Dienstleistungsmanagement
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Eine der bedeutendsten Domänen der digitalen Transformation sind Daten. Für Unternehmen ist die Generierung von Informationen und Wissen aus Daten ein zentraler Erfolgsfaktor. Wer weiterhin wettbewerbsfähig sein will, muss ihren Wert erkennen und diese für sein Geschäftsmodell nutzbar machen. Welche Auswirkungen ergeben sich daraus für die Serviceorganisation? Die Ergebnisse der Studie zeigen, wie sich erfolgreiche Dienstleister bereits an diese Veränderungen anpassen konnten.
Die zukünftigen Arbeitswelten erfahren durch Industrie 4.0 eine starke Veränderung. Dies wirkt sich sowohl auf die Beschäftigten als auch auf die Unternehmensorganisation aus. Der Servicemitarbeiter benötigt neue Kompetenzen, die durch geeignete Maßnahmen zur arbeitsorientierten Kompetenzentwicklung vermittelt werden. Gleichzeitig gilt es, die Serviceorganisation so zu verändern, dass neue Technologien effizient und effektiv genutzt werden und das Lernen im Prozess der Arbeit gefördert wird. In der Praxis steht der Service-Manager vor vielen ungelösten Fragen. Auf dem 36. KVD-Service-Congress gaben Experten am 3. und 4. November 2016 Antworten auf diese Fragen und zeigten Wege auf zum Service der Zukunft.
Heterogene Maschinenparks, über Jahrzehnte gewachsene Anlagenstrukturen und fehlende Dokumentation im Bereich der Systemkomponenten, Bauteile und Ersatzteillisten erschweren es der Instandhaltung (IH), ihre anfallenden Maßnahmen präzise zu planen, mit benötigten Informationen zu unterstützen und somit effizient durchführen zu können. Die systematische Erfassung, Verwaltung und Nutzung administrativer Auftragsdaten kombiniert mit technischen Zeichnungen, Materialeigenschaften und Maschinendaten ermöglichen die gezielte Unterstützung von Instandhaltungsprozessen von der Initiierung bis hin zum Abschluss des Auftrages. Verschiedene Softwarelösungen stellen diesbezüglich die IT-technischen Funktionalitäten in verschiedenen Ausprägungen zur Verfügung. Aufgrund steigender organisatorischer Anforderungen, Effizienzbemühungen und technischer Möglichkeiten in den letzten 25 Jahren haben sich die unterstützenden IT-Lösungen stetig weiterentwickelt und sind zu Produkten geworden, welche explizit zur Unterstützung instandhaltungsspezifischer Aufgaben genutzt werden.
TPM hat sich – im Verständnis von Total Productive Management – vom rein auf die Instandhaltung bezogenen Konzept mittlerweile zu einem umfassenden Managementkonzept für das betriebliche Instandhaltungsmanagement weiterentwickelt. Nicht allein nur die Instandhaltungsbereiche sondern alle angrenzenden Organisations- und Unterstützungsbereiche werden in die Betrachtung von TPM integriert. Neben der Ganzheitlichkeit des Konzeptes adressieren die einzelnen TPM-Säulen überdies in einem hohen Maß die gleichen Ziele, die auch in existierenden Ansätzen zur wertorientierten Instandhaltung bzw. wertorientierten Unternehmensführung beschrieben sind. Der Beitrag befasst sich daher zunächst mit der Entwicklung der Wertorientierung in der Instandhaltung und zeigt damit den werterhaltenden und wertsteigernden Beitrag dieses Unterstützungsbereichs auf. Hieran anknüpfend gibt der Beitrag einen Überblick relevanter TPM-Konzepte und Begrifflichkeiten, um letztendlich die erfolgreiche Umsetzung der Wertorientierung in der Instandhaltung durch TPM zu belegen und aufzuzeigen, wie mit TPM die betriebliche Instandhaltung wertorientiert gestaltet werden kann.
