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Eine Herausforderung für produzierende Unternehmen in der Entwicklung intelligenter Produkte besteht darin, dass die Zielstellung, die mit einem intelligenten Produkt verfolgt wird, nicht expliziert ist. Zudem ist oftmals nicht spezifiziert, in welchem Anwendungsfall ein intelligentes Produkt agieren soll. Produzierende Unternehmen benötigen Unterstützung, um eine zielorientierte und folglich wirtschaftliche Melioration existierender Produkte zu gewährleisten. Ebendiese Melioration wird im Kontext von intelligenten Produkten als Smartifizierung bezeichnet und stellt damit einen Entwicklungsprozess dar, der ein bestehendes Produkt als Ausgangssituation im Sinne einer Anpassungskonstruktion expliziert. Die originäre Produktfunktion wird folglich nicht verändert, sondern das Produkt um digitale Funktionen und Dienstleistungen erweitert. Der Artikel befasst sich daher erstens mit der Beschreibung generischer Ziele für den Einsatz intelligenter Produkte im Maschinenbau. Eine Zusammenstellung und Erläuterung solcher Ziele unterstützt Unternehmen, eine Präzisierung der Zielfestlegung in der Initiierungsphase eines Smartifizierungsprojekts durchzuführen. Zweitens wird unter Anwendung der Ziel-Mittel-Beziehung ein Anwendungsfall intelligenter Produkte beschrieben. Abschließend werden beide Aspekte in einer Methode zusammengefasst, wie mittels Ziel- und Anwendungsfallbetrachtung Anforderungen abgeleitet und wie diese Elemente in Vorgehensmodelle der Produktentwicklung eingebettet werden können. Exemplarisch wird anhand einer Stanzmaschine aufgezeigt wie die Methode und die sich daraus ableitenden Ergebnisse im Smartifizierungsprozess zur Entwicklung einer intelligenten Stanzmaschine eingesetzt werden.
Prinzipien zur erfolgreichen Umsetzung von KI-Geschäftsmodellinnovationen
In Zeiten des zunehmenden globalen Wettbewerbs und hoch vernetzter Wertschöpfungsketten entwickelt sich Künstliche Intelligenz zu einem immer wichtiger werdenden Wettbewerbsfaktor für Unternehmen am Wirtschaftsstandort Deutschland. Durch den Einsatz von KI-Verfahren können nicht nur interne Geschäftsprozesse kostensenkend optimiert, sondern auch neue, digitale Geschäftsfelder und -modelle erschlossen werden. Es lassen sich zum einen Trends identifizieren, denen der Einsatz von KI in deutschen Unternehmen folgt. Zum anderen zeigt sich, dass sich KI unterschiedlich stark auf verschiedene Dimensionen innovativer Geschäftsmodelle auswirkt. Insgesamt lassen sich so Prinzipien ableiten, die die erfolgreiche Umsetzung von KI-Geschäftsmodellinnovationen beschreiben.
Neue Technologie- und Anwendungstrends kennzeichnen KI-Nutzung
Die tatsächliche KI-Landschaft in den Wertschöpfungsketten von KI-nutzenden Unternehmen ist durch Trends gekennzeichnet. Diese lassen sich in Technologie- und Anwendungstrends unterteilen. Experteninterviews zeigen beispielsweise, dass KI-Anwendungen bevorzugt auf Cloud-Infrastrukturen entwickelt und bereitgestellt werden. Das wiederum rückt die Frage nach der Wahrung der Datensouveränität in den Vordergrund. Anwendung findet KI tendenziell zur Prognose und Überwachung.
Sechs Prinzipien beeinflussen die erfolgreiche Umsetzung von KI-Geschäftsmodellinnovationen
Fallstudien über ein breites Spektrum der deutschen Wirtschaft beleuchten, welche Aspekte eines KI-basierten Geschäftsmodells den größten Effekt auf das Unternehmen haben. Hier lässt sich ein besonders hoher Einfluss von KI auf das Nutzenversprechen neuartiger, digitaler Leistungen der Unternehmen an die Kundinnen und Kunden feststellen. So lassen sich sechs Erfolgsprinzipien zur erfolgreichen Implementierung von KI-Technologien identifizieren, um die wirtschaftliche Nutzung von KI für Unternehmen in Deutschland im globalen Wettbewerb weiter zu steigern. So empfiehlt es sich zum Beispiel – neben der Auswahl des richtigen KI-Anwendungsfalles – ebenfalls darauf zu achten, dass die KI-Anwendung sowohl den Anbietenden wie auch den Anwendenden nützt. Diese und weitere Erfolgsprinzipien werden detailliert in der Studie Künstliche Intelligenz – Geschäftsmodellinnovationen und Entwicklungstrends beschrieben.
