Refine
Year of publication
Document Type
- Article (3)
- Book (1)
- Part of a Book (9)
- Conference Proceeding (25)
- Contribution to a Periodical (3)
- Internet Paper (1)
- Report (1)
- Working Paper (3)
Is part of the Bibliography
- no (46) (remove)
Keywords
- 02 (3)
- 03 (1)
- Aachener PPS-Modell (1)
- Adaptability (1)
- Anlaufmanagement (1)
- Automobilindustrie (1)
- Beratung (1)
- Big Data (1)
- Business analytics (1)
- CPS (2)
- CPSL (1)
- Case study research (1)
- Change Management (1)
- Change Request (2)
- Customer Success Management (1)
- Customer success managementl (1)
- Cyber Security (1)
- Cyber physical production control (1)
- Data Quality (1)
- Data analytics (1)
- Data-based pricings (1)
- Data-driven decision (1)
- Data-driven services (1)
- Datenaustausch (1)
- Datenmanagement (1)
- Datensouveränität (1)
- Decision Support System (1)
- Decision support (1)
- Digital Transformation (1)
- Digitalisation (1)
- Digitalization (1)
- Distribution (1)
- Distribution management (1)
- Distributionsplanung (1)
- EPCIS (1)
- ERP (2)
- ERP-System (1)
- Echtzeitfähige Systeme (1)
- Echtzeitfähigkeit (1)
- Enterprise-Resource-Planning (1)
- Entscheidungsunterstützung (1)
- Evaluation (1)
- Event Data (1)
- Fallstudien (1)
- Finanzkrise (1)
- Footprint design (1)
- Geschäftsmodelle (1)
- Global production (1)
- IT-Unterstützung (1)
- Incorrect Data (1)
- Industrie 4.0 (1)
- Informationslogistik (1)
- Insufficient Data (1)
- Internet of Production (2)
- IoP (1)
- KI (2)
- KPI (2)
- Kennzahlen (1)
- Key-Performance-Indicator (1)
- Konzepte (1)
- Krise (1)
- Kybernetik (1)
- Künstliche Intelligenz (2)
- Leistungsfähigkeit (2)
- Logistik (3)
- MES (1)
- Manufacturing (1)
- Manufacturing Companies (2)
- Manufacturing Execution System (1)
- Manufacturing firms (1)
- Maturity Model, Maturity Index (1)
- Modellierung (1)
- Morphology (1)
- Natural-Language-Processing (1)
- Network configuration (1)
- PPC (1)
- PPS (3)
- PPS-Buch (1)
- Performance-Management (1)
- Product-as-a-service business (1)
- Production Planning (1)
- Production management (2)
- Production networks (1)
- Produktdatenmanagement (1)
- Produktentwicklung (1)
- Produktionsmanagement (1)
- Produktionsplanung (6)
- Produktionsplanung und -steuerung (1)
- Produktionssteuerung (6)
- Produktionssystem (2)
- Reference data model (1)
- Reference model (1)
- Regulatory framework (1)
- Rezepte (1)
- Risikomanagement (1)
- SCEM (1)
- SCM (1)
- SV7113 (1)
- SV7213 (1)
- SV7427 (1)
- SV7459 (1)
- Selbstoptimierung (2)
- Simulation (1)
- Smart product service system (1)
- Studie (2)
- Störungsmanagement (1)
- Subscription (1)
- Subscription Business (1)
- Subscription Business Models (1)
- Subscription business (2)
- Suchmaschine (1)
- Supply Chain Event Management (2)
- Supply-Chain-Management (3)
- Task-oriented Reference Model (1)
- Trends (1)
- Typification (2)
- Unternehmensberatung (1)
- Value-based Pricing (1)
- Value-in-Use (1)
- Value-in-use (2)
- Variantenfließfertigung (1)
- Whitepaper (1)
- Wirtschaftskrise (1)
- acquisition cycle (1)
- asset management (1)
- blockchain (1)
- blockchain-based services (1)
- bullwhip effect (1)
- case study research (1)
- control theory (1)
- criticality analysis (1)
- cyber-physische Systeme (1)
- cybernetics (1)
- data value (1)
- data value assessment (1)
- digital services (1)
- digital shadow (2)
- enterprise resource planning system (1)
- human-robot collaboration (1)
- information logistics model (1)
- intelligent support system (1)
- internet of production (1)
- logistics (1)
- machinery and plant engineering industry (1)
- manufacturing companies (1)
- production management (1)
- production network (1)
- production networks (1)
- production planning and control (1)
- realtime capability (1)
- recursion level (1)
- rev (9)
- risk analysis system (1)
- risk management (1)
- smart product service systems (1)
- subscription business (1)
- subscription business models (1)
- supply chain (1)
- supply chain event management (1)
- supply chain management (1)
- system dynamics (1)
- task model (1)
- viable system model (2)
- Änderungsmanagement (2)
Institute
In recent years supply chain participants are increasingly suffering the effects of disturbances in transportation supply chains. Both, dynamics in consumer demands and global supply chains lead to a growth in unplanned supply chain events. These can cause from rather manageable disturbances through to complete break-downs of transportation chains, resulting in high follow-up and penalty costs.
