumente auszuwerten, um eine bessere Entscheidungsgrundlage für geschäftsrelevante Fragestellungen zu schaffen (s. CHEN ET AL. 2012). Um die ge-nerierten Daten zu nutzen, damit die vorhandenen Potenziale im Dienstleistungsge-schäft realisiert werden können, müssen sich Unternehmen daher weiterentwickeln und ein Geschäftsfeld Service-Analytics aufbauen. Unter Service-Analytics wird in diesem Zusammenhang die Anwendung von Business-Analytics im Dienstleistungs-geschäft verstanden. In diesem Zuge durchlaufen die Unternehmen einen Transfor-mationsprozess, der durch unterschiedlichste Herausforderungen gekennzeichnet ist. So stoßen die potenziellen Anbieter der datenbasierten Dienstleistungen während des Wandels auf eine dynamische Unternehmensumwelt. Wechselnde Kundenbe-dürfnisse, schnell reagierende Wettbewerber und sich rasant wandelnde Technologien sind nur einige der Faktoren, die auf die Unternehmen wirken. Diese Herausforde-rungen gilt es durch geeignete Instrumente zu adressieren, um das neue Geschäfts-feld Service-Analytics nachhaltig und mit Erfolg aufzubauen. Häufig fehlt es jedoch insbesondere klein- und mittelständischen Unternehmen an dem nötigen Fach- und Prozesswissen, um die Datenerhebung und -auswertung wirtschaftlich rentabel zu ge-stalten.
So bestand das Ziel des Forschungsprojektes ServiceAnalytics darin, klein- und mit-telständische Unternehmen (kmU) des Maschinen- und Anlagebaus zur Anwendung von Service-Analytics zu befähigen mit dem Ziel die Dienstleistungsprofitabilität zu steigern.
Lohnt sich der Einsatz von Robotic-Process-Automation überhaupt? Und wie könnte ein Proof of Concept aussehen? Um diese Fragen leichter beantworten zu können, haben Forscher der Institute FIR und IPRI ein Tool entwickelt, das entsprechende Prozesse vergleichen kann. Der Beitrag schafft einen Überblick, wie geeignete Prozesse für den Einsatz von Robotic-Process-Automation identifiziert und adäquat bewertet werden können. Die Inhalte der Veröffentlichung stellen einen Auszug der Ergebnisse des AiF-Forschungsprojekts 'RPAsset' dar.
Wie können Mitarbeiter von zeitaufwendigen Routinearbeiten befreit und Kapazitäten für wertschöpfende Tätigkeiten geschaffen werden? Wie können die Effizienzpotenziale innerbetrieblicher Geschäftsprozesse nachhaltig ausgeschöpft werden? Robotic-Process-Automation erlebt derzeit einen regelrechten Hype – Erfahren Sie hier, wie digitale Assistenten dabei unterstützen, den Schritt in Richtung Administration 4.0 zu wagen und die Effizienz im Büro auf ein neues Level zu heben.
Die Spielregeln der betrieblichen Praxis werden aufgrund ansteigender Dynamik der aktuellen Covid-19-Pandemie neu definiert, Erfolgsprinzipien verlieren über Nacht ihre Gültigkeit. Die einschränkenden Effekte der Krise führen zu einem Paradigmenwechsel, der bekannte und etablierte Formen der Zusammenarbeit sowie die Anforderungen an Führungsqualitäten verändert. Bis vor wenigen Wochen war die virtuelle Durchführung von Abstimmungsrunden, Steuerkreisen und Projekt-Workshops für viele Unternehmen nicht denkbar. Wer sich die Tragweite der Pandemie jedoch bewusst vor Augen führt, erkennt, dass die Auswirkungen aktuell und in Zukunft wie ein Katalysator für die digitale Transformation wirken. Handlungsoptionen, die vor drei Monaten als unmöglich galten, sind inzwischen etablierter Bestandteil des Arbeitsalltags.
Das Projekt ‚DiLinK‘ dient primär dem Ziel, eine ressourceneffiziente, nachhaltige Kreislaufschließung für Unternehmen in der Kunststoffwirtschaft zu realisieren. Durch innovative und an die Problematik angepasste digitale Systemlösungen soll mithilfe von Kooperationen in Forschung und Entwicklung eine Steigerung
der Nutzung von Sekundärkunststoffen ermöglicht werden. Bei den digitalen Systemlösungen handelt es sich insbesondere um die Entwicklung innovativer elektronischer Einrichtungen der Datenaufnahme
durch Sensoren im Bereich der Prozessmesstechnik und der anschließenden Datenverarbeitung und -weitergabe mittels entsprechender Softwarelösungen. Durch den Einsatz in Unternehmenskooperationen sollen diese Lösungen erprobt werden und anschließend Kunststoffverarbeitern, Endverbrauchern und
Recyclern ermöglichen, bislang nicht oder wenig eingesetzte Sekundärkunststoffe in größeren Mengen zu sammeln, aufzubereiten und in den Kreislauf zurückzuführen. Das im Juni 2019 gestartete Projekt wird durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung im Rahmen der Fördermaßnahme ‚ReziProK – Ressourceneffiziente Kreislaufwirtschaft – Innovative Produktkreisläufe‘ gefördert und läuft noch bis Mai 2022. Das diesem Bericht zugrundeliegende Vorhaben wurde mit Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung unter dem Förderkennzeichen INNOPRO-098 ‚DiLinK‘ gefördert.