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[Abschlussbericht] MeProLI
(2020)
Kernergebnis des Forschungsprojekts ‚MeProLI‘ ist ein wissenschaftlich-technisches Vorgehensmodell zur Gestaltung von Prozessbaukästen und zur aufwands-/nutzenoptimalen Standardisierung von Industrieservice-Prozessen. Anhand dieses Modells wurde ein praktisches Anwendungsmodell entwickelt und in der DIN SPEC 91404 veröffentlicht. Darüber hinaus wurden die Ergebnisse in zahlreichen Veröffentlichungen, auf Veranstaltungen, in Weiterbildungsangeboten, Arbeitskreisen, einer Dissertation und zwei internationalen Konferenzen einer Vielzahl an Unternehmen und Interessenten zugänglich gemacht.
1. Entwicklung eines morphologischen Erklärungsmodells zur Strukturierung, Typologisierung und Standardisierung von Eigenschaften und relevanten Handlungsfeldern für aufgenommene industrielle Instandhaltungsprozesse.
2. Entwicklung eines Kennlinienkatalogs zur Operationalisierung der Zusammenhänge von Prozesseinflussgrößen und -zielgrößen, um daraus die Wirkungen von Maßnahmen visuell darstellen zu können.
3. Entwicklung einer Methode zur Aufwands-/Nutzenkalkulation von Standardisierungsmaßnahmen zur Abschätzung der Relevanz von ausgewählten Maßnahmen für KMU.
4. Entwicklung eines Gestaltungsmodells für Prozessbaukästen, Integration des Gestaltungsmodells in Referenzprozesse für Instandhaltungsservices und Gestaltung von konkreten Baukästen für die kritischen Prozessschritte dieser Services.
5. Überführung der Ergebnisse in eine praktisch anwendbare Methode zur Identifikation von Standardisierungspotential und Ableitung von Maßnahmen zur Standardisierung von Instandhaltunsprozessen. Dokumentation und Veröffentlichung der Ergebnisse in der DIN SPEC 91404 und Gestaltung einer online Applikation zur praktischen Durchführung der Methode.
KMU können mit der Methode eigenständig innerhalb von 2 Tagen Standardisierungsmaßnahmen ableiten.
Gemeinsamer Abschlussbericht zum Forschungsprojekt mit dem Bewilligungszeitraum vom 01.04.2016 bis 31.03.2019 und den Förderkennzeichen 03ET7549 A bis I.
Ziel des Forschungsvorhabens eSafeNet war die Erforschung, Konzeption und Demonstration eines innovativen informationstechnischen Kommunikationsansatzes für das Internet der Energie. Grundlegend sollten die Potenziale einer dedizierten Kommunikationsnetzinfrastruktur mittels Mobilfunk als Primärtechnologie und unterstützenden kabelgebundenen Übertragungstechnologien, wie z. B. Powerline, untersucht werden, um den Anforderungen sicherheitskritischer Strukturen an Stabilität, Zuverlässigkeit und Sicherheit gerecht zu werden. Zur Sicherstellung der Wirtschaftlichkeit wurde eine Dienstleistungsplattform entworfen, die sicherheitsrelevante und zusätzliche Smart Services durch Serviceprovider bereitstellt.
Im Forschungsprojekt ‚3Dsupply – Intelligentes Ersatzteilmanagement unter Berücksichtigung additiver On-Demand-Fertigung‘ wurde von einem Projektkonsortium aus fünf Partnern aus Industrie und Forschung ein integriertes Dienstleistungskonzept für Logistikdienstleister entwickelt. Bei der zu erwartenden fortschreitenden Marktdurchdringung der additiven Fertigungstechnologien müssen mögliche Konsequenzen für die Logistikbranche frühzeitig erkannt und chancenorientiert genutzt werden. Die Verlagerung der Produktion hin zum Bedarfsort verringert Transportdistanzen und reduziert Lagervorgänge. Dies senkt zwar auch den Transportbedarf, setzt allerdings die korrekte Informationsweitergabe voraus. Im Rahmen des Forschungsprojekts ‚3Dsupply‘ wurde eine Referenznetzwerkstruktur zur dezentralen Ersatzteilversorgung unter Berücksichtigung additiver Fertigungsverfahren konzipiert. Darauf aufbauend wurde ein Softwaretool zur standardisierten Aufnahme von Fertigungsanforderungen und zur Auswahl potenzieller Produzenten erarbeitet. Das neue Dienstleistungskonzept für den Logistikdienstleister basiert auf einem tragfähigen Geschäftsmodell für Kunden, Dienstleister und Produzenten. Das Projekt wurde vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) unter dem Förderkennzeichen 02K16C162 gefördert. Während der Projektlaufzeit von September 2017 bis Dezember 2020 wurde das Projekt vom Projektträger Karlsruhe betreut.
