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Service 4.0 – die neue Kommerzialisierung von Kundenbedürfnissen

 Berlin/München, Januar 2016: Die zunehmende Digitalisierung lässt sich weder eindämmen, noch lassen sich konventionelle Geschäftsmodelle davor abschotten. Die Entwicklung von datenbasierten Service-Geschäftsmodellen muss somit für viele Industrieunternehmen höchste Priorität haben. Die Verknüpfung der virtuellen und physischen Welt bringt zahllose neue Möglichkeiten hervor, um die Kundenbedürfnisse besser zu befriedigen, neue Umsatzquellen zu erschließen und dem Wettbewerb voraus zu sein.

Datengetriebene Services, die auf den Betriebsdaten der Produkte basieren, könnten schon bald wichtiger werden als das Produkt selbst. Denn Anbieter von Smart Services haben die Beziehung zum Kunden in der Hand und erschließen sich weitere Umsätze mit neuen Geschäftsmodellen. Datengetriebe Services setzen als After-Sales-Geschäft nach dem Verkauf an und verschieben die Grenzen der Wertschöpfung in neue Umsatzdimensionen. Im Service 4.0-Verständnis ist die Kauftransaktion somit erst der Beginn einer gewinnträchtigen und kontinuierlichen Geschäftsbeziehung mit dem Kunden. Der Hersteller kann sein Produkt über den kompletten Lebenszyklus hinweg begleiten, indem er dem Käufer stets neue Mehrwertleistungen offeriert. So haben führende Technologieunternehmen bereits vor einigen Jahren erkannt, dass es notwendig ist, sich von der reaktiven Reparatur im Defektfall abzuwenden, und „Predict-and-Prevent“-Modelle in ihr Service-Angebot einzubauen, mit denen sich mögliche Risikogrößen prognostizieren lassen. Hier werden Datenmassen zu neuartigen Dienstleistungen veredelt, die die genauen Bedürfnisse der Kunden frühzeitig erkennen.

Dennoch geht der Schritt in Richtung Service 4.0 in den meisten Unternehmen noch zu langsam. Die Führungsriege in vielen Fertigungsunternehmen ist noch immer produkt- und nicht servicegetrieben, der tangible Verkaufsumsatz und nicht das immaterielle Lebenszyklus-Geschäft stehen im Vordergrund – noch. Denn der Handlungsdruck für mittelständische Industriebetriebe steigt permanent, zukunftsweisende Service 4.0-Modelle zu entwickeln und sich vom Wettbewerb abzuheben, bevor es andere tun. Die Frage, wie sich die installierte Basis optimal kommerzialisieren lässt drängt vermehrt in den Vordergrund. Service 4.0 ist die Chance, um in Zeiten sinkender Wachstumsraten dem massiven Preisdruck zu begegnen. Dabei dürfen datengetriebene Services nicht als bloßes Zusatzgeschäft verstanden werden. Unternehmen, die Service 4.0 erfolgreich praktizieren, bauen eigenständige Service-Profit-Center auf und verankern ein eigenes Service-Ressort in der Geschäftsführung. Empirische Untersuchungen belegen eindrucksvoll, dass sich dieser Schritt lohnt: Vorreiter von Service 4.0-Modellen verzeichnen im Service-Geschäft einen stark wachsenden Umsatzanteil und weit überdurchschnittliche Margen.

Zu den Pionieren für Service 4.0-Modelle gehören beispielsweise Hersteller von Windenergieanlagen. Diese bieten ihren Kunden prädiktive Analytics Services an, um die Produktivität zu erhöhen oder Störungen zu antizipieren. Damit kann sich der Windparkbetreiber stärker auf sein Kerngeschäft konzentrieren, denn er interessiert sich weniger für die Windenergieanlage als für deren Leistung und Verfügbarkeit. Ebenso haben führende Maschinenbauer die Möglichkeiten und Potenziale für sich erkannt. So können die über moderne Sensorik ausgelesenen Daten in einem zentralen Big Data Hub analysiert werden. Daraus lassen sich im laufenden Produktionsbetrieb anhand von Benchmark-Vergleichen Empfehlungen für eine höhere Performance, Produktivität und Stabilität abgeben. Zudem sind Anwendungen auf dem Gebiet von Augmented Reality, die dabei unterstützen, fehlerhafte Teile zu lokalisieren bei vielen Anbietern bereits heute Service-Praxis. Weiterhin gibt es erfolgreiche Pilotanwendungen mit anlagenspezifischen Handelsplattformen für Prozessdaten von Produktionssystemen. Auf dieser Plattform werden die Daten gesammelt, ausgewertet und zur Weiterverarbeitung bereitgestellt. Dabei sind sowohl der Maschinenbetreiber und -hersteller sowie relevante Lieferanten eingebunden, um mit erfolgskritischen Prozessparametern zu handeln und auszutauschen. Derartige Plattformen fungieren somit als Content Provider für die darauf basierenden Smart Services. Im Ergebnis kann der Betreiber die Anlageneffizienz bei geringeren Kosten deutlich erhöhen, da er die Prozessdaten für unterschiedlichste Anforderungen bedarfsgerecht über die Handelsplattform beziehen kann.

