Wert der Daten Whitepaper - Digitalisierungsprojekte erfolgreich umsetzen - Bayern Innovativ
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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 7
eML 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 8
eML 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 9
Case 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 10
Es 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 11
Learnings 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 12
Was 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 13
Herausforderungen 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 14
Von 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 15
Kontakte 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 16
Literaturverzeichnis 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 17
Gesundheit 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 Whitepaper Wert der Daten 18
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