Dienstleistungsmanagement
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Die in der produzierenden Industrie fortschreitende Digitalisierung geht mit großen Potenzialen einher. Nichtsdestotrotz blieb der realisierte Nutzen aus der Digitalisierung bisher hinter den Erwartungen zurück. Durch Smart Services besteht die Möglichkeit, neue digitale Geschäftsmodelle mit Fokus auf einen hohen Kundennutzen zu realisieren und folglich mit einer individuellen und dennoch skalierbaren Lösung auf effiziente Weise Wertschöpfung zu generieren.
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.
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.
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.
Industrie 4.0 ist in den Bilanzen deutscher Industrieunternehmen aktuell noch nicht angekommen. Seit der Einführung des Begriffs „Industrie 4.0“, als Bezeichnung für die massenhafte Verbindung von Informations- und Kommunikationstechnologien mit der industriellen Produktion, wird das Thema national wie international in Wirtschaft und Forschung in zahlreichen Initiativen und Projekten behandelt. Enorme wirtschaftliche Potenziale wurden und werden in diversen Studien beziffert, um den revolutionären Charakter dieser Entwicklung zu unterstreichen.
The additive manufacturing technique of "Selective Laser Melting" (SLM) provides the basis for a fundamental paradigm shift in industrial spare part manufacturing, affecting both technological and organizational company prac-tices. To harness the full potential of SLM-technology, considering agility and customizability, decentralized additive production networks need to be estab-lished. According to the principles just in time, just in place and just enough, a global online platform, which efficiently distributes construction orders to local manufacturing hubs could empower the market participants to utilize production capacities at optimal costs and minimal efforts. This work evaluates and selects key factors and creates scenarios for the development of platform-based networks for additive, SLM-based, spare part production. For this purpose, the selected key factors (e. g. material expenses, quality and process management and platform-based business models) are projected into the future, forming the three major scenarios "New distribution of roles in the SLM value chain", "SLM-technology for high wage countries" and "Individualization instead of mass production". These scenarios not only allow estimating the potential of an online network for additive spare part production, but also enable market participants to react pur-posively and agilely to unexpected market developments, and to foster the suc-cess of a platform-based additive spare part production.
Im Zuge des in der Einleitung vorgestellten GALA-Projekts wurden vom Konsortialführer, dem FIR e. V. an der RWTH Aachen, Themenworkshops zu den vier definierten Leitthemen ‚Mensch-Maschine-Interaktion‘, ‚Gesundes Arbeiten‘, ‚Digitale Kollaboration‘ sowie ‚Agilität und Innovation‘ durchgeführt. Ziel dieser vier Workshops war es, die Einstellungen, Meinungen, Beurteilungskriterien und Ideen der Anwendungs- und Unternehmenspartner zu den vier Leitthemen zu erfassen und neue Hypothesen und Ideen zu generieren.
Im Vorfeld wurde eine umfassende Literaturrecherche zur Aufarbeitung des Forschungsstands innerhalb der vier Leitthemen durchgeführt und es wurden Publikationen ausgewertet, um eine theoretische Basis für die Workshops zu schaffen.
In diesem Beitrag werden einige Grundlagen zu den jeweiligen Leitthemen aufbauend auf der Literaturanalyse vorgestellt. Im Anschluss daran werden jeweils die Ergebnisse der einzelnen Themenworkshops genauer beschrieben und in den theoretischen Hintergrund eingebettet. Jene bieten einen ersten Eindruck, wie die vier Leitthemen von Praktiker:innen aus der Gesundheitsbranche der Region Aachen eingeschätzt werden.
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.
CKDChain
(2017)
Um existierende Handelshemmnisse zu umgehen, hat sich in der Automobilindustrie die Completely-Knocked-down(CKD)-Strategie durchgesetzt, bei der Erzeugnisse teilzerlegt in die Märkte exportiert und dort lokal endmontiert werden. Zielsetzung von „CKDCHAIN“ war die Übertragung dieses Konzepts auf Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus, in dem eine simulationsbasierte Gestaltungsunterstützung entwickelt wurde.
Ziel des Forschungsvorhabens war zum einen die Entwicklung einer simulationsbasierten Gestaltungsunterstützung, die sowohl die Bildung der Versandstruktur aus der Produktstruktur als auch die Gestaltung der CKD-Supply-Chains (Versorgungsstrategie, CKD-Standortausprägung) unter Berücksichtigung des Nachfragemodells unterstützt. Zum anderen sollten aufbauend idealtypische Ausprägungen für CKD-Baugruppen definiert werden.
Unternehmen des KMU geprägten Maschinenbaus geraten vermehrt durch internationale
Wettbewerber unter Druck. Um dennoch die Wettbewerbsfähigkeit aufrechtzuerhalten
bzw. zu steigern, müssen diese verstärkt auch regionale Märkte erschließen. Analog der Automobilindustrie werden diese häufig durch tarifäre und nicht-tarifäre Handelshemmnisse abgeschottet und Unternehmen damit gezwungen einen Teil ihrer Wertschöpfung in diesen Regionen anzusiedeln. Die CKD/SKD-Strategie erlaubt Unternehmen auf diese Anforderungen trotz unsicherer Absatzzahlen zu reagieren ohne zuvor hohe Investitionen in Fertigungsstätten zu tätigen oder lokale Lieferanten aufzubauen. Die zu entwickelnde Gestaltungsunterstützung soll KMU eine systematische Planung der notwendigen CKD-Supply-Chains erlauben und gleichzeitig die Anforderungen an eine CKD-gerechte Gestaltung von Baugruppen aufarbeiten.
Die Gestaltungsunterstützung als zentrales Forschungsergebnis bestand aus einem morphologischen Merkmalsschema für die Beschreibung idealtypischer CKD-Baugruppen und einem simulationsbasierten Verfahren für die Gestaltung der CKD-Supply-Chain.
Das Ziel des Forschungsprojekts "Future Data Assets" bestand in der monetären Bewertung des unternehmerischen Datenkapitals. Dazu wurden die Entwicklung und Instanziierung einer sogenannten "Datenbilanz" angestrebt. Die Datenbilanz soll dem Reporting der unternehmerischen Fähigkeit der Datenbewirtschaftung dienen und damit eine Lücke im Hinblick auf die klassische Berichterstattung schließen, in der Daten kaum betrachtet bzw. systematisch bewertet werden.
Die beschriebenen unterschiedlichen Ausprägungen der sechs Gestaltungsfelder im Rahmen der Smart-Maintenance-Roadmap stellen Meilensteine dar, die Unternehmen bei der eigenen Transformationen ihrer Instandhaltungsorganisation unterstützen. Smart Maintenance sollte jedoch nicht als eine endgültige Entwicklungsstufe betrachtet werden. Vielmehr beschreibt Smart Maintenance das Verständnis um den dazugehörigen Transformationsprozess selbst: erfolgreiche Smart-Maintenance-Unternehmen kennen also die Zusammenhänge, die zwischen den jeweiligen Entwicklungsphasen bestehen und können diese für die Umsetzung der folgenden Transformationsschritte ihrer Instandhaltung aber auch angrenzender Organisationseinheiten nutzen. Dabei hilft eine zyklische Betrachtung der nachfolgenden vier Schritte, um den Weg zur Smart Maintenance aktiv und zielgerichtet zu gestalten:
1. Entwicklung eines gemeinsamen Zielverständnisses
2. Regelmäßige Bestimmung der eigenen Position im Smart-Maintenance-Transformationsprozess
3. Ableitung und Sortierung der Entwicklungsschritte in einer individuellen Roadmap
4. Umsetzung der nächsten Entwicklungsschritte auf Basis der zuvor erledigten "Hausaufgaben"
Im Forschungsprojekt 'Analytics4Innovation' wird untersucht, wie KMU bei der strukturierten Entwicklung von After-Sales-Dienstleistungen unter Verwendung von Business-Analytics-Methoden unterstützt werden können. Methoden, die entlang des Aachener Service-Engineering-Zyklus1 verwendet werden, sollen durch den Einbezug von quantitativen Daten ergänzt werden und so die Nutzung servicerelevanter Daten wie Kundenfeedback o. ä. ermöglichen. Die Analyse von internen und externen Daten ermöglicht es, Trends im Markt zu ermitteln und Handlungsempfehlungen in die Serviceentwicklung einfließen zu lassen. Eine vom FIR entwickelte Checkliste hilft kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) bei der Klassifikation der eigenen Business-Analytics-Kompetenz.2 Auf Basis der Betrachtungsebenen IT und Technik, Kompetenzen sowie Recht können Unternehmen einen Abgleich zwischen erforderlichen und vorhandenen Voraussetzungen vornehmen. Das IGF Vorhaben 19692 N der Forschungsvereinigung FIR e. V. an der RWTH Aachen, Campus-Boulevard 55, 52074 Aachen, wird über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der industriellen Gemeinschaftsforschung(IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.
