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Keine moderne Produktion kommt heutzutage ohne IT-Anwendungen aus. Besonders im Zuge von Industrie 4.0 kommt es zu einer signifikanten Verschmelzung von Informations- und Produktionstechnik. Der Umfang von IT-Anwendungen in Unternehmen steigt dabei permanent an und führt zu einer höheren IT-Komplexität. Für die erfolgreiche Umsetzung von Industrie 4.0 ist ein gezieltes IT-Komplexitätsmanagement notwendig. Hierbei stellen sich einige Fragen: Welche Treiber der IT-Komplexität müssen besonders betrachtet werden? Welchen Einfluss haben diese Treiber auf die Hürden von Industrie 4.0? Und viel wichtiger, mit welchen Managementaktivitäten können diese Treiber beherrscht werden, damit die steigende IT-Komplexität die Einführung von Industrie 4.0 nicht verhindert, sondern unterstützt bzw. ermöglicht? Im Rahmen einer vom FIR durchgeführten Studie wurden die zentralen Fragestellungen systematisch untersucht und ausgewertet. Die Ergebnisse sind vor allem für IT-Verantwortliche interessant, die einen vertiefenden Überblick über die relevanten IT-Komplexitätstreiber sowie Managementaktivitäten gewinnen möchten. Der Text bietet einen ersten Einblick.
Im B2B-Bereich werden die sich daraus ergebenden Potenziale bisweilen kaum genutzt oder sind noch gänzlich unbekannt. Experten sind sich einig, dass zügiges Handeln und die Umsetzung immer neuer Kundenanforderungen vonnöten sind, wenn ein Unternehmen nicht vom Wettbewerb überrannt oder gar von Mitbewerbern übernommen werden will. Angesichts dieser Entwicklungen hatten sich die Veranstalter der „CDO Aachen“ unter dem Titel „Chancen digitaler Plattformen ergreifen!“ zum Ziel gesetzt, CIOs, CDOs, innovationstreibenden Projektmanagern und impulsgebenden Führungskräften mit ausgeprägter Technologiebegeisterung Impulse und Handlungsempfehlungen zu liefern, wie sie in ihrem Unternehmen wichtige Voraussetzungen schaffen und Fähigkeiten aufbauen können, um am Mehrwert digitaler Plattformen zu partizipieren.
For most industries, Artificial Intelligence (AI) holds substantial potentials. In the last decades, the extent of data created worldwide is exponentially increasing, and this trend is likely to continue. However, despite the prospects, many companies are not yet using AI at all or not generating added value. Often, an AI project does not exceed its pilot phase and is not scaled up. The problems to create value from AI applications in companies are manifold, especially since AI itself is diverse and there is no ‘one size fits all’ approach. One often stated obstacle, why many AI projects fail, is a missing AI strategy. This leads to isolated solutions, which do not consider synergies, scalability and seldom result in added value for the company. To create a company-specific AI strategy with a top-down approach, a generic but holistic framework is needed. This paper proposes a strategic AI procedure model that enables companies to define a specific AI strategy for successfully implementing AI solutions. In addition, we demonstrate in this paper how we apply the introduced strategic AI procedure model on an AI-based flexible monitoring and regulation system for power distribution grid operators in the context of an ongoing research project.
Cloud-Computing bietet für Unternehmen große Potenziale hinsichtlich Arbeitseffizienz, Flexibilität und der Realisierung neuer Produkte und Geschäftsmodelle gegenüber einer klassischen On-Premises-IT Infrastruktur. Verschiedene technische und nicht-technische Herausforderungen hindern Unternehmen heute noch oft an den notwendigen Schritten zur Cloud-Transformation.
Das FIR an der RWTH Aachen unterstützt bei der systematischen und unternehmensgerechten Realisierung der Cloud-Potenziale mit einem dreiphasigen Konzept, angefangen bei der Zieldefinition, bis hin zur Implementierung. In den einzelnen Phasen wird eine Vielzahl bewährter Einzelmethoden in einer Gesamtmethodik zusammengeführt und so ein anwendungsfallspezifisches, auf die individuelle Unternehmenssituation zugeschnittenes Vorgehen verfolgt.
Erneuerbare Energien und Elektromobilität haben schon heute einen erheblichen Einfluss auf die Stabilität des Stromverteilnetzes in Deutschland. Mit dem kontinuierlichen Ausbau der erneuerbaren Energien und der steigenden Anzahl batteriebetriebener Elektrofahrzeuge wird sich dieser Trend noch verstärken. Dies führt zu einer höheren Beanspruchung der Komponenten, insbesondere im Verteilnetz.
Um die Netzstabilität zu gewährleisten, müssen Verteilnetzbetreiber in der Lage sein, den Zustand der Komponenten zu überwachen und drohende Störungen durch Prognosen schon im Vorfeld zu beheben. Ein im Rahmen des Projekts ‚FLEMING‘ entwickeltes Informationslogistik-Konzept legt den Grundstein für die Realisierung von Predictive Maintenance für diese Komponenten, das sich zusätzlich gut in die bestehenden Systeme der Verteilnetzbetreiber integrieren lässt.