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Industry 4.0 and smart factories have brought significant advancements in manufacturing processes, particularly in intralogistics. A key factor which forms the basis for creating smart intralogistics systems is data. However, there exist several data-related issues that hamper the efficiency of the intralogistics process such as data unavailability, poor data quality, inconsistent data, or underutilization of available data. The challenge is to identify, categorize, evaluate, and solve these issues. Overcoming this will help organizations understand the most impactful challenges.
By analysing real-world scenarios and interviewing industry experts, the problems present within the intralogistics process that are caused by the previously mentioned data-related factors are identified. The identified issues are clustered, and the clusters are characterized. A literature review explores the existing solutions or approaches to overcome these limitations. Subsequently finding out if the identified problems can be solved with current technologies and approaches or further research and development is needed. Next, a framework is developed which will act as a guide on the classification, evaluation and prioritization of the identified challenges. In the final part, the framework is validated on an industry specific use case and its limitations and future scope are discussed.
This master thesis emphasizes the significance of data in intralogistics processes by identifying and addressing data-related issues. The outcome on one hand is state-of-the-art solutions for the identified problems and on the other hand is a framework which will support businesses in determining how to tackle data-related issues to gain most benefit with respect to efficiency, productivity, flexibility and quality.
The advancements in Industry 4.0 technologies have provided unprecedented opportunities for optimizing material transportation through various use cases that are possible through rapid technological advance. An important driver for the use cases is data. However, the lack of understanding, which
specific data, from which sources and in what frequency, slows down the implementation of use cases or even reduces their potential benefits. Companies lack the ability to prepare themselves correctly for a use case integration, especially from the data perspective (e.g. data availability, quality, integration).
Therefore, the goal of this thesis is to create a framework for evaluation of Industry 4.0 use cases in the materials' transportation with regard to needed data. The scientific approach employed in this research involves research and analysis of existing frameworks for description or assessment of use cases in different fields and industries. Following, specific use cases related to material transportation in the context of Industry 4.0 will be identified in order to find similarities in the structure and requirements
regarding needed data, and thus identifying common characteristics and key parameters. These parameters will then serve as the foundation for developing a framework that enables companies to systematically analyse and assess potential use cases for material transportation, considering the data requirements and its integration challenges.
The expected result of this thesis is the development of a practical framework that empowers organizations to evaluate and implement Industry 4.0 use cases for material transportation effectively. By providing a structured methodology, this framework will facilitate decision-making processes and support companies in identifying the most suitable use cases based on their specific requirements and
data availability.
Der Digitale Produktpass (DPP) ist ein Konzept zur Erfassung und Bereitstellung produktbezogener Informationen während des gesamten Produktlebenszyklus, um Transparenz bezüglich Herkunft, Zusammensetzung und End-of-Life-Behandlungsoptionen zu schaffen. Somit bildet er eine wesentliche Grundlage für die Kreislaufwirtschaft. Es existieren bereits Ansätze für die inhaltliche Konzeption eines DPP für verschiedene Branchen, Datenstandards zur Erfassung von Produktinformationen und mehrere Marktlösungen zur praktischen Umsetzung. Allerdings sind Unternehmen nicht ausreichend auf die Umsetzung von DPP vorbereitet. Eine Herausforderung besteht darin, die relevanten Daten zur Deckung des Informationsbedarfs im Kontext der Kreislaufwirtschaft zu identifizieren und diese Daten mithilfe der bereits vorhandenen IT-Systemlandschaft zu konsolidieren. Die Analyse eines MES liegt hierbei im Fokus, da neben Bauteildaten auch die in der Produktion anfallenden Prozessdaten von Bedeutung sind.
Das Forschungsziel ist demnach die Überführung der im MES anfallenden Daten zu Informationen, die für einen auf die Ermöglichung von Remanufacturing ausgerichteten DPP relevant sind. Dazu wird zunächst eine Literaturrecherche zur Identifizierung potenziell relevanter Prozessdaten in MES sowie in einem DPP für das Remanufacturing erforderlichen Informationen durchgeführt. Um den aktuellen Stand der Technik zu berücksichtigen und konkrete Datenbedarfe für das Remanufacturing zu erfassen, werden diese Grundlagen mit Experteninterviews im produzierenden Sektor angereichert. Die Gegenüberstellung des Informationsbedarfs eines DPP und Datenangebots eines MES erlaubt die Ableitung einer Methodik zur Überführung relevanter Daten in einen DPP. Diese Methodik wird anschließend in der DFA Demonstrationsfabrik Aachen GmbH prototypisch validiert. Die Ergebnisse sollen produzierende Unternehmen unterstützen, mit ihrer bestehenden IT-Systemlandschaft DPP im Kontext des Remanufacturing umzusetzen.
Kürzere Produktlebens- und Innovationszyklen sowie eine zunehmende Kreislaufwirtschaft stellen
Unternehmen vor die Herausforderung, ihre Produktionsprozesse schnell an die sich wandelnden
Anforderungen anzupassen. Entscheidend für die Umsetzung einer anpassungsfähigen Produktion ist
eine flexible Intralogistik. Dabei setzen Unternehmen zunehmend auf autonome mobile Roboter (AMR).
AMR navigieren selbstständig und können ihre Route an die Umgebungssituation anpassen, ohne einen
Fahrer zu benötigen. In der Praxis werden diese Vorteile jedoch selten genutzt, da AMR nicht hinreichend
in das Produktionssystem eingebunden sind. Die Schwierigkeit dabei liegt in der Generierung von
Transportaufträgen, die auf die Echtzeit-Lage im Produktionssystem angepasst sind und alle relevanten
Daten auf dem Shopfloor berücksichtigen, um so auf unvorhergesehene Veränderungen flexibel und
effizient zu reagieren.
Das Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Datenmodells, welches die Einflüsse auf den Einsatz von
AMR in der Produktion umfasst und die Erstellung von echtzeitfähigen Transportaufträgen ermöglicht.
Dazu wird zunächst eine Literaturrecherche durchgeführt, um relevante Aspekte wie Datenquellen,
-senken, und -flüsse zu identifizieren. Anschließend werden deren Einflüsse auf echtzeitfähige
Transportaufträge mittels der Betrachtung generischer Use-Cases ermittelt und in einem Datenmodell
erfasst. Das entwickelte Modell soll in der DFA Demonstrationsfabrik Aachen Gmbhl validiert werden.