Unternehmen erweitern ihr Dienstleistungsangebot meist unsystematisch, sodass die Vielfalt im Angebot unüberschaubar wird und auch zu einem Anstieg der unternehmensinternen Komplexität führt. Das zentrale Ziel der Dissertation besteht darin, ein Verfahren im Sinne einer Heuristik zu entwickeln, welches die zusätzlichen Kosten aufgrund von Vielfalt und Komplexität - die Komplexitätskosten - wirtschaftlich und dennoch mit hoher Genauigkeit ermitteln kann.
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.
Ziel des Forschungsprojekts „Chatbot im Service“ war die Entwicklung eines praxisnahen Einführungskonzepts für Chatbots in B2B-Serviceleistungen, insbesondere für KMU der produzierenden Unternehmen. Wichtige Aspekte, die berücksichtigt wurden, waren dabei eine Technologieübersicht, Datenmanagement, Wirtschaftlichkeit und Akzeptanz.
The use of chatbots has hardly been established in B2B companies to date and involves various challenges. The goal of this paper is to identify the biggest barriers to the successful implementation of chatbots in B2B customer service and to develop measures to overcome them. The barriers are identified by conducting expert interviews within the framework of Eisenhardt's case study research. These are examined through a socio-technical analysis focusing on people, technology, and organization. By means of systematic literature research and in-depth interviews with German chatbot providers and customers of chatbots, measures for overcoming the barriers are identified. Using interviews with experts from German chatbot providers, the responsible stakeholders of each measure according to the RASCI Responsibility Matrix are determined. A total of 46 implementation barriers and 100 measures to overcome these barriers are identified. The study shows that there are major barriers in the areas of people, technology, and organization of a socio-technical system that can cause the implementation of a chatbot to fail. A holistic view is therefore essential. The results provide firms with a guideline on how to overcome potential barriers during chatbot implementation in B2B customer service.
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.
Unternehmen und Märkte sehen sich in einer Situation, die durch eine immer stärkere Bedeutung von Dienstleistungen gekennzeichnet ist. Innovationen entstehen beispielsweise immer mehr durch die Verschmelzung von Produkten und Dienstleistungen unterschiedlicher Partner in der Wertkette.
Durch diese Verschmelzung und Vernetzung lassen sich Kundenprobleme wirklich lösen und innovative Geschäftskonzepte umsetzen. Nur so lassen sich auch in Zukunft noch Erträge erzielen. Die besondere wirtschaftliche Situation und der globale Wettbewerb fordern allerdings auch, gleichzeitig den bereits beschrittenen Weg hin zur Professionalisierung der Dienstleistungswirtschaft weiter zu gehen. Nur so lassen sich die immensen Anforderungen an Qualität und Kosten erfüllen und sichern. Nur so können produzierende Unternehmen den für sie so dringend notwendigen Ertrag mit Dienstleistungen erwirtschaften. Die drei Fachgruppen „Service Engineering", „Lean Services" und „Community Management" gehen die aufgezeigten Herausforderungen an. Dabei steht die Entwicklung von Lösungen für die Industrie stets im Mittelpunkt.
Potenziale ingenieurwissenschaftlicher Methoden für die Entwicklung integrierter Kundenlösungen
(2008)
The design, planning and control of complex integrated solutions are seen as a key capability of the competitiveness of companies in the future. The integration of complex value systems will be the leading paradigm for future design and key element of learning and innovation processes in the dynamically changing manufacturing and service industries. To meet with this challenges entirely new perspectives and ways of researching and the integrated designing of complex, highly interdependent value delivery systems will be required. Currently dominating single perspective and static frameworks and research methods fall short in this perspective.
Das Verbundprojekt „BIRUZEM – Nachhaltige Bildung von Arbeitskräften der Zementindustrie in Russland“ zielte darauf ab, den Konsortialpartnern den Einstieg in die Qualifizierung von an- und ungelernten Arbeitskräften sowie Facharbeitern der russischen Zementindustrie zu ermöglichen. Im Einzelnen umfasst das Projekt BIRUZEM die folgenden fünf Zielstellungen: Zum einen das Erschließen des russischen sowie angrenzender Märkte der Zementherstellung für den Export deutscher Aus- und Weiterbildungsmaßnahmen. Zum anderen eine Konzeptentwicklung, um die Weiterbildungsdienstleistungen im Zielland nachhaltig anzubieten sowie durchzuführen. Eine weitere Zielstellung bestand darin, die Maßnahmen und Programme zur Weiterbildung von gewerblich-technisch Beschäftigten, Vorabeitern, Meistern und Ingenieuren, auf die lokalen Gegebenheiten – wie beispielsweise Kultur, vorhandene Technologien, Infrastruktur, Gesetzeslage – in Russland anzupassen. Anschließend wurden die im Laufe des Projektes konzipierten Bildungsdienstleistungen für in Russland tätige Zementhersteller in den Bereichen Instandhaltung sowie Mess- und Verfahrenstechnik angeboten und durchgeführt. Die fünfte Zielstellung umfasste den Transfer des Projektergebnisses auf andere Problemstellungen und auf weitere Anwendungsgebiete, wie beispielsweise das des Steine-Erden-Sektors.
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.
Die vorliegende DIN SPEC 77007 soll einen Leitfaden zum Aufbau und zur Weiterentwicklung von Dienstleistungsorganisationen entlang der Lean-Management-Prinzipien liefern und einen Überblick über Methoden zur Operationalisierung dieser Prinzipien geben. DIN SPEC 77007 ist insbesondere für industrielle Dienstleistungen, aber auch für andere Dienstleistungs-branchen anwendbar.
Anhang A dieser DIN SPEC enthält eine Sammlung von Methoden, die bei der Anwendung der Prinzipien genutzt werden können.
Gestaltung des Digitalen Schattens für Instandhaltungsdienstleistungen im Maschinen- und Anlagenbau
(2019)
Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus sind mit der Herausforderung konfrontiert, die digitale Transformation ihres Unternehmens zu gestalten. Eines der zentralen Konzepte der Industrie 4.0 ist der Digitale Schatten. Er fungiert als übergeordnete Datenbank, die alle relevanten Ereignisse im Unternehmen strukturiert aufnimmt. Mit dieser Arbeit wird der Digitale Schatten für den Bereich der Instandhaltungsdienstleistungen definiert und eine Vorgehensweise für dessen Einführung bereitgestellt.
