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Als größter Berufsverband für Beschäftigte im Kundendienst und im After-Sales-Service innerhalb der DACH-Region verbindet der Kundendienst-Verband Deutschland e. V., kurz KVD, unterschiedliche Akteure im Thema Service, so zum Beispiel aus Wissenschaft und Wirtschaft. Dabei gelingt es dem KVD nicht nur, seine Mitglieder untereinander zu vemetzen, sondern ihnen stets brandaktuelle Inhalte anzubieten. Die enge Kooperation mit Forschungseinrichtungen ermöglicht es dem KVD und seinen Mitgliedern immerwieder, neue Themen und nützliche Werkzeuge für die praktische Anwendung zur Verfügung zu stellen. Schwerpunktmäßig setzt der Verband sich in den letzten Jahren forschungsseitig mit Themen im Bereich einer modernen Serviceorganisation sowie der Digitalisierungvon After-Sales-Services auseinander. Im Forschungskalender auf dieser Doppelseite stellen wir regelmäßig aktuelle Projekte mit KVD-Beteiligung vor und sagen, wie KVD-Mitglieder mitmachen und profitieren können.
Augmented Reality im Service
(2020)
Der gesellschaftliche Umbau zu einer Wissensgesellschaft mit all ihren Implikationen hat Wissen zu dem zentralen Erfolgsfaktor jedes Unternehmens gemacht. Gleichzeitig wird der Fachkräftemangel in den kommenden Jahren immer weiter ansteigen. Schon jetzt sorgt er im Mittelstand für jährliche Umsatzeinbußen von fast 50 Milliarden Euro und gilt als eine der größten Wachstumsbremsen der deutschen Wirtschaft. Die Auswirkungen des Fachkräftemangels zeigen sich insbesondere im technischen Service, wo hoch-individualisierte Maschinen und Anlagen Expertenwissen sowie die Bereitschaft zur stetigen Weiterbildung erfordern.
Predictive Maintenance ist eine vielversprechende Technologie, die jedoch mit einem großen Implementierungsaufwand verbunden ist. Ein strukturiertes Vorgehen in Form einer Roadmap kann dabei helfen, den richtigen Hebel zu finden und die eigenen Ressourcen bestmöglich einzusetzen. Die Roadmap schafft Sicherheit für die Mitarbeiter, setzt einzelne Investitionsentscheidungen in einen größeren Kontext und sichert sie ab. In der vorangegangenen Ausgabe haben wir uns im Artikel „Predictive Maintenance: Realitätscheck" angeschaut, was „predictive" im Kontext des technischen Service bedeutet. Der folgende Artikel soll einen Eindruck darüber vermitteln, wie sich dies in einer Servicestrategie einbetten lässt.
Sales-Service - Analytics-basierte Vertriebsunterstützung für Servicetechniker im Maschinenbau
(2020)
Das Projekt hatte zum Ziel, Servicetechniker in den aktiven Vertrieb von Services und Produkten zu integrieren und damit das Vertriebspotenzial aus ihrer regelmäßigen und intensiven Kundeninteraktion zu nutzen. Der Zielstellung standen dabei die in Abbildung 1 dargestellten Hürden gegenüber, welche durch das Projekt gelöst wurden. Hierzu wurde Analytics-basierte Vertriebsunterstützung für Servicetechniker (Algorithmen für Open Source-Software) gestaltet, die ihnen die notwendigen Vertriebsinformationen bereitstellt. Zudem werden Aufbau- und Ablauforganisation (Blueprints & Referenzprozesse) sowie die entsprechenden Managementinstrumente (Balanced Scorecard & Anreizsystem) für einen vertriebsorientierten Service entwickelt. Dabei gliederte sich das Vorgehen in acht Arbeitspakete, welche von den Forschungseinrichtungen nach der beschriebenen Aufteilung, jedoch in enger Verzahnung miteinander, bearbeitet wurden.
