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Bereits Angriffe auf einzelne Unternehmen in der Supply-Chain können eine Kettenreaktion auslösen, die ein ganzes Netz von Partnern gefährden kann. Dieselben Informations- und Kommunikationstechnologien, die einen enormen Beitrag zur Produktivität sowie nationalen und globalen Wettbewerbsfähigkeit von Zuliefernden leisten, vergrößern heute für Unternehmen die mögliche Bedrohungslandschaft. Prominente Ransomware-Angriffe auf die Reederei Maersk und auf den Anbieter für IT-Management-Lösungen Kaseya haben gezeigt, wie anfällig Lieferketten für Cyberkriminelle sind und zu welchen massiven finanziellen Schäden diese führen können. Als Reaktion auf die COVID-19-Pandemie haben viele Unternehmen massiv in ihre digitale Transformation und somit auch in die Digitalisierung der Lieferketten investiert. Dadurch sind Unternehmen nicht nur attraktivere Ziele für Cyberangriffe geworden, sondern bieten den Angreifern mit der digitalisierten Supply-Chain auch einen vielversprechenden neuen Angriffsweg. Derartige Supply-Chain-Attacken greifen ein oder mehrere Unternehmen an und dienen so als trojanisches Pferd, um in letzter Konsequenz ganze Wertschöpfungsnetzwerke zu infiltrieren. Da die Auswirkungen von Angriffen auf die Versorgungsketten zahlreicher Unternehmen nahezu unbegrenzt sind, können Supply-Chain-Attacken nicht als ein isoliertes Problem behandelt werden. Vielmehr müssen diese innerhalb einer ganzheitlichen Cyber-Security-Strategie sowohl beim Zulieferer als auch bei dessen Partnerunternehmen Berücksichtigung finden, um den vielschichtigen Bedrohungen präventiv begegnen zu können. Der folgende Beitrag versteht sich als Überblick bezüglich der aktuellen Bedrohungslandschaft im Bereich Logistik 4.0 und Supply-Chain-Management sowie der möglichen Reaktionsmaßnahmen.
Dieses Forschungs- und Entwicklungsprojekt wurde durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Rahmen des Programms „KMU-innovativ: Produktionsforschung“ (Förderkennzeichen 02K19K010) gefördert und vom Projektträger Karlsruhe (PTKA) betreut. Die Verantwortung für den Inhalt dieser Veröffentlichung liegt bei den Autoren.
Projektmanagement
(2022)
Digitalisierungs- und IT-Projekte stellen für Projektmanager aufgrund der häufig vorherrschenden Komplexität eine große Organisations- und Kommunikationsaufgabe dar. Die Bewältigung der Aufgaben wird in vielen Fällen dadurch erschwert, dass sich die Projektverantwortlichen für eine unzureichend adäquate Projektmanagementmethode entscheiden.
Dieses Kapitel soll bei der Auswahl einer geeigneten Projektmanagementmethode bei Digitalisierungsvorhaben unterstützen. Dazu werden zunächst klassische und agile Projektmanagementmethoden beschrieben sowie deren Vor- und Nachteile analysiert. Zudem werden mögliche Projektarten anhand unterschiedlicher Kategorien beschrieben. Anschließend werden die Projektmanagementmethoden den identifizierten Projektarten passend zugeordnet. Projektmanager erhalten anhand dieser Zuordnung eine transparente Übersicht und Entscheidungsunterstützung, welche Projektmanagementmethoden sich für das betrachtete Projekt am besten eignen.
