Dienstleistungsmanagement
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Von der täglichen Teilnahme am Straßenverkehr bis zum Handel mit Aktien – das tägliche Leben besteht darin, Risiken abzuschätzen und gegen Chancen aufzuwiegen. Auch kleine und mittlere Unternehmen (KMU) des Maschinen- und Anlagenbaus müssen diese Abschätzung vornehmen, wenn es um die Einführung von Subscription-Geschäftsmodellen (SGM) geht. Weithin als „Netflix-Modell des Maschinenbaus“ bekannt, versuchen die Unternehmen, ihre auf den Einmalverkauf ausgerichteten Geschäftsmodelle in Geschäftsmodelle zu überführen, die eine
langfristige Zusammenarbeit mit den Kunden ermöglichen.
Im Rahmen des Forschungsprojekts ‚SubaSa‘ erarbeiten der FIR e. V. an der RWTH Aachen und das IPRI – International Performance Research Institute gGmbH einen Markteinführungsnavigator für Subscription-Geschäftsmodelle, der KMU dazu befähigt, die Potenziale dieser Transformation vom transaktionalen Geschäft in die Subscription zu heben und die Herausforderungen zu beherrschen.
Ausgehend von dem 2017 vom FIR unter dem Dach der acatech erarbeiteten
Industrie 4.0 Maturity Index wurde der bestehende Instandhaltungscheck (IH-Check) am FIR weiterentwickelt und gezielt ergänzt. Das Ergebnis ist ein dreiphasiges Vorgehen zur Gestaltung eines ganzheitlichen, zukunftsorientierten Konzepts für die Instandhaltungsorganisation. Durch das Assessment werden zunächst Ansatzpunkte innerhalb der Organisation identifiziert, um darauf aufbauend mithilfe methodischer und technologischer Maßnahmen den Wertbeitrag der Instandhaltung zu maximieren.
Einen spannenden Einblick in die Systematik und den Projektablauf liefert dabei nachfolgend das Projekt bei der Drägerwerk AG & Co. KGaA (Dräger) in Lübeck.
Projekt FuturePRO: Erst der Check, dann das System / FuturePRO: First the Check, then the System
(2021)
Der Maschinen und Anlagenbau steht einer sich immer schneller verändernden Geschäftsumgebung gegenüber. Um auch in Zukunft wettbewerbsfähig zu sein, bedarf es eines professionellen Projektmanagements, um auf diese Veränderung reagieren zu können.
Doch gerade bei KMU erfolgt dies meist noch händisch mit Excel und Outlook. Im Rahmen des Forschungsprojekts ‚FuturePro‘ haben der FIR e. V. an der RWTH Aachen und das ICM – Institut Chemnitzer Maschinen- und Anlagenbau e. V. für KMU im Maschinen und Anlagenbau einen Selbstcheck entwickelt, anhand dessen ein individueller Leitfaden zur Implementierung eines Projektmanagementsystems generiert wird.
Prinzipien zur erfolgreichen Umsetzung von KI-Geschäftsmodellinnovationen
In Zeiten des zunehmenden globalen Wettbewerbs und hoch vernetzter Wertschöpfungsketten entwickelt sich Künstliche Intelligenz zu einem immer wichtiger werdenden Wettbewerbsfaktor für Unternehmen am Wirtschaftsstandort Deutschland. Durch den Einsatz von KI-Verfahren können nicht nur interne Geschäftsprozesse kostensenkend optimiert, sondern auch neue, digitale Geschäftsfelder und -modelle erschlossen werden. Es lassen sich zum einen Trends identifizieren, denen der Einsatz von KI in deutschen Unternehmen folgt. Zum anderen zeigt sich, dass sich KI unterschiedlich stark auf verschiedene Dimensionen innovativer Geschäftsmodelle auswirkt. Insgesamt lassen sich so Prinzipien ableiten, die die erfolgreiche Umsetzung von KI-Geschäftsmodellinnovationen beschreiben.
