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In Germany’s transition to a more sustainable industrial landscape, electricity generated by wind turbines (WT) remains a mainstay of the energy mix. Operating and maintenance costs, which account for roughly 25% of electricity generation costs in onshore WTs make improvements of maintenance activities a key lever in the economic operation of WTs. Prescriptive maintenance is a possible approach for improved maintenance activities. It is a concept where asset condition data is used to recommend specific actions and has great potential for the operation of wind parks. However, especially small, but also large wind park operators, and maintenance service providers often struggle with the implementation of such a new maintenance approach. As a part of the research project ReStroK, a learning game has been developed to support the training and familiarization of maintenance technicians with the concepts and underlying principles of this maintenance approach. In this paper, the concept for the development of a learning game will be presented. Multiple scenarios for its usage and their corresponding requirements will be discussed and an overview over the game will be given.
Unternehmenskooperationen werden in Zukunft immer wichtiger für den Erfolg von Produkten und Services. Sie bilden die Grundlage, um die individuellen Kompetenzen einzelner Akteure zu bündeln und so komplexere Dienstleistungen wie digital unterstützte Subskriptionen abzubilden. Für diese Leistungen sind Wertschöpfungsnetzwerke in Form von Zusammenarbeit verschiedener Unternehmen notwendig. Jedoch fehlt es Unternehmen heute an geeigneten Kooperationsmodellen und -strukturen, um die erforderliche Zusammenarbeit zielgerichtet anzugehen. Dadurch gehen Wertschöpfungspotenziale verloren. Gemeinsam mit den Praxispartnern Belfor, Databay, Etabo, Henkel und Yncoris untersucht das FIR diese Strukturen. In einem ersten Schritt wurden dafür Dimensionen für ein notwendiges Change-Management auf dem Weg zur Unternehmens kooperation erarbeitet. Ziel ist es, ein Assessment für Unternehmen zu entwickeln, mit dem diese den Weg zur Unternehmenskooperation selbst bewerten können. Zur Behebung der Lücken und Schwächen, die mithilfe dieses Assessments identifiziert werden, werden den Unternehmen anschließend passende Maßnahmen und Best Practices empfohlen.
Die Dienstleistungswende und die steigende Individualisierung machen die stetige Erweiterung von Serviceportfolien unerlässlich. Doch gleichzeitig wird damit die Übersichtlichkeit des Portfolios geringer und es entstehen Kosten, die sich direkt oder indirekt langfristig in den Bilanzen von Unternehmen niederschlagen. Zu Beginn unseres Projekts ‚KomID‘ wurden hierzu die größten Komplexitätstreiber identifiziert und diese im Rahmen einer Fragebogenstudie validiert. Im nächsten Schritt werden Lösungsansätze erarbeitet. Zur Lösung dieser Probleme und als Antwort auf die Komplexitätstreiber wurden bereits erste Ansätze wie die KI-geführte Beantwortung von Support-Anfragen aufgenommen. Gemeinsam mit dem Forschungsinstitut für Unternehmensführung, Logistik und Produktion der Technischen Universität München erforscht das FIR im Projekt ‚KomiD – Komplexitätsmanagement industrieller Dienstleistungssysteme‘ diese Lösungsansätze.
