Wert der Daten Whitepaper - Digitalisierungsprojekte erfolgreich umsetzen - Bayern Innovativ
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Whitepaper Wert der Daten Digitalisierungsprojekte erfolgreich umsetzen
Editorial
„Daten sind das neue Öl“ – ein Satz, der in keiner datengetriebene Digitalisierungsvorhaben wichtige
Veröffentlichung über Digitalisierung und Digitali- Erfolgsfaktoren für kleine und mittlere Unterneh-
sierungsprojekte fehlt.1 Waren im 20.Jahrhundert men (KMU). Das vorliegende Whitepaper stellt Digi-
Kohlenwasserstoffe das Ausgangsmaterial fast aller talisierungsprojekte von drei in Deutschland operie-
Innovationen, so sind heute Daten der Rohstoff, der renden Unternehmen und Unternehmungen mit
weltweit Pioniergeist weckt, die Wirtschaft beflü- vollkommen unterschiedlichen Ausgangssituatio-
gelt und neuen Produkten und Geschäftsmodellen nen und Geschäftsfeldern vor. Gemeinsam ist dem
zu Höhenflügen verhilft. Doch welche Daten nutzen Möbelhersteller Vitra AG, dem Produktentwickler
innovative Unternehmen eigentlich genau? Wie enders GmbH und der Smart Building bzw. Smart
setzen sie Daten ein? Und welches sind die Produk- Home-Branche, dass ohne Daten nichts (mehr)
te und Geschäftsmodelle, die aus ihnen entstehen? läuft.
Auf der Suche nach passenden Beispielen ist schnell
von den „Big Five“ im Digitalmarkt die Rede. Google, Anhand dieser drei Fallbeispiele wird gezeigt, dass
Apple, Facebook, Amazon und Microsoft – oft kurz Digitalisierungsvorhaben nicht nur die Produkte
„GAFAM“ genannt – setzen den Standard in der und Dienstleistungen verändern, sondern meist
Welt der Technologie. Ihre Vorherrschaft ist dabei auch Einfluss auf innerbetriebliche Prozesse und
so dominant, dass sie auch regelmäßig Kartell- Geschäftsmodelle nehmen. Damit soll das vorlie-
rechtler auf den Plan ruft.2 gende Whitepaper eine Inspiration für Digitalisie-
rungsprojekte in mittelständischen Unternehmen
Natürlich setzen nicht nur Google und Co. Daten zur sein und mögliche Fehlerquellen in der Planung und
Verbesserung ihrer Marktposition ein. Längst sind Umsetzung aufzeigen.
Dr. Susan Lindner,
Leiterin Digitalisierung, Bayern Innovativ GmbH
Whitepaper Wert der Daten 2
Inhaltsverzeichnis
Editorial 2
Die Cases 4
Case 1 | Möbelbranche | Vitra AG 5
Einführung eines CRM-Systems
Case 2 | Strategische Produktentwicklung | enders GmbH 7
Prozessoptimierung mit Machine Learning
Case 3 | Smart Cities | Geschäftsmodellinnovationen 10
Vom Sensor zum Daten-Ökosystem
Learnings 12
Bayern Innovativ | Partner der Digitalisierung 15
Kontakte 16
Literaturverzeichnis | Quellennachweis 17
Whitepaper Wert der Daten 3
case 1 | Möbelbranche | Vitra Ag
Einführung eines CRM-Systems
Der international agierende Möbelhersteller Vitra AG hat ein modernes Customer
Relations Management System (CRM) eingeführt, um interne Prozesse zu optimieren
und die Kundenansprache und -bindung zu verbessern.
case 2 | strategische Produktentwicklung | Enders GmbH
Prozessoptimierung mit Machine Learning
Die enders GmbH unterstützt Unternehmen bei der Prozessdigitalisierung, -überwa-
chung und -optimierung. Das eML-System ermöglicht, Prozessverbesserungen bei der
Entwicklung von Fertigungsanlagen schnell und wirtschaftlich umzusetzen.
case 3 | Smart Cities | Geschäftsmodellinnovationen
Vom Sensor zum Daten-Ökosystem
Im Haus- und Gebäudetechniksektor konzentrierten sich viele Unternehmen lange
auf Technik für das Heizen, Lüften und Kühlen. Am Beispiel der Smart Building-
Branche erläutert der auf Digitalisierungsprojekte spezialisierte Experte Sassan
Schirazi, wie sich auf der Basis von Daten neue Geschäftsmodelle entwickeln lassen.
Whitepaper Wert der Daten 4
Case 1 | Möbelbranche | Vitra AG
Einführung eines CRM-Systems
In der Möbelindustrie spielt der Megatrend Digitalisierung eine zentrale Rolle. Herausforderungen sind
insbesondere der boomende Onlinehandel, immer individuellere Kundenwünsche – Stichwort Self-Design
– und nicht zuletzt Marketing-Anforderungen für die zielgruppenspezifische Betreuung der Händler und
Endkunden.3 Die schweizerische Vitra AG, Hersteller hochwertiger Büro- und Wohnmöbel, agiert in
diesem agilen Umfeld.
Die wichtigste Säule der Digitalisierung ist bei Vitra Vier Implementierungsschritte
eine leistungsstarke IT-Infrastruktur. Zu den Mei- Die Einführung des neuen CRM erfolgte bei Vitra
lensteinen der Digitalisierungsstrategie zählte des- in mehreren Arbeitspaketen. In drei Teams mit
wegen die Implementierung eines einheitlichen unterschiedlichen Aufgabenbereichen wirkten
Customer-Relationship-Management-Systems neben IT-Fachkräften Ansprechpartner aus den
(CRM-System), welches in allen Vertriebsgesell- internationalen Vertriebsgesellschaften mit. Dem
schaften weltweit zum Einsatz kommen sollte. Die Sales Process Center am Firmensitz in Birsfelden
schrittweise Ausrollung des CRM-Systems durch in der Schweiz oblag sowohl die Prozessimplemen-
den Möbelhersteller wird im Folgenden genauer tierung sowie die Schulung der Mitarbeiter, zudem
beschrieben. wirkte das Team als Vermittler und Schnittstell-
funktion. Ein externer Partner begleitete die Im-
Ausgangslage plementierung des Softwaresystems.
Bis vor wenigen Jahren kamen in den auf über 15
Länder weltweit verteilten Vertriebsgesellschaften, Eine sorgfältige und umfassende Vorbereitung ist
verschiedene – zum Teil sogar keine – CRM-Systeme laut Stefan Dietsche, der die Einführung des CRM
zum Einsatz. Aufgrund der vielen Insellösungen im Sales Process Center begleitete, das A&O für
fehlten globale Standards für die Speicherung, den nachhaltigen Projekterfolg: Ausgangspunkt
Verwaltung sowie den Einsatz von Kundendaten. war zunächst die Analyse und Definition der Pro-
Die Einführung eines einheitlichen Softwaresys- zesse sowie die Frage nach der geeigneten Einbin-
tems sollte sämtlichen Beschäftigten einen gemein- dung im CRM-System. Auf Basis des erarbeiteten
samen Zugriff auf die Kundendaten ermöglichen, Anforderungskatalog konnte ein Softwareanbieter
um die Kollaboration zu verbessern, Prozesse zu identifiziert und ab 2018 die technische Umsetzung
vereinfachen und die Effizienz im Unternehmen angestoßen werden.
zu erhöhen.
