Return on Maintenance – Steigender Wertbeitrag der Instandhaltung durch Industrie 4.0 by Branding Maintenance

Return on Maintenance – Steigender Wertbeitrag der Instandhaltung durch Industrie 4.0 Frederick Birtel FIR an der RWTH Aachen © FIR e. V. an der RWTH Aachen

08. November 2018

Auf einen Blick: Profil des FIR e. V. an der RWTH Aachen

Motto

Forschung – Innovation – Realisierung

Mission

Erforschung praxisrelevanter Probleme und Transfer innovativer Lösungen der Betriebsorganisation und Informationslogistik für die digitale Vernetzung der Wirtschaft

Portfolio

  

jährlich ca. 50 öffentlich geförderte Projekte, jährlich ca. 60 Projekte mit Industriekunden und diverse Transfermaßnahmen

Asset

  

über 50 wissenschaftliche, 20 festangestellte und 100 studentische Mitarbeiter

Themen

   

Produktionsmanagement, Dienstleistungsmanagement, Informationsmanagement und Business-Transformation

Geschäftsführer Prof. Dr. Volker Stich

Direktorium Prof. Dr. Günther Schuh 2

Am RWTH Aachen Cluster Smart Logistics werden Lösungen für digital vernetzte Unternehmen gemeinsam entwickelt und angeboten Engineering Digital Business

Next Level Information Logistics

The next Generation of Business Applications

Mitglieder & Projektpartner (Auszug)

Managing Digital Transformation Realize Digital Transformation

Innovation Labs

Demofabrik

• • • • •

Mehr als 350 Forscher / Berater/ Data Scientisten & Entwickler Mehr als 70 immatrikulierte Mitglieder Mehr als 500 Kunden und Partner bei laufenden Projekten Mehr als 250 Projekte pro Jahr Mehr als 20 Spin-Offs

Wir begleiten Unternehmen auf der Transformation zum Anbieter digitaler, datenbasierter Lösungen

Business Optimization Maintenance and Repair

Digital Twin Aviation Analytics Pay per hour

Implementation Services

Digitale Lösung Lösung Produkt +

Produkt Produkt Anbieten von Produkten; Dienstleistung nicht verrechnet

Dienstleistung

Anbieten einzelner Dienstleistungen zusätzlich zum Produkt

Dienst-

Dienstleistung

Produkt leistung

Anbietern einer Gesamtlösung; Produkt nicht unbedingt Kernbestandteil

Anbieten einer Dienstleistung als integraler Bestandteil des Angebots

Anbieten einer Gesamtlösung als Dienstleistung in einem Betreibermodell (z.B. Verfügbarkeits- oder Funktionsgarantien)

Anbieten und Entwickeln datenbasierter Lösungen (z.B. Service-Plattform )

Transformationslinie © FIR e. V. an der RWTH Aachen

Agenda

Beschleunigung durch Industrie 4.0

Return on Maintenance

Wie verändert Industrie 4.0 das unternehmerische Umfeld?

Was ist unter Return on Maintenance zu verstehen?

Erfolgsprinzipien für die Instandhaltung

Wie können Unternehmen Ihre Instandhaltung erfolgreich gestalten?

Eine sich schneller drehende Welt stellt Unternehmen vor eine Vielzahl neuer Herausforderungen – Das VUCA Phänomen Volatility

Uncertainty

Anzahl ausgeschiedener Unternehmen im Fortune 1000 Index1 712

350

Volatility

1973-1983

Complexity

Uncertainty

1% Wahrscheinlichkeit für Trump als Republikanischer Präsidentschaftskandidat

2003-2013

Entwicklungskosten Software Oberklasse-Limousine [in Mio. €] 830

Complexity 368

1995

2005

NBC News/ Wall St. Jrnl 06/2015:

Ambiguity 1998: Yahoo lehnt Kauf von Google für 1 Mio. US-$ ab

Ambiguity

2002: Yahoo bietet 3 Mrd. US-$ für Google (abgelehnt) 2008: Microsoft bietet 40 Mrd. US-$ für Yahoo (abgelehnt) 2016: Verizon kauf Yahoo für 4,6 Mrd. US-$

