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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.
Patterns of Digitization
(2020)
This article describes the results of Patterns of Digitization survey designed to assess how companies are implementing digital transformation. The survey includes the various strategies companies employ, the technologies they invest in, and, in particular, the actions they take to overcome the organizational resistance that is common to most large-scale transformations. Digital transformation is reshaping entire segments of our society and industries of every type:
communications, retail, and increasingly healthcare, medicine, agriculture, and manufacturing.
While a few companies seem to reach front-runner status, the majority seem to lag. This phenomenon is a top concern of boardrooms worldwide and motivated the development of this study. To help these organizations, we highlight the important actions all companies are taking as well as the differentiated actions digitally mature companies are undertaking 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 catch up.
Digital Leadership
(2020)
This article describes digital leadership-specifically character and competency-that differentiate digitally mature organizations from digitally developing organizations. We assess the differentiated actions of leaders of digitally mature organizations and discuss their results. The study is based on Patterns of Digitization survey with insights from 559 decision makers across five geographic regions-America, Europe, Asia, Africa, and Oceania designed to assess how companies are implementing digital transformation, the various strategies they employ, the investments they make, and the actions they take to achieve large-scale institutionalized digital transformations. The insights gleaned from the study should help lagging companies understand what is involved in implementing a digital transformation and what they need to do to catch up.
Transformationsprozesse sind insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) mit einem hohen Realisierungsrisiko verbunden. Aufgrund ihrer begrenzten Personal- und Finanzressourcen birgt Wandel immer eine potenzielle Gefahr für das laufende Geschäft und stellt Management und Belegschaft vor größte Herausforderungen.
Eine Art der radikalen Neupositionierung für Unternehmen ist die Entwicklung neuer Leistungen (Services) um ein bestehendes Produkt herum. Dabei muss die zugrundeliegende Vision eines Wandels zum Lösungsanbieter im Unternehmen internalisiert werden und deswegen Mitarbeiterroutinen angepasst werden, ohne dabei Ressourcen zu vergeuden.
Die durch eine Geschäftsmodellinnovation initiierte Transformation stellt heute für Unternehmen vielfach eine Notwendigkeit wie auch eine besondere Herausforderung dar. Zur Bewertung des Transformationsaufwands ist es dabei erforderlich, eine interne wie externe Perspektive einzunehmen. Die interne Perspektive verdeutlicht die Fähigkeit eines Unternehmens, ein neues Geschäftsmodell zu implementieren. Die externe Perspektive zeigt die objektive Andersartigkeit des zukünftigen Geschäftsmodells im Vergleich zum aktuellen Modell auf. Zur Integration beider Perspektiven werden zwei Modelle entwickelt, die Unternehmen ermöglichen, einerseits die individuelle Transformationsreife und andererseits den Transformationsaufwand zur Implementierung eines neuen Geschäftsmodells einzuschätzen. Mithilfe dieser Modelle wird eine realistische Auswahl geeigneter zukünftiger Geschäftsmodellmuster gewährleistet.
Companies in the manufacturing industry are shifting towards a more service-oriented business model. One major challenge of this transformation is the information exchange between the different stages of the product-service-lifecycle.
We extend the existing body of knowledge by conducting an empirical study in the German manufacturing industry, addressing the cause-effect relationship between 1) information gathering over the product-service-lifecycle, 2) data analytics 3) interpretation and use of new information and 4) distribution of new product related information and the impact of these four aspects on performance.
The analysis reveals five different success factors with a significant impact on innovation and operation excellence. The implications from our research can help to develop new and more practical oriented Lifecycle-Product-Service-System approaches on the one hand. On the other hand it enables companies to focus on activities leading to higher service efficiency. Creating new stimuli will transform their existing business model to a more service-oriented one.
Die digitale Transformation stellt die Unternehmensführung vor große und insbesondere auch neue Herausforderungen. Dazu gehört neben der Entwicklung neuer Positionierungsalternativen im Markt und von Geschäftsmodellen auch die Realisierung eines Führungs- und Managementverständnisses, welches die enorme Geschwindigkeit der digitalen Transformation in den Fokus stellt und bewältigen kann. Damit ergeben sich neue Perspektiven und Grundannahmen des strategischen Managements: Weg von einer planungszentrierten Sichtweise hin zu einer auf die Schaffung vielfältiger Optionen und das Denken in Szenarien ausgerichteten Sichtweise. In diesem Kapitel werden die Determinanten der Führung in der digitalen Transformation vorgestellt. Davon ausgehend werden die neuen Aufgaben der Führung, die zur Realisierung der Transformation aufzubauenden Muster von Führungsorganisationen und die für die digitale Transformation geeigneten Führungsprinzipien und -stile dargelegt. (https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-63758-6_4)
Digital Leadership – Which leadership dimensions contribute to digital transformation success?
