UDZ UNTERNEHMEN DER ZUKUNFT - 2/2020 FORSCHUNG - FIR AN DER RWTH AACHEN
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UdZ 2/2020
Forschung
Unternehmen der Zukunft
Zeitschrift für Betriebsorganisation und Unternehmensentwicklung
ISSN 1439-2585
IMPRESSUM
UdZ – Unternehmen der Zukunft
FIR-Zeitschrift für Betriebsorganisation und
Unternehmensentwicklung, 21. Jg., Heft 2/2020,
ISSN 1439-2585
"UdZ – Unternehmen der Zukunft" informiert mit Unterstützung des Landes Nordrhein-Westfalen zwei Mal im Jahr über die
wissenschaftlichen Aktivitäten des FIR e. V. an der RWTH Aachen.
Herausgeber
FIR e. V. an der RWTH Aachen
Campus-Boulevard 55 · 52074 Aachen
Tel.: +49 241 47705-0
E‑Mail: info@fir.rwth-aachen.de
Internet: www.fir.rwth-aachen.de
Direktor
Prof. Dr.-Ing. Dipl.-Wirt. Ing. Günther Schuh
Geschäftsführer
Prof. Dr.-Ing. Volker Stich
Bereichsleiter (inhaltlich verantwortlich für dieses Heft)
Dienstleistungsmanagement: Jana Frank, M.Sc.
Informationsmanagement: Jan Hicking, M.Sc.
Business-Transformation: Ruben Conrad, M.Sc.
Produktionsmanagement: Tobias Schröer, M.Sc.
Redaktionelle Mitarbeit
Simone Suchan M.A.
Julia Quack van Wersch, M.A.
Korrektorat
Simone Suchan M.A.
Satz und Bildbearbeitung
Julia Quack van Wersch, M.A.
Druck
Druckservice Zillekens
Copyright
Kein Teil dieser Publikation darf ohne ausdrückliche schriftliche Genehmigung des Herausgebers in irgendeiner Form
reproduziert oder unter Verwendung elektronischer Systeme verarbeitet, vervielfältigt oder verbreitet werden.
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Lesen Sie die aktuelle Ausgabe der UdZ online unter:
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2 / UdZForschung 2-2020
EDITORIAL
Liebe Leserinnen, liebe Leser,
ein solches Jahr haben wir noch nicht erlebt. Geprägt von der Corona-Pandemie und deren Auswirkungen hat
sich nahezu alles verändert, im Beruf und auch privat. Und ein Ende dieses „Ausnahmezustands“, der ein Stück
Alltag geworden ist, ist noch nicht abzusehen. Jedoch hat uns diese Situation deutlich vor Augen geführt,
dass alle Herausforderungen und Unwägbarkeiten immer auch einen Schatz bereithalten: die Möglichkeit
zu Weiterentwicklungen, Veränderungen, zum Wahrnehmen von Chancen, zu neuen Wegen des Denkens
und Handelns.
Als Forscher*innen liegt das in unserer DNA , dennoch beflügelt es zusätzlich, zu sehen, wie eine
Gesellschaft sich in weiten Teilen gemeinsam aufmacht, neue Wege auszuprobieren. Das Fundament all
dieser Möglichkeiten ist nicht zufällig die Digitalisierung. Daher freut es uns besonders, Ihnen bereits in den
ersten beiden Artikeln die Potenziale von Data-Analytics und datenbasierten Geschäftsmodellen aufzuzeigen
– in der Lebensmittelindustrie, die ihren Wert für uns alle in der Pandemie neben dem Gesundheitswesen
noch einmal eindrücklich aufgezeigt hat. Aber auch darüber, welche Bedeutung Blockchainlösungen und
digitale Plattformen für unsere Wertschöpfung künftig haben werden, informieren wir Sie mit unseren
neuesten Forschungserkenntnissen.
Wann immer Sie Fragen haben oder in einem Projekt mitwirken möchten, wenden Sie sich gern an die
Autoren*innen der jeweiligen Artikel. Oder werden Sie doch Mitglied im FIR e. V. und erhalten Sie dadurch
frühestmöglichen Zugriff auf unsere Forschungsergebnisse und genießen Sie zahlreiche weitere Vorteile.
Nähere Informationen dazu finden Sie im Netz unter: firev.fir.de
Wie Ergebnisse aus Forschungsprojekten direkt Anwendung in der Praxis finden, zeigte das Ende 2019
erfolgreich abgeschlossene Projekt "MeProLi" eindrucksvoll. Aus den Forschungsergebnissen ist die
DIN SPEC 91404 „Leitfaden zur Standardisierung von Instandhaltungsprozessen“ entstanden. Der Initiator ist
unser Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Tobias Leiting, der hiermit den Innovatorenpreis des DIN 2020 gewinnen
konnte. Mehr Informationen finden Sie auf S. 51. MeProLi, das IGF-Vorhaben 19388N der Forschungsvereinigung
FIR e. V. an der RWTH Aachen und des DIN e. V., wurde über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung
der industriellen Gemeinschaftsforschung und -entwicklung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und
Energie (BMWi) aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.
Lassen Sie uns den aktuellen digitalen Schub weiterhin nutzen und gemeinsam Neues starten. Wir freuen
uns darauf, mit Ihnen gemeinsam die Zukunft zu gestalten! In diesem Sinne wünschen wir Ihnen besinnliche
Feiertage und einen guten Rutsch ins neue Jahr – achten Sie auf sich und andere und bleiben Sie gesund.
