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Die digital vernetzte industrielle Produktion verspricht schnellere und effizientere Prozesse - in Entwicklung und Produktion wie auch in Service, Marketing und Vertrieb oder bei Anpassung ganzer Geschäftsmodelle. Agil zu handeln und in Echtzeit Veränderungen vorzunehmen, wird in der Industrie 4.0 zur strategischen Erfolgseigenschaft eines Unternehmens. Voraussetzung dafür ist der Aufbau einer immer breiteren Datenbasis. Ob deren Potenzial effektiv genutzt wird, hängt jedoch auch wesentlich von der Organisationsstruktur und Kultur eines Unternehmens ab.
Die vorliegende acatech STUDIE stellt ein neues Instrument vor, mit dem produzierende Unternehmen den Weg zum lernenden, agilen Unternehmen individuell gestalten können. Der acatech Industrie 4.0 Maturity Index ist als sechsstufiges Reifegradmodell aufgebaut und analysiert die in der digitalisierten Industrie benötigten unternehmerischen Fähigkeiten in den Gestaltungsfeldern Ressourcen, Informationssysteme, Kultur und Organisationsstruktur. Jede erreichte Entwicklungsstufe verspricht produzierenden Unternehmen einen konkreten Zuwachs an Nutzen. Das Modell wurde in der praktischen Anwendung in einem mittelständischen Betrieb validiert.
Digitally connected industrial production promises faster and more efficient processes - in development and production, services, marketing & sales and for adapting entire business models. Agility and the ability to make changes in real time are strategic chracteristics of successful companies in Industrie 4.0. To acquire these features, it is necessary to create a continuously expanding data base. However, a company's organisational structure and culture also play an important part in determining whether this data's potential is leveraged effectively.
This acatech STUDY describes a new tool for helping manufacturing enterprises to forge their own individual path towards becoming a learning, agile company. The acatech Industrie 4.0 Maturity Index is a six-stage maturity model that analyses the capabilities in the area of resources, information systems, culture and organisational structure that are required by companies operating in a digitalised industrial environment. The attainment of each development stage promises concrete additional benefits for manufacturing companies. The model's practical application was validated in a medium-sized company.
Erfolgsprinzipien der Smart Maintenance – Was wir von den Besten aus der Praxis lernen können
(2019)
Der Industriestandort Deutschland befindet sich im Wandel. Neue, digitale Technologien ermöglichen es, Betriebs-, Zustands- und Ereignisdaten in stetig steigender Menge zu erfassen, aufzubereiten, zu analysieren und für die industrielle Anwendung nutzbar zu machen. Dieser Nutzen zeichnet sich durch die Beschleunigung der unternehmerischen Entscheidungs- und Anpassungsprozesse aus und stellen damit das eigentliche Potenzial von ‚Industrie 4.0‘ dar. An dieser Stelle stehen Unternehmen heute vor der Herausforderung, die Transformation zur Smart Maintenance effektiv und effizient zu gestalten. Zu häufig neigen Unternehmen dazu, „das Rad wiederkehrend neu zu erfinden“, da Praxiseinblicke über die eigenen Standort- und Unternehmensgrenzen hinweg fehlen. Um eben jene benötigten Praxiseinblicke und Erfahrungswerte liefern zu können, wurde am FIR an der RWTH Aachen gemeinsam mit sechs Industriepartnern sowie dem Fraunhofer IML aus Dortmund das „Konsortial-Benchmarking Smart Maintenance“ durchgeführt. Anhand eines eigenen Ordnungsrahmens wurden zentrale Fragestellungen der Smart Maintenance identifiziert und mittels Fragebogenstudie untersucht. Durch die angeknüpfte statistische Auswertung konnte zwischen sogenannten ‚Top-Performern‘ (TP) und ‚Followern‘ (FL) unterschieden werden. In diesem Beitrag werden ausgewählte Ergebnisse der Studie sowie der Interviews den Ebenen des Ordnungsrahmens folgend vorgestellt.
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?
