Business Transformation
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Companies in the manufacturing industry are shifting towards a more service-oriented business model. One major challenge of this transformation is the information exchange between the different stages of the product-service-lifecycle.
We extend the existing body of knowledge by conducting an empirical study in the German manufacturing industry, addressing the cause-effect relationship between 1) information gathering over the product-service-lifecycle, 2) data analytics 3) interpretation and use of new information and 4) distribution of new product related information and the impact of these four aspects on performance.
The analysis reveals five different success factors with a significant impact on innovation and operation excellence. The implications from our research can help to develop new and more practical oriented Lifecycle-Product-Service-System approaches on the one hand. On the other hand it enables companies to focus on activities leading to higher service efficiency. Creating new stimuli will transform their existing business model to a more service-oriented one.
Die Digitalisierung und steigende Wettbewerbsintensität im Maschinen- und Anlagenbau zwingt Unternehmen dazu, ihre Wettbewerbsstrategien zu überdenken. Die etablierte strategische Positionierung der Kostenführerschaft scheidet in diesem Umfeld nahezu aus, da eine Differenzierung durch individuelle Leistungsangebote an den Kunden durch digitale Dienstleistungen deutlich attraktiver wird. Das bereits etablierte Konzept des Lösungsgeschäfts ist in Zeiten der digitalen Transformation der Unternehmen aktueller denn je und muss von Unternehmen umgesetzt werden.
Für Unternehmen bedeutet dies den oben genannten strategischen Wandel von einem reinen Sachgüterhersteller hin zu einem Lösungsanbieter mit individuellen Dienstleistungsangeboten.
Eine zentrale Herausforderung, um den Wandel erfolgreich zu gestalten, ist die Anpassung des Mitarbeiterverhaltens. Hier haben insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU) einen enormen Bedarf an Methoden, mit deren Hilfe die Transformation aufwandsarm und zielgerichtet begleitet wird.
Im Rahmen des Projekts wurde ein Vorgehen entwickelt, welches erstmals die Methoden des Behavioral Brandings in einen Managementansatz überführt, um eine zielgerichtete Anpassung des Mitarbeiterverhaltens bei der Transformation zum Lösungsanbieter zu gewährleisten. Dieses Buch entstand im Rahmen des Forschungsprojekts ‚fit4solution‘ des FIR an der RWTH Aachen gemeinsam mit dem Lehrstuhl für Marketing der RWTH Aachen und in der Zusammenarbeit mit kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) aus dem Bereich der produzierenden Industrie. Ausgehend von dieser Zielsetzung wurde ein KMU-gerechter, interdisziplinärer Ansatz für das Management der Transformation vom Produzenten zum Lösungsanbieter entwickelt und in Form eines individuell konfigurierbaren Methodenbaukastens, eines auf KMU zugeschnittenen Rollout-Konzepts und eines Train-the-Trainer-Konzepts bereitgestellt.
Die übergeordnete Zielsetzung des Forschungsprojektes war es, einen KMU-gerechten, interdisziplinären Ansatz für ein Management der Transformation vom Produzenten zum Lösungsanbieter zu entwickeln. Die daraus resultierende Forschungsfrage: „Wie kann durch einen interdisziplinären Ansatz und unter Nutzung des Konzepts des Behavioral Branding der Prozess der Veränderung zu einem Lösungsanbieter für KMU wirtschaftlich effizienter und in Anhängigkeit von relevanten Unternehmenscharakteristika gestaltet werden?“, wurde im Projekt innerhalb von sechs Arbeitspaketen erfolgreich beantwortet.
Transformationsprozesse sind insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) mit einem hohen Realisierungsrisiko verbunden. Aufgrund ihrer begrenzten Personal- und Finanzressourcen birgt Wandel immer eine potenzielle Gefahr für das laufende Geschäft und stellt Management und Belegschaft vor größte Herausforderungen.
Eine Art der radikalen Neupositionierung für Unternehmen ist die Entwicklung neuer Leistungen (Services) um ein bestehendes Produkt herum. Dabei muss die zugrundeliegende Vision eines Wandels zum Lösungsanbieter im Unternehmen internalisiert werden und deswegen Mitarbeiterroutinen angepasst werden, ohne dabei Ressourcen zu vergeuden.
Wie häufig bündelt auch hier der englische Begriff zahllose deutsche Entsprechungen, die von „Störung“ über „Bruch“, „Riss“ und „Spaltung“ bis zu „Zersprengen“ reichen. Dieses Spektrum gibt zum Inhalt einen ersten Anhaltspunkt, denn Disruption kann sich in all diesen Dimensionen zeigen. Verschiedene Theorien liefern zudem Erklärungen für die Geschehnisse rund um Disruption.
Die bekannteste Theorie stammt vom Professor der ‚Harvard Business School‘, Clayton Christensen. Er nutzt den Begriff „Disruptive Innovation“ und erklärt mit seiner Theorie den Erfolg von Unternehmen wie Netflix, Apple und Co. Eine Betrachtung der Grundüberlegungen seiner Theorie kann nicht ausbleiben, wenn man sich mit dem Thema näher beschäftigen und die Fragen nach der Bedeutung von Disruption für das eigene Unternehmen diskutieren möchte.
Die Digitalisierung betrifft alle Branchen und Unternehmen. Soweit ein alter Hut und (fast) nichts Neues.
Jedoch beobachten wir als FIR verstärkt in unseren Industrieprojekten, dass Digitalisierungsinitiativen im Unternehmen meist enthusiastisch begonnen werden, sie jedoch oftmals nicht auf ein konkretes strategisches Ziel ausgerichtet sind, sowie teilweise sogar unkoordiniert und in vielen, nicht abgestimmten Kleinprojekten ablaufen.
Für Unternehmen stellt sich folglich die Frage, wie sie einen konkreten strategischen Korridor definieren können, an dem sich das Digitalisierungsprogramm und die konkreten einzelnen Projekte ausrichten und steuern lassen.
Die digitale Transformation ist das bestimmende Managementthema unserer Zeit. Gleichzeitig stellt die erfolgreiche Digitalisierung die Unternehmensführungen weltweit vor enorme Herausforderungen. Jenseits der Chancen für neue Wertschöpfungsströme gehen viele Unternehmen diesen Megatrend nicht proaktiv an, sondern sind den technologischen Entwicklungen gegenüber eher reaktiv eingestellt. Der folgende Beitrag behandelt die Theorie, Konzeption und konkrete Realisierung eines Werkzeugs zur systematischen Vorbereitung für die digitale Transformation von Unternehmen. Durch die Darstellung integrierter Handlungsfelder als sogenannte Heatmap werden Stärken und Schwächen der eigenen Position hinsichtlich der Digitalisierung transparent dargestellt. Hierbei wird die digitale Transformation nicht nur technologisch, sondern aus multidimensionalen Perspektiven betrachtet. Hierdurch werden Zusammenhänge schnell ersichtlich, und Handlungsmaßnahmen können einfach abgeleitet werden. Das konzipierte Werkzeug bietet hierbei Diskussionsanreiz und hilft bei der Entscheidungs- sowie Maßnahmenpriorisierung zur erfolgreichen Gestaltung der digitalen Transformation.
