Das Projekt

Service Analytics – Implementierung von Service Analytics zur Steigerung der Dienstleistungsprofitabilität in kmU des Maschinenbaus

Ausgangssituation und Problemstellung

Im Zuge der Umsetzung der digitalen Transformation der Wirtschaft werden immer mehr Daten produziert und verfügbar. Im Maschinen- und Anlagenbau werden beispielsweise im Dienstleistungsbereich zunehmend Möglichkeiten der Fernwartung (Remote Control)
beziehungsweise der zustandsorientierten Instandhaltung angeboten. Diese Beispiele zeigen allerdings nur eine Facette der Möglichkeiten.

Haben Sie sich innerhalb des Managements Ihrer Dienstleistungen bereits eine der nachfolgenden Fragen gestellt:

  • Welche Dienstleistungen werden mit hoher Wahrscheinlichkeit gebündelt erworben?
  • Welche Dienstleistungen führen zu besonders hoher Kundenloyalität?
  • Wie viel Kapazität (Personenstunden, Material, Fläche, Ausrüstung) ist in den verschiedenen Prozessschritten vorzuhalten?
  • Welcher Kunde soll im Falle einer Unterkapazität zuerst bedient werden?
  • Welcher der Logistikdienstleister, mit dem wir bei der Dienstleistungserbringung kooperieren, liefert die stabilste Lieferperformance?
  • Welche Indikatoren sind die besten Frühwarnindikatoren für einen Nachfrageeinbruch im Servicegeschäft?

Antworten hierauf können Sie mit Hilfe von Service Analytics – als fokussierte Form von Business Analytics – finden. Business Analytics ermöglicht Beschreibungen des Ist-Zustands (Descriptive Analytics), Voraussagen über künftige Entwicklungen (Predictive Analytics) und Optimierungsansätze (Prescriptive Analytics).

Meist findet allerdings eine gezielte Nutzung der Daten zur Beantwortung der oben genannten Fragen, bedingt durch die Komplexität der Auswertung und Analyse, nicht statt. Hier setzt das Forschungsvorhaben Service Analytics mit dem nachfolgendem Ziel und Vorgehen an.

Forschungsziel

Erhöhung der Profitabilität im Geschäftsfeld industrieller Dienstleistungen mit Hilfe geeigneter Datenanalysemethoden:

"Service Analytics"

 

Innerhalb des Forschungsvorhabens werden folgende Fragen beantwortet: 

 

Partner

IPRI Institute - gemeinnützige GmbH

Königstraße 5
70173 Stuttgart

FIR e. V. an der RWTH Aachen

Campus-Boulevard 55
52074 Aachen

EUCHNER GmbH + Co. KG

Kohlhammerstraße 16
70771 Leinfelden-Echterdingen

Hammelmann GmbH

Carl-Zeiss-Straße 6-8
59302 Oelde

HANSA-FLEX AG

Zum Panrepel 3
28307 Bremen

noltewerk GmbH & Co. KG

Mergenthalerstr. 15
48268 Greven

Kundendienst-Verband Deutschland e.V.

Pliesterbecker Strasse 165
46284 Dorsten

TREIF Maschinenbau GmbH

Toni-Reifenhäuser-Str. 1
57641 Oberlahr

westaflexwerk GmbH

Thaddäusstraße 5
33334 Gütersloh

Bardenhagen Maschinenbau und
Dienstleistungs GmbH und Co. KG

Industriestrasse 11
21640 Horneburg

VDMA Baden Württemberg e.V.

Kronenstraße 3
70173 Stuttgart

Veranstaltungen

21.9.2017, Do. um 10:00 Uhr bis 15:15 Uhr

Projekt-Kickoff Service Analytics
Cluster Smart Logistik, FIR e. V. an der RWTH Aachen
Campus-Boulevard 55, 52074 Aachen

Kontakt

Projektlaufzeit

01.01.2017 bis 31.12.2018

Transfer

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Aus unserer praxisnahen Forschungsarbeit entstehen Methoden und Verfahren, die
auch Sie in Ihrem Leistungs-
erstellungsprozess unterstützen können.


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IPRI

Unsere Institutsleitung

Mischa Seiter ist Professor für Betriebswirtschaftslehre mit dem Schwerpunkt Wertschöpfungs- und Netzwerkmanagement (W3) an der Universität Ulm und Geschäftsführer und wissenschaftlicher Leiter des IPRI.


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Das International Performance Research Institute (IPRI) ist ein gemeinnütziges Forschungsinstitut auf dem Gebiet der Betriebswirtschaftslehre.


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