Dienstleistungsmanagement
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Im EU-Projekt ‚DATAMITE ‘ werden Lösungen für die Herausforderungen der effektiven Nutzung und Monetarisierung von Daten in der heutigen Unternehmenslandschaft entwickelt. Daten werden entlang des gesamten Wertschöpfungsprozesses erhoben, wobei deren Generierung oft unstrukturiert geschieht. In der Folge sind die Datensätze häufig ungeeignet, um auf ihnen basierende Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus verhindert die unstrukturierte Erhebung der Daten ihre effiziente Analyse und anschließende Monetarisierung. Die im Rahmen des Projekts zu entwickelnden Lösungen werden die Datenmonetarisierung in der produzierenden Industrie Europas beschleunigen. Konkret sollen europäische Unternehmen mittels einer Plattform und Open-Source-Tools dabei unterstützt werden, Daten strukturiert zu erheben und zu analysieren, um sie so nutzbar zu machen. Bei der gleichnamigen Plattform DATAMITE handelt es sich um eine innovative Datenintegrationsplattform, die eine Vielzahl an Datensätzen aus unterschiedlichen Quellen zu einem einzigen, leicht zugänglichen Datensatz konsolidiert. Die Ergebnisse des Projekts werden in drei verschiedenen Anwendungsfällen mit insgesamt sechs Pilotvorhaben validiert. Diese umfassen Bereiche wie Landwirtschaft, Energie, Industrie, Fertigung und Klima.
Das Forschungsprojekt ‚DATAMITE ‘ startete im Januar 2023 und wird während der dreijährigen Laufzeit durch das Horizon-Europe-Programm der Europäischen Kommission gefördert. Das Projekt vereint mit 27 kooperierenden Partnern aus 13 Ländern die Innovationskraft ganz Europas.
Insgesamt wird die Plattform DATAMITE eine innovative Lösung für Unternehmen darstellen, die ihre Daten effektiver nutzen und verwalten möchten. Die Plattform wird zahlreiche Funktionen und Tools bieten, um Datenanalyse und -verarbeitung zu automatisieren, die Datenqualität zu gewährleisten und Daten sicher zu speichern. Unternehmen werden durch die Nutzung von DATAMITE bessere Entscheidungen treffen können, Risiken minimieren können, wertvolle Einblicke in ihre Geschäftsdaten gewinnen und sich dadurch Wettbewerbsvorteile sichern können.
In einer sich ständig verändernden Welt, die geprägt ist vom demografischen Wandel, von den Anforderungen einer Wissensgesellschaft und einem immer akuter werdenden Fachkräftemangel, bedarf es innovativer Lösungen mehr denn je. Solch eine Lösung gelang im Verbundprojekt ‚DM4AR‘, das Ende Mai 2023 erfolgreich beendet werden konnte. Mit der Entwicklung einer AR-Plattform, die individuelles Wissen in organisatorischen Mehrwert transformiert, beantwortete das DM4AR-Projektteam diese Herausforderungen. Die DM4AR-Plattform sammelt, verarbeitet und teilt Expert:innenwissen, was zu effizienterem und ressourcenschonenderem Arbeiten im industriellen Service führt. Somit ermöglichen die Projektergebnisse von DM4AR einen wichtigen Fortschritt in der Nutzung von Augmented Reality zur Wissenskonservierung, -erweiterung und -weitergabe.
Das Projekt ‚KI-LIAS – Künstliche Intelligenz für lernförderliche industrielle Assistenzsysteme (Laufzeit: 23.11.2020 – 22.11.2023) diente dem Ziel, die Einbindung digitaler und KI-unterstützter Produkte wie etwa Apps als Entscheidungsunterstützung in der Industrie zu untersuchen und ein Lebenszyklusmodell dieser Produkte von der Einführung bis zur Nutzung zu entwickeln. Vor allem kleine und mittlere Unternehmen
(KMU) stehen bei der Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) vor erheblichen Herausforderungen und können nun von den Projektergebnissen und den dezidiert validierten Handlungsempfehlungen des Projekts ‚KI-LIAS‘ profitieren.
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.
Lastwagen verursachen etwa 10 Prozent der weltweiten CO2-Emissionen. Zur Erreichung nationaler und internationaler Klimaziele müssen zwingend alternative Antriebe im Fernverkehr eingesetzt werden. Um die Voraussetzungen für diesen notwendigen Wandel zu schaffen, wird im Projekt ‚DRivE‘ der Innovationsinitiative mFUND des Bundesministeriums für Digitales und Verkehr (BMDV) ein datenbasierter Algorithmus entwickelt, um die Routen von Lkw mit alternativen Antrieben zu planen. Eine speditionsübergreifende Koordination unter Berücksichtigung von
Echtzeitdaten kann wesentlich zum Klimaschutz beitragen und steigert gleichzeitig die Effizienz und Wirtschaftlichkeit des Transportsektors.
