Gerrit Hoeborn
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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 manufacturing industry consumes 54% of global energy and attributes for 20% of global CO2 emissions, demonstrating the industry’s role as global driver of climate change. Therefore, reducing its carbon footprint has become a major challenge as its current energy and resource consumption are not sustainable. Industrie 4.0 presents a chance to transform the prevailing paradigms of industrial value creation and advance sustainable developments. By using information and communication technologies for the intelligent networking of machines and processes, it has the potential to reduce energy and material consumption and is considered a key contributor to sustainable manufacturing as proclaimed by the European Commission in the term “twin transition”. As organizations still struggle to utilize the potential of Industrie 4.0 for a sustainable transformation, this paper presents a framework to successfully align their own twin transition. The framework is built upon three key design principles (micro level: leverage eco-efficient operations, meso level: facilitate circularity and macro level: foster value co-creation) derived using case study research by Eisenhardt, and four structural dimensions (resources, information systems, organizational structure and culture) based on the acatech Industrie 4.0 Maturity Index. Eleven interconnected areas of action are defined within the framework and offer a holistic and practical approach on how to leverage an organization’s twin transition. Within the conducted research, the framework was applied to the challenge of information quality and transparency required for high-value secondary plastics in the manufacturing industry. The result is a digital platform design that enables information transactions for secondary plastics and establishes a circular ecosystem. This shows the applicability of the framework and its potential to facilitate a structured approach for designing twin transitions in the manufacturing industry.
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.
Der gesellschaftliche Wandel hin zu mehr Nachhaltigkeit ist in vollem Gange und erfordert eine Neupositionierung der produzierenden Industrie. Durch immer stärker zunehmende wissenschaftliche Erkenntnisse über die voraussichtlichen und bereits
sichtbaren Auswirkungen einer bisher unzureichenden Anpassung wächst der Handlungsdruck, der die Regulatorien der Politik verändern und die Spielregeln der Industrie bestimmen wird. Das andauernde Streben nach Wachstum, Kostenoptimierung und Zeiteinsparung überschreitet längst die planetarischen Grenzen unseres Planeten. Ohne enorme Veränderungen des Wirtschaftens hin zu einer einfachen oder doppelten Entkopplung von Wirtschaft und Umwelt ist eine Trendumkehr nicht zu schaffen.
Industrieweit muss Verantwortung übernommen werden, einen Transformationsprozess zur Industrial Sustainability zu vollziehen, in dem die Industrie als Bestandteil eines sozial, ökologisch und wirtschaftlich nachhaltigen Gesamtsystems aktiv zur Gesundheit des Planeten beiträgt. Um Industrial Sustainability zu erreichen, benötigen Unternehmen einen Ordnungsrahmen zur Einordnung ihrer unternehmensweiten Initiativen. Es gilt, das normative Verständnis in konkrete Unternehmensstrategien zu übersetzen und diese in Organisationen zu operationalisieren.
Zu diesem Zweck wurde ein Ordnungsrahmen der Industrial Sustainability entwickelt, der die Komplexität der Problematik greifbar macht und eine methodische Unterstützung für Unternehmen bereitstellt, die individuellen Handlungsfelder zu identifizieren und unternehmensindividuelle Transformationspfade zu erkennen. Dazu zeigen die vier Handlungsfelder Produkte & Dienstleistungen, Management & Organisation, Produktion & Wertschöpfungsnetzwerk, Mitarbeitende &
Kultur auf, in welchen Bereichen der Transformationsprozess betrachtet werden muss. Best-Practice-Ansätze der Reifenhäuser GmbH & Co. KG, des
Siemens AG AI Lab, der AIXTRON SE und des Schaeffler Sondermaschinenbau geben Lesenden Denkanstöße, die Transformation hin zur Industrial Sustainability zu beschreiten.
Studien zeigen, dass die meisten Business-Ecosystems langfristig an unzureichender Governance scheitern. Daher hat das FIR an der RWTH Aachen eine Entscheidungshilfe entwickelt, die eine Unterstützung zur Auswahl vertragsrechtlicher Instrumente liefert. Dieses Werkzeug richtet sich an Orchestratoren, um Rechtssicherheit zu schaffen und den langfristigen Erfolg des Business-Ecosystems zu fördern.
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.
Reinforced through the pandemic and shaped by digitalization, today's professional working environment is in a state of transformation. Working remotely has become a vital component of many professions' regular routines. The design of remote work environments presents challenges to organizations of all sizes. By providing a classification, this paper reveals a comprehensive understanding of the fields of design to be considered to establish lasting remote work concepts in organizations. A hierarchical classification with four dimensions consisting of human, technology, organization, and culture, seven design elements and, twenty design parameters indicates to organizations the fields of design that need to be examined. To satisfy both the theoretical foundation and the practical application, design elements are derived by implementing a systematic review of the literature that represents key areas of interest for remote work. Additionally, these are verified and complemented by a dedicated case study research to incorporate practice-oriented design parameters.
The successful use of Business Analytics is increasingly becoming a differentiating competitive factor. The ability to extract data-driven insights and integrate them into decision-making is becoming growingly important. The underlying technologies are evolving exponentially, the value proposition differs from simple descriptive applications to automated decision-making. Existing approaches found in literature and practice to classify those levels only insufficiently mark down the boundaries between the different technology levels. As a consequence, it is often unclear which characteristics of the technology interact with the working environment, which can be described as a socio-technical system. Using a systematic literature review, this paper identifies the characteristics of Business Analytics and delineates three types of Business Analytics based on case studies. Thus, a starting point for the socio-technical system design and optimization for the use of Business Analytics is created.
