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Energiespeicher und Energie
Energiespeicher (Batterien) und Energie – unsere Erfahrung
Iceventure ist seit 2008/2009 im Bereich Energiespeicherung aktiv, als Arnbjörn Eggerz an einem Projekt in diesem Bereich arbeitete. Aufgabe war die Speicherung von erneuerbarer Energie /Geothermal/Wind/Wasser) in Energiespeicher möglichst hoher Dichte und insbesondere die Transportfähigkeit.
Unser Fokus liegt auf betriebswirtschaftlichen Fragestellungen rund um das Thema Energiespeicherung und Energie.
Darunter fallen Themen wie z.B. "macht eine Batterieproduktion in Deutschland Sinn", basierend auf Industrie-Lebenszyklusmodellen und fundierten ökonomischen Modellierungen.
Ebesnos aber auch Themen wie das dt. Batterieökosystem, die ökonomische Auswertung der Gigafactories, oder das Thema Batterierecycling und welche Marktchancen sich daraus ergeben.
Einen wichtigen Teil nehmen digitale Technologien in diesem traditionellen Industriesektor ein, und wie mit diesen z.B. durch AI in der Batterieforschung oder Batteriefertigung Vorteile erzielt werden können.
Für Unternehmen bieten wir eine betriebswirtschaftliche Beratung auf Basis des technologischen Verständnisses der Energiespeichertechnologie an.
Wir waren z.B. unter den ersten, die den temporären Wechsel von EV zu Heimspeichern als Absatzmarkt vorhersagten, als die Nachfrage und der Absatz da waren.
Iceventure ist Mitinitiator des Batteriestammtisches, der führenden Netzwerkveranstaltung für Energiespeicher.
Energy Desk
A. Eggerz
Energiespeicher und Energie - unsere Dienstleistungen
Software as a Service – das Software-Geschäftsmodell
Software as a Service – unser Thema seit 2009
SaaS-Lösungen haben im letzten Jahrzehnt einen beeindruckenden Siegeszug angetreten. Die Kombination aus der globalen Deployment-Möglichkeit und damit globaler Nutzungsmöglichkeiten, datengestützten Verkauf und Produktentwicklung sowie die Umwandlung von CapEx zu OpEx macht Software as a Service zur 1. Wahl als Geschäftsmodell bei der Entwicklung oder dem Einkauf von Softwarelösungen. Iceventure hat bereits 2009 die ersten SaaS-Projekte begleitet.
Also ist es kein Wunder, dassnebenKunden zu dem Fachbereich SaaS immer mehr etablierte Firmen sich für das Thema interessieren, da sie Angebote z.B. aus dem Bereich Industrie 4.0 wie ein digitaler Zwilling oder eine IoT Lösung mit diesem Geschäftsmodell realisieren wollen. Nach wie vor ist auch die Nachfrage nach der kaufmännischen Begleitung der Veränderung von On-Premise Software auf Software as a Service Angebote ein großes Thema.
Software as a Service - UNSERE LEISTUNGEN
Entsprechend reicht die Bandbreite der Services von
- Beratung bei und Erstellung von Business Pläne für Software as a Service Geschäftsmodelle
- Beratung, Implementierung und Umsetzung von digitalen Verkaufsstrategien für SaaS-Firmen
- Einführung eines Customer Success Managers
- Finden neuer digitaler Geschäftsmodelle oder Bereiche für SaaS-Lösungen
- Beratung beim Einkauf von SaaS-Software
über
- die Digitalisierung des B2B Vertriebs auf strategischer und operativer Ebene
sowie
- die interne Prozessoptimierung der Arbeitsabläufe mit modernen Arbeitstools (z.B. Office 365, SofortLiveDemo, Slack)
Auch bin ich Referent vom Software as a Service Geschäfts und Verkaufsmodell Seminar, dem einzigen Schulungsangebot in Deutschland, dass systematisch durch alle relevanten Bereiche des Software as a Service Modells führt.
Blockchain – eine Technologie so revolutionär wie das Internet
Die Blockchain ist eine neuartige Datenstruktur. Sie ist eine dezentralisierte, schwer manipulierbare Datenbank, auf der auch Kryptowährungen wie Bitcoin basieren.
