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Lean Services ist ein am FIR an der RWTH Aachen entwickeltes Managementkonzept, das die Vermeidung von Verschwendung und die konsequente Ausrichtung der Serviceprozesse an der Erzielung eines möglichst hohen Kundennutzens fokussiert. Konkret bedeutet dies, die Gestaltung schlanker Prozesse bei gleichzeitig komplexer werdenden Markt- und Kundenanforderungen zu berücksichtigen.
Im Mittelpunkt von Industrie 4.0 steht die echtzeitfähige und Intelligente Vernetzung von Menschen, Maschinen und Software, mit dem Ziel, komplexe Systeme transparent zu gestalten und dynamisch zu managen. Industrie 4.0 kann somit als Ergänzung des Lean-Services-Ansatzes dazu beitragen, die zunehmende Komplexität in der Leistungserbringung beherrschbar zu machen. Die Potenziale digitaler Technologien müssen dabei allerdings zunächst durch die Anwendung grundlegender Lean-Prinzipen "nutzbar" gemacht werden. Der Lean-Services-4.0-Zyklus gibt vor, wie Unternehmen diesen Weg gestalten können, indem die fünf Phasen des bewährten Aachener Lean-Services-Zyklus, ergänzt durch die drei übergeordneten Schalen Technologische Enabler, 'Lean Services 4.0'-Methoden und Potenziale von Lean Services 4.0 durchlaufen werden.
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.
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.
This paper contributes to an assessment framework for valuing data as an asset. Particularly industrial manufacturers developing and delivering Smart Product Service Systems (Smart PSS) are comprehensively depended on the business value derived by processing data. However, there is a lack in a framework for capturing and comparing the Smart PSS data value with the purpose of increasing the accountability of data initiatives. Therefore a qualitative data value assessment approach was developed and specified on Smart PSS, based on an industrial case study research. [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-57997-5_39]
The industrial food production is currently caught between the increas-ing demands of numerous stakeholders, economic profitability and the challenges of digitization. A solution to face these various challenges can be seen in the aggregation of data into higher-value, independent data products that can be of-fered and sold on a buyer's market. Large amounts of heterogeneous data are already available in the value chain of the industrial food production, e.g. throughout the data-driven harvesting of primary products, further processing by interconnected production facilities and the information-intensive product distri-bution to end consumers. However, the data is usually only evaluated and used locally for the optimization of internal processes or, at the most, within compre-hensive partnerships. The purpose of this paper is to identify new revenue oppor-tunities for current and future players in the industrial food production by using data as an independent economic good (data products). For this purpose, scenar-ios for the development and use of data products via Industrial Internet of Things platforms are developed for a food technical reference process, the industrial chocolate production and its value chain. On this basis, examples for different types of data products and their value propositions are derived. The results can not only serve food producers and relevant stakeholders but all industrial produc-ers as an input for the future, yield-increasing orientation of their business models.
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.
The additive manufacturing technique of "Selective Laser Melting" (SLM) provides the basis for a fundamental paradigm shift in industrial spare part manufacturing, affecting both technological and organizational company prac-tices. To harness the full potential of SLM-technology, considering agility and customizability, decentralized additive production networks need to be estab-lished. According to the principles just in time, just in place and just enough, a global online platform, which efficiently distributes construction orders to local manufacturing hubs could empower the market participants to utilize production capacities at optimal costs and minimal efforts. This work evaluates and selects key factors and creates scenarios for the development of platform-based networks for additive, SLM-based, spare part production. For this purpose, the selected key factors (e. g. material expenses, quality and process management and platform-based business models) are projected into the future, forming the three major scenarios "New distribution of roles in the SLM value chain", "SLM-technology for high wage countries" and "Individualization instead of mass production". These scenarios not only allow estimating the potential of an online network for additive spare part production, but also enable market participants to react pur-posively and agilely to unexpected market developments, and to foster the suc-cess of a platform-based additive spare part production.
Das Dienstleistungsgeschäft gehört bereits seit einigen Jahren zum zentralen Wachstumstreiber vieler Unternehmen in Deutschland. Auch kleine und mittlere Unternehmen (KMU) des Maschinenbaus haben diesen Trend erkannt und sind bestrebt, ihr Leistungsangebot hinsichtlich After-Sales-Services (AS-Services) auszubauen. Dabei stoßen sie allerdings immer wieder an Kapazitätsgrenzen. Das vorhandene und hochqualifizierte Personal ist häufig bereits voll ausgelastet, während der Mangel an Fachkräften ein geeignetes Gegensteuern erschwert. Somit beschränken die Ressourcenengpässe KMU des Maschinenbaus, ihr eigenes Geschäft mit AS-Services auszubauen.
Digitale Technologien bieten in diesem Zusammenhang das Potenzial, diesen Engpässen entgegenzuwirken, indem die vorhandenen Ressourcen effizienter eingesetzt werden. Ein prominentes Beispiel hierfür ist der Einsatz von Datenbrillen im Bereich des Remote-Service. Statt dass ein Servicetechniker gezwungen ist, wegen einer Maschinenstörung zum Kunden zu fahren, können die Diagnose und auch einfache Maßnahmen zur Störungsbehebung vom Kunden selber vor Ort durchgeführt werden, während der Servicetechniker mittels Datenbrille live zugeschaltet ist und anleiten kann. Dadurch können Reisezeiten, in den der Servicetechniker üblicherweise nicht wertschöpfend tätig ist, reduziert und im besten Fall mehr Serviceaufträge pro Servicemitarbeiter bearbeitet werden.
Im Zuge der fortschreitenden digitalen Vernetzung durch Industrie 4.0 sind in den letzten Jahren viele digitale Technologien entwickelt und zur Marktreife gebracht worden. Die große Vielfalt dieser technischen Lösungen macht es insbesondere KMU mit ihren ohnehin schon begrenzten Ressourcen fast unmöglich, einen angemessenen Überblick zu behalten. Zusätzlich können Verantwortliche und Fachkräfte der KMU nur schwer beurteilen, welche digitale Technologie sich für ihre unternehmensspezifischen Anforderungen überhaupt eignet. Eine Bewertung, die eine technologieübergreifende Vergleichbarkeit ermöglichen würde, fehlt. Genau hier setzt das erste Modul des Digitalisierungsnavigators an, der als Demonstrator auf dem AiF Forschungsprojekt ScaleUp entstanden ist.