Die Ergebnisse dieser Arbeit sollen Unternehmen bei der effektiven Implementierung von AMR
unterstützen und als Mittel zur Erhöhung der Reaktionsfähigkeit moderner Produktionssysteme dienen
Die Klima- und Energiepolitik führt zu einem schnellen Wandel des deutschen Energieversorgungssystems, wobei der verstärkte Einsatz erneuerbarer Energien neue Herausforderungen für das Stromverteilnetz mit sich bringt. Diese Arbeit untersucht die Notwendigkeit einer dynamischen Netzinfrastruktur, um die fluktuierende Energieerzeugung effizient zu integrieren und neue Verbraucher wie Elektromobilität zu versorgen. Dabei spielen die Vielfalt und das zunehmende Alter der Anlagen im Verteilnetz eine Rolle, ebenso wie der Fachkräftemangel und steigende Netzentgelte. Ein zentraler Ansatz zur Bewältigung dieser Herausforderungen ist die Implementierung von künstlicher Intelligenz und fortschrittlicher Technologie, um eine proaktive Instandhaltung des Netzes zu ermöglichen. Ziel der Arbeit ist es, ein Geschäftsmodell auf Basis künstlicher Intelligenz für die Instandhaltung des Stromverteilnetzes zu entwickeln und damit wirtschaftliche Einsatzmöglichkeiten für solche Konzepte aufzuzeigen. Die Forschungsfragen konzentrieren sich auf die Herausforderungen der Netzbetreiber, ihre Bedarfe und Anforderungen sowie die Möglichkeiten, die künstliche Intelligenz bietet.
Rund 500 Teilnehmende folgten am 13. März der Einladung des FIR an der RWTH Aachen und des Service Performance Center zum 27. Aachener Dienstleistungsforum. Unter dem Motto „Subscription-Journey – Erfolgreich vom Produkt- zum digitalen Lösungsanbieter“ unterstrichen die Gastgeber:innen die weiterhin wachsende Bedeutung von datenbasierten As-a-Service-Geschäftsmodellen für die Zukunft von Industrie und Dienstleistung.
Vertreter:innen aus der Industrie inspirierten das Auditorium mit Best Practices und Erfahrungsberichten in den drei zentralen Entwicklungsstufen auf dem Weg zum digitalen Lösungsanbieter:
„Service-Excellenz“, „Digitale Produkte“ und „Subscription“. Das Aachener Dienstleistungsforum ist Deutschlands führende Innovationsveranstaltung im industriellen Service. Digital und kostenfrei bietet es alljährlich insbesondere der traditionell produktzentrierten Branche des Maschinen- und Anlagenbaus eine Plattform für den Wissensaustausch sowie neue Impulse auf dem Weg zum digitalen Lösungsanbieter. Im kommenden Jahr wird das 28. Aachener Dienstleistungsforum am 19. März 2025 stattfinden.
Interessierte können sich jetzt schon zur kostenfreien digitalen Teilnahme anmelden.
Die moderne Arbeitswelt erfordert neue Kompetenzen, insbesondere im kognitiven, sozialen und technologischen Bereich. Die angestrebten Ergebnisse des Forschungsprojekts ‚pro-kom‘ sollen kleine und mittlere Unternehmen (KMU) dazu befähigen, zukünftige Kompetenzbedarfe frühzeitig zu identifizieren und bestehende Lücken zu schließen. Mithilfe eines Kompetenzprognose-Tools sollen KMU so in die Lage versetzt werden, ihre Wettbewerbsfähigkeit in der gegenwärtigen, sich kontinuierlich verändernden Arbeitswelt zu erhalten. Mit diesem Ziel ist das AiF-Projekt ‚pro-kom‘ mit einer Laufzeit von zwei Jahren gestartet. Die Grundlage für das Projekt bildet eine Analyse der relevanten Kompetenzen sowie Kompetenzmodelle. In den durchgeführten Expert:inneninterviews wurden zudem die Relevanz des Themas und die Herausforderungen bei der Implementierung von Kompetenzmanagement deutlich. Darüber hinaus zeigte sich, dass das Thema Künstliche Intelligenz (KI) bei KMU zwar auf Interesse stößt, die praktische Umsetzung jedoch bislang eine untergeordnete Rolle spielt.
Im EU-Projekt ‚DATAMITE ‘ werden Lösungen für die Herausforderungen der effektiven Nutzung und Monetarisierung von Daten in der heutigen Unternehmenslandschaft entwickelt. Daten werden entlang des gesamten Wertschöpfungsprozesses erhoben, wobei deren Generierung oft unstrukturiert geschieht. In der Folge sind die Datensätze häufig ungeeignet, um auf ihnen basierende Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus verhindert die unstrukturierte Erhebung der Daten ihre effiziente Analyse und anschließende Monetarisierung. Die im Rahmen des Projekts zu entwickelnden Lösungen werden die Datenmonetarisierung in der produzierenden Industrie Europas beschleunigen. Konkret sollen europäische Unternehmen mittels einer Plattform und Open-Source-Tools dabei unterstützt werden, Daten strukturiert zu erheben und zu analysieren, um sie so nutzbar zu machen. Bei der gleichnamigen Plattform DATAMITE handelt es sich um eine innovative Datenintegrationsplattform, die eine Vielzahl an Datensätzen aus unterschiedlichen Quellen zu einem einzigen, leicht zugänglichen Datensatz konsolidiert. Die Ergebnisse des Projekts werden in drei verschiedenen Anwendungsfällen mit insgesamt sechs Pilotvorhaben validiert. Diese umfassen Bereiche wie Landwirtschaft, Energie, Industrie, Fertigung und Klima.
Das Forschungsprojekt ‚DATAMITE ‘ startete im Januar 2023 und wird während der dreijährigen Laufzeit durch das Horizon-Europe-Programm der Europäischen Kommission gefördert. Das Projekt vereint mit 27 kooperierenden Partnern aus 13 Ländern die Innovationskraft ganz Europas.
Insgesamt wird die Plattform DATAMITE eine innovative Lösung für Unternehmen darstellen, die ihre Daten effektiver nutzen und verwalten möchten. Die Plattform wird zahlreiche Funktionen und Tools bieten, um Datenanalyse und -verarbeitung zu automatisieren, die Datenqualität zu gewährleisten und Daten sicher zu speichern. Unternehmen werden durch die Nutzung von DATAMITE bessere Entscheidungen treffen können, Risiken minimieren können, wertvolle Einblicke in ihre Geschäftsdaten gewinnen und sich dadurch Wettbewerbsvorteile sichern können.
GAIA-X-Reifegradmodell
(2024)
Um die wachsenden Kundenanforderungen und die damit verbundene Komplexitätssteigerung der aktuellen Herausforderungen zu bewältigen, öffnen Unternehmen ihre Wertschöpfungsketten, reduzieren ihre Fertigungstiefe und gehen zunehmend Kooperationen ein. Der unternehmensübergreifende Datenaustausch entlang der Supply-Chain wird damit zu einer Schlüsselkomponente für die Wettbewerbsfähigkeit und die Realisierung kundenspezifischer Lösungen. Aus diesem Grund hat die Europäische Union das Projekt GAIA-X ins Leben gerufen, dessen Ziel es ist, die nächste Generation der Dateninfrastruktur für Europa und seine Unternehmen zu schaffen. Das GAIA-X-Reifegradmodell bietet einen Ansatz zur Einordnung von Unternehmen in verschiedene Entwicklungsstufen und liefert konkrete Anforderungen für die Weiterentwicklung entlang eines vorgegebenen Entwicklungspfades hin zu einem vollwertigen Teilnehmer an der föderierten GAIA-X-Dateninfrastruktur.
