Dienstleistungsmanagement
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A subscription business model - that sounds like significant economic advantages. Therefore, the question arises: Why haven't all manufacturing companies established this type of participative business model yet?
The answer: The development and implementation of subscription business models go hand in hand with central challenges that companies have to overcome in the course of a business model transformation. This expert paper helps with this.
Ein Subscription-Geschäftsmodell – das klingt nach maßgeblichen wirtschaftlichen Vorteilen. Daher stellt sich die Frage: Warum haben bisher noch nicht alle produzierenden Unternehmen diese Art der partizipativen Geschäftsmodelle aufgebaut?
Die Antwort: Der Aufbau und die Umsetzung von Subscription-Geschäftsmodellen gehen einher mit zentralen Herausforderungen, die Unternehmen im Zuge einer Geschäftsmodelltransformation bewältigen müssen. Hierbei hilft dieses Expert-Paper.
Die vorliegende erste Version der Normungsroadmap 'Innovative Arbeitswelt' zeigt zunächst einen Überblick zu potenziell relevanten Themenfeldern und nennt Impulse für die Normung und Standardisierung in Form von initialen Handlungsempfehlungen. Zugleich benennt sie, wo andere Gestaltungssysteme wie beispielsweise Gesetzgeber oder Sozialpartner Vorrang haben.
Die Roadmap bietet somit einen ersten Überblick zum Thema Innovative Arbeitswelt und Normung und Standardisierung. Sie ist jedoch gleichzeitig als lebendes Dokument zu verstehen, das mit fortlaufenden Entwicklungen auch angepasst werden muss. Sämtliche Akteure sind aufgefordert, sich an der weiteren Gestaltung der Normungsroadmap zu beteiligen.
(Quelle: https://www.din.de/de/din-und-seine-partner/presse/mitteilungen/roadmap-innovative-arbeitswelt-erschienen-788762 )
Industrial manufacturers faced and mastered several economic challenges and disruptive changes in the past. In particular, changes to business models emerge very slowly, whereas crises such as the banking crisis or covid-19 outbreak lead to significant short-term effects and are difficult to manage.
Over the past year, the world experienced an unprecedented form of disruption due to the global covid-19 pandemic. Compared to former economic crises, the implications of social distancing, lockdowns, and supply chain shortages triggered a rapid economic and societal disruption at a global scale, which impacted all sectors and levels of society.
For a holistic understanding of the impact of the current and former crises on industrial manufacturers, the Institute for Industrial Management at RWTH Aachen and BearingPoint conducted a survey as well as expert interviews to investigate the scope and type of affects for industrial manufacturers with a strong focus on service business. Based on this a framework to successfully address these new challenges and – also – opportunities was developed.
Industrial food production represents one of the largest industries, accounting for a share of ten percent of the world’s gross domestic product. Simultaneously, it is responsible for 26 percent of global greenhouse gas emissions. Due to increasing CO2 taxes and population’s call for sustainability and CO2 reduction, it is facing challenges in terms of economic profitability and stakeholder demands. These challenges could partly be overcome by participating in data ecosystems in which data are refined as data products, understood, exchanged and monetized as economic goods. Despite large amounts of data, collected parenthetically along the value chain in food production, potentials of data analytics and data ecosystems are only marginally exploited. Food production mainly focuses on traditional, product-centric business models. This work shows the conceptualization of a data ecosystem for food production, enabling data-based business models. Therefore, resources, ac- tors, roles and underlying relationships of future ecosystem are analyzed. Building on these, corresponding architectural and analytical artifacts that support data ecosystem exploitation are presented. A food production data ecosystem is exemplified by applying data analytics to compressor data, which reveals high potentials for CO2 reduction.
In the food industry, a very large potential of data ecosystems is seen, in which data is understood, exchanged and monetized as an economic asset. However, despite the enormous economic potential, companies in the food industry continue to rely on traditional, product-oriented business models. Existing data in the value chain of industrial food production, e.g., in harvesting, logistics, and production processes, is primarily used for internal optimization and is not monetized in the form of data products. Especially the pricing of data products is a key challenge for data-based business models due to their special characteristics compared to conventional, analog offerings and multiple design options. The goal of this work is therefore to solve this issue by developing a framework that allows the identification of pricing models for data products in the industrial food production. For this purpose, following the procedure of typology formation, essential design parameters and the respective characteristics are derived. Furthermore, three types for pricing models of data products are shown. The results will serve not only stakeholders in the food industry but also manufacturing companies in general as input for an orientation of their databased business models.
