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Entwicklung eines Evaluationswerkzeugs zur Bestimmung des Fits von Anwendungsideen für GAIA-X
(2023)
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.
Gestaltung von datenbasierten Fehlererkennungsanalysen bei der Instandhaltung von Produktionsanlagen
(2023)
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.
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
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.
Das Ziel des Forschungsprojekts "Future Data Assets" bestand in der monetären Bewertung des unternehmerischen Datenkapitals. Dazu wurden die Entwicklung und Instanziierung einer sogenannten "Datenbilanz" angestrebt. Die Datenbilanz soll dem Reporting der unternehmerischen Fähigkeit der Datenbewirtschaftung dienen und damit eine Lücke im Hinblick auf die klassische Berichterstattung schließen, in der Daten kaum betrachtet bzw. systematisch bewertet werden.
Ziel des Forschungsprojekts „Chatbot im Service“ war die Entwicklung eines praxisnahen Einführungskonzepts für Chatbots in B2B-Serviceleistungen, insbesondere für KMU der produzierenden Unternehmen. Wichtige Aspekte, die berücksichtigt wurden, waren dabei eine Technologieübersicht, Datenmanagement, Wirtschaftlichkeit und Akzeptanz.
Ziel des Forschungsprojekts RAcceptance war die dauerhafte Nutzung der Effizienzpotenziale von Robotic-Process-Automation (RPA) in KMU durch die Förderung der Akzeptanz. Es wurden diejenigen Faktoren bestimmt und adressiert, welche die Akzeptanz der Nutzung von RPA-Software positiv sowie negativ beeinflussen.
Ziel des beantragten Fördervorhabens war es, die kontinuierliche Funktionsüberwachung und insbesondere den heutigen Sensoreinsatz in Verteilnetzen zu revolutionieren, durch Verwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI), gepaart mit einer Verbesserung der zugehörigen Sensortechnik und eingesetzter digitaler Dienstleistungssysteme. Die integrale Betrachtung der wissenschaftlichen und technischen Herausforderungen und deren Bewältigung führten zu den notwendigen Ergebnissen, um den Erfolg der Energie- und Mobilitätswende in Deutschland zu unterstützen.
Mit den Ergebnissen des Vorhabens konnte der heutige Sensoreinsatz in Verteilnetzen durch Verwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) zusammen mit einer Erweiterung der Sensortechnik grundlegend verbessert werden. Die daraus abgeleiteten Unterziele umfassen alle wichtigen Aspekte des Sensoreinsatzes in elektrischen Betriebsmitteln.
Pricing is one of the most important, but underestimated tools, to enhance a company's profitability. Especially value-based pricing has a high potential to reach higher levels of satisfaction because it equates the needs of providers and customers. Even though, it is a well-known price model and promises higher satisfaction, many companies struggle to implement it. Especially the manufacturing industry is characterized by cost-plus pricing and competition-based pricing. However, especially for digital products these pricing strategies are insufficient. Therefore, this paper aims at exploring the design fields for value-based pricing of digital products in the manufacturing industry. To achieve this, the basics of digital products and value-based pricing are explored. Furthermore, an expert workshop is conducted that follows a framework for value-based pricing consisting of four consecutive steps analysis, price strategy, pricing, and market launch to capture the design fields. This paper concludes with limitations, and practical and research implications.
Die pandemiebedingt angestiegene Homeofficequote in produzierenden
Unternehmen ist seit Juli 2020 deutlich rückläufig und indiziert ein
geringes Maß an langfristig gestalteten hybriden Arbeitsplatzkonzepten.
Angesichts des Fachkräftemangels besteht Handlungsdruck, eine
attraktive Arbeitsumgebung mit industriellen Tätigkeiten zu vereinbaren.
Um zukunftsorientierte Arbeitsplatzkonzepte zu gestalten, nennt
das vorgestellte Vorgehen systematisch die menschlichen Tätigkeiten
in produzierenden Unternehmen und bewertet deren Remotefähigkeit.
Das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderte Verbundprojekt „GALA – Gesundheitsregion Aachen: Innovativ Lernen und Arbeiten“ beschäftigt sich vor allem mit den Themenfeldern gesundes Arbeiten, Mensch-Maschine-Interaktion, Agilität und Innovation sowie digitale Kollaboration.
Im Fokus eines der acht unternehmensgetriebenen Praxisprojekte von GALA steht die Einführung eines kollaborativen Roboters in einer Werkstatt für Menschen mit Behinderung, um die Handlungsspielräume der beschäftigten Mitarbeitenden zu erweitern.
Aktuell und in Zeiten des Fachkräftemangels wird das digitale Lernen in der Pflegebranche immer wichtiger, da dieses eine flexible und effiziente Möglichkeit bietet, um Pflegekräfte aus- und weiterzubilden. Es ermöglicht den Zugang zu aktuellem Wissen und Fähigkeiten, die für die Erfüllung der Anforderungen in der Pflegebranche erforderlich sind. Zudem kann es dazu beitragen, die Motivation und die Arbeitszufriedenheit der Pflegenden zu erhöhen und sie somit an das Unternehmen zu binden. [...] Vor diesem Hintergrund soll im Praxisvortrag der Frage nachgegangen, wie die Qualität des digitalen Lernens in der Pflege verbessert werden kann. Dabei werden Best Practices und Herausforderungen im Zuge der Implementierung von digitalem Lernen unter Nutzung der Softwarte Articulate Storyline beim GALA-Praxispartner St. Gereon Seniorendienst gGmbH geteilt und diskutiert.
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.
Eine der spezifischen Fragestellungen aus dem Projekt GALA ist der Aufbau eines agilen interaktiven Managementsystems als Wissensplattform. Diese kollaborative Wissensmanagementlösung wurde von der Modell Aachen GmbH in Form von Q.wiki entwickelt und bietet Wissenstransfer und -kommunikation über organisatorische Abläufe sowie eine Vereinfachung des Wissenszugangs über Navigation, Kontextbezug und einfache Strukturen. Im Beitrag wird ein Praxisbeispiel zum Einsatz dieses Tools beleuchtet.
5G-Technologien bieten ein enormes Potenzial für die Landwirtschaft, sind aber auch durch die Implementierung eines notwendigen 5G-Netzes mit nicht unerheblichen Kosten verbunden.
Dieser Business-Case-Rechner (siehe 1. URL; Repository-Link s. 2. URL) ermöglicht eine erste Übersicht über die Kosten für die Implementierung eines 5G-Netzes für drei 5G-spezifische landwirtschaftliche Anwendungsfälle.
