TY - GEN A1 - Bender, Benedict A1 - Habib, Natalie A1 - Gronau, Norbert T1 - Digitale Plattformen BT - Strategien für KMU T2 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Reihe N2 - Obwohl digitale Plattformen vornehmlich von Großunternehmen betrieben werden, bieten sie klein- und mittelständischen Unternehmen (KMU) Potenziale zur Verbreitung innovativer Technologien und für den Ausbau ihres Geschäftsmodells. Für die Umsetzung digitaler Plattformen stehen Unternehmen mehrere Strategien zur Verfügung. Der Beitrag vergleicht und bewertet grundlegende Strategien am Beispiel eines Maschinenbauunternehmens. Die Ergebnisse dienen als Grundlage für die Entscheidungsfindung von KMU. KW - Digitale Plattformen KW - KMU KW - Strategie KW - Geschäftsmodell KW - Industrie 4.0 KW - Maschinen- und Anlagenbau Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-605419 SN - 1867-5808 IS - 1 ER - TY - JOUR A1 - Bender, Benedict A1 - Habib, Natalie A1 - Gronau, Norbert T1 - Digitale Plattformen BT - Strategien für KMU JF - Wirtschaftsinformatik und Management N2 - Obwohl digitale Plattformen vornehmlich von Großunternehmen betrieben werden, bieten sie klein- und mittelständischen Unternehmen (KMU) Potenziale zur Verbreitung innovativer Technologien und für den Ausbau ihres Geschäftsmodells. Für die Umsetzung digitaler Plattformen stehen Unternehmen mehrere Strategien zur Verfügung. Der Beitrag vergleicht und bewertet grundlegende Strategien am Beispiel eines Maschinenbauunternehmens. Die Ergebnisse dienen als Grundlage für die Entscheidungsfindung von KMU. KW - Digitale Plattformen KW - KMU KW - Strategie KW - Geschäftsmodell KW - Industrie 4.0 KW - Maschinen- und Anlagenbau Y1 - 2020 U6 - https://doi.org/10.1365/s35764-020-00292-w SN - 1867-5913 SN - 1867-5905 VL - 13 IS - 1 SP - 68 EP - 76 PB - Gabler CY - Wiesbaden ER - TY - JOUR A1 - Bender, Benedict A1 - Lass, Sander A1 - Habib, Natalie A1 - Scheel, Laura T1 - Plattform-Bereitstellungsstrategien im Maschinen- und Anlagenbau T1 - Platform Delivery Strategies in Mechanical and Plant Engineering BT - Strategien deutscher Unternehmen im Industrie 4.0-Kontext BT - Strategies of German Companies in the Industry 4.0 Context JF - HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik N2 - Digitale Plattformen finden zunehmende Verbreitung in unterschiedlichen Industriezweigen. Immer mehr Unternehmen sind an der Erschließung verbundener Potenziale für ihr Geschäft interessiert. Im Maschinen- und Anlagenbau wird die Vernetzung von Maschinen zunehmend ein Wettbewerbsfaktor für Hersteller. Der Einsatz digitaler Plattformen im Maschinen- und Anlagenbau bietet Herstellern Möglichkeiten zur gezielten Erweiterung des Geschäftsmodells. Für die Bereitstellung digitaler Plattformen können Unternehmen auf unterschiedliche Strategien zurückgreifen. Hierbei sollten Unternehmen die für ihre Konstellation geeignete Variante systematisch identifizieren, um die angestrebten Ziele zu erreichen. Die geeignete Strategie ist von einer Vielzahl an Faktoren abhängig. Als Grundlage für die Identifikation der geeigneten Strategie bietet dieser Beitrag eine systematische Untersuchung der möglichen Bereitstellungsstrategien für Unternehmen. Neben der theoretischen Systematisierung werden gegenwärtig genutzte Strategien am Beispiel des Maschinen- und Anlagenbaus in Deutschland vorgestellt. Zudem werden spezifische Merkmale, welche die Nutzung einer Strategie beeinflussen, als Ansatzpunkt für einen Strategieformulierungsprozess identifiziert. Im Maschinen- und Anlagenbau ist die Bereitstellung einer eigenen Plattform, insbesondere bei Großunternehmen vorherrschend. Die Strategien von KMU unterschieden sich von Großunternehmen. N2 - Digital platforms are becoming increasingly widespread across different industries. More and more companies are interested in developing related potential for their business. In mechanical