Durch die zunehmende Globalisierung und Digitalisierung sowie die daraus resultierende Transparenz ist der Schutz von geistigem Eigentum insbesondere für digitale Produkte und Smart Services essenziell für die Unternehmen von heute. In diesem Zusammenhang gelten Patente als stärkstes Recht zum Schutz des geistigen Eigentums. Jedoch kann die Beschaffung eines Patents bis zu 200.000 Euro kosten. Aus diesem Grund ist es für Unternehmen erforderlich, den Nutzen und die Chancen sowie die Kosten und Risiken von Patenten sorgsam abzuwägen. Dabei ermöglicht das bewusste Verfolgen einer Strategie, welche die Potenziale sowie die Risiken berücksichtigt, den Wert geistigen Eigentums im eigenen Unternehmen zu nutzen und zu maximieren. Jedoch ist Software ohne einen spezifischen technischen Beitrag grundsätzlich nicht vor dem Gesetz mit Patenten zu schützen. Daher erfordert die Generierung von digitalen Patenten ein Umdenken und eine andere Herangehensweise. Unternehmen sollten einen geschäftsgetriebenen Ansatz verfolgen, um effektive und effiziente Patente zu generieren und somit einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen. Zudem sollten Patente hinsichtlich der Kosten und Nutzen evaluiert werden, um ein möglichst wirtschaftliches Ergebnis zu erreichen. Das im Folgenden beschriebene Entscheidungsmodell zum Schutz des geistigen Eigentums von digitalen Produkten und Smart Services kann Unternehmen auf Grundlage einer Kosten-Nutzen-Analyse durch den Prozess der Patentierung begleiten und diese bei der Entscheidungsfindung unterstützen.
Der Bereich der intelligenten Gebäudetechnik bietet großes Potenzial zur Entwicklung von datenbasierten Dienstleistungen und innovativen Geschäftsmodellen.
Besonders kleine und mittlere Unternehmen (KMU) aus dem Bereich der technischen Gebäudeausrüstung (TGA) haben dieses Potenzial erkannt. Der Aufbau des Geschäftsfeldes Smart Building erfordert jedoch technologische und organisatorische Forschungs- und Entwicklungsarbeit für die Hersteller von TGA sowie ein abgestimmtes und konsistentes Vorgehen auf der strategischen Unternehmensebene.
Im Projekt SmartBuilding haben wir uns dieser Problematik angenommen, um den Transformationsprozess von Herstellern von TGA (technischer Gebäudeausrüstung) in speziellen KMU zum Anbieter datenbasierter Dienstleistungen methodisch sowie inhaltlich zu unterstützen.
Für Erfolge bei Transformationsprozessen ist eine starke Führung unabdingbar. Diese muss klassisches Führungswissen mit den Anforderungen einer digitalisierten Wirtschaft zusammenführen. Wie dies gelingen kann, erläutert im Interview Jonas Müller. Er ist Experte für Transformationserfolg (s. VÖ "Return on Transformation: Wie Sie mit der Kennzahl RoT den Erfolg messbar machen", https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/searchtype/latest/docId/2605/start/0/rows/10) und hat sich auch mit der Rolle der Führungskräfte als Treiber der Transformationsprozesse auseinandergesetzt.
Die rasante Entwicklung digitaler Technologien und die Umstellung auf nachhaltige Praktiken sind zwei Auslöser dafür, dass immer mehr Unternehmen in Deutschland grundlegende Transformationen anstoßen. Die aktuellen Veränderungen erfordern von strategischen Entscheidungsträgern mehr denn je ein hohes Maß an Anpassungsfähigkeit. Während einige Unternehmen Vorreiter werden und davon profitieren, verlieren zögernde an Wettbewerbsfähigkeit. Doch wie können Unternehmen überhaupt messen, ob sie mit ihrer Transformation erfolgreich sind? Hierzu wurde am Forschungsinstitut für Rationalisierung (FIR) e. V. an der RWTH Aachen ein Modell entwickelt, das Unternehmen bei der Bewertung ihrer Transformationsprojekte unterstützt.
Ziel des vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderten Projekts ‚Y-Mas‘ ist es, neben der Entwicklung eines nachhaltigen Weiterbildungsangebots für das spanischsprachige Lateinamerika internationale Bildungsnetzwerke aufzubauen, um Zusammenarbeit und Wissenstransfer zwischen Bildungsanbietern, Unternehmen und Institutionen zu fördern. Das Projekt ‚Y-Mas‘ trägt dazu bei, Herausforderungen im Bereich der industriellen Produktion in Lateinamerika in einem Netzwerkansatz effektiver anzugehen und innovative Lösungsansätze mit internationalen Partnern zu entwickeln.
Auch unter Einsatz KI-basierter Technologien bleibt der Mensch ein wichtiger Bestandteil produzierender Unternehmen. Dabei stehen insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU) vor der Herausforderung, die Implementierung von Digitalisierungskonzepten und innovativer Technik nicht nur effizient, sondern auch menschengerecht zu gestalten. Deshalb ist es wichtig, regionale Unternehmen bei der Digitalisierung zu unterstützen sowie entsprechende Qualifizierungs- und Schulungsmaßnahmen bereitzustellen. Mit diesem Ziel ist im Oktober 2021 das interdisziplinäre Verbundprojekt ‚AKzentE4.0 – Arbeitswissenschaftliches Kompetenzzentrum für Erwerbsarbeit in der Industrie 4.0‘ mit einer Laufzeit von fünf Jahren gestartet. Die Grundlage für das Kompetenzzentrum bildet eine Bedarfsanalyse, die bereits die Unterstützungsanforderungen sowie erste Bedenken der Unternehmen in Bezug auf innovative Technik abbildete. Um die Ergebnisse des Projekts nachhaltig zu verstetigen, soll das daraus resultierende Kompetenzzentrum als regionale Anlaufstelle für Wissen und Vernetzung dienen.
Zentrale Triebkräfte wie die Mobilitätswende, die Nachhaltigkeitswende, die Digitalisierung und eine dynamische Veränderung der Arbeitswelt führen zu einschneidenden, notwendigenTransformationsprozessen in der Automobilindustrie. Dabei stellt insbesondere der Wandel hin zur Elektromobilität die Zulieferer umformtechnischer Bauteile des Antriebsstrangs vor existenzielle Herausforderungen und erhöht den Druck, ihre Wertschöpfungsketten und Geschäftsmodelle zukunftsorientiert auszurichten, um weiterhin am Markt bestehen zu können. Genau hier setzt das Forschungsprojekt ‚TuWAs‘ an und dient dem Ziel, konkrete Entscheidungshilfen und Transformationskonzepte für ebenjenen Industriezweig zu erarbeiten und darüber hinaus wichtige Impulse für den Erhalt von Arbeitsplätzen, Know-how und Fertigungsnetzwerke in Deutschland und Europa zu geben. So wird ein signifikanter Beitrag zur erfolgreichen Transformation der betroffenen Unternehmen geleistet.
Dieser Bericht enthält die zentralen Ergebnisse einer Studie des Center Integrated Business Applications im Auftrag der proALPHA Business Solutions GmbH und wurde in Kooperation mit dem FIR e. V. an der RWTH Aachen durchgeführt.
