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PublicationIdentification and Analysis of Patterns of Machine Learning Systems in the Connected, Adaptive Production( 2022)Over the past six decades, many companies have discovered the potential of computer-controlled systems in the manufacturing industry. Overall, digitization can be identified as one of the main drivers of cost reduction in the manufacturing industry. However, recent advances in Artificial Intelligence indicate that there is still untapped potential in the use and analysis of data in industry. Many reports and surveys indicate that machine learning solutions are slowly adapted and that the process of implementation is decelerated by inefficiencies. The goal of this paper is the systematic analysis of successfully implemented machine learning solutions in manufacturing as well as the derivation of a more efficient implementation approach. For this, three use cases have been identified for in- depth analysis and a framework for systematic comparisons between differently implemented solutions is developed. In all three use cases it is possible to derive implementation patterns as well as to identify key variables which determine the success of implementation. The identified patterns show that similar machine learning problems within the same use case can be solved with similar solutions. The results provide a heuristic for future implementation attempts tackling problems of similar nature.
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PublicationDatenbasierte Geschäftsmodelle - Chancen und Herausforderungen am Beispiel der Batteriezellfertigung(Fraunhofer IPT, 2022)Die Wertschöpfungsketten im produzierenden Gewerbe verändern sich radikal: Nachhaltigkeit, Individualität und kürzere Produktnutzungszyklen gewinnen für Kunden immer stärker an Bedeutung. Gleichzeitig sehen sich produzierende Unternehmen im globalen Wettbewerb mit Protektionismus und Handelsbarrieren und den schwer prognostizierbaren Auswirkungen der Coronapandemie konfrontiert. Die Bemühungen, auf globaler Ebene stetig effizienter eine wachsende Produkt- und Variantenvielfalt anbieten zu können, stoßen an Grenzen. Viele erfolgreiche Unternehmen haben dies bereits erkannt und verwandeln sich deshalb vom reinen Produzenten zum Anbieter integrierter, datenbasierter Produkte und Lösungen.Die Transformation im produzierenden Gewerbe vom Produkt- zum Lösungsanbieter erreicht durch den technologischen Fortschritt eine neue Qualität: Die Verfügbarkeit leistungsfähiger und kostengünstiger Hard- und Software ermöglicht, immer größere Datenmengen nicht nur zu sammeln, sondern auch zu verarbeiten. Mithilfe datenverarbeitender Maßnahmen lassen sich auf diese Weise neue Anwendungen schaffen, die präzise, an individuelle Kundenanforderungen angepasste Produkte und Services ermöglichen (vgl. Abbildung 1). Die Verfügbarkeit der Daten und die skalierte Nutzung der daraus ableitbaren Informationen, vor allem während der Produktnutzungsdauer, erlaubt es, neue Geschäftsfelder zu entwickeln und zu erschließen. Diese gehen weit über die bisherigen schrittweisen Effizienzsteigerungen in der Produktion hinaus. Es können neue Produkte, die auf Basis der gewonnenen Infor mationen gezielt für bestimmte Anwendungen entwickelt werden, effizient durch individuelle, ebenfalls datenbasierte Dienstleistungen ergänzt werden. Dadurch lassen sich physische Produktvarianten einsparen, aber dennoch im großen Maßstab individualisierbare Produkte anbieten, die auf nachhaltigen und robusten Geschäftsmodellen basieren.Obwohl der Handlungsbedarf offensichtlich ist und technologische Lösungen für die Datennutzung vorhanden sind, wirkt sich dies bisher nur wenig auf die Geschäftsmodelle und die Umsatzverteilung produzierender Unternehmen aus: So bezeichnen laut einer Studie des BMBF mehr als 60 Prozent der Unternehmen im produzierenden Gewerbe den Anteil ihres digital generierten Umsatzes als gering oder nicht vorhanden. Um Geschäftsmodelle im Produktionsumfeld so zu verändern und zu ergänzen, dass digital generierte Umsätze erwirtschaftet werden können, ist es unabdingbar, verstärkt die Kundenperspektive einzunehmen: Es muss Verständnis für Wünsche und Anforderungen der Kunden aufgebracht werden, sodass der Nutzen für diese in den Mittelpunkt gestellt werden kann.In diesem Whitepaper erfahren Sie, welche Prinzipien produzierende Unternehmen bei einer Neuausrichtung und Transformation Ihres Geschäftsmodells zum digitalen Lösungsanbieter als Leitlinien zugrunde legen können. Darüber hinaus wird beleuchtet, welche internen Voraussetzungen ein Unternehmen erfüllen sollte, bevor es den Schritt hin zu einem digitalen Geschäftsmodell einleitet.Für diese Transformation der Geschäftsmodelle hat das FIR an der RWTH Aachen in der Konsorti albenchmarking-Studie »Subscription Business« drei Prinzipien identifiziert.
