Dienstleistungsmanagement
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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.
Geschäftsmodell-Innovation
(2017)
Der Wirtschaftsstandort Deutschland ist bislang vorrangig auf die Produktion von Gütern ausgerichtet: Kraftwagen und Kraftwagenteile, Maschinen, Datenverarbeitungsgeräte sowie elektronische und optische Erzeugnisse stellten wertmäßig die Hälfte der Gesamtausfuhren des Jahres 2013 dar. Die fortschreitende Globalisierung führt zu einer verstärkten internationalen Wettbewerbsintensität bei sich schneller ändernden Produkten und einem wachsendem Differenzierungsdruck. Industrielle Dienstleistungen stellen vor diesem Hintergrund eine Möglichkeit dar, die technische Leistungsfähigkeit von Produkten zu erweitern und zeitgleich die Abgrenzung und Differenzierung von Wettbewerbern auf internationalen Märkten zu realisieren. Produkte werden durch industrielle Dienstleistungen zu umfassenden und spezifischen Lösungen erweitert, die über die Kerneigenschaften der Produkte hinausgehen und Probleme der Nutzer und Kunden als integriertes System lösen. Sach- und Dienstleistungen werden nach Belz als Leistungssysteme beschrieben, die ausgewählte Kundenprobleme nicht als einzelnes Produkt oder einzelne Dienstleistung, sondern umfassend und wirtschaftlich als Kombination aus Leistungsbestandteilen lösen.
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.
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.
More and more manufacturing companies are starting to transform the transaction-based business model into a customer value-based subscription business to monetize the potential of digitization in times of saturated markets. However, historically evolved, linear acquisition processes, focusing the transactionoriented product sales, prevent this development substantially. Elemental features of the subscription business such as recurring payments, short-term release cycles, data-driven learning, and a focus on customer success are not considered in this approach. Since existing transactional-driven acquisition approaches are not successfully applicable to the subscription business, a systematic approach to an acquisition cycle of the subscription business in the manufacturing industry is presented, aiming at a long-term participative business. Applying a grounded theory approach, a task-oriented model for themanufacturing industry was developed.
The model consisting of five main tasks and 14 basis tasks serves as best practice to support manufacturing companies in adapting or redesigning acquisition activities for their subscription business models.
Wachstum durch Reduzierung?
(2022)
Vom Haushaltsgerät bis zum Anlagenbau – nirgends geben sich Kunden mehr nur mit einem Produkt zufrieden, sondern erwarten Komplettlösungen, die aus Produkt, Services und digitalen Lösungen bestehen. Dieser Wandel wird immer stärker spürbar und betrifft selbstverständlich auch die Automobilbranche. Gleichwohl lässt das mangelnde Angebot an digitalen Lösungspaketen vieler deutscher Automobilunternehmen noch nicht darauf schließen. In den letzten Jahren stellte die Produktfokussierung im Automobilsektor noch kein Problem dar, doch der Druck durch die veränderten Kundenbedürfnisse und die internationale Konkurrenz steigt permanent an. Heimische Automobilkonzerne sind daher zum Handeln gezwungen, um nicht von den Innovationen der Konkurrenz abgehängt zu werden. Eine wesentliche Herausforderung, die hierbei überwunden werden muss: Deutschen Autoherstellern fehlt es an Know-how, um den dargestellten Transformationsprozess zu durchlaufen und in der Folge zu einem Lösungsanbieter zu werden. Dafür sind digitale Tools und neue digitale Geschäftsmodelle ein zentraler Treiber.
In der Forschung werden diese Themen bereits umfangreich untersucht. Da dieses Wissen jedoch verteilt ist, kann es in der Praxis kaum angewendet werden. Um die Lücke zwischen Theorie und Praxis zu schließen, wurde das Forschungsprojekt ‚DiSerHub‘ ins Leben gerufen. Ziel des Projekts ist es, Best Practices für den Automobilitätssektor zu kreieren, die Unternehmen beim Übergang vom Produkt- zum Lösungsanbieter unterstützen, und zu zeigen, wie hierbei digitale Lösungen zielführend eingesetzt werden können. So soll verschiedenen Stakeholdern im digitalen Ökosystem rund um Automobilität das notwendige Wissen zur nachhaltigen Nutzung von Automobilen durch digitale Services und digitale Geschäftsmodelle zur Verfügung gestellt werden.
