Dienstleistungsmanagement
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Institute
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- Dienstleistungsmanagement (509)
- FIR e. V. an der RWTH Aachen (509)
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- Produktionsmanagement (20)
Digitale Technologien gewinnen für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) des Maschinenbaus zunehmend an Bedeutung, da durch deren Einsatz bestehende Ressourcenengpässe minimiert und ungenutzte Potenziale aufgedeckt werden können. Besonders relevant ist der Einsatz digitaler Technologien zum Ausbau von After-Sales-Dienstleistungen, da bedingt durch sinkende Margen im Neumaschinengeschäft Dienstleistungen zunehmend zum entscheidenden Faktor zur Realisierung von Umsatzpotenzialen werden. Trotz der wachsenden Bedeutung von After-Sales-Dienstleistungen im Maschinenbau sind insbesondere KMU oftmals nicht in der Lage, ihr Kerngeschäft durch Dienstleistungen auszubauen. Grund hierfür sind vorrangig mangelnde Ressourcen wie beispielsweise Personalengpässe, begrenzte finanzielle Möglichkeiten sowie fehlendes Know-how. Damit Unternehmen des Maschinenbaus, die zum größten Teil KMU darstellen, die Potenziale im Dienstleistungsgeschäft voll ausschöpfen und somit ihre Wettbewerbsfähigkeit langfristig sichern können, bedarf es KMU-gerechter Methoden und Lösungen zur Auswahl sowie Bewertung und Implementierung digitaler Technologien. Das Forschungsprojekt ScaleUp liefert als Kernergebnis einen dreimoduligen Softwaredemonstrator, der es KMU ermöglicht, digitale Technologien für die Digitalisierung ihrer After-Sales-Dienstleistungsprozesse zu identifizieren (1. Modul) und im Hinblick auf Kosten und Nutzen (2. Modul) sowie des zur Nutzung notwendigen Kompetenzprofils der Mitarbeiter (3. Modul) zu bewerten. Im Rahmen des ersten Moduls findet eine Bewertung von Schwachstellen im Leistungserbringungs- bzw. Kommunikationsprozess statt. Anhand der Bewertung können schwachstellenspezifisch digitale Technologien ausgewählt und mittels dreier Bewertungskriterien miteinander verglichen werden. Zusätzlich werden weiterführende Informationen zu Stärken/Schwächen sowie Anbietern dieser Technologien bereitgestellt. Für das zweite Modul liefert der Demonstrator ein Modell, dass es ermöglicht, digitale Technologien aus Kosten- und Nutzensicht zu bewerten. Zur vereinfachten Anwendung werden sowohl eine schriftliche als auch eine visuelle Anleitung zu Verfügung gestellt. In letzter Instanz können im dritten Modul aktuelle Mitarbeiterkompetenzen ermittelt und Soll-Profile für die erfolgreiche Nutzung der ausgewählten digitalen Technologien gegenübergestellt werden. Mittels eines bereitgestellten Entwicklungsplans können diese Lücken zielgerichtet geschlossen werden. ScaleUp gibt somit KMU einen Leitfaden an die Hand, den diese nutzen können, um ihre eigenen After-Sales-Prozesse effizienter zu gestalten und somit ihren Ressourceneinsatz zu optimieren und ihre Wettbewerbssituation langfristig zu verbessern.
Industrial Smart Services: Types of Smart Service Business Models in the Digitalized Agriculture
(2019)
Due to lack of experience of companies with digital business models, agricultural machinery manufacturers and agricultural service companies are facing a positioning problem in their ecosystem. Smart services are getting more important for these companies and they have issues to define a matching business model for their newly developed smart services. The lack of a framework for smart service business models makes it even harder for companies to successfully develop new services. This paper contributes to a better understanding of business models for smart services and establishes a common morphological framework to define different types of business models for smart services. Six types of business models of industrial smart services were identified during the research based, which was based on a literature review and interviews with leading experts in the field of smart services. The validation of the developed types and its practical application was carried out as part of the German research project Smart-Farming-World and its four developed use cases. This paper gives a detailed description of the application of the framework on the use case nPotato.
