Refine
Document Type
- Conference Proceeding (16)
- Contribution to a Periodical (11)
- Working Paper (9)
- Part of a Book (6)
- Report (6)
- Article (2)
- Book (2)
- Lecture (2)
- doctorallecture (1)
- Doctoral Thesis (1)
- Internet Paper (1)
Language
- German (33)
- English (23)
- Multiple languages (1)
Is part of the Bibliography
- no (57)
Keywords
- 02 (1)
- 3D-Druck (1)
- AR (1)
- Additive Fertigung (1)
- Additive manufacturing (1)
- After-Sales (1)
- Arbeit 4.0 (1)
- Arbeitsgestaltung (1)
- Arbeitswelt 4.0 (1)
- As-a-Service (1)
Institute
„Promovieren? Promovieren!" Mit diesem Slogan wirbt das FIR an der RWTH Aachen in seinen Stellenanzeigen für die industrienahe Promotion am Forschungsinstitut. Was junge Hochschulabsolvent:innen der Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaften dazu motiviert, diesen Weg zu gehen, welche Erfahrungen sie am FIR machen und welche Perspektiven die Mitarbeit sowie die Promotion am FIR für ihre zukünftige Karriere eröffnet, beantworteten Dr. Jana Frank, ehemals Bereichsleiterin Dienstleistungsmanagement am FIR und heute 'Country Business Head' für Singapur und Malaysia bei der Henkel AG & Co. KGaA sowie Antoine Gaillard, seit Februar 2022 wissenschaftlicher Mitarbeiter des FIR an der RWTH Aachen im Bereich Produktionsmanagement.
[Der Sammelband] Widmet sich den in Wissenschaft und Praxis aktuell intensiv diskutierten Fragestellungen zu Smart Services. Befasst sich mit Geschäftsmodellen, Erlösmodellen und Kooperationsmodellen von Smart Services. Geht auf branchenspezifischen Besonderheiten von Smart Services ein. (link.springer.com)
Industry 4.0 and Smart Maintenance represent a great opportunity to make manufacturing and maintenance more effective, safer, and reliable. However, they also represent massive change and corresponding challenges for industrial companies, as many different options and starting points have to be weighed and the individual right paths for achieving Smart Maintenance need to be identified. In our paper, we describe our approach to evaluating maintenance organizations in a case study for the oil and gas industry, developing a shared vision for the future, and deriving economical and effective measures. We will demonstrate our approach, by showcasing a specific example from the oil and gas industry, where a need for action on HSE-relevant critical flanges in the company's piping systems was identified. We describe the steps, that were taken to identify the need for action, the specifications of the project and the criticality analysis of the piping system. This resulted in the derivation of a digitalization measure for critical flanges, which was first commercially analyzed and then the flanges were equipped with a continuous monitoring solution. Finally, a conclusion is drawn on the performed procedure and the achieved improvements.
Smart Services als Enabler von Subscription-Geschäftsmodellen in der produzierenden Industrie
(2022)
[Der Sammelband] Widmet sich den in Wissenschaft und Praxis aktuell intensiv diskutierten Fragestellungen zu Smart Services. Befasst sich mit Geschäftsmodellen, Erlösmodellen und Kooperationsmodellen von Smart Services. Geht auf branchenspezifische Besonderheiten von Smart Services ein. (link.springer.com)
Electricity generated by wind turbines (WT) is a mainstay of the transition to renewable energy. In order to economically utilize WT is, operating and maintenance costs, which account for 25% of total electricity generation costs in onshore WT’s, are a focus of cost reduction activities. Implementing a data-driven prescriptive maintenance approach is one way to achieve this. So far, various approaches for prescriptive maintenance for onshore WT’s have been suggested.
However, little research has addressed the practical implementation considering sociotechnical aspects. The aim of this paper is therefore to identify success factors for the successful implementation of such a maintenance strategy with clear and holistic guidance on how existing knowledge on prescriptive maintenance from science can be transferred to business practice. These recommendations are developed through case study research and classified in the four structural areas of Acatech’s Industry 4.0 Maturity Index: Resources, Information Systems, Organizational Structure and Culture.
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.
