Funktion 2 1 Million - aws-institut.de · Abbildung 2.D.01: Gesamter Prozesskreislauf von der Strategie bis zur Real -time-Ausführung. Generierung. Customizing. ERP . BPMS. BPM

1 Million

1983

Moore’sches Gesetz

1000

1 10 20n

Funktion 2n

Abbildung 1.01: Time Magazin 1983 und Moore´sche Zyklen © Prof. Dr. A.-W. Scheer

24x

• Analog:

Digital:

Kamera Filmrolle Auslösen Warten Abholen Kleben VersendenSpeichern

10:30 AM 85%

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Abbildung 1.A.01: Disruptive Innovation: Fotografieprozess © Prof. Dr. A.-W. Scheer

Abbildung 1.A.02: Disruptive Innovationen/Innovator‘s Dilemma

Verbrennungsmotor Elektromotor

© Prof. Dr. A.-W. Scheer

Orts-/ Zeitunabhängig

Heimat-Uni

Internet

LocationEntertainment

WeatherBusinessSci/TechPersonal

© Google, Inc.

Personalisierung

Abbildung 1.A.03: Personalisierung

E-Learning


Selbststeuerung

© Apple, Inc.

© SmartFactory KL

© Google, Inc.

© Samsung AG

Abbildung 1.A.04: Selbststeuerung © Prof. Dr. A.-W. Scheer

Telefonieren

Fotografieren

Abbildung 1.A.05: Grenzkostenlose Produkte © Prof. Dr. A.-W. Scheer

© car2go GmbH

Besitz Sharing

Klassische Wartung Predictive Maintenance

Abbildung 1.A.06: Smart Services © Prof. Dr. A.-W. Scheer

Wahrer Wert

Augenfarbe

Augenabstand

Nasenlänge

𝑥𝑥 11

𝑥𝑥𝑖𝑖𝑙𝑙 = 𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴 𝑑𝑑𝐴𝐴𝐴𝐴 𝑁𝑁𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝑁𝑁𝑁𝑁𝐴𝐴 𝑖𝑖 𝑑𝑑𝐴𝐴𝐴𝐴 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑖𝑖𝑆𝑆𝑆𝐴𝐴 𝑙𝑙

Schicht 1 Schichten 2 bis m Ausgabe

...

Ergebnisse

0,92

0,43

0,22

0,32

𝐴𝐴 𝑖𝑖,𝑗𝑗1

𝑥𝑥 21

𝑥𝑥 31

𝑥𝑥 12

𝑥𝑥 22

𝑥𝑥 32

𝑥𝑥 1𝑚𝑚 𝐴𝐴 𝑖𝑖,𝑗𝑗

𝑚𝑚

𝑥𝑥 2𝑚𝑚

𝑥𝑥 3𝑚𝑚

𝑥𝑥 1𝑚𝑚+1




Eingabewert

1,00

0,00

0,00

0,00𝑥𝑥𝑗𝑗𝑙𝑙+1 = �𝑖𝑖=1

𝑛𝑛𝑙𝑙

𝐴𝐴𝑖𝑖,𝑗𝑗𝑙𝑙 ∗ 𝑥𝑥𝑖𝑖𝑙𝑙

…Backpropagation: Anpassung der Gewichte𝐴𝐴𝑖𝑖,𝑗𝑗𝑙𝑙

Abbildung 1.A.07: Künstliches neuronales Netz © Prof. Dr. A.-W. Scheer

Kunde

Kundenbeziehung

Unternehmen

Wettbewerb

Transparenz

Kunden

Abbildung 1.A.08: Plattformunternehmen drängen sich zwischen Kunden und Lieferanten © Prof. Dr. A.-W. Scheer

Lieferanten von komplementärenDiensten und Produkten

Ökosystem

Plattform: Je größer Anzahl von Kunden und Lieferanten (Ökosystem), desto mächtiger die Plattform