Unternehmen und ihre Instandhaltungsorganisationen wissen im Rahmen von Industrie 4.0 oftmals nicht, welche Aktivitäten ihre Instandhaltungsorganisation zielbringend und nachhaltig verbessern. Ein Grund dafür ist, dass oft schon keine klare Kenntnis darüber herrscht, wie die aktuelle Instandhaltungsorganisation über verschiedene Ebenen und Bereiche hinweg aufgestellt ist. Hier setzt der Reifegrad-Instandhaltungs-Check der GreenGate AG bzw. der IH-Check des FIR an der RWTH Aachen an. Beide verwandte Methoden ermöglichen eine schnelle und effektive Bewertung der Reife einer Instandhaltungsorganistion anhand von fünf Reifegradstufen. Gemeinsam mit Partnern werden in Workshops der aktuelle Reifegrad dem gewünschten Soll-Reifegrad gegenübergestellt. Das sich dadurch ergebende Gap wird mittels einer Roadmap adressiert, sodass die betroffenen Unternehmen sich schrittweise und zielgerichtet weiterentwickeln können. Hierfür wurden im Rahmen des gemeinsamen Vortrags nicht nur die Vorgehensweise dargelegt, sondern auch die Notwendigkeit sowie einige Praxisbeispiele demonstriert.
Die Projekte „ServiceAnalytics" und „Analytics for Innovation" unterstützen insbesondere KMU bei der aufwandsarmen und praxisnahen Umsetzung von Business-Analytics im Service, um zum einen die Serviceprofitabilität zu erhöhen und zum anderen die Entwicklung innovativer After-Sales-Services voranzutreiben. Durch die beiden diametralen Zielsetzungen (Profitabilität steigern und Innovationen stimulieren) ergänzen sich die Projekte ideal, um aufzuzeigen, welche Mehrwerte durch den Einsatz von Business-Analytics im Service geschaffen werden.
Die Preisfindung bei Verfügbarkeitsgarantien ist aus zwei Gründen ein wesentliches Problem für KMU: Erstens ist die Feststellung des Kundennutzens, der durch eine Verfügbarkeitsgarantie entsteht, mit Herausforderungen verbunden. Der Kundennutzen beschreibt den vom Kunden wahrgenommenen Wert einer Leistung. Aus dem Kundennutzen lässt sich die Zahlungsbereitschaft des Kunden ableiten, die die Preisobergrenze darstellt. Zweitens ist die Kostenermittlung u. a. durch den langen Bereitstellungszeitraum, die einzubindenden industriellen Dienstleistungen, den Übergang des Ausfallrisikos auf den Anbieter sowie der erforderlichen Berücksichtigung der gesamten anbieterseitigen Kosten (z. B. Pönalen, Leerkosten und Infrastrukturkosten) mit großen Problemen verbunden. Die Kosten stellen die Preisuntergrenze dar. Zur Gewährleistung einer ergebnisoptimierenden Preisfindung für Verfügbarkeitsgarantien im Maschinen- und Anlagenbau wird die Preisobergrenze auf Basis von Kundengruppen durch die Ermittlung des Kundennutzens sowie die daraus abzuleitende Zahlungsbereitschaft festgelegt. Die Preisuntergrenze wird durch Simulation der Kosten ermittelt. Unter Berücksichtigung der Preisgrenzen wird anschließend der ergebnisoptimale Preis für Verfügbarkeitsgarantien gesetzt.
Potenziale ingenieurwissenschaftlicher Methoden für die Entwicklung integrierter Kundenlösungen
(2008)
Produzierende Unternehmen haben vielzählige Interaktionen mit ihren Kunden entlang der Customer-Journey. Der digitale Schatten der Kundeninteraktionen zeigt dabei entlang eines Referenzprozesses auf, welche Daten an welcher Stelle erhoben werden können und wie diese Daten logisch miteinander zu verknüpfen sind, um ein hinreichend genaues datenbasiertes Abbild ihrer Kunden zu erhalten. Damit können Bedürfnisse der Kunden analysiert und das Leistungsangebot optimiert werden.
Daten sind das neue Öl. Aber wie werden die Potenziale der Daten in Industrie 4.0 genutzt? In der neuen Expertise des Forschungsbeirats Industrie 4.0 untersuchten der FIR an der RWTH Aachen und das Industry 4.0 Maturity Center den Aufbau, die Nutzung und die Monetarisierung der industriellen Datenbasis. Mithilfe einer Umfrage sowie Experteninterviews ermittelte das Projektteam den aktuellen Stand und die Herausforderungen deutscher Unternehmen hinsichtlich der Nutzung und der wirtschaftlichen Verwertung von industriellen Daten. Darauf aufbauend wurden Handlungsoptionen dazu erarbeitet, wie produzierende Unternehmen den Nutzungsgrad ihrer Datenbasis erhöhen sowie Potenziale bei der Monetarisierung ausschöpfen können. Darüber hinaus gibt die Studie Impulse dazu, welchen Beitrag Politik, Wissenschaft und Verbände leisten können.
