Business Transformation
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The manufacturing industry consumes 54% of global energy and attributes for 20% of global CO2 emissions, demonstrating the industry’s role as global driver of climate change. Therefore, reducing its carbon footprint has become a major challenge as its current energy and resource consumption are not sustainable. Industrie 4.0 presents a chance to transform the prevailing paradigms of industrial value creation and advance sustainable developments. By using information and communication technologies for the intelligent networking of machines and processes, it has the potential to reduce energy and material consumption and is considered a key contributor to sustainable manufacturing as proclaimed by the European Commission in the term “twin transition”. As organizations still struggle to utilize the potential of Industrie 4.0 for a sustainable transformation, this paper presents a framework to successfully align their own twin transition. The framework is built upon three key design principles (micro level: leverage eco-efficient operations, meso level: facilitate circularity and macro level: foster value co-creation) derived using case study research by Eisenhardt, and four structural dimensions (resources, information systems, organizational structure and culture) based on the acatech Industrie 4.0 Maturity Index. Eleven interconnected areas of action are defined within the framework and offer a holistic and practical approach on how to leverage an organization’s twin transition. Within the conducted research, the framework was applied to the challenge of information quality and transparency required for high-value secondary plastics in the manufacturing industry. The result is a digital platform design that enables information transactions for secondary plastics and establishes a circular ecosystem. This shows the applicability of the framework and its potential to facilitate a structured approach for designing twin transitions in the manufacturing industry.
This whitepaper aims to extend the acatech Industrie 4.0 Maturity Index Framework. It supports organizations on their way to sustainable conduct by measuring readiness for sustainability. Action maxims regarding resources, information systems, organizational structures and culture are introduced and evaluated based on their impact.
Im neu gestarteten Forschungsprojekt ‚STAFFEL‘ soll eine Internetplattform entstehen, die mithilfe von KI-Algorithmen Langstrecken des Straßengüterverkehrs in Teilstrecken
zerlegt. Speditionen können dann die Teilstrecken ihrer Touren über einen Lenkzeiten-Marktplatz an geeignete Frachtführer vermitteln. Am Ende einer Teilstrecke sollen die Trailer durch digitalisierte IoT-Schlösser schlüssellos an den nächsten, ausgeruhten Fahrer übergeben werden. Durch die IoT-Schlösser soll ein sicherer und robuster Übergabeprozess etabliert werden, sodass die Übergabe des Trailers auch speditionsübergreifend gewährleistet werden kann. Zudem sollen weiterführende Services für Fahrer wie Hotelreservierung oder Mautbuchung inkludiert und so der Planungsprozess für die
Fahrer vereinfacht werden.
Die Unternehmen der blechumformenden Industrie und deren Zulieferer sind in besonderer Weise mit dem Druck und den Chancen der digitalen Transformation konfrontiert:
Die Mobilitäts-, Produktions- und Nachhaltigkeitswende, aber auch die Transformation der Arbeitswelt wirken auf die Unternehmen. Um diese bei der Digitalisierung zu unterstützen und die langfristige Wettbewerbsfähigkeit zu erhalten, führt das FIR gemeinsam mit dem Industrieverband Blechumformung (IBU) eine fünfteilige Workshopreihe im Themenfeld Digitalisierung durch. Die ersten drei Veranstaltungen wurden bereits erfolgreich durchgeführt, wobei ein Highlight der gemeinsame Werksbesuch bei MIELE in Gütersloh war.
Die vorliegende Publikation soll dazu dienen, ein aktuelles Stimmungsbild der Industrie zu der Einführung von 5G einzufangen. Dazu wird analysiert, wie eine 5G-Einbindung in bereits bestehende IoT-Plattformen gelingen kann und welche Möglichkeiten zukünftig realisierbar werden. Dazu stellen wir fünf Hypothesen zum Einfluss von 5G auf IoT-Plattformen auf und leiten daraus ein Visionsbild eines 5G-Plattformkonzepts ab. Um den Einfluss der industriellen Einführung der Mobilfunkgeneration 5G auf IoT-Plattformen bewerten zu können, wurden sowohl Visionsbild als auch Hypothesen innerhalb strukturierter Interviews mit IoT-Plattformanbietern diskutiert und aufgearbeitet. Nachdem in Kapitel 2 die relevanten Grundlagen hinsichtlich des neuen Mobilfunkstandards 5G und Plattformen erarbeitet werden, werden in Kapitel 3 die Ergebnisse und Erkenntnisse der Interviews mit den Plattformanbietern zusammengefasst und erörtert. Basierend auf den Interviews geben wir einen Überblick über die konkreten Herausforderungen, das Interesse diverser Stakeholder und die aktuellen Entwicklungen rund um das Thema.
