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The automotive industry's transition to electromobility, marked by the replacement of traditional combustion engines with electric drives, significantly disrupts the existing product range of many companies. This transition is especially impactful in Germany, a major automotive hub employing about 786,000 people in 2021, where it's projected that around 21 percent of these jobs could be at risk by 2030. Therefore, there is an urgent need for German automotive suppliers to adapt to the evolving electromobility landscape, further intensified by concurrent trends like digitalization, work changes and sustainability. A notable gap in the current literature is the absence of a comprehensive capability model for these suppliers to manage this transformation effectively. This research aims to close this gap by identifying the essential transformation capabilities and developing a capability model, emphasizing 30 key capabilities clustered into superordinate dimensions and structured along the fields of action of human, technology and organization, the MTO approach.
Die zunehmende Vielfalt an verfügbaren Mobilitätsoptionen, insbesondere im Bereich der Shared-Mobility-Services, birgt eine zentrale Problematik: Die Nutzerinnen und Nutzer stehen vor der Herausforderung, eine Vielzahl von Transportmöglichkeiten effektiv zu kombinieren, um ihre Reisen zu gestalten. Diese Vielfalt an Optionen führt jedoch gleichzeitig zu einem komplexen Dilemma: Die Fragmentierung in verschiedene Anbieter und Plattformen verschlechtert die Nutzererfahrung. Für jeden einzelnen Service eine separate App zu verwenden und für jede Strecke erneut Buchungen sowie Bezahlungen durchführen zu müssen, bedeutet einen ineffizienten und zeitaufwändigen Prozess.
Vor diesem Hintergrund ergeben sich einige Schlüsselfragen, bei deren Beantwortung dieses Whitepaper unterstützen soll:
Welche Strategien könnten implementiert werden, um die Nutzung verschiedener Dienste störungsfreier und flüssiger zu gestalten und die Gesamterfahrung für die Nutzerinnen und Nutzer zu verbessern?
Wie könnte eine verstärkte Kooperation zwischen den Anbietern dazu beitragen, die Nutzererfahrung zu optimieren und das volle Potenzial der Shared Mobility auszuschöpfen?
Inwiefern könnte die Entwicklung innovativer Ansätze die Hürden durch die derzeitige Fragmentierung überwinden und den Nutzer*innen eine unterbrechungsfreie und effiziente Reiseplanung ermöglichen?
Der Pflegefachkräftemangel in Deutschland hat gravierende Auswirkungen auf die Gesundheitsversorgung und erfordert dringende Maßnahmen. Eine wirksame Strategie ist die Rekrutierung ausländischer Fachkräfte, wie es vom FIR e. V. an der RWTH Aachen im Verbundprojekt „Gesundheitsregion Aachen: innovativ lernen und arbeiten – GALA“ untersucht wurde. Anhand von 23 Interviews mit Akteur*innen im Gesundheitswesen in Deutschland und Südamerika wurden drei zentrale Handlungsfelder identifiziert: Sprachkompetenz, länderspezifische Unterschiede in Ausbildung und Kultur sowie Unterstützung bei Integration und behördlichen Prozessen. Dieses Positionspapier beleuchtet die aktuelle Situation, analysiert die Auswirkungen und gibt Handlungsempfehlungen für Unternehmen und Gesundheitspolitik.
E-Mobility
(2024)
Die Transformation in der Automobilindustrie hin zur Elektromobilität bietet Raum für innovative Geschäftsmodelle. In diesem Whitepaper werden Ansätze vorgestellt, wie Unternehmen durch datenbasierte Geschäftsmodelle ihre Marktposition stärken können und welche Technologien dabei eine Schlüsselrolle spielen.
Automotive Health
(2024)
This paper addresses a significant milestone in the field of Artificial Intelligence (AI) and its role in continuing education. One of the main challenges in understanding AI today is the lack of consensus on its definition. In this paper, the concept of Artificial Intelligence (AI) is first considered from a pragmatic perspective. This should help to better understand the application of AI in industry and in companies, in order to improve efficiency and performance in the workplace through the use of AI on learning platforms.
