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Die zunehmende Konkurrenz auf dem Markt des Maschinen- und Anlagenbaus führt zu Preiskämpfen zwischen den Anbietern und somit zu sinkenden Margen, die durch den Verkauf von Maschinen und Anlagen erzielt werden können. Eine Lösung zur Kompensation dieser Auswirkung stellt der Verkauf produktbegleitender datenbasierter Dienstleistungen dar. Diese ermöglichen basierend auf Daten, die während des User-Cycles einer Maschine oder Anlage erzeugt werden, neue Geschäftspotentiale für den Maschinen- und Anlagenbauer zu schaffen. Entscheidend für die Realisierung der entsprechenden Dienstleistungen ist dabei der Übergang von Daten und Informationen der Maschinen oder Anlagen bzw. Betreiber zu den Herstellern. Basierend auf diesen können die Maschinen- und Anlagenbauer wiederum durch Auswertung oder Analyse mehrwertschaffende Dienstleistungen wie beispielsweise Instandhaltungsmaßnahmen, bedarfsgerechte Betriebsmittelbereitstellungen oder Maschinenoptimierungen anbieten. Zuverlässige Informationen spielen hierbei eine zentrale Rolle, denn nur wenn diese zur Verfügung stehen, können gute und objektive Entscheidungen getroffen werden. Für die Umsetzung fließen zwangsweise Daten und Informationen vom Betreiber der Maschinen oder Anlagen ab, was bei einer Vielzahl von Unternehmen zu einer großen Skepsis führt. Etablierte Technologien wie die Cloud schaffen dabei nur beschränkt die Kompensation und den Aufbau fehlenden Vertrauens, weswegen diese nicht oder nicht umfassend eingesetzt werden und das Potential datenbasierter Dienstleistungen in der Praxis nicht umfangreich freigesetzt wird. Die Blockchain-Technologie kombiniert Ansätze aus akademischen Disziplinen wie der Kryptografie, dem Netzwerk- und Datenbankmanagement sowie dem Design wirtschaftlicher Anreizmechanismen. Sie stellt durch ihre Eigenschaften der Transparenz, Dezentralität, Sicherheit und Unveränderbarkeit eine Lösung für die beschriebenen Probleme dar und schafft eine technologiebasierte Kontrolle. Die Umsetzung bzw. Gestaltung eines blockchainbasierten Systems bietet jedoch vielseitige technische Gestaltungsfreiheiten, die eine hohe Auswirkung auf die tatsächliche Eignung für den jeweiligen Einsatzfall haben. Daraus resultierend wird in dieser Dissertationsschrift das Ziel verfolgt, Gestaltungsempfehlungen zur blockchainbasierten Maschinen- und Anlagenanbindung auf Basis der Anforderungen datenbasierter Dienstleistungen zu erarbeiten.
Projektportfolio-Management (PPM) wird in Unternehmen genutzt, um die strategische und langfristige Planung, Steuerung und Überwachung aller Projekte einer Organisation zu gewährleisten. Der Mehrheit von Unternehmen mangelt es dabei an einem integrierten und insbesondere digitalen Ansatz. Durch meist veralteten IT-Infrastrukturen stehen viele Projektdaten in unterschiedlicher Form und mit heterogenem Transparenzgrad zur Verfügung. Um diese Herausforderung zu meistern, werden im PPM zunehmend digitale Transformationsprojekte initialisiert. Derzeit fehlt es in der Literatur und der Praxis jedoch an einem Ansatz zur digitalen Transformation des PPM, um die Herausforderungen bezüglich Projektverwaltung und Datentransparenz in Unternehmen zu adressieren. Es besteht Bedarf an einem Modell zur erfolgreichen digitalen Übetragung von Geschäftskomponenten des PPM, welches die jeweiligen Komponenten abbildet und aus dem sich Unternehmensvorteile ableiten lassen. Im Rahmen einer Abschlussarbeit wurde ein Modell entwickelt, um die Geschäftskomponenten einer Organisation in Bezug auf digitale Transformationsprojekte abzubilden. Hierzu wurden auf Basis einer Literaturrecherche bestehende Modelle analysiert und darauf aufbauend, ausgehend von der Modelltheorie, ein Transformationsmodell für die Digitalisierung von PPM entwickelt. Abschließend konnte das entwickelte Modell anhand eines realen Anwendungsfalls der pharmazeutischen Industrie validiert werden, um die wirtschaftlichen Potentiale aufzudecken und den Transformationserfolg im PPM sicherzustellen.
