Gerrit Hoeborn
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Institute
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.