Die Arbeit beschäftigt sich mit der Forschungsfrage, wie sich der Kundennutzen in Produkt Service Systemen durch Datenanalyse steigern lässt. Zunächst wird die Relevanz anhand der Landmaschinenfabrik GRIMME deutlich gemacht, wobei gezeigt wird wie Datenanalyse in der Praxis eingesetzt wird, um den Kundennutzen langfristig zu steigern.
Darauffolgend wird eine theoretische Grundlage geschaffen, indem die Begriffe Produkt-Service System und Kundennutzen definiert werden. Das Zwischenfazit erläutert die Verbindung der verschiedenen zuvor genannten Aspekte, wobei anschließend in Baustein 2 ausgeführt wird, wie die Thematik in der PSS-Simulation aktuell angewandt wird. In Baustein 3 wird abschließend erläutert wie dazu passende Weiterentwicklungen in die Simulation integriert werden können.
In allen Industriestaaten stellen Dienstleistungen die vorrangige Erwerbsquelle dar. Circa 70% der Erwerbstätigen in Deutschland sind im Dienstleistungssektor tätig. Die Dienstleistungsbranche wächst und ermöglicht hochqualifizierte Arbeitsplätze. Produktions- und Dienstleistungsprozesse müssen in der heutigen Zeit immer effizienter und umweltgerechter gestaltet werden.
Es hat sich ein Entwicklungstrend von der industriellen Wirtschaft hin zur Dienstleistungsökonomie herauskristallisiert. Dienstleistungen stellen einen großen Wachstumsmarkt dar und bieten viele Möglichkeiten für Innovationen. Im Zusammenhang mit der Industrie 4.0 und den modernen (Internet-) Technologien bieten sich viele neue Möglichkeiten, um Innovationen im Dienstleistungsbereich in neuen Geschäftsmodellen umzusetzen. Eine Zukunftsperspektive dieser neuen Geschäftsmodelle liegt darin, die Verfügbarkeit von Investitionsgütern zu garantieren.
Inhaltsverzeichnis
1 BAUSTEIN 1 – Theoretische Grundlagen
1.1 Einleitung und Problemstellung
1.2 Fallstudie „GRIMME“
1.3 Theoretische Grundlagen
1.3.1 Definition Produkt-Service System
1.3.2 Kundennutzen mit PSS
1.3.3 Definition datenbasierte Produkt-Service Systeme
1.3.4 Geschäftsmodelle für Produkt-Service Systeme
1.4 Zwischenfazit
2 BAUSTEIN 2 – Datenanalyse in der Simulation
2.1 Zur Verfügung gestellte Daten
2.2 Dateneingabe
2.3 Rolle des Kundennutzens
3 BAUSTEIN 3 – Weiterentwicklung der PSS-Simulation
3.1 Kundenanalysebericht
3.1.1 Ziel des Kundenanalyseberichts
3.1.2 Umsetzung und Implementierung des Kundenanalyseberichts
3.2 Neuer Kunde
3.2.1 Ziel des neuen Kunden
3.2.2 Umsetzung in der Simulation
4 Fazit
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht die Forschungsfrage, wie durch den Einsatz von Datenanalyse der Kundennutzen innerhalb von Produkt-Service Systemen (PSS) gezielt gesteigert werden kann, wobei die praktische Anwendung anhand von Fallbeispielen in einer Simulation analysiert wird.
- Grundlagen von Produkt-Service Systemen und datenbasierten Geschäftsmodellen
- Analyse der Rolle von Daten bei der Steigerung der Maschinenverfügbarkeit
- Konzeption und Implementierung eines Kundenanalyseberichts in der PSS-Simulation
- Strategische Optimierung der Investitionsallokation zur Maximierung des Customer Use Value
- Herausforderungen bei der Kapazitätsplanung im Kontext mehrerer Kundenbeziehungen
Auszug aus dem Buch
1.2 Fallstudie „GRIMME“
Das folgende Kapitel beschäftigt sich mit einer spezifischen Konzeption eines verfügbarkeitsorientierten Geschäftsmodells bei der GRIMME Landmaschinenfabrik. Die Fallstudie GRIMME wurde herangezogen, da sie die eingangs gestellte Forschungsfrage, wie sich der Kundennutzen in PSS-Systemen durch Datenanalyse steigern lässt, veranschaulicht. Um den Nutzen ihrer Kunden zu steigern und den Betrieb ihrer Maschinen zu gewährleisten, versucht GRIMME mittels Datenanalyse Ursachen für den Ausfall ihrer Maschinen herauszufinden und somit Fehlerquellen auszumerzen.