(2021)
The digital transformation of industry and
society continues to advance. While some companies are
achieving trailblazer status, others are finding it difficult to
manage or even initiate the necessary changes. Top-level leaders
play a central role in these transformational processes, as they
have the opportunity to directly or indirectly influence decisive
variables. In this article, we present the results of interviews
with 13 digital leaders who have successfully implemented the
necessary changes for the digital transformation of their
companies. The results of the interviews provide key dimensions
for leaders to digitally transform their companies.
Laut BITKOM stehen reine Hersteller von Anlagen vor einem Wandel hin zu Dienstleistern und damit vor der Herausforderung einer steigenden Bedeutung von Service und Support.
Der Einsatz und die Integration von Sensorik innerhalb der Anlagen liefern kontinuierlich Daten über den Zustand ihrer Komponenten (bspw. Verschleiß, Warnungen, Störungsmeldungen, Fehlercodes, Ereignismeldungen, aber auch Umgebungsdaten wie Temperatur, Feuchtigkeit, etc.). Auf diese können die Hersteller nun mit Hilfe des Internets zugreifen und damit ihr Dienstleistungsportfolio erweitern. Die Daten können auf Ereignisse hin untersucht werden und mit bekannten Daten verglichen werden. So können bspw. Nutzungsprofile angelegt oder präventive Wartungsmaßnahmen durchgeführt werden. Um die generierten Daten zu nutzen, müssen sich Unternehmen neu orientieren und das Geschäftsfeld der datenbasierte Dienstleistungen für Smart Buildings aufbauen. Dabei durchlaufen die Unternehmen einen Transformationsprozess, der durch maßgebliche 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 und das neue Geschäftsfeld datenbasierter Dienstleistungen gezielt aufzubauen.
Das IGF-Vorhaben 18858 N der Forschungsvereinigung FIR e.V. an der RWTH Aachen Forschungsinstitut für Rationalisierung, Campus-Boulevard 55, 52074 Aachen würde über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.
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.
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.
Two major trends are driving many companies in the manufacturing industry to rethink and reconfigure their business logic: the trends towards applying a service dominant business logic, and the trends towards collecting and using information about the market life cycle of products. The pursuit of market lifecycle information has lately been one that is driven mostly by tremendous developments in the area of the Internet of Things and information system integration. Companies in the manufacturing industry are reconfiguring their value chains, tending towards a higher degree of service orientation. This transformation requires an understanding of the principles behind offering additional value through industrial product service systems. The design of an adequate information architecture and the subsequent management model are the key factors for a successful implementation. This article focuses on how information gathering, analysis, and the meaningful use of information have been linked to the success of those companies within the German manufacturing industry which have made the transformation towards service-orientation. On the basis of an empirical study, five success factors with a significant impact on either innovation performance and/or operational performance are identified. These findings are enhanced to derive guidelines for an adequate information architecture. The guidelines are underpinned by best practices of prosperous companies with a strong product-service-orientation. Links between best practice application and performance are analyzed, and significant relations are identified.
Das Verbundprojekt „BIRUZEM – Nachhaltige Bildung von Arbeitskräften der Zementindustrie in Russland“ zielte darauf ab, den Konsortialpartnern den Einstieg in die Qualifizierung von an- und ungelernten Arbeitskräften sowie Facharbeitern der russischen Zementindustrie zu ermöglichen. Im Einzelnen umfasst das Projekt BIRUZEM die folgenden fünf Zielstellungen: Zum einen das Erschließen des russischen sowie angrenzender Märkte der Zementherstellung für den Export deutscher Aus- und Weiterbildungsmaßnahmen. Zum anderen eine Konzeptentwicklung, um die Weiterbildungsdienstleistungen im Zielland nachhaltig anzubieten sowie durchzuführen. Eine weitere Zielstellung bestand darin, die Maßnahmen und Programme zur Weiterbildung von gewerblich-technisch Beschäftigten, Vorabeitern, Meistern und Ingenieuren, auf die lokalen Gegebenheiten – wie beispielsweise Kultur, vorhandene Technologien, Infrastruktur, Gesetzeslage – in Russland anzupassen. Anschließend wurden die im Laufe des Projektes konzipierten Bildungsdienstleistungen für in Russland tätige Zementhersteller in den Bereichen Instandhaltung sowie Mess- und Verfahrenstechnik angeboten und durchgeführt. Die fünfte Zielstellung umfasste den Transfer des Projektergebnisses auf andere Problemstellungen und auf weitere Anwendungsgebiete, wie beispielsweise das des Steine-Erden-Sektors.