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Vibrationsdatenauswertung – Wie lässt sich nicht Messbares messbar machen?

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Vibrationsdatenauswertung - Wie lässt sich nicht Messbares messbar machen?

Die Digitalisierung in der Produktion bietet eine Reihe von Nutzenpotentialen. Maschinen sind vernetzt und Informationen rund um die Produktion sind jederzeit verfügbar. So können Maschinenausfälle erkannt und direkt behoben werden, und Anlagenstillstände verringert werden.

Doch nicht alle Maschinenzustände sind so einfach zu erkennen. Insbesondere in der Prozessindustrie, aber auch in anderen Bereichen, lassen sich Zustände von Maschinen und Apparaten teilweise nicht direkt messen. Das kann daran liegen, dass es für bestimmte Prozessbedingungen keine geeignete Sensorik gibt oder dass bestimmte Zustände nicht messbar sind. Solche Maschinen sind also eine Art Black-Box, in die man nicht hineinschauen kann. Variierende Prozessbedingungen und Schwankungen in der Qualität der zugeführten Medien erschweren die Vorhersage des Verhaltens des Prozesses und die Planung von Wartungen. Doch Vibrationsdaten enthalten viele Informationen zum Maschinenzustand – und machen nicht Messbares messbar.

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Maschinen, die bewegliche Teile enthalten, erzeugen Vibrationen. Diese können, besonders in schnell rotierenden Maschinen, wertvolle Rückschlüsse auf die Vorgänge innerhalb der Maschine liefern. Generell gilt: Was hörbar ist, lässt sich auch in den Daten erkennen. Wenn also eine Maschine bei bestimmten Fehlerzuständen ungewöhnlich klingt, kann das ein Zeichen dafür sein, dass sich diese Zustände anhand von Vibrationsmessungen erkennen lassen. Neben Vibrationen können auch andere messbare Größen wie Temperatur, Druck, Motorströme oder weitere Daten aus der Steuerung miteinbezogen werden. Die Erfahrung und das Wissen von Domänenexpert:innen tragen hier maßgeblich zum Verständnis bei und ermöglichen es, die Daten in einen sinnvollen Kontext zu setzen. Nach einer Analyse der aufgenommenen Daten und der Verbindung der Daten mit dem Domänenwissen kann ein KI-Modell trainiert werden. Dieses kann später live die Zustände der Maschine erkennen und eventuell sogar voraussagen. Durch eine intelligente Regelung kann es so beispielsweise ermöglicht werden, Probleme direkt zu beheben und Anlagenstillstände zu verringern.

Vibrationsdatenauswertung - Wie lässt sich nicht Messbares messbar machen?
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Wollen auch Sie einen besseren Einblick in die Vorgänge innerhalb Ihrer Maschinen erhalten? Unsere Data Scientists beraten Sie gerne!

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Silke Merkelbach

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Leistungen - digital technologies

Implementierung einer strategischen Technologiefrühaufklärung

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Implementierung einer strategischen Technologiefrühaufklärung am Beispiel der Forschungsvereinigung Antriebstechnik

Technologietrend-Radar für die Antriebstechnik

02_die ausgangssituation.

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Ausgangssituation und Herausforderung

Die Identifikation von technologischen und marktseitigen Impulsen für die Entwicklung der Marktleistungen von morgen ist für industrielle Unternehmen unerlässlich, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Aktuelle Technologien und Trends, wie z.B. der digitale Zwilling oder Nachhaltigkeit, führen zu neuen Anforderungen der Kunden und nehmen dadurch wesentlichen Einfluss auf die Entwicklung neuer Produkte.
Die Forschungsvereinigung Antriebstechnik (FVA) hat zur Identifikation relevanter Trends und technologischer Entwicklungen ein Technologietrend-Radar aufgebaut, um den Herausforderungen, wie z. B. kürzeren Produkt- und Technologielebenszyklen, sowie sich stetig ändernden Kundenanforderungen gerecht zu werden. Eine zentrale Herausforderung besteht in der langfristigen Etablierung des Technologietrend-Radars als Werkzeug der strategischen Technologiefrühaufklärung in der Organisation, um auch in Zukunft innovative Forschungsprojekte anzustoßen. Die Forschungsergebnisse der vorwettbewerblichen Gemeinschaftsforschung ermöglichen den Mitgliedsunternehmen zielgerichtet neue Produkte, Dienstleistungen und Geschäftsmodelle hervorzubringen.

03_die vorgehensweise und lösung.

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Vorgehensweise und Lösung

Ziel des Projekts ist die organisationale Verankerung einer strategischen Technologiefrühaufklärung in der FVA. Hierzu wurden zwei zentrale Handlungsfelder definiert. Diese bestehen darin, die Ergebnisse des Technologietrend-Radars in die Anwendung zu bringen sowie ein langfristiges Konzept für die fortlaufende Aktualisierung des Radars zu entwickeln. Ausgangspunkt des Projekts stellt ein Zielbild für die zukünftige Verwendung des Technologietrend-Radars in der FVA dar.

