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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.
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.
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)
[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)
Today, maintenance exceeds this definition, it is significantly more.
In many companies, it plays the role of an incubator for development
and drives digital transformation forward. The very essence of
Industrie 4.0 is the optimisation of the flow of information within as
well as outside of a company to accelerate the adjustment of company
organisations in the context of increasing competitive pressure.
Because of the variety of interfaces, information and data that
is available as well as its service character, maintenance lends itself easily as the area of choice for a company to make Industrie 4.0 real. Whilst doing so, the aim is not to equip employees with the
latest “gimmick“ for order processment or to be the company with
the highest number of lighthouse projects. Instead, maintenance
ensures reliable and cost-efficient production and, consequently,
the primary creation of added value of the manufacturing company.
Those who were identified as top performers during the “Smart
Maintenance“ consortium benchmarking by FIR at RWTH Aachen
University gain particular useful ideas twice as often as other follower companies directly from staff, thus releasing the right potential.
Information and data help to reach these goals and transfer the
vision of smart maintenance into actual pratice. But what is smart
maintenance exactly and how far along are you in the development
of your individual smart maintenance concept?
Today, however, agility is seen more than ever as a critical success factor for companies. In times of an increasing degree of digital interconnection and minimum viable products, a mentality is entering the industrial service sector that has so far only been exemplified by Internet companies (e.g. Google): New products and especially digital services are developed in highly iterative processes. To this end, customers are involved in early test phases of development and provide feedback on individual functional modules, which – in contrast to the previous approach – are only gradually assembled into a market-ready “100 percent version”. But especially with the development of new digital services, companies must ensure more than ever that both the existing analog service business and the design of new digital services are geared to effectiveness and efficiency in order to meet the growing demands of customers and competitors.
To achieve this, companies must not only be familiar with the products currently on the market, but also master the entire product history, which in some cases goes back more than 30 years and varies greatly from one industry to another.
Die Zukunftspotenziale der digitalen Technologie könnten den Dienstleistungssektor entscheidend transformieren und damit der schrumpfenden Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Wirtschaft neuen Schwung verleihen.
Das Schiff des Wirtschaftsstandorts Deutschland schwankt in rauer werdender See. Es schwankt weniger, weil die traditionellen deutschen Wertschöpfungssäulen (insbesondere die Flaggschiffe Automobil- und Maschinenbau sowie Chemie- und Logistikindustrie) hierzulande an Know how eingebüßt hätten; es sind vielmehr die großen Technologiedurchbrüche der letzten Jahrzehnte, die die deutschen Tugenden, welche mehr als ein Jahrhundert lang für einen Spitzenplatz unter den großen Wirtschaftsmächten gesorgt haben, drastisch an Bedeutung verlieren lassen. Perfektionismus, Verarbeitungsqualität, Zuverlässigkeit und Langlebigkeit von Produkten aller Art sicherten der deutschen Wirtschaft über viele Jahrzehnte hinweg internationales Ansehen. Das führte allerdings zu einer gewissen Selbstzufriedenheit, die die eigene Spitzenposition in der Welt als Selbstläufer ansah. Verliebt in die eigene Perfektion (der Strategieberater und Blogger Sascha Lobo spricht plakativ von einer „Spaltmaßfixierung“ ganzer Wirtschaftszweige) und an permanenter rein inkrementeller Innovation orientiert, hinkt Deutschland auf wichtigen Gebieten der künftigen Wertschöpfungsfelder dem Wettbewerb gefährlich hinterher – insbesondere auf dem für die Zukunft entscheidenden Technologiegebiet der Digitalisierung.
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.
Subscription business models provide an important component for monetizing the potential of Industrie 4.0. Subscription business is based on a long-term and participative business relationship between customer and provider. However, only digitalization offers the necessary framework conditions to realize the characteristic recurring and performance-based billing, and to ensure the necessary transparency about the usage phase of products as well as continuous performance improvements in the customer process. Against this background, companies must not only recognize the much-cited potential that lies in the total dedication to the success of individual subscription customers. Rather, the central obstacles must be addressed, examined, and subsequently overcome in a targeted manner in order to successfully establish subscription business models and place them on the market.
Industrie 4.0 ist in den Bilanzen deutscher Industrieunternehmen aktuell noch nicht angekommen. Seit der Einführung des Begriffs „Industrie 4.0“, als Bezeichnung für die massenhafte Verbindung von Informations- und Kommunikationstechnologien mit der industriellen Produktion, wird das Thema national wie international in Wirtschaft und Forschung in zahlreichen Initiativen und Projekten behandelt. Enorme wirtschaftliche Potenziale wurden und werden in diversen Studien beziffert, um den revolutionären Charakter dieser Entwicklung zu unterstreichen.