Die Wahl der richtigen Projektmanagementmethode zu Beginn eines Projekts trägt maßgeblich dazu bei, den Grad der Komplexität eines Projekts zu beherrschen und das Projekt erfolgreich durchzuführen. (Quelle: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-63758-6_10)
Anforderungsmanagement
(2022)
Das Anforderungsmanagement stellt seit jeher eine besondere Herausforderung bei Entwicklungsprojekten dar, da in dieser initialen Projektphase die Kosten durch Kundenforderungen festgelegt werden, ohne das Ergebnis im Detail einschätzen zu können. Für die Entwicklung von Informationssystemen bedeutet das, dass der Kunde mittels der Beschreibung eines Soll-Prozesses bestimmt, welche Funktionen er von dem Informationssystem erwartet. Durch die Vernetzung der Wirtschaft werden nun nicht mehr einzig Informationssysteme als Software verstanden, sondern es werden auch Hardwareanforderungen thematisiert und fließen in die Konzeptionierung beispielweise eines cyber-physischen Systems ein. Für das Anforderungsmanagement einer Hardwareauswahl existieren funktionale Erhebungsmethoden, die historisch aus dem Maschinen- und Anlagenbau entstammen. Die Verfahren berücksichtigen jedoch nur teilweise den wachsenden Anteil der Mechatronik innerhalb einer Anlage. Das präsentierte Vorgehen orientiert sich sowohl an der Erhebung der Anforderungen gemäß dem Anforderungsmanagement für IT-Systeme im klassischen Sinne als auch an neuen Ansätzen und Methoden aus der Hardwareentwicklung. (Quelle: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-63758-6_11)
Konzeption
(2022)
Ziel der produzierenden Unternehmen ist es, am globalen Markt wettbewerbsfähig zu bleiben. Gemäß der Vision, dass das Unternehmen der Zukunft durch den geschickten Einsatz von digitalen Technologien seine Produktionsprozesse effizienter und effektiver gestalten kann und durch die Vernetzung des Shopfloors und von digitalisierten Produkten neue Services anbieten kann, die neue Arten von Geschäftsmodellen ermöglichen, soll in diesem Kapitel die Konzeption des technischen Ökosystems zur Umsetzung der Vision erläutert werden. Die Konzeption beinhaltet maßgeblich die Auswahl und Gestaltung von digitalen Technologien, zu denen beispielsweise Informations- und Kommunikationstechnologien wie Sensorik und Übertragungstechnologien zählen. Damit handelt es sich bei der Konzeption um eine Aufgabe der Breitstellung von technischen Ressourcen (Kap. 6). Darüber hinaus bedingt die Konzeption die Prüfung der Kompatibilität zu den vorherrschenden Informationssystemen. Im Zusammenspiel der Informationssysteme und der technischen Ressourcen lassen sich Geschäftsprozesse digitalisieren und so die Reaktionsgeschwindigkeit und Vorhersehbarkeit verbessern. (Quelle: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-63758-6_12)
Technologiebewertung
(2022)
Die Entwicklung hin zu einem agilen Unternehmen erfordert verschiedene, aufeinander aufbauende Umsetzungsprojekte, die sich anhand gewünschter Potenziale und abgeleiteter Aufwände beschreiben lassen. Diese Entwicklung und die Einführung neuer Lösungen stellen Unternehmen vor die Herausforderung der Investitionsentscheidung. Diese Entscheidung beruht bei vielen Unternehmen auf einer reinen Kosten-Nutzen-Betrachtung, bei der häufig der ROI im Fokus steht. Klassische Methoden der Wirtschaftlichkeitsberechnung können durch agile Ansätze des Prototypings unterstützt werden, um die Abwägung aus zwei Dimensionen zu fundieren. Während es Unternehmen auf der einen Seite schwer fällt, Einsparpotentiale und Kostentreiber zu identifizieren und zu bewerten, bedarf es auf der anderen Seite einer Herangehensweise, wie mit sich ändernden und unklaren Anforderungen umzugehen ist.
