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In this paper, an approach towards energy management 4.0 will be presented. Energy management 4.0 is understood as an encompassing energy data based concept for manufacturing companies acting in an flexible energy grid of the future with the final goal of autonomous self-optimization Controlling, supervising and scheduling production and logistic steps based on a reliable communication infrastructure and real time data in accordance to achieve a maximum of profitability with regard to human factor is executed.
Guided by a four maturity levels of the "acatech Industrie 4.0 Maturity Index" developed by the German National Academy of Science and Engineering (acatech) different use cases are presented according to the steps of visibility, transparency, prognostic capacity and self-optimization. The basic idea of energy management 4.0 is described and an outlook of further steps that are needed to be evaluated for an implementation are presented.
Growing information systems (IS) often come along with growing IT complexity, because of emerging rag rug landscapes. This development causes rising IT costs and dependencies, which hinder the maintenance and expansion of the IS landscape. This article outlines the current research on published and presented methods to manage the rising IT complexity in a literature review. Because definitions of “IT complexity” vary a lot in literature, this paper also includes a definition of the term. In addition to that, it delivers a presentation of the used research methodology. Subsequently, it presents the findings in literature, highlights the research gap and – based on the literature analysis – presents, the steps that need to be taken. A discussion of the results and a summary complete the article.
Im Rahmen der vernetzten Digitalisierung stehen insbesondere kleine und mittlere IT-Organisationen und IT-Dienstleister vor der großen Herausforderung, in einem immer dynamischer werdenden Umfeld Leistungen in hoher Qualität zu liefern. Die Verknüpfung dieser Leistungen mit den zu unterstützenden Geschäftsprozessen und Geschäftsmodellen gestaltet sich schwierig und erfordert eine service- und prozessorientierte Denkweise.
Zur Bewältigung dieser Herausforderungen und der Umsetzung des "service- und prozessorientierten Denkens" bietet das IT-Service-Management (ITSM) Methoden und Maßnahmen zur kundenorientierten, prozessgesteuerten und transparenten Erbringung von IT-Services. Trotz bestehender ITSM-spezifischer Referenzmodelle und Regelwerke werden die beschriebenen Methoden von kleinen und mittleren IT-Organisationen und IT-Dienstleistern kaum genutzt. Der Grund hierfür liegt unter anderem in der hohen Komplexität der Regelwerke und dem damit verbundenen großen Implementierungsaufwand. Es fehlt ein Vorgehen, das die Fähigkeiten und Möglichkeiten von kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) berücksichtigt, um IT-Prozesse eigenständig hinsichtlich der Serviceorientierung zu bewerten und zu optimieren.
Das Ergebnis des Forschungsvorhabens "GradeIT" ist eine Vorgehensweise, die KMU dabei unterstützt, relevante IT-Service-Prozesse für sich selbst zu identifizieren, um diese dann eigenständig zu bewerten und auf Basis transparent dargestellter Wirkungszusammenhänge zu spezifischen Einflussfaktoren erfolgversprechende Handlungsempfehlungen auszusprechen.
Due to the drastically increasing amount of data, decision making in companies heavily relies on having the right data available. Also because of an increasing complexity of structures and processes, quick and precise flows of information become more important.
This paper introduces a new approach for modelling information flows, creating a basis for an efficient information management. It can be used to structure the information requirements and identify gaps within the information processing.
To display its benefits, the proposed Information Logistics Notation (ILN) is applied to the information logistics of todays and future energy market and grid stability management, both processes of increasing complexity.
The manufacturing industry has to exploit trends like “Industrie 4.0” and digitization not only to design production more efficiently, but also to create and develop new and innovative business models. New business models ensure that even SMEs are able to open up new markets and canvass new customers. This means that in order to stay competitive, SMEs must transform their existing business models.
The creation of new business models require smart products. The required data base for new business models cannot be provided by SMEs alone, whereas smart products are able to provide a foundation, given the creation of smart data and smart services they enable. These services then expand functions and functionality of smart products and define new business models.
However, the development of smart products by small and medium-sized enterprises is still lined with obstacles. Regarding the product development process the inclusion of smart products means that new and SME-unknown domains diffuse during the process. Although there are many models regarding this process there appears to be a substantial lack of taking into account the competencies enabled by the implementation of digital technologies. Hence, several SME-supporting approaches fail to address the two major challenges these enterprises are faced with. This paper generally describes valid objectives containing relevant stakeholders and their allocation to the phases of the product life cycle.
Within each objective the potential benefit for customers and producers is analyzed. The model given in this paper helps SMEs in defining the initiation of a product development project more precisely and hence also eases project scoping and targeting for the smartification of an already existing product.
Nowadays, cyber physical systems support the improvement of efficiency in intralogistics by controlling and manipulating the production and logistic environment autonomously. Due to the complexity of the individual production processes, designing suitable cyber-physical systems based on their existing production environment is a challenge for companies.