Herzlichst, Ihre
Prof. Dr.-Ing. Volker Stich Prof. Dr.-Ing. Dipl.-Wirt. Ing. Günther Schuh
Geschäftsführer des FIR e. V. an der RWTH Aachen Direktor des FIR e. V. an der RWTH Aachen
UdZForschung 2-2020 / 3>In dieser Ausgabe<
Seite 6 In Anlehnung an die Leitthemen der Johannes-Rau-Forschungsgemeinschaft
erforscht und gestaltet das FIR die Zukunft
Seite 8 Wie die digitale Transformation gelingt –
Mit dem Aachener Digital-Architecture-Management-Modell die Leistungsfähigkeit und
die Wertbeiträge Ihrer IT-Organisation bestimmen
>FIR-Forschungsprojekte<
Seite 16 Seite 35
Einführungskonzept für Business- Erarbeitung eines KMU-gerechten
Analytics in produzierenden Subscription-Canvas
Unternehmen der Nahrungs- und
Futtermittelindustrie Kompaktes Tool zur übersichtlichen
Konzeptionierung von Subscription-
Datenbasierte Entscheidungen treffen
Geschäftsmodellen
Seite 20 Seite 38
Erzeugung und Verwertung von Gestaltung eines Ansatzes zur Nutzung
Datenprodukten in der Lebensmittel- von Schatten-IT für KMU
industrie durch Smart Services Nutzenaspekte und Risiken von
Schatten-IT systematisch bewerten und
Entwicklung einer globalen und
(rechts-)sicheren Daten- gewinnbringend einsetzen
ökonomie in der Lebensmittelindustrie
über IoT-Plattformen
Seite 27 Seite 43
Anwendungsorientierte Anlauf des Projekts DM4AR:
Blockchainlösungen Datenmanagement für
für das Supply-Chain-Management Augmented Reality
Transparenz für nachhaltige und Leichteres Datenmanagement im
beherrschbare Lieferketten technischen Service
Seite 32 Seite 46
Plattformgründung von oder Beitritt zu Intelligente Plattform für
digitalen Plattformen in der E-Mobilität und Vernetzung von
Kontraktlogisitk Energieinformationen
Chancen und Risiken der Plattformnutzung Konzeptionierung und Entwicklung einer
intelligenten Plattform
4 / UdZForschung 2-2020>Studien, Standards und Publikationen<
Seite 49 Seite 52
Neue Whitepaper aus dem FIR High-Tech meets High-Touch:
Die Dienstleistungswende als Chance für die
Wertschöpfung und Beschäftigung der Zukunft
Seite 50 Seite 53
FIR-Editionen Praxis: Schwerpunktstudie Digitalisierung
Aachener Digital-Architecture-Management und Energieeffizienz –
Erkenntnisse aus Forschung und Praxis 2020
Seite 51 Seite 54
DIN SPEC 91404 erschienen – Neue Dissertationsschrift erschienen
Leitfaden zur Standardisierung von
Instandhaltungsprozessen
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Nutzen Sie zur Bekundung Ihrer Interessengebiete bitte folgenden Link:
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Mehr Informationen finden Sie auf unserer Internetseite:
www.fir.rwth-aachen.deFIR-NETZWERK In Anlehnung an die Leitthemen der Johannes-Rau-Forschungsgemeinschaft erforscht und gestaltet das FIR die Zukunft Das FIR gestaltet die digitale Transformation in Schlüsselbranchen und -themen der deutschen Industrie. Es setzt seine Schwerpunkte auf Fragen der Organisation, Unter- nehmensentwicklung und Informationsmanagement im digital vernetzten Unternehmen der Zukunft. Dazu bündeln wir unsere Arbeit in den übergeordneten Themenbereichen Business-Transformation, Dienstleistungsmanagement, Informationsmanagement und Produktionsmanagement. In den ebenso benannten FIR-Abteilungen arbeiten unsere Pro- jektmanager stark vernetzt, sodass interdisziplinäre Forschungsergebnisse erzielt wer- den, die möglichst kurzfristig in der Praxis ihre Anwendung finden. Mit Erforschung und Transfer innovativer Lösungen leistet das FIR einen Beitrag zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen. Dies erfolgt in der geeigneten Infrastruktur zur experimentellen Organisationsforschung im Cluster Smart Logistik methodisch fundiert, wissenschaftlich rigoros und unter direkter Beteiligung von Experten aus der Wirtschaft. Im Zentrum der Betrachtung liegen die industriellen An- wendungsfälle Future-Logistics, Smart Services und Smart Maintenance, Smart- Commercial-Buildings und Smart Mobility. Das FIR ist Mitglied der Johannes-Rau-Forschungsgemeinschaft (JRF), war im Jahr 2017 aktiv an der Formulierung der Leitthemen der JRF beteiligt und trägt mit seinen Forschungsprojekten stets dazu bei, jene auch inhaltlich voranzutreiben. Auf den fol- genden Seiten der UdZForschung berichten wir über eine Auswahl aktueller und auch abgeschlossener Forschungsprojekte des FIR, die unter Berücksichtigung der Leitthemen der JRF bearbeitet werden. Die wissenschaftlichen Institute der JRF begleiten und erfor- schen den Wandel von der Industrie- zur Wissensgesellschaft in folgenden vier Leitthe- men, von denen wir am FIR die ersten drei fachbezogen in dieser Ausgabe mit unseren Forschungsartikeln abdecken: 6 / UdZForschung 2-2020
FIR-NETZWERK
> Industrie & Umwelt
Wie können wir Produktion, Logistik und Mobilität nachhaltig gestalten?
mehr ab S. 15 in dieser Ausgabe
> Gesellschaft & Digitalisierung
Welche Chancen und Herausforderungen bringt die Digitalisierung aller Bereiche
unseres Lebens mit sich und wie können wir diese zum Wohl von Individuum und
Gesellschaft gestalten?
mehr ab S. 31 in dieser Ausgabe
> Städte & Infrastruktur
Wie können wir angesichts des demografischen Wandels und der sich wandelnden
Anforderungen lebenswerte Städte und adäquate Infrastrukturen gestalten?
mehr ab S. 45 in dieser Ausgabe
> Globalisierung & Integration
Wie können wir die Auswirkungen der Globalisierung auf lokaler und regionaler
Ebene an verschiedenen Orten der Welt menschenwürdig gestalten?
mehr dazu wieder in der nächsten Ausgabe
UdZForschung 2-2020 / 7Wie die digitale Transformation gelingt
Mit dem Aachener Digital-Architecture-Management-Modell die
Leistungsfähigkeit und die Wertbeiträge Ihrer IT-Organisation bestimmen
Die digitale Transformation stellt Unternehmen fortlaufend vor neue Herausforderungen, die rich-
tig eingeschätzt und bewältigt werden müssen. Häufig fehlt ein strukturierter Gesamtansatz, mit
dem Sie die digitale Transformation Ihres Unternehmens konzeptionieren und nachhaltig umsetzen
können. Wir am FIR an der RWTH Aachen haben in den letzten Jahren zahlreiche Projekte zur Ge-
staltung der digitalen Transformation in Unternehmen durchgeführt und basierend auf diesen Er-
fahrungen ein Framework entworfen, um Ihnen genau dieses Wissen weiterzugeben und Ihnen zu
helfen, bestehende Herausforderungen anzugehen. Unser Modell ‚Aachener Digital-Architecture-
Management‘ (ADAM) dient der Gestaltung von Digitalarchitekturen1 (siehe Bild 1, S. 9).
A DAM ist ein Fr amewor k für
die Konzeption und Einführung von
Digitalarchitekturen in Unternehmen.
Dokumentation, in kulturellen Unter-
s c h i e d e n i m Ve r g le ic h zu a n d e r e n
Abteilungen und in der Quantifizierung
tur häufig veraltet oder nicht vollständig.
Das wird durch die Tatsache verstärkt,
dass sich viele wichtige Aspekte gar nicht
Im Fokus steht dabei, verschiedene des Wertbeitrags. erst oder nur eingeschränkt dokumentie-
Aufgaben in der IT-Organisation und in ren lassen. So kann zum Beispiel ein Ticket-
den Fachabteilungen langfristig zu veran- Die „diffuse Wahrnehmung“ zeigt sich in system nicht ohne weiteres zur Bewertung
kern und ein unternehmensindividuelles der Intransparenz und dem Unwissen im typischer Herausforderungen im Tagesge-
Technologiekonzept miteinander zu er- Unternehmen über die eigene vorhandene schäft herangezogen werden, wenn nicht
arbeiten. IT-Landschaft und IT-Architektur sowie geprüft wird, ob und welche Probleme
die Hardware. Ein Beispiel ist die Existenz im Vergleich dazu einfach gleichzeitig auf
Mit ADAM kann Ihr Unternehmen ein von Schatten-IT: Einzelne Abteilungen dem kurzen Dienstweg gelöst werden.
