Abschlussbericht KMU-innovativ: Verbundprojekt Titan Industrial DevOps Plattform für iterative Prozessintegration und Automatisierung

Unternehmensprozesse zu digitalisieren und dabei eine IT-Infrastruktur aufzubauen, ist komplex. Neue, zum Teil teure Technologien werden eingesetzt, jedoch fehlen erprobte Praktiken. Die daraus entstehende Komplexität lässt sich mit dem klassischen Projektmodell nur ungenügend adressieren. Klassische Planungen basieren auf Annahmen, die sich oft zu spät und als falsch erweisen. Mechanismen, den einmal geplanten Weg zum gesetzten Ziel zu korrigieren, bietet das traditionelle Projektmodell nur eingeschränkt. Ziel des titan-Projekts ist die Integration von Entwicklungswerkzeugen und Betriebs-Technologie in eine Software-Plattform. Kombiniert mit innovativen „Industrial DevOps“- Methoden soll die komplexe Aufgabe einer iterativen Systemintegration im industriellen Umfeld erheblich vereinfacht werden. Im titan-Projekt ist der Prototyp einer Software-Plattform entstanden, die es industriellen Anwendern erlaubt, diese Praktiken auf Problemstellungen der Digitalisierung anzuwenden. Neben Zielen wie Sicherstellung und Überprüfbarkeit von Qualität, Widerstandsfähigkeit und Skalierbarkeit ist die Eliminierung des Vendor-Lock-In ein zentraler Aspekt des Projekts. Insbesondere werden Prozessanpassungen durch die Anwender mittels Flow Based Automation ermöglicht, neue Softwareversionen und Veränderungen können am System routinemäßig in Betrieb genommen werden und domänenspezifische Komponenten können für komplexe Aufgaben genutzt und verwaltet werden. Im Rahmen einer Community wird die titan-Open-Source-Plattform weiterentwickelt. Die während des Projekts entstandenen Innovationen werden so verfeinert und in verschiedenen Bereichen angewendet. Die Erfahrungen aus Projekten fließen in die Software ein und werden innerhalb der Community verbreitet

Business Intelligence 2015 : Potenziale und Herausforderungen in der deutschsprachigen Schweiz

Studi

Entwicklung eines KI-basierten Portfoliomanagementsystems für Wohnungsunternehmen