Den Anschaffungskosten wird darüber hinaus der qualitative Nutzen von 5G gegenübergestellt. Der Business-Case-Rechner wendet sich an Landwirte oder Landwirtschaftsmaschinenhersteller, die an 5G-Technologien und deren Einsatz interessiert sind.
Das Forschungsprojekt 5G.NATURAL befasst sich mit der Implementierung eines 5G-Netzes im landwirtschaftlichen Kontext.
Das 5G-Netz hat die Vorteile, dass eine erhebliche Steigerung der Datenübertragungsgeschwindigkeit ermöglicht wird, die Latenzzeiten sehr gering sind und eine größere Anzahl von Geräten besser in einem Netzwerk zusammenarbeiten können.
Somit können Maschinen in Echtzeit miteinander kommunizieren, Daten auswerten und punktgenau individuell nach Bedürfnissen ideal handeln. Im Zuge von 5G.NATURAL werden autonom fahrende Ernteroboter sowie eine Logistikeinheit zu einem Schwarm miteinander vernetzt.
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.
Die Versorgungsnetze in der Branche der Medizintechnik stehen im Spannungsfeld zwischen der Versorgungssicherheit für die Patienten und Patientinnen, verbindlichen Regularien und Richtlinien sowie wirtschaftlichen Notwendigkeiten. Dabei sind die Unternehmen der MedTech-Branche mit einer Reihe an Herausforderungen konfrontiert. Flexible Lösungen sind gefordert, welche die zuverlässige und robuste
Versorgung des Marktes mit Medizinprodukten gewährleisten und den Wunsch nach Nachhaltigkeit erfüllen.
Eine Antwort auf diese Herausforderungen liegt in der Digitalisierung der Supply-Chains. Um die zentralen Herausforderungen und Trends aufzuzeigen und zu untersuchen, führen das Center Integrated Business Applications mit einer Projektmanagerin des FIR e. V. an der RWTH Aachen und die INFORM GmbH eine gemeinsame Studie durch.
In der Industrie wird die Digitalisierung der Wertschöpfungskette als einer der Schlüssel für hohe Wettbewerbsfähigkeit gesehen. Dabei sollen die Effizienz der Geschäftsprozesse gesteigert, neue Geschäftsmodelle erschlossen sowie regulatorische Vorgaben wie das Lieferkettengesetz umgesetzt werden. Es werden also IT-Systeme benötigt, die ein großes Funktionsspektrum abdecken, sich flexibel an sich verändernde Anforderungen anpassen lassen und dabei untereinander eine hohe Datendurchgängigkeit aufweisen. In der Realität erfüllen heutige Systemlandschaften diese Anforderungen selten.
Im Zentrum der IT-Systemlandschaften stehen häufig monolithische Systeme wie ERP und MES, deren sehr großer Funktionsumfang in Unternehmen nicht annähernd voll ausgenutzt wird, gleichzeitig jedoch relevante Unternehmensprozesse nicht abgebildet werden. Anpassungen und Erweiterungen der Systeme sind aufgrund heterogener Datenmodelle kompliziert und führen zu stark individualisierter Software mit Nachteilen in Betrieb und Wartbarkeit.
Ein entscheidender Erfolgsfaktor ist es, die Systemlandschaft zu modularisieren: Funktionalitäten werden in prozessual und aufgabenbezogen sinnvolle Funktionsmodule geclustert und Unternehmen nutzen jeweils die für ihre individuelle Auftragsabwicklung benötigte systemische Unterstützung.
Statt großer monolithischer Systeme werden also nur die tatsächlich benötigten Module eingesetzt. Die Funktionen innerhalb der Module weisen eine hohe Kohärenz auf, während Module untereinander eher lose gekoppelt sind. Durch eine geschickte Gestaltung und Orchestrierung der Module entsteht eine Systemlandschaft, in der keine Funktionsüberschneidungen vorliegen und die Datenhoheit in den Modulen klar definiert ist.
In the last decade, enterprises realized the high value of data and learned to successfully utilize it for internal processes and business models, and they are trying to find more ways to acquire relevant data. Since enterprises are part of complex networks, the data from their partners and customers can also be beneficial: from adjusting the demand and supply to planning production and aligning capacities. One such example is adaptive process control: detailed material data from a supplier can be used to adjust process parameters in their production. This approach may be especially beneficial for the steel industry, as there is a possibility to adjust the material properties by changing the speed, force, or temperature in their own production processes. However, such an approach requires tight collaboration, e.g., regarding improving IT infrastructure, ensuring data acquisition and transfer and most importantly, the utilization of such data.
Daten als Ressource
(2023)
Obwohl immer mehr Unternehmen den Wert von Daten für sich entdecken und intern zu nutzen beginnen, wird dem Datenaustausch und der Datenmonetarisierung bisher wenig Aufmerksamkeit geschenkt. In diesem Beitrag werden die Kernergebnisse der Acatech-Expertise zu Aufbau, Nutzung und Monetarisierung der industriellen Datenbasis vorgestellt.
Die neue Expertise des Forschungsbeirats Industrie 4.0 bei der acatech beschäftigt sich mit der Frage, wie hiesige Unternehmen ihre Datenbasis aufbauen, nutzen und monetarisieren. Aus Umfrage-Erkenntnissen haben die Experten Handlungsoptionen abgeleitet, mit denen Firmen ihre Daten Schritt für Schritt in den Dienst der eigenen Wertschöpfung stellen können.
Im Rahmen der vierten industriellen Revolution verstärken Produktionsunternehmen ihre Bemühungen in der Digitalisierung, um Industrie-4.0-Umgebungen zu schaffen und Wettbewerbsvorteile sowie eine bessere Kontrolle über ihr komplexes Umfeld zu erlangen. Diese erhöhte Digitalisierung und Vernetzung von Maschinen, Systemen und Geschäftsprozessen führt jedoch zu gesteigerten Risiken in Bezug auf die Informationssicherheit. Um die Sicherheit zu gewährleisten, müssen die Ziele der Vertraulichkeit, Verfügbarkeit und Integrität verfolgt und kontinuierlich verbessert werden. Insbesondere kleine und mittlere Unternehmen sowie der deutsche Mittelstand stehen jedoch vor Herausforderungen bei der Absicherung ihrer Industrie-4.0-Umgebungen, da vorhandene Standards und Rahmenwerke nicht angemessen angewandt werden können. Es mangelt an einfachen und effizienten Ansätzen, die ohne umfangreiches Fachwissen oder externe Hilfe umsetzbar sind und gleichzeitig ein hohes Sicherheitsniveau gewährleisten. Das sich hieraus ergebende Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Vorgehensmodells, mit dem produzierende Unternehmen basierend auf ihren spezifischen Rahmenbedingungen und unter Berücksichtigung einer Aufwand-Nutzen-Betrachtung ein Informationssicherheitsmanagementsystem aufbauen und implementieren können. Dazu werden Anforderungen abgeleitet und bei dessen Entwicklung berücksichtigt. Unternehmen werden damit in die Lage versetzt, selbstständig Informationssicherheitsschwachstellen und damit potenzielle Risiken in ihren Industrie-4.0-Umgebungen zu identifizieren. Gleichzeitig werden ihnen geeignete Gegenmaßnahmen aufgezeigt, die mit der Umsetzung des Managementsystems implementiert werden können. Das unternehmensspezifisch anwendbare Vorgehensmodell stellt das zentrale Ergebnis dieser Arbeit dar und ermöglicht dem Unternehmen einen systematischen sowie strategischen Aufbau eines Informationssicherheitsmanagementsystems.
