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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.
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.
Digitale Plattformen verfügen über das Potenzial, ganze Branchen in kürzester Zeit grundlegend zu verändern und bislang profitable Geschäftspraktiken abzulösen. Dieses Phänomen aus dem Business-to-Consumer(B2C)-Bereich konfrontiert zunehmend auch Unternehmen aus dem Business-to Business(B2B)-Bereich mit einem Paradigmenwechsel. Große Technologiekonzerne wie Siemens oder Bosch haben mit Mindsphere und der Bosch IoT-Suite Plattformen am Markt etabliert, welche diese neuen Wege der Wertschöpfung vorgeben. Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) des Maschinen- und Anlagenbaus sind jedoch dem Risiko ausgesetzt, ohne eine eigene Plattformstrategie im Wettbewerb verdrängt zu werden. Deshalb ist das Verständnis von plattformbasierten Geschäftsmodellen und deren Umsetzung für sie elementar. Im Rahmen des Forschungsprojekts ‚PlattformHybrid‘ wurde erforscht, wie Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus ihren individuellen Weg in die Plattformökonomie beschreiten können.
Digitale Plattformen verfügen über das Potenzial, gesamte Branchen in kürzester Zeit grundlegend zu verändern und bislang profitable Geschäftspraktiken abzulösen. Dieses Phänomen aus dem Business-to-Consumer(B2C)-Bereich stellt auch zunehmend Unternehmen aus dem Business-to-Business(B2B)-Bereich vor einen Paradigmenwechsel. Große Technologiekonzerne wie Siemens oder Bosch haben mit Mindsphere und Bosch-IoT-Suite-Plattformen am Markt etabliert, welche diese neuen Wege der Wertschöpfung vorgeben. Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) des Maschinen- und Anlagenbaus sind dabei dem Risiko ausgesetzt, ohne eine eigene Plattformstrategie im Wettbewerb verdrängt zu werden. Deshalb ist das Verständnis von plattformbasierten Geschäftsmodellen und deren Umsetzung elementar. Zu Beginn muss die Entscheidung getroffen werden, ob einer bestehenden Plattform beigetreten oder eine neue Plattform gegründet werden soll. Zur Entscheidungsunterstützung müssen relevante Kriterien definiert und in einem weiteren Schritt erhoben und bewertet werden. Ein Plattformbeitritt kann als Erweiterung der Digitalisierungsstrategie aufwandsarm in die bestehende Strategie integriert werden. Dahingegen ist der Aufbau einer eigenen Plattform ein aufwändiges und kostenintensives Projekt: Begonnen mit der Identifikation und Auswahl von geeigneten plattformbasierten Geschäftsmodellen, über den Aufbau eines plattformbasierten Ökosystems bis hin zu der Skalierung der digitalen Plattform. Wie KMU des Maschinenbaus diese Herausforderungen schrittweise angehen können und so ein hybrides Geschäftsmodell unter Einbezug der Möglichkeiten digitaler Plattformen umsetzen können, ist das Ergebnis dieses Forschungsprojekts. PlattformHybrid gibt KMU einen Praxisleitfaden mit Roadmap an die Hand, welcher zum einen aufzeigt, welche plattformbasierten Geschäftsmodelle im Maschinen- und Anlagenbau existieren und zum anderen, wie eine Plattformstrategie als Ergänzung zu dem bestehenden Geschäft aufgebaut werden kann.
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'.