The House of Maintenance
(2009)
In order to guarantee an efficient and effective employment of production equipment, it is essential to identify any possible potential for improving performance, not only in the production process, but also in supporting areas such as maintenance. One of the major tasks in increasing maintenance performance consists of systematically identifying the company’s most significant weaknesses in maintenance organisation and thus being able to implement improvements there where they are most needed.
But how is a company to tackle this important task? To answer this question, this paper describes an assessment and improvement approach, based on a capability maturity model (CMM). By means of this approach, the status-quo of a maintenance organisation can be analysed and its individual improvement opportunities identified.
In the near future, tooling companies will offer their customers not just maintenance services, but complex remote service packages for their engineering asset management, which is the total management of physical – not financial – assets. The overall goal is to enhance the efficiency of the engineering asset, e.g. to reduce TCO, on the customers´ site by means of value creating partnerships. These partnerships may be, e.g. the classical output or reliability partnership, but also process optimizing partnerships or lifecycle partnerships. The process optimizing partnership offers, e.g. the optimization of the system’s performance or the output quality, an optimized ramp-up and restart procedure or optimization of the production process parameters. The lifecycle partnership, on the other hand, accompanies the intelligent tool-machine-system throughout the whole lifecycle, which includes, e.g. provision of spare parts during the entire usage phase, storing, refurbishment, recycling and even the support of relocation of production facilities. Intelligent remote services have great potential for realizing all these partnerships.
To realize such engineering asset-related partnerships, two major tasks have to be done. First, there has to be the intelligent tool-machine system, which delivers the information that is required for these services. And furthermore, this information has to be integrated into the maintenance processes, so that it is delivered at the right place and time and in the required form. Second, the activities and processes that are combined to the engineering asset-related partnerships have to be configured out of standardized service and process modules. Therefore configuration logic is essential.
Industrial companies face tremendous challenges to plan the resources needed to meet future market demands when implementing a PSS based solution portfolio. This paper deals with enhancing the PSS research landscape by presenting an approach to enable better resource-planning in PSS based businesses. In particular, a model is proposed which links resource structures with customer offerings. Linkages are implemented, which connect resources and their use in processes. The model contributes to better understand the complexity in resource structures and elements in the PSS and helps to better understand and describe the structural integration of resources in PSS. This is an important prerequisite for the planning of PSS and allows a qualitative and quantitative description of the service resources allocation enabling companies to build the competence needed to meet customer requirements. A case study based approach was applied for model development.
Die lernende Produktion in der Industrie 4.0 - Digitalisierung bei der Zwiesel Kristallglas AG
(2017)
Durch die Industrie 4.0 und die damit verbundene Digitalisierung von Produktionsprozessen verändern sich sowohl die Organisationsstrukturen von Unternehmen als auch ihre Betriebsabläufe dramatisch. Die zunehmende Digitalisierung und Vernetzung in der Produktion geht mit enormen wirtschaftlichen Potentialen für Unternehmen einher, wird aber auch Branchen und ihre Wertschöpfung zukünftig massiv verändern.
Serviceorganisationen sind häufig mit einem Wildwuchs unterschiedlicher Leistungen in ihrem Leistungsprogramm konfrontiert. Viele Unternehmen verlieren sich in der Frage, wie sie möglichst alle Kundenbedürfnisse optimal bedienen können und weisen dadurch eine unnötige Komplexität in den angebotenen Leistungen auf. Dieser Beitrag bildet den zweiten Teil unserer Serie zum Thema Lean-Service-Management.
Das Forschungsprojekt "ScaleUp" zielt darauf ab, kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) einen Digitalisierungsnavigator zur Verfügung zu stellen, der es ihnen ermöglichen wird, digitale Technologien strukturiert zu identifizieren, zu bewerten und zu implementieren.
Nach Validierung der Kernfunktionen für den After-Sales-Dienstleistungsprozess mithilfe des Referenzmodells nach Kallenberg wurden Informationsflüsse entlang der Serviceprozesskette identifiziert und Schwachstellen aufgedeckt. Diese wurden durch ermittelte unternehmensspezifische Ressourcenverbräuche klassifiziert.
