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Recherche der spezifischen Informationsbedarfe zur Ermöglichung der wertsteigernden Kreislaufwirtschaft
No full textSolution-Selling 2026: Wie Unternehmen heute Lösungen verkaufen
Get PDFIn dieser SolutiKo-Studie wird untersucht, wie Unternehmen der produzierenden Industrie in Deutschland Solution-Selling aktuell in der Praxis umsetzen und vor welchen zentralen Herausforderungen sie auf dem Weg vom Produkt- zum Lösungsanbieter stehen. Auf Basis einer quantitativen Befragung von Führungskräften wird in der Studie der aktuelle Stand des Solution-Sellings systematisch entlang der neun Dimensionen des SolutiKo-Kompasses analysiert. Die Ergebnisse zeigen, dass Solution-Selling zwar an strategischer Bedeutung gewinnt und mit höheren Wachstums- und Margenerwartungen verbunden ist, Unternehmen jedoch in nahezu allen Dimensionen noch Entwicklungsbedarf aufweisen. Die Studie liefert damit fundierte Einblicke in aktuelle Umsetzungspraktiken und identifiziert zentrale Handlungsfelder für eine erfolgreiche Transformation zum Lösungsanbieter
Elektromobilität im Fokus
No full textDas Whitepaper thematisiert die existenziellen Herausforderungen für Automobilzulieferer durch den Strukturwandel zur Elektromobilität und stellt Methoden zur Analyse der eigenen Transformationsreife vor. Unternehmen erfahren konkret, wie sie die Zukunftsfähigkeit ihres Produktportfolios bewerten und mithilfe praxisnaher Roadmaps ihre Organisation Schritt für Schritt auf die neuen Marktanforderungen ausrichten, um langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben
Text-Mining-Anwendungsfälle in produzierenden Unternehmen
No full textDiese Dissertation untersucht Text-Mining in produzierenden Unternehmen. Trotz seines Potenzials ist Text-Mining in dieser Branche bisher weitgehend ungenutzt geblieben, hauptsächlich aufgrund fehlender interner Fähigkeiten in Mathematik, Statistik und IT. Die Arbeit adressiert zwei zentrale Defizite: die Anforderungsdefinition und die Entwicklung von Text-Mining-Anwendungen. Ziel der Dissertation ist es, diese Defizite zu beheben, indem sie Fachbereiche in der Konzeptions- und Planungsphase unterstützt, aus generischen Anwendungsfällen Text-Mining-Funktionen und dafür relevante Methoden abzuleiten. Sieben Text-Mining-Anwendungsfälle wurden in produzierenden Unternehmen identifiziert und modelliert. Diese Anwendungsfälle umfassen 18 spezifische Text-Mining-Funktionen, die zu fünf abstrakten Text-Mining-Funktionen zusammengefasst wurden: Freitexteingabe unterstützen, Wissen bereitstellen, Information extrahieren, Stimmung bewerten und Text klassifizieren. Aktuelle Text-Mining-Methoden wurden in drei Phasen kategorisiert: Vorverarbeitung, Mining-Analyse und Ergebnisaufbereitung. Die Vorverarbeitung bereitet Texte für die Analyse vor, die Mining-Analyse umfasst Methoden wie Klassifikation und Clustering, und die Ergebnisaufbereitung visualisiert die Ergebnisse. Die Dissertation zeigt anschließend die Wirkungszusammenhänge zwischen den Text-Mining-Funktionen und -Methoden auf, was es produzierenden Unternehmen ermöglicht, geeignete Text-Mining-Methoden zu identifizieren und darauf aufbauend die notwendigen Fähigkeiten für Stellenausschreibungen und Bietergespräche zu definieren. Zwei Fallstudien evaluieren die Ergebnisse und zeigen, dass Text-Mining-Anwendungsfalldiagramme entscheidend zur Vermittlung und Nutzbarmachung von Text-Mining beitragen. Dadurch werden produzierende Unternehmen befähigt, die notwendigen Fähigkeitslücken für die Entwicklung von Text-Mining-Anwendungen zu schließen.The dissertation analyses the use of text mining in manufacturing companies and addresses missing capabilities and unclear requirements. It identifies seven use cases with five overarching functions and categorises relevant methods in three analysis phases. The aim is to support companies in selecting suitable methods and developing the necessary competences. Two case studies confirm the benefits of use case diagrams
