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Smart-Logistic-Grids
(2016)
Ziel des Forschungsvorhabens Smart-Logistic-Grids ist die Entwicklung eines Systems, welches, basierend auf einer erhöhten Informationsverfügbarkeit, Handlungsalternativen aufzeigt und ökonomisch bewertet. Hierfür ist eine barrierefreie Integration unterschiedlicher Akteure innerhalb eines Logistiknetzwerks notwendig. Das Ergebnis dieses Systems eröffnet den Nutzern nicht nur Effizienzsteigerungen und eine erhöhte Robustheit des Gesamtsystems, sondern auch die Reduzierung der CO2 –Emissionen.
Im Forschungsprojekt BigPro wird die Frage beantwortet, wie Big Data aus der Produktion genutzt werden können, um das Störungsmanagement zu unterstützen. Dazu wurde ein Vorgehen entwickelt, das sicherstellt, dass die erforderlichen Informationen in der richtigen Form zu Verfügung stehen und das System zielgerichtet auf- und eingesetzt werden kann. Das Projekt „BigPro“ wird
über das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Rahmen des Förderprogramms IKT 2020 – Forschung für Innovationen mit dem Förderkennzeichen 01IS14011 gefördert
Vor dem Hintergrund des unvorhersehbaren Unternehmensumfelds gewinnt das Risiko-Management in Produktionsnetzwerken zunehmend an Bedeutung. Um den dynamischen Anforderungen gerecht zu werden, ist der Aufbau von Flexibilitätspotenzialen besonders wichtig. Da jedoch für die auftragsspezifische Fertigung keine Sicherheitsbestände aufgebaut werden können, ist ein alternativer Ansatz zur Flexibilitätssicherung zu finden. Im diesem Artikel wird ein Ansatz zur Bewertung des Nutzens der Bestellflexibilität vorgestellt.
Der strategische Wandel von einem reinen Sachgüterhersteller hin zu einem Lösungsanbieter mit einem individuellen Dienstleistungsangebot geht einher mit umfangreichen Veränderungen hinsichtlich der Aktivitäten, des Verhaltens und der Strukturen des Unternehmens. Dies stellt insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU) vor Herausforderungen. So müssen beispielsweise neue Kompetenzen aufgebaut, das eigene Rollenverständnis des Personals neu definiert und der Wille zur Veränderung in der Organisation verankert werden. Damit KMU geeignete Maßnahmen zur Veränderung des Unternehmens ableiten und bewerten können, muss bereits vor Beginn des eigentlichen Transformationsprozesses klar sein, inwiefern ein Unternehmen dazu in der Lage ist, strategische, organisatorische sowie prozessuale Veränderungen zu planen und umzusetzen. Das im Projekt fit4solution entwickelte Transformations-Assessmentwerkzeug unterstützt KMU bei der Identifikation relevanter Stellhebel und dient gleichzeitig der Wirksamkeitsbewertung der zu entwickelnden Maßnahmen
Der Bereich der intelligenten Gebäudetechnik bietet großes Potenzial zur Entwicklung von datenbasierten Dienstleistungen und innovativen Geschäftsmodellen. Mithilfe moderner Sensor- und Kommunikationstechnologien können bspw. Energiereinsparpotenziale bei der Gebäudenutzung realisiert oder das Wohlbefinden der Nutzer gesteigert werden. Nicht nur große Unternehmen, sondern auch kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) aus dem Bereich technischer Gebäudeausrüstung (TGA) haben dieses Potenzial erkannt. Zunächst gilt es daher, das Geschäftsfeld Smart Building zu strukturieren, mögliche Geschäftsmodelle zu identifizieren und durch eine Umfeldanalyse Transparenz für die Hersteller von TGA zu gewährleisten und so eine potenzielle Neuausrichtung der Geschäftstätigkeiten zu erleichtern.