Plattformunternehmen

L2

K1K1 K2 K3 K4

L1 L2 L3 L4

Endkunden

Produkte

Dienstleistungen

Technologien

bezahlen

bezahlenTwo

sides

mar

ket

Abbildung 1.A.09: Plattformmärkte © Prof. Dr. A.-W. Scheer

Treiber Analyse Bedeutung

a. Personalisierung Kundenorientierte Projektstruktur wichtig

b. Selbststeuerung Self-Consulting, Freelancer,Internet Nomads sehr wichtig

c. Grenzkostenlose Dienstleistungen Wissensdatenbanken, Auswertungsalgorithmen Wichtig

d. Smart Services Datenanalysen, Verbindung Branchen- und Problemkompetenz mit Algorithmen wichtig bis sehr wichtig

e. Community / Swarm Flexible Hinzuziehung interner und externer Experten; Verbreiterung der Kompetenzen zu geringen Fixkosten wichtig bis sehr wichtig

f. Lean Organisation und exponentielles Wachstum

Verringerung von Niederlassungen; Tendenz zumvirtuellen Unternehmen;

weniger Reisekosten; Wissensdatenbanken, virtuelle Mitarbeiter

sehr wichtig

g. Künstliche Intelligenz Mustererkennung, Prognose, Entscheidungen wichtig bis sehr wichtig

h. PlattformunternehmenKernkompetenzen; Projektsteuerung,

Branchenkompetenz, Algorithmen, Monitoring sehr wichtig

i. Infrastruktur Kommunikation, Methoden- und Wissensdatenbank sehr wichtig

Abbildung 1.B.01: Erfolgstreiber der digitalen Beratung © Prof. Dr. A.-W. Scheer

Projektmanagement, Industry Know-How, Methoden, Key Senior Consultants, Innovation, Partner Rating, Sourcing, Sales, Training

Öko-system

Freelancer

KundePartner

MedienForschungStart-upsUmsetzungs-partner

Partnermanagement Customer Experience ManagementKommunikation

Abbildung 1.B.02: Consulting-Plattform Architektur © Prof. Dr. A.-W. Scheer

Kontinuierliches MonitoringAnwendungs-

softwareProzessdaten

Performance-datenbank

Projekt-datenbank

ToolsMethoden

Consulting-Unternehmen

Kunde

Projektarbeit,Adhoc Consulting

Kommunikations-netzwerk

VoIPVideoConferencing

Groupware

Abbildung 1.B.03: Digitale Consulting Infrastruktur © Prof. Dr. A.-W. Scheer

Selbststeuerung

Individualisierung

Cyberphysische Systeme

Real-time Smart Factory

Big Data

Smart Logistic

Omni-ChannelPRODUKTAUFTRAG

PLM/Produkt-Entwicklung

Service-Entwicklung

ProduktionFertigungs-steuerung/

MES

Beschaffung

Vertrieb

Planung

CPS

Dienstleistungen

Individuelle Produkte

Kunde

Retail

Internet

Mobile

Produkt

Abbildung 1.B.04: Industrie 4.0: The Big Change © Prof. Dr. A.-W. Scheer

Abbildung 1.B.05: Digitale Fabrik als digitaler Zwilling

Augmented Reality:Lademenge, Auftragsmenge…


?

??

Tier 1

Tier 2

Konsolidierungszentrum

LDL (Gebiets-spediteur,Direkttransport,Milk Run)

Konsolidierungszentrum,Just-in-SequenceOEM

Dealer

Customer

Materialfluss EDI Keine Echtzeit-Information

Quelle: Lepratti, R., Lamparter S., Schröder, R. (2014): Transparenz in globalen Lieferketten, Publicis Verlag, Erlangen, S.21

Abbildung 1.B.06a: Bisheriger Informationsfluss im Logistiknetzwerk der Automobilindustrie © Prof. Dr. A.-W. Scheer

Materialfluss Objektereignisse in Echtzeit

Tier 1

Tier 2

Konsolidierungszentrum

LDL (Gebiets-spediteur,Direkttransport,Milk Run)

Konsolidierungszentrum,Just-in-SequenceOEM

Dealer

Customer

Quelle: Lepratti, R., Lamparter S., Schröder, R. (2014): Transparenz in globalen Lieferketten, Publicis Verlag, Erlangen, S.22

Abbildung 1.B.06b: Vision des transparenten Informationsflusses durch Einsatz von RFID-Techniken und einer zentralen virtuellen Datenbank © Prof. Dr. A.-W. Scheer