Unternehmen der Zukunft werden, in- nutzen häufig Anwendungen oder eigens
dem Sie Ihre Digitalarchitektur nicht programmier te Tools, von denen die Eng damit verbunden sind die kulturellen
nur gestalten, sondern auch bewerten IT-Abteilung nichts weiß und die auch Unterschiede zwischen Unternehmensbe-
können. Ein typischer Anwendungsfall nicht von ihr betreut werden. Häufig ist ratern und IT-Organisationen. Im Kontext
für eine Bewertung ist die Bestimmung das Wissen über die IT nicht zentral ge- einer Leistungsbewertung sind jene be-
der internen Leistungsfähigkeit und speichert, sondern an/in verschiedenen sonders kritisch, da viele Informationen in
des Wertschöpfungsbeitrags Ihrer IT- Standorten/Abteilungen vorhanden (s. Workshops und Interviews mit Angestellten
Organisation – ein komplexes Unterfangen. Bild 2, S. 10). des Unternehmens aufgenommen werden
Die Herausforderungen liegen vor allem müssen. Vertrauensbildende Maßnahmen
in der diffusen Wahrnehmung der IT- Zudem ist die Dokumentation über die vor- sind daher essenziell für eine akkurate Leis-
Organisation, deren Dezentralität, der handene IT-Landschaft und IT-Infrastruk- tungsbewertung durch externe Berater.
1
Unter der Digitalarchitektur eines Unternehmens wird die Einheit von digitaler Infrastruktur und der Geschäftsentwicklung
verstanden. Eine detaillierte Beschreibung des ADAM-Modells ist Teil eines Positionspapiers, das auf der FIR-Webseite kostenlos zur
Verfügung steht: adam.fir-positionspapiere.de
8 / UdZForschung 2-2020Digital-
nutzerzentrierte, architektur
Digitale Infrastruktur Geschäftsentwicklung intelligent vernetzte
wertschöpfende
Unternehmen der Zukunft
Anwendungen
Anwendungsebene Unternehmensstrategie
interdependente, lose
sich wandelnde, digitale
Kopplung von Anwen-
Vernetzungsebene Geschäftsmodell Geschäftsmodelle
dungen und Systemen
Kunden-
statische, sich langsam zentrierung Intelligente Produkte &
Systemebene Produkte & Services
ändernde betriebliche verbundene digitale
Kernsysteme Services
Ressourcenebene Geschäftsprozesse
Maschinen und Anlagen,
flexibilisierte ,
MitarbeiterInnen, IT-
sich stetig ändernde
Infrastruktur und Intelligente
Geschäftsprozesse
Produkte im Feld
Bild 1: Aachener Digital-Architecture-Management behandelt digitale
Infrastruktur und Geschäftsentwicklung gemeinsam (eigene Darstellung) 1
Eine weitere große Herausforderung ist digitalen Infrastruktur (s. Bild 3, S. 11) als verursacht durch Wissenszugriff eini-
die schlechte Quantifizierbarkeit von Un- auch innerhalb der Geschäftsentwicklung ger weniger Schlüsselpersonen in der
terstützungsdienstleistungen. Im Gegen- (s. Bild 4, S. 11), exemplarisch näher be- IT-Organisation. Häufig verfügen einzel-
satz zu Abteilungen, die einen direkten schreiben. ne Mitarbeiter über zentrales, für viele
Beitrag zum Unternehmensumsatz leisten, oder gar alle notwendiges Wissen, das
sind IT-Organisationen historisch bedingt Aufbauend auf unserem ADAM-Modell essenziell zur Wertschöpfung beitragen
häufig als Cost-Center aufgestellt. Zudem sollten die Prüffelder innerhalb der digita- könnte. Dieses Wissen ist zwingend zu
existiert eine Vielzahl an Verflechtungen len Infrastruktur anhand von vier Prüfebe- identifizieren, um die genannten Risiken
mit anderen Unternehmensbereichen. nen (Anwendungsebene, Vernetzungs- beispielsweise durch eine umfassende
ebene, Systemebene, Ressourcenebene) Dokumentation oder gezielte Neuein-
Damit Sie die genannten Herausforderun- sowie drei Architektursichten (Organisati- stellungen zu reduzieren.
gen in der Bewertung der Leistungsfähig- on, Technologien, Daten) definiert werden.
keit und des Wertbeitrags Ihrer IT-Orga- Exemplarisch beschreiben wir in diesem
nisation bewältigen können, müssen Sie Artikel die Prüffelder sowie die zu prüfen- Development-Toolchain
zunächst einmal vorhandene Prüffelder den Bereiche im Kontext ‚IT-Staff & Kom-
systematisch identifizieren. Hierbei ist be- petenzprofile‘ (Ressourcenebene/Orga- In diesem Prüffeld evaluieren wir den
sonders wichtig, auf die Projektspezifität nisationssicht), ‚Development-Toolchain‘ technologischen „Backbone“ im Be-
der verschiedenen Prüffelder zu achten. (Anwendungsebene/Technologiesicht) reich gegebenenfalls vorhandener
So ergeben sich bei der Bewertung einer und ‚Rechte & Rollenmodelle‘ (Systeme- (Software-)Entwicklungen. Wir prüfen
IT-Organisation im Kontext eines M & A bene/Datensicht). hierbei insbesondere das Zusammen-
andere Prüffelder als bei der reinen inter- spiel zwischen den verschiedenen Ent-
nen Bewertung aus Sicht eines mittleren wicklungsprozessen und den einge-
Unternehmens. Ebenso hat die Branche IT-Staff & Kompetenzprofile setzten Technologien bzw. Tools. Durch
des zu untersuchenden Unternehmens un- diese Evaluation wird es möglich, etwa-
mittelbaren Einfluss auf die Konfigura- Die Überprüfung des IT-Staffs und der ige Kosteneinsparpotenziale zu identi-
tion. Ein technologiegetriebenes Unter- Kompetenzprofile dient insbesondere fizieren. Auch Risiken in der Toolchain
nehmen, etwa ein Softwarehersteller, der Evaluation des Staff-Technology-Fits. und den Prozessen (z. B. Verzögerun-
sollte vor allem die Prüffelder innerhalb Das bedeutet, dass Ihre Mitarbeiter und gen durch falsch gewählte Technolo-
der Geschäftsentwicklung in den Mittel- deren jeweiligen Kompetenzprofile den gien) innerhalb des Prüffeldes können
punkt seiner Analyse rücken. Im Gegen- innerhalb ihres Unternehmens einge- wir identifizieren.
