Diese Arbeit geht auf den Trend der Konnektivität ein. Mit der Vernetzung beziehungsweise Digitalisierung ergeben sich neue Produkte und Dienstleistungen in der Energiewirtschaft. Zu diesen gehören Smart Contracts und die Blockchain. Mit diesen Technologien können sogenannte "Microgrids" umgesetzt werden, die einen Peer-to-Peer (P2P) - Handel ermöglichen.
Ein weiteres Beispiel ist die Smart-Home-Anwendung. Durch ein Gateway können die Verbraucher im Haushalt mit intelligenten Zählern per Smartphone oder einem anderen Gerät gesteuert und auf den Alltag des Haushaltes abgestimmt werden. Mit Big Data können große, heterogene und vielfältige Datenmengen analysiert werden, um anschließend einen Nutzen aus diesen zu ziehen. Durch Algorithmen können die Daten analysiert und daraus Vorhersagen getroffen werden. Dies ermöglicht die Digitalisierung der Instandhaltung, um präventiv Schäden an Anlagen zu vermeiden, das sogenannte "Predictive Maintenance" (PM).
Die Energiewelt steht mit der Energiewende und der digitalen Transformation vor einem Umbruch. Dies ebnet die Chancen von neuen innovativen Produkten und Dienstleistungen in vielen Bereichen. Hieraus haben sich sieben relevante Trendbereiche herauskristallisiert. Der erste Trend ist die Dezentralisierung, die Energie sollen an dem Ort erzeugt werden, an dem diese auch verwendet wird. Ein weiterer Trend die Konnektivität, durch die Digitalisierung bietet sich auch für die Energiewirtschaft die Option einer besseren Vernetzung entlang der Wertschöpfungskette. Der dritte Trend ist das Sharing, bezogen auf die Energiewirtschaft insbesondere das Teilen von E-Autos. Der nächste Trend ist die gesamte Mobilität von E-Autos, E-Bikes, E-Bussen oder E-Rollern. Der fünfte Trend betrifft die Nachhaltigkeit und den Umgang mit Ressourcen. Der folgende Trend ist die Urbanisierung. Durch den Zuzug der Bevölkerung in die Städte ergeben sich steigende Umweltbelastungen, die minimiert werden müssen. Der letzte Trend bezieht sich auf die erneuerbaren Energien und deren Ausbau.
Inhaltsverzeichnis
1 TRENDS IN DER ENERGIEWIRTSCHAFT
2 DAS POTENTIAL VON PREDICTIVE MAINTENANCE
2.1 PREDICTIVE MAINTENANCE
2.2 MARKTANALYSE VON PREDICTIVE MAINTENANCE
2.3 POTENZIELLE GESCHÄFTSFELDER IN DER ENERGIEWIRTSCHAFT
3 GESCHÄFTSMODELL
3.1 INITIIERUNG
3.1.1 Dimension – Wer
3.1.1.1 Zielkunden
3.1.1.2 Kundenbeziehung
3.1.1.3 Schlüsselkunden
3.1.1.4 Kundenbeeinflussung
3.1.2 Dimension – Was
3.1.2.1 Problemlösung
3.1.2.2 Mehrwert
3.1.2.3 Konkurrenzprodukte
3.1.3 Dimension – Wie
3.1.3.1 Kompetenzen
3.1.3.2 Schlüsselressourcen
3.1.3.3 Partner
3.1.4 Dimension – Wert
3.1.4.1 Kostenaspekte
3.1.4.2 Einnahmen
3.1.4.3 Finanzielle Risiken
3.2 IDEENFINDUNG
3.2.1 Add-On
3.2.2 Affiliation
3.2.3 Cross Selling
3.2.4 Customer Loyalty
3.2.5 Direct Selling
3.2.6 Flatrate
3.2.7 Guaranteed Availability
3.2.8 Lock - In
3.2.9 Open Business Model
3.2.10 Solution Provider
3.2.11 User Designed
3.3 INTEGRATION
3.4 IMPLEMENTIERUNG
4 EINSCHÄTZUNG VON PREDICTIVE MAINTENANCE
Zielsetzung & Themen
Das Konzeptpapier hat zum Ziel, ein Geschäftsmodell für die Anwendung von Predictive Maintenance (PM) in der Energiewirtschaft zu entwickeln, um durch vorausschauende Instandhaltung die Versorgungssicherheit zu erhöhen und Ausfallzeiten zu minimieren. Die Arbeit untersucht hierbei die technologischen Voraussetzungen sowie die ökonomischen Potenziale und strategischen Ausgestaltungsformen für Energieunternehmen.