Durch Verschlüsselungstechnik können Informationen oder Transaktionen so übermittelt werden, dass das Manipulationsrisiko extrem gering ist.
Gleichzeitig kann die gesamte Datenbank transparent betrachtet werden.
Möglichkeiten mit der Blockchain für Unternehmen
Die Eigenschaften der Blockchain lassen viele interessante neuen Use Cases oder Einsparungen vermuten.
Es gibt also viel Bewegung in diesem Bereich.
Immer mehr Unternehmen werden auf das Thema aufmerksam oder starten eigene Blockchain-Initiativen.
Die erhofften Vorteile sind dabei neue Geschäftsmodelle für Startups und Kostensenkungen bei etablierten Unternehmen.
Auch wenn es viele potenzielle Anwendungsbereiche gibt, sind vor dem Einsatz einer Enterprise Blockchain einige Fragen zu bewerten:
- Ist es sinnvoll, die Technologie im Unternehmen anzuwenden? Wenn ja, wann?
- Wie kann man den richtigen Use Case herausfiltern?
- Und, eine der häufigsten Fragen, wie ist der Kosten/Nutzen Vergleich?
- Was sind die Chancen und Risiken?
- Make or buy einer Blockchain-Anwendung?
Iceventure und die Blockchain
Das sind einige der Fragen, mit denen wir uns bei Iceventure beschäftigen. Zudem führen wir mit Partnern eine eigene Studie zur Enterprise Blockchain mit dem Fokus auf Kostenverläufe durch.
Wenn Sie Interesse an den Antworten darauf haben, melden sie sich bei uns.
Artikel zu dem Thema Blockchain
Enterprise Blockchain - Definition und Kosten
Landkarte zur Enterprise Blockchain in Deutschland 06 2018
Der Innovation hinterher? Enterprise Blockchain Landkarte Deutschland Teil 2
Enterprise Blockchains – A Pragmatic & Realistic Guide for CIOs/CDOS – an Iceventure briefing
Machine Learning
Machine Learning ist ein wichtiges Element/Bestandteil aus dem Bereich künstliche Intelligenz. Es beschreibt Software, die den Erkenntnisgewinn aus (auch extrem) großen Datensätzen automatisiert. Diese Daten können in den verschiedensten Formaten als auch strukturiert und unstrukturiert vorliegen.
So können Erklärungsmodelle konstruiert, Vorhersagen getroffen und sogar automatische Entscheidungsprozesse unter Rücksichtnahme komplexer Einflüsse automatisiert werden.
All das mit vergleichsweise geringem Personaleinsatz.
Möglichkeiten mit Machine Learning für Unternehmen
Für Unternehmen bieten sich eine ganze Reihe von Chancen. Denn es gibt hier viele Möglichkeiten, alte und neue Datenquellen kostengünstig zu nutzen.
Die Tiefe und Breite verfügbarer Daten wächst exponentiell; die Zeit, in der man diese noch rein "händisch" auswerten konnte, ist vorüber. Zugleich sind in vielen Bereichen Situationen vorstellbar, in denen in Sachen Ressourcenallokation oder Entscheidungsfindungen Optimierungspotential besteht.
Ein klassisches Beispiel aus dem Finanzwesen ist die Risikobewertung von potenziellen Kreditnehmern.
Tatsächlich ist Machine Learning aber wesentlich vielseitiger und auf viele Bereiche anwendbar. So können nicht nur Texte, sondern auch Bilder, Videos und Audiodateien ausgewertet werden. So ergeben sich ganz neue Quellen von Einsichten, was auch eine deutliche Abgrenzung zu Big Data Projekten ist.
Grade forschungsintensive Unternehmen können also überproportional profitieren.
Fragen zu Machine Learning im Unternehmen
Auch wenn es viele potenzielle Anwendungsbereiche gibt, sind vor dem Einsatz von ML einige Fragen zu bewerten:
- In welchen Geschäftsbereichen kann man Machine Learning einsetzen?
- Sind die Daten bereits vorhanden, bzw. alle möglichen Quellen wirklich systematisch erfasst.