KVD-Service-Studie 2021
(2021)
Die fortschreitende Digitalisierung beeinflusst alle Unternehmensbereiche und sorgt für einen maßgeblichen Wandel in der Servicewelt. Trends wie das Internet der Dinge, Big Data und der Einsatz von Maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz haben in jüngerer Zeit die digitale Transformation weiter vorangetrieben. Dadurch ergeben sich neue Möglichkeiten für den Service, um beispielsweise den Kundenkontakt zu optimieren, Informationen besser zu verarbeiten, das Serviceportfolio durch digitale Lösungen zu erweitern oder die Reaktionsfähigkeit zu steigern. Serviceanbieter werden durch den gezielten Technologieeinsatz nicht nur dazu befähigt, beispielsweise operative Serviceeinsätze gänzlich remote durchzuführen und somit den Serviceprozess weitaus effizienter zu gestalten, sondern auch das bisherige Geschäft durch innovative, digitale Geschäftsmodelle zu erweitern. Um diese Potenziale ausschöpfen zu können, ist es jedoch unabdingbar, neue Formen der Arbeitsorganisation und -gestaltung sowie des Kompetenzmanagements zu berücksichtigen und einzusetzen. Der technologische Einfluss bewirkt tiefgreifende, strukturelle Veränderungen, die sich nicht nur auf die Produktionsprozesse, sondern auf die gesamte Organisation und die Art, zu arbeiten, auswirken. Hierzu sind neue Kompetenzen gefragt, die sich über alle Unternehmensbereiche hinweg erstrecken.
Demgemäß orientiert sich die Studie grundlegend an der Struktur der drei Handlungsfelder und an dem Serviceprozess, der sich in die drei Hauptbestandteile Administration, Planung & Steuerung und Operative Durchführung unterteilen lässt. Der diesjährige Schwerpunkt der Service-Studie 2021, die vom KVD zusammen mit dem FIR durchgeführt wurde, liegt daher auf dem Themenkomplex ‚Organisation im Wandel – Perspektiven der Servicetransformation'.
Subscription business models provide an important component for monetizing the potential of Industrie 4.0. Subscription business is based on a long-term and participative business relationship between customer and provider. However, only digitalization offers the necessary framework conditions to realize the characteristic recurring and performance-based billing, and to ensure the necessary transparency about the usage phase of products as well as continuous performance improvements in the customer process. Against this background, companies must not only recognize the much-cited potential that lies in the total dedication to the success of individual subscription customers. Rather, the central obstacles must be addressed, examined, and subsequently overcome in a targeted manner in order to successfully establish subscription business models and place them on the market.
Digitale Plattformen verfügen über das Potenzial, ganze Branchen in kürzester Zeit grundlegend zu verändern und bislang profitable Geschäftspraktiken abzulösen. Dieses Phänomen aus dem Business-to-Consumer(B2C)-Bereich konfrontiert zunehmend auch Unternehmen aus dem Business-to Business(B2B)-Bereich mit einem Paradigmenwechsel. Große Technologiekonzerne wie Siemens oder Bosch haben mit Mindsphere und der Bosch IoT-Suite Plattformen am Markt etabliert, welche diese neuen Wege der Wertschöpfung vorgeben. Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) des Maschinen- und Anlagenbaus sind jedoch dem Risiko ausgesetzt, ohne eine eigene Plattformstrategie im Wettbewerb verdrängt zu werden. Deshalb ist das Verständnis von plattformbasierten Geschäftsmodellen und deren Umsetzung für sie elementar. Im Rahmen des Forschungsprojekts ‚PlattformHybrid‘ wurde erforscht, wie Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus ihren individuellen Weg in die Plattformökonomie beschreiten können.
Bisherige Methoden der Luftqualitätsüberwachung in Städten beruhen auf stationären Messstationen, sodass die Luftqualität nur punktuell überwacht werden kann. Im Forschungsprojekt ‚AirQuality‘ wurde ein mobiles IoT-Netz entwickelt, das Luftqualitätsdaten in bisher nicht vorhandener Granularität erhebt. Das echtzeitfähige System erhöht die Transparenz der Luftqualität in Städten und bietet damit einen Lösungsansatz für eine Vielzahl von Anwendungsfällen. Darüber hinaus wird durch die Ergebnisse des Forschungsprojekts das Potenzial von Niedrigpreissensoren bei der Entwicklung von skalierbaren Messsystemen verdeutlicht.