Seit April letzten Jahres ist synyx immatrikuliert im CCI, dem Center Connected Industry an der RWTH Aachen (https://connectedindustry.net/). Unter dem Schlagwort EDA4DFA (Event-Driven Architectures for DemoFabrik Aachen) unterstützt synyx das CCI dabei, Transparenz in Prozesse im produzierenden Gewerbe zu bringen. Das synyx-Knowhow in den Bereichen Agile Softwareentwicklung, Eventgetriebene Architekturen, Domain-driven Design, Event Storming etc. kommt hier zum Tragen.
Am 8. März gab es im Rahmen des EDU4DFA-Projekts einen Workshop vor Ort bei synyx. Bei dieser Gelegenheit hat Sebastian Kremer vom FIR (https://www.fir.rwth-aachen.de/) den synyxer:innen im schule@synyx-Slot den Stand der Forschung erläutert, um damit einen Außenblick auf synyx aus Sicht der Forschung zu geben. Die Aufzeichnung dieses Vortrags stellen wir gern gemeinsam zur Verfügung.
Ziel des Forschungsprojekts ‚DM4AR‘ war es zum einen, eine AR-Plattform (Datenintegration, Schnittstellen und Datenmodell) zu schaffen, die der automatisierten Aufbereitung und Umwandlung der Daten in ein gängiges AR-Format dient. Zum anderen sollten die Mitarbeitenden mit geeigneten Ziel- und Anreizsystemen sowie Referenzprozessen in der Bereitstellung von implizitem Wissen unterstützt werden.
Durch die Ergebnisse des Projekts ‚DM4AR‘ kann zukünftig die wesentliche Barriere für die flächendeckende und produktive Nutzung der AR-Technologie durch die Etablierung eines plattformbasierten und automatisierten Ansatzes zur Datenaufbereitung überwunden werden. Dabei steht die einfache Integration in den operativen Serviceprozess im Vordergrund, um den Nutzen zu maximieren und die Umstellung der Serviceprozesse zu vereinfachen. Die ‚DM4AR‘-Ergebnisse ermöglichen somit die Sicherung und den gezielten Einsatz des im Unternehmen vorhandenen Wissens.
In recent times, both geopolitical challenges and the need to counteract climate change have led to an increase in generated renewable energy as well as an increased demand for clean electrical energy. The resulting variability of electricity production and demand as well as an overall demand increase, put additional stress on the existing grid infrastructure. This leads to strongly increased maintenance demands for distribution system operators (DSOs). Today, condition monitoring is used to address these challenges. Researchers have already explored solutions for monitoring critical assets like switchgear and circuit breakers. However, with a shrinking knowledgeable technical workforce and increasing maintenance requirements, mere monitoring is insufficient. Already today, DSOs ask for actionable recommendations, optimization strategies, and prioritization methods to manage the growing task backlog effectively. In this paper we propose a vision of a grid-level cognitive assistance system that translates the outcome of diagnosis and prognosis systems into actionable work tasks for the grid operator. The solution is highly interdisciplinary and based on empirical studies of real-world requirements. We also describe the related work relevant to the multi-disciplinary aspects and summarize the research gaps that need to be closed over the next years.
Mit den technologischen Fortschritten auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) steigt die Anzahl an produzierenden Unternehmen, welche Anwendungen der KI in der eigenen Produktion einführen. Diese KI-Anwendungen werden häufig als Assistenzsysteme für die Mitarbeitenden in der Produktion ausgestaltet, welche bei der Informationsbereitstellung und Entscheidungsfindung unterstützen. Aufgrund des assistierenden Charakters von KI-Anwendungen ist die Akzeptanz der KI-Anwendungen durch den Nutzenden ein wesentlicher Erfolgsfaktor für die erfolgreiche Anwendung der KI-Anwendung in den operativen Betrieb. Die Akzeptanz der KI-Anwendungen wird wesentlich während des Entwicklungs- und Einführungsprozesses der KI-Anwendungen beeinflusst.
Der Experimentierraum KI-LIAS hatte das Ziel, den Entwicklungs- und Einführungsprozess von KI-Anwendungen in der produzierenden Industrie hinsichtlich der Gestaltung der Akzeptanz der KI-Anwendung durch die Nutzenden zu begleiten. Hierzu wurde über einen Zeitraum von drei Jahren sieben Unternehmen bei der Einführung von KI-Anwendungen begleitet. Die vorliegende Veröffentlichung stellt die entwickelten KI-Anwendungen dar sowie die Erfahrungen, welche bei der Entwicklung und Einführung der KI-Anwendungen jeweils erlangt werden konnten.