Calvin Rix
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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.
This chapter presents key challenges of digital pricing: selling value propositions, data-driven quantification of value, the design of value-driven pricing models, and the definition of subscription-based price metrics. To structure the pricing for smart-product-service offerings promisingly, a framework with four specific elements has been developed. To address the value propositions properly, this chapter presents four archetypes for offering smart-product-service systems. The chapter concludes by presenting an approach to quantify customer value for digital products and services.
Herausforderungen der Preisbildung datenbasierter Geschäftsmodelle in der produzierenden Industrie
(2022)
Inhaltsangabe des Sammelbands:
In diesem Open-Access-Buch stehen die wirtschaftliche Verwertung von Daten und die dazu gehörenden technischen und organisatorischen Prozesse und Strukturen in Unternehmen im Fokus. Es behandelt Themen wie Datenmonetarisierung, Datenverträge, Data Governance, Informationssicherheit, Datenschutz und die Vertrauenswürdigkeit von Daten.
Seit Jahren wird davon gesprochen, dass „Daten das neue Öl“ sind. Expertinnen und Experten sind sich einig: Das Wertschöpfungspotential von Daten ist enorm und das über fast alle Branchen und Geschäftsfelder hinweg. Und dennoch bleibt ein Großteil dieses Potentials ungehoben. Deshalb nimmt dieser Sammelband konkrete Innovationshemmnisse, die bei der Erschließung des wirtschaftlichen Werts von Daten auftreten können, in den Blick. Er bietet praktische Lösungsansätze für diese Hürden an den Schnittstellen von Ökonomie, Recht, Akzeptanz und Technik. Dazu folgen die Autorinnen und Autoren einem interdisziplinären Ansatz und greifen aktuelle Diskussionen aus der Wissenschaft auf, adressieren praxisnahe Herausforderungen und geben branchenunabhängige Handlungsempfehlungen. Den Leserinnen und Lesern soll eine transparente Informationsbasis angeboten werden und damit die Teilnahme an der Datenwirtschaft erleichtert werden.
Dieses Buch richtet sich an Entscheidungsträgerinnen und Entscheidungsträger in Unternehmen sowie an Entwicklerinnen und Entwickler datenbasierter Dienste und Produkte. Der Band ist ebenfalls für Fachkräfte der angewandten Forschung wie auch für interdisziplinär Studierende z.B. der Wirtschaftsinformatik, der technikorientierten Rechtswissenschaft oder der Techniksoziologie relevant.
More and more manufacturing companies are starting to transform the transaction-based business model into a customer value-based subscription business to monetize the potential of digitization in times of saturated markets. However, historically evolved, linear acquisition processes, focusing the transactionoriented product sales, prevent this development substantially. Elemental features of the subscription business such as recurring payments, short-term release cycles, data-driven learning, and a focus on customer success are not considered in this approach. Since existing transactional-driven acquisition approaches are not successfully applicable to the subscription business, a systematic approach to an acquisition cycle of the subscription business in the manufacturing industry is presented, aiming at a long-term participative business. Applying a grounded theory approach, a task-oriented model for themanufacturing industry was developed.
The model consisting of five main tasks and 14 basis tasks serves as best practice to support manufacturing companies in adapting or redesigning acquisition activities for their subscription business models.
Der Vertrieb digitaler Produkte und Services stellt für die meisten Anbieter aus der produzierenden Industrie noch eine große Herausforderung dar, sodass die gewünschte Monetarisierung des Digitalgeschäfts hinter den Erwartungen zurückbleibt. Um die weitreichenden Herausforderungen der Vermarktung systematisch anzugehen, hat das Center Smart Services zusammen mit dem FIR das Innovationsprojekt‚ Vertriebsexzellenz für digitale Produkte & Services‘ ins Leben gerufen. Im Rahmen des Innovationsprojekts werden
gemeinsam mit einem branchenübergreifenden Konsortium von Industriepartnern Strategien, Methoden und Erfolgsprinzipien aus über 50 Fallstudien abgeleitet und in einem exklusiven Vertriebsleitfaden aufbereitet. Dieses Vorgehen dient dazu, wertvolle Impulse für die Weiterentwicklung des digitalen Portfolios und Pricings sowie die Vertriebsorganisation, -steuerung und -kommunikation zu gewinnen, um Schritt für Schritt einen deutlich messbaren Erfolg in der Vermarktung digitaler Produkte und Services zu erzielen.