2013

[1] www.fortune.com

2020* 6

Eine sich schneller drehende Welt stellt Unternehmen vor eine Vielzahl neuer Herausforderungen – Das VUCA Phänomen Volatility

Uncertainty

Anzahl ausgeschiedener Unternehmen im Fortune 1000 Index1 712

1% Wahrscheinlichkeit für Trump als Republikanischer Präsidentschaftskandidat

350

1973-1983

Complexity

NBC News/ Wall St. Jrnl 06/2015:

2003-2013

Entwicklungskosten Software Oberklasse-Limousine [in Mio. €] 830

Ambiguity 1998: Yahoo lehnt Kauf von Google für 1 Mio. US-$ ab 2002: Yahoo bietet 3 Mrd. US-$ für Google (abgelehnt)

368 3

1995

2005

2008: Microsoft bietet 40 Mrd. US-$ für Yahoo (abgelehnt) 2016: Verizon kauf Yahoo für 4,6 Mrd. US-$

2013

[1] www.fortune.com

2020* 7

Die Herausforderungen einer sich schneller drehenden Welt betreffen Unternehmen aller Branchen und Industrien Beispiel 3D-Druck1

Beispiel Obsoleszenzmanagement2

Marktvolumen 3D gedruckter Teile in Mrd. €, 2015 ggü. 2030

Beispiel mobile Assistenzsysteme3

Product Change Notification (PCN) & Product Termination Notification (PTN)

Beispiel Data Analytics4

Augmented Reality bei dem Druck-/Kopiergeräthersteller Xerox

Einsatz des Advanced Process Optimizer (APO) von algorithmica in einer Chemieanlage Häufigkeit

AR für den Techniker:

First Time Fix Rate

67 %

AR für den Kunden:

Customer Fix Rate

76 %

Häufigkeit

Effizienz Techniker

20 % Kundenzufriedenheit

95 %

[1] Strategy& (2018) [2] Markt&Technik (2017) [3] Lesage (2018), [4] Bangert (2016)

Selektivität [%] keine Optimierung vom Fahrer als nützlich ausgewählte Optimierungsmaßnahmen

Ausbeute [%] Umsetzung aller vom Modell errechneten Maßnahmen 8

Nutzen der Anpassung

Die Auswirkungen von Industrie 4.0 lassen sich am Beispiel eines idealtypischen Anpassungsprozesses1 erklären Ereignis

Ereignisdaten verfügbar Analyse abgeschlossen Maßnahmen initiert Maßnahmen abgeschlossen

Datenlatenz

Analyselatenz

Entscheidungs -latenz

Umsetzungslatenz

Zeit

[1] zu Muehlen u. Shapiro (2009) [2] Kagermann et al (2013) [3] Schuh (2016b) [4] Bauernhansl et al (2016)

Die Auswirkungen von Industrie 4.0 lassen sich am Beispiel eines idealtypischen Anpassungsprozesses1 erklären

Nutzen der Anpassung

Elemente von Industrie 4.02,4 Ereignis

 Vernetzung  Echtzeitfähigkeit

 Big Data

Ereignisdaten verfügbar

 Künstliche Intelligenz / Maschinelles Lernen

Analyse abgeschlossen Maßnahmen initiert Maßnahmen abgeschlossen

 Assistenzsysteme  Automatisierung von Entscheidungen  Vertikale und horizontale Integration

Datenlatenz

Analyselatenz

Entscheidungs -latenz

Umsetzungslatenz

Zeit

[1] zu Muehlen u. Shapiro (2009) [2] Kagermann et al (2013) [3] Schuh (2016b) [4] Bauernhansl et al (2016)

 Cyber-physische Systeme

Die Auswirkungen von Industrie 4.0 lassen sich am Beispiel eines idealtypischen Anpassungsprozesses1 erklären