- Was ist der Nutzen?
- Was sind die Kosten?
- Was sind die Chancen und Risiken?
- Make or buy einer Machine Learning Anwendung?
Iceventure und Machine Learning
Das sind einige der Fragen, mit denen wir uns bei Iceventure beschäftigen und helfen zu bewerten.
Wenn Sie Interesse an den Antworten darauf haben, melden sie sich bei uns.
Digitalisierung
Digitalisierung - unser Ansatz
Digitalisierung ist eines der dominierenden Themen am Beginn des 21. Jahrhunderts.
Unser Ansatz Kunden auf dem Weg der digitalen Transformation zu begleiten ist analytisch.
D.h. wir verstehen den Kern der Digitalisierung, der Daten, Prozess- und Kostengetrieben ist und betrachten die Frage zuerst mit Tools der Informationsökonomie, um den Mehrwert im Einzelfall zu sehen.
Wir sind gegen unreflektierte Digitalisierungsprojekte. Denn grade bei einem so großen Trend ist es notwendig jeden Einzelfall genau zu analysieren. So hat der Sektor des Unternehmens, die Konkurrenzsituation, das Produkt/die Dienstleistung, und das einzelne Unternehmen Einfluss auf die Maßnahmen im Rahmen der digitalen Transformation.
Digitale Transformation und Digitalisierung - unsere Leistungen
Entsprechend reicht die Bandbreite der Services von
• Bewertung des Einflusses von neuen Technologien auf das Kerngeschäft
• neuen digitalen Geschäftsmodellen,
über
• die Digitalisierung des B2B Vertriebs auf strategischer und operativer Ebene
sowie
• die interne Prozessoptimierung der Arbeitsabläufe mit modernen Arbeitstools (z.B. Office 365, SofortLiveDemo, Slack)
• Anwendungen digitaler Technologien wie Machine Learning
Artikel zum Thema Digitalisierung
Meinung: Es ist Zeit für Demonstrationen als Teil der Digitalisierung des B2B Vertriebs!
digital disruption - the example of the most underrated Fintech startups Tradeshift
Das Konzept eines digitalen Zwillings
Fragen zum digitalen Zwilling - unsere Leistungen
Digitale Zwillinge werden seit längerem rund um die Industrie 4.0 diskutiert. Als Lösung, die sich als Hybrid zwischen Produktion und Software-Modell positioniert, sind in der Regel eine Reihe von Fragen zu beantworten. Mit unserer SaaS, AI und Industrieerfahrung begleiten wir diese.
- In welchen Bereichen ist eine Investition in einen digitalen Zwilling sinnvoll?
- Welche Daten und welche Menge soll erhoben werden?
- Make or buy - wann kauft man die Dienstleistung zu und bei welchem Anbieter kann ein digitaler Zwilling gekauft werden?
- Welche S-Kurve kann man bei ML/AI annehmen.
Definition eines virtuellen Zwillings
Ein digitaler Zwilling (englisch „Digital Twin") bezeichnet ein computergestütztes Modell, meist in der Cloud, eines materiellen oder immateriellen Objekts, welches für verschiedene Zwecke verwendet werden kann. Gegenstück dazu ist das materielle oder immaterielle Objekt, das über entsprechende Sensorik und eine Steuerungseinheit verfügt.
Ausführliche Definition, Beschreibung und Funktionsweise eines digitalen Zwillings
Ein digitaler Zwilling ist ein virtuelles Modell z.B. eines Prozesses, eines Produkts oder einer Dienstleistung, dass die reale und virtuelle Welt verbindet. Diese Verbindung erfolgt in der erweiterten Definition von Iceventure durch einmal das Anlegen eines Modells des Objekts und das Bespielen mit Daten aus dem realen Einsatz. Ein wirklicher digitaler Zwilling geht also über die Visualisierungsebene weit hinaus. Es sind also drei Elemente notwendig: Das abzubildende reale Objekt, der digitale Zwilling im virtuellen Raum und Informationen, welche die beiden miteinander verbinden.