6

2

75

8

1Vollständigkeit von I4.0

Blue Ocean - Strategie1

Lösung alter Probleme durch neue Technologien

2

I4.0 – isolierte Musterlösungen3

PLM und Open Innovation4

I4.0 Beratungsleistungen6

Produktbezogene Dienstleistungen7

BOO (Build, Own, Operate)8

smart services

step by step

Investitionniedrig mittel hoch

Logistik53/4

radikal

Abbildung 1.B.07: Strategische Vorgehensweisen für I4.0 © Prof. Dr. A.-W. Scheer

2. Orts- und Zeitunabhängigkeit

Internet

3. Individualisierung 4. Globalisierung 5. Lernmotivation 6. Fähigkeiten

1. Neue Lernformate

7. Lifelong learning

Heimat-Uni

AnalyticsSPOCS, MOOCS

Gamification JITStudenten Hochschule Coaching Social

Weiterbildung, Mehrfachverwendung, Coopetition Wirtschaft

Abbildung 1.B.08: Lehre 4.0 © Prof. Dr. A.-W. Scheer

Abbildung 1.B.09: Forschung 4.0

Forscher

3. Daten

Research Gate

Internet4. Projektmanagement

1. Neue Forschungsformate

Speed Nano-Results Evaluation

2. Virtuelle Forschergruppen

Hochschule Wirtschaft

Zeit / Kosten

AnalyticsOpen Data

Wirtschaft Hochschule

Big Data

5. Forschungstransfer

ForschungProdukt


Campus Management

CIO

Forschung Backoffice

CDO

Lehre

▪ Forschungsinforma-tionssystem

▪ Projektmanagement

▪ Finanzen/Controlling▪ Personal▪ Beschaffung▪ Gebäude-

management▪ ERP-System

▪ Studentensekretariat

▪ Student LifecycleManagement

▪ Alumniverwaltung

▪ Sponsoring

▪ Softwareplattform(LMS)

▪ Tools

▪ Kursinformations-system

Abbildung 1.B.10: Verwaltung 4.0 © Prof. Dr. A.-W. Scheer

Kernkompetenzen Ressourcen Partner

Externe Berater Interner Stab

Vize-Lehre

Vize-Forschung

CIO

Vize-Verwaltung

Präsident

Hochschulprofil

Abbildung 1.B.11: Strategieentwicklung für Hochschulen © Prof. Dr. A.-W. Scheer

Abbildung 2.A.01: ARIS-Bücher; 1. Auflage 1991; 4. Auflage 2002 © Prof. Dr. A.-W. Scheer

Implementierung

Fachkonzept

Design

Organisation

Leistung

SteuerungDaten Funktionen

Rechnung

E-Mail

MS - Outlook© Prof. Dr. A.-W. ScheerAbbildung 2.A.02: ARIS – Konzept zur Modellierung von Geschäftsprozessen

START Auftrag erfassen

Auftrag erfassen

ENDE Auftrag erfassen

XOR

START Kreditwürdigkeit

prüfenXOR

STARTBearbeitung

ENDEBearbeitungXOR

ENDE Kreditwürdigkeitangenommen

ENDE Kreditwürdigkeit

abgelehnt

AND

STARTKunde

informieren

ENDEKunde

informieren

ENDEFinanzen

informieren

STARTFinanzen

informieren

XOR

Abbildung 2.A.03: Prozessmodell einer einfachen Auftragsbearbeitung

Bearbeitung

Finanzeninformieren

Kundeinformieren

Kreditwürdigkeitprüfen


Processmining

taktisch

Generierung

Customizing

ERP

BPMSBPM

strategisch

Ist-Prozessmodell

Soll-Prozessmodell

Digitalisierungsstrategie(Geschäftsmodell)

Prozess-modelle

Customizing

GenerierungERP

BPMS

Abbildung 2.B.01: Vom digitalen Prozessmodell zum Anwendungssystem © Prof. Dr. A.-W. Scheer

API

PerformanceREADY

Abbildung 2.B.02: Verbindung Scheer Referenzmodelle mit dem Solution Manager SAP AG © Prof. Dr. A.-W. Scheer

Abbildung 2.B.03: Digitalization Architecture

Middleware

Industry Scenario

Business Processes

Services / Apps

Dat

a

Inte

grat

ion

Objects Infrastructure 3rd Party Apps

…

User Mobile Bots IoT Cloud Blockchain ERP Office Tools

I4.0 Retail 4.0 Smart CitySmart Home Finance 4.0

Smart Governance


Business Process Model

Process Automation Model

Technical ModelUSE CASE CLASS STATE/ACTIVITY DEPLOYMENT SEQUENCE

Abbildung 2.B.04: Modellgestützte Softwaregenerierung mit Scheer Digitalisierungsplattform © Prof. Dr. A.-W. Scheer