Das Projekt ´DM4AR`, welches am 1. Juni gestartet ist, hat sich zum Ziel gesetzt, die automatische Generierung von Augmented Reality Inhalten aus verschiedenen Datenquellen zu ermöglichen. Hierbei wird eine AR-Plattform zur automatisierten Aufbereitung und Umwandlung von Daten geschaffen und den Mitarbeitern ermöglicht über diese Plattform auf vorhanden Informationen und generierten Inhalte zu zugreifen. So können notwendige Informationen während des Leistungsprozesses kontextbezogen abgerufen werden. Dabei müssen die Mitarbeiter mit geeigneten Ziel- und Anreizsystemen sowie Referenzprozessen in der Bereitstellung von implizitem Wissen unterstützt werden. Die informationstechnische Realisierung erfolgt in Kooperation mit der oculavis GmbH und der Software AG. Die Erhebung der Anforderungen und Validierung der Forschungsergebnisse erfolgt mit der TOP Mehrwert-Logistik GmbH & Co. KG, thyssenkrupp Industrial Solutions AG und der YNCORIS GmbH & Co. KG.. Das Projekt wird durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert und durch den Projektträger Karlsruhe (PTKA) betreut.
Unser Projekt ‚Sales-Service‘ sollte dazu dienen, ein Vorgehen zu entwickeln, um Servicetechniker in den aktiven Vertrieb von Services und Produkten integrieren zu können und damit Unternehmen Wege aufzuzeigen, das Vertriebspotenzial aus der regelmäßigen und intensiven Kundeninteraktion der Servicetechniker stärker und gewinnbringender als bis dato zu nutzen. Hierzu gestalteten wir eine Analyticsbasierte Vertriebsunterstützung für Servicetechniker (in Form von Algorithmen für Open-Source-Software), mithilfe derer Unternehmen künftig die notwendigen Vertriebsinformationen bereitgestellt werden können. Zudem entwickelten wir Aufbau- und Ablauforganisation (Blueprints & Referenzprozesse) sowie die entsprechenden Managementinstrumente(Balanced Scorecard- & Anreizsystem) für einen vertriebsorientierten Service.
Today, however, agility is seen more than ever as a critical success factor for companies. In times of an increasing degree of digital interconnection and minimum viable products, a mentality is entering the industrial service sector that has so far only been exemplified by Internet companies (e.g. Google): New products and especially digital services are developed in highly iterative processes. To this end, customers are involved in early test phases of development and provide feedback on individual functional modules, which – in contrast to the previous approach – are only gradually assembled into a market-ready “100 percent version”. But especially with the development of new digital services, companies must ensure more than ever that both the existing analog service business and the design of new digital services are geared to effectiveness and efficiency in order to meet the growing demands of customers and competitors.
To achieve this, companies must not only be familiar with the products currently on the market, but also master the entire product history, which in some cases goes back more than 30 years and varies greatly from one industry to another.
Reliability-centered maintenance for production assets is a well-established concept for the most effective and efficient disposition of maintenance resources. Unfortunately, the approach takes a lot of effort and relies heavily on the knowledge of individuals. Reliability data in Computerized Maintenance Management System (CMMS) is scarce and almost never used well. An automated risk assessment system would have the potential to contribute to the dissemination and effective use of risk information and analysis. The individuality of production setting, however, prevents current systems from being practically relevant for most industries. The presented approach combines ontologies to store and link knowledge, an information logistics model displaying the various information streams, and the Internet of production to take the different user systems and infrastructure layers into account. The provided model of a reference digital shadow for risk information and a detailed information logistics model will help software companies to improve reliability software, standardize and enable assets owners to establish a customized digital shadow for their production networks. [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-57993-7_2]
Eine Vielzahl innovativer, digitaler Technologien, wie z. B. Machine Learning und AR/VR, drängen derzeit auf den Markt. Die Nutzung dieser Technologien eröffnet der Instandhaltung das große Potential, die bedarfsgerechte Verfügbarkeit von Maschinen/Anlagen datenbasiert, effektiver und effizienter gewährleisten zu können. Folglich gewinnt die Instandhaltung künftig einen noch höheren Stellenwert hinsichtlich ihres Beitrags zum Unternehmenswert. Die Basis hierfür bilden digital verfügbare Daten, genauer Betriebs-, Zustands, und Ereignisdaten. Als ein vielversprechender Use Case hat sich hier in den letzten Jahren das Konzept „Predictive Maintenance“ hervorgetan, bei dem mittels Prognosemodellen Ausfallzeitpunkte von Maschinen/Anlagen bzw. deren Komponenten vorhergesagt und entsprechende Instandhaltungsbedarfe abgeleitet werden können. Die resultierende prädiktive Instandhaltungsstrategie zählt zu einem wichtigen Bestandteil der Smart Maintenance. Einblicke in die Praxis zeigen jedoch, dass es vielen Unternehmen aktuell noch schwerfällt, die notwendigen Technologien mit der bestehenden Instandhaltungsorganisation zusammenzuführen. Die dafür notwendigen Entwicklungsschritte, wie sie z. B. der „acatech Indsturie 4.0 Maturity Index“1 beschreibt, sind Unternehmen häufig unbekannt. Zudem fehlen oftmals praxisnahe Einblicke, die über die eigenen Unternehmensgrenzen hinausgehen. Entsprechend neigen viele Unternehmen dazu, auf dem Weg zur Etablierung von Predictive Maintenance das Rad für sich stets neu zu erfinden.
