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The Circular Economy aims to reintroduce the value of products back into the economic cycle at the same value chain level. While the activities of the Circular Economy are already well-defined, there exists a gap in how returned products are treated by the industry. This study aims to examine how a process should be designed to handle returned products in the context of the Circular Economy. To achieve this, a machine learning-based algorithm is used to classify data and extract relevant information throughout the product life cycle. The focus of this research is limited to land transportation systems within the Sharing Economy sector.
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.
Towards a sustainable future, looking beyond the system boundaries of a single manufacturing company is necessary to promote meaningful collaborations in terms of circular economy principles. In this context digital data processing technologies to connect the potential collaborators are seen as enablers to make use of proven collaborative circular business models (CCBMs). Since most of such data processing technologies rely on features to describe the entities involved, it is essential to provide guidance for identifying and selecting the relevant and most appropriate ones. Defining critical success factors (CSFs) is considered a suitable instrument to describe the decisive factors. A systematic literature review (SLR), followed by a qualitative synthesis is investigating two scientific fields of work, namely (1) the general relevant features of CCBMs and, (2) methodologies for determining CSFs. This results in the development of a conceptual framework which provides guidance for digital applications that perform further digital processing based on the relevant CSFs relating to the specific CCBM.
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.
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.
It has not yet been possible to achieve the desired aim of decoupling economic growth from global material demand. Small and medium sized enterprises (SMEs) represent the backbone of most industrialized economies. Although material efficiency is of vital importance for many SMEs, few of them actually treat it as their top priority. There is a cornucopia of tools and methods available, which can be used for material efficiency purposes. These, however, have gained little groud in the SME-field. This work deals with the enabling factors for material efficiency improvements in manufacturing SMEs and projections towards aspects of supply chain and circular economy. A multi-disciplinary decoupling approach for manufacturing SMEs and an implementation roadmap for further practical development are proposed. The approach combines appropriate complexity of technology and socio-economic considerations. It enables a connection to existing methods and the implementation of established information technologies.
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.
Der Zusammenschluss von Unternehmen in Lieferantennetzwerken auf Basis digitaler Plattformen bietet eine Möglichkeit, der Forderung nach Flexibilität in der Industrie 4.0 nachzukommen. Anhand der Charakterisierung eines realen Lieferantennetzwerkes werden use cases für die Lieferantenanbindung hergeleitet. Diese dienen als Diskussionsgrundlage von Potenzialen und Herausforderungen der Anbindung, wobei sich die Frage nach der optimalen Integrationstiefe stellt. Hierzu wurde ein anwenderorientiertes Entscheidungsmodell abgeleitet.
Adaptation of the business model canvas template to develop business models for the circular economy
(2021)
The Business Model Canvas as a template for strategic management serves the development of new or the documentation of existing linear business models. However, the change towards a Circular Economy requires new value creation structures and thus changed business models. To develop business models for circular economies, it is necessary to adapt the existing template, since the actors involved along the value chain take on changed roles. In the context of this paper, a template is presented, based on the existing Business Model Canvas, which allows to develop and document business models for a Circular Economy.
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.