Definition eines Technische System-
Mitarbeiterschulung Einsatz CRM-System
Anforderungskatalogs implementierung
Change Management
Die Implementierung der Kernfunktionalitäten des CRM-Systems durchlief im Zeitraum von 2017 bis 2020 vier Phasen. Neue Sytem-
anforderungen, zum Beispiel Erweiterungen von Funktionalitäten, führen dazu, dass der obige Prozesse erneut angestoßen wird.
Whitepaper Wert der Daten 5
Die Implementierung der Kernfunktionalitäten des stark reduziert werden. Ein weiterer Baustein des
CRM-Systems in den internationalen Vertriebsge- Systemumbruchs waren Schulungen der Ver-
sellschaften führte Vitra innerhalb eines Jahres an- triebsmitarbeiter sowie die intensive Mitarbeiter-
hand eines Wasserfallmodells durch: Nachdem die betreuung durch das Sales Process Center. Die
Systemeinführung in einer Vertriebsgesellschaft ausgewählten Key User unterstützen die Vertriebs-
erfolgreich pilotiert wurde, wurde das Software- beschäftigten als Wissensträger und regionale
system sukzessive an sämtlichen Standorten einge- Ansprechpartner aus den Fachbereichen heraus.
führt. Vor der Datenmigration war es zunächst von-
nöten, die Datensätze aus den Vorgängersystemen Zusammengefasst
zu harmonisieren. Dies beinhaltete eine Bereini- Das CRM-System hat sich in der Vitra AG zu einer
gung und Neustrukturierung der vorhandenen Da- zentralen Unternehmensplattform entwickelt, in
tensätze durch die IT, unterstützt von ausgewählten der alle Kunden- und Projektdaten gebündelt abge-
Vertriebsmitarbeitern. Zeitgleich zur technischen legt sind. Im Oktober 2020 führte Vitra beispiels-
Integration fanden Mitarbeiterschulungen sowie weise eine virtuelle Eventreihe zum Thema „agiles
der Aufbau einzelner Key User statt. Nach der Im- Arbeiten“ für seine Kunden durch. Die gesamte Ver-
plementierungsphase konnte das neue CRM-Sys- anstaltungsorganisation des ´Vitra Summit´ wurde
tem von allen Vertriebsmitarbeitern weltweit ein- ohne Medienbrüche mit dem CRM-System abgebil-
gesetzt werden. det. Mit der Einführung des Kundenmanagement-
systems konnte Vitra die Zusammenarbeit der
Im Anschluss an die Vertriebsgesellschaften wurde international ansässigen Vertriebsgesellschaften
die CRM-Software im Jahr 2019 in weiteren Unter- effizienter und transparenter gestalten. Heute kön-
nehmenseinheiten, beispielweise der Abteilung für nen sämtliche Projektdetails von allen CRM-Usern
Kundenservice, verankert. Mit dem Aufbau einer eingesehen werden. Dadurch entfallen in vielen
Community Plattform wurde schließlich dem Händ- Fällen zeitaufwändige Kommunikationswege.
lernetzwerk Zugriff auf das CRM-System gewähr-
leistet. Zeitgleich führte das Sales Process Welche Erkenntnisse ergeben sich daraus für andere
Center intensive Wiederholungstrainings für die Betriebe? Fundament jeder CRM-Einführung ist
Vertriebsmitarbeiter durch, um den reibungslosen die intensive Auseinandersetzung mit den eigenen
Einsatz zu gewährleisten. Unternehmensprozessen: Welche Prozesse sollen
abgebildet werden? Sind die bisherigen Prozesse
Change Management als Erfolgsfaktor effizient oder können Komplexitäten sogar redu-
Die Einführung von Softwaresystemen beinhaltet ziert werden? Welche Softwarelösung ist basierend
neben Herausforderungen technischer Art auch auf den Prozessen geeignet? Dem Management
viele weiche Faktoren. Schließlich entscheidet die obliegt eine zentrale Aufgabe, da es während des
Nutzungsbereitschaft der Beschäftigten über den gesamten Digitalisierungsprojekts eine Vorreiter-
Erfolg eines Systems. Insbesondere Kundenmana- rolle einnehmen muss, um für die frühe Akzeptanz
gementprogramme werden erst durch die Daten- der Beschäftigten zu werben. Ein zentraler Aspekt
eingabe und kontinuierliche Pflege vonseiten der kommt hierbei dem Change Management zu – also
Mitarbeiter zum Leben erweckt. Der Dateninput dem Fokus auf softe Faktoren. Da die Mitarbeiter
bestimmt den Datenoutput: Die Qualität der Daten maßgeblich zum Erfolg beitragen, gilt es, alle späte-
sind der entscheidende Erfolgsfaktor eines jeden ren Softwarenutzer auf die Systemumstellung ein-
CRM-Systems. zustimmen und gemeinsame Ziele offen zu kom-
munizieren und gegebenenfalls zu diskutieren. Im
Die IT-Umstellung wurde daher nicht nur von tech- Anschluss an die technische Implementierung kann
nischen Maßnahmen begleitet. Für das Vitra-Mana- mittels Key Usern ein dezentrales Wissensnetzwerk
gement war es ein zentrales Anliegen, die Notwen- aufgebaut werden, welche als kompetente An-
digkeit und Zielstellung der Systemeinführung sprechpartner zur Verfügung stehen. Die Einfüh-
frühzeitig zu kommunizieren, um ein gemeinsames rung eines CRM-Systems ist laut Stefan Dietsche
Verständnis zu schaffen. Der Mehrwert des neuen von Vitra als Projekt des jeweiligen Fachbereichs
CRM-Systems sowie die Wichtigkeit der einzelnen – bei dem die Software schließlich zum Einsatz
Mitarbeiterbeiträge wurde anhand von Beispielen kommt – zu verankern. Als solches wird es von der
verdeutlicht. Durch das Engagement der Geschäfts- IT-Abteilung mit technischer Expertise eng beglei-
führung konnte die Skepsis der Vertriebsteams tet.
Whitepaper Wert der Daten 6
Case 2 | Strategische Produktentwicklung |
enders GmbH
Prozessoptimierung mit Machine Learning
Die konsequente Digitalisierung von Prozessen bietet Unternehmen große Chancen, Produktionsabläufe
effizienter zu gestalten und damit Kosten einzusparen und Produktqualitäten zu verbessern. Voraus-
setzung ist, Prozessabläufe im Detail zu verstehen und die wichtigsten, den Prozess beeinflussenden,
Parameter zu identifizieren.
