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Disruptive innovations confront companies with great challenges. Leading companies are losing their market position to disruptive competitors and are forced to react instantly to defend their position in the market. Companies not only lack knowledge of various strategic options that have been successfully used against disruptive attackers, they also do not know about the effects of these different strategic options on their own company. On the basis of a use case analysis, 30 companies were examined with regard to their strategic reaction on a disruptive attacker. In the evaluation of the use cases, the strategic options were grouped into clusters, from which seven master strategies could be identified. These seven master strategies were then transformed into a regulatory framework, which differentiates between reactive and proactive strategies and classifies them according to their intensity. With the help of the identified master strategies, companies will be able to identify options for action in competition with disruptive attackers, thus giving them greater chances of success in the defense of their market position. In addition, companies can use the master strategies to prepare an emergency strategy even before a disruptive attacker appears on the market, thus significantly minimizing the risk of customer loss.
In the course of the advancing digitalization, new business fields are characterized by a mixture of competition and cooperation of the actors involved. MOORE (1993) postulates that in analogy to natural ecosystems, long-term successful companies also operate in comparable network structures. In this context, there are pronounced controversies about the extent to which there are leading actors in such a business ecosystem and to what extent they can control the entire system. Similarly, it is largely unclear where the boundaries of a business ecosystem actually lie and how meaningful selective boundaries are. Especially the extent of the coopetition proves to be characteristic for the relationship between the involved actors. Therefore, the aim of this research approach is to develop a new approach for the analysis of corporate ecosystems. To ensure applicability, the developed approach was validated in a current case study in the telecommunications industry.
Im Zuge der Digitalisierung der Industrie stieg die Menge an erhobenen Daten aus unterschiedlichsten internen und externen Quellen in den letzten Jahren exponentiell an. Diese Entwicklung wird sich fortsetzen. Insbesondere Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus verfügen über eine Vielzahl von ungenutzten Nutzungs- bzw. Kundendaten. Hier setzt das Vorhaben ServiceAnalytics an.
Integrierte Sensoren innerhalb der Maschinen liefern kontinuierlich Daten über den Zustand der verbauten Komponenten und deren Nutzung (bspw. Verschleiß, Warnungen, Störungsmeldungen, Fehlercodes, Ereignismeldungen, aber auch Umgebungsdaten wie Temperatur, Feuchtigkeit, etc.). Auf diese können die Hersteller heute oftmals mittels der Basistechnologie des Internets in Echtzeit zugreifen und sie somit nutzbar machen. Besonders im Bereich des Dienstleistungsgeschäfts können die aufgenommenen Daten genutzt werden, um damit sowohl das Dienstleistungsportfolio zu erweitern als auch die Profitabilität des bestehenden Dienstleistungsgeschäftes erhöhen. Dafür stehen die Unternehmen vor der Herausforderung eigene Datenanalyse-Fähigkeiten zu entwickeln. Diese Fähigkeit wird in der Literatur Business-Analytics genannt und befähigt die Unternehmen dazu, die erhobenen Daten mittels geeigneter Analyseinstrumente auszuwerten, um eine bessere Entscheidungsgrundlage für geschäftsrelevante Fragestellungen zu schaffen (s. Chen et al. 2012). Um die generierten Daten zu nutzen, damit die vorhandenen Potenziale im Dienstleistungsgeschäft realisiert werden können, müssen sich Unternehmen daher weiterentwickeln und ein Geschäftsfeld Service-Analytics aufbauen. Unter Service-Analytics wird in diesem Zusammenhang die Anwendung von Business-Analytics im Dienstleistungs-geschäft verstanden. In diesem Zuge durchlaufen die Unternehmen einen Transformationsprozess, der durch unterschiedlichste Herausforderungen gekennzeichnet ist. So stoßen die potenziellen Anbieter der datenbasierten Dienstleistungen während des Wandels auf eine dynamische Unternehmensumwelt. Wechselnde Kundenbedürfnisse, schnell reagierende Wettbewerber und sich rasant wandelnde Technologien sind nur einige der Faktoren, die auf die Unternehmen wirken. Diese Herausforderungen gilt es durch geeignete Instrumente zu adressieren, um das neue Geschäftsfeld Service-Analytics nachhaltig und mit Erfolg aufzubauen. Häufig fehlt es jedoch insbesondere klein- und mittelständischen Unternehmen an dem nötigen Fach- und Prozesswissen, um die Datenerhebung und -auswertung wirtschaftlich rentabel zu ge-stalten.