Erfolgreiche Serviceinnovation im Zeitalter industrieller, datenbasierter Dienstleistungen unterscheidet sich deutlich von bisherigen Ansätzen der klassischen Dienstleistungsentwicklung. Diese Erkenntnis konnte aus einem breit angelegten Benchmarking in der deutschen Industrie gewonnen werden. Die Benchmarking-Studie identifizierte besonders erfolgreiche Unternehmen, deren Methoden und Ansätze zur Gestaltung innovativer Dienstleistungen in Form von Fallstudien im Detail untersucht wurden. Als Kernergebnis ergeben sich sechs Prinzipien, die erfolgreiche Serviceinnovation für datenbasierte Dienstleistungen auszeichnen.
Serviceorganisationen sind häufig mit einem Wildwuchs unterschiedlicher Leistungen in ihrem Leistungsprogramm konfrontiert. Viele Unternehmen verlieren sich in der Frage, wie sie möglichst alle Kundenbedürfnisse optimal bedienen können und weisen dadurch eine unnötige Komplexität in den angebotenen Leistungen auf. Dieser Beitrag bildet den zweiten Teil unserer Serie zum Thema Lean-Service-Management.
Herr Müller ist wirklich sauer. Es ist bereits das vierte (!) Mal, dass
sein Wagen nicht zum vereinbarten Zeitpunkt abholbereit ist. Ne-
ben der lästigen Wartezeit hat die Unzuverlässigkeit der Werkstatt
weitere negative Konsequenzen, die nicht nur Herrn Müller selbst
betreffen: Dank der Verzögerung schafft es Herr Müller nun schon
wieder nicht, seine Tochter vom Ballett abzuholen und muss,
schon wieder, seine Frau darum bitten, für ihn einzuspringen. Die
wiederum hatte eigentlich schon andere Pläne für den Abend und
muss jetzt spontan umdisponieren.
Mit der steigenden Bedeutung des Produktionsfaktors Wissen nutzen Unternehmen wie der DIN e. V. zunehmend Communities of Interest, um einen regen Wissensaustausch von Individuen anzustoßen. Dabei stellt sich die zentrale Frage, wie der Wissensaustausch verstanden als Engagement der Community-Mitglieder über eine kollektive Identität innerhalb der Gemeinschaft stimuliert werden kann. Dieser Fragestellung geht die vorliegende Dissertationsschrift am Beispiel der Normung und Standardisierung nach.
Smart-Logistic-Grids
(2016)
Ziel des Forschungsvorhabens Smart-Logistic-Grids ist die Entwicklung eines Systems, welches, basierend auf einer erhöhten Informationsverfügbarkeit, Handlungsalternativen aufzeigt und ökonomisch bewertet. Hierfür ist eine barrierefreie Integration unterschiedlicher Akteure innerhalb eines Logistiknetzwerks notwendig. Das Ergebnis dieses Systems eröffnet den Nutzern nicht nur Effizienzsteigerungen und eine erhöhte Robustheit des Gesamtsystems, sondern auch die Reduzierung der CO2 –Emissionen.
Web-2.0-basierte Communities gewinnen in zahlreichen Facetten des Alltags an Relevanz und genießen auch für Unternehmen zunehmend an Bedeutung. Sie versprechen erhebliche Produktivitätspotenziale und bieten neue Möglichkeiten bei der Schaffung von Wissen sowie Innovationen und können zudem existierende Informationsasymmetrie zwischen Stakeholdern reduzieren. Bisweilen werden diese Potenziale von vielen Unternehmen nicht ausgeschöpft, was vor allem auf ein mangelhaftes Management der Communities zurückzuführen ist. Insbesondere der Koordination kommt dabei eine hohe Relevanz für den Erfolg zu. Das zentrale Erkenntnisinteresse der vorliegenden Dissertation besteht somit darin, diejenigen Koordinationsinstrumente zu identifizieren, die eine erfolgreiche Koordination versprechen und den Erfolg einer Community of Interest bedingen. Die Dissertation zielt folglich auf die Entwicklung eines Bezugsrahmens zur Koordination von Communities of Interest und eines darauf aufbauenden Erklärungsmodells ab, das die Erfolgswirkung der identifizierten Koordinationsinstrumente aufzeigt. Mit den erzielten Ergebnissen kann das zentrale Erkenntnisinteresse der Arbeit erklärt werden. Auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse können Unternehmungen bzw. Community-Manager Communities of Interest koordinieren und zielgerichtete Maßnahmen für einen nachhaltigen Erfolg dieser Communities in die Wege leiten. Die Erkenntnisse der vorliegenden Dissertationsschrift leisten somit einen wertvollen Beitrag zur Klärung der Fragestellung, wie eine erfolgreiche Koordination von Communities of Interest funktioniert und wie die Gestaltung dieser Communities erfolgen sollte. Somit können die Ergebnisse herangezogen werden, um darauf aufbauend Handlungsempfehlungen für die Praxis abzuleiten. (Quelle: Apprimus Verlag)
Für produzierende Unternehmen im Maschinen- und Anlagenbau eröffnen Subscription-Geschäftsmodelle (SGM) neue Potenziale, die sowohl auf Seiten des Anbieters, durch das Entwickeln langfristiger Kundenbeziehungen, als auch auf Seiten des Kunden, durch die bessere Erfüllung des individuellen Nutzens mithilfe der verfügbaren Nutzungsdaten, entstehen. Trotz einer guten Ausgangslage durch Investitionen in Industrie 4.0 sind KMU jedoch noch weit davon entfernt, diese Geschäftsmodelle erfolgreich umzu- setzen. Grund dafür ist unter anderem das Fehlen eines strukturierten Ansatzes, der die Unternehmen dabei unterstützt, die relevanten Handlungsfelder richtig auszugestalten. Ziel des Forschungsvorhabens ‚SubscriptionCanvas‘ ist es daher, bei der erfolgreichen Entwicklung von individuellen Subscription- Geschäftsmodellen zu unterstützen. Als Ergebnis soll dabei ein KMU-gerechtes Subscription-Canvas ein systematisches Vorgehen ermöglichen, welches anhand von Fallstudien, Umsetzungsleitfäden und Expertengesprächen validiert wird. Das IGF-Vorhaben 21201 N der Forschungsvereinigung FIR e. V. an der RWTH Aachen wird über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.
Der Artikel gibt eine kurze Einführung in die Inhalte des Subscription-Grundlagenkurses sowie dessen Ziele in Bezug auf die Umsetzung servicegetriebener Geschäftsmodelle.
Schon seit einigen Jahren steht die Digitalisierung von Wertschöpfungsaktivitäten im Blickpunkt produzierender Unternehmen. Die jährlichen Umsatzsteigerungen durch die Einführung der Industrie 4.0 erreichen bis dato allerdings nicht die prognostizierten Werte. Dies ist unter anderem darauf zurückzuführen, dass die produzierenden Unternehmen nach wie vor an klassischen transaktionalen Geschäftsmodellen - "Geld-gegen-Produkte" bzw. "Geld-gegen-Services" festhalten.
Aktuell werden Maßnahmen des Wandlungsmanagements häufig nur einseitig aus der Perspektive des Anbieters oder der des Kunden betrachtet. Aufgrund der immer stärker werdenden Integration des Anbieters in die Wertschöpfungsprozesse des Kunden ist die einzelne Betrachtung des Anbieter- bzw. Kundenunternehmens zukünftig nur noch wenig sinnvoll. Hierzu bedarf es eines neuen Ansatzes, der beide Parteien gleichermaßen berücksichtigt. Wie dieser Ansatz auszugestalten ist, wird im Rahmen des Verbundprojekts ‚diaMant‘ erforscht. Drei reale Kunde-Anbieter-Beziehungen bilden hierbei die Grundlage, um das partizipative Wandlungsmanagement praxisnah zu ergründen.