Consequently, concepts for an efficient supply chain disturbance management are needed, preferably with a real-time identification and reaction to disturbance events. Therefore in the following paper the research results of the German research project Smart Logistic Grids with the focus on designing an integrated model for the real-time disturbance management in transportation supply networks are presented. This includes the introduction of elaborated classification models for disturbances and action patterns as well as an associated costs and performance measurement system. Finally, a procedure model for the disturbance management is presented.
Einführung
(2012)
Zusammenfassung und Ausblick
(2012)
Künstliche Intelligenz (KI) hat sich über die letzten Jahre stetig zu einem Thema mit strategischer Priorität für Unternehmen entwickelt. Das zeigt sich nicht zuletzt in der gesteigerten Investitionsbereitschaft deutscher Unternehmen in KI-Projekte. Wirtschaftliche Akteure haben erkannt, dass durch eine sinnvolle Nutzung von KI-Technologien Wettbewerbsvorteile erzielt werden können. Die vorliegende Studie legt das Augenmerk auf den industriellen Einsatz einer KI-Technologie, die bereits heute von vielen Unternehmen erfolgreich genutzt wird: Die natürliche Sprachverarbeitung (engl. Natural Language Processing, kurz NLP). Die wirtschaftlichen Potenziale der Technologie liegen dabei in ihrer Fähigkeit, betriebliche Abläufe zu automatisieren und die Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine zu verbessern und zu vereinfachen. Ziel der Studie ist es, die Potenziale der NLP-Technologie für Unternehmen nutzbar zu machen, indem konkrete Anwendungsfälle und allgemeine Handlungsempfehlungen sowie Nutzen und Risiken aufgezeigt 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.
Künstliche Intelligenz (KI) hat als Technologie in den vergangenen Jahren Marktreife erlangt. Es existiert eine Vielzahl benutzerfreundlicher Produkte und Services, welche die Anwendung von KI im Alltag und im Unternehmen vereinfachen. Die Herausforderung, vor denen Anwendende, gerade im betriebswirtschaftlichen Kontext, stehen, ist nicht die technische Machbarkeit einer KI-Applikation, sondern deren organisatorisch und rechtlich zulässige Gestaltung. Zu einer zunehmenden Dynamik in der Gesetzgebung kommt ein gesellschaftliches Interesse an der Kontrolle und Transparenz über die für KI-Modelle erhobenen Daten. Die Diskussion über Datensouveränität im geschäftlichen und privaten Alltag rückt mehr und mehr in das Zentrum der öffentlichen Aufmerksamkeit.
Datenbasierte KI-Anwendungen stehen damit in einem Spannungsfeld zwischen den Potenzialen, die das Erheben und Teilen von Daten über Unternehmensgrenzen hinweg bietet, und der Herausforderung, die Datensouveränität der involvierten Personen zu wahren. Die vorliegende Studie soll erstens über die Auswirkungen der Datensouveränität und die damit verbundenen aktuellen und kommenden Regularien auf KI-Anwendungsfälle aufklären. Dafür wurden Expertinnen und Experten aus den Bereichen Recht, KI- und Organisationsforschung befragt. Zweitens zeigt die Studie Potenziale und Best Practices von KI-Anwendungsfällen mit überbetrieblichem Datenaustausch auf. Dafür wurden Fallstudien in Unternehmen durchgeführt, die bereits erfolgreich Datenaustausch in ihre Geschäftsmodelle integriert haben, um ihre KI-Applikationen zu betreiben und zu verbessern.