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Institute
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.
Ziel des Forschungsvorhabens CSS 2.0 war es, kleine und mittlere Unternehmen (KMU) dabei zu unterstützen, die Effizienz und Effektivität ihres Kundenservices durch den Einsatz von Social Media zu verbessern. Hierfür wurde ein Self-Assessment-Tool zur Bewertung und Prognose des Nutzenbeitrags des Social-Media-Einsatzes im Kundenservice entwickelt. Der Fokus des Forschungsvorhabens lag auf der Betrachtung des externen Social-Media-Einsatzes an der Schnittstelle zwischen Unternehmen und Kunden.
Customer Lifetime Value
(2020)
Manufacturing companies are constantly increasing their efforts in the subscription business, also known as product-as-a-service business, offering usage and outcome based solutions (value-in-use) instead of transactional services and products (value-in-exchange). Customers are becoming contractual subscribers of the solution in return for recurring, performance-related payments. To address arising, inevitable challenges like (1) reducing customer churn, (2) increasing usage intensity and outcome quality, (3) ensuring the adoption of product and software releases as well as (4) fostering customer loyalty, leading manufacturing companies are setting up a new organizational, customer-facing unit, called Customer Success Management (CSM). This unit has its origins in the software-as-a-service business, operating next to established entities like sales, key account management and customer service. Since there are currently no holistic models for an end-to-end description of CSM-tasks in the manufacturing industry, this paper contributes to a taskoriented reference model, using a grounded theory approach, examining both manufacturing and software companies. Containing a reference framework with 8 main tasks, 17 basic tasks and 76 elementary tasks, the reference model supports manufacturing companies in adapting and customizing a company-specific CSM concept.
Industrial service is currently undergoing tremendous changes, largely driven by the development of new technologies, in particular the advancing digitalization. Never before have organizations had more comprehensive and insightful data assets - and never before have the opportunities to fully exploit this potential been better. However, most companies are unaware of how they can make use of this potential and which development steps are necessary to react to the current situation. To change this, a maturity-based approach was developed which describes four development stages of an industrial service company from a technological, organizational and cultural point of view. The maturity model makes it possible to develop a digital roadmap that is tailormade to each company, which helps to introduce Industrie 4.0 and transform industrial service companies into learning, agile organizations.
„Promovieren? Promovieren!" Mit diesem Slogan wirbt das FIR an der RWTH Aachen in seinen Stellenanzeigen für die industrienahe Promotion am Forschungsinstitut. Was junge Hochschulabsolvent:innen der Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaften dazu motiviert, diesen Weg zu gehen, welche Erfahrungen sie am FIR machen und welche Perspektiven die Mitarbeit sowie die Promotion am FIR für ihre zukünftige Karriere eröffnet, beantworteten Dr. Jana Frank, ehemals Bereichsleiterin Dienstleistungsmanagement am FIR und heute 'Country Business Head' für Singapur und Malaysia bei der Henkel AG & Co. KGaA sowie Antoine Gaillard, seit Februar 2022 wissenschaftlicher Mitarbeiter des FIR an der RWTH Aachen im Bereich Produktionsmanagement.
Die Zukunftspotenziale der digitalen Technologie könnten den Dienstleistungssektor entscheidend transformieren und damit der schrumpfenden Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Wirtschaft neuen Schwung verleihen.
Das Schiff des Wirtschaftsstandorts Deutschland schwankt in rauer werdender See. Es schwankt weniger, weil die traditionellen deutschen Wertschöpfungssäulen (insbesondere die Flaggschiffe Automobil- und Maschinenbau sowie Chemie- und Logistikindustrie) hierzulande an Know how eingebüßt hätten; es sind vielmehr die großen Technologiedurchbrüche der letzten Jahrzehnte, die die deutschen Tugenden, welche mehr als ein Jahrhundert lang für einen Spitzenplatz unter den großen Wirtschaftsmächten gesorgt haben, drastisch an Bedeutung verlieren lassen. Perfektionismus, Verarbeitungsqualität, Zuverlässigkeit und Langlebigkeit von Produkten aller Art sicherten der deutschen Wirtschaft über viele Jahrzehnte hinweg internationales Ansehen. Das führte allerdings zu einer gewissen Selbstzufriedenheit, die die eigene Spitzenposition in der Welt als Selbstläufer ansah. Verliebt in die eigene Perfektion (der Strategieberater und Blogger Sascha Lobo spricht plakativ von einer „Spaltmaßfixierung“ ganzer Wirtschaftszweige) und an permanenter rein inkrementeller Innovation orientiert, hinkt Deutschland auf wichtigen Gebieten der künftigen Wertschöpfungsfelder dem Wettbewerb gefährlich hinterher – insbesondere auf dem für die Zukunft entscheidenden Technologiegebiet der Digitalisierung.
