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Through data-based insights into customer behavior, products and service offers can be improved. For manufacturing companies, smart product-service systems (SPSS) offer the possibility to collect customer data during the usage phase of the product. As the focus on customer analytics is too often on sales and marketing, SPSS are overlooked as a source of customer data. However, manufacturing companies need to integrate data from all interactions with their customers along the complete customer journey to achieve a holistic data-based view of the customers. To identify these interactions and the customer data derived from them, the concept of a digital shadow will be applied to the customer journey. The projected results for the presented work in progress are a reference process model for the customer journey in manufacturing and a data model of the customer data created along this process.
Prinzipien zur erfolgreichen Umsetzung von KI-Geschäftsmodellinnovationen
In Zeiten des zunehmenden globalen Wettbewerbs und hoch vernetzter Wertschöpfungsketten entwickelt sich Künstliche Intelligenz zu einem immer wichtiger werdenden Wettbewerbsfaktor für Unternehmen am Wirtschaftsstandort Deutschland. Durch den Einsatz von KI-Verfahren können nicht nur interne Geschäftsprozesse kostensenkend optimiert, sondern auch neue, digitale Geschäftsfelder und -modelle erschlossen werden. Es lassen sich zum einen Trends identifizieren, denen der Einsatz von KI in deutschen Unternehmen folgt. Zum anderen zeigt sich, dass sich KI unterschiedlich stark auf verschiedene Dimensionen innovativer Geschäftsmodelle auswirkt. Insgesamt lassen sich so Prinzipien ableiten, die die erfolgreiche Umsetzung von KI-Geschäftsmodellinnovationen beschreiben.
Neue Technologie- und Anwendungstrends kennzeichnen KI-Nutzung
Die tatsächliche KI-Landschaft in den Wertschöpfungsketten von KI-nutzenden Unternehmen ist durch Trends gekennzeichnet. Diese lassen sich in Technologie- und Anwendungstrends unterteilen. Experteninterviews zeigen beispielsweise, dass KI-Anwendungen bevorzugt auf Cloud-Infrastrukturen entwickelt und bereitgestellt werden. Das wiederum rückt die Frage nach der Wahrung der Datensouveränität in den Vordergrund. Anwendung findet KI tendenziell zur Prognose und Überwachung.
Sechs Prinzipien beeinflussen die erfolgreiche Umsetzung von KI-Geschäftsmodellinnovationen
Fallstudien über ein breites Spektrum der deutschen Wirtschaft beleuchten, welche Aspekte eines KI-basierten Geschäftsmodells den größten Effekt auf das Unternehmen haben. Hier lässt sich ein besonders hoher Einfluss von KI auf das Nutzenversprechen neuartiger, digitaler Leistungen der Unternehmen an die Kundinnen und Kunden feststellen. So lassen sich sechs Erfolgsprinzipien zur erfolgreichen Implementierung von KI-Technologien identifizieren, um die wirtschaftliche Nutzung von KI für Unternehmen in Deutschland im globalen Wettbewerb weiter zu steigern. So empfiehlt es sich zum Beispiel – neben der Auswahl des richtigen KI-Anwendungsfalles – ebenfalls darauf zu achten, dass die KI-Anwendung sowohl den Anbietenden wie auch den Anwendenden nützt. Diese und weitere Erfolgsprinzipien werden detailliert in der Studie Künstliche Intelligenz – Geschäftsmodellinnovationen und Entwicklungstrends beschrieben.