Implementierung-einer-strategischen-Technologiefrühaufklärung
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Basierend auf den Anforderungen der Mitgliedsunternehmen wurden Use-Cases für die Arbeit mit den Technologietrends identifiziert, wie z.B. die Ableitung von Forschungsbedarfen. Für die Use-Cases wurden speziell auf die Bedarfe der FVA abgestimmte Methoden und Workshop-Formate entwickelt und erfolgreich erprobt.

Für die stetige Aktualisierung des Technologietrend-Radars wird ein Konzept zur Identifikation relevanter, neuer Technologietrends sowie für das Monitoring bestehender Technologietrends entwickelt. Dies umfasst auch die kontinuierliche Bewertung der Technologietrends und deren Einordnung hinsichtlich der Relevanz für die Antriebstechnik. Abschließend werden die Auswirkungen auf die Organisation hinsichtlich der Rollen und Zuständigkeiten untersucht. Ergebnis des Projekts ist eine Maßnahmen-Roadmap für die langfristige Umsetzung einer strategischen Technologiefrühaufklärung.

04_kundennutzen.

dto • digital transformation office • Referenzen und Beispiele der Digitalisierung • Digitalisierungshighlights • Beispielprojekte digitale Transformation

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kundennutzen.

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Wissensbasis zu relevanten Technologietrends der Antriebstechnik

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Methodische Unterstützung für die Arbeit mit dem Technologietrend-Radar

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Identifikation des zukünftigen Forschungsbedarfs als Grundlage zur zielgerichteten Initiierung von Forschungsprojekten

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Förderung des Wissenstransfers innerhalb des Forschungsnetzwerks

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Eingesetzte Methoden
und Werkzeuge

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Zielbildentwicklung

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Kompetenzanalyse

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Workshops zur Technologiebewertung

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Workshops zur Identifikation neuer Forschungsprojekte

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Roadmapping

07_der autor.

Kai Ellermann dto

Kai Ellermann

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Leistungen - digital business Leistungen - digital technologies

KI-gestütztes Supply Chain Management – dank digitaler Durchgängigkeit

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KI-gestütztes Supply Chain Management - dank digitaler Durchgängigkeit

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Ausgangssituation und Herausforderung

Produzierende Unternehmen agieren in einem zunehmend komplexen Umfeld, bestehend aus globalen Wertschöpfungsnetzwerken, welche sich durch eine hohe Dynamik und Volatilität auszeichnen. Zusätzlich wirken ein erhöhter Kostendruck, gestiegene Anforderungen an die Termintreue sowie aktuelle Trends wie Individualisierung und kürzere Produktlebenszyklen als komplexitätssteigernde Faktoren. Hierdurch entstehen für Unternehmen zahlreiche Herausforderungen, u.a. eine zuverlässige Prognose von Kundenbedarfen und Lieferzeiten. Zudem werden mögliche Unsicherheiten häufig mit Materialreserven kompensiert, was beispielsweise zum Bullwhip-Effekt oder auch zu einem vermehrten Materialtransport zwischen Standorten führen kann.
Gleichzeitig erzeugt die digitale Transformation von Prozessen in Wertschöpfungsnetzwerken große Datenmengen, deren Analyse mittels künstlicher Intelligenz ein transparentes und optimiertes Supply Chain Management ermöglicht.

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Vorgehensweise und Lösung

Diese Herausforderungen werden seit Juli 2020 im Verbundforschungsvorhaben MOVE adressiert. Ziel ist die Befähigung von Unternehmen zum Einsatz von KI-Verfahren zur Analyse und Optimierung ihrer Supply Chain. Dazu werden im Rahmen des Projektes MOVE übertragbare und branchenübergreifende Vorgehensmodelle und wiederkehrende Lösungsmuster entwickelt.

© Fraunhofer IEM
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Aufbauend auf einer domänenübergreifenden Spezifikationstechnik können Zusammenhänge in Wertschöpfungsnetzwerken beschrieben und analysiert werden, und mit den zugrundeliegenden IT-Systeme und Datenquellen verknüpft werden. Die im Rahmen des Projektes weiterentwickelten KI-Verfahren ermöglichen den Unternehmen die automatisierte Analyse und Optimierung ihrer Wertschöpfungsnetzwerken durch gezielte Integration von Expertenwissen.

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Transparenz entlang der Wertschöpfungskette

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Optimierte Steuerung der Supply Chain

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Realistische Absatz- und Lieferterminprognosen

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Eingesetzte Methoden
und Werkzeuge

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Simulation und Visualisierung

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KI-Verfahren (z.B. Prädiktionsverfahren)

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Dateninventur

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Prozess-Analysen

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Julia Woesthoff

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Die KI-Einführung ganzheitlich managen

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Die KI-Einführung ganzheitlich managen