AProSys: Die Energiewende in Ihrer Nachbarschaft/AProSys: The Energy Transition in Your Neighborhood
(2024)
Das deutsche Stromverteilnetz steht vor erheblichen Herausforderungen, die durch den Übergang zu erneuerbaren Energien und die zunehmende Elektrifizierung der Mobilität weiter verstärkt werden. Diese Veränderungen führen zu einer unvorhersehbaren Dynamik in der Belastung der Verteilnetzinfrastruktur. Dabei spielen insbesondere die Ortsnetzstationen und Umspannwerke, die Sie als kleine Häuschen oder Kästen in Ihrer Nachbarschaft kennen, eine besondere Rolle, da deren Ausrüstung oft veraltet und für die aktuellen Anforderungen nicht ausgelegt ist. Mit dem Projekt ‚AProSys – KI-gestützte Assistenz- und Prognosesysteme für den nachhaltigen Einsatz in der intelligenten Verteilnetztechnik‘, gefördert durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz im Rahmen des 7. Energieforschungsprogramms, soll diese Problematik adressiert werden.
Ziel ist es, mit minimalem Einsatz von Sensoren und auf Basis von digitalen Zwillingen in der bestehenden Infrastruktur eine umfassende Überwachung und Zustandsbewertung der Energietechnikanlagen zu ermöglichen, Ausfälle vorherzusagen und in Echtzeit Handlungsempfehlungen zu liefern. Dies umfasst auch die Entwicklung eines digitalen Workforcemanagements zur Optimierung von Wartungsprozessen und eine individuelle Kompetenzvermittlung für Fachkräfte durch ein digitales Wissensmanagement. Das Projekt zielt darauf ab, die Resilienz, Effizienz und Adaptivität der Energieinfrastruktur zu verbessern. Damit leisten wir einen wesentlichen Beitrag zur Bewältigung der Herausforderungen der Energiewende in Deutschland.
Ready4ESG: Nachhaltigkeitsberichterstattung für KMU/Ready4ESG : Sustainability Reporting for SMEs
(2024)
Das Forschungsprojekt ‚Ready4ESG‘, des FIR an der RWTH Aachen in Kooperation mit dem IPRI – International Performance Research Institute, zielt darauf ab, kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) die Erstellung von ESG-Berichten (Environmental, Social, Governance) zu erleichtern. Angesichts der steigenden Nachhaltigkeitsanforderungen und der neuen EU-Richtlinie zur Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD), die eine deutliche Ausweitung der Berichtspflicht auf etwa 15 000 Unternehmen in Deutschland vorsieht, wird im Projekt ‚Ready4ESG‘ eine gleichnamige digitale Plattform zur Unterstützung von KMU bei der ESG-Berichtserstellung entwickelt. Diese Plattform wird es KMU ermöglichen, relevante Nachhaltigkeitsdaten effizient zu erfassen und die komplexen Anforderungen der ESG-Berichterstattung mit minimalem Ressourceneinsatz zu bewältigen. Somit entsteht mit der Plattform ‚Ready4ESG‘ eine zentrale Lösung, um KMU bei der Erfüllung regulatorischer Anforderungen und der freiwilligen Publikation von ESG-Aktivitäten zu unterstützen, indem sie die Erstellung von ESG-Berichten vereinfacht und teilautomatisiert. Seien Sie dabei – werden Sie Teil des Projekts ‚Ready4ESG‘ und profitieren Sie von kostenlosen Netzwerk- und Informationsveranstaltungen sowie der Nutzung unserer Ready4ESG-Plattform.
33 Prozent aller Unternehmen glauben, den Anschluss an Künstliche Intelligenz (KI) zu verlieren. Obwohl KI auf den ersten Blick eine Herausforderung darstellt, kann sie vor allem im Unternehmenskontext eine bedeutende Rolle spielen. Genau da setzt das Programm "KI-Serviceroadmap 2024" des FIR an und zeigt Ihnen den Weg zu KI im Service auf. Das Programm beginnt für alle teilnehmenden Unternehmen mit einem umfassenden Assessment und mündet in der Entwicklung einer detaillierten Roadmap mit Ihrem individuellen Weg zu KI.
Die Relevanz zur Vorbereitung auf Störungen nimmt durch das volatile Umfeld, steigende Komplexität und zunehmende Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Akteuren in Supply-Chains für produzierende Unternehmen zu. Häufig verfolgte Ansätze zur Schaffung effizienter Strukturen und Reduktion von Kosten erhöhen die Anfälligkeit gegenüber Störungen. Vergangene Störungen haben dabei insbesondere zu Problemen im Bereich der Beschaffung geführt. Der Aufbau von Resilienz unterstützt den Umgang mit unvorhersehbaren Ereignissen. Je höher die Resilienz ist, desto geringer ist der negative Einfluss einer Störung und desto schneller ist eine Rückkehr in den ursprünglichen oder einen besseren Zustand möglich. Obwohl der Bedarf zur Steigerung der Resilienz von vielen Unternehmen erkannt wird, wird dies häufig nicht systematisch umgesetzt. Herausforderungen beim Aufbau einer resilienten Beschaffung stellen mangelndes Wissen über das multidimensionale Resilienzkonzept und konkrete Gestaltungsoptionen sowie fehlende praktische Methoden für den gezielten Aufbau der Resilienz dar. Insbesondere die Auswahl und Kombination der richtigen Maßnahmen wird aufgrund nicht ausreichend beschriebener Beiträge der Maßnahmen zur Resilienz erschwert. Ziel der vorliegenden Dissertationsschrift ist daher die Entwicklung einer Methode zur systematischen Konfiguration der Resilienz in der Beschaffung. Die entwickelte Methode ermöglicht Unternehmen die strukturierte Auswahl und Kombination von Gestaltungsoptionen in der Beschaffung unter Berücksichtigung der verschiedenen Komponenten und Zielrichtungen der Resilienz. Hierzu wird zunächst ein Ordnungsrahmen zur Beschreibung und Strukturierung der Resilienz entwickelt und für den Kontext der Beschaffung konkretisiert. Als wesentliche Grundlage für die systematische Konfiguration der Resilienz erfolgen anschließend die Entwicklung eines strukturierten Resilienzpotenzialkatalogs und die Identifikation von Potenzialkategorien. Resilienzpotenziale stellen dabei Gestaltungsoptionen zum Aufbau der Resilienz dar. Die Methode zur systematischen Konfiguration der Resilienz führt die entwickelten Ergebnisse zusammen und stellt die praktische Anwendbarkeit sicher. Durch die ganzheitliche Betrachtung der Resilienz und der Resilienzpotenziale kann eine gezielte Gestaltung der Resilienz erreicht werden, die bislang aufgrund eines fehlenden Verständnisses der relevanten Aspekte der Resilienz und der Wirkung der Gestaltungsoptionen erschwert wurde.
