Modeling IT Availability Risks in Smart Factories

In the course of the ongoing digitalization of production, production environments have become increasingly intertwined with information and communication technology. As a consequence, physical production processes depend more and more on the availability of information networks. Threats such as attacks and errors can compromise the components of information networks. Due to the numerous interconnections, these threats can cause cascading failures and even cause entire smart factories to fail due to propagation effects. The resulting complex dependencies between physical production processes and information network components in smart factories complicate the detection and analysis of threats. Based on generalized stochastic Petri nets, the paper presents an approach that enables the modeling, simulation, and analysis of threats in information networks in the area of connected production environments. Different worst-case threat scenarios regarding their impact on the operational capability of a close-to-reality information network are investigated to demonstrate the feasibility and usability of the approach. Furthermore, expert interviews with an academic Petri net expert and two global leading companies from the automation and packaging industry complement the evaluation from a practical perspective. The results indicate that the developed artifact offers a promising approach to better analyze and understand availability risks, cascading failures, and propagation effects in information networks in connected production environments

Risk and Return Management in Digitized Value Networks

Die Digitalisierung ist einer der Megatrends unserer Tage, der alle Bereiche unserer Gesellschaft betrifft. Neben anderen Bereichen ist vor allem die Wirtschaft in besonderem Maße tiefgreifenden Veränderungen ausgesetzt, da der technologische Fortschritt und der technologisch getriebene Wettbewerb Industrieunternehmen zu ständigen Innovationen zwingt. Als Reaktion auf die dynamische digitale Transformation müssen Unternehmen ihre Geschäftsmodelle anpassen, in digitale Technologien investieren, neue Services auf der Grundlage hybrider Wertschöpfung entwickeln und in digitalisierten Wertschöpfungsnetzen operieren, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Gleichzeitig müssen Unternehmen neue Risiken im Zusammenhang mit digitalen Technologien, digitalisierten Wertschöpfungsnetzen und digitalen Geschäftsmodellen berücksichtigen, die durch die Zunahme informationsbasierter, komplexer Abhängigkeiten und unüberschaubaren Strukturen entstehen. Unternehmen, die in digitalisierten Wertschöpfungsnetzen tätig sind, benötigen daher geeignete Methoden und Prozesse für das Ertrags- und Risikomanagement. Hierzu untersucht die Dissertation Herausforderungen, spezifische Aspekte und Methoden des Ertrags- und Risikomanagements in digitalisierten Wertschöpfungsnetzen, um Unternehmen dabei zu unterstützen, die Chancen der Digitalisierung zu nutzen und gleichzeitig die damit verbundenen Risiken zu managen.Digitalization is one of the megatrends of our days affecting all areas of society in an unprecedented speed. Besides other areas, especially the business world experiences significant and rapid changes as technological advancements and technologically driven competition forces industrial companies to innovate constantly. In response to this dynamic digital transformation, companies have to adapt their business models, invest in digital technologies, develop new service offerings based on hybrid value creation, and engage in digitized value networks to retain competitiveness. At the same time, companies have to consider new risk associated with digital technologies, digitized value networks and digital business models due to the increase of information-based, complex dependencies and opaque structures. Therefore, companies engaged in digitized value networks require appropriate methods and processes for risk and return management. This doctoral thesis investigates challenges, specific aspects, and methods of risk and return management in digitized value networks to support companies in exploiting the opportunities offered by digitalization, while at the same time keeping the associated risks manageable

Risk and Return Management in Digitized Value Networks

Die Digitalisierung ist einer der Megatrends unserer Tage, der alle Bereiche unserer Gesellschaft betrifft. Neben anderen Bereichen ist vor allem die Wirtschaft in besonderem Maße tiefgreifenden Veränderungen ausgesetzt, da der technologische Fortschritt und der technologisch getriebene Wettbewerb Industrieunternehmen zu ständigen Innovationen zwingt. Als Reaktion auf die dynamische digitale Transformation müssen Unternehmen ihre Geschäftsmodelle anpassen, in digitale Technologien investieren, neue Services auf der Grundlage hybrider Wertschöpfung entwickeln und in digitalisierten Wertschöpfungsnetzen operieren, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Gleichzeitig müssen Unternehmen neue Risiken im Zusammenhang mit digitalen Technologien, digitalisierten Wertschöpfungsnetzen und digitalen Geschäftsmodellen berücksichtigen, die durch die Zunahme informationsbasierter, komplexer Abhängigkeiten und unüberschaubaren Strukturen entstehen. Unternehmen, die in digitalisierten Wertschöpfungsnetzen tätig sind, benötigen daher geeignete Methoden und Prozesse für das Ertrags- und Risikomanagement. Hierzu untersucht die Dissertation Herausforderungen, spezifische Aspekte und Methoden des Ertrags- und Risikomanagements in digitalisierten Wertschöpfungsnetzen, um Unternehmen dabei zu unterstützen, die Chancen der Digitalisierung zu nutzen und gleichzeitig die damit verbundenen Risiken zu managen.Digitalization is one of the megatrends of our days affecting all areas of society in an unprecedented speed. Besides other areas, especially the business world experiences significant and rapid changes as technological advancements and technologically driven competition forces industrial companies to innovate constantly. In response to this dynamic digital transformation, companies have to adapt their business models, invest in digital technologies, develop new service offerings based on hybrid value creation, and engage in digitized value networks to retain competitiveness. At the same time, companies have to consider new risk associated with digital technologies, digitized value networks and digital business models due to the increase of information-based, complex dependencies and opaque structures. Therefore, companies engaged in digitized value networks require appropriate methods and processes for risk and return management. This doctoral thesis investigates challenges, specific aspects, and methods of risk and return management in digitized value networks to support companies in exploiting the opportunities offered by digitalization, while at the same time keeping the associated risks manageable