Machine Learning – also „maschinelles Lernen“ –
kann basierend auf diesem Know-how und den ent-
sprechend generierten und korrelierten Daten zur
intelligenten Anlagensteuerung sinnvoll eingesetzt
werden. Machine Learning befähigt IT-Systeme auf
Basis vorhandener Datensätze und Algorithmen,
Gesetzmäßigkeiten und Muster zu erkennen und
Lösungen zu entwickeln, also selbstständig zu lernen4.
Die im niederbayerischen Ergolding ansässige
enders GmbH hat sich auf die Produkt-, Anlagen-
und Prozessentwicklung spezialisiert. Mit ihrem
Angebot unterstützt die enders GmbH Unterneh-
Das eML-System ist eine Plattform, die Hard- und Software-
men bei der Prozessdigitalisierung, -überwachung module für digitale Prozessverbesserungen bereitstellt4.
und -optimierung.
eML I Funktion und Anwendung Drücke, Luftfeuchtigkeit, Schwingungen oder
Auf der Suche nach einem geeigneten Tool zur Stromverbräuche, abgefragt. Das eML-System über-
effizienten Umsetzung von Kundenprojekten konnte nimmt das Speichern, die Verarbeitung sowie das
die enders GmbH keine ihren Anforderungen ent- Anzeigen der Daten. Das Ergebnis mehrerer Loops,
sprechenden Lösungen finden. Das Unternehmen bei denen das System über Iterationen angelernt
hat daher ein Angebot entwickelt, um digitale Pro- wird, ist ein integrierbarer Datensatz der gewählten
zessverbesserungen in der Entwicklung von Ferti- Parameter, der über das Regelsystem in den Prozess
gungsanlagen schnell und wirtschaftlich umzusetzen. rückgeführt werden kann. Ergänzt wird die Hard-
Das eML-System (enders Machine Learning) ist eine warebasis mit einer individuell vorkonfektionierten
Plattform, die Hard- und Softwaremodule flexibel grafischen Benutzeroberfläche und der Software-
bereitstellt. Datenanalysen liefern konkrete Aus- basis zur Datenaufzeichnung, zur Regelung und zum
sagen zur Optimierung von Steuerungs- und Rege- Machine Learning. eML kann überall dort einge-
lungsprozessen. setzt werden, wo Prozesse stattfinden, Daten anfal-
len und Parameter eingestellt werden müssen.
Die standardisierte Hardware des eML-Systems Ziel ist, dass das System den Regelprozess selbst-
wird anwendungsspezifisch ausgelegt und die be- ständig steuert und optimiert, ohne dass persönli-
nötigten Schnittstellen mit den Systemkomponen- ches Eingreifen oder Nachregeln nötig ist. Es können
ten der jeweiligen Anlage definiert. Über Sensoren jederzeit relevante Prozessparameter über Sensoren
werden nun Prozessparameter, wie Temperaturen, in den Regelungsprozess integriert werden.
Whitepaper Wert der Daten 7eML l enders Machine Learning
Fokus auf Neuentwicklung
big data & deep learning Wert der Datenbasis
Bestimmung Wartungsintervalle Definierbarkeit der Parameter
Aufwand zur Datenerfassung Eignung für KMU
Vereinfachung komplexer Systeme Optimierung Regelungsprozesse
Aufbereitung der Sensordaten Erhöhung Prozesssicherheit
eML benchmark 1 benchmark 2
Eigenschaften von eML im Vergleich mit anderen Tools: Die Plattform ist besonders an den Bedarfen von KMU ausgerichtet.
Neben klassischen Fertigungsanlagen findet eML aus, bestimmte Daten aufzuzeichnen und mitein-
auch Anwendung in Thermomanagementsystemen, ander zu korrelieren, um bestimmte Regelparame-
im Bereich der Additiven Fertigung oder der Elekt- ter zu bestimmen. Dieser erste Schritt hat erstmal
romobilität. Ein Anwendungsbeispiel ist die Opti- nichts mit Machine Learning zu tun. Erst im nächs-
mierung von Kühlregelungssystemen in Elektrobus- ten Schritt, wenn genug Datensätze vorhanden
sen. Muss der Bus Steigungen bewältigen, kann sich sind, können Machine Learning-Algorithmen sinn-
der Elektromotor stark erhitzen, da die Kühlaggre- voll eingesetzt werden, um Muster zu erkennen,
gate zunächst hochfahren müssen und die Kühlleis- neues Wissen zu erzeugen und dadurch frühzeitig
tung erst zeitverzögert zur Verfügung steht. Das Optimierungen zu ermöglichen.
eML-System erkennt anhand von GPS-Koordinaten
die Positionen auf der Strecke, an denen sich der Projektumsetzung I Fachlich und organisatorisch
Motor erhitzt und leitet ein rechtzeitiges Hoch- Während der Projektumsetzung wird der Kunde
fahren der Kühlaggregate ein. eng mit eingebunden. Zunächst werden die Projekt-
ziele vereinbart: Was sind die Anforderungen und
Vor der Projektumsetzung I Kundenaufklärung was soll erreicht werden? Mögliche Ziele sind dabei
Kundenprojekte sind sehr individuell und anwen- Qualitätssteigerung, Verringern des Produktions-
derspezifisch. Oft herrscht das Missverständnis, ausschusses und Erhöhung der Produktionskapazi-
dass man einfach einen „intelligenten Kasten“ an täten. Anschließend findet eine Bestandsaufnahme
einer Anlage montiert, der dann ohne großen Auf- statt: Welche Voraussetzungen bestehen? Welche
wand die Anlagensteuerung übernimmt und Ver- Daten sind schon vorhanden? Welche Parameter
besserungsvorschläge macht. Regelungs- und haben einen Einfluss auf das angestrebte Ergebnis
Prozesstechnik ist jedoch eine äußerst diffizile und was wird zur erfolgreichen Projektumsetzung
Thematik, die große Expertise und praktisches benötigt?
Know-how erfordert.