Digitale Zwillinge erhalten diese realen Daten von installierten Sensoren, welche z.B. die ablaufenden Prozesse aber auch die Umgebung wie z.B. Temperaturen, Arbeitsbedingungen oder Positionen aufzeichnen und weitergeben. Diese Kopplung der virtuellen und realen Welten ermöglicht das Sammeln und die Analyse von Daten und die Überwachung von Systemen. Dadurch ergeben sich eine Reihe von neuen Möglichkeiten.
Aufgrund der Tatsache, dass die Dichte der Daten und die Qualität der Daten stark ansteigen, lassen sich dadurch Probleme verstehen und bearbeiten, zum Teil bevor sie überhaupt auftreten. In der Folge lassen sich z.B. Ausfallzeiten vermeiden. Die dritte Ebene neuer Möglichkeiten ist, dass sich dadurch neue Chancen für die Produktverbesserung und Entwicklung ergeben und mithilfe von Computersimulationen (Simulation) Zukunftsprognosen und Verhaltensprognosen verbessert und schneller werden. Digitale Zwillinge können also die operative und auch finanzielle Leistungsfähigkeit eines Objekts, wie einer Anlage oder einer Dienstleistung verbessern und damit Kostenvorteile oder Margenvorteile erzielen.
Heutzutage werden digitale Zwillinge, welche den gesamten Lebenszyklus eines Produkts, Prozesses oder Geschäftsmodells abdecken und somit die Grundlage für verbundene Produkte und Dienstleistungen bilden, eine geschäftliche Notwendigkeit. Digitale Zwillinge werden durch Experten, sowie aus gesammelten Echtzeit-Daten der Objekte erstellt.
Für einen richtigen digitalen Zwilling in der Definition von Iceventure ist aber auch die „Embedded Logic" auf der Ebene des materiellen oder virtuellen Objekts zu betonen. Dies bedeutet, dass auch auf dieser Ebene Logiken berechnet werden müssen. Die Kommunikation und Rechenlogik erfolgt also in beide Richtungen.
Was ist das Neue an einem digitalen Zwilling
Das Neue an dem Konzept ist, dass aufgrund neuer Produktionsmöglichkeiten und dem Internet das Sammeln von Daten mit Sensoren und das Rückmelden immer billiger und einfacher wird. Mit der Verfügbarkeit von Daten aus Produkten im realen Einsatz wird die Grenze zur Entwicklung und Erprobung in der Laborumgebung aufgeweicht. Dadurch ergeben sich eine Reihe von neuen Möglichkeiten, die im Folgenden beispielhaft aufgeführt werden.
Ein digitaler Zwilling kann in den verschiedenen Lebenszyklusphasen eines Objekts Vorteile bringen:
In der ersten Phase „Design" helfen die gesammelten Daten bei dem Umgang mit (komplexen) Produktanforderungen und können zu schnelleren Entwicklungszyklen führen, sowie helfen strenge regulatorischen Anforderungen zu erfüllen. Ein digitaler Zwilling hilft dabei, die Auswirkungen von verschiedenen Design-Alternativen zu erforschen und Simulationen und Tests durchzuführen, um sicherzustellen, dass die Produktdesigns die Anforderung erfüllen.
In der zweiten Phase „Erstellung (manufacturing)" sind höhere Effizienz, eine verbesserte Qualität und höheren Ertrag in der Erstellung mit Hilfe des Zwillings erreichbar.
In der dritten Phase „Nutzung (operate)" kann ein digitaler Zwilling u. A. eingesetzt werden, um die Verfügbarkeit und Auslastung von Objekten (z. B. Maschinen) zu verbessern.
In der vierten Phase „Wiederverwertung (Recycling)" kann der digitale Zwilling z.B. für die Ersatzplanung oder der Eruierung von Upcycling-Potenzialen eingesetzt werden.
Fußnoten:
vgl. https://wirtschaftslexikon.gabler.de/definition/digitaler-zwilling-54371. Allerdings weicht die Definition von Iceventure in einigen Kernpunkten, die sich in der Diskussion mit Praxisteilnehmern ergeben haben, ab, wodurch die Unterscheidung „echter digitaler Zwilling" eingeführt wurde.