Refine
Document Type
- Contribution to a Periodical (10)
- Report (3)
- Book (2)
- Lecture (2)
- doctorallecture (1)
- Doctoral Thesis (1)
Language
- German (19) (remove)
Is part of the Bibliography
- no (19)
Keywords
- Abschlussbericht (2)
- Ambidextrie (1)
- Business-Analytics (3)
- Controlling (1)
- Data-Analytics (1)
- Daten (4)
- Datenaustausch (1)
- Datennutzung (1)
- Datenstrategie (1)
- Dienstleistungsbetrieb (1)
Institute
DispoOffshore: Interaktive und dynamische Aufgaben- und Ressourcensteuerung in Offshore-Windparks
(2017)
DispoOffshore ist ein Tool zur interaktiven und dynamischen Aufgaben- und Ressourcensteuerung in Offshore Windparks. Durch eine optimierte Instandhaltung können die Betriebskosten gesenkt und die Verfügbarkeit erhöht werden. Bei der Aufgaben- und Ressourccendisposition in Offshore Windparks sind komplexe Herausforderungen zu meistern. Das Tool DispoOffshore unterstützt bei der Aufgaben-, Ressourcen- und Personaldisposition. Die Anforderungen wurden systemantisch erfasst und in die Softwareentwicklung überführt. Eine Livevorstellung des entwickelten Tools, welches sich bereits im Einsatz befindet und von den Anwendern ausgiebig gestetet wird, zeigt die Funktionalität und die sich ergebenden Möglichkeiten.
Bis heute lässt sich kein signifikanter Beitrag von Industrie 4.0 zu finanziellen Unternehmenskennzahlen nachweisen. Die mit dem Verkauf physischer Produkte und den korrespondierenden After-Sales-Leistungen erzielten Erlöse sinken in den letzten Jahren kontinuierlich. Der Erfolg von neuen, datenbasierten Dienstleistungen, mit denen die Investitionen in Industrie 4.0 monetisiert werden können, ist daher kritisch. Dazu hat das FIR gemeinsam mit Industriepartnern auf Basis von DevOps und Lean-Start-Up-Methoden das Entwicklungsvorgehen "Smart Service Engineering" erarbeitet.
Das Anbieten von Verfügbarkeitsgarantien stellt kleine und mittlere Unternehmen (KMU) oftmals vor große Herausforderungen. Dabei gewinnen verfügbarkeitsorientierte Geschäftsmodelle im Maschinen- und Anlagenbau zunehmend an Bedeutung. Aus diesem Grund wurde ein vierstufiges Vorgehen zur Integration von Verfügbarkeitsgarantien in das Leistungsportfolio eines mittelständischen Maschinenbauers entwickelt.
Offshore-Windenergieanlagen gewinnen in Zeiten der Energiewende als leistungsfähige und verlässliche Energiequelle zunehmend an Bedeutung. Um jedoch langfristig eine zentrale Rolle in der Energiewende einnehmen zu können, ist es wichtig, dass sie auch wirtschaftlich profitabel sind. Verglichen mit anderen Energiequellen sind Offshore-Windenergieanlagen noch mit relativ hohen Kosten verbunden. Besonders die Instandhaltung der Anlagen ist, vor allem aufgrund der Lage, aufwendig und kostenintensiv. Hinzu kommt, dass die Disposition der Instandhaltungsaufgaben bisher händisch erledigt werden musste, da es keine passende Software für die Disposition in diesem Anwendungsbereich gab.
Traditionelle Unternehmen aus dem Maschinenbau erhalten durch die Entwicklung von datenbasierten Dienstleistungen die Chance, ihr Angebotsportfolio auszubauen und sich von Marktbegleitern abzugrenzen. Jedoch erschweren der hohe Kostendruck, unzureichende IT-Kenntnisse sowie die Verschmelzung von Branchengrenzen im Maschinenbau die Entwicklung von digitalen Dienstleistungsangeboten. Während zunehmend auch Unternehmen anderer Branchen, z. B. Amazon oder Alibaba, ihren Kunden technische Dienstleistungen anbieten, geraten besonders kleine und mittlere Unternehmen bei der Entwicklung von innovativen After-Sales-Services ins Hintertreffen. Obgleich den etablierten Maschinenbauern bereits heute eine Vielzahl an Informationen über Kunden zur Verfügung steht, werden diese Informationen noch nicht für die Entwicklung von digitalen und auf Daten basierenden Mehrwertangeboten im After-Sales-Bereich genutzt. Das IGF-Vorhaben 19692 N der Forschungsvereinigung FIR e. V. an der RWTH Aachen, Campus-Boulevard 55, 52074 Aachen, wurde 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.