Eine zentrale Herausforderung für Forschungsprojekte stellt die nachhaltige Dissemination der Projektergebnisse dar, um langfristig Wert für die Zielgruppen zu schöpfen. Aus diesem Grund arbeitet das Konsortium des BMBF-geförderten Projekts GALA momentan intensiv anhand von Recherchen und Workshops an der Aufstellung eines Geschäftsmodells für die Verstetigung. Dazu werden vielfach in der Innovationsforschung erprobte Methoden eingesetzt, welche im folgenden Beitrag dargestellt werden.
Die stagnierende Nachfrage nach neuen Maschinen und Anlagen führt dazu, dass Unternehmen der Branche nach neuen Geschäftsmodellen zur Monetarisierung ihrer Leistungen suchen. Ein vielversprechender Ansatz in diesem Zusammenhang ist das „Netflix der Industrie" – ein sogenanntes Subscription-Geschäftsmodell (SGM), das gezielt in diesem Bereich unterstützt. Bei diesem Modell bietet der Anbieter seinen Kunden eine Lösung in Form eines Produkt-Service-Systems an und erhält dafür regelmäßige Zahlungen. Allerdings birgt die Implementierung dieser Geschäftsmodelle Herausforderungen aufgrund der kapitalintensiven Vorfinanzierung und derzeit mangelnder Bewertungsmethoden zur Bestimmung der Eignung von Kunden für ein solches Modell. Im Projekt ‚SCALA‘ wird ein Subscription-Business-Case-Calculator entwickelt, der es Unternehmen ermöglicht, sich gezielt auf profitable SGM zu konzentrieren und somit den wichtigen Schritt in Richtung des „Netflix der Industrie“ zu gehen.
Im Forschungsprojekt ‚Chatbots im Service‘ forschten das FIR und das International Performance Research Institute (IPRI) gemeinsam mit namhaften Partnern im projektbegleitenden Ausschuss an dem Einsatz von Chatbots im B2B-Kundenservice. Der Fokus lag hierbei vor allem auf KMU im Maschinen- und Anlagenbau. Die Ergebnisse des Forschungsprojekts liefern Unternehmen eine Orientierung in Form eines appbasierten Einführungsleitfadens bei der Implementierung von Chatbots.
Während Kundinnen und Kunden steigende Bedürfnisse im Hinblick auf und Erwartungen an die Kommunikation mit Unternehmen haben, erkennen Unternehmen auch zunehmend selbst die Relevanz einer engen Kundenbeziehung. Dies galt für lange Zeit vor allem im B2C-Umfeld und wurde durch Internetriesen wie Amazon massiv mitgeprägt. Kundinnen und Kunden erwarten kurzfristige Rückmeldungen auf Anfragen und personalisierte Angebote. Mehr und mehr wird dies auch im B2B-Umfeld zum Standard. Die Realität in vielen mittelständischen Betrieben sieht aber oft noch anders aus: Gut ausgebildete Vertriebler:innen sind zwar in der Lage, einen guten Kundenkontakt zu pflegen, aber auch sie können ohne die entsprechenden Prozesse und Tools nur bis zu einem gewissen Punkt den immer wichtiger werdenden individuellen Kundenkontakt sicherstellen.
Dies trifft auch auf den Anlagenbauer LISEGA SE aus Zeven in Niedersachsen zu. Die richtige CRM(Customer-Relationship-Management)-Software kann hier Abhilfe schaffen. CRM bezeichnet eine Strategie zur systematischen Gestaltung der Beziehungen und Interaktionen einer Organisation mit bestehenden und potenziellen Kunden. Durch das standardisierte 3-Phasen-Konzept bietet das FIR an der RWTH Aachen ein strukturiertes Vorgehen bei der Auswahl und Einführung von IT-Systemen, wie z. B. eines CRM-Systems, an.
Die produzierende Industrie unterliegt einem ständigen Wandel. Wettbewerbsdruck und sich ändernde Kundenbedürfnisse veranlassen immer mehr Unternehmen dazu, digitale Geschäftsmodelle anzubieten. Im Rahmen des Forschungsprojekts ‚SMART‘ (Smart Service Maturity Assessment and Readiness Index for Transferring Companies to successful Smart Service Providers) arbeitete das FIR an der RWTH Aachen zusammen mit einem Konsortium, das in der Vergangenheit bereits den bekannten „Industrie 4.0 Maturity 4.0 Index“ unter dem Dach der acatech entwickelt hat. Es sollte ein webbasiertes Tool entstanden, das es Unternehmen ermöglicht, ihren aktuellen Stand bezüglich Smart Services zu allokieren und Handlungsempfehlungen für die Weiterentwicklung zu erhalten. Ein von Expert:innen in der Praxis validierter Frage-Antwort-Katalog ermöglicht Unternehmen verschiedenster Branchen eine Standortbestimmung und gibt Orientierungshilfen bei der Transformation in Richtung Smart Services. Ziel des Projekts ‚SMART‘ war es, produzierenden Unternehmen das bislang nicht genutzte Potenzial von Smart Services aufzuzeigen und eine Plattform für den Transformationsprozess zu bieten. Um diese Aufgabe zu erfüllen und den Projekterfolg zu gewährleisten, kooperierte das FIR mit vier Forschungspartnern, die Expertise in einem jeweiligen Teilgebiet von Smart Services mitbringen.