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Ziel des Forschungsprojekts ‚PROmining‘ war die unternehmensneutrale Konzeptionierung, Entwicklung und Realisierung eines webbasierten Demonstrators zur Verbesserung der Prognosefähigkeit und Erhöhung der Kapazitätsauslastung von KMU in der deutschen Steine- und Erdenindustrie. Mit dem geplanten Demonstrator einer Plattformlösung sollte ein Anreiz für KMU geschaffen werden, die digitale Transformation anzugehen und die interne Datenhaltung zu verbessern. Das Projekt wurde vom FIR e. V. an der RWTH Aachen in Kooperation mit dem Institute of Mineral Resources Engineering der RWTH Aachen durchgeführt.
Digitalization offers companies strategic advantages through the
simplification and optimization of business processes and is an
important lever for long-term growth. Numerous industries already
benefit from optimized coordination of capacities and resources by
integrating digital technologies into business processes. Digital platforms enable, e. g., the demand-based adjustment of asset capacities at peak loads on the basis of data-based forecasts. In particular, small and medium-sized enterprises in the German quarrying industry have so far been denied access to such technologies due to high investment and operating costs, high implementation efforts and heterogeneous machine fleets. This paper presents the functions of the data-centric platform demonstrator “PROmining” developed in
an AiF research project and validates them using case studies with
companies in the industry. The platform demonstrator offers marginally digitalised companies a tool with functions ranging from simple
operational data collection, the evaluation of capacity utilization,
to scenario development for regional demand, which can be used
as a blueprint within their own company. Thus, companies in the
quarrying sector are provided with a low-effort entry into the digital
transformation and a contribution to long-term competitiveness.
Das Forschungsvorhaben PROmining adressiert die Digitalisierung der deutschen S&E‑Industrie. Das Forschungsziel ist der Aufbau eines Demonstrators einer digitalen Plattform, mit der Unternehmen der S&E-Industrie befähigt werden mittels einer gesteigerten Prognosefähigkeit besser auf schwankende Nachfragen zu reagieren. Die gezielte Entwicklung und Implementierung der Digitalisierung in Form einer Plattformökonomie kann der S&E-Industrie mittelbaren und unmittelbaren Nutzen bieten.
In zunehmend disruptiven Märkten wird die Fähigkeit, Latenzen in Bezug auf die organisatorische Adaptions- und Entscheidungsfähigkeit zur Reaktion auf neue Marktbedingungen zu minimieren, für das langfristige Bestehen von Unternehmen immer bedeutsamer. In Reaktion auf diese Entwicklungen realisieren immer mehr Unternehmen Strategien, um durch die informationstechnologiebasierte Generierung, Speicherung und Verarbeitung von Daten die datengetriebene Entscheidungsfindung voranzutreiben und datenbasierte Entscheidungen zu treffen. In der Konsequenz generieren und speichern die Unternehmen zunehmend große Mengen an Daten. Um diese in umsetzbare Erkenntnisse zu überführen und eine datenbasierte Entscheidungsfindung zu realisieren, sind fortgeschrittene statistische Verfahren und Funktionen (Analytics) notwendig, die unter dem Begriff Business-Analytics zusammengefasst werden. Trotz der hohen zu erwartenden Potentiale stehen viele Unternehmen großen Herausforderungen gegenüber, welche durch den Einsatz der hochkomplexen Systeme und Technologien induziert werden und große Auswirkungen auf die Organisation und ihre Mitarbeiter haben. In Abwesenheit geeigneter Hilfestellungen und Instrumente zur Berücksichtigung und Gestaltung der relevanten technischen und sozialen Faktoren, welche den erfolgreichen Einsatz von Business-Analytics beeinflussen, bleiben die Unternehmen auf sich allein gestellt. Die Arbeit hat zum Ziel, den erfolgreichen Einsatz verschiedener Typen von Business-Analytics durch soziotechnische Gestaltungsinstrumente sicherzustellen. Das Ergebnis besteht somit in der systematischen Entwicklung konkreter Gestaltungsinstrumente, um unter Berücksichtigung des wechselseitigen Einflusses zwischen Technologieeinsatz sowie der Organisation und deren Mitarbeiter den erfolgreichen Einsatz verschiedener Typen von Business-Analytics zu gewährleisten.