In diesem Kapitel werden Methoden und Werkzeuge zur technologischen und wirtschaftlichen Bewertung von Technologien und Systemen vorgestellt. Verantwortlichen wird dadurch die Unsicherheit vor der Bewertung von Innovationen genommen und sie werden befähigt, die Entscheidungen effizienter vorzubereiten. Darüber hinaus werden Vorgehensweisen präsentiert, um einzelne Umsetzungsprojekte der digitalen Transformation im Gesamtkontext zu bewerten. Die technische Bewertung differenziert zwischen klassischen und agilen Ansätzen, wie dem Prototyping, mit dem die Machbarkeit nicht nur theoretisch, sondern anfassbar evaluiert wird. (Quelle: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-63758-6_14)
Eine Transformation findet einen Abschluss, nachdem der gewünschte Zielzustand erreicht wurde. Wie sieht es bei der digitalen Transformation aus? Kann es im Hinblick auf technologische Entwicklungen jemals zu einem Ende kommen? Oder befindet sich ein Unternehmen hierbei in einer kontinuierlichen Transformation durch die Weiterentwicklung der Digitalisierung? Wenn ja, wie kann ein Unternehmen mit diesem ständigen Wandel effizient und sicher umgehen? (Quelle: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-63758-6_17 )
Technologiefrüherkennung
(2022)
Unter Technologiefrüherkennung wird im Folgenden die gezielte Auseinandersetzung mit dem Technologiemarkt und unternehmensspezifischen Anwendungsfällen verstanden. Der Technologieeinsatz kann für Unternehmen entscheidend sein, um ihre Strategie, z. B. die Kostenführerschaft, erfolgreich zu verfolgen. Gleichzeitig können neue Technologien, wie z. B. der 3D-Druck, Markteintrittsbarrieren senken, sodass die Gefahr besteht, dass neue Wettbewerber in den Markt eintreten. Die vernetzte Digitalisierung profitiert unter anderem davon, dass (Informations-)Technologien günstiger und performanter werden. Durch diesen Trend empfiehlt es sich, den sich stetig ändernden Technologiemarkt im Blick zu behalten und eine Übersicht über relevante Technologien zu schaffen. Im folgenden Kapitel werden Methoden vorgestellt, mit denen dieser Überblick gezielt erreicht werden kann. (Quelle: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-63758-6_13)
Durch die steigende Vernetzung in produzierenden Unternehmen nimmt die potenzielle Gefahr durch Cyberangriffe zu. Die meisten kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) sind sich heute bewusst, dass hierbei nicht mehr ausschließlich Großkonzerne ein beliebtes Angriffsziel darstellen. Durch automatisierte Malware-Kampagnen und die wachsende Anzahl von Cyberangriffen rücken alle Akteure der Wertschöpfungskette produzierender Unternehmen zunehmend in das Visier von Angreifern – dabei können KMU direkt oder indirekt, zur Schädigung ihrer Partner, angegriffen werden. Die steigende Bedrohungslandschaft ist allerdings nicht die einzige Herausforderung, mit der sich KMU konfrontiert sehen. Besonders schwerwiegend und besorgniserregend ist ihr Umgang mit Cybersicherheit: Viele KMU setzen sich trotz zunehmender Digitalisierung bislang nur unzureichend mit ihrer Cybersicherheit auseinander. Durch die Verschmelzung unterschiedlicher Domänen steigt nicht nur die Komplexität der Technologien, sondern auch die der Prozesse sowie der Organisation in Unternehmen. Die Sicherheit von Systemen definiert sich nicht mehr nur über einzelne Komponenten, sondern durch die Sicherheit des unternehmensübergreifenden Gesamtsystems. Klassische Lösungsansätze zur Absicherung einzelner Komponenten decken die gestiegenen Schutzanforderungen nicht mehr ausreichend ab. Um KMU einen selbständigen und pragmatischen Einstieg in die Thematik zu ermöglichen, muss diese Komplexität beherrschbar gemacht werden. Aus Sicht der Cybersicherheit darf die Komplexität jedoch nicht dadurch reduziert werden, relevante Aspekte zu ignorieren. Es bedarf neuer und angepasster Sichtweisen, die KMU den Einstieg erleichtern.
