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Through mandatory ESG (environmental, social, governance) reporting large companies must disclose their ESG activities showing how sustainability risks are incorporated in their decision-making and production processes. This disclosure obligation, however, does not apply to small and medium-sized enterprises (SME), creating a gap in the ESG dataset. Banks are therefore required to collect sustainability data of their SME customers independently to ensure complete ESG integration in the risk analysis process for loans. In this paper, we examine ESG risk analysis through a smart science approach laying the focus on possible value outcomes of sustainable smart services for banks as well as for their (SME) customers. The paper describes ESG factors, how services can be derived from them, targeted metrics of ESG and an ESG Service Creation Framework (business ecosystem building, process model, and value creation). The description of an exemplary use case highlighting the necessary ecosystem for service creation as well as the created value concludes the paper.
Smart services disrupt business models and have the potential to stimulate the circular economy transition of regions, enabling an environmentally friendly atmosphere for sustainable and innovation-driven growth of regions. Although smart services are powerful means for deploying circular economy goals in industrial practices, there is little systematic guidance on how the adoption of smart services could improve resource efficiency and stimulate smart regional innovation-driven growth, enabled through circular design. Implemented in the scope of Vorarlberg’s smart specialization strategy, this paper contributes to the literature on the circular economy and regional innovation-driven growth by assessing critical factors of the value creation and value capture implemented within the scope of the quadruple helix system. By identifying the main challenges and opportunities of collaborative value creation and value capture in setting-up smart circular economy strategies and by assessing the role of innovation actors within the quadruple helix innovation system, the study provides recommendations and set of guidelines for managers and public authorities in managing circular transition. Finally, based on the analysis of the role of actors in creating shared value and scaling-up smart circular economy practices in the quadruple helix innovation systems, the paper investigates the role of banks as enablers of circular economy innovation-driven regional growth and smart value creation.
Purpose: Although there is an apparent potential in using data for advanced services in manufacturing environments, SMEs are reluctant to share data with their ecosystem partners, which prevents them from leveraging this potential. Therefore, the purpose of this paper is to analyse the reasons behind these resistances. The argumentation paves the way for elaborating countermeasures that are adequate for the specific situation and the typical capabilities of SMEs.
Design/Methodology/Approach: The analysis is based on literature research and in-depth interviews with management representatives of 15 companies in manufacturing service ecosystems. Half of these are manufacturers and the other half technology or service providers for manufacturers. They are SMEs or partly larger companies operating in structures that are typical for SMEs.
Findings: Data sharing hurdles are investigated in the five dimensions, 1. quantifying the value of data, 2. willingness to share data and trust, 3. organizational culture and mindset, 4. legal aspects, and 5. security and privacy. The ability to quantify the value of data is a necessary but not sufficient precondition for data sharing, which must be enabled by adequate measures in the other four dimensions.
Originality/Value: The findings of this empirical study and the solution approach provide an SME-specific framework to analyze hurdles that must be overcome for sharing data in an ecosystem.
Manufacturing SMEs can apply the framework to overcome the hurdles by specific insights and solution approaches. Furthermore, the analysis illustrates the future research direction of the project towards a comprehensive solution approach for data sharing in a manufacturing ecosystem.
Small and medium-sized enterprises often face resource deficits and there- fore depend on cooperating with other actors to stay innovative in a competitive environment. Establishing and maintaining actual co-creation and service inter- action strategies however is challenging. A reason for this is the complexity of finding methodologies and tools to create valuable outcome and the lack of knowledge of collaboration toolsets, also in virtual environments. This paper introduces an Innovation-Method-Framework consisting of innovation methods for increased service interaction and value co-creation among service stakeholders. Also, toolsets for the framework’s practical application are provided.
In 2021, a prominent Austria dairy producer suffered from an IT attack and was completely paralysed. Without clearly defined mitigation measures in place, major disruptions were caused alongside the whole supply chain, including logistics service providers, governmental food safety bodies, as well as retailers (i.e., supermarkets and convenience stores). In this paper, we ask the question how digitisation and digital transformation impact IT security, especially when considering the complex company ecosystems of food production and food supply chains in Austria. The problem statement stems from a gap in knowledge of key differences in approaches towards IT security, resilience, risk management and especially business interfaces between food suppliers, supermarkets, distributors, logistics and other service providers. In order to answer related research questions, firstly, the authors conduct literature research, and highlight common guidelines and standardisation as well as look at state-based recommendations for critical infrastructure. In a second step, the paper describes a quantitative and qualitative survey with Austrian food companies (producers and retailers) which is described in detail in the paper. A description of recommended measures for the industry, further steps, as well as an outlook conclude the paper.
