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Im Forschungsprojekt ‚Chatbots im Service‘ forschten das FIR und das International Performance Research Institute (IPRI) gemeinsam mit namhaften Partnern im projektbegleitenden Ausschuss an dem Einsatz von Chatbots im B2B-Kundenservice. Der Fokus lag hierbei vor allem auf KMU im Maschinen- und Anlagenbau. Die Ergebnisse des Forschungsprojekts liefern Unternehmen eine Orientierung in Form eines appbasierten Einführungsleitfadens bei der Implementierung von Chatbots.
Industrie 4.0 ist in Politik, Medien, Wissenschaft und Wirtschaft derzeit omnipräsent. Intelligenter, individueller, effizienter, schneller, vernetzter – so lauten nur einige Versprechen dieses neuen industriellen Zeitalters. Tatsächlich sind die Potenziale gerade für den deutschen Maschinen- und Anlagenbau gewaltig: Sowohl für Anbieter als auch für Anwender von Technologien rund um das Thema Industrie 4.0. Aber noch existieren viele ungelöste Fragen, Unsicherheiten und Aufgaben. Hier wollen wir mit unserer Readiness-Studie ansetzen und Hilfestellung leisten. Denn ein Selbstläufer wird Industrie 4.0 nicht. Mit der vorliegenden Studie soll die große Vision näher an die betriebliche Realität gebracht werden. Auch zeigen wir die anspruchsvollen Wegmarken auf, die für viele Unternehmen hinsichtlich ihrer Industrie 4.0-Fähigkeit noch zu passieren sind. Die Studie untersucht, an welcher Stelle der Maschinen- und Anlagenbau aktuell bei der Umsetzung steht. Motivation und Hemmnisse der Unternehmen werden ebenso in den Blick genommen wie die Unterschiede, die sich zwischen Mittelstand und großen Unternehmen ergeben. Im Ergebnis ist es erstmals möglich, die „Industrie 4.0-Readiness“ der Maschinenbau-Industrie detailliert und systematisch abzubilden.
Das Projekt "Rezept ECM" verfolgte das Ziel, Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus zu einem ganzheitlichen ECM-Konzept zu verhelfen, um den aktuellen Anforderungen an die Digitalisierung gerecht zu werden. Als Orientierungshilfe bei der Etablierung eines unternehmensweiten ECM-Konzepts wurde ein anwendungsnahes Modell entwickelt, welches die bestehende IT-Landschaft und die betrieblichen Abläufe berücksichtigt.
Gestaltung des Digitalen Schattens für Instandhaltungsdienstleistungen im Maschinen- und Anlagenbau
(2019)
Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus sind mit der Herausforderung konfrontiert, die digitale Transformation ihres Unternehmens zu gestalten. Eines der zentralen Konzepte der Industrie 4.0 ist der Digitale Schatten. Er fungiert als übergeordnete Datenbank, die alle relevanten Ereignisse im Unternehmen strukturiert aufnimmt. Mit dieser Arbeit wird der Digitale Schatten für den Bereich der Instandhaltungsdienstleistungen definiert und eine Vorgehensweise für dessen Einführung bereitgestellt.
In dieser Dissertation wird ein Gestaltungsmodell für eine echtzeitfähige Produktionsplanung und -regelung in der Auftragsabwicklung von Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus entwickelt. Kern des Gestaltungsmodells ist ein über unterschiedliche Ebenen angelegtes, kaskadiertes Regelkreismodell, welches in seiner Struktur aus dem menschlichen Organismus abgeleitet ist.
Die zunehmende Konkurrenz auf dem Markt des Maschinen- und Anlagenbaus führt zu Preiskämpfen zwischen den Anbietern und somit zu sinkenden Margen, die durch den Verkauf von Maschinen und Anlagen erzielt werden können. Eine Lösung zur Kompensation dieser Auswirkung stellt der Verkauf produktbegleitender datenbasierter Dienstleistungen dar. Diese ermöglichen basierend auf Daten, die während des User-Cycles einer Maschine oder Anlage erzeugt werden, neue Geschäftspotentiale für den Maschinen- und Anlagenbauer zu schaffen. Entscheidend für die Realisierung der entsprechenden Dienstleistungen ist dabei der Übergang von Daten und Informationen der Maschinen oder Anlagen bzw. Betreiber zu den Herstellern. Basierend auf diesen können die Maschinen- und Anlagenbauer wiederum durch Auswertung oder Analyse mehrwertschaffende Dienstleistungen wie beispielsweise Instandhaltungsmaßnahmen, bedarfsgerechte Betriebsmittelbereitstellungen oder Maschinenoptimierungen anbieten. Zuverlässige Informationen spielen hierbei eine zentrale Rolle, denn nur wenn diese zur Verfügung stehen, können gute und objektive Entscheidungen getroffen werden. Für die Umsetzung fließen zwangsweise Daten und Informationen vom Betreiber der Maschinen oder Anlagen ab, was bei einer Vielzahl von Unternehmen zu einer großen Skepsis führt. Etablierte Technologien wie die Cloud schaffen dabei nur beschränkt die Kompensation und den Aufbau fehlenden Vertrauens, weswegen diese nicht oder nicht umfassend eingesetzt werden und das Potential datenbasierter Dienstleistungen in der Praxis nicht umfangreich freigesetzt wird. Die Blockchain-Technologie kombiniert Ansätze aus akademischen Disziplinen wie der Kryptografie, dem Netzwerk- und Datenbankmanagement sowie dem Design wirtschaftlicher Anreizmechanismen. Sie stellt durch ihre Eigenschaften der Transparenz, Dezentralität, Sicherheit und Unveränderbarkeit eine Lösung für die beschriebenen Probleme dar und schafft eine technologiebasierte Kontrolle. Die Umsetzung bzw. Gestaltung eines blockchainbasierten Systems bietet jedoch vielseitige technische Gestaltungsfreiheiten, die eine hohe Auswirkung auf die tatsächliche Eignung für den jeweiligen Einsatzfall haben. Daraus resultierend wird in dieser Dissertationsschrift das Ziel verfolgt, Gestaltungsempfehlungen zur blockchainbasierten Maschinen- und Anlagenanbindung auf Basis der Anforderungen datenbasierter Dienstleistungen zu erarbeiten.
Subscription-Geschäftsmodelle (SGM) spielen eine wesentliche Rolle bei der Monetarisierung von Industrie 4.0 Potenzialen für produzierende Unternehmen. Durch die Vernetzung von Maschinen und digitalen Produkten können dem Kunden völlig neue Leistungen geboten werden, die durch ein rein transaktionsbasiertes Geschäftsmodell nicht möglich wären. Der folgende Beitrag widmet sich der Charakterisierung von Subscription-Geschäftsmodellen und zeigt vier Handlungsfelder auf, die bei ihrer Umsetzung berücksichtigt werden müssen.