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet gemäß BITKOM die Eigenschaft eines IT-Systems, „menschenähnliche“, intelligente Verhaltensweisen zu zeigen. Dabei beruhen KI-basierte Anwendungen nicht auf starren, fest programmierten Regelwerken. KI-basierte Anwendungen sind dagegen in der Lage, anhand der eigenen Erfahrungsdaten zu lernen, die Funktionen somit kontinuierlich anzupassen und das Ergebnis dadurch zu optimieren. Für Unternehmen bietet die Einführung KI-basierter Anwendungen vielfältige Vorteile. Beispielsweise können in der Logistik die Transportrouten mithilfe von maschinellen Lernverfahren verbessert oder Dispositionsparameter automatisiert angepasst werden. Hierdurch können Unternehmen einerseits Zeit und Kosten sparen, andererseits aber gleichzeitig die Qualität ihrer Prozesse und Produkte erhöhen. Vor allem mittelständische, durch den Maschinenbau geprägte Unternehmen tun sich allerdings schwer mit der Einführung KI-basierter Anwendungen. Lediglich ein Viertel der deutschen Unternehmen befindet sich in der Planungs-, Test- oder Implementierungsphase von KI-Anwendungen. Nur 4 % der Unternehmen können bereits einen produktiven KI-Einsatz vorweisen. Die restlichen Unternehmen haben bisher noch keine Erfahrung mit KI gemacht.

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Der Schlüssel zur erfolgreichen Einführung KI-basierter Anwendungen ist dabei ein ganzheitlicher Ansatz unter Berücksichtigung verschiedener strategischer Elemente. Zunächst ist die Formulierung einer KI-Vision empfehlenswert, um die Ziele des Einsatz KI-basierter Anwendungen festzulegen. Auf dieser Grundlage sind einerseits KI-Use Cases zu identifizieren, d. h. klar abgegrenzte Aktivitäten zur Erreichung bestimmter Ziele. Parallel hierzu ist zu überprüfen, welche Voraussetzungen erforderlich sind, um die identifizierten Use Cases umzusetzen und im nächsten Schritt auch im gesamten Unternehmen ausweiten zu können. Hierfür sind nicht nur technologische Voraussetzungen zu berücksichtigen, sondern auch organisationale und mitarbeiterbezogene Voraussetzungen wie das bereits vorhandene Know-how oder die Unternehmenskultur und -führung. Schließlich ist ein Zeitplan zu definieren, auf dessen Basis die Use Cases schrittweise umgesetzt werden. Das Vorgehen stellt somit die systematische und ganzheitliche Einführung KI-basierter Use Cases unter Berücksichtigung aller dafür notwendigen strategischen Elemente sicher.

KI-Einführung ganzheitlich managen
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Zusammengefasst sollten Unternehmen bei der KI-Einführung vor allem zwei Aspekte berücksichtigen:

  1. Einführungsstrategie: Die KI-Einführung muss unternehmensindividuell gestaltet werden. Ein für alle Unternehmen gleichermaßen geltendes Patentrezept gibt es nicht. Jedes Unternehmen muss unter Berücksichtigung der unternehmensspezifischen Potentiale, Risiken und Voraussetzungen eine individuelle Einführungsstrategie erarbeiten.
  2. Skalierung von KI-Anwendungen: Isolierte und einzelne KI-Use Cases bieten aufgrund hoher initialen Aufwände oftmals keinen wirtschaftlichen Mehrwert. Der wirtschaftliche Mehrwert von KI-Anwendung wird erst sichtbar, sobald die KI-Anwendung auf Basis der zugrundeliegenden Strategie im gesamten Unternehmen bzw. den jeweiligen Fachbereichen ausgerollt und skaliert werden.

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Christian Kuerpick Autor dto

Christian Kürpick

Stefan Gabriel

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aktuelles good to know

Strategien in digitalen Zeiten

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Strategien in digitalen Zeiten

Strategische Herausforderungen für Unternehmen in digitalisierter Arbeitswelt

Die digitale Transformation stellt nicht nur internationale Unternehmen und Konzerne vor Herausforderungen, sondern auch nationale KMU. Damit Sie als Unternehmen auch in Zukunft wettbewerbsfähig sind, ist spätestens jetzt der richtige Zeitpunkt, sich mit einer geeigneten Digitalisierungsstrategie auseinanderzusetzen. Wir geben Ihnen heute dazu einige Impulse mit auf den Weg.

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Ganzheitlicher Veränderungsprozess

Die digitale Transformation ist ein ganzheitlicher Veränderungsprozess des Unternehmens zur Anpassung an die neuen Rahmenbedingungen ausgelöst durch die Digitalisierung. Gerade dieser ganzheitliche Ansatz macht es dabei umso anspruchsvoller, da es um vielseitige Verantwortungsbereiche und auch Verantwortlichkeiten geht.

Um ein Unternehmen erfolgreich zu transformieren, gibt es keine allumfassende Lösungsformel. Jede Branche – gerade in der Industrie – steht vor gänzlich unterschiedlichen Herausforderungen. Sie umfassen technische, organisatorische sowie auch kulturelle Aspekte.

Zusätzlich zum allgemeinen Tagesgeschäft ist es schwer, die digitale Transformation firmenintern umzusetzen. Hier braucht es nicht nur eine Strategie, die für alle Beteiligten verständlich ist, sondern auch Personen, die dieser Strategie ein Gesicht geben, Ansprechpartner sind und dabei helfen, die Strategie auf allen Ebenen umzusetzen.