(Quelle: https://www.apprimus-verlag.de/systematische-konfiguration-der-resilienz-in-der-beschaffung.html)
Reinforced through the pandemic and shaped by digitalization, today's professional working environment is in a state of transformation. Working remotely has become a vital component of many professions' regular routines. The design of remote work environments presents challenges to organizations of all sizes. By providing a classification, this paper reveals a comprehensive understanding of the fields of design to be considered to establish lasting remote work concepts in organizations. A hierarchical classification with four dimensions consisting of human, technology, organization, and culture, seven design elements and, twenty design parameters indicates to organizations the fields of design that need to be examined. To satisfy both the theoretical foundation and the practical application, design elements are derived by implementing a systematic review of the literature that represents key areas of interest for remote work. Additionally, these are verified and complemented by a dedicated case study research to incorporate practice-oriented design parameters.
Ziel des Forschungsprojekts ‚SubaSa‘ war die Entwicklung eines Markteinführungsnavigators für Subscription-Geschäftsmodelle, insbesondere für KMU der produzierenden Industrie. Hierfür wurden entlang der vier Dimensionen des Marketings Wege zur erfolgreichen Gestaltung und Etablierung des Geschäftsmodells erarbeitet.
Ziel des Forschungsprojekts ‚DM4AR‘ war es, Servicewissen skalierbar und einfach nutzbar zu machen, indem automatisch Augmented-Reality-Inhalte aus verschiedenen Datenquellen generiert werden.
Nutzen für die Zielgruppe:
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 diesem Beitrag wird ein neuartiges Konzept für ein hybrides Produktionssystem vorgestellt, das sowohl neue als auch aufbereitete Produkte verarbeiten kann. Im Kern zeichnet es sich durch einen multifunktionalen De- und Remontagearbeitsplatz aus, der mehrere Strategien der Kreislaufwirtschaft in das Wertschöpfungssystem integriert. Damit wird das Ziel verfolgt, die industrielle Transformation hin zu einer kreislauffähigen Produktion zu fördern und effizient zu gestalten.
Digital Servitization is one of the significant trends affecting the manufacturing industry. Companies try to tackle challenges regarding their differentiation and profitability using digital services. One specific type of digital services are smart services, which are digital services built on data from smart products. Introducing these kinds of offerings into the portfolio of manufacturing companies is not trivial. Moreover, they require conscious action to align all relevant capabilities to realize the respective business goals. However, what capabilities are generally relevant for smart services remains opaque. We conducted a systematic literature review to identify them and extended the results through an interview study. Our analysis results in 78 capabilities clustered among 12 principles and six dimensions. These results provide significant support for the smart service transformation of manufacturing companies and for structuring the research field of smart services.
In der Ära, in der Daten als „neues Gold“ bezeichnet werden, deckt eine Expertise die Kluft zwischen Erkennen und Nutzen dieses Schatzes auf. Sie bietet präzise Einblicke in die Datenmonetarisierung in Deutschland, legt verborgene Potenziale offen und liefert praxisnahe Handlungsempfehlungen, um produzierenden Unternehmen zu helfen, den wahren Wert ihrer Daten gewinnbringend zu nutzen.
The research outlines a concept to conduct the double materiality assessment through the synergistic use of Generative AI and the AHP method. In the first step, we employ interactive, moderated workshops as our chosen methodology to create a tailored set of sustainability target criteria. This process is enriched by the inclusion of Generative AI. The outcome is a comprehensive set of company-specific sustainability target criteria.
Als Reaktion auf den Wandel richten produzierende Unternehmen ihr Augenmerk nun verstärkt auf die Bereitstellung von Dienstleistungen und hybride Lösungen aus physischem Produkt, traditioneller und digitaler Dienstleistung. Sie ermöglichen es, sich von Mitbewerbern abzuheben und gleichzeitig die eigenen Margen zu erhöhen. Das Angebot und den Verkauf solcher Produkt-Dienstleistungs-Kombinationen bezeichnet man als Lösungsverkauf oder Solution-Selling. Am Beispiel der Automobilindustrie wird deutlich, wie vielfältig Lösungsangebote sein können, die über das traditionelle Produktgeschäft hinausgehen.
Das Forschungsprojekt ‚DiCES‘ bringt verschiedene Industriepartner zusammen, um gemeinsam ein datenbasiertes, integriertes Wertschöpfungssystem für eine nachhaltige, multidimensionale Kreislaufwirtschaft zu entwickeln. Zur Sicherstellung der Praxisnähe des Projekts fanden Workshops mit Industriepartnern aus unterschiedlichen Industriezweigen statt. Dabei wurden Anforderungen an IT-Systeme, Produktkonfigurationen, Geschäftsmodelle und Produktionskonzept behandelt. Alle erhobenen Anforderungen wurden anschließend für die Kategorisierung aufbereitet.
Aktuell werden Maßnahmen des Wandlungsmanagements häufig nur einseitig aus der Perspektive des Anbieters oder der des Kunden betrachtet. Aufgrund der immer stärker werdenden Integration des Anbieters in die Wertschöpfungsprozesse des Kunden ist die einzelne Betrachtung des Anbieter- bzw. Kundenunternehmens zukünftig nur noch wenig sinnvoll. Hierzu bedarf es eines neuen Ansatzes, der beide Parteien gleichermaßen berücksichtigt. Wie dieser Ansatz auszugestalten ist, wird im Rahmen des Verbundprojekts ‚diaMant‘ erforscht. Drei reale Kunde-Anbieter-Beziehungen bilden hierbei die Grundlage, um das partizipative Wandlungsmanagement praxisnah zu ergründen.
Digitalization offers companies strategic advantages through the
simplification and optimization of business processes and is an
important lever for long-term growth. Numerous industries already
benefit from optimized coordination of capacities and resources by
integrating digital technologies into business processes. Digital platforms enable, e. g., the demand-based adjustment of asset capacities at peak loads on the basis of data-based forecasts. In particular, small and medium-sized enterprises in the German quarrying industry have so far been denied access to such technologies due to high investment and operating costs, high implementation efforts and heterogeneous machine fleets. This paper presents the functions of the data-centric platform demonstrator “PROmining” developed in
an AiF research project and validates them using case studies with
companies in the industry. The platform demonstrator offers marginally digitalised companies a tool with functions ranging from simple
operational data collection, the evaluation of capacity utilization,
to scenario development for regional demand, which can be used
as a blueprint within their own company. Thus, companies in the
quarrying sector are provided with a low-effort entry into the digital
transformation and a contribution to long-term competitiveness.
Für Erfolge bei Transformationsprozessen ist eine starke Führung unabdingbar. Diese muss klassisches Führungswissen mit den Anforderungen einer digitalisierten Wirtschaft zusammenführen. Wie dies gelingen kann, erläutert im Interview Jonas Müller. Er ist Experte für Transformationserfolg (s. VÖ "Return on Transformation: Wie Sie mit der Kennzahl RoT den Erfolg messbar machen", https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/searchtype/latest/docId/2605/start/0/rows/10) und hat sich auch mit der Rolle der Führungskräfte als Treiber der Transformationsprozesse auseinandergesetzt.