Sales-Service - Analytics-basierte Vertriebsunterstützung für Servicetechniker im Maschinenbau
(2020)
Das Projekt hatte zum Ziel, Servicetechniker in den aktiven Vertrieb von Services und Produkten zu integrieren und damit das Vertriebspotenzial aus ihrer regelmäßigen und intensiven Kundeninteraktion zu nutzen. Der Zielstellung standen dabei die in Abbildung 1 dargestellten Hürden gegenüber, welche durch das Projekt gelöst wurden. Hierzu wurde Analytics-basierte Vertriebsunterstützung für Servicetechniker (Algorithmen für Open Source-Software) gestaltet, die ihnen die notwendigen Vertriebsinformationen bereitstellt. Zudem werden Aufbau- und Ablauforganisation (Blueprints & Referenzprozesse) sowie die entsprechenden Managementinstrumente (Balanced Scorecard & Anreizsystem) für einen vertriebsorientierten Service entwickelt. Dabei gliederte sich das Vorgehen in acht Arbeitspakete, welche von den Forschungseinrichtungen nach der beschriebenen Aufteilung, jedoch in enger Verzahnung miteinander, bearbeitet wurden.
Im Forschungsprojekt „Analytics for Innovation“ wurde ein Konzept zur schnellen kundenzentrierten Entwicklung von Dienstleistungen mittels Business Analytics-Methoden für den Maschinen- und Anlagenbau entwickelt. Dieses Vorgehen ermöglicht kleinen und mittelständischen
Unternehmen (KMU) den Sprung zur smarten Dienstleistungsentwicklung. Diese zeichnet sich durch die Nutzung von einer Informationsflut bei der Entwicklung von Dienstleistungen aus. Zentrale Voraussetzung ist die digitale Verfügbarkeit aller erforderlichen Informationen
und deren Verarbeitung in einer Schnittstelle.
Traditionelle Unternehmen aus dem Maschinenbau erhalten durch die Entwicklung von datenbasierten Dienstleistungen die Chance, ihr Angebotsportfolio auszubauen und sich von Marktbegleitern
abzugrenzen. Jedoch erschweren der hohe Kostendruck, unzureichende IT-Kenntnisse sowie die Verschmelzung von Branchengrenzen im Maschinenbau die Entwicklung von digitalen Dienstleistungsangeboten. Während zunehmend auch Unternehmen anderer Branchen, z. B. Amazon oder Alibaba, ihren Kunden technische Dienstleistungen anbieten, geraten
besonders kleine und mittlere Unternehmen bei der Entwicklung von innovativen After-Sales-Services ins Hintertreffen.
In den ersten Phasen des Forschungsvorhabens wurden zunächst in der Praxis angewendete Prozesse der Dienstleistungsentwicklung bzw. -innovation aufgenommen.
Die Kernergebnisse des Forschungsprojekts MeProLI sind zum ein wissenschaftlich-technisches Vorgehensmodell zur Gestaltung von Prozessbaukästen und zur aufwands-/nutzenoptimalen Standardisierung von Industrieservice Prozessen. Anhand dieses Modells wurde ein praktisches Anwendungsmodell in Form entwickelt und in der DIN SPEC 91404 veröffentlicht. Darüber hinaus wurden die Ergebnisse in zahlreichen Veröffentlichungen, auf Veranstaltungen, in Weiterbildungsangeboten, Arbeitskreisen, einer Dissertation und zwei internationalen Konferenzen einer Vielzahl an Unternehmen und Interessenten zugänglich gemacht. 1. Entwicklung eines morphologischen Erklärungsmodells zur Strukturierung, Typologisierung und Standardisierung von Eigenschaften und relevanten Handlungsfeldern für aufgenommene industrielle Instandhaltungsprozesse. 2. Entwicklung eines Kennlinienkatalogs zur Operationalisierung der Zusammenhänge von Prozesseinflussgrößen und -zielgrößen, um daraus die Wirkungen von Maßnahmen visuell darstellen zu können. 3. Entwicklung einer Methode zur Aufwands-/Nutzenkalkulation von Standardisierungsmaßnahmen zur Abschätzung der Relevanz von ausgewählten Maßnahmen für KMU. 4. Entwicklung eines Gestaltungsmodells für Prozessbaukästen, Integration des Gestaltungsmodells in Referenzprozesse für Instandhaltungsservices und Gestaltung von konkreten Baukästen für die kritischen Prozessschritte dieser Services. 5. Überführung der Ergebnisse in eine praktisch anwendbare Methode zur Identifikation von Standardisierungspotential und Ableitung von Maßnahmen zur Standardisierung von Instandhaltunsprozessen. Dokumentation und Veröffentlichung der Ergebnisse in der DIN SPEC 91404 und Gestaltung einer online Applikation zur praktischen Durchführung der Methode. KMU können mit der Methode eigenständig innerhalb von 2 Tagen Standardisierungsmaßnahmen ableiten.
