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DIN SPEC 91452:2022-01
(2022)
Im Benchmarking zum Themenfeld „Monetizing Smart Products“ können Konzepte für Smarte Produkte und deren Vermarktung mit dem anderer Unternehmen verglichen werden, um wichtige Impulse für die Weiterentwicklung des digitalen Produktportfolios zu erhalten. Ziel des Benchmarkings ist die Identifikation von Unternehmen, die besonders erfolgreich Ansätze im Bereich der Monetarisierung Smarter Produkte umsetzen.
Um vertriebliche Herausforderung systematisch angehen zu können, hat das FIR das Innovationsprojekt „Vertriebsexzellenz für digitale Produkte & Services“ ins Leben gerufen. Im Rahmen dieses Innovationsprojekts werden gemeinsam mit einem branchen-übergreifenden Konsortium von Industriepartnern Strategien, Maßnahmen und Methoden abgeleitet, um einen messbaren Erfolg in der Vermarktung digitaler Produkte und Services zu erzielen.
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.
Trotz des enormen wirtschaftlichen Potenzials, das durch datenbasierte Geschäftsmodelle beziffert wird, fokussieren Unternehmen der Lebensmittelindustrie weiterhin traditionelle, produktzen- trierte Geschäftsmodelle. Die Digitalisierung wird lediglich als Möglichkeit zur internen Optimierung von Produktions- und Serviceprozessen gesehen. Große Mengen heute verfügbarer Daten entlang der gesamten Wertschöpfungskette bieten jedoch über die reine Effizienzsteigerung hinaus die Chance, eine mehrwertstiftende Datenökonomie in der Lebensmittelindustrie zu schaffen. Ziele des Forschungsprojekts ‚EVAREST‘ sind die Entwicklung und Verwertung von Datenprodukten im Ökosystem der Lebensmittelproduktion. Auf Basis einer herstellerübergreifenden, offenen Datenplattform so- wie begleitend entwickelter ökonomischer und rechtlicher Nutzungskonzepte werden die (rechts-) sichere Verwertung von Daten als Wirtschaftsgut und die Bereitstellung nutzerspezifischer Smart Services für verschiedene Anspruchsgruppen angestrebt. Das Verbundprojekt ‚EVAREST‘ wird durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) mit dem Kennzeichen 01MT19003A gefördert und vom Projektträger DLR betreut.
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.
To monetize the potential of digitalization in times of saturated markets, increased machinery and plant engineering companies are starting to transform the transaction-based business model into a customer- and service-oriented subscription business. Even though subscription offerings can create win-win situations for providers and customers, companies encounter significant difficulties in acquiring customers for this innovative business model. Historically linear acquisition processes focused on transactional product sales impede success. To identify key challenges and targeted coping strategies for customer acquisition we conducted in-depth interviews with 18 subscription managers and sales representatives from seven machinery and plant engineering case studies. In our research we uncovered four challenge dimensions: (1) lack of motivation, (2) missing skills and competences, (3) insufficient customer confidence and (4) transaction-oriented sales approach. Beyond that we derived four appropriate coping strategies (1) steering mechanisms, (2) human resource management, (3) trust building instruments and (4) systematic methodology to address them. These insights highlight the key challenges at the management level for customer acquisition that companies face when trying to initiate and sustain the transition from a purely transactional product and service business to subscription-oriented growth. Furthermore, they provide guidance how to cope with these challenges.
Big data are collected along the entire food industry value chain, but remain mostly unused. Data sharing in data ecosystems could lead to efficiency gains and new revenue streams. We investigate data sharing within food industry and derive challenges and opportunities for data sharing in this context. We conducted interviews with ten qualified experts from the German food industry. The results reveal that mainly trust, usefulness and value influence users’ attitude towards data sharing. Our results confirm social exchange theory in conjunction with technology acceptance model as relevant underlying IS theories of data sharing.
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.
The rapid developments in information and communication technology enable new bus iness models that are based on digital platforms. Marketplaces such as Amazon or Airbnb have already adapted this business model to connect previously unconnected supply-side and demand-side to conduct a business transaction via a digital platform. Due to Industrie 4.0 and the rapid technological development that comes with it, digital platforms have entered the market within the area of the mechanical engineering. Different platform types exist, such as marketplaces for machine equipment or digital data platforms for connected machines. Although numerous companies claim to offer platform-based bus iness models, they often lack knowledge on individual business model components. To close this gap, this paper structures a variety of existing platforms based on their detail characteristics. Within this paper, existing typologies of digital platforms from other industry areas are analyzed. Case study research ofplatforms within the mechanical engineering is used to adjust these typologies and create a new one for digital platforms within the mechanical engineering.