Trends und Entwicklungen
(2020)
Der traditionelle After Sales Service inklusive der hohen Margen und Gewinnbeiträge steht einem Wandel gegenüber. Digitale Transformation, Globalisierung oder disruptive Geschäftsmodelle verändern die etablierten Rahmenbedingungen des Geschäftsbereiches zunehmend. Daher sollten sich Unternehmen auf diesen Wandel vorbereiten und Veränderungen in der eigenen Organisation anstoßen. Aus diesem Grund wird in dem letzten Kapitel des vorliegenden Buches auf wichtige Trends im After Sales Service eingegangen. Zu nennen sind hierbei der Ansatz der Servitization (Abschn. 7.1), die Digitale Transformation im After Sales Service (Abschn. 7.2), digitale Geschäftsmodelle (Abschn. 7.3), das Smart Service Engineering (Abschn. 7.4) oder der Einfluss der Elektromobilität auf den automobilen After Sales Service (Abschn. 7.5).
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.
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.
Erfolgreiche Serviceinnovation im Zeitalter industrieller, datenbasierter Dienstleistungen unterscheidet sich deutlich von bisherigen Ansätzen der klassischen Dienstleistungsentwicklung. Diese Erkenntnis konnte aus einem breit angelegten Benchmarking in der deutschen Industrie gewonnen werden. Die Benchmarking-Studie identifizierte besonders erfolgreiche Unternehmen, deren Methoden und Ansätze zur Gestaltung innovativer Dienstleistungen in Form von Fallstudien im Detail untersucht wurden. Als Kernergebnis ergeben sich sechs Prinzipien, die erfolgreiche Serviceinnovation für datenbasierte Dienstleistungen auszeichnen.
Herr Müller ist wirklich sauer. Es ist bereits das vierte (!) Mal, dass
sein Wagen nicht zum vereinbarten Zeitpunkt abholbereit ist. Ne-
ben der lästigen Wartezeit hat die Unzuverlässigkeit der Werkstatt
weitere negative Konsequenzen, die nicht nur Herrn Müller selbst
betreffen: Dank der Verzögerung schafft es Herr Müller nun schon
wieder nicht, seine Tochter vom Ballett abzuholen und muss,
schon wieder, seine Frau darum bitten, für ihn einzuspringen. Die
wiederum hatte eigentlich schon andere Pläne für den Abend und
muss jetzt spontan umdisponieren.
The change from the traditional to the digital service provider is not easy. The digital maturity level of many industrial companies is still too low to successfully place these digital service innovations on the market. One problem of service development is the increasing involvement of information and communication technology in service development and implementation. The additional technology makes the innovation processes for services on the part of manufacturers increasingly complex by involving different internal and external stakeholders (e.g. IT partners, data protection officers or product development departments). In addition to this, data-driven services also require that manufacturers (e.g. data scientists) develop new competencies in order to use the customer data obtained to increase machine productivity and to offer new business models. Furthermore, industrial companies that want to successfully offer data-driven services must develop new market introduction strategies to create a high degree of acceptance and trust among their customers. This is necessary to get access to relevant data. These and other challenges caused the success rate of companies in regarding the development of new, industrial services to shrink.
To change this, this white paper presents six principles that help industrial enterprises to develop new successful data-driven services.
Der Wandel vom traditionellen zum digitalen Dienstleister ist nicht ohne weiteres zu vollziehen. So ist der digitale Reifegrad vieler Industrieunternehmen noch zu gering, um diese digitalen Service-Innovationen erfolgreich am Markt zu platzieren.
Ein Problem der Dienstleistungsentwicklung ist die zunehmende Einbindung von Informations- und Kommunikationstechnologie in die Dienstleistungsentwicklung und -durchführung. Die zusätzliche Technologie lässt die Innovationsprozesse für Dienstleistungen auf Seiten der Hersteller immer komplexer werden, indem unterschiedliche interne und externe Stakeholder einbezogen werden müssen (z. B. IT-Partner, Datenschutzbeauftragte oder die Produktentwicklung). Zudem erfordern datenbasierte Dienstleistungen den Aufbau neuer Kompetenzen beim Hersteller (z. B. Data-Scientists), um die gewonnenen Kundendaten zur Steigerung der Maschinenproduktivität nutzen und neue Geschäftsmodelle anbieten zu können. Darüber hinaus müssen Industrieunternehmen, welche erfolgreich datenbasierte Dienstleistungen anbieten wollen, neue Markteinführungsstrategien entwickeln, um bei den Kunden ein hohes Maß an Akzeptanz und Vertrauen zu schaffen und so an relevante Daten zu gelangen. Diese und weitere Herausforderungen lassen die Erfolgsquote von Unternehmen bei der Entwicklung neuer, industrieller Dienstleistungen stetig schrumpfen. Im vorliegenden Whitepaper werden sechs Prinzipien aufgezeigt, die Industrieunternehmen als Hilfestellung bei der Entwicklung neuer, datenbasierter Dienstleistungen dienen.
