Gerrit Hoeborn
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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.
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)
Digital Leadership – Which leadership dimensions contribute to digital transformation success?
(2021)
The digital transformation of industry and
society continues to advance. While some companies are
achieving trailblazer status, others are finding it difficult to
manage or even initiate the necessary changes. Top-level leaders
play a central role in these transformational processes, as they
have the opportunity to directly or indirectly influence decisive
variables. In this article, we present the results of interviews
with 13 digital leaders who have successfully implemented the
necessary changes for the digital transformation of their
companies. The results of the interviews provide key dimensions
for leaders to digitally transform their companies.
Wachstum durch Reduzierung?
(2022)
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.
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.
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.
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.
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.
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.