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Bereits Angriffe auf einzelne Unternehmen in der Supply-Chain können eine Kettenreaktion auslösen, die ein ganzes Netz von Partnern gefährden kann. Dieselben Informations- und Kommunikationstechnologien, die einen enormen Beitrag zur Produktivität sowie nationalen und globalen Wettbewerbsfähigkeit von Zuliefernden leisten, vergrößern heute für Unternehmen die mögliche Bedrohungslandschaft. Prominente Ransomware-Angriffe auf die Reederei Maersk und auf den Anbieter für IT-Management-Lösungen Kaseya haben gezeigt, wie anfällig Lieferketten für Cyberkriminelle sind und zu welchen massiven finanziellen Schäden diese führen können. Als Reaktion auf die COVID-19-Pandemie haben viele Unternehmen massiv in ihre digitale Transformation und somit auch in die Digitalisierung der Lieferketten investiert. Dadurch sind Unternehmen nicht nur attraktivere Ziele für Cyberangriffe geworden, sondern bieten den Angreifern mit der digitalisierten Supply-Chain auch einen vielversprechenden neuen Angriffsweg. Derartige Supply-Chain-Attacken greifen ein oder mehrere Unternehmen an und dienen so als trojanisches Pferd, um in letzter Konsequenz ganze Wertschöpfungsnetzwerke zu infiltrieren. Da die Auswirkungen von Angriffen auf die Versorgungsketten zahlreicher Unternehmen nahezu unbegrenzt sind, können Supply-Chain-Attacken nicht als ein isoliertes Problem behandelt werden. Vielmehr müssen diese innerhalb einer ganzheitlichen Cyber-Security-Strategie sowohl beim Zulieferer als auch bei dessen Partnerunternehmen Berücksichtigung finden, um den vielschichtigen Bedrohungen präventiv begegnen zu können. Der folgende Beitrag versteht sich als Überblick bezüglich der aktuellen Bedrohungslandschaft im Bereich Logistik 4.0 und Supply-Chain-Management sowie der möglichen Reaktionsmaßnahmen.
Durch die steigende Vernetzung in produzierenden Unternehmen nimmt die potenzielle Gefahr durch Cyberangriffe zu. Die meisten kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) sind sich heute bewusst, dass hierbei nicht mehr ausschließlich Großkonzerne ein beliebtes Angriffsziel darstellen. Durch automatisierte Malware-Kampagnen und die wachsende Anzahl von Cyberangriffen rücken alle Akteure der Wertschöpfungskette produzierender Unternehmen zunehmend in das Visier von Angreifern – dabei können KMU direkt oder indirekt, zur Schädigung ihrer Partner, angegriffen werden. Die steigende Bedrohungslandschaft ist allerdings nicht die einzige Herausforderung, mit der sich KMU konfrontiert sehen. Besonders schwerwiegend und besorgniserregend ist ihr Umgang mit Cybersicherheit: Viele KMU setzen sich trotz zunehmender Digitalisierung bislang nur unzureichend mit ihrer Cybersicherheit auseinander. Durch die Verschmelzung unterschiedlicher Domänen steigt nicht nur die Komplexität der Technologien, sondern auch die der Prozesse sowie der Organisation in Unternehmen. Die Sicherheit von Systemen definiert sich nicht mehr nur über einzelne Komponenten, sondern durch die Sicherheit des unternehmensübergreifenden Gesamtsystems. Klassische Lösungsansätze zur Absicherung einzelner Komponenten decken die gestiegenen Schutzanforderungen nicht mehr ausreichend ab. Um KMU einen selbständigen und pragmatischen Einstieg in die Thematik zu ermöglichen, muss diese Komplexität beherrschbar gemacht werden. Aus Sicht der Cybersicherheit darf die Komplexität jedoch nicht dadurch reduziert werden, relevante Aspekte zu ignorieren. Es bedarf neuer und angepasster Sichtweisen, die KMU den Einstieg erleichtern.
Intelligente Produkte sind im Privatkundenbereich etabliert. Mittelständler stehen jedoch vor großen die Smartifizierung betreffenden Herausforderungen. Sie wissen nicht, welche Methoden geeignet sind, um bestehende Produkte zu smartifizieren. Es bedarf daher einer Methode zur Spezifikation von intelligenten Produkten im Maschinenbau. Diese beruht auf generischen Entwicklungszielen und Use Cases, um Anforderungen abzuleiten, die die Initiierung von Smartifizierungsprojekten beschleunigen.
Im Rahmen des Forschungsprojekts "FlAixEnergy" sollen kleine und mittlere Unternehmen (KMU) sowohl als dezentrale Erzeuger von regenerativer Energie als auch als Energieverbraucher (Smart Industrial Customer) zu Flexibilitätsclustern zusammengefasst werden. Ziel des Projekts ist die Entwicklung einer Plattform zwischen Energieversorgungsunternehmen (EVU) und Unternehmen, mittels derer die bewertete Energieflexibilität der energieverbrauchenden Unternehmen aggregiert und so die Partizipation am Energiemarkt ermöglicht wird. Ein in diesem Kontext relevantes Thema ist die Charakterisierung der eingebundenen industriellen Verbraucher bezüglich ihres Energiebedarfsverhaltens und ihrer Flexibilität. Hierzu soll ein sogenannter "energetischer Fingerabdruck" entwickelt werden, der dazu dient, Flexibilitätspotenziale und Lastprognosen von industriellen Stromverbräuchen systematisch an Energieversorgungsunternehmen zu kommunizieren. Das Projekt wird mit Mitteln des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) gefördert.
Energieflexibilität stellt eine mögliche Lösung dar, um die Herausforderungen der steigenden Volatilität in den Versorgungsnetzen in Deutschland zu beherrschen. Die Bundesregierung gibt den Weg vor: Die Energieversorgung Deutschlands wird in Zukunft verstärkt bis ganzheitlich durch erneuerbaren Energien gedeckt werden. Heute gibt es jedoch wenige innovative Energiedienstleistungen, die dieses Ziel verfolgen und die beschriebene Herausforderung in Zukunft beherrschbar machen.
Im Projekt "FlAixEnergy" wird eine Roadmap innovativer Energiedienstleistungen entwickelt. Diese zeigt auf, welche Smarten Services derzeit im Markt fehlen und in Zukunft erforderlich werden. Das Projekt wird mit Mitteln des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) gefördert.
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.
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.
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.
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)
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)