So bestand das Ziel des Forschungsprojektes ServiceAnalytics darin, klein- und mit-telständische Unternehmen (KMU) des Maschinen- und Anlagebaus zur Anwendung von Service-Analytics zu befähigen mit dem Ziel, die Dienstleistungsprofitabilität zu steigern.
Business-Transformation
(2020)
Viele Organisationen befinden sich im Umbruch. Globale sozioökonomische und technologische Megatrends wie die stetig fortschreitende Globalisierung, demographische Veränderungen und die Digitalisierung stellen Unternehmen vor enorme Herausforderungen. Besonders die Verwendung digitaler Technologien und Techniken hat erhebliche Veränderungen des Alltagslebens, der Wirtschaft und der Gesellschaft zur Folge. Dabei ist die digitale Transformation ein allgemeiner Trend ohne Masterplan, ein Veränderungsprozess mit offenem Ausgang, der ganze Branchen einer Transformation nie dagewesenen Ausmaßes unterwirft.
Mobilität in NRW neu denken
(2018)
The rapid developments in information and communication technology enable new bus iness models that are based on digital platforms. Marketplaces such as Amazon or Airbnb have already adapted this business model to connect previously unconnected supply-side and demand-side to conduct a business transaction via a digital platform. Due to Industrie 4.0 and the rapid technological development that comes with it, digital platforms have entered the market within the area of the mechanical engineering. Different platform types exist, such as marketplaces for machine equipment or digital data platforms for connected machines. Although numerous companies claim to offer platform-based bus iness models, they often lack knowledge on individual business model components. To close this gap, this paper structures a variety of existing platforms based on their detail characteristics. Within this paper, existing typologies of digital platforms from other industry areas are analyzed. Case study research ofplatforms within the mechanical engineering is used to adjust these typologies and create a new one for digital platforms within the mechanical engineering.
Metropolitan Cities
(2019)
Durch die Vernetzung und Mobilisierung von geografisch verteilten Orten soll eine europäische Modellmetropole mit einzigartigem Charakter entstehen. Dies haben sich zahlreiche Unternehmen, Forschungseinrichtungen und die öffentliche Hand für die Entwicklung der fünftgrößten Metropolregion Europas, der Metropolregion Rhein-Ruhr, zum Ziel gesetzt und die Initiative METROPOLITAN CITIES ins Leben gerufen. Ausgehend vom Potenzial von über 12 Mio. Einwohnern, etwa 400.000 Studierenden,den meisten Start-up-Gründungen in der Republik,etablierten Konzernen und High-Tech-Start-ups, wurde eine einzigartige Vision für METROPOLITAN CITIES formuliert: die Abschaffung aller innovations-und mobilitäisbehindernder Barrieren. Die Region soll sich verhalten und entwickeln wie „ein großes Ganzes". Ökosysteme für Innovationen sollen forciert werden und Innovationen sollen unmittelbar in der Region umgesetzt und erprobt werden. Dass dies funktionieren kann, soll anhand der Bewerbung der Metropolregion Rhein-Ruhr um die Olympischen und Paralympischen Spiele 2032 demonstriert werden.
