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Technologiebewertung
(2022)
Die Entwicklung hin zu einem agilen Unternehmen erfordert verschiedene, aufeinander aufbauende Umsetzungsprojekte, die sich anhand gewünschter Potenziale und abgeleiteter Aufwände beschreiben lassen. Diese Entwicklung und die Einführung neuer Lösungen stellen Unternehmen vor die Herausforderung der Investitionsentscheidung. Diese Entscheidung beruht bei vielen Unternehmen auf einer reinen Kosten-Nutzen-Betrachtung, bei der häufig der ROI im Fokus steht. Klassische Methoden der Wirtschaftlichkeitsberechnung können durch agile Ansätze des Prototypings unterstützt werden, um die Abwägung aus zwei Dimensionen zu fundieren. Während es Unternehmen auf der einen Seite schwer fällt, Einsparpotentiale und Kostentreiber zu identifizieren und zu bewerten, bedarf es auf der anderen Seite einer Herangehensweise, wie mit sich ändernden und unklaren Anforderungen umzugehen ist.
In diesem Kapitel werden Methoden und Werkzeuge zur technologischen und wirtschaftlichen Bewertung von Technologien und Systemen vorgestellt. Verantwortlichen wird dadurch die Unsicherheit vor der Bewertung von Innovationen genommen und sie werden befähigt, die Entscheidungen effizienter vorzubereiten. Darüber hinaus werden Vorgehensweisen präsentiert, um einzelne Umsetzungsprojekte der digitalen Transformation im Gesamtkontext zu bewerten. Die technische Bewertung differenziert zwischen klassischen und agilen Ansätzen, wie dem Prototyping, mit dem die Machbarkeit nicht nur theoretisch, sondern anfassbar evaluiert wird. (Quelle: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-63758-6_14)
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.
Digitalization and Industry 4.0 continue to shape our industrial environment and collaboration. For many enterprises, a key challenge in moving forward in this matter is the integration of their shop-floor systems (hard- and software) with their office-floor systems to harvest the full potential of industry 4.0.
A multitude of different technologies and respective use-cases available on the market leave many companies startled. This paper presents a set of use-cases for IT-OT-Integration to bring transparency into a company’s digital transformation.
Additionally, a technical requirements profile for integrating IT- and OT-Systems based on the use cases is presented. Both, use-cases and their requirements, guide companies in selecting the digitalization measures that fit their current situation and help in identifying technical challenges that need to be addressed in the transformation process.
Die vernetzte Digitalisierung als Befähiger für Intelligente Produkte und datenbasierte Geschäftsmodelle stellt Unternehmen vor zahlreiche und vielfältige Herausforderungen auf dem Weg durch die digitale Transformation. Zur Unterstützung dieser Unternehmen wurden in den vergangenen Jahren diverse Referenzarchitekturmodelle entwickelt. Eine detaillierte Analyse derselben und insbesondere ihrer Nutzung durch Unternehmen zeigt schnell, dass aktuell bestehende Referenzmodelle große Schwächen in der Anwendung und somit in der Praxistauglichkeit aufweisen. Mit dem Aachener Digital-Architecture-Management (ADAM) wurde ein Modell entwickelt, das gezielt die Schwächen bestehender Referenzarchitekturen adressiert, ohne ihre Stärken zu vernachlässigen. Als holistisches Modell, speziell für die Anwendung durch Unternehmen entwickelt, strukturiert das ADAM-Modell die digitale Transformation von Unternehmen in den Bereichen der digitalen Infrastruktur und der Geschäftsentwicklung. Systematisch werden Unternehmen dazu befähigt, die Gestaltung der Digitalarchitektur unter Berücksichtigung von Gestaltungsfeldern voranzutreiben. Dabei bietet das Modell nicht nur eine Strukturierungshilfe, sondern beinhaltet auch einen Baukasten, um das Vorgehen in der digitalen Transformation zu konfigurieren. Durch die Breite und Tiefe von ADAM werden Unternehmen befähigt, den Weg durch die digitale Transformation systematisch und strukturiert zu bestreiten, ohne die wertschöpfenden Bestandteile der Digitalisierung aus den Augen zu verlieren.
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.
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.
Technologiefrüherkennung
(2022)
Unter Technologiefrüherkennung wird im Folgenden die gezielte Auseinandersetzung mit dem Technologiemarkt und unternehmensspezifischen Anwendungsfällen verstanden. Der Technologieeinsatz kann für Unternehmen entscheidend sein, um ihre Strategie, z. B. die Kostenführerschaft, erfolgreich zu verfolgen. Gleichzeitig können neue Technologien, wie z. B. der 3D-Druck, Markteintrittsbarrieren senken, sodass die Gefahr besteht, dass neue Wettbewerber in den Markt eintreten. Die vernetzte Digitalisierung profitiert unter anderem davon, dass (Informations-)Technologien günstiger und performanter werden. Durch diesen Trend empfiehlt es sich, den sich stetig ändernden Technologiemarkt im Blick zu behalten und eine Übersicht über relevante Technologien zu schaffen. Im folgenden Kapitel werden Methoden vorgestellt, mit denen dieser Überblick gezielt erreicht werden kann. (Quelle: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-63758-6_13)
Die Schwerpunktstudie untersucht, inwieweit die Potenziale von digitalen Technologien zur Steigerung der Energieeffizienz in der deutschen Wirtschaft bereits ausgeschöpft und die möglichen negativen Effekte schon heute durch gezielte Maßnahmen eingedämmt werden.