Ziele der Studie:
- Analyse des Marktes von CO2-Management-Software,
- die Bestimmung der Informationsverfügbarkeit zur CO2-Bilanzierung sowie potenzieller Stellschrauben zur CO2-Reduktion mittels Business-Software.
Robotic Process Automation (RPA) gewinnt durch die Möglichkeit, repetitive Administrationsprozesse zu automatisieren und Effizienzpotenziale zu heben, zunehmend an Bedeutung. In der Praxis scheitern jedoch viele Implementierungsprojekte. Dies resultiert primär aus dem fehlenden Verständnis darüber, wie sich die Einführung von RPA auf das Gesamtsystem Organisation auswirkt. Es entsteht eine wachsende Kluft zwischen dem Leistungsversprechen von RPA und der Fähigkeit von Unternehmen, jenes auszuschöpfen. Trotz der exponentiellen Geschwindigkeit des technologischen Fortschritts mangelt es vielen Unternehmen an der notwendigen Adaptionsfähigkeit, welche für den nachhaltigen Erfolg einer RPA-Implementierung essenziell ist. In diesem Kontext spielt die Optimierung der im Einklang stehenden Dimensionen Mensch, Technik und Organisation eine zentrale Rolle. Durch eine systematische Literaturrecherche wird aufgezeigt, dass bisherige Ansätze diesen Zusammenhang nur unzureichend betrachten. In der heutigen Forschungslandschaft existiert kein Modell, welches die technischen, sozialen und organisatorischen Komponenten, die im Zuge der RPA-Einführung zu berücksichtigen sind, darlegt. Angelehnt an das soziotechnische Systemdenken und den Prozess der Fallstudienforschung werden theoriegeleitet Dimensionen und Elemente einer RPA-spezifischen soziotechnischen Systemarchitektur identifiziert und erläutert. Das daraus resultierende Modell zur Unterstützung von Unternehmen bei der RPA-Einführung wurde mit einer Vielzahl Industrievertretern im Rahmen des öffentlichen Forschungsprojekts RPAsset des FIR e. V. an der RWTH Aachen validiert.
Das Branchenbild der deutschen Steine- und Erdenindustrie (S&E-Industrie) wird von kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) dominiert. Als Rückgrat der deutschen Industrie sehen sich die KMU der S&E-Industrie mit komplexen Herausforderungen, insbesondere hinsichtlich der Digitalisierung, konfrontiert. Daraus folgt, dass eine Vielzahl an Risikobarrieren und Hemmschwellen zu einer Einschränkung in der Anpassung an neue Technologien führt und die damit verbundene Ausweitung der Digitalisierung innerhalb der Branche ausbleibt. Die Implementierung aktueller Soft- und Hardwarelösungen erzeugt bislang ein erhöhtes Maß an Mehraufwand, welches aufgrund begrenzter Ressourcen, insbesondere für kleine Betriebe, parallel zum Tagesgeschäft kaum zu bewältigen ist. Darüber hinaus herrscht oftmals ein unzureichendes Datenmanagement vor, welches neben den bisher nicht ausreichend differenziert betrachteten Nachfrageschwankungen zu einer Minderung der Prognostizierbarkeit in S&E-Betrieben führt. Resultierend aus diesen Defiziten ist die betriebsinterne Optimierung der Auslastung nur bedingt möglich. Zudem können andere Betriebe des Unternehmensverbunds zur Verfügung stehende ungenutzte Kapazitäten nicht erkennen. Im Rahmen des Forschungsprojekts 'PROmining' konnte über qualitative Expertengespräche ebenfalls identifiziert werden, dass eine differenzierte, also unternehmensspezifische Art der Erfassung, Speicherung und Nutzung von Daten vorliegt. Es ist folglich keine einheitliche Struktur in der Handhabung von Daten in der Branche festzumachen. Dadurch findet die Analyse von vorhandenen Zustandsdaten häufig nicht statt und die Potenziale der Digitalisierung finden keinen Eingang in die Unternehmensprozesse. Die betriebsinterne Optimierung von Prozessschritten und der Auslastung ist infolge unzureichenden Datenmanagements aktuell nur bedingt möglich. Daher bedarf es Filterung und konkretisierter Bündelung der Daten, um eine zielführende Auswertung und darauffolgende Umsetzung zu initiieren.
A stronger work orientation or even the integration of learning into activities will be one of the central basic requirements for the success of Industrie 4.0. Using the example of the project 'E-Mas – Exporting blended vocational education and training for industrial process design and optimization into the Mexican automotive sector', the paper discusses the development and implementation of a highly work oriented further education program. Together the partners Research Institute for Industrial Management (FIR) e. V. at RWTH Aachen University, MTM ASSOCIATION e. V. [MTMA], WBA Aachener Werkzeugbau-Akademie GmbH [WBA] in cooperation with the Mexican Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey [ITESM] pursue the goal of designing and exporting innovative further education programs for skilled workers, developers, and operative management personnel of the Mexican automotive sector and especially German companies operating in Mexico.
Die Belfor DeHaDe GmbH ist ein mittelständisches Unternehmen an den
Standorten Hamm, Berlin, Frankenthal und München und unterstützt mit
rund 100 Beschäftigten seit über 40 Jahren Unternehmen jeder Art bei der Behebung und Vermeidung von Schadenereignissen am Maschinen- und
Anlagenpark. Als 100-prozentige Tochter der US-amerikanischen BELFOR
Holding mit Sitz in Birmingham (Michigan) ist die DeHaDe einer der
größten Schadenssanierer in Deutschland und Spezialist in der Sanierung und Instandsetzung von Maschinen und Anlagen. Die DeHaDe bietet Leistungen von der kleinen Reparatur an Maschinenteilen bis hin zu einer umfassenden Sanierung und Instandsetzung nach einem komplexen Schaden (z. B. Schaden an der Maschine durch Brand, Wasser, Rost etc.) an.
Die Ausgangssituation bei der DeHaDe ist derart gelagert, dass die
Anforderungen an Servicetechniker*innen durch wechselnde weltweite
Einsatzorte, schnellere Reaktionszeiten, höhere Produktvielfalt und -komplexität, höhere Prozessvielfalt und Reparaturen auch an digitalen Komponenten der Maschinen steigen. Dies führt zu enormen Kompetenz- und Wissensbedarfen innerhalb von Serviceeinsätzen, denen aufgrund des
Fachkräftemangels immer häufiger auch ungelernte Kräfte entgegentreten
müssen. Zahlreiche, vor allem komplexere Problemstellungen
(z. B. die Wartung einer Maschine durch einen Servicetechniker),
können oft nicht mehr autonom durch eine Person durchgeführt
werden, sondern zur Erfüllung der technischen Services ist das interdisziplinäre Wissen mehrerer Wissensträger eines Unternehmens notwendig.
Um das notwendige Wissen zur Erbringung der Dienstleistungen durch
alle relevanten Wissensträger zu bündeln und gleichzeitig wirtschaftliche
Prozesse zu ermöglichen, ist daher die Kollaborationsfähigkeit der Beschäftigten
bzw. die Kollaborationsproduktivität zu steigern.