Der Vertrieb digitaler Produkte und Services stellt für die meisten Anbieter aus der produzierenden Industrie noch eine große Herausforderung dar, sodass die gewünschte Monetarisierung des Digitalgeschäfts hinter den Erwartungen zurückbleibt. Um die weitreichenden Herausforderungen der Vermarktung systematisch anzugehen, hat das Center Smart Services zusammen mit dem FIR das Innovationsprojekt‚ Vertriebsexzellenz für digitale Produkte & Services‘ ins Leben gerufen. Im Rahmen des Innovationsprojekts werden
gemeinsam mit einem branchenübergreifenden Konsortium von Industriepartnern Strategien, Methoden und Erfolgsprinzipien aus über 50 Fallstudien abgeleitet und in einem exklusiven Vertriebsleitfaden aufbereitet. Dieses Vorgehen dient dazu, wertvolle Impulse für die Weiterentwicklung des digitalen Portfolios und Pricings sowie die Vertriebsorganisation, -steuerung und -kommunikation zu gewinnen, um Schritt für Schritt einen deutlich messbaren Erfolg in der Vermarktung digitaler Produkte und Services zu erzielen.
Die Smart Maintenance befähigt die Mitarbeitenden in der Instandhaltung dazu, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, dabei unternehmensinterne und -externe Anspruchsgruppen zu berücksichtigen und so den unternehmerischen und gesellschaftlichen Wertbeitrag der Instandhaltung und des Service zu steigern. In der Fachgruppe Smart Maintenance am FIR entwickeln Expert:innen Modelle, Methoden und Werkzeuge für die umfassende technologische und organisatorische Transformation der Instandhaltung und des Service.
KVD-TrendRadar
(2022)
Mit dem Service TrendRadar bringen wir eine neue Sichtweise in die Diskussion der Dienstleistungswende. Dabei konzentrieren wir uns dieses Jahr auf die Fragen „Welche Faktoren werden diese Entwicklung dominieren und in welche Richtung müssen Unternehmen denken und handeln, um auch in Zukunft erfolgreich aufgestellt zu sein?“
KVD-TrendRadar
(2021)
Mit dem KVD TrendRadar bringen wir eine neue Sichtweise in die Diskussion: Statt mit der Frage „Was haben Service-Unternehmen in der Vergangenheit getan, um heute erfolgreich zu sein?“ die Vergangenheit zu analysieren, blicken wir mit der Frage „Womit müssen sich Service-Unternehmen in den kommenden Jahren befassen, um erfolgreich zu werden oder zu bleiben?“ mit Ihnen zusammen in die Zukunft.
Green Services
(2022)
Erinnern Sie sich noch daran, was Sie am 4. Mai 2022 gemacht haben?
Wahrscheinlich wird der Tag auch für Sie ein unauffälliger Mittwoch gewesen sein. Dieser Tag jedoch markiert für Deutschland den Zeitpunkt, an dem unser ökologischer Fußabdruck die für dieses Jahr in Deutschland zur Verfügung stehende Biokapazität übersteigt. Kurz gesagt: Für das restliche Jahr leben und arbeiten wir im Ressourcendefizit. Die Folgen
zeigen sich bereits heute weltweit und führen dazu, dass Nachhaltigkeit inzwischen ein zentraler Faktor für Politik, Wirtschaft und Bevölkerung geworden ist.
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.
Augmented Reality (AR) bietet ein großes Nutzenpotenzial im Bereich der industriellen Dienstleistungen. Der genaue monetäre und qualitative Nutzen ist jedoch, wie bei IT-Investitionen im Allgemeinen, schwer zu bewerten. Im Rahmen des Forschungsprojekts Datenmanagement for Augmented Reality (DM4AR) wurde aus diesem Grund ein Bewertungsmodell entwickelt, welches den Nutzen von AR im industriellen Service messbar macht.