Die Teilstudien der vorliegenden Schwerpunktstudie geben aufschlussreiche Einsichten zum aktuellen Stand der Forschung und zum Einsatz digitaler Maßnahmen zur Steigerung der Energieeffizienz der Unternehmen in der Informationswirtschaft und im Verarbeitenden Gewerbe.
Sowohl in der Forschung als auch in der Praxis zeigt sich, dass die Datenverfügbarkeit und -verarbeitung eine zentrale Hürde darstellt, um die Potenziale digitaler Technologien im Energiebereich realisieren zu können. Somit ist die Verbesserung der Erfassung, Integration, Verarbeitung und des Schutzes von Energiedaten ein zentrales Handlungsfeld und elementare Voraussetzung für die erfolgreiche Planung potenzieller Maßnahmen und deren Evaluierung im Laufe der Umsetzung, sowohl für die Politik als auch Unternehmen.
Wie gesetzliche Zielvorgaben zudem Anreize für Unternehmen setzen, neue Lösungsansätze zu finden und künftig vermehrt in energieeffizienzsteigernde Maßnahmen zu investieren, lesen Sie in der Studie.
Die vernetzte Digitalisierung als Befähiger für Intelligente Produkte und datenbasierte Geschäftsmodelle stellt Unternehmen vor zahlreiche und vielfältige Herausforderungen auf dem Weg durch die digitale Transformation. Zur Unterstützung dieser Unternehmen wurden in den vergangenen Jahren diverse Referenzarchitekturmodelle entwickelt. Eine detaillierte Analyse derselben und insbesondere ihrer Nutzung durch Unternehmen zeigte schnell, dass aktuell bestehende Referenzmodelle große Schwächen in der Praxistauglichkeit aufweisen. Mit dem Aachener Digital-Architecture-Management (ADAM) wurde ein Framework entwickelt, das gezielt die Schwächen bestehender Referenzarchitekturen adressiert und ihre Stärken gezielt aufnimmt. Als holistisches Modell, speziell für die Anwendung durch Unternehmen entwickelt, strukturiert ADAM die digitale Transformation von Unternehmen in den Bereichen der digitalen Infrastruktur und der Geschäftsentwicklung ausgehend von den Kundenanforderungen. Systematisch werden Unternehmen dazu befähigt, die Gestaltung der Digitalarchitektur unter Berücksichtigung von Gestaltungsfeldern voranzutreiben. Die Beschreibung der Gestaltungsfelder bietet einen detaillierten Einblick in die wesentlichen Aufgaben auf dem Weg zu einem digital vernetzten Unternehmen. Dabei stellt das Modell nicht nur eine Strukturierungshilfe dar, sondern beinhaltet mit den Gestaltungsfeldern einen Baukasten, um das Vorgehen in der digitalen Transformation zu konfigurieren. Das Vorgehen differenziert zwischen der Entwicklung der Digitalisierungsstrategie und der Umsetzung der Digitalarchitektur. Drei unterschiedliche Case-Studys zeigen zudem auf, wie ADAM in der Industrie konkret genutzt, welche Strukturierungshilfe es leisten und wie die digitale Transformation konfiguriert werden kann. Durch die Breite und Tiefe von ADAM werden Unternehmen befähigt, den Weg der digitalen Transformation systematisch und strukturiert zu bestreiten, ohne die wertschöpfenden Bestandteile der Digitalisierung außer Acht zu lassen. Dies qualifiziert ADAM zu einem nachhaltigkeitsorientierten Framework, da es die wirtschaftliche Skalierung, die bedarfsgerechte Anpassung und die zukunftsgerichtete Robustheit von Lösungsbausteinen in den Fokus der digitalen Transformation rückt.
Networked digitalisation as an enabler for smart products and data-based business models presents companies with numerous and diverse challenges on their way through the digital transformation. Various reference architecture models have been developed in recent years to support these companies. A detailed analysis of these and in particular their use by companies quickly showed that currently existing reference models have major weaknesses in their practical suitability. With the Aachen Digital Architecture Management (ADAM), a framework was developed that specifically addresses the weaknesses of existing reference architectures and specifically takes up their strengths. As a holistic model, specially developed for use by companies, ADAM structures the digital transformation of companies in the areas of digital infrastructure and business development starting from customer requirements. Systematically, companies are enabled to drive the design of the digital architecture, taking into account design fields. The description of the design fields offers a detailed insight into the essential tasks on the way to a digitally networked company. The model is not only a structuring aid, but also contains a construction kit with the design fields to configure the procedure in the digital transformation. The procedure differentiates between the development of the digitalisation strategy and the implementation of the digital architecture. Three different case studies also show how ADAM is used in industry, what structuring support it can provide and how the digital transformation can be configured. The breadth and depth of ADAM enable companies to take the path of digital transformation systematically and in a structured manner, without ignoring the value-creating components of digitalisation. This qualifies ADAM as a sustainability-oriented framework, as it places the economic scaling, needs-based adaptation and future-oriented robustness of solution modules in the focus of digital transformation.