The efficient dealing with the dynamic environment of production industries is one of the most challenging tasks of Supply Chain Management in high-wage countries. Relevant and current information are still not used sufficiently, to handle the influence of the dynamic environment on intra- and inter-company order processing adequately. Among other things, the problem is caused by missing or delayed feedback of relevant data. As a consequence of that, planning results differ from the actual situation of production. High Resolution Supply Chain Management describes an approach aiming on high information transparency in supply chains in combination with decentralized, self-optimizing control loops for Production Planning and Control. The final objective is to enable manufacturing companies to produce efficiently and to be able to react to order-variations at any time, requiring process structures to be most flexible.
Electricity generated by wind turbines (WT) is a mainstay of the transition to renewable energy. In order to economically utilize WT is, operating and maintenance costs, which account for 25% of total electricity generation costs in onshore WT’s, are a focus of cost reduction activities. Implementing a data-driven prescriptive maintenance approach is one way to achieve this. So far, various approaches for prescriptive maintenance for onshore WT’s have been suggested.
However, little research has addressed the practical implementation considering sociotechnical aspects. The aim of this paper is therefore to identify success factors for the successful implementation of such a maintenance strategy with clear and holistic guidance on how existing knowledge on prescriptive maintenance from science can be transferred to business practice. These recommendations are developed through case study research and classified in the four structural areas of Acatech’s Industry 4.0 Maturity Index: Resources, Information Systems, Organizational Structure and Culture.
Ongoing digitalization and Industry 4.0 enable the development of new business models due to the increase in available data and digital connected products. A promising business model type for the machinery and plant engineering industry are subscription models, consisting of products and services offered in return for continuous payments. However, subscription-based business models are associated with extensive changes in the traditional machinery and plant engineering industry, in particular, for small and medium-sized companies (SMEs). Established concepts for the development of value propositions and business models neglect important aspects, such as the integrated development and optimization of products and services across the entire life cycle or the data infrastructure. This paper presents a concept for a methodology to support SMEs developing value propositions within subscription models. Therefore, the systematic identification of customer benefits, the determination and prioritization of subscription relevant functionalities as well as the design of product and service elements addressing those functionalities are the main aspects on which the focus is placed on. The result is a subscription value proposition canvas for SMEs to address the impact of subscription models on products and services.
With big data-technologies on the rise, new fields of application appear in terms of analyzing data to find new relationships for improving process under-standing and stability. Manufacturing companies oftentimes cope with a high number of deviations but struggle to solve them with less effort. The research project BigPro aims to develop a methodology for implementing counter measures to disturbances and deviations derived from big data. This paper proposes a methodology for practitioners to assess predefined counter measures. It consists of a morphology with several criterions that can have a certain characteristic. Those are then combined with a weighting factor to assess the feasibility of the counter measure for prioritization.
Failure management in the production area has been intensely analyzed in the research community. Although several efficient methods have been developed and partially successfully implemented, producing companies still face a lot of challenges. The resulting main question is how manufacturers can be assisted by a sustainable approach enabling them to proactively detect and prevent failures before they occur. A high-resolution production system based on analyzed real-time data enables manufacturers to find an answer to the main question. In this context, Big Data technologies have gained importance since the critical success factor is not only to collect real-time data in the production but also to structure the data. Therefore, we present in this paper the implementation of Big Data technologies in the production area using the example of an actual research project. After the literature review, we describe a Big Data based approach to prevent failures in the production area. This approach mainly includes a real-time capable platform including complex event processing algorithms to define appropriate improvement measures.