Künstliche Intelligenz (KI) hat sich über die letzten Jahre stetig zu einem Thema mit strategischer Priorität für Unternehmen entwickelt. Das zeigt sich nicht zuletzt in der gesteigerten Investitionsbereitschaft deutscher Unternehmen in KI-Projekte. Wirtschaftliche Akteure haben erkannt, dass durch eine sinnvolle Nutzung von KI-Technologien Wettbewerbsvorteile erzielt werden können. Die vorliegende Studie legt das Augenmerk auf den industriellen Einsatz einer KI-Technologie, die bereits heute von vielen Unternehmen erfolgreich genutzt wird: Die natürliche Sprachverarbeitung (engl. Natural Language Processing, kurz NLP). Die wirtschaftlichen Potenziale der Technologie liegen dabei in ihrer Fähigkeit, betriebliche Abläufe zu automatisieren und die Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine zu verbessern und zu vereinfachen. Ziel der Studie ist es, die Potenziale der NLP-Technologie für Unternehmen nutzbar zu machen, indem konkrete Anwendungsfälle und allgemeine Handlungsempfehlungen sowie Nutzen und Risiken aufgezeigt werden.
[Der Sammelband] Widmet sich den in Wissenschaft und Praxis aktuell intensiv diskutierten Fragestellungen zu Smart Services. Befasst sich mit Geschäftsmodellen, Erlösmodellen und Kooperationsmodellen von Smart Services. Geht auf branchenspezifischen Besonderheiten von Smart Services ein. (link.springer.com)
Künstliche Intelligenz (KI) hat als Technologie in den vergangenen Jahren Marktreife erlangt. Es existiert eine Vielzahl benutzerfreundlicher Produkte und Services, welche die Anwendung von KI im Alltag und im Unternehmen vereinfachen. Die Herausforderung, vor denen Anwendende, gerade im betriebswirtschaftlichen Kontext, stehen, ist nicht die technische Machbarkeit einer KI-Applikation, sondern deren organisatorisch und rechtlich zulässige Gestaltung. Zu einer zunehmenden Dynamik in der Gesetzgebung kommt ein gesellschaftliches Interesse an der Kontrolle und Transparenz über die für KI-Modelle erhobenen Daten. Die Diskussion über Datensouveränität im geschäftlichen und privaten Alltag rückt mehr und mehr in das Zentrum der öffentlichen Aufmerksamkeit.
Datenbasierte KI-Anwendungen stehen damit in einem Spannungsfeld zwischen den Potenzialen, die das Erheben und Teilen von Daten über Unternehmensgrenzen hinweg bietet, und der Herausforderung, die Datensouveränität der involvierten Personen zu wahren. Die vorliegende Studie soll erstens über die Auswirkungen der Datensouveränität und die damit verbundenen aktuellen und kommenden Regularien auf KI-Anwendungsfälle aufklären. Dafür wurden Expertinnen und Experten aus den Bereichen Recht, KI- und Organisationsforschung befragt. Zweitens zeigt die Studie Potenziale und Best Practices von KI-Anwendungsfällen mit überbetrieblichem Datenaustausch auf. Dafür wurden Fallstudien in Unternehmen durchgeführt, die bereits erfolgreich Datenaustausch in ihre Geschäftsmodelle integriert haben, um ihre KI-Applikationen zu betreiben und zu verbessern.
Soziale Medien kommen heute in vielen Unternehmensbereichen wie dem Kundenservice, dem Marketing, dem Innovationsmanagement oder dem Personalmanagement zum Einsatz. Beispiele hierfür sind weit verbreitete Kundenforen, interne Wissensplattformen, eine Präsenz auf Facebook oder Open- Innovation-Communitys. Nutzen stiften diese sogenannten Business-Communitys im Besonderen bei wissensintensiven Aufgaben. Des Weiteren versprechen sie durch Integration in die Wertschöpfung erhebliche Produktivitätspotenziale. Dabei ist davon auszugehen, dass die Nutzung von Business-Communitys die Prozesse und die Kultur ganzer Unternehmen zukünftig entscheidend verändern wird.