This paper presents a new methodology on how to design cyber-physical systems conceptually to suit an individual production environment. Compared to existing design approaches, this methodology matches immediately the required functions to existing information and communication technology’s components insisting on the neutral assimilation of requirements.
Therefore, the requirement specification asks for needed functions in relating to offered functions of information and communication technology (ICT) components. The paper focusses the use case of implementing a cutting-edge mobile network technology into an existing tracking and tracing process.
Geschäftsmodell-Innovation
(2017)
Der Wirtschaftsstandort Deutschland ist bislang vorrangig auf die Produktion von Gütern ausgerichtet: Kraftwagen und Kraftwagenteile, Maschinen, Datenverarbeitungsgeräte sowie elektronische und optische Erzeugnisse stellten wertmäßig die Hälfte der Gesamtausfuhren des Jahres 2013 dar. Die fortschreitende Globalisierung führt zu einer verstärkten internationalen Wettbewerbsintensität bei sich schneller ändernden Produkten und einem wachsendem Differenzierungsdruck. Industrielle Dienstleistungen stellen vor diesem Hintergrund eine Möglichkeit dar, die technische Leistungsfähigkeit von Produkten zu erweitern und zeitgleich die Abgrenzung und Differenzierung von Wettbewerbern auf internationalen Märkten zu realisieren. Produkte werden durch industrielle Dienstleistungen zu umfassenden und spezifischen Lösungen erweitert, die über die Kerneigenschaften der Produkte hinausgehen und Probleme der Nutzer und Kunden als integriertes System lösen. Sach- und Dienstleistungen werden nach Belz als Leistungssysteme beschrieben, die ausgewählte Kundenprobleme nicht als einzelnes Produkt oder einzelne Dienstleistung, sondern umfassend und wirtschaftlich als Kombination aus Leistungsbestandteilen lösen.
Management of information and the IT systems it is stored in becomes a crucial capability for the industry. However, companies are struggling with the management of the various requirements and frequent changes of technology. Thus, IT complexity has become a major challenge for companies. At the same time, especially manufacturing companies are striving to implement Industrie 4.0 concepts. Many of these even have developed an Industrie 4.0 roadmap including various projects to change the company. Companies can develop such roadmaps by applying the Industrie 4.0 Maturity Index that gives a broad view on necessary capabilities for Industrie 4.0.
In our research, we analyzed data sets from over 10 manufacturing companies that have performed an Industrie 4.0 maturity assessment. Our hypothesis was that IT complexity challenges are hindering the implementation of Industrie 4.0 roadmaps significantly. We could prove this hypothesis at least for the companies analyzed and give insights on the specific challenges. Based on our analysis, we conclude our article by giving concrete recommendations on how to tackle IT complexity.
Digitale Technologien sind ein wesentlicher Bestandteil der Wertschöpfungskette in der industriellen Praxis geworden. Die Digitalisierung hat die Produktion und den modernen Arbeitsplatz in den vergangenen Jahrzehnten auf eine Art beeinflusst, die mit keiner anderen technischen Entwicklung vergleichbar ist, und die nun der vierten industriellen Revolution den Weg ebnet.
Die Essenz von Industrie 4.0 ist die Vernetzung von Produktionssystemen mithilfe von IT und dem Internet der Dinge, um prognosefähig zu sein und die Produktion effizienter und flexibler zu gestalten. Wesentliche Befähiger dieser Vision sind Daten aus Prozessen, Anlagen und Ressourcen, aus denen für das Unternehmen entscheidungskritische Informationen gewonnen werden. Hieraus lassen sich Erkenntnisse ableiten, die bisher verborgene Wirkungszusammenhänge zutage fördern.
Prognosemodelle errechnen auf der Basis dieser Erkenntnisse mögliche Zukunftsszenarien und belegen sie mit Wahrscheinlichkeitswerten bezüglich ihres Eintritts. Durch die Vernetzung der Informationen unterschiedlicher Aufgaben, Funktionen und Domänen lassen sich Handlungsempfehlungen fundieren, wobei eine unüberschaubare Anzahl relevanter Parameter berücksichtigt wird. Der Produktion wird ähnlich dem Rennsport eine Ideallinie aufgezeigt, an der sie sich orientieren kann, um in kürzester Zeit optimierte Ergebnisse zu erzielen.
Eine Transformation findet einen Abschluss, nachdem der gewünschte Zielzustand erreicht wurde. Wie sieht es bei der digitalen Transformation aus? Kann es im Hinblick auf technologische Entwicklungen jemals zu einem Ende kommen? Oder befindet sich ein Unternehmen hierbei in einer kontinuierlichen Transformation durch die Weiterentwicklung der Digitalisierung? Wenn ja, wie kann ein Unternehmen mit diesem ständigen Wandel effizient und sicher umgehen? (Quelle: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-63758-6_17 )