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Das Forschungsvorhaben PROmining adressiert die Digitalisierung der deutschen S&E‑Industrie. Das Forschungsziel ist der Aufbau eines Demonstrators einer digitalen Plattform, mit der Unternehmen der S&E-Industrie befähigt werden mittels einer gesteigerten Prognosefähigkeit besser auf schwankende Nachfragen zu reagieren. Die gezielte Entwicklung und Implementierung der Digitalisierung in Form einer Plattformökonomie kann der S&E-Industrie mittelbaren und unmittelbaren Nutzen bieten.
Die Branche der Steine und Erden (S&E) ist durch eine große Vielfalt unterschiedlicher Digitalisierungsgrade geprägt, wodurch ein Großteil der Unternehmen nur bedingt eine datenbasierte, betriebsinterne Optimierung von Prozessschritten und der Auslastung umsetzen kann. Um diese Unternehmen in ihren unterschiedlichen Reifegraden zu unterstützen, können digitale Plattformen eingesetzt werden.
Dieser Bericht enthält die zentralen Ergebnisse einer Studie des Center Integrated Business Applications im Auftrag der proALPHA Business Solutions GmbH und wurde in Kooperation mit dem FIR e. V. an der RWTH Aachen durchgeführt.
Ziele der Studie:
- Analyse des Marktes von CO2-Management-Software,
- die Bestimmung der Informationsverfügbarkeit zur CO2-Bilanzierung sowie potenzieller Stellschrauben zur CO2-Reduktion mittels Business-Software.
Das Branchenbild der deutschen Steine- und Erdenindustrie (S&E-Industrie) wird von kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) dominiert. Als Rückgrat der deutschen Industrie sehen sich die KMU der S&E-Industrie mit komplexen Herausforderungen, insbesondere hinsichtlich der Digitalisierung, konfrontiert. Daraus folgt, dass eine Vielzahl an Risikobarrieren und Hemmschwellen zu einer Einschränkung in der Anpassung an neue Technologien führt und die damit verbundene Ausweitung der Digitalisierung innerhalb der Branche ausbleibt. Die Implementierung aktueller Soft- und Hardwarelösungen erzeugt bislang ein erhöhtes Maß an Mehraufwand, welches aufgrund begrenzter Ressourcen, insbesondere für kleine Betriebe, parallel zum Tagesgeschäft kaum zu bewältigen ist. Darüber hinaus herrscht oftmals ein unzureichendes Datenmanagement vor, welches neben den bisher nicht ausreichend differenziert betrachteten Nachfrageschwankungen zu einer Minderung der Prognostizierbarkeit in S&E-Betrieben führt. Resultierend aus diesen Defiziten ist die betriebsinterne Optimierung der Auslastung nur bedingt möglich. Zudem können andere Betriebe des Unternehmensverbunds zur Verfügung stehende ungenutzte Kapazitäten nicht erkennen. Im Rahmen des Forschungsprojekts 'PROmining' konnte über qualitative Expertengespräche ebenfalls identifiziert werden, dass eine differenzierte, also unternehmensspezifische Art der Erfassung, Speicherung und Nutzung von Daten vorliegt. Es ist folglich keine einheitliche Struktur in der Handhabung von Daten in der Branche festzumachen. Dadurch findet die Analyse von vorhandenen Zustandsdaten häufig nicht statt und die Potenziale der Digitalisierung finden keinen Eingang in die Unternehmensprozesse. Die betriebsinterne Optimierung von Prozessschritten und der Auslastung ist infolge unzureichenden Datenmanagements aktuell nur bedingt möglich. Daher bedarf es Filterung und konkretisierter Bündelung der Daten, um eine zielführende Auswertung und darauffolgende Umsetzung zu initiieren.
