Die »smarte Dienstleistungsfabrik« für KMU

Vor allem kleinen und mittelständischen Unternehmen oder Startups fehlen in der Regel die Mittel und Ressourcen, um die Potenziale der Digitalisierung optimal zu nutzen. Das will Fraunhofer SCS ändern und entwickelt im Forschungsprojekt »Smarte Dienstleistungsfabrik« (SmartDiF) unter anderem eine physisch-digitale Werkbank, mit deren Hilfe genau diese Unternehmen gemeinschaftlich smarte Dienstleistungen entwickelt, eingeführt und betrieben werden können.

Smarte Dienstleistungsfabrik (SmartDiF)

Wie der Mittelstand die digitale Revolution mitgestalten kann

Im Zuge der Digitalisierung werden die physischen Prozesse in Unternehmen zunehmend in die digitale Welt integriert. »Data Clouds« sammeln und bündeln diese Daten und eröffnen neue Zugänge, darüber hinaus bieten neue Smart Data-Ansätze die Möglichkeit, Daten zu analysieren und zu visualisieren. Allerdings bleibt die Nutzung der Daten und deren Umsetzung in konkrete Lösungen derzeit noch hinter den Möglichkeiten zurück. Vor allem mittelständischen Unternehmen und Start-ups fehlen die Mittel und Ressourcen um die Potenziale der Digitalisierung in optimalem Maße zu nutzen. Vor diesem Hintergrund verfolgt das Forschungsprojekt »Smarte Dienstleistungsfabrik« (SmartDiF) das Ziel, kleine und mittelständische Unternehmen dazu zu befähigen, die Möglichkeiten der Digitalisierung für sich zu heben und damit die Innovationskraft des deutschen Mittelstands zu stärken.

Idealbild zukünftiger Dienstleistungsentwicklung

In Zeiten wachsender Globalisierung und immer individuellerer Kundenbedarfe verändern sich die Anforderungen an Unternehmen auf vielschichtige Art und Weise. So ist es zunehmend notwendig, wechselnde Ressourcen schnell und flexibel so zu einem System zu verknüpfen, dass für die Kunden in einer ganz bestimmten Situation die größte Wertschöpfung ermöglicht wird. Die offene Zusammenarbeit verteilter Akteure in der Wertschöpfungskette wirkt dabei als Katalysator für solche Service-Systeme. Für die Entwicklung kundenorientierter Services bedeutet dies, dass Unternehmen immer genauere Informationen über die Bedürfnisse der Kunden und ihrer Umgebung benötigen und in der Lage sein müssen aus diesen Informationen schnell und flexibel Serviceangebote bereitzustellen.

Chancen und Hindernisse großer Datenmengen

Die zunehmende Verfügbarkeit interner und externer Daten birgt enormes Potenzial für die Dienstleistung der Zukunft. Mit ihrer Hilfe können Prognosen über zukünftige Bedarfe der Kunden getroffen werden, beispielsweise wenn Muster in den Nutzungsdaten einer Maschine darauf hindeuten, dass ein baldiger Ausfall bevorsteht oder Wetterdaten darauf hindeuten, dass eine Lieferung verzögert sein könnte. Die Entwicklung von Dienstleistungen auf Basis solcher Daten – sogenanntes faktenbasiertes Service Engineering – scheitert derzeit jedoch noch an einer einfachen, sicheren und handhabbaren Methodik und Werkzeugunterstützung, die für eine breite Masse an mittelständischen Unternehmen und Start-ups nutzbar ist. Somit ist eine systematische und faktenbasierte Innovationsunterstützung, die unterschiedliche Akteure einbezieht und damit sowohl Geschwindigkeit als auch Qualität der Dienstleistungsentwicklung über Unternehmensgrenzen hinweg verbessert, bislang nicht möglich.

Das Forschungsprojekt »SmartDiF«

Diese Lücke adressiert das Forschungsprojekt »SmartDiF« ausgehend von existierenden »Data Clouds« als prototypischer Entwicklungsumgebung. Die »Smarte Dienstleistungsfabrik« soll die beteiligten Akteure, insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU), befähigen, gemeinschaftlich smarte Dienstleistungen zu entwickeln, einzuführen und zu betreiben. Dazu soll eine Methodik für das faktenbasierte Service Engineering entwickelt und erprobt werden, sowie eine physisch-digitale Werkbank entstehen. Darunter kann man eine Mischung aus physischen und digitalen Hilfsmitteln verstehen, die der Entwicklung von Dienstleistungsinnovationen dienen. So wird für KMU die notwendige Unterstützung für ein anwendungsgerechtes Vorgehen zur Gestaltung von Dienstleistungsangeboten auf Basis vorhandener und entstehender Datenressourcen bereitgestellt. Darüber hinaus werden Logik und Mechanismen sowie Herausforderungen und Grenzen der Übertragung der Methodik des faktenbasierten Service Engineering auf andere Felder datenintensiver Dienstleistungsinnovation aufgezeigt.

 

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Aktuell sehen sich viele Industrieunternehmen mit globaler Niedrigpreiskonkurrenz und immer individuelleren Kundenbedürfnissen konfrontiert. Das Angebot industrieller Services bietet eine Möglichkeit, diesen Herausforderungen zu begegnen und neue Wettbewerbsvorteile zu erschließen.  

Mit Kundenwissen zum Erfolg

Befähigt durch die Möglichkeiten der Digitalisierung und getrieben durch globalen Wettbewerb und individuelle Kundenwünsche entwickeln sich immer mehr produzierende Unternehmen vom reinen Hersteller und hin zum Anbieter individueller Kundenlösungen: Dieser Prozess nennt sich »Servitization«. Customer Knowledge Excellence deckt  wertvolles Kundenwissen im Unternehmen auf und definiert konkrete Handlungsfelder