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Im Rahmen des Forschungsprojekts WertGeiD wird die Wirkung von Lean-Services-Prinzipien auf kleinere und mittlere Unternehmen untersucht. Um die Wirkung einzelner Lean-Services-Prinzipien sichtbar machen und sie anschließend beurteilen zu können, werden Kennzahlen benötigt, welche die wesentlichen Effekte quantifizieren. Mithilfe von Experten aus der Industrie wurden Kennzahlen bestimmt, welche in der Praxis am häufigsten verwendet werden, um Entscheidungen vorzubereiten. Das IGF-Vorhaben 18509N der Forschungsvereinigung FIR e. V. an der RWTH Aachen wird über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der industriellen Gemeinschaftsforschung und -entwicklung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie (BMWi) aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.
Die positive Wirkung von Lean-Management-Prinzipien auf den Leistungserstellungsprozess hat sich längst bestätigt und unter dem
Begriff Lean Services manifestiert. Eine Herausforderung stellt insbesondere für KMU jedoch weiterhin die Auswahl der passenden Lean-Services-Prinzipien dar. Im Forschungsprojekt "WertGeiD" wird mithilfe eines Simulationsmodells ein Navigator entwickelt, welcher den Inhalt des Simulationsmodells durch eine intuitive Benutzeroberfläche auch für unerfahrene Anwender handhabbar macht. Durch Eingabe von unternehmensbezogenen Daten wird im Simulationsmodell abgeschätzt, welche Lean-Services-Prinzipien den größten Nutzen für das jeweilige Unternehmen darstellen.
Serviceorganisationen sind häufig mit einem Wildwuchs unterschiedlicher Leistungen in ihrem Leistungsprogramm konfrontiert. Viele Unternehmen verlieren sich in der Frage, wie sie möglichst alle Kundenbedürfnisse optimal bedienen können und weisen dadurch eine unnötige Komplexität in den angebotenen Leistungen auf. Dieser Beitrag bildet den zweiten Teil unserer Serie zum Thema Lean-Service-Management.
Viele Unternehmen im industriellen Service können keine zuverlässige Aussage darüber treffen, wie gut ihr Leistungserbringungsprozess tatsächlich ist und wie mögliche Verbesserungen zur effizienten Befriedigung der Kundenbedürfnisse aussehen können. Zum einen fehlen hierzu oft geeignete Kennzahlen, die eine Messung der Service-Performance ermöglichen. Zum anderen ist meist nicht bekannt, welche Stellhebel zu betätigen sind, um die Performance gemäß den gesteckten Zielen zu steigern. In diesem fünften Teil der Beitragsreihe zum Aachener Lean-Services-Zyklus wird beschrieben, wie Kennzahlen zur Performance-Messung zur Erreichung des Ziels "Perfektion anstreben" beitragen.
Time to subscribe?
(2019)
Das lange schon übliche Abonnement von Zeitungen und Zeitschriften ist als Geschäftsmodell auch aus der heutigen Medienbranche nicht wegzudenken – auch wenn ein immer größerer Anteil der Artikel dem Kunden digital zur Verfügung gestellt wird, so bleibt das Prinzip weiterhin dasselbe: Eine vom Kunden im Vorfeld erbrachte, kontinuierliche Zahlung sichert das Einkommen und die Planungssicherheit des Anbieters, gibt dem Kunden bei ungenügender
Qualität die Möglichkeit der Kündigung und garantiert ansonsten eine bequeme Zustellung des Produkts. Auch wenn die Grundzüge des Geschäftsmodells, eine kontinuierlich erbrachte Leistung gegen kontinuierliche Zahlungen, unverändert bleiben, so werden Abonnements heute durch Möglichkeiten moderner Technologien gänzlich neu erfunden.
Das Abonnement-Prinzip, auch Subscription genannt, besteht heute in vielen weiteren Branchen und ist in seiner Ursprungsform um ein Vielfaches weiterentwickelt und mithilfe aktueller, technischer Möglichkeiten verfeinert worden. Im B2C-Alltag begegnen uns mittlerweile täglich Subscription-Modelle: , z. B. bei Spotify, Netflix oder auch mit dem Abo im Fitnessstudio. Kunden wollen dieses Modell, obwohl damit wiederkehrende, regelmäßige Ausgaben verbunden sind und es finanziell also mit einer psychologisch unangenehmeren Erfahrung verknüpft ist als Einmalzahlungen.