Prinzipien zur erfolgreichen Umsetzung von KI-Geschäftsmodellinnovationen
In Zeiten des zunehmenden globalen Wettbewerbs und hoch vernetzter Wertschöpfungsketten entwickelt sich Künstliche Intelligenz zu einem immer wichtiger werdenden Wettbewerbsfaktor für Unternehmen am Wirtschaftsstandort Deutschland. Durch den Einsatz von KI-Verfahren können nicht nur interne Geschäftsprozesse kostensenkend optimiert, sondern auch neue, digitale Geschäftsfelder und -modelle erschlossen werden. Es lassen sich zum einen Trends identifizieren, denen der Einsatz von KI in deutschen Unternehmen folgt. Zum anderen zeigt sich, dass sich KI unterschiedlich stark auf verschiedene Dimensionen innovativer Geschäftsmodelle auswirkt. Insgesamt lassen sich so Prinzipien ableiten, die die erfolgreiche Umsetzung von KI-Geschäftsmodellinnovationen beschreiben.
Neue Technologie- und Anwendungstrends kennzeichnen KI-Nutzung
Die tatsächliche KI-Landschaft in den Wertschöpfungsketten von KI-nutzenden Unternehmen ist durch Trends gekennzeichnet. Diese lassen sich in Technologie- und Anwendungstrends unterteilen. Experteninterviews zeigen beispielsweise, dass KI-Anwendungen bevorzugt auf Cloud-Infrastrukturen entwickelt und bereitgestellt werden. Das wiederum rückt die Frage nach der Wahrung der Datensouveränität in den Vordergrund. Anwendung findet KI tendenziell zur Prognose und Überwachung.
Sechs Prinzipien beeinflussen die erfolgreiche Umsetzung von KI-Geschäftsmodellinnovationen
Fallstudien über ein breites Spektrum der deutschen Wirtschaft beleuchten, welche Aspekte eines KI-basierten Geschäftsmodells den größten Effekt auf das Unternehmen haben. Hier lässt sich ein besonders hoher Einfluss von KI auf das Nutzenversprechen neuartiger, digitaler Leistungen der Unternehmen an die Kundinnen und Kunden feststellen. So lassen sich sechs Erfolgsprinzipien zur erfolgreichen Implementierung von KI-Technologien identifizieren, um die wirtschaftliche Nutzung von KI für Unternehmen in Deutschland im globalen Wettbewerb weiter zu steigern. So empfiehlt es sich zum Beispiel – neben der Auswahl des richtigen KI-Anwendungsfalles – ebenfalls darauf zu achten, dass die KI-Anwendung sowohl den Anbietenden wie auch den Anwendenden nützt. Diese und weitere Erfolgsprinzipien werden detailliert in der Studie Künstliche Intelligenz – Geschäftsmodellinnovationen und Entwicklungstrends beschrieben.
Die Umsetzung von Industrie 4.0, also der umfassenden Digitalisierung und Vernetzung der Produktion, stellt Unternehmen noch immer vor Herausforderungen. In dieser Marktstudie wurde eine bei produzierenden Unternehmen identifizierte Hürde, die IT-Komplexität und deren Management, stärker beleuchtet. Unternehmen, die sich besser aufgestellt sehen, legen in der Regel einen stärkeren Fokus auf verschiedene Aktivitäten.