and plant engineering, the networking of machines becomes increasingly important and a strategic advantage for manufacturers. The use of digital platforms in mechanical and plant engineering offers manufacturers opportunities for targeted expansion of their business model. For the provision of digital platforms, companies can use different strategical approaches. Companies should systematically identify the variant suitable for their constellation in order to achieve the desired objectives. The appropriate strategy depends on a variety of factors. As a basis for the identification of the appropriate strategy, this article offers a systematic overview of the possible deployment strategies for companies. In addition to the theoretical systematization, currently used strategies are presented using the example of the mechanical and plant engineering industry in Germany. In addition, specific features that influence the use of a strategy are identified as a starting point for a strategy formulation process. In mechanical and plant engineering, the provision of an own platform is predominant, especially in large companies. The strategies of SMEs differ from those of large companies. KW - Digitale Plattformen KW - KMU KW - Maschinen- und Anlagenbau KW - Industrie 4.0 KW - Plattform-Bereitstellungsstrategien KW - Digital platforms KW - SME KW - Machinery and plant engineering KW - Industry 4.0 KW - Platform delivery strategies Y1 - 2020 U6 - https://doi.org/10.1365/s40702-020-00648-1 SN - 2198-2775 SN - 1436-3011 IS - 58 SP - 645 EP - 660 PB - Springer CY - Wiesbaden ER - TY - JOUR A1 - Bender, Benedict A1 - Lewandowski, Stefanie T1 - Potenziale plattformbasierter Geschäftsmodelle im Kunststoffspritzguss T1 - Potential of platform-based business models in the plastics industry JF - Industrie 4.0 Management : Gegenwart und Zukunft industrieller Geschäftsprozesse N2 - Die Potenziale plattformbasierter Geschäftsmodelle im Kontext von Industrie 4.0 sind bisher nicht vollständig erschlossen. Ansatzpunkte für Plattformen und ökosystembasierte Wertschöpfung variieren zwischen Industrien. Die Kunststoffindustrie ist dahingehend bisher weitestgehend unberücksichtigt. Aufgrund der Industriestruktur, insb. der einheitlichen Wertschöpfungsstrukturen eignet sich die Kunststoffindustrie für den Einsatz digitaler Plattformen. Neben Ansätzen für Plattformen in der Spritzgussindustrie bietet der Beitrag ein Vorgehensmodell für die Erweiterung etablierte Geschäftsmodelle. Somit kann der Einstieg in plattformbasierte Geschäftsmodelle für KMUs erleichtert werden. N2 - The potential of platform-based business models in the context of Industry 4.0 has not yet been fully realized. Approaches for platforms and ecosystem-based value creation vary between industries. The plastics industry has so far been widely ignored in this respect. Due to its industrial structure, in particular the uniform value creation structures, the plastics industry is suitable for digital platforms. In addition to approaches for platforms in the injection molding industry, the article offers a procedure model for the expansion of established business models. This can facilitate the entry into the field of platform-based business models for SMEs. KW - Digitale Plattformen KW - plattformbasierte Geschäftsmodelle KW - Kunststoffindustrie KW - Plattform Ökosystem KW - Potenziale KW - Industrie 4.0 KW - digital platforms KW - platform-based business models KW - plastics industry KW - platform ecosystem KW - potentials KW - Industry 4.0 Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.30844/IM_22-6_14-18 SN - 2364-9208 SN - 2364-9216 VL - 38 IS - 6 SP - 14 EP - 18 PB - GITO mbH Verlag CY - Berlin ER - TY - BOOK A1 - Gronau, Norbert T1 - ERP-Systeme BT - Architektur, Management und Funktionen des Enterprise Resource Planning T3 - De Gruyter Studium KW - ERP KW - Enterprise Resource