Im Zuge steigender Wettbewerbsdynamik setzen Unternehmen seit jeher auf kontinuierliche Verbesserung und streben nach operativer Exzellenz. Die Marktentwicklung verlangt, dass nicht nur die Produktion, sondern auch die klassischen Büro- und Informationstätigkeiten der innerbetrieblichen Administration bei Effizienzprogrammen berücksichtigt werden. Durch die Automatisierung administrativer Prozesse können Unternehmen eine Vielzahl Potenziale heben. Neben minimierter Fehleranfälligkeit, steigender Verfügbarkeit und Effizienzsteigerungen kann auch die Zufriedenheit der Mitarbeiter positiv beeinflusst werden, da der Anteil repetitiver Tätigkeiten sinkt. Robotic Process Automation hat sich als zentraler Begriff der softwarebasierten Automatisierung in der betrieblichen Praxis etabliert. Obwohl das Marketingversprechen vieler Anbieter auf einer trivialen Implementierung beruht, scheitert eine Vielzahl Projekte zur Einführung. Die steigende Entwicklungsdynamik und der zunehmende Einfluss Künstlicher Intelligenz wirken sich mit hoher Geschwindigkeit auf die Leistungsfähigkeit softwarebasierter Automatisierung aus. Durch ein mangelndes Verständnis über das Nutzenversprechen verschiedener Technologieausprägungen und deren Einfluss auf die Arbeitsumgebung sind Entscheidungsträger in Unternehmen nicht in der Lage, schnellstmöglich auf sich verändernde Anforderungen einer Implementierung zu reagieren. Insbesondere die soziotechnischen Zusammenhänge, also das Zusammenspiel der Komponenten Mensch, Technik und Organisation, stellen derzeit eine große Herausforderung für die Industrie und die Wissenschaft dar. Um die Nutzenpotenziale der Automatisierung administrativer Prozesse vollumfänglich zu heben, ist es das Ziel dieser Dissertationsschrift, einen soziotechnischen Ordnungsrahmen zu entwickeln. Dieser soll als Instrument zur zielgerichteten Navigation durch den Implementierungsprozess softwarebasierter Automatisierung dienen. Unternehmen werden damit befähigt, die soziotechnische Komplexität zu reduzieren und diese in Abhängigkeit der verschiedenen Technologietypen zielgerichtet zu steuern.
Driven by different trends, such as digitalization, the number of companies aiming for successful business transformation is increasing, while new structures and systems are paving the way. Strategic agile management systems offer significant potential benefits given the increasing speed of the evolving environment in which organizations find themselves these days. To select and implement the appropriate strategic agile management system, companies need to understand the underlying theoretical principles to be able to select the most suitable for the respective company and to introduce it based on individual adaption. Within this paper, a morphology is presented to improve theoretical knowledge about strategic agile management systems. Creating a common understanding of strategic agile management systems and their current areas of application creates a suitable frame of reference for future research projects.
Mikroplastik lässt sich zunehmend in der Umwelt nachweisen, wobei weder Herkunft noch Menge lokal bekannt sind. Unter der Prämisse negativer Auswirkungen auf die Umwelt kann sich eine fehlende Transparenz lokaler Mikroplastikemissionen zu einem strategischen Nachteil für unsere Gesellschaft entwickeln. Gemäß dem Vorsorgeprin-zip kann die präventive Daten- und Transparenzschaffung eine angemessene Reaktion im Sinne des Umwelt- und Gesundheitsschutzes erleichtern. Im Forschungsprojekt "mMEU Mobilitätsbedingte Mikroplastikemissionen in der Umwelt“ arbeiteten das Wuppertal Institut für Klima, Umwelt, Energie (WI) und der FIR e.V. an der RWTH Aachen (FIR) gemeinsam an der Frage, wie eine lokale Ermittlung der Mikroplastikemission anhand von Datenquellen, die sich vor allem aus der Verkehrsinfrastruktur ergeben, erhoben werden kann. Es wurden verschiedene Umgebungsdatenquellen und -typen untersucht und hinsichtlich ihrer Zugänglichkeit, Qualität und Anwendbarkeit bewertet, sodass eine effiziente Data-Governance ermöglicht wird.