Vor diesem Hintergrund hat das FIR an der RWTH Aachen eine umfangreiche Konsortialstudie zum Thema Smart bzw. Predictive Maintenance erstellt2. Zusammen mit sieben Partnern aus Industrie und Forschung (u.a. Daimler, Evonik und thyssenkrupp Industrial Solutions) konnten vielversprechende Ansätze von erfolgreichen Unternehmen (Top-Performer) identifiziert und durch zusätzliche Fallstudien sowie Unternehmensbesuche, übergeordneten Erfolgsprinzipien definiert werden. Die Ergebnisse unterstützen somit Unternehmen bei der Gestaltung ihrer Aktivitäten.
Die Studie konnte zeigen, dass für die Anwendung datenbasierter Instandhaltungskonzepte, wie Predictive Maintenance, zunächst eine geeignete Basis geschaffen werden muss. Diese setzt sich aus einer (detaillierten) digitale Anlagenstruktur sowie dem systematischen Erfassen von Betriebs-, Zustands- und Ereignisdaten zusammen. Hier konnte den Ergebnissen der Studie entnommen werden, dass Top-Performer viel Aufwand in eine klare, prozessorientierte Datenerfassung investieren und bevorzugt auf vorhandene Standards (z. B. OPC UA) zurückgreifen. Das Abarbeiten dieser „Hausaufgaben“ im ersten Schritt ist für Top-Performer unerlässlich, bevor mit dem Aufbau prädiktiver Fähigkeiten begonnen werden kann. Für das Meistern des nächsten Entwicklungsschrittes, im Sinne des Industrie 4.0 Maturity Index, bedarf es anlagespezifischer Prognosemodelle, mit deren Hilfe potentielle Störungen oder kritische Ereignisse frühzeitig identifiziert werden können. Auch hier hat die Studie angesetzt und konnte so unter anderem die Aufarbeitung schwerwiegender Störungen als einen Haupt-Anwendungsfall für die Datenanalyse identifizieren. Zusätzlich konnte gezeigt werden, dass erfolgreiche Instandhaltungsorganisationen häufig langfristige Partnerschaften mit IT-/Data-Analytics-Dienstleistern eingehen, um so die neuen Technologien agil und flexibel an die eigenen Bedürfnisse anpassen zu können. Hierdurch können Top-Performer sowohl vorhandene Kapazitäts- als auch Know-How-Engpässe auffangen.
Neben der Entwicklung digitaler Kompetenzen liegt das Hauptaugenmerk aus Unternehmenssicht auf dem wirtschaftlichen Potential von Predictive Maintenance – insbesondere in der Einsparung indirekter Instandhaltungskosten (z. B. Ausfallfolgekosten). Allerdings zeigt die Studie, dass erst wenige Unternehmen solche indirekten Kosten – bspw. entgangene Deckungsbeiträge durch Produktionsausfall/Qualitätsverluste oder erhöhte Aufwände für die Neu-/Umplanung des Produktions-/Instandhaltungsprogramms – messen können. Trotzdem können Unternehmen durch den Erfahrungsgewinn im Bereich Datenerfassung/-analyse auf dem Weg zu Predictive Maintenance bereits andere Nutzenpotentiale realisieren, die wiederum zur Steigerung von Produktivität oder Qualität genutzt werden können. In diesem Sinne leistet die Transformation zu Predictive Maintenance vor allem hier einen wichtigen Wertbeitrag für produzierende Unternehmen, der über die reine Vorhersage von Ausfallzeitpunkten hinausgeht.
The maintenance department is an incubator for further developments in many companies and drivers for digital transformation. The basic essence of industry 4.0 is the optimisation of the information flows within and outside the company for accelerated adjustment of corporate organisations in the context of increasing competitive pressure. Due to the multitude of interfaces, information and data streams as well as their service characteristic, the maintenance department is ready to take the next step towards industry 4.0 and smart maintenance.
