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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.
Wachstum durch Reduzierung?
(2022)
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.
Das Dienstleistungsgeschäft gehört bereits seit einigen Jahren zum zentralen Wachstumstreiber vieler Unternehmen in Deutschland. Auch kleine und mittlere Unternehmen (KMU) des Maschinenbaus haben diesen Trend erkannt und sind bestrebt, ihr Leistungsangebot hinsichtlich After-Sales-Services (AS-Services) auszubauen. Dabei stoßen sie allerdings immer wieder an Kapazitätsgrenzen. Das vorhandene und hochqualifizierte Personal ist häufig bereits voll ausgelastet, während der Mangel an Fachkräften ein geeignetes Gegensteuern erschwert. Somit beschränken die Ressourcenengpässe KMU des Maschinenbaus, ihr eigenes Geschäft mit AS-Services auszubauen.
Digitale Technologien bieten in diesem Zusammenhang das Potenzial, diesen Engpässen entgegenzuwirken, indem die vorhandenen Ressourcen effizienter eingesetzt werden. Ein prominentes Beispiel hierfür ist der Einsatz von Datenbrillen im Bereich des Remote-Service. Statt dass ein Servicetechniker gezwungen ist, wegen einer Maschinenstörung zum Kunden zu fahren, können die Diagnose und auch einfache Maßnahmen zur Störungsbehebung vom Kunden selber vor Ort durchgeführt werden, während der Servicetechniker mittels Datenbrille live zugeschaltet ist und anleiten kann. Dadurch können Reisezeiten, in den der Servicetechniker üblicherweise nicht wertschöpfend tätig ist, reduziert und im besten Fall mehr Serviceaufträge pro Servicemitarbeiter bearbeitet werden.
Im Zuge der fortschreitenden digitalen Vernetzung durch Industrie 4.0 sind in den letzten Jahren viele digitale Technologien entwickelt und zur Marktreife gebracht worden. Die große Vielfalt dieser technischen Lösungen macht es insbesondere KMU mit ihren ohnehin schon begrenzten Ressourcen fast unmöglich, einen angemessenen Überblick zu behalten. Zusätzlich können Verantwortliche und Fachkräfte der KMU nur schwer beurteilen, welche digitale Technologie sich für ihre unternehmensspezifischen Anforderungen überhaupt eignet. Eine Bewertung, die eine technologieübergreifende Vergleichbarkeit ermöglichen würde, fehlt. Genau hier setzt das erste Modul des Digitalisierungsnavigators an, der als Demonstrator auf dem AiF Forschungsprojekt ScaleUp entstanden ist.
Ziel des Beitrags ist es, aufzuzeigen, wie produzierende Unternehmen entlang der Customer-Journey systematisch kundenbezogene Daten erheben können. Nach einer Einleitung zur Motivation der Themenstellung, einer Begriffserläuterung und einer Vorstellung des Studiendesigns wird ein Referenzprozessmodell der Kundeninteraktionen produzierender Unternehmen gestaltet, darauf aufbauend ein Datenmodell des digitalen Schattens der Kundeninteraktionen abgeleitet und zuletzt ein Vorgehensmodell zur Implementierung des digitalen Schattens der Kundeninteraktionen präsentiert.
The additive manufacturing technique of "Selective Laser Melting" (SLM) provides the basis for a fundamental paradigm shift in industrial spare part manufacturing, affecting both technological and organizational company prac-tices. To harness the full potential of SLM-technology, considering agility and customizability, decentralized additive production networks need to be estab-lished. According to the principles just in time, just in place and just enough, a global online platform, which efficiently distributes construction orders to local manufacturing hubs could empower the market participants to utilize production capacities at optimal costs and minimal efforts. This work evaluates and selects key factors and creates scenarios for the development of platform-based networks for additive, SLM-based, spare part production. For this purpose, the selected key factors (e. g. material expenses, quality and process management and platform-based business models) are projected into the future, forming the three major scenarios "New distribution of roles in the SLM value chain", "SLM-technology for high wage countries" and "Individualization instead of mass production". These scenarios not only allow estimating the potential of an online network for additive spare part production, but also enable market participants to react pur-posively and agilely to unexpected market developments, and to foster the suc-cess of a platform-based additive spare part production.