Hohe Betriebs- und Instandhaltungskosten stellen Windenergieanlagen-Betreiber vor die Herausforderung, ihre Onshore-Windenergieanlagen wirtschaftlich zu betreiben. Im Rahmen des Projekts ‚ReStroK‘ konnte ein Prescriptive-Maintenance-Ansatz entwickelt werden, um Kostenpotenziale in der Instandhaltung (IH) zu realisieren.
Von der täglichen Teilnahme am Straßenverkehr bis zum Handel mit Aktien – das tägliche Leben besteht darin, Risiken abzuschätzen und gegen Chancen aufzuwiegen. Auch kleine und mittlere Unternehmen (KMU) des Maschinen- und Anlagenbaus müssen diese Abschätzung vornehmen, wenn es um die Einführung von Subscription-Geschäftsmodellen (SGM) geht. Weithin als „Netflix-Modell des Maschinenbaus“ bekannt, versuchen die Unternehmen, ihre auf den Einmalverkauf ausgerichteten Geschäftsmodelle in Geschäftsmodelle zu überführen, die eine
langfristige Zusammenarbeit mit den Kunden ermöglichen.
Im Rahmen des Forschungsprojekts ‚SubaSa‘ erarbeiten der FIR e. V. an der RWTH Aachen und das IPRI – International Performance Research Institute gGmbH einen Markteinführungsnavigator für Subscription-Geschäftsmodelle, der KMU dazu befähigt, die Potenziale dieser Transformation vom transaktionalen Geschäft in die Subscription zu heben und die Herausforderungen zu beherrschen.
Projekt FuturePRO: Erst der Check, dann das System / FuturePRO: First the Check, then the System
(2021)
Der Maschinen und Anlagenbau steht einer sich immer schneller verändernden Geschäftsumgebung gegenüber. Um auch in Zukunft wettbewerbsfähig zu sein, bedarf es eines professionellen Projektmanagements, um auf diese Veränderung reagieren zu können.
Doch gerade bei KMU erfolgt dies meist noch händisch mit Excel und Outlook. Im Rahmen des Forschungsprojekts ‚FuturePro‘ haben der FIR e. V. an der RWTH Aachen und das ICM – Institut Chemnitzer Maschinen- und Anlagenbau e. V. für KMU im Maschinen und Anlagenbau einen Selbstcheck entwickelt, anhand dessen ein individueller Leitfaden zur Implementierung eines Projektmanagementsystems generiert wird.
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.
Die Zukunftspotenziale der digitalen Technologie könnten den Dienstleistungssektor entscheidend transformieren und damit der schrumpfenden Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Wirtschaft neuen Schwung verleihen.
Das Schiff des Wirtschaftsstandorts Deutschland schwankt in rauer werdender See. Es schwankt weniger, weil die traditionellen deutschen Wertschöpfungssäulen (insbesondere die Flaggschiffe Automobil- und Maschinenbau sowie Chemie- und Logistikindustrie) hierzulande an Know how eingebüßt hätten; es sind vielmehr die großen Technologiedurchbrüche der letzten Jahrzehnte, die die deutschen Tugenden, welche mehr als ein Jahrhundert lang für einen Spitzenplatz unter den großen Wirtschaftsmächten gesorgt haben, drastisch an Bedeutung verlieren lassen. Perfektionismus, Verarbeitungsqualität, Zuverlässigkeit und Langlebigkeit von Produkten aller Art sicherten der deutschen Wirtschaft über viele Jahrzehnte hinweg internationales Ansehen. Das führte allerdings zu einer gewissen Selbstzufriedenheit, die die eigene Spitzenposition in der Welt als Selbstläufer ansah. Verliebt in die eigene Perfektion (der Strategieberater und Blogger Sascha Lobo spricht plakativ von einer „Spaltmaßfixierung“ ganzer Wirtschaftszweige) und an permanenter rein inkrementeller Innovation orientiert, hinkt Deutschland auf wichtigen Gebieten der künftigen Wertschöpfungsfelder dem Wettbewerb gefährlich hinterher – insbesondere auf dem für die Zukunft entscheidenden Technologiegebiet der Digitalisierung.