Im Mittelpunkt der vorliegenden Dissertation steht die Entwicklung eines Rahmenkonzept für ein intelligentes Wohnimmobilien-Portfoliomanagementsystem, welches einen Übergang von einem herkömmlichen Management-Informationsystem zu einer ganzheitlichen Modellierung der Entscheidungsfindungsprozesse in einem Wohnungsunternehmen gewährleistet und die Entscheidungsträger auf mehreren Ebenen somit weitgehend ergänzt. Der Entwicklungsbedarf orientiert sich dabei an den benötigten Grad der Entscheidungsunterstützung, welcher sich aus der hohen Granularität eines Wohnungsportfolios, der Vielfältigkeit von wirkenden Einflussfaktoren sowie einer grundsätzlich hohen Entwicklungsdynamik auf dem Mietmarkt ergibt. Um die steigenden Anforderungen an die Informationsverfügbarkeit zu erfüllen, werden im Rahmen der Systementwicklung ausgewählte Ansätze aus dem Bereich Künstliche Intelligenz untersucht und implementiert. Dabei werden die theoretischen Methoden und Modelle des Immobilienmanagements schrittweise mit den Instrumenten der Wirtschaftsinformatik verknüpft. Die Erarbeitung der Systemkonzeption erfolgt in mehreren aufeinander aufbauenden Schritten. Zunächst wird eine umfassende Analyse der wohnungswirtschaftlichen Portfoliomanagementaufgaben vorgenommen. Diesbezüglich werden die Spezifik der Assetklasse Wohnimmobilien, die zur Verfügung stehenden Diversifikationspotenziale sowie das grundsätzliche Handlungs- und Entscheidungsspektrum, welche der wohnungsunternehmerischen Wertschöpfung zugrundeliegen, diskutiert. Im Ergebnis wird ein spezifischer Erklärungsansatz, welcher das wohnungswirtschaftliche Portfoliomanagement als eine eigenständige Disziplin charakterisiert, formuliert. In dem zweiten Teil der Arbeit erfolgt die Ableitung konkreter Anforderungen an ein effizientes Portfoliomanagementsystem. In diesem Zusammenhang werden einerseits die vorhandenen Systeme aus der methodischen und der technologischen Perspektive ausgewerten. Andererseits werden die Weiterentwicklungspotenziale identifiziert und auf deren Umsetzbarkeit geprüft. Es werden dabei sukzessive die Vorgaben für das iWIPMS abgeleitet und in Bezug auf die Systemfunktionen und die Systemarchitektur konkretisiert. Die Effizienz der Systemfunktionen hängt unmittelbar von der Ausgestaltung der methodischen Basis, auf welcher dieses beruht, ab. Im vorliegendan Fall zählen dazu die im Unternehmen etablierte Managementmethodik sowie die in diesem Zusammenhang angewendeten Entscheidungsmodelle und Analyseinstrumente. So wird in dem dritten Teil ein integrativer Portfoliomanagementansatz erarbeitet, welcher eine umfassende Modifikation des Shareholder-Value-Ansatzes darstellt. Dies soll in erster Linie zur ganzheitlichen Operationalisierung der wohnungswirtschaftlichen Wertschöpfung in dem System sowie zu der Verknüpfung der Asset- und Ressourcenallokation im Rahmen der Portfolioanalyse, -planung, -steuerung und -kontrolle dienen. Ein einheitliches, für die wohnungswirtschaftliche Anwendung konstruiertes Kennzahlensystems, welches sowohl die unmittelbar immobilienbezogenen Parameter als auch die interdisziplinär relevanten Kenngrößen integriert, soll dabei eine logische Grundlage für die Umsetzung der agentenbasierten Modellierung innerhalb des Systems darstellen. Mit der Entwicklung eines agentenbasierten Modells beschäftigt sich der vierte Arbeitsteil. Hierbei liegt der Diskussionsschwerpunkt auf der Implementierung eines Selbststeuerungsmechanismus für ein Wohnimmobilienportfolio, welches sich an die ausgewählten Merkmale der Organisation eines Wohnungsunternehmens orientiert. In diesem Zusammenhang wird eine verteilte Agentenarchitektur entworfen, in der sowohl die symbolischen als auch die neuronalen KI-Ansätze implementiert werden können. Abschließend werden ausgewählte Aspekte der praktischen Umsetzung des Systems erörtert.:Inhaltsverzeichnis Vorwort I Abbildungsverzeichnis VIII Tabellenverzeichnis XI Abkürzungsverzeichnis XII 1. Abschnitt: Portfoliomanagement in einem wohnungswirtschaftlichen Kontext 1 A. Immobilienwirtschaftliche Erklärungsansätze 2 B. Berücksichtigung der wohnungswirtschaftlichen Besonderheiten 5 I. Assetklasse Wohnimmobilie 5 a) Substanzielle Eigenschaften 5 