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Business-Transformation
(2020)
Viele Organisationen befinden sich im Umbruch. Globale sozioökonomische und technologische Megatrends wie die stetig fortschreitende Globalisierung, demographische Veränderungen und die Digitalisierung stellen Unternehmen vor enorme Herausforderungen. Besonders die Verwendung digitaler Technologien und Techniken hat erhebliche Veränderungen des Alltagslebens, der Wirtschaft und der Gesellschaft zur Folge. Dabei ist die digitale Transformation ein allgemeiner Trend ohne Masterplan, ein Veränderungsprozess mit offenem Ausgang, der ganze Branchen einer Transformation nie dagewesenen Ausmaßes unterwirft.
Die Digitalisierung hat weitreichende Konsequenzen für Unternehmen, neue Schnittstellen entstehen ebenso wie neue Risiken. Es fehlen Ansätze für die Transformation, die KMU auf ihrem Weg in eine Industrie 4.0 unterstützen. Das Ziel des Verbundprojektes SiTra4.0 ist es, die für die Digitalisierung notwendigen Veränderungen im Unternehmen zu identifizieren und einen Prozess zu etablieren, der durch eine präventiv wirksame Sicherheitskultur es KMU ermöglicht den Wandel zu gestalten. Das Projekt fokussiert zwei Industriezweige mit ihren spezifischen Herausforderungen: Metallverarbeitende Branche und Baubranche.
Design-Thinking erfreut sich aktuell großer Popularität; dies wird durch den Trend des "Outside the box"- bzw. "Moonshot-Thinkings" und die damit verbundene Kreativität verstärkt. Globale Großunternehmen wie Apple, Google, SAP, Samsung und Microsoft, aber auch immer mehr kleine und mittelständische Unternehmen sind begeisterte Anwender dieser Kreativtechnik. Auch internationale Universitäten wie Stanford, Harvard und das Massachusetts Institute of Technology haben dieses Konzept mittlerweile in ihren Lehrplan aufgenommen. Design-Thinking erfreut sich aktuell großer Popularität; dies wird durch den Trend des "Outside the box"- bzw. "Moonshot-Thinkings" und die damit verbundene Kreativität verstärkt. Globale Großunternehmen wie Apple, Google, SAP, Samsung und Microsoft, aber auch immer mehr kleine und mittelständische Unternehmen sind begeisterte Anwender dieser Kreativtechnik. Der Value-Proposition-Canvas (kurz VPC) nach Alex Osterwalder et al. bietet eine Methode, um genau diese bedürfniszentrierten Lösungen erfolgreich umsetzen zu können. Es handelt sich hierbei um ein Vorgehen, das aus dem Business-Model-Canvas abgeleitet wurde, um Kunden und deren Bedürfnisse besser verstehen und berücksichtigen zu können. Originär ist der VPC entwickelt worden, um als Ergänzung des Business-Model-Canvas die beiden Segmente Kundenprofil und Nutzenversprechen eingehend zu beleuchten. Zur Verdeutlichung, wie und in welchem Prozessschritt der Value-Proposition-Canvas angewendet wird, stellen wir im Folgenden die zentralen Prinzipien und die einzelnen Phasen des Design-Thinking-Prozesses vor:
The acquisition, processing and analysis of internal and external data is one of the key competitive factors for corporate innovation and competitive advantage. Many firms invest a significant amount of resources to take advantage of advanced analytics methods. Machine learning methods are used to identify patterns in structured and unstructured data and increase predictive capabilities. The related methods are of particular interest when previously undiscovered and unknown structures are discovered in comprehensive data sets in order to more accurately predict the outcome of manufacturing or production processes based on a multitude of parameter settings. So far, this knowledge is often part of the individual or collective knowledge of experts and expert teams, but rarely explicit and therefore not replicable for future applications. On the one hand, it is demonstrated in this paper how different machine learning algorithms have been applied to better predict the output quality in the process industry. On the other hand, it is explained how the application of machine learning methods could contribute to making previously not accessible process knowledge explicit. In order to increase the prognostic accuracy of the model diferrent methods were combined, later on compared and evaluated within an industrial case. In this paper a comprehensive approach to knowledge-based process engineering is being presented.
Das Paradigma von Zweckgebäuden als Immobilie, deren Wert sich lediglich über die Lage, die Ausstattung, das Alter und die verfügbare Nutzungsfläche bemisst, wird zunehmend aufgelöst. Neubauten wie der cube in Berlin, The Edge oder auch Bestandsimmobilien wie das Spark, beide in Amsterdam, zeigen, dass der Wert einer Immobilie sich zunehmend über den Grad der Vernetzung, die Integration neuer datenbasierter Dienstleistungen und somit über eine deutlich gesteigerte Effizienz im Gebäudebetrieb definiert. Der folgende Beitrag systematisiert aus der Forschungsperspektive datenbasierte Dienstleistungen für das Smart Commercial Building (SCB) und liefert eine Übersicht existenter sowie zukünftiger datenbasierter Dienstleistungen. Die Ergebnisse dienen sowohl den Herstellern technischer Gebäudeausrüstung, Gebäudebetreibern, Objektbetreuern und Investoren gleichermaßen als Orientierung und Anhaltspunkt für zukünftige datenbasierte Dienstleistungen im SCB.
Die Blockchain-Technologie ist in aller Munde. Spätestens seit dem rasanten Aufstieg der unterschiedlichen Kryptowährungen beschäftigen sich auch Unternehmen abseits der Finanzbranche mit dieser. Um das volle Potenzial bewerten zu können, müssen Entscheider sich an der aufkommenden Start-up-Szene orientieren. Diese muss jedoch entsprechend klassifiziert werden, um aufzuzeigen, welche Anwendungsfälle sich ergeben und wie sich diese unterscheiden.