Im letzten Beitrag wurde der Nutzen von Lean-Services-Prinzipien der Phase „Leistungserbringung gestalten" des Aachener Lean-Services-Zyklus beschrieben. Diese Phase enthält Prinzipien, die die Analyse und Gestaltung des Wertstroms von Dienstleistungen betreffen. Wesentlicher Fokus dieser Phase liegt auf der Dimensionierung der Kapazitäten entsprechend dem Wertstrom der Serviceorganisation. Optionen für die Optimierung der Kapazitätsdimensionierung stellen Fremdvergaben an Dritte, flexible Arbeitszeiten oder auch Multiqualifikationen dar. Dieser Beitrag bildet nun den letzten Teil unserer Serie in der Service Today zum Thema Lean-Service-Management.
Electricity generated by wind turbines (WT) is a mainstay of the transition to renewable energy. In order to economically utilize WT is, operating and maintenance costs, which account for 25% of total electricity generation costs in onshore WT’s, are a focus of cost reduction activities. Implementing a data-driven prescriptive maintenance approach is one way to achieve this. So far, various approaches for prescriptive maintenance for onshore WT’s have been suggested.
However, little research has addressed the practical implementation considering sociotechnical aspects. The aim of this paper is therefore to identify success factors for the successful implementation of such a maintenance strategy with clear and holistic guidance on how existing knowledge on prescriptive maintenance from science can be transferred to business practice. These recommendations are developed through case study research and classified in the four structural areas of Acatech’s Industry 4.0 Maturity Index: Resources, Information Systems, Organizational Structure and Culture.
Projektvorstellung ReStroK
(2020)
Im Rahmen des Projekts 'ReStroK' werden die Stromgestehungskosten von Onshore-Windenergieanlagen durch die Optimierung der Wartungs- und Instandhaltungsaktivitäten, der Restlebensdauer und der
Betriebsführung reduziert. Das Projekt versetzt dadurch KMU in die Lage, das volle Potenzial ihrer Windparks auszuschöpfen und so auch nach Ende der im Erneuerbare-Energien-Gesetz festgelegten
20-jährigen Dauer der Mindestvergütung mit anderen Energieerzeugungsmethoden erfolgreich zu konkurrieren. Ab Beginn des Jahres 2021 verlieren rund 6.000 Windenergieanlagen (WEA) ihren Förderanspruch. Bis 2026 steigt diese Zahl auf 14.000 WEA an.1 Diese Anlagen werden sich dann ohne Subventionierung am Markt behaupten müssen.² Zwar sind die WEA mittlerweile abgeschrieben, jedoch verursachen Wartung und Instandsetzung erhebliche Kosten. Wie gut sich Windstrom EEG-frei vermarkten lässt, hängt also von den Betriebskosten und somit stark von den Instandhaltungskosten der WEA ab.³ Das Projekt 'ReStroK'(Förderkennzeichen EU-2-2-029) wird in Zusammenarbeit mit dem Center for Wind Power Drives (CWD), dem Institute for Power Generation and Storage Systems (PGS), dem Bürgerwindpark Bürgerwindräder Rheinberg, psm WindService sowie psm Nature Power Service & Management durchgeführt.
Operating and maintenance costs, which account for 25% of total costs, are a powerful lever in reducing the electricity generation costs of onshore wind turbines (WT). These costs can be reduced by a condition-orientated maintenance approach. A condition-oriented maintenance strategy optimizes maintenance tasks by executing them with varying levels of detail and focus depending on the system and life cycle phase. OEMs evaluate operating data and structured data from the maintenance history for this purpose, but SMEs lack the capacity for this evaluation. In particular, the unstructured descriptive comments in the maintenance reports generated by service technicians remain unused. In this work, we propose a framework to incorporate this information from the maintenance reports along with the status records from the SCADA system. For this purpose, a mechanism has to be developed to make the contents of the service reports machine-evaluable. The mechanism used in this approach is an ontology, which enables the codification of implicit knowledge such as the experience knowledge of the service technicians. The ontology’s purpose is to link status codes of onshore WT with historical maintenance reports and thereby enabling an automated evaluation. Using an API (application programming interface), the ontology can be integrated into an algorithm to analyse status data and maintenance documents. In this manner, recommendations for actions can be derived and maintenance tasks can be optimized.