IM io Fachzeitschrift für Innovation Organisation und Management20 Heft 1 I März 2016 Ingenieurwissenschaftliches Know how ist am Weltmarkt sehr gefragt Daran hat sich nichts geändert Selbst Weltkonzerne wie Google Amazon und Co blicken nach Deutschland weil hier ingenieurwissenschaftliches Know how vorhanden ist das ihren Unternehmen fehlt Da will sich zum Beispiel Google mit dem neuen Google Car den Mobilitätsmarkt erschlie ßen und hat dabei in erster Linie das Know how der deutschen Ingenieure im Visier Als erstes benötigt man nämlich hochwertige Autos und am Ende würde man schon gerne mit der Auto mobilindustrie kooperieren Auf der anderen Seite sind die amerikanischen IT Konzerne und Start ups schneller mit innovativen softwarege triebenen Geschäftsideen auf dem Markt Die deutsche Industrie kann einerseits auf das Know how ihrer Ingenieure stolz sein aber sie muss andererseits auch über den Tellerrand schauen und darf die Chancen die sich ihr mit softwaregetriebenen Geschäftsmodellen bieten nicht verschlafen IM io Wie kann das Fraunhofer Institut für Experimentelles Software Engineering klei ne und mittlere Unternehmen in Deutsch land auf dem Weg ins digitale Zeitalter unterstützen DR Dabei hilft den Unternehmen unsere ausge sprochene Praxisnähe Als Institut für ange wandte Forschung mit dem Schwerpunkt Soft ware und Systems Engineering unterstützt das Fraunhofer IESE Unternehmen insbesondere auch KMU bei der digitalen Transformation Der Übergang zu Industrie 4 0 dem Internet der Dinge oder gar zu smarten Ökosystemen er fordert den Transfer neuer innovativer Metho den und Ansätze bei der Konstruktion der Qualitätssicherung und dem Betrieb soft warebasierter Applikationen Das Fraunhofer IESE ist ideal aufgestellt da es Kompetenzen zur Entwicklung von Systemen der physischen und digitalen Welt mit Kompetenzen zur intelligen ten Nutzung von Daten Stichwort Big besser Smart Data kombiniert Zusätzlich bietet das Fraunhofer IESE La bore zur schnellen Bewertung von Chancen und Risiken der Digitalisierung an In diesen sogenannten Rapid Innovation Labs können insbesondere kleine und mittlere Firmen neue tragfähige Geschäftsmodelle generieren sowie deren technische und betriebswirtschaftliche Chancen und Risiken schnell testen Als Ergeb nis kann basierend auf Fakten entschieden werden ob sich die Investition in diese neuen Geschäftsmodelle auch wirklich lohnt Die For schung steht somit als Mittler und Übersetzer zwischen Industrie und softwaregetriebenen IT Unternehmen Wir bieten deutschen Inge nieursfirmen des Mittelstands an basierend auf der Stanford Design Thinking Methode neue Geschäftsmodelle mit anderen Partnern ent lang der Wertschöpfungskette zu identifizieren Heute denken die meisten Firmen nur daran ihre Produkte zu optimieren sie denken nicht an das Querschneidende an das Bereichsüber greifende in dem viel Innovationspotenzial liegt Im zweiten Schritt geht es vor allem dar um die Geschäftsmodelle prototypisch zu be werten und zu erproben Dies gilt sowohl im Sinne der Machbarkeit als auch im Sinne der betriebswirtschaftlichen Sinnhaftigkeit Nach ein paar Monaten haben wir klare Fakten auf dem Tisch die es den Unternehmen erlauben zu bewerten ob das gewählte Modell für sie sinnvoll ist ob es sich lohnt hier zu investieren Wichtig ist es die Hürde zum Querdenken zu überspringen Zum anderen muss man aber auch abschätzen wie hoch der Return on In vestment ist Wir versuchen diesen Prozess zu erleichtern indem wir qualifizierte Schützen hilfe bieten Dabei verwenden wir prototypi sche Ansätze und Simulationen um möglichst schnell Feedback zu geben Eines unserer wichtigen und ganz konkre ten Umsetzungsprojekte zum Thema Digitali sierung nennt sich Smart Rural Areas Zu kunft Land Mit innovativen Lösungen und Zu kunftskonzepten arbeiten wir mit ausgewählten Partnern daran das Potenzial welches das Le ben auf dem Land bietet besser auszuschöpfen Einschränkungen und Hindernisse die derzeit Der Übergang zu Industrie 4 0 dem Internet der Dinge oder gar zu smar ten Ökosystemen erfordert den Trans fer neuer innovativer Methoden und Ansätze bei der Konstruktion der Qualitätssicherung und dem Betrieb softwarebasierter Applikationen

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