Im Forschungsprojekt „Analytics for Innovation“ wurde ein Konzept zur schnellen kundenzentrierten Entwicklung von Dienstleistungen mittels Business Analytics-Methoden für den Maschinen- und Anlagenbau entwickelt. Dieses Vorgehen ermöglicht kleinen und mittelständischen
Unternehmen (KMU) den Sprung zur smarten Dienstleistungsentwicklung. Diese zeichnet sich durch die Nutzung von einer Informationsflut bei der Entwicklung von Dienstleistungen aus. Zentrale Voraussetzung ist die digitale Verfügbarkeit aller erforderlichen Informationen
und deren Verarbeitung in einer Schnittstelle.
Traditionelle Unternehmen aus dem Maschinenbau erhalten durch die Entwicklung von datenbasierten Dienstleistungen die Chance, ihr Angebotsportfolio auszubauen und sich von Marktbegleitern
abzugrenzen. Jedoch erschweren der hohe Kostendruck, unzureichende IT-Kenntnisse sowie die Verschmelzung von Branchengrenzen im Maschinenbau die Entwicklung von digitalen Dienstleistungsangeboten. Während zunehmend auch Unternehmen anderer Branchen, z. B. Amazon oder Alibaba, ihren Kunden technische Dienstleistungen anbieten, geraten
besonders kleine und mittlere Unternehmen bei der Entwicklung von innovativen After-Sales-Services ins Hintertreffen.
In den ersten Phasen des Forschungsvorhabens wurden zunächst in der Praxis angewendete Prozesse der Dienstleistungsentwicklung bzw. -innovation aufgenommen.
KVD-Service-Studie 2017
(2017)
Eine der bedeutendsten Domänen der digitalen Transformation sind Daten. Für Unternehmen ist die Generierung von Informationen und Wissen aus Daten ein zentraler Erfolgsfaktor. Wer weiterhin wettbewerbsfähig sein will, muss ihren Wert erkennen und diese für sein Geschäftsmodell nutzbar machen. Welche Auswirkungen ergeben sich daraus für die Serviceorganisation? Um die aktuellen Trends der Datennutzung im Service zu analysieren, liegt der Schwerpunkt der diesjährigen Service-Studie, die vom KVD zusammen mit dem FIR durchgeführt wurde, auf dem Themenkomplex "Datennutzung und -potenziale im Service".
Die Preisfindung bei Verfügbarkeitsgarantien ist aus zwei Gründen ein wesentliches Problem für KMU: Erstens ist die Feststellung des Kundennutzens, der durch eine Verfügbarkeitsgarantie entsteht, mit Herausforderungen verbunden. Der Kundennutzen beschreibt den vom Kunden wahrgenommenen Wert einer Leistung. Aus dem Kundennutzen lässt sich die Zahlungsbereitschaft des Kunden ableiten, die die Preisobergrenze darstellt. Zweitens ist die Kostenermittlung u. a. durch den langen Bereitstellungszeitraum, die einzubindenden industriellen Dienstleistungen, den Übergang des Ausfallrisikos auf den Anbieter sowie der erforderlichen Berücksichtigung der gesamten anbieterseitigen Kosten (z. B. Pönalen, Leerkosten und Infrastrukturkosten) mit großen Problemen verbunden. Die Kosten stellen die Preisuntergrenze dar. Zur Gewährleistung einer ergebnisoptimierenden Preisfindung für Verfügbarkeitsgarantien im Maschinen- und Anlagenbau wird die Preisobergrenze auf Basis von Kundengruppen durch die Ermittlung des Kundennutzens sowie die daraus abzuleitende Zahlungsbereitschaft festgelegt. Die Preisuntergrenze wird durch Simulation der Kosten ermittelt. Unter Berücksichtigung der Preisgrenzen wird anschließend der ergebnisoptimale Preis für Verfügbarkeitsgarantien gesetzt.