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Auflistung nach Autor:in "Heger, Sebastian"

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  • Zeitschriftenartikel
    Auf dem Weg zum vertrauensvollen, unternehmensübergreifenden automatisierten Datenaustausch von Maschinen – Identifikation von schützenswertem Wissen im Zeitalter von Industrie 4.0
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 58, No. 6, 2021) Adler, Leon; Frank, Andreas; Gimpel, Henner; Heger, Sebastian; Nüske, Niclas; Starke, Joachim; Waldmann, Daniela; Wöhl, Moritz
    Der unternehmensübergreifende Datenaustausch in der Welt von Industrie 4.0 birgt für Unternehmen immense Potenziale. So können Unternehmen wertvolles Wissen über den Einsatz ihrer Produkte gewinnen und ihren Kunden innovative Dienstleistungen anbieten. Umgekehrt können Kunden die Produkte zielgerichteter einsetzen, wenn sie beispielsweise Produktions- und Materialdetails kennen. Doch dabei möchte kein Unternehmen für sich geschäftskritisches Wissen an einen Partner im Wertschöpfungsnetzwerk freigeben. Zu groß ist das Risiko, Einblicke in beispielsweise Forschungs- und Entwicklungsergebnisse zu gewähren oder dem Kunden eine Kostenkalkulation aufgrund des genauen Prozessablaufes zu ermöglichen. Es ergibt sich die Frage, welche Daten bedenkenlos ausgetauscht werden können und in welchen Daten implizit wertvolles Wissen enthalten ist. Aus diesem Grund stellt der vorliegende Beitrag ein Vorgehensmodell zur Identifikation von schützenswertem Wissen vor dem Hintergrund des unternehmensübergreifenden automatisierten Datenaustauschs von Maschinen über Netzwerkplattformen vor. Mit Hilfe des Modells lassen sich Daten und Wissen analysieren und auf Basis der Schutzbedarfe und enthaltenen Potenziale einstufen. Ein möglichst umfangreicher unternehmensübergreifender Datenaustausch bei möglichst geringem Verlust von Know-how soll ermöglicht werden. Anschließend wird die Erprobung des Modells im Rahmen eines Anwendungsbeispiels vorgestellt und ein Ausblick gegeben. Cross-company data exchange in the world of industry 4.0 holds immense potential for companies. Companies can gain valuable knowledge about the use of their products and offer their customers innovative services. Conversely, customers can use their products in a more targeted way if they know production and material details, for example. But no company wants to share business-critical knowledge with a partner in the value creation network. The risk of providing insights into, for example, research and development results or enabling the customer to calculate costs based on the exact process flow is too great. The question arises as to which data can be exchanged without hesitation and which data implicitly contain valuable knowledge. For this reason, this article presents a process model for identifying knowledge worth protecting against the background of cross-company data networking. With the help of the model, data and knowledge can be analyzed and classified on the basis of protection requirements and contained potentials. The aim is to enable cross-company data exchange while preventing the violation of know-how. Subsequently, the testing of the model is presented in the context of an application example and an outlook is given.
  • Zeitschriftenartikel
    Do Not Forget About Smart Towns - How to Bring Customized Digital Innovation to Rural Areas
    (Business & Information Systems Engineering: Vol. 60, No. 3, 2018) Hosseini, Sabiölla; Frank, Leonhard; Fridgen, Gilbert; Heger, Sebastian
    To date, research on smart cities has primarily focused on urban congested areas. As this paper points out, it is becoming ever more important to look at intermediate and thinly populated regions like towns and rural areas as arenas for digital innovation. By following a multi-phase research process, the authors examine towns’ highly individual needs in an exploratory way, derive key aspects from recent literature that can serve to mitigate or solve their problems, and present an open innovation process by way of integrating local context factors, local stakeholders, and suitable information and communication technology solutions. The objective is to develop a first digital innovation approach in a field that has so far been scarcely considered. The authors conduct a case study, which demonstrates the applicability and effectiveness of their innovation approach in a small town in southern Germany and derive first important lessons learned. Thereby, the concept of an innovation ecosystem reveals a promising solution to face the challenges of the investigated town.