Datenbasierte Services rücken durch die Vernetzung zunehmend in den Fokus von Unternehmen. Für produzierende Unternehmen jeder Größe ist es immanent, die eigenen Daten stärker zu nutzen. Durch ein historisches Wachstum des Unternehmens sind IT-Lösungen oftmals über das Unternehmen verteilt und Daten werden mehrfach gehalten. Mithilfe des Konzepts eines digitalen Schattens können die aufgezeigten Herausforderungen gelöst werden. Dessen Umsetzung erfolgt über software-definierte Plattformen. Diese ermöglichen ein Abbild der relevanten Unternehmensdaten und schaffen Transparenz über aktuelle und vergangene Ereignisse. Unter Nutzung von Datenanalyseverfahren und Visualisierungssystemen tragen sie zur Entscheidungsunterstützung im Unternehmen bei. Dieser Beitrag enthält eine Definition dieses Plattformtyps und eine Morphologie zur Einordnung verschiedener Plattformen vor. Anhand des morphologischen Kastens werden die zentralen, notwendigen Merkmale einer software-definierten Plattform herausgearbeitet und beschrieben. Integrationsanforderungen zur Einführung in Unternehmen werden in den vier Dimensionen Technik, Organisation, Prozesse sowie Anforderungen zur Datenintegration dargestellt.
Ergänzt wird diese Betrachtung um Praxiserfahrungen bei der Umsetzung einer software-definierten Plattform. Damit liefert der Artikel einen Beitrag zur Diskussion um software-definierte Plattformen und unterstützt Unternehmen bei der Einführung einer solchen.
ECM im Mittelstand
(2017)
Mit der ganzheitlichen Strategie des Enterprise Content Management (ECM) werden alle Dokumente eines Unternehmens verwaltet und organisiert. Durch den Einsatz geeigneter ECM Werkzeuge erhalten Unternehmen zum Beispiel Unterstützung beim effizienten Erfassen, Ablegen und Wiederauffinden von Dokumenten, bei der Abwicklung dokumentenbasierter Prozesse sowie bei der Einhaltung rechtlicher Vorgaben, etwa zur revisionssicheren Archivierung. Damit können ECM-Lösungen einen maßgeblichen Beitrag zur Digitalisierung der Geschäfts- und Arbeitswelt im Sinne des »Digital Office« leisten.
Das Konzept des umfassenden ECM ist mittlerweile in großen Unternehmen etabliert. Wesentliche Treiber sind hier neben offensichtlichen Rationalisierungseffekten und hohen Anforderungen an die Rechtssicherheit im Umgang mit Dokumenten(Compliance) vor allem auch neue Formen der Zusammenarbeit in Teams sowie die Automatisierung und Integration von Geschäftsprozessen. Auch die voranschreitende Digitalisierung von Geschäftsmodellen benötigt eine komplett digitale Unterstützung, zum Beispiel die automatisierte Ablage und Weiterverarbeitung von Verträgen oder Bankgeschäften, die im Internet geschlossen werden. Um Medienbrüche zu vermeiden und damit ein Geschäftsvorfall schnell nach den Compliance-Gesichtspunkten verarbeitet werden kann, ist eine ECM-Strategie, die der Unternehmensstrategie folgt, angeraten.
Vor diesem Hintergrund bietet die Studie »ECM im Mittelstand 2017« anhand der Aussagen von über 600 mittelständischen Unternehmen eine Bestandsaufnahme der ECM-Praxis im Mittelstand. Im Vordergrund stehen Fragen zum Begriffsverständnis, zur Verbreitung, zu Nutzen und zu Kosten von ECM-Software ebenso wie zu zukünftigen Entwicklungen und Trends rund um ECM im Mittelstand. Aufgrund vergleichbarer Fragestellungen sind in weiten Teilen Aussagen zur Entwicklung seit 2013 möglich, die auf entsprechenden Studienergebnissen aus einer Vorgängerstudie basieren.
Nachhaltige Lieferketten
(2021)
Das Thema der Nachhaltigkeit ist nicht zuletzt aufgrund aktueller Entwicklungen zunehmend in den gesellschaftlichen und unternehmerischen Fokus gelangt. Pandemien, Naturkatastrophen, aber auch regulatorische Auflagen zur Erfüllung von Klimaschutzzielen haben zu einem Umdenken geführt. Im Rahmen des Thementags „Sustainable Supply-Chain-Management“ hat das FIR an der RWTH Aachen zusammen mit Expert:innen aus Wirtschaft und Forschung Thesen erarbeitet, die widerspiegeln, wie das Thema Nachhaltigkeit aktuell in deutschen Unternehmen wahrgenommen und umgesetzt wird und welche besondere Bedeutung dem Supply-Chain-Management dabei zukommt. Nachhfolgend werden diese und deren Implikationen für die Praxis vorgestellt.