Der im Jahre 1994 gegründete 'DMG MORI'- Konzern ist ein weltweit führender Hersteller von hochpräzisen Werkzeugmaschinen und nachhaltigen Technologien, die am Anfang weltweiter Wertschöpfungsketten stehen. Die Global-One-Company verfügt über insgesamt 12.000 Beschäftigte an den 111 Vertriebs- und Servicestandorten und 16 Produktionswerken. Das Segment Industrielle Dienstleistungen beinhaltet die Geschäftstätigkeit der Bereiche Vertrieb und Services. In den Services integriert der Konzern sämtliche Dienstleistungen und Serviceprodukte rund um den gesamten Lebenszyklus ihrer Werkzeugmaschinen. Hier ist auch die im Jahre 2008 gegründete DMG MORI Spare Parts GmbH einzuordnen, der als Projektpartner im eLLa4.0-Projekt mitwirkte. Aufgabe der Spare-Parts ist der weltweite Verkauf von Ersatzteilen für 'DMG MORI'-Werkzeugmaschinen. Die Ersatzteilverfügbarkeit liegt bei mehr als 95 Prozent, mehr als 200.000 Ersatzteile sind sofort lieferbar. Hauptsitz der insgesamt vier Zentrallager der DMG MORI Spare Parts GmbH ist Geretsried, wo rund 150 Mitarbeitende beschäftigt sind. Weitere Standorte sind in Dallas, Shanghai und Iga zu finden, weitere Lokallager in Mexiko, Brasilien und Indien für Emergency Parts. Viele Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus, so auch DMG MORI, sind in einer Situation, in der es für die Stärkung ihrer Marktposition im globalen Wettbewerb nicht mehr ausreicht, ihr Kerngeschäft allein zu betreiben. Vielmehr gewinnen die Bereiche Service und After-Sales, insbesondere die Ersatzteillogistik als die Bereitstellung von Ersatzteilen und deren Zusammenführung mit dem defekten Primärprodukt, zunehmend an Bedeutung, weshalb auch die Spare Parts GmbH im DMG-Konzern eine immer wichtigere Rolle einnimmt.
Führungskräften wurde schon immer eine zentrale Bedeutung für die Befähigung von Beschäftigten und Teams sowie die Förderung von Kollaboration in Organisationen zugeschrieben. Allerdings gab und gibt es in Organisationen noch immer zahlreiche Führungskräfte, die mit starkem Hierarchiedenken und narzisstischem Verhalten agieren und nicht in der Lage oder willens sind, die Selbstwirksamkeit ihrer Beschäftigten und Teams zu fördern. Studien, beispielsweise vom Gallup-Institut aus dem Jahr 2022, zeigen, dass es um die Führung in Organisationen in Deutschland aus Sicht der Geführten nicht gut bestellt ist. So lag der Anteil der Beschäftigten, die vor der Corona-Pandemie motiviert bei der Arbeit waren, nur bei nur 16 Prozent. Die Mehrheit der Beschäftigten (84 Prozent) machte "Dienst nach Vorschrift" und 40 Prozent fühlen sich gestresst. Im digitalen Zeitalter und in Zeiten der New-Work-Transformationen, in denen die Arbeit in verteilten, diversen und funktionsübergreifenden Teams immer wichtiger wird, kann ein Defizit an guter Führung, die die interne Zusammenarbeit, Teamarbeit und eine offene Lernkultur proaktiv fördert, gravierende negative Auswirkungen auf Organisationen haben. Schlecht geführte Organisationen (Stichwort: “Bad Leadership” (Kuhn u. Weibler 2020) sind oft von Konflikten, Missverständnissen und geringer Moralität geprägt. Dies kann zu einem toxischen Arbeitsumfeld führen, in dem die Beschäftigten permanent gestresst und unzufrieden sind. Vor diesem Hintergrund sollten Führungskräfte Interaktionskompetenzen entwickeln, um ihre Beschäftigten individuell und als Team zu coachen, um die Herausforderungen der digitalisierten Arbeit und die von ihnen geforderte Agilität und Flexibilität zu bewältigen.
Im Folgenden wird genauer beleuchtet, worum es bei Coaching-Leadership
in einer sich zunehmend digitalisierenden Arbeitswelt geht und
was diesen Führungsstil von traditionellen Führungsstilen unterscheidet.
In einer sich ständig verändernden Welt ist Führung wichtiger denn je. Die Herausforderungen, denen Unternehmen heutzutage gegenüberstehen, erfordern transformationale und authentische Führungskräfte, die in der Lage sind, sich in sozialen Bezügen und Situationen angemessen und konstruktiv ausdrücken zu können, zu handeln und zu sprechen und den gesamten unternehmensbezogenen (digital unterstützten) Interaktionsraum (Mensch-Technik-Organisation) in normativer, strategischer und operativer Hinsicht gestalten zu können. Führungskräfte müssen in der Lage sein, komplexe Probleme zu lösen und Teams zu motivieren. Sie müssen insbesondere über eine gute Auffassungsgabe, Problemlösungskompetenz sowie digitale Kompetenzen verfügen, aber gleichzeitig auch persönliche Kompetenzen besitzen und offen für neue Ideen und Herausforderungen sein. Entsprechend ist es für viele Unternehmen von entscheidender Bedeutung, dass ihre Führungskräfte dementsprechend weitergebildet werden. In jüngster Vergangenheit ist das Thema der Führungskräfteentwicklung daher verstärkt in den Fokus von Wissenschaft und Praxis gerückt.
Einleitung der Herausgeber
(2023)
Im vorliegenden Sammelband wird den Fragen nachgegangen, was gute
Führung und Arbeit in der soziodigitalen Transformation bedeuten,
welche Kompetenzen von Führungskräften an Bedeutung gewinnen und
wie diese Kompetenzen aufgebaut werden können. Die Beiträge beruhen
auf Ergebnisse und Erfahrungen des im Dezember 2022 abgeschlossenen
dreijährigen Verbundforschungsprojektes Gute Führung und Arbeit
in der soziodigitalen Transformation. Gefördert wurde das Projekt durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) und den
Europäischen Sozialfond (ESF). Beteiligt waren als Konsortialführer die Sozialforschungsstelle (sfs) der TU Dortmund, das Fraunhofer IAO Stuttgart sowie der FIR e. V. an der RWTH Aachen. Von betrieblicher Seite waren beteiligt die BEUMER Group (Entwicklung einer Netzwerkorganisation und eines Netzwerktools), Belfor DeHaDe (Erprobung von VR-Brillen im Technischen Service), DMG Mori (Einführung von Bots im Bereich der Lagerhaltung) sowie die WBS Training GmbH (Entwicklung einer Führungskräftewerkstatt). Die Rolle der Wissenschaft bestand darin, die Führungskräfte bei der Entwicklung und Einführung ihrer Vorhaben zu unterstützen und gleichzeitig in verallgemeinernder Perspektive zu eruieren, wie sich Aufgaben von Führung in der Digitalisierung verändern und welche Kompetenzen wichtiger werden. Auf Grundlage dieser Erfahrungen wurde ein einwöchiges Führungskräftetraining entwickelt und erprobt. Die Besonderheit bestand u. a. darin, dass die digitalen Lernwelten
der Demofabrik Aachen und des Future Work Labs des Fraunhofer
IAO in Stuttgart für die Führungskräfteentwicklung erschlossen wurden.
Ausgangspunkt der Projektarbeit war eine explorative Befragung von Expert*innen aus Wissenschaft und Praxis zu Anforderungen und Kompetenzbedarfen von Führungskräften.
