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Institut / FIR-Bereiche
Towards a Methodology to Determine Intersubjective Data Values in Industrial Business Activities
(2021)
This paper contributes to a valuation framework for valuing data as an intangible asset. Especially those industrial manufacturers developing and delivering holistic digital solutions are limited in calculating the true business value of data initiatives. Since the value of data is strongly dependent on the respective use case, a completely objective valuation is not possible. This complicates decision-making on the internal side regarding investments in digital transformation, and on the external side to communicate existing benefits to third parties via financial reporting. Therefore, the target is to design a valuation framework that allows industrial manufacturers to determine an intersubjective, i.e., traceable and transparent, data value. In order to develop a framework that can be applied in practice, the approach is based on industrial case study research.
In the food industry, a very large potential of data ecosystems is seen, in which data is understood, exchanged and monetized as an economic asset. However, despite the enormous economic potential, companies in the food industry continue to rely on traditional, product-oriented business models. Existing data in the value chain of industrial food production, e.g., in harvesting, logistics, and production processes, is primarily used for internal optimization and is not monetized in the form of data products. Especially the pricing of data products is a key challenge for data-based business models due to their special characteristics compared to conventional, analog offerings and multiple design options. The goal of this work is therefore to solve this issue by developing a framework that allows the identification of pricing models for data products in the industrial food production. For this purpose, following the procedure of typology formation, essential design parameters and the respective characteristics are derived. Furthermore, three types for pricing models of data products are shown. The results will serve not only stakeholders in the food industry but also manufacturing companies in general as input for an orientation of their databased business models.
Industrial food production represents one of the largest industries, accounting for a share of ten percent of the world’s gross domestic product. Simultaneously, it is responsible for 26 percent of global greenhouse gas emissions. Due to increasing CO2 taxes and population’s call for sustainability and CO2 reduction, it is facing challenges in terms of economic profitability and stakeholder demands. These challenges could partly be overcome by participating in data ecosystems in which data are refined as data products, understood, exchanged and monetized as economic goods. Despite large amounts of data, collected parenthetically along the value chain in food production, potentials of data analytics and data ecosystems are only marginally exploited. Food production mainly focuses on traditional, product-centric business models. This work shows the conceptualization of a data ecosystem for food production, enabling data-based business models. Therefore, resources, ac- tors, roles and underlying relationships of future ecosystem are analyzed. Building on these, corresponding architectural and analytical artifacts that support data ecosystem exploitation are presented. A food production data ecosystem is exemplified by applying data analytics to compressor data, which reveals high potentials for CO2 reduction.
Industrial manufacturers faced and mastered several economic challenges and disruptive changes in the past. In particular, changes to business models emerge very slowly, whereas crises such as the banking crisis or covid-19 outbreak lead to significant short-term effects and are difficult to manage.
Over the past year, the world experienced an unprecedented form of disruption due to the global covid-19 pandemic. Compared to former economic crises, the implications of social distancing, lockdowns, and supply chain shortages triggered a rapid economic and societal disruption at a global scale, which impacted all sectors and levels of society.
For a holistic understanding of the impact of the current and former crises on industrial manufacturers, the Institute for Industrial Management at RWTH Aachen and BearingPoint conducted a survey as well as expert interviews to investigate the scope and type of affects for industrial manufacturers with a strong focus on service business. Based on this a framework to successfully address these new challenges and – also – opportunities was developed.