satz dazu ist ein produzierendes Unter- setzten Technologien gegenübergestellt
nehmen gut beraten, sich hierbei auf die werden. Hierdurch können wir Lücken
digitale Infrastruktur zu konzentrieren, im unternehmensweiten Kompetenz- Rechte & Rollenmodell
ohne jedoch die Geschäftsentwicklung profil feststellen und damit verbundene
gänzlich zu vernachlässigen. Risiken, also die möglichen Auswirkun- Bei der Evaluation des Prüffeldes ‚Rech-
gen auf den Wertbeitrag, ermitteln. Die te & Rollenmodell‘ geht es darum, Risi-
Im Folgenden werden wir die verschie- sogenannte Lock-in-Gefahr wird hierbei ken im Kontext sensibler Daten sowie
denen Prüffelder, sowohl auf Seiten der typischerweise als Risiko identifiziert, deren Auswirkung auf die Wertschöp-
UdZForschung 2-2020 / 9HERAUSFORDERUNGEN BEI DER BEWERTUNG DER IT
Intransparenz über IT-Landschaft und IT-Architektur
Diffuse Wahrnehmung Intransparenz über betreute Infrastruktur
Unkenntnis über wertschöpfende Schatten-IT
an einem Standort, dezentrales Wissen in Fachbereichen
Dezentralität zudem Wissen oftmals nicht an einem Standort gebündelt
insbesondere IT-Abteilung gefangen im Tagesgeschäft
Dokumentation häufig veraltet
Dokumentation komplexes Themenfeld induziert zahlreiche und vielfältige
Dokumente
Berater als das „Feindbild“ der IT-Abteilung
Kultur unterschiedliche Sprache zwischen Managementberatern
und IT-Mitarbeitern
IT oftmals als Kostenstelle aufgesetzt
Quantifizierung Produktivitätsparadoxon erschwert Quantifizierung
Vielzahl indirekter Wirkungszusammenhänge
Bild 2: Digitale Infrastruktur ist die Basis der Leistungsfähigkeit von IT-Organisationen
fung zu identifizieren. Zuerst klassifi- Intelligente Produkte ganisation besser beurteilen. Darüber
zieren wir hierfür die Sensibilität von hinaus können wir die Daten ebenfalls
Unternehmensdaten; darauf aufbau- Der Bewertungsfokus liegt bei Intelli- für die Erweiterung bestehender so-
end können wir die Rechte und Rollen genten Produkten auf den Chancen, wie die Schaffung neuer Geschäftsmo-
im Kontext der Zugriffsrechte untersu- die durch deren digitale Infrastruktur delle nutzen. Die Datenmarktplätze
chen. Typischerweise identifizierte Risi- ermöglicht werden. Demgemäß wer- sind also zentraler Bestandteil einer
ken sind hierbei z. B. die nicht zwangs- den zur Bewertung der Chancen zu- ganzheitlichen Bewertung. Um Ihnen
weise notwendige Zugriffsberechtigung nächst die Kunden des Unternehmens die Ergebnisse einer Bewertung zu ver-
verschiedener Rollen auf sensible Daten segmentiert und eine Bewertung des anschaulichen, beschreiben wir exem-
oder die unzureichende Dokumentation Technology-Market-Fits durchgeführt. plarisch die Ergebnisse des Prüffeldes
der verschiedenen Rechte und Rollen in- Auf Grundlage dieser Ergebnisse so- ‚Technology-Stacks‘, also der im Unter-
nerhalb des Unternehmens. wie der Ergebnisse der Bewertung auf nehmen eingesetzten Technologien (s.
Seiten der digitalen Infrastruktur ist Bild 5, S. 12).
Die digitale Infrastruktur ist heute ein es uns möglich, Wachstumspotenziale
zentraler Treiber für eine neue Ge- im Kontext Intelligenter Produkte und Bei dem vorliegenden Projektbeispiel
schäftsentwicklung, beispielsweise für digitaler Dienstleistungen zu identifi- handelt es sich um einen deutschen
neue Geschäftsmodelle oder kundenin- zieren. Diese Potenziale können wir in Maschinen- und Anlagenbauer. Dem-
dividuelle, produktbegleitende Dienst- den seltensten Fällen bereits im Rah- entsprechend standen hier die interne
leistungen. Die reine Betrachtung der di- men der Bewertung quantifizieren. Prozessunterstützung und die Ermögli-
gitalen Infrastruktur für die Bewertung Vielmehr erfolgt die Quantifizierung in chung neuer Geschäftsfelder durch die
des Wertschöpfungsbeitrags reicht also nachgelagerten Projekten. digitale Infrastruktur im Mittelpunkt.
nicht aus. Daher wird in ADAM, auch die Unsere Analyse zeigte auf Seiten der
Geschäftsentwicklung berücksichtigt. Risiken, dass der verwendete Techno-
Diese wird ebenfalls in vier Ebenen (Un- Datenmarktplatz logy-Stack neuartig war; interne Kom-
ternehmensstrategie, Geschäftsmodell, petenzen waren kaum vorhanden. Ein
Produkte & Services, Geschäftsprozes- Das Prüffeld der Datenmarktplätze Wechsel des Technology-Stacks wurde
se) sowie drei Architektursichten (Or- wird oft zu Unrecht vernachlässigt. Mit also als erforderlich eingestuft. Die
ganisation, Technologien, Daten) un- ihm können wir Chancen der Daten- Quantifizierung zeigte Aufwände in
terteilt. Im Folgenden beschreiben wir nutzung auf Grundlage der innerhalb Höhe von 180.000 Euro für die Migrati-
exemplarisch die zwei Prüffelder ‚Intel- der digitalen Infrastruktur analysierten on auf einen neuen Technology-Stack.
ligente Produkte‘ (Geschäftsmodelle/ und im Unternehmen gehaltenen Da-
Technologiesicht) und ‚Daten- ten identifizieren. Indem wir die mög- Gleichzeitig konnten wir Einspar-
marktplatz‘ (‚Produkte & Services‘/ liche Datennutzung berücksichtigen, potenziale identifizieren: Die Ana-
Datensicht). können wir den Wertbeitrag der IT-Or- lyse der Applikationslandschaft er-
10 / UdZForschung 2-2020ORGANISATION TECHNOLOGIEN DATEN
Dokumentation Development-Toolchain Informationslogistik
Software-Entwicklungsprozess Low-Code-Plattformen
Lizenzmanagement
DIGITALE INFRASTRUKTUR
Anwendungsebene
Risiken & Cost-Saving-Potentials
Dokumentation Schnittstellenmanagement Data-Warehousing
Datenvirtualisierung Rechte & Rollenmodelle (Security)
Netzwerksicherheit
Vernetzungsebene
Software-Lifecycle-Prozess Business-Support Datenmodelle & führende Systeme
Dokumentation Datenlogistik Systemebene
Intellectual Property Rechte & Rollenmodelle (Security)
Open-Source-Audit
Ressourcenebene
IT-Staff und Kompetenzprofile Hardware IT-OT-Integration
Backup & Recovery Maschinenparametrisierung
Netzwerkinfrastruktur Data-Ownership
Bild 3: Leistungsfähigkeit von IT-Organisationen in der Dimension ‚Digitale Infrastruktur‘ kann durch die Betrachtung
zentraler Prüffelder bewertet werden (eigene Darstellung)
ORGANISATION TECHNOLOGIEN DATEN
IT-Strategie
Industrie-4.0-Reifegradanalyse
GESCHÄFTSENTWICKLUNG
Unternehmensstrategie
SLA & Service-Bundling Künstliche Intelligenz
Risiken & Growth-Potentials
Subscription-Business-Model „Intelligente“ Produkte
Geschäftsmodell
Produkte & Services externe Kundenportale Embedded Systems Data-Ownership
Vertriebswege Kommunikationstechnologien Datenmarktplätze / International
R&D-Prozesse Data-Space / GaiaX
Geschäftsprozesse
Reportings Geschäftsprozessoptimierung Rechte & Rollenmodelle (Security)
Kennzahlensysteme Geschäftsprozessdigitalisierung
Bild 4: Geschäftsentwicklung hat entscheidenden Einfluss auf den Wertbeitrag von IT-Organisationen (eigene Darstellung)
gab, dass sowohl Software 3a als empfahlen folgerichtig eine gänz- chen. Die strukturierte Zusammenstellung
auch Software 3b zur Visualisierung liche Ablösung von Software 3a durch relevanter Prüffelder auf dem Weg zur Be-
von Daten eingesetzt wurden (an- Software 3b. Das quantifizierte Kos- wertung der Risiken und des Wertbeitrags
onymisiertes Projektbeispiel). Eine teneinsparpotenzial belief sich auf zeigte sich als Schlüssel zum Erfolg. Das Aa-
nachgelagerte Analyse der Prozes- 65.000 Euro pro Jahr. chener Digital-Architecture-Management,
se und erforderlichen Business- das wir ursprünglich für die Architektur-
Capabilitys zeigte schließlich, dass Indem wir die Hürden in der Bewertung konzeption entwickelten, konnten wir
keines der lizensierten Systeme von IT-Organisationen beschrieben, konn- letztlich auf die Durchführung einer IT-
vollumfänglich genutzt wurde. Wir ten wir die Herausforderungen verdeutli- Bewertung übertragen.