Eine Herausforderung für produzierende Unternehmen in der Entwicklung intelligenter Produkte besteht darin, dass die Zielstellung, die mit einem intelligenten Produkt verfolgt wird, nicht expliziert ist. Zudem ist oftmals nicht spezifiziert, in welchem Anwendungsfall ein intelligentes Produkt agieren soll. Produzierende Unternehmen benötigen Unterstützung, um eine zielorientierte und folglich wirtschaftliche Melioration existierender Produkte zu gewährleisten. Ebendiese Melioration wird im Kontext von intelligenten Produkten als Smartifizierung bezeichnet und stellt damit einen Entwicklungsprozess dar, der ein bestehendes Produkt als Ausgangssituation im Sinne einer Anpassungskonstruktion expliziert. Die originäre Produktfunktion wird folglich nicht verändert, sondern das Produkt um digitale Funktionen und Dienstleistungen erweitert. Der Artikel befasst sich daher erstens mit der Beschreibung generischer Ziele für den Einsatz intelligenter Produkte im Maschinenbau. Eine Zusammenstellung und Erläuterung solcher Ziele unterstützt Unternehmen, eine Präzisierung der Zielfestlegung in der Initiierungsphase eines Smartifizierungsprojekts durchzuführen. Zweitens wird unter Anwendung der Ziel-Mittel-Beziehung ein Anwendungsfall intelligenter Produkte beschrieben. Abschließend werden beide Aspekte in einer Methode zusammengefasst, wie mittels Ziel- und Anwendungsfallbetrachtung Anforderungen abgeleitet und wie diese Elemente in Vorgehensmodelle der Produktentwicklung eingebettet werden können. Exemplarisch wird anhand einer Stanzmaschine aufgezeigt wie die Methode und die sich daraus ableitenden Ergebnisse im Smartifizierungsprozess zur Entwicklung einer intelligenten Stanzmaschine eingesetzt werden.
Feasibility Analysis of Entity Recognition as a Means to Create an Autonomous Technology Radar
(2021)
Mit den neuesten Technologietrends auf dem Laufenden zu bleiben, ist für Fertigungsunternehmen eine entscheidende Aufgabe, um auf einem global wettbewerbsfähigen Markt erfolgreich zu bleiben. Die Erstellung eines Technologieradars ist ein etablierter, jedoch meist manueller Prozess zur Visualisierung der neuesten Technologietrends.
Der Herausforderung, Technologien zu identifizieren und zu visualisieren, widmet sich das Projekt TechRad, das maschinelles Lernen einsetzt, um ein autonomes Technologie-Scouting-Radar zu realisieren. Eine der Kernfunktionen ist die Identifizierung von Technologien in Textdokumenten. Dies wird durch natürliche Sprachverarbeitung (NLP) realisiert.
Dieser Beitrag fasst die Herausforderungen und möglichen Lösungen für den Einsatz von Entity Recognition zur Identifikation relevanter Technologien in Textdokumenten zusammen. Die Autoren stellen eine frühe Phase der Implementierung des Entity Recognition Modells vor. Dies beinhaltet die Auswahl von Transfer Learning als geeignete Methode, die Erstellung eines Datensatzes, der aus verschiedenen Datenquellen besteht, sowie den angewandten Modell-Trainings-Prozess. Abschließend wird die Leistungsfähigkeit der gewählten Methode in einer Reihe von Tests überprüft und bewertet.
Ausgangspunkt des Forschungsprojekts "UrbanMove“ ist die Hypothese, dass sich in naher Zukunft Großstädte für eine emissionsärmere Zukunft mit innovativen Mobilitätsdienstleistungen neu aufstellen müssen. Bisherige Ansätze reichen nicht aus, um den Ansprüchen an Emissionsfreiheit und Mobilitätserfordernissen gleichzeitig und zu vertretbaren Kosten zu entsprechen.
Ziel des Forschungsprojekts "UrbanMove" ist daher die Konzeptionierung und Pilotierung einer neuartigen, intelligenten innerstädtischen Mobilitätslösung, die mit einer Kollaboration aus innovativen KMU der strukturschwachen Städteregion Aachen umgesetzt wird. Als Entwicklungsergebnis steht eine integrative kundenzentrierte Dienstleistungsplattform für Shuttle, die durch Berücksichtigung von Randbedingungen auch für autonom fahrende und elektrisch betriebene Fahrzeuge eingesetzt werden kann. Neben der Dienstleistungsplattform für ein neues Mobilitätskonzept, auf der Informationsströme unterschiedlicher Anspruchsgruppen gesammelt und intelligent verarbeitet werden, beinhaltet die Plattform auch technische Schnittstellen zu den Fahrzeugen und zu Nutzern über Apps.
