Nikita Fjodorovs
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Industrie 4.0 umfasst nicht nur hochautomatisierte Maschinen und High-End-Technologien, sondern auch eine große Menge Daten und die dazugehörigen IT-Systeme. Die DFA Demonstrationsfabrik Aachen GmbH bietet einen Raum, in dem die abstrakten Industrie-4.0-Konzepte im realen Betrieb umgesetzt und präsentiert werden. Somit steht in der DFA Industrie 4.0 „zum Anfassen“ bereit. Nun wurde ein weiterer Usecase umgesetzt: Zusammen mit dem Kölner Unternehmen ONIQ wurde in der bereits bestehenden Infrastruktur die Industrial-Process-Mining-Software IQ|A implementiert, um Prozesse transparent zu machen und automatisiert zu analysieren.
Smart Speaker
(2023)
Intelligente, mit dem Internet verbundene Lautsprecher inklusive Spracherkennung sowie -steuerung – sogenannte Sprachassistenzsysteme oder Smart Speaker – sind in immer mehr Privathaushalten zu finden. Mittlerweile ist bei jedem vierten deutschen Bürger mindestens ein Smart Speaker vorhanden. Auch im industriellen Kontext existiert eine Vielzahl von interagierenden Anwendungen, daher kann die Erweiterung der Anwendungen um die Sprachtechnologie wesentliche Wertschöpfungspotenziale hervorbringen. Forschungsziel war die Identifikation und Bewertung von nutzenstiftenden Einsatzszenarien von Sprachassistenzsystemen mit hinterlegter Datenverarbeitung und Informationsgenerierung in KMU des Maschinen- und Anlagenbaus.
Daten sind das neue Öl. Aber wie werden die Potenziale der Daten in Industrie 4.0 genutzt? In der neuen Expertise des Forschungsbeirats Industrie 4.0 untersuchten der FIR an der RWTH Aachen und das Industry 4.0 Maturity Center den Aufbau, die Nutzung und die Monetarisierung der industriellen Datenbasis. Mithilfe einer Umfrage sowie Experteninterviews ermittelte das Projektteam den aktuellen Stand und die Herausforderungen deutscher Unternehmen hinsichtlich der Nutzung und der wirtschaftlichen Verwertung von industriellen Daten. Darauf aufbauend wurden Handlungsoptionen dazu erarbeitet, wie produzierende Unternehmen den Nutzungsgrad ihrer Datenbasis erhöhen sowie Potenziale bei der Monetarisierung ausschöpfen können. Darüber hinaus gibt die Studie Impulse dazu, welchen Beitrag Politik, Wissenschaft und Verbände leisten können.
In der neuen Expertise des Forschungsbeirats Industrie 4.0 untersuchen das FIR e. V. an der RWTH Aachen und das Industrie 4.0 Maturity Center den Status-quo und die aktuellen Herausforderungen der deutschen Industrie bei der Nutzung und wirtschaftlichen Verwertung von industriellen Daten. Handlungsoptionen für Unternehmen, Verbände, Politik und Wissenschaft zeigen auf, wie der Nutzungsgrad der Datenbasis erhöht werden kann und wie sich Potenziale bei der Monetarisierung ausschöpfen lassen. Der Fokus liegt dabei auf produzierenden Unternehmen.
Obwohl Sprachassistenzsysteme im privaten Alltag immer beliebter werden, finden solche Systeme noch kaum Anwendung in der Industrie. In der Theorie werden diverse Potenziale wie Zeiteinsparungen, verbesserte Ergonomie oder optimierter Informationsfluss durch den industriellen Einsatz von Sprachassistenten erwartet. Jedoch wurde dieser Einsatz im industriellen Kontext noch nicht praxisnah erforscht. Aus diesem Grund wurde im Rahmen des Forschungsprojektes „Smart Speaker“ eine Laborstudie durchgeführt, um den Einsatz von Sprachassistenzsystemen am Beispiel eines Montageprozesses zu untersuchen. Es konnten dabei drei wichtige Faktoren identifiziert werden, die maßgeblich die Nutzungseffizienz eines Sprachassistenzsystems beeinflussen.
Forschungsarbeit trägt wesentlich der Weiterentwicklung und Adoption neuer Technologien bei. Oftmals werden in Forschungsprojekten jedoch spezifische Ergebnisse im wissenschaftlichen Kontext erarbeitet, die für themenfremde Interessenten nicht immer leicht verständlich beziehungsweise zugänglich sind. Damit Unternehmen einen Mehrwert aus den Ergebnissen der Forschungsprojekte beziehen können, müssen die Ergebnisse für den Transfer in die Industrie entsprechend vorbereitet werden. Daher spielen der Wissenstransfer und die gewählte Methode des Transfers eine große Rolle.