Darauf aufbauend erstellt die enders GmbH einen
Um Regelungen vernünftig zu managen, müssen Entwicklungsplan. In der Projektumsetzung wendet
alle Prozesse im Detail gekannt und verstanden das Unternehmen eine Kombination aus Scrum-
werden. Auch sollte das Kosten-Nutzen-Verhältnis und Stage-Gate-Prozessen an. Durch agile Metho-
berücksichtigt werden. Oftmals reicht es schon den (Scrum) werden die übergeordneten Teilziele
Whitepaper Wert der Daten 8eML als Bestandteil eines Systems
Teilsysteme Anwendungsfelder eML
Anforderungen Einstellungen/Betriebsbedingungen
Prozess- Serien- Qualitäts-
Standards Qualität Kosten entwicklung fertigung sicherung
Systemkomponeneten der Anlage Einsatzbereiche
Steuerung Überwachung Darstellung Achivierung
Mechanik Schaltschrank
SPS/IPC der Umwelt von Daten von Daten
Prozess- Machine- Regelungs-
Sensoren Aktoren eML
kontrolle learning strategien
empfängt liefert
Sensor-Daten Einstellwerte
eML
Firmware Anwendungsgebiete
erzeugt
Schnittstellen Schnittstellen Prozess- Serien- Qualitäts- Visualisierung/
Visualisierung Reporting
Datenbanken OPC UA entwicklung fertigung sicherung
Standardisierte Komponenten Anwendungsspezifische Ausprägung
Qualitäts-
Industrie PC Datenabank HMI Algorithmus Datenanalyse
sicherung Datenbank/
Archivierung/
Stellwerte für Bewertung der Regelungs- stellt Daten regelung
Ethernet Ein- Ausgänge On Premise
den Prozess Parameter strategien bereit zur
Schematische Darstellung von eML als Bestandteil einer Produktionsanlage: Hard- und Softwaremodule werden flexibel
bereitgestellt. Datenanalysen liefern konkrete Aussagen zur Optimierung von Steuerungs- und Regelungsprozessen.
(feste Gates oder Meilensteine) Stück für Stück Zusammengefasst
erarbeitet. Es werden hierbei sowohl Meilensteine Die Digitalisierung wird weiterhin stark zunehmen.
bei der enders GmbH als auch beim Kunden fest- Der gezielte Einsatz von Machine Learning und
gelegt. Mit diesem Ansatz ist das Projektmanage- Künstlicher Intelligenz bietet Unternehmen große
ment flexibel und Informationen zum Projektstatus Chancen, wettbewerbsfähig zu bleiben und den ei-
sind jederzeit verfügbar. genen Wettbewerbsvorteil auszubauen. Es wird in
Zukunft erforderlich sein, die Prozessdigitalisierung
Die Umsetzung von Digitalisierungsprojekten be- bereits in die Projektplanungsphase zu integrieren.
darf der interdisziplinären Einbindung aller projekt-
relevanten Abteilungen beim Kunden – zum Bei- Die größte Herausforderung ist es, Machine Lear-
spiel von IT, Entwicklung, Produktionsplanung, ning, angepasst an die jeweilige Anwendung, sinn-
Produktion, Instandhaltung, Qualitätsmanagement voll einzusetzen. Es ist ein breites Erfahrungsspek-
und dem Einkauf. Die enders GmbH stellt ihren trum und viel Know-how notwendig, um sich im
Kunden für jeden Unternehmensbereich einen Bereich Machine Learning zu verbessern. Die Ziele
Ansprechpartner zur Verfügung. müssen klar definiert werden und es sollte Unter-
nehmen bewusst sein, dass auch sie selbst Zeit,
Ein entscheidender Faktor bei der Projektumset- Ressourcen und Fachwissen in das Projekt einbrin-
zung ist ein zuständiger Koordinator oder Projekt- gen müssen.
leiter auf Kundenseite. Idealerweise hat dieser
Zugriff auf alle projektrelevanten Ressourcen, Infor- Alle Prozesse müssen jederzeit beherrschbar blei-
mationen und Stakeholder und kann klare Rollen ben. Daher ist es ratsam, im Kleinen zu beginnen
der Mitarbeiter definieren und unabhängig Ent- und schrittweise darauf aufzubauen. So kann man
scheidungen treffen. Das erleichtert die Kommuni- erste Erfolge realisieren und das Projekt gezielt wei-
kation und beschleunigt den Projektfortschritt. terentwickeln. Übergeordnete Meilensteine geben
die Entwicklungsrichtung vor.
Whitepaper Wert der Daten 9Case 3 | Smart Cities |
Geschäftsmodellinnovationen
Vom Sensor zum Daten-Ökosystem
Für Unternehmen mit einem über viele Jahre oder gar Jahrzehnte kontinuierlich gewachsenen Portfolio
ist es eine große Herausforderung, ihr Angebot in die digitale Welt zu überführen. Oft sind weitreichende
Geschäftsmodellinnovationen essenziell, um die Zukunftsfähigkeit langfristig zu sichern. Ein repräsentatives
Beispiel dafür liefert der Haus- und Gebäudetechniksektor.
Die Produkte und Dienstleistungen vieler Unter- Voraussetzung für ein Daten-Ökosystem ist die Ver-
nehmen im Haus- und Gebäudetechniksektor kon- netzung der Systeme, was die IoT-Fähigkeit der Sys-
zentrierten sich bis vor kurzem auf Gebäudetech- teme und Komponenten voraussetzt. Das klingt aus
nik für das Heizen, Lüften und Kühlen („HLK“). Im heutiger Sicht selbstverständlich und ist bei neuen
Kontext der zunehmend digitalisierten und damit Systemen eine Grundvoraussetzung. In der Vergan-
vernetzten urbanen Umwelt – Stichwort: Smart genheit verbaute Produkte wie Sensoren und Akto-
Cities – werden die Anforderungen jedoch immer ren, die über keine Technologie zur Datenübertra-
komplexer. Gebäude öffnen sich zu ihrem Umfeld gung verfügen, müssen hingegen neu konzipiert
und interagieren mit Daten und Informationen. bzw. durch neue Technologien ersetzt werden.
Dies ändert Produkte und Dienstleistungen der In der Gebäudeautomatisierung ergeben sich mit
Branche substanziell. einem solchen Ökosystem neue Möglichkeiten:
Neben umfassenderen Auswertungen, besserer
Genügten früher wenige Sensoren, um die not- Überwachung und der optimierten Steuerung der
wendigen Daten für die Überwachung und Steue- Gebäude, können „intelligente“ Algorithmen nun
rung der HLK-Funktionen an die zentrale Gebäude- Prognosen erstellen. Dabei spricht man von Predic-
leittechnik zu liefern, weitet ein smartes Gebäude tive Analytics. Werden dann noch Handlungsemp-
seine Leittechnologie auf weitere Gewerke, wie fehlungen für ein proaktives Eingreifen in das Sys-
Fahrstühle und Beleuchtungssysteme aus. Die tem generiert – sogenannte Prescriptive Analytics
Datenmenge steigt damit beträchtlich – und mit – ist der Weg nicht mehr weit zu einem autonomen
ihr die verwertbaren Informationen für neue Gebäude, bei dem der Mensch lediglich in Ausnah-
Produkte und Geschäftsmodelle. Im Kontext von men als Korrektiv eingreifen muss.
Smart Cities werden in der Interaktion mit der
urbanen Umgebung des Gebäudes zusätzlich noch Ein Beispiel dafür liefert die Verknüpfung von
gebäudefremde Daten, wie Wetterdaten, Verkehrs- Wetterdaten mit der zu erwartenden Belegung von
daten, Bewegungsströme im Gebäude oder die flexiblen Arbeitsplätzen – etwa, um die Temperatur
Daten aus der Parkplatzbewirtschaftung einbezogen. von Besprechungsräumen im Vorfeld autonom
optimal hin zur individuellen Wunschtemperatur
Prescriptive Analytics zu regeln.