Einen rund um die Uhr erreichbarer Kundenservice anbieten und gleichzeitig Kosten einsparen? Das widerspricht sich keineswegs. Die kontinuierliche Weiterentwicklung von Technologien ermöglicht es Unternehmen, Prozesse wie den Kundenservice zu digitalisieren und zu automatisieren. Als eine der vielversprechendsten Technologien der letzten Jahre gelten Chatbots. Was genau sind jedoch Chatbots? Was können sie und wie werden sie im B2B-Kundenservice eingesetzt?
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.
Für viele Außenstehende klingt „digitalisierte Landwirtschaft“ wie ein Oxymoron: auf der einen Seite eine sehr traditionelle Branche, auf der anderen Seite die Digitalisierung, das Internet der Dinge, die Zukunft. Das Projekt bei AGCO Corporation hat gezeigt, dass sich diese Elemente nicht gegenseitig ausschließen und dass bereits eine Vielzahl von Ideen und Möglichkeiten existieren. Allerdings gibt es einige Herausforderungen, die erst gemeistert werden müssen, um das Potenzial voll ausschöpfen zu können. Um mögliche Anwendungsfälle umzusetzen, müssen zunächst verschiedene technische Grundvoraussetzungen erfüllt werden. Darauf aufbauend können datenbasierte Dienste entwickelt werden, die sich stets an den Kundenbedürfnissen und der technischen Machbarkeit orientieren. Durch die konsequente Evaluation eines interdisziplinären Projektteams mit definierten Kriterien können so die vielversprechendsten Anwendungsfälle identifiziert werden, wie das Beispiel von AGCO zeigt.
Häufig scheitern lang etablierte Vertriebsprozesse zwischen Händler und Servicepartner in der Industrie an den Herausforderungen, die die
Einführung eines digitalen Produktes mit sich bringt. Worin unterscheidet sich aber der Vertrieb digitaler Produkte im Vergleich zum bisherigen Vertrieb von physischen Gütern?
Viele Branchen stehen am Anfang der digitalen Transformation bzw. werden bereits grundlegend von ihr verändert. Im Zeitalter der digitalen Transformation steht somit die Frage im Mittelpunkt, wie Unternehmen die notwendigen Veränderungen angehen und den Erfolg der Transformation gewährleisten können. Datenbasierte Dienstleistungen sind dabei ein konsequenter nächster Schritt im Wandel der Unternehmen vom Investitionsgüterhersteller zum Lösungsanbieter. Nichtsdestotrotz scheitern viele Premiumhersteller trotz ihrer hohen digitalen Wettbewerbsfähigkeit bei der Entwicklung und Einführung von datenbasierten Dienstleistungen. Der Beitrag zeigt zunächst Merkmale und Ausprägungen datenbasierter Dienstleistungen auf. Da sich die klassischen Methoden des Service Engineerings nicht ausreichend schnell an digitalisierte Komponenten und geänderte Voraussetzungen angepasst haben, wird mit dem Smart Service Engineering ein neuer Ansatz vorgestellt, der agile und kundenorientierte Methoden implementiert. Zuletzt werden Muster und Entwicklungspfade der digitalen Transformation detailliert analysiert und Handlungsempfehlungen für Anbieter datenbasierter Dienstleistungen abgeleitet.
Agilität gilt als zentrale unternehmerische Fähigkeit, um Veränderungen proaktiv zu erkennen und diese schnell und effektiv zu vollziehen. Industrie 4.0 bietet Unternehmen das Potenzial dies zu beherrschen und schnell auf Ereignisse zu reagieren. Die Vision ist ein agiles, lernendes Unternehmen, welches in der Lage ist, sich einer wandelnden Umwelt kontinuierlich anzupassen. Dies bedeutet für Unternehmen die Nutzung von Optimierungspotentialen durch eine durchgängige, intelligente Vernetzung von Menschen, Maschinen und Objekten. Dabei wächst die Bedeutung der Instandhaltung, indem sie die Funktionsfähigkeit immer stärker vernetzter und technisch komplexer werdenden Anlagen sicherstellt. Die technologischen Elemente von Industrie 4.0 kombiniert mit einer zukunftsfähigen Instandhaltung befähigen den Wandel zu einem agilen, lernenden Unternehmen.
