Dienstleistungsmanagement
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Die zunehmende Vielfalt an verfügbaren Mobilitätsoptionen, insbesondere im Bereich der Shared-Mobility-Services, birgt eine zentrale Problematik: Die Nutzerinnen und Nutzer stehen vor der Herausforderung, eine Vielzahl von Transportmöglichkeiten effektiv zu kombinieren, um ihre Reisen zu gestalten. Diese Vielfalt an Optionen führt jedoch gleichzeitig zu einem komplexen Dilemma: Die Fragmentierung in verschiedene Anbieter und Plattformen verschlechtert die Nutzererfahrung. Für jeden einzelnen Service eine separate App zu verwenden und für jede Strecke erneut Buchungen sowie Bezahlungen durchführen zu müssen, bedeutet einen ineffizienten und zeitaufwändigen Prozess.
Vor diesem Hintergrund ergeben sich einige Schlüsselfragen, bei deren Beantwortung dieses Whitepaper unterstützen soll:
Welche Strategien könnten implementiert werden, um die Nutzung verschiedener Dienste störungsfreier und flüssiger zu gestalten und die Gesamterfahrung für die Nutzerinnen und Nutzer zu verbessern?
Wie könnte eine verstärkte Kooperation zwischen den Anbietern dazu beitragen, die Nutzererfahrung zu optimieren und das volle Potenzial der Shared Mobility auszuschöpfen?
Inwiefern könnte die Entwicklung innovativer Ansätze die Hürden durch die derzeitige Fragmentierung überwinden und den Nutzer*innen eine unterbrechungsfreie und effiziente Reiseplanung ermöglichen?
E-Mobility
(2024)
Die Transformation in der Automobilindustrie hin zur Elektromobilität bietet Raum für innovative Geschäftsmodelle. In diesem Whitepaper werden Ansätze vorgestellt, wie Unternehmen durch datenbasierte Geschäftsmodelle ihre Marktposition stärken können und welche Technologien dabei eine Schlüsselrolle spielen.
Automotive Health
(2024)
Ziel des Forschungsprojekts ‚DM4AR‘ war es zum einen, eine AR-Plattform (Datenintegration, Schnittstellen und Datenmodell) zu schaffen, die der automatisierten Aufbereitung und Umwandlung der Daten in ein gängiges AR-Format dient. Zum anderen sollten die Mitarbeitenden mit geeigneten Ziel- und Anreizsystemen sowie Referenzprozessen in der Bereitstellung von implizitem Wissen unterstützt werden.
Durch die Ergebnisse des Projekts ‚DM4AR‘ kann zukünftig die wesentliche Barriere für die flächendeckende und produktive Nutzung der AR-Technologie durch die Etablierung eines plattformbasierten und automatisierten Ansatzes zur Datenaufbereitung überwunden werden. Dabei steht die einfache Integration in den operativen Serviceprozess im Vordergrund, um den Nutzen zu maximieren und die Umstellung der Serviceprozesse zu vereinfachen. Die ‚DM4AR‘-Ergebnisse ermöglichen somit die Sicherung und den gezielten Einsatz des im Unternehmen vorhandenen Wissens.
Mit den technologischen Fortschritten auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) steigt die Anzahl an produzierenden Unternehmen, welche Anwendungen der KI in der eigenen Produktion einführen. Diese KI-Anwendungen werden häufig als Assistenzsysteme für die Mitarbeitenden in der Produktion ausgestaltet, welche bei der Informationsbereitstellung und Entscheidungsfindung unterstützen. Aufgrund des assistierenden Charakters von KI-Anwendungen ist die Akzeptanz der KI-Anwendungen durch den Nutzenden ein wesentlicher Erfolgsfaktor für die erfolgreiche Anwendung der KI-Anwendung in den operativen Betrieb. Die Akzeptanz der KI-Anwendungen wird wesentlich während des Entwicklungs- und Einführungsprozesses der KI-Anwendungen beeinflusst.
