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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.

Unternehmen des Maschinenbaus stehen vor der Herausforderung, die Instandhaltungskosten ihrer Produkte effektiv zu beeinflussen. Die notwendigen Informationen sind oft nicht in der geeigneten Form erfasst oder gar nicht verfügbar. Das Ziel der Arbeit ist es, Unternehmen zu befähigen, mit unterschiedlichen Informationsständen eine Prognose der zu erwartenden Instandhaltungskosten durchzuführen und auf Basis informatorischer Unsicherheiten Handlungsempfehlungen zur Kostenreduktion abzuleiten.

The manufacturing industry consumes 54% of global energy and attributes for 20% of global CO2 emissions, demonstrating the industry’s role as global driver of climate change. Therefore, reducing its carbon footprint has become a major challenge as its current energy and resource consumption are not sustainable. Industrie 4.0 presents a chance to transform the prevailing paradigms of industrial value creation and advance sustainable developments. By using information and communication technologies for the intelligent networking of machines and processes, it has the potential to reduce energy and material consumption and is considered a key contributor to sustainable manufacturing as proclaimed by the European Commission in the term “twin transition”. As organizations still struggle to utilize the potential of Industrie 4.0 for a sustainable transformation, this paper presents a framework to successfully align their own twin transition. The framework is built upon three key design principles (micro level: leverage eco-efficient operations, meso level: facilitate circularity and macro level: foster value co-creation) derived using case study research by Eisenhardt, and four structural dimensions (resources, information systems, organizational structure and culture) based on the acatech Industrie 4.0 Maturity Index. Eleven interconnected areas of action are defined within the framework and offer a holistic and practical approach on how to leverage an organization’s twin transition. Within the conducted research, the framework was applied to the challenge of information quality and transparency required for high-value secondary plastics in the manufacturing industry. The result is a digital platform design that enables information transactions for secondary plastics and establishes a circular ecosystem. This shows the applicability of the framework and its potential to facilitate a structured approach for designing twin transitions in the manufacturing industry.

Richtig genutzte Daten bergen gerade für Service-Unternehmen enormes Potenzial, um nicht nur die Qualität ihrer Dienstleistungen zu verbessern, sondern auch gänzlich neue Servicemodelle zu entwicklen. Wie erfolgreiche Unternehmen Herr der Datenflut werden, hat eine Studie nun untersucht.

Eine bedeutende Domäne der digitalen Transformation sind Daten. Wer weiterhin wettbewerbsfähig sein will, muss ihren Wert erkennen und sie für sein Geschäftsmodell nutzbar machen. Das umfasst zum einen das Aggregieren der richtigen Daten sowie zum anderen das Lernen aus und Innovieren durch Daten. Jedoch wird im Service das Potenzial von Daten heute oftmals nicht ausgenutzt. Unternehmen analysieren meist nur Kunden- oder unternehmensbezogene Daten. Sie verwenden dazu individuelle Ad-hoc-Analysen mit einfachen Tools wie Excel. Komplexere Verfahren mit Daten einer heterogenen Struktur und aus unterschiedlichen Quellen werden kaum genutzt, obwohl der gesteigerte Nutzen für den Service daraus nachgewiesen ist.