Augmented reality seems to offer great potential benefits in the field of industrial services. However, the question of the exact benefits, both monetary and qualitative, is difficult to evaluate, as is the case with IT investments in gen-eral. Within the framework of the DM4AR research project, an evaluation model was therefore developed. Based on group discussions and interviews on potential AR use cases, a list of monetary and qualitative benefits was compiled to form the basis for selecting suitable evaluation modules in the existing literature. These include an impact chain analysis in the form of a strategy map, a monetary eval-uation as a calculation of the return on investment, based on the assumptions of the use case as well as existing studies, and a qualitative evaluation in the form of a utility analysis. The outcome is an evaluation model in the form of a multi-perspective approach that considers the impact of AR in the four perspectives of the balanced scorecard (financial, customer, internal business processes, learning and growth). The results of the qualitative and monetary evaluation can be sum-marized in a 2D matrix to support decision-making.
Im Bereich des industriellen Service bietet Augmented Reality (AR) großes Nutzenpotenzial. Ein Bewertungsmodell hierfür wurde im Rahmen des Forschungsprojekts ‚DM4AR‘ entwickelt. Dabei wird ein multiperspektivischer Ansatz genutzt, der den Nutzen der AR-Anwendung in den vier Perspektiven einer Balanced Scorecard (Finanzen, Kunden, interne Geschäftsprozesse, Lernen und Wachstum) berücksichtigt. Es ist also nun zu klären, inwieweit Praktiker:innen gleiche, ähnliche oder verschiedene Bewertungen in den einzelnen Bewertungskategorien im Vergleich zur Literatur abgeben. Zur Klärung dieser Frage wurde ein Workshop durchgeführt, bei dem Vertreter:innen aus der industriellen Praxis eine Bewertung mithilfe des multiperspektivischen Ansatzes vorgenommen haben.
Um den wachsenden Anforderungen an die globalen Wertschöpfungsnetzwerke in Bezug auf Effizienz und Zuverlässigkeit gerecht zu werden, sehen sich produzierende Unternehmen damit konfrontiert, mit minimalem Ressourceneinsatz höchsten Ansprüchen an Qualität und Versorgungssicherheit gerecht werden zu müssen. Dies rückt die zuverlässigkeitsorientierte Instandhaltung als Mittel für den effizienten Ressourceneinsatz bei gleichzeitiger Minimierung von Risiken für die Verfügbarkeit, die Produktivität und die Qualität der Anlagen in den Mittelpunkt einer auf die Zukunft ausgerichteten Instandhaltungsgestaltung. Eine Möglichkeit, die Aufwände und die Erfolgswahrscheinlichkeit für die Einführung und den Betrieb der zuverlässigkeitsorientierte Instandhaltung zu steigern, bietet sich durch die zunehmende, kostengünstige Verfügbarkeit und Auswertbarkeit von Daten. Dadurch wird ein Beitrag für die nachhaltige Steigerung des Wertbeitrags der Instandhaltung für das gesamte Wertschöpfungsnetzwerk geleistet. Die vorliegende Arbeit dient dem Ziel, praktikable Modelle für eine datenbasierte zuverlässigkeitsorientierte Instandhaltung zu schaffen. Dafür werden die Elemente der zuverlässigkeitsorientierten Instandhaltung beschrieben und ihre Zusammenhänge erklärt. Die Beschreibungs- und Erklärungsmodelle werden durch ein Vorgehensmodell ergänzt, welches die praktische Implementierung der datenbasierten zuverlässigkeitsorientierten Instandhaltung in der produzierenden Industrie ermöglicht. Für die Entwicklung und Validierung der Modelle wurde ein intensiver Austausch mit der Praxis über Experteninterviews, Workshops und Projekten gewährleistet. Die entwickelten praxisnahen Modelle leisten damit einen Beitrag für die Verbesserung und Gestaltung von Instandhaltungsprozessen und -organisationen. Darüber hinaus können die Modelle der Gestaltung von Anwendungssystemen für die Entscheidungsunterstützung in der Instandhaltung dienen.