Transparenz und Vertrauen ebnen neue Wege und formen ein starkes Team

Transformation bedeutet gleichzeitig immer das Abweichen von alten Wegen – auch, oder gerade, in der digitalen Welt. Veränderungen in Arbeitsprozessen sind aber nicht bei allen Mitarbeitern gleichermaßen willkommen. Deshalb ist es umso wichtiger, dass der Transformationsprozess für alle Mitwirkenden verständlich gemacht wird. Es muss ein gemeinsames Selbstverständnis für die Ziele und Notwendigkeit der digitalen Transformation erarbeitet werden – auf allen Ebenen des Unternehmens.

Gerade in puncto New Work oder auch dem Einsatz von KI zur Steigerung der Zukunftsfähigkeit werden nicht bei jedem positive Assoziationen hervorgerufen. Dies ist einfach zu erklären: Manche Mitarbeiter werden schlicht Sorge haben, dass ihre Arbeitskraft zukünftig nicht mehr benötigt wird.

Für das gesamte Change Management im Rahmen der digitalen Transformation ist es daher wichtig, Verantwortliche bereitzustellen. Schaffen Sie Vertrauen, in dem Sie Transparenz herstellen. Es ist ein hoher Bedarf an digitaler Transformation vorhanden und ein hohes Tempo benötigt, doch in vielen KMU fehlen auf Grund der Unternehmensstruktur die richtigen Ansprechpartner für dieses Unterfangen.

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Strategieentwicklung - Vom Status Quo zur Zukunftsvision

Wie bei jeder anderen Strategie startet die Entwicklung auch mit einer auf die digitalen Herausforderungen angepassten Potenzialanalyse.

In puncto digitale Transformation geht es vor allem darum, sich die Digital Awareness und die Digital Capabilities anzuschauen. Das heißt, herauszufinden: Welches (digitale) Wissen ist bereits vorhanden und welche Möglichkeiten gibt es bereits vor Ort? Wie ist also der IST-Zustand?
Nach der Status Quo Analyse wird eine digitale Version erarbeitet, die für alle ganz klar den Weg in die Zukunft aufzeigt.

Oft hilft hier ein Blick von Außen. Nicht jedes Unternehmen hat die Kapazitäten, die digitale Transformation komplett allein auf sich gestellt voranzutreiben. Damit diese auf allen Ebenen funktioniert, brauchen Sie ein starkes Team, dass dafür sorgt, das auf dem Weg der digitalen Transformation fachlich unterstützt und mit begleitet.

Die Experten vom Fraunhofer IEM haben zum Beispiel schon vielen Unternehmen erfolgreich bei der digitalen Transformation zur Seite gestanden. Mit Experten von Außen stellen Sie sicher, dass Ihre Mitarbeiter auf jedem Schritt des Weges begleitet werden und so alle an einem Strang ziehen.

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Schmitz Cargobull - Von einem Hersteller von Sattelaufliegern zu einem Anbieter innovativer und integrierter Transportlösungen mittels digitaler Technologien

Oskar Flach • dto Speaker für die Digitale Transformation • Fraunhofer IEM • Changemanagement

Oskar Flach

Mitinitiator des Digital Transformation Office (DTO) des Fraunhofer IEM

Oskar Flach war als Experte bei Schmitz Cargobull vor Ort und hat den Prozess der digitalen Transformation mit seiner Expertise begleitet. Er unterstützt seit 2019 das Digital Transformation Office des Fraunhofer IEM.
Mit Hilfe von erfolgreichen strategischen Maßnahmen ist es so gelungen, die Digitalisierung im gesamten Unternehmen voranzutreiben und sowohl in den internen Prozessen als auch im externen Produkt- und Serviceangebot weiter zu verankern.

Herr Flach - welche Zukunftsvision haben Sie gemeinsam mit den Teams von Schmitz Cargobull entwickelt, um die digitale Transformation in dem Unternehmen voranzutreiben?

Oskar Flach: „Wir sind führender Trailer-Hersteller und bieten unseren Kunden die besten Transportlösungen.“ Diese Vision haben wir nach vorangegangenen Analysen ausgearbeitet. Hierbei kommen zwei Ebenen zum Tragen. Zuerst einmal ist die Bedingung, um diese Vision zu realisieren, dass wir auf effiziente Prozesse zurückgreifen können. Dieses bezieht auch digitalisierte Prozesse mit ein. Der zweite Punkt ist, dass die Transportlösungen sowohl analog als auch digital die besten sein sollen – ganz im Interesse unseres Kunden. Die Verhältnisse auf dem Markt ändern sich kontinuierlich, das heißt, wir müssen unsere bestehenden Produkte und Lösungsansätze ebenso kontinuierlich weiter- bzw. auch komplett neu entwickeln, um am Puls der Zeit bestehen zu können. Das bildete die Grundlage unserer Strategie.“

Wenn Sie drei Bausteine nennen sollten, um die Digitalstrategie für Schmitz Cargobull zu beschreiben, welche wären das?

