TY - THES A1 - Wagner, Mario T1 - Industrie 4.0 und demografische Entwicklung aus strukturationstheoretischer Sicht T1 - Industry 4.0 and demographic development from a structural theory perspective BT - Praxiserfahrungen und Handlungsempfehlungen BT - practical experience and recommendations for action N2 - Das Ziel der Arbeit ist die Entwicklung eines heuristischen Bezugsrahmens zur Erklärung der Komplexität im Kontext von Industrie 4.0 und der demografischen Entwicklung aus strukturationstheoretischer Sicht. Dabei sind in Bezug auf die zukünftig zu erwartenden kognitiven Anforderungen an die Beschäftigten die Fragen essentiell, vor welchen Herausforderungen Unternehmen bezüglich der Einstellung und dem Verhalten sowie dem Erfahrungswissen der Beschäftigten stehen und welche Lösungsansätze sich im Umgang mit den Herausforderungen in der Praxis bisher als hilfreich erweisen. In Kapitel 1 erfolgt zunächst die Beschreibung der Ausgangslage. Es werden die Begriffe Industrie 4.0 und demografische Entwicklung inhaltlich diskutiert und in einen theoretischen Zusammenhang gebracht. In Kapitel 2 erfolgt die theoretische Fundierung der Arbeit. Dabei wird eine strukturationstheoretische Sicht auf Unternehmen als soziotechnische Systeme eingenommen. Durch diese „nicht deterministische“ Sichtweise wird ein prozessualer Blick auf den Wandlungsprozess in Unternehmen geschaffen, der es möglich macht, die Beschäftigten als aktiv handelnde Akteure im Sinne von „organisieren“ zur Erklärung möglicher Zusammenhänge zwischen Industrie 4.0 und der demografischen Entwicklung mit einzubeziehen. Der soziotechnische Systemansatz und die Strukturationstheorie bilden in diesem Sinne den „Kern“ des zu entwickelnden heuristischen Bezugsrahmens. Die inhaltliche Gestaltung des theoriebasierten heuristischen Bezugsrahmens erfolgt in Kapitel 3 und Kapitel 4. Kapitel 3 beschreibt ausgewählte Aspekte zukünftiger Anforderungen an die Arbeit, die durch eine systematische Aufbereitung des derzeitigen Forschungsstandes zu Industrie 4.0 ermittelt wurden. Sie bilden die „Gestaltungsgrenzen“, innerhalb derer sich je nach betrieblicher Situation unterschiedliche neue oder geänderte Anforderungen an die Beschäftigten bei der Gestaltung von Industrie 4.0 ableiten lassen. In Kapitel 4 werden ausgewählte Aspekte menschlichen Handelns am Beispiel älterer Beschäftigter in Form zweier Schwerpunkte beschrieben. Der erste Schwerpunkt betrifft mögliche Einflussfaktoren auf die Einstellung und das Verhalten älterer Beschäftigter im Wandlungsprozess aufgrund eines vorherrschenden Altersbildes im Unternehmen. Grundlage hierzu bildete die Stigmatisierungstheorie als interaktionistischer Ansatz der Sozialtheorie. Mit dem zweiten Schwerpunkt, den ausgewählten handlungstheoretischen Aspekten der Alternsforschung aus der Entwicklungspsychologie, wird eine Lebensspannenperspektive eingenommen. Inhaltlich werden die komplexitätsinduzierten Faktoren, die sich aus handlungstheoretischer Perspektive mit der Adaptation von älteren Beschäftigten an veränderte äußere und persönliche Lebensbedingungen beschäftigen, systematisiert. Anschließend wird auf Grundlage der bisherigen theoretischen Vorüberlegungen ein erster theoriebasierter Bezugsrahmen abgeleitet. Kapitel 5 und Kapitel 6 beschreiben den empirischen Teil, die Durchführung teilstrukturierter Interviews, der Arbeit. Ziel der empirischen Untersuchung war es, neben der theoretischen Fundierung den theoriebasierten heuristischen Bezugsrahmen um Praxiserfahrungen zu konkretisieren und gegebenenfalls zu ergänzen. Hierzu wurde auf Grundlage des theoriebasierten heuristischen Bezugsrahmens mittels teilstrukturierter Interviews das Erfahrungswissen von 23 Experten in persönlichen Gesprächen abgefragt. Nachdem in Kapitel 5 die Vorgehensweise der empirischen Untersuchung beschrieben wird, erfolgt in Kapitel 6 die Beschreibung der Ergebnisse aus der qualitativen Befragung. Hierzu werden aus den persönlichen Gesprächen zentrale Einflussfaktoren bei der Gestaltung und Umsetzung von Industrie 4.0 im Kontext mit der demografischen Entwicklung analysiert und in die übergeordneten Kategorien Handlungskompetenzen, Einstellung/ Verhalten sowie Erfahrungswissen geclustert. Anschließend wird der theoriebasierte heuristische Bezugsrahmen durch die übergeordneten Kategorien und Faktoren aus den Expertengesprächen konkretisiert und ergänzt. In Kapitel 7 werden auf Grundlage des heuristischen Bezugsrahmens sowie der Empfehlungen aus den Experteninterviews beispielhaft Implikationen für die Praxis abgeleitet. Es werden Interventionsmöglichkeiten zur Unterstützung einer positiven Veränderungsbereitschaft und einem positiven Veränderungsverhalten für den Strukturwandel aufgezeigt. Hierzu gehören die Anpassung des Führungsverhaltens im Wandlungsprozess, der Umgang mit der Paradoxie von Stabilität und Flexibilität, der Umgang mit Altersstereotypen in Unternehmen, die Unterstützung