Die digitale Transformation stellt die Unternehmensführung vor große und insbesondere auch neue Herausforderungen. Dazu gehört neben der Entwicklung neuer Positionierungsalternativen im Markt und von Geschäftsmodellen auch die Realisierung eines Führungs- und Managementverständnisses, welches die enorme Geschwindigkeit der digitalen Transformation in den Fokus stellt und bewältigen kann. Damit ergeben sich neue Perspektiven und Grundannahmen des strategischen Managements: Weg von einer planungszentrierten Sichtweise hin zu einer auf die Schaffung vielfältiger Optionen und das Denken in Szenarien ausgerichteten Sichtweise. In diesem Kapitel werden die Determinanten der Führung in der digitalen Transformation vorgestellt. Davon ausgehend werden die neuen Aufgaben der Führung, die zur Realisierung der Transformation aufzubauenden Muster von Führungsorganisationen und die für die digitale Transformation geeigneten Führungsprinzipien und -stile dargelegt. (https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-63758-6_4)
Wachstum durch Reduzierung?
(2022)
Die Nutzung von datengetriebenen Analysen eröffnet eine Vielzahl an Möglichkeiten. Mehr als zwei Drittel aller Unternehmen haben dieses Potenzial erkannt und Pilotprojekte für den Einsatz von Business-Analytics ins Leben gerufen. Dennoch sehen sich viele von ihnen mit einer hohen Misserfolgsquote und ausbleibenden Renditen konfrontiert.
Hier mangelt es meist an einem standardisierten und strukturierten Verfahren zur Auswahl und Priorisierung von nutzenoptimalen Business-Analytics-Projekten. Der Überblick zur Strukturierung und Klassifizierung von Business-Analytics, den Anwendungsgebieten sowie einer Systemlandkarte fehlt. Darüber hinaus gibt es kaum Hilfestellungen bei der Ermittlung von Kosten und Aufwand, auch sind sich viele nicht über die beim Einsatz entstehenden Risiken bewusst. Im Projekt ‚BAValue‘ wird ein Entscheidungsmodell realisiert, das mithilfe konkreter Handlungsempfehlungen KMU in die Lage versetzt, BA-Projekte umsetzen zu können und mit ihnen den Unternehmensnutzen zu optimieren.
Robotic-Process-Automation bietet Unternehmen eine Vielzahl an Potenzialen: Effizienzsteigerungen, minimierte Fehleranfälligkeit und Mitarbeitendenzufriedenheit stellen dabei nur einen Auszug der Vorteile der Technologie dar. Um langfristig von diesen zu profitieren, ist die Akzeptanz aller Stakeholder ein essenzieller Erfolgsfaktor.
Jene hängt maßgeblich von der individuellen Verhaltensweise und Einstellung der einzelnen Beteiligten ab. Geeignete Mitarbeitende für eine RPA-Implementierung zu identifizieren, bedeutet für Unternehmen heute oftmals eine große Herausforderung. Im Rahmen des Forschungsprojekts ‚RPAcceptance‘ wurde jetzt ein Assessment entwickelt, das die Bewertung von individuellen Soft Skills ermöglicht und den Auswahlprozess von Personal, das Robotic-Process-Automation nutzen soll, strukturiert und objektiv begleitet.
„Arbeitsnahes Lernen im Skills-Lab“, so hieß das Motto des GALA-Hot-Topic-Workshops, der am 10. August 2022 im AIXTRA des Universitätsklinikums Aachen stattfand. Ziel war es, verschiedene Trainingsorte bzw. -zentren vorzustellen sowie Interessent:innen dieses Themenfeldes zusammenzubringen. Nach einer Begrüßung durch Dr. Lina Vogt (Stellv. Ärztliche Leitung AIXTRA, Fachärztin für Anästhesiologie) und Andrea Lenes (Stellv. Organisatorische Leitung AIXTRA, Simulationspatient:innen-Programm) führte Dr. Helga Unger (Wissenschaftliche Mitarbeiterin der FOM-Hochschule) in die Thematik ein. Drei Organisationen stellten daraufhin ihre Trainingsorte vor.
Seit Mai 2022 ist Gerrit Hoeborn Bereichsleiter Business Transformation am FIR. Im Interview mit der UdZ-Redaktion spricht er über seine Motivation, seine Werte und Ziele, die Entwicklung des Bereichs und darüber, was das FIR für ihn ausmacht.