Business Transformation
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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.