von Strategien zu Selektion, Optimierung und Kompensation sowie Maßnahmen zur Ausrichtung von Aktivitäten an die Potenzialrisiken der Beschäftigten. Eine Zusammenfassung, ein Resümee und ein Ausblick erfolgen abschließend in Kapitel 8. N2 - The aim of the work is to develop a heuristic frame of reference to explain complexity in the context of industry 4.0 and demographic development from a structural theory perspective. With regard to the cognitive requirements to be expected from employees in the future, it is essential to ask which challenges companies face in terms of attitude and behaviour, as well as the experience and knowledge of their employees, and which approaches have so far proved helpful in dealing with these challenges in practice. In Chapter 1, the current situation is described first. The terms industry 4.0 and demographic development are discussed and brought into a theoretical context. In Chapter 2 , the theoretical foundation of the work is given. In doing so, a structure-theoretical view of companies as socio-technical systems is adopted. This "non-deterministic" view creates a process view of the process of change in companies, which makes it possible to include employees as actively acting actors in the sense of "organising" in an explanation of possible connections between industry 4.0 and demographic development. In this sense, the socio-technical systems approach and the structuring theory form the "core" of the heuristic reference framework to be developed. The content of the theory-based heuristic frame of reference follows in Chapter 3 and Chapter 4. Chapter 3 describes selected aspects of future work requirements, which were determined by a systematic preparation of the current state of research on Industry 4.0. They form the "design limits" within which different new or changed demands on employees in the design of Industry 4.0 can be derived, depending on the operational situation. In Chapter 4, selected aspects of human activity are described using the example of older employees in the form of two focal points. The first focus concerns possible influencing factors on the attitude and behaviour of older employees in the change process due to a prevailing age structure in the company. The basis for this was the stigmatisation theory as an interactionist approach of social theory. The second focus, the selected action-theoretical aspects of ageing research from developmental psychology, takes a life span perspective. The complexity-induced factors that deal with the adaptation of older employees to changed external and personal living conditions from an action-theoretical perspective are systematized. Subsequently, a first theory-based frame of reference is derived on the basis of previous theoretical preliminary considerations. Chapters 5 and 6 describe the empirical part, conducting semi-structured interviews, of the work. The aim of the empirical study was, in addition to the theoretical foundation, to concretise the theory-based heuristic frame of reference with practical experience and, if necessary, to supplement it. Based on the theory-based heuristic frame of reference, the experience of 23 experts was tested in personal interviews by means of partially-structured interviews. After Chapter 5 describes the procedure of the empirical investigation, Chapter 6 describes the results of the qualitative survey. For this purpose, the personal conversations become influential factors in the design and implementation of Industry 4.0 in the context of demographic development were analysed and clustered into the superordinate categories of action competence, attitude/behaviour and empirical knowledge. Subsequently, the theory-based heuristic frame of reference is concretised and supplemented by the superordinate categories and factors from the expert discussions. In Chapter 7 , exemplary implications for practice are derived on the basis of the heuristic reference framework and the recommendations from the expert interviews. Possibilities for intervention to support a positive willingness to change and a positive change behaviour for the structural change are then pointed out. These include; adapting management behavior in the change process, dealing with the paradox of stability and flexibility, dealing with age stereotypes in companies, supporting strategies for selection, optimization and compensation, and measures to align activities with the potential risks of employees. In conclusion, a summary, a precis and an outlook will then be given in Chapter 8. KW - Industrie 4.0 KW - demografische Entwicklung KW - Strukturationstheorie KW - Veränderungsverhalten KW - Veränderungsbereitschaft KW - Arbeitsverhalten KW - demographic change KW - structuration theory KW - change readiness KW - change behavior Y1 - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-412230 ER - TY - JOUR A1 - Vladova, Gergana