Logistik: Transparenz, Sicherheit und Effizienz

Zur verbesserten Patientenversorgung in Krankenhäusern erforscht und entwickelt das Projekt Hospital 4.0 innovative Lösungen für Logistikprozesse. Hierzu werden während der Projektlaufzeit mit der Lager- und der Bettenlogistik zwei Referenzprozesse der beteiligten Kliniken Augsburg und Bayreuth analysiert, digitale Technologien pilothaft implementiert und spezielle Schulungskonzepte für das Krankenhauspersonal entwickelt

IIoT-basierte Geschäftsmodellinnovation im Industrie-Kontext: Archetypen und praktische Einblicke

Im Zeitalter digitaler Technologien beschränkt sich der Wettbewerb zwischen Industrieunternehmen nicht mehr nur auf klassische Produkt- und Serviceinnovationen. Vielmehr gewinnen neue digitale Geschäftsmodelle auf Basis des Industrial Internet-of-Things (IIoT) an Bedeutung, welche die Vernetzung physischer Produkte und die damit einhergehende Gewinnung und Verwertung relevanter Nutzungs- und Umweltdaten ermöglicht. Neue datenbasierte Geschäftsmodelle, wie zum Beispiel Pay-per-Use-Modelle oder Plattformen, entstehen. Da insbesondere im IIoT-Kontext ein umfassendes und praxisrelevantes Verständnis zu den damit einhergehenden Möglichkeiten der Geschäftsmodellentwicklung fehlt, beschäftigt sich dieser Beitrag mit IIoT-basierten Geschäftsmodellinnovationen im Industrie-Kontext. Zunächst werden sechs IIoT-basierte Geschäftsmodell-Archetypen vorgestellt, die im Rahmen des öffentlich geförderten Konsortialforschungsprojekts Transparenz in Produktionsprozessen (TRiP) mit sechs Industrieunternehmen aus verschiedenen Branchen identifiziert und evaluiert wurden. Auf Basis von zehn interdisziplinären Geschäftsmodellworkshops mit den Konsortialunternehmen werden zudem praxisrelevante Erkenntnisse über die Transformation vom Status Quo Geschäftsmodell hin zum IIoT-basierten Geschäftsmodell diskutiert und abgeleitet. Der Beitrag bietet Praktikern einen strukturierten Überblick zu den Möglichkeiten und Auswirkungen IIoT-basierter Geschäftsmodellinnovation sowie Ansatzpunkte für den Wandel hin zu IIoT-basierten Geschäftsmodellen

DEVELOPMENT OF DYNAMIC KEY FIGURES FOR THE IDENTIFICATION OF CRITICAL COMPONENTS IN SMART FACTORY INFORMATION NETWORKS

Informational risks in smart factories arise from the growing interconnection of its components, the increasing importance of real-time accessibility and exchange of information, and highly dynamic and complex information networks. Thereby, physical production more and more depends on functioning information networks due to increasing informational dependencies. Accordingly, the operational capability of smart factories and their ability to create economic value heavily depend on its information network. Thus, information networks of smart factories have to be evaluated regarding informational risks as a first prerequisite for subsequent steps regarding the management of a smart factory. In this paper, we focus on the identification of critical components in information networks based on key figures that quantitatively depict the availability of the information network. To enable analyses regarding dynamic effects, the developed key figures cover dynamic propagation and recovery effects. To demonstrate their applicability, we investigate two possible threat scenarios in an exemplary information network. Further, we integrated the insights of two expert interviews of two global companies in the automation and packaging industry. The results indicate that the developed key figures offer a promising approach to better analyse and understand informational risks in smart factory information networks