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Die Blockchain-Technologie (BCT) ist eine der vielversprechendsten Technologien der Gegenwart, die in Zukunft insbesondere für produzierende Unternehmen eine noch größere Bedeutung haben wird, um die unternehmensübergreifende Zusammenarbeit zu verbessern und Prozesse gegenüber dem Kunden transparenter zu gestalten. Trotzdessen wird die BCT als vertrauensschaffendes Instrument noch nicht in der Breite angewendet. In diesem Beitrag werden neben den Potenzialen die Herausforderungen für den Einsatz der BCT erörtert und auf Basis des St. Gallener Management-Modells ein Lösungskonzept hergeleitet, welches dem potenziellen Anwender der BCT mögliche Anwendungsszenarien aufzeigt.
New Work
(2019)
Die Digitalisierung hat zu einer Geschwindigkeit aufgerufen, die den Unternehmen massives Umdenken abverlangt – und das auf allen Ebenen. Für Unternehmen stehen damit die Schlüsselkompetenzen „Agilität“ und „Anpassungsfähigkeit“ aufgrund der immer kürzeren Entwicklungszyklen von Technologien immer stärker im Vordergrund. Der Begriff „Digitalisierung“ lässt insbesondere Veränderungen auf technischer Ebene vermuten, jedoch liegt der Schlüssel zum Erfolg dieser Entwicklung bei den Mitarbeitern. Die Stimmen, die nach der Zukunft der Arbeit fragen, sind mit der New-Work-Bewegung in den 70er Jahren laut geworden; mit den Bedürfnissen und der Einstellung der neuen Generation Y hat das Thema nun so richtig Fahrt aufgenommen. Unternehmen können heute nicht mehr ignorieren, dass im harten Wettbewerb das Alleinstellungsmerkmal der Mensch ist. Die Ersten des 21. Jahrhunderts haben sich nun der Bewegung angeschlossen und mit diversen Maßnahmen begonnen, den Menschen in den Mittelpunkt zu stellen. Doch die Frage nach der Zukunft der Arbeit geht jedes Unternehmen etwas an und jedes Unternehmen wird sich ihrer Beantwortung früher oder später stellen (müssen).
Mobilität in NRW neu denken
(2018)
Mit dem Forschungsprojekt 'RPAsset' wird die Problemstellung unzureichender Effizienz von Administrationsprozessen kleiner und mittlerer Unternehmen adressiert. Eine Möglichkeit zur Ausschöpfung von Potenzialen besteht in dem Einsatz von Robotic-Process- Automation. Dieses Verfahren ermöglicht bereits heute, große Teile der Administrationstätigkeiten in Unternehmen mit standardisierter Datenverarbeitung zu automatisieren. Mit den Projektergebnissen sollen KMU bei der Konzeption eines ganzheitlichen Ansatzes zur Identifikation geeigneter Prozesse und RPA-Software, dem Vergleich passender Algorithmen sowie der Entwicklung einer optimalen RPA-Integrationsstrategie unterstützt werden. Das IGF-Vorhaben 20661 N der Forschungsvereinigung FIR e. V. an der RWTH Aachen wird über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der industriellen Gemeinschaftsforschung und -entwicklung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie (BMWi) aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestags gefördert.
Deutschlands Autofahrer verbringen jährlich rund 41 Stunden mit der Suche nach freien Parkplätzen. Besonders betroffen von diesem Umstand sind Kurzzeitparker, die berufsbedingt eine Haltemöglichkeit in absoluter Nähe zum Arbeitsort benötigen. Das Forschungsprojekt 'REPAST' hat die Entwicklung eines prototypischen Dienstes zum Ziel, in dem die nötigen öffentlichen und privaten Daten zusammengeführt werden, um beruflich bedingten Kurzzeitparkern ein Werkzeug zur Reduktion von Suchzeiten und Gefahrenpotenzialen an die Hand zu geben. Wesentliches Kernergebnis neben einer Proof-of-Concept-Applikation soll ein Datenkatalog werden , in dem die relevanten Daten und deren Qualitätskriterien aufgeführt sind. Die Erarbeitung wird in sechs
logisch aufeinander aufbauenden Arbeitspaketen erfolgen und durch die zwei Partner Urban Software Institute GmbH und FIR e. V. an der RWTH Aachen durchgeführt. Das Forschungsprojekt ist der erste Teil eines zweistufigen Verfahrens der Forschungsinitiative mFUND und wird durch das Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur gefördert.
Die Blockchain-Technologie beeinflusst das Vertrauen zwischen Akteuren positiv. Es zeigt sich jedoch, dass trotz dieses theoretischen Mehrwertes die Akzeptanz und Umsetzung in Unternehmensnetzwerken verhalten sind. In dieser Dissertationsschrift wurde ein Modell entwickelt, welches die grundlegende Struktur der Technologie beschreibt, die Wirkungsweise auf das Vertrauen offenlegt, die Bewertung von Anwendungsfällen ermöglicht sowie die Interaktion von Akteuren in einem Netzwerk visualisiert.
Personal user data is collected and processed at large scale by a handful of big providers of Internet services. This is detrimental to users, who often do not understand the privacy implications of this data collection, as well as to small parties interested in gaining insights from this data pool, e.g., research groups or small and middle-sized enterprises. To remedy this situation, we propose a transparent and user-controlled data market in which users can directly and consensually share their personal data with interested parties for monetary compensation. We define a simple model for such an ecosystem and identify pressing challenges arising within this model with respect to the user and data processor demands, legal obligations, and technological limits. We propose myneData as a conceptual architecture for a trusted online platform to overcome these challenges. Our work provides an initial investigation of the resulting myneData ecosystem as a foundation to subsequently realize our envisioned data market via the myneData platform.
Das vorherrschende Geschäftsmodell führender Internetfirmen besteht darin, persönliche Daten in großem Maße zu sammeln und in bare Münze zu verwandeln. Die weitreichende Erfassung und Verarbeitung von (persönlichen) Daten lässt zwar einerseits „den Rubel rollen“ und kann zudem hilfreich sein bei der Unterstützung der Behörden im Rahmen der Verbrechensbekämpfung, kann aber andererseits für den Einzelnen mehr von Schaden als von Nutzen sein – zumal er oder sie häufig keinerlei Kontrolle über das jeweilige Maß an gewahrter Privatsphäre hat, oft in völliger Unkenntnis über die Weiterverarbeitung und ggf. -veräußerung der Datenbestände gehalten und selten an dem aus seinen oder ihren Daten erwirtschafteten Gewinn beteiligt wird. Eine gesetzliche Regelung, mittels derer die Interessen beider Seiten berücksichtigt werden, ist bisher nicht in Sicht.
