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Augmented Reality (AR) bietet ein großes Nutzenpotenzial im Bereich der industriellen Dienstleistungen. Der genaue monetäre und qualitative Nutzen ist jedoch, wie bei IT-Investitionen im Allgemeinen, schwer zu bewerten. Im Rahmen des Forschungsprojekts Datenmanagement for Augmented Reality (DM4AR) wurde aus diesem Grund ein Bewertungsmodell entwickelt, welches den Nutzen von AR im industriellen Service messbar macht.
„If you can’t measure it, you can’t manage it.“ Peter Druckers berühmte Weisheit ist in Zeiten des digitalen Wandels aktueller denn je. Der Unternehmenswert der weltweit wertvollsten Unternehmen, wie beispielsweise Google, Amazon, Alphabet und Microsoft, ergibt sich zum größten Teil nicht durch physische Vermögenswerte, sondern durch informationstechnische Dienste und datengetriebene Geschäftsmodelle. Der Zugriff und die Nutzung von Daten sind zunehmend ein wettbewerbsentscheidender Schlüsselfaktor und begründen die Notwendigkeit zur digitalen Transformation etablierter Geschäftsmodelle und -prozesse, nicht zuletzt innerhalb der produzierenden Industrie in Deutschland und Europa. Das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz geförderte Forschungsprojekt ‚Future Data Assets', Laufzeit 01.08.2019 – 31.01.2023, diente folgerichtig dem Ziel, zunächst neue Möglichkeiten der Datenbewertung, insbesondere im Bereich des monetären Nutzens, und daran anschließend Kanäle zur Kommunikation der ermittelten Werte zu erforschen.
Projekt ‚Future Data Assets‘: Reporting der unternehmerischen Fähigkeit der Datenbewirtschaftung
(2020)
„Daten sind das neue Öl.“ Ein vielfach genutzter Ausdruck, der die Relevanz und den Wert von Daten im digi- talen Zeitalter unterstreicht. Allerdings existiert derzeit noch kein standardisiertes Verfahren, um den Wert von Daten explizit zu bemessen. Traditionelle marktpreis-, kosten- und nutzenbasierte Bewertungsmethoden kommen bei der Anwendung im Datenkontext schnell an ihre Grenzen. Das Forschungsprojekt ‚Future Data Assets‘ hat zum Ziel, neue Möglichkeiten der Datenbewertung zu erforschen. Im Fokus der Untersuchungen stehen insbesondere produzierende Unternehmen, die zunehmend Daten wertschöpfend einsetzen, jedoch vor zahlreichen Herausforderungen in der externen und internen Kommunikation ihres Datenkapitals stehen. Das diesem Bericht zugrundeliegende Vorhaben wurde mit Mitteln des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie unter dem Förderkennzeichen 01MD19010B gefördert. Die Verantwortung für den Inhalt dieser Veröffentlichung liegt beim Autor.
Ziel des Forschungsprojekts 'LBM²' ist die Entwicklung eines kostengünstigen und leicht zu bedienenden Überwachungssystems für Windenergieanlagen (WEA). Mittels Lasterfassung durch Drehmomentsensoren und der darauf basierenden Ermittlung von Restlebensdauern sollen der Betrieb und die Instandhaltungsplanung des gesamten Windparks (WP) optimiert werden. Dazu wurde in Zusammenarbeit mit einem Sensorhersteller eine Technik zur Messung der realen Lasten an der Hauptwelle für die Applikation in einem Windpark des Projektpartners Innogy SE entwickelt. Parallel wurden Instandhaltungstätigkeiten im Windpark erfasst, prozessual abgebildet und wesentliche Kostentreiber identifiziert. Die Bearbeitung des Projekts erfolgt gemeinsamen durch das Center for Wind Power Drives (CWD) aus Aachen und den FIR e. V. an der RWTH Aachen. Das IGF-Vorhaben 20028 N der Forschungsvereinigung FIR e. V. an der RWTH Aachen, Campus-Boulevard 55, 52074 Aachen wird über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energien aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.