Neue Technologie- und Anwendungstrends kennzeichnen KI-Nutzung
Die tatsächliche KI-Landschaft in den Wertschöpfungsketten von KI-nutzenden Unternehmen ist durch Trends gekennzeichnet. Diese lassen sich in Technologie- und Anwendungstrends unterteilen. Experteninterviews zeigen beispielsweise, dass KI-Anwendungen bevorzugt auf Cloud-Infrastrukturen entwickelt und bereitgestellt werden. Das wiederum rückt die Frage nach der Wahrung der Datensouveränität in den Vordergrund. Anwendung findet KI tendenziell zur Prognose und Überwachung.
Sechs Prinzipien beeinflussen die erfolgreiche Umsetzung von KI-Geschäftsmodellinnovationen
Fallstudien über ein breites Spektrum der deutschen Wirtschaft beleuchten, welche Aspekte eines KI-basierten Geschäftsmodells den größten Effekt auf das Unternehmen haben. Hier lässt sich ein besonders hoher Einfluss von KI auf das Nutzenversprechen neuartiger, digitaler Leistungen der Unternehmen an die Kundinnen und Kunden feststellen. So lassen sich sechs Erfolgsprinzipien zur erfolgreichen Implementierung von KI-Technologien identifizieren, um die wirtschaftliche Nutzung von KI für Unternehmen in Deutschland im globalen Wettbewerb weiter zu steigern. So empfiehlt es sich zum Beispiel – neben der Auswahl des richtigen KI-Anwendungsfalles – ebenfalls darauf zu achten, dass die KI-Anwendung sowohl den Anbietenden wie auch den Anwendenden nützt. Diese und weitere Erfolgsprinzipien werden detailliert in der Studie Künstliche Intelligenz – Geschäftsmodellinnovationen und Entwicklungstrends beschrieben.
Die Zukunftspotenziale der digitalen Technologie könnten den Dienstleistungssektor entscheidend transformieren und damit der schrumpfenden Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Wirtschaft neuen Schwung verleihen.
Das Schiff des Wirtschaftsstandorts Deutschland schwankt in rauer werdender See. Es schwankt weniger, weil die traditionellen deutschen Wertschöpfungssäulen (insbesondere die Flaggschiffe Automobil- und Maschinenbau sowie Chemie- und Logistikindustrie) hierzulande an Know how eingebüßt hätten; es sind vielmehr die großen Technologiedurchbrüche der letzten Jahrzehnte, die die deutschen Tugenden, welche mehr als ein Jahrhundert lang für einen Spitzenplatz unter den großen Wirtschaftsmächten gesorgt haben, drastisch an Bedeutung verlieren lassen. Perfektionismus, Verarbeitungsqualität, Zuverlässigkeit und Langlebigkeit von Produkten aller Art sicherten der deutschen Wirtschaft über viele Jahrzehnte hinweg internationales Ansehen. Das führte allerdings zu einer gewissen Selbstzufriedenheit, die die eigene Spitzenposition in der Welt als Selbstläufer ansah. Verliebt in die eigene Perfektion (der Strategieberater und Blogger Sascha Lobo spricht plakativ von einer „Spaltmaßfixierung“ ganzer Wirtschaftszweige) und an permanenter rein inkrementeller Innovation orientiert, hinkt Deutschland auf wichtigen Gebieten der künftigen Wertschöpfungsfelder dem Wettbewerb gefährlich hinterher – insbesondere auf dem für die Zukunft entscheidenden Technologiegebiet der Digitalisierung.
Einen rund um die Uhr erreichbarer Kundenservice anbieten und gleichzeitig Kosten einsparen? Das widerspricht sich keineswegs. Die kontinuierliche Weiterentwicklung von Technologien ermöglicht es Unternehmen, Prozesse wie den Kundenservice zu digitalisieren und zu automatisieren. Als eine der vielversprechendsten Technologien der letzten Jahre gelten Chatbots. Was genau sind jedoch Chatbots? Was können sie und wie werden sie im B2B-Kundenservice eingesetzt?
Die Digitalisierung von Produktions- und Dienstleistungsprozessen geht auch mit fundamentalen Veränderungen der Arbeitswelt einher. Dabei wird sich die Rolle des Menschen in der industriellen Produktion erheblich wandeln. Durch die zunehmend komplexer werdenden, echtzeitgesteuerten Arbeits- und Produktionssysteme werden sich die Arbeitsinhalte und -prozesse, aber auch die Anforderungen an Fähigkeiten und Kompetenzen der Beschäftigten verändern. Dies wird sich deutlich auf den Qualifizierungsbedarf sowie die Notwendigkeit der Kompetenzentwicklung auswirken. Anhand von zwei Use-Cases bei den Unternehmen HELLA KGaA Hueck & Co. sowie FEV GmbH werden die Veränderungen der Arbeitswelt und die damit einhergehenden Kompetenzanforderungen in diesem Beitrag analysiert.