Das Forschungsprojekt Data Sharing Framework untersuchte Data Sharing im Kontext von datenbasierten Services und Produkten in Ökosystemen aus fünf Perspektiven: Kultur, Vertrauen, Wert, Recht & Governance, Sicherheit. Die Forschungsergebnisse bestätigen die Relevanz dieser Perspektiven und es hat sich gezeigt, dass diese Aspekte sowohl Barrieren als auch Treiber für Datennutzung und -austausch zwi- schen Unternehmen darstellen.
Ausgangspunkt waren die folgenden forschungs- und praxisleitenden Annahmen:
• These 1: KMU können durch die Nutzung und das
Teilen von Daten Mehrwerte in Form neuer Produkte und Services generieren. Aus wissenschaftlicher Sicht liegt der Fokus des Themas Daten und Data Science bisher überwiegend auf der technischen Umsetzung datenintensiver Geschäftsmodelle und Kooperationen durch die Unternehmen.
• These 2: Die technische Umsetzung ist eine notwendige Bedingung für die datenbasierte Leistun- gen, sie reicht jedoch nicht aus, um eine Kooperations- und Teilbereitschaft bei KMU hinsichtlich ihrer Daten (Daten-Teilbereitschaft) auszulösen. Zahlreiche Stakeholder zögern, Daten zu teilen, vor allem in einem grenzüberschreitenden Kontext, wie z.B. in der Programmregion.
• These 3: KMU benötigen Data Access und Data Trust Strukturen, um mögliche Kooperationspotenziale tatsächlich zu heben. Dies erfordert u.a. gemeinsa- me Standards, ein annäherndes Verständnis vom Wert der Daten, Data-Governance in Kombination mit zu definierenden Trust-Standards, welche die erforderliche formelle und informelle Sicherheit bieten.
Nachfolgend wird ein Überblick über die hieraus hervorgegangenen Ergebnisse gegeben:
Kultur
Die Perspektive der Organisationskultur stellt das Denken und Handeln im Unternehmen und im Ökosystem in den Mittelpunkt. Eine Organisationskultur, welche die Arbeit mit Daten, Data Science Praktiken und vor allem das Teilen von Daten ermöglicht, stellt Daten in den Mittelpunkt des Wertschöpfungsprozesses. Dies erfordert eine generelle Sensibilisierung
für das Thema Daten, durchlässige Grenzen im und zwischen Unternehmen, ebenso wie ein neues Verständnis von Rollen, Strukturen und Prozessen im Unternehmen.
Vertrauen
Das Vertrauen ist im Ökosystem von großer Bedeutung. Das Einbeziehen von internen Stakeholdern und das Starten mit kleineren Pilotprojekten wird vorgeschlagen, um Vertrauen innerhalb der Organisation und mit externen Partnern zu schaffen.
Wert
Als notwendige Voraussetzung wird der Wert der Daten hervorgehoben. Unternehmen sollten den potenziellen Wert der Datenflüsse kennen, bevor sie sich entscheiden, ob sie diese Daten teilen und nutzen möchten. Es wird empfohlen, eine grobe Quanti- fizierung des Wertflusses vorzunehmen oder gegebe- nenfalls eine detailliertere Analyse durchzuführen.
Recht & Governance
Für die Berücksichtigung rechtlicher Rahmenbedingungen gemeinsamer Datennutzung sollten Organisationen zunächst eine interne Data Governance etablieren, um auf neue regulatorische Entwicklungen reagieren zu können. Die Einrichtung von Data-Asset-Management, Data-IP und -Compliance-Ma-nagement und Data-Contract-Management wird hier empfohlen.
Datensicherheit
Im Sicherheitskontext sind Methoden zur Gewährleistung der Datenintegrität, Privatsphäre und Sicherheit entscheidend. Es wird empfohlen, einen kollaborativen Ansatz zur Implementierung von Sicherheitsstandards zu verfolgen und dabei IKT-Experten einzubeziehen. Anfänglich können Best Practices ausreichen, aber längerfristig sollte eine kontinuierliche Sicherheitsrisikobewertung und Ge- schäftsprozessintegration angestrebt werden.
