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Die durch eine Geschäftsmodellinnovation initiierte Transformation stellt heute für Unternehmen vielfach eine Notwendigkeit wie auch eine besondere Herausforderung dar. Zur Bewertung des Transformationsaufwands ist es dabei erforderlich, eine interne wie externe Perspektive einzunehmen. Die interne Perspektive verdeutlicht die Fähigkeit eines Unternehmens, ein neues Geschäftsmodell zu implementieren. Die externe Perspektive zeigt die objektive Andersartigkeit des zukünftigen Geschäftsmodells im Vergleich zum aktuellen Modell auf. Zur Integration beider Perspektiven werden zwei Modelle entwickelt, die Unternehmen ermöglichen, einerseits die individuelle Transformationsreife und andererseits den Transformationsaufwand zur Implementierung eines neuen Geschäftsmodells einzuschätzen. Mithilfe dieser Modelle wird eine realistische Auswahl geeigneter zukünftiger Geschäftsmodellmuster gewährleistet.
Im Zuge der Digitalisierung der Industrie stieg die Menge an erhobenen Daten aus unterschiedlichsten internen und externen Quellen in den letzten Jahren exponentiell an. Diese Entwicklung wird sich fortsetzen. Insbesondere Unternehmen des Maschi-nen- und Anlagebaus verfügen über eine Vielzahl von ungenutzten Nutzungs- bzw. Kundendaten. Hier setzt das Vorhaben ServiceAnalytics an.
Integrierte Sensoren innerhalb der Maschinen liefern kontinuierlich Daten über den Zustand der verbauten Komponenten und deren Nutzung (bspw. Verschleiß, Warnun-gen, Störungsmeldungen, Fehlercodes, Ereignismeldungen, aber auch Umgebungs-daten wie Temperatur, Feuchtigkeit, etc.). Auf diese können die Hersteller heute oft-mals mittels der Basistechnologie des Internets in Echtzeit zugreifen und sie somit nutzbar machen. Besonders im Bereich des Dienstleistungsgeschäfts können die auf-genommenen Daten genutzt werden, um damit sowohl das Dienstleistungsportfolio zu erweitern als auch die Profitabilität des bestehenden Dienstleistungsgeschäf-tes erhöhen. Dafür stehen die Unternehmen vor der Herausforderung eigene Daten-analyse-Fähigkeiten zu entwickeln. Diese Fähigkeit wird in der Literatur Business-Ana-lytics genannt und befähigt die Unternehmen dazu, die erhobenen Daten mittels ge-eigneter Analyseinstrumente auszuwerten, um eine bessere Entscheidungsgrundlage für geschäftsrelevante Fragestellungen zu schaffen (s. CHEN ET AL. 2012). Um die ge-nerierten Daten zu nutzen, damit die vorhandenen Potenziale im Dienstleistungsge-schäft realisiert werden können, müssen sich Unternehmen daher weiterentwickeln und ein Geschäftsfeld Service-Analytics aufbauen. Unter Service-Analytics wird in diesem Zusammenhang die Anwendung von Business-Analytics im Dienstleistungs-geschäft verstanden. In diesem Zuge durchlaufen die Unternehmen einen Transfor-mationsprozess, der durch unterschiedlichste Herausforderungen gekennzeichnet ist. So stoßen die potenziellen Anbieter der datenbasierten Dienstleistungen während des Wandels auf eine dynamische Unternehmensumwelt. Wechselnde Kundenbe-dürfnisse, schnell reagierende Wettbewerber und sich rasant wandelnde Technologien sind nur einige der Faktoren, die auf die Unternehmen wirken. Diese Herausforde-rungen gilt es durch geeignete Instrumente zu adressieren, um das neue Geschäfts-feld Service-Analytics nachhaltig und mit Erfolg aufzubauen. Häufig fehlt es jedoch insbesondere klein- und mittelständischen Unternehmen an dem nötigen Fach- und Prozesswissen, um die Datenerhebung und -auswertung wirtschaftlich rentabel zu ge-stalten.
So bestand das Ziel des Forschungsprojektes ServiceAnalytics darin, klein- und mit-telständische Unternehmen (kmU) des Maschinen- und Anlagebaus zur Anwendung von Service-Analytics zu befähigen mit dem Ziel die Dienstleistungsprofitabilität zu steigern.