Feelings statt Features
(2023)
Rund 400 Teilnehmer:innen verfolgten die 25. Auflage des Aachener Dienstleistungsforums, ausgerichtet vom KVDFörderkreispartner FIR an der RWTH Aachen und dem Center Smart Services. Unter dem Motto „Subscription-Journey - Erfolgreich vom Produkt- zum digitalen Lösungsanbieter" ging es auf die Reise durch die drei zentralen Entwicklungsstufen Service-Excellence, Digitale Produkte und Subscription.
One Solution for One Planet
(2023)
Die CDO Aachen fand am 16. November 2022 zum fünften Mal und davon zum dritten Mal digital aus dem FIR an der RWTH Aachen und dem Industrie 4.0 Maturity Center statt. Unter dem Motto „Sustainable Digitalization
for the Era of Uncertainty“ ging es um die Digitalisierung als Antwort auf die großen Herausforderungen unserer Zeit. Expert:innen aus Industrie und Forschung beleuchteten die Handlungsoptionen für Unternehmen in den drei Themenfeldern „Digitale Resilienz vs. Nachhaltige Digitalisierung“, „Nutzung von Technologien zur Bewältigung von Unsicherheiten“ sowie „Unternehmenskultur und
digitale Technologien“.
Die rasante Entwicklung digitaler Technologien und die Umstellung auf nachhaltige Praktiken sind zwei Auslöser dafür, dass immer mehr Unternehmen in Deutschland grundlegende Transformationen anstoßen. Die aktuellen Veränderungen erfordern von strategischen Entscheidungsträgern mehr denn je ein hohes Maß an Anpassungsfähigkeit. Während einige Unternehmen Vorreiter werden und davon profitieren, verlieren zögernde an Wettbewerbsfähigkeit. Doch wie können Unternehmen überhaupt messen, ob sie mit ihrer Transformation erfolgreich sind? Hierzu wurde am Forschungsinstitut für Rationalisierung (FIR) e. V. an der RWTH Aachen ein Modell entwickelt, das Unternehmen bei der Bewertung ihrer Transformationsprojekte unterstützt.
Das Motto des CBA Aachen – Congress on Business Applications 2023 am 21. Juni 2023 lautete "Digitale Lösungen für Produktion und Logistik". Das FIR an der RWTH Aachen und das Center Integrated Business Applications hatten zu einem Tag rund um das gesamte Themenfeld integrierter Business-Applications eingeladen. Expert:innen aus Wirtschaft und Industrie beleuchteten in Fachvorträgen und anhand von Best Practices die Bedeutung von ERP, MES, APS & Co. als Schlüssel für den zukünftigen Unternehmenserfolg. Workshops, Führungen und eine Fachausstellung komplettierten das Programm, das wichtige Impulse zur Auswahl, Entscheidung, Implementierung von Geschäftsanwendungen für die Gäste bereithielt. Den Praxistag am 20. Juni 2023 nutzten viele Teilnehmende, um im Vorfeld des CBA Aachen 2023 tiefer in spezifische, anwendungsbezogene Lösungen und Herangehensweisen für betriebliche Anwendungssysteme einzutauchen.
Im Rahmen des Forschungsprojekts ‚VoBAKI‘ werden die Umsetzung und der Betrieb von Anwendungen der Künstlichen Intelligenz über deren gesamten Lebenszyklus in produzierenden Unternehmen betrachtet. Zu Beginn des Projekts wurden Unternehmensziele identifiziert, die mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz verfolgt und erreicht werden können. In diesem Artikel werden das Projekt sowie die identifizierten Ziele vorgestellt und der weitere Verlauf des Projekts skizziert.
Mit ChatGPT scheint es bisweilen so wie mit der Tiefsee: dunkel, ein unentdecktes Territorium, mitunter furchteinflößend, gleichzeitig aber auch anziehend mit der Aussicht auf unentdeckte Lebensformen und Ökosysteme. Zwischen Besorgnis und Faszination schwanken die Emotionen in der Diskussion um das leistungsstarke Sprachmodell ChatGPT. Was steckt hinter dem Phänomen, was kann ChatGPT und wo liegen die Potenziale für die Wirtschaft? In unserem Leitartikel wollen wir ein Stück weit in die Tiefen von ChatGPT abtauchen, um Chancen und Risiken des Sprachmodells besser zu verstehen.
Der Austausch von Daten ist oft, selbst innerhalb eines Unternehmens, nicht einfach. Die Daten sind häufig verstreut und nach Geschäftsprozessen getrennt. Der unternehmensübergreifende Datenaustausch stellt sich als noch komplexer heraus. Aus diesem Grund wurde von der Europäischen Union das Projekt GAIA-X ins Leben gerufen. GAIA-X wurde dazu entwickelt, die nächste Generation der Dateninfrastruktur für Europa und dessen Unternehmen zu schaffen. Zurzeit sind weltweit bereits 364 Unternehmen aus verschiedenen Branchen Mitglied des Projekts. Daten sollen gemeinsam genutzt und in einer vertrauenswürdigen Umgebung zur Verfügung gestellt werden können. Eine Schlüsselfunktion besteht in der Gewährleistung der Datensouveränität. Dateneigentümern wird damit die volle Kontrolle über ihre Daten und ihre digitale Identität garantiert. Das Ziel dabei besteht nicht darin, einen zentralen Cloud-Dienst zu schaffen, sondern ein förderiertes Informationssystem aufzubauen, welches viele Anbieter und Nutzer von Cloud-Diensten in einem transparenten Umfeld miteinander verbindet und so die europäische Datenwirtschaft vorantreibt.
In der vorliegenden Masterarbeit wird ein Reifegradmodell für Unternehmen zur Anwendung von GAIA-X entwickelt. Das Modell grenzt die verschiedenen unternehmerischen Fähigkeitsstufen für die erfolgreiche Anwendung von GAIA-X voneinander ab. Weiterhin werden für jede Entwicklungsstufe des Modells Anforderungen an die Unternehmen abgeleitet. Als zentrales Ergebnis dieser Arbeit ergibt sich somit die Möglichkeit, Unternehmen in die verschiedenen Entwicklungsstufen des Reifegradmodells einzuordnen. Aus dem entwickelten Modell lassen sich anschließend Anforderungen bzw. Maßnahmen ableiten, mit denen sich Unternehmen in Bezug auf Gaia-X weiterentwickeln können.
Ziel der Arbeit ist die Gestaltung eines technischen Leitfadens für den Vertrieb für die Molke- und Getränkeindustrie, der eine zielgruppengerechte Aufbereitung der Anforderungen, Bedürfnisse und Herausforderungen der Branche beinhaltet.
Darüber hinaus soll die Anwendbarkeit der Lifetime-Solutions für branchenübliche Maschinen und Aggregate dargestellt werden. Der Leitfaden unterstützt den Mitarbeiter bei der Vorbereitung von Kundengesprächen, indem er ihm die Möglichkeit gibt, sich selbstständig und zielgerichtet über die Produkte und die Branche zu informieren.