Planning KW - Wirtschaftsinformatik KW - Industrie 4.0 Y1 - 2021 SN - 978-3-11-066339-6 SN - 978-3-11-066283-2 U6 - https://doi.org/10.1515/9783110663396 SN - 2365-7197 SN - 2365-7200 PB - De Gruyter Oldenbourg CY - Berlin ; Boston ET - 4. Auflage ER - TY - THES A1 - Grum, Marcus T1 - Construction of a concept of neuronal modeling N2 - The business problem of having inefficient processes, imprecise process analyses, and simulations as well as non-transparent artificial neuronal network models can be overcome by an easy-to-use modeling concept. With the aim of developing a flexible and efficient approach to modeling, simulating, and optimizing processes, this paper proposes a flexible Concept of Neuronal Modeling (CoNM). The modeling concept, which is described by the modeling language designed and its mathematical formulation and is connected to a technical substantiation, is based on a collection of novel sub-artifacts. As these have been implemented as a computational model, the set of CoNM tools carries out novel kinds of Neuronal Process Modeling (NPM), Neuronal Process Simulations (NPS), and Neuronal Process Optimizations (NPO). The efficacy of the designed artifacts was demonstrated rigorously by means of six experiments and a simulator of real industrial production processes. N2 - Die vorliegende Arbeit addressiert das Geschäftsproblem von ineffizienten Prozessen, unpräzisen Prozessanalysen und -simulationen sowie untransparenten künstlichen neuronalen Netzwerken, indem ein Modellierungskonzept zum Neuronalen Modellieren konstruiert wird. Dieses neuartige Konzept des Neuronalen Modellierens (CoNM) fungiert als flexibler und effizienter Ansatz zum Modellieren, Simulieren und Optimieren von Prozessen mit Hilfe von neuronalen Netzwerken und wird mittels einer Modellierungssprache, dessen mathematischen Formalisierung und technischen Substanziierung sowie einer Sammlung von neuartigen Subartefakten beschrieben. In der Verwendung derer Implementierung als CoNM-Werkzeuge können somit neue Arten einer Neuronalen-Prozess-Modellierung (NPM), Neuronalen-Prozess-Simulation (NPS) sowie Neuronalen-Prozess-Optimierung (NPO) realisiert werden. Die Wirksamkeit der erstellten Artefakte wurde anhand von sechs Experimenten demonstriert sowie in einem Simulator in realen Produktionsprozessen gezeigt. T2 - Konzept des Neuronalen Modellierens KW - Deep Learning KW - Artificial Neuronal Network KW - Explainability KW - Interpretability KW - Business Process KW - Simulation KW - Optimization KW - Knowledge Management KW - Process Management KW - Modeling KW - Process KW - Knowledge KW - Learning KW - Enterprise Architecture KW - Industry 4.0 KW - Künstliche Neuronale Netzwerke KW - Erklärbarkeit KW - Interpretierbarkeit KW - Geschäftsprozess KW - Simulation KW - Optimierung KW - Wissensmanagement KW - Prozessmanagement KW - Modellierung KW - Prozess KW - Wissen KW - Lernen KW - Enterprise Architecture KW - Industrie 4.0 Y1 - 2021 ER - TY - THES A1 - Kunkel, Stefanie T1 - Green industry through industry 4.0? Expected and observed effects of digitalisation in industry for environmental sustainability T1 - Grüne Industrie durch Industrie 4.0? Erwartete und beobachtete Auswirkungen der Digitalisierung in der Industrie auf ökologische Nachhaltigkeit N2 - Digitalisation in industry – also called “Industry 4.0” – is seen by numerous actors as an opportunity to reduce the environmental impact of the industrial sector. The scientific assessments of the effects of digitalisation in industry on environmental sustainability, however, are ambivalent. This cumulative dissertation uses three empirical studies to examine the expected and observed effects of digitalisation in industry on environmental sustainability. The aim of this dissertation is to identify opportunities and risks of digitalisation at different system levels and to derive options for action in