Im Bereich der industriellen Dienstleistungen kommt dem produktivitätsorientierten Management eine zentrale Bedeutung zu. Zur Erhaltung der Wettbewerbsfähigkeit müssen industrielle Dienstleister die Produktivität der Dienstleistungsproduktion steigern und gleichzeitig eine hohe Dienstleistungsqualität sicherstellen. Als problematisch erweist sich dabei zunächst, dass das klassische industrielle Produktivitätsverständnis nicht ohne weiteres auf industrielle Dienstleistungen übertragen werden kann. Zusätzlich ist zu berücksichtigen, dass aufgrund des menschlichen Arbeitsverhaltens nichtlineare, sich wechselseitig beeinflussende Wirkungszusammenhänge auftreten. Das übergeordnete Ziel dieser Arbeit besteht darin, Unternehmen zu befähigen, die Produktivität in der Dienstleistungsproduktion zu steigern. Das konkrete Ziel dieser Arbeit besteht in der Erklärung des Verhaltens von Dienstleistungsproduktionssystemen unter Berücksichtigung des menschlichen Arbeitsverhaltens und der Abbildung der Wirkungsweise auf Basis von Kennlinien. Als Grundlage für die Entwicklung des Kennlinienmodells wurden die Anforderungen der industriellen Dienstleistungsproduktion an ein Kennlinienmodell in Form eines geeigneten Zielsystems ermittelt. Darauf aufbauend wurde ein produktionstheoretisches Modell der industriellen Dienstleistungsproduktion entwickelt. Das Modell stellt den notwendigen produktionstheoretischen Rahmen für die nachfolgende Erklärung des Systemverhaltens dar. Anschließend wurde ein systemdynamisches Modell entwickelt, welches die Ursache-Wirkungsbeziehungen der Dienstleistungsproduktion unter Berücksichtigung des menschlichen Arbeitsverhaltens erklärt. Durch die Überführung des Modells in ein ablauffähiges Simulationsmodell konnten die erklärten Effekte quantifiziert und anschließend in mathematische Näherungsgleichungen eines Kennlinienmodells überführt werden. (Quelle: Apprimus Verlag)
Web-2.0-basierte Communities gewinnen in zahlreichen Facetten des Alltags an Relevanz und genießen auch für Unternehmen zunehmend an Bedeutung. Sie versprechen erhebliche Produktivitätspotenziale und bieten neue Möglichkeiten bei der Schaffung von Wissen sowie Innovationen und können zudem existierende Informationsasymmetrie zwischen Stakeholdern reduzieren. Bisweilen werden diese Potenziale von vielen Unternehmen nicht ausgeschöpft, was vor allem auf ein mangelhaftes Management der Communities zurückzuführen ist. Insbesondere der Koordination kommt dabei eine hohe Relevanz für den Erfolg zu. Das zentrale Erkenntnisinteresse der vorliegenden Dissertation besteht somit darin, diejenigen Koordinationsinstrumente zu identifizieren, die eine erfolgreiche Koordination versprechen und den Erfolg einer Community of Interest bedingen. Die Dissertation zielt folglich auf die Entwicklung eines Bezugsrahmens zur Koordination von Communities of Interest und eines darauf aufbauenden Erklärungsmodells ab, das die Erfolgswirkung der identifizierten Koordinationsinstrumente aufzeigt. Mit den erzielten Ergebnissen kann das zentrale Erkenntnisinteresse der Arbeit erklärt werden. Auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse können Unternehmungen bzw. Community-Manager Communities of Interest koordinieren und zielgerichtete Maßnahmen für einen nachhaltigen Erfolg dieser Communities in die Wege leiten. Die Erkenntnisse der vorliegenden Dissertationsschrift leisten somit einen wertvollen Beitrag zur Klärung der Fragestellung, wie eine erfolgreiche Koordination von Communities of Interest funktioniert und wie die Gestaltung dieser Communities erfolgen sollte. Somit können die Ergebnisse herangezogen werden, um darauf aufbauend Handlungsempfehlungen für die Praxis abzuleiten. (Quelle: Apprimus Verlag)