While digitization is a strategic advantage in numerous industries such as the automotive industry or mechanical engineering, other industries like the German quarrying industry have not yet established a transformation towards a digitized industry. This leads to inefficient work and inaccurate forecasting capabilities. To address these challenges, digital platforms can incentivize digitization
by supporting the capacity utilization and forecasting capability of these companies. In this paper, the quarrying industry is analyzed by a morphology and different types of companies are identified. Knowing the digital maturity of these companies and by determining the key factors to forecast demands and the capacity utilization, different operating models are derived. Combined with a morphology and the value creation system, different scenarios for the identification of platform services are examined. These scenarios are weighted in a utility analysis to get an operating model blueprint to develop and establish digital platforms in less digitized industries.
Das Forschungsvorhaben ‚PROmining‘ , mit Laufzeit vom 01.01.2021 bis 31.12.2022, dient dem Ziel, die Digitalisierung in der deutschen Steine- und Erdenindustrie zu initiieren und auszuweiten. Innerhalb des Projekts soll für KMU durch den Einsatz eines Demonstrators einer Plattformlösung eine datenbasierte Entscheidungsgrundlage geschaffen werden. Branchenweit wurde ein Mangel an datenbasierten Entscheidungsgrundlagen identifiziert, die meisten Entscheidungen basieren auf Erfahrungswerten. Des Weiteren gilt es, die Kapazitätsauslastung der Betriebe mithilfe des Demonstrators zu optimieren. Jene gestaltet sich aufgrund regionaler sowie konjunktur- und saisonbedingter Nachfrageschwankungen sehr volatil. Der Demonstrator soll Unternehmen motivieren, ihre Datenhaltung zu verbessern und den Transformationsprozess hin zu einem digitalen Unternehmen anzustoßen.
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.
Das Forschungsvorhaben PROmining adressiert die Digitalisierung der deutschen S&E‑Industrie. Das Forschungsziel ist der Aufbau eines Demonstrators einer digitalen Plattform, mit der Unternehmen der S&E-Industrie befähigt werden mittels einer gesteigerten Prognosefähigkeit besser auf schwankende Nachfragen zu reagieren. Die gezielte Entwicklung und Implementierung der Digitalisierung in Form einer Plattformökonomie kann der S&E-Industrie mittelbaren und unmittelbaren Nutzen bieten.
In diesem Beitrag werden aktuelle Ergebnisse des AiF-Forschungsprojekts PROmining mit Bezug zur Fördertechnik in der S&E-lndustrie vorgestellt. Neben großen Defiziten in der Digitalisierung konnten Herausforderungen in der Kapazitätsplanung und -auslastung von Betriebsmitteln identifiziert werden. Digitale Plattformlösungen haben das Potenzial, beide Aspekte zu bewältigen. Im Forschungsprojekt 'PROmining' wird untersucht, wie durch die Digitalisierung von bisher unzureichend digitalisierten Unternehmensprozessen und dem Einsatz einer Plattformlösung die Auslastung mobiler Betriebsmittel erhöht werden kann.
Wachstum durch Reduzierung?
(2022)
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.
Seit Mai 2022 ist Gerrit Hoeborn Bereichsleiter Business Transformation am FIR. Im Interview mit der UdZ-Redaktion spricht er über seine Motivation, seine Werte und Ziele, die Entwicklung des Bereichs und darüber, was das FIR für ihn ausmacht.
Ziel des Forschungsprojekts ‚PROmining‘ war die unternehmensneutrale Konzeptionierung, Entwicklung und Realisierung eines webbasierten Demonstrators zur Verbesserung der Prognosefähigkeit und Erhöhung der Kapazitätsauslastung von KMU in der deutschen Steine- und Erdenindustrie. Mit dem geplanten Demonstrator einer Plattformlösung sollte ein Anreiz für KMU geschaffen werden, die digitale Transformation anzugehen und die interne Datenhaltung zu verbessern. Das Projekt wurde vom FIR e. V. an der RWTH Aachen in Kooperation mit dem Institute of Mineral Resources Engineering der RWTH Aachen durchgeführt.
Ziel des Forschungsprojekts OKReady war die Entwicklung eines Konzepts zur Einführung des agilen Managementsystems Objectives and Key Results (OKR) in kleinen und mittleren Unternehmen (KMU). OKR liefern eine effektive Möglichkeit, die Priorisierungsfähigkeit sowie Kommunikation und Transparenz im Unternehmen zu verbessern, Leistung klar zu messen und Mitarbeiterengagement zu stärken. OKR ermöglicht KMU die Tätigkeiten ihrer Angestellten an einer gemeinsamen Vision auszurichten und Unternehmensziele transparent über alle Hierarchieebenen abzubilden.
Ein Großteil des Mikroplastiks entsteht im Straßenverkehr, etwa durch Reifen- und Fahrbahnabrieb. Im Projekt mMEU wurde ein datenbasiertes, prototypisches Modell für die Ermittlung und Überwachung von Mikroplastikemissionen entwickelt, das Städten sowie kommunalen Dienstleistern eine belastbare Grundlage zur zukünftigen Gestaltung ihrer öffentlichen Aufgaben liefert. Die Erkenntnisse wurden auf verschiedene im Beitrag beschriebene Anwendungsfälle übertragen, um den Nutzen der Anwendung für die Anspruchsgruppen zu verdeutlichen.