A1 - Wotschack, Philip A1 - Lareiro, Patricia de Paiva A1 - Gronau, Norbert A1 - Thim, Christof T1 - Lernen mit Assistenzsystemen T1 - Learning with assistance systems BT - vor lauter Aufgaben den Prozess nicht sehen? BT - not seeing the process for the tasks? JF - Industrie 4.0 Management : Gegenwart und Zukunft industrieller Geschäftsprozesse N2 - Der Beitrag beschreibt die Konzeption und Durchführung und bietet einen Einblick in die ersten Ergebnisse einer Untersuchung mit experimentellem Design in einer simulierten Prozessumgebung im Forschungs- und Anwendungszentrum Industrie 4.0 in Potsdam. Im Mittelpunkt stehen Anlernprozesse im Bereich der Einfacharbeit (Helfertätigkeiten) und ihre Gestaltung durch den Einsatz digitaler Assistenzsysteme. In der Arbeitsforschung finden sich Hinweise darauf, dass mit dem Einsatz dieser Systeme Prozesswissen verloren geht, im Sinne einer guten Kenntnis des gesamten Arbeitsprozesses, in den die einzelnen Tätigkeiten eingebettet sind. Das kann sich als Problem erweisen, vor allem wenn unvorhersehbare Situationen oder Fehler eintreten. Um die Rolle von Prozesswissen beim Einsatz von digitalen Assistenzsystemen zu untersuchen, wird im Experiment eine echte Fabriksituation simuliert. Die Probanden werden über ein Assistenzsystem Schritt für Schritt in ihre Aufgabentätigkeit angelernt, einem Teil der Probanden wird allerdings am Anfang zusätzlich Prozesswissen im Rahmen einer kurzen Schulung vermittelt. N2 - The paper describes the conception and implementation as well as offers an insight into the first results of a study with experimental design in a simulated process environment at the Research and Application Center Industry 4.0 in Potsdam. The focus is on learning processes in the field of simple work and their organization through the use of digital assistance systems. In labour research, there are indications that process knowledge is lost with the use of these systems, in the sense of a good knowledge of the entire work process in which the individual activities are embedded. To investigate the role of process knowledge in the use of digital assistance systems, a real factory situation is simulated in the experiment. KW - Assistenzsysteme KW - Industrie 4.0 KW - Prozesswissen KW - Lernfabrik KW - assistance systems KW - industry 4.0 KW - process knowledge KW - learning factory Y1 - 2020 U6 - https://doi.org/10.30844/I40M_20-3_S16-20 SN - 2364-9208 VL - 36 IS - 3 SP - 16 EP - 20 PB - GITO mbH Verlag CY - Berlin 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 - CHAP A1 - Teichmann, Malte A1 - Lass, Sander A1 - Ullrich, André A1 - Gronau, Norbert ED - Weber, Kristin ED - Reinheimer, Stefan T1 - Modellfabriken als Enabler flexibler Lehr- und Lernsituationen für die Kompetenzentwicklung im Fabrikkontext BT - die Lernfabrik des Zentrums Industrie 4.0 Potsdam T2 - Faktor Mensch N2 - Dieses Kapitel diskutiert die Notwendigkeit einer stärkeren Praxisorientierung für die Schaffung konkreter Lehr- und Lernräume in Unternehmen und zeigt die Vorteile einer Lernfabrik vor dem Hintergrund der stattfindenden Digitalisierung als Mittel zur Kompetenzentwicklung auf. Die technologiebedingt erweiterten Weiterbildungsziele erfordern die Nutzung geeigneter Konzepte und Lösungen. Dahingehend erfolgt die zielorientierte Konkretisierung der Kreation geeigneter Lehr- und Lernsituationen. Die Darstellung der Nutzbarmachung einer Modellfabrik als Lernfabrik der betrieblichen Weiterbildungspraxis zeigt nicht nur eine Lösung für die intendierte Bereitstellung flexibler Lehr- und Lernsituationen, sondern liefert ebenso Handlungsempfehlungen und Best-Practices für die erfolgreiche Kompetenzentwicklung. Insbesondere Praktiker profitieren von der Darstellung der Lernfabrik: aus dieser können sowohl betriebliche Weiterbildner als auch Geschäftsverantwortliche Implikationen für die didaktische Transformation betrieblicher Arbeitsorte in betriebliche Lern-Orte ableiten. Die detaillierte Darstellung einer Tagesschulung zum Thema Auswirkungen von Industrie 4.0 auf die Arbeit der Mitarbeiter sowie Illustration eines Lernszenarios geben reale Einblicke, wie betriebliche Weiterbildung abseits von Lehr-Lern-Kurzschluss-orientierter Didaktik gelingt. KW - betriebliche Weiterbildung KW - Digitalisierung KW - Modellfabrik KW - Lehr-Lernsituationen KW - Industrie 4.0 KW - Zentrum Industrie 4.0 Y1 - 2022 SN - 978-3-658-34523-5 SN - 978-3-658-34524-2 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-658-34524-2_10 N1 - vollständig überarbeiteter und erweiterter Beitrag basierend auf dem Artikel „Herausforderungen und Handlungsempfehlungen betrieblicher Weiterbildungspraxis in Zeiten der Digitalisierung“ von Malte Teichmann, André Ullrich, Julian Wenz, Norbert Gronau, HMD Heft 333, Stefan Reinheimer, Kristin Weber (Hrsg.): Faktor Mensch, Juni 2020, S. 512–527. SP - 173 EP - 196 PB - Springer Fachmedien CY - Wiesbaden ER - TY - THES A1 - Schumacher, Jochen T1 - Entwicklung eines Industrie 4.0 Reifegradindex für produzierende Unternehmen T1 - Development of an Industry 4.0 maturity index for manufacturing companies N2 - Das Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Industrie 4.0 Reifegradindex für produzierende Unternehmen (KMU und Mittelstand) mit diskreter Produktion. Die Motivation zu dieser Arbeit entstand aus dem Zögern vieler Unternehmen – insbesondere KMU und Mittelstand – bei der Transformation in Richtung Industrie 4.0. Im Rahmen einer Marktstudie konnte belegt werden, dass 86 Prozent der befragten produzierenden Unternehmen kein für ihr Unternehmen geeignetes Industrie 4.0 Reifegradmodell gefunden haben, mit dem sie ihren Status Quo bewerten und Maßnahmen für einen höheren Grad der Reife ableiten könnten. Die Bewertung bestehender Reifegradmodelle zeigte Defizite hinsichtlich der Industrie 4.0 Abdeckung, der Betrachtung der sozio-technischen Dimensionen Mensch, Technik und Organisation sowie der Betrachtung von Management und Unternehmenskultur. Basierend auf den aktuellen Industrie 4.0 Technologien und Handlungsbereichen wurde ein neues, modular aufgebautes Industrie 4.0 Reifegradmodell entwickelt, das auf einer ganzheitlichen Betrachtung aller sozio-technischen Dimensionen Mensch, Technik und Organisation sowie deren Schnittstellen basiert. Das Modell ermittelt neben dem Overall Industry 4.0 Maturity Index (OI4MI) vier weitere Indizes zur Bewertung der Industrie 4.0 Reife des Unternehmens. Das Modell wurde bei einem Unternehmen validiert und steht nun als Template für darauf aufbauende Forschungsarbeiten zur Verfügung. N2 - The aim of this work is the development of an Industry 4.0 maturity index for manufacturing companies (SMEs and medium-sized companies) with discrete production. The motivation for this work arose from the hesitation of many companies – especially SMEs and medium-sized companies – in the transformation towards Industry 4.0. A market study showed that 86 percent of the manufacturing companies surveyed did not find an Industry 4.0 maturity model suitable for their company, with which they could assess their status quo and derive measures for a higher degree of maturity. The evaluation of existing maturity models showed deficits with regard to Industry 4.0 coverage, the consideration of the socio-technical dimensions of people, technology and organization as well as the consideration of management and corporate culture. Based on the current Industry 4.0 technologies and areas of action, a new, modular Industry 4.0 maturity model was developed, which is based on a holistic consideration of all socio-technical dimensions of people, technology and organization as well as their interfaces. In addition to the Overall Industry 4.0 Maturity Index (OI4MI), the model determines four other indices to eval-uate the company's Industry 4.0 maturity. The model was validated at a company and is now available as a template for research based on it. KW - Industrie 4.0 KW - Industry 4.0 KW - Reifegradmodell KW - maturity model KW - Produktion KW - production KW - Digitalisierung KW - digitalization KW - ERP KW - ERP KW - MES KW - MES KW - PLM KW - PLM KW - Smart Factory KW - smart factory KW - Supply Chain KW - supply chain KW - Produktlebenszyklus KW - product life cycle KW - Geschäftsmodelle KW - business models Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-554642 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 - TY - GEN 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 T2 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Reihe 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 Anlagen 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 haben und je nach Komplexität der digitalen Plattformen unterschiedliche Ausmaße annehmen, die auch strategische Entscheidungen bestimmen können. In diesem Beitrag 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 unterschiedlicher Plattformtypen kann Unternehmen im Maschinen- und Anlagenbau dabei unterstützen, 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 product-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 influence 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. T3 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Reihe - 179 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 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-605717 SN - 1867-5808 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 - 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 - 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 - 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 - 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 - 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 VL - 38 IS - 6 SP - 14 EP - 18 PB - GITO mbH Verlag CY - Berlin 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 - 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 -