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[Projekt: INGEMO] Bewertung des Transformationsaufwands verschiedener Geschäftsmodellalternativen
(2018)
Das Projekt INGEMO dient der Entwicklung und Erprobung einer integrierten Methodik zur Geschäftsmodellinnovation und -implementierung in der Green Economy. Am Anfang der Entwicklung dieser Methodik steht die Bewertung verschiedener Alternativen eines zukünftigen Geschäftsmodells. In der Bewertung spielen neben der strategischen Relevanz der einzelnen Alternativen auch der mit der Umsetzung verknüpfte Transformationsaufwand und die Veränderungsfähigkeit des Unternehmens eine wesentliche Rolle. Im folgenden Beitrag wird daher ein Tool vorgestellt, das bei der Bewertung des Transformationsaufwands
verschiedener Geschäftsmodelle in Abhängigkeit der eigenen Veränderungsfähigkeit unterstützt.
Design-Thinking erfreut sich aktuell großer Popularität; dies wird durch den Trend des "Outside the box"- bzw. "Moonshot-Thinkings" und die damit verbundene Kreativität verstärkt. Globale Großunternehmen wie Apple, Google, SAP, Samsung und Microsoft, aber auch immer mehr kleine und mittelständische Unternehmen sind begeisterte Anwender dieser Kreativtechnik. Auch internationale Universitäten wie Stanford, Harvard und das Massachusetts Institute of Technology haben dieses Konzept mittlerweile in ihren Lehrplan aufgenommen. Design-Thinking erfreut sich aktuell großer Popularität; dies wird durch den Trend des "Outside the box"- bzw. "Moonshot-Thinkings" und die damit verbundene Kreativität verstärkt. Globale Großunternehmen wie Apple, Google, SAP, Samsung und Microsoft, aber auch immer mehr kleine und mittelständische Unternehmen sind begeisterte Anwender dieser Kreativtechnik. Der Value-Proposition-Canvas (kurz VPC) nach Alex Osterwalder et al. bietet eine Methode, um genau diese bedürfniszentrierten Lösungen erfolgreich umsetzen zu können. Es handelt sich hierbei um ein Vorgehen, das aus dem Business-Model-Canvas abgeleitet wurde, um Kunden und deren Bedürfnisse besser verstehen und berücksichtigen zu können. Originär ist der VPC entwickelt worden, um als Ergänzung des Business-Model-Canvas die beiden Segmente Kundenprofil und Nutzenversprechen eingehend zu beleuchten. Zur Verdeutlichung, wie und in welchem Prozessschritt der Value-Proposition-Canvas angewendet wird, stellen wir im Folgenden die zentralen Prinzipien und die einzelnen Phasen des Design-Thinking-Prozesses vor:
Deutschland steht am Anbeginn einer Zeitenwende der Mobilität im urbanen Raum. Automobilhersteller reagieren auf diese Entwicklung mit Milliardeninvestitionen in neue Fahrzeug- und Mobilitätsangebote. Jedoch bleibt der Erfolg dieser Angebote vielfach hinter den Erwartungen zurück. Das Ziel der Arbeit ist daher die Identifikation von Präferenzstrukturen für neue Fahrzeug- und Mobilitätsangebote unter Berücksichtigung latenter Bedürfnisse privater Nutzer.
In Zeiten der Digitalisierung und vor dem Hintergrund stetig steigender Energiepreise wollen viele Unternehmen ihr Bürogebäude
möglichst intelligent und kosteneffizient steuern. Moderne Sensor- und Kommunikationstechnologien können heute dabei helfen, Energiesparpotenziale auszuschöpfen. Im Bereich der intelligenten Gebäudetechnik werden daher datenbasierte Dienstleistungen und innovative Geschäftsmodelle immer wichtiger. Deshalb hat sich das FIR an der RWTH Aachen gemeinsam mit dem International Performance Research Institute (IPRI) aus Stuttgart im Projekt „Smart Building“ (Förderkennzeichen: 18858 N) zur Aufgabe gemacht, Hersteller technischer Gebäudeausrüstung dabei zu unterstützen, ihre bisherigen Geschäftsmodelle um datenbasierte Dienstleistungen zu erweitern.
Smart Building
(2017)
Wenige Entwicklungen wurden bisher in der TGA so häufig und kontrovers diskutiert, wie das Themenfeld Smart Building. Dieser Umstand ist nicht zuletzt dem Sachverhalt geschuldet, dass der Begriff zwar vielfach definiert, sich bisher jedoch kein allgemeingültiges und anerkanntes Begriffsverständnis durchgesetzt hat. Zudem sind die Anwendungsszenarien zahlreich und die beteiligten Branchenakteure stark heterogen. Nicht zuletzt durch eine steigende Anzahl oftmals technologieorientierter Start-ups wird dieser Umstand noch verschärft. In diesem Spannungsfeld besteht die Frage, welche Rolle TGA-Fachplaner zukünftig spielen und wie sie sich optimal im Bereich Smart Building positionieren können.
