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Die fortschrittliche Entwicklung und das Nutzenpotenzial generativer Künstlicher Intelligenz (KI), exemplarisch verdeutlicht durch den Erfolg von OpenAIs ChatGPT, deuten auf eine vielversprechende Applikation in der industriellen Produktion hin. Besonders im Technologiemanagement produzierender Unternehmen besteht die Vermutung, dass KI-Anwendungen bei komplexen Herausforderungen, bspw. Technologiefrüherkennung und strategische Entscheidungsfindung, eine Unterstützung sein können. Dieser Artikel stellt drei zukünftige Entwicklungshorizonte generativer KI dar und beleuchtet anhand von Fallstudien aktuelle Einsatzmöglichkeiten. Abschließend werden fünf Thesen zur zukünftigen Integration von generativer KI in unternehmerische Prozesse formuliert.

Facility Manager von industriellen Liegenschaften stehen vor der Herausforderung, die Energieeffizienz ihrer Anlagen angesichts eines stetig steigenden Energiebedarfs und steigender Energiekosten zu optimieren. Digitale Prozesse, die eine umfassende Überwachung, Analyse und Steuerung des Energiebedarfs ermöglichen, bieten eine effektive Möglichkeit, Kosten zu senken, die Energieeffizienz zu steigern und Ressourcen optimal zu nutzen.

Mit der Digitalisierung weichen vorherrschende Paradigmen – wie Produktzentrierung, Präsenz-Zusammenarbeit und hierarchische Strukturen – der Vision von datengetriebenen Geschäftsmodellen, digitalen, kollaborativen Ökosystemen und einer agilen, holokratischen Arbeitsweise mit flachen Hierarchien und selbststeuernden Teams. Die Zusammenarbeit wird durch den Einsatz von Softwarelösungen ermöglicht. Im digitalen Raum benötigt es neben adaptierten Führungskonzepten insbesondere ein digitales Kulturverständnis der beteiligten Unternehmen. Lean Empowerment ist ein wegweisender Ansatz für die Zusammenarbeit basierend auf kulturellen Werten. In Experten-Workshops wurden Ideen erarbeitet, wie diese Werte in einer digitalen Kultur und somit in einer globalen, digitalen Zusammenarbeit gelebt werden können. Dieser Beitrag stellt konkrete Lösungsansätze vor, woraus sich Anforderungen an das digitale Miteinander und insbesondere an eine Umsetzung innerhalb von IT-Strukturen und ...

Das sich im Aufbau befindliche dezentrale Datenökosystem Gaia-X unterstützt die Zukunftsfähigkeit der digitalen Datenwirtschaft in Europa. Aber wie können relevante Use Cases aus serviceorientierter Sicht in Gaia-X realisiert werden? Um diese Frage zu beantworten, wird in diesem Beitrag eine Methodik vorgestellt [1]. Darin werden föderierte Services auf der Basis von Use Cases in fünf Bearbeitungsschritten realisiert. IT-Experten, Softwareentwickler und Branchenanwender können das Modell nutzen, um das gemeinsame Vorgehen zur Realisierung von Use Cases mit Gaia-X und dem Ziel eines souveränen Datenaustauschs effizient zu koordinieren.

Digitale Plattformen haben sich in den letzten Jahren als ein zentraler Begriff im IT-Bereich etabliert. Aufgrund der großen Vielfalt an digitalen Plattformen, die auf dem Markt verfügbar sind, besteht nach wie vor ein Bedarf an einem klaren Vergleich anhand von Kriterien, der es Interessenten ermöglicht, diese Plattformen auszuwählen, zu verändern, zu betreiben und weiterzuentwickeln. Der folgende Beitrag leistet einen Beitrag zur Erleichterung dieses Vergleichs leisten, indem er eine systematische Literaturrecherche zu digitalen Plattformkonzepten im Kontext des industriellen Internets der Dinge (IIoT) für produzierende Unternehmen vornimmt und damit eine Grundlage für eine Reihe von Möglichkeiten zum effektiven Vergleich aktueller digitaler Plattformen und Ökosysteme schafft.