Nutzen der Anpassung

Elemente von Industrie 4.02,4 Ereignis

 Vernetzung  Echtzeitfähigkeit

 Big Data

Maßnahmen abgeschlossen

 Künstliche Intelligenz / Maschinelles Lernen  Assistenzsysteme  Automatisierung von Entscheidungen  Vertikale und horizontale Integration Zeit

 Cyber-physische Systeme

In der Beschleunigung unternehmerischer Entscheidungs- und Anpassungsprozesse liegt der wesentliche wirtschaftliche Hebel von Industrie 4.0.3 © FIR e. V. an der RWTH Aachen

[1] zu Muehlen u. Shapiro (2009) [2] Kagermann et al (2013) [3] Schuh (2016b) [4] Bauernhansl et al (2016)

Beispiel Formel 1: Datenbasiertes Entscheiden erfordert ein Umdenken in der Firmenkultur



In Formel 1 sind maximal 1.000 Überwachungskanäle erlaubt



35 Megabyte Daten pro Runde und ca. 30 Gigabyte pro Rennwochenende und Team an



Ca.100 Ingenieure überwachen die live-Daten aus der Ferne

Telemetriedaten Piloten1:

Telemetriedaten Kommandostand2:



Gang



Dämpferbewegung



Lenkbewegung



Öldruck



Gaspedalstellung



Öltemperatur



Geschwindigkeit



Wassertemperatur



Bremslinie



Benzindruck



G-Kräfte



Windstärke

Reifentemperatur (Kern-, Oberflächentemperaturen)



Rekuperation



Bremstemperaturen



…

Optimierung der eigenen Fahrweise für schnelle Rundenzeiten © FIR e. V. an der RWTH Aachen

Formel 1-Rennen in Russland 30. April 2017:3 "Niki hat gesagt: 'Dreht es einfach auf, ich nehme es auf meine Kappe!' Wir haben dem widerstanden". Torger Christian „Toto“ Wolff Motorsportchef Mercedes

Optimierung des Setup und der Strategie für bestmögliche Rennplatzierung

[1] Motorsport-Magazin.com (2014a) [2] Motorsport-Magazin.com (2014b) [3] Nimmervoll et al. (2017) Bilder: https://www.motorsport-total.com/formel-1/news/formel-1-russland-2017-premierensieg-fuer-valtteri-bottas-17043024]

Direkte + indirekte Instandhaltungskosten

Strategieanpassung in der Instandhaltung als Beispiel eines typischen Anpassungsprozesses in der Instandhaltung

Kostenkurve alt Kostenkurve neu

Beschleunigung durch Industrie 4.0

Strategieanpassung für neue kostenoptimale Vorbeugeintensität

Veränderte AssetNutzungsparameter und Kostenkurve

3 2

Verfügbarkeit

Vorbeugeintensität

Verfügbarkeitskurve alt

Steigende Instandhaltungskosten bei alter Instandhaltungsstrategie

Verfügbarkeitskurve neu 1 Vorbeugeintensität

Die Bedeutung der Instandhaltung am Beispiel der LCC: Potenziale der Instandhaltung in klassischer kostenorientierter Sicht

Life Cycle Costs

Entsorgungskosten

1 Betriebskosten

Investitionssumme

Instandhaltungskosten

Herstellkosten Entwicklungskosten

Vor der Nutzung

Reduktion von Betriebskosten

In Anlehnung an VDI 2884

Während der Nutzung

Verlängerung der Asset-Nutzung

Nach der Nutzung

Rückführung von Daten in die Entwicklung 14

Den vielfältigen Wertbeitrag der Instandhaltung messbar machen am Beispiel des Return on Capital Employed (ROCE)

Instandhaltungskosten Kosten Operatives Ergebnis

Stillstandskosten Ausschussrate

Umsatz

Stillstandszeiten …

ROCE Maschinenlebensdauer Anlagevermögen Investiertes Kapital

Maschinenbestände Investitionskosten

Umlaufvermögen

Ersatzteilbestände …

In Anlehnung an Stiefl, Westerholt (2008), Biedermann (2016)

