PROmining

Aufbau einer Plattform zur Verbesserung der Prognosefähigkeit und Erhöhung der Auslastung von KMU in der deutschen Steine- und Erdenindustrie

Anlass und Motivation

Die Digitalisierung ist in Unternehmen hochentwickelter Branchen bereits heute ein wichtiger Teil der Unternehmensstrategie. Neben der Entstehung neuer, innovativer Produkte und Dienstleistungen, hat die Digitalisierung grundlegend dazu beigetragen die Funktions­prinzipien der Märkte zu verändern. Ein elementarer Treiber und Hauptwachstumsträger dieser Entwicklung ist die Plattformökonomie.

Die deutsche Steine- und Erdenindustrie (S&E) zeichnet sich durch eine Vielzahl an KMU aus, die auf regionalen Märkten agieren und unterliegt einer schwankenden Kapazitätsauslastung aufgrund von konjunktur- und saisonabhängiger Nachfrage. Die Bereitstellung einer maßgeschneiderten digitalen Plattformlösung, gepaart mit der spezifischen Befähigung zu einem geeigneten Datenmanagement, kann der S&E-Branche helfen, die Prognosefähigkeit und Kapazitätsauslastung sowohl auf Betriebs- als auch auf Unternehmensebene zu verbessern.

Ansatz

Das Forschungsvorhaben PROmining adressiert die Digitalisierung der deutschen S&E‑Industrie. Das Forschungsziel ist der Aufbau eines Demonstrators einer digitalen Plattform, mit der Unternehmen der S&E-Industrie befähigt werden mittels einer gesteigerten Prognosefähigkeit besser auf schwankende Nachfragen zu reagieren. Die gezielte Entwicklung und Implementierung der Digitalisierung in Form einer Plattformökonomie kann der S&E-Industrie mittelbaren und unmittelbaren Nutzen bieten.

Im Forschungsvorhaben PROmining arbeiten das MRE und das FIR eng mit Unternehmen und Verbänden der S&E-Branche zusammen. Die Kompetenzen beider Forschungs­einrichtungen werden vereint, um Ergebnisse und Erfahrungen aus Forschungs­schwer­punkten und Projekt­bearbeitung in das PROmining Projekt einzubringen.

Arbeitspakete

Das PROmining Projekt ist thematisch in fünf Arbeitspakete aufgeteilt:

• Nutzen- und Potentialanalyse einer Plattform für KMU in der deutschen S&E-Industrie.
• Identifikation von Datenquellen und Unterstützung der KMU bei der Verbesserung der eigenen Datenhaltung.
• Ausarbeitung eines langfristigen Betreiberkonzepts und Identifikation möglicher Services zur Verbesserung der Prognosefähigkeit und Kapazitätsauslastung.
• Unternehmensneutrale Entwicklung und Realisierung eines Demonstrators zur Verbesserung der Prognosefähigkeit und Erhöhung der Kapazitätsauslastung.
• Unternehmensspezifische Implementierung, Testing und Validierung der Plattform­lösung sowie Begleitung der Unternehmen beim Transformationsprozess.