Informationsbedarfe für datenbasiertes Upgrade Engineering zur Ermöglichung der wertsteigernden Kreislaufwirtschaft in der produzierenden Industrie
No full text[Preprint-Version]Driving Industry 5.0 Success
Get PDFAs industries move beyond the digital focus of Industry 4.0, Industry 5.0 emerges as a new paradigm prioritizing human-centricity, sustainability, and resilience in production processes. However, a significant gap remains in translating these theoretical advancements into practical implementation. This paper addresses this gap by combining a Systematic Literature Review of 879 articles with a two-round Delphi study involving 14 experts from diverse European sectors, including Consumer Goods, Life Sciences, and Heavy Industry. The resulting framework, organized around strategic objectives, triggers, and enablers, synthesizes theoretical insights with sector-specific perspectives. Through the Delphi process, 32 hypotheses were refined to 24 consensus-based findings, creating a robust, evidence-backed foundation. This research offers actionable insights for industry and academia, bridging theoretical and practical dimensions of Industry 5.0
Entwicklung eines Quick Checks zur Bewertung der Eignung von Baggage Reconciliation Systemen in der Flughafen IT-Landschaft
No full textDie Automobilbranche im Wandel
No full textLennardt Söhngen, Leiter des Projekts "DiSerHub" vom FIR e. V. an der RWTH Aachen, spricht in dieser Folge mit Christoph Nützel von futurice über Direct-to-Consumer (D2C) und welche Vorteile sich daraus für Unternehmen in der Automobilbranche ergeben. Weitere Informationen unter: diserhub.de // Lennardt Söhngen: linkedin.com/in/lennardt-söhngen-a42060204 futurice.com // Christoph Nützel: futurice.co
URANOS-X: GAIA-X-Reifegradmodell
No full textSandra, eine Produktmanagerin, hat durch einen QuickCheck erkannt, dass ein Datenökosystem im Rahmen von Gaia-X für ihr Unternehmen sinnvoll ist. Um herauszufinden, welche Voraussetzungen ihr Unternehmen mitbringen muss, nutzt sie das Gaia-X Reifegradmodell. Dieses bewertet relevante Fähigkeiten in drei Dimensionen: Organisation, Umfeld und Technologie.
Organisation: Betrachtet Strategie, Management, Produkte und Kommunikation – besonders Datenerfassung, Agilität und Vernetzung.
Umfeld: Analysiert die Einbindung von Kunden, Lieferanten und Mitarbeitenden sowie die digitale Reife und Veränderungsbereitschaft.
Technologie: Bewertet den Umgang mit Daten, Interoperabilität und IT-Architektur.
Durch das Reifegradmodell erhält Sandra einen detaillierten Überblick über den aktuellen Stand ihres Unternehmens und kann Optimierungspotenziale identifizieren. So lässt sich eine gezielte Roadmap für die zukünftige Nutzung von Datenökosystemen entwickeln
Process-Mining-Connector für ERP-Systeme (ProMiConE)
No full textZiel des Forschungsprojekts „ProMiConE“ war die Entwicklung eines universellen Process-Mining-Connectors für ERP-Systeme und dazugehörige Anwendungsfälle für Process-Mining innerhalb des Auftragsabwicklungsprozesses.
Projektergebnis:
Neben diesem Schlussbericht, in dem die Entwicklung der Ergebnisse abgebildet wird, sind der genannte Connector und der dazugehörige Leitfaden zu nennen und zu nutzen, s. https://github.com/rwth-pads/ProMiConE.
Nutzen für die Zielgruppe:
Der Process-Mining-Connector für ERP-Systeme in Form des entwickelten Referenzdatenmodells, des Extraktors und der zugrunde liegenden Process-Mining-Anwendungsfälle ermöglicht KMU einen wirtschaftlichen und zügigen Einstieg in die Analyse der Geschäftsprozesse der Auftragsabwicklung. Dies erlaubt es ihnen, die Potenziale der datenbasierten Prozessoptimierung der Auftragsabwicklung durch Process-Mining zu realisieren