Der Einsatz Intelligenter Produkte versetzt produzierende Unternehmen in die Lage, ihre Kunden auf Basis der entstehenden Nutzungsdaten zu verstehen und daraus erfolgreich Mehrwertdienste abzuleiten. Im Rahmen der neuen Konsortialbenchmarkingstudie ‚Intelligente Produkte‘ wollen wir gemeinsam mit einem Konsortium aus unterschiedlichen Industrieunternehmen die technische Umsetzung Intelligenter Produkte und die dazugehörigen Mehrwertdienste sowie Aspekte der wirtschaftlichen Realisierung im Rahmen eines erfolgreichen Geschäftsmodells beleuchten.
Projekt ‚Future Data Assets‘: Reporting der unternehmerischen Fähigkeit der Datenbewirtschaftung
(2020)
„Daten sind das neue Öl.“ Ein vielfach genutzter Ausdruck, der die Relevanz und den Wert von Daten im digi- talen Zeitalter unterstreicht. Allerdings existiert derzeit noch kein standardisiertes Verfahren, um den Wert von Daten explizit zu bemessen. Traditionelle marktpreis-, kosten- und nutzenbasierte Bewertungsmethoden kommen bei der Anwendung im Datenkontext schnell an ihre Grenzen. Das Forschungsprojekt ‚Future Data Assets‘ hat zum Ziel, neue Möglichkeiten der Datenbewertung zu erforschen. Im Fokus der Untersuchungen stehen insbesondere produzierende Unternehmen, die zunehmend Daten wertschöpfend einsetzen, jedoch vor zahlreichen Herausforderungen in der externen und internen Kommunikation ihres Datenkapitals stehen. Das diesem Bericht zugrundeliegende Vorhaben wurde mit Mitteln des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie unter dem Förderkennzeichen 01MD19010B gefördert. Die Verantwortung für den Inhalt dieser Veröffentlichung liegt beim Autor.
Ziel des Forschungsprojekts 'LBM²' ist die Entwicklung eines kostengünstigen und leicht zu bedienenden Überwachungssystems für Windenergieanlagen (WEA). Mittels Lasterfassung durch Drehmomentsensoren und der darauf basierenden Ermittlung von Restlebensdauern sollen der Betrieb und die Instandhaltungsplanung des gesamten Windparks (WP) optimiert werden. Dazu wurde in Zusammenarbeit mit einem Sensorhersteller eine Technik zur Messung der realen Lasten an der Hauptwelle für die Applikation in einem Windpark des Projektpartners Innogy SE entwickelt. Parallel wurden Instandhaltungstätigkeiten im Windpark erfasst, prozessual abgebildet und wesentliche Kostentreiber identifiziert. Die Bearbeitung des Projekts erfolgt gemeinsamen durch das Center for Wind Power Drives (CWD) aus Aachen und den FIR e. V. an der RWTH Aachen. Das IGF-Vorhaben 20028 N der Forschungsvereinigung FIR e. V. an der RWTH Aachen, Campus-Boulevard 55, 52074 Aachen wird über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energien aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.
Im durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) geförderten Forschungsprojekt 'EVAREST' untersucht der FIR e. V. an der RWTH Aachen zusammen mit Projektpartnern wie dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz(DFKI) und dem Schokoladenhersteller Lindt & Sprüngli Deutschland GmbH die Chancen durch Digitalisierung in der Lebensmittelindustrie. Mit der Betrachtung von Daten als eigenständigem Wirtschaftsgut wird eine neue Form der Datenökonomie erforscht,in der ein monetärer Handel mit Datenprodukten ermöglicht wird. Die technische Umsetzung erfolgt u. a. durch die beteiligten Projektpartner Software AG und DFKI in Form eines offenen IoT-Plattform-Ansatzes. Die Erforschung der Rechtssicherheit im Handel mit Datenprodukten ist ebenfalls Bestandteil des Projekts und wird durch die Universität des Saarlandes abgebildet. Das Forschungsprojekt 'EVAREST' wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie aufgrund eines Beschlusses des Deutschen
Bundestages gefördert.
Maschinen- und Anlagenbauer setzen sich in Ergänzung zum klassischen Verkauf von Produkten und Services zunehmend mit sog. Subskriptionsgeschäftsmodellen auseinander. Ertragsmechaniken wie Pay-per-Use oder Pay-per-Outcome, ein auf den individuellen Kundenerfolg ausgerichtetes Nutzenversprechen, digitale und über das Internet of Things vernetzte Leistungssysteme, bestehend aus Produkten, Services und Software, sowie eine langfristig orientierte, partnerschaftliche Kundenbeziehung sind Voraussetzungen und charakteristische Merkmale von Subskriptionsgeschäften. Da der Anbietererfolg im Subskriptionsgeschäft in direkter Abhängigkeit zum Kundenerfolg steht, erfordert das Subskriptionsgeschäft den Auf- und Ausbau eines sog. Customer-Success-Managements (CSM). Das CSM ist im Gegensatz zum Vertrieb oder Service vollständig auf den Erfolg, d. h. die Zielerreichung der individuellen Subskriptionskunden, ausgerichtet und incentiviert. Das CSM überwacht die Nutzungsphase der Produkte und Services und unterstützt die Subskriptionskunden proaktiv bei der Erreichung und Steigerung ihrer individuellen Ziele. Während das CSM in der Softwareindustrie bereits seit einigen Jahren etabliert ist, befinden sich Unternehmen im Maschinen- und Anlagenbau vielfach noch in der Konzeptionierungsphase eines CSMs. Das Ziel dieser Dissertationsschrift besteht daher darin, ein konfigurierbares Referenzmodell für das CSM im Maschinen- und Anlagenbau zu entwickeln, das Unternehmen bei der unternehmensspezifischen Ableitung eines CSM-Modells entlang ausgewählter Konfigurationsparameter unterstützt. Mit dem Referenzmodell soll vor allem die Effizienz bei der Gestaltung der CSM-Ablauforganisation gesteigert werden. Auf Basis einer spezifizierten Vorgehensweise zur konfigurativen Referenzmodellierung werden in dieser Dissertationsschrift zunächst Konfigurationsparameter für das CSM-Referenzmodell hergeleitet. Anschließend erfolgt der Entwurf des Ordnungsrahmens, der als übergeordneter Einstieg in das CSM-Referenzmodell dient.
Daraufhin werden sowohl ein Daten- als auch ein Funktionsmodell entwickelt, um die zahlreichen, notwendigen Datenpunkte und Aufgaben im CSM systematisch abzubilden. Die beiden Modelle werden im Anschluss über 17 modular gestaltete Prozessmodelle integriert. Das Referenzmodell wird abschließend zur Güteprüfung in drei ausgewählten
Fallstudien mit Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus wiederverwendet und evaluiert.
In der Spitzengruppe der weltweit wertvollsten Unternehmen befinden sich Stand 20211 hauptsächlich Digitalkonzerne wie Apple, Amazon, Alphabet, Microsoft, Facebook und Tencent. Im Gegensatz zu traditionellen Industrieunternehmen bestimmt sich der größte Anteil des Unternehmens- bzw. Börsenwerts dieser Konzerne nicht durch physische Assets, sondern durch den immateriellen Wert vorhandener Daten, Informationen und informationstechnischer Dienste.
