Dienstleistungsmanagement
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Institute
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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.