Im Bereich der industriellen Dienstleistungen kommt dem produktivitätsorientierten Management eine zentrale Bedeutung zu. Zur Erhaltung der Wettbewerbsfähigkeit müssen industrielle Dienstleister die Produktivität der Dienstleistungsproduktion steigern und gleichzeitig eine hohe Dienstleistungsqualität sicherstellen. Als problematisch erweist sich dabei zunächst, dass das klassische industrielle Produktivitätsverständnis nicht ohne weiteres auf industrielle Dienstleistungen übertragen werden kann. Zusätzlich ist zu berücksichtigen, dass aufgrund des menschlichen Arbeitsverhaltens nichtlineare, sich wechselseitig beeinflussende Wirkungszusammenhänge auftreten. Das übergeordnete Ziel dieser Arbeit besteht darin, Unternehmen zu befähigen, die Produktivität in der Dienstleistungsproduktion zu steigern. Das konkrete Ziel dieser Arbeit besteht in der Erklärung des Verhaltens von Dienstleistungsproduktionssystemen unter Berücksichtigung des menschlichen Arbeitsverhaltens und der Abbildung der Wirkungsweise auf Basis von Kennlinien. Als Grundlage für die Entwicklung des Kennlinienmodells wurden die Anforderungen der industriellen Dienstleistungsproduktion an ein Kennlinienmodell in Form eines geeigneten Zielsystems ermittelt. Darauf aufbauend wurde ein produktionstheoretisches Modell der industriellen Dienstleistungsproduktion entwickelt. Das Modell stellt den notwendigen produktionstheoretischen Rahmen für die nachfolgende Erklärung des Systemverhaltens dar. Anschließend wurde ein systemdynamisches Modell entwickelt, welches die Ursache-Wirkungsbeziehungen der Dienstleistungsproduktion unter Berücksichtigung des menschlichen Arbeitsverhaltens erklärt. Durch die Überführung des Modells in ein ablauffähiges Simulationsmodell konnten die erklärten Effekte quantifiziert und anschließend in mathematische Näherungsgleichungen eines Kennlinienmodells überführt werden. (Quelle: Apprimus Verlag)
Im Rahmen von Industrie 4.0 kommt der prognosebasierten bedarfsgerechten Instandhaltung eine besondere Bedeutung zu. Sie steigert die Wirtschaftlichkeit von Produktionsanlagen beispielsweise durch eine Erhöhung der Verfügbarkeit, Lebensdauer oder Leistung. Dafür sind verschiedene Bausteine notwendig, die in dem Vortrag erläutert werden.
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.
KVD-Service-Studie 2018
(2018)
Digitalisierung ist eine der zentralen Herausforderungen der heutigen Zeit. Aber die Digitalisierung rein technisch zu betrachten, ohne Augenmerk auf die Unternehmenskultur zu legen, wird dazu führen, dass Unternehmen die Potenziale der Digitalisierung nicht vollständig realisieren können. Wer weiterhin wettbewerbsfähig sein will, muss den Wert der Digitalisierung erkennen und sie für sein Unternehmen nutzbar machen. Aber welche Auswirkungen ergeben sich daraus für die Serviceorganisation? Um den aktuellen Stand der digitalen Kultur im Service zu erfassen, die Dimensionen zu verstehen und einen Weg für Unternehmen aufzuzeigen, liegt der Schwerpunkt der diesjährigen Service-Studie, die vom KVD zusammen mit dem FIR durchgeführt wurde, auf dem Themenkomplex Digitale Service-Kultur.
This chapter examines the question of the contribution of smart services for companies and the implications this has for the management of these business models. The chapter starts by outlining the different terminology used to describe smart services and introduces a business-driven view on the digitalization strategy of a company. The characteristic features of digital business models are explained as well as their implications for the management of smart service organizations. [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-58182-4_4]