Für dieses ganzheitliche Konzept werden verschiedene Perspektiven und Anspruchsgruppen, wie Nutzer, Betreiber, Stadt sowie Einzelhandel und Unternehmen der Region, zusammengeführt. Für die Einbeziehung der Anspruchsgruppen abseits dieser Projektentwicklung wird die Plattform mit offenen Schnittstellen gestaltet, die rechtlichen Rahmenbedingungen werden beachtet und die durchgehenden Nutzeranforderungen fokussiert. Für einen wirtschaftlichen Betrieb wird für das Mobilitätskonzept ein tragfähiges Geschäftsmodell entwickelt.
Künstliche Intelligenz (KI) hat sich über die letzten Jahre stetig zu einem Thema mit strategischer Priorität für Unternehmen entwickelt. Das zeigt sich nicht zuletzt in der gesteigerten Investitionsbereitschaft deutscher Unternehmen in KI-Projekte. Wirtschaftliche Akteure haben erkannt, dass durch eine sinnvolle Nutzung von KI-Technologien Wettbewerbsvorteile erzielt werden können. Die vorliegende Studie legt das Augenmerk auf den industriellen Einsatz einer KI-Technologie, die bereits heute von vielen Unternehmen erfolgreich genutzt wird: Die natürliche Sprachverarbeitung (engl. Natural Language Processing, kurz NLP). Die wirtschaftlichen Potenziale der Technologie liegen dabei in ihrer Fähigkeit, betriebliche Abläufe zu automatisieren und die Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine zu verbessern und zu vereinfachen. Ziel der Studie ist es, die Potenziale der NLP-Technologie für Unternehmen nutzbar zu machen, indem konkrete Anwendungsfälle und allgemeine Handlungsempfehlungen sowie Nutzen und Risiken aufgezeigt werden.
The development of renewable energies and smart mobility has profoundly impacted the future of the distribution grid. An increasing bidirectional energy flow stresses the assets of the distribution grid, especially medium voltage switchgear. This calls for improved maintenance strategies to prevent critical failures. Predictive maintenance, a maintenance strategy relying on current condition data of assets, serves as a guideline. Novel sensors covering thermal, mechanical, and partial discharge aspects of switchgear, enable continuous condition monitoring of some of the most critical assets of the distribution grid. Combined with machine learning algorithms, the demands put on the distribution grid by the energy and mobility revolutions can be handled. In this paper, we review the current state-of-the-art of all aspects of condition monitoring for medium voltage switchgear. Furthermore, we present an approach to develop a predictive maintenance system based on novel sensors and machine learning. We show how the existing medium voltage grid infrastructure can adapt these new needs on an economic scale.
Die Schwerpunktstudie untersucht, inwieweit die Potenziale von digitalen Technologien zur Steigerung der Energieeffizienz in der deutschen Wirtschaft bereits ausgeschöpft und die möglichen negativen Effekte schon heute durch gezielte Maßnahmen eingedämmt werden.
Die Teilstudien der vorliegenden Schwerpunktstudie geben aufschlussreiche Einsichten zum aktuellen Stand der Forschung und zum Einsatz digitaler Maßnahmen zur Steigerung der Energieeffizienz der Unternehmen in der Informationswirtschaft und im Verarbeitenden Gewerbe.
Sowohl in der Forschung als auch in der Praxis zeigt sich, dass die Datenverfügbarkeit und -verarbeitung eine zentrale Hürde darstellt, um die Potenziale digitaler Technologien im Energiebereich realisieren zu können. Somit ist die Verbesserung der Erfassung, Integration, Verarbeitung und des Schutzes von Energiedaten ein zentrales Handlungsfeld und elementare Voraussetzung für die erfolgreiche Planung potenzieller Maßnahmen und deren Evaluierung im Laufe der Umsetzung, sowohl für die Politik als auch Unternehmen.
Wie gesetzliche Zielvorgaben zudem Anreize für Unternehmen setzen, neue Lösungsansätze zu finden und künftig vermehrt in energieeffizienzsteigernde Maßnahmen zu investieren, lesen Sie in der Studie.
