Dienstleistungsmanagement
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The importance of social networks and, in particular, enterprise social networks in business contexts is increasing significantly. Regarding the prerequisites for a successful implementation of an enterprise social network, exclusively providing the technical infrastructure is insufficient. A holistic view that considers and integrates different perspectives is crucial for success. This includes technological, organisational and human aspects as equally important parts of the network. This paper identifies prerequisites for a successful launch of enterprise social networks and groups them along these three dimensions.
Ressourcen sind die Grundlage eines jeden Wertschöpfungsprozesses. Aus einer strategischen Perspektive können nur schwer imitierbare und einzigartige Kernkompetenzen die Grundlage eines langfristigen und nachhaltigen Wettbewerbsvorteils begründen. Demzufolge sind Ressourcen so auszuwählen, verfügbar zu machen sowie zu kombinieren, dass entsprechende Kompetenzen und Kernkompetenzen entwickelt werden. Dies ist die Aufgabe des strategischen Ressourcenmanagements. Allerdings unterscheiden sich die Auswahl und der Einsatz von Ressourcen zwischen Sachgütern und Dienstleistungen erheblich. Während bei Sachgütern die verwendeten Rohstoffe und Materialien oder die Produktionsbedingungen wesentliche Grundlage für die Qualität des Endprodukts sind, stehen bei Entwicklung, Vermarktung und Erbringung von Dienstleistungen die Mitarbeiter wesentlich stärker im Mittelpunkt. Daher stellt das Human-Resource-Management (HRM) den zentralen Ansatz für das Ressourcenmanagement industrieller Dienstleister dar. Aufgabe des HRMs ist es, die Mitarbeiter für die Entwicklung, Vermarktung und Erbringung von industriellen Dienstleistungen zu befähigen.
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.
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.
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.
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.
IT-Systeme helfen Unternehmen dabei, ihre industriellen Dienstleistungen effizienter zu gestalten und weiterzuentwickeln sowie die Effizienz der Dienstleistungsprozesse zu steigern. Typische IT-Systeme, die im Bereich der industriellen Dienstleistungen eingesetzt werden, sind Servicemanagementsysteme (SMS) und Customer-Relationship-Management-Systeme (CRM-Systeme). SMS unterstützen den Anwender bei der Datenverwaltung und der Erfassung seiner Kern- und Querschnittsfunktionen.
Da auf dem Markt eine Vielzahl von Service-IT-Systemen existiert, die unterschiedliche Herausforderungen adressieren, bestehen Schwierigkeiten für den Anwender, diese miteinander zu vergleichen. Anhand eines Referenzmodells werden die möglichen Funktionen von SMS beschrieben und es wird ein Ansatz geliefert, diese zu beurteilen. Das vorgestellte Referenzmodell beschreibt den Funktionsumfang von SMS für den Service im Maschinen- und Anlagenbau. Die Kundenbindung nimmt im Management industrieller Dienstleistungen einen hohen Stellenwert ein, da sie sich direkt auf den Erfolg eines Unternehmens auswirkt. Aufgrund der zunehmenden Globalisierung und der steigenden Transparenz der Märkte lässt sich eine abnehmende Kundenloyalität beobachten. Als Folge dessen lässt sich in Unternehmen ein Wandel von einer Prozessorientierung hin zur Kundenorientierung feststellen.
Das Konzept der CRM-Systeme soll Unternehmen in die Lage versetzen, die Kundenbindung zu erhöhen und somit der Herausforderung der abnehmenden Kundenloyalität entgegenzuwirken. Dazu werden die grundlegenden Prinzipien und Funktionalitäten von CRM-Systemen erläutert. Der Beitrag schließt ab mit der Darstellung einer Vorgehensweise zur Auswahl von IT-Systemen.