While digitization is a strategic advantage in numerous industries such as the automotive industry or mechanical engineering, other industries like the German quarrying industry have not yet established a transformation towards a digitized industry. This leads to inefficient work and inaccurate forecasting capabilities. To address these challenges, digital platforms can incentivize digitization
by supporting the capacity utilization and forecasting capability of these companies. In this paper, the quarrying industry is analyzed by a morphology and different types of companies are identified. Knowing the digital maturity of these companies and by determining the key factors to forecast demands and the capacity utilization, different operating models are derived. Combined with a morphology and the value creation system, different scenarios for the identification of platform services are examined. These scenarios are weighted in a utility analysis to get an operating model blueprint to develop and establish digital platforms in less digitized industries.
Die Fabrik 4.0 wird nicht menschenleer sein. Im Gegenteil wird der Mensch als Kompetenz‐ und Flexibilitätsquelle sowie als Entscheider eine wesentliche Rolle in den dezentral organisierten Produktions‐ und Prozessstrukturen der Zukunft spielen. So erfordert die Evolution der Arbeits‐ und Produktionssysteme auch eine Evolution der Lehrund Lernprozesse, wobei Produktions‐ und Wissensarbeit immer stärker miteinander verschmelzen. Die Fülle an verfügbaren Informationen in der digitalen Fabrik muss für die beteiligten Mitarbeiter handhabbar und steuerbar gemacht werden. Hierfür werden mobile Endgeräten aber auch vor allem intelligente Assistenzsysteme auf der technologischen Seite notwendig sein. Weitgehende Einigkeit besteht darin, dass durch diese Entwicklung erhebliche Qualifizierungsanforderungen auf die Unternehmen zukommen und dass Lernprozesse aus Zeit‐, Kosten‐, Akzeptanz‐ und Qualitätsgründen viel stärker als heute als Learning‐on‐the‐job, also arbeitsintegriert, erfolgen müssen. Informationen und technische Geräte sind jedoch alleine nicht in der Lage, funktionierende Learning Solutions zu schaffen. Forschungsergebnisse zeigen seit längerem, dass dazu lernförderliche Arbeitssysteme erforderlich sind. Darunter sind Systeme zu verstehen, welche Lernen als Planungsgegenstand und Gestaltungskriterium aufweisen, denn Lernförderlichkeit wird bereits in der Planungs‐ und Gestaltungsphase der Arbeitssysteme zu erheblichen Anteilen bestimmt. Die Förderung menschlicher Lernprozesse für ein effektives und effizientes arbeitsintegriertes Lernen wird damit zu einer Engineering‐Aufgabe. Im laufenden BMBF‐Verbundprojekt ELIAS (Engineering lernförderlicher industrieller Arbeitssysteme für die Industrie 4.0) werden bestehende wissenschaftliche Erkenntnisse zum Lernen im Prozess der Arbeit und zur Lernförderlichkeit zu einem integrativen Modell der Lernförderlichkeit weiterentwickelt.
Zielsetzung des geplanten Verbundprojekts ELIAS ist es, einen Ansatz für die Gestaltung von Produktions- und Arbeitssystemen zu entwickeln, der die Lernförderlichkeit als elementaren Bestandteil bereits im Entstehungsprozess einplant und darüber hinaus die kontinuierliche Verbesserung in Bezug auf die Lernförderlichkeit sicherstellt. Mit dem ELIAS-Lernförderlichkeitsplaner wird erstmals ein Konzept bereitgestellt, das die aktive Entwicklung und Gestaltung moderner lernförderlicher Arbeitssysteme sowohl für Dienstleistungs- als auch Produktionsprozesse ermöglicht. Die Breitenwirksamkeit und stetige Weiterentwicklung des ELIAS-Ansatzes wird dabei durch die ELIAS-Community garantiert, die als zentrale Austauschplattform Experten und Entscheidungsträger des Industrial Engineerings auch über die beteiligten Partner hinaus zusammenführt. Das Forschungsprojekt ELIAS wird durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert werden.
In an increasingly changing market environment, the long-term survival of companies depends on their ability to reduce latencies in adapting to new market conditions. One strategy to meet this challenge is the anchoring of data-driven decision making, which leads to an increasing use of advanced information technologies and, subsequently, to an increase in the amount of data stored. The complexity of processing these data spurred the demand for advanced statistical methods and functions called Business Analytics. Companies are, despite all promised benefits, overwhelmed with the implementation of Business Analytics as indicated by a failure rate of 65 to 80 %. This paper provides an empirically validated, multi-dimensional model that takes an integrative look at critical success factors for the implementation
of Business Analytics and based on which management recommendations can be generated. For this purpose, constructs of the model are conceptualized, before a structural equation model is developed. This model is then validated with data from 69 industrial partners in the food industry. It is shown amongst others, that the three success factors top management support, IT infrastructure and system quality are pivotal to increase the company performance.
