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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.
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.
Erneuerbare Energien und Elektromobilität haben schon heute einen erheblichen Einfluss auf die Stabilität des Stromverteilnetzes in Deutschland. Mit dem kontinuierlichen Ausbau der erneuerbaren Energien und der steigenden Anzahl batteriebetriebener Elektrofahrzeuge wird sich dieser Trend noch verstärken. Dies führt zu einer höheren Beanspruchung der Komponenten, insbesondere im Verteilnetz.
Um die Netzstabilität zu gewährleisten, müssen Verteilnetzbetreiber in der Lage sein, den Zustand der Komponenten zu überwachen und drohende Störungen durch Prognosen schon im Vorfeld zu beheben. Ein im Rahmen des Projekts ‚FLEMING‘ entwickeltes Informationslogistik-Konzept legt den Grundstein für die Realisierung von Predictive Maintenance für diese Komponenten, das sich zusätzlich gut in die bestehenden Systeme der Verteilnetzbetreiber integrieren lässt.
Cloud-Computing bietet für Unternehmen große Potenziale hinsichtlich Arbeitseffizienz, Flexibilität und der Realisierung neuer Produkte und Geschäftsmodelle gegenüber einer klassischen On-Premises-IT Infrastruktur. Verschiedene technische und nicht-technische Herausforderungen hindern Unternehmen heute noch oft an den notwendigen Schritten zur Cloud-Transformation.
Das FIR an der RWTH Aachen unterstützt bei der systematischen und unternehmensgerechten Realisierung der Cloud-Potenziale mit einem dreiphasigen Konzept, angefangen bei der Zieldefinition, bis hin zur Implementierung. In den einzelnen Phasen wird eine Vielzahl bewährter Einzelmethoden in einer Gesamtmethodik zusammengeführt und so ein anwendungsfallspezifisches, auf die individuelle Unternehmenssituation zugeschnittenes Vorgehen verfolgt.
Die höhere Verfügbarkeit sowie steigende Notwendigkeit komplexer IT-Lösungen erhöhen die Attraktivität für Unternehmen, technische Aufgaben vermehrt an einen externen IT-Dienstleister zu übertragen. Die Auslagerung von Unterstützungsprozessen und die Fokussierung des Kerngeschäfts fördern operative Effizienz, führen oftmals aber auch zur Intransparenz über das Preis-Leistungs-Verhältnis der tatsächlich erhaltenen Dienstleistung. Anhand eines Projektbeispiels wird diese Problematik systematisch strukturiert, Handlungsmaßnahmen für das proaktive Lösen eines intransparenten Dienstleistungsverhältnisses abgeleitet und präventive Maßnahmen für ein verbessertes IT-Dienstleistermanagement vorgestellt. Ziele dieses Artikels sind es, interessierte Unternehmen für potenziell unklare Preisgestaltungen von Dienstleistungsverträgen zu sensibilisieren und sie in ersten Zügen zum kurzfristigen Dienstleistercontrolling zu befähigen.
Ausgangspunkt des Forschungsprojekts "UrbanMove“ ist die Hypothese, dass sich in naher Zukunft Großstädte für eine emissionsärmere Zukunft mit innovativen Mobilitätsdienstleistungen neu aufstellen müssen. Bisherige Ansätze reichen nicht aus, um den Ansprüchen an Emissionsfreiheit und Mobilitätserfordernissen gleichzeitig und zu vertretbaren Kosten zu entsprechen.
Ziel des Forschungsprojekts "UrbanMove" ist daher die Konzeptionierung und Pilotierung einer neuartigen, intelligenten innerstädtischen Mobilitätslösung, die mit einer Kollaboration aus innovativen KMU der strukturschwachen Städteregion Aachen umgesetzt wird. Als Entwicklungsergebnis steht eine integrative kundenzentrierte Dienstleistungsplattform für Shuttle, die durch Berücksichtigung von Randbedingungen auch für autonom fahrende und elektrisch betriebene Fahrzeuge eingesetzt werden kann. Neben der Dienstleistungsplattform für ein neues Mobilitätskonzept, auf der Informationsströme unterschiedlicher Anspruchsgruppen gesammelt und intelligent verarbeitet werden, beinhaltet die Plattform auch technische Schnittstellen zu den Fahrzeugen und zu Nutzern über Apps.
Für dieses ganzheitliche Konzept werden verschiedene Perspektiven und Anspruchsgruppen, wie Nutzer, Betreiber, Stadt sowie Einzelhandel und Unternehmen der Region, zusammengeführt. Für die Einbeziehung der Anspruchsgruppen abseits dieser Projektentwicklung wird die Plattform mit offenen Schnittstellen gestaltet, die rechtlichen Rahmenbedingungen werden beachtet und die durchgehenden Nutzeranforderungen fokussiert. Für einen wirtschaftlichen Betrieb wird für das Mobilitätskonzept ein tragfähiges Geschäftsmodell entwickelt.