Die vernetzte Digitalisierung als Befähiger für Intelligente Produkte und datenbasierte Geschäftsmodelle stellt Unternehmen vor zahlreiche und vielfältige Herausforderungen auf dem Weg durch die digitale Transformation. Zur Unterstützung dieser Unternehmen wurden in den vergangenen Jahren diverse Referenzarchitekturmodelle entwickelt. Eine detaillierte Analyse derselben und insbesondere ihrer Nutzung durch Unternehmen zeigte schnell, dass aktuell bestehende Referenzmodelle große Schwächen in der Praxistauglichkeit aufweisen. Mit dem Aachener Digital-Architecture-Management (ADAM) wurde ein Framework entwickelt, das gezielt die Schwächen bestehender Referenzarchitekturen adressiert und ihre Stärken gezielt aufnimmt. Als holistisches Modell, speziell für die Anwendung durch Unternehmen entwickelt, strukturiert ADAM die digitale Transformation von Unternehmen in den Bereichen der digitalen Infrastruktur und der Geschäftsentwicklung ausgehend von den Kundenanforderungen. Systematisch werden Unternehmen dazu befähigt, die Gestaltung der Digitalarchitektur unter Berücksichtigung von Gestaltungsfeldern voranzutreiben. Die Beschreibung der Gestaltungsfelder bietet einen detaillierten Einblick in die wesentlichen Aufgaben auf dem Weg zu einem digital vernetzten Unternehmen. Dabei stellt das Modell nicht nur eine Strukturierungshilfe dar, sondern beinhaltet mit den Gestaltungsfeldern einen Baukasten, um das Vorgehen in der digitalen Transformation zu konfigurieren. Das Vorgehen differenziert zwischen der Entwicklung der Digitalisierungsstrategie und der Umsetzung der Digitalarchitektur. Drei unterschiedliche Case-Studys zeigen zudem auf, wie ADAM in der Industrie konkret genutzt, welche Strukturierungshilfe es leisten und wie die digitale Transformation konfiguriert werden kann. Durch die Breite und Tiefe von ADAM werden Unternehmen befähigt, den Weg der digitalen Transformation systematisch und strukturiert zu bestreiten, ohne die wertschöpfenden Bestandteile der Digitalisierung außer Acht zu lassen. Dies qualifiziert ADAM zu einem nachhaltigkeitsorientierten Framework, da es die wirtschaftliche Skalierung, die bedarfsgerechte Anpassung und die zukunftsgerichtete Robustheit von Lösungsbausteinen in den Fokus der digitalen Transformation rückt.
Die digitale Transformation stellt Unternehmen fortlaufend vor neue Herausforderungen, die richtig eingeschätzt und bewältigt werden müssen. Häufig fehlt ein strukturierter Gesamtansatz, mit dem Sie die digitale Transformation Ihres Unternehmens konzeptionieren und nachhaltig umsetzen können. Wir am FIR an der RWTH Aachen haben in den letzten Jahren zahlreiche Projekte zur Gestaltung der digitalen Transformation in Unternehmen durchgeführt und basierend auf diesen Erfahrungen ein Framework entworfen, um Ihnen genau dieses Wissen weiterzugeben und Ihnen zu helfen, bestehende Herausforderungen anzugehen. Unser Modell 'Aachener Digital-Architecture-Management' (ADAM) dient der Gestaltung von Digitalarchitekturen.
The number of cyber-attacks on small and medium enterprises (SMEs) is constantly increasing. SMEs do not recognize the attacks until the damage has occurred. Only then, they fight with measures to increase IT-security and IT-safety. Many studies come to the point that this refers to a lack of budget, expertise and awareness of the need for IT-security. There are many compendia with recommendations for action, but they are too comprehensive and unspecific to the individual needs of SMEs. In this paper, we present the results of a research activity on the gaps that address the challenges faced by SMEs. In addition, we develop a concept for a serious gaming approach that includes an economic perspective on IT-security measures and shows how SMEs can derive their own IT-seurity target state