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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.
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.
Die Spielregeln der betrieblichen Praxis werden aufgrund ansteigender Dynamik der aktuellen Covid-19-Pandemie neu definiert, Erfolgsprinzipien verlieren über Nacht ihre Gültigkeit. Die einschränkenden Effekte der Krise führen zu einem Paradigmenwechsel, der bekannte und etablierte Formen der Zusammenarbeit sowie die Anforderungen an Führungsqualitäten verändert. Bis vor wenigen Wochen war die virtuelle Durchführung von Abstimmungsrunden, Steuerkreisen und Projekt-Workshops für viele Unternehmen nicht denkbar. Wer sich die Tragweite der Pandemie jedoch bewusst vor Augen führt, erkennt, dass die Auswirkungen aktuell und in Zukunft wie ein Katalysator für die digitale Transformation wirken. Handlungsoptionen, die vor drei Monaten als unmöglich galten, sind inzwischen etablierter Bestandteil des Arbeitsalltags.
"Tracking & Tracing"-Systeme steigern merklich die Transparenz in der Produktion und der Lieferkette. Insbesondere Such-, Buchungs-, und Inventuraufwände sowie Schwund, Engpässe und Transportkosten lassen sich dadurch reduzieren. Die gewonnene Transparenz hilft bei der Erreichung einer flexiblen Produktion, sodass sich durch eine adaptive Planung und Steuerung bestehende Prozesse kontinuierlich verbessern lassen. Das jetzt erschienene Whitepaper beleuchtet Nutzen und Potenziale von Tracking & Tracing, stellt einen systematischen Ansatz zur Einführung von Tracking- und Tracing-Systemen vor und beschreibt hierbei anfallende Herausforderungen.
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.
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.
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.
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.
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.
Mehrwerte aus Daten
(2019)
Moderne datenbasierte Lösungen können wichtige Bausteine sein, um Prozesse, Produkte und sogar das eigene Geschäftsmodell weiterzuentwickeln oder neu auszurichten. Die Möglichkeiten, die durch die Digitalisierung entstehen, stehen nicht nur großen internationalen Konzernen offen, sondern können auch gerade von kleinen und mittleren Unternehmen gewinnbringend genutzt werden. Diese wichtige Erkenntnis scheint beim Mittelstand in Nordrhein-Westfalen angekommen zu sein. Die Bedeutung und die Potenziale von Mehrwerten aus Daten scheinen mehrheitlich erkannt. Unsere Umfrage hat gezeigt, dass bereits rund die Hälfte der befragten Mittelständler über einen systematischen Umgang mit Daten verfügt. Allerdings ist dieser Umgang meist noch durchschnittlich und ein stärkerer Ausbau zu höheren Reifegraden ist möglich und mit Blick auf die zukunftssichere Weiterentwicklung des Wirtschaftsstandorts Nordrhein-Westfalen auch nötig. Die vorgestellten Leuchttürme machen aber zwei Sachen deutlich: Erstens erzeugen KMU bereits heute in Nordrhein-Westfalen Mehrwerte aus Daten. Zweitens weisen diese Leuchttürme ein enormes Transferpotenzial auf und können vielen KMU in Nordrhein- Westfalen und darüber hinaus Hinweise geben, auf welchen Wegen eine Optimierung der eigenen Wertschöpfung durch Daten möglich ist.
Digital in NRW
(2019)
Das Interesse am Themenfeld Industrie 4.0 ist besonders für KMU ungebrochen, weiterhin aber auch unübersichtlich und wenig greifbar. Best practices von Methoden und Technologien sind in der industriellen Praxis nicht oder nur unzureichend vorhanden. In diesem Zusammenhang fehlen passende Angebote, die auf die spezifischen Bedürfnisse von KMU zugeschnitten sind. Das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (MBWi) hat diese Problemstellung erkannt und gezielte Maßnahmen im Sinne des Aufbaus von Mittelstand 4.0-Kompetenzzentren zur Unterstützung des deutschen Mittelstands ergriffen. Einen großen Beitrag im Kontext dieser Unterstützung leistet das mit dem FIR e.V. an der RWTH Aachen seit 2016 gegründete Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Dortmund "Digital-in-NRW".
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.
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.
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.