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Smartification and digital refinement of products to enable the design of smart ones is a pivotal challenge in the manufacturing industry. Companies fail to design smart products due to missing knowledge of digital technologies and their integral part in product development processes. This paper presents a methodology that enables the derivation of digital functions for smart products through selected cases in manufacturing usage. We develop a morphology that consists of digital functions for smartification. In this context, we explained and derived characteristics by a set of examples regarding smart products in the manufacturing industry. Our methodology reduces the time spent initiating a development project with the focus on smartification.
Subscription business transforms traditional business models of machinery and plant engineering. Many manufacturing companies struggle to pull out the potential created by Industry 4.0 and make it economically usable. In addition to technological innovations, it is necessary to transform the business model. This leads to a shift from ownership-based and product-centric business models to outcome-based business models, which focus on the customer's value and thus realize a unique value proposition and competitive advantage – the outcome economy. Based on a case study analysis among manufacturing companies, this paper provides further clarification including a definition and constituent characteristics of subscription business models in machinery and plant engineering.
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.
Künstliche Intelligenz (KI) hat sich über die letzten Jahre stetig zu einem Thema mit strategischer Priorität für Unternehmen entwickelt. Das zeigt sich nicht zuletzt in der gesteigerten Investitionsbereitschaft deutscher Unternehmen in KI-Projekte. Wirtschaftliche Akteure haben erkannt, dass durch eine sinnvolle Nutzung von KI-Technologien Wettbewerbsvorteile erzielt werden können. Die vorliegende Studie legt das Augenmerk auf den industriellen Einsatz einer KI-Technologie, die bereits heute von vielen Unternehmen erfolgreich genutzt wird: Die natürliche Sprachverarbeitung (engl. Natural Language Processing, kurz NLP). Die wirtschaftlichen Potenziale der Technologie liegen dabei in ihrer Fähigkeit, betriebliche Abläufe zu automatisieren und die Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine zu verbessern und zu vereinfachen. Ziel der Studie ist es, die Potenziale der NLP-Technologie für Unternehmen nutzbar zu machen, indem konkrete Anwendungsfälle und allgemeine Handlungsempfehlungen sowie Nutzen und Risiken aufgezeigt werden.
In the age of digitalization, manufacturing companies are under increased pressure to change due to product complexity, growing customer requirements and digital business models. The increasing digitization of processes and products is opening up numerous opportunities for mechanical engineering companies to exploit the resulting potential for value creation. Subscription business is a new form of business model in the mechanical engineering industry, which aims to continuously increase customer benefit to align the interests of both companies and customers. Characterized by a permanent data exchange, databased learning about customer behavior, and the transfer into continuous innovations to increase customer value, subscription business helps to make Industry 4.0 profitable. The fact that machines and plants are connected to the internet and exchange large amounts of data results in critical information security risks. In addition, the loss of knowledge and control, data misuse and espionage, as well as the manipulation of transaction or production data in the context of subscription transactions are particularly high risks. Complementary to direct and obvious consequences such as loss of production, the attacks are increasingly shifting to non-transparent and creeping impairments of production or product quality, which are only apparent at a late stage, or the influencing of payment flows. A transparent presentation of possible risks and their scope, as well as their interrelationships, does not exist. This paper shows a research approach in which the structure of subscription models and their different manifestations based on their risks and vulnerabilities are characterized. This allows suitable cyber security measures to be taken at an early stage. From this basis, companies can secure existing or planned subscription business models and thus strengthen the trust of business partners and customers.
Prinzipien zur erfolgreichen Umsetzung von KI-Geschäftsmodellinnovationen
In Zeiten des zunehmenden globalen Wettbewerbs und hoch vernetzter Wertschöpfungsketten entwickelt sich Künstliche Intelligenz zu einem immer wichtiger werdenden Wettbewerbsfaktor für Unternehmen am Wirtschaftsstandort Deutschland. Durch den Einsatz von KI-Verfahren können nicht nur interne Geschäftsprozesse kostensenkend optimiert, sondern auch neue, digitale Geschäftsfelder und -modelle erschlossen werden. Es lassen sich zum einen Trends identifizieren, denen der Einsatz von KI in deutschen Unternehmen folgt. Zum anderen zeigt sich, dass sich KI unterschiedlich stark auf verschiedene Dimensionen innovativer Geschäftsmodelle auswirkt. Insgesamt lassen sich so Prinzipien ableiten, die die erfolgreiche Umsetzung von KI-Geschäftsmodellinnovationen beschreiben.