Künstliche Intelligenz (KI) hat sich über die letzten Jahre stetig zu einem Thema mit strategischer Priorität für Unternehmen entwickelt. Das zeigt sich nicht zuletzt in der gesteigerten Investitionsbereitschaft deutscher Unternehmen in KI-Projekte. Wirtschaftliche Akteure haben erkannt, dass durch eine sinnvolle Nutzung von KI-Technologien Wettbewerbsvorteile erzielt werden können. Die vorliegende Studie legt das Augenmerk auf den industriellen Einsatz einer KI-Technologie, die bereits heute von vielen Unternehmen erfolgreich genutzt wird: Die natürliche Sprachverarbeitung (engl. Natural Language Processing, kurz NLP). Die wirtschaftlichen Potenziale der Technologie liegen dabei in ihrer Fähigkeit, betriebliche Abläufe zu automatisieren und die Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine zu verbessern und zu vereinfachen. Ziel der Studie ist es, die Potenziale der NLP-Technologie für Unternehmen nutzbar zu machen, indem konkrete Anwendungsfälle und allgemeine Handlungsempfehlungen sowie Nutzen und Risiken aufgezeigt werden.
Für viele Außenstehende klingt „digitalisierte Landwirtschaft“ wie ein Oxymoron: auf der einen Seite eine sehr traditionelle Branche, auf der anderen Seite die Digitalisierung, das Internet der Dinge, die Zukunft. Das Projekt bei AGCO Corporation hat gezeigt, dass sich diese Elemente nicht gegenseitig ausschließen und dass bereits eine Vielzahl von Ideen und Möglichkeiten existieren. Allerdings gibt es einige Herausforderungen, die erst gemeistert werden müssen, um das Potenzial voll ausschöpfen zu können. Um mögliche Anwendungsfälle umzusetzen, müssen zunächst verschiedene technische Grundvoraussetzungen erfüllt werden. Darauf aufbauend können datenbasierte Dienste entwickelt werden, die sich stets an den Kundenbedürfnissen und der technischen Machbarkeit orientieren. Durch die konsequente Evaluation eines interdisziplinären Projektteams mit definierten Kriterien können so die vielversprechendsten Anwendungsfälle identifiziert werden, wie das Beispiel von AGCO zeigt.
Häufig scheitern lang etablierte Vertriebsprozesse zwischen Händler und Servicepartner in der Industrie an den Herausforderungen, die die
Einführung eines digitalen Produktes mit sich bringt. Worin unterscheidet sich aber der Vertrieb digitaler Produkte im Vergleich zum bisherigen Vertrieb von physischen Gütern?
Viele Branchen stehen am Anfang der digitalen Transformation bzw. werden bereits grundlegend von ihr verändert. Im Zeitalter der digitalen Transformation steht somit die Frage im Mittelpunkt, wie Unternehmen die notwendigen Veränderungen angehen und den Erfolg der Transformation gewährleisten können. Datenbasierte Dienstleistungen sind dabei ein konsequenter nächster Schritt im Wandel der Unternehmen vom Investitionsgüterhersteller zum Lösungsanbieter. Nichtsdestotrotz scheitern viele Premiumhersteller trotz ihrer hohen digitalen Wettbewerbsfähigkeit bei der Entwicklung und Einführung von datenbasierten Dienstleistungen. Der Beitrag zeigt zunächst Merkmale und Ausprägungen datenbasierter Dienstleistungen auf. Da sich die klassischen Methoden des Service Engineerings nicht ausreichend schnell an digitalisierte Komponenten und geänderte Voraussetzungen angepasst haben, wird mit dem Smart Service Engineering ein neuer Ansatz vorgestellt, der agile und kundenorientierte Methoden implementiert. Zuletzt werden Muster und Entwicklungspfade der digitalen Transformation detailliert analysiert und Handlungsempfehlungen für Anbieter datenbasierter Dienstleistungen abgeleitet.
