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33 Prozent aller Unternehmen glauben, den Anschluss an Künstliche Intelligenz (KI) zu verlieren. Obwohl KI auf den ersten Blick eine Herausforderung darstellt, kann sie vor allem im Unternehmenskontext eine bedeutende Rolle spielen. Genau da setzt das Programm "KI-Serviceroadmap 2024" des FIR an und zeigt Ihnen den Weg zu KI im Service auf. Das Programm beginnt für alle teilnehmenden Unternehmen mit einem umfassenden Assessment und mündet in der Entwicklung einer detaillierten Roadmap mit Ihrem individuellen Weg zu KI.
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.
Das Ziel des Forschungsprojekts "Future Data Assets" bestand in der monetären Bewertung des unternehmerischen Datenkapitals. Dazu wurden die Entwicklung und Instanziierung einer sogenannten "Datenbilanz" angestrebt. Die Datenbilanz soll dem Reporting der unternehmerischen Fähigkeit der Datenbewirtschaftung dienen und damit eine Lücke im Hinblick auf die klassische Berichterstattung schließen, in der Daten kaum betrachtet bzw. systematisch bewertet werden.
Pricing is one of the most important, but underestimated tools, to enhance a company's profitability. Especially value-based pricing has a high potential to reach higher levels of satisfaction because it equates the needs of providers and customers. Even though, it is a well-known price model and promises higher satisfaction, many companies struggle to implement it. Especially the manufacturing industry is characterized by cost-plus pricing and competition-based pricing. However, especially for digital products these pricing strategies are insufficient. Therefore, this paper aims at exploring the design fields for value-based pricing of digital products in the manufacturing industry. To achieve this, the basics of digital products and value-based pricing are explored. Furthermore, an expert workshop is conducted that follows a framework for value-based pricing consisting of four consecutive steps analysis, price strategy, pricing, and market launch to capture the design fields. This paper concludes with limitations, and practical and research implications.
The mechanical and plant engineering industry faces a stagnation in the new machinery market and is relying on innovative business models such as subscription to overcome these. In this business model, individually customized solution packages are offered. The success of these models depends directly on the future success of the customer, making the selection of the right customers crucial. The aim of this paper is to identify the criteria that indicate the suitability of customers for subscription models. While there are individual descriptions of suitability criteria in the existing literature, there is a lack of comprehensive consideration of customer relationship, customer company, and customer market, as the extensive consideration was not necessary in the transactional sale of machines until now. Therefore, in this study, expert interviews are conducted with companies in mechanical and plant engineering that offer subscription models. The results show criteria that are used to evaluate customers in the six main categories of creditworthiness, market potential, benefit potential, feasibility, relationship, and sales effort. In total, 24 criteria can provide insight into the suitability of the customer for a successful subscription relationship. These criteria are intended to develop target systems that meet the requirements of different stakeholders in the customer and thus support the economic viability of these business models.
More and more companies in the mechanical and plant engineering industry are transforming their business model and evolving from product to solution providers. Subscription business models play a key role in this development. They enable companies to enter long-term collaborative relationships with customers and thus monetize the potential of Industry 4.0. However, this development is not easy for many companies and is associated with numerous hurdles. One of these hurdles is the development of a suitable range of services tailored to customer needs. In this context, the bundling of individual services to service modules plays a key role in realizing new value propositions. In practice, however, companies often lack an understanding of which services need to be combined in what way to be able to realize new value propositions. Accordingly, the goal of this work is to identify relevant services for subscription business models, to cluster them into meaningful value-adding bundles, and to derive new value propositions accordingly. The new value propositions in turn enable mechanical and plant engineering companies to strengthen customer loyalty and thus achieve long-term economic success.
Competitive differentiation in the manufacturing sector is no longer based on product and service innovations alone but on the ability to monetize the usage phase of products and services. To this end, manufacturers are increasingly looking at so-called subscription business models as a way of supplementing the traditional sale of products and services. Since supplier success in the subscription business is directly dependent on customer success, the setup and expansion of a so-called Customer Success Management (CSM) is required. While CSM has already been established in the software industry for several years, companies in the manufacturing sector are often still in the conceptual phase of a CSM, parallel to the setup and expansion of their subscription business. Therefore, this paper aims to support the set-up of a CSM by providing a reference data model, based on case study research, that can be used to support the organizational or daily CSM tasks and to serve as a blueprint for conceptualizing CSM-specific IT systems.