Die positive Wirkung von Lean-Management-Prinzipien auf den Leistungserstellungsprozess hat sich längst bestätigt und unter dem
Begriff Lean Services manifestiert. Eine Herausforderung stellt insbesondere für KMU jedoch weiterhin die Auswahl der passenden Lean-Services-Prinzipien dar. Im Forschungsprojekt "WertGeiD" wird mithilfe eines Simulationsmodells ein Navigator entwickelt, welcher den Inhalt des Simulationsmodells durch eine intuitive Benutzeroberfläche auch für unerfahrene Anwender handhabbar macht. Durch Eingabe von unternehmensbezogenen Daten wird im Simulationsmodell abgeschätzt, welche Lean-Services-Prinzipien den größten Nutzen für das jeweilige Unternehmen darstellen.
Die zunehmende Digitalisierung der externen Unternehmenskommunikation führt zu Veränderungen und somit zu neuen Wettbewerbsvorteilen. Für Unternehmen ist es immens wichtig, diese frühzeitig zu erkennen, zu generieren und zu nutzen.
Heutzutage ist der Kunde in der Regel (generationsübergreifend) mobil unterwegs und greift bei Problemen oft intuitiv zum Smartphone, um sofort eine Lösung zu finden. Die Nutzung der Kommunikationskanäle hat sich deutlich verändert: Neben dem Telefon und der klassischen E-Mail steht nun eine Vielzahl sozialer Medien, Messaging-Möglichkeiten und Communitys zur Verfügung – und zwar rund um die Uhr an sieben Tagen in der Woche. Im Forschungsprojekt "CSS 2.0 – Customer-Service-Scorecard" sollen insbesondere KMU dabei unterstützt werden, die Effektivität ihres Kundenservice durch den Einsatz Sozialer Medien zu verbessern. Ein Aspekt dieses Projekts ist die Untersuchung der Wirkungszusammenhänge zwischen der Unternehmensorganisation von KMU und dem Social-Media-Einsatz. Das IGF-Vorhaben 19100 N wird über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.
Projektabschluss: Entwicklung eines Modells zur Beherrschung und Planung komplexer Leistungsprobleme
(2017)
Die steigende Individualisierung von Kundenbedürfnissen und die Beherrschung der unternehmensinternen Komplexität sind zentrale
Herausforderungen im Preiswettbewerb globalisierter Märkte. In Leistungsprogrammen (hybride Bündel aus Sach- und Dienstleistung) ist die Herausforderung besonders hoch, da die Vielfalt des Sachgutportfolios mit der Vielfalt des Dienstleistungsportfolios multipliziert wird.
Unternehmen haben aktuell nur in eingeschränktem Maße Überblick über die dem Kunden vorliegende Angebotsvielfalt und die daraus
resultierende interne Komplexität. Ziel des hier vorgestelltem Projekts war die Entwicklung eines Modells, welches den Nutzen der Vielfalt in Form von Preisbereitschaften den internen Kosten der Vielfalt gegenüberstellt. Mit einem Optimierungsalgorithmus kann das optimale Portfolio, beispielsweise bezogen auf den größten Deckungsbeitrag, ermittelt werden.
