Der Name conplement vereint zwei zentrale Bausteine erfolgreicher Digitalisierungsprojekte: Consulting und Implementation. Genau diesem Ansatz folgen auch unsere Beratungs- und Workshop-Angebote. Wir unterstützen Unternehmen dabei, Potenziale zu identifizieren, Strategien zu entwickeln und konkrete Lösungen umzusetzen – praxisnah, technologieorientiert und mit Blick auf nachhaltige Ergebnisse. Ob Digitaler Zwilling, Digitaler Produktpass, digitale Transformation, Data & AI oder weitere Zukunftsthemen: Unsere Beratungsleistungen vermitteln nicht nur Wissen, sondern schaffen die Grundlage für fundierte Entscheidungen und erfolgreiche Umsetzungen.
Dabei basieren unsere Empfehlungen auf praxisbewährten Erfahrungen aus realen Kundenprojekten und liefern insbesondere in den frühen Phasen vor einer Implementierung wertvolle Orientierung sowie belastbare Entscheidungsgrundlagen. Entdecken Sie unsere Workshops und Beratungsangebote und finden Sie den passenden Einstieg für Ihr Vorhaben.
Reifegradanalyse zur digitalen Transformation
Die digitale Transformation umfasst zahlreiche Handlungsfelder (im Kontext von Industrieunternehmen z.B. Smart Factory, Produkt- und Service-Innovationen, Daten & Analytics, und der eigentlichen Kern-IT oder im öffentlichen Sektor z.B. Smart City, digitale Verwaltungsleistungen oder Arbeitsplatz der Zukunft), die unterschiedlichen Anforderungen an Prozesse, Organisation und Technologie stellen. Die Reifegradanalyse definiert betroffene Handlungsfelder für das Unternehmen, schafft Transparenz über den aktuellen Digitalisierungsstand, zeigt Lücken auf und liefert eine fundierte Grundlage für die Priorisierung weiterer Maßnahmen.
Workshop-Inhalte
- Definition von Vorgehensmodell und Zielsetzung als Grundlage für die Reifegradanalyse
- Identifikation relevanter Handlungsfelder der digitalen Transformation
- Erläuterung des Reifegradkonzepts und der zugrunde liegenden Bewertungslogik
- Bewertung des Status quo anhand strukturierter Leitfragen und definierter Kriterien
Ergebnisse
- Reifegradmodell auf Basis definierter Handlungsfelder
- Transparenz über vorhandene Digitalisierungs-Lücke
Digitalisierungsstrategie Workbook – Ihre Roadmap zur digitalen Transformation
Eine erfolgreiche digitale Transformation benötigt eine klare Zielsetzung, strategische Leitlinien und eine strukturierte Planung der nächsten Schritte. Das Digitalisierungsstrategie Workbook verbindet Analyse, Zielbild und Maßnahmenplanung zu einer klar ausgerichteten Digitalisierungsstrategie und schafft eine belastbare Grundlage für die weitere Umsetzung.
Workshop-Inhalte
- Ermittlung des digitalen Reifegrades zur Verdeutlichung der Ausgangslage
- Durchführung von Markt- und Trendanalysen
- Entwicklung eines digitalen Zielbilds
- Ableitung strategischer Leitlinien
- Identifikation digitaler Handlungsfelder zur klaren Fokussierung
- Ausarbeitung einer digitalen Roadmap mit zeitlich priorisierten Umsetzungsschritten
- Konzeption eines digitalen Performance Managements zur Steuerung und Erfolgskontrolle der Maßnahmen
Ergebnisse
- Erstellung einer Digitalisierungsstrategie in Form eines Workbooks mit allen Arbeitsergebnissen
- Grafische Roadmap zur digitalen Transformation auf Basis der identifizierten Maßnahmen
IT-Strategie Workbook – Strukturierte Ausrichtung der IT
Eine zukunftsfähige IT benötigt klare Ziele, Transparenz über bestehende Strukturen und einen strukturierten Plan für die Weiterentwicklung. Das IT-Strategie Workbook schafft eine fundierte Grundlage für die Analyse, Planung und Priorisierung zentraler IT-Handlungsfelder und unterstützt Unternehmen bei der zielgerichteten Ausrichtung ihrer IT.
Workshop-Inhalte
- Analyse des Problemraums der IT und Definition der Zielsetzung
- Durchführung einer Bestandsaufnahme mit Vertiefung in den Bereichen IT-Services, IT-Organisation und -Kosten, IT-Anwendungen sowie IT-Infrastruktur
- Entwicklung von Lösungsansätzen zur Optimierung identifizierter Herausforderungen
- Erstellung eines Maßnahmenkatalogs und einer Roadmap
Ergebnisse
- Erstellung einer IT-Strategie in Form eines Workbooks mit allen Arbeitsergebnissen
- Entwicklung einer Roadmap zur Optimierung der IT-Fokusthemen
Digitale Geschäftsmodelle erkennen und bewerten
Digitale Geschäftsmodelle eröffnen neue Möglichkeiten zur Wertschöpfung und Weiterentwicklung bestehender Angebote. In diesem Workshop werden digitale Geschäftsmodellansätze systematisch identifiziert, analysiert und bewertet. Ziel ist es, eine fundierte Entscheidungsgrundlage für die Priorisierung und Weiterentwicklung potenzieller Geschäftsmodelle zu schaffen.
