Dienstleistungsmanagement
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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.
Der vorliegende Beitrag beschreibt eine Vorgehensweise zur kurzfristigen Umstellung von Blended-Learning- oder Präsenzangeboten. Hierbei werden neben möglichst schnell umsetzbaren technischen Lösungen auch notwendige organisatorische Anpassungen thematisiert und anhand des E-Mas-Weiterbildungsprogramms illustriert.
In diesem Artikel geht es um das Projekt DIGIVATION. Roman Senderek und Lukas Stratmann vom FIR e. V. an der RWTH Aachen beschreiben gemeinsam mit Verena Wolf vom Lehrstuhl für Betriebliche Informationssysteme der Universität Paderborn und Prof. Dr. Jan H. Schumann vom Lehrstuhl für Marketing und Innovation an der Universität Passau den Projektrahmen.
Der mexikanische Automotive Sektor wächst so rasant, dass das bestehende Aus- und Weiterbildungssystem bereits ohne die Effekte der Digitalisierung den Bedarf nicht decken kann. Neue technologiegestützten Lernformen können dabei genauso wie klassische arbeitsbezogene Lernformen vorteilhafte Entwicklungsmöglichkeiten bieten. Arbeitsbezogenes Lernen setzt eine lernförderliche Gestaltung von Arbeit voraus. Dies bedeutet Tätigkeitsbedingungen zu schaffen, die das Lernen bei der Arbeit möglich machen. Arbeitsorientierte Lernprozesse und die Gestaltung von produktiven und gesundheitserhaltenden Arbeitsprozessen können einen wesentlichen Beitrag für eine positive Entwicklung des mexikanischen Automotive Sektors leisten.
The Mexican automotive sector is growing so rapidly that the existing system for education and continued training is already unable to meet the demand without the effects of digitalisation. New, technology-supported forms of learning can offer advantageous developmental possibilities in this area, as can classic work-related forms of learning. Work-related learning presupposes that work is designed to promote learning. This means that working conditions must be created to enable learning at work. Work-oriented learning processes and the design of productive and health-promoting work processes can contribute significantly to a positive development of the Mexican automotive sector.
In dem Doktorvortrag geht es um die folgende Problemstellung: Die Vielzahl digital anschlussfähiger Produkte innerhalb des Ökosystems Landwirtschaft ermöglicht neue datenbasierte Dienstleistungen, welche zukünftig die gesamte Branche verändern können.
Ziel ist es, Unternehmen für die Potenziale der zunehmenden Digitalisierung der Landwirtschaft zu sensibilisieren und die aktuellen Herausforderungen aufzuzeigen.
Forschungsfrage:
Welche Potenziale lassen sich mittels Plattformen in der digitalisierten Landwirtschaft realisieren und welche Herausforderungen gilt es dabei zu meistern?
Die soziale Vernetzung mithilfe von Social Software verändert nicht nur unsere alltägliche zwischenmenschliche Kommunikation, sie erhält auch
Einzug in Unternehmen. Die dort eingesetzten IT-Lösungen können die
Zusammenarbeit von Mitarbeitern positiv beeinflussen und ermöglichen
eine effektive und effiziente Kollaboration. Bis dato ist der Bereich der sog. Social Collaboration und deren systematischen Realisierung im Zuge der Digitalisierungsbestrebungen der Unternehmen noch nicht
hinreichend untersucht worden. Es existiert bspw. kein umfassendes Modell, das es erlaubt, den Einsatz von Social Software in der intraorganisationalen
Zusammenarbeit zielgerichtet zu strukturieren und aufzuzeigen, welche Komponenten dafür berücksichtigt werden müssen. Die vorliegende Arbeit setzt an dieser Forschungslücke an.
Die produzierende Industrie unterliegt einem ständigen Wandel. Wettbewerbsdruck und sich ändernde Kundenbedürfnisse veranlassen immer mehr Unternehmen dazu, digitale Geschäftsmodelle anzubieten. Im Rahmen des Forschungsprojekts ‚SMART‘ (Smart Service Maturity Assessment and Readiness Index for Transferring Companies to successful Smart Service Providers) arbeitete das FIR an der RWTH Aachen zusammen mit einem Konsortium, das in der Vergangenheit bereits den bekannten „Industrie 4.0 Maturity 4.0 Index“ unter dem Dach der acatech entwickelt hat. Es sollte ein webbasiertes Tool entstanden, das es Unternehmen ermöglicht, ihren aktuellen Stand bezüglich Smart Services zu allokieren und Handlungsempfehlungen für die Weiterentwicklung zu erhalten. Ein von Expert:innen in der Praxis validierter Frage-Antwort-Katalog ermöglicht Unternehmen verschiedenster Branchen eine Standortbestimmung und gibt Orientierungshilfen bei der Transformation in Richtung Smart Services. Ziel des Projekts ‚SMART‘ war es, produzierenden Unternehmen das bislang nicht genutzte Potenzial von Smart Services aufzuzeigen und eine Plattform für den Transformationsprozess zu bieten. Um diese Aufgabe zu erfüllen und den Projekterfolg zu gewährleisten, kooperierte das FIR mit vier Forschungspartnern, die Expertise in einem jeweiligen Teilgebiet von Smart Services mitbringen.
Die neue Expertise des Forschungsbeirats Industrie 4.0 bei der acatech beschäftigt sich mit der Frage, wie hiesige Unternehmen ihre Datenbasis aufbauen, nutzen und monetarisieren. Aus Umfrage-Erkenntnissen haben die Experten Handlungsoptionen abgeleitet, mit denen Firmen ihre Daten Schritt für Schritt in den Dienst der eigenen Wertschöpfung stellen können.