Im durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) geförderten Forschungsprojekt 'EVAREST' untersucht der FIR e. V. an der RWTH Aachen zusammen mit Projektpartnern wie dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz(DFKI) und dem Schokoladenhersteller Lindt & Sprüngli Deutschland GmbH die Chancen durch Digitalisierung in der Lebensmittelindustrie. Mit der Betrachtung von Daten als eigenständigem Wirtschaftsgut wird eine neue Form der Datenökonomie erforscht,in der ein monetärer Handel mit Datenprodukten ermöglicht wird. Die technische Umsetzung erfolgt u. a. durch die beteiligten Projektpartner Software AG und DFKI in Form eines offenen IoT-Plattform-Ansatzes. Die Erforschung der Rechtssicherheit im Handel mit Datenprodukten ist ebenfalls Bestandteil des Projekts und wird durch die Universität des Saarlandes abgebildet. Das Forschungsprojekt 'EVAREST' wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie aufgrund eines Beschlusses des Deutschen
Bundestages gefördert.
„If you can’t measure it, you can’t manage it.“ Peter Druckers berühmte Weisheit ist in Zeiten des digitalen Wandels aktueller denn je. Der Unternehmenswert der weltweit wertvollsten Unternehmen, wie beispielsweise Google, Amazon, Alphabet und Microsoft, ergibt sich zum größten Teil nicht durch physische Vermögenswerte, sondern durch informationstechnische Dienste und datengetriebene Geschäftsmodelle. Der Zugriff und die Nutzung von Daten sind zunehmend ein wettbewerbsentscheidender Schlüsselfaktor und begründen die Notwendigkeit zur digitalen Transformation etablierter Geschäftsmodelle und -prozesse, nicht zuletzt innerhalb der produzierenden Industrie in Deutschland und Europa. Das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz geförderte Forschungsprojekt ‚Future Data Assets', Laufzeit 01.08.2019 – 31.01.2023, diente folgerichtig dem Ziel, zunächst neue Möglichkeiten der Datenbewertung, insbesondere im Bereich des monetären Nutzens, und daran anschließend Kanäle zur Kommunikation der ermittelten Werte zu erforschen.
The industrial food production is currently caught between the increas-ing demands of numerous stakeholders, economic profitability and the challenges of digitization. A solution to face these various challenges can be seen in the aggregation of data into higher-value, independent data products that can be of-fered and sold on a buyer's market. Large amounts of heterogeneous data are already available in the value chain of the industrial food production, e.g. throughout the data-driven harvesting of primary products, further processing by interconnected production facilities and the information-intensive product distri-bution to end consumers. However, the data is usually only evaluated and used locally for the optimization of internal processes or, at the most, within compre-hensive partnerships. The purpose of this paper is to identify new revenue oppor-tunities for current and future players in the industrial food production by using data as an independent economic good (data products). For this purpose, scenar-ios for the development and use of data products via Industrial Internet of Things platforms are developed for a food technical reference process, the industrial chocolate production and its value chain. On this basis, examples for different types of data products and their value propositions are derived. The results can not only serve food producers and relevant stakeholders but all industrial produc-ers as an input for the future, yield-increasing orientation of their business models.
Projekt ‚Future Data Assets‘: Reporting der unternehmerischen Fähigkeit der Datenbewirtschaftung
(2020)
„Daten sind das neue Öl.“ Ein vielfach genutzter Ausdruck, der die Relevanz und den Wert von Daten im digi- talen Zeitalter unterstreicht. Allerdings existiert derzeit noch kein standardisiertes Verfahren, um den Wert von Daten explizit zu bemessen. Traditionelle marktpreis-, kosten- und nutzenbasierte Bewertungsmethoden kommen bei der Anwendung im Datenkontext schnell an ihre Grenzen. Das Forschungsprojekt ‚Future Data Assets‘ hat zum Ziel, neue Möglichkeiten der Datenbewertung zu erforschen. Im Fokus der Untersuchungen stehen insbesondere produzierende Unternehmen, die zunehmend Daten wertschöpfend einsetzen, jedoch vor zahlreichen Herausforderungen in der externen und internen Kommunikation ihres Datenkapitals stehen. Das diesem Bericht zugrundeliegende Vorhaben wurde mit Mitteln des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie unter dem Förderkennzeichen 01MD19010B gefördert. Die Verantwortung für den Inhalt dieser Veröffentlichung liegt beim Autor.
Ein Subscription-Geschäftsmodell – das klingt nach maßgeblichen wirtschaftlichen Vorteilen. Daher stellt sich die Frage: Warum haben bisher noch nicht alle produzierenden Unternehmen diese Art der partizipativen Geschäftsmodelle aufgebaut?