UdZForschung 2-2020 / 11Am Beispiel Technology-Stack
RISIKEN POTENZIALE
Der verwendete Technology-Stack (IBM-Redhat) als Backbone der IT-Architektur ist Während das Target IBM-Redhat als Backbone Technology-Stack für die Daten- und
neuartig. Interne Kompetenz (s. IT-Staff) nicht ausreichend. Viele Lösungen Informationslogistik verwendet, setzt der Käufer derweil auf PTC-Thingworx. Die
prototypischer Natur. Zusammenführung dieser birgt Synergiepotenzial.
Die meisten der verwendeten Lösungen sind erst wenige Jahre am Markt etabliert. Das Target verfügt sowohl über PowerBI- als auch Tableau-Lizenzen, nutzt diese
qualitativ
Es droht der Entfall des Supports sowie der Fortlauf kritischer Updates. aber weder regelmäßig noch in vollem Umfang.
Der gewählte Technology-Stack ist unter der Prämisse der Reduktion der Das innerhalb der Produkte des Targets verwendete embedded System stellt die
Aufwände innerhalb der IT ausgewählt worden. Zentrale wertschöpfende Grundlage für die wertschöpfende Nutzung der, innerhalb des PLC aggregierten
Prozesse werden hierbei nur in Teilen oder gar nicht unterstützt (s. Anlage Daten. Eine Konnektivitätslösung über integrierte SIM-Karten ist ebenfalls
Prozessanalyse). vorhanden. Im Status quo nutzt das Target diese Daten nicht.
[…] […]
Die Analyse der Technologie-Anbieter zeigte einen deutlichen Rückgang der Die Analyse der Business Capabilities zeigt, dass IBM-Redhat 1:1 von PTC-
Marktdurchdringung (2017: 10 %, 2018: 8 %, 2019: 3,4 %). Zur Verbeugung des Thingworx abgelöst werden kann. Die hieraus resultierenden Einsparungen durch
gänzlichen Verschwindens des Anbieters vom Markt ist ein Wechsel des Lizenzen belaufen sich auf 45T € p. a.
Technology-Stacks zu empfehlen. Der Aufwand innerhalb des Mergings kann auf Selbiges zeigte sich bei der Analyse von PowerBI und Tableau. Es ist zu empfehlen,
quantitativ
24 Personenmonate, ca. 180T €, geschätzt werden. PowerBI vollständig abzulösen. Dies ergibt Lizenzkostenersparnisse in Höhe von
Da zentrale wertschöpfende Prozesse nicht durch den aktuell integrierten 65T € p.a.
Technology-Stack vollumfänglich unterstützt werden, können die durch prozessuale Die Nutzung der produktseitig generierten Daten erlauben derweil den mittelfristigen
Mehraufwände entstehenden Kosten auf 9 Personenmonate p. a., ca. 75T € Aufbau intelligenter Services und somit eine Erweiterung des Geschäftsmodells.
beziffert werden. Eine Quantifizierung sollte im Rahmen eines ausgelagerten Projekts durchgeführt
[…] werden.
[…]
Bild 5: Für ein vollständiges Bild sind sowohl qualitative als auch quantitative Kriterien relevant (eigene Darstellung)
Der systematische Ansatz ermöglicht der digitalen Infrastruktur als auch und können künftig auch Sie als An-
eine ganzheitliche Betrachtung einer der Geschäftsentwicklung. Mit die- wender eine detaillierte und objektive
IT-Organisation, sowohl auf Seiten sem holistischen Ansatz können wir Bewertung sicherstellen.
ni · hm
Ansprechpartner:
Mathis Niederau, M.Sc.
Projektmanager
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978-3-943024-46-3
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renden Veränderungen haben einen großen Einfluss auf die Nahrungsmittelindustrie und führen durch die
Vielzahl der zusätzlichen Optionen zu deutlich komplexeren Entscheidungsproblemen. Eine Strategie zur
Bewältigung dieser Herausforderung ist die Verankerung der datengesteuerten Entscheidungsfindung,
die zu einem zunehmenden Einsatz fortschrittlicher Informationstechnologien wie Business-Analytics
führt. Trotz aller Vorteile sind die Unternehmen mit der Implementierung von Business-Analytics über-
fordert, was sich in einer Misserfolgsquote von 65 bis 80 Prozent widerspiegelt. In diesem Artikel werden
Erfolgsfaktoren aufgezeigt und Handlungsempfehlungen abgeleitet, um Unternehmen bei der Einführung
von Business-Analytics und dem Aufbau einer fundierten Basis für unternehmerische Entscheidungen
zu unterstützen. Die umfassende Expertise für das Forschungsprojekt wird durch ein gemeinsames
Konsortium, bestehend aus den Instituten FIR e. V. an der RWTH Aachen, IPRI – International Performance
Research Institute GmbH in Stuttgart und dem Forschungsinstitut für Unternehmensführung, Logistik und
Produktion der Technischen Universität München gestellt.