Digitale Plattformen verfügen über das Potenzial gesamte Branchen in kürzester Zeit grundlegend zu verändern und bislang profitable Geschäftspraktiken abzulösen. Dieses Phänomen aus dem Business-to-Consumer (B2C) Bereich stellt auch zunehmend Unternehmen aus dem Business-to-Business (B2B) Bereich vor einen Paradigmenwechsel. Große Technologiekonzerne wie Siemens oder Bosch haben mit Mindsphere und Bosch IoT Suite Plattformen am Markt etabliert, welche diese neuen Wege der Wertschöpfung vorgeben. Kleine und mittlere Unternehmen (kmU) des Maschinen- und Anlagenbaus sind dabei dem Risiko ausgesetzt, ohne eine eigene Plattformstrategie im Wettbewerb verdrängt zu werden. Deshalb ist das Verständnis von plattformbasierten Geschäftsmodellen und deren Umsetzung elementar. Zu Beginn muss die Entscheidung getroffen werden, ob einer bestehenden Plattform beigetreten oder eine neue Plattform gegründet werden soll. Zur Entscheidungsunterstützung müssen relevante Kriterien definiert und in einem weiteren Schritt erhoben und bewertet werden. Ein Plattformbeitritt kann als Erweiterung der Digitalisierungsstrategie aufwandsarm in die bestehende Strategie integriert werden. Dahingegen ist der Aufbau einer eigenen Plattform ein aufwändiges und kostenintensives Projekt: Begonnen mit der Identifikation und Auswahl von geeigneten plattformbasierten Geschäftsmodellen, über den Aufbau eines plattformbasierten Ökosystems bis hin zu der Skalierung der digitalen Plattform. Wie kmU des Maschinenbaus diese Herausforderungen schrittweise angehen können und so ein hybrides Geschäftsmodell unter Einbezug der Möglichkeiten digitaler Plattformen umsetzen können, ist das Ergebnis dieses Forschungsprojekts. Plattform Hybrid gibt kmU einen Praxisleitfaden mit Roadmap an die Hand, welcher zum einen aufzeigt welche plattformbasierten Geschäftsmodelle im Maschinen- und Anlagenbau existieren und zum anderen wie eine Plattformstrategie als Ergänzung zu dem bestehenden Geschäft aufgebaut werden kann.
Die produzierende Industrie in Deutschland hat das Zeug zur Digitalmacht - der Weg dahin ist für viele Unternehmen jedoch noch weit. Verspricht die tiefgreifende Verflechtung von Informations- und Kommunikationstechnologien in Form von Industrie 4.0 die Hebung enormer wirtschaftlicher Potenziale, ist die Realität heute eine andere. Die sich vermehrt bietenden technologischen Möglichkeiten werden aktuell insbesondere zur internen Optimierung existierender Prozesse eingesetzt. Eine datenbasierte Prozessverbesserung allein stellt allerdings noch kein digitales Geschäftsmodell dar. Die Digitalangebote besetzen bestenfalls Nischen in den Leistungsportfolios der Unternehmen. So stagniert die digitale Transformation in der produzierenden Industrie.
Die in der produzierenden Industrie fortschreitende Digitalisierung geht mit großen Potenzialen einher. Nichtsdestotrotz blieb der realisierte Nutzen aus der Digitalisierung bisher hinter den Erwartungen zurück. Durch Smart Services besteht die Möglichkeit, neue digitale Geschäftsmodelle mit Fokus auf einen hohen Kundennutzen zu realisieren und folglich mit einer individuellen und dennoch skalierbaren Lösung auf effiziente Weise Wertschöpfung zu generieren.
Customer Lifetime Value
(2020)
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.
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.
This paper contributes to an assessment framework for valuing data as an asset. Particularly industrial manufacturers developing and delivering Smart Product Service Systems (Smart PSS) are comprehensively depended on the business value derived by processing data. However, there is a lack in a framework for capturing and comparing the Smart PSS data value with the purpose of increasing the accountability of data initiatives. Therefore a qualitative data value assessment approach was developed and specified on Smart PSS, based on an industrial case study research. [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-57997-5_39]
The rapid developments in information and communication technology enable new bus iness models that are based on digital platforms. Marketplaces such as Amazon or Airbnb have already adapted this business model to connect previously unconnected supply-side and demand-side to conduct a business transaction via a digital platform. Due to Industrie 4.0 and the rapid technological development that comes with it, digital platforms have entered the market within the area of the mechanical engineering. Different platform types exist, such as marketplaces for machine equipment or digital data platforms for connected machines. Although numerous companies claim to offer platform-based bus iness models, they often lack knowledge on individual business model components. To close this gap, this paper structures a variety of existing platforms based on their detail characteristics. Within this paper, existing typologies of digital platforms from other industry areas are analyzed. Case study research ofplatforms within the mechanical engineering is used to adjust these typologies and create a new one for digital platforms within the mechanical engineering.
