Big Data

Modellierung und Simulation bieten zahlreiche Vorteile, insbesondere in der Produkt- und Prozessentwicklung. Grafische Modelle etwa erleichtern die Darstellung von Sachverhalten und verdeutlichen Schwachstellen oder Potenziale. Erklärungsmodelle wiederum schaffen Klarheit über bestimmte Ereignisse. Insbesondere Digitale Zwillinge, IoT und Big Data als Konzepte und Technologien haben sich in den vergangenen Jahren stark entwickelt.

Unsere Untersuchung nutzt Tagesdaten zu Online-Aktivitäten auf der Jobbörse-Plattform der Bundesagentur für Arbeit und der internen Vermittlungssoftware VerBIS, umdie Suchintensität von Arbeitgebern und Arbeitsuchenden und - zum ersten Mal überhaupt- die Vermittlungsintensität der Arbeitsagenturen zu messen. Die Daten werden verwendet, um das Verhalten der Such- und Vermittlungsaktivitäten während der Corona-Pandemie 2020 zu untersuchen. Die Ergebnisse zeigen deutliche Effekte während der Krise. Such- und Vermittlungsaktivitäten sind deutlich eingebrochen und haben sich bis zuletzt noch nicht wieder vollständig erholt. Dies ist aber gerade im Hinblick auf den Arbeitsmarkt unumgänglich, damit sich neben dem bereits wieder normalisierten Entlassungsrisiko auch die Chancen auf Neueinstellungen weiter verbessern.

Mit People Analytics sind Big Data auf der Ebene des Personalmanagements angekommen. Die algorithmenbasierte Analyse personen- und personalbezogener Daten soll zu faktenbasierten Entscheidungen in einem bislang als ‚soft‘ angesehenen Bereich unternehmerischen Handelns führen. Der Beitrag analysiert die Ziele und Herausforderungen eines datengetriebenen Personalmanagements sowie mögliche Konsequenzen für die Beschäftigten und die betriebliche Arbeitspolitik.

In Deutschland wird Big-Data häufig mit Industrie 4.0 assoziiert. In Bezug auf China fokussieren einige Veröffentlichungen auf die rechtlichen und ethischen Aspekte des sogenannten Sozialkreditsystems, bieten aber wenig Überblick über generelle Aspekte von Big-Data in China. Dieser Beitrag hat es sich zur Aufgabe gemacht, einen umfassenderen Überblick über Facetten von Big-Data Entwicklungen in China zu geben, die seit circa sieben Jahren zu beobachten sind. Insbesondere werden Einblicke in anwendungsbezogener und politischer Hinsicht gegeben, welche mit zwei Fallstudien zu Maschinenbauherstellern und zu Big-Data Aktivitäten der Provinz Guizhou vertieft werden. Auf der wirtschaftlichen Ebene vergleicht dieser Aufsatz zudem Big-Data relevante Umsätze von den beiden Ländern.

Ein Kernelement von Industrie 4.0 und IoT ist die Möglichkeit zur Sammlung von extrem hohen Datenvolumina in Echtzeit [1]. Um damit Geschäftsprozessoptimierungen zu erreichen, ist es notwendig, Wissen aus diesen Daten zu generieren. Hierzu müssen Voraussetzungen bezüglich Infrastruktur und Organisation geschaffen werden. Dieser Beitrag beschreibt, wie mittels eines Knowledge-Discovery-Prozessmodells in der Produktionslogistik in Kombination mit dem Acatech-I-4.0 Referenzmodell ein Vorgehen abgeleitet werden kann, das mittels Data Analytics Vorteile von Industrie 4.0 systematisch in Geschäftsprozessen nutzbar macht.

Digitale Technologien, die u. a. Warenströme in Echtzeit lenken und vorausschauend disponieren, werden den Einkauf grundlegend verändern. Die digitale Transformation der Beschaffung wird häufig mit dem Begriff „Einkauf 4.0“ in Verbindung gebracht. Big Data und künstliche Intelligenz führen dabei dazu, dass viele operative Tätigkeiten zukünftig automatisiert durchgeführt werden. Die Fähigkeit, Bedarfe und Märkte analysieren zu können, ist daher eine künftige Kernkompetenz des Einkaufs - und nicht mehr der „Maschinenraum“ für die Prozessabwicklung von Bedarfsforderungen zu sein. Dieser Beitrag hebt die Relevanz digitaler Technologie für vernetzte Wertschöpfungsketten hervor, diskutiert ein Reifegradmodell für den Einkauf 4.0 und entwickelt eine Konzeption zur Nutzung der vielfältigen Potenziale von Big Data in Beschaffungsaktivitäten.

Angesichts der steigenden Marktdynamik wird die strategische Prozesssteuerung für Industrieunternehmen immer wichtiger. Da es hierfür bislang an einer einheitlichen und integrierten Plattform mangelte, ist mit Enterprise Opera-tional Intelligence eine neuartige Kategorie von Softwaresystemen entstanden. Sie richten die Big Data von Industrieunternehmen auf ihre Strategie und die strategiegerechte Wertschöpfungskette aus und können dazu auch unstrukturierte Produktionsdaten bis hin zu IoT-Daten in Echtzeit verarbeiten. Damit schaffen sie einen „Geschäftstomografen“, mit dem die Führungskräfte die Prozesse kontinuierlich auf Basis der Unternehmensstrategie steuern können. Sie erhalten die Möglichkeit, das operative Geschäft schnell auf neue Gegebenheiten anzupassen und im Bedarfsfall unmittelbar in das betriebliche Geschehen einzugreifen.

Erfolgsfaktoren, die Chinas Wirtschaftsboom lange beflügelt hatten, haben zunehmend ihre Antriebskraft verloren. In den letzten zwei Dekaden hat die Heranreifung wettbewerbsstarker indigener Technologieunternehmen in den IT-, Telekommunikation- und Softwarebranchen Chinas Plan industrieller Digitalisierung begünstigt, die das Land dringend benötigt, um ökonomisch zukünftig mehr auf Technologie und Innovation basierend und damit nachhaltiger weiter zu wachsen. Internet+ repräsentiert das derzeitig in der Wirtschaft, Politik und Medieninformation eifrig debattierte Konzept, das für die Digitalisierung in Chinas Industrien richtungsweisend sein soll. Dabei wird die Integration der Informationstechnologie mit anderen produzierenden Industriezweigen besonders hervorgehoben. Der Beitrag erläutert den Hintergrund, den Begriff und wirft einen Blick auf das Marktmodell sowie einige technische Aspekte von Internet+. Eine Fallstudie begleitet den „Ausflug“ nach China und gibt einen ...