D
ie Ernährungswende ist einer der Diese hohe Misserfolgsquote lässt sich auf die kritischen Erfolgsfaktoren für die
großen Verbrauchertrends des auf verschiedene Ursachen zurückführen: Implementierung von Business-Analytics
21. Jahrhunderts und unterliegt Zum einen fehlt es den Unternehmen geworfen werden kann und auf dessen
nicht zuletzt durch immer mehr quali- an einem Verständnis der kritischen Grundlage Managementempfehlungen
tätsbewusste Kunden mit spezifischen Erfolgsfaktoren, welche zu einer erfolg- generiert werden können. Das Forschungs-
Anforderungen einem stetigen Wandel. reichen Implementierung führen². Zum modell wurde dafür zunächst auf der
In diesem sich zunehmend verändernden anderen gehen die ohnehin seltenen Grundlage einer Literaturrecherche auf-
Marktumfeld häng t das lang fristige empirischen Studien zur Erforschung der gestellt und in Exper tengesprächen
Überleben von Unternehmen von ihrer Gründe des Scheiterns oft nur auf tech- iterativ verbessert. In diesem Prozess
Fähigkeit ab, die Reaktionszeiten bei der nische Anforderungen und weniger auf das wurden acht Erfolgsfaktoren identifiziert:
Anpassung an neue Marktbedingungen zu soziotechnische System ein. Nicht zuletzt Unterstützung des Topmanagements,
reduzieren. Um diese Herausforderung zu werden spezifische Hürden der kleinen und Strategische Ausrichtung und Zielspezifi-
bewältigen, setzen Unternehmen zuneh- mittleren Unternehmen (KMU) nur unzurei- kation, Organisatorisches Lernen, Be-
mend auf fortschrittliche Informations- chend betrachtet. Um die vorgenannten nutzerorientiertes Changemanagement,
technologien und Big Data. Die Komplexität Herausforderungen zu bewältigen und Iteratives Projektmanagement, Kompe-
der Verarbeitung erfordert den Einsatz Unternehmen mit Hilfestellungen zu un- tenzaufbau, IT-Infrastruktur und Daten-
innovativer statistischer Methoden und terstützen, wurden im Forschungsprojekt management. Die Literaturrecherche führte
Funktionen, die als Business-Analytics BASuccess (Förderlaufzeit: 01.04.2019 zur Integration in drei Dimensionen: Die
(BA) bezeichnet werden. Diese tragen zur – 31.12.2020) Handlungsempfehlungen Dimension der organisatorischen Faktoren
Verbesserung der Unterstützung strate- für das Management abgeleitet und gruppiert alle Erfolgsfaktoren, die den
gischer Entscheidungen sowie zur Erhöhung relevante Erfolgsfaktoren aufgezeigt, strategischen Einsatz und das Manage-
der operativen Leistungsfähigkeit bei. Trotz um BA-Einführungsprojekte erfolgreich ment von Business-Analytics ermögli-
aller Vorteile sind die Unternehmen mit der zu gestalten. chen. Die Dimension der Prozessfaktoren
Implementierung von Business-Analytics befasst sich mit der prozessorientierten
häufig überfordert, was sich in einer Miss- Zu diesem Zweck wurde ein empirisch
erfolgsquote von 65 bis 80 Prozent bei der validiertes, mehrdimensionales Modell 1
s. Nam et al.2019, S. 411; Ain et al. 2019, S. 4
Einführung niederschlägt.1 entwickelt, mit dem ein integrativer Blick ² s. Olszak u. Ziemba 2012, S. 129
16 / UdZForschung 2-2020FIR-FORSCHUNGSPROJEKTE – Leitthema: Industrie & Umwelt
Erfolgsfaktoren Implementierungs- Unternehmens-
Konstrukt Konstrukt
erfolg erfolg
1. Ordnung 2. Ordnung
Topmanagement-Support
Organisatorische
Dimension
Infrastruktur-
Strategische Ausrichtung und Zielspezifikation organisatorische Faktoren
performance
organisatorisches Lernen Systemqualität
Unternehmens-
Prozess- performance
benutzerorientiertes Changemanagement dimension
Informationsqualität
iteratives Projektmanagement Prozessfaktoren
Kompetenzaufbau
Technische Projekt-
IT-Infrastruktur Dimension performance
technische Faktoren Projektmanagement
Datenmanagement
Bild 1: Übersicht über die hypothetischen Ursache-Wirkungs-Beziehungen des
Forschungsmodells (eigene Abbildung i. A. a. Müller et al. 2020, S. 5)
Umsetzung, den Methoden und den die bereits Business-Analytics in ihrem ist ein Indikator für die Nutzbarkeit des
Umweltbedingungen. Zuletzt beschreibt Unternehmen eingeführ t haben. Die Systems und misst Kriterien der Mensch-
die Dimension der technischen Faktoren Auswertung und Bewertung der Ergebnisse Maschine-Interaktion5. Besonders wichtig
alle Erfolgsfaktoren, welche die tech- ergeben, dass das Forschungsmodell formal für die Optimierung der Systemqualität ist,
nische Umsetzung eines Projekts beein- korrekt ist und Handlungsempfehlungen dass sowohl die Nutzung der BA-Systeme
flussen. Das entwickelte Modell ist in abgeleitet werden können4. Die Ergebnisse als auch die Zielerreichung mit deren Hilfe
Bild 1 dargestellt. Für weitere Informationen zeigen, dass es bei der Einführung auf einfach umzusetzen sind. Außerdem muss
und Detailbeschreibungen der einzelnen eine möglichst hohe Unternehmens- und der Lernprozess, welcher die Nutzung des
Faktoren wird auf die Veröffentlichung von Prozessperformance ankommt. Dies be- BA-Systems ermöglicht, für den einzelnen
Müller et al. verwiesen³. deutet, dass sich das Einführungsprojekt Mitarbeiter optimal gestaltet und ange-
zum Beispiel durch einen positiven Return passt werden.
Zur Untersuchung des entwickelten on Investment oder Kostensenkungen
Modells wurde eine empirische Studie rentiert und gleichzeitig aus Prozesssicht Der Er folgsfaktor ‚Topmanagement-
durchgeführt. Zu diesem Zweck wur- innerhalb der geplanten Zeit, Kosten Support‘ zeigt, dass Manager durch ihre
den mehr als 10 000 Unternehmen aus und Qualität bleiben sollte. Die wich- soziopolitische Funktion und strategische
der Nahrungsmittelindustrie angespro- tigsten Empfehlungen werden nachfolgend Perspektive einen positiven Einfluss auf die
chen. Aus diesem Kreis ergaben sich aufgeführt. Steigerung der Unternehmensperformance
69 Rückmeldungen von Unternehmen, haben. Deshalb ist es elementar, dass eine
Besonders wichtig für die Steigerung Führungskraft aus dem Geschäftsbereich
der Unternehmensperformance sind die das BA-Einführungsprojekt unterstützt
3
s. Müller et al. 2020
Faktoren Systemqualität, Topmanagement- und die benötigten Ressourcen sicherstellt.
4
s. Müller et al. 2020, S. 7
5
s. Yeoh u. Koronios 2010, S. 25 Support und IT-Infrastruktur. Systemqualität Insbesondere in der Führungsebene sollte
UdZForschung 2-2020 / 17FIR-FORSCHUNGSPROJEKTE – Leitthema: Industrie & Umwelt
zudem eine Kultur etabliert werden, welche Um die Unternehmen neben den auf- Müller, J.; Schuh, G.; Meichsner, D.; Gudergan,
die datengestützte Entscheidungsfindung ge f ühr ten, w ichtigsten Handlungs- G.: Success factors for implementing Business
fördert. empfehlungen zu unterstützen, wird im Analytics in small and medium enterprises in
Forschungsprojekt aktuell ein interak- the food industry. In: 2020 IEEE International
Mittels einer optimal ausgestalteten IT- tives IT-Tool programmiert, welches auf Conference on Technolog y Management,
Infrastruktur kann die Infrastrukturperfor- der Projekthomepage zum kostenfreien Operations and Decisions (ICTMOD 2020) (2020)
mance signifikant verbessert werden. So Download verfügbar sein wird: (Paper akzeptiert, Veröffentlichung Anfang 2021).
führen flexible und modulare Systeme zur projekt-basuccess.de
Komplexitätsreduktion bei der Integration Nam, D.; Lee, J.; Lee, H.: Business analytics
von BA-Applikationen6. Die Skalierbarkeit und Das Tool bietet den Unternehmen mittels adoption process: An innovation diffusion per-
Erweiterbarkeit garantieren eine nachhaltige Analysen eine Bewertung ihres aktuellen spective. In: International Journal of Information
Systemlösung und wirken sich positiv auf die Status quo im Hinblick auf die notwen- Management 49(2019), S. 411 – 423.
