Dienstleistungsmanagement
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Eine der bedeutendsten Domänen der digitalen Transformation sind Daten. Für Unternehmen ist die Generierung von Informationen und Wissen aus Daten ein zentraler Erfolgsfaktor. Wer weiterhin wettbewerbsfähig sein will, muss ihren Wert erkennbar und diese für sein Geschäftsmodell nutzbar machen. Welche Auswirkungen ergeben sich daraus für die Serviceorganisation? Die Ergebnisse der 11. KVD-Service-Studie zeigen, wie sich erfolgreiche Dienstleister bereits an diese Veränderungen anpassen konnten.
Eine bedeutende Domäne der digitalen Transformation sind Daten. Wer weiterhin wettbewerbsfähig sein will, muss ihren Wert erkennen und sie für sein Geschäftsmodell nutzbar machen. Das umfasst zum einen das Aggregieren der richtigen Daten sowie zum anderen das Lernen aus und Innovieren durch Daten. Jedoch wird im Service das Potenzial von Daten heute oftmals nicht ausgenutzt. Unternehmen analysieren meist nur Kunden- oder unternehmensbezogene Daten. Sie verwenden dazu individuelle Ad-hoc-Analysen mit einfachen Tools wie Excel. Komplexere Verfahren mit Daten einer heterogenen Struktur und aus unterschiedlichen Quellen werden kaum genutzt, obwohl der gesteigerte Nutzen für den Service daraus nachgewiesen ist.
Durch den Einsatz additiver Fertigungsverfahren werden Wertschöpfungsketten zu Wertschöpfungsnetzwerken in denen produzierende Unternehmen, industrielle Dienstleister sowie Softwareanbieter auf digitalen Plattformen kooperieren. Die Arbeitsteilung zwischen Produzenten, Zulieferern und Dienstleistern sowie die zugrundeliegenden Geschäftsmodelle unterliegen einem radikalen Wandel. Dabei müssen die Veränderungen vor allem als Potenzial für neue Geschäftsmodelle genutzt werden. An dieser Stelle setzt das Forschungsvorhaben 'Add2Log' an.
Viele Unternehmen im industriellen Service können keine zuverlässige Aussage darüber treffen, wie gut ihr Leistungserbringungsprozess tatsächlich ist und wie mögliche Verbesserungen zur effizienten Befriedigung der Kundenbedürfnisse aussehen können. Zum einen fehlen hierzu oft geeignete Kennzahlen, die eine Messung der Service-Performance ermöglichen. Zum anderen ist meist nicht bekannt, welche Stellhebel zu betätigen sind, um die Performance gemäß den gesteckten Zielen zu steigern. In diesem fünften Teil der Beitragsreihe zum Aachener Lean-Services-Zyklus wird beschrieben, wie Kennzahlen zur Performance-Messung zur Erreichung des Ziels "Perfektion anstreben" beitragen.
Anfang 2013 haben die GreenGate AG und das FIR an der RWTH Aachen ein Betriebsführungssystem für den Offshore-Windpark Meerwind Süd|Ost (Nordsee) der WindMW GmbH implementiert. Bei der gemeinsamen Systemeinführung zeigt sich schnell, dass einige organisatorische Herausforderungen in der Instandhaltung von Offshore-Windparks IT-seitig noch ungelöst sind.
Bisherige Initiativen zu Elektromobilität haben eine stark technologisch orientierte Ausrichtung. Dies führt zu einer zunehmenden Ausgereiftheit der technischen Basis, allerdings darf dabei die Betrachtung der Nutzer, welche die Technologien am Ende annehmen und übernehmen, nicht aus dem Blick verloren werden. Die Herausforderung besteht nicht nur im Umstieg der Autofahrer von einer etablierten (Verbrennungsmotor) zu einer neuen Technologie (Elektroantrieb), sondern auch in der Umgestaltung ganzer Wertschöpfungsnetze, im Bedarf neuer informationstechnischer Infrastrukturen sowie in der Umsetzung neuer Geschäfts- und Betreibermodelle, die sich an den unterschiedlichen Bedarfen, Kauf- bzw. Nutzungspräferenzen und Zahlungsbereitschaften der Marktteilnehmer orientieren. Zudem entwickelt sich nicht nur die Technologie weiter, auch die Gesellschaft wandelt sich stetig (z. B. „nutzen statt besitzen“).
