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Eine Vielzahl einzelner Personalmanagementaktivitäten ist in Forschungseinrichtungen bereits etabliert. Im Rahmen eines Nachhaltigkeitsmanagements ist jedoch ein systematisches und strategisches Vorgehen bei der Konzeption, Planung und Implementierung von Personalmanagementaktivitäten notwendig. Ein an einem Nachhaltigkeitsmanagement orientiertes Personalmanagement richtet Personalmaßnahmen an der Strategie und den Organisationszielen der Forschungseinrichtung aus. Nachhaltiges Personalmanagement in Forschungsorganisationen bedeutet, dass die Forschenden ihr kreatives wissenschaftliches Potential entfalten und einsetzen können; die Expertise des wissenschaftsunterstützenden Personals ist dabei ein wichtiger Partner und Begleiter.
Vor dem Hintergrund, dass aktuell erstmals konzeptionelle Grundlagen für ein Nachhaltigkeitsmanagement in außeruniversitären Forschungseinrichtungen entwickelt worden sind, sollen nun diese Ergebnisse in die Konzeption eines interdisziplinären und organisationsübergreifenden Ansatzes zur Integration von Nachhaltigkeitsaspekten in Lehre und Weiterbildung einfließen. Die empirische Grundlage bildet eine qualitative, organisationsethnografische Fallstudie, in der die Autoren Deutungen von Experten und Expertinnen sowie deren Betriebs- und Alltagswissen in Bezug auf ein nachhaltiges Personalmanagement untersuchen. Auf Basis der daraus entwickelten praktischen Implementierungsmöglichkeiten in außeruniversitären Forschungseinrichtungen soll nun ein Ansatz entwickelt werden, um die Ergebnisse auf die Lehre in Hochschulen und die interorganisatorische Weiterbildung von Forschungseinrichtungen zu übertragen.
Zur Entwicklung einer Sofortpreiskalkulation für CNC-Drehteile werden Machine-Learning-Ansätze sowie ein deterministischer Algorithmus untersucht. Der deterministische Algorithmus funktioniert ausschließlich für Drehteile mit geringer Komplexität. Die Machine Learning Modelle hingegen sind zukunftsfähiger, da die ersten Ergebnisse bereits sehr geringe Abweichungswerte zu den festgelegten Referenzpreisen erreichen können. Mit steigendem Datenaufkommen können beide Machine-Learning-Modelle mit geringem Aufwand weiter verbessert werden.
Die Automobilindustrie sieht sich seit Jahren rasant verändernden Markt-, Umwelt- und Wettbewerbsbedingungen ausgesetzt. Der Entwicklungsprozess in der Automobilindustrie wird dadurch zunehmend komplexer. Die Einbeziehung neuer Partner aus anderen Industriebereichen und der Wissenschaft stellt hierbei ein großes Innovationspotential dar, insbesondere Systeminnovationen können hierdurch gefördert werden. Die Herausforderungen solch interdisziplinärer, interorganisationaler Entwicklungsprojekte können nur im geeigneten Umfeld gemeistert werden. In der Literatur als auch in der Industrie lassen sich zahlreiche Kooperationsmodelle identifizieren. Die Eignung dieser Modelle für die interdisziplinäre, interorganisationale Entwicklung in der Automobilindustrie wird anhand geeigneter Kriterien bewertet. Abschließend werden die Ergebnisse der Analyse empirisch überprüft und für den praktischen Fall der ARENA2036 angewendet.
In der zunehmenden Individualisierung von Produkten zeigt sich, dass Kundennähe und digital vernetzte Zusammenarbeit aller Partner wertvolle Erfolgspotenziale darstellen. Für komplexe Kundenauftragsprozesse gilt es, zu vernetzen und die Prozesse und Systeme in Form eines ganzheitlichen Ansatzes zukunftsfähig zu gestalten. Dabei wird der Herausforderung begegnet, Daten und Dokumente zu digitalisieren und den manuellen Aufwand zu reduzieren. Der Untersuchungsgegenstand ist der Abwicklungsprozess, ausgehend von einer Online-Konfiguration durch den Kunden bis zur Bestellabwicklung. In diesem Beitrag wird ein Vorgehensmodell aufgezeigt, das Unternehmen in die Lage versetzt, ihren Kundenauftragsprozess durch ein digitales Geschäftsmodell zukunftsfähig auszugestalten. Nutzenpotenziale sind eine verstärkte Kundenbindung durch eng verzahnte digitale Kollaboration, verstärkte Wirtschaftlichkeit durch Reduktion der Prozesskosten sowie eine Optimierung der Customer Experience durch effiziente Abläufe.