Die Antwort: Der Aufbau und die Umsetzung von Subscription-Geschäftsmodellen gehen einher mit zentralen Herausforderungen, die Unternehmen im Zuge einer Geschäftsmodelltransformation bewältigen müssen. Hierbei hilft dieses Expert-Paper.
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.
A subscription business model - that sounds like significant economic advantages. Therefore, the question arises: Why haven't all manufacturing companies established this type of participative business model yet?
The answer: The development and implementation of subscription business models go hand in hand with central challenges that companies have to overcome in the course of a business model transformation. This expert paper helps with this.
Eine Steigerung des Wertbeitrags der Instandhaltung kann nur im Zusammenspiel mit der Belegschaft sowie internen und externen Anspruchsgruppen geschehen.
Dabei bieten digitale Technologien eine Möglichkeit, Prozesse und Entscheidungen punktuell effizienter und besser zu machen. Eine nachhaltige Transformation muss jedoch nicht nur technologisch, sondern vor allem auch methodisch gestaltet werden.
Dabei müssen bewährte Methoden der zuverlässigkeitsorientierten
Instandhaltung und des Lean Managements mit den digitalen Technologien zusammenspielen, um den größtmöglichen Effekt für das Unternehmen zu erzielen.
Lean Services ist ein am FIR an der RWTH Aachen entwickeltes Managementkonzept, das die Vermeidung von Verschwendung und die konsequente Ausrichtung der Serviceprozesse an der Erzielung eines möglichst hohen Kundennutzens fokussiert. Konkret bedeutet dies, die Gestaltung schlanker Prozesse bei gleichzeitig komplexer werdenden Markt- und Kundenanforderungen zu berücksichtigen.
Im Mittelpunkt von Industrie 4.0 steht die echtzeitfähige und Intelligente Vernetzung von Menschen, Maschinen und Software, mit dem Ziel, komplexe Systeme transparent zu gestalten und dynamisch zu managen. Industrie 4.0 kann somit als Ergänzung des Lean-Services-Ansatzes dazu beitragen, die zunehmende Komplexität in der Leistungserbringung beherrschbar zu machen. Die Potenziale digitaler Technologien müssen dabei allerdings zunächst durch die Anwendung grundlegender Lean-Prinzipen "nutzbar" gemacht werden. Der Lean-Services-4.0-Zyklus gibt vor, wie Unternehmen diesen Weg gestalten können, indem die fünf Phasen des bewährten Aachener Lean-Services-Zyklus, ergänzt durch die drei übergeordneten Schalen Technologische Enabler, 'Lean Services 4.0'-Methoden und Potenziale von Lean Services 4.0 durchlaufen werden.
ZusammenfassungDieser Beitrag stellt dar, welche Chancen und Herausforderungen mit der Bewertung von Daten sowie der Abbildung monetärer Datenwerte verbunden sind und geht auf mögliche Lösungsansätze zur Bewertung von Unternehmensdatenbeständen, insbesondere im Kontext der industriellen Produktion, ein. Zunächst werden Grundlagen zur Charakterisierung, Nutzung und Verwertung von Daten sowie bestehende Methoden zur Bewertung von immateriellen Vermögensgegenständen dargestellt. Darauf aufbauend werden Chancen und Herausforderungen spezifiziert, potenzielle Lösungsansätze zur Datenbewertung abgeleitet und anschließend Anforderungen für die Datenbewertung beschrieben sowie die nutzenorientierte Datenbewertung skizziert.
In der neuen Expertise des Forschungsbeirats Industrie 4.0 untersuchen das FIR e. V. an der RWTH Aachen und das Industrie 4.0 Maturity Center den Status-quo und die aktuellen Herausforderungen der deutschen Industrie bei der Nutzung und wirtschaftlichen Verwertung von industriellen Daten. Handlungsoptionen für Unternehmen, Verbände, Politik und Wissenschaft zeigen auf, wie der Nutzungsgrad der Datenbasis erhöht werden kann und wie sich Potenziale bei der Monetarisierung ausschöpfen lassen. Der Fokus liegt dabei auf produzierenden Unternehmen.
Maschinen- und Anlagenbauer setzen sich in Ergänzung zum
klassischen Verkauf von Produkten und Services zunehmend mit sog.