Der Zugriff auf und die Nutzung von Daten sind zunehmend wettbewerbsentscheidende Schlüsselfaktoren und begründen die Notwendigkeit zur digitalen Transformation etablierter Geschäftsmodelle und -prozesse auch innerhalb der produzierenden Industrie in Deutschland und Europa. Das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz geförderte Projekt ‚Future Data Assets“ dient folgerichtig dem Ziel, zunächst neue Möglichkeiten der Datenbe-
wertung, insbesondere im Bereich des monetären Nutzens, und daran anschließend Kanäle zur Kommunikation der ermittelten Werte zu erforschen. Im Fokus der Untersuchungen stehen insbesondere produzierende Unternehmen, die im Kontext von Industrie 4.0 zunehmend Daten wertschöpfend einsetzen, jedoch vor zahlreichen Herausforderungen in der externen und internen Kommunikation des Nutzwertes ihres Datenkapitals stehen.
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.
„If you can’t measure it, you can’t manage it.“ Peter Druckers berühmte Weisheit ist in Zeiten des digitalen Wandels aktueller denn je. Der Unternehmenswert der weltweit wertvollsten Unternehmen, wie beispielsweise Google, Amazon, Alphabet und Microsoft, ergibt sich zum größten Teil nicht durch physische Vermögenswerte, sondern durch informationstechnische Dienste und datengetriebene Geschäftsmodelle. Der Zugriff und die Nutzung von Daten sind zunehmend ein wettbewerbsentscheidender Schlüsselfaktor und begründen die Notwendigkeit zur digitalen Transformation etablierter Geschäftsmodelle und -prozesse, nicht zuletzt innerhalb der produzierenden Industrie in Deutschland und Europa. Das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz geförderte Forschungsprojekt ‚Future Data Assets', Laufzeit 01.08.2019 – 31.01.2023, diente folgerichtig dem Ziel, zunächst neue Möglichkeiten der Datenbewertung, insbesondere im Bereich des monetären Nutzens, und daran anschließend Kanäle zur Kommunikation der ermittelten Werte zu erforschen.
Towards a Methodology to Determine Intersubjective Data Values in Industrial Business Activities
(2021)
This paper contributes to a valuation framework for valuing data as an intangible asset. Especially those industrial manufacturers developing and delivering holistic digital solutions are limited in calculating the true business value of data initiatives. Since the value of data is strongly dependent on the respective use case, a completely objective valuation is not possible. This complicates decision-making on the internal side regarding investments in digital transformation, and on the external side to communicate existing benefits to third parties via financial reporting. Therefore, the target is to design a valuation framework that allows industrial manufacturers to determine an intersubjective, i.e., traceable and transparent, data value. In order to develop a framework that can be applied in practice, the approach is based on industrial case study research.
Wachstum durch Reduzierung?
(2022)
33 Prozent aller Unternehmen glauben, den Anschluss an Künstliche Intelligenz (KI) zu verlieren. Obwohl KI auf den ersten Blick eine Herausforderung darstellt, kann sie vor allem im Unternehmenskontext eine bedeutende Rolle spielen. Genau da setzt das Programm "KI-Serviceroadmap 2024" des FIR an und zeigt Ihnen den Weg zu KI im Service auf. Das Programm beginnt für alle teilnehmenden Unternehmen mit einem umfassenden Assessment und mündet in der Entwicklung einer detaillierten Roadmap mit Ihrem individuellen Weg zu KI.
Competitive differentiation in the manufacturing sector is no longer based on product and service innovations alone but on the ability to monetize the usage phase of products and services. To this end, manufacturers are increasingly looking at so-called subscription business models as a way of supplementing the traditional sale of products and services. Since supplier success in the subscription business is directly dependent on customer success, the setup and expansion of a so-called Customer Success Management (CSM) is required. While CSM has already been established in the software industry for several years, companies in the manufacturing sector are often still in the conceptual phase of a CSM, parallel to the setup and expansion of their subscription business. Therefore, this paper aims to support the set-up of a CSM by providing a reference data model, based on case study research, that can be used to support the organizational or daily CSM tasks and to serve as a blueprint for conceptualizing CSM-specific IT systems.
Manufacturing companies are constantly increasing their efforts in the subscription business, also known as product-as-a-service business, offering usage and outcome based solutions (value-in-use) instead of transactional services and products (value-in-exchange). Customers are becoming contractual subscribers of the solution in return for recurring, performance-related payments. To address arising, inevitable challenges like (1) reducing customer churn, (2) increasing usage intensity and outcome quality, (3) ensuring the adoption of product and software releases as well as (4) fostering customer loyalty, leading manufacturing companies are setting up a new organizational, customer-facing unit, called Customer Success Management (CSM). This unit has its origins in the software-as-a-service business, operating next to established entities like sales, key account management and customer service. Since there are currently no holistic models for an end-to-end description of CSM-tasks in the manufacturing industry, this paper contributes to a taskoriented reference model, using a grounded theory approach, examining both manufacturing and software companies. Containing a reference framework with 8 main tasks, 17 basic tasks and 76 elementary tasks, the reference model supports manufacturing companies in adapting and customizing a company-specific CSM concept.
This paper contributes to an assessment framework for valuing data as an asset. Particularly industrial manufacturers developing and delivering Smart Product Service Systems (Smart PSS) are comprehensively depended on the business value derived by processing data. However, there is a lack in a framework for capturing and comparing the Smart PSS data value with the purpose of increasing the accountability of data initiatives. Therefore a qualitative data value assessment approach was developed and specified on Smart PSS, based on an industrial case study research. [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-57997-5_39]
Einhergehend mit der Tertiarisierung steigt der Stellenwert industrieller Dienstleistungen.
Zugleich nehmen der Wettbewerbsdruck und die Kundenanforderungen stetig zu. Dieser Umstand zwingt die Anbieter dazu, ihre Effizienz und
Effektivität bei der Erstellung industrieller Dienstleistungen zu verbessern. Vor diesem Hintergrund stellt die Übertragung der Prinzipien des Lean Managements auf den industriellen Dienstleistungsbereich einen erfolgversprechenden Ansatz dar. Sowohl in der wissenschaftlichen Literatur als auch in der industriellen Praxis finden sich Belege für erste erfolgreiche Anwendungen der Lean-Prinzipien auf die Produktion industrieller Dienstleistungen. Dennoch weist der Dienstleistungssektor im Hinblick auf die Anwendung und Verbreitung von Prinzipien des Lean Managements erhebliche Entwicklungspotenziale auf. Dies ist nicht zuletzt auf die fehlende Kenntnis operativer Entscheidungsträger hinsichtlich der Wirkung
der Lean-Prinzipien auf industrielle Dienstleistungen zurückzuführen.
Vor diesem Hintergrund besteht das übergeordnete Ziel der Arbeit in der Entwicklung eines Modells zur Erklärung und Bewertung der Wirkung ausgewählter Gestaltungsprinzipien des Lean Managements auf den Nutzenbeitrag industrieller Dienstleistungen. Im Fokus der Untersuchung stehen dabei die Prinzipien der Prozesssynchronisation. Dazu wird im Rahmen der Arbeit zunächst ein Modell entwickelt, welches die relevanten Variablen und Parameter zur Beschreibung der industriellen Dienstleistungsproduktion aufzeigt und operationalisiert. Auf diesem Beschreibungsmodell aufbauend wird ein systemdynamisches Simulationsmodell entwickelt, welches die Wirkung der Lean-Prinzipien der Prozesssynchronisation auf industrielle Dienstleistungen erklärt. Dazu werden, dem Aachener Lean-Services-Zyklus folgend, die Steuerung der Nachfrage, die Glättung der Auslastung sowie die Harmonisierung der Leistungserstellung in ihrer Wirkung analysiert und systemdynamisch modelliert.