Generierung

Customizing

ERP

BPMSBPM

strategisch

Handlungsvorschläge

Anpassung Soll-Modell

Analyse, Modellvergleich

Ist-Modell-Generierung

Monitoring, Instanzenausführung

Processmining

taktisch

Log-Datei

Prozess-modelle

Unterneh-mensdaten

Customizing

Generierung

Abbildung 2.C.01: Processmining Zyklus

Ist-Prozessmodell

Soll-Prozessmodell

Digitalisierungsstrategie(Geschäftsmodell)


Finanzen informieren

ENDEFinanzen

informieren

STARTFinanzen

informieren

START Kredit-

würdigkeitprüfen


Auftrag erfassen


Kredit-würdigkeit

prüfen

Kunde informieren

STARTKunde

informieren

ENDEKunde

informieren

34711 (Kreditprüfung negativ)

34712 (sofortige Bearbeitung)

Bearbeitung AND

Kunde informieren



Auftrag erfassen


STARTBearbeitung

ENDEBearbeitung

STARTKunde

informieren

ENDEKunde

informieren

ENDEFinanzen

informieren

STARTFinanzen

informieren34713 (Bearbeitung nach positiver Kreditwürdigkeitsprüfung)


Auftrag erfassen


Kredit-würdigkeit

prüfen

START Kredit-

würdigkeitprüfen


angenommenBearbeitung AND

Kunde informieren

STARTBearbeitung

ENDEBearbeitung

STARTKunde

informieren

ENDEKunde

informieren


abgelehnt

Abbildung 2.C.02: Instanzenmodelle der Auftragsbearbeitung nach Abb. 2.A.03 © Prof. Dr. A.-W. Scheer

Instanz ID Ereignis ID START FunktionTag, Monat, Uhrzeit

ENDE FunktionTag, Monat, Uhrzeit

NameFunktion

Organisation/ Bearbeiter Weitere Attribute

34711

34712

34713

...1 23456

912131517182021

25262730313334353738

5.4.8.02-

5.4.9.03-

5.4.9.45-

5.4.8.12-

5.4.8.27-

6.4.11.02-

6.4.11.02-

5.4.8.20-

5.4.9.45-

6.4.15.03-

7.4.10.02-

7.4.10.02-

-5.4.8.10

-5.4.9.40

-5.4.9.46

-5.4.8.14

-6.4.10.03

-6.4.11.14

-6.4.11.05

-5.4.8.25

-6.4.11.25

-7.4.9.28

-7.4.10.08

-7.4.10.15

Auftrag erfassenAuftrag erfassen

Kreditwürdigkeit prüfenKreditwürdigkeit prüfen

Kunde informierenKunde informieren


BearbeitungBearbeitung


Finanzen informierenFinanzen informieren


Kreditwürdigkeit prüfenKreditwürdigkeit prüfen

BearbeitungBearbeitung


Finanzen informierenFinanzen informieren

MMSSKK

MMLLKKFF

MMSSLLKKFF

XXYYBBZZLL

MM

ZZXXXXBBAAKKFF

LLHHJJFFGGZZRRSSCCDD

Abbildung 2.C.03: Logdatei der Auftragsbearbeitung © Prof. Dr. A.-W. Scheer

Prozessinstanzen

Zeit8h 10h 10h 15h 9h 11h

34711

34712

34713

5.4. 6.4. 7.4.

Auftrag erfassen

Kreditwürdigkeit prüfen

Kreditwürdigkeit prüfen

Kunden informieren

Kunden informieren

Kunden informieren

Bearbeitung

Bearbeitung



Auftrag erfassen

Auftrag erfassen

Abbildung 2.C.04: Zeitlicher Ablauf der drei Beispielinstanzen © Prof. Dr. A.-W. Scheer

Prozessinstanzen

Zeit

Engpass-situation

Abbildung 2.C.05: Startlinien der Instanzen einer größeren Logdatei © Prof. Dr. A.-W. Scheer

Abbildung 2.C.06: Generiertes Spaghetti-Modell aus Van der Aalst, 2011 © Prof. Dr. A.-W. Scheer

Abbildung 2.C.07: Dynamische Simulation der Logdatei mit preferred lines, Zeitwerten und Relevanz von Funktionen