228 Kilogramm an Lebensmittelverpackungsmüll produzieren wir pro Kopf und Jahr in Deutschland. Rekordwerte wie diese verdeutlichen, dass eine Kreislaufwirtschaft gerade bei Lebensmittelverpackungen aus Kunststoffen derzeit leider kaum verfolgt wird. Neben technischen Herausforderungen sind die Haupthindernisse für die Schließung des Kreislaufs vor allem mangelnde Transparenz und Informationsdefizite bezüglich Herkunft, Qualität, Menge und zukünftiger Verfügbarkeit von Rezyklaten. Das Forschungsprojekt ‚COPPA‘ dient dazu, eine offene und skalierbare, digitale Plattform zu entwickeln, die Vernetzung und Informationsaustausch zwischen Unternehmen entlang der Wertschöpfungskette der Lebensmittelverpackungsindustrie fördert. Dadurch wird eine lückenlose Nachverfolgung von Verpackungskunststoffen ermöglicht.
Die Vernetzung von Mitarbeiter*innen und Maschinen sowie die zunehmende Automatisierung, auch von Wissensarbeit, wird die Rolle der Beschäftigten im industriellen Wertschöpfungsprozess fundamental verändern. Aus diesem Grund ist arbeitsbezogene Kompetenzentwicklung aus wirtschaftlicher, gesellschaftlicher sowie sozialer Perspektive ein zentraler Schlüsselaspekt für die mittelfristige Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit. Personalabteilungen haben bislang jedoch meist nur bedingt Kenntnisse über die bevorstehenden Veränderungen und die sich daraus ergebenden Kompetenzanforderungen an die Mitarbeiter*innen. Ziel des Forschungsvorhabens LidA war es, die sich aufgrund der fortschreitenden Digitalisierung verändernden Kompetenzanforderungen entlang definierter Industrie-4.0-Reifegradmodelle zu spezifizieren. Hierzu wurden Beschäftigte befähigt, indem zum einen ihre Selbstlernkompetenz gefördert wurde und zum anderen individuelle Lernpfade abgeleitet worden sind. Anschließend wurden diese mit passender Didaktik in Lehr- und Lernmodule überführt und auf einer bewährten Open-Source-Plattform für eine breite Nutzergruppe verfügbar gemacht. Diese soll einem breiten Nutzerkreis, speziell KMU, eine bedarfsgerechte Schulung der Mitarbeiter*innen im Zeitalter des digitalen Wandels gewährleisten.
Ziel des vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderten Projekts ‚Y-Mas‘ ist es, neben der Entwicklung eines nachhaltigen Weiterbildungsangebots für das spanischsprachige Lateinamerika internationale Bildungsnetzwerke aufzubauen, um Zusammenarbeit und Wissenstransfer zwischen Bildungsanbietern, Unternehmen und Institutionen zu fördern. Das Projekt ‚Y-Mas‘ trägt dazu bei, Herausforderungen im Bereich der industriellen Produktion in Lateinamerika in einem Netzwerkansatz effektiver anzugehen
und innovative Lösungsansätze mit internationalen Partnern zu entwickeln.
Die resilienten Unternehmen der Zukunft kooperieren mit ihren Wettbewerbern, schreiben Gerrit Hoeborn, Daniel Spindler und Lukas Stratmann vom FIR an der RWTH Aachen. Doch nur mit einer klaren Strategie und einem gesunden Business-Ecosystem stellt sich der gewünschte Erfolg ein. In ihrem Gastbeitrag erläutern die Experten, was genau Business-Ecosystems und Koopetition sind. Sie beschreiben Strategien für den langfristigen Erfolg resilienter Unternehmen im Business-Ecosystem anhand eines Praxisbeispiels.
Europa als erster klimaneutraler Kontinent bis 2050 – unter diesem ambitionierten Ziel treibt die Europäische Union eines der größten Transformationsprogramme dieses Jahrhunderts voran. Das Leben und die Gesellschaft wie sie heute existiert, werden in allen Bereichen signifikanten Musterwechseln unterliegen. Von zentraler Bedeutung bei dieser Transformation wird die Mobilität von Personen und Gütern sein. Eine Reduktion von 90 % der Treibhausgasemissionen soll in weniger als drei Dekaden realisiert werden. Insbesondere im Bereich der Urbanen Logistik ist ein nahtloses Zusammenspiel der verschiedensten Akteure, unterstützt durch neuartige digitale und physische Infrastrukturen, notwendig, um eine nachhaltige Zielerreichung bei mindestens konstantem Serviceniveau sicherzustellen. Cross-industrielle Ansätze, die über das Zusammenspiel von komplementären Lösungsbausteinen Co-Creation ermöglichen, werden zum zentralen Wettbewerbsvorteil für alle Akteure. Die Gestaltung von Business Ecosystems rückt deshalb zunehmend in den Fokus und wird aufgrund des enormen Potenzials für die Urbane Logistik in diesem Beitrag beleuchtet.
Mit der Digitalisierung gehen Transformationsprozesse einher, welche einen Wandel in der Arbeits- und Organisationsstruktur bedingen. Digitale Medien halten Einzug in die Weiterbildung im Unternehmen und die Personalentwicklung gewinnt stetig an Bedeutung. Die Arbeitswelt wird bestimmt von schnellen Änderungen durch neue Produkte, Prozesse und Tools, mit denen andere Kompetenzen der Beschäftigten wichtig werden. Welche Kompetenzen in der Arbeit benötigt und weiterentwickelt werden können, wird maßgeblich von den Aufgaben der jeweiligen Tätigkeitsfelder bestimmt. Darüber hinaus gewinnt die Kombination von Lernen und Arbeiten immer mehr an Bedeutung. Dieser Artikel beschäfigt sich mit der Weiterbildung, den benötigten Kompetenzen und der Entwicklung eines Selbstbewertungs-Tools für Unternehmen.
Die Transformationsprozesse im Zuge der Digitalisierung und der erfolgreiche Wandel zur Industrie 4.0 stellen Unternehmen und ihre Beschäftigten auch in Bezug auf die Weiterbildung vor große Herausforderungen. Für einen erfolgreichen digitalen Wandel ist kontinuierliches und lebenslanges Lernen einer der grundlegenden Bausteine. Allerdings erschwert unter anderem die Intransparenz des Weiterbildungsmarktes das Zusammenstellen von beispielsweise individualisierten Angeboten. Im Verbundprojekt ‚Learning
Journey. Individuell. Informell. Mobil‘ (‚LIMo‘), welches durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert und durch das Bundesinstitut für Berufsbildung (BIBB) betreut wird, wird ein Selbstbewertungs-Tool für Unternehmen entstehen, das hierfür direkt eine Lösung anbietet. Der „LIMo-Navigator“ fragt die benötigten Kompetenzen ab und überprüft den aktuellen Stand der Weiterbildung sowie die Lernkultur im Unternehmen. Ziel ist es, Entwicklungsbedarfe aufzudecken und darauf basierend einen individuellen, auf das Unternehmen abgestimmten Kompetenzkatalog vorzuschlagen.
Der LIMo-Navigator extrahiert in kurzer Bearbeitungszeit den individuellen Reifegrad eines Unternehmens in Bezug auf dessen Weiterbildungspotenziale. Dadurch soll die Gestaltung individueller Weiterbildung im Unternehmen erleichtert werden.
