Refine
Document Type
- Book (5)
- Part of a Book (9)
- Contribution to a Periodical (11)
- doctorallecture (1)
- Doctoral Thesis (1)
- Lecture (1)
- Report (3)
- Working Paper (3)
Language
- German (34) (remove)
Is part of the Bibliography
- no (34)
Keywords
- Agrarproduktion (1)
- Arbeitssystem (1)
- Bahntechnik (1)
- Baugewerbe (1)
- Best Practices Instandhaltung (1)
- CSS 2.0 (1)
- Customer-Service-Scorecard (1)
- Daten (1)
- Datenbasierte Dienstleistungen (1)
- Dienstleister (1)
Institute
Smart Services
(2018)
Die Nutzung von Informations- und Kommunikationstechnologien in Wirtschaft und Gesellschaft ist inzwischen zur Selbstverständlichkeit geworden. Deutschen Leitbranchen, wie dem Maschinen- und Anlagenbau, stehen durch die Digitalisierung jedoch noch große Umbrüche vor. Die Erfassung von Daten im laufenden Betrieb der Anlagen bietet die Chance durch die Analyse der Daten wertvolle Informationen zu gewinnen. Diese Informationen lassen sich in datenbasierten Dienstleistungen mehrwertstiftend in der Instandhaltung nutzen. In diesem Beitrag wird das Potenzial von datenbasierten Dienstleistungen in der Instandhaltung erläutert und wie dadurch neue Geschäftsmo-dellen für Unternehmen entstehen können. Der Beitrag schließt ab mit einer Beschrei-bung möglicher Einsatzfelder von datenbasierten Dienstleistungen in der Instandhal-tung am Beispiel des Unternehmens BELFOR DeHaDe GmbH.
Neuland Internet
(2015)
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.
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)
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.
Die Instandhaltung, konsequent zu Ende gedacht, ist ein zentraler Treiber für den Unternehmenswert und wird damit für viele produzierende Unternehmen zum strategischen Erfolgsfaktor. Da für die meisten Unternehmen ein umfangreicher Mitarbeiter- und Ressourcenaufbau nicht in Frage kommt, stehen diese Unternehmen vor der Herausforderung, den Wertbeitrag vorhandener Mitarbeiter und Ressourcen zu maximieren. Dies führt zum Konzept Return on Maintenance (RoM). Der Wertbeitrag der Instandhaltung geht dabei über die reine Herstellung von Verfügbarkeit zu möglichst geringen Kosten weit hinaus. Zielgrößen wie Ausschussrate, Energieeffizienz, Materialeffizienz aber auch die Minimierung von Rüstzeiten zeigen die vielfältigen Zielgrößen der Instandhaltung auf.
Return on Maintenance
(2017)
Die Instandhaltung, konsequent zu Ende gedacht, ist ein zentraler Treiber für den Unternehmenswert und damit für viele produzierende Unternehmen ein strategischer Erfolgsfaktor. Da für die meisten Unternehmen ein umfangreicher Mitarbeiter- und Ressourcenaufbau nicht in Frage kommt, stehen diese Unternehmen vor der Herausforderung, den Wertbeitrag vorhandener Mitarbeiter und Ressourcen zu maximieren. Dies führt zum Konzept Return on Maintenance (RoM). Der Wertbeitrag der Instandhaltung geht dabei über die reine Herstellung von Verfügbarkeit zu möglichst geringen Kosten weit hinaus. Zielgrößen wie Ausschussrate, Energieeffizienz, Materialeffizienz aber auch die Minimierung von Rüstzeiten zeigen die vielfältigen Zielgrößen der Instandhaltung auf.
Das Ziel des Forschungsprojekts ToMiC war die Entwicklung einer Typologie zum lebenszyklusorientierten Management unternehmensinterner Communitys wissensintensiver Dienstleister. Jene befähigt insbesondere kleine und mittlere Unternehmen erstmals dazu, die aktuelle Lebensphase der eigenen Social-Software-basierten Community zu bestimmen. Die vorliegende Veröffentlichung ist der Abschlussbericht dieses Projekts.
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.