Vergleichbare Lösungen lassen sich bspw. auch in Logistikketten einsetzen, die sich aus unterschiedlichen Akteuren (Hafen, Reedereien, Transportunternehmen, Zollbehörden, etc.) zusammensetzt. Durch eine Verknüpfung und Auswertung von Verkehrs-, Infrastruktur- und weiterer Prozessdaten in der gesamten Logistikkette auf einer zentralen Plattform können Logistikprozesse übergreifend verbessert werden. Zudem können Transportkapazitäten effizienter disponiert und ausgelastet werden. Eine absolute Win-Win-Situation für alle Beteiligten.

Für deutsche Industrieunternehmen gilt es nun, ihr Produktspektrum mit Smart  Services zu erweitern und die Spielregeln zu definieren. Der Entwicklung digitaler Service-Modelle muss dabei aus verschiedensten Blickwinkeln beleuchtet werden. Neben der eigenen Perspektive, die der Abnehmer und Lieferanten müssen hier zunehmend auch digitale Unternehmen, die mit innovativen digitalen Lösungen in die Märkte eintreten möchten, ins Blickfeld rücken.

Da sich die neue Welt der digitalen Services noch in der Anfangsphase befindet, ist die Chance noch nicht vertan und wir können noch gute Voraussetzungen schaffen, um auch künftig den Markt aktiv zu gestalten.

 

Über DATANOMIQ

DATANOMIQ ist der herstellerunabhängige Lösungs- und Service-Partner für Business Analytics, Data Science und Industrie 4.0. Wir erschließen die gewaltigen Ergebnispotenziale durch Big Data erstmalig in allen Bereichen der Wertschöpfungskette. Dabei setzen wir auf die besten Köpfe und das umfassendste Methoden- und Technologieportfolio in unserer Branche.

 

Kontakt

DATANOMIQ GmbH
Ostendstraße 25
D-12459 Berlin
Tel: +49 (0) 30 20653828
I: www.datanomiq.de
E: info@datanomiq.de

Maschinendaten 4.0 – Big Data in der Produktion

Berlin/München, November 2015: Mit Big Data Analytics im Produktionsumfeld lassen sich neue Wertpotenziale erschließen, die mit bestehenden Systemen unentdeckt blieben. Obgleich die Sensortechnik bereits heute in vielen Maschinen und Anlagen so verbaut ist, dass eine Abgabe der Daten an IT-Systeme für weitergehende Analysen möglich wäre, werden derzeit lediglich winzige Mengen des Datenvolumens genutzt – bedeutsame Geschäftsvorteile verpuffen.Stitched Panorama

Durch die intelligente Auswertung von Sensordaten lässt sich erkennen, wenn Bauteile oder Fertigungsprozesse erste Symptome aufweisen, die auf einen bevorstehenden Ausfall hindeuten. Daraufhin lässt sich gezielt und rechtzeitig in den Prozess eingreifen. Der durch prädiktive Analysen ermöglichte situationsgerechte Austausch von Ersatzteilen und auf den Punkt genaue Wartungsmaßnahmen gehören zu den Paradebeispielen von Big Data Analytics. Diese Anwendungsfelder lassen sich jedoch nach Belieben und individuell erweitern, denn wertvolle Rohdaten entstehen überall auf dem Shopfloor. So können mit Hilfe von Big Data Analytics  unzählige Produktionsvariablen im Prozessfluss analysiert werden, um die Produktreinheit abzusichern. Oder es lassen sich dort, wo konventionelle statistische Methoden und IT-Systeme überfordert sind, Ausschussraten drastisch verbessern.