In order to cope with the challenges of an increased demand for flexibility, quality and availability of production, maintenance measures provide a major competiveness factor for manufacturing companies. Yet, interdependencies between maintenance and production activities as well as differing target systems within the functional units of an enterprise, especially production and maintenance, raise needs for extended coordination efforts. This paper aims to develop an innovative approach for the coordination between maintenance and production activities for industrial production companies. To achieve this, the novel coordination mechanism is used. It helps to achieve maximised operational availability— for a maximised output of the production system at optimal costs. Based on the developed model, the present paper identifies findings regarding the impact of different maintenance strategies on the medium-term economic efficiency of the production system.
Herausforderungen der Preisbildung datenbasierter Geschäftsmodelle in der produzierenden Industrie
(2022)
Inhaltsangabe des Sammelbands:
In diesem Open-Access-Buch stehen die wirtschaftliche Verwertung von Daten und die dazu gehörenden technischen und organisatorischen Prozesse und Strukturen in Unternehmen im Fokus. Es behandelt Themen wie Datenmonetarisierung, Datenverträge, Data Governance, Informationssicherheit, Datenschutz und die Vertrauenswürdigkeit von Daten.
Seit Jahren wird davon gesprochen, dass „Daten das neue Öl“ sind. Expertinnen und Experten sind sich einig: Das Wertschöpfungspotential von Daten ist enorm und das über fast alle Branchen und Geschäftsfelder hinweg. Und dennoch bleibt ein Großteil dieses Potentials ungehoben. Deshalb nimmt dieser Sammelband konkrete Innovationshemmnisse, die bei der Erschließung des wirtschaftlichen Werts von Daten auftreten können, in den Blick. Er bietet praktische Lösungsansätze für diese Hürden an den Schnittstellen von Ökonomie, Recht, Akzeptanz und Technik. Dazu folgen die Autorinnen und Autoren einem interdisziplinären Ansatz und greifen aktuelle Diskussionen aus der Wissenschaft auf, adressieren praxisnahe Herausforderungen und geben branchenunabhängige Handlungsempfehlungen. Den Leserinnen und Lesern soll eine transparente Informationsbasis angeboten werden und damit die Teilnahme an der Datenwirtschaft erleichtert werden.
Dieses Buch richtet sich an Entscheidungsträgerinnen und Entscheidungsträger in Unternehmen sowie an Entwicklerinnen und Entwickler datenbasierter Dienste und Produkte. Der Band ist ebenfalls für Fachkräfte der angewandten Forschung wie auch für interdisziplinär Studierende z.B. der Wirtschaftsinformatik, der technikorientierten Rechtswissenschaft oder der Techniksoziologie relevant.
Artikel zum Start des 3. RWTH-Zertifikatskurses „Industrielles Dienstleistungsmanagement“.
Im April und Mai bietet das Forschungsinstitut für Rationalisierung (FIR) e.V. an der RWTH Aachen gemeinsam mit der RWTH International Academy zum dritten Mal den kompakten Zertifikatskurs „Industrielles Dienstleistungsmanagement“ an. Mehr zum Inhalt dieses Kurses erfahren Sie in diesem Artikel.
In order to achieve a holistic cost management approach, the maintenance and service costs should already be assessed during the development of machines and equipment. The required information in the company, like PLM, process and test data, are commonly not available or vague, especially in early development phases. This paper introduces a feasible method for an early assessment of maintenance and service costs during product development. In doing so, appropriate cost assessment methods are selected, based on the availability and quality of the existing information in the individual development phases. The evaluations of these methods are aggregated in a software tool, so that the respective cost information is displayed with a maximum, minimum and most probable value. The developed software tool was validated in cooperation with a new electric vehicle manufacturer.