Workshop-Inhalte
- Identifikation digitaler Geschäftsmodelle entlang der Customer Journey und des Wertestroms
- Durchführung einer Basisvertiefung ausgewählter Ansätze
- Bewertung von bis zu drei Geschäftsmodellansätzen
- Aufbereitung einer Entscheidungsgrundlage beziehungsweise Management-Vorlage
Ergebnisse
- Strukturierte Übersicht identifizierter digitaler Geschäftsmodellansätze
- Dokumentation der Basisvertiefung und Bewertung von bis zu drei Geschäftsmodellansätzen als Grundlage für die Priorisierung
Digitaler Zwilling – C-Level-Workshop
Der Digitale Zwilling entwickelt sich für viele Unternehmen zu einem wichtigen Baustein der digitalen Transformation. In diesem C-Level-Workshop schaffen wir ein gemeinsames Verständnis für den Digitalen Zwilling (DT) und den Digital Produktpass (DPP) und ordnen beide Themen in den strategischen Kontext Ihres Unternehmens ein. So entstehen fundierte Entscheidungsgrundlagen für die Einführung entsprechender Initiativen und die Bewertung möglicher Mehrwerte.
Workshop-Inhalte
- Klärung der Zielsetzung und Einordnung des Digitalen Zwillings im strategischen Unternehmenskontext
- Vermittlung der Grundlagen zu Digitalem Zwilling (DT) und Digitalem Produktpass (DPP) sowie deren Zusammenhänge und Abgrenzung
- Analyse von Marktumfeld, Rahmenbedingungen, Trends und Anforderungen
- Bewertung von Nutzen und Chancen anhand konkreter Anwendungsfelder und Mehrwertpotenziale
- Skizzenhafte Ausarbeitung eines Projektansatzes und Vorgehensmodells
- Betrachtung möglicher Pilotierungsschritte sowie relevanter Rollen und Verantwortlichkeiten
Ergebnisse
- Management Commitment und aktives Sponsoring für Initiativen im Umfeld Digitaler Zwilling
- Einheitliches Themen- und Zielverständnis auf C-Level-Ebene
- Skizzierter Projektansatz als Ausgangspunkt für konkrete Umsetzungsinitiativen
Digital Twin Scoping Workshop
Der Digital Twin Scoping Workshop unterstützt Unternehmen dabei, die Anwendungsmöglichkeiten des Digitalen Zwillings auf Basis der Asset Administration Shell (AAS) zu analysieren und im Kontext der Digital Data Chain (DDC) zu bewerten. Im Fokus stehen die Identifikation relevanter Anwendungsfälle sowie die Vorbereitung eines ersten Minimal Viable Product (MVP) als Grundlage für die weitere Umsetzung.
Workshop-Inhalte
- Analyse der Anwendungsmöglichkeiten des Digitalen Zwillings auf Basis der Asset Administration Shell (AAS)
- Bewertung der Anforderungen im Kontext der Digital Data Chain (DDC)
- Betrachtung des Digitalen Typenschilds zur strukturierten Bereitstellung von Stammdaten wie Seriennummern, technischen Eigenschaften, Normen und Zulassungen
- Betrachtung der Dokumentenbereitstellung gemäß VDI 2770 mit digitalen Handbüchern, Zertifikaten sowie Prüf- und Konformitätsnachweisen
- Erarbeitung der relevanten Details für die Umsetzung eines ersten Minimal Viable Product (MVP)
Ergebnisse
- Bewertung der Anwendungsmöglichkeiten des Digitalen Zwillings im Unternehmenskontext
- Einordnung relevanter Anwendungsfälle im Kontext der Digital Data Chain (DDC)
- Konkretisierte Anforderungen für ein erstes Minimal Viable Product (MVP)
Digital Twin Use Case Design
Nicht jeder Anwendungsfall eignet sich gleichermaßen für die Umsetzung eines Digitalen Zwillings. Im Workshop „Digital Twin Use Case Design“ werden identifizierte Potenziale systematisch analysiert, konkretisiert und bewertet. Ziel ist es, aus ersten Ideen klar definierte und umsetzbare Digital-Twin-Use-Cases abzuleiten und ein strukturiertes Vorgehen für die weitere Umsetzung zu entwickeln.
Workshop-Inhalte
- Abstimmung von Zielsetzung, Erwartungen und methodischem Vorgehen
- Analyse der Ausgangssituation auf Basis identifizierter Anwendungsfälle
- Vermittlung von Basiswissen zu Digitalem Zwilling, Verwaltungsschale und relevanten Konzepten
- Durchführung einer IST-Analyse anhand anwendungsspezifischer Analysefelder
- Konkretisierung ausgewählter Anwendungsfälle inklusive Zielsetzung und gewünschter Ausprägung
- Beschreibung relevanter Akteure, Funktionen und organisatorischer Rahmenbedingungen
- Einordnung der Anwendungsfälle in die Wertschöpfungskette sowie Betrachtung möglicher Ansätze zur Platzierung und Vermarktung
- Entwicklung erster Lösungsansätze und Identifikation relevanter Abhängigkeiten
- Berücksichtigung möglicher Submodelle und ergänzender Strukturen
- Bewertung von Machbarkeit und Zielerreichung anhand definierter Kriterien
- Entwicklung und Anpassung eines strukturierten Vorgehensmodells inklusive Roadmap
Ergebnisse
- Vermittlung von Basiswissen zu Digitalem Zwilling und relevanten Konzepten
- Detailliert beschriebener und bewerteter Anwendungsfall als Grundlage für die Umsetzung
- Angepasste Roadmap für die strukturierte Weiterentwicklung und Implementierung
Unternehmens-Digital Twin-Architektur Assessment
Eine erfolgreiche Digital-Twin-Initiative benötigt eine klare Architektur, abgestimmte Datenstrukturen und ein realistisches Zielbild für die Umsetzung. Das Unternehmens-Digital Twin-Architektur Assessment schafft Transparenz über bestehende Initiativen und die aktuelle IT-Landschaft und entwickelt daraus eine fundierte Architektur- und Umsetzungsbasis für den Digitalen Zwilling.