Die zentrale Herausforderung vieler Unternehmen besteht derzeit darin, den Prozess der Transformation im Sinne einer grundlegenden Neugestaltung zentraler Prozesse oder gar des gesamten Unternehmens zu bewältigen. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie Unternehmen die mit dem Umfang einer Transformation und den notwendigen inhaltlichen Veränderungen einhergehende Komplexität bewältigen und die Effizienz und den Erfolg der Transformation gewährleisten können. Die Herausforderung besteht darin, zeitgleich auf der Sachebene neue Strukturen und Systeme zu gestalten und zudem etablierte Verhaltensmuster aufuzubrechen und neue Forderungen zu ertablieren. Der vorliegende Beitrag leistet einen konkreten Mehrwert zur Lösung der dargestellten Herausforderungen, indem er einen Ordnungsrahmen für die Bewältigung der mit einer Transformation einhergehenden Managementaufgaben liefert.
Laut BITKOM stehen reine Hersteller von Anlagen vor einem Wandel hin zu Dienstleistern und damit vor der Herausforderung einer steigenden Bedeutung von Service und Support.
Der Einsatz und die Integration von Sensorik innerhalb der Anlagen liefern kontinuierlich Daten über den Zustand ihrer Komponenten (bspw. Verschleiß, Warnungen, Störungsmeldungen, Fehlercodes, Ereignismeldungen, aber auch Umgebungsdaten wie Temperatur, Feuchtigkeit, etc.). Auf diese können die Hersteller nun mit Hilfe des Internets zugreifen und damit ihr Dienstleistungsportfolio erweitern. Die Daten können auf Ereignisse hin untersucht werden und mit bekannten Daten verglichen werden. So können bspw. Nutzungsprofile angelegt oder präventive Wartungsmaßnahmen durchgeführt werden. Um die generierten Daten zu nutzen, müssen sich Unternehmen neu orientieren und das Geschäftsfeld der datenbasierte Dienstleistungen für Smart Buildings aufbauen. Dabei durchlaufen die Unternehmen einen Transformationsprozess, der durch maßgebliche Herausforderungen gekennzeichnet ist. So stoßen die potenziellen Anbieter der datenbasierten Dienstleistungen während des Wandels auf eine dynamische Unternehmensumwelt. Wechselnde Kundenbedürfnisse, schnell reagierende Wettbewerber und sich rasant wandelnde Technologien sind nur einige der Faktoren, die auf die Unternehmen wirken. Diese Herausforderungen gilt es durch geeignete Instrumente zu adressieren und das neue Geschäftsfeld datenbasierter Dienstleistungen gezielt aufzubauen.
Das IGF-Vorhaben 18858 N der Forschungsvereinigung FIR e.V. an der RWTH Aachen Forschungsinstitut für Rationalisierung, Campus-Boulevard 55, 52074 Aachen würde über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.
Two major trends are driving many companies in the manufacturing industry to rethink and reconfigure their business logic: the trends towards applying a service dominant business logic, and the trends towards collecting and using information about the market life cycle of products. The pursuit of market lifecycle information has lately been one that is driven mostly by tremendous developments in the area of the Internet of Things and information system integration. Companies in the manufacturing industry are reconfiguring their value chains, tending towards a higher degree of service orientation. This transformation requires an understanding of the principles behind offering additional value through industrial product service systems. The design of an adequate information architecture and the subsequent management model are the key factors for a successful implementation. This article focuses on how information gathering, analysis, and the meaningful use of information have been linked to the success of those companies within the German manufacturing industry which have made the transformation towards service-orientation. On the basis of an empirical study, five success factors with a significant impact on either innovation performance and/or operational performance are identified. These findings are enhanced to derive guidelines for an adequate information architecture. The guidelines are underpinned by best practices of prosperous companies with a strong product-service-orientation. Links between best practice application and performance are analyzed, and significant relations are identified.
Der Bereich der intelligenten Gebäudetechnik bietet großes Potenzial zur Entwicklung von datenbasierten Dienstleistungen und innovativen Geschäftsmodellen. Mithilfe moderner Sensor- und Kommunikationstechnologien können bspw. Energiereinsparpotenziale bei der Gebäudenutzung realisiert oder das Wohlbefinden der Nutzer gesteigert werden. Nicht nur große Unternehmen, sondern auch kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) aus dem Bereich technischer Gebäudeausrüstung (TGA) haben dieses Potenzial erkannt. Zunächst gilt es daher, das Geschäftsfeld Smart Building zu strukturieren, mögliche Geschäftsmodelle zu identifizieren und durch eine Umfeldanalyse Transparenz für die Hersteller von TGA zu gewährleisten und so eine potenzielle Neuausrichtung der Geschäftstätigkeiten zu erleichtern.
Das Paradigma von Zweckgebäuden als Immobilie, deren Wert sich lediglich über die Lage, die Ausstattung, das Alter und die verfügbare Nutzungsfläche bemisst, wird zunehmend aufgelöst. Neubauten wie der cube in Berlin, The Edge oder auch Bestandsimmobilien wie das Spark, beide in Amsterdam, zeigen, dass der Wert einer Immobilie sich zunehmend über den Grad der Vernetzung, die Integration neuer datenbasierter Dienstleistungen und somit über eine deutlich gesteigerte Effizienz im Gebäudebetrieb definiert. Der folgende Beitrag systematisiert aus der Forschungsperspektive datenbasierte Dienstleistungen für das Smart Commercial Building (SCB) und liefert eine Übersicht existenter sowie zukünftiger datenbasierter Dienstleistungen. Die Ergebnisse dienen sowohl den Herstellern technischer Gebäudeausrüstung, Gebäudebetreibern, Objektbetreuern und Investoren gleichermaßen als Orientierung und Anhaltspunkt für zukünftige datenbasierte Dienstleistungen im SCB.