Return on Maintenance: Maximierung des Wertbeitrags der Instandhaltung

Instandhaltungskosten

Unternehmenswert

Instandhaltungskosten

Unternehmenswert

RoM

Mit Hilfe welcher Prinzipien kann der Wertbeitrag der Instandhaltung im Kontext von Industrie 4.0 maximiert werden? ÂŠ FIR e. V. an der RWTH Aachen

Erfolgsprinzip 1: Transparenz durch den digitalen Schatten Transparenz über den gesamten Asset Lebenszyklus sicherstellen Beispiel: Definition von Messpunkten für Zeitstempel

 Hinreichend genaue digitale Abbildung optimierter Prozesse1  Ziel ist die echtzeitnahe Datenbereitstellung für eine echtzeitnahe Auswertung1

Auftrag erfassen

 Integrierte Betrachtung von Prozess- und Daten- bzw. Informationsmanagement

Leistung klären

Serviceobjekt identifizieren

Auftrag planen

Auftrag vorbereiten

Auftrag steuern

Auftrag bearbeiten

Auftrag durchführen

Auftragserfolg prüfen

Auftrag rückmelden

Auftrag abschließen

Messpunkte

Objektdaten

Prozessdaten

Umgebungsdaten

Digitaler Schatten

…

MP5 Auswahl an Maschine MP6&7 Testläufe 1 und 2

MP8 Kundenabnahme MP9 Freigabe zur Produktion

Kriterien zur Auswahl eines Messpunktes:

Prozess

Maschinendaten

MP1 MP3 Einwahl Maschine in an Wartungspo Maschine MP2 sition MP4 ProduktionsMeldung freigabe durch ErsatzteilKunden auswahl

[1] Bauernhansl et al (2016)



Vollständigkeit



(Semi-)Automatisierbarkeit



Übertragbarkeit



Wirtschaftliche Erhebung



Echtzeitfähigkeit 17

Erfolgsprinzip 2: Hohe Umsetzungsgeschwindigkeit mit Minimum Viable Services Erste testbare Lösung mit minimaler Projektlaufzeit und Investment Projektbeispiel FIR / Center Smart Services: „Get-Connected Prym“ Wie lange braucht man, um das älteste industrielle Familienunternehmen Europa ins Internet der Dinge zu bringen?

 Fokus auf wenige Kernfunktionalitäten  Erste testbare Lösung in wenigen Tagen  Einbindung des Kunden bereits beim ersten Prototypen



Anbindung einer Stanzmaschine und Entwicklung erster Dashboards

Full Blown Solution

Minimum Viable Service

Emotional Design

Useable

Reliable

Functional



Kein Projektplan!



Kein Powerpoint!



Nutzung bestehender Infrastrukturen (PTC ThingWorx)



Minimales Investment (< 200€ für Hardware)



Aktive Projektarbeitszeit: 50 Stunden

Erfolgsprinzip 3: Geringe Umsetzungskosten durch Nutzung von Standards Die Interoperabilität der technischen Infrastruktur sicherstellen

 Kompatibilität zwischen verschiedenen Automations- und Informationssystemen  Freie Skalierbarkeit durch Modulbauweise und ständige Anpassung an Änderungen des Produktionsbetriebs

 Plug&Play ermöglicht die problemlose Installation weiterer Gerätebetreiber Beispiel: PTC ThingWorx - Cloud-basierte Plattform mit Middleware1

OPC DA, AE

PLC

OPC UA

DCS

Proprietary

Database

Data Logger

Clients

Oracle MOC SNMP Agent © FIR e. V. an der RWTH Aachen

Advanced Tags

Alarms & Events

Servers Customs

[1] KEPServerEX [2] Antony Passemard

Erfolgsprinzip 4: Nachhaltige Erfolge durch Wissens- und Innovationskultur Verankerung von RoM in der eigenen Unternehmenskultur