Oskar Flach: „Wir haben uns bei Schmitz Cargobull auf drei verschiedene Bausteine konzentriert. Zu allererst ging es um die Digitalisierung der internen Wertschöpfungskette. Als zweites haben wir uns darum gekümmert, sowohl die Digitalisierung der Produkte als auch des gesamten Service Portfolios anzustoßen. Außerdem war es als drittes immens wichtig, auch digitale und disruptive Geschäftsmodelle voranzutreiben.“

Wenn Sie eine Sache nennen würden, damit eine digitale Transformation erfolgreich umgesetzt werden kann, was wäre das?

Oskar Flach: „Nur eine Sache zu nennen ist zu kurz gegriffen, da es sich bei einer Transformation um einen ganzheitlichen Ansatz handelt. Die Strategie für digitale Transformation muss alle Ebenen eines Unternehmens umfassen. Grundsätzlich kann ich aber sagen, dass es auf allen Ebenen des Unternehmens ein Commitment für die Sache geben muss.

Eine Transformation bringt nicht nur strukturelle, sondern auch kulturelle Veränderungen in einem Unternehmen mit sich und da muss von der Chefetage bis zur Aushilfe jeder verstehen, worum es geht. Nicht darum, Arbeitskräfte einzusparen und Jobs zu streichen, sondern um den langfristigen Erfolg einer Firma am Markt. Dazu kann ich nur raten, Experten im Team zu haben, die sicherstellen, dass alle gemeinsam an einem Strang ziehen.“

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Sie wollen mehr über das Thema Strategien in digitalen Zeiten wissen?

Gerne tauschen wir uns mit Ihnen aus, unterstützen Sie dabei, sich auf den Weg zumachen und stehen als starker Partner an Ihrer Seite! Sprechen Sie uns gerne an!

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ACES – Transformationstreiber für den automobilen Mittelstand

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ACES – Transformationstreiber für den automobilen Mittelstand

Zulieferer und vor allem der Mittelstand nehmen in der deutschen Automobilindustrie eine Schlüsselrolle ein. Sie repräsentieren 80% der Wertschöpfung, 50% der Beschäftigten sowie über 90% der Betriebe und bilden so das Fundament für den Erfolg einer gesamten Industrie. Unter dem Einfluss mehrerer disruptiv wirkender Faktoren, die durch das Akronym ACES (Autonomes Fahren, Connectivity, Elektromobilität, Shared Mobility) versinnbildlicht werden, droht dieses Fundament jedoch zunehmend an Stabilität zu verlieren.

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Auswirkungen von ACES auf den automobilen Mittelstand

Während die OEM massiv von allen vier Faktoren beeinflusst werden, muss sich der automobile Mittelstand insbesondere den Auswirkungen der steigenden Konnektivität und der zunehmenden Marktdurchdringung batterieelektrischer Fahrzeuge stellen. Die Elektrifizierung des Antriebsstrangs macht viele, zentrale und wissensintensive Fahrzeugkomponenten obsolet. Verbrennungsmotoren werden durch Elektromotoren ersetzt. Kraftstofftank, und -leitungen sowie der Abgasstrang entfallen völlig. Ein ähnliches Bild ergibt sich infolge der zunehmenden Konnektivität und Substitution physischer Komponenten durch digitale Lösungen. Schon heute macht der Einsatz von Brake-by-Wire-Systemen Bremskraftverstärker überflüssig und anstatt von Schließzylinder und Schlüssel setzen immer mehr Fahrzeughersteller auf elektrische Schließsysteme mit NFC (Near Field Communication). Diese Veränderungen machen eins deutlich: Es ist nur eine Frage der Zeit, bis viele Unternehmen des automobilen Mittelstands gezwungen sein werden, ihr Geschäft neu zu erfinden. Sie sollten sich deshalb die Frage stellen, wie sie eine Unternehmenstransformation erfolgreich gestalten können und nicht ob diese in Zukunft notwendig sein wird.

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Die Transformation des automobilen Mittelstands erfolgreich gestalten

Zur erfolgreichen Gestaltung der Unternehmenstransformation tragen drei Lösungsansätze maßgeblich bei:

  1. (Digitalisierungs-)Strategie: Für eine erfolgreiche Unternehmenstransformation braucht es vor allem eins: Strategie. Dies umfasst sowohl die Definition der zukunftsfähigen Strategie selbst als auch deren konsequente Umsetzung. Vor dem Hintergrund der Digitalisierung sollten Unternehmen des Weiteren abwägen, in welchem Maße der Einsatz digitaler Technologien einen Bestandteil des Transformationsprozesses darstellt. Denn ohne die Erschließung von Digitalisierungspotentialen in den Dimensionen Leistungserstellung, Marktleistung und Geschäftsmodell, wird es auch im neuen Geschäft schwierig, sich langfristig im Wettbewerb zu behaupten.

  2. Innovationsmanagement: Um neue Märkte abseits des Kerngeschäfts zu erschließen, ist die Entwicklung innovativer Marktleistungen und Geschäftsmodelle unerlässlich. Ein etablierter und aktiv gelebter Innovationsmanagementprozess sowie dessen Verankerung in Organisation und Unternehmenskultur legt dafür eine solide Grundlage.