(Quelle: https://www.apprimus-verlag.de/datenbasierte-zuverlassigkeitsorientierte-instandhaltung-von-produktionsanlagen.html)
In der neuen Expertise des Forschungsbeirats Industrie 4.0 untersuchen das FIR e. V. an der RWTH Aachen und das Industrie 4.0 Maturity Center den Status-quo und die aktuellen Herausforderungen der deutschen Industrie bei der Nutzung und wirtschaftlichen Verwertung von industriellen Daten. Handlungsoptionen für Unternehmen, Verbände, Politik und Wissenschaft zeigen auf, wie der Nutzungsgrad der Datenbasis erhöht werden kann und wie sich Potenziale bei der Monetarisierung ausschöpfen lassen. Der Fokus liegt dabei auf produzierenden Unternehmen.
Künstliche Intelligenz (KI) hat als Technologie in den vergangenen Jahren Marktreife erlangt. Es existiert eine Vielzahl benutzerfreundlicher Produkte und Services, welche die Anwendung von KI im Alltag und im Unternehmen vereinfachen. Die Herausforderung, vor denen Anwendende, gerade im betriebswirtschaftlichen Kontext, stehen, ist nicht die technische Machbarkeit einer KI-Applikation, sondern deren organisatorisch und rechtlich zulässige Gestaltung. Zu einer zunehmenden Dynamik in der Gesetzgebung kommt ein gesellschaftliches Interesse an der Kontrolle und Transparenz über die für KI-Modelle erhobenen Daten. Die Diskussion über Datensouveränität im geschäftlichen und privaten Alltag rückt mehr und mehr in das Zentrum der öffentlichen Aufmerksamkeit.
Datenbasierte KI-Anwendungen stehen damit in einem Spannungsfeld zwischen den Potenzialen, die das Erheben und Teilen von Daten über Unternehmensgrenzen hinweg bietet, und der Herausforderung, die Datensouveränität der involvierten Personen zu wahren. Die vorliegende Studie soll erstens über die Auswirkungen der Datensouveränität und die damit verbundenen aktuellen und kommenden Regularien auf KI-Anwendungsfälle aufklären. Dafür wurden Expertinnen und Experten aus den Bereichen Recht, KI- und Organisationsforschung befragt. Zweitens zeigt die Studie Potenziale und Best Practices von KI-Anwendungsfällen mit überbetrieblichem Datenaustausch auf. Dafür wurden Fallstudien in Unternehmen durchgeführt, die bereits erfolgreich Datenaustausch in ihre Geschäftsmodelle integriert haben, um ihre KI-Applikationen zu betreiben und zu verbessern.
Heutzutage werden in der Möbelindustrie oftmals kostengünstige Möbel in Serienproduktion gefertigt, bei denen die Produkte vor allem von Kurzlebigkeit und geringer Qualität geprägt sind. Die hohe Konkurrenz drängt kleinere Betriebe vom Markt und Aspekte der Produktindividualisierung, um unterschiedlichen Wohnräumen und Lebensanforderungen zu entsprechen, rücken immer stärker in den Hintergrund. Kommt der Wunsch nach einem individualisierten, innovativen und nachhaltigen Möbelstück auf, gibt es derzeit verschiedene Anbieter, die aber oftmals nicht allen Kriterien entsprechen und lange Lieferzeiten, hohe Preise und geringe Kundeneinbindung aufweisen. Mit dem EU-Projekt ‚INEDIT‘ wird deshalb das Ziel verfolgt, eine Plattform zu entwickeln, auf der maßgefertigte, innovative und nachhaltige Möbelstücke zu einem fairen Preis produziert und gehandelt werden können. Nach dem „Do-it-together“-Ansatz entsteht ein Geschäftsökosystem, das nicht nur für Kund:innen, sondern auch für Designer:innen, Zulieferer und Fertigungsbetriebe einen Mehrwert schafft. Für diese neuartige Form der Zusammenarbeit müssen auch potenzielle Erlösmodelle neu gedacht werden und Anreize für die gemeinsame Nutzung der Plattform geschaffen werden. Ziel ist es, den strategischen Fit von Plattformnutzern und passenden Geschäftsmodellen zu gewährleisten und die Nutzung der Plattform für alle optimal zu gestalten.