Um auf steigende Kundenanforderungen und das sich änderndes Unternehmensumfeld reagieren zu können, müssen Unternehmen ihre Agilität und Reaktionsfähigkeit, insbesondere in Produktionsprozessen, erhöhen. Dafür müssen die Auswirkungen der möglichen Änderungen im Unternehmensumfeld auf die eigenen Geschäfts- und Produktionsprozesse untersucht und verstanden werden. Das Prozessverständnis allein reicht jedoch nicht: Es werden Daten aus unterschiedlichen Quellen benötigt, um die Ereignisse in der Prozess- und Lieferketten nachzuverfolgen, um das Material eindeutig zu charakterisieren und in Unternehmen vorhandene Algorithmen oder Modelle mit Eingangsdaten zu versorgen. Daher spielt die Datenverfügbarkeit eine wichtige Rolle auf dem Weg zur adaptiven Produktion. In diesem Beitrag wird die Wichtigkeit der Datenverfügbarkeit erläutert sowie ein Konzept der Datenplattform zum sicheren, überbetrieblichen Datenaustausch vorgestellt.
Wenn ein Produkt mit jedem Bearbeitungsschritt ein Unternehmen wechselt, bleiben in der gesamten Prozesskette viele Informationen außer Acht. Daher sinken die Flexibilität innerhalb der Prozesskette sowie die Transparenz über den genauen Produktzustand. Genau das ist der Fall in der Stahlindustrie. Komplexe Stahlbearbeitungsprozesse werden erst durch eine Spezialisierung und große hergestellten Mengen lukrativ, was dazu führt, dass mehrere Unternehmen an der Wertschöpfung beteiligt sind. Im Projekt ‚E2E-Parameter‘ wollen das Institut für Bildsame Formgebung (IBF) und der FIR e. V. an der RWTH Aachen die Transparenz und Flexibilität der Prozessketten durch überbetrieblichen Datenaustausch erhöhen.
The COVID-19 pandemic has shown companies that their on-premise infrastructures often reach their limits with a large number of remote accesses. The transition to cloud-based solutions could represent a more efficient alternative. However, many German companies, especially small and medium-sized enterprises (SME), are still hesitant to take this big step of transferring applications to the cloud. For this reason, this paper examines the question of whether existing migration approaches in the analysis phase fit the specific requirements of SMEs. Using a literature review methodology, we first identify and analyze determinant factors for cloud adoption in SMEs. On this basis, we analyze existing methods in the analysis phase for migrations from on-premise software to cloud solutions. We investigate whether these factors are considered in the analysis phase of the approaches and conclude their suitability for SMEs. Of the migration approaches we examined, none included all the factors we identified as relevant to SMEs. Fewer have considered all factors fully and in detail. We present the results of the literature search process in tabular form and conclude this paper with a discussion and synthesis of the literature as well as an outlook on further research fields.
Unternehmen haben die Chancen der Digitalisierung erkannt, viele zögern allerdigns noch mit der Umsetzung. Gründe dafür sind beispielsweise mangelnde Datensicherheit, rechtliche Unsicherheiten, fehlende Kompetenzen oder Know-how der Mitarbeiter, eine unpassende Führungskultur, unklare Anforderungen an IT und fehlende einheitliche technische Standards. Die Rolle der IT-Organisation des Unternehmens wandelt sich aktuell von einer reinen Unterstützungseinheit zu einem Erfolgspartner des Business und soll so noch stärker den Unternehmenserfolg mitbestimmen. In diesem Zusammenhang ist die Ausrichtung und Zusammenarbeit des Business und der IT-Organisation von zentraler Bedeutung. Diese Ausrichtung wird unter dem Begriff Business-IT-Alignment (BITA) zusammengefasst.
Angesichts der hohen Bedeutung von BITA wurden zahlreiche Normen, Ansätze, Modelle, Methodiken und Frameworks entwickelt, die auf unterschiedliche Weise IT-Aspekte von Organisationen regulieren, beschreiben und/oder verbessern und somit zur Ausrichtung beitragen. Dennoch ist ein erfolgreiches BITA noch immer nicht einfach zu erreichen und die bestehenden Ansätze sprechen nicht alle praxisrelevante Herausforderungen an. Aus diesem Grund soll für das neu entwickelte Aachener Digital Architecture Management, das die Geschäftsentwicklung mit der Gestaltung einer digitalen Infrastruktur integrativ zusammenführt, dieser Aspekt, auf Basis bestehender Best-Practice-Ansätze, genauer untersucht werden.
In dieser Arbeit wird von der Hypothese ausgegangen, dass Komponenten existierender Ansätze erfolgreich im Aachender Digital Architecture Management übernommen werden können. Auf Basis einer systematischen (Literatur-)Analyse wird in dieser Arbeit das Ziel verfolgt, für die Entwicklung des Digital-Architecture-Management Handlungsempfehlungen für die Erreichung von Business-IT-Alignment zu erarbeiten. Diese Handlungsempfehlungen sollen das Modell vor allem hinsichtlich der Praxisrelevanz noch weiter stärken.
Zur Erreichung dieses Arbeitsziels sind unter anderem folgende Teilaufgaben zu bearbeiten:
• Analyse von existierenden Business-IT-Alignment-Ansätzen
• Identifizierung von Adaptionsmöglichkeiten im Aachener Digital-Architecture-Management