Workshop-Inhalte
- Durchführung einer Ist-Aufnahme bestehender Projekte, Initiativen und der IT-Landschaft im Kontext Digitaler Zwillinge
- Analyse und Bewertung potenzieller Anwendungsfälle inklusive strukturierter Ideation-Ansätze
- Entwicklung eines Architektur-Zielbildes unter Berücksichtigung von Business- und IT-Kriterien, Plattformoptionen sowie relevanten Schnittstellen
- Durchführung einer Delta- und Lückenanalyse zwischen Ist-Situation und Zielbild
- Betrachtung und Definition möglicher Ansätze zur Generierung von Verwaltungsschalen
- Entwicklung der Zielarchitektur und zugehöriger Datenmanagement-Strukturen
- Ableitung einer Roadmap zur strukturierten Umsetzung der Zielarchitektur
Ergebnisse
- Übersicht bestehender Digital-Twin-Initiativen und der relevanten IT-Landschaft
- Abgestimmtes DT-Architektur-Zielbild als Grundlage für die Umsetzung
- Roadmap zur Umsetzung der DT-Architektur mit priorisierten Maßnahmen
Digital Data Chain Workshop
Die Digital Data Chain (DDC) bildet die Grundlage für den durchgängigen Austausch von Daten entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Sie schafft die Voraussetzungen für effiziente Prozesse, regulatorische Compliance und neue datengetriebene Geschäftsmodelle. Im Digital Data Chain Workshop analysieren wir die Bedeutung der DDC für Ihr Unternehmen, bewerten bestehende Potenziale und leiten konkrete Handlungsfelder für die weitere Entwicklung ab.
Workshop-Inhalte
- Vermittlung eines fundierten Verständnisses der Digital Data Chain sowie relevanter Marktanforderungen und Entwicklungen
- Einordnung aktueller Herausforderungen und des steigenden Handlungsdrucks entlang der digitalen Lieferkette
- Analyse des Status quo in den Bereichen Datenqualität, Daten-Services und Prozesslogik
- Bewertung bestehender Voraussetzungen für eine durchgängige digitale Datenkette
- Identifikation und Bewertung von Potenzialen zur standardisierten Datenbereitstellung und Prozessoptimierung
- Betrachtung von Mehrwerten für Kundenbeziehungen und datengetriebene Geschäftsmodelle
- Ableitung und Priorisierung konkreter Maßnahmen und Handlungsoptionen
- Gemeinsame Diskussion der nächsten Schritte im Rahmen eines Abschlussworkshops
Ergebnisse
- Transparenz über die Relevanz und Bedeutung der Digital Data Chain für das eigene Unternehmen
- Bewertung von Nutzenargumenten und Business-Potenzialen im Kontext der DDC
- Identifizierte Handlungsfelder und priorisierte Maßnahmen als Grundlage für die weitere Umsetzung
- Erste Orientierung für die strategische Weiterentwicklung der digitalen Datenkette
Digital Twin – Data Journey entlang der Wertschöpfung
Daten sind die Grundlage für Digitale Zwillinge und durchgängige digitale Prozesse. Im Workshop „Data Journey entlang der Wertschöpfung“ werden Datenflüsse entlang definierter Prozessgruppen oder der gesamten Wertschöpfungskette analysiert und visualisiert. Ziel ist es, Transparenz über relevante Datenstrukturen, Systeme und Zusammenhänge zu schaffen sowie Potenziale für eine strukturierte Datennutzung aufzudecken.
Workshop-Inhalte
- Aufnahme von Zielsetzung, Erwartungen und methodischem Vorgehen
- Festlegung des relevanten Problemraums entlang definierter Prozessgruppen oder der gesamten Wertschöpfungskette
- Aufbau und Visualisierung der Wertschöpfungskette als ganzheitliches Big Picture
- Herleitung relevanter Datenstrukturen, Kerngeschäftsobjekte, Systeme und Nutzergruppen
- Identifikation zentraler Herausforderungen im Umgang mit Daten
- Entwicklung erster Lösungsansätze für Datenhaltung und Datennutzung
Ergebnisse
- Transparenz über Daten entlang der Wertschöpfungskette und deren Zusammenhänge
- Strukturierte Übersicht der wichtigsten Diskussionspunkte
- Lösungsansätze zur Optimierung der Datenhaltung
- Empfehlungen zur Weiterentwicklung der Datenlandschaft
MVP Digital Twin – Einstieg in den Digital Twin auf dem Weg zum DPP
Der Einstieg in den Digitalen Zwilling beginnt mit einem klar definierten Anwendungsfall und einer belastbaren Datenbasis. Im Workshop „MVP Digital Twin“ werden die fachlichen und technischen Grundlagen für ein erstes Minimal Viable Product (MVP) erarbeitet. Der Fokus liegt dabei auf dem Aufbau einer zukunftsfähigen Daten- und Informationsbasis, die zugleich den Grundstein für die spätere Umsetzung eines Digital Product Passport (DPP) legt. Ziel ist es, einen strukturierten und pragmatischen Einstieg in den Digital Twin zu ermöglichen und die Voraussetzungen für die weitere Umsetzung zu schaffen.
