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 - TY - JOUR A1 - Vladova, Gergana A1 - Heuts, Alexander A1 - Teichmann, Malte T1 - Dem Mitarbeiter zu Diensten T1 - At the Service of the Employee BT - Weiterbildung und Qualifizierung als Personennahe Dienstleistung BT - Further Training and Qualification as a Personal Service JF - HMD : Praxis der Wirtschaftsinformatik N2 - Die Weiterbildung und Qualifizierung der Mitarbeiter sind zentrale Erfolgsfaktoren des digitalen Wandels. Die zentrale Herausforderung besteht darin, diese maßgeschnitten anzubieten sowie notwendige Akzeptanz nicht vorauszusetzen, sondern ebenso als Zielgröße anzusehen. Dies geschieht jedoch nur, wenn die Mitarbeiter als Partner gesehen werden, deren Bedürfnisse und Verständnis nachhaltig berücksichtigt werden. Dieser Beitrag schlägt vor diesem Hintergrund einen Ansatz vor, Weiterbildung als Personennahe Dienstleistung zu realisieren. Dafür wird zuerst ein skizzenhafter Überblick über grundlegende Kompetenzanforderungen des digitalen Wandels gegeben. Danach wird die aktuelle Situation betrieblicher Weiterbildung in der digitalen Transformation beleuchtet. Hierzu wurde in einem Zeitraum von sechs Monaten im Rahmen einer quantitativen Untersuchung erhoben, wie Beschäftigte die digitale Transformation ihres Unternehmens und daraus resultierende Bedarfe betrieblicher Weiterbildung wahrnehmen. Darauf basierend werden drei aktuelle Paradoxe abgeleitet, die mit einer Durchführung von Weiterbildung als Personennahe Dienstleistung verhindert werden können. Empfehlungen und Lösungsansätze werden hierzu diskutiert und weiterer Forschungsbedarf abgeleitet. N2 - The further training and qualification of employees are central success factors of digital change. The central challenge is to offer these customized services and not to presuppose acceptance, but rather to regard it as a target value. However, this will only happen if the employees are seen as partners and their needs and understanding are taken into account in the long term. Against this background, this article proposes an approach to realize further education as a personal service. For this purpose, a brief outline of the basic competence requirements of digital change is given first. Afterwards, the current situation of in-company continuing training in the digital transformation will be examined. A quantitative survey was conducted over a period of six months to determine how employees perceive the digital transformation of their company and the resulting needs for continuing vocational training. Based on this, three current paradoxes are derived, which can be prevented by conducting continuing education as personal service. Recommendations and solutions will be discussed and further research is needed. KW - Digitale Transformation KW - Kompetenzentwicklung KW - Weiterbildung KW - Industrie 4.0 KW - Personalisierung KW - Personennahe Dienstleistungen KW - Digital transformation KW - Competence development KW - Further education KW - Industry 4.0 KW - Personalization KW - Personal service Y1 - 2021 U6 - https://doi.org/doi.org/10.1365/s40702-020-00626-7 SN - 1436-3011 SN - 2198-2775 IS - 57 SP - 710 EP - 721 PB - Springer CY - Wiesbaden 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 -