Das Paradigma von Zweckgebäuden als Immobilie, deren Wert sich lediglich über die Lage, die Ausstattung, das Alter und die verfügbare Nutzungsfläche bemisst, wird zunehmend aufgelöst. Neubauten wie der cube in Berlin, The Edge oder auch Bestandsimmobilien wie das Spark, beide in Amsterdam, zeigen, dass der Wert einer Immobilie sich zunehmend über den Grad der Vernetzung, die Integration neuer datenbasierter Dienstleistungen und somit über eine deutlich gesteigerte Effizienz im Gebäudebetrieb definiert. Der folgende Beitrag systematisiert aus der Forschungsperspektive datenbasierte Dienstleistungen für das Smart Commercial Building (SCB) und liefert eine Übersicht existenter sowie zukünftiger datenbasierter Dienstleistungen. Die Ergebnisse dienen sowohl den Herstellern technischer Gebäudeausrüstung, Gebäudebetreibern, Objektbetreuern und Investoren gleichermaßen als Orientierung und Anhaltspunkt für zukünftige datenbasierte Dienstleistungen im SCB.
The almost boundless possibilities of realizing saving potentials and innovations drive manufacturing companies to implement Business Analytics as part of the digitalization roadmap. The increasing research within the field of algorithm design and the wide range of user-friendly tools simplify generating first insights from data also for non-professionals. However, small and medium sized companies struggle implementing Business Analytics company-wide due to the lack of competencies. Especially the customization of a multitude of analytic methods in order to match a superordinate, business-relevant question is not done easily. This paper enables researchers as well as practitioners to close the gap between business relevant questions and algorithms. From a practical point of view, this paper helps shortening the search time for a suitable algorithm. Out of a research perspective, it aims to help positioning new algorithms within a structured framework in order to enhance the communication of algorithms’ capabilities.
Viele Branchen stehen am Anfang der digitalen Transformation bzw. werden bereits grundlegend von ihr verändert. Im Zeitalter der digitalen Transformation steht somit die Frage im Mittelpunkt, wie Unternehmen die notwendigen Veränderungen angehen und den Erfolg der Transformation gewährleisten können. Datenbasierte Dienstleistungen sind dabei ein konsequenter nächster Schritt im Wandel der Unternehmen vom Investitionsgüterhersteller zum Lösungsanbieter. Nichtsdestotrotz scheitern viele Premiumhersteller trotz ihrer hohen digitalen Wettbewerbsfähigkeit bei der Entwicklung und Einführung von datenbasierten Dienstleistungen. Der Beitrag zeigt zunächst Merkmale und Ausprägungen datenbasierter Dienstleistungen auf. Da sich die klassischen Methoden des Service Engineerings nicht ausreichend schnell an digitalisierte Komponenten und geänderte Voraussetzungen angepasst haben, wird mit dem Smart Service Engineering ein neuer Ansatz vorgestellt, der agile und kundenorientierte Methoden implementiert. Zuletzt werden Muster und Entwicklungspfade der digitalen Transformation detailliert analysiert und Handlungsempfehlungen für Anbieter datenbasierter Dienstleistungen abgeleitet.
The acquisition, processing and analysis of internal and external data is one of the key competitive factors for corporate innovation and competitive advantage. Many firms invest a significant amount of resources to take advantage of advanced analytics methods. Machine learning methods are used to identify patterns in structured and unstructured data and increase predictive capabilities. The related methods are of particular interest when previously undiscovered and unknown structures are discovered in comprehensive data sets in order to more accurately predict the outcome of manufacturing or production processes based on a multitude of parameter settings. So far, this knowledge is often part of the individual or collective knowledge of experts and expert teams, but rarely explicit and therefore not replicable for future applications. On the one hand, it is demonstrated in this paper how different machine learning algorithms have been applied to better predict the output quality in the process industry. On the other hand, it is explained how the application of machine learning methods could contribute to making previously not accessible process knowledge explicit. In order to increase the prognostic accuracy of the model diferrent methods were combined, later on compared and evaluated within an industrial case. In this paper a comprehensive approach to knowledge-based process engineering is being presented.
Metropolitan Cities
(2019)
Durch die Vernetzung und Mobilisierung von geografisch verteilten Orten soll eine europäische Modellmetropole mit einzigartigem Charakter entstehen. Dies haben sich zahlreiche Unternehmen, Forschungseinrichtungen und die öffentliche Hand für die Entwicklung der fünftgrößten Metropolregion Europas zum Ziel gesetzt.