Eine wichtige Fragestellung besteht darin, wie eine starke Diffusion neuer Technologien für Elektromobilität in sich wandelnde Märkte gezielt gefördert werden kann. Insbesondere Dienstleistungen können hierbei eine entscheidende Brückenfunktion übernehmen, indem sie neue, passgenaue Angebote rund um solche Technologien bereitstellen und somit deren Attraktivität für Nutzer erhöhen. Gemäß des aus dem Marketing bekannten AIDA-Prinzips haben Dienstleistungen dabei nicht nur die Aufgabe, die Bekanntheit der Elektromobilität zu steigern („Attention“) und Interesse zu wecken („Interest“), sondern auch Begeisterung in der Breite zu erzeugen, die letztendlich zum Wunsch („Desire“) nach Elektrofahrzeugen führt – bis hin zur Nutzung oder zum Kauf eines solchen („Action“). Dienstleistungen leisten somit einen wirkungsvollen Beitrag, die Akzeptanz und Verbreitung der Elektromobilität zu unterstützen. Möglichkeiten für Dienstleistungen in diesem Kontext sind vielfältig und decken nicht nur innovative Nutzungsmodelle (z. B. On-demand-Nutzung statt Anschaffung), technologiebegleitende Services (z. B. Wartung und Reparatur von Elektrofahrzeugen) und Infrastrukturdienstleistungen (z. B. Lademöglichkeiten und deren Abrechnung) ab, sondern auch die Einbindung der Technologie in bestehende Value-added Services (z. B. intermodale Navigation durch Einbindung in bestehende Mobilitätsstrukturen wie etwa den ÖPNV) sowie die Synchronisierung mit Fragen der Aus- und Weiterbildung.
Mit dieser DIN SPEC wird dargestellt, wie sich Ideen für Elektromobilität in marktfähige Dienstleistungen umsetzen lassen. Die Schwerpunkte der DIN SPEC liegen dabei auf der Beschreibung der erforderlichen Aufgaben, der Gestaltung von Entwicklungsprozessen sowie den erforderlichen Rollen und Verantwortlichkeiten.
Industrielle Dienstleister und produzierende Unternehmen, die Dienstleistungen anbieten, stehen vor vielfältigen Herausforderungen, um langfristig erfolgreich zu sein. Zur Erreichung von unternehmensinternen Zielen wird eine Expansion in bisher unerschlossene Märkte in Betracht gezogen. Häufig fehlt aber, vor allem kleinen und mittleren Unternehmen (KMU), das notwendige Wissen, welche Strategie zur Expansion und Skalierung des Dienstleistungsangebots am geeignetsten ist. Das Forschungsprojekt 'SkaDL – Skalierung von industriellen Dienstleistungen' verfolgt daher das Ziel, konkrete Handlungsempfehlungen zur Skalierung bereitzustellen.
Das Servicegeschäft ist für viele Anbieter von großer Relevanz: Je nach Industrie werden 30 – 60 Prozent des Gesamtumsatzes durch Services generiert. Vor allem hohe Margen und verlässliche Umsätze, auch in Krisenzeiten, machen ein umfassendes Serviceportfolio attraktiv. Insbesondere in mehrstufigen Vertriebsmodellen, gerade von digitalen Leistungen, in denen die Unternehmen im stetigen Austausch von Ressourcen stehen, ist jeder Akteur von grundlegender Bedeutung für den erfolgreichen Vertrieb. Langfristig erfolgreiche Services generieren nicht nur einen Mehrwert für den Kunden, sondern stärken auch die Zusammenarbeit in einem Netzwerk. Denn starke Partnerschaften innerhalb eines Ökosystems lassen sowohl Anbieter als auch Partner, welche beispielsweise Händler, Distributoren oder Dienstleister sein können, und Kunden profitieren.
