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Industrial Smart Services: Types of Smart Service Business Models in the Digitalized Agriculture
(2019)
Due to lack of experience of companies with digital business models, agricultural machinery manufacturers and agricultural service companies are facing a positioning problem in their ecosystem. Smart services are getting more important for these companies and they have issues to define a matching business model for their newly developed smart services. The lack of a framework for smart service business models makes it even harder for companies to successfully develop new services. This paper contributes to a better understanding of business models for smart services and establishes a common morphological framework to define different types of business models for smart services. Six types of business models of industrial smart services were identified during the research based, which was based on a literature review and interviews with leading experts in the field of smart services. The validation of the developed types and its practical application was carried out as part of the German research project Smart-Farming-World and its four developed use cases. This paper gives a detailed description of the application of the framework on the use case nPotato.
Smart-Service-Plattformen
(2019)
Smart-Service-Plattformen können einen Lösungsbaustein darstellen, um die steigende Weltbevölkerung ressourcenschonend zu ernähren. Durch die Aggregation von Daten und kontextsensitive datenbasierte Dienstleistungen können Landwirte präzise während der gesamten landwirtschaftlichen Produktion unterstützt werden, um bei gleichbleibender Versorgungsfläche den steigenden Nahrungsmittelbedarf zu decken. Die Entwicklung und der erfolgreiche Betrieb einer Smart-Service-Plattform stellen viele Unternehmen, nicht nur in der Landwirtschaft, jedoch vor große Herausforderungen, da sich die Geschäftsmodelle und -logiken einer Plattform grundlegend von herkömmlichen Produkten unterscheiden. Um Unternehmen praxisnahe Gestaltungsempfehlungen für den Erfolg einer Smart-Service-Plattforum zu geben, wurden für diesen Beitrag insgesamt 25 bereits bestehende Plattformen aus den Bereichen Smart Farming und Smart Production sowie branchenübergreifende Plattformen mittels einer Case-Study-Research hinsichtlich ihres Geschäftsmodells und ihrer jeweiligen Erfolgskriterien untersucht. Basierend auf den Ergebnissen der unterschiedlichen Case-Studys werden insgesamt neun Gestaltungsempfehlungen für den erfolgreichen Betrieb einer Smart-Service-Plattform vorgestellt, die jeweils auf die Besonderheiten der Branche eingehen und so ein umfassendes Bild für den Erfolg einer Smart-Service-Plattform geben. [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-59517-6_29]
Smart Service Engineering
(2018)
Global manufacturing companies currently face an increasingly turbulent economic environment known as the "VUCA-world" (volatility, uncertainty, complexity and ambiguity). After the transformation of many companies from product to solution providers in the last 15-20 years, the focus of many corporate change processes is on digital solutions such as data-driven services. In this context, service development is of particular relevance for industrial services. Companies develop digital strategies and try to maximize the added value for their customers, by offering, for example, smart services. They are based on smart products, which are connected to the internet, interact with their environment and gather environmental data. The collected data sets are combined with other easily accessible information and processed into so-called smart data. Based on this smart data, smart services are designed. They can be defined as individualized combinations of physical and digital services. They generate added value for providers and customers and offer context-related and demand-oriented value via digital platforms. The contribution of this paper to this research field of data-driven services is a service engineering approach for industrial smart services.
Since the 1990s, service engineering has established itself as a systematic process for the development of services. Currently existing service engineering processes are based on engineering science and business model innovation toolsets. However, the increasing digital components in service engineering reveal deficits in the direct application of the classical methods of service engineering to smart services. We suggest that the successful development and implementation of smart services requires a more agile service engineering process. Studies show that companies who develop services successfully (top-performer) act up to six times faster than those with less success (follower). They involve customers in the first running prototype of their digital service to increase customer centricity and focus their development activities on core functionalities of the service to reduce its development time and test it early with customers.
To strengthen the successful development pf data-driven services in future industrial service development projects, this paper contributes to a more agile service engineering approach. Smart service engineering combines elements of linear phase models and implements agile and customer-centric findings to decrease the overall development time by focussing on core functionalities that offer a high value for customers. The paper focuses on the service development steps and presents strategic scenarios for smart service engineering. It presents the interaction and interconnection of different elements of smart services based on a case study research. In addition to this, it illustrates the implications of a customer-centric engineering approach and possible strategic decisions based on the customer feedback. The paper focuses on the successful application of the smart service engineering approach and its impact in a German medium-size company in the textile machine industry.
Smart-Farming-World
(2018)
In agriculture, data can already be generated from numerous machines and systems. Different manufacturers and value-added steps offer their own solutions for this. However, there is as yet no comprehensive platform in which data can be processed across all value-added steps. This is dealt with in the research project smart farming by presenting a value chain comprehensive use case for a digital potato.