Neue Technologie- und Anwendungstrends kennzeichnen KI-Nutzung
Die tatsächliche KI-Landschaft in den Wertschöpfungsketten von KI-nutzenden Unternehmen ist durch Trends gekennzeichnet. Diese lassen sich in Technologie- und Anwendungstrends unterteilen. Experteninterviews zeigen beispielsweise, dass KI-Anwendungen bevorzugt auf Cloud-Infrastrukturen entwickelt und bereitgestellt werden. Das wiederum rückt die Frage nach der Wahrung der Datensouveränität in den Vordergrund. Anwendung findet KI tendenziell zur Prognose und Überwachung.
Sechs Prinzipien beeinflussen die erfolgreiche Umsetzung von KI-Geschäftsmodellinnovationen
Fallstudien über ein breites Spektrum der deutschen Wirtschaft beleuchten, welche Aspekte eines KI-basierten Geschäftsmodells den größten Effekt auf das Unternehmen haben. Hier lässt sich ein besonders hoher Einfluss von KI auf das Nutzenversprechen neuartiger, digitaler Leistungen der Unternehmen an die Kundinnen und Kunden feststellen. So lassen sich sechs Erfolgsprinzipien zur erfolgreichen Implementierung von KI-Technologien identifizieren, um die wirtschaftliche Nutzung von KI für Unternehmen in Deutschland im globalen Wettbewerb weiter zu steigern. So empfiehlt es sich zum Beispiel – neben der Auswahl des richtigen KI-Anwendungsfalles – ebenfalls darauf zu achten, dass die KI-Anwendung sowohl den Anbietenden wie auch den Anwendenden nützt. Diese und weitere Erfolgsprinzipien werden detailliert in der Studie Künstliche Intelligenz – Geschäftsmodellinnovationen und Entwicklungstrends beschrieben.
Feasibility Analysis of Entity Recognition as a Means to Create an Autonomous Technology Radar
(2021)
Mit den neuesten Technologietrends auf dem Laufenden zu bleiben, ist für Fertigungsunternehmen eine entscheidende Aufgabe, um auf einem global wettbewerbsfähigen Markt erfolgreich zu bleiben. Die Erstellung eines Technologieradars ist ein etablierter, jedoch meist manueller Prozess zur Visualisierung der neuesten Technologietrends.
Der Herausforderung, Technologien zu identifizieren und zu visualisieren, widmet sich das Projekt TechRad, das maschinelles Lernen einsetzt, um ein autonomes Technologie-Scouting-Radar zu realisieren. Eine der Kernfunktionen ist die Identifizierung von Technologien in Textdokumenten. Dies wird durch natürliche Sprachverarbeitung (NLP) realisiert.
Dieser Beitrag fasst die Herausforderungen und möglichen Lösungen für den Einsatz von Entity Recognition zur Identifikation relevanter Technologien in Textdokumenten zusammen. Die Autoren stellen eine frühe Phase der Implementierung des Entity Recognition Modells vor. Dies beinhaltet die Auswahl von Transfer Learning als geeignete Methode, die Erstellung eines Datensatzes, der aus verschiedenen Datenquellen besteht, sowie den angewandten Modell-Trainings-Prozess. Abschließend wird die Leistungsfähigkeit der gewählten Methode in einer Reihe von Tests überprüft und bewertet.
The number of available technologies is constantly rising. Be it additive manufacturing, artificial intelligence (AI) or distributed ledger technologies. The choice of the right technologies may decide the fate of a company. Due to the overwhelming amount of information sources, regular technology market research becomes increasingly challenging, especially for SMEs. In order to assist the technology management process, the authors will introduce the architecture of an automated, AI-based technology radar. The architecture will automatically collect data from relevant sources, assess the relevance of the respective technology (i.e. their maturity level) and then visualize it on the radar map.