Die produzierende Industrie unterliegt einem ständigen Wandel. Wettbewerbsdruck und sich ändernde Kundenbedürfnisse veranlassen immer mehr Unternehmen dazu, digitale Geschäftsmodelle anzubieten. Im Rahmen des Forschungsprojekts ‚SMART‘ (Smart Service Maturity Assessment and Readiness Index for Transferring Companies to successful Smart Service Providers) arbeitete das FIR an der RWTH Aachen zusammen mit einem Konsortium, das in der Vergangenheit bereits den bekannten „Industrie 4.0 Maturity 4.0 Index“ unter dem Dach der acatech entwickelt hat. Es sollte ein webbasiertes Tool entstanden, das es Unternehmen ermöglicht, ihren aktuellen Stand bezüglich Smart Services zu allokieren und Handlungsempfehlungen für die Weiterentwicklung zu erhalten. Ein von Expert:innen in der Praxis validierter Frage-Antwort-Katalog ermöglicht Unternehmen verschiedenster Branchen eine Standortbestimmung und gibt Orientierungshilfen bei der Transformation in Richtung Smart Services. Ziel des Projekts ‚SMART‘ war es, produzierenden Unternehmen das bislang nicht genutzte Potenzial von Smart Services aufzuzeigen und eine Plattform für den Transformationsprozess zu bieten. Um diese Aufgabe zu erfüllen und den Projekterfolg zu gewährleisten, kooperierte das FIR mit vier Forschungspartnern, die Expertise in einem jeweiligen Teilgebiet von Smart Services mitbringen.
„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.
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.
Digitale Services und Geschäftsmodelle rücken zunehmend in den Fokus vieler Unternehmen, um die komplexer werdenden Bedürfnisse von Kunden zu befriedigen. Dieses Phänomen lässt sich in allen Branchen beobachten und spielt auch für die Zukunft der Automobilbranche eine wesentliche Rolle. Doch viele Unternehmen dieser Branche wissen nicht, welche digitalen Services und Geschäftsmodelle es gibt und wie sie diese in ihr bestehendes Geschäftsmodell integrieren sollen. Vor allem deutsche Automobilkonzerne sowie deren Zulieferer setzen noch nicht in einem ausreichenden Maß auf digitale Geschäftsmodelle, um zukünftig am Markt bestehen zu können1. Das Forschungsprojekt ‚DiSerHub‘ soll diesem Problem entgegenwirken, indem Know-how und Best Practices zu digitalen Geschäftsmodellen auf einem zentralen Transformationshub gesammelt und über verschiedene Distributionskanäle an Akteur:innen der Automobilbranche verteilt werden. Dabei wird der Schwerpunkt darauf gelegt, Geschäftsmodelle entlang des gesamten Produktlebenszyklus eines Automobils abzubilden. Es stehen die vier Dimensionen Produktion, Vertrieb, Nutzung und Verwertung im Vordergrund.
Stets praxisnah ausgerichtet, hat die Fachgruppe Smart Maintenance am FIR zwei Formate etabliert: Gemeint sind der Branchenindikator Instandhaltung und der gleichnamige Arbeitskreis. Beide dienen als Grundlage für den Transfer aus der anwendungsnahen Forschung im Bereich Smart Maintenance, liefern Impulse für Industriepartner:innen und bieten den Raum für eine Diskussion unter Praktiker:innen.
Diese Formate dienen gleichzeitig als Ideen- und Austauschplattform.
Die Branche der Betonsteinproduktion ist traditionell geprägt, aber auch hier sind die Trends rund um Digitalisierung und digitale Transformation zu spüren.
Daher lohnt die frühzeitige und proaktive Auseinandersetzung mit dem
Thema ‚Digitale Produkte‘ und deren Geschäftsmodellgestaltung, wie es die TOPWERK GROUP vormacht. Das gemeinsame Projekt zur Entwicklung eines Geschäftsmodells für digitale Produkte zeigt, wie wichtig es ist, die Kundensicht einzunehmen und Kundenbedürfnisse zu fokussieren. Darauf basierend gilt es, das Leistungsangebot zu entwickeln. Dabei muss auch die Situation der Marktbegleiter berücksichtigt werden, um die eigene Situation im Ökosystem zu evaluieren.
Kern des Projekts war die Gestaltung des digitalen Leistungsportfolios inklusive der Quantifizierung des Mehrwerts, um im Sinne des wertbasierten Pricings Preise zu bilden. Abschließend entstand eine detaillierte Roadmap, die der TOPWERK GROUP konkrete Maßnahmen und Meilensteine auf dem Weg aufzeigt.