Die Umsetzung der Potenziale, die mit Industrie 4.0 einhergehen, werden von den Unternehmen erkannt und nehmen vielfach ein strategisches Zukunftsfeld ein. Allerdings erreicht ein Großteil, der in diesem Kontext definierten technologie-basierten Projekte nicht die gewünschten Resultate. Der Hauptgrund für das Scheitern der Transformationsprojekte besteht in kulturellen Hürden. Die digitale Transformation hat keinesfalls nur eine überwiegend technologische Dimension, sondern vor allem eine kulturelle und soziale Dimension, die über den Erfolg der digital induzierten Veränderung endscheidet.
Vor diesem Hintergrund besteht das Ziel der Dissertationsschrift in der Gestaltung von Reifegraden der Unternehmenskultur für die Entwicklung eines agilen, lernenden Unternehmens und deren Anwendung am Beispiel der Instandhaltung. Dazu werden die technologischen Entwicklungsstufen einer Instandhaltungsorganisation im Kontext von Industrie 4.0 beschrieben. Hierzu wird der Einfluss technischer Entwicklungen auf die Kern- und Supportprozesse einer Instandhaltungsorganisation untersucht. Ergebnis ist eine Beschreibung der Instandhaltung auf vier Entwicklungsstufen bis zur agilen, lernenden Instandhaltungsorganisation. Basierend auf dieser Beschreibung wird die Unternehmenskultur ausgestaltet, die zur Realisierung der technologisch-induzierten Potenziale notwendig ist. Abschließend wird mithilfe geeigneter Instrumente ein Kulturentwicklungsprozess abgeleitet, welcher eine erfolgreiche Entwicklung und das kontinuierliche Management der Unternehmenskultur zur Steigerung der Agilität im Kontext von Industrie 4.0 ermöglicht.
Im Forschungsprojekt „FuturePRO“ wurde eine fragenbasierte Auswahl- und Implementierungslogik für Projektmanagementsystemen bei kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) des Maschinen- und Anlagenbau entwickelt. Das Vorgehen ermöglicht dabei ressourcenschonend
die Steuerung von Kundenaufträgen und vor allem Innovationsprojekten durch ein optimiertes Projektmanagement neu aufzustellen.
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.
Subscription-Geschäftsmodelle (SGM) spielen eine wesentliche Rolle bei der Monetarisierung von Industrie 4.0 Potenzialen für produzierende Unternehmen. Durch die Vernetzung von Maschinen und digitalen Produkten können dem Kunden völlig neue Leistungen geboten werden, die durch ein rein transaktionsbasiertes Geschäftsmodell nicht möglich wären. Der folgende Beitrag widmet sich der Charakterisierung von Subscription-Geschäftsmodellen und zeigt vier Handlungsfelder auf, die bei ihrer Umsetzung berücksichtigt werden müssen.
Operating and maintenance costs, which account for 25% of total costs, are a powerful lever in reducing the electricity generation costs of onshore wind turbines (WT). These costs can be reduced by a condition-orientated maintenance approach. A condition-oriented maintenance strategy optimizes maintenance tasks by executing them with varying levels of detail and focus depending on the system and life cycle phase. OEMs evaluate operating data and structured data from the maintenance history for this purpose, but SMEs lack the capacity for this evaluation. In particular, the unstructured descriptive comments in the maintenance reports generated by service technicians remain unused. In this work, we propose a framework to incorporate this information from the maintenance reports along with the status records from the SCADA system. For this purpose, a mechanism has to be developed to make the contents of the service reports machine-evaluable. The mechanism used in this approach is an ontology, which enables the codification of implicit knowledge such as the experience knowledge of the service technicians. The ontology’s purpose is to link status codes of onshore WT with historical maintenance reports and thereby enabling an automated evaluation. Using an API (application programming interface), the ontology can be integrated into an algorithm to analyse status data and maintenance documents. In this manner, recommendations for actions can be derived and maintenance tasks can be optimized.