 Wissen als Produktionsfaktor verstehen  Fachliche Karrierepfade zur Entwicklung von Experten  Fachexperten umfangreiche Entscheidungsbefugnisse einräumen  Trennung von disziplinarischer und fachlicher Verantwortung

„Hire Smart People“ „Fähigkeiten statt Erfahrung“

Beispiel: IBM – Academy of Technology1

Vertrauen Wissensund Innovationskultur

Regelmäßige Peer-Reviews

Datenbasierte Entscheidungen

Mentorship

[1] IBM Academy of Technology (2018)

Vier Erfolgsprinzipien fĂźr Return on Maintenance

Digitaler Schatten

Minimum Viable Services

Standards

Wissens- und Innovationskultur ÂŠ FIR e. V. an der RWTH Aachen

Fazit

Industrie 4.0 bedeutet die rapide Beschleunigung unternehmerischer Entscheidungs- und Anpassungsprozesse

Die Bedeutung der Instandhaltung geht weit über die reine Herstellung von Verfügbarkeit zu möglichst geringen Kosten hinaus

Die Welt von morgen kann lässt sich nicht mit den Methoden von gestern gestalten

Im Rahmen der acatech Studie Smart Maintenance werden Gestaltungshinweise für Smart Maintenance Organisation auf jeder Stufe des Maturity Index erarbeitet Digitalisierung

Industrie 4.0

Smart Maintenance Assessment Gemeinsame Gestaltung einer individuellen Roadmap zur Umsetzung der Smart Maintenance >>Wo fange ich an, was ist zu tun – genau hierauf finden wir mit Ihnen eine Antwort!<< Gemeinsame Planung

Getrennte (manuelle) Planung in Silos

Gemeinsame, statische Planung über Silos hinweg

Gemeinsame Planung in Echtzeit mit Soll-IstAbgleich

Datenbasierte Planungsoptimierung

Prognosebasierte Planung

Automatische, dynamische Planung

Verfügbarkeitsorientierung

Erfassung der Ereignisse

Bestimmung relevanter Kennzahlen (z. B. OEE)

Kennzahlen in Echtzeit (z. B. OEE)

Wirkbeziehung zwischen Maßnahmen und Kennzahlen (z. B. OEE)

Szenarioprognose zu Maßnahmen anhand von Kennzahlen (z. B. OEE)

Automatische Entscheidung anhand Kennzahlen (z. B. OEE)

Flexibilität

Statische Ressourcen Optimierung in Silos

Statische Ressourcen Optimierung

Ressourcenverfügbarkeit und Allokation in Echtzeit

Bedarfsgerechte Allokation von Ressourcen

Szenarioprognose der Ressourcen Allokation

Automatische Ressourcen Optimierung

Wissensmanagement

Digitale Serviceberichte

Globale Anlagenhistorie

Digitaler Zwilling einer Anlage mit Echtzeitdaten

Digitaler Lösungskatalog und Verfahrensanweisungen

Generierung autom., priorisierter Lösungsvorschläge

Automatische Bereitstellung von notw. Informationen

Ersatzteilmanagement

Digitalisierte ETInformationen in Silos

Wertbeitrag

Wir freuen uns auf Ihre Kontaktaufnahme! Integriertes Ersatzteilwesen / Stammdaten-Management

Ersatzteilbestände im Netzwerk in Echtzeit

Risiko-orientierte Ersatzteil Bevorratung

Optimierte Ersatzteilbedarfe im Netzwerk (z. B. mit 3D-Druck)

Autonome, dynamische Beschaffung

Output bezogene Kostenerfassung (Stückkosten)

Digitaler Schatten des Wertbeitrages über Organisationgrenzen

Szenarioanalyse anhand des Wertbeitrages

Szenarioprognose anhand des Wertbeitrages

Automatische Entscheidung anhand Wertbeitrag

Prognosefähigkeit

Adaptierbarkeit

Frederick Birtel ComputerisierungFrederick.Birtel@fir.rwth-aachen.de Konnektivität Sichtbarkeit Transparenz +49 241 47705 204 Erfassung der direkten IH-Kosten

