UdZ 02.21

SPECTRUM – APPLIED RESEARCH 70 / UdZ 02.21 K leine und mittlere Unternehmen (KMU) sind das Rückgrat der deutschen Industrie. Betriebe des Mittelstands sehen sich mit vielfältigen Herausforderungen konfrontiert, besonders hin­ sichtlich der Digitalisierung. Innerhalb der deutschen Steine- und Erdenindustrie ist derzeit kein allgemeingültiger Trend zu Digitalisierung festzustellen 1 . Es existiert großes tech­ nologisches Aufholpotenzial, bedingt vor allem durch die Struktur der Betriebe 2 . Für die zumeist sehr kleinen Betriebe, die branchenüblich nur geringe Umsatzmargen erzielen können, bedeutet die Adaption neuer Technologien ein ho­ hes unternehmerisches Risiko 3 . Die Übergangsphase, die beim Wechsel hin zu einer neuen Softwarelösung entsteht, bringt zwangsläufig ein hohes Maß an Mehraufwand für die Unternehmen mit sich. Dieser ist für kleine Betriebe parallel zum Tagesgeschäft oftmals nicht zu bewältigen. Die vielfäl­ tigen Risikobarrieren und Hemmschwellen verhindern die Adaption neuer Technologien und damit die Ausweitung der Digitalisierung innerhalb der Branche. Eine technologische Neuerung und die damit verbundenen Wertschöpfungspotenziale für die Branche kann in Form ei­ nes Demonstrators einer Plattformlösung geschaffen werden. Mithilfe des Demonstrators werden KMUder deutschen Steine- und Erdenindustrie erstmals dazu befähigt, Wissen über die ak­ tuelleAuslastung zugenerierenunddieNachfrageanhand inter­ ner und externer Daten zu prognostizieren. Die Unternehmen können steigende Kosten und volatile Preise mit einer höhe­ ren Effizienz antizipieren und so wirtschaftlicher handeln. Der Demonstrator bietet den teilnehmenden Unternehmen eine datenbasierte Entscheidungsgrundlage, die sich leicht in ihre Entscheidungs- und Geschäftsprozesse integrieren lässt. Der Demonstrator kreiert Anreize, die interne Datenhaltung in den Unternehmen zu optimieren und eine disruptive Digitalisierung einzuleiten. Dies ermöglicht den ersten Schritt im digitalen Transformationsprozess und legt das Fundament für den Wandel zu einem datengetriebenen Unternehmen. Das erste Projekttreffen hat am 16. April 2021 mit ca. 20 Industriepartnern in digitaler Form stattgefunden und bildete durch die vielfältigen Vorträge und Diskussionen einen wertvollen Beitrag zur Ausgestaltung des ers­ ten Arbeitspakets. Dieses beinhaltet die Nutzen- und Potenzialanalyse einer Plattform für KMU in der deut­ schen Steine- und Erdenindustrie. Auf Basis der Definition des Business-Ecosystems und mithilfe einer Analyse der Wertschöpfungskette werden eine Morphologie und die Ausbildung von Typen der zentralen Akteure entwickelt. S mall and medium-sized enterprises (SMEs) are the backbone of German industry. SMEs face a wide range of challenges, particularly with regard to digitization. There is currently no general trend toward digitization in the German stone and earth industry 1 . There is a large technological catch-up potential, mainly due to the structure of the companies 2 . For themostly very small companies, which can onlyachievelowsalesmarginsasiscustomaryintheindustry,the adaptation of new technologies means a high entrepreneurial risk 3 . The transition phase that occurs when switching to a new software solution inevitably entails a high level of additional work for the companies. This is often not manageable for small companies in parallel with their daily business. The many risk barriers and inhibition thresholds prevent the adaptation of new technologies and thus the expansion of digitization within the industry. A technological innovation and the associated value creation potential for the industry can be created in the form of a demonstrator of a platform solution. With the help of the demonstrator, SMEs in the German stone and earth industry will be enabled for the first time to generate knowledge about current capacity utilization and forecast demand based on internal and external data. The companies can anticipate rising costs and volatile prices with greater efficiency and thus act more economically. The demonstrator provides participating companies with a data-driven decision-making tool that can be easily integrated into their decision-making and business 1 Deloitte 2018, p. 12; O’ Neill 2017, p. 40 2 Börner et al. 2012 3 Baums et al. 2015 1 s. Deloitte 2018, S. 12; O’ Neill 2017, S. 40 2 s. Börner et al. 2012 3 s. Baums et al. 2015