Durch das zentrale Sammeln, Verwalten und Ver-
werten dieser Daten entsteht ein Daten-Ökosystem.
Der aus der Biologie abgeleitete Begriff beschreibt
ein System, in dem verschiedene Teilnehmer ihren
Beitrag leisten, um gemeinsamen einen höheren
Mehrwert zu erzielen, als jeder Einzelne es könnte.
Whitepaper Wert der Daten 10Es empfiehlt sich, Geschäftsmodellinnovationen Schritt 3: Prüfen Sie den Aufwand
in vier Schritten einzuführen: Die Faktoren Cost- und Time-to-Service helfen zu
ermitteln, welche Investitionen Sie vor und wäh-
Schritt 1: Analysieren Sie Ihren Markt rend des Life Cycles Ihres Angebots tätigen müs-
Um erfolgreich zu sein, ist es entscheidend, den sen, um den Kunden bedienen zu können: Welche
Markt zu kennen, in dem man seine Produkte und Ergänzungen, Erweiterungen oder Veränderungen
Services anbieten will und deren Potenzial in ein- müssen Sie an Ihren Produkten vornehmen? Wie
zelnen vertikalen Segmenten zu untersuchen. Wie groß ist der zeitliche Aufwand? Dabei macht es
weit ist der Reifegrad in diesen Märkten für Ihr keinen Sinn, ausschließlich langfristig zu planen.
neues Angebot? Ist der Bedarf heute bereits be- Um die gewünschten Potenziale so bald wie mög-
nannt? Werden Sie mit entsprechenden Anfragen lich abgreifen zu können, besteht ein gesunder
kontaktiert? Entsprechend wird das Mitbewerber- Mix sowohl aus langfristigen wie mittelfristigen
feld mit starken Mitspielern besetzt sein. Entschei- Angeboten.
den Sie, ob Sie sich hier gegenüber den Mitbewer-
bern mit innovativen Ideen abheben können. Als Aus diesen Erkenntnissen fallen Handlungsemp-
Anbieter eines „Me-too-Produkts“- wahrgenom- fehlungen ab, die sich unmittelbar auf Ihr Personal
men zu werden, würde bedeuten, dass Sie Kunden (Anzahl, Profil, Know-how) und ihre Unterneh-
lediglich über einen attraktiven Preis gewinnen mensstruktur auswirken. Hinzu kommen Fragen
können. hinsichtlich der Vernetzung mit Partnern, wenn
es darum geht, das Produktspektrum zu erweitern
Ist der Markt für Ihre Lösung noch nicht reif, haben bzw. Services leisten zu können.
Sie natürlich Chancen, als Innovationstreiber posi-
tiv wahrgenommen zu werden. Ob dabei am Ende Schritt 4: Nehmen Sie Ihre Mitarbeiter mit
ein nachhaltiges Geschäftsfeld mit gewünschten Digitalisierung ist meist keine Revolution. Deswegen
Potenzialen entsteht, ist zu bezweifeln. Ein Beispiel sollte sie als evolutionärer Prozess geplant und
dafür liefert Sassan Schirazi zufolge der Kleinwagen umgesetzt werden. Oftmals herrscht in der Beleg-
Smart: „Der Smart wurde ursprünglich als reines schaft große Skepsis gegenüber „dem Neuen“.
E-Fahrzeug konzipiert. Als der Smart vorgestellt Gutes Change Management bedeutet, diese Skepsis
wurde, war der Markt aber noch nicht reif. Es fehl- mit der richtigen und regelmäßigen Kommunika-
te die Nachfrage und das notwendige Mindset bei tion zu überwinden. Wichtig ist es, Chancen aufzu-
potenziellen Kunden, nicht zu vergessen die not- zeigen und die Mitarbeiter schon vor dem Start des
wendige Ladeinfrastruktur. Vor zwei Jahren war der Digitalisierungsprojekts mitzunehmen.
Markt nun soweit und Smart konnte nun die Ver-
brennungsmodelle aus dem Programm nehmen. Gelingt es Ihnen, Ihre Belegschaft für den Wandel
Seitdem wird der Smart nur noch als e-Fahrzeug zu gewinnen – besser sogar zu begeistern – können
angeboten - im ursprünglich angedachten Markt.“ Ihre langjährigen Mitarbeiter viel für den Erfolg der
Transformation beitragen.
Schritt 2: Definieren Sie Ihr Leistungsversprechen
Identifizieren Sie sinnvolle Use Cases, also nutzer- Zusammengefasst
zentrierte Angebote, die Sie anbieten wollen. Für Eine Bereinigung bzw. Ergänzung des Portfolios ist
wen in Ihrem Kundensegment ist Ihr Leistungsver- oftmals essenziell, um sich im Wettbewerb zu be-
sprechen gedacht? Welche Bedarfe können Sie haupten und den veränderten Anforderungen der
damit befriedigen? Welcher zusätzliche Mehrwert Kunden gerecht zu werden. Auch wenn radikale
ergibt sich für den Zielkunden? Diese und weitere Geschäftsmodellinnovationen nötig sind, bleibt
Fragen lassen sich mit dem sogenannten „Business das Bewährte erhalten. Produkte und Angebote,
Model Canvas“ evaluieren. die sich als Ladenhüter entlarvt haben, müssen
Die anfallenden Informationen dienen Ihnen für jedoch aus dem Angebot genommen werden.
die genaue Spezifikation Ihrer Angebote und Bündeln Sie Ihre Planungen und Tätigkeiten so stark
später bei der eigentlichen Marktansprache in wie möglich und setzen Sie Ihre Ressourcen gezielt
der Go-to-Market-Phase. ein. Somit erzielen Sie überproportionale Ergebnisse
– sowohl hinsichtlich des Umfangs und der Qualität
als auch hinsichtlich der Umsetzungsgeschwindig-
keit. Der Mut zur Fokussierung ist entscheidend.
Whitepaper Wert der Daten 11Learnings
Das umfassende Verständnis der Prozesse ist die Grundlage für eine erfolgreiche Umsetzung jedes
Projekts – dies gilt nicht zuletzt für die oftmals komplexen Digitalisierungsprojekte.
Daten sind die Grundlage für die digitale Transfor- Erst wenn die bestehenden Prozesse hinreichend
mation von Unternehmen und immer häufiger bekannt sind und mit den Projektanforderungen
die Basis für neue Wertschöpfung. Die in diesem abgeglichen wurden, können die eigentlichen
Whitepaper vorgestellten Anwendungsbeispiele Projektziele definiert werden. Und erst wenn die
zeigen, wie wichtig bei Digitalisierungsvorhaben Ziele des Projekts festgelegt sind, sollten die ent-
das umfassende Verständnis der Prozesse ist. sprechenden Tools gewählt werden – wie Soft-
Dies betrifft sowohl die Unternehmensprozesse ware, Hardware und geeignete Technologien.