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PublicationErmittlung des strategischen Potentials von Technologien für produzierende Unternehmen( 2021)Aufstrebende innovative Start-ups und die zunehmende Dynamik des technologischen Fortschritts sowie die damit einhergehende Disruption bestehender Geschäftsfelder führen zu maßgeblichen Veränderungen ganzer Industrien. Eine systematische Auswahl neuer Technologien und Innovationen ist daher für Unternehmen erfolgskritisch, um sich auch zukünftig im Wettbewerb nachhaltig durchsetzen zu können. Zur langfristigen Sicherung der Marktposition und Maximierung des spezifischen Technologienutzens gewinnen dabei technologiestrategische Gesichtspunkte, in Ergänzung zu rein wirtschaftlichen Zielen, zunehmend an Bedeutung. Durch die Berücksichtigung strategischer Ziele bei der Technologieauswahl können Unternehmen zusätzliche kompetitive Vorteile gewinnen. Hierzu müssen jedoch unternehmens individuell die strategiespezifischen Potentiale von Technologien im Rahmen der initialen Technologieauswahl identifiziert sowie beschrieben werden. Bestehende Ansätze der Technologiebewertung fokussieren allerdings vorwiegend auf eine monetäre Bewertung, sodass die technologiestrategische Unternehmensperspektive weitgehend unberücksichtigt bleibt. Der vorliegende Beitrag zeigt daher einen Lösungsansatz zur Ableitung strategischer Potentiale von Technologien für produzierende Unternehmen auf. Hierzu wird ein Modell zur Ableitung technologiespezifischer Bedarfe ausgehend von strategischen Unternehmenszielen vorgestellt. Zusätzlich wird basierend auf diesen Erkenntnissen eine Vorgehensweise zur Ermittlung des technologiespezifischen Potentials für produzierende Unternehmen skizziert.
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PublicationSystematization of Technological and Economic Risks for the Selection of new Technologies( 2021)In the face of the increasing internationalization of markets, rising cost pressure, and shorter product life cycles, manufacturing companies are facing increasing competition and innovation pressure. To secure competitiveness, the early development of new and innovative technologies and their implementation on the market as products or services is paramount. However, besides high potential benefits, new technologies are also associated with high risks regarding their technological feasibility as well as their estimated economic implications. Existing approaches of technology assessment usually focus on evaluating the technological potential, while the risks associated with these technologies are hardly considered. However, existing risks influence the probability of realizing the predicted technology potentials, making an exclusive assessment of the technological potentials by no means sufficient for an adequate evaluation of new technologies. Hence, the consideration of potential risks is of particular importance for the initial assessment and selection of technologies at an early stage. To promote the consideration of risks in technology assessment from a holistic perspective, this paper identifies both technological and economic risk factors of new technologies based on a systematic literature review. These risk factors are clustered and integrated into a framework which can be used to increase the reliability and validity of the assessment of new technologies.