Über die Hälfte der KMU des Maschinenbaus passen ihre am Markt angebotenen AS-DL nicht oder unstrukturiert an, indem sie ad hoc auf Kundenanliegen reagieren (KAMPKER 2015). Es existiert kein standardisiertes Vorgehen zur systematischen Identifikation und Umsetzung notwendiger Änderungen von AS-DL. Hierbei entstehen Ineffizienzen in der Nutzung vorhandener Ressourcen (z.B. Personalkapazität). Dies ist insbesondere ein Problem in der Kleinserienfertigung des Maschinenbaus, da grundsätzlich eine hohe Variantenvielfalt und Kundenindividualisierung besteht. Dies erhöht massiv die Komplexität der Dienstleistungserbringung, da sich Maschinen aber auch Kundenwünsche viel häufiger ändern als in der Großserienfertigung. Ein Service-Release-Management trägt dazu bei, die Effizienz der Ressourcen im Bereich AS-DL zu steigern.
Aus wissenschaftlich-technischer Sicht fehlt ein Vorgehen, um notwendige Änderungen von AS-DL systematisch zu identifizieren und effizient in ein Service-Release umzusetzen. Hierfür ist ein spezifisches Service-Release-Management notwendig. Dieses soll es KMU ermöglichen, notwendige Änderungen an AS-DL systematisch zu identifizieren, Service-Releases zu gestalten, deren Durchführbarkeit und Wirtschaftlichkeit zu bewerten sowie Service-Releases umzusetzen (RANA ET AL. 2014). Die Forschungsfrage des Vorhabens lautet:
Wie ist ein Service-Release-Management zu gestalten, damit KMU in der Kleinserienfertigung des Maschinenbaus notwendige Änderungen an ihren AS-DL systematisch identifizieren, daraus Service-Releases gestalten und diese Service-Releases effizient umsetzen können?
- Wie können Auslöser identifiziert werden, die dazu führen, dass eine AS-DL geändert werden muss?
- Wie ist ein Service-Release in Abhängigkeit der Auslöser zu gestalten?
- Wie können Service-Releases (unter Berücksichtigung der Strategie des AS-DLGeschäfts) hinsichtlich ihrer technischen, rechtlichen und kompetenzbasierten Durchführbarkeit geprüft werden?
- Wie können Service-Releases hinsichtlich ihrer Wirtschaftlichkeit bewertet werden?
- Wie wird ein Service-Release erfolgreich eingeführt?
Ziel des Forschungsvorhabens CSS 2.0 war es, kleine und mittlere Unternehmen (KMU) dabei zu unterstützen, die Effizienz und Effektivität ihres Kundenservices durch den Einsatz von Social Media zu verbessern. Hierfür wurde ein Self-Assessment-Tool zur Bewertung und Prognose des Nutzenbeitrags des Social-Media-Einsatzes im Kundenservice entwickelt. Der Fokus des Forschungsvorhabens lag auf der Betrachtung des externen Social-Media-Einsatzes an der Schnittstelle zwischen Unternehmen und Kunden.
Smart-Farming-Welt
(2019)
Smart-Farming-Welt
(2019)
Many industrial companies face their digital transformation. In addition to an existing portfolio of products and services, new digital services are being developed to offer a portfolio of smart product service systems (Smart PSS). While the development of new digital services is rarely a problem for the companies, the organization of sales and distribution of Smart PSS in particular is a key issue. The sales of Smart PSS differs considerably from the sales of only products or services and must therefore be designed differently in order to meet customer requirements and successfully commercialize the developed Smart PSS. This paper therefore describes how the sales organization of Smart PSS should be designed successfully in various forms. The network thinking methodology is used in combination with a case study research approach to describe the connection between the offered portfolio, the customer requirements and the different elements of a sales organization. Furthermore, four different types of a sales organization for Smart PSS are described. This paper gives a recommendation for companies on a design of their sales organizations on which practical implications may be developed.
Smart Service Engineering
(2019)
In our digitalized economy, many traditional service engineering models lack flexibility, efficiency and adaptability. As today’s market differs significantly from the market of the late 20th century, service engineering models must meet different requirements today than they had to meet in the past. The present paper starts off by providing an overview of the requirements that modern service engineering models need to fulfill in order to succeed in today’s economic environment. Afterwards, three promising models that meet several of these requirements will be introduced.