Die Digitalisierung erfordert von industriellen Unternehmen, reaktionsfähig neue Kundenbedürfnisse zu bedienen. Der tägliche Umgang mit digitalen Technologien verändert die Erwartungen der Nutzer an Produkte und Services. Um im Wettbewerb zu bestehen, sind Geschäftsmodelle konsequent kundenorientiert auszurichten und permanent anzupassen. Innovationen ressourceneffizient und schnell in Form von Produkten und Services zu operationalisieren, setzt voraus, dass die Prozesse und Systeme von Unternehmen ein durchgängiges, anpassbares und transparentes Wissens-, Informations- und Datenmanagement gewährleisten. In dieser Arbeit wird ein Modell für ein strukturiertes Vorgehen entwickelt, um neue Geschäftsmodelle zu gestalten und die dafür notwendigen Adaptionen des Produktlebenszyklusmanagements vorzunehmen. Die Anforderungen an das Modell werden anhand der praxisbezogenen Aktionsforschung und qualitativer Untersuchungsmethoden abgeleitet. Darauf aufbauend erfolgt die Modellbildung, in die konkrete Techniken und Handlungsanleitungen einfließen. Anschließend wird das Modell durch den Use Case „Automatisiertes Laden“ evaluiert.
Aktualisiert: 2023-06-01
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Die Digitalisierung erfordert von industriellen Unternehmen, reaktionsfähig neue Kundenbedürfnisse zu bedienen. Der tägliche Umgang mit digitalen Technologien verändert die Erwartungen der Nutzer an Produkte und Services. Um im Wettbewerb zu bestehen, sind Geschäftsmodelle konsequent kundenorientiert auszurichten und permanent anzupassen. Innovationen ressourceneffizient und schnell in Form von Produkten und Services zu operationalisieren, setzt voraus, dass die Prozesse und Systeme von Unternehmen ein durchgängiges, anpassbares und transparentes Wissens-, Informations- und Datenmanagement gewährleisten. In dieser Arbeit wird ein Modell für ein strukturiertes Vorgehen entwickelt, um neue Geschäftsmodelle zu gestalten und die dafür notwendigen Adaptionen des Produktlebenszyklusmanagements vorzunehmen. Die Anforderungen an das Modell werden anhand der praxisbezogenen Aktionsforschung und qualitativer Untersuchungsmethoden abgeleitet. Darauf aufbauend erfolgt die Modellbildung, in die konkrete Techniken und Handlungsanleitungen einfließen. Anschließend wird das Modell durch den Use Case „Automatisiertes Laden“ evaluiert.
Aktualisiert: 2023-04-25
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Digitale Systeme und Infrastrukturen werden in der Regel gemeinsam oder wie im öffentlichen Sprachgebrauch üblich, „geteilt“ genutzt. Das gilt sowohl für die Systeme und Infrastrukturen selbst, als auch für Daten, die häufig als das Öl der Digitalisierung bezeichnet werden. In industriellen Nutzungen sind Daten in den meisten Fällen eine geschäftskritische Ressource und können nicht, wie im privaten Nutzungsumfeld, bedingungslos und uneigennützig Dritten überlassen werden. Dennoch ist das Teilen von Daten für industrielle Anwendungen gewünscht und häufig auch zwingend notwendig, aber ebenso häufig unzulässig und gefährlich. Genauso zwingend wie das Teilen von Daten ist in industriellen Anwendungen das nutzungsgerechte und passgerechte Zusammenführen von Daten unterschiedlicher Bedeutung zu Daten-Konglomeraten.Um die digitale Souveränität gemeinsam berechtigter Nutzer von Daten gewährleisten zu können, muss zur Bewältigung dieser beiden Aufgaben ein systematisches Data Engineering bereitgestellt werden.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Digitale Systeme und Infrastrukturen werden in der Regel gemeinsam oder wie im öffentlichen Sprachgebrauch üblich, „geteilt“ genutzt. Das gilt sowohl für die Systeme und Infrastrukturen selbst, als auch für Daten, die häufig als das Öl der Digitalisierung bezeichnet werden. In industriellen Nutzungen sind Daten in den meisten Fällen eine geschäftskritische Ressource und können nicht, wie im privaten Nutzungsumfeld, bedingungslos und uneigennützig Dritten überlassen werden. Dennoch ist das Teilen von Daten für industrielle Anwendungen gewünscht und häufig auch zwingend notwendig, aber ebenso häufig unzulässig und gefährlich. Genauso zwingend wie das Teilen von Daten ist in industriellen Anwendungen das nutzungsgerechte und passgerechte Zusammenführen von Daten unterschiedlicher Bedeutung zu Daten-Konglomeraten.Um die digitale Souveränität gemeinsam berechtigter Nutzer von Daten gewährleisten zu können, muss zur Bewältigung dieser beiden Aufgaben ein systematisches Data Engineering bereitgestellt werden.
Aktualisiert: 2023-04-01
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Moderne Konzepte wie Efficient Consumer Response, Direct Store Delivery, Vendor Managed Inventory, Efficient Replenishment und viele mehr werden in der Beratungs- und Unternehmenspraxis intensiv diskutiert. Hinsichtlich der Gemeinsamkeiten und Differenzen dieser - überbetriebliche Prozesse fokussierenden - Konzepte besteht jedoch in den meisten Fällen erhebliche Intransparenz. Zur Schaffung von Transparenz im überbetrieblichen Umfeld bedarf es Mittel und Methoden zur Reduktion und Beherrschung der komplexen Problemstellung einer unternehmensübergreifenden Prozeßgestaltung. Eine Möglichkeit, die sich zur Erklärung und Gestaltung innerbetrieblicher Prozesse etabliert hat, ist der Einsatz von Informationsmodellen. Informationsmodelle werden in dieser Arbeit auf verschiedene Beispiele zwischen Konsumgüterindustrie und -handel angewandt, um interorganisatorische Informationssysteme zu beschreiben und zu gestalten.
Aktualisiert: 2019-12-19
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