Gerrit Hoeborn
Refine
Document Type
- Article (4)
- Part of a Book (2)
- Conference Proceeding (10)
- Contribution to a Periodical (8)
- Master's Thesis (1)
- Internet Paper (2)
- Report (3)
- Working Paper (2)
Language
- German (16)
- English (13)
- Multiple languages (3)
Is part of the Bibliography
- no (32)
Keywords
- 01 (1)
- 02 (10)
- 03 (4)
- Agility (1)
- Agilität <Management> (1)
- Business Ecosystems (1)
- Business analytics (2)
- Business ecosystems (1)
- Business-Ecosystems (1)
- Capacity Utilization (1)
Institute
Die pandemiebedingt angestiegene Homeofficequote in produzierenden
Unternehmen ist seit Juli 2020 deutlich rückläufig und indiziert ein
geringes Maß an langfristig gestalteten hybriden Arbeitsplatzkonzepten.
Angesichts des Fachkräftemangels besteht Handlungsdruck, eine
attraktive Arbeitsumgebung mit industriellen Tätigkeiten zu vereinbaren.
Um zukunftsorientierte Arbeitsplatzkonzepte zu gestalten, nennt
das vorgestellte Vorgehen systematisch die menschlichen Tätigkeiten
in produzierenden Unternehmen und bewertet deren Remotefähigkeit.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.