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Das Projekt ‚KI-LIAS – Künstliche Intelligenz für lernförderliche industrielle Assistenzsysteme (Laufzeit: 23.11.2020 – 22.11.2023) diente dem Ziel, die Einbindung digitaler und KI-unterstützter Produkte wie etwa Apps als Entscheidungsunterstützung in der Industrie zu untersuchen und ein Lebenszyklusmodell dieser Produkte von der Einführung bis zur Nutzung zu entwickeln. Vor allem kleine und mittlere Unternehmen
(KMU) stehen bei der Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) vor erheblichen Herausforderungen und können nun von den Projektergebnissen und den dezidiert validierten Handlungsempfehlungen des Projekts ‚KI-LIAS‘ profitieren.
Die Dienstleistungswende und die steigende Individualisierung machen die stetige Erweiterung von Serviceportfolien unerlässlich. Doch gleichzeitig wird damit die Übersichtlichkeit des Portfolios geringer und es entstehen Kosten, die sich direkt oder indirekt langfristig in den Bilanzen von Unternehmen niederschlagen. Zu Beginn unseres Projekts ‚KomID‘ wurden hierzu die größten Komplexitätstreiber identifiziert und diese im Rahmen einer Fragebogenstudie validiert. Im nächsten Schritt werden Lösungsansätze erarbeitet. Zur Lösung dieser Probleme und als Antwort auf die Komplexitätstreiber wurden bereits erste Ansätze wie die KI-geführte Beantwortung von Support-Anfragen aufgenommen. Gemeinsam mit dem Forschungsinstitut für Unternehmensführung, Logistik und Produktion der Technischen Universität München erforscht das FIR im Projekt ‚KomiD – Komplexitätsmanagement industrieller Dienstleistungssysteme‘ diese Lösungsansätze.
Nowadays, providing purchasable goods is not enough for a company to survive on the global market. Because of competitive prices and a large range of products available, companies need to offer additional benefits to their customers in order to create a unique selling point. They add services to their product portfolio and offer clients the opportunity to acquire an additional service solution to go with it. The offered services need to fit to the customer's needs, resulting in a variety of available services, great complexity of the service range and decreasing transparency of the resource utilization. This paper addresses the problem by identifying variant-creating factors in product service systems, transferring them into an organizational framework and verifying their significance.