Dienstleistungsmanagement
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Smart Maintenance
(2018)
Für die industrielle Produktion haben sich im Verlauf der letzten Jahrzehnte einige Tendenzen ausgebildet, die umfangreiche Veränderungen hervorrufen werden. Die momentane Entwicklung ist vor allem durch die zunehmende Dynamik der Produktlebenszyklen und die Durchdringung industrieller Wertschöpfung mit neuen Technologien geprägt. Hierfür ist die hoch flexible, verfügbare und zuverlässige Produktion zwingende Voraussetzung. Zur Bewältigung dieser Herausforderungen der Industrie 4.0 steht die Smart Factory im Mittelpunkt. Intelligente digital anschlussfähige Maschinen und Produkte sind miteinander vernetzt und können aktiv kommunizieren. Dadurch werden Anlagen technisch immer komplexer und neue Kommunikationssysteme immer umfangreicher. [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-53135-8_24]
Process Characteristics and Process Performance Indicators for Analysis of Process Standardization
(2018)
Industrial service companies deliver technically complex services (inspection, maintenance, repair, improvement, installation) for an enormous variety of technical assets in the chemical, steel, food and pharmaceutical industry. This variety of assets leads to a corresponding variety of service processes. To ensure competitiveness, the management of industrial service companies aims to increase the service process efficiency, especially through service process standardization. However, decision-makers struggle to make knowledge-based decisions on service process standardization because ex-ante the cost-benefit ratios of process standardization are unknown. The missing understanding of cost-benefit ratios of process standardization is caused by a missing understanding, which interdependencies exist between process characteristics and process performance indicators. Thus, the objective of this paper is to determine suitable characteristics and performance indicators to measure the way service provision processes are executed in the industrial service sector. The results represent the basis for executing an empirical questionnaire study focusing on the execution of service provision processes and identifying the cause-effect relations of process standardization.
This chapter addresses the market launch and sales of smart services. It opens with an introduction of the new challenges that the market launch of smart services creates for companies. Then follows the discussion of a four-phase approach to the market launch of smart services. Subsequently, successful practices are presented for this approach along eight design fields of the market launch. [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-58182-4_8]
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-Plattformen
(2019)
Smart-Service-Plattformen können einen Lösungsbaustein darstellen, um die steigende Weltbevölkerung ressourcenschonend zu ernähren. Durch die Aggregation von Daten und kontextsensitive datenbasierte Dienstleistungen können Landwirte präzise während der gesamten landwirtschaftlichen Produktion unterstützt werden, um bei gleichbleibender Versorgungsfläche den steigenden Nahrungsmittelbedarf zu decken. Die Entwicklung und der erfolgreiche Betrieb einer Smart-Service-Plattform stellen viele Unternehmen, nicht nur in der Landwirtschaft, jedoch vor große Herausforderungen, da sich die Geschäftsmodelle und -logiken einer Plattform grundlegend von herkömmlichen Produkten unterscheiden. Um Unternehmen praxisnahe Gestaltungsempfehlungen für den Erfolg einer Smart-Service-Plattforum zu geben, wurden für diesen Beitrag insgesamt 25 bereits bestehende Plattformen aus den Bereichen Smart Farming und Smart Production sowie branchenübergreifende Plattformen mittels einer Case-Study-Research hinsichtlich ihres Geschäftsmodells und ihrer jeweiligen Erfolgskriterien untersucht. Basierend auf den Ergebnissen der unterschiedlichen Case-Studys werden insgesamt neun Gestaltungsempfehlungen für den erfolgreichen Betrieb einer Smart-Service-Plattform vorgestellt, die jeweils auf die Besonderheiten der Branche eingehen und so ein umfassendes Bild für den Erfolg einer Smart-Service-Plattform geben. [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-59517-6_29]
Als größter Berufsverband für Beschäftigte im Kundendienst und im After-Sales-Service innerhalb der DACH-Region verbindet der Service-Verband KVD unterschiedliche Akteure im Thema Service, so zum Beispiel aus Wissenschaft und Wirtschaft. Dabei gelingt es dem KVD nicht nur, seine Mitglieder untereinander zu vernetzen, sondern ihnen stets brandaktuelle Inhalte anzubieten. Die enge Kooperation mit Forschungseinrichtungen ermöglicht es dem KVD, seinen Mitgliedern immer wieder, neue Themen und nützliche Werkzeuge für die praktische Anwendung zur Verfügung zu stellen. Schwerpunktmäßig setzt der Verband sich in den letzten Jahren forschungsseitig mit Themen im Bereich einer modernen Serviceorganisation sowie der Digitalisierung von After-Sales-Services auseinander. Im Forschungskalender stellen wir regelmäßig aktuelle Projekte mit KVD-Beteiligung vor und sagen, wie KVD-Mitglieder mitmachen und profitieren können. In dieser Ausgabe geht es um das Verbundprojekt „SolutiKo".