Die Nahrungsmittelindustrie bringt jährlich ca. 40.000 neue Produkte auf den Markt. Die daraus resultierenden Veränderungen haben einen großen Einfluss auf die Nahrungsmittelindustrie und führen durch die
Vielzahl der zusätzlichen Optionen zu deutlich komplexeren Entscheidungsproblemen. Eine Strategie zur Bewältigung dieser Herausforderung ist die Verankerung der datengesteuerten Entscheidungsfindung, die zu einem zunehmenden Einsatz fortschrittlicher Informationstechnologien wie Business-Analytics
führt. Trotz aller Vorteile sind die Unternehmen mit der Implementierung von Business-Analytics überfordert, was sich in einer Misserfolgsquote von 65 bis 80 Prozent widerspiegelt. In diesem Artikel werden Erfolgsfaktoren aufgezeigt und Handlungsempfehlungen abgeleitet, um Unternehmen bei der Einführung von Business-Analytics und dem Aufbau einer fundierten Basis für unternehmerische Entscheidungen zu unterstützen. Die umfassende Expertise für das Forschungsprojekt wird durch ein gemeinsames Konsortium, bestehend aus den Instituten FIR e. V. an der RWTH Aachen, IPRI – International Performance Research Institute GmbH in Stuttgart und dem Forschungsinstitut für Unternehmensführung, Logistik und Produktion der Technischen Universität München gestellt.
Dieser Artikel beschreibt ein ausführliches, mit Praxispartnern validiertes Einführungskonzept, um Unternehmen der Nahrungsmittelindustrie mit Hilfe von BA zu unterstützen. Dies soll die zielgerichtete Einführung von BA in der Nahrungsmittelindustrie erleichtern und somit die Konkurrenz- sowie Zukunftsfähigkeit der deutschen Nahrungsmittelindustrie sicherstellen. Für die komfortable Übertragung in die Praxis werden die Ergebnisse dieser Untersuchung sowie weitere Hintergrundinformationen zusätzlich in einem IT-Tool zusammengefasst. Gestützt auf unternehmensindividuellen Eingabeparametern werden dabei typspezifische Handlungsempfehlungen vorgeschlagen. Dieses Tool ist frei verfügbar unter https://projekt-basuccess.de
In diesem Beitrag werden aktuelle Ergebnisse des AiF-Forschungsprojekts PROmining mit Bezug zur Fördertechnik in der S&E-lndustrie vorgestellt. Neben großen Defiziten in der Digitalisierung konnten Herausforderungen in der Kapazitätsplanung und -auslastung von Betriebsmitteln identifiziert werden. Digitale Plattformlösungen haben das Potenzial, beide Aspekte zu bewältigen. Im Forschungsprojekt 'PROmining' wird untersucht, wie durch die Digitalisierung von bisher unzureichend digitalisierten Unternehmensprozessen und dem Einsatz einer Plattformlösung die Auslastung mobiler Betriebsmittel erhöht werden kann.
Ein Großteil des Mikroplastiks entsteht im Straßenverkehr, etwa durch Reifen- und Fahrbahnabrieb. Im Projekt mMEU wurde ein datenbasiertes, prototypisches Modell für die Ermittlung und Überwachung von Mikroplastikemissionen entwickelt, das Städten sowie kommunalen Dienstleistern eine belastbare Grundlage zur zukünftigen Gestaltung ihrer öffentlichen Aufgaben liefert. Die Erkenntnisse wurden auf verschiedene im Beitrag beschriebene Anwendungsfälle übertragen, um den Nutzen der Anwendung für die Anspruchsgruppen zu verdeutlichen.
Business ecosystems have become a novel type of value system in all economic sectors. Many of the world’s largest and most valuable companies operate with business ecosystem approaches. The lack of a uniform understanding of business ecosystems’ features and characteristics make it difficult for decision makers in companies to develop and implement effective business ecosystem strategies. We created a morphology that describes all value systems and applied it to business ecosystems. We link business ecosystem characteristics to current interorganizational research and also help practitioners
operationalize the concept of business ecosystems. Companies can use the managerial implications we provide to leverage ecosystems and co-create value.