Aktuell beeinflusst keine Entwicklung die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten, so stark wie die digitale Transformation. Nahezu täglich entstehen dabei Ideen und Geschäftsmodelle, die etablierte Unternehmen entweder bedrohen oder vor völlig neue Herausforderungen stellen. Smart Services nehmen hierbei eine Schlüsselposition ein. Unter der Leitung des FIR an der RWTH Aachen hat sich das Center Smart Services daher zum Ziel gesetzt, die Potenziale der Digitalisierung im Kontext professioneller Dienstleistungen zu erforschen. Im Gegensatz zu klassischen, in der Regel öffentlich geförderten, Forschungsvorhaben entscheidet im Center Smart Services eine Gemeinschaft von Industrie- und Forschungspartnern über die Forschungsaktivitäten. Die Zusammenarbeit von Vertretern aus verschiedenen Branchen und Stufen derselben Wertschöpfungskette baut dabei auf ein hohes Maß an gegenseitigem Vertrauen und ist deshalb so besonders erfolgreich.
In diesem Kontext startete das FIR an der RWTH Aachen gemeinsam mit Forschungs- und Industriepartnern zu Beginn dieses Jahres das Forschungsvorhaben Smart-Service-Check. Im Rahmen des Vorhabens wurden ein Modell sowie ein darauf basierendes Tool entwickelt, welches die Bewertung des Smart-Service-Reifegrads eines industriellen Dienstleisters ermöglicht. Das Instrument verschafft industriellen Dienstleistern Transparenz über den Status quo des eigenen Unternehmens als Smart-Service-Anbieter und dient der Identifikation von Handlungsschwerpunkten und Verbesserungspotenzialen.
Maschinen- und Anlagenbauer stehen vor der Transformation zu digitalen, datenbasierten Dienstleistungen. Viele Unternehmen scheitern an der Kommerzialisierung und Markteinführung. Die vorliegende Arbeit unterstützt Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus bei der erfolgreichen Markteinführung datenbasierter Dienstleistungen. Auf Basis von empirischen Studien und Fallbeispielen werden Erfolgsfaktoren der Markteinführung untersucht und konkrete Gestaltungsempfehlungen für die Praxis abgeleitet.
Das Forschungsprojekt ReleasePro ist im Juni 2017 mit dem Ziel gestartet, ein systematisches Service-Release-Management zu entwickeln. Zielgruppe sind kleine und mittlere Unternehmen (KMU) in der Kleinserienfertigung des Maschinenbaus.
Hierzu sollen die Änderungen an After-Sales-Dienstleistungen (AS-DL) systematisch identifiziert und effizient in systematische Service-Releases umgesetzt werden. Ein relevantes Problem in der Wirtschaft im Umgang mit Dienstleistungsanpassungen wird im Forschungsprojekt aufgegriffen und ein Leitfaden als Hilfestellung entwickelt.
The change from the traditional to the digital service provider is not easy. The digital maturity level of many industrial companies is still too low to successfully place these digital service innovations on the market. One problem of service development is the increasing involvement of information and communication technology in service development and implementation. The additional technology makes the innovation processes for services on the part of manufacturers increasingly complex by involving different internal and external stakeholders (e.g. IT partners, data protection officers or product development departments). In addition to this, data-driven services also require that manufacturers (e.g. data scientists) develop new competencies in order to use the customer data obtained to increase machine productivity and to offer new business models. Furthermore, industrial companies that want to successfully offer data-driven services must develop new market introduction strategies to create a high degree of acceptance and trust among their customers. This is necessary to get access to relevant data. These and other challenges caused the success rate of companies in regarding the development of new, industrial services to shrink.
To change this, this white paper presents six principles that help industrial enterprises to develop new successful data-driven services.
Der Wandel vom traditionellen zum digitalen Dienstleister ist nicht ohne weiteres zu vollziehen. So ist der digitale Reifegrad vieler Industrieunternehmen noch zu gering, um diese digitalen Service-Innovationen erfolgreich am Markt zu platzieren.
Ein Problem der Dienstleistungsentwicklung ist die zunehmende Einbindung von Informations- und Kommunikationstechnologie in die Dienstleistungsentwicklung und -durchführung. Die zusätzliche Technologie lässt die Innovationsprozesse für Dienstleistungen auf Seiten der Hersteller immer komplexer werden, indem unterschiedliche interne und externe Stakeholder einbezogen werden müssen (z. B. IT-Partner, Datenschutzbeauftragte oder die Produktentwicklung). Zudem erfordern datenbasierte Dienstleistungen den Aufbau neuer Kompetenzen beim Hersteller (z. B. Data-Scientists), um die gewonnenen Kundendaten zur Steigerung der Maschinenproduktivität nutzen und neue Geschäftsmodelle anbieten zu können. Darüber hinaus müssen Industrieunternehmen, welche erfolgreich datenbasierte Dienstleistungen anbieten wollen, neue Markteinführungsstrategien entwickeln, um bei den Kunden ein hohes Maß an Akzeptanz und Vertrauen zu schaffen und so an relevante Daten zu gelangen. Diese und weitere Herausforderungen lassen die Erfolgsquote von Unternehmen bei der Entwicklung neuer, industrieller Dienstleistungen stetig schrumpfen. Im vorliegenden Whitepaper werden sechs Prinzipien aufgezeigt, die Industrieunternehmen als Hilfestellung bei der Entwicklung neuer, datenbasierter Dienstleistungen dienen.
Although data-driven services play a major role in future business models of manufacturing companies, the large number of newly invented data-driven services that fail shortly after launching implies that companies struggle with their market launch. This paper deduces success factors and examines these empirical factors with structural equation modelling.
Veröffentlichung im Rahmen des eigenen Dissertationsvorhabens vor internationalem Fachpublikum aus der Forschung
Die deutsche Investitionsgüterindustrie befindet sich in einem Wandel hin zum Angebot kundenindividueller Komplettlösungen. Diese Komplettlösungen bestehen aus integrierten Sach- und Dienstleistungen, die zusammen ein Leistungssystem bilden. Eine der wesentlichen Herausforderungen für die Anbieter industrieller Leistungssysteme ist die effektive Planung der qualitativen und quantitativen Dienstleistungskapazitäten, die zur Realisierung der Leistungssysteme erforderlich sind. In dieser Dissertation wird ein systematischer und durchgängiger Ansatz zur Lösung dieses Problems entwickelt, welcher die bisherige Lücke an methodischer Unterstützung schließt. Den forschungsmethodischen Schwerpunkt der Dissertation bildet die Übertragung der vorhandenen Ansätze zur Beschreibung der Verwendung von Ressourcen in Produktionssystemen sowie der darauf aufbauenden Prinzipien der Kapazitätsplanung vom Sachgutbereich auf den Dienstleistungsbereich. Wesentliches Ergebnis der Dissertation sind ein Beschreibungsmodell und eine darauf aufbauende Planungssystematik, die in einer Mittel- Zweck-Relation stehen und zusammen einen integrierten Ansatz bilden. Das Beschreibungsmodell bildet die strukturelle Verwendung von Dienstleistungsressourcen in Leistungssystemen derart ab, dass der zum Aufbau eines bestimmten Leistungsvermögens erforderliche Ressourcenbedarf ermittelt werden kann. Dazu werden die Ressourcen-, Prozess- und Ergebnisebene von Dienstleistungsproduktionssystemen sowie deren Zusammenhänge in UML2 Notation modelliert. Die Planungssystematik baut auf dem Beschreibungsmodell auf und ermöglicht eine taktische Kapazitätsplanung für Dienstleistungsressourcen in Leistungssystemen. Die Überprüfung und Validierung der entwickelten Lösung erfolgt im Rahmen von zwei Fallstudien am Beispiel der Ressourcenplanung für die technische Instandhaltung eines Unternehmens der Luftfahrtindustrie sowie am Beispiel der Ressourcenplanung für den After Sales Service eines Herstellers von Werkzeugmaschinen. Im Rahmen der Fallstudien wurden die Stammdatenstrukturen und auftragsbezogenen Datenstrukturen innerhalb eines zuvor festgelegten Pilotbereichs modelliert und prototypenhaft in einer Datenbank abgebildet. Die Planungssystematik wurde mithilfe Excel-basierter Softwarelösungen anhand verschiedener Aufträge erfolgreich getestet. Im Ergebnis konnte die Ressourcenauslastung um ca. 20 Prozent verbessert werden.
