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Institute
Smart Services
(2018)
Die Nutzung von Informations- und Kommunikationstechnologien in Wirtschaft und Gesellschaft ist inzwischen zur Selbstverständlichkeit geworden. Deutschen Leitbranchen, wie dem Maschinen- und Anlagenbau, stehen durch die Digitalisierung jedoch noch große Umbrüche vor. Die Erfassung von Daten im laufenden Betrieb der Anlagen bietet die Chance durch die Analyse der Daten wertvolle Informationen zu gewinnen. Diese Informationen lassen sich in datenbasierten Dienstleistungen mehrwertstiftend in der Instandhaltung nutzen. In diesem Beitrag wird das Potenzial von datenbasierten Dienstleistungen in der Instandhaltung erläutert und wie dadurch neue Geschäftsmo-dellen für Unternehmen entstehen können. Der Beitrag schließt ab mit einer Beschrei-bung möglicher Einsatzfelder von datenbasierten Dienstleistungen in der Instandhal-tung am Beispiel des Unternehmens BELFOR DeHaDe GmbH.
Die digital vernetzte industrielle Produktion verspricht schnellere und effizientere Prozesse - in Entwicklung und Produktion wie auch in Service, Marketing und Vertrieb oder bei Anpassung ganzer Geschäftsmodelle. Agil zu handeln und in Echtzeit Veränderungen vorzunehmen, wird in der Industrie 4.0 zur strategischen Erfolgseigenschaft eines Unternehmens. Voraussetzung dafür ist der Aufbau einer immer breiteren Datenbasis. Ob deren Potenzial effektiv genutzt wird, hängt jedoch auch wesentlich von der Organisationsstruktur und Kultur eines Unternehmens ab.
Die vorliegende acatech STUDIE stellt ein neues Instrument vor, mit dem produzierende Unternehmen den Weg zum lernenden, agilen Unternehmen individuell gestalten können. Der acatech Industrie 4.0 Maturity Index ist als sechsstufiges Reifegradmodell aufgebaut und analysiert die in der digitalisierten Industrie benötigten unternehmerischen Fähigkeiten in den Gestaltungsfeldern Ressourcen, Informationssysteme, Kultur und Organisationsstruktur. Jede erreichte Entwicklungsstufe verspricht produzierenden Unternehmen einen konkreten Zuwachs an Nutzen. Das Modell wurde in der praktischen Anwendung in einem mittelständischen Betrieb validiert.
Trends und Entwicklungen
(2020)
Der traditionelle After Sales Service inklusive der hohen Margen und Gewinnbeiträge steht einem Wandel gegenüber. Digitale Transformation, Globalisierung oder disruptive Geschäftsmodelle verändern die etablierten Rahmenbedingungen des Geschäftsbereiches zunehmend. Daher sollten sich Unternehmen auf diesen Wandel vorbereiten und Veränderungen in der eigenen Organisation anstoßen. Aus diesem Grund wird in dem letzten Kapitel des vorliegenden Buches auf wichtige Trends im After Sales Service eingegangen. Zu nennen sind hierbei der Ansatz der Servitization (Abschn. 7.1), die Digitale Transformation im After Sales Service (Abschn. 7.2), digitale Geschäftsmodelle (Abschn. 7.3), das Smart Service Engineering (Abschn. 7.4) oder der Einfluss der Elektromobilität auf den automobilen After Sales Service (Abschn. 7.5).
Smart-Service-Plattformen
(2019)
Smart-Service-Plattformen können einen Lösungsbaustein darstellen, um die steigende Weltbevölkerung ressourcenschonend zu ernähren. Durch die Aggregation von Daten und kontextsensitive datenbasierte Dienstleistungen können Landwirte präzise während der gesamten landwirtschaftlichen Produktion unterstützt werden, um bei gleichbleibender Versorgungsfläche den steigenden Nahrungsmittelbedarf zu decken. Die Entwicklung und der erfolgreiche Betrieb einer Smart-Service-Plattform stellen viele Unternehmen, nicht nur in der Landwirtschaft, jedoch vor große Herausforderungen, da sich die Geschäftsmodelle und -logiken einer Plattform grundlegend von herkömmlichen Produkten unterscheiden. Um Unternehmen praxisnahe Gestaltungsempfehlungen für den Erfolg einer Smart-Service-Plattforum zu geben, wurden für diesen Beitrag insgesamt 25 bereits bestehende Plattformen aus den Bereichen Smart Farming und Smart Production sowie branchenübergreifende Plattformen mittels einer Case-Study-Research hinsichtlich ihres Geschäftsmodells und ihrer jeweiligen Erfolgskriterien untersucht. Basierend auf den Ergebnissen der unterschiedlichen Case-Studys werden insgesamt neun Gestaltungsempfehlungen für den erfolgreichen Betrieb einer Smart-Service-Plattform vorgestellt, die jeweils auf die Besonderheiten der Branche eingehen und so ein umfassendes Bild für den Erfolg einer Smart-Service-Plattform geben. [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-59517-6_29]
Unternehmen, die ihre Prozesse durch maschinelles Lernen unterstützen wollen und hierfür auf externe Dienstleister und Produkte zurückgreifen müssen, fehlen die qualifizierten Anhaltspunkte für die Auswahl eines Machine-Learning-Anbieters.
Aus dieser Motivation heraus ist die vorliegende Marktstudie Industrial Machine Learning entstanden. Sie bietet Unternehmen die Grundlage, eine fundierte Entscheidung für oder gegen den Einsatz von Machine Learning im Unternehmen zu
treffen.
Die Darstellung von realen Usecases in der vorliegenden Marktstudie veranschaulicht die konkrete Anwendbarkeit. Insbesondere damit leistet die Studie ihren Beitrag, das Thema Maschine Learning verständlich und anschaulich darzustellen.
Die Marktstudie bietet einen umfassenden Überblick über unterschiedliche Arten von Anbietern und Lösungsmöglichkeiten.
Ein Anspruch auf Vollständigkeit wird dabei nicht erhoben und wäre für die Zielsetzung nicht angebracht.