Wie es weiter geht – laufende und geplante Projekte des FIR an der RWTH Aachen und dem Center Smart Services

Marktstudie „Industrial Machine Learning“ Konsortialprojekt „Digital B2B Customer Journey“ Konsortialprojekt „Smart Service Vertrieb“

Konsortialprojekt „Fähigkeiten für digitale Geschäftsmodelle“  Broschüre Konsortialprojekt „Smart Service Networks“

2019 Case Competition

Case Competition

Konsortialprojekt „Smart Service Engineering“  Broschüre

Konsortial-Benchmarking „Customer Insights“  Broschüre Konsortial-Benchmarking „Smart Maintenance“

Konsortial-Benchmarking „Subscription Business“  Broschüre 24

Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit

Campus-Boulevard 55 · 52074 Aachen · Germany www.fir.rwth-aachen.de

Frederick Birtel, M.Sc. Leiter Competence-Center Instandhaltung Telefon: Fax: E-Mail:

+49 (0)241 477 05-204 +49 (0)241 477 05-199 Frederick.Birtel@fir.rwth-aachen.de

Anhang Ausgewählte Konsortialprojekte vom FIR an der RWTH und Center Smart Services

Marktstudie „Industrial Machine Learning“ Konsortialprojekt „Digital B2B Customer Journey“ Konsortialprojekt „Smart Service Vertrieb“

Konsortialprojekt „Fähigkeiten für digitale Geschäftsmodelle“  Broschüre: Link Konsortialprojekt „Smart Service Networks“

2019 Case Competition

Case Competition

Konsortialprojekt „Smart Service Engineering“  Broschüre: Link

Konsortial-Benchmarking „Customer Insights“  Broschüre: Link Konsortial-Benchmarking „Smart Maintenance“

Konsortial-Benchmarking „Subscription Business“  Broschüre: Link 26

Subscription Business

Besuch

Auswahl

Fragebögen

Technische Möglichkeiten von Industrie 4.0 in neue Geschäftsmodelle überführen

Mögliche zentrale Fragestellungen: 

Wie können geeignete Leistungspakte aus Produkt, Services und Digitalen Services für das Angebot von Subskription Geschäftsmodellen gestaltet werden? Wie wird ein Preis für die einzelnen Leistungspakete kalkuliert?

Wie halte ich den Nutzen für den Kunden konstant bzw. erhöhe diesen kontinuierlich? … und was würden Sie gerne von den Besten lernen? Kick-off Meeting: April 2019

Review Meeting: November 2019 Unternehmensbesuche

April

Mai

Jun.

Jul.

Aug.

Sep.

Okt.

Nov.

Dez.

2019

Feb.

März

Abschlusskonferenz: März 2020

Screening Phase

Jan.

2020

Kontakt

 

Jana Frank

Bereich Dienstleistungsmanagement Telefon: +49 241 47705 228 E-Mail: Jana.Frank@fir.rwth-aachen.de

sb.konsortialbenchmarking.de

Konsortialprojekt

Top Performer entwickeln Smart Services bis zu achtmal schneller und haben ein 80% höheres Gewinnwachstum. Stellen Sie Ihren Entwicklungsansatz für Smart Services auf den Prüfstand und tauschen Sie sich mit führenden Industrieunternehmen zu Best Practices in der Entwicklung von datenbasierten Geschäftsmodellen aus! Ihr Vorsprung als Konsortialpartner:  Aufbau von Expertise zur Entwicklung digitaler, datenbasierter Geschäftsmodelle  Zugang zum Entwicklungsansatz „Smart Service Engineering“  Smart Service Engineering Audit zur Überprüfung Ihres aktuellen Innovationsprozesses auf Schwachstellen und der Ableitung von Maßnahmen Felix Optehostert +49 241 477 05 229 Felix.Optehostert@center-smart-services.com