Im Bereich der industriellen Dienstleistungen kommt dem produktivitätsorientierten Management eine zentrale Bedeutung zu. Zur Erhaltung der Wettbewerbsfähigkeit müssen industrielle Dienstleister die Produktivität der Dienstleistungsproduktion steigern und gleichzeitig eine hohe Dienstleistungsqualität sicherstellen. Als problematisch erweist sich dabei zunächst, dass das klassische industrielle Produktivitätsverständnis nicht ohne weiteres auf industrielle Dienstleistungen übertragen werden kann. Zusätzlich ist zu berücksichtigen, dass aufgrund des menschlichen Arbeitsverhaltens nichtlineare, sich wechselseitig beeinflussende Wirkungszusammenhänge auftreten. Das übergeordnete Ziel dieser Arbeit besteht darin, Unternehmen zu befähigen, die Produktivität in der Dienstleistungsproduktion zu steigern. Das konkrete Ziel dieser Arbeit besteht in der Erklärung des Verhaltens von Dienstleistungsproduktionssystemen unter Berücksichtigung des menschlichen Arbeitsverhaltens und der Abbildung der Wirkungsweise auf Basis von Kennlinien. Als Grundlage für die Entwicklung des Kennlinienmodells wurden die Anforderungen der industriellen Dienstleistungsproduktion an ein Kennlinienmodell in Form eines geeigneten Zielsystems ermittelt. Darauf aufbauend wurde ein produktionstheoretisches Modell der industriellen Dienstleistungsproduktion entwickelt. Das Modell stellt den notwendigen produktionstheoretischen Rahmen für die nachfolgende Erklärung des Systemverhaltens dar. Anschließend wurde ein systemdynamisches Modell entwickelt, welches die Ursache-Wirkungsbeziehungen der Dienstleistungsproduktion unter Berücksichtigung des menschlichen Arbeitsverhaltens erklärt. Durch die Überführung des Modells in ein ablauffähiges Simulationsmodell konnten die erklärten Effekte quantifiziert und anschließend in mathematische Näherungsgleichungen eines Kennlinienmodells überführt werden. (Quelle: Apprimus Verlag)
Im Rahmen von Industrie 4.0 kommt der prognosebasierten bedarfsgerechten Instandhaltung eine besondere Bedeutung zu. Sie steigert die Wirtschaftlichkeit von Produktionsanlagen beispielsweise durch eine Erhöhung der Verfügbarkeit, Lebensdauer oder Leistung. Dafür sind verschiedene Bausteine notwendig, die in dem Vortrag erläutert werden.
Ziel des Forschungsvorhabens CSS 2.0 war es, kleine und mittlere Unternehmen (KMU) dabei zu unterstützen, die Effizienz und Effektivität ihres Kundenservices durch den Einsatz von Social Media zu verbessern. Hierfür wurde ein Self-Assessment-Tool zur Bewertung und Prognose des Nutzenbeitrags des Social-Media-Einsatzes im Kundenservice entwickelt. Der Fokus des Forschungsvorhabens lag auf der Betrachtung des externen Social-Media-Einsatzes an der Schnittstelle zwischen Unternehmen und Kunden.
KVD-Service-Studie 2018
(2018)
Digitalisierung ist eine der zentralen Herausforderungen der heutigen Zeit. Aber die Digitalisierung rein technisch zu betrachten, ohne Augenmerk auf die Unternehmenskultur zu legen, wird dazu führen, dass Unternehmen die Potenziale der Digitalisierung nicht vollständig realisieren können. Wer weiterhin wettbewerbsfähig sein will, muss den Wert der Digitalisierung erkennen und sie für sein Unternehmen nutzbar machen. Aber welche Auswirkungen ergeben sich daraus für die Serviceorganisation? Um den aktuellen Stand der digitalen Kultur im Service zu erfassen, die Dimensionen zu verstehen und einen Weg für Unternehmen aufzuzeigen, liegt der Schwerpunkt der diesjährigen Service-Studie, die vom KVD zusammen mit dem FIR durchgeführt wurde, auf dem Themenkomplex Digitale Service-Kultur.
This chapter examines the question of the contribution of smart services for companies and the implications this has for the management of these business models. The chapter starts by outlining the different terminology used to describe smart services and introduces a business-driven view on the digitalization strategy of a company. The characteristic features of digital business models are explained as well as their implications for the management of smart service organizations. [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-58182-4_4]
Smart Service Engineering
(2019)
Industry 4.0 has provided vast opportunities for manufacturing companies whilst simultaneously creating multiple challenges. In this new highly digitized globalized marketplace, manufacturing companies find themselves under pressure to become more service oriented and offer new innovative value offerings such as smart services. These are digital data-driven services that, generally, add value in conjunction with a physical product. However, classical methods of service engineering have not adapted sufficiently to the increasing digital components and requirements of smart services. This paper presents Smart Service Engineering as a novel service-engineering approach for industrial smart services. Smart Service Engineering draws from iterative development models and implements agile and customer-centric methods to decrease the overall development time and achieve an early market success. The paper focuses on the service development steps and presents the interaction and interconnection of different elements of smart services based on a case study research. Finally the paper illustrates the successful application of the Smart Service Engineering approach and its impact on a German medium-sized company in the textile machine industry.
Die Instandhaltung, konsequent zu Ende gedacht, ist ein zentraler Treiber für den Unternehmenswert und wird damit für viele produzierende Unternehmen zum strategischen Erfolgsfaktor. Da für die meisten Unternehmen ein umfangreicher Mitarbeiter- und Ressourcenaufbau nicht in Frage kommt, stehen diese Unternehmen vor der Herausforderung, den Wertbeitrag vorhandener Mitarbeiter und Ressourcen zu maximieren. Dies führt zum Konzept Return on Maintenance (RoM). Der Wertbeitrag der Instandhaltung geht dabei über die reine Herstellung von Verfügbarkeit zu möglichst geringen Kosten weit hinaus. Zielgrößen wie Ausschussrate, Energieeffizienz, Materialeffizienz aber auch die Minimierung von Rüstzeiten zeigen die vielfältigen Zielgrößen der Instandhaltung auf.
The FIR at the RWTH Aachen University continuously develops the concept and the principles of RoM further. It is already noticeable that the gap between companies that began preparing their maintenance departments for Industrie 4.0 years ago and those that are still struggling with the mere foundations of a professional maintenance organisation is rapidly increasing.
The first driver of the development sparked by Industrie 4.0 is the collection of and work with condition data. It is used to create a digital shadow of a service, e.g. maintenance measures in a specific
context. In the future, critical machine functions will be monitored continuously within production processes.
Based on these observations, the likelihood of machine failures can be predicted, which makes it possible to prioritize data-based maintenance measures. This means that maintenance activities, i.e. production plans, are based on prognoses regarding machine failures. By doing so, the currently existing separation between inspection, maintenance and reactive measures can be overcome, resulting in a holistic approach to maintenance. Maintenance specialists receive support from assistance systems, which give them access to all relevant information (e.g. machine history, spare part availability, proposals for measures, etc.). As a result, they can take on routine tasks in different areas as well and contribute to the increased flexibility of the production process. Although data is becoming an increasingly important driver of successful maintenance strategies,
maintenance employees continue to be central to specific tasks, machines and systems. In the future, it can be expected that they choose to become experts in a certain field and, ideally, actively share their knowledge with others within an open maintenance culture. Systems for interdisciplinary collaboration will be made part of everyday practice.