Despite endless publications and advertisements, the promise of smart maintenance is not technology but productivity. To achieve sustainable transformation, use cases need to be transformed into business cases. For that matter, lighthouse projects are not the key to success but transforming your departments, processes, data management, reporting and so on is. Another big misconception of industry 4.0: Transformational change does not happen with sensors or dashboards but with people. Therefore, companies which already invested in their people, culture and in lean six sigma have a head start. Nevertheless, it is no reason to rest. The journey to smart maintenance is long and no company can truly say that they achieved it already. In order to advance in industry 4.0 a digitisation roadmap is the best tool to show the big picture and at the same time link this vague vision to concrete measures. It is the only way to justify investment in infrastructure and guide your people into change.
But the first two questions on your way to smart maintenance are always the hardest:
1. What do I aim to achieve and how can industry 4.0 contribute to my goals?
What measure am I already pursuing to reach that goal and how do they further my aspirations?
Erfolgsprinzipien der Smart Maintenance – Was wir von den Besten aus der Praxis lernen können
(2019)
Der Industriestandort Deutschland befindet sich im Wandel. Neue, digitale Technologien ermöglichen es, Betriebs-, Zustands- und Ereignisdaten in stetig steigender Menge zu erfassen, aufzubereiten, zu analysieren und für die industrielle Anwendung nutzbar zu machen. Dieser Nutzen zeichnet sich durch die Beschleunigung der unternehmerischen Entscheidungs- und Anpassungsprozesse aus und stellen damit das eigentliche Potenzial von ‚Industrie 4.0‘ dar. An dieser Stelle stehen Unternehmen heute vor der Herausforderung, die Transformation zur Smart Maintenance effektiv und effizient zu gestalten. Zu häufig neigen Unternehmen dazu, „das Rad wiederkehrend neu zu erfinden“, da Praxiseinblicke über die eigenen Standort- und Unternehmensgrenzen hinweg fehlen. Um eben jene benötigten Praxiseinblicke und Erfahrungswerte liefern zu können, wurde am FIR an der RWTH Aachen gemeinsam mit sechs Industriepartnern sowie dem Fraunhofer IML aus Dortmund das „Konsortial-Benchmarking Smart Maintenance“ durchgeführt. Anhand eines eigenen Ordnungsrahmens wurden zentrale Fragestellungen der Smart Maintenance identifiziert und mittels Fragebogenstudie untersucht. Durch die angeknüpfte statistische Auswertung konnte zwischen sogenannten ‚Top-Performern‘ (TP) und ‚Followern‘ (FL) unterschieden werden. In diesem Beitrag werden ausgewählte Ergebnisse der Studie sowie der Interviews den Ebenen des Ordnungsrahmens folgend vorgestellt.
Vertrieb von Smart Services
(2019)
Durch die Digitalisierung werden die vertriebenen Leistungen und somit auch die Aufgaben für die Vertriebs- und Servicemitarbeiter komplexer. Zunehmend werden Produkte, Dienstleistungen und Software nicht mehr isoliert, sondern als integrierte Leistung-as-a-Service angeboten. Dieser Wandel betrifft das gesamte Unternehmen und die Art und Weise wie das Unternehmen agiert und hat großen Einfluss auf die Vertriebsorganisation. Der Kunde und dessen Nutzen rückt immer stärker in den Fokus der Aktivitäten von Unternehmen und sowohl Kundenkontakt als auch langfristige Kundenbindung werden zu einem zentralen Wettbewerbsfaktor.
Die beschriebenen unterschiedlichen Ausprägungen der sechs Gestaltungsfelder im Rahmen der Smart-Maintenance-Roadmap stellen Meilensteine dar, die Unternehmen bei der eigenen Transformationen ihrer Instandhaltungsorganisation unterstützen. Smart Maintenance sollte jedoch nicht als eine endgültige Entwicklungsstufe betrachtet werden. Vielmehr beschreibt Smart Maintenance das Verständnis um den dazugehörigen Transformationsprozess selbst: erfolgreiche Smart-Maintenance-Unternehmen kennen also die Zusammenhänge, die zwischen den jeweiligen Entwicklungsphasen bestehen und können diese für die Umsetzung der folgenden Transformationsschritte ihrer Instandhaltung aber auch angrenzender Organisationseinheiten nutzen. Dabei hilft eine zyklische Betrachtung der nachfolgenden vier Schritte, um den Weg zur Smart Maintenance aktiv und zielgerichtet zu gestalten:
1. Entwicklung eines gemeinsamen Zielverständnisses
2. Regelmäßige Bestimmung der eigenen Position im Smart-Maintenance-Transformationsprozess
3. Ableitung und Sortierung der Entwicklungsschritte in einer individuellen Roadmap
4. Umsetzung der nächsten Entwicklungsschritte auf Basis der zuvor erledigten "Hausaufgaben"
Today, maintenance exceeds this definition, it is significantly more.