Workshop-Inhalte
- Durchführung eines strukturierten Scopings zur Abgrenzung des MVP-Rahmens und relevanter Zielsetzungen
- Klärung der Anforderungen für MVP1 und MVP2 unter Berücksichtigung fachlicher und technischer Aspekte
- Aufnahme der Ist-Situation einschließlich bestehender Prozesse, Systeme und Rahmenbedingungen
- Analyse der Produktstruktur sowie der involvierten Systeme als Grundlage für die Digital-Twin-Abbildung
- Validierung der Datenverfügbarkeit und Prüfung der Datenqualität einschließlich möglicher erforderlicher Transformationen
- Klärung der Trigger für die Erstellung von Typen und Instanzen innerhalb der Digital-Twin-Logik
- Festlegung der Nutzungsform für MVP1, beispielsweise als Viewer, Kundenportal oder Standardportal
- Erstellung eines detaillierten Konzepts für MVP1 einschließlich der strukturierten Ausgestaltung des Anwendungsfalls
- Anpassung an bestehende oder geplante Prozesse zur Sicherstellung der operativen Einbindung
- Festlegung von Pull- oder Push-Mechanismen sowie Definition der zugehörigen Trigger-Prozesse
- Durchführung einer Security-Bewertung im Kontext der vorgesehenen Architektur und Nutzung
Ergebnisse
- Erster Digital-Twin-MVP für einen definierten Anwendungsfall
- Validierte Datenbasis als Grundlage für die Umsetzung
- Umsetzbares Konzept für die weitere Realisierung des MVP
Digital Twin Operating Model für beherrschbaren Dauerbetrieb
Der langfristige Erfolg von Digital-Twin-Lösungen hängt von klaren Verantwortlichkeiten, definierten Prozessen und einer transparenten Steuerung des Betriebs ab. Im Workshop „Digital Twin Operating Model“ werden die organisatorischen und operativen Grundlagen für einen stabilen, skalierbaren und effizienten Betrieb von Digital-Twin-Lösungen erarbeitet.
Workshop-Inhalte
- Entwicklung eines Operating Models für Digital Twin unter Einbindung von IT, Fachbereichen und Center of Excellence
- Definition von Monitoring- und Qualitätssicherungsansätzen zur Steuerung von Kosten, Performance und Betriebseffizienz
- Ausgestaltung strukturierter Release- und Change-Prozesse zur kontrollierten Weiterentwicklung der Lösungen
Ergebnisse
- Digital Twin Operating Model mit klar definierten Rollen und Prozessen
- KPI- und Monitoring-Konzept zur Steuerung von Betrieb und Performance
- Incident- und Change-Prozess zur strukturierten Behandlung von Störungen und Anpassungen
- Betriebskennzahlen und Dashboards zur transparenten Steuerung des laufenden Betriebs
DPP C-Level-Workshop
Der Digitale Produktpass (DPP) bringt neue regulatorische Anforderungen mit sich und erfordert frühzeitige strategische Entscheidungen auf Managementebene. Im DPP C-Level-Workshop schaffen wir ein gemeinsames Verständnis für die rechtlichen Rahmenbedingungen, die Auswirkungen auf das Unternehmen sowie die notwendigen Schritte für eine erfolgreiche Umsetzung.
Workshop-Inhalte
- Einordnung der Zielsetzung und Analyse des aktuellen Status quo
- Vermittlung der rechtlichen Grundlagen und relevanter Entwicklungen rund um den Digitalen Produktpass
- Betrachtung von Risiken, Anforderungen und Auswirkungen auf das Unternehmen
- Einführung in die Themen Digitaler Zwilling (DT), Digital Nameplate (DNP) und Digitaler Produktpass (DPP)
- Analyse der Wertschöpfungskette im Kontext des DPP
- Bewertung von Nutzen, Chancen und Potenzialen
- Vorstellung eines möglichen Projektansatzes und Vorgehensmodells
- Vorbereitung von Managemententscheidungen sowie Definition nächster Schritte und einer ersten Timeline
- Moderation sowie Vor- und Nachbereitung des Workshops
- Dokumentation und Aufbereitung der Workshop-Ergebnisse
Ergebnisse
- Vermittlung der rechtlichen Grundlagen im Kontext des Digitalen Produktpasses
- Gemeinsames Verständnis der regulatorischen Relevanz des DPP auf Managementebene
- Involvierung und Commitment der Unternehmensführung für die weitere Umsetzung
- Grundlage für Budget- und Projektentscheidungen im betroffenen Geltungsbereich
DPP IST-Analyse
Die Einführung eines Digitalen Produktpasses (DPP) erfordert Transparenz über bestehende Daten, Prozesse, Systeme und Verantwortlichkeiten. Die DPP IST-Analyse schafft diese Grundlage und macht sichtbar, wo Handlungsbedarf besteht, welche Herausforderungen zu erwarten sind und welche Voraussetzungen bereits erfüllt werden.
