Business Transformation
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Studien zeigen, dass die meisten Business-Ecosystems langfristig an unzureichender Governance scheitern. Daher hat das FIR an der RWTH Aachen eine Entscheidungshilfe entwickelt, die eine Unterstützung zur Auswahl vertragsrechtlicher Instrumente liefert. Dieses Werkzeug richtet sich an Orchestratoren, um Rechtssicherheit zu schaffen und den langfristigen Erfolg des Business-Ecosystems zu fördern.
Eine zentrale Herausforderung für Forschungsprojekte stellt die nachhaltige Dissemination der Projektergebnisse dar, um langfristig Wert für die Zielgruppen zu schöpfen. Aus diesem Grund arbeitet das Konsortium des BMBF-geförderten Projekts GALA momentan intensiv anhand von Recherchen und Workshops an der Aufstellung eines Geschäftsmodells für die Verstetigung. Dazu werden vielfach in der Innovationsforschung erprobte Methoden eingesetzt, welche im folgenden Beitrag dargestellt werden.
‚Invest4Health‘ ist ein von der EU in der Förderreihe ‚Horizon Europe – Health‘ finanziertes Projekt, das im Januar 2023 an den Start gegangen ist. Es soll dazu dienen, neue Modelle für die Finanzierung von Gesundheitsförderung und Krankheitsprävention zu entwickeln, bei denen die Vorteile für das Gesundheitswesen und andere Sektoren die anfänglichen Aufwendungen überwiegen und die Stakeholder somit zur Präventionsförderung bewegt werden. Von Beginn an werden in das Projekt vier Testumgebungen einbezogen, an denen die Konzepte neuartiger Finanzierungsmodelle in der Praxis validiert werden sollen. Das FIR ist für eine dieser Testumgebungen verantwortlich, die neue Finanzierungsmechanismen für ergonomische Arbeitsgestaltung im Homeoffice in den Fokus rückt.
DecentraLEAD: Dezentral erfolgreich arbeiten / DecentraLEAD: Successful Decentralized Working
(2023)
Im Projekt „DecentraLEAD – Entwicklung eines Vorgehens zum Einsatz KMU-spezifischer Managementinstrumente für die Gestaltung dezentraler Arbeitsplatzkonzepte“ werden KMU zur erfolgreichen Umsetzung von hybridem Arbeiten und Remote Work durch dezentrale Arbeitsplatzkonzepte befähigt. Das Projekt wird zusammen mit dem International Performance Research Institute (IPRI) bearbeitet und von der Arbeitsgemeinschaft industrieller Forschungsvereinigungen Otto von Guericke e. V. gefördert. Ziel des Projekts ist es, KMU zeitnah durch praxisnahe und passgenaue Managementinstrumente für dezentrales Arbeiten zur erfolgreichen Umsetzung von hybridem Arbeiten und Remote Work zu befähigen.
CSOT (China Star Optoelectronics Technology), auch Shenzhen Huaxing Photoelectric Technology genannt, ist der führende LED-Lieferant der TCL Group und der zweitgrößte Produzent von LCD-Displays weltweit. Das Unternehmen nutzt Künstliche Intelligenz (KI) zur Automatisierung von Fehlerprüfungsprozessen, um seinen Wettbewerbsvorteil zu erhalten und auszubauen. Das Labeln (dt. Beschriftung/Etikettierung) von Datensätzen für das Training mit aktuellen KI-basierten Methoden ist jedoch zeit- und arbeitsintensiv und erfordert insgesamt bis zu 1 500 Stunden Trainingszeit für eine typische Produktionsfabrik mit mehreren Produktionslinien.
Um dieser Herausforderung zu begegnen, entwickelt das Hong Kong Industrial Artificial Intelligence and Robotics Centre (FLAIR) – gemeinsam initiiert vom RWTH Aachen Campus und dem Hong Kong Productivity Council – neue KI-basierte Segmentierungs- und Klassifizierungstechniken. Mit diesen Ansätzen wird das Data-Labeling von 20 Sekunden auf weniger als eine Sekunde reduziert. So werden mehr als 1 400 Arbeitsstunden pro Fabrik eingespart, was großes Potenzial für Qualitätsverbesserungen im Produktionsmanagement und geschätzte Einsparungen von mehr als 84.000 Euro bedeutet.
Ziel des Forschungsprojekts ‚PROmining‘ war die unternehmensneutrale Konzeptionierung, Entwicklung und Realisierung eines webbasierten Demonstrators zur Verbesserung der Prognosefähigkeit und Erhöhung der Kapazitätsauslastung von KMU in der deutschen Steine- und Erdenindustrie. Mit dem geplanten Demonstrator einer Plattformlösung sollte ein Anreiz für KMU geschaffen werden, die digitale Transformation anzugehen und die interne Datenhaltung zu verbessern. Das Projekt wurde vom FIR e. V. an der RWTH Aachen in Kooperation mit dem Institute of Mineral Resources Engineering der RWTH Aachen durchgeführt.
Das Forschungsvorhaben PROmining adressiert die Digitalisierung der deutschen S&E‑Industrie. Das Forschungsziel ist der Aufbau eines Demonstrators einer digitalen Plattform, mit der Unternehmen der S&E-Industrie befähigt werden mittels einer gesteigerten Prognosefähigkeit besser auf schwankende Nachfragen zu reagieren. Die gezielte Entwicklung und Implementierung der Digitalisierung in Form einer Plattformökonomie kann der S&E-Industrie mittelbaren und unmittelbaren Nutzen bieten.
Digitalization offers companies strategic advantages through the
simplification and optimization of business processes and is an
important lever for long-term growth. Numerous industries already
benefit from optimized coordination of capacities and resources by
integrating digital technologies into business processes. Digital platforms enable, e. g., the demand-based adjustment of asset capacities at peak loads on the basis of data-based forecasts. In particular, small and medium-sized enterprises in the German quarrying industry have so far been denied access to such technologies due to high investment and operating costs, high implementation efforts and heterogeneous machine fleets. This paper presents the functions of the data-centric platform demonstrator “PROmining” developed in
an AiF research project and validates them using case studies with
companies in the industry. The platform demonstrator offers marginally digitalised companies a tool with functions ranging from simple
operational data collection, the evaluation of capacity utilization,
to scenario development for regional demand, which can be used
as a blueprint within their own company. Thus, companies in the
quarrying sector are provided with a low-effort entry into the digital
transformation and a contribution to long-term competitiveness.
Die Branche der Steine und Erden (S&E) ist durch eine große Vielfalt unterschiedlicher Digitalisierungsgrade geprägt, wodurch ein Großteil der Unternehmen nur bedingt eine datenbasierte, betriebsinterne Optimierung von Prozessschritten und der Auslastung umsetzen kann. Um diese Unternehmen in ihren unterschiedlichen Reifegraden zu unterstützen, können digitale Plattformen eingesetzt werden.