Subskriptionsgeschäftsmodellen auseinander. Ertragsmechaniken wie
Pay-per-Use oder Pay-per-Outcome, ein auf den individuellen Kundenerfolg
ausgerichtetes Nutzenversprechen, digitale und über das Internet
of Things vernetzte Leistungssysteme, bestehend aus Produkten,
Services und Software, sowie eine langfristig orientierte, partnerschaftliche
Kundenbeziehung sind Voraussetzungen und charakteristische
Merkmale von Subskriptionsgeschäften. Da der Anbietererfolg im
Subskriptionsgeschäft in direkter Abhängigkeit zum Kundenerfolg
steht, erfordert das Subskriptionsgeschäft den Auf- und Ausbau
eines sog. Customer-Success-Managements (CSM). Das CSM ist im
Gegensatz zum Vertrieb oder Service vollständig auf den Erfolg, d. h.
die Zielerreichung der individuellen Subskriptionskunden, ausgerichtet
und incentiviert. Das CSM überwacht die Nutzungsphase der Produkte
und Services und unterstützt die Subskriptionskunden proaktiv bei der
Erreichung und Steigerung ihrer individuellen Ziele. Während das CSM
in der Softwareindustrie bereits seit einigen Jahren etabliert ist, befinden
sich Unternehmen im Maschinen- und Anlagenbau vielfach noch in der
Konzeptionierungsphase eines CSMs. Das Ziel dieser Dissertationsschrift
besteht daher darin, ein konfigurierbares Referenzmodell für das CSM im
Maschinen- und Anlagenbau zu entwickeln, das Unternehmen bei der
unternehmensspezifischen Ableitung eines CSM-Modells entlang ausgewählter
Konfigurationsparameter unterstützt. Mit dem Referenzmodell
soll vor allem die Effizienz bei der Gestaltung der CSM-Ablauforganisation
gesteigert werden. Auf Basis einer spezifizierten Vorgehensweise
zur konfigurativen Referenzmodellierung werden in dieser Dissertationsschrift
zunächst Konfigurationsparameter für das CSM-Referenzmodell
hergeleitet. Anschließend erfolgt der Entwurf des Ordnungsrahmens,
der als übergeordneter Einstieg in das CSM-Referenzmodell dient.
Daraufhin werden sowohl ein Daten- als auch ein Funktionsmodell entwickelt,
um die zahlreichen, notwendigen Datenpunkte und Aufgaben
im CSM systematisch abzubilden. Die beiden Modelle werden im
Anschluss über 17 modular gestaltete Prozessmodelle integriert. Das
Referenzmodell wird abschließend zur Güteprüfung in drei ausgewählten
Fallstudien mit Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus
wiederverwendet und evaluiert.
Industrial companies are moving to a solution driven business by offering smart product service systems (Smart PSS). In addition to an existing portfolio of physical goods and technical services, companies develop new digital services and combine all three offerings to an integrated digital solution business. While the development of new digital services does not pose any major challenges for companies, the successful sale of Smart PSS does. Due to changing customer requirements and value propositions of a solution, the sale of Smart PSS requires new design principles for the sales organization compared to the simple sale of physical goods or technical services. While there are already many publications on the topic of industrial sales in research, the description of Smart PSS in particular represents a new field of research. The combination of both topics is therefore not only interesting from a theoretical point of view, but also has a particularly high practical relevance and impact for industrial companies. This paper therefore describes on the one hand, which characteristics can be used to derive customer requirements for Smart PSS and on the other hand, which effects these requirements have on the sales organization of the industrial company. The design principles give recommendations for the organizational structure, the resources, the information systems and the culture of the company depending on the targeted customer type. In order to identify and describe both the customer requirements and the design principles, two morphological boxes were developed based on a literature research and semi-structured interviews with industrial companies. The paper gives an outlook on the different characteristics of the design recommendations and describes first best practices for the successful transformation of the sales organization.
More and more manufacturing companies are starting to transform the transaction-based business model into a customer value-based subscription business to monetize the potential of digitization in times of saturated markets. However, historically evolved, linear acquisition processes, focusing the transactionoriented product sales, prevent this development substantially. Elemental features of the subscription business such as recurring payments, short-term release cycles, data-driven learning, and a focus on customer success are not considered in this approach. Since existing transactional-driven acquisition approaches are not successfully applicable to the subscription business, a systematic approach to an acquisition cycle of the subscription business in the manufacturing industry is presented, aiming at a long-term participative business. Applying a grounded theory approach, a task-oriented model for themanufacturing industry was developed.
The model consisting of five main tasks and 14 basis tasks serves as best practice to support manufacturing companies in adapting or redesigning acquisition activities for their subscription business models.