politics and industry for a more sustainable design of digitalisation in industry. I use an interdisciplinary, socio-technical approach and look at selected countries of the Global South (Study 1) and the example of China (all studies). In the first study (section 2, joint work with Marcel Matthess), I use qualitative content analysis to examine digital and industrial policies from seven different countries in Africa and Asia for expectations regarding the impact of digitalisation on sustainability and compare these with the potentials of digitalisation for sustainability in the respective country contexts. The analysis reveals that the documents express a wide range of vague expectations that relate more to positive indirect impacts of information and communication technology (ICT) use, such as improved energy efficiency and resource management, and less to negative direct impacts of ICT, such as electricity consumption through ICT. In the second study (section 3, joint work with Marcel Matthess, Grischa Beier and Bing Xue), I conduct and analyse interviews with 18 industry representatives of the electronics industry from Europe, Japan and China on digitalisation measures in supply chains using qualitative content analysis. I find that while there are positive expectations regarding the effects of digital technologies on supply chain sustainability, their actual use and observable effects are still limited. Interview partners can only provide few examples from their own companies which show that sustainability goals have already been pursued through digitalisation of the supply chain or where sustainability effects, such as resource savings, have been demonstrably achieved. In the third study (section 4, joint work with Peter Neuhäusler, Melissa Dachrodt and Marcel Matthess), I conduct an econometric panel data analysis. I examine the relationship between the degree of Industry 4.0, energy consumption and energy intensity in ten manufacturing sectors in China between 2006 and 2019. The results suggest that overall, there is no significant relationship between the degree of Industry 4.0 and energy consumption or energy intensity in manufacturing sectors in China. However, differences can be found in subgroups of sectors. I find a negative correlation of Industry 4.0 and energy intensity in highly digitalised sectors, indicating an efficiency-enhancing effect of Industry 4.0 in these sectors. On the other hand, there is a positive correlation of Industry 4.0 and energy consumption for sectors with low energy consumption, which could be explained by the fact that digitalisation, such as the automation of previously mainly labour-intensive sectors, requires energy and also induces growth effects. In the discussion section (section 6) of this dissertation, I use the classification scheme of the three levels macro, meso and micro, as well as of direct and indirect environmental effects to classify the empirical observations into opportunities and risks, for example, with regard to the probability of rebound effects of digitalisation at the three levels. I link the investigated actor perspectives (policy makers, industry representatives), statistical data and additional literature across the system levels and consider political economy aspects to suggest fields of action for more sustainable (digitalised) industries. The dissertation thus makes two overarching contributions to the academic and societal discourse. First, my three empirical studies expand the limited state of research at the interface between digitalisation in industry and sustainability, especially by considering selected countries in the Global South and the example of China. Secondly, exploring the topic through data and methods from different disciplinary contexts and taking a socio-technical point of view, enables an analysis of (path) dependencies, uncertainties, and