  3. Kooperationen: Verglichen mit Großunternehmen muss der Mittelstand die Transformation unter erschwerten Bedingungen bewältigen. Geringe finanzielle Ressourcen, nicht zur Verfügung stehendes dediziertes Personal für Innovationsmanagement, Strategieentwicklung und -umsetzung sowie teils fehlendes Expertenwissen fördern den Bedarf nach Kooperationen. Strategische Unternehmenskooperationen mit etablierten Unternehmen und Start-ups, Unternehmensnetzwerke und Kooperationen mit Forschungsgesellschaften bieten Lösungen zur Adressierung der Problematik.

Wie kann Sie das Digital Transformation Office bei der Transformation Ihres Unternehmens unterstützen?

Wir als Digital Transformation Office bieten Ihnen Unterstützung bei der Umsetzung der oben genannten Lösungsansätze:

  1. (Digitalisierungs-)Strategie: Durch unsere langjährige Erfahrung bei der Bearbeitung von Projekten im Kontext von Unternehmens- und Digitalisierungsstrategie helfen wir Ihnen bei der erfolgreichen Transformation ihres Unternehmens.

  2. Innovationsmanagement: Auch im Bereich des Innovationsmanagements können wir auf Erfahrungen aus einer Vielzahl von Projekten zurückgreifen. Zusätzlich bietet Ihnen unser Ideen-Triebwerk die perfekte Umgebung, um neue Ideen in wegweisende Innovationen für Ihr Unternehmen zu verwandeln.

  3. Kooperationen: In Zusammenarbeit mit it`s OWL bieten wir Ihnen eine Plattform, um sich mit anderen Unternehmen zu vernetzen, auszutauschen und zusammen die Zukunft des automobilen Mittelstands in Deutschland aktiv mitzugestalten.

Sprechen Sie uns dazu gerne an!

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Lennard Haarmann

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Datenflut – Ist Ihre Datenbasis geeignet für Industrial Analytics?

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Datenflut – Ist Ihre Datenbasis geeignet für Industrial Analytics?

Die Auswertung von Daten im Unternehmen birgt zahlreiche Nutzenpotentiale. Aus Maschinendaten können Produktionsschwankungen und Maschinenausfälle erkannt werden, Vertriebsdaten bieten das Potential zur Vorhersage von Verkaufszahlen und Prozessdaten können zur Optimierung von Abläufen genutzt werden. Schnell stellt sich die Frage: Wie viele Daten benötige ich, um eine automatische Erkennung, Vorhersage oder Optimierung umsetzen zu können? „Big Data“ alleine bedeutet noch lange keinen erfolgreichen Anwendungsfall.

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Kernaufgaben eines Data Scientists liegen in der Modellbildung und Interpretation. Ein mathematisches Modell – eine einfache lineare Funktion, ein statistisches Modell, oder ein Maschinelles Lernverfahren – beschreibt den jeweiligen Sachverhalt abstrakt. Modellausgaben müssen anschließend im Kontext des Einsatzgebietes interpretiert werden. Dies funktioniert nur dann, wenn folgende Kriterien beachtet werden:

Datenvielfalt: Für die erfolgreiche Modellbildung müssen Daten eine hinreichende Vielfalt bieten. Wird das Beispiel Verkaufszahlen betrachtet, gibt es saisonale Effekte, wie beispielsweise ein erhöhter Absatz zur Weihnachtszeit – somit müssen Daten für den gesamten Jahresablauf vorhanden sein. Deutlich schwieriger ist es bei Maschinendaten aus der Produktion. Maschinen erzeugen stetig wiederholende Daten. Für die Beschreibung eines Maschinenausfalls benötigt man Daten außerhalb des typischen Betriebsbereiches – dies ist selten in den aufgezeichneten Produktionsdaten vorhanden.

Datenqualität: Daten müssen fehlerfrei und zuverlässig aufgezeichnet sein sowie den Sachverhalt korrekt darstellen. Dies wird durch die Bereinigung und kontinuierliche Pflege ermöglicht. Ausreißer lassen sich bei hinreichend großer Datenmenge durch statistische Eigenschaften identifizieren.

Annotationen: Für die Interpretation der Ergebnisse ist Kontextwissen aus dem Anwendungsgebiet notwendig. Dazu müssen Daten mit Meta-Informationen und Annotationen ergänzt werden. Beispielsweise können Maschinenexperten ein fehlerhaftes Verhalten in den Daten markieren oder Prozessexperten Zielgrößen für einen optimalen Prozess ergänzen.

Datenflut-Ist Ihre Datenbasis geeignet für Industrial Analytics
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Daneben gibt es noch weitere Kriterien, welche sich nicht in Gigabyte messen lassen und individuell bewertet werden müssen. Die Einhaltung lässt sich durch ein systematisches Datenmanagement im Unternehmen gewährleisten und ist die Basis für erfolgreiche datengetriebene Anwendungen.

Haben Sie schon die Schätze in den Tiefen Ihrer Daten entdeckt? Wir beraten Sie gerne!

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Dr.-Ing. Sebastian Von Enzberg • dto Speaker für die Digitale Transformation • Fraunhofer IEM • Experte Künstliche Intelligenz

Dr.-Ing. Sebastian von Enzberg

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Bestehende Produkte in Smart Services transformieren geht nicht? DOCH!

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Bestehende Produkte in Smart Services transformieren geht nicht? DOCH!