– zum Beispiel bei der Einführung eines Customer In der Praxis gehen viele Unternehmen einen
Relations Management Systems (CRM), die Rege- anderen Weg. Wer die Instrumente zu früh aus-
lungsprozesse – etwa beim Einsatz von Machine wählt, läuft Gefahr, dass diese die Leitplanken
Learning in Fertigungsanlagen, als auch die Ge- des Digitalisierungsprojekts vorgeben und seine
schäftsprozesse wie anhand der Smart Building- eigentlichen Ziele verwässern.
Branche bei der strategischen Etablierung neuer
Geschäftsmodelle beschrieben.
Die neun Felder der Digitalen Transformation (nach Wochagg)5
Product- &
Strategy & Management Customer Experience Service-Innovation
Ausrichtung und Führung des Aufbau einer Seamless Entwicklung von neuen Produkten
Unternehmens in diedigitale Customer Experience über alle und Services durch neue digitale,
Zukunft durch das Top-Manage- Touchpoints hinweg. technologische Möglichkeiten.
ment.
Know-how & Culture Organization Collaboration
Aufbau des Know-hows und Formen der Team-Organisation, Neue Wege in der Zusammen-
einer entsprechenden Kultur, Hierarchien und Netzwerke arbeit intern und extern sind zu
um Veränderungen aktiv zu werden an neue Ausrichtung etablieren, um effektiver zu
gestalten angepasst. arbeiten.
Digital Infrastructure Business Processes Cyber-physical System & IoT
Aufbau der digitalen Infrastruk- Digitalisierung und Auto- Produkte, Gegenstände und
tur, um neue Zusammenarbeit matisierung von bestehenden Maschinen werden durch die
überhaupt zu ermöglichen. und Installation von neuen Anbindung an das Internet
Prozessen. „intelligent“.
Die Wirtschaft steht vor einer umfangreichen Transformation. Der Megatrend Digitalisierung umfasst dabei jeden Bereich eines
Unternehmens – vom Management, der Unternehmenskultur, den Produktionsverfahren bis zu den Produkten.
Whitepaper Wert der Daten 12Was macht ein datengetriebenes Unternehmen aus? Zu Beginn der unternehmerischen Überlegungen
Daten sind der zentrale Baustein digitalisierter steht die Frage nach den vorhandenen Daten-
Unternehmen. Datengetriebene Unternehmen quellen: Wo fallen im Unternehmen Daten an
richten ihr Geschäftsmodell an der Gewinnung, Ver- und wie können diese erfasst werden? Daten ent-
wertung und dem erfolgreichen Einsatz von Daten stehen fast überall: beim Einsatz von proprietärer
aus. Auf dem Weg einer digitalen Transformation Hard- und Software, als Maschinendaten in der
gilt es nach Becker et al.6, das gesamte Ökosystem Produktion oder in Form von Kundendaten beim
des Unternehmens entsprechend abzustimmen. Onlinehandel. Erst anschließend erfolgt die Nutz-
barmachung im Sinne einer systematischen Aufbe-
• Alle Angebote beruhen auf datengetriebenen reitung und Analyse. Der Einsatz von Algorithmen
und produktbezogenen Dienstleistungen beleuchtet schließlich komplexe Zusammenhänge
• Sämtliche vorhandenen Daten werden als Wert- und Muster zwischen den Daten und ermöglicht,
träger verstanden automatisierte Vorhersagen zu treffen.
• Die IT-Systeme – hierzu zählen Hard- und Soft-
Digitalisierungsprojekte wirken auf mehreren
ware – unterstützen die Erstellung, Beschaffung,
Ebenen: Erst wenn Prozesse, Produkte und
Speicherung, Verarbeitung und Verwertung
Services zusammenwirken, spricht man formal
anfallender Daten
von einem digitalisierten Unternehmen. Digitali-
• Die Prozessorganisation nutzt vollständig digita- sierungsprojekte haben fast immer Auswirkungen
lisierte und automatisierte Informationsprozesse auf unternehmensinterne Strukturen und damit
über den gesamten Datenlebenszyklus auch auf die Beschäftigten. Es ist wichtig, dies
• Die Struktur der Aufbauorganisation ist einfach, bereits in der frühen Planungsphase zu berück-
durchlässig und virtuell sichtigen. Moderne Unternehmen arbeiten inter-
• Das Unternehmen arbeitet kooperativ und ver- disziplinär und kommunizieren ihren Mitarbeitern
steht sich als Teil eines digitalen und von einer wichtige strategische Entscheidungen. Das schafft
digitalen Plattform dominierten Ökosystems ein gemeinsames Verständnis und stärkt gleich-
zietig die Mitarbeiterbindung.
• Das Unternehmen beschäftigt vor allem Mit-
Damit neue Projekte beherrschbar bleiben, müssen
arbeiter wie Service Designer und Ingenieure,
klare Zuständigkeiten definiert werden. Auch dies
Informatiker und Data Scientists
erhöht die Akzeptanz der Mitarbeiter, verhindert
• Kultur und Mindset des Unternehmens setzen Doppelarbeit, steigert die Produktivität sowie die
auf durchlässige Hierarchien, offene Innovations- Reaktionsfähigkeit. Eine gute Vorbereitung und die
prozesse, Agilität und Flexibilität sowie auf aktive Einbindung der Mitarbeiter unterstützt die
Kunden-, Netzwerk- und Serviceorientierung Entscheidungsfindung und verbessert die Chancen
auf eine erfolgreiche Projektumsetzung.
Whitepaper Wert der Daten 13Herausforderungen auf dem Weg zum digitalisierten Unternehmen7
Aus- und Weiterbildung
Start der Belegschaft
Moderne
Startvorausse ERP-Software
tzungen
Positive
Neukonfiguration Fehlerkultur
bestehender Prozesse
gen
fo rd erun
us
Hera
Mangelndes (ERP-)
Fachwissen
Besserer Kundenservice und
Steigerung der Servicequalität
Frischen Wind für Innovationen
bei Produkten und Services
Den Produktions-
Prozess verbessern
Ziele
92 % der mittelständischen Unternehmen in Deutschland sagen „Ja“ zur Digitalisierung. Auf dem Weg zur
erfolgreichen Umsetzung müssen jedoch viele Herausforderungen gelöst werden.
Nicht zuletzt sollte man sich mit Mut an digitale chenden Netzwerke bereit und bietet mit seinen
Innovationen heranwagen. Ein wichtiges Vorgehen Angeboten kompetente Hilfestellung bei allen
ist der Austausch in Netzwerken. Die Zusammen- Fragestellungen rund um digitale Innovationen.
arbeit mit Experten aus anderen Unternehmen Ein letzter Rat zum Schluss: Fangen Sie mit kleinen
führt zu einem enormen Erfahrungsgewinn und Projekten an – oft hilft ein Pilot, Schwächen und
hilft, Fehler beim Start in ein neues Themenfeld Stärken zu erkennen, um das eigentliche Digitali-
zu vermeiden, wie es Digitalisierungsprojekte mit sierungsprojekt erfolgreich umzusetzen.