Digital Leadership
(2020)
This article describes digital leadership-specifically character and competency-that differentiate digitally mature organizations from digitally developing organizations. We assess the differentiated actions of leaders of digitally mature organizations and discuss their results. The study is based on Patterns of Digitization survey with insights from 559 decision makers across five geographic regions-America, Europe, Asia, Africa, and Oceania designed to assess how companies are implementing digital transformation, the various strategies they employ, the investments they make, and the actions they take to achieve large-scale institutionalized digital transformations. The insights gleaned from the study should help lagging companies understand what is involved in implementing a digital transformation and what they need to do to catch up.
Patterns of Digitization
(2020)
This article describes the results of Patterns of Digitization survey designed to assess how companies are implementing digital transformation. The survey includes the various strategies companies employ, the technologies they invest in, and, in particular, the actions they take to overcome the organizational resistance that is common to most large-scale transformations. Digital transformation is reshaping entire segments of our society and industries of every type:
communications, retail, and increasingly healthcare, medicine, agriculture, and manufacturing.
While a few companies seem to reach front-runner status, the majority seem to lag. This phenomenon is a top concern of boardrooms worldwide and motivated the development of this study. To help these organizations, we highlight the important actions all companies are taking as well as the differentiated actions digitally mature companies are undertaking to transform their businesses. These insights should help lagging companies understand what is involved in
implementing a digital transformation and what they need to do to catch up.
Patterns of Digitization
(2019)
This article describes the results of a survey designed to assess how companies are implementing digital transformation, including the various strategies they employ and the actions they take to achieve large-scale transformations. While a few companies seem to reach front-runner status, the majority seem to lag behind. This phenomenon is a top concern of boardrooms worldwide and motivated the development of this study. To help these organizations, we highlight differentiated strategic principles and characteristics of the companies' design processes digitally mature companies undertake to transform their businesses. These insights should help lagging companies understand what is involved in implementing a digital transformation and what they need to do to enforce this transformation.
Innovation is one of the key drivers of growth, development, and profitability, which increases competitive advantages and has recently been moving towards industry 4.0 technologically. This motivates companies to update their business models (BM) towards industry 4.0. Moreover, there is a technique with the primary characteristics for achieving this motivation called "cross-industry innovation". Cross-industry innovation is a new method of innovation that concerns the creative translation and imitation of existing solutions from other industries for responding to the needs of the current market, sectors, areas, or domains. The challenge is to find out how far managers can rely on that to innovate their BM towards Industry 4.0. The aim of this study was to investigate the application of cross-industry innovation for designing industry 4.0 BM and explore the extent to which companies can rely on it as it has not been used for this purpose previously. This study utilized a database analysis to compare cross-industry innovation practices with industry 4.0 BM's characteristics in terms of value proposition, value creation, and value capture levels. In addition, some interviews were conducted with companies that had previously implemented cross-industry innovation to validate and generalize the results. The results indicated that cross-industry innovation practices can better fulfill flexible and dynamic networks, connected information flows, high efficiency, high scalability, and high availability in terms of value creation as well as variabilization of prices and costs in terms of value capture. Therefore, it demonstrated that cross-industry innovation was a more dependable and applicable strategy for designing the BM of Industry 4.0 than current practices.
The use of Business Analytics (BA) helps to improve the quality of decisions and reduces reaction latencies, especially in uncertain and volatile market situations. This expectation leads a continuously rising number of companies to make large investments in BA. The successful use of Business Analytics is increasingly becoming a differentiator. At the same time, the use of BA is not trivial, rather, it is subject to high socio-technical requirements. If these are not addressed, high risks arise that stand in the way of successful use. In particular, it is important to consider the risks in relation to the different types of BA in a differentiated way. So far, there is a lack of suitable approaches in the literature to consider these type-specific risks with regard to the socio-technical dimensions: people, technology, and organization. This paper addresses this gap by initially identifying risks in the use of Business Analytics. For this purpose, possible risks are identified using a systematic literature review and verified with a Delphi survey with various partners experienced in dealing with BA. Subsequently, the identified and validated risks are assigned to three different types of Business Analytics (Descriptive, Predictive and Prescriptive Analytics) and assessed in order to systematically address and reduce the risks. The result of this paper is an overview of the interactions between the socio-technically assigned risks, summarized in a risk catalog, and the different types of Business Analytics.
The quarrying industry, which largely consists of less digitized SMEs, is an integral part of the German economy. More than 95% of the primary raw materials produced are used by the domestic construction industry. Quarrying companies operate demand-oriented with short planning horizons at several locations simultaneously. Due to the low level of digitization and the reluctance to share data, untapped efficiency potential in data-based demand forecasting and capacity planning arises. The situation is aggravated by the fact that SMEs have a heterogeneous mobile machinery so as not to become dependent on individual suppliers, and that transport distances of over 50 kilometers are uneconomical due to high transport costs and low material values. Within the research project PROmining a data-centric platform which improves demand forecast accuracy and multi-site capacity utilization is developed. One of the core functionalities of this platform is an industry-specific demand forecasting model. Against this background, this paper presents a methodology for establishing this forecasting model. To this end, expected demands of secondary industry sectors will be analyzed to improve mid-term volume-forecasting accuracy for the local quarrying industry. The data-centric platform will connect demand forecasting data with relevant key performance indicators of multi-site asset utilization. Following this methodology, operational planning horizons can be extended while significantly improving overall production efficiency. Thus, quarrying businesses are enabled to respond to fluctuating demand volumes effectively and can increase their personnel and machine utilization across multiple quarry sites.
The European Commission set out the goal of carbon neutrality by 2050, which shall be achieved by fostering the twin transition - sustainability through digitalization. A keystone in this transition is the implementation of a prospering Circular Economy (CE). However, product information required to establish a flourishing CE is hardly available or even accessible. The Digital Product Passport (DPP) offers a solution to that problem but in the current discussion, two separate topics are focused on: its architecture and its application on batteries. The content of the DPP has not been an essential part of the discussion, although access to high-quality data about a product's state, composition and ecological footprint is required to enable sustainable decision-making. Therefore, this paper presents a classification of product data for circularity in the manufacturing industry to emphasize the discussion about the DPP's content. Developed through a systematic literature review combined with a case-study-research based on common operational information systems, the classification comprises three levels with 62 data points in four main categories: (1) Product information, (2) Utilization information, (3) Value chain information and (4) Sustainability information. In this paper, the potential content structure of a DPP is demonstrated for a use case in the machinery sector. The contribution to the science and operations community is twofold: Building a guideline for DPP developers that require scientific input from available real-world data points as well as motivating manufacturers to share the presented data points enabling a circular product information management.