Das Leistungspaket kombiniert mehrere aufeinander aufbauende Workshops, eine strukturierte Datenerhebung sowie die gemeinsame Auswertung der Ergebnisse. So entsteht ein ganzheitliches Bild des aktuellen Stands und eine fundierte Basis für die weitere DPP-Umsetzung.
Workshop-Inhalte
Kickoff-Workshop
- Festlegung der Zielsetzung der IST-Analyse
- Schaffung eines gemeinsamen Verständnisses für den Digitalen Produktpass und das Vorgehen
- Definition der Analyseinhalte und relevanten Betrachtungsfelder
- Moderation sowie Vor- und Nachbereitung des Workshops
- Dokumentation der Ergebnisse
Analyse durch Online-Fragebogen
- Erhebung relevanter Informationen zu Produktstammdaten, Produktportfolio und Datenquellen
- Analyse von Datenflüssen entlang des Produktlebenszyklus
- Betrachtung von Organisation, Zuständigkeiten und Managementsystemen
- Analyse von Datennutzung und Supply-Chain-relevanten Informationen
- Strukturierung und Konsolidierung der erhobenen Daten
- Erste Reifegradbetrachtung inklusive Identifikation von Pain Points und Lücken
Workshop zur Analyse und Ergebnisvalidierung
- Gemeinsame Besprechung und Validierung der Analyseergebnisse
- Betrachtung der einzelnen Analysefelder in themenspezifischen Arbeitsgruppen
- Konsolidierung aller Ergebnisse in einem zusammenhängenden Analysebericht
- Dokumentation der identifizierten Herausforderungen und Lücken
Abschluss- und Ergebnisworkshop
- Präsentation der Ergebnisse der IST-Analyse
- Vorstellung der Reifegrad- und Lückenbetrachtung
- Diskussion der identifizierten Herausforderungen
- Ableitung und Abstimmung möglicher nächster Schritte
- Moderation sowie Vor- und Nachbereitung des Workshops
- Dokumentation der Ergebnisse
Ergebnisse
- Transparenz über den aktuellen Stand von Produktdaten, Prozessen, Systemen und Organisationsstrukturen im Kontext des Digitalen Produktpasses
- Strukturierte Analyse der relevanten DPP-Analysefelder
- Reifegradeinschätzung mit Fokus auf regulatorische Anforderungen und bestehende Herausforderungen
- Identifikation von Pain Points, Lücken und Handlungsfeldern
- Konsolidierter Analysebericht als Grundlage für die weitere DPP-Umsetzung
- Gemeinsames Verständnis der Ergebnisse sowie der erforderlichen nächsten Schritte
DPP Zielbild & Roadmap
Auf Basis der DPP IST-Analyse wird ein gemeinsames Zielbild für die Einführung des Digitalen Produktpasses entwickelt. Dabei werden fachliche, organisatorische und technische Fragestellungen zusammengeführt, Lösungsansätze bewertet und ein konkreter Umsetzungsfahrplan erarbeitet.
Das Leistungspaket kombiniert mehrere Workshops und Arbeitsphasen, um aus den Erkenntnissen der IST-Analyse ein abgestimmtes Zielbild sowie eine Roadmap für die weitere Umsetzung abzuleiten.
Workshop-Inhalte
Status-Workshop
- Vorstellung und Einordnung der Ergebnisse aus der DPP IST-Analyse
- Bewertung des aktuellen Projektstands und Diskussion des weiteren Vorgehens
- Definition der Fokus- und Konzeptthemen für die Zielbildentwicklung
- Moderation sowie Vor- und Nachbereitung des Workshops
- Dokumentation der Ergebnisse
Erarbeitung von Lösungsansätzen
- Entwicklung und Bewertung möglicher Lösungsansätze für die definierten Fokusthemen
- Betrachtung von digitalem Typenschild, Dokumentation und Zertifizierung gemäß VDI 2770
- Bewertung technischer Architekturansätze, einschließlich Cloud- und On-Premises-Szenarien
- Analyse von Ansätzen zur Generierung und Aktualisierung von Asset Administration Shells (AAS)
- Betrachtung relevanter Standards, Klassifikationen und Sprachkonzepte
- Analyse von Prozessanpassungen sowie Datenfluss- und Datentransformationsanforderungen
Lösungs-Workshop
- Vorstellung und Diskussion der erarbeiteten Lösungsansätze und Alternativen
- Gemeinsame Bewertung und Finalisierung der bevorzugten Lösungsoptionen
- Abstimmung der Ergebnisse mit den beteiligten Fachbereichen und Stakeholdern
- Moderation sowie Vor- und Nachbereitung des Workshops
- Dokumentation der Ergebnisse
Roadmap- und Maßnahmenplanung
- Entwicklung einer Roadmap auf Basis des definierten Zielbildes
- Ableitung und Priorisierung wesentlicher Maßnahmenpakete
- Berücksichtigung der definierten Fokusthemen und regulatorischen Anforderungen
Abschluss- und Ergebnisworkshop
- Präsentation und Besprechung des Zielbildes
- Vorstellung der Roadmap und der definierten Maßnahmenpakete
- Diskussion der nächsten Schritte
- Moderation sowie Vor- und Nachbereitung des Workshops
- Dokumentation der Ergebnisse
Ergebnisse
- Abgestimmtes Zielbild für die Einführung des Digitalen Produktpasses
- Bewertung und Auswahl geeigneter fachlicher und technischer Lösungsansätze
- Transparenz über notwendige Prozess-, Daten- und Systemanpassungen
- Roadmap mit priorisierten Maßnahmenpaketen für die weitere Umsetzung
- Gemeinsames Verständnis des Zielbildes und der nächsten Schritte bei den beteiligten Stakeholdern
DPP-Webinare
Wir informieren regelmäßig zu unseren zukünftig stattfindenden Webinaren. Schauen Sie in unserer Mediathek vorbei, um Webinare später on demand anzusehen.