Die Auswertung von Maschinendaten in Echtzeit gehört zu den anspruchsvollsten Bereichen von Big Data, denn Sensoren generieren Daten heute im Sekundentakt oder sogar weit darunter. Binnen weniger Stunden können Datenberge im Terabyte-Bereich entstehen. Auf Grund der Heterogenität der heutigen Maschinenlandschaft liegen Maschinendaten in den unterschiedlichsten Formaten vor; konventionelle Monitoring- und Analyse-Tools stoßen hier angesichts der Vielfalt, Geschwindigkeit, Größe und Veränderbarkeit dieser Datensätze sehr schnell an ihre Grenzen. Vor diesem Hintergrund ist ein neuer, speziell auf diese einzigartige Klasse von Daten ausgelegter Weg erforderlich, um beispielsweise die Produktion zu optimieren oder für die Früherkennung von Problemen durch den Einsatz von Diagnosedaten. Big Data Analytics-Methoden ermöglichen, diese Daten nach bislang unentdeckten Fehlermustern zu überprüfen. Werden Unstimmigkeiten festgestellt, erfolgt eine Untersuchung, ob es sich z. B. bei widersprüchlichen Datensätzen oder statistischen Ausreißern um wichtige Informationen mit Aussagekraft über Ineffizienzen oder Fehlerquellen handelt. So bekommen Daten, die vorher auf Grund des fehlenden Kontextes ohne Aussage waren, eine Bedeutung für den Produktionszustand – und zwar mit Blick auf die Zukunft, die sich aus den Daten ableiten lässt.

In der nächsten Entwicklungsstufe hin zu Maschinendaten 4.0 lassen sich nochmals erhebliche, ungeahnte Möglichkeiten im Produktionsumfeld erschließen – etwa wenn Daten über Maschinen hinweg in nahezu Echtzeit analysiert oder mit weiteren funktionsübergreifenden und externen Daten, wie Marktinformationen angereichert werden. Big Data in der Produktion wird somit zum Game Changer für die Fertigung, um die Durchlaufzeit zu verkürzen, Produktionsschwankungen zu meistern oder die Gesamtsteuerung deutlich zu vereinfachen.

Über DATANOMIQ

DATANOMIQ ist der Lösungs- und Service-Partner für Business Analytics, Data Science und Industrie 4.0. Wir erschließen die gewaltigen Ergebnispotenziale durch Big Data erstmalig in allen Bereichen der Wertschöpfungskette. Dabei setzen wir auf die besten Köpfe und das umfassendste Methoden- und Technologieportfolio in unserer Branche.

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Industrie 4.0 & Big Data Symposium am 15. Oktober 2015 in München

Industrie 4.0 und Big Data Analytics sind nicht nur zwei aktuelle Top-Themen der Weltwirtschaft, sondern haben eine überaus große Schnittmenge. Die vierte Revolution der Industrie verfolgt das Ziel der Smart Factory, also der sich selbst konfigurierenden Fabrik, die ohne Auswertung von Daten aus verteilten Quellen unerreichbar bleiben würde.

Das Industrie 4.0 – Symposium für datengestützte Produktion & Logistik behandelt anhand zahlreicher Vorträge und Foren die relevanten Trend-Themen rund um Industrie 4.0 und Big Data Analytics, um das Potenzial aus der digitalen Transformation und neuen Geschäftsmöglichkeiten nutzen zu können. Das Symposium zeichnet sich dabei in besonderer Weise durch die praxisorientierte Darstellung wichtiger Erfahrungswerte aus konkreten Anwendungsfällen aus. Themenschwerpunkt ist die Schnittmenge aus Industrie 4.0 und Big Data Analytics, insbesondere die Vernetzung von Maschinen (Internet of Things / M2M), Speicherung von Fabrikdaten, Factory Cloud Computing sowie Maschinendatenanalyse und Predictive Maintenance.

 Sie richtet sich speziell an Geschäftsführer und andere Entscheider aus Produktion, Logistik, Einkauf und Controlling großer und mittelständischer Unternehmen. Die Teilnehmer erhalten Einblicke in wichtige Entwicklungen aus erster Hand, entdecken neue Lösungen für ihre Geschäftsentwicklung und nutzen hochrangige Networking-Möglichkeiten.

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Top-Referenten aus der Agenda:

– General Electric (GE): Operational Excellence durch Industrie 4.0
– SIEMENS: Digitalisierung der Produktion mit RFID – Markus Weinländer
– SKF: Einstieg in die Smart Factory mit Maschinendatenanalyse in der Cloud
– Fraunhofer IOSB: Smart Factory mit Industrial Machine Learning
– SAP: Verknüpfung von Maschinendaten mit dem ERP

 

Highlights des Symposiums neben den Top-Referenten:

  • Zahlreiche Anwendungs- und Erfahrungsberichte aus erster Hand
  • Live Vorführungen von Fallbeispielen
  • Wegweisende Lösungswege und neue Impulse für Ihr Unternehmen
  • Hochrangige Networking-Möglichkeiten zu Spitzenvertretern aus der Industrie

Die Veranstaltung erfolgt in Kooperation mit der Industrie 4.0 Gruppe auf Xing.com und Linkedin.com. Die Moderation der Veranstaltung übernimmt Frau Stefanie Michel von Vogel Business Media.

Die begehrten Tickets können Sie nur direkt über www.Connected-Industry.com erwerben!