Die produzierende Industrie in Deutschland hat das Zeug zur Digitalmacht - der Weg dahin ist für viele Unternehmen jedoch noch weit. Verspricht die tiefgreifende Verflechtung von Informations- und Kommunikationstechnologien in Form von Industrie 4.0 die Hebung enormer wirtschaftlicher Potenziale, ist die Realität heute eine andere. Die sich vermehrt bietenden technologischen Möglichkeiten werden aktuell insbesondere zur internen Optimierung existierender Prozesse eingesetzt. Eine datenbasierte Prozessverbesserung allein stellt allerdings noch kein digitales Geschäftsmodell dar. Die Digitalangebote besetzen bestenfalls Nischen in den Leistungsportfolios der Unternehmen. So stagniert die digitale Transformation in der produzierenden Industrie.
Die digitale Vernetzung ist von großer Bedeutung für das Servicegeschäft im Maschinen- und Anlagenbau. Durch neue Möglichkeiten der wirtschaftlichen Datenerfassung, -speicherung und –verarbeitung können auf die Kundenbedürfnisse ausgerichtete Smart Services entwickelt werden. Diese Smart Services stellen die höchste Form datenbasierter Geschäftsmodelle dar. Unternehmen müssen diese Potenziale erkennen und relevante Handlungsfelder im Unternehmen weiterentwickeln, um erfolgreich in der Smart-Service-Welt zu agieren.
Subscription business models provide an important component for monetizing the potential of Industrie 4.0. Subscription business is based on a long-term and participative business relationship between customer and provider. However, only digitalization offers the necessary framework conditions to realize the characteristic recurring and performance-based billing, and to ensure the necessary transparency about the usage phase of products as well as continuous performance improvements in the customer process. Against this background, companies must not only recognize the much-cited potential that lies in the total dedication to the success of individual subscription customers. Rather, the central obstacles must be addressed, examined, and subsequently overcome in a targeted manner in order to successfully establish subscription business models and place them on the market.
Faszination 3D-Druck.
(2017)
KVD-Service-Studie 2018
(2018)
Digitalisierung ist eine der zentralen Herausforderungen der heutigen Zeit. Aber die Digitalisierung rein technisch zu betrachten, ohne Augenmerk auf die Unternehmenskultur zu legen, wird dazu führen, dass Unternehmen die Potenziale der Digitalisierung nicht vollständig realisieren können. Wer weiterhin wettbewerbsfähig sein will, muss den Wert der Digitalisierung erkennen und sie für sein Unternehmen nutzbar machen. Aber welche Auswirkungen ergeben sich daraus für die Serviceorganisation? Um den aktuellen Stand der digitalen Kultur im Service zu erfassen, die Dimensionen zu verstehen und einen Weg für Unternehmen aufzuzeigen, liegt der Schwerpunkt der diesjährigen Service-Studie, die vom KVD zusammen mit dem FIR durchgeführt wurde, auf dem Themenkomplex Digitale Service-Kultur.