Agilität gilt als zentrale unternehmerische Fähigkeit, um Veränderungen proaktiv zu erkennen und diese schnell und effektiv zu vollziehen. Industrie 4.0 bietet Unternehmen das Potenzial dies zu beherrschen und schnell auf Ereignisse zu reagieren. Die Vision ist ein agiles, lernendes Unternehmen, welches in der Lage ist, sich einer wandelnden Umwelt kontinuierlich anzupassen. Dies bedeutet für Unternehmen die Nutzung von Optimierungspotentialen durch eine durchgängige, intelligente Vernetzung von Menschen, Maschinen und Objekten. Dabei wächst die Bedeutung der Instandhaltung, indem sie die Funktionsfähigkeit immer stärker vernetzter und technisch komplexer werdenden Anlagen sicherstellt. Die technologischen Elemente von Industrie 4.0 kombiniert mit einer zukunftsfähigen Instandhaltung befähigen den Wandel zu einem agilen, lernenden Unternehmen.
Die Umsetzung der Potenziale, die mit Industrie 4.0 einhergehen, werden von den Unternehmen erkannt und nehmen vielfach ein strategisches Zukunftsfeld ein. Allerdings erreicht ein Großteil, der in diesem Kontext definierten technologie-basierten Projekte nicht die gewünschten Resultate. Der Hauptgrund für das Scheitern der Transformationsprojekte besteht in kulturellen Hürden. Die digitale Transformation hat keinesfalls nur eine überwiegend technologische Dimension, sondern vor allem eine kulturelle und soziale Dimension, die über den Erfolg der digital induzierten Veränderung endscheidet.
Vor diesem Hintergrund besteht das Ziel der Dissertationsschrift in der Gestaltung von Reifegraden der Unternehmenskultur für die Entwicklung eines agilen, lernenden Unternehmens und deren Anwendung am Beispiel der Instandhaltung. Dazu werden die technologischen Entwicklungsstufen einer Instandhaltungsorganisation im Kontext von Industrie 4.0 beschrieben. Hierzu wird der Einfluss technischer Entwicklungen auf die Kern- und Supportprozesse einer Instandhaltungsorganisation untersucht. Ergebnis ist eine Beschreibung der Instandhaltung auf vier Entwicklungsstufen bis zur agilen, lernenden Instandhaltungsorganisation. Basierend auf dieser Beschreibung wird die Unternehmenskultur ausgestaltet, die zur Realisierung der technologisch-induzierten Potenziale notwendig ist. Abschließend wird mithilfe geeigneter Instrumente ein Kulturentwicklungsprozess abgeleitet, welcher eine erfolgreiche Entwicklung und das kontinuierliche Management der Unternehmenskultur zur Steigerung der Agilität im Kontext von Industrie 4.0 ermöglicht.
Im Forschungsprojekt „FuturePRO“ wurde eine fragenbasierte Auswahl- und Implementierungslogik für Projektmanagementsystemen bei kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) des Maschinen- und Anlagenbau entwickelt. Das Vorgehen ermöglicht dabei ressourcenschonend
die Steuerung von Kundenaufträgen und vor allem Innovationsprojekten durch ein optimiertes Projektmanagement neu aufzustellen.
Through data-based insights into customer behavior, products and service offers can be improved. For manufacturing companies, smart product-service systems (SPSS) offer the possibility to collect customer data during the usage phase of the product. As the focus on customer analytics is too often on sales and marketing, SPSS are overlooked as a source of customer data. However, manufacturing companies need to integrate data from all interactions with their customers along the complete customer journey to achieve a holistic data-based view of the customers. To identify these interactions and the customer data derived from them, the concept of a digital shadow will be applied to the customer journey. The projected results for the presented work in progress are a reference process model for the customer journey in manufacturing and a data model of the customer data created along this process.