Die zentrale Herausforderung vieler Unternehmen besteht derzeit darin, den Prozess der Transformation im Sinne einer grundlegenden Neugestaltung zentraler Prozesse oder gar des gesamten Unternehmens zu bewältigen. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie Unternehmen die mit dem Umfang einer Transformation und den notwendigen inhaltlichen Veränderungen einhergehende Komplexität bewältigen und die Effizienz und den Erfolg der Transformation gewährleisten können. Die Herausforderung besteht darin, zeitgleich auf der Sachebene neue Strukturen und Systeme zu gestalten und zudem etablierte Verhaltensmuster aufuzubrechen und neue Forderungen zu ertablieren. Der vorliegende Beitrag leistet einen konkreten Mehrwert zur Lösung der dargestellten Herausforderungen, indem er einen Ordnungsrahmen für die Bewältigung der mit einer Transformation einhergehenden Managementaufgaben liefert.
Personal user data is collected and processed at large scale by a handful of big providers of Internet services. This is detrimental to users, who often do not understand the privacy implications of this data collection, as well as to small parties interested in gaining insights from this data pool, e.g., research groups or small and middle-sized enterprises. To remedy this situation, we propose a transparent and user-controlled data market in which users can directly and consensually share their personal data with interested parties for monetary compensation. We define a simple model for such an ecosystem and identify pressing challenges arising within this model with respect to the user and data processor demands, legal obligations, and technological limits. We propose myneData as a conceptual architecture for a trusted online platform to overcome these challenges. Our work provides an initial investigation of the resulting myneData ecosystem as a foundation to subsequently realize our envisioned data market via the myneData platform.
Laut BITKOM stehen reine Hersteller von Anlagen vor einem Wandel hin zu Dienstleistern und damit vor der Herausforderung einer steigenden Bedeutung von Service und Support.
Der Einsatz und die Integration von Sensorik innerhalb der Anlagen liefern kontinuierlich Daten über den Zustand ihrer Komponenten (bspw. Verschleiß, Warnungen, Störungsmeldungen, Fehlercodes, Ereignismeldungen, aber auch Umgebungsdaten wie Temperatur, Feuchtigkeit, etc.). Auf diese können die Hersteller nun mit Hilfe des Internets zugreifen und damit ihr Dienstleistungsportfolio erweitern. Die Daten können auf Ereignisse hin untersucht werden und mit bekannten Daten verglichen werden. So können bspw. Nutzungsprofile angelegt oder präventive Wartungsmaßnahmen durchgeführt werden. Um die generierten Daten zu nutzen, müssen sich Unternehmen neu orientieren und das Geschäftsfeld der datenbasierte Dienstleistungen für Smart Buildings aufbauen. Dabei durchlaufen die Unternehmen einen Transformationsprozess, der durch maßgebliche Herausforderungen gekennzeichnet ist. So stoßen die potenziellen Anbieter der datenbasierten Dienstleistungen während des Wandels auf eine dynamische Unternehmensumwelt. Wechselnde Kundenbedürfnisse, schnell reagierende Wettbewerber und sich rasant wandelnde Technologien sind nur einige der Faktoren, die auf die Unternehmen wirken. Diese Herausforderungen gilt es durch geeignete Instrumente zu adressieren und das neue Geschäftsfeld datenbasierter Dienstleistungen gezielt aufzubauen.
Das IGF-Vorhaben 18858 N der Forschungsvereinigung FIR e.V. an der RWTH Aachen Forschungsinstitut für Rationalisierung, Campus-Boulevard 55, 52074 Aachen würde über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.
Die Digitalisierung und steigende Wettbewerbsintensität im Maschinen- und Anlagenbau zwingt Unternehmen dazu, ihre Wettbewerbsstrategien zu überdenken. Die etablierte strategische Positionierung der Kostenführerschaft scheidet in diesem Umfeld nahezu aus, da eine Differenzierung durch individuelle Leistungsangebote an den Kunden durch digitale Dienstleistungen deutlich attraktiver wird. Das bereits etablierte Konzept des Lösungsgeschäfts ist in Zeiten der digitalen Transformation der Unternehmen aktueller denn je und muss von Unternehmen umgesetzt werden.
