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Institut / FIR-Bereiche
Das Ziel des Forschungsprojekts "Future Data Assets" bestand in der monetären Bewertung des unternehmerischen Datenkapitals. Dazu wurden die Entwicklung und Instanziierung einer sogenannten "Datenbilanz" angestrebt. Die Datenbilanz soll dem Reporting der unternehmerischen Fähigkeit der Datenbewirtschaftung dienen und damit eine Lücke im Hinblick auf die klassische Berichterstattung schließen, in der Daten kaum betrachtet bzw. systematisch bewertet werden.
Pricing is one of the most important, but underestimated tools, to enhance a company's profitability. Especially value-based pricing has a high potential to reach higher levels of satisfaction because it equates the needs of providers and customers. Even though, it is a well-known price model and promises higher satisfaction, many companies struggle to implement it. Especially the manufacturing industry is characterized by cost-plus pricing and competition-based pricing. However, especially for digital products these pricing strategies are insufficient. Therefore, this paper aims at exploring the design fields for value-based pricing of digital products in the manufacturing industry. To achieve this, the basics of digital products and value-based pricing are explored. Furthermore, an expert workshop is conducted that follows a framework for value-based pricing consisting of four consecutive steps analysis, price strategy, pricing, and market launch to capture the design fields. This paper concludes with limitations, and practical and research implications.
Pricing is one of the most important, but underestimated tools, to enhance a company's profitability. Especially in the furniture sector, customers place a special interest in cost-efficient products and easy processes. Individualised and sustainable furniture can help to create a unique selling point and deliver real value to the customers. Therefore, a platform to create designs together is needed and can involve several stakeholders in the design and production phase. However, in order to include several stakeholders, the pricing and revenue model need to reflect individual needs and be a benefit to all. In this paper, the initial situation and potential revenue model options will be presented. Furthermore, multiple scenarios for practical use will be discovered and an overview given.
Wachstum durch Reduzierung?
(2022)
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.
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.
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.
Augmented Reality (AR) bietet ein großes Nutzenpotenzial im Bereich der industriellen Dienstleistungen. Der genaue monetäre und qualitative Nutzen ist jedoch, wie bei IT-Investitionen im Allgemeinen, schwer zu bewerten. Im Rahmen des Forschungsprojekts Datenmanagement for Augmented Reality (DM4AR) wurde aus diesem Grund ein Bewertungsmodell entwickelt, welches den Nutzen von AR im industriellen Service messbar macht.