In many companies, it plays the role of an incubator for development
and drives digital transformation forward. The very essence of
Industrie 4.0 is the optimisation of the flow of information within as
well as outside of a company to accelerate the adjustment of company
organisations in the context of increasing competitive pressure.
Because of the variety of interfaces, information and data that
is available as well as its service character, maintenance lends itself easily as the area of choice for a company to make Industrie 4.0 real. Whilst doing so, the aim is not to equip employees with the
latest “gimmick“ for order processment or to be the company with
the highest number of lighthouse projects. Instead, maintenance
ensures reliable and cost-efficient production and, consequently,
the primary creation of added value of the manufacturing company.
Those who were identified as top performers during the “Smart
Maintenance“ consortium benchmarking by FIR at RWTH Aachen
University gain particular useful ideas twice as often as other follower companies directly from staff, thus releasing the right potential.
Information and data help to reach these goals and transfer the
vision of smart maintenance into actual pratice. But what is smart
maintenance exactly and how far along are you in the development
of your individual smart maintenance concept?
Die Potenziale einer Smart Maintenance sind vielseitig und reichen von der Bereitstellung bzw. Steigerung der Produktivität und Qualität bis hin zur langfristigen Sicherung interner Kompetenzen. Im Zuge dieser Entwicklung versteht sich die Instandhaltungsorganisation zunehmend als Inkubator interner, digitaler Transformationsprozesse und wird so zu einem essenziellen Wertschöpfungspartner innerhalb des Unternehmens. Mit Hilfe der Smart Maintenance Roadmap wird dieser Weg für produzierende Unternehmen aufgezeigt und umgesetzt. Nach der Bestimmung des Zielsystems und der Positionsbestimmung mit Hilfe des adaptierten Industrie 4.0 Maturity Index werden in der Roadmap alle Projekte entlang der dafür notwendigen Fähigkeiten verortet und umgesetzt.
Before starting with smart maintenance and machine learning, get things done right. Big data and analytics are a great way to get the most out of your assets, but they are not always the biggest lever and require a solid data foundation. As shown it is possible to get more out of the resources you have with relatively simple tools by applying the right method and bringing together the right people. To turn a computer system into a working tool and take full advantage of the capabilities of modern software solutions, specific steps must be taken, and both management and personnel need to be involved in shaping the future business processes. Only the right processes are able to generate a solid data foundation and enable the RCM method to work and improve asset lifecycle management and overall costs.
Das Projekt Sales-Service hat zum Ziel, Servicetechniker in den aktiven Vertrieb von Services und Produkten zu integrieren und damit das Vertriebspotenzial aus ihrer regelmäßigen und intensiven Kundeninteraktion zu nutzen. Hierzu wird eine Analytics-basierte Vertriebsunterstützung für Servicetechniker (Algorithmen für Open-Source-Software) gestaltet, die ihnen die notwendigen Vertriebsinformationen bereitstellt. Zudem werden Aufbau- und Ablauforganisation (Blueprints & Referenzprozesse) sowie die entsprechenden Managementinstrumente (Balanced Scorecard & Anreizsystem) für einen vertriebsorientierten Service entwickelt. Das IGF-Vorhaben 19829 N des FIR e. V. an der RWTH Aachen wird über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der industriellen Gemeinschaftsforschung und -entwicklung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.
In order to cope with the challenges of an increased demand for flexibility, quality and availability of production, maintenance measures provide a major competiveness factor for manufacturing companies. Yet, interdependencies between maintenance and production activities as well as differing target systems within the functional units of an enterprise, especially production and maintenance, raise needs for extended coordination efforts. This paper aims to develop an innovative approach for the coordination between maintenance and production activities for industrial production companies. To achieve this, the novel coordination mechanism is used. It helps to achieve maximised operational availability— for a maximised output of the production system at optimal costs. Based on the developed model, the present paper identifies findings regarding the impact of different maintenance strategies on the medium-term economic efficiency of the production system.