Wer wünscht ihn nicht: den intelligenten, effizienten und wirtschaftlichen Herstellungsprozess? Viele Firmen setzten aktuell auf die Digitalisierung und verbessern so die eigene sowie die mit externen Stellen vernetzte Produktion. Die Digitalisierung bringt einerseits Fortschritt, zeigt aber auch die zunehmende Komplexität der heutigen Produktionsnetzwerke auf. Zahlreiche Entscheidungen sind zu fällen, um einen effizienten und sicheren Austausch mit verschiedenen Betrieben zu gewährleisten.
Ein Blick auf vorhandene Modelle kann da weiterhelfen: Im Projekt i4Production des IBH-Labs KMUdigital haben Teams an drei Standorten in den drei Nachbarländern Deutschland (HTWG Konstanz), Österreich (FH Vorarlberg) und der Schweiz (NTB Buchs, RhySearch) an einer vernetzten Prozesslandschaft gearbeitet. In einem gemeinsamen, standardisierten Automatisierungskonzept wird in der international vernetzten Modellfabrik ein cyberphysisches System (CPS) in Form eines kundenindividualisierten Modellfahrzeuges produziert, das durch den Kunden in diversen Varianten zusammengestellt oder individuell konstruiert werden kann. Die dezentrale Produktion erlaubt eine Datenweitergabe über die Landesgrenzen in Echtzeit und bildet die Simulation eines länderübergreifenden Business-Eco-Systems ab.
Die Erkenntnisse des Projekts i4Production zeigen wie in kleineren und mittleren Unternehmen (KMU) eine verteilte Produktion, inklusive der Einbindung von Mitarbeitenden und Kunden in eine digitalisierte, hochautomatisierte und kundenindividuelle Produktion, organisiert werden kann.
Für Unternehmen wird diese Industrie 4.0-Prozesslandschaft als Modell für die eigene Fertigung in dem neu aufgebauten CNC Präzisionsfertigungslabor „Werkstatt4“ bei RhySearch öffentlich zur Verfügung gestellt. Die „Werkstatt4“ bietet KMU ein digitales Prozessumfeld, in dem getestet werden kann, mit welchen Maßnahmen der eingangs gestellte Wunsch zur optimierten Herstellung, seinen Weg in die Realität finden kann.
Im Folgenden stellen wir Ihnen das Konzept der internationalen Musterfabrik i4Production, die diversen Arbeitsschritte an den beteiligten Hochschulen sowie die wichtigsten Erkenntnisse für KMU der Bodenseeregion vor. Gerne unterstützen wir Sie bei der Gestaltung des Wandels hin zum Unternehmen 4.0: Sprechen Sie uns an.
Arbeitspaket 3: Ausschöpfung des Innovationspotentials von smarten Technologien - FH Vorarlberg
(2022)
On the integration of intelligent logistics ecosystems in production and industry 4.0 settings
(2017)
The role of entrepreneurs and intrapreneurs in the current zeitgeist is to drive innovation, re-shape rigid, established processes in business as well as for consumers. They use new viewpoints to pioneer new (business) models which focus on ‘smartness’ rather than the purely monetary and short-sighted models of yesteryear. Fostering and supporting the culture of this current zeitgeist is a mayor challenge for entre- and intrapreneurial support infrastructures, namely startup centres and innovation hubs of universities and other public institutions as well as innovation centres of private companies. Hereby, support may range from access to funding over provision of resources such as offices or computing hardware to coaching in the development of business ideas and strategic roadmaps for product and service deployment. In this paper, we focus on describing the status-quo of afore- mentioned support infrastructures in Vorarlberg and the Lake Constance region, then extend the scope to existing (international) approaches for aiding founders and inno- vators in the development of smart services. An analysis of success stories of the Vorarlberg startup centre ‘startupstube’ and other initiatives including their compar- ison to international counterparts builds the basis for a methodological framework for (service science) coaching in entre- and intrapreneurial support infrastructures. The paper is concluded by the description of a framework for choosing the right methods and tools to create service value in entre-/intrapreneurship based upon tested, proven know-how and for defining support infrastructure needs based upon pre-defined stakeholder and target groups as well as the (industry) sectors of the innovators.