Smart-Farming-Welt
(2018)
Smart Services
(2018)
Die Nutzung von Informations- und Kommunikationstechnologien in Wirtschaft und Gesellschaft ist inzwischen zur Selbstverständlichkeit geworden. Deutschen Leitbranchen, wie dem Maschinen- und Anlagenbau, stehen durch die Digitalisierung jedoch noch große Umbrüche vor. Die Erfassung von Daten im laufenden Betrieb der Anlagen bietet die Chance durch die Analyse der Daten wertvolle Informationen zu gewinnen. Diese Informationen lassen sich in datenbasierten Dienstleistungen mehrwertstiftend in der Instandhaltung nutzen. In diesem Beitrag wird das Potenzial von datenbasierten Dienstleistungen in der Instandhaltung erläutert und wie dadurch neue Geschäftsmo-dellen für Unternehmen entstehen können. Der Beitrag schließt ab mit einer Beschrei-bung möglicher Einsatzfelder von datenbasierten Dienstleistungen in der Instandhal-tung am Beispiel des Unternehmens BELFOR DeHaDe GmbH.
Agrarbetriebe sind vielen Firmen des Mittelstands in Digitalisierungsfragen voraus. Zum Einsatz kommt zum Beispiel innovative Sensorik,, die exakte Werte über das Wetter, den Zustand des Bodens und die optimale Düngemenge liefert. Die Arbeitsprozesse werden so optimiert, schonen die Umwelt und letztendlich auch den Geldbeutel des Landwirts.
Die Landwirtschaft steht in den nächsten Jahren vor einer Reihe gravierender Veränderungen. Die steigende Weltbevölkerung muss bei einer gleichbleibenden Versorgungsfläche auch in Zukunft ernährt werden. Datenbasierte Dienstleistungen ermöglichen diese Produktivitätssteigerungen, indem sie Landwirte bei der Ernte unterstützen und Handlungsempfehlungen geben. Die nPotato als Smart Product und darauf aufbauende Smart Services ermöglichen es Landwirten, ihre Erntemaschinen während der Ernte an sich verändernde Bedingungen anzupassen, um den Ertrag durch optimale Maschineneinstellungen zu maximieren. Der folgende Beitrag beschreibt die systematische Entwicklung dieses Smart Service, erläutert die dahinterliegende technische Architektur und zeigt dessen Potenziale und mögliche Geschäftsmodelle auf.
Industrial Smart Services - Types of Smart Service Business Models in the Digitalized Agriculture
(2018)
Due to lack of experience of companies with digital business models, agricultural machinery manufacturers and agricultural service companies are facing a positioning problem in their ecosystem. Smart services are getting more important for these companies and they have issues to define a matching business model for their newly developed smart services. The lack of a framework for smart service business models makes it even harder for companies to successfully develop new services.
This paper contributes to a better understanding of business models for smart services and establishes a common morphological framework to define different types of business models for smart services. Six types of business models of industrial smart services were identified during the research based, which was based on a literature review and interviews with leading experts in the field of smart services. The validation of the developed types and its practical application was carried out as part of the German research project Smart-Farming-World and its four developed use cases. This paper gives a detailed description of the application of the framework on the use case nPotato.
Der Wettbewerb unter diesen "Ökosystemen" ist groß: Landmaschinenhersteller wie Claas bieten solche Plattformen, aber auch Saatgut und Düngemittelhersteller, die großen Internet Companies und innovative Start-ups. Das heißt u. a.: Die Digitalisierung der Landwirtschaft kommt gut voran. Um diesen Prozessnoch zu beschleunigen, arbeitet ein Konsortium von Unternehmen und Forschungseinrichtungen an der "Smart-Farming-Welt", die bestehende digitale Plattformen verbinden soll. Ziel ist es, die Akteure der gesamten Wertschöpfungskette umfassend digital zu vernetzen, eine unternehmensübergreifende Kollaboration zu fördern und über diese "Meta-Plattform" Smart Services anzubieten.
Intelligente Kartoffeln
(2017)
Im Märzen der Bauer sein Tablet checkt: Längst etablieren sich digitale Techniken auch in der Landwirtschaft. Sie sorgen hier für mehr Effizienz und helfen dabei, umweltschonender Getreide und Gemüse zu produzieren oder Tiere aufzuziehen. Der Verbraucher kann sich auf sichere Herkunfts- und Inhaltsnachweise freuen.
Die neuen Leistungsträger
(2017)
Soll die Umsetzung datenbasierter Dienstleistungen gelingen, gilt es zahlreiche Aspekte zu berücksichtigen und etliche Funktionen eines Unternehmens einzubeziehen. Der in einem Industriekonsortium entwickelte "Smart-Service-Check" hilft, den aktuellen Status eines Unternehmens zu bestimmen und eine darauf abgestimmte Roadmap für die zu entwickelnden Dienstleistungen zu erarbeiten.