Refine
Year of publication
- 2019 (15) (remove)
Document Type
- Conference Proceeding (6)
- Contribution to a Periodical (3)
- Part of a Book (2)
- Working Paper (2)
- Book (1)
- Report (1)
Is part of the Bibliography
- no (15)
Keywords
- Agile (1)
- Agile Development (1)
- Agrarproduktion (1)
- Best Practices Instandhaltung (1)
- Business Model (1)
- Business Models (1)
- CSS 2.0 (1)
- Case study research (1)
- Cost Calculation (1)
- Customer Centricity (1)
Institute
- Dienstleistungsmanagement (15) (remove)
In order to achieve a holistic cost management approach, the maintenance and service costs should already be assessed during the development of machines and equipment. The required information in the company, like PLM, process and test data, are commonly not available or vague, especially in early development phases. This paper introduces a feasible method for an early assessment of maintenance and service costs during product development. In doing so, appropriate cost assessment methods are selected, based on the availability and quality of the existing information in the individual development phases. The evaluations of these methods are aggregated in a software tool, so that the respective cost information is displayed with a maximum, minimum and most probable value. The developed software tool was validated in cooperation with a new electric vehicle manufacturer.
Many industrial companies face their digital transformation. In addition to an existing portfolio of products and services, new digital services are being developed to offer a portfolio of smart product service systems (Smart PSS). While the development of new digital services is rarely a problem for the companies, the organization of sales and distribution of Smart PSS in particular is a key issue. The sales of Smart PSS differs considerably from the sales of only products or services and must therefore be designed differently in order to meet customer requirements and successfully commercialize the developed Smart PSS. This paper therefore describes how the sales organization of Smart PSS should be designed successfully in various forms. The network thinking methodology is used in combination with a case study research approach to describe the connection between the offered portfolio, the customer requirements and the different elements of a sales organization. Furthermore, four different types of a sales organization for Smart PSS are described. This paper gives a recommendation for companies on a design of their sales organizations on which practical implications may be developed.
Smart-Service-Plattformen
(2019)
Smart-Service-Plattformen können einen Lösungsbaustein darstellen, um die steigende Weltbevölkerung ressourcenschonend zu ernähren. Durch die Aggregation von Daten und kontextsensitive datenbasierte Dienstleistungen können Landwirte präzise während der gesamten landwirtschaftlichen Produktion unterstützt werden, um bei gleichbleibender Versorgungsfläche den steigenden Nahrungsmittelbedarf zu decken. Die Entwicklung und der erfolgreiche Betrieb einer Smart-Service-Plattform stellen viele Unternehmen, nicht nur in der Landwirtschaft, jedoch vor große Herausforderungen, da sich die Geschäftsmodelle und -logiken einer Plattform grundlegend von herkömmlichen Produkten unterscheiden. Um Unternehmen praxisnahe Gestaltungsempfehlungen für den Erfolg einer Smart-Service-Plattforum zu geben, wurden für diesen Beitrag insgesamt 25 bereits bestehende Plattformen aus den Bereichen Smart Farming und Smart Production sowie branchenübergreifende Plattformen mittels einer Case-Study-Research hinsichtlich ihres Geschäftsmodells und ihrer jeweiligen Erfolgskriterien untersucht. Basierend auf den Ergebnissen der unterschiedlichen Case-Studys werden insgesamt neun Gestaltungsempfehlungen für den erfolgreichen Betrieb einer Smart-Service-Plattform vorgestellt, die jeweils auf die Besonderheiten der Branche eingehen und so ein umfassendes Bild für den Erfolg einer Smart-Service-Plattform geben. [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-59517-6_29]
Unternehmen, die ihre Prozesse durch maschinelles Lernen unterstützen wollen und hierfür auf externe Dienstleister und Produkte zurückgreifen müssen, fehlen die qualifizierten Anhaltspunkte für die Auswahl eines Machine-Learning-Anbieters.
Aus dieser Motivation heraus ist die vorliegende Marktstudie Industrial Machine Learning entstanden. Sie bietet Unternehmen die Grundlage, eine fundierte Entscheidung für oder gegen den Einsatz von Machine Learning im Unternehmen zu
treffen.
Die Darstellung von realen Usecases in der vorliegenden Marktstudie veranschaulicht die konkrete Anwendbarkeit. Insbesondere damit leistet die Studie ihren Beitrag, das Thema Maschine Learning verständlich und anschaulich darzustellen.
Die Marktstudie bietet einen umfassenden Überblick über unterschiedliche Arten von Anbietern und Lösungsmöglichkeiten.
Ein Anspruch auf Vollständigkeit wird dabei nicht erhoben und wäre für die Zielsetzung nicht angebracht.