Industrial Service Providers (ISP) are exposed to constantly raising competitive pressures regarding both cost and performance aspects. The massive challenges caused by the current worldwide financial and economic crisis even intensified the need for process optimizations aimed at increasing the productivity of service production. To reach this goal the evaluation and elimination of waste in their production processes becomes a crucial ability for ISPs. This paper proposes a new approach for increasing productivity in service production processes using a generic measurement model for the detection and evaluation of waste. The model is based on established lean management principles, but tailored to the specifics of ISPs by adopting a customers’ perspective to track down and eliminate waste. The evaluation builds on an in-depth-analysis of particular types of waste in the industrial service production processes. Viewed from the customers’ perspective and taking into account the specific characteristics of services (e.g. intangibility, heterogeneity, inseparability, and perishability) and service production (e.g. volatile demand, a tendency to over-capacity, and limits to planning) the approach employs a service blueprint reference model to then determine the different types of waste in the various parts of the service production process.
The growth of installed wind capacities generated a market with a huge variety of service offers for operation & maintenance of wind turbines. Different parties like manufacturers, component suppliers as well as independent service providers compete for the attractive after sales market. An innovative service offer which seems to meet the customers’ requirements is the guarantee of availability for wind turbines. However, these service providers are facing new challenges regarding their performance potentials and their financial risks occurring from possible penalties. Service providers have to reconsider their preparedness of performance, their new occurring financials risks, their cooperation and qualification level as well as their localization of service bases. To be able to quantify these new challenges and risks a simulation model has been designed in the context of a German research project named “WinServ”.
Remote services are services enabled by information and communication components and therefore do not require the physical presence of a service technician at the service object to provide a task. The impact of remote service on the capital goods industry has been increasingly significant over the recent yeas. Still many companies struggle with developing and implemenling successful business model, for remote service. This leads to a lot of unaccomplished benefits for the customer as well as for the companies themselves. A survey throughout companies in Ihe industrial machine and plant production sector was conducted in order to determine what successful companies do differently from those that cannot efficiently implement remote service business models.
The study presented in this chapter identifies key suceess factors of companies that effectively implemented remote services for their products. In order to identify the successful companies a scale for measuring remote service success was developed. Only by the use of this scale further findings regarding the success factors were possible. Key findings include the fact that successful companies actively market their remotle service to their customers. Generally they try to approach their remote service business from the operating company's perspective.
In diesem Beitrag werden die aktuellen Aktivitäten im Forschungsprojekt „SiZu – Integration von Echtzeitsimulation und Zustandsüberwachung zur Bauteilprognose und Fehleranalyse für die Instandhaltung“ vorgestellt. Ziel des Projektes ist es, die bislang separat genutzten Funktionalitäten Condition-Monitoring und Echtzeitsimulationen in einem Analysewerkzeug (Condition- Analyser) für die Instandhaltung zusammenzuführen und damit Zustandsüberwachungssysteme um die Möglichkeit der Nutzung historischer Anlagendaten und Echtzeitsimulation zu erweitern. Neben der detaillierten Beschreibung der angestrebten Forschungsergebnisse und den daraus resultierenden Nutzungspotentialen für die Instandhaltung wird die zur Zielerreichung entwickelte Vorgehensweise vorgestellt und diskutiert.
In einer sich ständig verändernden Welt, die geprägt ist vom demografischen Wandel, von den Anforderungen einer Wissensgesellschaft und einem immer akuter werdenden Fachkräftemangel, bedarf es innovativer Lösungen mehr denn je. Solch eine Lösung gelang im Verbundprojekt ‚DM4AR‘, das Ende Mai 2023 erfolgreich beendet werden konnte. Mit der Entwicklung einer AR-Plattform, die individuelles Wissen in organisatorischen Mehrwert transformiert, beantwortete das DM4AR-Projektteam diese Herausforderungen. Die DM4AR-Plattform sammelt, verarbeitet und teilt Expert:innenwissen, was zu effizienterem und ressourcenschonenderem Arbeiten im industriellen Service führt. Somit ermöglichen die Projektergebnisse von DM4AR einen wichtigen Fortschritt in der Nutzung von Augmented Reality zur Wissenskonservierung, -erweiterung und -weitergabe.