interactions in the socio-technical system across different system levels, which have often not been sufficiently considered in previous studies. The dissertation thus aims to create a scientifically and practically relevant knowledge basis for a value-guided, sustainability-oriented design of digitalisation in industry. N2 - Die Digitalisierung der Industrie, auch „Industrie 4.0“ genannt, wird von zahlreichen Akteuren als Chance zur Reduktion der Umweltauswirkungen des industriellen Sektors betrachtet. Die wissenschaftlichen Bewertungen der Effekte der Digitalisierung der Industrie auf ökologische Nachhaltigkeit sind hingegen ambivalent. Diese kumulative Dissertation untersucht anhand von drei empirischen Studien die erwarteten und beobachteten Auswirkungen der Digitalisierung der Industrie auf ökologische Nachhaltigkeit. Ziel der Dissertation ist es, Chancen und Risiken der Digitalisierung auf verschiedenen System-Ebenen zu identifizieren und Handlungsoptionen in Politik und Industrie für eine nachhaltigere Gestaltung der Digitalisierung der Industrie abzuleiten. Ich nutze einen interdisziplinären, soziotechnischen Zugang und betrachte ausgewählte Länder des Globalen Südens (Studie 1) und das Beispiel Chinas (alle Studien). In der ersten Studie (Kapitel 2, gemeinsame Arbeit mit Marcel Matthess) untersuche ich mittels qualitativer Inhaltsanalyse Digital- und Industriestrategien aus sieben verschiedenen Ländern in Afrika und Asien auf politische Erwartungen hinsichtlich der Auswirkungen von Digitalisierung auf Nachhaltigkeit und vergleiche diese mit den erwartbaren Potenzialen der Digitalisierung für Nachhaltigkeit in den jeweiligen Länderkontexten. Die Analyse ergibt, dass die Dokumente ein breites Spektrum vager Erwartungen zum Ausdruck bringen, die sich eher auf positive indirekte Auswirkungen der Nutzung von Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT), wie etwa auf höhere Energieeffizienz und ein verbessertes Ressourcenmanagement, und weniger auf negative direkte Auswirkungen der IKT, wie etwa auf den Stromverbrauch durch IKT, beziehen. In der zweiten Studie (Kapitel 3, gemeinsame Arbeit mit Marcel Matthess, Grischa Beier und Bing Xue) führe und analysiere ich mittels qualitativer Inhaltsanalyse Interviews mit 18 Industrie-Vertreter*innen der Elektronikindustrie aus Europa, Japan und China zu Maßnahmen der Digitalisierung in Lieferketten. Wir stellen fest, dass zwar positive Erwartungen hinsichtlich der Effekte digitaler Technologien für Nachhaltigkeit der Lieferkette bestehen, deren tatsächlicher Einsatz und beobachtete Effekte jedoch noch begrenzt sind. Interviewpartner*innen können nur wenige Beispiele aus den eigenen Unternehmen nennen, die zeigen, dass durch die Digitalisierung der Lieferkette bereits Nachhaltigkeitsziele verfolgt oder Nachhaltigkeits-Effekte, wie Ressourceneinsparungen, nachweisbar erzielt wurden. In der dritten Studie (Kapitel 4, gemeinsame Arbeit mit Peter Neuhäusler, Marcel Matthess und Melissa Dachrodt) führe ich eine ökonometrische Panel-Daten-Analyse durch. Ich untersuche den Zusammenhang zwischen dem Grad von Industrie 4.0 und dem Energieverbrauch sowie der Energieintensität in zehn Fertigungssektoren in China im Zeitraum zwischen 2006 und 2019. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass es insgesamt keinen signifikanten Zusammenhang zwischen dem Grad von Industrie 4.0 und dem Energieverbrauch bzw. der Energieintensität in Fertigungs-Sektoren in China gibt. Es können jedoch Unterschiede in Sub-Gruppen von Sektoren festgestellt werden. Ich stelle eine negative Korrelation von Industrie 4.0 und Energieintensität in hoch digitalisierten Sektoren fest, was auf einen Effizienz-steigernden Effekt von Industrie 4.0 hindeutet. Andererseits besteht eine positive Korrelation von Industrie 4.0 und Energieverbrauch für Sektoren mit niedrigem Energieverbrauch, was dadurch