Im EU-Projekt ‚DATAMITE ‘ werden Lösungen für die Herausforderungen der effektiven Nutzung und Monetarisierung von Daten in der heutigen Unternehmenslandschaft entwickelt. Daten werden entlang des gesamten Wertschöpfungsprozesses erhoben, wobei deren Generierung oft unstrukturiert geschieht. In der Folge sind die Datensätze häufig ungeeignet, um auf ihnen basierende Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus verhindert die unstrukturierte Erhebung der Daten ihre effiziente Analyse und anschließende Monetarisierung. Die im Rahmen des Projekts zu entwickelnden Lösungen werden die Datenmonetarisierung in der produzierenden Industrie Europas beschleunigen. Konkret sollen europäische Unternehmen mittels einer Plattform und Open-Source-Tools dabei unterstützt werden, Daten strukturiert zu erheben und zu analysieren, um sie so nutzbar zu machen. Bei der gleichnamigen Plattform DATAMITE handelt es sich um eine innovative Datenintegrationsplattform, die eine Vielzahl an Datensätzen aus unterschiedlichen Quellen zu einem einzigen, leicht zugänglichen Datensatz konsolidiert. Die Ergebnisse des Projekts werden in drei verschiedenen Anwendungsfällen mit insgesamt sechs Pilotvorhaben validiert. Diese umfassen Bereiche wie Landwirtschaft, Energie, Industrie, Fertigung und Klima.
Das Forschungsprojekt ‚DATAMITE ‘ startete im Januar 2023 und wird während der dreijährigen Laufzeit durch das Horizon-Europe-Programm der Europäischen Kommission gefördert. Das Projekt vereint mit 27 kooperierenden Partnern aus 13 Ländern die Innovationskraft ganz Europas.
Insgesamt wird die Plattform DATAMITE eine innovative Lösung für Unternehmen darstellen, die ihre Daten effektiver nutzen und verwalten möchten. Die Plattform wird zahlreiche Funktionen und Tools bieten, um Datenanalyse und -verarbeitung zu automatisieren, die Datenqualität zu gewährleisten und Daten sicher zu speichern. Unternehmen werden durch die Nutzung von DATAMITE bessere Entscheidungen treffen können, Risiken minimieren können, wertvolle Einblicke in ihre Geschäftsdaten gewinnen und sich dadurch Wettbewerbsvorteile sichern können.
Serviceorganisationen sind häufig mit einem Wildwuchs unterschiedlicher Leistungen in ihrem Leistungsprogramm konfrontiert. Viele Unternehmen verlieren sich in der Frage, wie sie möglichst alle Kundenbedürfnisse optimal bedienen können und weisen dadurch eine unnötige Komplexität in den angebotenen Leistungen auf.
Hohe erwartete Potenziale von Industrie 4.0 treffen auf große Unsicherheiten bei der Umsetzung in den Unternehmen. Die durchgängige digitale Aufzeichnung der Produktions- und Instandhaltungsprozesse wird durch günstig verfügbare IT-Infrastruktur jetzt realisierbar. Durch Demonstratoren und Prototypen nähern wir uns schrittweise der Umsetzung von Industrie 4.0 in der Instandhaltung unter dem Schlagwort Smart Maintenance.
Herr Müller ist wirklich sauer. Es ist bereits das vierte (!) Mal, dass
sein Wagen nicht zum vereinbarten Zeitpunkt abholbereit ist. Ne-
ben der lästigen Wartezeit hat die Unzuverlässigkeit der Werkstatt
weitere negative Konsequenzen, die nicht nur Herrn Müller selbst
betreffen: Dank der Verzögerung schafft es Herr Müller nun schon
wieder nicht, seine Tochter vom Ballett abzuholen und muss,
schon wieder, seine Frau darum bitten, für ihn einzuspringen. Die
wiederum hatte eigentlich schon andere Pläne für den Abend und
muss jetzt spontan umdisponieren.
Digital Servitization is one of the significant trends affecting the manufacturing industry. Companies try to tackle challenges regarding their differentiation and profitability using digital services. One specific type of digital services are smart services, which are digital services built on data from smart products. Introducing these kinds of offerings into the portfolio of manufacturing companies is not trivial. Moreover, they require conscious action to align all relevant capabilities to realize the respective business goals. However, what capabilities are generally relevant for smart services remains opaque. We conducted a systematic literature review to identify them and extended the results through an interview study. Our analysis results in 78 capabilities clustered among 12 principles and six dimensions. These results provide significant support for the smart service transformation of manufacturing companies and for structuring the research field of smart services.