Min: 15 minutesMax: 4,3 hoursAverage: 2,8 hours

Prozent der Durchläufe: 40%Relevance: 0,8

Unterschriebener Arbeitsvertrag

liegt vor

Mitarbeiter im System anlegen

Vorgesetzten informieren

Einarbeitungsplan erstellen

HR informieren

Zusammenfassung anzeigen

Ende

IT informieren

Technik vorbereiten

Facility informieren

Arbeitsplatz vorbereiten


Abbildung 2.C.08: Dashboard zu Process Mining © Prof. Dr. A.-W. Scheer

Abbildung 2.C.09: Verbindung von Process- und Product Mining © Prof. Dr. A.-W. Scheer

Abbildung 2.D.01: Gesamter Prozesskreislauf von der Strategie bis zur Real-time-Ausführung

Generierung

Customizing

ERP

BPMS

BPM strategisch

Handlungsvorschläge

Anpassung Soll-Modell

Analyse, Modellvergleich

Ist-Modell-Generierung

Processminingtaktisch

Log-Datei

Ist-Prozessmodell

Soll-Prozessmodell

Digitalisierungsstrategie

Prozess-modelle

Unterneh-mensdaten

real-time Lernhilfen

Predictive

CEPAlgorith-

men

Content

Prozess-umfeld

Instanzenausführung

BotsERP, BPMS

Nutzer IoT

Cloud Blockchain

InfrastrukturOperational performance support

operativ

Generierung

CustomizingProzessplanung und -steuerung


Abbildung 2.D.02: Leitstandsoberfläche für die Fertigungssteuerung (SAP AG) © Prof. Dr. A.-W. Scheer

Bestellung Wareneingangs-prüfungTransport

Abbildung 2.D.03: Betriebswirtschaftliches Transportmodell © Prof. Dr. A.-W. Scheer

Lastwagen Laden der Container Fahrt Entladen

ContainerStart

TransportContainerentladen

MonitoringSystem

Monitor Fahrt

Start Fahrt

Monitoring

Ende Fahrt

Monitoring

Logistik-unternehmen: – Planung und Steuerung

Erhalt Fahrtinfor-mationen

Start Transport-steuerung

EndeTransport-steuerung

Ende Laden

StartFahrt

Ende Fahrt

Ende Entladung

Positions-update

Abbildung 2.D.04: Verfeinerter Transportprozess (nach Soffer et al., 2017) © Prof. Dr. A.-W. Scheer

www.ispredict.com | CopyrightAbbildung 2.D.05a: Qualitätsprognose nach 5 Sekunden

KPI Nr.1 KPI Nr.2 KPI Nr.3 KPI Nr.4 KPI Nr.5

12345

Qualität Ist Gut!

5 Sekunden

Arbeitsschritt:

60 Sekunden


www.ispredict.com | Copyright

Qualität Ist noch ok!, aber Warnung

12345

KPI Nr.1 KPI Nr.2 KPI Nr.3 KPI Nr.4 KPI Nr.5

37 Sekunden

Arbeitsschritt:

60 Sekunden

© Prof. Dr. A.-W. ScheerAbbildung 2.D.05b: Qualitätsprognose nach 37 Sekunden

Discovery

Analysiert Vorgaben im Metamodell:• Modelle generieren• Muster erkennen• Prozess verstehen• Einflüsse gewichten

Learning

Passt Modell automatisch an dynamische Veränderungen der Prozesse an

Anomalieerkennung

Simulation/What if

Prognose

Meta-Modelle

Steuerung

SchnittstellenWeb Service, Datenbank, …

Sensorik AktorikAusführung

Abbildung 2.D.06: Software-Architektur des Systems zur vorausschauenden Steuerung der IS Predict GmbH © Prof. Dr. A.-W. Scheer

Video, Bilder,Text

ContentDaten-bank

Help Desk

Microinhalte

Schulungs-unterlagen

Benutzer-handbücher

Cloud

Video Screens

Büro

Abbildung 2.D.07: Architektur des Systems „Process Guide“ der imc AG

Guide Designer

ManagerNutzersicht Hilfe erhalten,

Support anfordern und Rückmeldung

geben.

AutorensichtHilfe erstellen und Anfragen bearbeiten.