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PublicationThe Relevance of Fuel Cells for Mobility Applications. Discussion Paper(Fraunhofer IPT, 2021)
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PublicationDerivation of Constituent Problem Characteristics for the Application of Machine Learning Systems( 2021)The increasing digitalization across all business sectors creates ever larger amounts of data. When analyzing this data to extract information, traditional data analysis methods easily meet their limits of performance. Conversely, methods from the machine learning (ML) spectrum promise to be a versatile tool for solving highly complex data-related tasks. Yet, organizations fail to identify relevant applications for ML due to a lack of systematic understanding of the applicability of the technology. This research paper draws upon the assumption that real-world problems exhibit distinctive characteristics that indicate their suitability for the application of ML. A framework for describing those constituent problem characteristics is proposed. Investigating the functional differences between traditional data analysis methods and ML, constituent characteristics are derived based on the distinctive technological abilities of ML. In order to differentiate simple ML methods from advanced ML methods regarding their technological abilities, a framework is presented. We suggest that advanced ML methods such as Deep Learning or Transfer Learning provide different potential benefits than simple methods such as Decision Trees, therefore necessitating this additional distinction.
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PublicationA two-step digitalization level assessment approach for manufacturing companies( 2021)Manufacturing companies are facing the fourth industrial revolution, which concerns itself with the real-time data-based communication and connection between cyber-physical systems and people. To initiate a successful digital transformation, many organizations turn to Industry 4.0 maturity models for orientation and advice. This paper aims to enable companies to find the model that suits them best. Therefore, several existing models are introduced and two of them, a quick-assessment model (CCMS) and a more extensive approach (Industry 4.0 Maturity Index), are described in detail. These two complementing models are combined into a new resource-efficient approach to assessing Industry 4.0 maturity.
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PublicationIndustrie 4.0 als Chance gegen den Fachkräftemangel. Eine Betrachtung für den deutschen Mittelstand( 2021)Deutsche Industrieunternehmen leiden unter einem zunehmenden Fachkräftemangel besonders betroffen ist der Mittelstand. Um die Zukunft Deutschlands als Produktionsstandort zu sichern, müssen geeignete Lösungen gefunden werden, diesem Mangel zu begegnen. Dafür bieten Technologien im Kontext von Industrie 4.0 einen vielversprechenden Ansatz. Sie können zu signifikanten Produktivitätsverbesserungen führen und eine höhere Ressourcenauslastung ermöglichen. Die Kernherausforderung besteht jedoch darin, die richtigen technischen Lösungen für die spezifischen unternehmensindividuellen Herausforderungen zu identifizieren. Eine systematische Vorgehensweise dazu wird im Folgenden beschrieben.
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PublicationResilienz in der Strategiearbeit: Eine Bestandsaufnahme(Fraunhofer IPT, 2021)Stärker als die meisten anderen Krisen der jüngeren Vergangenheit stellt die Coronapandemie auch unser Wirtschaftssystem auf die Probe. Auffällig ist dabei: Einige Akteure scheinen die Krise besser zu verkraften als andere. Welche Aspekte neben der Anfälligkeit des Industriezweigs selbst dabei eine Rolle spielen, hat das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT für das vorliegende Whitepaper untersucht. In einer qualitativen Studie mit 17 Entscheidungs- und Strategieverantwortlichen wurden in Interviews übergeordnete Ziele von Unternehmen, aktuelle und vergangene Markttrends sowie disruptive Ereignisse und deren Einfluss auf die Strategiearbeit im Normal- und Krisenfall diskutiert. Die Antworten zeigen, dass organisationale Resilienz die Widerstandskraft eines Unternehmens gegenüber widrigen externen Einflüssen immer wichtiger wird und damit als zentrales Thema auf die Management-Agenda rückt. Welche Ansatzpunkte Manager und Managerinnen dazu nutzen können, den vieldiskutierten Begriff der Resilienz in der Strategiearbeit der industriellen Praxis mit Inhalten zu füllen, zeigt dieses Whitepaper anhand von Best-Practice-Fallstudien ausgewählter Studienteilnehmer.
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PublicationResilience in the Strategic Management of Manufacturing Companies( 2021)The Corona pandemic has been revealing the fragility of the manufacturing industry for more than a year now: The often existence-threatening challenges ranged from disrupted supply chains to severe drops of demand in strategic customer segments and corresponding liquidity bottlenecks. However, events that occur unexpectedly - like the corona pandemic now - bringing with them enormous repercussions for world affairs are by no means a new phenomenon. Since Nassim Nicholas Talebs bestseller, they have been widely known and feared as so-called black swans.
