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Institut / FIR-Bereiche
In der Spitzengruppe der weltweit wertvollsten Unternehmen befinden sich Stand 20211 hauptsächlich Digitalkonzerne wie Apple, Amazon, Alphabet, Microsoft, Facebook und Tencent. Im Gegensatz zu traditionellen Industrieunternehmen bestimmt sich der größte Anteil des Unternehmens- bzw. Börsenwerts dieser Konzerne nicht durch physische Assets, sondern durch den immateriellen Wert vorhandener Daten, Informationen und informationstechnischer Dienste.
Der Zugriff auf und die Nutzung von Daten sind zunehmend wettbewerbsentscheidende Schlüsselfaktoren und begründen die Notwendigkeit zur digitalen Transformation etablierter Geschäftsmodelle und -prozesse auch innerhalb der produzierenden Industrie in Deutschland und Europa. Das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz geförderte Projekt ‚Future Data Assets“ dient folgerichtig dem Ziel, zunächst neue Möglichkeiten der Datenbe-
wertung, insbesondere im Bereich des monetären Nutzens, und daran anschließend Kanäle zur Kommunikation der ermittelten Werte zu erforschen. Im Fokus der Untersuchungen stehen insbesondere produzierende Unternehmen, die im Kontext von Industrie 4.0 zunehmend Daten wertschöpfend einsetzen, jedoch vor zahlreichen Herausforderungen in der externen und internen Kommunikation des Nutzwertes ihres Datenkapitals stehen.
Herausforderungen der Preisbildung datenbasierter Geschäftsmodelle in der produzierenden Industrie
(2022)
Inhaltsangabe des Sammelbands:
In diesem Open-Access-Buch stehen die wirtschaftliche Verwertung von Daten und die dazu gehörenden technischen und organisatorischen Prozesse und Strukturen in Unternehmen im Fokus. Es behandelt Themen wie Datenmonetarisierung, Datenverträge, Data Governance, Informationssicherheit, Datenschutz und die Vertrauenswürdigkeit von Daten.
Seit Jahren wird davon gesprochen, dass „Daten das neue Öl“ sind. Expertinnen und Experten sind sich einig: Das Wertschöpfungspotential von Daten ist enorm und das über fast alle Branchen und Geschäftsfelder hinweg. Und dennoch bleibt ein Großteil dieses Potentials ungehoben. Deshalb nimmt dieser Sammelband konkrete Innovationshemmnisse, die bei der Erschließung des wirtschaftlichen Werts von Daten auftreten können, in den Blick. Er bietet praktische Lösungsansätze für diese Hürden an den Schnittstellen von Ökonomie, Recht, Akzeptanz und Technik. Dazu folgen die Autorinnen und Autoren einem interdisziplinären Ansatz und greifen aktuelle Diskussionen aus der Wissenschaft auf, adressieren praxisnahe Herausforderungen und geben branchenunabhängige Handlungsempfehlungen. Den Leserinnen und Lesern soll eine transparente Informationsbasis angeboten werden und damit die Teilnahme an der Datenwirtschaft erleichtert werden.
Dieses Buch richtet sich an Entscheidungsträgerinnen und Entscheidungsträger in Unternehmen sowie an Entwicklerinnen und Entwickler datenbasierter Dienste und Produkte. Der Band ist ebenfalls für Fachkräfte der angewandten Forschung wie auch für interdisziplinär Studierende z.B. der Wirtschaftsinformatik, der technikorientierten Rechtswissenschaft oder der Techniksoziologie relevant.
Ziel des Forschungsprojekts 'LBM²' ist die Entwicklung eines kostengünstigen und leicht zu bedienenden Überwachungssystems für Windenergieanlagen (WEA). Mittels Lasterfassung durch Drehmomentsensoren und der darauf basierenden Ermittlung von Restlebensdauern sollen der Betrieb und die Instandhaltungsplanung des gesamten Windparks (WP) optimiert werden. Dazu wurde in Zusammenarbeit mit einem Sensorhersteller eine Technik zur Messung der realen Lasten an der Hauptwelle für die Applikation in einem Windpark des Projektpartners Innogy SE entwickelt. Parallel wurden Instandhaltungstätigkeiten im Windpark erfasst, prozessual abgebildet und wesentliche Kostentreiber identifiziert. Die Bearbeitung des Projekts erfolgt gemeinsamen durch das Center for Wind Power Drives (CWD) aus Aachen und den FIR e. V. an der RWTH Aachen. Das IGF-Vorhaben 20028 N der Forschungsvereinigung FIR e. V. an der RWTH Aachen, Campus-Boulevard 55, 52074 Aachen wird über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energien aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.
Maschinen- und Anlagenbauer setzen sich in Ergänzung zum klassischen Verkauf von Produkten und Services zunehmend mit sog. Subskriptionsgeschäftsmodellen auseinander. Ertragsmechaniken wie Pay-per-Use oder Pay-per-Outcome, ein auf den individuellen Kundenerfolg ausgerichtetes Nutzenversprechen, digitale und über das Internet of Things vernetzte Leistungssysteme, bestehend aus Produkten, Services und Software, sowie eine langfristig orientierte, partnerschaftliche Kundenbeziehung sind Voraussetzungen und charakteristische Merkmale von Subskriptionsgeschäften. Da der Anbietererfolg im Subskriptionsgeschäft in direkter Abhängigkeit zum Kundenerfolg steht, erfordert das Subskriptionsgeschäft den Auf- und Ausbau eines sog. Customer-Success-Managements (CSM). Das CSM ist im Gegensatz zum Vertrieb oder Service vollständig auf den Erfolg, d. h. die Zielerreichung der individuellen Subskriptionskunden, ausgerichtet und incentiviert. Das CSM überwacht die Nutzungsphase der Produkte und Services und unterstützt die Subskriptionskunden proaktiv bei der Erreichung und Steigerung ihrer individuellen Ziele. Während das CSM in der Softwareindustrie bereits seit einigen Jahren etabliert ist, befinden sich Unternehmen im Maschinen- und Anlagenbau vielfach noch in der Konzeptionierungsphase eines CSMs. Das Ziel dieser Dissertationsschrift besteht daher darin, ein konfigurierbares Referenzmodell für das CSM im Maschinen- und Anlagenbau zu entwickeln, das Unternehmen bei der unternehmensspezifischen Ableitung eines CSM-Modells entlang ausgewählter Konfigurationsparameter unterstützt. Mit dem Referenzmodell soll vor allem die Effizienz bei der Gestaltung der CSM-Ablauforganisation gesteigert werden. Auf Basis einer spezifizierten Vorgehensweise zur konfigurativen Referenzmodellierung werden in dieser Dissertationsschrift zunächst Konfigurationsparameter für das CSM-Referenzmodell hergeleitet. Anschließend erfolgt der Entwurf des Ordnungsrahmens, der als übergeordneter Einstieg in das CSM-Referenzmodell dient.
Daraufhin werden sowohl ein Daten- als auch ein Funktionsmodell entwickelt, um die zahlreichen, notwendigen Datenpunkte und Aufgaben im CSM systematisch abzubilden. Die beiden Modelle werden im Anschluss über 17 modular gestaltete Prozessmodelle integriert. Das Referenzmodell wird abschließend zur Güteprüfung in drei ausgewählten
Fallstudien mit Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus wiederverwendet und evaluiert.