[Quelle: https://www.apprimus-verlag.de/gestaltungsmodell-eines-informationssicherheitsmanagementsystems-fur-produzierende-unternehmen-in-industrie-4-0-umgebungen.html ]
In einer sich ständig verändernden Welt, die geprägt ist vom demografischen Wandel, von den Anforderungen einer Wissensgesellschaft und einem immer akuter werdenden Fachkräftemangel, bedarf es innovativer Lösungen mehr denn je. Solch eine Lösung gelang im Verbundprojekt ‚DM4AR‘, das Ende Mai 2023 erfolgreich beendet werden konnte. Mit der Entwicklung einer AR-Plattform, die individuelles Wissen in organisatorischen Mehrwert transformiert, beantwortete das DM4AR-Projektteam diese Herausforderungen. Die DM4AR-Plattform sammelt, verarbeitet und teilt Expert:innenwissen, was zu effizienterem und ressourcenschonenderem Arbeiten im industriellen Service führt. Somit ermöglichen die Projektergebnisse von DM4AR einen wichtigen Fortschritt in der Nutzung von Augmented Reality zur Wissenskonservierung, -erweiterung und -weitergabe.
Das Projekt ‚KI-LIAS – Künstliche Intelligenz für lernförderliche industrielle Assistenzsysteme (Laufzeit: 23.11.2020 – 22.11.2023) diente dem Ziel, die Einbindung digitaler und KI-unterstützter Produkte wie etwa Apps als Entscheidungsunterstützung in der Industrie zu untersuchen und ein Lebenszyklusmodell dieser Produkte von der Einführung bis zur Nutzung zu entwickeln. Vor allem kleine und mittlere Unternehmen
(KMU) stehen bei der Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) vor erheblichen Herausforderungen und können nun von den Projektergebnissen und den dezidiert validierten Handlungsempfehlungen des Projekts ‚KI-LIAS‘ profitieren.
In einer zunehmend digitalisierten Welt bilden IT-Systeme wie ERP oder MES das Rückgrat effizienter Prozesse. Doch viele Unternehmen stellen fest, dass ihre ITSysteme den sich ändernden Anforderungen weder gerecht werden noch die neuen Prozesse effektiv unterstützen. Dies führt entweder zur Entwicklung von Schatten-IT, d. h. zu provisorischen Anpassungen des IT-Systems oder zur Notwendikeit der
Auswahl eines neuen IT-Systems. Um dem entgegenzuwirken bzw. den Auswahlprozess zu verbessern, wurde das Forschungsprojekt VIPER ins Leben gerufen. Das FIR an der RWTH Aachen und das IPH – Institut für Integrierte Produktion Hannover gGmbH, haben sich zum Ziel gesetzt, Unternehmen darin zu unterstützen, durch die Betrachtung des gesamten soziotechnischen Informationssystems die Lebensdauer ihrer IT-Systeme zu erhöhen und bessere Entscheidungen bei der Auswahl neuer IT-Systeme zu treffen.
Die Dienstleistungswende und die steigende Individualisierung machen die stetige Erweiterung von Serviceportfolien unerlässlich. Doch gleichzeitig wird damit die Übersichtlichkeit des Portfolios geringer und es entstehen Kosten, die sich direkt oder indirekt langfristig in den Bilanzen von Unternehmen niederschlagen. Zu Beginn unseres Projekts ‚KomID‘ wurden hierzu die größten Komplexitätstreiber identifiziert und diese im Rahmen einer Fragebogenstudie validiert. Im nächsten Schritt werden Lösungsansätze erarbeitet. Zur Lösung dieser Probleme und als Antwort auf die Komplexitätstreiber wurden bereits erste Ansätze wie die KI-geführte Beantwortung von Support-Anfragen aufgenommen. Gemeinsam mit dem Forschungsinstitut für Unternehmensführung, Logistik und Produktion der Technischen Universität München erforscht das FIR im Projekt ‚KomiD – Komplexitätsmanagement industrieller Dienstleistungssysteme‘ diese Lösungsansätze.
Lastwagen verursachen etwa 10 Prozent der weltweiten CO2-Emissionen. Zur Erreichung nationaler und internationaler Klimaziele müssen zwingend alternative Antriebe im Fernverkehr eingesetzt werden. Um die Voraussetzungen für diesen notwendigen Wandel zu schaffen, wird im Projekt ‚DRivE‘ der Innovationsinitiative mFUND des Bundesministeriums für Digitales und Verkehr (BMDV) ein datenbasierter Algorithmus entwickelt, um die Routen von Lkw mit alternativen Antrieben zu planen. Eine speditionsübergreifende Koordination unter Berücksichtigung von
Echtzeitdaten kann wesentlich zum Klimaschutz beitragen und steigert gleichzeitig die Effizienz und Wirtschaftlichkeit des Transportsektors.
Intelligente Produkte werden für produzierende Unternehmen immer mehr zum Bestandteil einer umfassenden Digitalisierungsstrategie. Der Grund liegt darin, dass die Anreicherung eines Produkts mit digitalen Technologien konkrete Mehrwerte für Produzent:in und Kund:in erzeugt, aus denen sich langfristig Wettbewerbsvorteile ergeben. Während große Konzerne diese Strategie bereits für sich realisieren, bedeutet die notwendige Interdisziplinarität aus fachlicher und digitaler Expertise jedoch eine Hürde für KMU, die ihre Digitalisierung mit geringeren Ressourcen verfolgen.
Im EU-Forschungsprojekt ‚BlueSAM‘ hat das FIR mit dem belgischen Partner Sirris eine Methode erarbeitet, die Entwicklung Intelligenter Produkte nutzenorientiert auszurichten und sie architekturell vorzuarbeiten, um KMU einen vereinfachten Einstieg zu bereiten und initiale Aufwände zu reduzieren. Die nun über ein öffentlich verfügbares Webtool nutzbare BlueSAM-Methode hat das FIR dazu genutzt, ein eigenes Intelligentes Produkt als Demonstrator zu entwickeln: eine Espressomaschine, die gelernt hat, Personen bei der Espressozubereitung mit der Maschine zu unterstützen. Aus den Daten erkennt man etwa, wann der Espresso im Brauprozess die ideale Menge erreicht hat oder zu welchen Tageszeiten welche Sorten am beliebtesten sind.
Die rasante Entwicklung der 5G-Kommunikationstechnologie lässt vermuten, die Landwirtschaft in vielfacher Hinsicht zu revolutionieren. Von autonomen Maschinen bis zur Echtzeitüberwachung von Feldern und Tieren bietet 5G ein enormes Potenzial.
In diesem Artikel werden die finanziellen Aspekte der Implementierung von 5G in der Landwirtschaft, einschließlich Investitions- und Betriebskosten, näher beleuchtet. Zudem werden die potenziellen finanziellen Vorteile und Nutzenaspekte untersucht, die durch 5G-fähige Technologien in den Dimensionen Flexibilität, Sicherheit und Qualität erzielt werden können. Im Rahmen des Forschungsprojekts 5G.NATURAL entsteht ein Business-Case-Rechner, der Unternehmen dabei unterstützt, fundierte Entscheidungen zu treffen. Die Veröffentlichung dieses Tools ist für Ende 2023 geplant und verspricht, die Zukunft der Landwirtschaft nachhaltig zu gestalten.
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.
Unternehmen der produzierenden Industrie sind mit einem dynamischen und immer komplexeren Umfeld konfrontiert. Daraus resultiert, dass Prozesse sich verändern und damit auch eine Anpassung der bestehenden IT-Systemlandschaft notwendig wird.
Zusätzlich bedarf es einer passgenauen und durchgängig integrierten Umsetzung der IT-Systemlandschaft, um weiterhin die steigende Komplexität zu beherrschen. Beides ist heute nur schwer umsetzbar, da die Implementierung von monolithischen Systemen genau in den genannten Bereichen Lücken aufweist. IT-Systemlandschaften müssen zukunftsfähig gestaltet werden – Modularisierung ist dabei der Schlüssel zum Erfolg!
Die wertsteigernde Kreislaufwirtschaft gewinnt in der Industrie angesichts drängender globaler Probleme zunehmend an Bedeutung. Neben der begrenzten Verfügbarkeit von Rohstoffen und steigender Umweltbelastung durch energieintensive Produktionen wachsen auch die Anforderungen der Verbraucher:innen an die Unternehmen.
Zu beobachten ist insbesondere ein gestiegenes Umweltbewusstsein, das sich in einer stärkeren Nachfrage nach nachhaltigen Produkten sowie der Forderung nach transparenten und umweltfreundlichen Produktionsprozessen äußert. Nachhaltigkeit ist zu einem zentralen Element im Wettbewerbsumfeld geworden.
Wir durchlaufen einen fundamentalen Wandel in der Arbeitswelt – angetrieben durch die Geschwindigkeit der digitalen Transformation und ein neues, dynamisches Verständnis von Arbeit. „New Work" ist nicht nur ein Trend unter vielen, sondern verändert nachhaltig unsere heutige Arbeitslandschaft. Im Zentrum dieser Veränderung steht das Navigieren in einer Arbeitswelt, die sowohl traditionelle Büroumgebungen als auch Homeoffice und hybride Modelle miteinander kombiniert, angetrieben durch veränderte Erwartungen der Belegschaften, technologische Innovationen und neue organisatorische Bedingungen.
With the development of publicly accessible broker systems within the last decade, the complexity of data-driven ecosystems is expected to become manageable for self-managed digitalisation. Having identified event-driven IT-architectures as a suitable solution for the architectural requirements of Industry 4.0, the producing industry is now offered a relevant alternative to prominent third-party ecosystems. Although the technical components are readily available, the realisation of an event-driven IT-architecture in production is often hindered by a lack of reference projects, and hence uncertainty about its success and risks. The research institute FIR and IT-expert synyx are thus developing an event-driven IT-architecture in the Center Smart Logistics' producing factory, which is designed to be a multi-agent testbed for members of the cluster. With the experience gained in industrial projects, a target IT-architecture was conceptualised that proposes a solution for a self-managed data-ecosystem based on open-source technologies. With the iterative integration of factory-relevant Industry 4.0 use cases, the target is continuously realised and validated. The paper presents the developed solution for a self-managed event-driven IT-architecture and presents the implications of the decisions made. Furthermore, the progress of two use cases, namely an IT-OT-integration and a smart product demonstrator for the research project BlueSAM, are presented to highlight the iterative technical implementability and merits, enabled by the architecture.
Manufacturing companies face the challenge of managing vast amounts of unstructured data generated by various sources such as social media, customer feedback, product reviews, and supplier data. Text-mining technology, a branch of data mining and natural language processing, provides a solution to extract valuable insights from unstructured data, enabling manufacturing companies to make informed decisions and improve their processes. Despite the potential benefits of text mining technology, many manufacturing companies struggle to implement use cases due to various reasons. Therefore, the project VoBAKI (IGF-Project No.: 22009 N) aims to enable manufacturing companies to identify and implement text mining use cases in their processes and decision-making processes. The paper presents an analysis of text mining use cases in manufacturing companies using Mayring's content analysis and case study research. The study aims to explore how text mining technology can be effectively used in improving production processes and decision-making in manufacturing companies.
Ziel des Forschungsprojekts OKReady war die Entwicklung eines Konzepts zur Einführung des agilen Managementsystems Objectives and Key Results (OKR) in kleinen und mittleren Unternehmen (KMU). OKR liefern eine effektive Möglichkeit, die Priorisierungsfähigkeit sowie Kommunikation und Transparenz im Unternehmen zu verbessern, Leistung klar zu messen und Mitarbeiterengagement zu stärken. OKR ermöglicht KMU die Tätigkeiten ihrer Angestellten an einer gemeinsamen Vision auszurichten und Unternehmensziele transparent über alle Hierarchieebenen abzubilden.
The agricultural industry is facing unprecedented challenges in meeting the growing demand for food while minimizing its impact on the environment. To address these challenges, the industry is embracing technological advancements such as 5G networks to improve efficiency and productivity. However, the benefits of 5G technology must be weighed against the costs of implementing a suitable network. This paper presents cost-benefit dimensions that are needed to assess the economic feasibility of implementing 5G networks for several agricultural applications. The paper describes the costs of deploying and maintaining a 5G network and the benefits of several 5G-specific use cases, including precision agriculture, livestock monitoring, and swarm robotics. Using industry reports and case studies, the model quantifies the benefits of 5G networks, such as enabling new digital agricultural processes, increased productivity, and improved sustainability. It also considers the costs associated with equipment and infrastructure, as well as the challenges of deploying a network in rural areas. The results demonstrate that 5G networks can provide significant benefits to agricultural businesses and provide an overview about the cost factors. Both benefit and cost dimensions are analyzed for the 5G-specific agricultural use cases.
Im Rahmen dieses Beitrags wird zunächst auf die Herausforderungen und Möglichkeiten des Internationalen Human-Resource-Managements eingegangen. Aufgrund der thematischen Gestaltung des Verbundprojekts GALA wird ein tieferer Einblick in die Fachkräfterekrutierung der Gesundheitsbranche aus Drittstaaten geboten. Hierbei werden neben der allgemeinen Betrachtung auch konkrete Maßnahmen Erwähnung finden.
Im Zuge des in der Einleitung vorgestellten GALA-Projekts wurden vom Konsortialführer, dem FIR e. V. an der RWTH Aachen, Themenworkshops zu den vier definierten Leitthemen ‚Mensch-Maschine-Interaktion‘, ‚Gesundes Arbeiten‘, ‚Digitale Kollaboration‘ sowie ‚Agilität und Innovation‘ durchgeführt. Ziel dieser vier Workshops war es, die Einstellungen, Meinungen, Beurteilungskriterien und Ideen der Anwendungs- und Unternehmenspartner zu den vier Leitthemen zu erfassen und neue Hypothesen und Ideen zu generieren.
Im Vorfeld wurde eine umfassende Literaturrecherche zur Aufarbeitung des Forschungsstands innerhalb der vier Leitthemen durchgeführt und es wurden Publikationen ausgewertet, um eine theoretische Basis für die Workshops zu schaffen.
In diesem Beitrag werden einige Grundlagen zu den jeweiligen Leitthemen aufbauend auf der Literaturanalyse vorgestellt. Im Anschluss daran werden jeweils die Ergebnisse der einzelnen Themenworkshops genauer beschrieben und in den theoretischen Hintergrund eingebettet. Jene bieten einen ersten Eindruck, wie die vier Leitthemen von Praktiker:innen aus der Gesundheitsbranche der Region Aachen eingeschätzt werden.
In zunehmend disruptiven Märkten wird die Fähigkeit, Latenzen in Bezug auf die organisatorische Adaptions- und Entscheidungsfähigkeit zur Reaktion auf neue Marktbedingungen zu minimieren, für das langfristige Bestehen von Unternehmen immer bedeutsamer. In Reaktion auf diese Entwicklungen realisieren immer mehr Unternehmen Strategien, um durch die informationstechnologiebasierte Generierung, Speicherung und Verarbeitung von Daten die datengetriebene Entscheidungsfindung voranzutreiben und datenbasierte Entscheidungen zu treffen. In der Konsequenz generieren und speichern die Unternehmen zunehmend große Mengen an Daten. Um diese in umsetzbare Erkenntnisse zu überführen und eine datenbasierte Entscheidungsfindung zu realisieren, sind fortgeschrittene statistische Verfahren und Funktionen (Analytics) notwendig, die unter dem Begriff Business-Analytics zusammengefasst werden. Trotz der hohen zu erwartenden Potentiale stehen viele Unternehmen großen Herausforderungen gegenüber, welche durch den Einsatz der hochkomplexen Systeme und Technologien induziert werden und große Auswirkungen auf die Organisation und ihre Mitarbeiter haben. In Abwesenheit geeigneter Hilfestellungen und Instrumente zur Berücksichtigung und Gestaltung der relevanten technischen und sozialen Faktoren, welche den erfolgreichen Einsatz von Business-Analytics beeinflussen, bleiben die Unternehmen auf sich allein gestellt. Die Arbeit hat zum Ziel, den erfolgreichen Einsatz verschiedener Typen von Business-Analytics durch soziotechnische Gestaltungsinstrumente sicherzustellen. Das Ergebnis besteht somit in der systematischen Entwicklung konkreter Gestaltungsinstrumente, um unter Berücksichtigung des wechselseitigen Einflusses zwischen Technologieeinsatz sowie der Organisation und deren Mitarbeiter den erfolgreichen Einsatz verschiedener Typen von Business-Analytics zu gewährleisten.
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.
Sustainable ERP
(2023)
Ein betriebliches CO2-Management schafft die Grundlagen, um in Geschäftsprozessen nachhaltige Entscheidungen unter Berücksichtigung von CO2-Emissionen treffen zu können. Die Basis dafür stellt die datenbasierte Bilanzierung dar, welche durch die Nutzung bestehender Daten aus betrieblichen Anwendungssystemen, wie ERP, MES, CRM und weitere, effizient gestaltet werden kann. Moderne Business Applications, insbesondere ERP-Systeme, kommen also zukünftig um die Berücksichtigung
von Nachhaltigkeitsaspekten nicht herum.
Die Umsetzung kann dabei als ein integriertes Modul oder durch die Integration von spezialisierter Software in eine modulare IT-Systemlandschaft gestaltet werden.
Smart Services – die effektive Trias aus Produkt, Service und kundenorientiertem Leistungsversprechen – bieten Chancen für produktionsorientierte Unternehmen eine Differenzierung und neue Marktchancen zu erreichen. Der bislang geringe Einsatz von Smart Services zeigt, dass im produzierenden Gewerbe vielschichtige Herausforderungen bestehen, die Bausteine Produkt, Service und Leistungsversprechen zu nachhaltigen und wettbewerbsfähigen Smart Services zu kombinieren, erfolgreiche Geschäftsmodelle abzuleiten und Organisationen auf das Smart-Service-Geschäft anzupassen. Nur die großen Player schaffen dies eigenständig, der Innovationsstandort Deutschland lebt aber auch von seinen Hidden Champions: Kleinunternehmen und Mittelständlern.
Companies in the manufacturing sector are confronted with an increasingly dynamic environment. Thus, corporate processes and, consequently, the supporting IT landscape must change. This need is not yet fully met in the development of information systems. While best-of-breed approaches are available, monolithic systems that no longer meet the manufacturing industry's requirements are still prevalent in practical use. A modular structure of IT landscapes could combine the advantages of individual and standard information systems and meet the need for adaptability. At present, however, there is no established standard for the modular design of IT landscapes in the field of manufacturing companies' information systems. This paper presents different ways of the modular design of IT landscapes and information systems and analyzes their objects of modularization. For this purpose, a systematic literature research is carried out in the subject area of software and modularization. Starting from the V-model as a reference model, a framework for different levels of modularization was developed by identifying that most scientific approaches carry out modularization at the data structure-based and source code-based levels. Only a few sources address the consideration of modularization at the level of the software environment-based and software function-based level. In particular, no domain-specific application of these levels of modularization, e.g., for manufacturing, was identified. (Literature base: https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/2704)
Process mining has emerged as a crucial technology for digitalization, enabling companies to analyze, visualize, and optimize their processes using system data. Despite significant developments in the field over the years, companies—notably small and medium-sized enterprises—are not yet familiar with the discipline, leaving untapped potential for its practical application in the business domain. They often struggle with understanding the potential use cases, associated benefits, and prerequisites for implementing process mining applications. This lack of clarity and concerns about the effort and costs involved hinder the widespread adoption of process mining. To address this gap between process mining theory and real-world business application, we introduce the “Process Mining Use Case Canvas,” a novel framework designed to facilitate the structured development and specification of suitable use cases for process mining applications within manufacturing companies. We also connect to established methodologies and models for developing and specifying use cases for business models from related domains targeting data analytics and artificial intelligence projects. The canvas has already been tested and validated through its application in the ProMiConE research project, collaborating with manufacturing companies.
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.
Aufwerten statt wegwerfen
(2023)
Die wertsteigernde Kreislaufwirtschaft gewinnt in der Industrie angesichts drängender globaler Probleme zunehmend an Bedeutung. Neben der begrenzten Verfügbarkeit von Rohstoffen und steigender Umweltbelastung durch energieintensive Produktionen wachsen auch die Anforderungen der Verbraucher:innen an die Unternehmen. Zu beobachten ist insbesondere ein gestiegenes Umweltbewusstsein, das sich in einer stärkeren Nachfrage nach nachhaltigen Produkten sowie der Forderung nach transparenten und umweltfreundlichen Produktionsprozessen äußert. Nachhaltigkeit ist zu einem zentralen Element im Wettbewerbsumfeld geworden.
Studien zeigen, dass die meisten Business-Ecosystems langfristig an unzureichender Governance scheitern. Daher hat das FIR an der RWTH Aachen eine Entscheidungshilfe entwickelt, die eine Unterstützung zur Auswahl vertragsrechtlicher Instrumente liefert. Dieses Werkzeug richtet sich an Orchestratoren, um Rechtssicherheit zu schaffen und den langfristigen Erfolg des Business-Ecosystems zu fördern.
Big data are collected along the entire food industry value chain, but remain mostly unused. Data sharing in data ecosystems could lead to efficiency gains and new revenue streams. We investigate data sharing within food industry and derive challenges and opportunities for data sharing in this context. We conducted interviews with ten qualified experts from the German food industry. The results reveal that mainly trust, usefulness and value influence users’ attitude towards data sharing. Our results confirm social exchange theory in conjunction with technology acceptance model as relevant underlying IS theories of data sharing.
Nachhaltiges Wirtschaften und verantwortungsvoller Umgang mit Ressourcen und Umwelt haben in der deutschen Gesellschaft einen hohen Stellenwert erlangt. Durch eine bessere Produktrückverfolgung und höhere Transparenz in Supply-Chains wird ressourcenschonendere Wertschöpfung ermöglicht. Zusätzlich fordern Kunden eine Einsicht in die Lieferkette und wollen über Produktion und Herkunft der Produkte informiert werden. Die Blockchain als verteilte Datenbank mit außerordentlicher Datensicherheit, Verfügbarkeit von Informationen in Echtzeit im gesamten Netzwerk und hoher Verlässlichkeit bietet dabei die technologische Grundlage, die Transparenz in den Lieferketten zu erhöhen. So können Daten zu Emissionen, Arbeitsbedingungen, Materialherkunft und weiteren Nachhaltigkeitskriterien entlang der Lieferkette aufgenommen und verteilt werden.
Die Anforderungen von Anwendern und Lösungsanbietern an eine Blockchain-Applikation flossen in eine Referenzarchitektur für diese ein. Dabei wurden z. B. die Gestaltung von Schnittstellen, benötigte Daten und Zugangsrichtlinien definiert. Gemeinsam mit dem DIN wurden die Ergebnisse in eine Standardisierung überführt. Anschließend wurden Gestaltungsempfehlungen zur Integration einer Blockchain-Applikation abgeleitet und die Ergebnisse in Unternehmen validiert.
Die Referenzarchitektur dient der erleichterten Entwicklung und Implementierung von Blockchain-Applikationen und damit einer Reduzierung von Kosten, Risiken und Zeitaufwand für KMU. Dem Kunden wird ein besserer Zugang zu Informationen über die Herkunft seiner Produkte ermöglicht, um ökologisch sinnvolle und nachhaltige Kaufentscheidungen treffen zu können.
Die EU-Kommission ist dabei, eine Datenökonomie aufzubauen. Diese soll bis 2028 ein zusätzliches Bruttoinlandsprodukt von 270 Milliarden Euro generieren. Speziell für ein Land wie Deutschland, das über keine nennenswerten Bodenschätze verfügt, klingt das zunächst einmal lukrativ. Eine solche Datenökonomie wird aber nicht nur einen neuen Markt, neue Akteure und neue Geschäftsmodelle hervorbringen. Sie greift auch tief in das aktuelle Verständnis der Hersteller von Maschinen und Anlagen ein, wie mit Daten aus ihren Maschinen umgegangen werden soll, und zwingt sie zum Umdenken. Der juristische Hebel zur Schaffung der Datenökonomie, der EU-Data-Act, macht neue und verpflichtende Vorgaben zur technischen Gestaltung von Maschinen und Anlagen und verschafft deren Nutzer:innen ein Zugriffsrecht auf Maschinendaten.
Entwicklung eines Text-Mining-Anwendungsfalls in der Produktion bei der Lindt und Sprüngli GmbH
(2023)
Supply chains form the backbone of modern economies and therefore require reliable information flows. In practice, however, supply chains face severe technical challenges, especially regarding security and privacy. In this work, we consolidate studies from supply chain management, information systems, and computer science from 2010–2021 in an interdisciplinary meta-survey to make this topic holistically accessible to interdisciplinary research. In particular, we identify a significant potential for computer scientists to remedy technical challenges and improve the robustness of information flows. We subsequently present a concise information flow-focused taxonomy for supply chains before discussing future research directions to provide possible entry points.
Objectives and Key Results (OKR) sind eine agile Managementmethode, mit
welcher Unternehmen den Herausforderungen der heutigen volatilen Umwelt
begegnen können. Die Einführung von OKR ist jedoch nicht trivial und mit
hohem Aufwand verbunden. Der Beitrag erläutert die Funktionsweise von OKR und geht der Frage nach, welche Qualifikationsbereiche Unternehmen für eine erfolgreiche Einführung adressieren müssen.
To monetize the potential of digitalization in times of saturated markets, increased machinery and plant engineering companies are starting to transform the transaction-based business model into a customer- and service-oriented subscription business. Even though subscription offerings can create win-win situations for providers and customers, companies encounter significant difficulties in acquiring customers for this innovative business model. Historically linear acquisition processes focused on transactional product sales impede success. To identify key challenges and targeted coping strategies for customer acquisition we conducted in-depth interviews with 18 subscription managers and sales representatives from seven machinery and plant engineering case studies. In our research we uncovered four challenge dimensions: (1) lack of motivation, (2) missing skills and competences, (3) insufficient customer confidence and (4) transaction-oriented sales approach. Beyond that we derived four appropriate coping strategies (1) steering mechanisms, (2) human resource management, (3) trust building instruments and (4) systematic methodology to address them. These insights highlight the key challenges at the management level for customer acquisition that companies face when trying to initiate and sustain the transition from a purely transactional product and service business to subscription-oriented growth. Furthermore, they provide guidance how to cope with these challenges.
The adoption of artificial intelligence (AI) technologies in manufacturing companies is challenging, particularly for SMEs that lack the necessary skills to develop and integrate AI-based applications (AI applications) into their existing IT system landscape. To address this challenge, the research project VoBAKI (IGF-Project No.: 22009 N) aims to enable SMEs to identify and close skill gaps related to AI application development and implementation using proper sourcing strategies. This paper presents the interim results from the second phase of the project, which involves identifying the tasks in the lifecycle of AI applications and determining the specific skills required for executing these tasks. The presented results provide a detailed lifecycle including the phases for the development and usage of AI applications, as well as the specific tasks that SMEs must consider when implementing an AI application. These results serve as the foundation for future research regarding the required skills to execute the presented tasks and provide a roadmap for SMEs to close skill gaps and successfully implement AI applications.
The mechanical and plant engineering industry faces a stagnation in the new machinery market and is relying on innovative business models such as subscription to overcome these. In this business model, individually customized solution packages are offered. The success of these models depends directly on the future success of the customer, making the selection of the right customers crucial. The aim of this paper is to identify the criteria that indicate the suitability of customers for subscription models. While there are individual descriptions of suitability criteria in the existing literature, there is a lack of comprehensive consideration of customer relationship, customer company, and customer market, as the extensive consideration was not necessary in the transactional sale of machines until now. Therefore, in this study, expert interviews are conducted with companies in mechanical and plant engineering that offer subscription models. The results show criteria that are used to evaluate customers in the six main categories of creditworthiness, market potential, benefit potential, feasibility, relationship, and sales effort. In total, 24 criteria can provide insight into the suitability of the customer for a successful subscription relationship. These criteria are intended to develop target systems that meet the requirements of different stakeholders in the customer and thus support the economic viability of these business models.
More and more companies in the mechanical and plant engineering industry are transforming their business model and evolving from product to solution providers. Subscription business models play a key role in this development. They enable companies to enter long-term collaborative relationships with customers and thus monetize the potential of Industry 4.0. However, this development is not easy for many companies and is associated with numerous hurdles. One of these hurdles is the development of a suitable range of services tailored to customer needs. In this context, the bundling of individual services to service modules plays a key role in realizing new value propositions. In practice, however, companies often lack an understanding of which services need to be combined in what way to be able to realize new value propositions. Accordingly, the goal of this work is to identify relevant services for subscription business models, to cluster them into meaningful value-adding bundles, and to derive new value propositions accordingly. The new value propositions in turn enable mechanical and plant engineering companies to strengthen customer loyalty and thus achieve long-term economic success.
Crisis situations can lead to extreme consequences for society and the economy, such as the disruption of supply chains and the collapse of critical infrastructure. The challenge for optimal crisis preparation lies in the unpredictability of causes, duration and scope, and severity. AI-based resilience services can aid in crisis preparation by providing software-based warnings, recommendations, and countermeasures. The aim of this paper is to present a method for evaluating such services in terms of their usefulness and acceptance. A questionnaire is presented, and the results of its piloting phase are disseminated. With these results, existing and projected AI-based services for crisis prevention can be evaluated.
Die Koordination von Material- und Informationsflüssen ist entscheidend für die Existenz von effizienten und nachhaltigen Netzwerken zwischen produzierenden Unternehmen und Logistikdienstleistern (LDL). Das Ergebnis des Forschungsprojekts ‚SynLApp‘ ist ein Assistenzsystem, mit dem die Zusammenarbeit zwischen Produktionsunternehmen und LDL unterstützt und gefördert werden kann. Die Hauptaufgabe des Tools ist es, gegenseitig den Auftragsstatus der Partner einzusehen, um Produktionsschwankungen sowie Maschinenausfälle zu erkennen und die Daten zu verarbeiten und aufzubereiten. Darauf basierend können optimierte Handlungsoptionen für die Unternehmen erstellt werden. Das SynLApp-Assistenzsystem reduziert die Kosten aller Beteiligten, indem es dabei unterstützt, Waren bedarfsgerecht an der Laderampe bereitzustellen. Neben der Entwicklung eines Befähigungsmodells für Unternehmen sind die modellierte Softwarearchitektur und die Implementierung einer Testumgebung die Kerninhalte des Projekts. In diesem Artikel werden die relevanten Projektergebnisse sowie dem Aufbau des Assistenzsystems und die mögliche Nutzung durch KMU diskutiert. Der SynLApp-Agent konnte bereits projektbegleitend von verschiedenen Unternehmen aus der Industrie validiert werden. Zudem dient das Projekt dem Aufbau zweier Demonstratoren, welche für Industrieinteressenten frei zugänglich sind. ‚SynLApp‘ ist ein weiteres gutes Beispiel dafür, wie zielführend Industrie-4.0-Technologien sein können.
Eine zentrale Herausforderung für Forschungsprojekte stellt die nachhaltige Dissemination der Projektergebnisse dar, um langfristig Wert für die Zielgruppen zu schöpfen. Aus diesem Grund arbeitet das Konsortium des BMBF-geförderten Projekts GALA momentan intensiv anhand von Recherchen und Workshops an der Aufstellung eines Geschäftsmodells für die Verstetigung. Dazu werden vielfach in der Innovationsforschung erprobte Methoden eingesetzt, welche im folgenden Beitrag dargestellt werden.
Die stagnierende Nachfrage nach neuen Maschinen und Anlagen führt dazu, dass Unternehmen der Branche nach neuen Geschäftsmodellen zur Monetarisierung ihrer Leistungen suchen. Ein vielversprechender Ansatz in diesem Zusammenhang ist das „Netflix der Industrie" – ein sogenanntes Subscription-Geschäftsmodell (SGM), das gezielt in diesem Bereich unterstützt. Bei diesem Modell bietet der Anbieter seinen Kunden eine Lösung in Form eines Produkt-Service-Systems an und erhält dafür regelmäßige Zahlungen. Allerdings birgt die Implementierung dieser Geschäftsmodelle Herausforderungen aufgrund der kapitalintensiven Vorfinanzierung und derzeit mangelnder Bewertungsmethoden zur Bestimmung der Eignung von Kunden für ein solches Modell. Im Projekt ‚SCALA‘ wird ein Subscription-Business-Case-Calculator entwickelt, der es Unternehmen ermöglicht, sich gezielt auf profitable SGM zu konzentrieren und somit den wichtigen Schritt in Richtung des „Netflix der Industrie“ zu gehen.
‚Invest4Health‘ ist ein von der EU in der Förderreihe ‚Horizon Europe – Health‘ finanziertes Projekt, das im Januar 2023 an den Start gegangen ist. Es soll dazu dienen, neue Modelle für die Finanzierung von Gesundheitsförderung und Krankheitsprävention zu entwickeln, bei denen die Vorteile für das Gesundheitswesen und andere Sektoren die anfänglichen Aufwendungen überwiegen und die Stakeholder somit zur Präventionsförderung bewegt werden. Von Beginn an werden in das Projekt vier Testumgebungen einbezogen, an denen die Konzepte neuartiger Finanzierungsmodelle in der Praxis validiert werden sollen. Das FIR ist für eine dieser Testumgebungen verantwortlich, die neue Finanzierungsmechanismen für ergonomische Arbeitsgestaltung im Homeoffice in den Fokus rückt.
Im Forschungsprojekt ‚Chatbots im Service‘ forschten das FIR und das International Performance Research Institute (IPRI) gemeinsam mit namhaften Partnern im projektbegleitenden Ausschuss an dem Einsatz von Chatbots im B2B-Kundenservice. Der Fokus lag hierbei vor allem auf KMU im Maschinen- und Anlagenbau. Die Ergebnisse des Forschungsprojekts liefern Unternehmen eine Orientierung in Form eines appbasierten Einführungsleitfadens bei der Implementierung von Chatbots.
DecentraLEAD: Dezentral erfolgreich arbeiten / DecentraLEAD: Successful Decentralized Working
(2023)
Im Projekt „DecentraLEAD – Entwicklung eines Vorgehens zum Einsatz KMU-spezifischer Managementinstrumente für die Gestaltung dezentraler Arbeitsplatzkonzepte“ werden KMU zur erfolgreichen Umsetzung von hybridem Arbeiten und Remote Work durch dezentrale Arbeitsplatzkonzepte befähigt. Das Projekt wird zusammen mit dem International Performance Research Institute (IPRI) bearbeitet und von der Arbeitsgemeinschaft industrieller Forschungsvereinigungen Otto von Guericke e. V. gefördert. Ziel des Projekts ist es, KMU zeitnah durch praxisnahe und passgenaue Managementinstrumente für dezentrales Arbeiten zur erfolgreichen Umsetzung von hybridem Arbeiten und Remote Work zu befähigen.
The complexity and volatility of companies’ environment increase the relevance of disruption preparation. Resilience enables companies to deal with disruptions, reduce their impact and ensure competitiveness. Especially in the context of procurement, disruptions can cause major challenges while resilience contributes to ensuring material availability. Even though past disruptions have posed various challenges and companies have recognized the need to increase resilience, resilience is often not designed systematically. One major challenge is the number of potential measures to increase resilience. The systematic design of resilience thus requires a detailed understanding of domain-specific measures. This also includes an understanding of the contribution of these measures to different resilience components and their interdependencies. This paper proposes a systematic approach for configuring resilience in procurement which enables the evaluation and selection of resilience measures. Based on a resilience framework, a resilience configurator is developed. The basis of the configurator are resilience potentials that have been characterized and clustered. Overarching approaches to design resilience and indicators to evaluate resilience are presented. Moreover, a procedure is proposed to ensure practical applicability. To evaluate the results two case studies are conducted. The results enable companies to systematically design their resilience in procurement.
Based on the increasingly complex value creation networks, more and more event-based systems are being used for decision support. One example of a category of event-based systems is supply chain event management. The aim is to enable the best possible reaction to critical exceptional events based on event data. The central element is the event, which represents the information basis for mapping and matching the process flows in the event-based systems. However, since the data quality is insufficient in numerous application cases and the identification of incorrect data in supply chain event management is considered in the literature, this paper deals with the theoretical derivation of the necessary data attributes for the identification of incorrect event data. In particular, the types of errors that require complex identification strategies are considered. Accordingly, the relevant existing error types of event data are specified in subtypes in this paper. Subsequently, the necessary information requirements and information available regarding identification are considered using a GAP analysis. Based on this gap, the necessary data attributes can then be derived. Finally, an approach is presented that enables the generation of the complete data set. This serves as a basis for the recognition and filtering out of erroneous events in contrast to standard and exception events.
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.
Nicht zuletzt als Schlüsseltechnologie der digitalen Transformation, sondern vor allem als Enabler einer digitalisierten Wirtschaft ist das Potenzial von 5G eindeutig. Die im Folgenden vorgestellte 5G-Vision verbindet Informations- sowie Anwendungsbedarfe an industriellen 5G-Schnittstellen mit IoT-Anwendungen und ergänzenden Services. Durch die Einbindung von 5G als Kommunikationsschnittstelle in IoT-Plattformen können erstmals auch Anwendungen mit hohen Anforderungen an Drahtlos-Übertragungstechnologien an eine IoT-Plattform angebunden werden.
Dabei spiegelt der vorliegende Artikel das aktuelle Stimmungsbild der Industrie hinsichtlich der Einbindung von 5G als Katalysator von IoT-Plattformen wider. Es wird analysiert, wie eine 5G-Einbindung in bereits bestehende IoT-Plattformen gelingen kann und welche Möglichkeiten dadurch zukünftig realisierbar werden. Als Ergebnis werden fünf Potenziale zum Einfluss von 5G auf IoT-Plattformen aufgeführt, mithilfe derer eine Vision eines 5G-Plattformkonzepts abgeleitet wird.