Kern des Forschungsprojekts UrbanMove ist die Hypothese, dass sich in naher Zukunft Großstädte für eine emissionsärmere Zukunft mit innovativen Mobilitätsdienstleistungen neu aufstellen müssen. Bisherige Ansätze reichen nicht aus, um den Ansprüchen an Emissionsreduktion und Mobilitätserfordernissen gleichzeitig und zu vertretbaren Kosten zu entsprechen. Die Erreichung dieser Kombination ist eine bislang ungelöste Herausforderung und damit gegenwärtig ein
Missstand, dem mit neuen Ansätzen begegnet werden muss. Ziel dieses Projekts ist folgerichtig die Konzeptionierung und Pilotierung einer neuartigen, intelligenten innerstädtischen Mobilitätslösung. Ein Zusammenschluss aus innovativen KMU der strukturschwachen Städteregion Aachen soll dies umsetzen. Das angestrebte Entwicklungsergebnis ist eine integrative kundenzentrierte Dienstleistungsplattform für autonom fahrende Elektro-Shuttle, sogenannte „Peoplemover“. Die Durchführung des Projekts geschieht gemeinsam mit den lokalen KMU e.GO, fleetbutler und Dialego sowie in Zusammenarbeit mit der Stadt Aachen. Das diesem Bericht zugrundeliegende Vorhaben wird mit Mitteln des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie unter dem Förderkennzeichen 01ME17003C gefördert.
Networked digitalisation as an enabler for smart products and data-based business models presents companies with numerous and diverse challenges on their way through the digital transformation. Various reference architecture models have been developed in recent years to support these companies. A detailed analysis of these and in particular their use by companies quickly showed that currently existing reference models have major weaknesses in their practical suitability. With the Aachen Digital Architecture Management (ADAM), a framework was developed that specifically addresses the weaknesses of existing reference architectures and specifically takes up their strengths. As a holistic model, specially developed for use by companies, ADAM structures the digital transformation of companies in the areas of digital infrastructure and business development starting from customer requirements. Systematically, companies are enabled to drive the design of the digital architecture, taking into account design fields. The description of the design fields offers a detailed insight into the essential tasks on the way to a digitally networked company. The model is not only a structuring aid, but also contains a construction kit with the design fields to configure the procedure in the digital transformation. The procedure differentiates between the development of the digitalisation strategy and the implementation of the digital architecture. Three different case studies also show how ADAM is used in industry, what structuring support it can provide and how the digital transformation can be configured. The breadth and depth of ADAM enable companies to take the path of digital transformation systematically and in a structured manner, without ignoring the value-creating components of digitalisation. This qualifies ADAM as a sustainability-oriented framework, as it places the economic scaling, needs-based adaptation and future-oriented robustness of solution modules in the focus of digital transformation.
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 zeigt schnell, dass aktuell bestehende Referenzmodelle große Schwächen in der Anwendung und somit in der Praxistauglichkeit aufweisen. Mit dem Aachener Digital-Architecture-Management (ADAM) wurde ein Modell entwickelt, das gezielt die Schwächen bestehender Referenzarchitekturen adressiert, ohne ihre Stärken zu vernachlässigen. Als holistisches Modell, speziell für die Anwendung durch Unternehmen entwickelt, strukturiert das ADAM-Modell die digitale Transformation von Unternehmen in den Bereichen der digitalen Infrastruktur und der Geschäftsentwicklung. Systematisch werden Unternehmen dazu befähigt, die Gestaltung der Digitalarchitektur unter Berücksichtigung von Gestaltungsfeldern voranzutreiben. Dabei bietet das Modell nicht nur eine Strukturierungshilfe, sondern beinhaltet auch einen Baukasten, um das Vorgehen in der digitalen Transformation zu konfigurieren. Durch die Breite und Tiefe von ADAM werden Unternehmen befähigt, den Weg durch die digitale Transformation systematisch und strukturiert zu bestreiten, ohne die wertschöpfenden Bestandteile der Digitalisierung aus den Augen zu verlieren.
For most industries, Artificial Intelligence (AI) holds substantial potentials. In the last decades, the extent of data created worldwide is exponentially increasing, and this trend is likely to continue. However, despite the prospects, many companies are not yet using AI at all or not generating added value. Often, an AI project does not exceed its pilot phase and is not scaled up. The problems to create value from AI applications in companies are manifold, especially since AI itself is diverse and there is no ‘one size fits all’ approach. One often stated obstacle, why many AI projects fail, is a missing AI strategy. This leads to isolated solutions, which do not consider synergies, scalability and seldom result in added value for the company. To create a company-specific AI strategy with a top-down approach, a generic but holistic framework is needed. This paper proposes a strategic AI procedure model that enables companies to define a specific AI strategy for successfully implementing AI solutions. In addition, we demonstrate in this paper how we apply the introduced strategic AI procedure model on an AI-based flexible monitoring and regulation system for power distribution grid operators in the context of an ongoing research project.