b) Eigenschaften als Kapitalanlage 6 II. Wohnimmobilienportfolio 7 a) Diversifikationspotenziale 8 b) Wechselwirkungen 9 III. Wohnungsunternehmen 11 a) Schwerpunkte der Geschäftstätigkeit 11 b) Wertschöpfungsprozess 12 C. Definitorische Konkretisierung 14 I. Aufgaben des Portfoliomanagements in einem Wohnungsunternehmen 15 a) Intradisziplinäre Funktionsbereiche 15 1. Portfolioanalyse 15 2. Portfolioplanung 17 3. Portfoliosteuerung 18 4. Ergebniskontrolle 19 b) Interdisziplinäre Schnittstellen 20 1. Unternehmensplanung 20 2. Rechnungswesen 21 3. Risikomanagement 22 4. Organisationsmanagement 23 5. Finanzmanagement 23 6. Service-Management 24 II. Portfolioperformance als Ergebnis der Managemententscheidungen 25 a) Entscheidungsprozess 25 b) Entscheidungsstrukturen 27 1. Immobilienbezogene Entscheidungen 28 2. Komplementäre Entscheidungen 29 2. Abschnitt: Entwicklungsvorgaben für ein intelligentes Wohnimmobilien-Portfoliomanagementsystem (iWIPMS) 31 A. Entwicklungspotenziale der Management-Informationssysteme 31 I. Methodische Weiterentwicklung 32 a) Portfoliomanagementansatz 32 1. Qualitativer Ansatz 32 2. Quantitativer Ansatz 34 b) Entscheidungsmodell 37 c) Analyseinstrumente 39 II. Technologische Weiterentwicklung 41 a) Systemübergreifende Datenintegration 41 b) Automatisierung der Entscheidungsfindung 43 B. Transformation zu einem wissensbasierten System 45 I. Funktionsweise eines WBS im Portfoliomanagement 46 II. Künstliche Intelligenz als Systembestandteil 48 a) Systemtheoretische Perspektive 48 1. Kriterien eines intelligenten Systems 50 2. Klassifizierung der KI-Formen 51 i) Symbolbasierte KI 52 ii) Konnektionistische KI 54 iii) Neuro-symbolische KI 59 b) Anwendungsbezogene Perspektive 63 1. Intelligente Agenten 63 2. Agentenbasierte Modellierung 64 C. Formalisierung der Systementwicklungsvorgaben 65 I. Systemaufgaben 66 II. Systemarchitektur 68 3. Abschnitt: Methodisches Rahmenkonstrukt eines iWIPMS 70 A. Leitansatz der wertorientierten Unternehmenssteuerung 70 I. Grundkonzept Shareholder-Value 70 II. Wohnungswirtschaftliche Anpassung 72 B. Modifikation zum integrativen Portfoliomanagement 75 I. Zielsystem 76 a) Interpretation des Spitzenzielwertes 77 b) Zielkonformität im Entscheidungsprozess 81 II. Rechenmodell 85 a) Berechnungsverfahren 85 b) Diskontierungszinssatz 88 c) Cashflow 92 1. Zuordnungsprinzip 92 2. Strukturelle Zusammensetzung 94 (1) Aperiodischer Cashflow 95 (2) Periodischer Cashflow 97 III. Kennzahlensystem 100 a) Steuerungsrelevante Basiskennzahlen 102 1. Immobilienbezogene Steuerungsparameter 103 i) Operativer Betrieb 103 ii) Investitionstätigkeit 109 iii) Desinvestitionstätigkeit 112 2. Ressourcenbezogene Steuerungsparameter 114 i) Finanzierung 114 ii) Organisation 116 iii) Steuerlast 120 b) Prognoselogik 122 c) Prognoserelevante Einflussfaktoren 123 1. Immobiliensubstanz 123 i) Standortqualität 124 ii) Gebäudequalität 124 2. Marktlage 126 i) Angebotsumfang 126 ii) Nachfrageumfang 127 3. Unternehmenspotenziale 129 i) Wettbewerbsposition des Portfolios 130 ii) Unternehmensbonität 131 C. Wertsteuerung im Portfoliomodell 132 I. Standardisierung der Angebotspalette 132 II. Standardisierung der immobilienbezogenen Handlungsstrategien 135 a) Investitionsstrategie 135 b) Instandhaltungsstrategie 136 c) Vermietungsstrategie 138 III. Objektselektion 139 4. Abschnitt: Umsetzung der agentenbasierten Architektur im Inferenzmechanismus des iWIPMS 142 A. Zentrale Modellierungsprämissen 142 I. Umgebungsmodell 143 a) Modellelemente 144 b) Parametrisierung 148 1. Umgebungseigenschaften 148 2. Umgebungszustände 149 c) Modelldynamik 152 II. Agentenstruktur 155 a) Hierarchie 156 b) Koordination 158 c) Portfoliomanagementzyklus 161 1. Bottom-Up-Phase 163 2. Top-Down-Phase 164 3. Abstimmungsphase 164 B. Funktionsprinzip der einzelnen Agenten 165 I. Logikbasierte Komponente 166 II. Neuronale Komponente 169 5. Abschnitt: Implementierung des Systems 174 A. Organisatorische Herausforderungen 174 B. Technologische Herausforderungen 175 I. Lernprozess 176 a) Training der neuronalen Netze 176 b) Lernen im BDI-Kontext 177 II. Datengrundlage 178 Schlussbemerkung VIII Thesen X Quellenverzeichnis XIV Index XLVI Eidesstattliche Erklärung

