Service Trends in der Industrie: Datenbasierte Dienstleistungen

Service Trends in der Industrie: Datenbasierte Dienstleistungen Philipp Jussen 28.04.2016

Agenda 1 FIR an der RWTH Aachen / Center Smart Services 2 Grundlegende Trends in der Industrie 3 Charakteristika von Smart Services RWTH Aachen Campus Center Smart Services Seite 2

Das FIR an der RWTH Aachen Das FIR jährlich ca. 40 öffentlich geförderte Projekte jährlich ca. 60 Projekte mit Industriekunden Unsere Themen Dienstleistungsmanagement Service Engineering Lean Services Community-Management Informationsmanagement Informationslogistik Informationstechnologiemanagement Produktionsmanagement Supply-Chain-Managment Produktionsregelung Produktionsplanung Business-Transformation Transformation-Strategy Transformation-Design Leadership Geschäftsführer Prof. Dr. Volker Stich Direktorium Prof. Dr. Achim Kampker Direktorium Prof. Dr. Günther Schuh Competence-Center Instandhaltung Competence-Center IT Competence-Center Logistik Competence-Center Services RWTH Aachen Campus Center Smart Services Seite 4

RWTH Aachen Campus is one of the largest research landscapes in Europe - From Science to Business The Campus project is part of the RWTH Aachen University future strategy Interdisciplinary, thematic clusters to meet industry needs. Based on research capabilities of RWTH Aachen structures. The area is growing by 800,000 m² to 2.5 km² The investment volume amounts to approximately 2 billion 10,000 new jobs will be created directly and indirectly RWTH Aachen Campus Center Smart Services Seite 5

Zielsetzung des Centers Smart Services: Smart Services für konkrete Anwendungsfälle entwickeln Smart Mobility Mit Connected Cars zur Mobilitätslösung der Zukunft Smart Logistics Mit Connected Parts zur Logistik der Zukunft Smart Maintenance Mit Connected Tools zur Systemlösung der Zukunft Smart Infrastructure Mit Connected Things zur intelligenten Infrastruktur der Zukunft RWTH Aachen Campus Center Smart Services Seite 6

Ihr unmittelbarer Nutzen: Smart Services bis zur Nutzbarkeit und zu positivem Kundenerlebnis entwickeln Technische Demonstrierbarkeit Minimum Viable Service RWTH Aachen Campus Center Smart Services Seite 7

Partner des Center Smart Services Initiators: Interdisciplinary skills and program management: Start-up-consortium: RWTH Aachen Campus Center Smart Services Seite 8

Vernetzte Objekte (Milliarden) Die volumenstarke Vernetzung digital anschlussfähiger Maschinen als Infrastruktur für eine neue industrielle Revolution 50 40 2018 34,8 Milliarden 2019 42,1 Milliarden 2017 28,4 Milliarden 2020 50,1 Milliarden 30 20 10 2012 8,7 Milliarden 2016 22,9 Milliarden 2003 0,5 Milliarden 1992 1.000.000 2014 14,4 Milliarden 2009 Beginn IoT 2015 18,2 Milliarden 2013 11,2 Milliarden 2008 Mehr vernetzte Objekte als Menschen auf der Erde 0 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018 2020 Jahr RWTH Aachen Campus Center Smart Services Seite 10

Durch die Vielzahl an vernetzten Personen und Geräten explodiert die erzeugte und gespeicherte Datenmenge Weltweit erzeugte Datenmenge (ZB) Sloan Digital Sky Survey SDSS I: In 4 Wochen mehr astronomische Daten als in der gesamten Zeit davor Anschließend: ca. 140 Terrabyte an astronomischen Daten in 10 Jahren SDSS IV: 140 Terrabyte an astronomischen Daten alle 5 Tage RWTH Aachen Campus Center Smart Services Seite 11