Manufacturing companies face the challenge of selecting digitalization measures that fit their strategy. Measures that are initiated and not aligned with the company’s strategy carry the risk of failing due to lack of relevance. This leads to an ineffective use of scarce human and financial resources. This paper presents a target system to help companies select relevant digitalization measures compliant with their strategy for IT-OT-integration projects. The target system was developed based on literature research and expert interviews, and later validated in two use cases. The target system considers the goals of production companies and combines them with digitalization measures. The measures are classified by different maturity levels required for their realization. Thus, the target system enables manufacturing companies to evaluate digitalization measures with regards to their strategic relevance and the required Industrie 4.0 maturity level for their realization. This ensures an effective use of resources.
The number of cyber-attacks on small and medium enterprises (SMEs) is constantly increasing. SMEs do not recognize the attacks until the damage has occurred. Only then, they fight with measures to increase IT-security and IT-safety. Many studies come to the point that this refers to a lack of budget, expertise and awareness of the need for IT-security. There are many compendia with recommendations for action, but they are too comprehensive and unspecific to the individual needs of SMEs. In this paper, we present the results of a research activity on the gaps that address the challenges faced by SMEs. In addition, we develop a concept for a serious gaming approach that includes an economic perspective on IT-security measures and shows how SMEs can derive their own IT-seurity target state
The digital transformation is changing the way companies think and design their manufacturing environment. Both due to the increasing number of connections between IoT-Devices, tooling machines, and production lines and the phenomenon of the convergence of IT and OT, systems are becoming more complex than years ago. Organizational and cultural changes within manufacturing companies strengthen this trend and form Industry 4.0 environments and cyber-physical production systems (CPPS). As these systems do not longer stay alone but are connected to each other and the company’s outside, the size of the potential attack surface is increasing as well. Besides that, manufacturing companies, small and medium-sized in particular, are facing complex challenges based on lack of knowledge, budget, and time to understand as well as to interpret their current situation and risk level and therefore to derive necessary counter-measures. Efficient as well as pragmatic tools and methods for these companies do not exist. This paper shows a research approach in which the company-specific set-up of Industry 4.0 environment and CPPS is characterized by its potential vulnerabilities. This enables companies to evaluate their risk potential before setting up this kind of environments and to undJo,erstand the potential consequences more precisely. By doing so, companies can derive and prioritize important counter-measures and so to strengthen their level of cyber-security efficiently. This will decrease the number of cyber-security attacks and increase the company’s competitiveness.
In order to introduce load management in the manufacturing industry, some obstacles need to be pointed out. This paper presents a feasible approach on how to implement load management measures in companies.
To this end, load management and energy management are explained and distinguished in a first step. Subsequently, the implementation method is introduced. Therefore, by means of this paper, companies will be enabled to use load management measures and significantly reduce their energy costs. In the second part of the paper, the introduced approach will be applied.
Hence, a use case of a manufacturing company is described. Alongside energy analyses with consumption data, specific measures are presented.
Die digitale Transformation stellt Unternehmen fortlaufend vor neue Herausforderungen, die richtig eingeschätzt und bewältigt werden müssen. Häufig fehlt ein strukturierter Gesamtansatz, mit dem Sie die digitale Transformation Ihres Unternehmens konzeptionieren und nachhaltig umsetzen können. Wir am FIR an der RWTH Aachen haben in den letzten Jahren zahlreiche Projekte zur Gestaltung der digitalen Transformation in Unternehmen durchgeführt und basierend auf diesen Erfahrungen ein Framework entworfen, um Ihnen genau dieses Wissen weiterzugeben und Ihnen zu helfen, bestehende Herausforderungen anzugehen. Unser Modell ‚Aachener Digital-Architecture-Management‘ (ADAM) dient der Gestaltung von Digitalarchitekturen.
Durch die Energiewende getrieben, muss sich die Energielandschaft in Deutschland verändern, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Im Rahmen der dafür durch den Gesetzgeber unterstützten Forschungsanstrengungen wird in dem Projekt ‚EWIMA‘ (Laufzeit 01.03.2017 – 29.02.2020) der Nutzen virtueller Kraftwerke evaluiert. In der letzten Projektphase liegt der Fokus auf der prototypischen Umsetzung des Projekts in fünf definierten Hubs in Nordrhein-Westfalen sowie der Validierung der Projektergebnisse in Feldversuchen. Das Vorhaben wird im Rahmen des Leitmarktwettbewerbs VirtuelleKraftwerke.NRW durch den Europäischen Fonds für regionale Entwickung (EFRE.NRW) und die Landesregierung Nordrhein-Westfalen gefördert.