Nutzenhypothesen formulieren

Markteinführungsstrategie entwickeln

User Story entwickeln

Ökosystem analysieren

Ressourcen aufbauen

STRATEGIE

PROTOTYPEN

MÄRKTE

ENTWICKELN

REALISIEREN

ERSCHLIEßEN

Kernfunktionalitäten bestimmen

Funktionalitäten entwickeln

Business Case entwickeln

Funktionalitäten mit dem Kunden testen

Partner

Kontakt

Projektziel / Zentrale Fragestellungen

Smart Service Engineering

Smart Service Networks Gestaltung von Vertriebs- und Leistungsnetzwerken für Smart Services Werden digitale Dienstleistungen über Händler / Monteure vertrieben oder erbracht, spricht man von einem Smart Service Network. Die unterschiedlichen digitalen Fähigkeiten und Infrastrukturen der Teilnehmer am Netzwerk führt zu einem komplexen Vertriebsprozess und der Notwendigkeit den Nutzen von digitalen Leistungen für jeden Teilnehmer sichtbar zu machen. So sind bei 69% der Fälle Konflikte zwischen Stakeholdern die Ursache, wenn die Implementierung eines Services scheitert¹.

Gestalten Sie daher mit uns ihr Smart Service Network und…  

Lernen Sie von Firmen aus anderen Branchen mit ähnlichen Fragestellungen Erhalten Sie ein Konzept für Smart Service Networks, basierend auf dem Smart Service Vertrieb und dem Service Engineering Zyklus des Center Smart Services

Kontakt

Maximilian Schacht, M.Sc.

+49 241 47705 207 maximilian.schacht@center-smart-services.com

1: https://www.service-design-network.org/community-knowledge/taming-organisational-challenges-in-service-design

Projektstart: 09/2019

Konsortialprojekt: Digital B2B Customer Journey Customer Journey

Gain interest

Evaluate

Awareness

Consideration

Explore

Operate

Order

Select new solution

Purchase Get bill & pay

Improve

Service Get support

Loyalty Expansion Add & change

Mögliche zentrale Fragestellungen    

Wie kann eine durchgängige Customer Journey über verschiedene digitale und analoge Kanäle im B2B Umfeld gestaltet werden? Welche Auswirkungen haben digitale Geschäftsmodelle auf die Customer Journey? Welche Lösungen schaffen in den einzelnen Customer Journey Schritten ein positives Kundenerlebnis? Wie sehen Successful Practices für eine Customer Journey im Zeitalter von Industrie 4.0 aus?

Kontakt

Geplante Laufzeit: Juli 2019 bis Juli 2020

Arbeitspakete im Projekt Aufnahme der Partner Anforderungen

Bilden von Kunde Anbieter Paaren

Paarweise Tiefeninterviews

Aufbau einer Lösungsroadmap

Implementierung bei Konsortialpartnern

Tobias Leiting, M.Sc. M.Sc. +49 241 477 05 232 Tobias.Leiting@center-smart-services.com

Literaturverzeichnis (I/II)



VDI-Richtlinie 2884, 2005: Beschaffung, Betrieb und Instandhaltung von Produktionsmitteln unter Anwendung von Life Cycle Costing (LCC). Online verfügbar unter https://www.vdi.de/uploads/tx_vdirili/pdf/9656128.pdf, zuletzt geprüft am 21.08.2017.



Antony Passemard (2014): The Internet of Things Protocol stack – from sensors to business value. Hg. v. Blog about IoT (Internet of Things), entrepreneurship, startups and business models. Online verfügbar unter https://entrepreneurshiptalk.wordpress.com/category/analysis/ (zuletzt geprüft am 05.10.2018).



Bangert, Patrick (2016): Optimierung chemischer Prozesse. Unter Mitarbeit von Viktoriya Georgieva. Hg. v. algorithmica technologies GmbH. Online verfügbar unter http://www.algorithmica-technologies.com/system/case_studies/pdf_des/000/000/004/original/08_Optimierung_chemischer_Prozesse.pdf?1457398051 (zuletzt geprüft am 05.10.2018).