Heterogene Maschinenparks, über Jahrzehnte gewachsene Anlagenstrukturen und fehlende Dokumentation im Bereich der Systemkomponenten, Bauteile und Ersatzteilteillisten erschweren es der Instandhaltung (IH), ihre anfallenden Maßnahmen präzise zu planen, mit benötigten Informationen zu unterstützen und somit effizient durchführen zu können. Die systematische Erfassung, Verwaltung und Nutzung administrativer Auftragsdaten kombiniert mit technischen Zeichnungen, Materialeigenschaften und Maschinendaten ermöglichen die gezielte Unterstützung von Instandhaltungsprozessen von der Initiierung bis hin zum Abschluss des Auftrags. Verschiedene Softwarelösungen stellen diesbezüglich die IT-technischen Funktionalitäten in verschiedenen Ausprägungen zur Verfügung. Aufgrund steigender organisatorischer Anforderungen, Effizienzbemühungen und technischer Möglichkeiten in den letzten 25 Jahren haben sich die unterstützenden IT-Lösungen stetig weiterentwickelt und sind zu Produkten geworden, welche explizit zur Unterstützung instandhaltungsspezifischer Aufgaben genutzt werden.
Industrie 4.0 is said to have major positive effects on productivity in manufacturing companies. However, these effects are not visible yet. One reason for this is the lack of understanding of maintenance services as a crucial value contributing partner in production processes, although scientific literature already highlighted the importance of indirect maintenance costs. In order to retrieve the unused potential of maintenance services, a digital shadow in form of a sufficiently precise digital representation is required, providing a data model for the value of maintenance actions so that asset and maintenance strategies can be optimized later on. Using case study research for process manufacturers, the first research contribution of this paper consists of 21 value contributing elements being identified. The second contribution is a reference processes model, showing seven major process steps as well as the required intra-organization interaction on an information technology system level. Therefore, it provides the base for the missing data model shaping the targeted digital shadow of maintenance services’ value contribution. [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-57993-7_69]
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]
Reliability-centered maintenance for production assets is a well-established concept for the most effective and efficient disposition of maintenance resources. Unfortunately, the approach takes a lot of effort and relies heavily on the knowledge of individuals. Reliability data in Computerized Maintenance Management System (CMMS) is scarce and almost never used well. An automated risk assessment system would have the potential to contribute to the dissemination and effective use of risk information and analysis. The individuality of production setting, however, prevents current systems from being practically relevant for most industries. The presented approach combines ontologies to store and link knowledge, an information logistics model displaying the various information streams, and the Internet of production to take the different user systems and infrastructure layers into account. The provided model of a reference digital shadow for risk information and a detailed information logistics model will help software companies to improve reliability software, standardize and enable assets owners to establish a customized digital shadow for their production networks. [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-57993-7_2]
Since data becomes more and more important in industrial context, the question arises on how data-driven added value can be measured consistently and comprehensively by manufacturing companies. Currently, attempts on data valuation are primarily taking place on internal company level and qualitative scale. This leads to inconclusive results and unused opportunities in data monetization. Existing approaches in theory to determine quantitative data value are seldom used and less sophisticated. Although quantitative valuation frameworks could enable entities to transfer data valuation from an internal to an external level to take account of progress in digital transformation into external reporting. This paper contributes to data value assessment by presenting a four-part valuation framework that specifies how to transfer internal, qualitative to external, quantitative data valuation. The proposed framework builds on insights derived from practice-oriented action research. The framework is finally tested with a machine tool manufacturer using a single case study approach. Placing value on data will contribute to management’s capability to manage data as well as to realize data-driven benefits and revenue. [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-85902-2_19]
Der technische Fortschritt hat einen starken Einfluss auf Unternehmen. Dieser äußert sich beispielsweise in einer wachsenden Technisierung der Fertigung sowie einer deutlich gestiegenen Automatisierung der Produktionsprozesse. Längst haben Unternehmen erkannt, dass die Instandhaltung ihrer technischen Anlagen direkte Auswirkungen auf ihre Wettbewerbsfähigkeit hat und zudem einen hohen Beitrag zum Unternehmensergebnis leistet. Deshalb wird von Instandhaltungsabteilungen heutzutage ein ganzheitliches Anlagenmanagement gefordert.
Dennoch erschweren der Instandhaltung heterogene Maschinenparks, über Jahrzehnte gewachsene Anlagenstrukturen und fehlende Dokumentation im Bereich der Systemkomponenten, Bauteile und Ersatzteillisten, ihre anfallenden Maßnahmen präzise zu planen, mit benötigten Informationen zu unterstützen und somit effizient durchführen zu können. Dabei können die Maßnahmen innerhalb der Instandhaltung grundsätzlich in vier Grundmaßnahmen unterteilt werden: Wartung, Inspektion, Instandsetzung und Verbesserung. [...] [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-53135-8_13]