DIN SPEC 91452:2022-01
(2022)
Industrial food production represents one of the largest industries, accounting for a share of ten percent of the world’s gross domestic product. Simultaneously, it is responsible for 26 percent of global greenhouse gas emissions. Due to increasing CO2 taxes and population’s call for sustainability and CO2 reduction, it is facing challenges in terms of economic profitability and stakeholder demands. These challenges could partly be overcome by participating in data ecosystems in which data are refined as data products, understood, exchanged and monetized as economic goods. Despite large amounts of data, collected parenthetically along the value chain in food production, potentials of data analytics and data ecosystems are only marginally exploited. Food production mainly focuses on traditional, product-centric business models. This work shows the conceptualization of a data ecosystem for food production, enabling data-based business models. Therefore, resources, ac- tors, roles and underlying relationships of future ecosystem are analyzed. Building on these, corresponding architectural and analytical artifacts that support data ecosystem exploitation are presented. A food production data ecosystem is exemplified by applying data analytics to compressor data, which reveals high potentials for CO2 reduction.
In the food industry, a very large potential of data ecosystems is seen, in which data is understood, exchanged and monetized as an economic asset. However, despite the enormous economic potential, companies in the food industry continue to rely on traditional, product-oriented business models. Existing data in the value chain of industrial food production, e.g., in harvesting, logistics, and production processes, is primarily used for internal optimization and is not monetized in the form of data products. Especially the pricing of data products is a key challenge for data-based business models due to their special characteristics compared to conventional, analog offerings and multiple design options. The goal of this work is therefore to solve this issue by developing a framework that allows the identification of pricing models for data products in the industrial food production. For this purpose, following the procedure of typology formation, essential design parameters and the respective characteristics are derived. Furthermore, three types for pricing models of data products are shown. The results will serve not only stakeholders in the food industry but also manufacturing companies in general as input for an orientation of their databased business models.
The rapid developments in information and communication technology enable new bus iness models that are based on digital platforms. Marketplaces such as Amazon or Airbnb have already adapted this business model to connect previously unconnected supply-side and demand-side to conduct a business transaction via a digital platform. Due to Industrie 4.0 and the rapid technological development that comes with it, digital platforms have entered the market within the area of the mechanical engineering. Different platform types exist, such as marketplaces for machine equipment or digital data platforms for connected machines. Although numerous companies claim to offer platform-based bus iness models, they often lack knowledge on individual business model components. To close this gap, this paper structures a variety of existing platforms based on their detail characteristics. Within this paper, existing typologies of digital platforms from other industry areas are analyzed. Case study research ofplatforms within the mechanical engineering is used to adjust these typologies and create a new one for digital platforms within the mechanical engineering.
KVD-Service-Studie 2021
(2021)
Die fortschreitende Digitalisierung beeinflusst alle Unternehmensbereiche und sorgt für einen maßgeblichen Wandel in der Servicewelt. Trends wie das Internet der Dinge, Big Data und der Einsatz von Maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz haben in jüngerer Zeit die digitale Transformation weiter vorangetrieben. Dadurch ergeben sich neue Möglichkeiten für den Service, um beispielsweise den Kundenkontakt zu optimieren, Informationen besser zu verarbeiten, das Serviceportfolio durch digitale Lösungen zu erweitern oder die Reaktionsfähigkeit zu steigern. Serviceanbieter werden durch den gezielten Technologieeinsatz nicht nur dazu befähigt, beispielsweise operative Serviceeinsätze gänzlich remote durchzuführen und somit den Serviceprozess weitaus effizienter zu gestalten, sondern auch das bisherige Geschäft durch innovative, digitale Geschäftsmodelle zu erweitern. Um diese Potenziale ausschöpfen zu können, ist es jedoch unabdingbar, neue Formen der Arbeitsorganisation und -gestaltung sowie des Kompetenzmanagements zu berücksichtigen und einzusetzen. Der technologische Einfluss bewirkt tiefgreifende, strukturelle Veränderungen, die sich nicht nur auf die Produktionsprozesse, sondern auf die gesamte Organisation und die Art, zu arbeiten, auswirken. Hierzu sind neue Kompetenzen gefragt, die sich über alle Unternehmensbereiche hinweg erstrecken.
Demgemäß orientiert sich die Studie grundlegend an der Struktur der drei Handlungsfelder und an dem Serviceprozess, der sich in die drei Hauptbestandteile Administration, Planung & Steuerung und Operative Durchführung unterteilen lässt. Der diesjährige Schwerpunkt der Service-Studie 2021, die vom KVD zusammen mit dem FIR durchgeführt wurde, liegt daher auf dem Themenkomplex ‚Organisation im Wandel – Perspektiven der Servicetransformation'.