Das vorherrschende Geschäftsmodell führender Internetfirmen besteht darin, persönliche Daten in großem Maße zu erfassen und zu monetisieren. Im Hinblick auf aktuelle Entwicklungen, wie Internet of Things, Industrie 4.0 oder Ambient Assisted Living sind durch die weitreichende Erfassung und Verarbeitung von (persönlichen) Daten echte Mehrwerte zu erwarten, wie z.B. Produktverbesserungen oder Effizienzsteigerungen. Zugleich stellt die Monetisierung sensitiver persönlicher Daten eine der größten Bedrohungen der Privatsphäre im digitalen Raum dar, wenn bspw. Bürgern durch intransparent erstellte Profile Nachteile entstehen. Hier stehen wirtschaftliche Interessen großer Internetfirmen den Bedürfnissen und Rechten des Einzelnen nach Privatsphäre gegenüber. Häufig haben die Betroffenen keinerlei Kontrolle über ihre informationelle Privatsphäre, auch werden sie an dem aus ihren Daten erwirtschafteten Gewinn nicht beteiligt. Eine gesetzliche Regelung, welche die Interessen beider Seiten berücksichtigt, ist bisher nicht in Sicht. Das Ziel des Verbundprojektes myneDATA ist es, ein persönliches Datencockpit für Internetnutzer zu schaffen, welches es dem Nutzer ermöglicht, i) selbst über die Verwertung seiner Daten zu entscheiden, ii) seinen individuellen Bedarf an Privatsphäreschutz einzuschätzen und entsprechend zu realisieren und iii) an der Wertschöpfung aus seinen Daten beteiligt zu werden. Das Teilvorhaben „Wissenschaftlich-Ökonomische Perspektive“ des FIR adressiert Punkt iii), die Entwicklung neuartiger Möglichkeiten zur Steigerung der Wertschöpfung aus Personendaten und zugehörige Geschäftsmodelle.
Im Zuge der Digitalisierung der Industrie stieg die Menge an erhobenen Daten aus unterschiedlichsten internen und externen Quellen in den letzten Jahren exponentiell an. Diese Entwicklung wird sich fortsetzen. Insbesondere Unternehmen des Maschi-nen- und Anlagebaus verfügen über eine Vielzahl von ungenutzten Nutzungs- bzw. Kundendaten. Hier setzt das Vorhaben ServiceAnalytics an.
Integrierte Sensoren innerhalb der Maschinen liefern kontinuierlich Daten über den Zustand der verbauten Komponenten und deren Nutzung (bspw. Verschleiß, Warnun-gen, Störungsmeldungen, Fehlercodes, Ereignismeldungen, aber auch Umgebungs-daten wie Temperatur, Feuchtigkeit, etc.). Auf diese können die Hersteller heute oft-mals mittels der Basistechnologie des Internets in Echtzeit zugreifen und sie somit nutzbar machen. Besonders im Bereich des Dienstleistungsgeschäfts können die auf-genommenen Daten genutzt werden, um damit sowohl das Dienstleistungsportfolio zu erweitern als auch die Profitabilität des bestehenden Dienstleistungsgeschäf-tes erhöhen. Dafür stehen die Unternehmen vor der Herausforderung eigene Daten-analyse-Fähigkeiten zu entwickeln. Diese Fähigkeit wird in der Literatur Business-Ana-lytics genannt und befähigt die Unternehmen dazu, die erhobenen Daten mittels ge-eigneter Analyseinstrumente auszuwerten, um eine bessere Entscheidungsgrundlage für geschäftsrelevante Fragestellungen zu schaffen (s. CHEN ET AL. 2012). Um die ge-nerierten Daten zu nutzen, damit die vorhandenen Potenziale im Dienstleistungsge-schäft realisiert werden können, müssen sich Unternehmen daher weiterentwickeln und ein Geschäftsfeld Service-Analytics aufbauen. Unter Service-Analytics wird in diesem Zusammenhang die Anwendung von Business-Analytics im Dienstleistungs-geschäft verstanden. In diesem Zuge durchlaufen die Unternehmen einen Transfor-mationsprozess, der durch unterschiedlichste Herausforderungen gekennzeichnet ist. So stoßen die potenziellen Anbieter der datenbasierten Dienstleistungen während des Wandels auf eine dynamische Unternehmensumwelt. Wechselnde Kundenbe-dürfnisse, schnell reagierende Wettbewerber und sich rasant wandelnde Technologien sind nur einige der Faktoren, die auf die Unternehmen wirken. Diese Herausforde-rungen gilt es durch geeignete Instrumente zu adressieren, um das neue Geschäfts-feld Service-Analytics nachhaltig und mit Erfolg aufzubauen. Häufig fehlt es jedoch insbesondere klein- und mittelständischen Unternehmen an dem nötigen Fach- und Prozesswissen, um die Datenerhebung und -auswertung wirtschaftlich rentabel zu ge-stalten.
So bestand das Ziel des Forschungsprojektes ServiceAnalytics darin, klein- und mit-telständische Unternehmen (kmU) des Maschinen- und Anlagebaus zur Anwendung von Service-Analytics zu befähigen mit dem Ziel die Dienstleistungsprofitabilität zu steigern.