"Voll an die Wand gefahren"
(2023)
Nahezu alle Ressourcen sind derzeit knapp und stellen Unternehmen und Organisationen vor große Herausforderungen. Die Automobilbranche bildet hier keine Ausnahme, ist sie doch mit Problemen wie Fachkräftemangel, Energiekrise, begrenzter Verfügbarkeit von Teilen und den Auswirkungen des Klimawandels konfrontiert. Herkömmliche Lösungsansätze reichen nicht mehr aus, um diesen Herausforderungen effektiv entgegenzutreten. Stattdessen bedarf es eines neuen Denkens innerhalb der Unternehmen.
Um Transparenz über die Luftqualität im gesamten Stadtgebiet zu schaffen, fehlte ein engmaschiges Netz an Luftqualitätssensoren, welches lokale Problemzonen in Abhängigkeit der Tageszeit identifiziert. Im Rahmen des 'AirQuality'-Projekts führten der FIR e.V. an der RWTH Aachen und der kanadische Telematikanbieter Geotab GmbH einen Proof of Concept zur Entwicklung einer Methode durch, welche die Erhebung von Luftqualitätsdaten in bisher nicht vorhandener Granularität ermöglicht: Fahrzeugflotten, die innerhalb eines Stadtgebiets unterwegs sind – wie beispielsweise Fahrzeuge des Öffentlichen Personen Nahverkehrs (ÖPNV) – wurden mit Sensorik zur Erfassung der Luftqualität ausgestattet. Die so gesammelten Daten wurden analysiert und in einer über die Stadtkarte gelegten „Heatmap“ visualisiert. Mit dieser Luftqualitätskarte konnte die Luftqualität straßen- und uhrzeitgenau angezeigt werden. Durch die Ergebnisse des 'AirQuality'-Projekts ist es möglich, Orte mit erhöhter Feinstaubbelastung zu identifizieren und Maßnahmen zur Reduktion von Emissionen objektiv zu bewerten. Darüber hinaus bietet die feingranulare Datenerfassung eine Grundlage für verschiedene innovative Lösungen. Hierzu zählen beispielsweise auf aktuellen Luftqualitätswerten basierende Intelligente Lichtsignalanlagen oder optimierte Routenführungen für Bürger.
Unternehmen, die ihre Prozesse durch maschinelles Lernen unterstützen wollen und hierfür auf externe Dienstleister und Produkte zurückgreifen müssen, fehlen die qualifizierten Anhaltspunkte für die Auswahl eines Machine-Learning-Anbieters.
Aus dieser Motivation heraus ist die vorliegende Marktstudie Industrial Machine Learning entstanden. Sie bietet Unternehmen die Grundlage, eine fundierte Entscheidung für oder gegen den Einsatz von Machine Learning im Unternehmen zu
treffen.
Die Darstellung von realen Usecases in der vorliegenden Marktstudie veranschaulicht die konkrete Anwendbarkeit. Insbesondere damit leistet die Studie ihren Beitrag, das Thema Maschine Learning verständlich und anschaulich darzustellen.
Die Marktstudie bietet einen umfassenden Überblick über unterschiedliche Arten von Anbietern und Lösungsmöglichkeiten.
Ein Anspruch auf Vollständigkeit wird dabei nicht erhoben und wäre für die Zielsetzung nicht angebracht.
Ziel des Beitrags ist es, aufzuzeigen, wie produzierende Unternehmen entlang der Customer-Journey systematisch kundenbezogene Daten erheben können. Nach einer Einleitung zur Motivation der Themenstellung, einer Begriffserläuterung und einer Vorstellung des Studiendesigns wird ein Referenzprozessmodell der Kundeninteraktionen produzierender Unternehmen gestaltet, darauf aufbauend ein Datenmodell des digitalen Schattens der Kundeninteraktionen abgeleitet und zuletzt ein Vorgehensmodell zur Implementierung des digitalen Schattens der Kundeninteraktionen präsentiert.