The design and development of smart products and services with data science enabled solutions forms a core topic of the current trend of digitalisation in industry. Enabling skilled staff, employees, and students to use data science in their daily work routine of designing such products and services is a key concern of higher education institutions, including universities, company workshop providers and in further education. The scope and usage scenario of this paper is to assess software modules (‘tools’) for integrated data and analytics as service (DAaaS). The tools are usually driven by machine learning, may be deployed in cloud infrastructures, and are specifically targeted at particular needs of the industrial manufacturing, production, or supply chain sector.
The paper describes existing theories and previous work, namely methods used in didactics, work done for visually designing and using machine learning algorithms (no-code / low- code tools), as well as combinations of these two topics. For tools available on the market, an extended assessment of their suitability for a set of learning scenarios and personas is discussed.
Daten im B2B-Ökosystem teilen und nutzen: Wie KMU Voraussetzungen schaffen und Hürden überwinden
(2024)
«Big Data» haben ein großes Potenzial, um die Wertschöpfung effizienter zu gestalten oder um Innovationen hervorzubringen. Daten werden oft an der Schnittstelle zwischen mehreren Akteuren in Business-to-Business-Ökosystemen generiert und sie müssen zwischen den Akteuren geteilt werden. Unternehmen tun sich jedoch schwer damit, Daten in Werte zu transferieren und die Daten im Ökosystem zu teilen. Ursächlich sind weniger technische Gründe als organisationale Rahmenbedingungen. Der Beitrag identifiziert fünf Perspektiven, die Hürden und Voraussetzungen in diesem Prozess darstellen: (1) eine datengetriebene Organisationskultur, (2) Vertrauen zwischen den Akteuren, (3) die Konkretisierung des Wertes von Daten, (4) Datensicherheit und (5) rechtliche und Governance-Aspekte. Eine Fallstudie eines typischen Daten-Ökosystems um ein produzierendes KMU konkretisiert diese Voraussetzungen und Hürden. Es zeigt sich, dass sich Unternehmen, die Daten im Ökosystem teilen möchten, ganzheitlich verändern müssen.
Daten werden heute oft auch als das «neue Gold» bezeichnet. Denn die letzten Jahre haben gezeigt, dass Daten die Grundlage erstaunlicher unter- nehmerischer Erfolgsgeschichten sein können. Dabei ist die Arbeit mit Daten nicht grundlegend neu. Vielmehr geht es heute im Vergleich zu früher um nahezu unendlich grossen Mengen an Daten, die im Rahmen nahezu aller denkbaren Prozesse oder Schnittstellen gesammelt, gespeichert und ausgewertet werden können. Unter anderem beinhaltet dies Maschinendaten, unternehmens- interne Prozesse oder Daten über Kunden und den Markt, welche die Grundlage für lernende Systeme (Künstliche Intelligenz) bilden. Wir können heute davon ausgehen, dass künftig nicht mehr die technische Machbarkeit, sondern die mensch- liche Vorstellungskraft die Grenzen des Möglichen definiert.
Bekannt sind vor allem etliche Erfolgsgeschichten von Grossunternehmen, die ihr Geschäft auf Daten aufbauen. Etablierte KMU sind hingegen noch zögerlicher, mit Daten zu arbeiten und diese wertschöpfend einzusetzen. Diese Broschüre geht auf die besondere Situation von KMU im Umgang mit Daten und Data Science ein. Denn auch für KMU kann es lohnend oder sogar zwingend notwendig sein, sich mit dem Thema «Data Science» zu beschäftigen. Daten und Data Science bieten grosse
Chancen, sie können aber auch zu einer Bedrohung im Wettbewerb werden. Und, zu lange warten sollten KMU nicht, die Zeit drängt. Denn Geschwindigkeit ist einer der zentralen Wettbewerbsfaktoren im digitalen Zeitalter. Das IBH-Lab KMUdigital unter- stützt KMU dabei, den herausfordernden Weg in eine digitale Zukunft schneller und einfacher zu gehen.