Resiliente Supply-Chains
(2022)
Industrie 4.0 bietet produzierenden Unternehmen die Möglichkeit, unternehmerische Entscheidungs- und Anpassungsprozesse durch neue organisatorische Ansätze und technische Veränderungen entscheidend zu beschleunigen. Um zielführende Maßnahmen ergreifen und konkreten Nutzen aus der digitalen Transformation ziehen zu können, ist eine gesamtheitliche Betrachtung aller wesentlichen Aspekte essentiell. Diese sind neben der Organisationsgestaltung und der Kulturausprägung eines Unternehmens die Anwendung verschiedener Technologien. Unter anderem wird Machine Learning (ML) dafür eingesetzt, um entscheidungsrelevante Informationen mit geringer Analyselatenz bereitzustellen. ML-Anwendungsfälle sowie deren erforderliche Maßnahmen zur Realisierung hängen dabei stark von dem individuellen Transformationsgrad des betrachteten Unternehmens ab.
In dieser wissenschaftlichen Arbeit werden strukturierte Umsetzungsmaßnahmen für ML-Anwendungsfälle produzierender Unternehmen mittels des Industrie 4.0-Reifegradmodells abgeleitet. Dafür werden relevante ML-Anwendungsfälle, maßgeblich aus den Bereichen Produktion und Logistik, zunächst beschrieben und kategorisiert. Anschließend wird erörtert, welche Ansätze und Methoden bei der Umsetzung der Anwendungsfälle eingesetzt werden und welcher Nutzen sich für produzierende Unternehmen ergibt. Aufbauend darauf werden Umsetzungsmaßnahmen abgeleitet und den vier Industrie 4.0-Stufen des Reifegradmodells zugeordnet. Mit Hilfe der Implementierung eines realen ML-Anwendungsfalls werden Umsetzungsmaßnahmen abschließend validiert.
Die vorliegende Untersuchung beschreibt und strukturiert die IT-Unterstützung in Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus, um eine unternehmensübergreifendeVergleichbarkeit dieser IT-Unterstützung zu ermöglichen. Dies stellt die Grundlage für die konkrete Ausgestaltung sowie Durchführung einer unternehmensübergreifendenBewertung der IT-Unterstützung dar. So werden verschiedene Modelle vorgestellt, die eine Vergleichbarkeit auf Ebene der Unternehmen,der Prozesse und Aufgaben sowie der IT-Produkte ermöglichen. Die weitergehenden Anforderungen hinsichtlich standardisierter Kennzahlen und einer einheitlichenBewertungslogik werden durch die Verknüpfung mit einem gesonderten Mess- und Bewertungsmodellerfüllt. Aufbauend auf den gewonnenen Erkenntnissen bzgl. der Vergleichbarkeitund Beweisbarkeit werden die entwickelten Modelle abschließend in einen Anwendungszusammenhang gebracht.
Aufgrund der zunehmenden Bedeutung der Energieeffizienz in der produzierenden Industrie wird ein ereignisdiskretes Modell zur Quantifizierung der Wirkungen von Energieeffizienz auf die Produktionslogistik entwickelt. Im Fokus der Gestaltung stehen produktionslogistische Einflussgrößen wie die Losgrößenbestimmung und die Reihenfolgeplanung. Die Anwendung der Entscheidungsunterstützung ermöglicht eine logistische Positionierung unter Berücksichtigung der ermittelten Wirkungszusammenhänge.