Industrial companies are moving to a solution driven business by offering smart product service systems (Smart PSS). In addition to an existing portfolio of physical goods and technical services, companies develop new digital services and combine all three offerings to an integrated digital solution business. While the development of new digital services does not pose any major challenges for companies, the successful sale of Smart PSS does. Due to changing customer requirements and value propositions of a solution, the sale of Smart PSS requires new design principles for the sales organization compared to the simple sale of physical goods or technical services. While there are already many publications on the topic of industrial sales in research, the description of Smart PSS in particular represents a new field of research. The combination of both topics is therefore not only interesting from a theoretical point of view, but also has a particularly high practical relevance and impact for industrial companies. This paper therefore describes on the one hand, which characteristics can be used to derive customer requirements for Smart PSS and on the other hand, which effects these requirements have on the sales organization of the industrial company. The design principles give recommendations for the organizational structure, the resources, the information systems and the culture of the company depending on the targeted customer type. In order to identify and describe both the customer requirements and the design principles, two morphological boxes were developed based on a literature research and semi-structured interviews with industrial companies. The paper gives an outlook on the different characteristics of the design recommendations and describes first best practices for the successful transformation of the sales organization.
Pricing is one of the most important, but underestimated tools, to enhance a company's profitability. Especially in the furniture sector, customers place a special interest in cost-efficient products and easy processes. Individualised and sustainable furniture can help to create a unique selling point and deliver real value to the customers. Therefore, a platform to create designs together is needed and can involve several stakeholders in the design and production phase. However, in order to include several stakeholders, the pricing and revenue model need to reflect individual needs and be a benefit to all. In this paper, the initial situation and potential revenue model options will be presented. Furthermore, multiple scenarios for practical use will be discovered and an overview given.
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.
„If you can’t measure it, you can’t manage it.“ Peter Druckers berühmte Weisheit ist in Zeiten des digitalen Wandels aktueller denn je. Der Unternehmenswert der weltweit wertvollsten Unternehmen, wie beispielsweise Google, Amazon, Alphabet und Microsoft, ergibt sich zum größten Teil nicht durch physische Vermögenswerte, sondern durch informationstechnische Dienste und datengetriebene Geschäftsmodelle. Der Zugriff und die Nutzung von Daten sind zunehmend ein wettbewerbsentscheidender Schlüsselfaktor und begründen die Notwendigkeit zur digitalen Transformation etablierter Geschäftsmodelle und -prozesse, nicht zuletzt innerhalb der produzierenden Industrie in Deutschland und Europa. Das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz geförderte Forschungsprojekt ‚Future Data Assets', Laufzeit 01.08.2019 – 31.01.2023, diente folgerichtig dem Ziel, zunächst neue Möglichkeiten der Datenbewertung, insbesondere im Bereich des monetären Nutzens, und daran anschließend Kanäle zur Kommunikation der ermittelten Werte zu erforschen.
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.
Ziel des Forschungsprojekts ‚DM4AR‘ war es zum einen, eine AR-Plattform (Datenintegration, Schnittstellen und Datenmodell) zu schaffen, die der automatisierten Aufbereitung und Umwandlung der Daten in ein gängiges AR-Format dient. Zum anderen sollten die Mitarbeitenden mit geeigneten Ziel- und Anreizsystemen sowie Referenzprozessen in der Bereitstellung von implizitem Wissen unterstützt werden.
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.
In Germany’s transition to a more sustainable industrial landscape, electricity generated by wind turbines (WT) remains a mainstay of the energy mix. Operating and maintenance costs, which account for roughly 25% of electricity generation costs in onshore WTs make improvements of maintenance activities a key lever in the economic operation of WTs. Prescriptive maintenance is a possible approach for improved maintenance activities. It is a concept where asset condition data is used to recommend specific actions and has great potential for the operation of wind parks. However, especially small, but also large wind park operators, and maintenance service providers often struggle with the implementation of such a new maintenance approach. As a part of the research project ReStroK, a learning game has been developed to support the training and familiarization of maintenance technicians with the concepts and underlying principles of this maintenance approach. In this paper, the concept for the development of a learning game will be presented. Multiple scenarios for its usage and their corresponding requirements will be discussed and an overview over the game will be given.
