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The development of renewable energies and smart mobility has profoundly impacted the future of the distribution grid. An increasing bidirectional energy flow stresses the assets of the distribution grid, especially medium voltage switchgear. This calls for improved maintenance strategies to prevent critical failures. Predictive maintenance, a maintenance strategy relying on current condition data of assets, serves as a guideline. Novel sensors covering thermal, mechanical, and partial discharge aspects of switchgear, enable continuous condition monitoring of some of the most critical assets of the distribution grid. Combined with machine learning algorithms, the demands put on the distribution grid by the energy and mobility revolutions can be handled. In this paper, we review the current state-of-the-art of all aspects of condition monitoring for medium voltage switchgear. Furthermore, we present an approach to develop a predictive maintenance system based on novel sensors and machine learning. We show how the existing medium voltage grid infrastructure can adapt these new needs on an economic scale.
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.
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 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.
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.
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.
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.
Eine Herausforderung für produzierende Unternehmen in der Entwicklung intelligenter Produkte besteht darin, dass die Zielstellung, die mit einem intelligenten Produkt verfolgt wird, nicht expliziert ist. Zudem ist oftmals nicht spezifiziert, in welchem Anwendungsfall ein intelligentes Produkt agieren soll. Produzierende Unternehmen benötigen Unterstützung, um eine zielorientierte und folglich wirtschaftliche Melioration existierender Produkte zu gewährleisten. Ebendiese Melioration wird im Kontext von intelligenten Produkten als Smartifizierung bezeichnet und stellt damit einen Entwicklungsprozess dar, der ein bestehendes Produkt als Ausgangssituation im Sinne einer Anpassungskonstruktion expliziert. Die originäre Produktfunktion wird folglich nicht verändert, sondern das Produkt um digitale Funktionen und Dienstleistungen erweitert. Der Artikel befasst sich daher erstens mit der Beschreibung generischer Ziele für den Einsatz intelligenter Produkte im Maschinenbau. Eine Zusammenstellung und Erläuterung solcher Ziele unterstützt Unternehmen, eine Präzisierung der Zielfestlegung in der Initiierungsphase eines Smartifizierungsprojekts durchzuführen. Zweitens wird unter Anwendung der Ziel-Mittel-Beziehung ein Anwendungsfall intelligenter Produkte beschrieben. Abschließend werden beide Aspekte in einer Methode zusammengefasst, wie mittels Ziel- und Anwendungsfallbetrachtung Anforderungen abgeleitet und wie diese Elemente in Vorgehensmodelle der Produktentwicklung eingebettet werden können. Exemplarisch wird anhand einer Stanzmaschine aufgezeigt wie die Methode und die sich daraus ableitenden Ergebnisse im Smartifizierungsprozess zur Entwicklung einer intelligenten Stanzmaschine eingesetzt werden.
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.
Durch die Energiewende getrieben, muss sich die Energielandschaft in Deutschland verändern, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Im Rahmen der dafür von dem Gesetzgeber unterstützten Forschungsanstrengungen wird im Projekt‚EWIMA‘ 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 unter der Fördernummer EFRE-0800681 gefördert.
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.
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.
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.
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.
Die Umsetzung von Industrie 4.0, also der umfassenden Digitalisierung und Vernetzung der Produktion, stellt Unternehmen noch immer vor Herausforderungen. In dieser Marktstudie wurde eine bei produzierenden Unternehmen identifizierte Hürde, die IT-Komplexität und deren Management, stärker beleuchtet. Unternehmen, die sich besser aufgestellt sehen, legen in der Regel einen stärkeren Fokus auf verschiedene Aktivitäten.
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.
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.
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.