Digitization is constantly affecting the working world and is of enormous interest in many fields of science. But to what extent are innovative technologies actually being applied in regional SMEs and what are the obstacles to their introduction? From a psychological point of view, it is essential to consider the employee's health and the effects of innovative technologies on their everyday work. The aim of using innovative technologies should not be to completely replace human labor or to dequalify employees, but to relieve the workforce and free up working time for more meaningful activities. One concept that should be included in the human-centered design of human-machine interaction in artificial intelligence is the HAI-MMI concept (Huchler, 2020), which offers starting points for high-quality collaboration at various levels. To reduce the gap between science and industry, this paper focuses on the actual demands of SME in the Aachen region in Germany referring to a requirements analysis within the research project AKzentE4.0 (N = 50 SME) and discusses how appropriate innovative technologies of the Industry 4.0 and AI can be implemented and deployed in a human-centred way. Moreover, the establishment of a Human Factors Competence Center for Employment in Industry 4.0 is outlined, which is meant to be used for the dissemination of research results from the project and should narrow the gap between science and industry in the long run.
Analysis of Strategic Business Ecosystem Role Models for Service-Oriented Value Creation Systems
(2023)
The way companies create service-oriented value is changing as organizational boundaries blur towards value creation in ecosystems. To position themselves strategically, practitioners need to understand the different roles in service-oriented value creation systems (SOVCS). Still, there is no evidence if existing role models can be applied for SOVCS. This paper analyses the adequacy of existing strategic role models for service-oriented business ecosystems. The suitability of the role models is evaluated using central aspects of the Service-Dominant Logic. We demonstrate that the existing central strategic role models cannot be transferred to a SOVCS and outline the research need for an adequate strategic role model. Scholars will find an overview of existing role models and use the conducted evaluation as a foundation for further service science research. Based on the identified inaccessibility, a comprehensive strategic positioning model can be developed.
Forecasting-based skills management, which is oriented to the respective corporate goals, is gaining enormous importance as a central management tool. The aim is to predict future skills requirements and match them with existing interorganizational skills. Companies are required to anticipate changes in markets, industries, and technologies at an early stage as well as to identify changes in job profiles within an occupational profile by tapping into and evaluating various data sources. Based on these findings, they can then make informed decisions regarding skill gaps, for example, to implement targeted further training measures. Forecasting-based skills management offers the opportunity to optimally qualify employees for constantly changing tasks. At the same time, however, the targeted development of such skills requires a high level of time, financial and personnel resources, which small and medium-sized enterprises (SMEs) generally do not have at their disposal. In addition, many SMEs are not yet aware of the importance of this issue. Within the framework of research and industrial projects of the Smart Work department at the FIR (Institute for Industrial Management) at the RWTH Aachen University, an AI-based skills forecasting tool will be developed. The goal of the paper is to conceptualize the future machine learning method, that is able to generate individualized skills forecasts and recommendations for SMEs. This is achieved by linking societal forecasts and sector trends with company-specific conditions and skills. In order to generate a corresponding database, the derivation system is made available to various companies (large companies and SMEs) in order to obtain as many data sets as possible. The data sets obtained via the derivation system are then used as training data sets for the machine learning method, with the help of which an automatic derivation of competencies depending on new trends is to be made possible.
Das Forschungs- und Entwicklungsprojekt ‚GALA-Gesundheitsregion Aachen: Innovativ lernen und arbeiten‘, welches vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Rahmen der Programme „Zukunft der Wertschöpfung – Forschung zu Produktion, Dienstleistung und Arbeit" und „Innovation und Strukturwandel" gefördert wird (Laufzeit: 01.04.2021 – 01.03.2024) und aus dem auch der vorliegende Sammelband entstanden ist, zielt darauf ab, die skizzierten Herausforderungen im zentralen Leitmarkt Gesundheitswirtschaft zu adressieren und innovative Arbeits- und Lernwelten in der Gesundheitsregion Aachen zu gestalten. Das Projekt umfasst folgende vier zentrale Leitthemen, wodurch zahlreiche Entwicklungsmöglichkeiten für die Region Aachen eröffnet werden:
- Erhalt und Ausbau von Kompetenzen in neuen Mensch-Maschine-Systemen durch Digitalisierung und Automatisierung
- Erhalt und Förderung der physischen und psychischen Gesundheit bei Arbeitsintensivierung und Transformationsprozessen
- Nutzung der Chancen aus der Digitalisierung für digitale Kollaboration über traditionelle Unternehmens- und Branchengrenzen hinweg
- Förderung von Agilität und Innovation von Unternehmen angesichts zahlreicher inkrementeller und sprunghafter Veränderungen.
Konkret werden im Projekt GALA von den beteiligten Forschungspartnern (FIR e. V. an der RWTH Aachen, Institut für Arbeitswissenschaft (IAW) der RWTH Aachen University, FOM Hochschule, dem Transferpartner (Region Aachen Zweckverband) sowie regionalen kleinen und mittleren Unternehmen, insbesondere aus den Bereichen der stationären und ambulanten Versorgung und der Herstellung medizin(-techn-)ischer Produkte (Gesellschaft für Produktionshygiene und Sterilitätssicherung mbH, St. Gereon Seniorendienste gGmbH, Vostra GmbH, Lebenshilfe Aachen GmbH, Heinen Automation GmbH und Co. KG, Modell Aachen GmbH, AIXTRA/Uniklinikum Aachen und Medaix GmbH), die vier Leitthemen Mensch-Maschine-Interaktion, Gesundes Arbeiten, Digitale Kollaboration sowie Agilität und Innovation fokussiert. Für diese Themen werden in den beiden GALA-Handlungsfeldern Arbeitsgestaltung und Kompetenzmanagement mithilfe von Toolboxen innovative Werkzeuge und Konzepte entwickelt, erprobt und umgesetzt sowie auf diesem Wege die Regionalentwicklung der strukturschwachen Region Aachen nachhaltig gefördert.
Objectives and Key Results (OKR) is an approach that focuses on the company's goals through trust-based agreements between leaders and employees. With the OKR framework in its original form, strategic business goals are aligned with the employees' active involvement, which promotes intrinsic motivation, transparency, commitment, and alignment. Inspired by the successes at Google and Intel and shaped by its use in the tech industry, the use of OKR increased across industries. Although companies within all sectors use the OKR framework, numerous implementation efforts fail. The challenges of practitioners are not fully addressed in the development of implementation concepts for OKR. One main reason is that these challenges are not taken into account in scientific publications. The paper aims to investigate to what extent existing OKR frameworks need to be adapted to provide companies with suiting implementation guidance. Firstly, OKR is placed in the context of academically widely discussed Performance Management Systems (PMS).
Secondly, criteria for successful PMS implementation are identified and used as a baseline for analyzing existing OKR implementation concepts. A systematic literature review shows the current state of research, identifying existing OKR implementation concepts from practice and theory. The OKR implementation concepts identified are systematically mapped to the series of identified criteria for PMS implementation. It is shown that the existing OKR frameworks do not address the described criteria necessary for a successful implementation of PMS, thus the adaptation of existing OKR implementation concepts is required.
Der Betrieb lokaler privater Mobilfunknetze in lizenzierten Frequenzbändern ist eine der Kerninnovationen aktueller 5G- und zukünftiger 6G-Netze. Die prognostizierte Leistungsfähigkeit privat verfügbarer und störungsfreier Frequenzbereiche, wie z. B. privater 5G-Netze, sogenannter Campusnetze, ist für Industrieunternehmen oft von großem Interesse. Die Integration der 5G-Netzwerkinfrastruktur in bestehende Brownfield-Umgebungen muss jedoch erhebliche technische und Management-Herausforderungen überwinden. Im Vergleich zu selten anzutreffenden Greenfield-Szenarien kann das Potenzial von 5G nur gezeigt werden, wenn signifikante Leistungsvorteile gegenüber bestehender drahtloser Netzwerkinfrastruktur (z. B. Wi-Fi) nachgewiesen werden können und gleichzeitig eine nahtlose Integration in die Prozessumgebung in der Praxis gewährleistet werden kann.