Ziel der Arbeit ist es, eine E-Learning-Einheit für die industrielle Interlogistik zu entwickeln. Der Fokus liegt dabei auf den Zielen und Aufgaben der industriellen Logistik sowie den wichtigsten Aspekten der organisatorischen Einbindung bis zum Logistik-Controlling. Mit der E-Learning-Einheit sollen Lernende befähigt werden, ihren Standpunkt, ihre Arbeitsergebnisse und entstehende Probleme wissenschaftlich fundiert und zielgruppenorientiert zu formulieren.
Classification of Artificial Intelligence based Use Cases for Sustainable Supply Chain Management
(2023)
Entwicklung eines Text-Mining-Anwendungsfalls in der Produktion bei der Lindt und Sprüngli GmbH
(2023)
Digitalization offers companies strategic advantages through the simplification and optimization of business procedures and is an important lever for long-term growth. Numerous industries already benefit from optimized coordination of capacities and resources by integrating digital technologies into business processess. Digital platforms enable, e. g. the demand-based adjustment of asset capacities at peak loads on the basis of data-based forecasts. In particular, small and medium sized enterprises in the German quarrying indsutry have so far been denied access to such technologies due to high investment and operating costs, high implementation efforts and heterogeneous machine fleets. This paper presentes the functions of the data-centric platform demonstrator " PROmining" developed in an AiF research project and validates them using case studies in the industry. The platform demonstrator offers marginally digitalised companies a tool with functions ranging from simple operational data collection, the evaluation of capacity utilization, to scenario development for regional demand, which can be used as a blueprint within their own company. Thus, companies in the quarrying sector are provided with a low-effort entry into the digital transformation and a contributio to long-term competitiveness.
Dies ist ein Vortrag zu der Inforamtionstechnologie "Intelligente Produkte" im Rahmen des Rountatbles von der Fachgruppe Informationstechnologiemanagement:
Intelligente Produkte stellen eine wegweisende Entwicklung dar, die unsere Alltagsgegenstände in leistungsstarke, datengetriebene Innovationen verwandelt. Ein spannendes Beispiel ist die intelligente Kaffeemaschine. Diese Maschine nutzt Daten, um den ultimativen Espresso zu zaubern. Sie demonstriert eindrucksvoll die Möglichkeiten personalisierter Produkte, die durch Daten gesteuert werden.
ZIEL DES VORTRAGS
Kennenlernen der Technologie, Erörterung von Potenzialen in Unternehmen und Angebot von Forschungsaktivitäten.
Mit Digitalisierung und Daten zur Nachhaltigkeit / Digitalization and Data for Sustainability
(2023)
Das FIR an der RWTH Aachen und das Industrie 4.0 Maturity Center waren am 15. November 2023 erneut Gastgeber der digitalen CDO Aachen 2023. Sie hatten eingeladen zur Fachtagung rund um die wertsteigernde Kreislaufwirtschaft als die Strategie, mit der sich Unternehmen nachhaltig und zukunftssicher aufstellen. Dabei gilt es, Ressourcen optimal zu nutzen und gleichzeitig den Wert eines Produkts kontinuierlich zu steigern. Nur so können Unternehmen in ökologischer Verantwortung profitabel wirtschaften und für die Verbraucher:innen attraktiv bleiben. Unter dem Motto „Getting Connected for the Circular Economy“ teilten Industrievertreter:innen ihr Wissen und ihre Erfahrungen. Dabei gaben sie Einblicke in die Erfolgsfaktoren der wertsteigernden Kreislaufwirtschaft und deren Gestaltung. Dass Kreislaufwirtschaft schon in der Produktentwicklung mitgedacht werden.
muss, wie wichtig Daten zur Verwendung in der Nutzungsphase sind und wie Bauteile am Ende ihres Lebenszyklus verwertet werden können, zeigte das Programm eindrücklich. Die CDO Aachen ist Deutschlands bedeutende Fachveranstaltung für digitale Technologien und Potenziale. Alljährlich greift sie topaktuelle Themen aus der Industrie auf und zeigt Unternehmen Wege für zukünftiges Wachstum und den langfristigen Erhalt der Wettbewerbsfähigkeit.
In this thesis, the application of Federated Learning in the context of object detection in autonomous driving is investigated. Specifically, the focus is on Federated Learning methods that tackle the challenge of heterogeneous client data. To select suitable Fed-erated Learning methods given a specific use-case setting, a selection model based on descriptive and explanatory models is proposed. An example use-case is applied and the derived Federated Learning methods from the proposed model are validated empirically on two autonomous driving object detection datasets. This approach demonstrates the effectiveness of the selection model on a real-world use-case and dataset. The results show that Federated Learning methods improve object detection models in autonomous driving while preserving data privacy.
This work was conducted at the Automated Driving Alliance at Robert Bosch GmbH in collaboration with the FIR e. V. at RWTH Aachen and the Institute of Imaging and Computer Vision.
Das Ziel der Arbeit ist es, einen detaillierten Überblick über das Angebot digitaler Produkte und ihrer Preisgestaltung in der produzierenden Industrie zu geben. Darauf aufbauend werden Handlungsempfehlungen in Form eines Maßnahmenkataloges zur Preisgestaltung digitaler Produkte abgeleitet. Dieser soll Unternehmen beim Pricing ihrer digitalen Produkte unterstützen.
This thesis proposes the development of a method for the customization of the BOM management process in an agile vehicle development process. The proposed method aims to provide a flexible and adaptable BOM management system that can keep up with the fast-paced and constantly changing nature of agile development methodologies.
This thesis analyzes which motives motivated companies to introduce OKR and to what extent these motives correspond to the original idea of Doerr.
For this purpose, the following tasks are addressed within the scope of the thesis:
• Conducting a systematic literature review
• Case Study Research after Eisenhardt on the motives of the companies when introducing OKR.
• Analysis of the alignment of company motives and the motives mentioned in the theoretical basis work according to Doerr.
Vor drei Jahren hat die COVID-19-Pandemie die Arbeitsmärkte weltweit erschüttert. Es folgte eine Welle an kurzfristigen Umstrukturierungen, vor allem bedingt durch die gesetzlich vorgeschriebenen Kontaktbeschränkungen. Die Pandemie wirkte damit branchenübergreifend als Beschleuniger von Remote Work, gerade Branchen in denen Remote Work vorher wenig bis gar nicht verbreitet war. Heute wissen wir Post-COVID: Remote Work, und die Erfahrungen die Mitarbeitende während dieser Zeit haben die Arbeitswelt nachhaltig und breitflächig verändert. Auch in Wirtschaftszweigen wie der produzierenden Industrie wird Remote Work als ein zentraler Bestandteil unseres täglichen Arbeitens erhalten bleiben. Dies birgt Herausforderungen für produzierende Unternehmen, da die zukunftsgerichtete Gestaltung von Remote Work durch ein diverses Aufgabenprofile von „Blue Collar-Workern“ und „White Collar-Workern“ bedingt wird.