Abbildung 2.D.08: Anweisungen auf Smartphone oder einer AR-Datenbrille (imc AG, 2017c) © Prof. Dr. A.-W. Scheer

Abbildung 2.D.09: VR-Brille mit Blick in ein laufendes Getriebe © Prof. Dr. A.-W. Scheer

Abbildung 2.E.01: Roboter dominieren in der Fertigung bereits ganze Produktionsstraßen (Quelle: Audi AG) © Prof. Dr. A.-W. Scheer

Abbildung 2.E.02: Für die Bedienung von ERP- und BPMS- Systemen wird noch menschliche Sacharbeit benötigt. (Quelle: Competence Call Centre GmbH) © Prof. Dr. A.-W. Scheer

© Prof. Dr. A.-W. ScheerAbbildung 2.E.03: Mit Hilfe von Software-Robotern (Bots) können weitere Arbeitsschritte automatisiert werden. (Quelle: NDR)

Durch ERP automatisierte

Tätigkeiten

Durch Office-Systeme und

BPMS automatisierte

Tätigkeiten

Anteil der Tätigkeiten im Unternehmen

Tätigkeiten

- long tail -

Manuelle Sachbearbeitung; ad – hoc – Tätigkeiten; Unterstützungs-, Vorbereitungs- und Bedienungs-tätigkeiten

Abbildung 2.E.04: Long Tail der IT-Anwendungen © Prof. Dr. A.-W. Scheer

Abbildung 2.E.05a: Prüfung der einhergehenden Lieferantenrechnungen – manuell. © Prof. Dr. A.-W. Scheer

Abbildung 2.E.05b: Prüfung der einhergehenden Lieferantenrechnungen – RPA unterstützt. © Prof. Dr. A.-W. Scheer

Abbildung 2.E.06: Automatische Reisekostenabrechnung mit RPA. © Prof. Dr. A.-W. Scheer

Example: Sales data in Excel format

Management Slides

AI-driven data analysis

Example: Inspirient automatically identifies growth pockets with YoY1

analysis per customer segment

Abbildung 2.E.07: Automatische Datenanalyse mit RPA (Inspirient, 2017) © Prof. Dr. A.-W. Scheer

Basic operating

Special attention

Immediate action required

Abbildung 2.E.08: Predictive Maintenance mit RPA des Unternehmens IS Predict(IS Predict, 2017) © Prof. Dr. A.-W. Scheer

Emails lesen

Legacy System öffnen

Legacy Name eingeben

Legacy Adresse eingeben

Legacy Kontaktdaten eintragen

Legacy Eingabe bestätigen

Odoo Webseite öffnen und zu CRM wechseln

Odoo U_Name eintragen

Odoo U_Adresse eintragen

Odoo U_Kontaktdaten eintragen

Odoo U_Salesperson auswählen

Odoo A_Name eintragen

Odoo A_Kontaktdaten eintragen

Odoo Einträge speichern

Outlook öffnen

Betreff und Adressat eintragen

Nachricht schreiben

3

4

4

4

4

3

2

2

2

2 2

2 3

2 3

3

2

1 1

1

2

Zahlen: Anzahl ausgeführter Prozessinstanzen

Abbildung 2.E.09: Desktop activity mining - Prozessmodell © Prof. Dr. A.-W. Scheer

Desktop

Customers –Odoo – Mozilla

Firefox

New – Odoo –Mozilla Firefox

FluxiDat – Odoo– Mozilla Firefox

Gesendet –adams.matthias

@web.de -Outlook

Unbenannt –Nachricht (HTML)

Microsoft Outlook

Neue Kundenbetreuun

g – Nachricht (HTML)

Posteingang –Matthias.Adams

@aws-institut.de -

Outlook

Auswählen Eingabeaufforderung – python Legacy.py

Eingabeaufforderung – python Legacy.py

Neue OdooBenachrichtigung – Nachricht

(HTML)

1

1

4

3

2

1

4

1 4

6

7

1

6

3

2 57

3

1 3

Abbildung 2.E.10: Ablauf der verwendeten Anwendungssysteme

Zahlen: Anzahl ausgeführter Prozessinstanzen


Problem

Recording/Desktop activity miningIst-ModellgenerierungAnalyse

Sollmodell

RPAEntwicklung

Execution

Mining/Ist-Modell-Generierung

Verbesserung

Abbildung 2.E.11: Entwicklungskreislauf eines Softwareroboters © Prof. Dr. A.-W. Scheer