Vor diesem Hintergrund stellt das Competence Center 5G.NRW in diesem Beitrag ein agiles System zur kontinuierlichen, netzwerkübergreifenden Überwachung von Ende-zu-Ende-Leistungsgarantien in Bezug auf Durchsatz, Latenz und Zuverlässigkeit vor. Während einzelne punktuelle Messungen während der Netzwerk-Inbetriebnahme und -Erprobung oft die erwarteten Leistungsspitzen anzeigen, untersucht dieser Beitrag speziell das Potenzial eines räumlich verteilten Stresstests, der die Netzwerkqualität aktiv und kontinuierlich während des Produktivbetriebs überwacht. Anhand einer umfangreichen Fallstudie wird die Leistungsfähigkeit des verteilten Ansatzes für die Leistungsbewertung von Mehrbenutzer- und Zellenrandumgebungen demonstriert.
Metropolitan Cities
(2019)
Durch die Vernetzung und Mobilisierung von geografisch verteilten Orten soll eine europäische Modellmetropole mit einzigartigem Charakter entstehen. Dies haben sich zahlreiche Unternehmen, Forschungseinrichtungen und die öffentliche Hand für die Entwicklung der fünftgrößten Metropolregion Europas zum Ziel gesetzt.
The acquisition, processing and analysis of internal and external data is one of the key competitive factors for corporate innovation and competitive advantage. Many firms invest a significant amount of resources to take advantage of advanced analytics methods. Machine learning methods are used to identify patterns in structured and unstructured data and increase predictive capabilities. The related methods are of particular interest when previously undiscovered and unknown structures are discovered in comprehensive data sets in order to more accurately predict the outcome of manufacturing or production processes based on a multitude of parameter settings. So far, this knowledge is often part of the individual or collective knowledge of experts and expert teams, but rarely explicit and therefore not replicable for future applications. On the one hand, it is demonstrated in this paper how different machine learning algorithms have been applied to better predict the output quality in the process industry. On the other hand, it is explained how the application of machine learning methods could contribute to making previously not accessible process knowledge explicit. In order to increase the prognostic accuracy of the model diferrent methods were combined, later on compared and evaluated within an industrial case. In this paper a comprehensive approach to knowledge-based process engineering is being presented.
Die Blockchain-Technologie ist in aller Munde. Spätestens seit dem rasanten Aufstieg der unterschiedlichen Kryptowährungen beschäftigen sich auch Unternehmen abseits der Finanzbranche mit dieser. Um das volle Potenzial bewerten zu können, müssen Entscheider sich an der aufkommenden Start-up-Szene orientieren. Diese muss jedoch entsprechend klassifiziert werden, um aufzuzeigen, welche Anwendungsfälle sich ergeben und wie sich diese unterscheiden.
Die Projekte „ServiceAnalytics" und „Analytics for Innovation" unterstützen insbesondere KMU bei der aufwandsarmen und praxisnahen Umsetzung von Business-Analytics im Service, um zum einen die Serviceprofitabilität zu erhöhen und zum anderen die Entwicklung innovativer After-Sales-Services voranzutreiben. Durch die beiden diametralen Zielsetzungen (Profitabilität steigern und Innovationen stimulieren) ergänzen sich die Projekte ideal, um aufzuzeigen, welche Mehrwerte durch den Einsatz von Business-Analytics im Service geschaffen werden.
The almost boundless possibilities of realizing saving potentials and innovations drive manufacturing companies to implement Business Analytics as part of the digitalization roadmap. The increasing research within the field of algorithm design and the wide range of user-friendly tools simplify generating first insights from data also for non-professionals. However, small and medium sized companies struggle implementing Business Analytics company-wide due to the lack of competencies. Especially the customization of a multitude of analytic methods in order to match a superordinate, business-relevant question is not done easily. This paper enables researchers as well as practitioners to close the gap between business relevant questions and algorithms. From a practical point of view, this paper helps shortening the search time for a suitable algorithm. Out of a research perspective, it aims to help positioning new algorithms within a structured framework in order to enhance the communication of algorithms’ capabilities.
Im Forschungsprojekt „Legitimise IT“ wurde ein einheitlicher Ansatz zur Nutzung von Schatten-IT für produzierende kleine und mittlere Unternehmen (KMU) entwickelt. Dadurch sollen KMU zur kontrollierten Legitimierung nutzenstiftender Schatten-IT unter Berücksichtigung vorhandener Risiken befähigt werden.
Schatten-IT ist in den meisten Unternehmen vorhanden. Durch den unkontrollierten Einsatz von Schatten-IT im Unternehmen entstehen zahlreiche Risiken, welche zu Ineffizienzen und Fehleranfälligkeiten bei den Betriebsabläufen führen können. Dabei wird die Entstehung von Schatten-IT nicht zuletzt durch die Schnelllebigkeit und Vielfalt der technologischen Entwicklungen weiter beschleunigt. Der Ansatz, durch eine strikte Vorgabe der Unternehmensführung lediglich auf genehmigte und zentral verwaltete IT-Anwendungen zurückzugreifen, um Schatten-IT zu unterbinden, hat sich in der unternehmerischen Praxis nicht bewährt. Bisherige Ansätze adressieren nicht die Gründe für die Notwendigkeit von Schatten-IT und bieten keinen organisatorischen und insbesondere technologischen Rahmen, um deren Vorteile unternehmerisch zu nutzen.
Daher wurde im Projekt ein Ansatz entwickelt, der einerseits die aufgezeigten Risiken minimiert und andererseits Mitarbeitenden die notwendigen Freiheiten für eigene, kreative Lösungen bietet. Damit Unternehmen ihre großen Herausforderungen bei der Abschätzung der Risiken- und Nutzenaspekte wie auch beim strikten Verzicht auf die eingesetzten Schatten-IT-Anwendungen bewältigen können, wird eine entsprechende Methodik gefordert.
Das Paradigma von Zweckgebäuden als Immobilie, deren Wert sich lediglich über die Lage, die Ausstattung, das Alter und die verfügbare Nutzungsfläche bemisst, wird zunehmend aufgelöst. Neubauten wie der cube in Berlin, The Edge oder auch Bestandsimmobilien wie das Spark, beide in Amsterdam, zeigen, dass der Wert einer Immobilie sich zunehmend über den Grad der Vernetzung, die Integration neuer datenbasierter Dienstleistungen und somit über eine deutlich gesteigerte Effizienz im Gebäudebetrieb definiert. Der folgende Beitrag systematisiert aus der Forschungsperspektive datenbasierte Dienstleistungen für das Smart Commercial Building (SCB) und liefert eine Übersicht existenter sowie zukünftiger datenbasierter Dienstleistungen. Die Ergebnisse dienen sowohl den Herstellern technischer Gebäudeausrüstung, Gebäudebetreibern, Objektbetreuern und Investoren gleichermaßen als Orientierung und Anhaltspunkt für zukünftige datenbasierte Dienstleistungen im SCB.