Overview: The digital transformation of organizations continues at a frenetic pace. While some companies have achieved trailblazer status, others are finding it difficult to change and therefore are lagging. Digital leaders play a pivotal role in this transition because they can increase the confidence of their organizations behind these often risky and disruptive initiatives. In this article, we present our efforts to i) separate the practices of digitally developing and digitally mature organizations―particularly those of their leaders, ii) determine the specific trust-building actions of digitally mature leaders, iii) develop a scale to measure the human dimensions of digital leaders, and iv) discuss the future development of a reliable scale and self-assessment tool that digital leaders can use to assess their own readiness to accelerate digital initiatives.
To stay competitive, the central challenge for many companies at present is to master the process of transformation in the sense of a fundamental redesign of central processes or even of the entire company. Digitization and the need to redefine and reposition oneself in a sustainable economy are just two examples of the main drivers of this transformation. In this context, the basic question of the fundamental necessity of a comprehensive transformation in the sense of a business transformation no longer even arises for most companies in the age of digital transformation. Instead, the focus is on the question of how companies can manage the complexity associated with the scope of a transformation and the necessary changes in terms of the business strategy and on how to ensure the efficiency and success of the transformation. The challenge is to simultaneously design new structures and systems on the substantive level and also to break up established patterns of behavior.
In an increasingly changing market environment, the long-term survival of companies depends on their ability to reduce latencies in adapting to new market conditions. One strategy to meet this challenge is the anchoring of data-driven decision making, which leads to an increasing use of advanced information technologies and, subsequently, to an increase in the amount of data stored. The complexity of processing these data spurred the demand for advanced statistical methods and functions called Business Analytics. Companies are, despite all promised benefits, overwhelmed with the implementation of Business Analytics as indicated by a failure rate of 65 to 80 %. This paper provides an empirically validated, multi-dimensional model that takes an integrative look at critical success factors for the implementation
of Business Analytics and based on which management recommendations can be generated. For this purpose, constructs of the model are conceptualized, before a structural equation model is developed. This model is then validated with data from 69 industrial partners in the food industry. It is shown amongst others, that the three success factors top management support, IT infrastructure and system quality are pivotal to increase the company performance.
Zielsetzung des geplanten Verbundprojekts ELIAS ist es, einen Ansatz für die Gestaltung von Produktions- und Arbeitssystemen zu entwickeln, der die Lernförderlichkeit als elementaren Bestandteil bereits im Entstehungsprozess einplant und darüber hinaus die kontinuierliche Verbesserung in Bezug auf die Lernförderlichkeit sicherstellt. Mit dem ELIAS-Lernförderlichkeitsplaner wird erstmals ein Konzept bereitgestellt, das die aktive Entwicklung und Gestaltung moderner lernförderlicher Arbeitssysteme sowohl für Dienstleistungs- als auch Produktionsprozesse ermöglicht. Die Breitenwirksamkeit und stetige Weiterentwicklung des ELIAS-Ansatzes wird dabei durch die ELIAS-Community garantiert, die als zentrale Austauschplattform Experten und Entscheidungsträger des Industrial Engineerings auch über die beteiligten Partner hinaus zusammenführt. Das Forschungsprojekt ELIAS wird durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert werden.
Die Digitalisierung und steigende Wettbewerbsintensität im Maschinen- und Anlagenbau zwingt Unternehmen dazu, ihre Wettbewerbsstrategien zu überdenken. Die etablierte strategische Positionierung der Kostenführerschaft scheidet in diesem Umfeld nahezu aus, da eine Differenzierung durch individuelle Leistungsangebote an den Kunden durch digitale Dienstleistungen deutlich attraktiver wird. Das bereits etablierte Konzept des Lösungsgeschäfts ist in Zeiten der digitalen Transformation der Unternehmen aktueller denn je und muss von Unternehmen umgesetzt werden.