Um Remote Work nachhaltig im Unternehmen umsetzen, ist die Ausgestaltung anhand praxisnaher Maßnahmen, welche spezifisch auf produzierende Unternehmen ausgelegt sind, zentral. Ziel der Masterarbeit ist es daher, ein maßnahmengestütztes Gestaltungsmodell zu industrienahen Gestaltung von Remote Work für produzierende Unternehmen zu entwickeln.
Dies wird anhand des folgenden Vorgehens umgesetzt:
• Identifikation unterschiedlicher Ansätze organisationaler Gestaltungsmethoden und deren Limitation mittels systematischer Literaturrecherche
• Herleitung von praxisnahen Maßnahmen für die Gestaltung von Remote Work und möglicher übertragbarer Maßnahmen aus angrenzenden Branchen anhand von Fallstudienforschung in produzierenden Unternehmen
• Entwicklung eines maßnahmengestützten Gestaltungsmodells von Remote Work für produzierende Unternehmen und Erprobung der Anwendbarkeit mit Industriepartnern
In der heutigen globalisierten Wirtschaft ist die Effizienz und Effektivität von Lieferketten ent-scheidend für den Erfolg eines Unternehmens. Eines der wichtigsten Elemente einer erfolgrei-chen Lieferkette ist eine effiziente Datenaustauschtechnologie. Die passende Technologie für den Datentransfer innerhalb einer Lieferkette kann helfen Kosten zu senken und die Effektivität der Lieferkette zu verbessern. Die Auswahl einer geeigneten Datenaustauschtechnologie ist jedoch eine Herausforderung für Unternehmen. Die Entscheidung für eine bestimmte Techno-logie erfordert eine gründliche Analyse der Bedürfnisse des Unternehmens, der Anforderungen an die Lieferkette und der verfügbaren Optionen.
Das Ziel der Arbeit ist es ein Entscheidungsmodell zu entwickeln, das Unternehmen bei der Auswahl der geeigneten Datenaustauschtechnologie unterstützt. Dafür werden zunächst ver-schiedene Technologien analysiert und ihre Vor- und Nachteile ermittelt. Anhand geeigneter Merkmale werden diese dann miteinander verglichen und Kriterien, die einen reibungslosen Datenaustausch gewährleisten, herausgearbeitet. Das Entscheidungsmodell wird es dem Un-ternehmen ermöglichen, objektiv zu entscheiden, welche Technologie am besten zu den An-forderungen passt. Es wird beispielsweise einen strukturierten Entscheidungsprozess bieten, in dem verschiedene Faktoren wie Kosten, Kompatibilität mit anderen Technologien, Skalierbar-keit und Sicherheit berücksichtigt werden. Zudem wird ein erster Ansatz zur möglichen Imple-mentierung der Technologie in die bestehende Dateninfrastruktur beschrieben.
Mobiles Arbeiten, dezentrale Teams und virtuelle Meetings – die COVID-19-Pandemie hat die Arbeitswelt vieler Organisationen von Grund auf verändert. Durch den Einzug neuer Technologien wird Arbeit vernetzter, digitaler und flexibler. Die Arbeitswelt 4.0, die von der digitalen Transformation geprägt wird, stellt neue Anforderungen an Unternehmen und deren Arbeitsplatzkonzepte. Mitarbeitende gewinnen durch dezentrales Arbeiten Flexibilität in Bezug auf ihre Arbeits- und Alltagsgestaltung. Gleichzeitig entstehen neuartige Herausforderungen wie die fehlende Präsenz im Unternehmen sowie der ausbleibende persönliche Kontakt mit Teammitgliedern und Vorgesetzten. Die Potentiale remoter Arbeitsplatzkonzepte zeigen sich sowohl arbeitgeber- als auch arbeitnehmerseitig. Dezentral arbeitende Unternehmen nehmen häufig eine Vorreiterrolle in Bezug auf die fortschreitende Digitalisierung ein. Um erfolgreich remote Arbeitsplatzkonzepte in der Arbeitswelt 4.0 umzusetzen, sind die neu entstandenen Anforderungen an Führungskräfte zu verstehen. Darauf aufbauend bedarf es in der Praxis Werkzeuge und Techniken, sogenannte Managementinstrumente, die die Führungskräfte in der neuen Arbeitswelt unterstützen. Ziel der Arbeit ist es, die neu entstandenen Anforderungen an Führungskräfte durch remote Arbeitsplatzkonzepte in der Arbeitswelt 4.0 aufzuzeigen und praxisnahe Managementinstrumente zu identifizieren. Anhand einer Literaturrecherche werden Anforderungen an Führungskräfte durch remote Arbeitsplatzkonzepte identifiziert. Anhand von Best Practices werden erfolgreich umgesetzter remote Arbeitsplatzkonzepte und die eingesetzten Managementinstrumente identifiziert. Aufbauend auf der Literaturrecherche und den Best-Practices wird ein Katalog an praxisnahen Managementinstrumenten erarbeitet.
Machine Learning methods have shown great potential in production during recent years and have subsequently played a significant role in driving the Industry 4.0 revolution. However, there is still a lack of systematic guidelines for identifying and implementing viable ML use cases in the manufacturing industry . The aim of this work therefore, is to identify whether machine learning classifiers can be used in addition to a traditional process monitoring method (tolerance window) in order to improve quality control of staking processes on an assembly line.
Applied methods:
Extensive literature research will be initially conducted in order to understand ongoing research in this field and to clearly define the research gap. For a scientific and structured execution, CRoss Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) method will be used as the backbone of the thesis. The first step of Business Process Understanding would include learning about the staking and quality testing processes. This will be followed by data extraction and Exploratory Data Analysis (EDA) as part of Data Understanding. The Data Preparation step would include cleaning, filtering, feature engineering and scaling in order to use as input for the model.
Preparing the Machine Learning model will include selecting, modeling, training and testing the appropriate classification algorithms e.g. Näive Bayes, XGBoost, Feed Forward Neural Network and Random Forest. Depending on a pre-defined success criteria such as Accuracy, Precision etc. the training and test results will be evaluated and the best performing model will be selected. Further, subject to the model performance and business requirments , possible methods for deployment of the classifier in real time production will be discussed.
Expected results:
This work will help to identify if process curve data from staking processes can be used to train machine learning models and improve quality monitoring on an assembly line. Good model performance will indicate potential to reduce waste and decrease unnecessary processing time at the testing station. Additionally, it will also assist the process experts understand unknown influences on the product quality. A systematic approach to implement machine learning for similar use cases involving curve data of staking processes and will be developed.