Anpassung der Informationsdarstellung und digen Voraussetzungen zur Einführung
-inhalte aus7. Die positiven Auswirkungen von Business-Analytics. Darüber hinaus Olszak, C. M.; Ziemba, E.: Critical Success Factors
der IT-Infrastruktur können durch die Ver- werden passgenaue Empfehlungen for Implementing Business Intelligence Systems in
wendung eines skalierbaren und flexiblen und die Einordnung in Cluster vorge- Small and Medium Enterprises on the Example of
technischen Grundgerüstes verstärkt nommen. Zuletzt wird eine individuelle Upper Silesia, Poland. In: Interdisciplinary Journal
werden. Des Weiteren kann eine solche Transformations-Roadmap generiert. of Information, Knowledge, and Management
Verstärkung erreicht werden, indem das ml 7(2012), S. 129 – 150.
Unternehmen verschiedene Technologien
und Methoden evaluiert, um Big Data nutz- Literatur Wixom, B.; Watson, H.: An Empirical Investigation
bar zu machen. Substanzielle technische of the Factors Affecting Data Warehousing
Probleme müssen frühzeitig erkannt und Ain, N.; Vaia, G.; DeLone, W. H.; Waheed, M.: Two Success. In: MIS Quarterly 25 (2001) 1, S. 17 – 41.
beseitigt werden. decades of research on business intelligence
system adoption, utilization and success – A Yeoh, W.; Koronios, A.: Critical success factors
systematic literature review. In: Decision Support for business intelligence systems. In: Journal of
6
s. Wixom u. Watson 2001, S. 33
7
s. Yeoh u. Koronios 2010, S. 28 Systems 125 (2019) 1, S. 1 – 13. Computer Information Systems 50(2010)3, S. 23 – 32.
Ansprechpartner:
Jonas Müller, M.Sc.
FIR e. V. an der RWTH Aachen
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Bereich Business-Transformation
Tel.: +49 241 47705-310
E-Mail: projekt-basuccess@fir.rwth-aachen.de
Projekttitel: BA Success
Projekt-/Forschungsträger: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi);
Arbeitsgemeinschaft industrieller Forschungsvereinigungen "Otto von Guericke" e. V. (AiF)
Förderkennzeichen: 20692 N
Projektpartner: International Performance Research Institute GmbH; Forschungsinstitut Unternehmensführung, Logistik
und Produktion; Gersthofer Backbetriebe GmbH; myChipsBox GmbH; littlelunch GmbH; GlobalFlow GmbH;
NZZ GmbH; OPAL – Operational Analytics GmbH; Kulinaria Deutschland e. V.; Deutsche-Landwirtschafts-
Gesellschaft e. V. (DLG); Advanced Industry Analytics GmbH & Co. KG; followfood GmbH; Lebenshilfe
Aachen – Werkstätten & Service GmbH; LEO Der Bäcker & Konditor GmbH; Molkerei MEGGLE Wasserburg
GmbH & Co. KG; rezemo GmbH; Chocoladefabriken Lindt & Sprüngli GmbH
Internet: basuccess.fir.de
18 / UdZForschung 2-2020Anzeige 04. Februar 2021 I Digital RETURN ON TRANSFORMATION Erfahren Sie beim Aachener Business Transformation Summit 2021, welche Chancen Ihnen die digitale Transformation eröffnet und wie Sie diese für sich nutzen. In spannenden Vorträgen und interaktiven Workshops zur Geschäftstransformation zeigen Experten anhand von konkreten Best-Practice-Beispielen Wege zur erfolgreichen Umsetzung des Veränderungsprozesses. Jetzt anmelden!
FIR-FORSCHUNGSPROJEKTE – Leitthema: Industrie & Umwelt
Projekt: EVAREST
Erzeugung und Verwertung von
Datenprodukten in der Lebensmittel-
industrie durch Smart Services
Entwicklung einer globalen und (rechts-)sicheren
Datenökonomie in der Lebensmittelindustrie
über IoT-Plattformen
Trotz des enormen wirtschaftlichen Potenzials, das durch datenbasierte Geschäftsmodelle beziffert
wird, fokussieren Unternehmen der Lebensmittelindustrie weiterhin traditionelle, produktzen-
trierte Geschäftsmodelle. Die Digitalisierung wird lediglich als Möglichkeit zur internen Optimierung
von Produktions- und Serviceprozessen gesehen. Große Mengen heute verfügbarer Daten entlang
der gesamten Wertschöpfungskette bieten jedoch über die reine Effizienzsteigerung hinaus die
Chance, eine mehrwertstiftende Datenökonomie in der Lebensmittelindustrie zu schaffen. Ziele des
Forschungsprojekts ‚EVAREST‘ sind die Entwicklung und Verwertung von Datenprodukten im Ökosystem
der Lebensmittelproduktion. Auf Basis einer herstellerübergreifenden, offenen Datenplattform so-
wie begleitend entwickelter ökonomischer und rechtlicher Nutzungskonzepte werden die (rechts-)
sichere Verwertung von Daten als Wirtschaftsgut und die Bereitstellung nutzerspezifischer Smart
Services für verschiedene Anspruchsgruppen angestrebt. Das Verbundprojekt ‚EVAREST‘ wird durch
das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) mit dem Kennzeichen 01MT19003A gefördert
und vom Projektträger DLR betreut.
D
urch die zunehmende Nutzung aktivitäten bis hin zu echtzeitfähigen sich der Datenhandel zunehmend als wich-
vernetzter Maschinen fallen immer Marktanalysen. Hinzu kommt eine Vielzahl tiger Wirtschaftsbereich etabliert, in dem
größere Mengen an Daten an1. In externer und z. T. öffentlich zugänglicher Datenmarktplätzen eine Schlüsselrolle zu-
der produzierenden Industrie betrug der Datensätze wie z. B. Umwelt-, Wetter- kommt7. Durch die Bildung systematischer,
Wert 2018 3,5 Zettabyte und wird bis 2025 oder Verkehrsdaten. Diese Roh- und neutraler und skalierbarer Strukturen für
auf schätzungsweise 21 Zettabyte anwach- Ereignisdaten können aggregiert und da- den Datenprodukthandel werden Daten-
sen2. Vor dem Hintergrund sich weiter ent- mit selbst zu einem Wirtschaftsgut, dem marktplätze dabei ins Zentr um der
wickelnder Möglichkeiten in den Bereichen sogenannten Datenprodukt, werden. Die Datenökonomie rücken8.
der Datenanalyse und -speicherung sowie intelligente Auswertung und Überführung
der Künstlichen Intelligenz (KI) bergen in einen beiderseitigen Mehrwert für Derzeit können jedoch die Potenziale der
diese Daten ein kontinuierlich wachsen- Produzenten und Nutzer wird dabei durch Datenökonomie noch nicht ausgeschöpft
des, ökonomisches Potenzial³. So wird der zentralisier te, datenbasier te Dienste werden. Dies zeigt sich an einer Vielzahl
Wert der europäischen Datenökonomie (Smart Services) verwirklicht. Dazu bedarf von Datenmarktplätzen, die in den letzten
auf ca. 400 Milliarden Euro geschätzt und es einer rechtssicheren Plattform, auf der Jahren gescheitert sind9. Die Gründe dafür
im Falle eines „High Growth Scenario“ Daten gespeichert und durch „intelligente“, sind vielfältig: Neben einem Mangel an
auf 827 Milliarden Euro im Jahr 2025 an- KI-basierte Auswertung und Analyse zu Vertrauen in die Datensicherheit und der
wachsen 4 . Nur die Datenökonomie in Datenprodukten veredelt werden können. Angst, Geschäftsgeheimnisse könnten
der Lebensmittelindustrie betreffend, Beruhen Geschäftsmodelle heute noch auf
wird schon ein Wer t von 120 bis 150 dem Produkt- und Serviceverkauf, wird sich
Milliarden Dollar pro Jahr geschätzt 5 . die Wertschöpfung immer mehr in Richtung 1
s. Azkan et al. 2020, S. 124
² s. Reinsel et al. 2018, S. 22
Erzeugt werden diese Daten über die datenbasierter Geschäftsmodelle verla- 3
s. Fruhwirth et al. 2020, S. 5738
gesamte Wer t schöpf ung sket te der gern, die nie dagewesene Mehrwerte für
4
s. Cattaneo et al. 2020, S. 7ff.