Digitales Assistenzsystem für das Product Lifecycle Management - Analyseansatz mit Fokus auf IT-Schnittstellen

Die Digitalisierung ist die treibende Kraft der aktuellen Entwicklungen unter dem Schlagwort Industrie 4.0. Heterogene und dezentral entstandene IT-Systeme in Unternehmen zu vernetzen ist derzeit eine der Hauptheraus-forderung in der Industrie. Erst auf Grundlage dieser Basis können Prozesse automatisiert und vernetzt realisiert werden. Besonders die Schnittstellen zwischen den IT-Systemen bilden eine Schlüsselrolle. Um diese effizienter zu gestalten, ist im Rahmen dieser Dissertation eine Methode vorgestellt, die Verantwortliche im Bereich der Digitalisierung unterstützt. In der vorliegenden Arbeit wurde ein Ansatz zum IT-Schnittstellenmanagement entwickelt. Als Ausgangspunkt wurden die Aspekte des Produktlebenszyklusmanagements untersucht. Aufbauend auf den Erkenntnissen wurde ein Digitales Assistenzsystem (DAs) entwickelt. „DAs“ ist eine Methodik für die Analyse einer IT-Systemlandschaft mit Fokus auf die IT-Schnittstellen. Durch die Analyse können Schnittstellenpo-tenziale und Workflows identifiziert werden. Des Weiteren können IT-Systeme hinsichtlich monetären und nicht- monetären Faktoren verglichen werden. Die Methode ist mithilfe der IT-Systemlandschaft im Industrie 4.0 Collaboration Lab am Institut für Informationsmanagement im Ingenieurwesen verifiziert und validiert

«Dipl. Informatiker:in HF» : Bildungsbedarfsanalyse zur Überprüfung der Praxisorientierung des Lehrgangs

Es gibt einen Mangel an ICT-Fachkräften in der Schweiz. Bis im Jahr 2030 ist mit einem Bedarf an 119’700 ICT-Fachkräften zu rechnen – es besteht ein zusätzlicher Bildungsbedarf von etwa 38’300 Fachkräften. Um diesen Bildungsbedarf decken zu können, spielen die Höheren Fachschulen eine wichtige Rolle. Die Bildungsinstitution HSO will neu den Lehrgang «Dipl. Informatiker:in HF» anbieten. Um praxisorientierte Aus- und Weiterbildungen entwickeln zu können, muss bekannt sein, welche Kompetenzen Unternehmen von ICT-Fachkräften erwarten. Im Rahmenlehrplan sind diese Kompetenzanforderungen an die Absolventinnen und Absolventen des Lehrgangs definiert. Das Ziel der vorliegenden Untersuchung war es, zu eruieren, inwieweit die im Rahmenlehrplan «Dipl. Informatiker: in HF» definierten Kompetenzanforderungen an ICT-Fachkräfte mit den Anforderungen des Schweizer Arbeitsmarkts bereits übereinstimmen und wo noch Anpassungsbedarf besteht. Für die Untersuchung wurde eine Bildungsbedarfsanalyse durchgeführt. Sie basierte auf einer Auswertung der Fachliteratur und der Analyse von 54 Online-Stelleninseraten mit insgesamt 747 Kompetenzanforderungen. Diese wurde mittels Text Mining unter Verwendung der Programmiersprache Python in der Entwicklungsumgebung Jupyter Notebook durchgeführt. Die Analyseergebnisse wurden anschliessend durch ein Experteninterview erweitert und validiert. Die Untersuchung ergab, dass die Kompetenzanforderungen im Rahmenlehrplan mit denjenigen auf dem Schweizer Arbeitsmarkt vor allem in fünf Punkten nicht übereinstimmen: Datenanalyse/-wissenschaft; Entwickeln/Durchführen, Anwenderbetreuung/Service- Administration/Systemmanagement, Management von Geschäftsbeziehungen, Anwendungs- und Produktorientierung. Der Bildungsinstitution HSO wird auf dieser Basis für die Konzeption des Lehrgangs «Dipl. Informatiker:in HF» konkret unter anderem empfohlen: Ein Qualifikationsprofil, das Kompetenzen auf Arbeitssituationen bezieht; ein daraus abgeleiteter Lernzielkatalog; eine diversifizierte und praxisorientierte Modulplanung

