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Geschäftsmodellentwicklung von Predictive Maintenance in der Energiewirtschaft

Title: Geschäftsmodellentwicklung von Predictive Maintenance in der Energiewirtschaft

Term Paper , 2020 , 21 Pages , Grade: 1,3

Autor:in: Damon Krause (Author)

Engineering - Power Engineering
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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.

Excerpt


Inhaltsverzeichnis

  • Trends in der Energiewirtschaft
  • Das Potential von Predictive Maintenance
    • Predictive Maintenance
    • Marktanalyse von Predictive Maintenance
    • Potenzielle Geschäftsfelder in der Energiewirtschaft
  • Geschäftsmodell
    • Initiierung
      • Dimension - Wer
        • Zielkunden
        • Kundenbeziehung
        • Schlüsselkunden
        • Kundenbeeinflussung
      • Dimension - Was
        • Problemlösung
        • Mehrwert
        • Konkurrenzprodukte
      • Dimension - Wie
        • Kompetenzen
        • Schlüsselressourcen
        • Partner
      • Dimension - Wert
        • Kostenaspekte
        • Einnahmen
        • Finanzielle Risiken
    • Ideenfindung
    • Integration
    • Implementierung
  • Einschätzung von Predictive Maintenance

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Dieses Konzeptpapier befasst sich mit der Entwicklung eines Geschäftsmodells für Predictive Maintenance in der Energiewirtschaft. Es analysiert das Potential von Predictive Maintenance im Kontext der Energiewende und der digitalen Transformation und identifiziert relevante Trends und Geschäftsfelder. Das Papier erörtert die wichtigsten Dimensionen der Geschäftsmodellentwicklung und erarbeitet verschiedene Ideen für innovative Geschäftsmodelle im Bereich Predictive Maintenance.

  • Die Entwicklung von Predictive Maintenance im Kontext der Energiewende und der digitalen Transformation
  • Die Identifizierung von Geschäftsfeldern und Anwendungsbereichen für Predictive Maintenance in der Energiewirtschaft
  • Die Analyse der wichtigsten Dimensionen der Geschäftsmodellentwicklung
  • Die Erarbeitung von Ideen für innovative Geschäftsmodelle im Bereich Predictive Maintenance
  • Die Einschätzung des Potenzials von Predictive Maintenance für die Energiewirtschaft

Zusammenfassung der Kapitel

Trends in der Energiewirtschaft

Dieses Kapitel erläutert die relevanten Trends in der Energiewirtschaft, insbesondere die Digitalisierung und die damit verbundenen Chancen für neue Produkte und Dienstleistungen. Es werden Themen wie Dezentralisierung, Konnektivität, Sharing, Mobilität, Nachhaltigkeit und Urbanisierung behandelt. Der Fokus liegt auf der Vernetzung und Digitalisierung, die zu neuen Möglichkeiten für Predictive Maintenance führen.

Das Potential von Predictive Maintenance

Dieses Kapitel stellt das Konzept von Predictive Maintenance vor und analysiert dessen Potential in der Energiewirtschaft. Es beschreibt die Funktionsweise von Predictive Maintenance, untersucht die Marktentwicklung und identifiziert potenzielle Geschäftsfelder für den Einsatz von Predictive Maintenance in der Energiebranche.

Geschäftsmodell

Dieses Kapitel befasst sich mit der Entwicklung eines Geschäftsmodells für Predictive Maintenance in der Energiewirtschaft. Es analysiert die verschiedenen Dimensionen der Geschäftsmodellentwicklung, wie z.B. Zielkunden, Kundenbeziehung, Problemlösung, Mehrwert und Kostenstruktur. Zudem werden verschiedene Ideen für Geschäftsmodelle im Bereich Predictive Maintenance erörtert, wie z.B. Add-On, Affiliation, Cross Selling, Customer Loyalty, Direct Selling, Flatrate, Guaranteed Availability, Lock In, Open Business Model, Solution Provider und User Designed.

Schlüsselwörter

Energiewirtschaft, Energiewende, Digitale Transformation, Predictive Maintenance, Geschäftsmodellentwicklung, Innovation, Digitalisierung, Konnektivität, Smart Contracts, Blockchain, Microgrids, Smart-Home-Anwendung, Big Data, Algorithmen, Datenanalyse, Instandhaltung, Geschäftsmodell, Zielkunden, Kundenbeziehung, Problemlösung, Mehrwert, Kostenstruktur, Einnahmen, Finanzielle Risiken.

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Details

Title
Geschäftsmodellentwicklung von Predictive Maintenance in der Energiewirtschaft
College
University of Applied Sciences Darmstadt
Grade
1,3
Author
Damon Krause (Author)
Publication Year
2020
Pages
21
Catalog Number
V536216
ISBN (eBook)
9783346128225
ISBN (Book)
9783346128232
Language
German
Tags
Geschäftsmodell Geschäftsmodelentwicklung Energiewirtschaft Predictive Maintenance St. Galler Business Modell
Product Safety
GRIN Publishing GmbH
Quote paper
Damon Krause (Author), 2020, Geschäftsmodellentwicklung von Predictive Maintenance in der Energiewirtschaft, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/536216
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