erklärt werden könnte, dass Digitalisierung, etwa die Automatisierung zuvor hauptsächlich arbeitsintensiver Sektoren, Energie erfordert und außerdem Wachstumseffekte hervorruft. Im Diskussionsteil (Kapitel 6) dieser Dissertation nutze ich das Ordnungsschema der drei Ebenen Makro, Meso und Mikro, sowie von direkten und indirekten Umwelteffekten für die Einordnung der empirischen Beobachtungen in Chancen und Risiken, etwa hinsichtlich der Wahrscheinlichkeit von Rebound-Effekten der Digitalisierung auf Mikro-, Meso- und Makro-Ebene. Ich verknüpfe die untersuchten Akteurs-Perspektiven (Politiker*innen, Industrievertreter*innen), statistischen Daten und zusätzliche Literatur über die System-Ebenen hinweg und berücksichtige dabei auch Gedanken der politischen Ökonomik, um Handlungsfelder für nachhaltige(re) digitalisierte Industrien abzuleiten. Die Dissertation leistet damit zwei übergeordnete Beiträge zum wissenschaftlichen und gesellschaftlichen Diskurs. Erstens erweitern meine drei empirischen Studien den begrenzten Forschungsstand an der Schnittstelle zwischen Digitalisierung in der Industrie und Nachhaltigkeit, insbesondere durch Berücksichtigung ausgewählter Länder im Globalen Süden und des Beispiels Chinas. Zweitens ermöglicht die Erforschung des Themas durch Daten und Methoden aus unterschiedlichen disziplinären Kontexten und unter Einnahme eines soziotechnischen Standpunkts, eine Analyse von (Pfad-)Abhängigkeiten und Unsicherheiten im soziotechnischen System über verschiedene System-Ebenen hinweg, die in bisherigen Studien häufig nicht ausreichend berücksichtigt wurden. Die Dissertation soll so eine wissenschaftlich und praktisch relevante Wissensbasis für eine werte-gleitete, auf Nachhaltigkeit ausgerichtete Gestaltung der Digitalisierung der Industrie schaffen. KW - digitalization KW - sustainable industrial development KW - Industry 4.0 KW - information and communication technologies KW - sustainable supply chain management KW - Global Value Chains KW - environmental upgrading KW - Artificial Intelligence KW - Big Data Analytics KW - Digital Rebound KW - China KW - patent KW - robot KW - sustainability KW - Künstliche Intelligenz KW - Big Data Analytics KW - China KW - Digital Rebound KW - Globale Wertschöpfungsketten KW - Industrie 4.0 KW - Digitalisierung KW - ökologisches Upgrading KW - Informations- und Kommunikationstechnologien KW - Patent KW - Roboter KW - Nachhaltigkeit KW - nachhaltige industrielle Entwicklung KW - nachhaltiges Lieferkettenmanagement KW - Industrial Internet of Things KW - Industrielles Internet der Dinge Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-613954 ER - TY - GEN A1 - Panzer, Marcel T1 - Factory Innovation Award BT - die Jury T2 - Factory Innovation : agil und smart mit Industrie 4.0 N2 - Einmal mehr brachte die Hannover Messe die Spitzen der Industrie zusammen, um die wegweisenden Innovationen des Jahres mit dem begehrten Factory Innovation Award 2023 zu ehren. Dieser renommierte Preis, der erstmals auf der Industrial Transformation Stage verliehen wurde, markierte den Höhepunkt einer spannungsgeladenen Veranstaltung. KW - Industrie 4.0 KW - Digitalisierung KW - Unternehmen KW - Preisverleihung KW - Innovation KW - Industrieanlage Y1 - 2023 UR - https://www.wiso-net.de/document/BLIS__e3fff99e58dea33713181b8a4db3c9170e117953 SN - 2749-7593 SN - 2749-7607 IS - 3 SP - 8 EP - 11 PB - GITO mbH - Verlag für Industrielle Informationstechnik und Organisation CY - Berlin ER - TY - JOUR A1 - Rojahn, Marcel T1 - Professionelle Personalzeiterfassung JF - Factory Innovation : agil und smart mit Industrie 4.0 N2 - Der Einsatz digitaler Personalzeiterfassungssysteme bietet Unternehmen zahlreiche Vorteile, z. B. effizientere Lohn- und Gehaltsabrechnungen, mehr Transparenz und Übersicht über die Arbeitszeiten der Mitarbeiter sowie flexiblere Erfassungsmöglichkeiten. In der Testreihe werden neun Lösungen