Executive Briefing Data & AI
Daten und Künstliche Intelligenz entwickeln sich zu zentralen Faktoren für die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen. Das Executive Briefing Data & AI schafft ein fundiertes, gemeinsames Verständnis der relevanten Themen auf Führungsebene und unterstützt bei der strategischen Einordnung von Data & AI im Unternehmenskontext. Gemeinsam werden Potenziale, Herausforderungen und Handlungsfelder betrachtet, um klare strategische Stoßrichtungen abzuleiten.
Workshop-Inhalte
- Vermittlung eines strukturierten Überblicks über zentrale Themen, Trends und Entwicklungen im Bereich Data & AI
- Einordnung von Data & AI in den spezifischen Unternehmenskontext
- Analyse aktueller Bedarfe und Herausforderungen der jeweiligen Zielbranche
- Identifikation von Potenzialen sowie Entwicklung eines Chancen- und Risikobilds als Grundlage für Managemententscheidungen
- Erarbeitung strategischer Stoßrichtungen und priorisierter Handlungsfelder gemeinsam mit den Teilnehmenden
Ergebnisse
- Management Commitment und aktives Sponsoring für Data-&-AI-Initiativen
- Strategische Einordnung von Data & AI im Unternehmenskontext
- Gemeinsames Verständnis relevanter Themen und ihrer Bedeutung auf C-Level-Ebene
Data & AI FIT – Die erste Reifegradbetrachtung auf Basis identifizierter Anwendungsfälle
Der erfolgreiche Einsatz von Daten und Künstlicher Intelligenz setzt ein Verständnis der eigenen Ausgangssituation voraus. Mit Data & AI FIT wird eine strukturierte und methodengestützte Reifegradanalyse auf Basis identifizierter Anwendungsfälle durchgeführt. Dabei werden relevante Rahmenbedingungen bewertet und erste Maßnahmen zur zielgerichteten Weiterentwicklung abgeleitet.
Workshop-Inhalte
- Gemeinsame Festlegung der Zielsetzung der Reifegradbetrachtung
- Vorstellung des Reifegradmodells DRMM gemäß der Next Level Mittelstand Initiativen
- Basisdefinition der Daten- und KI-Strategie sowie Business Alignment
- Identifikation und Grunddefinition von drei relevanten Anwendungsfällen
- Bewertung der Anwendungsfälle auf den DRMM-Stufen 1–2 hinsichtlich strategischer Ausrichtung, Datenverantwortung, Datenqualität, Transparenz über Datenquellen und systemischer Gegebenheiten
- Durchführung einer ersten Reifegradeinschätzung inklusive konkreter Handlungsempfehlungen
Ergebnisse
- Kompakter Readiness Report für bis zu drei Anwendungsfälle
- Reifegrad-Einschätzung der definierten Anwendungsfälle
- Konkrete Maßnahmen zur Zielerreichung der Anwendungsfälle
Data & AI FIT – Vom Hype zur klaren Data-&-AI-Agenda
Viele Data-&-AI-Initiativen starten mit einer Vielzahl von Ideen, Prioritäten und Erwartungen. Data & AI FIT unterstützt dabei, diese Ausgangslage systematisch zu bewerten und in eine klar priorisierte Agenda mit messbarem Business Impact und einer umsetzbaren Roadmap zu überführen. Dabei werden organisatorische, fachliche und technische Aspekte gleichermaßen betrachtet.
Workshop-Inhalte
- Durchführung einer ganzheitlichen Data-&-AI-Reifegradanalyse zur Bewertung von Organisation, Prozessen, Daten, IT, Skills und Governance
- Durchführung strukturierter Use-Case-Ideation-Workshops
- Entwicklung belastbarer Value-Hypothesen auf Basis businessgetriebener Anforderungen
- Entwicklung einer klaren Vision und eines konsistenten Zielbilds für Data & AI
- Integration von Data & AI in die bestehende Digital- und IT-Strategie
- Erarbeitung eines Business Case für identifizierte Initiativen
- Priorisierung von Initiativen anhand von Nutzen, Kosten, Risiken und Skalierungspotenzial
Ergebnisse
- Readiness Report mit Heatmap und Reifegradscore zur objektiven Standortbestimmung
- Use-Case-Katalog inklusive Bewertung hinsichtlich Wertbeitrag und Umsetzbarkeit
- Definiertes und dokumentiertes Zielbild für Data & AI auf Business- und IT-Seite
- Priorisierte Data-&-AI-Roadmap für die nächsten 12 bis 36 Monate
- Management-Präsentation zur Vorlage beim Vorstand oder Top-Management
Data & AI Scoping Workshop – Von der Ideenfindung bis zur ersten MVP-Definition
Der Data & AI Scoping Workshop unterstützt Unternehmen bei der systematischen Identifikation, Bewertung und Konkretisierung von Data-&-AI-Anwendungsfällen. Ziel ist es, relevante Use Cases zu priorisieren und die Grundlage für ein klar abgegrenztes und realisierbares Minimum Viable Product (MVP) zu schaffen.