Design of a procedure model for the execution of process-orientated PLM-projects in medium sized companies

In der vorliegenden Arbeit wird nach der Definition der wichtigsten Begriffe im Kontext des PLM-Themas zunächst dessen Komplexität herausgearbeitet. Als wichtiger Aspekt eines PLM-Projektes wird der interdisziplinäre Charakter des Themas, der sowohl wirtschaftswissenschaftliches als auch ingenieurwissenschaftliches know how erfordert, herausgestellt. Eine durchgeführte IST-Analyse zeigt auf, dass die in mittelständischen Unternehmen oft anzutreffende Situation von historisch gewachsenen Anwendungen und Prozessen geprägt ist. Im weiteren Verlauf der Abhandlung werden die an die zum Einsatz kommenden PLM-Komponenten zu stellenden Anforderungen betrachtet, was unter den üblichen Aspekten der Daten, Prozesse, Menschen, Prozessintegration, IT-Systeme und der Organisation erfolgt. Auf dieser Basis wird daraus das eigentliche Vorgehensmodell als Matrix entwickelt, in welcher Projekt-Phasen und Projekt-Themen dargestellt werden. Eine Besonderheit des Vorgehensmodells besteht darin, dass die Phasen nicht nur linear abgearbeitet werden. Durch eine Schleifenbildung (Iteration) von der Lösungsidee zurück in die Prozessanalyse kann ein besseres Ergebnis erzielt werden, als dies bei sequenzieller Abarbeitung zu erwarten ist. Die erarbeiteten Themen gliedern die anstehenden Aufgaben in einer strukturierten Art und Weise. Die Zusammenführung und die Bewertung in einer Matrix ermöglicht einerseits Aussagen bezüglich der erforderlichen Kompetenzen in einer bestimmten Projektphase, sodass ein optimal zusammengesetztes Team gebildet werden kann und andererseits ergibt sich daraus bei umgekehrter Lesart der zeitlich zu erwartende Bedarf einer bestimmten Kompetenz während des Projektverlaufs. Das Vorgehensmodell wird bereits in einem Projekt praktisch erprobt, und hat sich als Ziel führende Methode erwiesen. Der ganzheitliche Ansatz, der nicht nur die rein technischen Themen adressiert, sondern vor allem auch einen hohen Wert auf die unternehmenskulturellen Aspekte der Einführung eines PLM-Konzeptes legt, erweist sich dabei als sehr nützlich. Es hat sich gezeigt, wie wichtig die interdisziplinäre und bereichsübergreifende Zusammenarbeit für das Vorantreiben der PLM-Philosophie ist. So konnte bewiesen werden, dass ein mit dem erarbeiteten Vorgehensmodell vorangetriebenes Projekt sehr Erfolg versprechend verläuft, da weder der ingenieurwissenschaftliche Aspekt von PLM in Form der „Technik“ noch der wirtschaftswissenschaftliche Aspekt in Form der reinen „Organisations- und Prozessbehandlung“ überbetont wird. PLM-Projekte haben durch ihren vorgegebenen Inhalt einen stark integrativen Charakter, und dies muss sich auch in der Bearbeitung der Projekte niederschlagen

Model-based condition and process monitoring based on socio-cyber-physical systems

