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In the near future, tooling companies will offer their customers not just maintenance services, but complex remote service packages for their engineering asset management, which is the total management of physical – not financial – assets. The overall goal is to enhance the efficiency of the engineering asset, e.g. to reduce TCO, on the customers´ site by means of value creating partnerships. These partnerships may be, e.g. the classical output or reliability partnership, but also process optimizing partnerships or lifecycle partnerships. The process optimizing partnership offers, e.g. the optimization of the system’s performance or the output quality, an optimized ramp-up and restart procedure or optimization of the production process parameters. The lifecycle partnership, on the other hand, accompanies the intelligent tool-machine-system throughout the whole lifecycle, which includes, e.g. provision of spare parts during the entire usage phase, storing, refurbishment, recycling and even the support of relocation of production facilities. Intelligent remote services have great potential for realizing all these partnerships.
To realize such engineering asset-related partnerships, two major tasks have to be done. First, there has to be the intelligent tool-machine system, which delivers the information that is required for these services. And furthermore, this information has to be integrated into the maintenance processes, so that it is delivered at the right place and time and in the required form. Second, the activities and processes that are combined to the engineering asset-related partnerships have to be configured out of standardized service and process modules. Therefore configuration logic is essential.
Eine zentrale Herausforderung für Forschungsprojekte stellt die nachhaltige Dissemination der Projektergebnisse dar, um langfristig Wert für die Zielgruppen zu schöpfen. Aus diesem Grund arbeitet das Konsortium des BMBF-geförderten Projekts GALA momentan intensiv anhand von Recherchen und Workshops an der Aufstellung eines Geschäftsmodells für die Verstetigung. Dazu werden vielfach in der Innovationsforschung erprobte Methoden eingesetzt, welche im folgenden Beitrag dargestellt werden.
Die digitale Vernetzung ist von großer Bedeutung für das Servicegeschäft im Maschinen- und Anlagenbau. Durch neue Möglichkeiten der wirtschaftlichen Datenerfassung, -speicherung und –verarbeitung können auf die Kundenbedürfnisse ausgerichtete Smart Services entwickelt werden. Diese Smart Services stellen die höchste Form datenbasierter Geschäftsmodelle dar. Unternehmen müssen diese Potenziale erkennen und relevante Handlungsfelder im Unternehmen weiterentwickeln, um erfolgreich in der Smart-Service-Welt zu agieren.
Die Landwirtschaft steht in den nächsten Jahren vor einer Reihe gravierender Veränderungen. Die steigende Weltbevölkerung muss bei einer gleichbleibenden Versorgungsfläche auch in Zukunft ernährt werden. Datenbasierte Dienstleistungen ermöglichen diese Produktivitätssteigerungen, indem sie Landwirte bei der Ernte unterstützen und Handlungsempfehlungen geben. Die nPotato als Smart Product und darauf aufbauende Smart Services ermöglichen es Landwirten, ihre Erntemaschinen während der Ernte an sich verändernde Bedingungen anzupassen, um den Ertrag durch optimale Maschineneinstellungen zu maximieren. Der folgende Beitrag beschreibt die systematische Entwicklung dieses Smart Service, erläutert die dahinterliegende technische Architektur und zeigt dessen Potenziale und mögliche Geschäftsmodelle auf.
Smart Services
(2018)
Seit nunmehr sieben Jahren richtet das FIR an der RWTH Aachen einen Ideenwettbewerb aus. Studierende aller Fachrichtungen sind jedes Jahr aufgerufen, die Problemstellung des beteiligten Unternehmenspartners zu lösen. Ob innovative Dienstleistungen für Fitness-Armbänder, neue Geschäftsmodelle für industrielle Machine-to-Machine-Anwendungen oder Konzepte für die intelligente Ersatzteillogistik - die Case-Competition bietet den Studierenden jedes Jahr aufs Neue die Chance, an praxisrelevanten Themen zu arbeiten und die Unternehmen mit ihrer Lösung zu überzeugen.
Prinzipien zur erfolgreichen Umsetzung von KI-Geschäftsmodellinnovationen
In Zeiten des zunehmenden globalen Wettbewerbs und hoch vernetzter Wertschöpfungsketten entwickelt sich Künstliche Intelligenz zu einem immer wichtiger werdenden Wettbewerbsfaktor für Unternehmen am Wirtschaftsstandort Deutschland. Durch den Einsatz von KI-Verfahren können nicht nur interne Geschäftsprozesse kostensenkend optimiert, sondern auch neue, digitale Geschäftsfelder und -modelle erschlossen werden. Es lassen sich zum einen Trends identifizieren, denen der Einsatz von KI in deutschen Unternehmen folgt. Zum anderen zeigt sich, dass sich KI unterschiedlich stark auf verschiedene Dimensionen innovativer Geschäftsmodelle auswirkt. Insgesamt lassen sich so Prinzipien ableiten, die die erfolgreiche Umsetzung von KI-Geschäftsmodellinnovationen beschreiben.
Neue Technologie- und Anwendungstrends kennzeichnen KI-Nutzung
Die tatsächliche KI-Landschaft in den Wertschöpfungsketten von KI-nutzenden Unternehmen ist durch Trends gekennzeichnet. Diese lassen sich in Technologie- und Anwendungstrends unterteilen. Experteninterviews zeigen beispielsweise, dass KI-Anwendungen bevorzugt auf Cloud-Infrastrukturen entwickelt und bereitgestellt werden. Das wiederum rückt die Frage nach der Wahrung der Datensouveränität in den Vordergrund. Anwendung findet KI tendenziell zur Prognose und Überwachung.
Sechs Prinzipien beeinflussen die erfolgreiche Umsetzung von KI-Geschäftsmodellinnovationen
Fallstudien über ein breites Spektrum der deutschen Wirtschaft beleuchten, welche Aspekte eines KI-basierten Geschäftsmodells den größten Effekt auf das Unternehmen haben. Hier lässt sich ein besonders hoher Einfluss von KI auf das Nutzenversprechen neuartiger, digitaler Leistungen der Unternehmen an die Kundinnen und Kunden feststellen. So lassen sich sechs Erfolgsprinzipien zur erfolgreichen Implementierung von KI-Technologien identifizieren, um die wirtschaftliche Nutzung von KI für Unternehmen in Deutschland im globalen Wettbewerb weiter zu steigern. So empfiehlt es sich zum Beispiel – neben der Auswahl des richtigen KI-Anwendungsfalles – ebenfalls darauf zu achten, dass die KI-Anwendung sowohl den Anbietenden wie auch den Anwendenden nützt. Diese und weitere Erfolgsprinzipien werden detailliert in der Studie Künstliche Intelligenz – Geschäftsmodellinnovationen und Entwicklungstrends beschrieben.