Workshop-Inhalte
- Einordnung strategischer Ziele, relevanter Prozesse und Rahmenbedingungen
- Strukturierte Identifikation von Data-&-AI-Anwendungsfällen entlang definierter Kategorien
- Bewertung und Priorisierung der identifizierten Use Cases hinsichtlich Nutzen, Umsetzbarkeit, Datenreife und Risiko
- Konkretisierung ausgewählter Use Cases durch Ausarbeitung von Zielbild, Nutzerinteraktion, Datenanforderungen und Systemintegration
- Definition eines klar abgegrenzten MVP einschließlich Funktionsumfang und Datenbedarf
Ergebnisse
- Identifizierte und bewertete Data-&-AI-Anwendungsfälle
- Ausgearbeitete Use-Case-Steckbriefe mit Zielbild, Nutzen und Risiken
- MVP-Konzept für priorisierte Anwendungsfälle inklusive Scope, Funktionalitäten und Datenbedarf
- Erste Umsetzungs-Roadmap mit nächsten Schritten und Entscheidungsgrundlagen
Data & AI Use Case Design
Der erfolgreiche Einsatz von Künstlicher Intelligenz beginnt mit einem klar definierten Anwendungsfall und einem realistischen Umsetzungspfad. Im Workshop „Data & AI Use Case Design“ werden erste Ideen systematisch analysiert und zu fachlich sowie technisch belastbaren AI-Use-Cases weiterentwickelt.
Workshop-Inhalte
- Durchführung eines Use-Case Deep Dives zur Analyse von Prozessen und Identifikation zentraler Pain Points
- Entwicklung eines Data & AI Fits sowie Erstellung einer Architektur-Skizze
- Auswahl geeigneter LLMs, relevanter Datenquellen und notwendiger Integrationen
- Ausarbeitung von Prompt- und Interaction-Design für die Human-AI-Interaktion
- Durchführung eines Risiko- und Compliance-Checks mit Fokus auf Datenschutz, geistiges Eigentum, Bias und Security
Ergebnisse
- Use-Case Canvas mit strukturierter Darstellung von Business-, Technik- und Risikoperspektive
- Zielprozesse als BPMN-Modell oder Value Stream zur Abbildung zukünftiger Abläufe
- Prompt-Design und Beispiel-Dialoge zur direkten Nutzung und Weiterentwicklung
- Technisches Lösungskonzept auf High-Level-Ebene als Grundlage für die Umsetzung
- Risiko- und Compliance-Einschätzung mit transparenter Bewertung relevanter Aspekte
Knowledge Discovery & AI-Search Assessment
Unternehmenswissen ist häufig auf unterschiedliche Systeme, Dokumente und Informationsquellen verteilt. Das Knowledge Discovery & AI-Search Assessment schafft Transparenz über bestehende Wissensquellen, bewertet deren Nutzbarkeit und entwickelt ein Zielbild für eine AI-gestützte Wissenssuche. Ziel ist es, die Grundlage für einen effektiven Umgang mit Wissen und dessen Nutzung im Kontext von AI zu schaffen.
Workshop-Inhalte
- Analyse bestehender Wissensquellen wie DMS, SharePoint, Wikis, File-Shares, E-Mails und Ticketsysteme
- Bewertung der Struktur, Qualität und Aktualität vorhandener Inhalte
- Identifikation typischer Such- und Nutzungsszenarien der Mitarbeitenden
- Identifikation von Quick Wins für den Einsatz von AI zur Verbesserung der Wissensbereitstellung
- Entwicklung eines Zielbilds für eine AI-gestützte Wissenssuche unter Berücksichtigung strategischer Anforderungen
Ergebnisse
- Reifegradbewertung „Knowledge & Search“ zur transparenten Darstellung des aktuellen Stands der Wissensorganisation
- Handlungsempfehlungen für kurzfristige Verbesserungen sowie strukturelle Maßnahmen
- Entscheidungsgrundlage für Investitionen in Enterprise Search und AI unter Berücksichtigung von Quick Wins und strategischen Entwicklungspfaden
AI-Readiness für BI – Der Business-Anker für wirksame Data & AI
Daten und Künstliche Intelligenz entfalten ihren Mehrwert insbesondere dann, wenn sie fundierte Geschäftsentscheidungen unterstützen und nachhaltig im Unternehmensalltag verankert werden. Der Workshop „AI-Readiness für BI“ schafft die Grundlage für eine datengetriebene Steuerung, indem bestehende Reporting- und Analyseansätze bewertet, relevante Entscheidungsprozesse identifiziert und die Anforderungen an eine zukunftsfähige BI-, Analytics- und AI-Landschaft definiert werden.
