Business Transformation
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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.
Die nächste Generation der drahtlosen Konnektivität, 5G, wird zu einem allgegenwärtigen Thema in der Industrie, ist aber immer noch Gegenstand vieler Mythen und Missverständnisse. Durch die Möglichkeit der maschinengestützten Kommunikation gehen die Fähigkeiten von 5G weit über mobiles Breitband hinaus. Dies ebnet den Weg für zahlreiche neue Anwendungsfälle insbesondere in der Industrie. Dieser Artikel betrachtet die disruptive Wirkung und Bedeutung von 5G aus der Perspektive der angewandten Forschung.
Das vorherrschende Geschäftsmodell führender Internetfirmen besteht darin, persönliche Daten in großem Maße zu erfassen und zu monetisieren. Im Hinblick auf aktuelle Entwicklungen, wie Internet of Things, Industrie 4.0 oder Ambient Assisted Living sind durch die weitreichende Erfassung und Verarbeitung von (persönlichen) Daten echte Mehrwerte zu erwarten, wie z.B. Produktverbesserungen oder Effizienzsteigerungen. Zugleich stellt die Monetisierung sensitiver persönlicher Daten eine der größten Bedrohungen der Privatsphäre im digitalen Raum dar, wenn bspw. Bürgern durch intransparent erstellte Profile Nachteile entstehen. Hier stehen wirtschaftliche Interessen großer Internetfirmen den Bedürfnissen und Rechten des Einzelnen nach Privatsphäre gegenüber. Häufig haben die Betroffenen keinerlei Kontrolle über ihre informationelle Privatsphäre, auch werden sie an dem aus ihren Daten erwirtschafteten Gewinn nicht beteiligt. Eine gesetzliche Regelung, welche die Interessen beider Seiten berücksichtigt, ist bisher nicht in Sicht. Das Ziel des Verbundprojektes myneDATA ist es, ein persönliches Datencockpit für Internetnutzer zu schaffen, welches es dem Nutzer ermöglicht, i) selbst über die Verwertung seiner Daten zu entscheiden, ii) seinen individuellen Bedarf an Privatsphäreschutz einzuschätzen und entsprechend zu realisieren und iii) an der Wertschöpfung aus seinen Daten beteiligt zu werden. Das Teilvorhaben „Wissenschaftlich-Ökonomische Perspektive“ des FIR adressiert Punkt iii), die Entwicklung neuartiger Möglichkeiten zur Steigerung der Wertschöpfung aus Personendaten und zugehörige Geschäftsmodelle.
In an increasingly changing market environment, the long-term survival of companies depends on their ability to reduce latencies in adapting to new market conditions. One strategy to meet this challenge is the anchoring of data-driven decision making, which leads to an increasing use of advanced information technologies and, subsequently, to an increase in the amount of data stored. The complexity of processing these data spurred the demand for advanced statistical methods and functions called Business Analytics. Companies are, despite all promised benefits, overwhelmed with the implementation of Business Analytics as indicated by a failure rate of 65 to 80 %. This paper provides an empirically validated, multi-dimensional model that takes an integrative look at critical success factors for the implementation
of Business Analytics and based on which management recommendations can be generated. For this purpose, constructs of the model are conceptualized, before a structural equation model is developed. This model is then validated with data from 69 industrial partners in the food industry. It is shown amongst others, that the three success factors top management support, IT infrastructure and system quality are pivotal to increase the company performance.
Patterns of Digitization
(2020)
This article describes the results of Patterns of Digitization survey designed to assess how companies are implementing digital transformation. The survey includes the various strategies companies employ, the technologies they invest in, and, in particular, the actions they take to overcome the organizational resistance that is common to most large-scale transformations. Digital transformation is reshaping entire segments of our society and industries of every type:
communications, retail, and increasingly healthcare, medicine, agriculture, and manufacturing.
While a few companies seem to reach front-runner status, the majority seem to lag. This phenomenon is a top concern of boardrooms worldwide and motivated the development of this study. To help these organizations, we highlight the important actions all companies are taking as well as the differentiated actions digitally mature companies are undertaking to transform their businesses. These insights should help lagging companies understand what is involved in
implementing a digital transformation and what they need to do to catch up.
Die Blockchain-Technologie (BCT) ist eine der vielversprechendsten Technologien der Gegenwart, die in Zukunft insbesondere für produzierende Unternehmen eine noch größere Bedeutung haben wird, um die unternehmensübergreifende Zusammenarbeit zu verbessern und Prozesse gegenüber dem Kunden transparenter zu gestalten. Trotzdessen wird die BCT als vertrauensschaffendes Instrument noch nicht in der Breite angewendet. In diesem Beitrag werden neben den Potenzialen die Herausforderungen für den Einsatz der BCT erörtert und auf Basis des St. Gallener Management-Modells ein Lösungskonzept hergeleitet, welches dem potenziellen Anwender der BCT mögliche Anwendungsszenarien aufzeigt.
Der Einsatz von Business-Analytics wird für produzierende Unternehmen zunehmend zum strategischen Erfolgsfaktor. Dabei stellt vor allem die Vielzahl der zur Verfügung stehenden Business-Analytics-Methoden und deren Einsatzmöglichkeiten viele Praktiker vor Herausforderungen. Diese Arbeit setzt an diesen Barrieren an und gibt Praktikern ein Methodenset an die Hand, mit dessen Hilfe es möglich ist zu bewerten welche Methoden für welche Problemstellung und welche Datengrundlage geeignet sind.