Das Projekt LBM²-Load Based Monitoring and Maintenance erforschte die Einsatzfähigkeit einer kostengünstigen Lastsensorik zur Messung und Analyse von Restlebensdauerdaten für Großkomponenten an Windenergieanalgen (WEA). Da aktuell im Einsatz befindliche Condition-Monitoring-Systeme zur Überwachung von WEA oft teuer in der Anschaffung sind und lediglich vergangenheitsorientierte Informationen liefern, sobald ein kritischer Zustand bereits eingetreten ist, besteht der Bedarf insbesondere für KMU in der WEA-Branche für eine kostengünstige, proaktive Alternative. Hierzu wird im Projekt LBM² der Einsatz einer kostengünstigen, auf Dehnungsmessstreifen basierenden Messtechnologie erforscht, die über einen langen Zeitraum in einem Testwindpark betrieben wird. Die Erkenntnisse zu den Herausforderungen in der Spezifikation der Messtechnologie für den WEA-Typ sowie in der kontinuierlichen Datenerfassung und –auswertung adressieren ein aktuell hochrelevantes Themenfeld. Die Implikationen der Erkenntnisse gehen damit weit über die Branche der Windenergie hinaus. Mittels der gewonnenen Daten über die Lasten bzw. Restlebensdauern von Großkomponenten der WEA (z.B. Getriebe, Hauptwelle oder Hauptlager) wurden zudem deren Einsatzpotenziale für eine proaktivere, vorausschauende Instandhaltung von WEA untersucht. Die Instandhaltung ist der Hauptkostentreiber im Betrieb einer WEA und bietet demnach großes Potenzial für einen kosteneffizienteren Betrieb, der speziell für KMU in einem umkämpften Strommarkt mit wegfallenden EEG-Zulagen notwendig ist. Hierzu wurden im Projekt LBM² Instandhaltungsprozesse für WEA-Großkomponenten aufgenommen. Diese wurden in einer Simulationsumgebung hinsichtlich verschiedener, kosteneffizienter Instandhaltungsstrategien untersucht. Dazu wurde der Einfluss von Restlebensdauern auf spezifische Instandhaltungsstrategien abgebildet. Weiterhin wurden die Projektergebnisse in einen Softwaredemonstrator überführt, der den Anwendern und speziell KMU eine Möglichkeit an die Hand gibt, die Daten der kostengünstigen Lastsensorik in Zukunft übersichtlich visualisiert und mit relevanten Handlungsempfehlungen für eine optimierte Instandhaltung hinterlegt zu nutzen.
Damit Unternehmen die Potenziale von Smart Services nutzen können, müssen intelligente Objekte, technische Infrastruktur und Geschäftsmodelle kombiniert werden. Smart Services sind datenbasiert und erfordern daher eine integrierte Berücksichtigung von Hard- und Software. Sie stellen die höchste Ausbaustufe digitaler, datenbasierter Geschäftsmodelle dar. Für die erfolgreiche Entwicklung von Smart Services bedarf es daher anderer Ansätze als bei der klassischen industriellen Dienstleistungsentwicklung. In einem breit angelegten Benchmarking konnte diese Erkenntnis bestätigt werden. Als Kernergebnis wurden fünf Prinzipien für die erfolgreiche Entwicklung von Smart Services abgeleitet.
This chapter addresses the market launch and sales of smart services. It opens with an introduction of the new challenges that the market launch of smart services creates for companies. Then follows the discussion of a four-phase approach to the market launch of smart services. Subsequently, successful practices are presented for this approach along eight design fields of the market launch. [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-58182-4_8]
Industrie 4.0 ist in den Bilanzen deutscher Industrieunternehmen aktuell noch nicht angekommen. Seit der Einführung des Begriffs „Industrie 4.0“, als Bezeichnung für die massenhafte Verbindung von Informations- und Kommunikationstechnologien mit der industriellen Produktion, wird das Thema national wie international in Wirtschaft und Forschung in zahlreichen Initiativen und Projekten behandelt. Enorme wirtschaftliche Potenziale wurden und werden in diversen Studien beziffert, um den revolutionären Charakter dieser Entwicklung zu unterstreichen.
Monetizing Industry 4.0: Design Principles for Subscription Business in the Manufacturing Industry
(2019)
Subscription business models have a major role for monetizing products and services for manufacturing companies in the age of Industry 4.0. As the manufacturing industry has difficulties generating revenues through digitalization, the implementation of innovative business models are essential to remain successful. Physical assets are often capital-intensive and require a more complex manufacturing process than subscription business models. Moreover, subscription models can focus on the individual customer benefit and a consistent service transformation, constituting a unique selling proposition and a competitive advantage. Hence, the following paper provides a management model that enables manufacturing companies to successfully realize the transformation towards a subscription business model. The management model presents four major fields of action, each matched with one design principle that must be considered when dealing with subscription models in the manufacturing industry. These principles were determined by an in-depth case study analysis among various manufacturing companies. Opportunities, challenges and recommendations for action were then systematically derived and integrated into the management model.