Über die Hälfte der KMU des Maschinenbaus passen ihre am Markt angebotenen AS-DL nicht oder unstrukturiert an, indem sie ad hoc auf Kundenanliegen reagieren (KAMPKER 2015). Es existiert kein standardisiertes Vorgehen zur systematischen Identifikation und Umsetzung notwendiger Änderungen von AS-DL. Hierbei entstehen Ineffizienzen in der Nutzung vorhandener Ressourcen (z.B. Personalkapazität). Dies ist insbesondere ein Problem in der Kleinserienfertigung des Maschinenbaus, da grundsätzlich eine hohe Variantenvielfalt und Kundenindividualisierung besteht. Dies erhöht massiv die Komplexität der Dienstleistungserbringung, da sich Maschinen aber auch Kundenwünsche viel häufiger ändern als in der Großserienfertigung. Ein Service-Release-Management trägt dazu bei, die Effizienz der Ressourcen im Bereich AS-DL zu steigern.
Aus wissenschaftlich-technischer Sicht fehlt ein Vorgehen, um notwendige Änderungen von AS-DL systematisch zu identifizieren und effizient in ein Service-Release umzusetzen. Hierfür ist ein spezifisches Service-Release-Management notwendig. Dieses soll es KMU ermöglichen, notwendige Änderungen an AS-DL systematisch zu identifizieren, Service-Releases zu gestalten, deren Durchführbarkeit und Wirtschaftlichkeit zu bewerten sowie Service-Releases umzusetzen (RANA ET AL. 2014). Die Forschungsfrage des Vorhabens lautet:
Wie ist ein Service-Release-Management zu gestalten, damit KMU in der Kleinserienfertigung des Maschinenbaus notwendige Änderungen an ihren AS-DL systematisch identifizieren, daraus Service-Releases gestalten und diese Service-Releases effizient umsetzen können?
- Wie können Auslöser identifiziert werden, die dazu führen, dass eine AS-DL geändert werden muss?
- Wie ist ein Service-Release in Abhängigkeit der Auslöser zu gestalten?
- Wie können Service-Releases (unter Berücksichtigung der Strategie des AS-DLGeschäfts) hinsichtlich ihrer technischen, rechtlichen und kompetenzbasierten Durchführbarkeit geprüft werden?
- Wie können Service-Releases hinsichtlich ihrer Wirtschaftlichkeit bewertet werden?
- Wie wird ein Service-Release erfolgreich eingeführt?
Faszination 3D-Druck.
(2017)
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.
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.
Ein Subscription-Geschäftsmodell – das klingt nach maßgeblichen wirtschaftlichen Vorteilen. Daher stellt sich die Frage: Warum haben bisher noch nicht alle produzierenden Unternehmen diese Art der partizipativen Geschäftsmodelle aufgebaut?
Die Antwort: Der Aufbau und die Umsetzung von Subscription-Geschäftsmodellen gehen einher mit zentralen Herausforderungen, die Unternehmen im Zuge einer Geschäftsmodelltransformation bewältigen müssen. Hierbei hilft dieses Expert-Paper.
A subscription business model - that sounds like significant economic advantages. Therefore, the question arises: Why haven't all manufacturing companies established this type of participative business model yet?
The answer: The development and implementation of subscription business models go hand in hand with central challenges that companies have to overcome in the course of a business model transformation. This expert paper helps with this.
Industrial service is currently undergoing tremendous changes, largely driven by the development of new technologies, in particular the advancing digitalization. Never before have organizations had more comprehensive and insightful data assets - and never before have the opportunities to fully exploit this potential been better. However, most companies are unaware of how they can make use of this potential and which development steps are necessary to react to the current situation. To change this, a maturity-based approach was developed which describes four development stages of an industrial service company from a technological, organizational and cultural point of view. The maturity model makes it possible to develop a digital roadmap that is tailormade to each company, which helps to introduce Industrie 4.0 and transform industrial service companies into learning, agile organizations.
Ziel des Forschungsvorhabens CSS 2.0 war es, kleine und mittlere Unternehmen (KMU) dabei zu unterstützen, die Effizienz und Effektivität ihres Kundenservices durch den Einsatz von Social Media zu verbessern. Hierfür wurde ein Self-Assessment-Tool zur Bewertung und Prognose des Nutzenbeitrags des Social-Media-Einsatzes im Kundenservice entwickelt. Der Fokus des Forschungsvorhabens lag auf der Betrachtung des externen Social-Media-Einsatzes an der Schnittstelle zwischen Unternehmen und Kunden.