Geschäftsprozess

Middleware

SW Roboter

MS SAP IBM …

Adapter

INTEGRATIO

NDA

TA

Abbildung 2.E.12: RPA – Softwarearchitektur © Prof. Dr. A.-W. Scheer

Zentralisiert Peer2Peer

Abhängigkeit Souveränität

DigitalePlattform

DigitaleVernetzungTransaktionen

Transaktionen

Abbildung 2.F.01: Paradigmenwechsel von Blockchain

Blockchain


Block

- Block Number: int- Difficulty: int- Hash of all transactions in the block: int- Hash of previous block header: int- Number of transactions: int- Time: int- Number of transactions: int- Block size: int

Verkettung

Abbildung 2.F.02: Vereinfachtes UML Diagramm der Bitcoin-Blockchain © Prof. Dr. A.-W. Scheer

Transport-unternehmen

Blockchain

Hersteller

Prüfung auf Warenverfügbarkeit Beladen Fahrt Entladen

Ende

Auftrag StatusÜberwachung

Alarm bearbeiten Wareneingang

!

ja

nein

Nachrichten an/von BlockchainKontrollflussAbbildung 2.F.03: Logistikablauf über Blockchain © Prof. Dr. A.-W. Scheer

Anwendungs-forschung

Prototypen Produkte

Technologie-orientierte Spin-

Off-Unternehmen

Unternehmen mit globalen Vertriebswegen

MarkterfolgGenerischeErkenntnisse

Grundlagen-forschung

Abbildung 2.G.01: Sequentieller Innovationsprozess © Prof. Dr. A.-W. Scheer

Forschung: + Themenvielfalt+ Engagement+ Prototypen+ Netzwerke- Ressourcen- Mainstream

Start – Up: + disruptiv+ outside – in+ fast fail- fragil- Vertrieb

Großunternehmen: + Vertrieb+ Ressourcen- Innovator‘s Dilemma- nicht disruptiv- inside out

Abbildung 2.G.02: Promotoren des Innovationsprozesses © Prof. Dr. A.-W. Scheer

Grundlagen-forschung

Start - Up Groß-unternehmen

Anwendungs-forschung

Abbildung 2.G.03: Simultaner Innovationsprozess © Prof. Dr. A.-W. Scheer

Start-up Unternehmen

Themen, Prototypen

ForschungEtablierte Unternehmen

Visibilität, KontakteKoop

erat

ion

KontaktDoor-Opener, Portfolio

Vertrieb, Visibilität Kooperation

Industrie Forschungs-institute

Start-upSzene

Anwender-Unternehmen

Kund

enbe

ziehu

ng

Koop

erat

ion

Abbildung 2.G.04: Wesentliche Beziehungen innerhalb eines Innovationsnetzwerkes © Prof. Dr. A.-W. Scheer

PredictiveAnalytics

&

RessourceEfficiency

LMS

E-Learning

ContentSolutions

CLIX Process-

guide

Security

AI-drivenData

Analysis

Digital Furniture

Manu-facturing

Research

August-Wilhelm Scheer Stiftungfür Wissenschaft u. Kunst

Digital Fair Kits

Process Excellence

Group

SAP Consulting

Technology Consulting

„etabliert“ Start-up Forschung

Business & Middleware

E-CommerceSW

DEUTSCHLAND ÖSTERREICH E2E SCHWEIZ

Abbildung 2.G.05: Organigramm des Scheer Innovation Netzwerkes

SAP Consulting

Process Suite


Start-up Unternehmen

Scheer-Beteiligung

Themen, Prototypen

AWSi(Forschung)

Etablierte Unternehmen

Scheer

AWSHolding

Visibilität, Kontakte

Kapital, Rat

Koop

erat

ion

KontaktDoor-Opener, Portfolio

Vertrieb, Visibilität Kooperation

IT-IndustrieSAP, SAG

Forschungs-institute

Start-upSzene

IT-Anwender-Unternehmen

Aufsicht, Rat AWSStiftung

Kund

enbe

ziehu

ng

Koop

erat

ion

Kapital, Rat

Abbildung 2.G.06: Wesentliche Beziehungen innerhalb des Scheer Innovation Netzwerkes © Prof. Dr. A.-W. Scheer

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Funktion 2 1 Million - aws-institut.de · Abbildung 2.D.01: Gesamter Prozesskreislauf von der Strategie bis zur Real -time-Ausführung. Generierung. Customizing. ERP . BPMS. BPM