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Institute
Unternehmen, die ihre Prozesse durch maschinelles Lernen unterstützen wollen und hierfür auf externe Dienstleister und Produkte zurückgreifen müssen, fehlen die qualifizierten Anhaltspunkte für die Auswahl eines Machine-Learning-Anbieters.
Aus dieser Motivation heraus ist die vorliegende Marktstudie Industrial Machine Learning entstanden. Sie bietet Unternehmen die Grundlage, eine fundierte Entscheidung für oder gegen den Einsatz von Machine Learning im Unternehmen zu
treffen.
Die Darstellung von realen Usecases in der vorliegenden Marktstudie veranschaulicht die konkrete Anwendbarkeit. Insbesondere damit leistet die Studie ihren Beitrag, das Thema Maschine Learning verständlich und anschaulich darzustellen.
Die Marktstudie bietet einen umfassenden Überblick über unterschiedliche Arten von Anbietern und Lösungsmöglichkeiten.
Ein Anspruch auf Vollständigkeit wird dabei nicht erhoben und wäre für die Zielsetzung nicht angebracht.
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.
In diesem Kapitel werden die Begriffe und Grundlagen des Informationsmanagements (IM) erläutert. Zunächst werden die Begriffe „Daten“ und „Information“ erläutert und voneinander abgegrenzt. Darauffolgend werden die Begriffe „Informationssystem“ und „Informationstechnologie“ erläutert. Zudem wird der Begriff „Informationsmanagement“ definiert und dessen Aufgaben im Unternehmenskontext eingeordnet. Abschließend wird der Begriff des IT-Business-Alignments eingeführt und dessen Notwendigkeit im Unternehmenskontext hergeleitet.
Die digitale Transformation in Unternehmen bewirkt einen stetigen Anstieg der Datenmengen auf allen Unternehmensebenen. Die Nutzung dieser Daten und deren Veredlung zu Informationen gestalten sich aufgrund der historisch gewachsenen IT-Komplexität jedoch zunehmend als strukturelle und organisatorische Herausforderung. Das Potenzial der digitalen Transformation, schnellere und bessere Entscheidungen auf Basis von Analysen der vorliegenden Datenbasis zu treffen, bleibt damit oftmals hinter den Erwartungen zurück. Unternehmen sind daher gefordert, Strukturen und Fähigkeiten zur Beherrschung der Ressource Information zu gestalten. Die Informationslogistik stellt einen essenziellen Baustein dar, um interne und externe Informationsflüsse effektiv und effizient nutzbar zu machen.
Smart-Data-Management
(2022)
Durch die vernetzte Digitalisierung stehen Unternehmen mehr Daten zur Verfügung als je zuvor. Die Tendenz ist dabei steigend und ein Ende der Entwicklung nicht abzusehen. Gleichzeitig wirken höhere Kundenanforderungen und ein globalisiertes Wettbewerbsumfeld spürbar auf die produzierende Industrie ein. Kompetenzen wie individualisierte Produktentwicklung, nachhaltige Kundenbindung und ein einzigartiges Wertversprechen gewinnen zunehmend an Relevanz. In diesem Spannungsfeld stellt sich die Frage, wie das Potenzial der stetig wachsenden Rohdatenmengen genutzt werden kann, um sich auf dem Markt von Mitstreitern abzusetzen.
Die Inhalte des Kapitels ‚Smart-Data-Management‘ sollen dazu dienen, produzierende Unternehmen zu befähigen, durch datenbasierte Anwendungen produktive und vorausschauende Entscheidungen zu treffen. Dabei kann der Mehrwert in einer gesteigerten Reaktionsgeschwindigkeit in Bezug auf externe Effekte liegen, aus der Verbesserung bestehender Unternehmensprozesse hervorgehen oder sich in neuen, durch Künstliche Intelligenz (KI) erschlossenen Geschäftsfeldern zeigen.
Dieses Kapitel schließt sich an die Themenstellungen der Informationslogistik (Kap. 8) und des Projektmanagements (Kap. 10) an und fokussiert die notwendigen Schritte zur erfolgreichen Umsetzung von datenbasierter Wertschöpfung. Es werden Trendthemen wie Big Data, KI und Maschinelles Lernen aufgegriffen und im Zuge dessen ein Projektvorgehensmodell vorgestellt, das auf das Management von Smart Data zugeschnitten ist.
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.
Mit dem Industrie-4.0-Maturity-Index steht Unternehmen ein Werkzeug zur Verfügung, um die Chancen neuer Technologien strukturiert und investitionssicher zu erschließen. Dazu bricht er die digitale Transformation in die vier Gestaltungsfelder Ressourcen, Informationssysteme, Organisationsstruktur und Kultur herunter. Im dritten Teil unserer Serie zum Maturity-Index berichten wir, wie sich das Modell in der Praxis einsetzen lässt.
Der Industrie-4.0-Maturity-Index identifiziert für produzierende Unternehmen in den vier Gestaltungsfeldern diejenigen Fähigkeiten, die für eine erfolgreiche Transformation notwendig sind. Die umfangreiche Bewertung der Fähigkeiten im Rahmen der Anwendung des Industrie-4.0-Maturity-Index zeigt Unternehmen aktuelle Schwachstellen auf und ermöglicht eine individuelle Roadmap zur Erreichung des Zielzustands zu entwickeln.
Produzierende Unternehmen sehen sich jeher den weitreichenden Konsequenzen von Produktionsausfällen und störungsbedingten Stillständen ausgesetzt. Als Lösung hierauf gilt Industrie 4.0 mit dem systematischen Lernen aus Daten für schnellere sowie bessere Entscheidungs- und Anpassungsprozesse. Neben kulturellen und organisationalen Anforderungen zur Umsetzung von Industrie 4.0 stellt der richtige Umgang mit Daten und insbesondere Big Data im zunehmend digital vernetzten Produktionsumfeld Unternehmen derzeit vor große Herausforderungen.