Mit dem Ausbruch der COVID-19-Pandemie standen Industrieunternehmen vor noch nie da gewesenen Herausforderungen. Arbeitsweisen in Unternehmen wurden von heute auf morgen umgestellt. Verstärkt durch die Pandemie und unter dem Einfluss der Digitalisierung befindet sich die Arbeitswelt heute in einem Wandel hin zur Remote Economy. Die Gestaltung von Remote Work und hybrider Arbeitswelten fordert Unternehmen verschiedener Branchen unterschiedlich heraus. Gleichzeitig fällt die unternehmensübergreifende Umsetzung von Remote Work durch das heterogene Tätigkeitsprofil produzierenden Unternehmen schwer.
Um Remote Work langfristig und nachhaltig in modernen Arbeitswelten zu etablieren, müssen Konzepte auf die tatsächlich verrichteten Tätigkeiten und die sich daraus ergebenden Bedürfnisse der Mitarbeitenden ausgerichtet werden. Einen ersten Schritt bildet die systematische Herleitung von remotefähigen Tätigkeitsmerkmalen in produzierenden Unternehmen.
Ziel der Arbeit ist es, aufbauend auf einer strukturierten Literaturrecherche, konstituierende Tätigkeitsmerkmale in produzierenden Unternehmen zu identifizieren und detaillierende remotefähige Tätigkeitsmerkmale als Merkmalsausprägungen abzuleiten. Anschließend werden diese fallstudienbasiert validiert. Die Ergebnisse werden in Form eines morphologischen Kastens zusammengetragen, welcher produzierenden Unternehmen einen Überblick der remotefähigen Tätigkeiten innerhalb des Unternehmens gibt.
Für Unternehmen stellt die Etablierung eines zeitlich, räumlich und mengenmäßig abgestimmten sowie bedarfsgerechten ETMs (Ersatzteilmanagements) eine Herausforderung dar. Einerseits sind die Anzahl und Variabilität der ET sehr hoch. Andererseits ist die Ermittlung des Bedarfs und der Nachfrageregelmäßigkeit schwierig und geht mit einer Vielzahl an Informationen und Daten, die zu berücksichtigen sind, einher. Darüber hinaus spielen Faktoren wie die Obsoleszenz, Neubeschaffungszeit, Lagerkosten und Haltbarkeit bei der Entscheidung über die Bevorratung von ET eine wichtige Rolle.
Das Ziel der Masterarbeit lag in der Erarbeitung und Validierung eines ETM-Konzepts für das Drägerwerk am Standort Lübeck. Dabei wurde unter Beachtung des Status quo eine geeignete Methode für die Klassifizierung und Beschaffung der ET erarbeitet. Darüber hinaus wurde ein geeignetes Lagerkonzept inklusive der Entscheidung über die Zentralisierung entwickelt. Ergänzend wurde ein Konzept für den Um-gang mit der Obsoleszenz von ET ausgearbeitet. Dadurch entstand sowohl ein eindeutiges Vorgehen für die Ermittlung von ET-Beständen und Lagerungen als auch eine eindeutige Zuordnung von ET-Kosten zu Anlagen.
Der Fachkräftemangel in der Gesundheitsbranche ist ein verstärkt in der Öffentlichkeit diskutiertes Thema.
Eine Prognose deutet darauf hin, dass 2025 in Deutschland etwa 150.000 und 2030 etwa 500.000 Pflegefachkräfte fehlen werden. Der demografische Wandel verschärft diese Problematik zusätzlich, da immer mehr Menschen medizinische Versorgung benötigen, weniger junge Berufseinsteiger:innen in Pflegeberufe nachrücken und hohe Ausstiegsquoten in dem Bereich zu verzeichnen sind. Das Anwerben von Fachkräften aus dem Ausland kann eine Strategie sein, um dem Fachkräftemangel entgegenzuwirken, welche bereits von vielen Organisationen angewandt wird. Das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderte Verbundprojekt GALA befasst sich unter anderem mit dem internationalen Human-Resource-Management (IHRM). Im Fokus steht die Entwicklung und Erprobung von Leitlinien und Oualifizierungsbausteinen für ein internationales Ressourcenmanagement in der Gesundheitsregion Aachen.
In der modernen Arbeitswelt 4.0 benötigen Unternehmen nicht nur individuelle und hohe Kompetenzen ihrer Mitarbeitenden, sondern vielmehr auch ein flexibles Kompetenzmanagement, um mit dem sich ständig wandelnden Markt mithalten zu können. In diesem Kontext wurde das BMBF-geförderte Forschungsprojekt GALA ins Leben gerufen, in dem branchenspezifische Werkzeuge und Modelle für das Kompetenzmanagement entwickelt werden, die anschließend nachhaltig in KMU der Region Aachen implementiert werden sollen. In ihrem Vortrag auf der LEARNTEC
gibt Annika Franken einen tieferen Einblick in die verschiedenen Teilprojekte von GALA sowie die verfolgten Schwerpunkte. Darüber hinaus werden Bedarfe und Lösungsansätze für die aktuellen Herausforderungen in der Arbeitswelt 4.0 gemeinsam mit den Praxispartnern vorgestellt.
Einleitung der Herausgeber
(2023)
Im vorliegenden Sammelband wird den Fragen nachgegangen, was gute
Führung und Arbeit in der soziodigitalen Transformation bedeuten,
welche Kompetenzen von Führungskräften an Bedeutung gewinnen und
wie diese Kompetenzen aufgebaut werden können. Die Beiträge beruhen
auf Ergebnisse und Erfahrungen des im Dezember 2022 abgeschlossenen
dreijährigen Verbundforschungsprojektes Gute Führung und Arbeit
in der soziodigitalen Transformation. Gefördert wurde das Projekt durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) und den
Europäischen Sozialfond (ESF). Beteiligt waren als Konsortialführer die Sozialforschungsstelle (sfs) der TU Dortmund, das Fraunhofer IAO Stuttgart sowie der FIR e. V. an der RWTH Aachen. Von betrieblicher Seite waren beteiligt die BEUMER Group (Entwicklung einer Netzwerkorganisation und eines Netzwerktools), Belfor DeHaDe (Erprobung von VR-Brillen im Technischen Service), DMG Mori (Einführung von Bots im Bereich der Lagerhaltung) sowie die WBS Training GmbH (Entwicklung einer Führungskräftewerkstatt). Die Rolle der Wissenschaft bestand darin, die Führungskräfte bei der Entwicklung und Einführung ihrer Vorhaben zu unterstützen und gleichzeitig in verallgemeinernder Perspektive zu eruieren, wie sich Aufgaben von Führung in der Digitalisierung verändern und welche Kompetenzen wichtiger werden. Auf Grundlage dieser Erfahrungen wurde ein einwöchiges Führungskräftetraining entwickelt und erprobt. Die Besonderheit bestand u. a. darin, dass die digitalen Lernwelten
der Demofabrik Aachen und des Future Work Labs des Fraunhofer
IAO in Stuttgart für die Führungskräfteentwicklung erschlossen wurden.
Ausgangspunkt der Projektarbeit war eine explorative Befragung von Expert*innen aus Wissenschaft und Praxis zu Anforderungen und Kompetenzbedarfen von Führungskräften.