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Neue Geschäftsmodelle mit einer serviceorientierten Organisation

| Autor / Redakteur: Sebastian Feldmann / Eilyn Dommel

Wird Predictive Maintenance nicht nur zum sammeln von Daten verwendet, sondern mit einer Service-orientierten Organisation verbunden, dann steht am Ende ein neues Geschäftsmodell. Das sollte Ziel jedes Unternehmens sein.

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Sebastian Feldmann: Er leitet den Bereich Service Excellence im Competence Center Operations Strategy von Roland Berger.
Sebastian Feldmann: Er leitet den Bereich Service Excellence im Competence Center Operations Strategy von Roland Berger.
(Bild: Roland Berger)

Smart Service 4.0, die Digitalisierung des Service, bietet eine Vielzahl an Chancen – von der Optimierung eigener Produkte über signifikante Verbesserungen in der Service-Wertschöpfungskette bis hin zur bestmöglichen Ausschöpfung des produktiven Kapitals. Allerdings werden heute Themen wie Digitalisierung, Big Data, Industrial Internet of Things (IIoT) und die vorausschauende Instandhaltung (Predictive Maintenance) oft als rein technologischer Fortschritt und sogenannte Diktatur der Daten verstanden. Das ist viel zu kurz gedacht, denn in Wirklichkeit geht es um eine tiefgreifende Unternehmenstransformation, die den Endkunden und seinen Geschäftszweck in den Mittelpunkt rückt.

Die wichtigste Voraussetzung, damit sich ein Unternehmen erfolgreich neu ausrichten kann, ist ein sogenanntes digitales Mindset. Dazu zählt unter anderem eine flexible, agile und servicebewusste Organisation, in der Kundenanforderungen präzise bekannt sind und im Fokus des eigenen Handelns als Wertschöpfungspartner stehen. Das ist jedoch nicht einfach. Unternehmen müssen unbedingt Silos aufbrechen und funktionale Grenzen überwinden – eine Zusammenarbeit vom ersten Gedanken an ist notwendig. Um im Übergang vom „After-Sales“ hin zum Gedanken wie Service und Predictive Maintenance zu finden, hat Roland Berger einen Radar entworfen. Mit dessen Hilfe lassen sich die wesentlichen Techniken und Unternehmensfähigkeiten auf dem Weg zu Predictive Maintenance nachvollziehen und einordnen.

Dieser Radar von Roland Berger hilft Unternehmen sich leichter einordnen zu können auf dem Weg zu Predictive Maintencance.
Dieser Radar von Roland Berger hilft Unternehmen sich leichter einordnen zu können auf dem Weg zu Predictive Maintencance.
(Bild: Roland Berger)

Sensorik, Elektronik und Datenverarbeitung als Grundlage

Sensorik, Elektronik und Datenverarbeitung liefern die Grundlage für eine datenbasierte Vorhersage wie Predictive Maintenance. Eine Vielzahl an Signalen muss schnell, präzise und zuverlässig detektiert und erfasst werden. Allerdings schafft das reine Datensammeln, wie heute noch vielerorts vorherrschend, für sich genommen keinen Mehrwert. Die Datenmengen, müssen im zweiten Schritt bereinigt, strukturiert und indexiert werden. Gleichzeitig sollten sie für die Analytik, Diagnose und Prognose sofort übergeordnet zugänglich und vergleichbar sein.

Je effektiver die Wirkkette funktioniert, desto bedeutender werden die resultierenden Analysen und Prognosen – auch bei kleinen Datenmengen. Die vorausschauende Wartung wird dann durch Algorithmen, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen ermöglicht. Sie kombinieren reine Betriebsdaten mit weiteren Parametern und dem speziellen Fachwissen des jeweiligen Unternehmens. Erst daraus lässt sich präzise, zeitlich sowie inhaltlich eine Prognose erstellen und somit eine Vorausschau auf Handlungsoptionen im Service erstellen, bevor sich Leistungsdaten verschlechtern oder schwerwiegende Probleme auftreten.

Umfassend und individuell Daten analysieren

Unsere Analysen zeigen, dass wir uns inmitten dieses Fortschritts befinden. So gehen wir davon aus, dass die technologische Basis für Predictive Maintenance innerhalb der nächsten drei Jahre im praktischen Betrieb Anwendung finden wird. Der eigentliche Mehrwert für Unternehmen liegt darin, das Geschäftsmodell der vorausschauenden Wartung nutzerindividuell auszuarbeiten: Das beginnt bei einer transparenten, automatisierten Datenaufbereitung für einzelne Unternehmensfunktionen bis hin zur vollständigen Automatisierung der Wertschöpfungskette und Wartungsprozessen im Service über ganze Fertigungsanlagen hinweg. Dafür muss im Vorfeld mit dem Kunden genau definiert werden, was der erwartete Wertbeitrag durch die Vorausschau im Ökosystem des Kunden wirklich sein kann.

Verdienen die Unternehmen ihr Geld bislang mit dem Verkauf der Hardware und nachgelagerten Produkten, werden sie im Zeitalter von vorausschauender Wartung zum Leistungsverkäufer des eigentlichen Ergebnisses ihrer Hardware. Das können beispielsweise der Anzahl der Verpackungen pro Stunde sein, die eine Maschine produziert.

In der aktuellen Roland Berger-Veröffentlichung „Predictive Maintenance – From data collection to value creation“ wird diese Thematik des notwendigen Wandels in den Mittelpunkt gestellt. Leider zeigt sich noch immer, dass vielen Unternehmen eine ganzheitliche Perspektive auf die Digitalisierung im Service fehlt, was im schlimmsten Fall ihre Wettbewerbsposition gefährdet. Dabei kann sich ein Umsteuern rechnen, denn das Potenzial, das in Predictive Maintenance steckt, ist groß: Bis 2022 erwarten wir ein globales Marktwachstum von 20 bis 40% pro Jahr über alle Industrien, Anwendungen, Techniken und Servicemodelle hinweg. Eine klare Strategie für Smart Service 4.0 ist somit keine Frage des ob, sondern nur noch des wie.

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