Das produzierende Gewerbe in Deutschland war in den letzten Jahrzehnten sehr erfolgreich und konnte sich gerade mit dem Qualitätsmerkmal „Made in Germany“ gegen die Konkurrenz behaupten. In Zeiten der Digitalisierung und Globalisierung wird der Konkurrenzkampf schärfer, sodass die Qualität als ein Alleinstellungsmerkmal nicht mehr ausreicht. Kundenanforderungen nach mehr Flexibilität und Individualität gewinnen immer mehr an Bedeutung. Smart Services auf Basis bestehender Systeme können eine Abhilfe schaffen, um die vielfältigen Marktanforderungen zu erfüllen und die Konkurrenzfähigkeit auszubauen. Die Transformation eines bestehenden Systems in ein Smart Service ist jedoch eine komplexe Aufgabe, die ein strukturiertes Vorgehen erfordert. Wir machen auf die wichtigsten Fragen im Zuge der Transformation aufmerksam und ermöglichen damit den ersten Schritt in Richtung eines Smart Services.

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Was ist ein Smart Service?

Unter einem Smart Service wird eine „digitale, datenbasierte und auf einem physischen Produkt basierende Dienstleistung“ [KED+19] verstanden. Dabei sind die wesentlichen Subsysteme eines Smart Services ein physisches Produkt als Datenquelle, Produktdaten und (digitale) Dienstleistung. Im Bild sind die Subsysteme in das Schichtenmodell in Anlehnung an ACATECH eingeordnet [Aca15].

Das Zusammenspiel aus einem physischen Produkt und Produktdaten ermöglicht den Aufbau einer zusätzlichen digitalen Dienstleistung, wie bspw. Zustandsüberwachung oder prädiktive Wartung. Solch eine Erweiterung der bestehenden Produktfunktionalität kann das Angebot eines produzierenden Unternehmens mit dem Alleinstellungsmerkmal ausstatten, welches eine deutliche Abgrenzung von der Konkurrenz ermöglicht und den Schutzgraben vor Nachahmungen ausbaut.

Schichtenmodell eines Smart Services in Anlehnung an ACATECH [Aca15]
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Wie lassen sich bestehende Systeme in ein Smart Service transformieren?

Die Transformation bestehender Systeme in Smart Services bedarf einer ganzheitlichen Betrachtung des dargestellten Schichtenmodells (Bild 1). Darin spielen die Erfassung, Übertragung und Analyse der Produktdaten eine wesentliche Rolle. Rund um die Produktdaten ergeben sich folgende Leitfragen:

  • Wie wird die Verfügbarkeit von Smart Services sichergestellt?
  • Wie werden die Daten sicher übertragen?
  • Wo werden die Daten abgelegt und verarbeitet?
  • Wie wird die Skalierbarkeit von Smart Services sichergestellt?
  • Welche Verfahren eigenen sich für eine robuste Datenanalyse?

Sie haben die gleichen Fragen? Wir helfen Ihnen die Antworten zu finden!

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Arthur Wegel Autor dto

Arthur Wegel

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Makeathonprojekt ServiceNavigator – Von der Idee bis zum Antrag

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Makeathonprojekt ServiceNavigator – Von der Idee bis zum Antrag

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Ausgangssituation und Herausforderung

Wie können Service-Leistungen von Unternehmen im Maschinenbau revolutioniert werden? Diese Frage wurde im Rahmen des it’s OWL Makeathons #horizonteOWL innerhalb von zwei Tagen beantwortet. In dem Ideenwettbewerb wurden in 31 interdisziplinären Teams unter begrenzter Zeit neue kreative Lösungen für Herausforderungen von Unternehmen durch die Corona-Krise erarbeitet. Der ServiceNavigator hat sich im öffentlichen Voting und der Jurybewertung gegenüber 30 weiteren innovativen Ideen durchgesetzt und wird nun mit einer Förderung von bis zu 1 Million Euro umgesetzt.

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Vorgehensweise und Lösung

Die Idee des ServiceNavigators adressiert das Servicegeschäft des Maschinen- und Anlagenbaus. Dieses macht oftmals einen großen Teil des Gesamtumsatzes aus und ist somit ein wichtiges Geschäftsfeld. Insbesondere in Krisenzeiten sind Unternehmen einem hohen Kostendruck ausgesetzt, da das Geschäft mit Neumaschinen wegbricht. Hier bietet das Servicegeschäft sichere Einnahmen, da die Services auch in Krisenzeiten notwendig sind. Gleichzeitig sind Service-Leistungen in der COVID-19-Pandemie oftmals nur erschwert vor Ort durchführbar. Die Lösung hierfür liegt in der digitalen Transformation des Servicegeschäfts: Per Remote-Services können viele Probleme auch ohne Mitarbeiter vor Ort gelöst werden. Dazu können neben Instandhaltungsanleitungen zur Selbsthilfe auch Live-Videos oder ein Condition Monitoring der Maschinen und Anlagen verwendet werden. Idee des ServiceNavigators ist diese Leistungen zentral zu bündeln. Dabei hilft ein Diagnosetool den Fehler zu kategorisieren und die Leistungen ent-sprechend des Fehlerfalls bereitzustellen.