Instandhaltungs-Roadmap
(2019)
Die Instandhaltung unterliegt, bedingt durch ein sich permanent veränderndes Umfeld, einem anhaltenden Wandel. Neue, vielversprechende digitale Technologien, wie z. B. Predictive Maintenance oder Data-Analytics, prallen auf gewachsene Organisationsstrukturen und Unternehmenskulturen. Die Transformation zur Smart Maintenance, bei der Wissen datenbasiert und bedarfsgerecht zur Verfügung steht, wird damit zu einer wichtigen Aufgabe, um das volle Potential einer intelligenten Instandhaltungsorganisation ausschöpfen zu können. Die Experten des VDI Fachausschusses Instandhaltung setzen sich im Rahmen ihrer Richtlinienarbeit kontinuierlich mit diesen Entwicklungen auseinander und tauschen Erfahrungen über Aktivitäten zu aktuellen Themenstellungen aus. Anlässlich der fortschreitenden Erfahrungen, die auf diesem Weg gesammelt werden, haben die Experten des VDI-Fachausschusses Instandhaltung die bisherige Instandhaltungsroadmap auf den Prüfstand gestellt. Neben einem neuen Ordnungsrahmen wurden aktuelle Themen hinsichtlich ihrer Implikationen auf die Aufgaben einer Instandhaltungsorganisation ergänzt. Die überarbeitete Instandhaltungsroadmap des VDI-Fachausschusses Instandhaltung dient somit als Orientierungshilfe für Unternehmen auf dem Weg zur Smart Maintenance und wurde bereits im Rahmen des 40. VDI-Forums Instandhaltung am 04.06.2019 in Duisburg dem Fachpublikum vorgestellt.
Zielsetzung des Forschungsvorhabens WertGeiD war es, kleine und mittlere industrielle Dienstleister dabei zu unterstützen, die Wirkung der Gestaltungsprinzipien des Lean Managements auf den Wertbeitrag des Dienstleistungserstellungsprozesses zu verstehen und die nötige Expertise zur erfolgreichen Implementierung der Gestaltungsprinzipien aufzubauen.
Mehr Power für die Windkraft
(2019)
Die Potenziale einer Smart Maintenance sind vielseitig und reichen von der Bereitstellung bzw. Steigerung der Produktivität und Qualität bis hin zur langfristigen Sicherung interner Kompetenzen. Im Zuge dieser Entwicklung versteht sich die Instandhaltungsorganisation zunehmend als Inkubator interner, digitaler Transformationsprozesse und wird so zu einem essenziellen Wertschöpfungspartner innerhalb des Unternehmens. Mit Hilfe der Smart Maintenance Roadmap wird dieser Weg für produzierende Unternehmen aufgezeigt und umgesetzt. Nach der Bestimmung des Zielsystems und der Positionsbestimmung mit Hilfe des adaptierten Industrie 4.0 Maturity Index werden in der Roadmap alle Projekte entlang der dafür notwendigen Fähigkeiten verortet und umgesetzt.
Smart Service Engineering
(2021)
This chapter presents Smart Service Engineering as a development approach for a customer-centric and highly iterative development of smart services. It outlines the development of data-based services in an industrial context, starting with the development of a strategy, followed by the iteration of prototypes, and finally leading to the successful market launch.
Trends und Entwicklungen
(2020)
Der traditionelle After Sales Service inklusive der hohen Margen und Gewinnbeiträge steht einem Wandel gegenüber. Digitale Transformation, Globalisierung oder disruptive Geschäftsmodelle verändern die etablierten Rahmenbedingungen des Geschäftsbereiches zunehmend. Daher sollten sich Unternehmen auf diesen Wandel vorbereiten und Veränderungen in der eigenen Organisation anstoßen. Aus diesem Grund wird in dem letzten Kapitel des vorliegenden Buches auf wichtige Trends im After Sales Service eingegangen. Zu nennen sind hierbei der Ansatz der Servitization (Abschn. 7.1), die Digitale Transformation im After Sales Service (Abschn. 7.2), digitale Geschäftsmodelle (Abschn. 7.3), das Smart Service Engineering (Abschn. 7.4) oder der Einfluss der Elektromobilität auf den automobilen After Sales Service (Abschn. 7.5).
Manufacturing companies (MFRs) are increasingly extending their
portfolios with services and data-driven services (DDS) to differentiate themselves from competitors, tap new revenue potential, and gain competitive advantages through digitization and the subsequently generated data. Nonetheless, DDS fail more often than traditional industrial services and products within the first year on the market. Particularly, companies are failing to sell DDS successfully and efficiently with their existing (multi-level) distribution structures. Surprisingly, there is a lack of scientific research addressing this issue. Since there are currently no holistic models for an end-to-end description of distribution-tasks for DDS in the manufacturing industry, this paper contributes to a task-oriented reference model for mapping interactions in the multi-level distribution management. Therefore, a case study research approach is used, to identify and describe the interactions in the multi-level distribution management of DDS, as well as to develop a regulatory framework for MFRs and their multi-level distribution management. This research uses the established theoretical framework of Service-Dominant-Logic to address the co-creation in multi-level distribution management of DDS. As a result, this paper identifies different interaction variants as well as the need for a new management function with 4 main and 14 basic tasks.