Page 199 - Handbuch Digitalisierung (2. Ausgabe)

HANDBUCH DIGITALISIERUNG Kapitel 3.6 / Data Science die Anforderungen an Menschen, die Produk- tionsprozesse in IIOT-ausgerüsteten Produkti- onsstraßen steuern, stark anwachsen, müssen diese Menschen mit neuartigen Lernsystemen ausgestattet werden, die ihnen erlauben, situa- tiv und individuell am Ort des (Produktions-) Geschehens die Lerneinheit abrufen zu können, die gerade benötigt wird, um bspw. Fehler, die in der neuen IIOT-gestützten Produktion auf- treten, schnell beseitigen zu können. Über die Produktionsstandort-übergreifende Sammlung von Daten (Big Data) können für wiederkeh- rende Fragestellungen bereits im Vorfeld Lern- einheiten angelegt werden, die den Menschen vor Ort helfen. Welchen Stellenwert nehmen das IoT und IIoT ein, wenn es um zukün ige datenba- sierte Geschä smodelle geht? Im Zusammenhang mit dem IoT und IloT rückt das Konzept des Ökosystems in den Vordergrund. Hier reden wir über mit Senso- ren ausgestattete Endgeräte, die digitale Daten generieren und miteinander austauschen. Ge- genstände und Prozesse, die zuvor keine Da- ten generiert haben, werden auf einmal zu Da- tenlieferanten. Damit ist die IoT-Technologie, wie auch die zuvor thematisierte KI, ein wei- terer technischer Enabler für datenbasierte Geschä smodellinnovationen. Mit den neuen Datenkontingenten werden die bestehenden unternehmerischen Ressourcen angereichert und es entstehen neue Bedarfe für Analyse- Tools, die aus Rohdaten handlungsrelevan- tes Wissen generieren. Vielfach bewegen wir uns hier im Bereich der Optimierung, vor al- lem in B2B-Bereichen wie der Logistik. Aber auch im privaten Bereich ist das IoT bereits angekommen, in Form von Sel racking und Smarthome-Devices. Smartwatches und an- dere Wearables sind längst in unserer Gesell- scha etabliert – eingebettet in ein Ökosystem digitaler Dienstleistungen. Wie können in Unternehmen durch Design inking innovative IoT-Ideen entstehen? Ein Kernprinzip von Design inking ist im- mer seine Ergebniso enheit und die konse- quente Fokussierung auf die Verwender/Nut- zer. Das begünstigt zunächst innovative Ideen in allen Industrien, weil vor allem der Prozess im Vordergrund steht und nicht so sehr die einzelne Branche oder die ihr zugrunde lie- gende Technologie. Dies kann als Stärke und als Schwäche auslegt werden. Für uns ist des- halb die wirklich spannende Frage in diesem Zusammenhang, inwiefern sich die Design- inking-Methodik durch die Einbindung großer Datenmengen erweitern lässt, um die spezi scheren Anforderungen von neuen da- tenbasierten Geschä smodellen zu erfüllen. Diesbezüglich gibt es in Deutschland schon erste Vorreiter, die sich z. B. auf Data inking spezialisieren, und auch unsere Forschungs- gruppe am Weizenbaum-Institut für die ver- netzte Gesellscha – Das Deutsche Internet- Institut beschä igt sich mit dieser Frage. Inwieweit können Ausgründungen etablier- ter Unternehmen neue unternehmerische Strukturen für die Entwicklung datenba- sierter Geschä smodelle scha en? Eine Ausgründung bietet neuen Ideen Platz zum Reifen. Das ist immer dann sinnvoll, wenn innerhalb einer Organisation neue un- ternehmerische Ideen generiert werden, die im derzeitigen Kerngeschä keinen Platz n- den, es entstehen Spin-o s. Mit dieser orga- nisatorischen und o auch räumlichen Tren- nung werden Innovationen davor bewahrt, 199 Herausforderungen