In der Praxis mangelt es jedoch aktuell an geeigneten Erkenntnissen über eine erfolgreiche Steuerung ebensolcher Business-Communitys. Dies führt dazu, dass das häufig klassische, hierarchisch strukturierte Management in Unternehmen die Potenziale von Business-Communitys in der Praxis nicht heben kann. Dazu hat das FIR an der RWTH Aachen zusammen mit der IntraWorlds GmbH eine Studie unter Community-Managern durchgeführt, welche die Erfolgswirkungen von Koordinationsmechanismen für Business-Communitys untersucht.
Heterogene Maschinenparks, über Jahrzehnte gewachsene Anlagenstrukturen und fehlende Dokumentation im Bereich der Systemkomponenten, Bauteile und Ersatzteilteillisten erschweren es der Instandhaltung (IH), ihre anfallenden Maßnahmen präzise zu planen, mit benötigten Informationen zu unterstützen und somit effizient durchführen zu können. Die systematische Erfassung, Verwaltung und Nutzung administrativer Auftragsdaten kombiniert mit technischen Zeichnungen, Materialeigenschaften und Maschinendaten ermöglichen die gezielte Unterstützung von Instandhaltungsprozessen von der Initiierung bis hin zum Abschluss des Auftrags. Verschiedene Softwarelösungen stellen diesbezüglich die IT-technischen Funktionalitäten in verschiedenen Ausprägungen zur Verfügung. Aufgrund steigender organisatorischer Anforderungen, Effizienzbemühungen und technischer Möglichkeiten in den letzten 25 Jahren haben sich die unterstützenden IT-Lösungen stetig weiterentwickelt und sind zu Produkten geworden, welche explizit zur Unterstützung instandhaltungsspezifischer Aufgaben genutzt werden.
Mit der steigenden Bedeutung von industriellen Dienstleistungen und den damit verbundenen Herausforderungen der Unternehmensführung bedarf es eines Bezugsrahmens für das Management industrieller Dienstleistungen. Ein solcher Ansatz, der eine umfassende Beschreibung der Aufgaben des Managements darlegt, wurde von Schuh und Gudergan entwickelt.
Ziel des Ordnungsrahmens ist es, dem Management eine grundlegende Orientierung zu geben und dabei die relevanten Gestaltungsbereiche zu betrachten. Es wird in Anlehnung an das St. Galler Management-Modell zwischen einer internen und einer externen Perspektive unterschieden.
Der im weiteren Verlauf vorgestellte Ordnungsrahmen beschreibt den Betrachtungsbereich sowie Inhalte und Aufgaben, die für das Management Industrieller Dienstleistungen von Relevanz ist. Gleichzeitig ermöglicht der vorgestellte Ordnungsrahmen die Strukturierung und Einordnung der verschiedenen Themenfelder. Der Ordnungsrahmen gliedert dabei das Management industrieller Dienstleistungen in die Teilbereiche Unternehmensstruktur, Unternehmensprozesse und Unternehmensentwicklung. Diese innerbetrieblichen Aspekte werden in den Kontext der für das Unternehmen relevanten Umweltsphären und Anspruchsgruppen gesetzt.
Die Frage nach der strategischen Einbindung des Dienstleistungsgeschäfts in den Kontext des Gesamtunternehmens wird angesichts globalisierter Märkte mit hohem Wettbewerbsdruck zunehmend wichtiger. Die Wahl des richtigen Umfangs des Dienstleistungsangebots unter Berücksichtigung der Gesamtunternehmensstrategie ist erfolgsentscheidend für die richtige Positionierung eines Industrieunternehmens im Markt.
Daher wird in diesem Beitrag der Begriff "Strategisches Management industrieller Dienstleistungen" anwendungsnah beschrieben. Hierauf aufbauend wird ein Prozess zum strategischen Management industrieller Dienstleistungen vorgestellt, der Dienstleistungs- und Gesamtunternehmensstrategie integriert betrachtet. Zur operativen Umsetzung der Inhalte der einzelnen Prozessphasen werden abschließend ausgewählte Methoden und Werkzeuge vorgestellt.