Diese Broschüre geht daher insbesondere auf die Rolle von Daten und Data Science für KMU in der Bodenseeregion ein. Sie stellt eine Zusammen- fassung ausgewählter Erkenntnisse und Handlungs- empfehlungen dar, die wir in einem zweijährigen Forschungsprojekt gemeinsam mit 16 Unternehmen aus der Bodenseeregion gewinnen konnten. Die Erkenntnisse sollen KMU bei der Nutzung von Daten anhand von Data Science unterstützen. Dabei ist es kein Ziel, dass KMU zu einem «kleinen Google» werden. Vielmehr braucht es KMU- spezifische Lösungen und Überlegungen, wie mit Daten sinnvoll, zielorientiert und ressourcen- schonend umgegangen werden kann. Wie kann das aussehen? Welche Chancen, Herausforderungen und Lösungen bieten sich KMU vor dem Hinter- grund ihrer besonderen Situation? Was muss dazu im Unternehmen verändert werden? Welche Unterschiede bestehen im Vergleich zu Gross- unternehmen auf diesem Weg?
Diese und weitere Fragen stehen im Mittelpunkt des vorliegenden Projektberichts zum Einzelprojekt «Data Science für KMU leicht gemacht» oder kurz «Data Science 4 KMU» bzw. «Data4KMU», welches unter dem Dach des IBH-Labs KMUdigital in den Jahren 2018 bis 2019 durchgeführt wurde. Dazu werden Daten und Data Science aus mehreren Perspektiven betrachtet, die nicht unabhängig voneinander sind: Strategie und Geschäftsmodell, Services und Prozesse, Leadership, HRM und
Organisation, Organisationskultur und Ganzheitichkeit, sowie Technologie. Diese Perspektiven greifen wir in den nachfolgenden Kapiteln auf.
Die vorliegende Broschüre wäre ohne die wertvolle Unterstützung der Praxispartner des Projektes, des Managements des IBH-Labs KMUdigital sowie ohne die finanzielle Projektförderung durch die Inter- nationale Bodenseehochschule (IBH) und Interreg nicht möglich gewesen. Ihnen allen gilt unser ganz besonderer Dank!
With the emergence of the recent Industry 4.0 movement, data integration is now also being driven along the production line, made possible primarily by the use of established concepts of intelligent supply chains, such as the digital avatars. Digital avatars – sometimes also called Digital Twins or more broadly Cyber-Physical Systems (CPS) – are already successfully used in holistic systems for intelligent transport ecosystems, similar to the use of Big Data and artificial intelligence technologies interwoven with modern production and supply chains. The goal of this paper is to describe how data from interwoven, autonomous and intelligent supply chains can be integrated into the diverse data ecosystems of the Industry 4.0, influenced by a multitude of data exchange formats and varied data schemas. In this paper, we describe how a framework for supporting SMEs was established in the Lake Constance region and describe a demonstrator sprung from the framework. The demonstrator project’s goal is to exhibit and compare two different approaches towards optimisation of manufacturing lines. The first approach is based upon static optimisation of production demand, i.e. exact or heuristic algorithms are used to plan and optimise the assignment of orders to individual machines. In the second scenario, we use real-time situational awareness – implemented as digital avatar – to assign local intelligence to jobs and raw materials in order to compare the results to the traditional planning methods of scenario one. The results are generated using event-discrete simulation and are compared to common (heuristic) job scheduling algorithms.
On the extension of digital ecosystems for SCM and customs with distributed ledger technologies
(2019)
Global supply chains represent the backbone of the modern manufacturing industry. Planning of global supply chains still represents a major hurdle, mainly because of the high complexity and unforeseen disruptions that have to be mastered for meeting the different logistics windows in a globally distributed production environment. Trust in supply chains is an additional challenge. A major – albeit sometimes overlooked - part of Supply Chain Management (SCM) is the management and integration of customs processes, clearing of tariffs, (re-)billing of customers, and fulfilling other legal requirements related to crossing borders, ranging from environmental standards over goods inspection to general paper work. With the exception of work offered by the World Customs Organization (WCO) the issue of customs and blockchain is still underrepresented in research and practice. In this paper, we look at innovations that drive the current ICTenabled SCM research and how these can be combined with smart customs management. After a literature review and introduction to the state-of-the-art, we list potential trust-based innovations for SCM and customs in digital business ecosystems. Based upon the innovations we also describe a requirements analysis of existing distributed ledger technologies (requirements for system layout, system configuration, system governance). A description of the prototype for the Lake Constance region – on which we are currently working – concludes the paper.