auf Funktionen, Benutzerfreundlichkeit, Kosten, Zuverlässigkeit, Kompatibilität, Implementierung und Barrierefreiheit getestet. Erfahren Sie, welche Lösungen am besten abschneiden und ob eine davon für Ihr Unternehmen geeignet ist. KW - Industrie 4.0 KW - Personalzeiterfassung KW - Produktion KW - Resilienz KW - Digitalisierung Y1 - 2023 UR - https://factory-innovation.de/produkttests/professionelle-personalzeiterfassung/ SN - 2749-7593 SN - 2749-7607 VL - 4 IS - 2 SP - 74 EP - 74 PB - GITO mbH - Verlag für Industrielle Informationstechnik und Organisation CY - Berlin ER - TY - JOUR A1 - Scheel, Laura A1 - Bender, Benedict T1 - Industrial Internet of Things(IIoT)-Plattformtypen im Maschinen- und Anlagenbau T1 - Industrial Internet of Things (IIoT) platform types in mechanical and plant engineering JF - HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik N2 - Das Angebot digitaler Plattformen ist mittlerweile auch im Maschinen- und Anlagenbau weit verbreitet. Dabei konnte in den letzten Jahren der Trend verzeichnet werden, dass die Herstellerunternehmen von Maschinen und An- lagen nicht mehr ausschließlich physische Produkte veräußern, sondern zusätzliche auf das Produkt abgestimmte Dienstleistungen, wie bspw. digitale Services. Dieser Wandel kann einen großen Einfluss auf die Veränderung des Geschäftsmodells ha- ben und je nach Komplexität der digitalen Plattformen unterschiedliche Ausmaße annehmen, die auch strategische Entscheidungen bestimmen können. In diesem Bei- trag wird eine Klassifizierung der digitalen Plattformen im deutschen Maschinen- und Anlagenbau vorgenommen, mithilfe derer unterschiedliche Plattformtypen auf Grundlage ihrer Funktionszusammensetzung identifiziert werden. Demnach können bspw. Plattformen, über die lediglich grundlegende Funktionen wie die Verwaltung von Maschinen angeboten werden, von umfangreicheren Plattformen unterschieden werden, die eine höhere Komplexität aufweisen und somit einen größeren Einfluss auf die Veränderung des Geschäftsmodells haben. Diese Einteilung unterschiedli- cher Plattformtypen kann Unternehmen im Maschinen- und Anlagenbau dabei unter- stützen, strategische Entscheidungen bezüglich der Entwicklung und des Angebots digitaler Plattformen zu treffen und eine Einordnung ihrer digitalen Plattform im Wettbewerb vorzunehmen. N2 - The offer of digital platforms has become very popular in mechanical and plant engineering. In recent years, there has been a trend for machinery and plant manufacturers to no longer sell only physical products, but also additional prod- uct-related services, such as digital services. This change can have a major impact on the transformation of the business model and can take on different dimensions depending on the complexity of the digital platforms, which can also determine strategic decisions. In this paper, a classification of digital platforms in the German machinery and plant engineering sector is made, with the help of which different platform types are identified based on their functions. Accordingly, platforms that only offer basic functions such as the management of machines can be distinguished from more extensive platforms that are more complex and thus have a greater influ- ence on the change of the business model. This classification of different platform types can help companies in the mechanical and plant engineering sector to make strategic decisions regarding the development and offering of digital platforms and to classify their digital platform in the competitive environment. KW - Digitale Plattformen KW - Maschinen- und Anlagenbau KW - Industrie 4.0 KW - IIoT KW - Plattformtypen KW - Digital platforms KW - Machinery and plant engineering KW - Industry 4.0 KW - Platform types Y1 - 2021 U6 - https://doi.org/10.1365/s40702-021-00810-3 SN - 1436-3011 SN - 2198-2775 VL - 59 SP - 1131 EP - 1148 PB - Springer CY - Wiesbaden ER -