Kunden wollen in der heutigen Zeit aufgrund des wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Wandels aktiver in den Design- und Herstellungsprozess ihrer Produkte eingebunden werden. Durch die Digitalisierung ändern sich die Wertansprüche von Kunden von materiellen Produkten hin zu immateriellen Dienstleistungen und Nutzen. Vor allem in der Möbelindustrie wird das Potenzial der Digitalisierung wenig genutzt und es wird vielfach Massenware gekauft, die oftmals nicht den individuellen Anforderungen der Kunden entspricht. Dies führt zu geringem Kundennutzen, der sich in kurzen Produktlebenszeiten und somit geringer Nachhaltigkeit widerspiegelt. Um die Kunden aktiver in den Wertschöpfungsprozess ihrer Produkte zu integrieren, fehlen aktuell geeignete Konzepte. Im Projekt 'INEDIT' soll ein offenes europäisches DIT-Ökosystem für nachhaltige Möbel geschaffen werden, „Co-Creation“. Die Kreativität der Verbraucher wird gebündelt und in Zusammenarbeit mit Designern und Herstellern in Produkte umgesetzt. Die anvisierten Ergebnisse des Projekts 'INEDIT' werden demonstrieren, wie der etablierte „Do-it- yourself“-Ansatz (DIY) in einen flexibleren Ansatz namens „Do-it-together“ (DIT) transformiert werden kann. Das Projekt wird im Rahmen des „Horizon-2020-Arbeitsprogramms für Forschung & Innovation 2018 – 2020“ der Europäischen Union mit ca. 6 Millionen Euro gefördert.
Das Forschungsprojekt MeProLI zielt darauf ab, sowohl kleine und mittlere Unternehmen (KMU) des industriellen Service als auch große Instandhaltungsorganisationen dazu zu befähigen, ihre Leistungserstellungsprozesse effizient und mit konstant hoher Qualität zu durchlaufen. Hierzu wurde für Unternehmen eine Methode zur Prozessstandardisierung entwickelt. Mithilfe dieser Methode werden Schwachstellen im Instandhaltungsprozess identifiziert. Anschließend werden diese Schwachstellen durch standardisierte Prozessbausteine aus einem Prozessbaukasten ausgetauscht. Diese standardisierten Prozessbausteine werden basierend auf den Referenzprozessen aus der Norm DIN EN 17007 erstellt. Dadurch kann den Anwendern schnell ein standardisierter Sollprozess aufgezeigt werden. Die DIN SPEC wird als Leitfaden zur Implementierung von Standardisierungsmaßnahmen zur Verbesserung von Prozessschwachstellen dienen. Dieser Leitfaden soll Instandhaltungsorganisationen dabei unterstützen, den Aufwand für die Prozessauslegung und die Prozessstandardisierung zu reduzieren. Die Konsolidierung der Projektergebnisse in der DIN SPEC erfolgt in Kooperation zwischen DIN e. V. und FIR e. V. und in Zusammenarbeit mit einem Ausschuss aus Unternehmen der Instandhaltungsbranche . Hierzu werden mit den Unternehmensvertretern insgesamt vier Workshops durchgeführt, in denen die Methode aus dem Projekt in Handlungsleitfäden für den Anwender überführt werden soll. Die DIN SPEC wird somit für die Praxis von großem Nutzen sein, da auf ihrer Basis die Unternehmen schnell und einfach befähigt werden, Schwachstellen in ihren Instandhaltungsprozessen zu identifizieren und mittels Standardisierung zu verbessern. So wird in Zusammenarbeit mit der Praxis das Ziel, Qualität und Effektivität in der Instandhaltung durch Standardisierung der Leistungserbringung zu steigern, leichter und schneller erreichbar. Das IGF-Vorhaben 19388N der Forschungsvereinigung FIR e. V. an der RWTH Aachen und des DIN e. V. wird über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der industriellen Gemeinschaftsforschung und -entwicklung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.
Um am Markt weiterhin erfolgreich zu sein, sind kleine und mittlere Unternehmen (KMU) gefordert, in immer kürzeren Zeitabständen immer komplexere Anpassungen an ihren After-Sales-Dienstleistungen (AS-DL) vorzunehmen. Die KMU sollen durch das im Juni 2017 gestartete Forschungsprojekt befähigt werden, diesen Herausforderungen erfolgreich zu begegnen. Ziel des Projekts ist es, einen Leitfaden zur systematischen Identifikation und effizienten Umsetzung von Service-Releases zu entwickeln. Jener soll es Unternehmen ermöglichen, die aktuellen Herausforderungen aus der Wirtschaft, wie beispielsweise die
steigende Volatilität der Kundenanforderungen und Märkte, zu bewältigen.