Gerhard Gudergan
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Two major trends are driving many companies in the manufacturing industry to rethink and reconfigure their business logic: the trends towards applying a service dominant business logic, and the trends towards collecting and using information about the market life cycle of products. The pursuit of market lifecycle information has lately been one that is driven mostly by tremendous developments in the area of the Internet of Things and information system integration. Companies in the manufacturing industry are reconfiguring their value chains, tending towards a higher degree of service orientation. This transformation requires an understanding of the principles behind offering additional value through industrial product service systems. The design of an adequate information architecture and the subsequent management model are the key factors for a successful implementation. This article focuses on how information gathering, analysis, and the meaningful use of information have been linked to the success of those companies within the German manufacturing industry which have made the transformation towards service-orientation. On the basis of an empirical study, five success factors with a significant impact on either innovation performance and/or operational performance are identified. These findings are enhanced to derive guidelines for an adequate information architecture. The guidelines are underpinned by best practices of prosperous companies with a strong product-service-orientation. Links between best practice application and performance are analyzed, and significant relations are identified.
Das Verbundprojekt „BIRUZEM – Nachhaltige Bildung von Arbeitskräften der Zementindustrie in Russland“ zielte darauf ab, den Konsortialpartnern den Einstieg in die Qualifizierung von an- und ungelernten Arbeitskräften sowie Facharbeitern der russischen Zementindustrie zu ermöglichen. Im Einzelnen umfasst das Projekt BIRUZEM die folgenden fünf Zielstellungen: Zum einen das Erschließen des russischen sowie angrenzender Märkte der Zementherstellung für den Export deutscher Aus- und Weiterbildungsmaßnahmen. Zum anderen eine Konzeptentwicklung, um die Weiterbildungsdienstleistungen im Zielland nachhaltig anzubieten sowie durchzuführen. Eine weitere Zielstellung bestand darin, die Maßnahmen und Programme zur Weiterbildung von gewerblich-technisch Beschäftigten, Vorabeitern, Meistern und Ingenieuren, auf die lokalen Gegebenheiten – wie beispielsweise Kultur, vorhandene Technologien, Infrastruktur, Gesetzeslage – in Russland anzupassen. Anschließend wurden die im Laufe des Projektes konzipierten Bildungsdienstleistungen für in Russland tätige Zementhersteller in den Bereichen Instandhaltung sowie Mess- und Verfahrenstechnik angeboten und durchgeführt. Die fünfte Zielstellung umfasste den Transfer des Projektergebnisses auf andere Problemstellungen und auf weitere Anwendungsgebiete, wie beispielsweise das des Steine-Erden-Sektors.
Companies in the manufacturing industry are shifting towards a more service-oriented business model. One major challenge of this transformation is the information exchange between the different stages of the product-service-lifecycle.
We extend the existing body of knowledge by conducting an empirical study in the German manufacturing industry, addressing the cause-effect relationship between 1) information gathering over the product-service-lifecycle, 2) data analytics 3) interpretation and use of new information and 4) distribution of new product related information and the impact of these four aspects on performance.
The analysis reveals five different success factors with a significant impact on innovation and operation excellence. The implications from our research can help to develop new and more practical oriented Lifecycle-Product-Service-System approaches on the one hand. On the other hand it enables companies to focus on activities leading to higher service efficiency. Creating new stimuli will transform their existing business model to a more service-oriented one.
Die Digitalisierung und steigende Wettbewerbsintensität im Maschinen- und Anlagenbau zwingt Unternehmen dazu, ihre Wettbewerbsstrategien zu überdenken. Die etablierte strategische Positionierung der Kostenführerschaft scheidet in diesem Umfeld nahezu aus, da eine Differenzierung durch individuelle Leistungsangebote an den Kunden durch digitale Dienstleistungen deutlich attraktiver wird. Das bereits etablierte Konzept des Lösungsgeschäfts ist in Zeiten der digitalen Transformation der Unternehmen aktueller denn je und muss von Unternehmen umgesetzt werden.
Für Unternehmen bedeutet dies den oben genannten strategischen Wandel von einem reinen Sachgüterhersteller hin zu einem Lösungsanbieter mit individuellen Dienstleistungsangeboten.
Eine zentrale Herausforderung, um den Wandel erfolgreich zu gestalten, ist die Anpassung des Mitarbeiterverhaltens. Hier haben insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU) einen enormen Bedarf an Methoden, mit deren Hilfe die Transformation aufwandsarm und zielgerichtet begleitet wird.
Im Rahmen des Projekts wurde ein Vorgehen entwickelt, welches erstmals die Methoden des Behavioral Brandings in einen Managementansatz überführt, um eine zielgerichtete Anpassung des Mitarbeiterverhaltens bei der Transformation zum Lösungsanbieter zu gewährleisten. Dieses Buch entstand im Rahmen des Forschungsprojekts ‚fit4solution‘ des FIR an der RWTH Aachen gemeinsam mit dem Lehrstuhl für Marketing der RWTH Aachen und in der Zusammenarbeit mit kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) aus dem Bereich der produzierenden Industrie. Ausgehend von dieser Zielsetzung wurde ein KMU-gerechter, interdisziplinärer Ansatz für das Management der Transformation vom Produzenten zum Lösungsanbieter entwickelt und in Form eines individuell konfigurierbaren Methodenbaukastens, eines auf KMU zugeschnittenen Rollout-Konzepts und eines Train-the-Trainer-Konzepts bereitgestellt.