Der Experimentierraum KI-LIAS hatte das Ziel, den Entwicklungs- und Einführungsprozess von KI-Anwendungen in der produzierenden Industrie hinsichtlich der Gestaltung der Akzeptanz der KI-Anwendung durch die Nutzenden zu begleiten. Hierzu wurde über einen Zeitraum von drei Jahren sieben Unternehmen bei der Einführung von KI-Anwendungen begleitet. Die vorliegende Veröffentlichung stellt die entwickelten KI-Anwendungen dar sowie die Erfahrungen, welche bei der Entwicklung und Einführung der KI-Anwendungen jeweils erlangt werden konnten.
[Aus dem Vorwort]
Um die Akzeptanz und erfolgreiche Einführung von KI-Systemen in produzierenden Unternehmen zu fördern, ist es daher wichtig, die Bedenken und Ängste der Mitarbeitenden ernst zu nehmen und sie in den Einführungsprozess einzubeziehen. Hier setzt das in dieser Leitbroschüre beschriebene partizipative Vorgehen an, welches auf die
Zusammenarbeit aller Beteiligten setzt. Wir möchten Ihnen einen umfassenden Überblick über die verschiedenen Aspekte der KI-Einführung in produzierenden Unternehmen geben und Ihnen dabei helfen, eine erfolgreiche Strategie zu entwickeln. Dabei betrachten wir nicht nur technologische Aspekte, sondern auch organisatorische und humanorientierte Faktoren.
Die Broschüre soll Ihnen einen Überblick über die Herausforderungen und Möglichkeiten der Einführung von KI-Systemen in produzierenden Unternehmen geben und praktische Tipps für eine erfolgreiche Umsetzung an die Hand geben.
Die Broschüre richtet sich an Personen aus der Produktionsleitung, Geschäftsführung, Entscheidungsträger:innen und Betriebsräten in produzierenden Unternehmen, die sich mit dem Thema KI auseinandersetzen möchten. Aber auch Interessierte aus anderen Bereichen können von den praxisorientierten Informationen profitieren. Wir hoffen, dass diese Broschüre einen Leitfaden bietet, der Sie bei der Einführung von KI-basierten Assistenzsystemen in Ihrem Unternehmen unterstützt.
Jährlich infizieren sich in deutschen Krankenhäusern bis zu 600.000 Patient*innen, was sowohl zusätzliches Leiden für Patienten als auch erhebliche wirtschaftliche Belastungen für medizinische Einrichtungen zufolge hat. Die zusätzlichen Behandlungskosten pro Infektionsfall betragen im Schnitt über 11.000 €. Adäquate Händehygiene als Präventionsmaßnahme gegen Krankenhausinfektionen erfordert aber eine korrekte und flächendeckende Umsetzung. Zur Unterstützung dieser höchst wirksamen Präventionsmaßnahme entwickelt das Projekt ‘DiSH-O-Klin’ ein intelligent vernetztes Anreiz- und Dokumentationssystem aus digitalen Gesundheitswächtern, Namensschildern und integrierter Gebäudetechnik zur kontinuierlichen Überwachung. Ziel ist die Verbesserung der Hygienesituation, in Folge die Reduzierung von Infektionsfällen und damit der Eindämmung von Patientenleid und Behandlungskosten. Digitale Gesundheitswächter könnten beispielsweise potenzielle Hygiene-Risikobereiche identifizieren und mithilfe von KI gezielte Parameter der Gebäudetechnik anpassen. Das Ziel ist eine optimierte Infektionsvorbeugung mit kürzeren Krankenhausaufenthalten, weniger diagnostischen und therapeutischen Eingriffen sowie einer Verringerung von Antibiotikaresistenzen.