SubscriptionCanvas – Konzeptionierung von subskriptionsmodellbasierten Leistungsversprechen in KMU
(2023)
Im Rahmen des Forschungsprojekts ‚SubscriptionCanvas‘ wurde ein grundlegendes Tool für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) des Maschinen- und Anlagenbaus erarbeitet, um die Entwicklung innovativer Subcription-Geschäftsmodelle zu vereinfachen. Der umfangreiche Ordnungsrahmen ermöglicht eine logische und zugleich systematische Herangehensweise für eine komplexe Thematik – die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle.
Die digitale Vernetzung ist von großer Bedeutung für das Servicegeschäft im Maschinen- und Anlagenbau. Durch neue Möglichkeiten der wirtschaftlichen Datenerfassung, -speicherung und –verarbeitung können auf die Kundenbedürfnisse ausgerichtete Smart Services entwickelt werden. Diese Smart Services stellen die höchste Form datenbasierter Geschäftsmodelle dar. Unternehmen müssen diese Potenziale erkennen und relevante Handlungsfelder im Unternehmen weiterentwickeln, um erfolgreich in der Smart-Service-Welt zu agieren.
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.
Smart Service Engineering
(2019)
In our digitalized economy, many traditional service engineering models lack flexibility, efficiency and adaptability. As today’s market differs significantly from the market of the late 20th century, service engineering models must meet different requirements today than they had to meet in the past. The present paper starts off by providing an overview of the requirements that modern service engineering models need to fulfill in order to succeed in today’s economic environment. Afterwards, three promising models that meet several of these requirements will be introduced.
Many industrial companies face their digital transformation. In addition to an existing portfolio of products and services, new digital services are being developed to offer a portfolio of smart product service systems (Smart PSS). While the development of new digital services is rarely a problem for the companies, the organization of sales and distribution of Smart PSS in particular is a key issue. The sales of Smart PSS differs considerably from the sales of only products or services and must therefore be designed differently in order to meet customer requirements and successfully commercialize the developed Smart PSS. This paper therefore describes how the sales organization of Smart PSS should be designed successfully in various forms. The network thinking methodology is used in combination with a case study research approach to describe the connection between the offered portfolio, the customer requirements and the different elements of a sales organization. Furthermore, four different types of a sales organization for Smart PSS are described. This paper gives a recommendation for companies on a design of their sales organizations on which practical implications may be developed.
Pricing for Smart-Product-Service-Systems in Subscription Business Models for Production Industries
(2021)
In the production industry, subscription business models have the potential to create long-term relationships where a supplier provides a continuous value-oriented service to a customer based on digitalisation. Monetising this increase in value through pricing represents a central challenge for suppliers in subscription business. Unlike the current dominant transactional business, the focus of pricing is on the value-in-use of the customer (e.g. on the increase in output for the customer). In this regard, there is so far no pricing approach for practice that allows the linking of the performance data of the customer with the periodically charged price. However, in subscription businesses, such an approach is required to create win-win situations for the customer and supplier through continuous performance improvement. Therefore, this paper develops a novel process model for pricing of smart-product-service-systems in subscription business for production industries. This process can serve as basis for suppliers of subscriptions in the production industry to align pricing with the created value-in-use. In the long term, this allows companies to systematically develop their pricing to monetise the potential of digitalisation.
Electricity generated by wind turbines (WT) is a pillar of the transition to renewable energy [1]. In order to economically utilize WTs, operating and maintenance costs, which account for 25% of total electricity generation costs in onshore WTs, are a focus of cost reduction activities [2]. A prescriptive maintenance approach can support in achieving this goal. Prescriptive maintenance is a maintenance approach, where asset condition data is collected and analyzed to recommend specific actions to prevent breakdowns and reduce downtimes. However, the processing and analysis of data is quite complex. Especially unstructured data (such as comments of service technicians in free text fields) is often left unused, as companies, mostly SMEs lack the capacity to carry out these analyses. In this work we propose an approach to utilize the information from service reports, maintenance reports as well as status records from SCADA systems for the development of a prescriptive maintenance approach to onshore WTs. To achieve this, an ontology was utilized in this approach to codify implicit knowledge of service technicians and aid in making unstructured data usable for further analysis. The ontology was used to link historical service and maintenance reports with status codes, thus enabling automated analysis. In interviews with WT topic experts and through further research, damage mechanisms and corresponding maintenance measures were identified and a measure catalogue was developed to support service and maintenance activities. The recognition of the root cause of problems allows for a prescriptive maintenance approach that recommends targeted actions to reduce downtimes and optimize maintenance activities, it also allows to effectively control the outcome of maintenance activities and optimize their execution.
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.