Das Projekt LBM²-Load Based Monitoring and Maintenance erforschte die Einsatzfähigkeit einer kostengünstigen Lastsensorik zur Messung und Analyse von Restlebensdauerdaten für Großkomponenten an Windenergieanalgen (WEA). Da aktuell im Einsatz befindliche Condition-Monitoring-Systeme zur Überwachung von WEA oft teuer in der Anschaffung sind und lediglich vergangenheitsorientierte Informationen liefern, sobald ein kritischer Zustand bereits eingetreten ist, besteht der Bedarf insbesondere für KMU in der WEA-Branche für eine kostengünstige, proaktive Alternative. Hierzu wird im Projekt LBM² der Einsatz einer kostengünstigen, auf Dehnungsmessstreifen basierenden Messtechnologie erforscht, die über einen langen Zeitraum in einem Testwindpark betrieben wird. Die Erkenntnisse zu den Herausforderungen in der Spezifikation der Messtechnologie für den WEA-Typ sowie in der kontinuierlichen Datenerfassung und –auswertung adressieren ein aktuell hochrelevantes Themenfeld. Die Implikationen der Erkenntnisse gehen damit weit über die Branche der Windenergie hinaus. Mittels der gewonnenen Daten über die Lasten bzw. Restlebensdauern von Großkomponenten der WEA (z.B. Getriebe, Hauptwelle oder Hauptlager) wurden zudem deren Einsatzpotenziale für eine proaktivere, vorausschauende Instandhaltung von WEA untersucht. Die Instandhaltung ist der Hauptkostentreiber im Betrieb einer WEA und bietet demnach großes Potenzial für einen kosteneffizienteren Betrieb, der speziell für KMU in einem umkämpften Strommarkt mit wegfallenden EEG-Zulagen notwendig ist. Hierzu wurden im Projekt LBM² Instandhaltungsprozesse für WEA-Großkomponenten aufgenommen. Diese wurden in einer Simulationsumgebung hinsichtlich verschiedener, kosteneffizienter Instandhaltungsstrategien untersucht. Dazu wurde der Einfluss von Restlebensdauern auf spezifische Instandhaltungsstrategien abgebildet. Weiterhin wurden die Projektergebnisse in einen Softwaredemonstrator überführt, der den Anwendern und speziell KMU eine Möglichkeit an die Hand gibt, die Daten der kostengünstigen Lastsensorik in Zukunft übersichtlich visualisiert und mit relevanten Handlungsempfehlungen für eine optimierte Instandhaltung hinterlegt zu nutzen.
Through data-based insights into customer behavior, products and service offers can be improved. For manufacturing companies, smart product-service systems (SPSS) offer the possibility to collect customer data during the usage phase of the product. As the focus on customer analytics is too often on sales and marketing, SPSS are overlooked as a source of customer data. However, manufacturing companies need to integrate data from all interactions with their customers along the complete customer journey to achieve a holistic data-based view of the customers. To identify these interactions and the customer data derived from them, the concept of a digital shadow will be applied to the customer journey. The projected results for the presented work in progress are a reference process model for the customer journey in manufacturing and a data model of the customer data created along this process.
This chapter addresses the market launch and sales of smart services. It opens with an introduction of the new challenges that the market launch of smart services creates for companies. Then follows the discussion of a four-phase approach to the market launch of smart services. Subsequently, successful practices are presented for this approach along eight design fields of the market launch. [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-58182-4_8]
Operating and maintenance costs, which account for 25% of total costs, are a powerful lever in reducing the electricity generation costs of onshore wind turbines (WT). These costs can be reduced by a condition-orientated maintenance approach. A condition-oriented maintenance strategy optimizes maintenance tasks by executing them with varying levels of detail and focus depending on the system and life cycle phase. OEMs evaluate operating data and structured data from the maintenance history for this purpose, but SMEs lack the capacity for this evaluation. In particular, the unstructured descriptive comments in the maintenance reports generated by service technicians remain unused. In this work, we propose a framework to incorporate this information from the maintenance reports along with the status records from the SCADA system. For this purpose, a mechanism has to be developed to make the contents of the service reports machine-evaluable. The mechanism used in this approach is an ontology, which enables the codification of implicit knowledge such as the experience knowledge of the service technicians. The ontology’s purpose is to link status codes of onshore WT with historical maintenance reports and thereby enabling an automated evaluation. Using an API (application programming interface), the ontology can be integrated into an algorithm to analyse status data and maintenance documents. In this manner, recommendations for actions can be derived and maintenance tasks can be optimized.