Um seinen Markterfolg zu sichern, muss ein Unternehmen schneller ans Ziel gelangen als seine Konkurrenz. Entsprechend soll ein Unternehmen neue Produkte und Dienstleistungen schnell und erfolgreich am Markt platzieren. Um dies zu ermöglichen, sind in alllen Phasen des Innovationsprozesses optimale Bedingungen zu schaffen. Der Schlüssel dazu liegt jedoch nicht nur in der gezielten Steuerung der Faktoren, die die Innovationsfähigkeit eines Unternehmens bestimmt, sondern auch im Einsatz der Fähigkeiten aller Beschäftigten. Die Nutzung des Potenzials von Frauen, älteren Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter oder Beschäftigten unterschiedlichster Herkunft bedeutet für ein Unternehmen mehr kreative Ideen, weitere Blickwinckel und neue Herangehensweisen. Dies führt nicht nur zu verbesserten Entscheidungen und Entwicklungen, sondern insgesamt zu einer besseren Nutzung der Innovationschangsen, zu innovativeren Produkten und damit letztlich zu mehr Wachstum.
Die zunehmende Technologie- und Produktkomplexität führen dazu, dass sich immer mehr Unternehmen für ihre F&E mit externen Organisationen vernetzen. So entstehen interorganisationale F&E-Projekte, welche temporäre Organisationen darstellen. Forschungsfragen zu diesen Projekten sind u.a. hinsichtlich der Praktiken und Verhaltensregeln offen. Über ein kulturbewusstes Projektmanagement können kooperations- und innovationsförderliche Praktiken und Verhaltensregeln aufgebaut werden, die für diese F&E-Projekte essenziell sind. So ist die Forschungsfrage dieses Beitrags, wie ein projektkulturbewusstes Management interorganisationaler F&E-Projekte erfolgen kann. Dafür wird auf Basis der theoretischen Grundlagen zum F&E-Projektmanagement, zu menschlichen Handlungssystemen und Ebenen der Zusammenarbeit, zu Kultur und Verhalten ein projektkulturbewusstes Management-Modell entwickelt. Das Modell umfasst zwei Teile. Im ersten Teil wird der Bereich aufgezeigt, in welchem sich die Projektkultur entwickelt. Im zweiten Teil wird aufgezeigt, wie die Faktoren für ein wahrscheinlich kooperatives und innovatives Verhalten innerhalb dieses Bereiches gestaltet werden sollten.
Die vierte industrielle Revolution stellt neue Anforderungen an Unternehmen und insbesondere an KMU. Das verfügbare Know-how bei der Implementierung von Industrie 4.0-Ansätzen stellt für viele KMU eine Herausforderung dar. Derzeit existieren in der Literatur verschiedene Wege zur Erstellung einer auf das Unternehmen angepassten Industrie 4.0 Roadmap. Eine Ausrichtung auf die Belange von KMU fehlt jedoch gänzlich. Mit dieser Arbeit werden verschiedene Ansätze zur Erstellung einer Industrie 4.0-Roadmap zusammengefasst und anschließend untersucht, worauf KMU mit ihren spezifischen Eigenschaften besonders ihren Fokus legen sollten.
Der Digitale Zwilling ist ein Technologie-Trendthema mit großen Potenzialen in einer Vielzahl von Anwendungsbereichen – insbesondere für produzierende Unternehmen. Eine Studie des Reutlinger Zentrums Industrie 4.0 beschäftigt sich mit heutigen und zukünftigen Anwendungsmöglichkeiten von Digitalen Zwillingen und gibt Impulse für eine schrittweise Implementierung im Unternehmen.
Der Einsatz von Data Science in der Produktion ermöglicht eine neue Art der Optimierung von Prozessen und Systemen. Die Bedeutung der datengetriebenen Produktionsoptimierung wächst zunehmend im produzierenden Gewerbe. Im Gegensatz zu konventionellen Ansätzen, wie z. B. die des Lean Managements, basiert dieser anhaltende Trend auf der steigenden Verfügbarkeit von Daten im Zuge der digitalen Transformation. Vor allem kleine und mittlere Unternehmen stehen vor der Herausforderung abzuwägen, welche Maßnahmen hierfür ergriffen werden sollten und welche Nutzenpotenziale sich daraus ergeben. Diese Arbeit stellt einen strukturierten Leitfaden zur Vorgehensweise bei Datenanalyseprojekten bezogen auf einen spezifischen Anwendungsfall im Kontext einer frühen Fehlerdetektion und -prävention dar.