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Institute
Method for a qualitative cost benefit evaluation of process standardisation for industrial services
(2018)
Industrial service providers deliver complex technical services (e.g. inspection, maintenance, repair, improvement, installation and turnarounds) for a wide range of technical assets in process industries such as the chemical industry. Due to the versatility of assets and industries, there is also a variety of the corresponding service offerings. The demand for a high service quality and the general cost pressure leads to the need of a more efficient and standardized design of the service processes. However, cost-benefit ratio related decisions regarding the questions where and how service processes should be standardized entail great challenges for small and medium-sized enterprises. This is because there is often a lack of understanding of cost savings through process standardization, which is caused by a lack of understanding of the correlations between process characteristics and process target values. Because of this, the goal of this paper is to develop a method for a quantitative evaluation of the cost-benefit ratio of process standardization measures. Within this method, the relevant service performance processes are selected first. Next, the process data will be recorded with the help of questionnaires. These are then analyzed by looking for correlations between the process characteristics and the process target values. Afterwards standardization measures are derived on the basis of these findings in order to improve deficit characteristics and thus target values. Finally, the method´s practical applicability is tested and validated by applying it to an industrial service in the chemical industry.
Industrieserviceunternehmen bedienen mit zahlreichen technischen Dienstleistungen als externe Dienstleister Kunden aus der Prozessindustrie. Der überwiegende Anteil kleiner und mittlerer Unternehmen im Industrieservice sieht sich mit drei zentralen Marktbedingungen konfrontiert. Die Kunden betreiben zunehmend Outsourcing von Leistungen jenseits der direkten Wertschöpfung, wodurch die Anforderungen der Kunden an die Breite und die Tiefe des Leistungsportfolios der Anbieter steigen. Zweitens ermöglichen es die Marktverhältnisse den Kunden, einen hohen Preisdruck auf die Anbieter auszuüben. Drittens weisen die technischen Infrastrukturen der Kunden eine hohe Heterogenität auf, die in einer hohen Vielzahl und Vielfalt von Leistungserstellungsprozessen der technischen Services resultieren. Der ausgeprägte Wettbewerb verlangt von den Anbietern, die Effektivität und Effizienz der Ausführungsprozesse kontinuierlich und effektiv zu steigern. Die Vielzahl und Vielfalt der Ausführungspro-zesse minimieren die Hebelwirkung potenzieller Maßnahmen zur Effizienzsteigerung erheblich. Etablierte Methoden zur Prozessverbesserung und des Prozessmanagements eignen sich daher kaum. Industrieserviceanbieter befinden sich daher im Di-lemma, die Leistungsfähigkeit steigern zu müssen, jedoch über keine geeigneten Me-thoden zu verfügen.
Die Zielsetzung dieser Arbeit ist es, Unternehmen der Industrieservicebranche dazu zu befähigen, die Vielzahl und Vielfalt der Ausführungsprozesse durch eine geeignete Methodik mit vertretbarem Aufwand zu analysieren und Standardisierungsmaßnahmen zur Prozessverbesserung abzuleiten. Damit sollen speziell kleine und mittlere Unternehmen des Industrieservice dazu befähigt werden, ihre Wettbewerbsfähigkeit zu sichern.
Hierfür wird ein Modell entwickelt, mithilfe dessen sich die Varianz in Ausführungsprozessen anhand von Prozesszielgrößen und Prozessmerkmalen beschreiben lässt. Die Prozesszielgrößen und -merkmale werden in Form eines empirischen Fragebogens operationalisiert. Anschließend wird eine Methodik entwickelt, die sich aus vier Schritten zusammensetzt. Das Ziel der Methodik ist es, Wirkungszusammenhänge zwischen dem Zielerreichungsgrad von Prozesszielgrößen und Ausprägungen von Prozess-merkmalen zu identifizieren und Maßnahmen zur Prozessstandardisierung abzuleiten.
Bei der Validierung der Methodik konnten Maßnahmen zur Prozessstandardisierung abgeleitet und in Bezug auf den erwarteten Nutzen und Aufwand quantitativ bewertet werden.
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.
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.
Der gesellschaftliche Wandel hin zu mehr Nachhaltigkeit ist in vollem Gange und erfordert eine Neupositionierung der produzierenden Industrie. Durch immer stärker zunehmende wissenschaftliche Erkenntnisse über die voraussichtlichen und bereits
sichtbaren Auswirkungen einer bisher unzureichenden Anpassung wächst der Handlungsdruck, der die Regulatorien der Politik verändern und die Spielregeln der Industrie bestimmen wird. Das andauernde Streben nach Wachstum, Kostenoptimierung und Zeiteinsparung überschreitet längst die planetarischen Grenzen unseres Planeten. Ohne enorme Veränderungen des Wirtschaftens hin zu einer einfachen oder doppelten Entkopplung von Wirtschaft und Umwelt ist eine Trendumkehr nicht zu schaffen.