Daten oft sind. Bayern Innovativ stellt die entspre-
Whitepaper Wert der Daten 14Von der Idee zum erfolgreichen Produkt
Weiterführende Angebote der Bayern Innovativ GmbH
Konzepte
Digitalisierungs- Trends Ideen Innovationen
entwickeln &
grad messen erkennen finden vermarkten
fördern
Digitalisierungsgrad messen Cybersecurity oder Smart Cities and Regions –
Digital Innovation Quotient werden KMU und Start-ups mittels Workshops,
Wettbewerben oder Publikationen für digitale
Das von Bayern Innovativ angebotene IMP3ROVE
Trends und Themen sensibilisiert.
DIQ-Assessment misst den digitalen Reifegrad von
Unternehmen. In einem moderierten Assessment Infos: www.bayern-innovativ.de/digitalisierung
wird der Stand der digitalen Transformation ermit-
telt: Inwieweit tragen digitale Innovationen bereits Konzepte entwickeln & fördern
zum Erfolg und zur Wertschöpfung bei? Für das
Projektträger Bayern
Unternehmen wird ein individueller Aktionsplan
erstellt, der konkrete Anhaltspunkte für Optimie- In Ihrem Unternehmen sollen konkrete Digitalisie-
rungen beinhaltet. rungsprojekte umgesetzt werden, sie benötigen
jedoch eine finanzielle Unterstützung? Für viele
Infos: www.bayern-innovativ.de/
Projekte bestehen bei entsprechender Prüfung
innovations-assessments
Fördermöglichkeiten. Der Projektträger Bayern bei
Bayern Innovativ ist als Förderlotse hierfür Ihre
Trends erkennen richtige Anlaufstelle. Bayerischen Unternehmen
Digitale Innovationsplattform und Start-ups stehen verschiedene Förderpro-
gramme – beispielsweise das Bayerische Techno-
Um Trends in Branchen und Technologiefeldern
logieförderungs-Programm plus (BayTP+) – zur
frühzeitig zu identifizieren, hat Bayern Innovativ
Verfügung, um Digitalisierungsprojekte erfolgreich
die Digitale Innovationsplattform – kurz DIP – ent-
umzusetzen.
wickelt. Gemeinsam mit Unternehmen werden
Trends und Technologien branchenabhängig ge- Infos: www.bayern-innovativ.de/beratung/ptb
sammelt, strukturiert und bewertet. Durch die
Visualisierung in Radaren und Roadmaps ergibt Innovationen vermarkten
sich für Unternehmen ein Wissensvorsprung:
Bayerischer Gemeinschaftsstand
Zukunftsthemen können so schnell und zielgerich-
tet gefunden werden. Sie haben ein digitales Produkt entwickelt und
wollen dieses erfolgreich vermarkten? Der Gemein-
Infos: www.bayern-innovativ.de/
schaftsstand von Bayern Innovativ bietet eine her-
trend-technologiemanagement
vorragende und kostengünstige Plattform, um eine
neue Innovation zu präsentieren und Kooperations-
Ideen finden partner oder Kunden zu finden. Mit dem Gemein-
Zentrum Digitalisierung.Bayern schaftsstand ist Bayern Innovativ – physisch und
digital – auf führenden Messen in ganz Deutschland
Das Zentrum Digitalisierung.Bayern dient Unter-
unterwegs.
nehmen aus Bayern als Impulsgeber in Sachen
Digitalisierung. Im Rahmen verschiedener Themen- Infos: www.bayern-innovativ.de/
plattformen – zum Beispiel zur Arbeitswelt 4.0, gemeinschaftsstand-bayern
Whitepaper Wert der Daten 15Kontakte
Dr. Markus Döbbelin
…u nterstützt als Senior Innovation Manager bei Bayern Innovativ Unternehmen in den Bereichen
Digitalisierung, Innovationsmanagement, Nachhaltigkeit und Internationalisierung.
Kontakt: +49 911 20671-234 | mdoebbelin@bayern-innovativ.de
Anja Groß
… ist bei Bayern Innovativ Projektmanagerin im Technologie- und Innovationsmanagement und verant-
wortet das Projekt Usability und User Experience.
Kontakt: +49 911 20671-319 | anja.gross@bayern-innovativ.de
Christoph Kirsch
… koordiniert bei Bayern Innovativ den Bereich Corporate Communications und Corporate Press.
Kontakt: +49 911 20671-151 | christoph.kirsch@bayern-innovativ.de
Case 1
Stefan Dietsche
… ist Marketing- und Vertriebsspezialist bei der Vitra AG. Als Sales Process Manager begleitete er die
erfolgreiche Einführung des CRM-Systems in allen internationalen Vertriebsgesellschaften des Möbel-
herstellers.
Kontakt: www.linkedin.com/in/stefan-dietsche-79658b151/
Katarina Mose
…w ar bei der Vitra AG im Bereich Workplace Development tätig. Seit Oktober 2020 ist sie Studiengang-
managerin für den Studiengang Wein/Technologie/Management an der Dualen Hochschule Baden-
Württemberg Campus Heilbronn.
Kontakt: www.linkedin.com/in/katarina-mose-87126b9/
Case 2
Florian Ganz
… ist geschäftsführender Gesellschafter der enders GmbH. Er verantwortet die strategische Entwicklung
von intelligenten technologischen Produkten.
Kontakt: www.linkedin.com/in/florian-ganz-803692b8/
Larissa Gierl
… leitet das Marketing und den Vertrieb bei der enders GmbH.
Kontakt: www.xing.com/profile/Larissa_Gierl | www.enders.pro/unternehmen/das-team
Riccardo Princiotto
… leitet den Bereich der Vorentwicklung und Prozessindustrialisierung bei der enders GmbH.
Kontakt: www.linkedin.com/in/riccardo-princiotto-a244b91aa
Case 3
Sassan Schirazi
… ist Vice President Product bei der auf die KI-gestützte Analyse von Geschäfts- und Produktionsprozes-
sen spezialisierten Lana Labs GmbH. In den vergangenen Jahren hat der Diplom-Ingenieur zahlreiche
Digitalisierungsprojekte für Unternehmen aus dem Smart Mobility- und Smart Buildings & Retail-Be-
reich realisiert.