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.
In der Spitzengruppe der weltweit wertvollsten Unternehmen befinden sich Stand 20211 hauptsächlich Digitalkonzerne wie Apple, Amazon, Alphabet, Microsoft, Facebook und Tencent. Im Gegensatz zu traditionellen Industrieunternehmen bestimmt sich der größte Anteil des Unternehmens- bzw. Börsenwerts dieser Konzerne nicht durch physische Assets, sondern durch den immateriellen Wert vorhandener Daten, Informationen und informationstechnischer Dienste.
Der Zugriff auf und die Nutzung von Daten sind zunehmend wettbewerbsentscheidende Schlüsselfaktoren und begründen die Notwendigkeit zur digitalen Transformation etablierter Geschäftsmodelle und -prozesse auch innerhalb der produzierenden Industrie in Deutschland und Europa. Das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz geförderte Projekt ‚Future Data Assets“ dient folgerichtig dem Ziel, zunächst neue Möglichkeiten der Datenbe-
wertung, insbesondere im Bereich des monetären Nutzens, und daran anschließend Kanäle zur Kommunikation der ermittelten Werte zu erforschen. Im Fokus der Untersuchungen stehen insbesondere produzierende Unternehmen, die im Kontext von Industrie 4.0 zunehmend Daten wertschöpfend einsetzen, jedoch vor zahlreichen Herausforderungen in der externen und internen Kommunikation des Nutzwertes ihres Datenkapitals stehen.
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.
Maschinen- und Anlagenbauer setzen sich in Ergänzung zum klassischen Verkauf von Produkten und Services zunehmend mit sog. Subskriptionsgeschäftsmodellen auseinander. Ertragsmechaniken wie Pay-per-Use oder Pay-per-Outcome, ein auf den individuellen Kundenerfolg ausgerichtetes Nutzenversprechen, digitale und über das Internet of Things vernetzte Leistungssysteme, bestehend aus Produkten, Services und Software, sowie eine langfristig orientierte, partnerschaftliche Kundenbeziehung sind Voraussetzungen und charakteristische Merkmale von Subskriptionsgeschäften. Da der Anbietererfolg im Subskriptionsgeschäft in direkter Abhängigkeit zum Kundenerfolg steht, erfordert das Subskriptionsgeschäft den Auf- und Ausbau eines sog. Customer-Success-Managements (CSM). Das CSM ist im Gegensatz zum Vertrieb oder Service vollständig auf den Erfolg, d. h. die Zielerreichung der individuellen Subskriptionskunden, ausgerichtet und incentiviert. Das CSM überwacht die Nutzungsphase der Produkte und Services und unterstützt die Subskriptionskunden proaktiv bei der Erreichung und Steigerung ihrer individuellen Ziele. Während das CSM in der Softwareindustrie bereits seit einigen Jahren etabliert ist, befinden sich Unternehmen im Maschinen- und Anlagenbau vielfach noch in der Konzeptionierungsphase eines CSMs. Das Ziel dieser Dissertationsschrift besteht daher darin, ein konfigurierbares Referenzmodell für das CSM im Maschinen- und Anlagenbau zu entwickeln, das Unternehmen bei der unternehmensspezifischen Ableitung eines CSM-Modells entlang ausgewählter Konfigurationsparameter unterstützt. Mit dem Referenzmodell soll vor allem die Effizienz bei der Gestaltung der CSM-Ablauforganisation gesteigert werden. Auf Basis einer spezifizierten Vorgehensweise zur konfigurativen Referenzmodellierung werden in dieser Dissertationsschrift zunächst Konfigurationsparameter für das CSM-Referenzmodell hergeleitet. Anschließend erfolgt der Entwurf des Ordnungsrahmens, der als übergeordneter Einstieg in das CSM-Referenzmodell dient.
Daraufhin werden sowohl ein Daten- als auch ein Funktionsmodell entwickelt, um die zahlreichen, notwendigen Datenpunkte und Aufgaben im CSM systematisch abzubilden. Die beiden Modelle werden im Anschluss über 17 modular gestaltete Prozessmodelle integriert. Das Referenzmodell wird abschließend zur Güteprüfung in drei ausgewählten
Fallstudien mit Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus wiederverwendet und evaluiert.
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.
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)