Industrieweit muss Verantwortung übernommen werden, einen Transformationsprozess zur Industrial Sustainability zu vollziehen, in dem die Industrie als Bestandteil eines sozial, ökologisch und wirtschaftlich nachhaltigen Gesamtsystems aktiv zur Gesundheit des Planeten beiträgt. Um Industrial Sustainability zu erreichen, benötigen Unternehmen einen Ordnungsrahmen zur Einordnung ihrer unternehmensweiten Initiativen. Es gilt, das normative Verständnis in konkrete Unternehmensstrategien zu übersetzen und diese in Organisationen zu operationalisieren.
Zu diesem Zweck wurde ein Ordnungsrahmen der Industrial Sustainability entwickelt, der die Komplexität der Problematik greifbar macht und eine methodische Unterstützung für Unternehmen bereitstellt, die individuellen Handlungsfelder zu identifizieren und unternehmensindividuelle Transformationspfade zu erkennen. Dazu zeigen die vier Handlungsfelder Produkte & Dienstleistungen, Management & Organisation, Produktion & Wertschöpfungsnetzwerk, Mitarbeitende &
Kultur auf, in welchen Bereichen der Transformationsprozess betrachtet werden muss. Best-Practice-Ansätze der Reifenhäuser GmbH & Co. KG, des
Siemens AG AI Lab, der AIXTRON SE und des Schaeffler Sondermaschinenbau geben Lesenden Denkanstöße, die Transformation hin zur Industrial Sustainability zu beschreiten.
Process Characteristics and Process Performance Indicators for Analysis of Process Standardization
(2018)
Industrial service companies deliver technically complex services (inspection, maintenance, repair, improvement, installation) for an enormous variety of technical assets in the chemical, steel, food and pharmaceutical industry. This variety of assets leads to a corresponding variety of service processes. To ensure competitiveness, the management of industrial service companies aims to increase the service process efficiency, especially through service process standardization. However, decision-makers struggle to make knowledge-based decisions on service process standardization because ex-ante the cost-benefit ratios of process standardization are unknown. The missing understanding of cost-benefit ratios of process standardization is caused by a missing understanding, which interdependencies exist between process characteristics and process performance indicators. Thus, the objective of this paper is to determine suitable characteristics and performance indicators to measure the way service provision processes are executed in the industrial service sector. The results represent the basis for executing an empirical questionnaire study focusing on the execution of service provision processes and identifying the cause-effect relations of process standardization.
Im letzten Beitrag wurde der Nutzen von Lean-Services-Prinzipien der Phase „Leistungserbringung gestalten" des Aachener Lean-Services-Zyklus beschrieben. Diese Phase enthält Prinzipien, die die Analyse und Gestaltung des Wertstroms von Dienstleistungen betreffen. Wesentlicher Fokus dieser Phase liegt auf der Dimensionierung der Kapazitäten entsprechend dem Wertstrom der Serviceorganisation. Optionen für die Optimierung der Kapazitätsdimensionierung stellen Fremdvergaben an Dritte, flexible Arbeitszeiten oder auch Multiqualifikationen dar. Dieser Beitrag bildet nun den letzten Teil unserer Serie in der Service Today zum Thema Lean-Service-Management.
Die vorliegende Publikation soll dazu dienen, ein aktuelles Stimmungsbild der Industrie zu der Einführung von 5G einzufangen. Dazu wird analysiert, wie eine 5G-Einbindung in bereits bestehende IoT-Plattformen gelingen kann und welche Möglichkeiten zukünftig realisierbar werden. Dazu stellen wir fünf Hypothesen zum Einfluss von 5G auf IoT-Plattformen auf und leiten daraus ein Visionsbild eines 5G-Plattformkonzepts ab. Um den Einfluss der industriellen Einführung der Mobilfunkgeneration 5G auf IoT-Plattformen bewerten zu können, wurden sowohl Visionsbild als auch Hypothesen innerhalb strukturierter Interviews mit IoT-Plattformanbietern diskutiert und aufgearbeitet. Nachdem in Kapitel 2 die relevanten Grundlagen hinsichtlich des neuen Mobilfunkstandards 5G und Plattformen erarbeitet werden, werden in Kapitel 3 die Ergebnisse und Erkenntnisse der Interviews mit den Plattformanbietern zusammengefasst und erörtert. Basierend auf den Interviews geben wir einen Überblick über die konkreten Herausforderungen, das Interesse diverser Stakeholder und die aktuellen Entwicklungen rund um das Thema.
Serviceorganisationen sind häufig mit einem Wildwuchs unterschiedlicher Leistungen in ihrem Leistungsprogramm konfrontiert. Viele Unternehmen verlieren sich in der Frage, wie sie möglichst alle Kundenbedürfnisse optimal bedienen können und weisen dadurch eine unnötige Komplexität in den angebotenen Leistungen auf.