Workshop-Inhalte
- Durchführung einer Bestandsaufnahme von Reports, Berichten, Management-Cockpits, KPIs und bestehenden AI-Umsetzungen
- Identifikation zentraler Geschäftsentscheidungen, die durch Daten und AI unterstützt werden sollen
- Ableitung entscheidungsrelevanter KPIs einschließlich KPI-Logiken, Berechnungsregeln und Datengrundlagen
- Entwicklung eines Zielbilds für Management-Reporting und Steuerungs-Cockpits
- Festlegung erforderlicher Datengrundlagen und Definition eines Zielmodells einschließlich geeigneter Datenquellen
- Spezifizierung eines technischen Lösungsansatzes für BI, Analytics und AI
Ergebnisse
- Decision- & KPI-Assessment als Grundlage für die datengetriebene Steuerung
- Bewertung der AI-Readiness im BI-Kontext mit identifizierten Handlungsfeldern und Prioritäten
- BI- & Analytics-Zielbild als Business-Anker für den Einsatz von Data & AI
Enterprise Data & AI Architektur
Eine skalierbare Data-&-AI-Landschaft benötigt eine Architektur, die Daten, Systeme und Technologien konsistent miteinander verbindet. Die Enterprise Data & AI Architektur schafft die Grundlage für die Integration, Skalierung und den nachhaltigen Betrieb von Data-&-AI-Initiativen und entwickelt ein Zielbild für eine KI-fähige IT-Architektur.
Workshop-Inhalte
- Analyse bestehender KI-Anwendungsfälle, Kerndaten und systemischer Gegebenheiten
- Entwicklung einer ganzheitlichen Zielarchitektur für Data & AI unter Berücksichtigung von Cloud-Plattformen, LLMs, APIs, Datenstrukturen und Sicherheitsanforderungen
- Entwicklung eines Zielbilds für eine KI-fähige IT-Architektur
- Auswahl geeigneter Plattformen und Gestaltung der Architektur, beispielsweise auf Basis von Azure OpenAI, Open-Source-Technologien oder hybriden Ansätzen
- Integration von Data-&-AI-Lösungen in bestehende IT-Systeme wie ERP, CRM, DMS oder Collaboration-Plattformen
- Definition eines Betriebs- und Kostenmodells für einen effizienten, skalierbaren und nachhaltigen Betrieb
Ergebnisse
- Enterprise Data & AI Referenzarchitektur als Leitbild für die technische Umsetzung
- Technologie- und Anbieterbewertung für die Auswahl geeigneter Plattformen und Lösungen
- Integrationskonzept mit definierten Schnittstellen zur Einbindung in die bestehende Systemlandschaft
- Kosten- und Skalierungsmodell für die Planung und Bewertung der Architektur
- Betriebshandbuch auf Basis von LLMOps-Prinzipien für einen stabilen, sicheren und skalierbaren Plattformbetrieb
Data & AI Governance Readiness Check
Der erfolgreiche Einsatz von Data & AI erfordert klare Verantwortlichkeiten, geeignete Governance-Strukturen und die Berücksichtigung regulatorischer Anforderungen. Der Data & AI Governance Readiness Check schafft Transparenz über den aktuellen Stand der Governance-Fähigkeiten und unterstützt bei der Identifikation von Risiken, Handlungsfeldern und Prioritäten für die weitere Entwicklung.
Workshop-Inhalte
- Analyse bestehender AI- und Analytics-Anwendungsfälle sowie laufender Initiativen hinsichtlich Reifegrad und Einsatzumfang
- Bewertung bestehender Rollen und Verantwortlichkeiten im Kontext von Data & AI Governance
- Prüfung rechtlicher und regulatorischer Anforderungen, insbesondere im Hinblick auf DSGVO, Urheberrecht und den EU AI Act
- Analyse vorhandener Modell- und Prompt-Richtlinien hinsichtlich Qualität, Bias und Nachvollziehbarkeit
- Durchführung eines AI-Technologie-Checks inklusive Data Catalogs, Lineage- und Metadata-Management sowie BI- und ML-Monitoring
- Bewertung eingesetzter Zugriffs- und Security-Tools im Kontext einer sicheren und regelkonformen Datennutzung
- Abgleich bestehender Ansätze mit etablierten Praktiken und Benchmarks
- Identifikation kritischer Lücken sowie Priorisierung von Quick Wins anhand von Risiko und Umsetzbarkeit
Ergebnisse
- Reifegrad-Assessment „Data & AI Governance“ zur transparenten Bewertung der Governance-Fähigkeiten
- Risiko-Heatmap für bestehende und geplante AI-Anwendungen
- Priorisierte Handlungsempfehlungen für den gezielten Ausbau der Governance-Strukturen
Data & AI Governance Framework (MVP)
Ein strukturierter Governance-Rahmen schafft die Grundlage für einen sicheren, effektiven und nachvollziehbaren Einsatz von Data & AI. Im Workshop „Data & AI Governance Framework (MVP)“ werden Verantwortlichkeiten, Regeln, Prozesse und Standards definiert, um Data-&-AI-Initiativen organisatorisch zu verankern und deren Steuerung zu unterstützen.
Workshop-Inhalte
- Aufbau eines Data & AI Governance Frameworks (MVP) als organisatorischer Ordnungsrahmen mit definierten Leitplanken und Prinzipien
- Definition von Rollen und Verantwortlichkeiten zur Steuerung von Data-&-AI-Initiativen
- Festlegung von Regeln und Policies zur Sicherstellung von Compliance, Qualität und verantwortungsvollem Einsatz
- Entwicklung von Standards und Methoden zur Vereinheitlichung von Vorgehensweisen und Ergebnissen
- Ausgestaltung von Prozessen und Kontrollen zur Verankerung der Governance-Strukturen im operativen Betrieb
- Einbindung geeigneter Technologie-Unterstützung zur Umsetzung und Skalierung der Governance-Anforderungen
Ergebnisse
- Data & AI Governance Framework (MVP) als strukturierter und umsetzbarer Ordnungsrahmen
.png?width=500&height=339&name=MicrosoftTeams-image%20(22).png)