The maintenance department will be a center and distributor of knowledge in the agile company of the future.Only through the interaction of the outlined success principles, which amount to a paradigm shift within the maintenance department, the potential
benefit of maintenance as defined by RoM can be fully exploited, creating a long-term competitive advantage for those who consistently follow the path towards Industrie 4.0 in maintenance.
Return on Maintenance
(2017)
Die Instandhaltung, konsequent zu Ende gedacht, ist ein zentraler Treiber für den Unternehmenswert und damit für viele produzierende Unternehmen ein strategischer Erfolgsfaktor. Da für die meisten Unternehmen ein umfangreicher Mitarbeiter- und Ressourcenaufbau nicht in Frage kommt, stehen diese Unternehmen vor der Herausforderung, den Wertbeitrag vorhandener Mitarbeiter und Ressourcen zu maximieren. Dies führt zum Konzept Return on Maintenance (RoM). Der Wertbeitrag der Instandhaltung geht dabei über die reine Herstellung von Verfügbarkeit zu möglichst geringen Kosten weit hinaus. Zielgrößen wie Ausschussrate, Energieeffizienz, Materialeffizienz aber auch die Minimierung von Rüstzeiten zeigen die vielfältigen Zielgrößen der Instandhaltung auf.
Baustelle der Zukunft
(2017)
Der Handwerker auf der Baustelle bereitet einen Durchbruch für ein Abwasserrohr vor. Per Virtual-Reality-Brille misst er die Wand aus und bekommt den Punkt markiert, an dem er die Bohrmaschine ansetzen muss. Das entsprechende Werkzeug wurde ihm kurz zuvor per Drohne zu seinem Arbeitsplatz transportiert. Jene ist nun mit weiterem Zubehör auf dem Weg zu seinem Kollegen auf der anderen Seite der Baustelle. Nach erfolgter Bohrung hört er per Headset seine neuesten Arbeitsaufträge, die sein Vorgesetzter ihm vorliest, während er dabei sein Werkzeug zusammenpackt. Nebenan trägt derweil ein mobiler Roboter per 3D-Druckverfahren eine Wand im Trockenbau auf. Gleichzeitig liefert am Tor ein Lkw das Abwasserrohr an, das eine Stunde später in dem gebohrten Loch verbaut werden soll. Was auf den ersten Blick nach Science-Fiction klingt, könnte in ein paar Jahren auf den meisten Baustellen tatsächlich Wirklichkeit werden.
Vor dem Hintergrund der zunehmenden Bedeutung und der besonderen Herausforderungen beim Betrieb von Offshore-Windenergieanlagen war das übergeordnete Ziel des Forschungsvorhabens DispoOffshore die Steigerung der Verfügbarkeit und Rentabilität von Offshore-Windparks. Der Fokus des Forschungsvorhabens lag auf der Entwicklung eines intelligenten und effizienten Dispositionswerkzeugs für die interaktive und dynamische Aufgaben- und Ressourcensteuerung in Offshore-Windparks, das zum Ziel hat, die anfallenden Aufgaben in einen Offshore-Windpark möglichst effizient zu disponieren. Hierbei kam der Betrachtung der Ablauf- und Aufbauorganisation der Instandhaltungsorganisation eines Windparks und die ergonomische Gestaltung der Software eine besondere Bedeutung zu.
Neuland Internet
(2015)
Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) stehen zunehmend vor der Herausforderung, im Wettbewerb immer komplexer und volatiler werdenden Leistungen des After-Sales-Service zu bestehen. Ein Erfolgsfaktor ist die Veränderungsfähigkeit bzw. die stetige Adaption des eigenen Serviceportfolios. Um KMU bei der Identifikation notwendiger Anpassungen ihres Serviceportfolios, bei deren Bündelung, Management und Umsetzung zu unterstützen, wurde das Forschungsprojekt „ReleasePro" gestartet. Im Zuge dieses Vorhabens erfolgt die Entwicklung eines systematischen Service-Release-Managements für KMU.
Industrial service is currently undergoing tremendous changes, largely driven by the development of new technologies, in particular the advancing digitalization. Never before have organizations had more comprehensive and insightful data assets - and never before have the opportunities to fully exploit this potential been better. However, most companies are unaware of how they can make use of this potential and which development steps are necessary to react to the current situation. To change this, a maturity-based approach was developed which describes four development stages of an industrial service company from a technological, organizational and cultural point of view. The maturity model makes it possible to develop a digital roadmap that is tailormade to each company, which helps to introduce Industrie 4.0 and transform industrial service companies into learning, agile organizations.
Damit Unternehmen die Potenziale von Smart Services nutzen können, müssen intelligente Objekte, technische Infrastruktur und Geschäftsmodelle kombiniert werden. Smart Services sind datenbasiert und erfordern daher eine integrierte Berücksichtigung von Hard- und Software. Sie stellen die höchste Ausbaustufe digitaler, datenbasierter Geschäftsmodelle dar. Für die erfolgreiche Entwicklung von Smart Services bedarf es daher anderer Ansätze als bei der klassischen industriellen Dienstleistungsentwicklung. In einem breit angelegten Benchmarking konnte diese Erkenntnis bestätigt werden. Als Kernergebnis wurden fünf Prinzipien für die erfolgreiche Entwicklung von Smart Services abgeleitet.
Data-driven services play an important role in
innovative business models of successful manufacturing
companies: They hold great potential for the creation of unique
selling points and improve the differentiation of manufacturing
companies in highly competitive markets. However, the large
number of newly invented digital services that fail shortly after
launching implies that companies struggle with the invention and
implementation of data-driven service solutions, which ends in a
waste of resources. The following paper introduces guideline
principles for successful innovation processes for data-driven
services. The principles were identified during in-depth case
studies with manufacturing companies. They contribute to a
necessary paradigm change for manufacturing companies in
terms of data-driven services for machines. The six identified
principles emphasize new aspects regarding the new dimension of
data-driven solutions and improve the life cycle management of
products and services. They demonstrate how the rules of agile
development can lead to successful and more efficient service
innovations in the industrial sector.
Traditional manufacturing companies increasingly launch data-driven services (DDS) to enhance their digital service portfolio. Nonetheless, data-driven services fail more often than traditional industrial services or products within the first year on the market. In terms of market launch, their digital characteristics differ from traditional industrial services and thus need specific structures and actions, which companies currently lack. Therefore, a process guideline for a six-month market launch phase of DDS is developed. The guideline relies on analogies from product, service and software launches based on the latest literature from service marketing and successful practices from various industries. Finally, the guideline is evaluated within five industrial case studies. Thus, the guideline provides scientific research insights regarding the market launch process of DDS and adds to the research of service marketing. It provides practical guidance for manufacturing companies by serving as a reference process for the market launch and offering a collection of successful practices within this area. [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-00713-3_14]
Traditional manufacturing companies increasingly launch data-driven services (DDS) to enhance their digital service portfolio. Nonetheless, data-driven services fail more often than traditional industrial services or products within the first year on the market. In terms of market launch, their digital characteristics differ from traditional industrial services and thus need specific structures and actions, which companies currently lack. Therefore, a process guideline for a six-month market launch phase of DDS is developed. The guideline relies on analogies from product, service and software launches based on the latest literature from service marketing and successful practices from various industries. Finally, the guideline is evaluated within five industrial case studies. Thus, the guideline provides scientific research insights regarding the market launch process of DDS and adds to the research of service marketing. It provides practical guidance for manufacturing companies by serving as a reference process for the market launch and offering a collection of successful practices within this area.