GRIMME ist eine Landmaschinenfabrik, welche innovative Kartoffel-, Rüben- und Gemüsetechnik herstellt. Durch die stetig wachsende Globalisierung und dem damit steigendem Wettbewerbsdruck, ist ein erstklassiger und auf den Kunden optimal angepasster Service unerlässlich. GRIMME nutzt stets neue Technologien und Geschäftsmodelle und verfügt über ein vielseitiges Serviceportfolio. Hierzu gehören bspw. klassische Angebote, wie das theoretische Schulungsprogramm in der GRIMME Academy und der Praxiseinsatz auf dem Feld. GRIMMEs hochgradig-komplexe Investitionsgüter kommen immer nur für einen begrenzten Zeitraum von drei Monaten zum Einsatz. Außerdem werden sie größtenteils auf hartem Feld mit steinigem, sandigem Boden eingesetzt. Steinige Böden führen dabei häufig zu unvorhergesehen Betriebsausfällen der Maschinen und sandige Böden zum Verschleiß der Komponenten. Durch dieses Arbeitsumfeld ist ein Verschleiß unumgänglich. Im schlimmsten Fall führt der Verschleiß sogar zum Stillstand der Maschine. Für den Nutzer der Maschine kommen für jeden Maschinenausfall sehr hohe Kosten zustande. Im Falle des Stillstandes müssen die Servicetechniker schnell Hilfe leisten und die Maschine wiederherstellen. Darüber hinaus müssen die Maschinen regelmäßig gewartet werden, um die Ausfallwahrscheinlichkeit zu verringern oder sie bestenfalls gänzlich zu vermeiden (Sivasothy et al., 2019, S. 111).
Zusammenfassung der Kapitel
BAUSTEIN 1 – Theoretische Grundlagen: Dieses Kapitel liefert die definitorischen Grundlagen zu Produkt-Service Systemen und beleuchtet anhand der Fallstudie GRIMME die Bedeutung von Datenanalysen für die Steigerung des Kundennutzens.
BAUSTEIN 2 – Datenanalyse in der Simulation: Hier wird die aktuelle Vorgehensweise zur Datenverarbeitung in der PSS-Simulation erläutert, insbesondere die Nutzung vorhandener Datensätze und die Eingabemöglichkeiten für Entscheidungsvariablen.
BAUSTEIN 3 – Weiterentwicklung der PSS-Simulation: Das Kapitel beschreibt die Einführung eines Kundenanalyseberichts als Instrument für datengestützte Entscheidungen und thematisiert die Herausforderungen bei der Betreuung neuer Kunden unter Kapazitätsengpässen.
Fazit: Die Arbeit schließt mit der Erkenntnis, dass Datenanalyse ein essenzieller Baustein für das PSS-Management ist, um durch gezielte Investitionen den Kundennutzen nachhaltig zu maximieren.
Schlüsselwörter
Produkt-Service System, PSS, Datenanalyse, Kundennutzen, Customer Use Value, Geschäftsmodelle, Maschinenverfügbarkeit, Simulation, Investitionsmanagement, Industrie 4.0, Prozessoptimierung, Service-Effektivitätsindex, Kundenanalysebericht, Fehlerprävention, Kapazitätsplanung.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in der Arbeit grundlegend?
Die Arbeit analysiert, wie moderne Datenanalysemethoden in Produkt-Service Systemen (PSS) eingesetzt werden können, um den Nutzen für Kunden durch eine höhere Maschinenverfügbarkeit zu optimieren.
Welche zentralen Themenfelder werden abgedeckt?
Die Schwerpunkte liegen auf der Theorie von PSS, der praktischen Anwendung von Datenanalysen zur Fehlervermeidung bei Landmaschinen sowie der methodischen Umsetzung dieser Konzepte in einer betriebswirtschaftlichen Simulation.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist die Beantwortung der Forschungsfrage, wie sich der Kundennutzen in PSS-Systemen durch den gezielten Einsatz von Datenanalyse steigern lässt.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit basiert auf einer theoretischen Literaturanalyse sowie der Anwendung und Weiterentwicklung von Modellen innerhalb einer PSS-Simulation unter Berücksichtigung von Fallbeispielen.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die theoretische Fundierung, die Beschreibung der Datenanalyse in einer bestehenden Simulation sowie die praktische Konzeption eines Kundenanalyseberichts zur strategischen Entscheidungsfindung.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wesentliche Begriffe sind Produkt-Service System (PSS), Kundennutzen (Customer Use Value), Datenanalyse, Maschinenverfügbarkeit und strategisches Investitionsmanagement.
Welche Rolle spielt die Fallstudie GRIMME?
Die Fallstudie GRIMME dient als Praxisbeispiel, um zu demonstrieren, wie durch die Analyse von Sensordaten Ausfallursachen bei Landmaschinen präventiv identifiziert und behoben werden können.
Warum ist ein Kundenanalysebericht für die Simulation relevant?
Er dient als essenzielle Datenbasis, um bei begrenzten Ressourcen fundierte Investitionsentscheidungen zu treffen, die den Kundennutzen über verschiedene Perioden hinweg maximieren.
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- Erika Wießner (Author), 2020, Produkt-Service Systeme. Fokussierung auf den Kundennutzen durch Datenanalyse, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/537082
