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Pricing is one of the most important, but underestimated tools, to enhance a company's profitability. Especially in the furniture sector, customers place a special interest in cost-efficient products and easy processes. Individualised and sustainable furniture can help to create a unique selling point and deliver real value to the customers. Therefore, a platform to create designs together is needed and can involve several stakeholders in the design and production phase. However, in order to include several stakeholders, the pricing and revenue model need to reflect individual needs and be a benefit to all. In this paper, the initial situation and potential revenue model options will be presented. Furthermore, multiple scenarios for practical use will be discovered and an overview given.
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.
Competitive differentiation in the manufacturing sector is no longer based on product and service innovations alone but on the ability to monetize the usage phase of products and services. To this end, manufacturers are increasingly looking at so-called subscription business models as a way of supplementing the traditional sale of products and services. Since supplier success in the subscription business is directly dependent on customer success, the setup and expansion of a so-called Customer Success Management (CSM) is required. While CSM has already been established in the software industry for several years, companies in the manufacturing sector are often still in the conceptual phase of a CSM, parallel to the setup and expansion of their subscription business. Therefore, this paper aims to support the set-up of a CSM by providing a reference data model, based on case study research, that can be used to support the organizational or daily CSM tasks and to serve as a blueprint for conceptualizing CSM-specific IT systems.
Projekt ‚Future Data Assets‘: Reporting der unternehmerischen Fähigkeit der Datenbewirtschaftung
(2020)
„Daten sind das neue Öl.“ Ein vielfach genutzter Ausdruck, der die Relevanz und den Wert von Daten im digi- talen Zeitalter unterstreicht. Allerdings existiert derzeit noch kein standardisiertes Verfahren, um den Wert von Daten explizit zu bemessen. Traditionelle marktpreis-, kosten- und nutzenbasierte Bewertungsmethoden kommen bei der Anwendung im Datenkontext schnell an ihre Grenzen. Das Forschungsprojekt ‚Future Data Assets‘ hat zum Ziel, neue Möglichkeiten der Datenbewertung zu erforschen. Im Fokus der Untersuchungen stehen insbesondere produzierende Unternehmen, die zunehmend Daten wertschöpfend einsetzen, jedoch vor zahlreichen Herausforderungen in der externen und internen Kommunikation ihres Datenkapitals stehen. Das diesem Bericht zugrundeliegende Vorhaben wurde mit Mitteln des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie unter dem Förderkennzeichen 01MD19010B gefördert. Die Verantwortung für den Inhalt dieser Veröffentlichung liegt beim Autor.
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.
Im durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) geförderten Forschungsprojekt 'EVAREST' untersucht der FIR e. V. an der RWTH Aachen zusammen mit Projektpartnern wie dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz(DFKI) und dem Schokoladenhersteller Lindt & Sprüngli Deutschland GmbH die Chancen durch Digitalisierung in der Lebensmittelindustrie. Mit der Betrachtung von Daten als eigenständigem Wirtschaftsgut wird eine neue Form der Datenökonomie erforscht,in der ein monetärer Handel mit Datenprodukten ermöglicht wird. Die technische Umsetzung erfolgt u. a. durch die beteiligten Projektpartner Software AG und DFKI in Form eines offenen IoT-Plattform-Ansatzes. Die Erforschung der Rechtssicherheit im Handel mit Datenprodukten ist ebenfalls Bestandteil des Projekts und wird durch die Universität des Saarlandes abgebildet. Das Forschungsprojekt 'EVAREST' wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie aufgrund eines Beschlusses des Deutschen
Bundestages gefördert.
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.
Manufacturing companies (MFRs) are increasingly extending their
portfolios with services and data-driven services (DDS) to differentiate themselves from competitors, tap new revenue potential, and gain competitive advantages through digitization and the subsequently generated data. Nonetheless, DDS fail more often than traditional industrial services and products within the first year on the market. Particularly, companies are failing to sell DDS successfully and efficiently with their existing (multi-level) distribution structures. Surprisingly, there is a lack of scientific research addressing this issue. Since there are currently no holistic models for an end-to-end description of distribution-tasks for DDS in the manufacturing industry, this paper contributes to a task-oriented reference model for mapping interactions in the multi-level distribution management. Therefore, a case study research approach is used, to identify and describe the interactions in the multi-level distribution management of DDS, as well as to develop a regulatory framework for MFRs and their multi-level distribution management. This research uses the established theoretical framework of Service-Dominant-Logic to address the co-creation in multi-level distribution management of DDS. As a result, this paper identifies different interaction variants as well as the need for a new management function with 4 main and 14 basic tasks.
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.
Das Ziel des Forschungsprojekts "Future Data Assets" bestand in der monetären Bewertung des unternehmerischen Datenkapitals. Dazu wurden die Entwicklung und Instanziierung einer sogenannten "Datenbilanz" angestrebt. Die Datenbilanz soll dem Reporting der unternehmerischen Fähigkeit der Datenbewirtschaftung dienen und damit eine Lücke im Hinblick auf die klassische Berichterstattung schließen, in der Daten kaum betrachtet bzw. systematisch bewertet werden.