Digitale Plattformen verfügen über das Potenzial, gesamte Branchen in kürzester Zeit grundlegend zu verändern und bislang profitable Geschäftspraktiken abzulösen. Dieses Phänomen aus dem Business-to-Consumer(B2C)-Bereich stellt auch zunehmend Unternehmen aus dem Business-to-Business(B2B)-Bereich vor einen Paradigmenwechsel. Große Technologiekonzerne wie Siemens oder Bosch haben mit Mindsphere und Bosch-IoT-Suite-Plattformen am Markt etabliert, welche diese neuen Wege der Wertschöpfung vorgeben. Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) des Maschinen- und Anlagenbaus sind dabei dem Risiko ausgesetzt, ohne eine eigene Plattformstrategie im Wettbewerb verdrängt zu werden. Deshalb ist das Verständnis von plattformbasierten Geschäftsmodellen und deren Umsetzung elementar. Zu Beginn muss die Entscheidung getroffen werden, ob einer bestehenden Plattform beigetreten oder eine neue Plattform gegründet werden soll. Zur Entscheidungsunterstützung müssen relevante Kriterien definiert und in einem weiteren Schritt erhoben und bewertet werden. Ein Plattformbeitritt kann als Erweiterung der Digitalisierungsstrategie aufwandsarm in die bestehende Strategie integriert werden. Dahingegen ist der Aufbau einer eigenen Plattform ein aufwändiges und kostenintensives Projekt: Begonnen mit der Identifikation und Auswahl von geeigneten plattformbasierten Geschäftsmodellen, über den Aufbau eines plattformbasierten Ökosystems bis hin zu der Skalierung der digitalen Plattform. Wie KMU des Maschinenbaus diese Herausforderungen schrittweise angehen können und so ein hybrides Geschäftsmodell unter Einbezug der Möglichkeiten digitaler Plattformen umsetzen können, ist das Ergebnis dieses Forschungsprojekts. PlattformHybrid gibt KMU einen Praxisleitfaden mit Roadmap an die Hand, welcher zum einen aufzeigt, welche plattformbasierten Geschäftsmodelle im Maschinen- und Anlagenbau existieren und zum anderen, wie eine Plattformstrategie als Ergänzung zu dem bestehenden Geschäft aufgebaut werden kann.
Das Projekt LBM²-Load Based Monitoring and Maintenance erforschte die Einsatzfähigkeit einer kostengünstigen Lastsensorik zur Messung und Analyse von Restlebensdauerdaten für Großkomponenten an Windenergieanalgen (WEA). Da aktuell im Einsatz befindliche Condition-Monitoring-Systeme zur Überwachung von WEA oft teuer in der Anschaffung sind und lediglich vergangenheitsorientierte Informationen liefern, sobald ein kritischer Zustand bereits eingetreten ist, besteht der Bedarf insbesondere für KMU in der WEA-Branche für eine kostengünstige, proaktive Alternative. Hierzu wird im Projekt LBM² der Einsatz einer kostengünstigen, auf Dehnungsmessstreifen basierenden Messtechnologie erforscht, die über einen langen Zeitraum in einem Testwindpark betrieben wird. Die Erkenntnisse zu den Herausforderungen in der Spezifikation der Messtechnologie für den WEA-Typ sowie in der kontinuierlichen Datenerfassung und –auswertung adressieren ein aktuell hochrelevantes Themenfeld. Die Implikationen der Erkenntnisse gehen damit weit über die Branche der Windenergie hinaus. Mittels der gewonnenen Daten über die Lasten bzw. Restlebensdauern von Großkomponenten der WEA (z.B. Getriebe, Hauptwelle oder Hauptlager) wurden zudem deren Einsatzpotenziale für eine proaktivere, vorausschauende Instandhaltung von WEA untersucht. Die Instandhaltung ist der Hauptkostentreiber im Betrieb einer WEA und bietet demnach großes Potenzial für einen kosteneffizienteren Betrieb, der speziell für KMU in einem umkämpften Strommarkt mit wegfallenden EEG-Zulagen notwendig ist. Hierzu wurden im Projekt LBM² Instandhaltungsprozesse für WEA-Großkomponenten aufgenommen. Diese wurden in einer Simulationsumgebung hinsichtlich verschiedener, kosteneffizienter Instandhaltungsstrategien untersucht. Dazu wurde der Einfluss von Restlebensdauern auf spezifische Instandhaltungsstrategien abgebildet. Weiterhin wurden die Projektergebnisse in einen Softwaredemonstrator überführt, der den Anwendern und speziell KMU eine Möglichkeit an die Hand gibt, die Daten der kostengünstigen Lastsensorik in Zukunft übersichtlich visualisiert und mit relevanten Handlungsempfehlungen für eine optimierte Instandhaltung hinterlegt zu nutzen.