Die produzierende Industrie strebt im Rahmen der vierten industriellen Revolution, Industrie 4.0, die Optimierung der klassischen Zielgrößen Qualität, Kosten und Zeit sowie Ressourceneffizienz, Flexibilität, Wandlungsfähigkeit und Resilienz in globalen, volatilen Märkten an. Im Mittelpunkt steht die Entwicklung von Smart Factories, in denen sich relevante Objekte, Produktions-, Logistik- und Informationssysteme sowie der Mensch vernetzen. Cyber-physische Systeme (CPS) tragen als sensorisierte und aktorisierte, resiliente und intelligente Gesamtsysteme dazu bei, Produktionsprozesse und -maschinen sowie die Produktqualität zu kontrollieren. Vordergründig wird die technische Komplexität von Produktionssystemen und damit auch zugehöriger Instandhaltungsprozesse durch die Anforderungen an deren Wandlungsfähigkeit und den zunehmenden Automatisierungsgrad ansteigen. Heraus-forderungen bei der Entwicklung und Implementierung von CPS liegen in fehlenden Interoperabilitäts- und Referenzarchitekturkonzepten sowie der unzureichend definierten Interaktion von Mensch und CPS begründet. Sozio-cyber-physische Systeme (Sozio-CPS) fokussieren die bidirektionale Interaktion von Mensch und CPS und adressieren diese Problemstellung. Gegenstand und Zielstellung dieser Dissertationsschrift ist die Definition von Sozio-CPS in der Domäne der Zustands- und Prozessüberwachung von Smart Factories. Untersucht werden dabei Nutzungsszenarien von Sozio-CPS, die ganzheitliche Formulierung von Systemarchitekturen sowie die Validierung der entwickelten Lösungsansätze in industriellen Anwendungsszenarien. Eine erfolgreiche Umsetzung von Sozio-CPS in drei heterogenen Validierungsszenarien beweist die Korrektheit und Anwendbarkeit der Lösungsansätze.Within the scope of the fourth industrial revolution, Industry 4.0, the manufacturing industry is trying to optimize the traditional target figures of quality, costs and time as well as resource efficiency, flexibility, adaptability and resilience in volatile global markets. The focus is on the development of smart factories, in which relevant objects and humans are interconnected . Cyber-physical systems (CPS) are used as sensorized and actuatorized, resilient and intelligent overall systems to control production processes, machines and product quality . The technical complexity of production systems and their associated maintenance processes are rising due to the demands on their adaptability and the increasing automation. Challenges in the development and implementation of CPS include the lack of interoperability and reference architecture concepts as well as the insufficiently defined interaction of people and CPS. Socio-cyber-physical systems (Socio-CPS) focus on bidirectional interaction of humans and CPS to address this problem. The scope and objective of this dissertation is to define Socio-CPS in the condition and process monitoring of smart factories. This dissertation utilizes scenarios of Socio-CPS, holistically defines system architectures and validates the solutions developed in industrial applications. The successful implementation of Socio-CPS in three heterogeneous validation scenarios proves the correctness and applicability of the solutions