Ongoing digitalization and Industry 4.0 enable the development of new business models due to the increase in available data and digital connected products. A promising business model type for the machinery and plant engineering industry are subscription models, consisting of products and services offered in return for continuous payments. However, subscription-based business models are associated with extensive changes in the traditional machinery and plant engineering industry, in particular, for small and medium-sized companies (SMEs). Established concepts for the development of value propositions and business models neglect important aspects, such as the integrated development and optimization of products and services across the entire life cycle or the data infrastructure. This paper presents a concept for a methodology to support SMEs developing value propositions within subscription models. Therefore, the systematic identification of customer benefits, the determination and prioritization of subscription relevant functionalities as well as the design of product and service elements addressing those functionalities are the main aspects on which the focus is placed on. The result is a subscription value proposition canvas for SMEs to address the impact of subscription models on products and services.
A subscription business model - that sounds like significant economic advantages. Therefore, the question arises: Why haven't all manufacturing companies established this type of participative business model yet?
The answer: The development and implementation of subscription business models go hand in hand with central challenges that companies have to overcome in the course of a business model transformation. This expert paper helps with this.
Ein Subscription-Geschäftsmodell – das klingt nach maßgeblichen wirtschaftlichen Vorteilen. Daher stellt sich die Frage: Warum haben bisher noch nicht alle produzierenden Unternehmen diese Art der partizipativen Geschäftsmodelle aufgebaut?
Die Antwort: Der Aufbau und die Umsetzung von Subscription-Geschäftsmodellen gehen einher mit zentralen Herausforderungen, die Unternehmen im Zuge einer Geschäftsmodelltransformation bewältigen müssen. Hierbei hilft dieses Expert-Paper.
Development of a platform business model for co-creation ecosystems for sustainable furniture
(2023)
Existing design platforms with multi-dimensional value chains currently have deficits in terms of their business models, resulting in insufficient attention to sustainability goals and individual requirements for products of these platforms. Co-creation approaches, such as the Do-It-Together (DIT) approach for furniture, involve customers and manufacturers as equal partners in the design and production process. This allows customers to have more influence on the sustainability and individualization of products. The existing literature addresses sustainability-oriented design principles for platform business models, but concrete platform business models for multidimensional DIT cocreation of furniture are still missing. Therefore, the objective of this paper is to develop a business model for a DIT co-creation platform for the furniture industry based on a four-step business model innovation framework. This method will then be applied to a specific project scenario to derive a project-specific DIT co-creation business model. This generates knowledge about the collaborative manufacture of sustainable and customized furniture and contributes to the cross-sectoral transfer of platform business models for the development of sustainable products.
Today, however, agility is seen more than ever as a critical success factor for companies. In times of an increasing degree of digital interconnection and minimum viable products, a mentality is entering the industrial service sector that has so far only been exemplified by Internet companies (e.g. Google): New products and especially digital services are developed in highly iterative processes. To this end, customers are involved in early test phases of development and provide feedback on individual functional modules, which – in contrast to the previous approach – are only gradually assembled into a market-ready “100 percent version”. But especially with the development of new digital services, companies must ensure more than ever that both the existing analog service business and the design of new digital services are geared to effectiveness and efficiency in order to meet the growing demands of customers and competitors.
To achieve this, companies must not only be familiar with the products currently on the market, but also master the entire product history, which in some cases goes back more than 30 years and varies greatly from one industry to another.
Today, maintenance exceeds this definition, it is significantly more.
In many companies, it plays the role of an incubator for development
and drives digital transformation forward. The very essence of
Industrie 4.0 is the optimisation of the flow of information within as
well as outside of a company to accelerate the adjustment of company
organisations in the context of increasing competitive pressure.
Because of the variety of interfaces, information and data that
is available as well as its service character, maintenance lends itself easily as the area of choice for a company to make Industrie 4.0 real. Whilst doing so, the aim is not to equip employees with the
latest “gimmick“ for order processment or to be the company with
the highest number of lighthouse projects. Instead, maintenance
ensures reliable and cost-efficient production and, consequently,
the primary creation of added value of the manufacturing company.
Those who were identified as top performers during the “Smart
Maintenance“ consortium benchmarking by FIR at RWTH Aachen
University gain particular useful ideas twice as often as other follower companies directly from staff, thus releasing the right potential.
Information and data help to reach these goals and transfer the
vision of smart maintenance into actual pratice. But what is smart
maintenance exactly and how far along are you in the development
of your individual smart maintenance concept?
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.