Kontakt: www.linkedin.com/in/sassanschirazi
Whitepaper Wert der Daten 16Literaturverzeichnis
1) Data Driven Company (2021). Daten sind das neue Öl – Herkunft des Zitats und der Stand heute.
https://datadrivencompany.de/daten-sind-das-neue-oel-herkunft-des-zitats-und-der-stand-heute/
2) Frankfurter Allgemeine Zeitung online
https://www.faz.net/aktuell/wirtschaft/kartellermittlungen-fuer-google-facebook-und-amazon-wird-es-ungemuetlich-16300924.html
3) PWC (2017). Die deutsche Möbelindustrie. Struktur, Trends und Herausforderungen.
www.pwc.de/de/pressemitteilungen/2017/PwC-Marktstudie-Moebelbranche-2017.pdf
4) Digital Business Cloud (2019). Der Nutzen von Machine Learning in der Produktion.
www.digitalbusiness-cloud.de/der-nutzen-von-machine-learning-der-produktion/
5) DIGITALE TRANSFORMATION Whitepaper: „Die 9 Felder Digitaler Transformation“ (2015)
www.agentur-gerhard.de/digital-transformation/digitale-transformation-9-felder/
6) Becker, W.; Eierle, B.; Fliaster, A.; u.a. (2019): Geschäftsmodelle in der digitalen Welt.
Strategien, Prozesse und Praxiserfahrungen. Wiesbaden.
7) Wirtschaftswoche / Kroker’s Look @ IT
https://blog.wiwo.de/look-at-it/2019/05/28/die-top-5-huerden-bei-der-digitalisierung-daten-integration-management-unterstuetzung-mehr/
Weiterführende Literatur
Bitkom (2017). Künstliche Intelligenz verstehen als Automation des Entscheidens.
https://www.bitkom.org/sites/default/files/file/import/Bitkom-Leitfaden-KI-verstehen-als-Automation-des-Entscheidens-2-Mai-2017.pdf
Bitkom (2019). Konkrete Anwendungsfälle von KI & Big-Data in der Industrie. Leitfaden.
https://www.bitkom.org/sites/default/files/2020-02/200203_lf_ki-in-der-industrie_0.pdf
BSP Business School Berlin GmbH (2016).
Mittelstand im digitalen Wandel: Bedarfs- und Trendanalyse zu Führungskultur und Veränderungsmanagement.
https://kommunikation-mittelstand.digital/content/uploads/2017/06/Studie-Bedarfs-und-Trendanalyse-Veraenderungsmanagement.pdf
Europäische Kommission (2020): Weissbuch. Zur Künstlichen Intelligenz – ein europäisches Konzept für Exzellenz und Vertrauen.
https://ec.europa.eu/info/sites/info/files/commission-white-paper-artificial-intelligence-feb2020_de.pdf
Konrad Adenauer Stiftung e.V. (2020). KI in KMU.
Rahmenbedingungen für den Transfer von KI-Anwendungen in kleine und mittlere Unternehmen.
www.kas.de/de/analysen-und-argumente/detail/-/content/ki-in-kmu
Lernende Systeme – Die Plattform für Künstliche Intelligenz (2020).
Von Daten zu Wert-schöpfung. Potenziale von daten- und KI-basierten Wertschöpfungsnetzwerken.
www.plattform-lernende-systeme.de/files/Downloads/Publikationen/PLS_Booklet_Datenoekosysteme.pdf
Mittelstand Digital (2020). Künstliche Intelligenz im Mittelstand. Relevanz, Anwendungen, Transfer.
www.mittelstand-digital.de/MD/Redaktion/DE/Publikationen/kuenstliche-intelligenz-im-mittelstand.pdf?__blob=publicationFile&v=5
Reinhart, J. & Greiner C. (2019): Künstliche Intelligenz – eine Einführung.
Grundlagen, An-wendungsbeispiele und Umsetzungsstrategien für Unternehmen.
www.researchgate.net/publication/336798872_Kunstliche_Intelligenz_-_eine_Einfuhrung_Grundlagen_Anwendungsbeispiele_und_Umsetzungs-
strategien_fur_Unternehmen_1_Auflage
TÜV (2020): Sicherheit und Künstliche Intelligenz. Erwartungen, Hoffnungen, Emotionen.
www.vdtuev.de/tuevislizenz/dok_view?oid=777991
VDMA Bayern (2020). Leitfaden Künstliche Intelligenz – Potenziale und Umsetzung im Mit-telstand.
https://bayern.vdma.org/documents/106096/53103997/VDMA%2520Bayern_Leitfaden_KI_2020_1601889305004.pdf/a2460803-9ff9-9c00-15cf-
aec87493705f
Impressum
HERAUSGEBER GESCHÄFTSFÜHRER BILDNACHWEIS GESTALTUNG
Bayern Innovativ GmbH Dr. Rainer Seßner Titelseite: iStock©nadla Werbers Büro GmbH
Am Tullnaupark 8 S2: Bayern Innovativ GmbH
90402 Nürnberg REDAKTIONSTEAM S4: iStock©nadla
T +49 911 20671-0 Dr. Markus Döbbelin, S5: Vitra International AG
info@bayern-innovativ.de Anja Groß, Gisa Gudden, S7: iStock©industryview
www.bayern-innovativ.de Christoph Kirsch S7: enders GmbH
S8: Quelle: enders GmbH
S10: iStock©piovesempre
Whitepaper Wert der Daten 17Gesundheit
Mobilität
Material & Produktion
Energie
Digitalisierung
Beratung & Förderung
Die Bayern Innovativ GmbH ist seit der Gründung im Jahr 1995 wichtiger Bestandteil
der Innovationspolitik des Freistaats Bayern. Vision des Unternehmens ist ein Bayern, in
dem jede tragfähige Idee und Technologie zur Innovation wird. Im Fokus stehen dabei
insbesondere kleine und mittlere Unternehmen.
Das Angebot von Bayern Innovativ umfasst zum einen die Organisation von Netzwerken.
Das „Thinknet Bayern“ vernetzt Unternehmen, Hochschulen, Forschungsinstitute,
wichtige Gesellschaften des Freistaats Bayern, von ihm geförderte Organisationen
und viele weitere Technologie- und Wissensnetzwerke zu einem starken Thinktank.
Schwerpunkte sind die fünf Spezialisierungsfelder Digitalisierung, Energie, Gesundheit,
Material & Produktion und Mobilität.
Die Angebote im Bereich Beratung & Förderung umfassen unter anderem Services zur
Etablierung eines professionellen Technologie- und Innovationsmanagements, zum
Patentwesen, zu Schutzrechten, zur internationalen Innovationsvermarktung und zu
erfolgreichen Geschäftsmodellen in der Kultur- und Kreativwirtschaft. Als Projektträger
Bayern ist Bayern Innovativ Träger mehrerer bayerischer Förderprogramme. Als
Förderlotse navigiert Bayern Innovativ zu weiteren Förderprogrammen des Freistaats
Bayern sowie des Bundes und der EU.
Bayern Innovativ begleitet seine Netzwerke, Beratungs- und Förderungsangebote mit
Events & Messen. Für einen optimalen Wissenstransfer im Thinknet Bayern organisiert
Bayern Innovativ unter anderem große Kongresse, hochkarätige Arbeitskreise,
Workshops und Coachings und „Events 4.0“. Der „Gemeinschaftsstand Bayern Innovativ“
öffnet Unternehmen und Instituten kostengünstig das Tor zu internationalen Leitmessen.
Mehr Informationen: www.bayern-innovativ.de
21052 werbersbuero.de
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