Eines der grundlegenden Geschäftsmodelle im Umfeld der digitalen Technologien stellt eine der größten Bedrohungen der Privatsphäre von Kunden dar: die Monetarisierung sensitiver Daten, ermöglicht durch das Sammeln und die Speicherung von Nutzerdaten. Unternehmen haben verschiedene Anwendungsfelder für die Verwendung von personenbezogenen Daten identifiziert, sei es die Berechnung von Absatzmärkten, die Prognose von Kundenverhalten oder das individuelle Pricing eines Produkts. Gleichzeitig sind sich Kunden zwar bewusst darüber, dass ihre privaten Daten gespeichert und verwertet werden, sie wissen jedoch überraschend wenig über die Art der Daten und den Umfang, in welchem die Verwertung stattfindet. Zentraler Bestandteil des geplanten Forschungsprojekts myneData ist ein Datencockpit, das Unternehmen und Kunden hilft, den vorliegenden Zielkonflikt zwischen der Nutzbarkeit von Daten und den Privatsphäreanforderungen zu überwinden und einen völlig neuen Gestaltungsspielraum für Technologien und (Daten-)Wirtschaft zu ermöglichen.
In Zeiten der Digitalisierung und vor dem Hintergrund stetig steigender Energiepreise wollen viele Unternehmen ihr Bürogebäude
möglichst intelligent und kosteneffizient steuern. Moderne Sensor- und Kommunikationstechnologien können heute dabei helfen, Energiesparpotenziale auszuschöpfen. Im Bereich der intelligenten Gebäudetechnik werden daher datenbasierte Dienstleistungen und innovative Geschäftsmodelle immer wichtiger. Deshalb hat sich das FIR an der RWTH Aachen gemeinsam mit dem International Performance Research Institute (IPRI) aus Stuttgart im Projekt „Smart Building“ (Förderkennzeichen: 18858 N) zur Aufgabe gemacht, Hersteller technischer Gebäudeausrüstung dabei zu unterstützen, ihre bisherigen Geschäftsmodelle um datenbasierte Dienstleistungen zu erweitern.
Die zentrale Herausforderung vieler Unternehmen besteht derzeit darin, den Prozess der Transformation im Sinne einer grundlegenden Neugestaltung zentraler Prozesse oder gar des gesamten Unternehmens zu bewältigen. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie Unternehmen die mit dem Umfang einer Transformation und den notwendigen inhaltlichen Veränderungen einhergehende Komplexität bewältigen und die Effizienz und den Erfolg der Transformation gewährleisten können. Die Herausforderung besteht darin, zeitgleich auf der Sachebene neue Strukturen und Systeme zu gestalten und zudem etablierte Verhaltensmuster aufuzubrechen und neue Forderungen zu ertablieren. Der vorliegende Beitrag leistet einen konkreten Mehrwert zur Lösung der dargestellten Herausforderungen, indem er einen Ordnungsrahmen für die Bewältigung der mit einer Transformation einhergehenden Managementaufgaben liefert.
Personal user data is collected and processed at large scale by a handful of big providers of Internet services. This is detrimental to users, who often do not understand the privacy implications of this data collection, as well as to small parties interested in gaining insights from this data pool, e.g., research groups or small and middle-sized enterprises. To remedy this situation, we propose a transparent and user-controlled data market in which users can directly and consensually share their personal data with interested parties for monetary compensation. We define a simple model for such an ecosystem and identify pressing challenges arising within this model with respect to the user and data processor demands, legal obligations, and technological limits. We propose myneData as a conceptual architecture for a trusted online platform to overcome these challenges. Our work provides an initial investigation of the resulting myneData ecosystem as a foundation to subsequently realize our envisioned data market via the myneData platform.
Das vorherrschende Geschäftsmodell führender Internetfirmen besteht darin, persönliche Daten in großem Maße zu sammeln und in bare Münze zu verwandeln. Die weitreichende Erfassung und Verarbeitung von (persönlichen) Daten lässt zwar einerseits „den Rubel rollen“ und kann zudem hilfreich sein bei der Unterstützung der Behörden im Rahmen der Verbrechensbekämpfung, kann aber andererseits für den Einzelnen mehr von Schaden als von Nutzen sein – zumal er oder sie häufig keinerlei Kontrolle über das jeweilige Maß an gewahrter Privatsphäre hat, oft in völliger Unkenntnis über die Weiterverarbeitung und ggf. -veräußerung der Datenbestände gehalten und selten an dem aus seinen oder ihren Daten erwirtschafteten Gewinn beteiligt wird. Eine gesetzliche Regelung, mittels derer die Interessen beider Seiten berücksichtigt werden, ist bisher nicht in Sicht.