Eine zentrale Problemstellung im Betrieb von Windkraftanlagen ist die Verteilung unterschiedlicher Informationen auf unterschiedliche Akteure. Die dezentrale Informationsverteilung zwischen den beteiligten (z. B. Betreiber der Windkraftanlage und Servicetechniker) sorgt für Informationsasymmetrien und erschwert dementsprechend die Ableitung geeigneter Handlungsempfehlungen bei Auftreten eines Störfalls. Deshalb war es das Ziel des Forschungsprojekts ReStroK, Betriebsdaten, Serviceberichte und Daten der Anlagenkonfiguration von Windenergieanlagen (WEA) in einer Datenbank zusammenzuführen und zu analysieren. Erst die strukturierte Aufbereitung der Informationen ermöglicht eine Ableitung konkreter Handlungsempfehlungen und sorgt somit für eine entsprechende Praxisrelevanz für Servicetechniker und Betriebsführer. Hierzu galt es die historischen und aktuellen Datensätze systematisch und kontinuierlich auszuwerten und zu beurteilen. Basierend auf diesen Ergebnissen war es möglich Instandhaltungsaktivitäten zu veranlassen und zu koordinieren (Use Case I), notwendige Eingriffe in die Betriebsführung aufzuzeigen (Use Case II) und das Anlagenverhalten im Windparkverbund zu untersuchen (Use Case III). Zur besseren Darstellung und Verbreitung der Analyseergebnisse aus den drei Use Cases wurde ein app-basierter Softwaredemonstrator entwickelt. Ergänzend hierzu wurde ein Planspiel zur Qualifizierung von Technikern und Betriebsführern entwickelt. Neben den notwendigen Daten wurde durch die Industriepartner branchenspezifisches Wissen zur Bewertung von Fehlereignissen und anormalen Betriebszuständen eingebracht. Die Ergebnisse wurden im Rahmen der Dissemination einer breiten Öffentlichkeit zugänglich gemacht.
Die Zielsetzung dieses Dissertationsvorhabens bestand in der Entwicklung eines Vorgehens für die risikobasierte Gestaltung von Subskriptionsmodellen. Mit den Ergebnissen dieser Arbeit werden Unternehmen dazu befähigt, Subskriptionsmodelle zu entwickeln und dabei Chancen und Gefahren gemäß den Randbedingungen des Unternehmens zu optimieren. Die Grundlage für diese Arbeit stellte die Erhebung von zehn Fallstudien dar. Basierend auf den Fallstudien konnten Gestaltungs- und Einflussgrößen abgeleitet werden. Gestaltungsgrößen sind die durch den Anbieter veränderbaren Größen zur Gestaltung des Subskriptionsmodells. Einflussgrößen wiederum stellen Größen aus dem Umfeld des Anbieters dar, welche einen Einfluss auf beispielsweise die Attraktivität oder den Erfolg eines Subskriptionsmodells haben können. Anders als Gestaltungsgrößen lassen sich Einflussgrößen nicht oder nur schwierig durch den Anbieter beeinflussen. Sie stellen feste Rahmenbedingungen dar, die bei der Konzeption und Planung eines Subskriptionsmodells berücksichtigt werden müssen. Unter dem Begriff „Risiko“ wurde im Rahmen dieser Arbeit die ambivalente Auffassung eines Risikos sowohl als Gefahr als auch als Chance vertreten. Es wurden folglich Gefahren und Chancen von Subskriptionsmodellen beschrieben. Diese Gefahren und Chancen sind im engen Kontext mit der Gestaltung des Subskriptionsmodells sowie dem Unternehmensumfeld des Anbieters zu sehen. Bei der Beschreibung der Risiken wurde auf die zuvor beschriebenen Gestaltungs- und Einflussgrößen Bezug genommen. Jede beschriebene Chance oder Gefahr nimmt Bezug auf diejenigen charakteristischen Einfluss- und Gestaltungsgrößen, welche die Basis für die jeweilige Chance oder Gefahr darstellen. Durch das Eingehen von Risiken kann auch auf einem gesättigten Markt, in dem eine Differenzierung allein über das Produkt zunehmend schwieriger wird, ein strategischer Vorteil erlangt werden. Das entwickelte Vorgehensmodell dient der Unterstützung des Anwenders zur Umsetzung der Inhalte dieser Dissertationsschrift. Der Anwender ist dabei ein Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus, welches sich in der Konzeptionsphase eines Subskriptionsmodells befindet. Im Rahmen des Vorgehens werden die zuvor beschriebenen Modelle integriert und in einer stringenten Abfolge von Tätigkeiten für eine risikobasierte Gestaltung von Subskriptionsmodellen überführt.
KVD TrendRadar: Ausgabe 2023
(2023)