Agilität gilt als zentrale unternehmerische Fähigkeit, um Veränderungen proaktiv zu erkennen und diese schnell und effektiv zu vollziehen. Industrie 4.0 bietet Unternehmen das Potenzial dies zu beherrschen und schnell auf Ereignisse zu reagieren. Die Vision ist ein agiles, lernendes Unternehmen, welches in der Lage ist, sich einer wandelnden Umwelt kontinuierlich anzupassen. Dies bedeutet für Unternehmen die Nutzung von Optimierungspotentialen durch eine durchgängige, intelligente Vernetzung von Menschen, Maschinen und Objekten. Dabei wächst die Bedeutung der Instandhaltung, indem sie die Funktionsfähigkeit immer stärker vernetzter und technisch komplexer werdenden Anlagen sicherstellt. Die technologischen Elemente von Industrie 4.0 kombiniert mit einer zukunftsfähigen Instandhaltung befähigen den Wandel zu einem agilen, lernenden Unternehmen.
Die Umsetzung der Potenziale, die mit Industrie 4.0 einhergehen, werden von den Unternehmen erkannt und nehmen vielfach ein strategisches Zukunftsfeld ein. Allerdings erreicht ein Großteil, der in diesem Kontext definierten technologie-basierten Projekte nicht die gewünschten Resultate. Der Hauptgrund für das Scheitern der Transformationsprojekte besteht in kulturellen Hürden. Die digitale Transformation hat keinesfalls nur eine überwiegend technologische Dimension, sondern vor allem eine kulturelle und soziale Dimension, die über den Erfolg der digital induzierten Veränderung endscheidet.
Vor diesem Hintergrund besteht das Ziel der Dissertationsschrift in der Gestaltung von Reifegraden der Unternehmenskultur für die Entwicklung eines agilen, lernenden Unternehmens und deren Anwendung am Beispiel der Instandhaltung. Dazu werden die technologischen Entwicklungsstufen einer Instandhaltungsorganisation im Kontext von Industrie 4.0 beschrieben. Hierzu wird der Einfluss technischer Entwicklungen auf die Kern- und Supportprozesse einer Instandhaltungsorganisation untersucht. Ergebnis ist eine Beschreibung der Instandhaltung auf vier Entwicklungsstufen bis zur agilen, lernenden Instandhaltungsorganisation. Basierend auf dieser Beschreibung wird die Unternehmenskultur ausgestaltet, die zur Realisierung der technologisch-induzierten Potenziale notwendig ist. Abschließend wird mithilfe geeigneter Instrumente ein Kulturentwicklungsprozess abgeleitet, welcher eine erfolgreiche Entwicklung und das kontinuierliche Management der Unternehmenskultur zur Steigerung der Agilität im Kontext von Industrie 4.0 ermöglicht.
Industrial food production represents one of the largest industries, accounting for a share of ten percent of the world’s gross domestic product. Simultaneously, it is responsible for 26 percent of global greenhouse gas emissions. Due to increasing CO2 taxes and population’s call for sustainability and CO2 reduction, it is facing challenges in terms of economic profitability and stakeholder demands. These challenges could partly be overcome by participating in data ecosystems in which data are refined as data products, understood, exchanged and monetized as economic goods. Despite large amounts of data, collected parenthetically along the value chain in food production, potentials of data analytics and data ecosystems are only marginally exploited. Food production mainly focuses on traditional, product-centric business models. This work shows the conceptualization of a data ecosystem for food production, enabling data-based business models. Therefore, resources, ac- tors, roles and underlying relationships of future ecosystem are analyzed. Building on these, corresponding architectural and analytical artifacts that support data ecosystem exploitation are presented. A food production data ecosystem is exemplified by applying data analytics to compressor data, which reveals high potentials for CO2 reduction.
Industrial manufacturers faced and mastered several economic challenges and disruptive changes in the past. In particular, changes to business models emerge very slowly, whereas crises such as the banking crisis or covid-19 outbreak lead to significant short-term effects and are difficult to manage.
Over the past year, the world experienced an unprecedented form of disruption due to the global covid-19 pandemic. Compared to former economic crises, the implications of social distancing, lockdowns, and supply chain shortages triggered a rapid economic and societal disruption at a global scale, which impacted all sectors and levels of society.
For a holistic understanding of the impact of the current and former crises on industrial manufacturers, the Institute for Industrial Management at RWTH Aachen and BearingPoint conducted a survey as well as expert interviews to investigate the scope and type of affects for industrial manufacturers with a strong focus on service business. Based on this a framework to successfully address these new challenges and – also – opportunities was developed.