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.
Ziel des Forschungsprojekts ‚DM4AR‘ war es, Servicewissen skalierbar und einfach nutzbar zu machen, indem automatisch Augmented-Reality-Inhalte aus verschiedenen Datenquellen generiert werden.
Nutzen für die Zielgruppe:
Durch die Ergebnisse des Projekts ‚DM4AR‘ kann zukünftig die wesentliche Barriere für die flächendeckende und produktive Nutzung der AR-Technologie durch die Etablierung eines plattformbasierten und automatisierten Ansatzes zur Datenaufbereitung überwunden werden. Dabei steht die einfache Integration in den operativen Serviceprozess im Vordergrund, um den Nutzen zu maximieren und die Umstellung der Serviceprozesse zu vereinfachen. Die ‚DM4AR‘-Ergebnisse ermöglichen somit die Sicherung und den gezielten Einsatz des im Unternehmen vorhandenen Wissens.
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.
Social-Software-Lösungen gewinnen im beruflichen Kontext stetig an Bedeutung. Durch ihren Einsatz bilden sich unternehmensinterne Communitys, die einem Lebenszyklus unterliegen, der aus Phasen mit unterschiedlichen Eigenschaften besteht. Die Dissertation stellt ein Modell zur Verfügung, um die Phase einer solchen Community zu bestimmen. Aufbauend darauf werden Handlungsempfehlungen zum lebenszyklusorientierten Management bereitgestellt, um den unternehmerischen Wert der Community zu maximieren.
[Whitepaper] ToMiC
(2011)
Social-Software-Lösungen gewinnen im beruflichen Kontext stetig an Bedeutung. Durch ihren Einsatz bilden sich unternehmensinterne Communitys, die einem Lebenszyklus unterliegen, der aus Phasen mit unterschiedlichen Eigenschaften besteht. Das Whitepaper stellt ein Modell zur Verfügung, um die Phase einer solchen Community zu bestimmen. Aufbauend darauf werden Handlungsempfehlungen zum lebenszyklusorientierten Management bereitgestellt, um den unternehmerischen Wert der Community zu maximieren.
Die Bedeutung von Sozialen Netzwerken nimmt sowohl im privaten als auch im beruflichen Kontext rasant zu. Viele Unternehmen haben die Potenziale der virtuellen Vernetzung ihrer Mitarbeiter erkannt und versuchen, durch Soziale Netzwerke die unternehmensinterne Kommunikation und Kollaboration zu verbessern. Für die erfolgreiche Nutzung eines Social Networks ist die alleinige Bereitstellung der technischen Infrastruktur (Social Software) allerdings nicht ausreichend.
Es ist ein bedarfsgerechtes Management des Netzwerks bzw. der sich darin bildenden Communitys notwendig. Um ein solches zu gewährleisten, ist die Kenntnis über den Lebenszyklus von Communitys eine elementare Voraussetzung, da in Abhängigkeit der aktuellen Lebensphase zum Teil völlig unterschiedliche Bedürfnisse der Communitymitglieder vorherrschen und demnach zu befriedigen sind. Im nachstehenden Bericht wird aus diesem Grund der Lebenszyklus einer unternehmensinternen Community erläutert. Die in diesem Beitrag vorgestellten Forschungsergebnisse wurden im Rahmen des ToMiC-Forschungsprojekts
entwickelt.
Das Ziel des Forschungsprojekts ToMiC war die Entwicklung einer Typologie zum lebenszyklusorientierten Management unternehmensinterner Communitys wissensintensiver Dienstleister. Jene befähigt insbesondere kleine und mittlere Unternehmen erstmals dazu, die aktuelle Lebensphase der eigenen Social-Software-basierten Community zu bestimmen. Die vorliegende Veröffentlichung ist der Abschlussbericht dieses Projekts.