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Über die Hälfte der KMU des Maschinenbaus passen ihre am Markt angebotenen AS-DL nicht oder unstrukturiert an, indem sie ad hoc auf Kundenanliegen reagieren (KAMPKER 2015). Es existiert kein standardisiertes Vorgehen zur systematischen Identifikation und Umsetzung notwendiger Änderungen von AS-DL. Hierbei entstehen Ineffizienzen in der Nutzung vorhandener Ressourcen (z.B. Personalkapazität). Dies ist insbesondere ein Problem in der Kleinserienfertigung des Maschinenbaus, da grundsätzlich eine hohe Variantenvielfalt und Kundenindividualisierung besteht. Dies erhöht massiv die Komplexität der Dienstleistungserbringung, da sich Maschinen aber auch Kundenwünsche viel häufiger ändern als in der Großserienfertigung. Ein Service-Release-Management trägt dazu bei, die Effizienz der Ressourcen im Bereich AS-DL zu steigern.
Aus wissenschaftlich-technischer Sicht fehlt ein Vorgehen, um notwendige Änderungen von AS-DL systematisch zu identifizieren und effizient in ein Service-Release umzusetzen. Hierfür ist ein spezifisches Service-Release-Management notwendig. Dieses soll es KMU ermöglichen, notwendige Änderungen an AS-DL systematisch zu identifizieren, Service-Releases zu gestalten, deren Durchführbarkeit und Wirtschaftlichkeit zu bewerten sowie Service-Releases umzusetzen (RANA ET AL. 2014). Die Forschungsfrage des Vorhabens lautet:
Wie ist ein Service-Release-Management zu gestalten, damit KMU in der Kleinserienfertigung des Maschinenbaus notwendige Änderungen an ihren AS-DL systematisch identifizieren, daraus Service-Releases gestalten und diese Service-Releases effizient umsetzen können?
- Wie können Auslöser identifiziert werden, die dazu führen, dass eine AS-DL geändert werden muss?
- Wie ist ein Service-Release in Abhängigkeit der Auslöser zu gestalten?
- Wie können Service-Releases (unter Berücksichtigung der Strategie des AS-DLGeschäfts) hinsichtlich ihrer technischen, rechtlichen und kompetenzbasierten Durchführbarkeit geprüft werden?
- Wie können Service-Releases hinsichtlich ihrer Wirtschaftlichkeit bewertet werden?
- Wie wird ein Service-Release erfolgreich eingeführt?
Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) stehen zunehmend vor der Herausforderung, im Wettbewerb immer komplexer und volatiler werdenden Leistungen des After-Sales-Service zu bestehen. Ein Erfolgsfaktor ist die Veränderungsfähigkeit bzw. die stetige Adaption des eigenen Serviceportfolios. Um KMU bei der Identifikation notwendiger Anpassungen ihres Serviceportfolios, bei deren Bündelung, Management und Umsetzung zu unterstützen, wurde das Forschungsprojekt „ReleasePro" gestartet. Im Zuge dieses Vorhabens erfolgt die Entwicklung eines systematischen Service-Release-Managements für KMU.
Die digitale Kartoffel
(2017)
Service Engineering 4.0
(2017)
Die Digitalisierung ist einer derzentralen Wachstums- und Innovati-
onstreiber der deutschen Wirtschaft. Sie verandert neben dem Pro-
duktions- auch den Dienstleistungssektor, indem neue Ressourcen
wie z. B. Prozess- und Betriebsdaten erschlossen und fur innovative
Dienstleistungsangebote genutzt werden konnen. Besondere Re-
levanz kommt in diesem Zusammenhang der Dienstleistungsent-
wicklung und damit dem Service-Engineering zu, welches sich seit
den 90er Jahren als Verfahren zur Entwicklungvon Dienstleistungen
etabliert hat.
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.
Data-driven services play an important role in
innovative business models of successful manufacturing
companies: They hold great potential for the creation of unique
selling points and improve the differentiation of manufacturing
companies in highly competitive markets. However, the large
number of newly invented digital services that fail shortly after
launching implies that companies struggle with the invention and
implementation of data-driven service solutions, which ends in a
waste of resources. The following paper introduces guideline
principles for successful innovation processes for data-driven
services. The principles were identified during in-depth case
studies with manufacturing companies. They contribute to a
necessary paradigm change for manufacturing companies in
terms of data-driven services for machines. The six identified
principles emphasize new aspects regarding the new dimension of
data-driven solutions and improve the life cycle management of
products and services. They demonstrate how the rules of agile
development can lead to successful and more efficient service
innovations in the industrial sector.