Im durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) geförderten Forschungsprojekt 'EVAREST' untersucht der FIR e. V. an der RWTH Aachen zusammen mit Projektpartnern wie dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz(DFKI) und dem Schokoladenhersteller Lindt & Sprüngli Deutschland GmbH die Chancen durch Digitalisierung in der Lebensmittelindustrie. Mit der Betrachtung von Daten als eigenständigem Wirtschaftsgut wird eine neue Form der Datenökonomie erforscht,in der ein monetärer Handel mit Datenprodukten ermöglicht wird. Die technische Umsetzung erfolgt u. a. durch die beteiligten Projektpartner Software AG und DFKI in Form eines offenen IoT-Plattform-Ansatzes. Die Erforschung der Rechtssicherheit im Handel mit Datenprodukten ist ebenfalls Bestandteil des Projekts und wird durch die Universität des Saarlandes abgebildet. Das Forschungsprojekt 'EVAREST' wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie aufgrund eines Beschlusses des Deutschen
Bundestages gefördert.
In der Spitzengruppe der weltweit wertvollsten Unternehmen befinden sich Stand 20211 hauptsächlich Digitalkonzerne wie Apple, Amazon, Alphabet, Microsoft, Facebook und Tencent. Im Gegensatz zu traditionellen Industrieunternehmen bestimmt sich der größte Anteil des Unternehmens- bzw. Börsenwerts dieser Konzerne nicht durch physische Assets, sondern durch den immateriellen Wert vorhandener Daten, Informationen und informationstechnischer Dienste.
Der Zugriff auf und die Nutzung von Daten sind zunehmend wettbewerbsentscheidende Schlüsselfaktoren und begründen die Notwendigkeit zur digitalen Transformation etablierter Geschäftsmodelle und -prozesse auch innerhalb der produzierenden Industrie in Deutschland und Europa. Das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz geförderte Projekt ‚Future Data Assets“ dient folgerichtig dem Ziel, zunächst neue Möglichkeiten der Datenbe-
wertung, insbesondere im Bereich des monetären Nutzens, und daran anschließend Kanäle zur Kommunikation der ermittelten Werte zu erforschen. Im Fokus der Untersuchungen stehen insbesondere produzierende Unternehmen, die im Kontext von Industrie 4.0 zunehmend Daten wertschöpfend einsetzen, jedoch vor zahlreichen Herausforderungen in der externen und internen Kommunikation des Nutzwertes ihres Datenkapitals stehen.
Das Dienstleistungsgeschäft gehört bereits seit einigen Jahren zum zentralen Wachstumstreiber vieler Unternehmen in Deutschland. Auch kleine und mittlere Unternehmen (KMU) des Maschinenbaus haben diesen Trend erkannt und sind bestrebt, ihr Leistungsangebot hinsichtlich After-Sales-Services (AS-Services) auszubauen. Dabei stoßen sie allerdings immer wieder an Kapazitätsgrenzen. Das vorhandene und hochqualifizierte Personal ist häufig bereits voll ausgelastet, während der Mangel an Fachkräften ein geeignetes Gegensteuern erschwert. Somit beschränken die Ressourcenengpässe KMU des Maschinenbaus, ihr eigenes Geschäft mit AS-Services auszubauen.
Digitale Technologien bieten in diesem Zusammenhang das Potenzial, diesen Engpässen entgegenzuwirken, indem die vorhandenen Ressourcen effizienter eingesetzt werden. Ein prominentes Beispiel hierfür ist der Einsatz von Datenbrillen im Bereich des Remote-Service. Statt dass ein Servicetechniker gezwungen ist, wegen einer Maschinenstörung zum Kunden zu fahren, können die Diagnose und auch einfache Maßnahmen zur Störungsbehebung vom Kunden selber vor Ort durchgeführt werden, während der Servicetechniker mittels Datenbrille live zugeschaltet ist und anleiten kann. Dadurch können Reisezeiten, in den der Servicetechniker üblicherweise nicht wertschöpfend tätig ist, reduziert und im besten Fall mehr Serviceaufträge pro Servicemitarbeiter bearbeitet werden.
Im Zuge der fortschreitenden digitalen Vernetzung durch Industrie 4.0 sind in den letzten Jahren viele digitale Technologien entwickelt und zur Marktreife gebracht worden. Die große Vielfalt dieser technischen Lösungen macht es insbesondere KMU mit ihren ohnehin schon begrenzten Ressourcen fast unmöglich, einen angemessenen Überblick zu behalten. Zusätzlich können Verantwortliche und Fachkräfte der KMU nur schwer beurteilen, welche digitale Technologie sich für ihre unternehmensspezifischen Anforderungen überhaupt eignet. Eine Bewertung, die eine technologieübergreifende Vergleichbarkeit ermöglichen würde, fehlt. Genau hier setzt das erste Modul des Digitalisierungsnavigators an, der als Demonstrator auf dem AiF Forschungsprojekt ScaleUp entstanden ist.