- Analyse aktueller Digitalisierungstrends in der Energiewirtschaft
- Untersuchung des Marktpotenzials für Predictive Maintenance
- Strukturierte Geschäftsmodellentwicklung anhand der St. Galler Dimensionen (Wer, Was, Wie, Wert)
- Anwendung von Geschäftsmodellmustern (z.B. Cross Selling, Open Business Model) auf den Energiesektor
- Evaluation von Implementierungsstrategien und Kundenbindungsmaßnahmen
Auszug aus dem Buch
3.1.2.2 Mehrwert
Mit der Unterstützung von Predictive Maintenance bietet das Energieunternehmen seinen Kunden ein Instrument, welches in der Lage ist, Daten von technischen Anlagen zu sammeln, zu speichern und diese mit der Hilfe eines Algorithmus auszuwerten. Dadurch haben die Mitarbeiter des Kunden unternehmens die Möglichkeit, vorausschauend auf Anlagenausfälle zu reagieren und die potenziellen Reparaturkosten weiter zu minimieren. Dadurch bietet PM dem Kunden eine Kostenreduzierung und eine Minderung der Ausfallzeit (vgl. eoda, 2019, S. 14 f.).
Zusammenfassung der Kapitel
1 TRENDS IN DER ENERGIEWIRTSCHAFT: Das Kapitel beleuchtet zentrale Digitalisierungstrends wie Konnektivität und Big Data, die den Einsatz neuer Technologien in der Energiewelt erst ermöglichen.
2 DAS POTENTIAL VON PREDICTIVE MAINTENANCE: Hier werden die Grundlagen der vorausschauenden Instandhaltung, eine Marktanalyse sowie die spezifischen Einsatzfelder im Bereich der Energieerzeugung und -verteilung erörtert.
3 GESCHÄFTSMODELL: Dies ist der Hauptteil der Arbeit, in dem durch eine vierstufige Methodik (Initiierung, Ideenfindung, Integration, Implementierung) ein spezifisches Geschäftsmodell für PM in der Energiewirtschaft konstruiert wird.
4 EINSCHÄTZUNG VON PREDICTIVE MAINTENANCE: Das abschließende Kapitel bewertet die zukünftige Relevanz von PM als Standardinstrument und thematisiert technologische Weiterentwicklungen wie "Perspective Maintenance".
Schlüsselwörter
Predictive Maintenance, Energiewirtschaft, Geschäftsmodellentwicklung, Digitalisierung, Instandhaltungsmanagement, Industrie 4.0, Datenanalyse, Sensortechnik, IoT-Gateway, Versorgungsicherheit, Kundennutzen, B2B, B2C, Cross Selling, Open Business Model
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in diesem Konzeptpapier?
Die Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung eines Geschäftsmodells für den Einsatz von Predictive Maintenance in der modernen Energiewirtschaft.
Welche zentralen Themenfelder werden behandelt?
Die zentralen Felder umfassen Digitalisierungstrends, die technische Funktionsweise von vorausschauender Instandhaltung und die strategische Modellierung von Dienstleistungen im Energiebereich.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Ziel ist es, einen strukturierten Rahmen zu schaffen, mit dem Energieunternehmen PM als zusätzliches Geschäftsfeld erfolgreich etablieren können.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es wird das Framework der St. Galler Geschäftsmodellentwicklung genutzt, ergänzt durch den NABC-Ansatz zur Ideenfindung und das Konfrontationsprinzip.
Was umfasst der Hauptteil der Arbeit?
Der Hauptteil gliedert sich in die Initiierung des Modells, die Generierung von Geschäftsmodellmustern, die inhaltliche Integration sowie die Schritte zur praktischen Implementierung.
Durch welche Schlüsselwörter lässt sich das Dokument charakterisieren?
Wichtige Begriffe sind unter anderem Predictive Maintenance, Geschäftsmodellinnovation, Industrie 4.0, Anlageneffizienz und Datenanalyse.
Warum ist das "Open Business Model" für Energieunternehmen laut Autor relevant?
Da Energieunternehmen zwar über domänenspezifisches Fachwissen verfügen, aber häufig nicht über das notwendige IT-Expertenwissen zur Datenanalyse, ist eine Kooperation mit externen IT-Partnern essenziell.
Welche Rolle spielen die Dimensionen "Wer, Was, Wie, Wert" bei der Entwicklung?
Sie bilden das methodische Grundgerüst, um Kundenbedürfnisse, Nutzenversprechen, operative Umsetzung und finanzielle Nachhaltigkeit des Modells systematisch zu analysieren.
- Arbeit zitieren
- Damon Krause (Autor:in), 2020, Geschäftsmodellentwicklung von Predictive Maintenance in der Energiewirtschaft, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/536216