ZusammenfassungDieser Beitrag stellt dar, welche Chancen und Herausforderungen mit der Bewertung von Daten sowie der Abbildung monetärer Datenwerte verbunden sind und geht auf mögliche Lösungsansätze zur Bewertung von Unternehmensdatenbeständen, insbesondere im Kontext der industriellen Produktion, ein. Zunächst werden Grundlagen zur Charakterisierung, Nutzung und Verwertung von Daten sowie bestehende Methoden zur Bewertung von immateriellen Vermögensgegenständen dargestellt. Darauf aufbauend werden Chancen und Herausforderungen spezifiziert, potenzielle Lösungsansätze zur Datenbewertung abgeleitet und anschließend Anforderungen für die Datenbewertung beschrieben sowie die nutzenorientierte Datenbewertung skizziert.
Since data becomes more and more important in industrial context, the question arises on how data-driven added value can be measured consistently and comprehensively by manufacturing companies. Currently, attempts on data valuation are primarily taking place on internal company level and qualitative scale. This leads to inconclusive results and unused opportunities in data monetization. Existing approaches in theory to determine quantitative data value are seldom used and less sophisticated. Although quantitative valuation frameworks could enable entities to transfer data valuation from an internal to an external level to take account of progress in digital transformation into external reporting. This paper contributes to data value assessment by presenting a four-part valuation framework that specifies how to transfer internal, qualitative to external, quantitative data valuation. The proposed framework builds on insights derived from practice-oriented action research. The framework is finally tested with a machine tool manufacturer using a single case study approach. Placing value on data will contribute to management’s capability to manage data as well as to realize data-driven benefits and revenue. [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-85902-2_19]
Big data are collected along the entire food industry value chain, but remain mostly unused. Data sharing in data ecosystems could lead to efficiency gains and new revenue streams. We investigate data sharing within food industry and derive challenges and opportunities for data sharing in this context. We conducted interviews with ten qualified experts from the German food industry. The results reveal that mainly trust, usefulness and value influence users’ attitude towards data sharing. Our results confirm social exchange theory in conjunction with technology acceptance model as relevant underlying IS theories of data sharing.
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.
Es ist davon auszugehen, dass einfache, repetitive Tätigkeiten in absehbarer Zeit in zunehmendem Maße automatisiert werden. Daher wird für Beschäftigte, die maßgeblich mit diesen Tätigkeiten betraut sind, Qualifizierung zu einem zentralen Faktor. Darüber hinaus wird es für einen großen Teil der Höherqualifizierten zu einer deutlichen Verschiebung der Qualifikationsanforderungen sowie zu einer zunehmenden Informatisierung der Arbeit kommen. Der Buchbeitrag von Volker Stich, Gerhard Gudergan und Roman Senderek verdeutlicht, dass angesichts dieser Herausforderungen für die Unternehmen, das arbeitsnahe Lernen eine Möglichkeit darstellt, Menschen und Unternehmen für den aktuellen industriellen Wandel zu befähigen. Hierbei sind nach Ansicht der Autoren jedoch zunächst Arbeits- und Produktionssysteme zu schaffen, die lernförderlich geplant und gestaltet sind. Um dies zu ermöglichen, bedarf es einer Kategorisierung der verfügbaren arbeitsorientierten Lernformen und insbesondere neuer technologiegestützter Lernformen. Darüber hinaus sind die Rahmenbedingungen und Voraussetzungen von Unternehmen zu prüfen und im Hinblick auf die Anwendung der verschiedenen Lernformen zu bewerten. Eine Systematik hierfür und die Erfahrungen bei der Implementierung von arbeitsorientierten Lernformen bei vier Unternehmenspartnern schließen diesen Beitrag ab.
The industrial food production is currently caught between the increas-ing demands of numerous stakeholders, economic profitability and the challenges of digitization. A solution to face these various challenges can be seen in the aggregation of data into higher-value, independent data products that can be of-fered and sold on a buyer's market. Large amounts of heterogeneous data are already available in the value chain of the industrial food production, e.g. throughout the data-driven harvesting of primary products, further processing by interconnected production facilities and the information-intensive product distri-bution to end consumers. However, the data is usually only evaluated and used locally for the optimization of internal processes or, at the most, within compre-hensive partnerships. The purpose of this paper is to identify new revenue oppor-tunities for current and future players in the industrial food production by using data as an independent economic good (data products). For this purpose, scenar-ios for the development and use of data products via Industrial Internet of Things platforms are developed for a food technical reference process, the industrial chocolate production and its value chain. On this basis, examples for different types of data products and their value propositions are derived. The results can not only serve food producers and relevant stakeholders but all industrial produc-ers as an input for the future, yield-increasing orientation of their business models.
Glück per Abo
(2019)
Was charakterisiert einen Menschen jenseits seines offensichtlichen Verhaltens und seiner äußeren Gestalt? Wohl nichts so sehr wie seine Bedürfnisse und Wünsche. „Am Ende existiert der Mensch nur durch seine Bedürfnisse“, bringt es der Dichter Friedrich Hebbel überspitzt auf den Punkt. Doch wie sehen diese Bedürfnisse aus?
Smart Services als Enabler von Subscription-Geschäftsmodellen in der produzierenden Industrie
(2022)
[Der Sammelband] Widmet sich den in Wissenschaft und Praxis aktuell intensiv diskutierten Fragestellungen zu Smart Services. Befasst sich mit Geschäftsmodellen, Erlösmodellen und Kooperationsmodellen von Smart Services. Geht auf branchenspezifische Besonderheiten von Smart Services ein. (link.springer.com)