Maximilian Schacht
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Institute
Ziel des Beitrags ist es, aufzuzeigen, wie produzierende Unternehmen entlang der Customer-Journey systematisch kundenbezogene Daten erheben können. Nach einer Einleitung zur Motivation der Themenstellung, einer Begriffserläuterung und einer Vorstellung des Studiendesigns wird ein Referenzprozessmodell der Kundeninteraktionen produzierender Unternehmen gestaltet, darauf aufbauend ein Datenmodell des digitalen Schattens der Kundeninteraktionen abgeleitet und zuletzt ein Vorgehensmodell zur Implementierung des digitalen Schattens der Kundeninteraktionen präsentiert.
Produzierende Unternehmen haben vielzählige Interaktionen mit ihren Kunden entlang der Customer-Journey. Der digitale Schatten der Kundeninteraktionen zeigt dabei entlang eines Referenzprozesses auf, welche Daten an welcher Stelle erhoben werden können und wie diese Daten logisch miteinander zu verknüpfen sind, um ein hinreichend genaues datenbasiertes Abbild ihrer Kunden zu erhalten. Damit können Bedürfnisse der Kunden analysiert und das Leistungsangebot optimiert werden.
Daten sind das neue Öl. Aber wie werden die Potenziale der Daten in Industrie 4.0 genutzt? In der neuen Expertise des Forschungsbeirats Industrie 4.0 untersuchten der FIR an der RWTH Aachen und das Industry 4.0 Maturity Center den Aufbau, die Nutzung und die Monetarisierung der industriellen Datenbasis. Mithilfe einer Umfrage sowie Experteninterviews ermittelte das Projektteam den aktuellen Stand und die Herausforderungen deutscher Unternehmen hinsichtlich der Nutzung und der wirtschaftlichen Verwertung von industriellen Daten. Darauf aufbauend wurden Handlungsoptionen dazu erarbeitet, wie produzierende Unternehmen den Nutzungsgrad ihrer Datenbasis erhöhen sowie Potenziale bei der Monetarisierung ausschöpfen können. Darüber hinaus gibt die Studie Impulse dazu, welchen Beitrag Politik, Wissenschaft und Verbände leisten können.
In der neuen Expertise des Forschungsbeirats Industrie 4.0 untersuchen das FIR e. V. an der RWTH Aachen und das Industrie 4.0 Maturity Center den Status-quo und die aktuellen Herausforderungen der deutschen Industrie bei der Nutzung und wirtschaftlichen Verwertung von industriellen Daten. Handlungsoptionen für Unternehmen, Verbände, Politik und Wissenschaft zeigen auf, wie der Nutzungsgrad der Datenbasis erhöht werden kann und wie sich Potenziale bei der Monetarisierung ausschöpfen lassen. Der Fokus liegt dabei auf produzierenden Unternehmen.
Bisherige Methoden der Luftqualitätsüberwachung in Städten beruhen auf stationären Messstationen, sodass die Luftqualität nur punktuell überwacht werden kann. Im Forschungsprojekt ‚AirQuality‘ wurde ein mobiles IoT-Netz entwickelt, das Luftqualitätsdaten in bisher nicht vorhandener Granularität erhebt. Das echtzeitfähige System erhöht die Transparenz der Luftqualität in Städten und bietet damit einen Lösungsansatz für eine Vielzahl von Anwendungsfällen. Darüber hinaus wird durch die Ergebnisse des Forschungsprojekts das Potenzial von Niedrigpreissensoren bei der Entwicklung von skalierbaren Messsystemen verdeutlicht.
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.
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.
Crowd-Innovation
(2020)
Ideen für erfolgreiche Innovationen müssen nicht immer aus den eigenen Reihen stammen – das wusste bereits die englische Regierung im 18. Jahrhundert. Eine ähnlich diffuse Aufgabe wie die der Entdeckung neuer Kontinente steht nun der produzierenden Industrie bevor: der Aufbruch ins Zeitalter der digitalen Dienstleistungen. Impulse für digitale Geschäftsmodelle können Unternehmen von Studierenden im Rahmen der Crowd-Innovation erhalten. Hierzu bietet das Center Smart Services ein bewährtes Konzept, das den Unternehmen einen einfachen Zugang zu motivierten Studierenden gewährt.