Für Unternehmen bedeutet dies den oben genannten strategischen Wandel von einem reinen Sachgüterhersteller hin zu einem Lösungsanbieter mit individuellen Dienstleistungsangeboten.
Eine zentrale Herausforderung, um den Wandel erfolgreich zu gestalten, ist die Anpassung des Mitarbeiterverhaltens. Hier haben insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU) einen enormen Bedarf an Methoden, mit deren Hilfe die Transformation aufwandsarm und zielgerichtet begleitet wird.
Im Rahmen des Projekts wurde ein Vorgehen entwickelt, welches erstmals die Methoden des Behavioral Brandings in einen Managementansatz überführt, um eine zielgerichtete Anpassung des Mitarbeiterverhaltens bei der Transformation zum Lösungsanbieter zu gewährleisten. Dieses Buch entstand im Rahmen des Forschungsprojekts ‚fit4solution‘ des FIR an der RWTH Aachen gemeinsam mit dem Lehrstuhl für Marketing der RWTH Aachen und in der Zusammenarbeit mit kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) aus dem Bereich der produzierenden Industrie. Ausgehend von dieser Zielsetzung wurde ein KMU-gerechter, interdisziplinärer Ansatz für das Management der Transformation vom Produzenten zum Lösungsanbieter entwickelt und in Form eines individuell konfigurierbaren Methodenbaukastens, eines auf KMU zugeschnittenen Rollout-Konzepts und eines Train-the-Trainer-Konzepts bereitgestellt.
In the course of the advancing digitalization, new business fields are characterized by a mixture of competition and cooperation of the actors involved. MOORE (1993) postulates that in analogy to natural ecosystems, long-term successful companies also operate in comparable network structures. In this context, there are pronounced controversies about the extent to which there are leading actors in such a business ecosystem and to what extent they can control the entire system. Similarly, it is largely unclear where the boundaries of a business ecosystem actually lie and how meaningful selective boundaries are. Especially the extent of the coopetition proves to be characteristic for the relationship between the involved actors. Therefore, the aim of this research approach is to develop a new approach for the analysis of corporate ecosystems. To ensure applicability, the developed approach was validated in a current case study in the telecommunications industry.
Overview: The digital transformation of organizations continues at a frenetic pace. While some companies have achieved trailblazer status, others are finding it difficult to change and therefore are lagging. Digital leaders play a pivotal role in this transition because they can increase the confidence of their organizations behind these often risky and disruptive initiatives. In this article, we present our efforts to i) separate the practices of digitally developing and digitally mature organizations―particularly those of their leaders, ii) determine the specific trust-building actions of digitally mature leaders, iii) develop a scale to measure the human dimensions of digital leaders, and iv) discuss the future development of a reliable scale and self-assessment tool that digital leaders can use to assess their own readiness to accelerate digital initiatives.
Digital Leadership – Which leadership dimensions contribute to digital transformation success?
(2021)
The digital transformation of industry and
society continues to advance. While some companies are
achieving trailblazer status, others are finding it difficult to
manage or even initiate the necessary changes. Top-level leaders
play a central role in these transformational processes, as they
have the opportunity to directly or indirectly influence decisive
variables. In this article, we present the results of interviews
with 13 digital leaders who have successfully implemented the
necessary changes for the digital transformation of their
companies. The results of the interviews provide key dimensions
for leaders to digitally transform their companies.
Die digitale Transformation stellt die Unternehmensführung vor große und insbesondere auch neue Herausforderungen. Dazu gehört neben der Entwicklung neuer Positionierungsalternativen im Markt und von Geschäftsmodellen auch die Realisierung eines Führungs- und Managementverständnisses, welches die enorme Geschwindigkeit der digitalen Transformation in den Fokus stellt und bewältigen kann. Damit ergeben sich neue Perspektiven und Grundannahmen des strategischen Managements: Weg von einer planungszentrierten Sichtweise hin zu einer auf die Schaffung vielfältiger Optionen und das Denken in Szenarien ausgerichteten Sichtweise. In diesem Kapitel werden die Determinanten der Führung in der digitalen Transformation vorgestellt. Davon ausgehend werden die neuen Aufgaben der Führung, die zur Realisierung der Transformation aufzubauenden Muster von Führungsorganisationen und die für die digitale Transformation geeigneten Führungsprinzipien und -stile dargelegt. (https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-63758-6_4)