Für Unternehmen bedeutet dies den oben genannten strategischen Wandel von einem reinen Sachgüterhersteller hin zu einem Lösungsanbieter mit individuellen Dienstleistungsangeboten.
Eine zentrale Herausforderung, um den Wandel erfolgreich zu gestalten, ist die Anpassung des Mitarbeiterverhaltens. Hier haben insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU) einen enormen Bedarf an Methoden, mit deren Hilfe die Transformation aufwandsarm und zielgerichtet begleitet wird.
Im Rahmen des Projekts wurde ein Vorgehen entwickelt, welches erstmals die Methoden des Behavioral Brandings in einen Managementansatz überführt, um eine zielgerichtete Anpassung des Mitarbeiterverhaltens bei der Transformation zum Lösungsanbieter zu gewährleisten. Dieses Buch entstand im Rahmen des Forschungsprojekts ‚fit4solution‘ des FIR an der RWTH Aachen gemeinsam mit dem Lehrstuhl für Marketing der RWTH Aachen und in der Zusammenarbeit mit kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) aus dem Bereich der produzierenden Industrie. Ausgehend von dieser Zielsetzung wurde ein KMU-gerechter, interdisziplinärer Ansatz für das Management der Transformation vom Produzenten zum Lösungsanbieter entwickelt und in Form eines individuell konfigurierbaren Methodenbaukastens, eines auf KMU zugeschnittenen Rollout-Konzepts und eines Train-the-Trainer-Konzepts bereitgestellt.
Die übergeordnete Zielsetzung des Forschungsprojektes war es, einen KMU-gerechten, interdisziplinären Ansatz für ein Management der Transformation vom Produzenten zum Lösungsanbieter zu entwickeln. Die daraus resultierende Forschungsfrage: „Wie kann durch einen interdisziplinären Ansatz und unter Nutzung des Konzepts des Behavioral Branding der Prozess der Veränderung zu einem Lösungsanbieter für KMU wirtschaftlich effizienter und in Anhängigkeit von relevanten Unternehmenscharakteristika gestaltet werden?“, wurde im Projekt innerhalb von sechs Arbeitspaketen erfolgreich beantwortet.
Die digitale Transformation ist das bestimmende Managementthema unserer Zeit. Gleichzeitig stellt die erfolgreiche Digitalisierung die Unternehmensführungen weltweit vor enorme Herausforderungen. Jenseits der Chancen für neue Wertschöpfungsströme gehen viele Unternehmen diesen Megatrend nicht proaktiv an, sondern sind den technologischen Entwicklungen gegenüber eher reaktiv eingestellt. Der folgende Beitrag behandelt die Theorie, Konzeption und konkrete Realisierung eines Werkzeugs zur systematischen Vorbereitung für die digitale Transformation von Unternehmen. Durch die Darstellung integrierter Handlungsfelder als sogenannte Heatmap werden Stärken und Schwächen der eigenen Position hinsichtlich der Digitalisierung transparent dargestellt. Hierbei wird die digitale Transformation nicht nur technologisch, sondern aus multidimensionalen Perspektiven betrachtet. Hierdurch werden Zusammenhänge schnell ersichtlich, und Handlungsmaßnahmen können einfach abgeleitet werden. Das konzipierte Werkzeug bietet hierbei Diskussionsanreiz und hilft bei der Entscheidungs- sowie Maßnahmenpriorisierung zur erfolgreichen Gestaltung der digitalen Transformation.
Patterns of Digitization
(2019)
This article describes the results of a survey designed to assess how companies are implementing digital transformation, including the various strategies they employ and the actions they take to achieve large-scale transformations. While a few companies seem to reach front-runner status, the majority seem to lag behind. This phenomenon is a top concern of boardrooms worldwide and motivated the development of this study. To help these organizations, we highlight differentiated strategic principles and characteristics of the companies' design processes digitally mature companies undertake to transform their businesses. These insights should help lagging companies understand what is involved in implementing a digital transformation and what they need to do to enforce this transformation.