Gerrit Hoeborn
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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.
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.
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.
Die digitale Transformation stellt die Unternehmensführung vor große und insbesondere auch neue Herausforderungen. Dazu gehört neben der Entwicklung neuer Positionierungsalternativen im Markt und von Geschäftsmodellen auch die Realisierung eines Führungs- und Managementverständnisses, welches die enorme Geschwindigkeit der digitalen Transformation in den Fokus stellt und bewältigen kann. Damit ergeben sich neue Perspektiven und Grundannahmen des strategischen Managements: Weg von einer planungszentrierten Sichtweise hin zu einer auf die Schaffung vielfältiger Optionen und das Denken in Szenarien ausgerichteten Sichtweise. In diesem Kapitel werden die Determinanten der Führung in der digitalen Transformation vorgestellt. Davon ausgehend werden die neuen Aufgaben der Führung, die zur Realisierung der Transformation aufzubauenden Muster von Führungsorganisationen und die für die digitale Transformation geeigneten Führungsprinzipien und -stile dargelegt. (https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-63758-6_4)
Robotic-Process-Automation bietet Unternehmen eine Vielzahl an Potenzialen: Effizienzsteigerungen, minimierte Fehleranfälligkeit und Mitarbeitendenzufriedenheit stellen dabei nur einen Auszug der Vorteile der Technologie dar. Um langfristig von diesen zu profitieren, ist die Akzeptanz aller Stakeholder ein essenzieller Erfolgsfaktor.
Jene hängt maßgeblich von der individuellen Verhaltensweise und Einstellung der einzelnen Beteiligten ab. Geeignete Mitarbeitende für eine RPA-Implementierung zu identifizieren, bedeutet für Unternehmen heute oftmals eine große Herausforderung. Im Rahmen des Forschungsprojekts ‚RPAcceptance‘ wurde jetzt ein Assessment entwickelt, das die Bewertung von individuellen Soft Skills ermöglicht und den Auswahlprozess von Personal, das Robotic-Process-Automation nutzen soll, strukturiert und objektiv begleitet.
Wachstum durch Reduzierung?
(2022)
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.
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.
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.
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.