Die digitale Transformation stellt Unternehmen fortlaufend vor neue Herausforderungen, die richtig eingeschätzt und bewältigt werden müssen. Häufig fehlt ein strukturierter Gesamtansatz, mit dem Sie die digitale Transformation Ihres Unternehmens konzeptionieren und nachhaltig umsetzen können. Wir am FIR an der RWTH Aachen haben in den letzten Jahren zahlreiche Projekte zur Gestaltung der digitalen Transformation in Unternehmen durchgeführt und basierend auf diesen Erfahrungen ein Framework entworfen, um Ihnen genau dieses Wissen weiterzugeben und Ihnen zu helfen, bestehende Herausforderungen anzugehen. Unser Modell 'Aachener Digital-Architecture-Management' (ADAM) dient der Gestaltung von Digitalarchitekturen.
Dieses Forschungs- und Entwicklungsprojekt wurde durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Rahmen des Programms „KMU-innovativ: Produktionsforschung“ (Förderkennzeichen 02K19K010) gefördert und vom Projektträger Karlsruhe (PTKA) betreut. Die Verantwortung für den Inhalt dieser Veröffentlichung liegt bei den Autoren.
Industrie-4.0-Applikationen entwickeln sich gerade von Individuallösungen zur frei zugänglichen Handelsware. Durch diesen Trend, in dem Industrie-4.0-Lösungen zur Commodity werden, werden Unternehmen dazu befähigt, fundamentale Transformationen entlang aller Geschäftsprozesse zu vollziehen. Insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU) haben die besten Voraussetzungen dafür, die Einführung von Industrie 4.0 voranzutreiben. Denn KMU verfügen über die notwendige Flexibilität und flache Hierarchien - eine wesentliche Grundlage für die digitale Transformation. Bevor jedoch Industrie-4.0-Projekte initiiert werden, ist aufgrund der personell und finanziell limitierten Kapazitäten von KMU eine intensive Auseinandersetzung über die Bedeutung von Industrie 4.0 für das eigene Unternehmen und seine Produkte unabdingbar.
Während die Einsatzpotenziale digitaler Technologien häufig bekannt sind, stellt die Umsetzung dieser insbesondere für KMU eine große Herausforderung dar. "Digital in NRW - Das Kompetenzzentrum für den Mittelstand" unterstützt und befähigt diese Unternehmen mit breitgefächerten Services, um Industrie 4.0 einen Schritt näher zu kommen. Ein solcher ist die Ermittlung des Digitalisierungsgrads von KMU in NRW, welcher im folgenden Beitrag genauer beleuchtet wird.
Local implementation projects for sector coupling play an important role in the transformation to a more sustainable energy system. Despite various technical possibilities, there are various barriers to the realisation of local projects. Against this backdrop, we introduce an inter- and transdisciplinary approach to identifying and evaluating different power-to-X paths as well as setting up robust local implementation projects, which account for existing drivers and potential hurdles early on. After developing the approach conceptually, we exemplify our elaborations by applying them to a use case in the German city of Wuppertal. It can be shown that a mix of several interlinked interdisciplinary methods as well as several participatory elements is suitable for triggering a collective, local innovation process. However, the timing and extent of end-user integration remain a balancing act. The paper does not focus on a detailed description of power-to-X (PtX) as a central pillar of the sustainable transformation of the energy system. Rather, it focuses on the innovative methodological approach used to select a suitable use path and design a corresponding business model. The research approach was successfully implemented in the specific case study. However, it also becomes clear that the local-specific consideration entails limitations with regard to the transferability of the research design to other spatial contexts.
Derzeit prägen viele unterschiedliche Begriffe die Zukunftsdiskussionen in den Tages- und Fachzeitungen. Bislang gelingt es wenigen Unternehmen, diese Visionen auf ihre Problemstellungen und Herausforderungen zu übertragen und für sich zu nutzen. Dem können wir abhelfen - mit unserem Rapid-CPS-Workshop, speziell für interessierte Fachkräfte und Unternehmen entwickelt.