Digitale Transformation und öffentliche Sicherheit

Die vorliegende Studie hat sich mit den vielfältigen Facetten des digitalen Wandels und dessen Auswirkungen auf die öffentliche Sicherheit befasst. Sie hat dabei vor allem die Funktionsfähigkeit kritischer Infrastruktursysteme in den Mittelpunkt gerückt und die Frage diskutiert, wie Individuen und Organisationen mit den Unsicherheiten und Risiken umgehen, die sich aus dem digitalen Wandel und dem Mitwirken autonomer Technik ergeben. Dabei standen die Digitalisierung des privaten und des beruflichen Alltags (Kapitel 2) sowie das Risikomanagement in Organisationen, die kritische Infrastruktursysteme betreiben (Kapitel 3) im Mittelpunkt. Daneben wurde die Frage diskutiert, wie eine nachhaltige Transformation kritischer Infrastruktursysteme aussehen könnte (Kapitel 4) und welche Möglichkeiten der operativen Steuerung, aber auch der politischen Regulierung sich in der Echtzeitgesellschaft eröffnen (Kapitel 5). Um die Auswirkungen der Digitalisierung auf die öffentliche Sicherheit zu bewerten, wurden in allen Kapiteln die Ergebnisse empirischer Studien herangezogen, und zwar sowohl Fallstudien und Befragungen als auch Simulationsexperimente, die mit agentenbasierten Modellen durchgeführt wurden und die einzige Methode darstellen, mit deren Hilfe man einen Blick in die Zukunft werfen kann. Eine Auswirkung der Digitalisierung besteht in der enormen Beschleunigung und Verdichtung sämtlicher Prozesse in Wirtschaft und Gesellschaft. Gestützt auf eine große Menge verfügbare Daten, finden viele Prozesse, die früher Stunden oder Tage gedauert haben, nunmehr in Echtzeit statt. Damit verschwimmen die Grenzen von Planung und Handlung; denn es ist nunmehr möglich, ad hoc zu planen und mehrere Prozesse parallel stattfinden zu lassen, statt sie – wie früher – sequenziell nacheinander abzuarbeiten Mit der umfassenden Datafizierung greift eine Logik der Kontrolle um sich, die ursprünglich aus dem Bereich Militär und Logistik stammt, nun aber in andere Bereiche wie Arbeit und Produktion, Transport und Verkehr, aber auch Gesundheit und Freizeit transferiert wird. Sämtliche Prozesse werden nun digital erfasst und können vermessen und mit Blick auf Optimierungsmöglichkeiten bewertet werden. Die Digitalisierung der Welt ist Teil einer Sicherheitsstrategie, die Unsicherheiten zu bewältigen und Risiken durch Kontrolle und Überwachung zu vermeiden versucht, damit aber zugleich auch Spielräume einengt, die einerseits eine Ressource für flexibles Handeln sind, andererseits aber auch Freiheiten beinhalten, die durch datengetriebene Prozesse tendenziell eingeschränkt werden. Die prekäre Balance von Autonomie und Kontrolle, die Teil unserer freiheitlichen Gesellschaft ist, droht so aus dem Gleichgewicht zu geraten. Ein wesentlicher Teil des Diskurses über die Risiken der Digitalisierung dreht sich um Fragen des Datenmissbrauchs und des Schutzes der Privatsphäre. So wichtig dieser Diskurs ist und so dringlich Lösungen für die anstehenden Probleme gefunden werden müssen, so wichtig ist es aber auch, den Blick auf die neuartigen Möglichkeiten der Echtzeit- Steuerung komplexer sozio-technischer Systeme zu werfen. Hier liegt ein gewaltiges Potenzial, das sich mit der Digitalisierung und Vernetzung der Prozesse in komplexen Systemen ergibt. Die Echtzeit-Steuerung verknüpft Elemente der zentralen Planung der dezentralen Selbstkoordination; sie findet in der Praxis bereits Anwendung (beispielsweise im Bereich Verkehrsteuerung), während das theoretische Verständnis dieses neuen Governance-Modus noch kaum entwickelt ist. Auch die Frage, wie eine intelligente politische Steuerung der Echtzeitgesellschaft aussehen könnte, ist noch weitgehend ungeklärt. Die Rolle des Staates besteht darin, dafür zu sorgen, dass die Funktionsfähigkeit kritischer Infrastruktursysteme aufrechterhalten wird. Aber er kann dies nicht mehr mit klassischen obrigkeitsstaatlichen Instrumenten tun, sondern er muss neue Formen einer intelligenten Steuerung und Regulierung entwickeln, die der Komplexität der Echtzeitgesellschaft gerecht werden

Multikonferenz Wirtschaftsinformatik (MKWI) 2016: Technische Universität Ilmenau, 09. - 11. März 2016; Band III

Übersicht der Teilkonferenzen Band III • Service Systems Engineering • Sicherheit, Compliance und Verfügbarkeit von Geschäftsprozessen • Smart Services: Kundeninduzierte Kombination komplexer Dienstleistungen • Strategisches IT-Management • Student Track • Telekommunikations- und Internetwirtschaft • Unternehmenssoftware – quo vadis? • Von der Digitalen Fabrik zu Industrie 4.0 – Methoden und Werkzeuge für die Planung und Steuerung von intelligenten Produktions- und Logistiksystemen • Wissensmanagemen