 IBM Academy of Technology: About the Academy. Hg. v. IBM Academy of Technology. Online verfügbar unter https://www03.ibm.com/ibm/academy/about/about.shtml (zuletzt geprüft am 05.10.2018).



Kagermann et. Al (2013): Umsetzungsempfehlungen für das Zukunftsprojekt Industrie 4.0. Hg. v. Promotorengruppe Kommunikation der Forschungsunion Wirtschaft - Wissenschaft. Frankfurt am Main.



KEPServerEX: Schnittstellen. Hg. v. KEPServerEX. Online verfügbar unter http://www.kepserverex.de (zuletzt geprüft am 05.10.2018).



Lesage, Hervé (2018): Xerox - Wie die Informationsbereitstellung über AR die Arbeit von Technikern effizienter macht. Online verfügbar unter https://www.xerox.com/de-at/dienstleistungen/marketing/einblicke/augmented-reality-produktivitat (zuletzt geprüft am 05.10.2018).



Markt&Technik. Kooperation mit VDMA beflügelt smartPCN (27.10.2017). Online verfügbar unter https://www.elektroniknet.de/markttechnik/elektronikfertigung/kooperation-mit-vdma-befluegelt-smartpcn-146984.html (zuletzt geprüft am 05.10.2018).



Motorsport-Magazin.com (2014a): Das sehen die Fahrer - So funktioniert die Telemetrie - Teil 1. Online verfügbar unter: https://www.motorsportmagazin.com/formel1/news-197898-technik-so-funktioniert-die-telemetrie-teil-1/ (letzter Zugriff: 07.07.2018)

Literaturverzeichnis (II/II)



Motorsport-Magazin.com (2014b): Mehr Daten als Kanäle - So funktioniert die Telemetrie - Teil 2. Online verfügbar unter: https://www.motorsportmagazin.com/formel1/news-198065-technik-so-funktioniert-die-telemetrie-teil-2/ (letzter Zugriff: 07.07.2018)



Prof. Dr. Burkhard Schwenker; Tobias Raffel (2014): Think Act. Konjunkurszenario 2014. Hg. v. Roland Berger Strategy Consultants GmbH. München.



Prof. Dr.-Ing. Thomes Bauernhansl (2016): Technologien der Industrie 4.0. Stuttgart. Online verfügbar unter https://bawue.vdma.org/documents/106090/14459777/Maschinenbaudialog_2016_Vortrag_Bauernhansl_final.pdf (zuletzt geprüft am 05.10.2018).



Robert Shapiro; Michael zur Mühlen (2010): Business Process Analytics. In: Jan Brocke und Michael Rosemann (Hg.): Handbook on Business Process Management 2. Strategic Alignment, Governance, People and Culture. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag Berlin Heidelberg (International Handbooks on Information Systems), S. 137–157.



Schuh, Günther; Gudergan, Gerhard; Kampker, Achim (Hg.) (2016): Management industrieller Dienstleistungen. Handbuch Produktion und Management 8. 2. Aufl. 2016. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg (VDI-Buch). Online verfügbar unter http://gbv.eblib.com/patron/FullRecord.aspx?p=4337449.



Stiefl, Jürgen; Westerholt, Kolja von (2009): Wertorientiertes Management. Wie der Unternehmenswert gesteigert werden kann ; mit Fallstudien und Lösungen. München, Wien: Oldenbourg.



Strategy& (Hrsg.): Strategy&-Analyse 3D-Druck: Marktvolumen für gedruckte Produkte steigt bis 2030 auf 22,6 Milliarden Euro 2018. Online verfügbar unter https://www.strategyand.pwc.com/de/pressemitteilungen/3d-druck (zuletzt geprüft am 05.10.2018).



Biedermann, Hubert (2016): Lean Smart Maintenance, Vortrag auf der Fachtagung Smart Maintenance für Smart Factories, Ludwigsburg, 06.12.2016.