5
s. Ji et al. 2017, S. 184
Lebensmittelproduktion: beginnend mit die Kunden bereithalten6. Die Möglichkeit, 6
s. Grün 2018, S. 129f.
7
s. Lange et al. 2018, S. 171
der Auswahl von Rohstoffen über inter- durch die Nutzung von Daten zusätzliche 8
s. Spiekermann 2019, S. 216
nationale Transport- und Produktions- Einnahmen zu generieren, führt dazu, dass 9
s. ebda, S. 214
20 / UdZForschung 2-2020FIR-FORSCHUNGSPROJEKTE – Leitthema: Industrie & Umwelt
von Wettbewerbern zu deren Vorteil ge-
nutzt werden, spielen derzeit noch hohe
Kosten der Datenerzeugung und -verar-
beitung sowie fehlende Anreize bzw. feh-
lende Bedarfe der Unternehmensdaten
auf dem Datenmarkt eine Rolle10. Aus der
erwähnten Angst ergibt sich das zentrale
Hindernis des „Arrow-Paradoxons“11, wo-
nach der Wert von Daten und Informationen
nach der Offenlegung erheblich reduziert
wird12. Vor Geschäftsabschluss sind Anbieter
deswegen sehr zögerlich, Informationen
über ihre Datenprodukte mitzuteilen13. Da
Datenprodukte intangible Güter sind, bei de-
nen sich der Wert erst während der Nutzung
entfaltet, ist es äußerst schwierig, poten-
zielle Käufer vom Wert zu überzeugen, ohne
Informationen im Vorhinein offenzulegen14.
So wird der Preis des Datenprodukts weit
unter dem tatsächlichen Wert liegen und es
können keine wettbewerbsfähigen Preise Bild 1: Vorgehensmodell zur Entwicklung des EVAREST-Datenökosystems
erzielt werden15. Darüber hinaus schränkt (eigene Darstellung)
das Fehlen rechtlicher Rahmenbedingungen
die Weiterentwicklung der Datenökonomie oder Logistikanbieter und Investoren, zu von Kundenbedür fnissen am Markt
ein. Daten als solche sind derzeit nicht ermöglichen. Für die Umsetzung dieser zur Reduktion von Investitionsrisiken.
durch geistige Eigentumsrechte geschützt, neuen Form der Datenökonomie werden Die Datenprodukte werden dabei dem
sodass keine klaren Haf tungsregeln rechtssichere Handelsmechanismen sowie übergeordneten Typ „Data Product as
existieren, die bei Verstößen gegen die innovative Preis- und Geschäftsmodelle Performance“ zugeordnet, der nicht nur die
Nutzungsbedingungen geltend gemacht zur Teilhabe der Datenproduzenten an den Fragen nach dem „Was?“ und „Warum?“
werden könnten16. So zeigt sich, dass eine Datenproduktwerten erforscht. Um den sowie dem „Was wird passieren?“ beant-
herstellerübergreifende Nutzung von Daten aufgespannten Problembereich zu bewäl- wortet, sondern Entscheidungsvorschläge
in Form einer Datenökonomie trotz des wach- tigen, wurden im ersten Teilabschnitt des liefert, um zukünftige Vorteile zu nutzen,
senden Bewusstseins für die Potenziale von Projekts potenzielle Stakeholder für den Risiken zu reduzieren und die Performance
Datenmärkten noch in den Kinderschuhen Handel von Datenprodukten im Kontext der des Nutzers zu erhöhen.
steckt17. Gerade das Fehlen etablierter Regeln Wertschöpfung der Lebensmittelindustrie
und Marktmechanismen für die Bewertung identifiziert und nutzenstiftende Usecases Die Ergebnisse der Typisierung wurden
und Preisgestaltung von Daten als eigen- (Narrative) abgeleitet (s. Bild 1). Basierend in korrespondierende Preismodelle und
ständiges Wirtschaftsgut stellt noch eine auf diesen Ergebnissen hat das FIR mit den Lizensierungsvorschriften über führt.
besondere Herausforderung im Vergleich zum Projektpartnern Chocoladefabriken Lindt & Für ein Data Product as Performance ist
materiellen Güterhandel dar18. Sprüngli AG und Agrarmarkt Informations- hiernach eine interaktive, nutzenorien-
Gesellschaft AMI potenzielle Datenprodukte tierte („value based“) Preisbestimmung
So besteht das Ziel des Projekts ‚EVAREST‘ abgeleitet und hinsichtlich des jeweiligen zu wählen, bei der der Preis maßgeblich
darin, die Vielzahl heterogener Daten in Wertbeitrags typisiert. Die identifizierten durch das erzielte Ergebnis bestimmt
der Lebensmittelindustrie in eigenstän- Datenprodukte abstrahieren wertvolles wird und optimalerweise im Nachhinein
dige Datenprodukte zu überführen und Wissen aus den Rohdaten und liefern abzurechnen ist. So ist es möglich, den
prototypisch den Austausch und Handel so Geschäftseinblicke und umsetzbare tatsächlichen Mehrwert, der durch das
von Datenprodukten für relevante Akteure, Erkenntnisse für spezifische Anwendungen Datenprodukt beim Kunden geschaffen
wie z. B. Landwirte und Produzenten entlang der gesamten Wertschöpfungskette wird, statt zuvor offengelegter Daten als
der Lebensmittelproduktion. Die identifi- Bemessungsgrundlage heranzuziehen.
zierten Datenprodukte adressieren neben
10
s. Scaria et al. 2018, S. 44 der Vermeidung von Lagerengpässen und Das Lizensier ungskonzept, welches
11
s. Stahl et al. 2017, S.36 einer Über-/Unterproduktion beispiels- mit der Universität des Saarlandes (UdS)
12
s. Pantelis u. Aija 2013, S. 40
13
s. Stahl et al. 2017, S. 36 weise Optimierungspotenziale hinsicht- entwickelt wird, beinhaltet passende
14
s. Pantelis u. Aija 2013, S. 40 lich der Nachhaltigkeit (Reduktion von Nutzungsrechte und -einschränkungen
15
s. Stahl et al. 2017, S. 36
16
s. Richter u. Slowinski 2019, S. 115 CO2-Emissionen) sowie eine verbesserte d e r a n ge b o t e n e n D a t e n p r o d u k t e .
17
s. Spiekermann 2019, S. 216
Bedarfsplanung und die Abschätzung Preismodell, Lizensierungskonzept und
18
s. Fruhwirth et al. 2020, S. 5738
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