Die übergeordnete Zielsetzung des Forschungsprojektes war es, einen KMU-gerechten, interdisziplinären Ansatz für ein Management der Transformation vom Produzenten zum Lösungsanbieter zu entwickeln. Die daraus resultierende Forschungsfrage: „Wie kann durch einen interdisziplinären Ansatz und unter Nutzung des Konzepts des Behavioral Branding der Prozess der Veränderung zu einem Lösungsanbieter für KMU wirtschaftlich effizienter und in Anhängigkeit von relevanten Unternehmenscharakteristika gestaltet werden?“, wurde im Projekt innerhalb von sechs Arbeitspaketen erfolgreich beantwortet.
Transformationsprozesse sind insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) mit einem hohen Realisierungsrisiko verbunden. Aufgrund ihrer begrenzten Personal- und Finanzressourcen birgt Wandel immer eine potenzielle Gefahr für das laufende Geschäft und stellt Management und Belegschaft vor größte Herausforderungen.
Eine Art der radikalen Neupositionierung für Unternehmen ist die Entwicklung neuer Leistungen (Services) um ein bestehendes Produkt herum. Dabei muss die zugrundeliegende Vision eines Wandels zum Lösungsanbieter im Unternehmen internalisiert werden und deswegen Mitarbeiterroutinen angepasst werden, ohne dabei Ressourcen zu vergeuden.
Die digitale Transformation ist das bestimmende Managementthema unserer Zeit. Gleichzeitig stellt die erfolgreiche Digitalisierung die Unternehmensführungen weltweit vor enorme Herausforderungen. Jenseits der Chancen für neue Wertschöpfungsströme gehen viele Unternehmen diesen Megatrend nicht proaktiv an, sondern sind den technologischen Entwicklungen gegenüber eher reaktiv eingestellt. Der folgende Beitrag behandelt die Theorie, Konzeption und konkrete Realisierung eines Werkzeugs zur systematischen Vorbereitung für die digitale Transformation von Unternehmen. Durch die Darstellung integrierter Handlungsfelder als sogenannte Heatmap werden Stärken und Schwächen der eigenen Position hinsichtlich der Digitalisierung transparent dargestellt. Hierbei wird die digitale Transformation nicht nur technologisch, sondern aus multidimensionalen Perspektiven betrachtet. Hierdurch werden Zusammenhänge schnell ersichtlich, und Handlungsmaßnahmen können einfach abgeleitet werden. Das konzipierte Werkzeug bietet hierbei Diskussionsanreiz und hilft bei der Entscheidungs- sowie Maßnahmenpriorisierung zur erfolgreichen Gestaltung der digitalen Transformation.
Patterns of Digitization
(2020)
This article describes the results of Patterns of Digitization survey designed to assess how companies are implementing digital transformation. The survey includes the various strategies companies employ, the technologies they invest in, and, in particular, the actions they take to overcome the organizational resistance that is common to most large-scale transformations. Digital transformation is reshaping entire segments of our society and industries of every type:
communications, retail, and increasingly healthcare, medicine, agriculture, and manufacturing.
While a few companies seem to reach front-runner status, the majority seem to lag. This phenomenon is a top concern of boardrooms worldwide and motivated the development of this study. To help these organizations, we highlight the important actions all companies are taking as well as the differentiated actions digitally mature companies are undertaking to transform their businesses. These insights should help lagging companies understand what is involved in
implementing a digital transformation and what they need to do to catch up.
Patterns of Digitization
(2019)
This article describes the results of a survey designed to assess how companies are implementing digital transformation, including the various strategies they employ and the actions they take to achieve large-scale transformations. While a few companies seem to reach front-runner status, the majority seem to lag behind. This phenomenon is a top concern of boardrooms worldwide and motivated the development of this study. To help these organizations, we highlight differentiated strategic principles and characteristics of the companies' design processes digitally mature companies undertake to transform their businesses. These insights should help lagging companies understand what is involved in implementing a digital transformation and what they need to do to enforce this transformation.
The acquisition, processing and analysis of internal and external data is one of the key competitive factors for corporate innovation and competitive advantage. Many firms invest a significant amount of resources to take advantage of advanced analytics methods. Machine learning methods are used to identify patterns in structured and unstructured data and increase predictive capabilities. The related methods are of particular interest when previously undiscovered and unknown structures are discovered in comprehensive data sets in order to more accurately predict the outcome of manufacturing or production processes based on a multitude of parameter settings. So far, this knowledge is often part of the individual or collective knowledge of experts and expert teams, but rarely explicit and therefore not replicable for future applications. On the one hand, it is demonstrated in this paper how different machine learning algorithms have been applied to better predict the output quality in the process industry. On the other hand, it is explained how the application of machine learning methods could contribute to making previously not accessible process knowledge explicit. In order to increase the prognostic accuracy of the model diferrent methods were combined, later on compared and evaluated within an industrial case. In this paper a comprehensive approach to knowledge-based process engineering is being presented.