Die Datenexplosion führt zu einer ebenfalls exponentiellen Wissensexplosion Knowledge Doubling Curve von Buckminster Fuller Exponentielles Wachstum Lineares Wachstum 1900 1950 2000 Bis 1900 Wissensverdopplung jedes Jahrhundert Bis 1945 Wissensverdopplung alle 25 Jahre Aktuell Wissensverdopplung alle 13 Monate Zukünftig Wissensverdopplung alle 12 Stunden RWTH Aachen Campus Center Smart Services Seite 12

Digitale Technologien haben zukünftig einen hohen Stellenwert im Service Wie beurteilen Sie die Bedeutung der folgenden Technologien bei der Entwicklung von neuen Services? derzeitig Top-Performer Follower Mobile Kommunikationstechnik Social Media Top-Performer Follower zukünftig Top-Performer Follower Robotik Remote-Systeme Cloud-Plattformen Sensorik Analytische Systeme Identifizierungstechnologie Lokalisierungstechnologie Wissensmanagementsysteme -100% sehr gering -50% 0% 50% 100% sehr hoch n=92 Service Innovation Konsortial-Benchmarking -100% -50% 0% sehr gering RWTH Aachen Campus Center Smart Services Seite 13 50% sehr hoch 100%

Status Quo in Deutschland: Fokus auf Kosten & Verbesserungen anstatt auf Innovation Bereits realisierte Potenziale Zukünftige Bedeutung 59% Kosteneinsparung durch Technologieeinsatz 4,5 41% 38% Informationsverbesserung durch Analyse digitaler Daten Aufwandsreduktion durch noch stärker standardisierte Serviceprozesse 4,0 4,2 Interne Potenziale werden zuerst realisiert. 32% 28% 27% Erweiterung der Serviceportfolios Umsatzsteigerung durch den Einsatz von Smart Services Stärkere Kundenbindung durch tieferen Integrationsgrad 3,8 3,9 4,0 Potenziale durch Innovationen bisher kaum realisiert. 26% Erschließung ausländischer Märkte 3,5 1 2 3 4 5 6 RWTH Aachen Campus Center Smart Services Seite 14

Nutzen Nur eine integrierte Perspektive auf Technologie und Service ermöglicht Innovation Kombination Technologie & Service + + + Service singular selective Technologie integrative + Sources: Lippe, KVD Service Congress 2011 http://cnet.com http://stereopoly.de/ http://clcero.de Zeit RWTH Aachen Campus Center Smart Services Seite 15

Smart Services bilden den höchsten Reifegrad datenbasierter Geschäftsmodelle Mehrwert für Unternehmen Smart Services & Geschäftsmodelle Reifegrad Marktführend Zeitraum Integration in das Kerngeschäft Herausragend Analyse & Vorhersage Zustandsbasiertes Monitoring Fortgeschritten Erweitert 2000er/10er Jetzt Konfiguration & Wartung Grundlegend 80er/90er Vernetzung & einfaches Reporting Rudimentär Pilot Release 1 Release 2 Release 3 Release-Zyklus Release n Quelle: Accenture 2015 / Smart Service Welt RWTH Aachen Campus Center Smart Services Seite 16

Charakteristika datenbasierter Dienstleistungen Aggregation Disruption Skalierbarkeit Agilität Prognose Nutzerzentrierung RWTH Aachen Campus Center Smart Services Seite 18

Smart Service Geschäftsmodelle zeichnen sich durch die Aggregation von Daten aus Quelle: dpa Themendienst RWTH Aachen Campus Center Smart Services Seite 19

Smart Service Geschäftsmodelle sind potenziell disruptiv und verdrängen ehemals etablierte Geschäftsmodelle 20 15 10 Umsatz mit Büchern in den USA (in Mio. $) Print & Hörbücher ebooks 5 0 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 120 100 80 Umsatz mit Musik in Deutschland (in Mio. ) Single-CDs Musikstreaming 60 40 20 0 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 Quellen: Statista RWTH Aachen Campus Center Smart Services Seite 20

Smart Service Geschäftsmodelle zeichnen sich durch ihre Prognosefähigkeit aus Descriptive Analytics Diagnostic Analytics Predictive Analytics Prescriptive Analytics 3 3 3 Was ist passiert? Beispiel: OTTO Warum ist es passiert? