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Electricity generated by wind turbines (WT) is a mainstay of the transition to renewable energy. In order to economically utilize WT is, operating and maintenance costs, which account for 25% of total electricity generation costs in onshore WT’s, are a focus of cost reduction activities. Implementing a data-driven prescriptive maintenance approach is one way to achieve this. So far, various approaches for prescriptive maintenance for onshore WT’s have been suggested.
However, little research has addressed the practical implementation considering sociotechnical aspects. The aim of this paper is therefore to identify success factors for the successful implementation of such a maintenance strategy with clear and holistic guidance on how existing knowledge on prescriptive maintenance from science can be transferred to business practice. These recommendations are developed through case study research and classified in the four structural areas of Acatech’s Industry 4.0 Maturity Index: Resources, Information Systems, Organizational Structure and Culture.
Intralogistic Process Optimisation in an Automotive Assembly Line using Plant Lifecycle Simulation
(2022)
ZusammenfassungDieser Beitrag stellt dar, welche Chancen und Herausforderungen mit der Bewertung von Daten sowie der Abbildung monetärer Datenwerte verbunden sind und geht auf mögliche Lösungsansätze zur Bewertung von Unternehmensdatenbeständen, insbesondere im Kontext der industriellen Produktion, ein. Zunächst werden Grundlagen zur Charakterisierung, Nutzung und Verwertung von Daten sowie bestehende Methoden zur Bewertung von immateriellen Vermögensgegenständen dargestellt. Darauf aufbauend werden Chancen und Herausforderungen spezifiziert, potenzielle Lösungsansätze zur Datenbewertung abgeleitet und anschließend Anforderungen für die Datenbewertung beschrieben sowie die nutzenorientierte Datenbewertung skizziert.
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.
Bereits Angriffe auf einzelne Unternehmen in der Supply-Chain können eine Kettenreaktion auslösen, die ein ganzes Netz von Partnern gefährden kann. Dieselben Informations- und Kommunikationstechnologien, die einen enormen Beitrag zur Produktivität sowie nationalen und globalen Wettbewerbsfähigkeit von Zuliefernden leisten, vergrößern heute für Unternehmen die mögliche Bedrohungslandschaft. Prominente Ransomware-Angriffe auf die Reederei Maersk und auf den Anbieter für IT-Management-Lösungen Kaseya haben gezeigt, wie anfällig Lieferketten für Cyberkriminelle sind und zu welchen massiven finanziellen Schäden diese führen können. Als Reaktion auf die COVID-19-Pandemie haben viele Unternehmen massiv in ihre digitale Transformation und somit auch in die Digitalisierung der Lieferketten investiert. Dadurch sind Unternehmen nicht nur attraktivere Ziele für Cyberangriffe geworden, sondern bieten den Angreifern mit der digitalisierten Supply-Chain auch einen vielversprechenden neuen Angriffsweg. Derartige Supply-Chain-Attacken greifen ein oder mehrere Unternehmen an und dienen so als trojanisches Pferd, um in letzter Konsequenz ganze Wertschöpfungsnetzwerke zu infiltrieren. Da die Auswirkungen von Angriffen auf die Versorgungsketten zahlreicher Unternehmen nahezu unbegrenzt sind, können Supply-Chain-Attacken nicht als ein isoliertes Problem behandelt werden. Vielmehr müssen diese innerhalb einer ganzheitlichen Cyber-Security-Strategie sowohl beim Zulieferer als auch bei dessen Partnerunternehmen Berücksichtigung finden, um den vielschichtigen Bedrohungen präventiv begegnen zu können. Der folgende Beitrag versteht sich als Überblick bezüglich der aktuellen Bedrohungslandschaft im Bereich Logistik 4.0 und Supply-Chain-Management sowie der möglichen Reaktionsmaßnahmen.
Industrielle Dienstleister und produzierende Unternehmen, die Dienstleistungen anbieten, stehen vor vielfältigen Herausforderungen, um langfristig erfolgreich zu sein. Zur Erreichung von unternehmensinternen Zielen wird eine Expansion in bisher unerschlossene Märkte in Betracht gezogen. Häufig fehlt aber, vor allem kleinen und mittleren Unternehmen (KMU), das notwendige Wissen, welche Strategie zur Expansion und Skalierung des Dienstleistungsangebots am geeignetsten ist. Das Forschungsprojekt 'SkaDL – Skalierung von industriellen Dienstleistungen' verfolgt daher das Ziel, konkrete Handlungsempfehlungen zur Skalierung bereitzustellen.
Das Servicegeschäft ist für viele Anbieter von großer Relevanz: Je nach Industrie werden 30 – 60 Prozent des Gesamtumsatzes durch Services generiert. Vor allem hohe Margen und verlässliche Umsätze, auch in Krisenzeiten, machen ein umfassendes Serviceportfolio attraktiv. Insbesondere in mehrstufigen Vertriebsmodellen, gerade von digitalen Leistungen, in denen die Unternehmen im stetigen Austausch von Ressourcen stehen, ist jeder Akteur von grundlegender Bedeutung für den erfolgreichen Vertrieb. Langfristig erfolgreiche Services generieren nicht nur einen Mehrwert für den Kunden, sondern stärken auch die Zusammenarbeit in einem Netzwerk. Denn starke Partnerschaften innerhalb eines Ökosystems lassen sowohl Anbieter als auch Partner, welche beispielsweise Händler, Distributoren oder Dienstleister sein können, und Kunden profitieren.
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.
Companies are transforming from transactional sales to providing solutions for their customers. Mostly, smart products, enabling companies to enhance their products by providing smart services to their customers, are a key building block in this transformation. However, the development of a smart product requires many digital skills and knowledge, which regular companies do not have. To facilitate the design and conceptualization of smart products, this paper presents a use-case-based information systems architecture prototype for smart products. Furthermore, the paper features the application and evaluation of the architecture on two different smart product projects. The use of such an architecture as a reference in smart product development serves as a huge advantage and accelerator for inexperienced companies, allowing faster entry into this new field of business. [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-14844-6_16]
Um Transparenz über die Luftqualität im gesamten Stadtgebiet zu schaffen, fehlte ein engmaschiges Netz an Luftqualitätssensoren, welches lokale Problemzonen in Abhängigkeit der Tageszeit identifiziert. Im Rahmen des 'AirQuality'-Projekts führten der FIR e.V. an der RWTH Aachen und der kanadische Telematikanbieter Geotab GmbH einen Proof of Concept zur Entwicklung einer Methode durch, welche die Erhebung von Luftqualitätsdaten in bisher nicht vorhandener Granularität ermöglicht: Fahrzeugflotten, die innerhalb eines Stadtgebiets unterwegs sind – wie beispielsweise Fahrzeuge des Öffentlichen Personen Nahverkehrs (ÖPNV) – wurden mit Sensorik zur Erfassung der Luftqualität ausgestattet. Die so gesammelten Daten wurden analysiert und in einer über die Stadtkarte gelegten „Heatmap“ visualisiert. Mit dieser Luftqualitätskarte konnte die Luftqualität straßen- und uhrzeitgenau angezeigt werden. Durch die Ergebnisse des 'AirQuality'-Projekts ist es möglich, Orte mit erhöhter Feinstaubbelastung zu identifizieren und Maßnahmen zur Reduktion von Emissionen objektiv zu bewerten. Darüber hinaus bietet die feingranulare Datenerfassung eine Grundlage für verschiedene innovative Lösungen. Hierzu zählen beispielsweise auf aktuellen Luftqualitätswerten basierende Intelligente Lichtsignalanlagen oder optimierte Routenführungen für Bürger.
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.
Industry 4.0 is driven by Cyber-Physical Systems and Smart Products. Smart Products provide a value to both its users and its manufacturers in terms of a closer connection to the customer and his data as well as the provided smart services. However, many companies, especially SMEs, struggle with the transformation of their existing product portfolio into smart products. In order to facilitate this process, this paper presents a set of smart product use-cases from a manufacturer’s perspective. These use-cases can guide the definition of a smart product and be used during its architecture development and realization. Initially the paper gives an introduction in the field of smart products. After that the research results, based on case-study research, are presented. This includes the methodological approach, the case-study data collection and analysis. Finally, a set of use-cases, their definitions and components are presented and highlighted from the perspective of a smart product manufacturer.
Electronic appliance manufacturers are facing the challenge of frequent product orders. Based on each product order, the assembly process and workstations need to be planned. An essential part of the assembly planning is defining the assembly sequence, considering the mechanical product’s design, and handling of the product’s components. The assembly sequence determines the order of processes for each workstation, the overall layout, and thereby time and cost. Currently, the assembly sequence is decided by industrial engineers through a manual approach that is time-consuming, complex, and requires technical expertise. To reduce the industrial engineers’ manual effort, a Computer-Aided Assembly Sequence Planning (CAASP) system is proposed in this paper. It compromises the components for a comprehensive system that aims to be applied practically. The system uses Computer-Aided Design (CAD) files to derive Liaison and Interference Matrices that represent a mathematical relationship between parts. Subsequently, an adapted Ant Colony Optimization Algorithm generates an optimized assembly sequence based on these relationships. Through a web browser-based application, the user can upload files and interact with the system. The system is conceptualized and validated using the CAD file of an electric motor example product. The results are discussed, and future work is outlined.
In diesem Leitfaden werden vier Phasen („Identifikation von Anwendungsfällen“, „Ist-Analyse der Infrastruktur“, „Konzeption in der BaSys-4.0-Umgebung“ und „Umsetzung der Entscheidungsunterstützung“) zur Umsetzung der BaSys-Architektur empfohlen, die hier näher beschrieben werden. Darauf folgt ein Glossar, das die wesentlichen Begrifflichkeiten rund um BaSys 4 und ‚BaSys4Dash‘ erläutert.
Herausforderungen der Preisbildung datenbasierter Geschäftsmodelle in der produzierenden Industrie
(2022)
Inhaltsangabe des Sammelbands:
In diesem Open-Access-Buch stehen die wirtschaftliche Verwertung von Daten und die dazu gehörenden technischen und organisatorischen Prozesse und Strukturen in Unternehmen im Fokus. Es behandelt Themen wie Datenmonetarisierung, Datenverträge, Data Governance, Informationssicherheit, Datenschutz und die Vertrauenswürdigkeit von Daten.
Seit Jahren wird davon gesprochen, dass „Daten das neue Öl“ sind. Expertinnen und Experten sind sich einig: Das Wertschöpfungspotential von Daten ist enorm und das über fast alle Branchen und Geschäftsfelder hinweg. Und dennoch bleibt ein Großteil dieses Potentials ungehoben. Deshalb nimmt dieser Sammelband konkrete Innovationshemmnisse, die bei der Erschließung des wirtschaftlichen Werts von Daten auftreten können, in den Blick. Er bietet praktische Lösungsansätze für diese Hürden an den Schnittstellen von Ökonomie, Recht, Akzeptanz und Technik. Dazu folgen die Autorinnen und Autoren einem interdisziplinären Ansatz und greifen aktuelle Diskussionen aus der Wissenschaft auf, adressieren praxisnahe Herausforderungen und geben branchenunabhängige Handlungsempfehlungen. Den Leserinnen und Lesern soll eine transparente Informationsbasis angeboten werden und damit die Teilnahme an der Datenwirtschaft erleichtert werden.
Dieses Buch richtet sich an Entscheidungsträgerinnen und Entscheidungsträger in Unternehmen sowie an Entwicklerinnen und Entwickler datenbasierter Dienste und Produkte. Der Band ist ebenfalls für Fachkräfte der angewandten Forschung wie auch für interdisziplinär Studierende z.B. der Wirtschaftsinformatik, der technikorientierten Rechtswissenschaft oder der Techniksoziologie relevant.
Manufacturing companies (MFRs) are increasingly extending their
portfolios with services and data-driven services (DDS) to differentiate themselves from competitors, tap new revenue potential, and gain competitive advantages through digitization and the subsequently generated data. Nonetheless, DDS fail more often than traditional industrial services and products within the first year on the market. Particularly, companies are failing to sell DDS successfully and efficiently with their existing (multi-level) distribution structures. Surprisingly, there is a lack of scientific research addressing this issue. Since there are currently no holistic models for an end-to-end description of distribution-tasks for DDS in the manufacturing industry, this paper contributes to a task-oriented reference model for mapping interactions in the multi-level distribution management. Therefore, a case study research approach is used, to identify and describe the interactions in the multi-level distribution management of DDS, as well as to develop a regulatory framework for MFRs and their multi-level distribution management. This research uses the established theoretical framework of Service-Dominant-Logic to address the co-creation in multi-level distribution management of DDS. As a result, this paper identifies different interaction variants as well as the need for a new management function with 4 main and 14 basic tasks.
This paper aimed to assist project portfolio management in driving strategic business transformation with an efficient PPM implementation because progress in business practice is slow. Motivated by the problem, the thesis, therefore, set itself the goal of developing a data model as the basis for an information system for project portfolio management.
For this, the following conception was pursued: In the first chapter, the problem defini-tion, the motivation, and the structure of the work were presented to the reader. From this introductory chapter, it became clear that the rising competition pressure forces the producing enterprises to strategic reorientations and requires speed and flexibility. Although companies are aware of this, they are confronted with challenges to achiev-ing their strategic goals. Project portfolio management can be of decisive help in this respect, supporting selecting the suitable projects to achieve critical strategic goals.
The second chapter introduced the basics of business transformation and project port-folio management. In addition, an introduction to data management and the pharma-ceutical industry was given. The literature has shown that there is no uniform definition for the term business transformation and that it has gained in importance over time. In addition, the essential terms, which are also frequently mentioned in connection with the change, are distinguished from one another. Further, the project portfolio manage-ment was differentiated from the program and project management. This was followed by an introduction to the pharmaceutical industry and its challenges to illustrate the relevance of the topic addressed in this thesis.
In the third chapter, existing business transformation and project portfolio management were examined about their use as a basis for the data model to be developed. For this purpose, the methodology for executing a systematic literature analysis according to VOM BROCKE ET AL. was described in the first step and adapted to the research objective of this thesis. The literature review confirms the hypothesis that PPM is an essential tool for business transformation. However, existing PPM concepts only focus on the processes but not on the information management for the uniform design of the PPM and the creation of transparency. This resulted in the need for a data model as the basis for an information system for project portfolio management to increase the efficiency and clarity of the processes.
From the resulting need for action, the procedure for developing the data model was presented in chapter 4. For this, first, the bases of the model theory and the unique characteristics of the Web application were compiled since the data model serves as a basis for implementing an information system. Subsequently, the procedures for de-veloping such a data model in software management were presented, and the method selected in the context of this work was derived. In the present work, the data model to one at the SCRUM methodology leaned proceeding was developed and imple-mented since the characteristics of the current work correspond to the agile proceed-ing.
In chapter 5, the data model was detailed. For this purpose, the requirements analysis was carried out first. In this thesis, functional requirements were determined by the end-users using the brainstorming methodology. Non-functional requirements are based on a previously conducted systematic literature analysis. The developed data model for project portfolio management is a template for an information system. Mod-eling was done at the presentation level, including the content and navigation levels. To explain the navigation structure in more detail. The relevant pages of the information system were modeled individually. Each page (User Interface View) consists of at least two blocks (Presentation Classes). The presentation class PPM Menu is part of each page to ensure navigability and clarity of the information system. The second presen-tation class is individual and reflects the content and structure of each page.
The data model was then implemented in chapter 6 using the example of Bayer AG in product supply. For this purpose, the company and its challenges were first introduced. Microsoft SharePoint was used for the implementation, as this is a standard tool for creating information systems and databases within the company. Since it was an agile approach, the plan was also tested in parallel with the implementation. The testing procedure was described. Finally, the results are presented in more detail. During the performance, it was recognized that Bayer AG still lacks uniform process steps in the PPM in some places and that these would have to be subsequently developed, deter-mined, and incorporated.
Finally, in Chapter 7, the validation and critical reflection of the data model and infor-mation system were carried out. For this purpose, a short introduction to the basics of the questionnaire methodology was given, after which the questionnaire for the survey was designed. This was completed by end-users of the system (sample size n = 140) and then evaluated and interpreted. The validation showed that the previously deter-mined requirements were fully or partially met. The non-functional requirements were eval as fully completed. In addition, the underlying data model was assessed as suita-ble for use in other companies in the pharmaceutical industry. The end users have also affirmed the relevance of the system. It helps to get an overview of the company’s topic and pick up and coordinate the teams and employees of all areas.
In contrast, the functional requirements were partially met. This is because not all in-formation was available within Product Supply at the implementation time. The intro-duction of a standardized PPM was still in the roll-out phase, so specific processes had not yet been uniformly defined. These should be incorporated over time.
The current trend of digitalization in the spirit of Industry 4.0 helps production systems to become more flexible day by day. Consequently, companies are adopting digital processes to increase flexibility and the performance of their manufacturing and logistic system because of increasing customer requirements.
Material handling is one of the main improvements of modern technologies, especially automated guided vehicles (AGVs). In the planning and implementation phase, companies attempt to predict the required AGVs based on internal experiences and recommendations of external actors which may lead to an inappropriate number of AGVs in the facility and cause high idle time or insufficient capacity of AGVs. Therefore, the main goal of this thesis is to create a model for the determination of the optimal number of AGVs and optimize the route planning for a given number of AGVs in the pharmaceutical industry.
Die industrielle Digitalisierung ermöglicht neue Produktionsmodelle, Transportkonzepte und Kundenerlebnisse. Die Nutzung von Echtzeitdaten über die gesamte Supply-Chain hinweg verringert die Entscheidungslatenz und steigert die Resilienz in dynamischen Märkten. Als Wettbewerbsvorteil entscheidet die Digitalisierung langfristig über die Überlebensfähigkeit von Unternehmen. Bereits die Gestaltung der innerbetrieblichen Digitalisierungsstrategie erweist sich jedoch als Herausforderung, da sie neben technologischen auch organisationale und kulturelle Maßnahmen umfasst. Überbetrieblich steigt die Komplexität angesichts multilateraler Beziehungen und der damit einhergehenden Heterogenität der Informations- und Kommunikationstechnik. Reifegradmodelle helfen, den Status-Quo der Digitalisierung systematisch zu erfassen und erleichtern anschließend die Strategieentwicklung. Die in der Literatur vorhandenen Reifegradmodelle zur Digitalisierung im Supply-Chain-Management beschränken sich häufig auf die Rahmenbedingung eines Teilbereichs der Supply-Chain, beispielsweise der Produktion und vernachlässigen so jeweils übrige Prozesse wie das Beschaffungs- und Absatzmanagement. Gleichzeitig decken die vorhandenen Ansätze nicht alle Dimensionen der Digitalisierung ausreichend ab. Daraus ergibt sich der Bedarf für ein Reifegradmodell, das sowohl alle Teilbereiche der Supply-Chain als auch alle Dimensionen der Digitalisierung berücksichtigt.
Ziel der Arbeit ist daher die Entwicklung eines in der Industrie einsatzfähigen Assessment-Tools für die Status-Quo-Bewertung der Digitalisierung im Supply-Chain-Management. Aufbauend auf dem Stand der Technik sind dazu die relevanten Dimensionen entlang der Supply-Chain-Prozesse eines Referenzmodells hinsichtlich der jeweiligen Merkmalsausprägungen zu untersuchen. Ein Fragenkatalog mit Erfüllungskriterien soll formuliert und durch eine Auswertungsmethodik ergänzt werden. Die einfache Auswertbarkeit des Assessments ist durch Implementierung in ein geeignetes Tool zu gewährleisten. Abschließend sollen die Ergebnisse der Arbeit anhand eines Beispielprojekts validiert werden.
Die immer weiter zugenommene Globalisierung führt zu wachsenden Liefernetzwerken, was eine Steigerung der Komplexität ganzer Supply-Chains impliziert. Hier hat sich das Feld des Supply-Chain-Managements herausgebildet, welches versucht die Komplexität beherrschbar zu machen. Das Supply-Chain-Event-Management befasst sich als Teilgebiet des Supply-Chain-Managements mit der Erfassung der Daten und dem Reagieren auf außerplanmäßige Ereignisse entlang der Lieferkette.
Als Standard zur Erfassung und Abbildung von Ereignissen wird in der Praxis häufig der EPCIS-Standard und dessen EPCIS-Events verwendet. Bisher wird in der Literatur bei den Events grundsätzlich von korrekten Eventdaten ausgegangen. Fehlerhafte Eventdaten werden weniger berücksichtigt. Jedoch kommt es in der Praxis immer wieder zu Fehlern in den Eventdaten. Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz in Form von Machine Learning können Anomalien in den Eventdaten identifiziert werden. Auf Basis von Trainingsdaten in Struktur der EPCIS-Events lernt die Künstliche Intelligenz, welche Events außerplanmäßig sind und welche den realen Geschehnissen entsprechen. So werden die generierten Events durch die Künstliche Intelligenz in Regelereignisse, Ausnahmeereignisse und fehlerhafte Ereignisse kategorisiert. In der Arbeit wird untersucht, welche Ansätze der Künstlichen Intelligenz am geeignetsten für die Anomalieerkennung in Supply-Chain-Events sind. In der engeren Betrachtung liegt der Einsatz von Neuronalen Netzen. Der gewählte Ansatz wird in Python Code implementiert und mit synthetisch erzeugten Eventdaten trainiert. Nach dem Training des Modells wird dieses mit einem Testdatenset auf seine Performance getestet und anhand der Erkenntnisse Anpassungen an dem Modell vorgenommen. Das Ziel dieser Arbeit liegt somit in der Entwicklung einer Künstlichen Intelligenz Anwendung zur Identifizierung von Ausnahmeereignissen und fehlerhaften Ereignissen im Supply-Chain-Event-Management.
Metallic Products usually pass through multi-step production processes at several companies on their way to the end product. Stricter tolerances are imposed on suppliers within a supply chain to ensure the required properties of a company's own product, creating the bullwhip effect. Intermediate products that do not meet the strict tolerances are not further processed or supplied, which leads to high scrap or rework rates. A higher transparency regarding the intermediate products' exact material properties and specifications supports adaptive production processes. By enabling digital data exchange and further standardizing it companies would be able to adapt their production processes even if the strict tolerances are not met Through this, problems such as high rejection costs, lack of productivity, and lack of cooperation will be overcome.
With this master thesis, standardization aspects of data acquisition, storage, and transmission will be investigated to support digitalization and data availability in the steel industry. As a first step, the importance of standardization, in general, needs to be identified. For this, an investigation, analysis, and evaluation of the current situation, existing technologies, standards, and specifications for digital cooperation within supply chains will be carried out. Gap analysis is to be carried out with the data collected through literature review, workshops with steel industry representatives, and online surveys to develop practical recommendations. Lastly, recommendations for the use of technologies and methods that significantly contribute to the digitalization of the supply chain are to be developed.
Aktuelle Ereignisse wie die COVID-19-Pandemie oder der Russland-Ukraine-Konflikt führen derzeit bei vielen Unternehmen zu einer Senkung der Produktionszahlen bis hin zum vollkommenen Stillstand. Dies ist durch eine gestörte Lieferkette und unzureichende Vorbereitung zu begründen. Eine gestörte Lieferkette ermöglicht keine präzise Planung der Produktionskapazität, sorgt für Zusatzkosten durch die Suche nach neuen Lieferanten und bewirkt, dass Kundenaufträge nicht abgewickelt werden können. Stark verflochtene Lieferketten mit einer steigenden Anzahl von Stufen sowie eine immer globalere Ausrichtung der Beschaffung erhöhen die Anfälligkeit für Störungen. Um zukünftig nicht durch solche Störungen beeinträchtigt zu werden, müssen Bewältigungsmechanismen gefunden werden.
Die Resilienzsteigerung in der Beschaffung ist als ein solcher Mechanismus zu sehen. Unter Resilienz wird die Fähigkeit des Unternehmens verstanden, Unterbrechungen der Lieferkette zu antizipieren und mit möglichst geringem Verlust schnell zu überwinden. Sie wird durch die Kombination verschiedener Resilienzprinzipien erreicht, welche die Zieldimensionen der Resilienzsteigerung betreffen. Die große Vielzahl von Maßnahmen zur Erreichung der Resilienzprinzipien sowie Wechselwirkungen der Prinzipien führen zu schwer vorhersehbaren Auswirkungen auf verschiedene Unternehmensbereiche, wodurch die Notwendigkeit einer klaren Strukturierung durch eine systematische Resilienzgestaltung deutlich wird.
Die zu entwickelnde Methodik zielt auf eine Resilienzsteigerung in der Beschaffung durch die gezielte Konfiguration von Resilienzprinzipien ab. Nach der Betrachtung und Bewertung vorhandener Resilienzprinzipien werden Ansätze zur Steigerung der Resilienz aufgezeigt. Zunächst erfolgt die Definition von Input und Output des Vorgehensmodells. Anschließend werden paarweise Vergleiche der einzelnen Resilienzprinzipien durchgeführt, um konstruktive und destruktive Wechselwirkungen zu identifizieren. Schließlich werden Vorschläge zur systematischen Steigerung der Resilienz gegeben, die um literaturbasierte, allgemeine Gestaltungshinweise zur Resilienzsteigerung ergänzt werden.
Unternehmen setzen sich mit alternativen Wertschöpfungssystemen auseinander, um den Anforderungen der Märkte und der Zeit gerecht zu werden. Business Ecosystems, die als alternative Wertschöpfungssysteme betrachtet werden können, wurden als Untersuchungsgegenstand für diese Arbeit ausgewählt, weil sie großes Potenzial besitzen, um die eingangs diskutierten Herausforderungen von Unternehmen im heutigen Wettbewerbsumfeld zu lösen und weil festgestellt wurde, dass der Stand der wissenschaftlichen Forschung sowie die Entwicklung von unternehmerischem Wissen zu diesem Thema noch in den Anfängen steckt. Dementsprechend wurde die Zielsetzung, eine Methode zur Konfiguration von Business Ecosystems für unternehmerische Zwecke zu entwickeln, mit der Lösung realer Unternehmensprobleme verknüpft.
In Anbetracht der Tatsache, dass es sehr viele verschiedene Forschungsrichtungen im Bereich von Ecosystems gibt, wurde es als wesentlich erachtet, einen Überblick zur Einordnung dieser Richtungen zu geben. Darüber hinaus musste zum Verständnis dieser Arbeit eine klare Definition bereitgestellt werden, die durch eine detaillierte Darstellung der Merkmale von Business Ecosystem nach dem hiesigen Verständnis erweitert wurde. Ergänzt wurde dies durch einen abgrenzenden Vergleich der häufig verwechselten Konzepte. Für die eigentliche Bearbeitung der Zielsetzung schien eine konzeptionelle Forschungsmethode der richtige Weg zu sein, in deren Rahmen zunächst die wissenschaftliche und praxisorientierte Literatur nach geeigneten Veröffentlichungen durchsucht wurde. Vor dem Hintergrund, dass viele Business Ecosystems scheitern, war es wichtig zu untersuchen, warum dies geschieht. Daher wurden die Herausforderungen identifiziert, die berücksichtigt werden müssen, um ein Scheitern zu verhindern, und die Erfolgsfaktoren, die die Wahrscheinlichkeit eines Gelingens erhöhen. Als Grundlage der zu entwickelten Methode sollten wiederum andere veröffentlichte Ansätze dienen.
Entsprechend der Zielsetzung konnte als Ergebnis dieser Arbeit eine integrierte Methode entwickelt werden, die sich aus den untersuchten Ansätzen, den Grundvoraussetzungen für den Erfolg von Business Ecosystems sowie den Herausforderungen und Erfolgsfaktoren von Business Ecosystems zusammensetzt. Darüber hinaus berücksichtigt die Methode spezifisch definierte Anforderungen, die sich aus den Besonderheiten von Business Ecosystems sowie aus dem beabsichtigten Anwendungsfall in der Anwendung bei realen Unternehmen ergeben haben. Für Unternehmen bedeutet dies, dass sie durch die Anwendung der Methode auf Schwierigkeiten vorbereitet und für Probleme im Zusammenhang mit der Gestaltung eines Business Ecosystems sensibilisiert werden. Darüber hinaus ist sie auf Basis der in dieser Arbeit gesammelten Erkenntnisse leicht anwendbar und die erzielten Ergebnisse sind transparent nachvollziehbar, um wegweisende Entscheidungen für die Zukunft treffen zu können. Im Vergleich zu bestehenden Ansätzen unterscheidet sich die hier entwickelte Methode insbesondere dadurch, dass sie viele Ansätze auf der Grundlage gewonnener erkannter Probleme kombiniert.
Dennoch ist die entwickelte Methode mit Einschränkungen verbunden. So besteht weiterer Forschungsbedarf zu den Verhaltensmustern der Akteure innerhalb eines Business Ecosystems in Bezug auf ihre Koopetition, um ihr Verhalten in Business Ecosystems besser vorhersagen zu können. Gleichzeitig sind weitere Forschungsarbeiten zu den Elementen der Governance von Business Ecosystems erforderlich, damit diesbezüglich konkretere Erfolgskriterien ermittelt werden können. Insbesondere kann die Forschung zur Vertragsgestaltung, zur Monetarisierung von Leistungen und zur Wertverteilung in Business Ecosystems weiter vorangetrieben werden. Die wohl größte Einschränkung der Methode ist das Fehlen einer praktischen Anwendung und der damit verbundenen Validierung. Im Rahmen weiterer Forschungen zu dieser Methode ist es sinnvoll, die Methode in einem praktischen Kontext anzuwenden und auf Schwachstellen zu überprüfen. Diese müssen dann entsprechend
Im Rahmen der vorliegenden Arbeit konnte auf theoretischer Ebene eine Morpholo-gie zur Beschreibung der Kooperation in Business-Ecosystems entwickelt und zur rechtlichen Gestaltung von exemplarischen typischen Beziehungen verwendet wer-den. Zu ihrer Entwicklung wurde zunächst ein Grundverständnis für das Konzept der Business-Ecosystems geschaffen. Hierzu wurde eine umfassende Definition dieser neuartigen Kooperationsform geboten und die Letztere von verwandten Ecosystems abgegrenzt (Kapitel 2.2). Im weiteren Verlauf wurden der Lebenszyklus (Kapitel 2.3) und die maßgeblichen Rollenbilder (Kapitel 2.4) sowie die Herausforderungen der Orchestrierung innerhalb des Business-Ecosystems erläutert (Kapitel 2.5). Diese As-pekte bilden die Basis der entworfenen Morphologie und somit die maßgeblichen Voraussetzungen zur Beschreibung der Kooperation und schließlich zur rechtlichen Gestaltung der Zusammenarbeit innerhalb von Business-Ecosystems.
Aufgrund der in Kapitel 3 aufgezeigten Forschungslücke hinsichtlich der Business-Ecosystem-Governance und der juristischen Gestaltung wurden im Rahmen des vier-ten Kapitels traditionelle und mit Business-Ecosystems verwandte Kooperationsfor-men betrachtet (Kapitel 4.1 und 4.2). Im Anschluss erfolgte eine Erläuterung der zur rechtlichen Gestaltung verwendeten Instrumente (Kapitel 4.3). Dieses Kapitel leistet zwar keinen Beitrag zur Entwicklung der Morphologie. Es stellt jedoch die Basis der juristischen Gestaltung der exemplarischen typischen Beziehungen innerhalb der Business-Ecosystems dar, die mithilfe des morphologischen Kastens herausgearbei-tet wurden.
In Kapitel 5 erfolgte die Ausarbeitung der Morphologie zur Beschreibung der Koope-ration im Rahmen von Business-Ecosystems in Form eines morphologischen Kas-tens. Hierzu wurde auf das methodische Vorgehen (Kapitel 5.1) sowie die Merkmals-arten eingegangen (Kapitel 5.2), um letztlich die Beschreibungsmerkmale herzuleiten (Kapitel 5.3).
Auf Basis der entwickelten Morphologie wurde ein Entscheidungsbaum entworfen, der als Orientierungshilfe zur Auswahl geeigneter rechtlicher Instrumente herange-zogen werden kann (Kapitel 6.1). Darüber hinaus erfolgte eine exemplarische Anwendung des morphologischen Kastens, durch die drei fallstudienbasierte Beziehun-gen hergeleitet wurden. Im Anschluss wurden für diese Beziehungen beispielhaft die rechtlichen Gestaltungsmöglichkeiten aufgezeigt (Kapitel 6.2).
Leveraging the Full Potential at the Interface of Corporations and Their Venture Capital Units
(2022)
Das Ziel dieser Arbeit ist es, Tätigkeitsmerkmale, die in Zusammenhang mit Remote Work in produzierenden Unternehmen stehen, zu identifizieren. Dafür wird zunächst eine trennscharfe Definition von Remote Work ausgearbeitet. Anschließend werden aufbauend auf einer systematischen Literaturrecherche, bestehende Ansätze zur Identifizierung von remotefähigen Tätigkeiten ermittelt. Die Herleitung der Forschungs-ergebnisse erfolgt dabei mittels der morphologischen Methode. Abschließend wird ein Modell entwickelt und vorgestellt, anhand dessen produzierende Unternehmen alle Tätigkeiten innerhalb ihrer Unternehmensprozesse auf Remotefähigkeit hin überprü-fen können.