ServiceNavigator – Von der Idee bis zum Antrag
Das Sieger-Team "The Remotiers" bejubelt zusammen mit Jury und Organisatoren den Gewinn des it's OWL Makeathons #horizonteOWL.
© it's OWL
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Der Maschinenhersteller hat damit die Möglichkeit, sein Geschäftsfeld zu optimieren und die Services effizienter zu gestalten, indem er sie besser auf den Kunden ausrichtet. Gleichzeitig ergibt sich daraus für den Kunden eine höhere Verfügbarkeit seiner Maschinen. Die Idee wird nun von den beteiligten Unternehmen GEA Group AG, Kraft Maschinenbau und WP Kemper, dem Gewinnerteam und den angeschlossenen Forschungsinstituten ausgearbeitet.

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Caroline Junker Autorin DTO

Caroline Junker

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Umsetzungsbegleitung bei der Mediaprint Smart Factory

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Umsetzungsbegleitung bei der Mediaprint Smart Factory

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Ausgangssituation und Herausforderung

Die Druckbranche steht vor einem massiven Umbruch. Kunden fordern immer seltener standardisierte Printmedien. Gleichzeitig steigt der Bedarf an individuellen Produkten, wie bspw. personalisierte Kalender. Für Druckereien führt das u.a. zu geringeren Losgrößen in der Produktion.
Mediaprint hat sich entschlossen dieser Entwicklung nicht tatenlos zuzuschauen. Mit der Mediaprint Smart Factory will das Unternehmen kleine Losgrößen wirtschaftlich drucken und so von dem Trend profitieren.

03_die vorgehensweise und lösung.

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Vorgehensweise und Lösung

Neben den klassischen Modellen der Fabrikplanung, eignet sich insbesondere das 4-Ebenen-Modell zur zukunftsorientierten Unternehmensgestaltung zur Strukturierung des Vorhabens. Das Bild zeigt das Modell nach [GP14].

4-Ebenen-Modell zur zukunftsorientierten Unternehmensgestaltung
4-Ebenen-Modell zur zukunftsorientierten Unternehmensgestaltung nach [GP14]. © Fraunhofer IEM
Icon Points schwarz • dto • digital transformation office • Digitale Technologien für Unternehmen • KI Künstliche Intelligenz • Mehrwerte aus digitalen Daten

Ausgangspunkt der Geschäftstätigkeiten ist eine Vorausschau, in der u.a. Märkte und Technologien antizipiert werden um die Chancen und Bedrohungen von morgen frühzeitig zu erkennen. Mediaprint hat hier den Trend zu immer kleineren Losgrößen erkannt. Dies stellte die Grundlage für die Erarbeitung der Strategie dar. Das zentrale Ergebnis war die Mediaprint Smart Factory mit ihren Handlungsfeldern. Sie ermöglicht es von dem Trend der immer kleineren Losgrößen zu profitieren. Um das Planungsobjekt zu konkretisieren wurden die Prozesse der Smart Factory geplant. Sie definieren u.a. die Abläufe, die Anforderungen an IT- und Produktionsressourcen sowie die Schnittstellen zu Kunden und Lieferanten. Der letzte Schritt in der Handlungskette sind die Systeme. Auf Grundlage der zuvor genannten Arbeiten wurden die IT-Systeme, Datenbanken und deren Interaktionen mit Hilfe einer Datenlandkarte geplant und visualisiert. Das Dokument war die Grundlage um ein Lastenheft zu erstellen und mit Softwareanbietern ins Gespräch zu kommen. 

Literaturverzeichnis
[GP14] GAUSEMEIER, J.; PLASS, C.: Zukunftsorientierte Unternehmensgestaltung – Strategien, Geschäftsprozesse und IT-Systeme für die Produktion von morgen. 2. Auflage, Carl Hanser Verlag, München, 2014

04_kundennutzen.

dto • digital transformation office • Referenzen und Beispiele der Digitalisierung • Digitalisierungshighlights • Beispielprojekte digitale Transformation

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kundennutzen.

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Einheitliches Verständnis über das Planungsobjekt Smart Factory

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Strukturierung des Planungsobjekts

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Grundlage für ein Lastenheft zur Ausschreibung von (IT-) Ressourcen

05_das sagt der kunde.

„Mit der Mediaprint Smart Factory haben wir ein sehr vielversprechendes und zukunftsweisendes Projekt vor uns. Die Herausforderung besteht darin das sowohl organisatorisch als auch technisch anspruchsvolle Projekt zu strukturieren und greifbar zu machen. Die Umsetzungsbegleitung durch das Fraunhofer IEM hat uns dabei sehr gut geholfen.“

Dominik Haacke

Geschäftsführer

mediaprint solutions GmbH

06_die methode.

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Eingesetzte Methoden
und Werkzeuge

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Workshops

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Prozessmodellierung mit OMEGA

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Spezifikation der IT-Systemlandschaft mit einer Datenlandkarte

07_der autor.

Robert Joppen • dto Speaker für die Digitale Transformation • Fraunhofer IEM • Organisationsentwicklung

Robert Joppen