Digitale Plattformen verfügen über das Potenzial gesamte Branchen in kürzester Zeit grundlegend zu verändern und bislang profitable Geschäftspraktiken abzulösen. Dieses Phänomen aus dem Business-to-Consumer (B2C) Bereich stellt auch zunehmend Unternehmen aus dem Business-to-Business (B2B) Bereich vor einen Paradigmenwechsel. Große Technologiekonzerne wie Siemens oder Bosch haben mit Mindsphere und Bosch IoT Suite Plattformen am Markt etabliert, welche diese neuen Wege der Wertschöpfung vorgeben. Kleine und mittlere Unternehmen (kmU) des Maschinen- und Anlagenbaus sind dabei dem Risiko ausgesetzt, ohne eine eigene Plattformstrategie im Wettbewerb verdrängt zu werden. Deshalb ist das Verständnis von plattformbasierten Geschäftsmodellen und deren Umsetzung elementar. Zu Beginn muss die Entscheidung getroffen werden, ob einer bestehenden Plattform beigetreten oder eine neue Plattform gegründet werden soll. Zur Entscheidungsunterstützung müssen relevante Kriterien definiert und in einem weiteren Schritt erhoben und bewertet werden. Ein Plattformbeitritt kann als Erweiterung der Digitalisierungsstrategie aufwandsarm in die bestehende Strategie integriert werden. Dahingegen ist der Aufbau einer eigenen Plattform ein aufwändiges und kostenintensives Projekt: Begonnen mit der Identifikation und Auswahl von geeigneten plattformbasierten Geschäftsmodellen, über den Aufbau eines plattformbasierten Ökosystems bis hin zu der Skalierung der digitalen Plattform. Wie kmU des Maschinenbaus diese Herausforderungen schrittweise angehen können und so ein hybrides Geschäftsmodell unter Einbezug der Möglichkeiten digitaler Plattformen umsetzen können, ist das Ergebnis dieses Forschungsprojekts. Plattform Hybrid gibt kmU einen Praxisleitfaden mit Roadmap an die Hand, welcher zum einen aufzeigt welche plattformbasierten Geschäftsmodelle im Maschinen- und Anlagenbau existieren und zum anderen wie eine Plattformstrategie als Ergänzung zu dem bestehenden Geschäft aufgebaut werden kann.
Towards a Methodology to Determine Intersubjective Data Values in Industrial Business Activities
(2021)
This paper contributes to a valuation framework for valuing data as an intangible asset. Especially those industrial manufacturers developing and delivering holistic digital solutions are limited in calculating the true business value of data initiatives. Since the value of data is strongly dependent on the respective use case, a completely objective valuation is not possible. This complicates decision-making on the internal side regarding investments in digital transformation, and on the external side to communicate existing benefits to third parties via financial reporting. Therefore, the target is to design a valuation framework that allows industrial manufacturers to determine an intersubjective, i.e., traceable and transparent, data value. In order to develop a framework that can be applied in practice, the approach is based on industrial case study research.
In the food industry, a very large potential of data ecosystems is seen, in which data is understood, exchanged and monetized as an economic asset. However, despite the enormous economic potential, companies in the food industry continue to rely on traditional, product-oriented business models. Existing data in the value chain of industrial food production, e.g., in harvesting, logistics, and production processes, is primarily used for internal optimization and is not monetized in the form of data products. Especially the pricing of data products is a key challenge for data-based business models due to their special characteristics compared to conventional, analog offerings and multiple design options. The goal of this work is therefore to solve this issue by developing a framework that allows the identification of pricing models for data products in the industrial food production. For this purpose, following the procedure of typology formation, essential design parameters and the respective characteristics are derived. Furthermore, three types for pricing models of data products are shown. The results will serve not only stakeholders in the food industry but also manufacturing companies in general as input for an orientation of their databased business models.
"New Service-Work"
(2021)
Durch die Corona-Krise befinden wir uns auf einmal alle in einer völlig neuen Arbeitswelt. Innerhalb kürzester Zeit waren Unternehmen im Service gezwungen, Antworten für – vielleicht auch manchmal schon länger bestehende Fragen – rund um das Thema „New Work“ zu finden. Daher hat sich der KVD in den vergangenen Monaten im Rahmen einer ausgewiesenen Expertenrunde aus Praxis und Forschung mit dem Thema „New Service-Work“ auseinandergesetzt. Vor dem Hintergrund der aktuellen Herausforderungen haben wir die zentralen Handlungsfelder für die Umsetzung dieser neuen Arbeitswelt einmal intensiver beleuchtet. In über 25 digitalen Treffen wurden die Chancen, Risiken oder auch Hemmnisse zu den jeweiligen Handlungsfeldern intensiv diskutiert und aufbereitet. Mit einigen aktuellen, innovativen Lösungsansätzen aus unseren Mitgliedsunternehmen hoffen wir, auch Ihnen erste Hinweise oder Impulse geben zu können, wie auch bald in Ihrem Unternehmen „New Service-Work“ Einzug halten könnte.