Gerhard Gudergan
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Patterns of Digitization
(2020)
This article describes the results of Patterns of Digitization survey designed to assess how companies are implementing digital transformation. The survey includes the various strategies companies employ, the technologies they invest in, and, in particular, the actions they take to overcome the organizational resistance that is common to most large-scale transformations. Digital transformation is reshaping entire segments of our society and industries of every type:
communications, retail, and increasingly healthcare, medicine, agriculture, and manufacturing.
While a few companies seem to reach front-runner status, the majority seem to lag. This phenomenon is a top concern of boardrooms worldwide and motivated the development of this study. To help these organizations, we highlight the important actions all companies are taking as well as the differentiated actions digitally mature companies are undertaking to transform their businesses. These insights should help lagging companies understand what is involved in
implementing a digital transformation and what they need to do to catch up.
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.
Business-Transformation
(2020)
Viele Organisationen befinden sich im Umbruch. Globale sozioökonomische und technologische Megatrends wie die stetig fortschreitende Globalisierung, demographische Veränderungen und die Digitalisierung stellen Unternehmen vor enorme Herausforderungen. Besonders die Verwendung digitaler Technologien und Techniken hat erhebliche Veränderungen des Alltagslebens, der Wirtschaft und der Gesellschaft zur Folge. Dabei ist die digitale Transformation ein allgemeiner Trend ohne Masterplan, ein Veränderungsprozess mit offenem Ausgang, der ganze Branchen einer Transformation nie dagewesenen Ausmaßes unterwirft.
Im Zuge der Digitalisierung der Industrie stieg die Menge an erhobenen Daten aus unterschiedlichsten internen und externen Quellen in den letzten Jahren exponentiell an. Diese Entwicklung wird sich fortsetzen. Insbesondere Unternehmen des Maschi-nen- und Anlagebaus verfügen über eine Vielzahl von ungenutzten Nutzungs- bzw. Kundendaten. Hier setzt das Vorhaben ServiceAnalytics an.
Integrierte Sensoren innerhalb der Maschinen liefern kontinuierlich Daten über den Zustand der verbauten Komponenten und deren Nutzung (bspw. Verschleiß, Warnun-gen, Störungsmeldungen, Fehlercodes, Ereignismeldungen, aber auch Umgebungs-daten wie Temperatur, Feuchtigkeit, etc.). Auf diese können die Hersteller heute oft-mals mittels der Basistechnologie des Internets in Echtzeit zugreifen und sie somit nutzbar machen. Besonders im Bereich des Dienstleistungsgeschäfts können die auf-genommenen Daten genutzt werden, um damit sowohl das Dienstleistungsportfolio zu erweitern als auch die Profitabilität des bestehenden Dienstleistungsgeschäf-tes erhöhen. Dafür stehen die Unternehmen vor der Herausforderung eigene Daten-analyse-Fähigkeiten zu entwickeln. Diese Fähigkeit wird in der Literatur Business-Ana-lytics genannt und befähigt die Unternehmen dazu, die erhobenen Daten mittels ge-eigneter Analyseinstrumente auszuwerten, um eine bessere Entscheidungsgrundlage für geschäftsrelevante Fragestellungen zu schaffen (s. CHEN ET AL. 2012). Um die ge-nerierten Daten zu nutzen, damit die vorhandenen Potenziale im Dienstleistungsge-schäft realisiert werden können, müssen sich Unternehmen daher weiterentwickeln und ein Geschäftsfeld Service-Analytics aufbauen. Unter Service-Analytics wird in diesem Zusammenhang die Anwendung von Business-Analytics im Dienstleistungs-geschäft verstanden. In diesem Zuge durchlaufen die Unternehmen einen Transfor-mationsprozess, der durch unterschiedlichste Herausforderungen gekennzeichnet ist. So stoßen die potenziellen Anbieter der datenbasierten Dienstleistungen während des Wandels auf eine dynamische Unternehmensumwelt. Wechselnde Kundenbe-dürfnisse, schnell reagierende Wettbewerber und sich rasant wandelnde Technologien sind nur einige der Faktoren, die auf die Unternehmen wirken. Diese Herausforde-rungen gilt es durch geeignete Instrumente zu adressieren, um das neue Geschäfts-feld Service-Analytics nachhaltig und mit Erfolg aufzubauen. Häufig fehlt es jedoch insbesondere klein- und mittelständischen Unternehmen an dem nötigen Fach- und Prozesswissen, um die Datenerhebung und -auswertung wirtschaftlich rentabel zu ge-stalten.
So bestand das Ziel des Forschungsprojektes ServiceAnalytics darin, klein- und mit-telständische Unternehmen (kmU) des Maschinen- und Anlagebaus zur Anwendung von Service-Analytics zu befähigen mit dem Ziel die Dienstleistungsprofitabilität zu steigern.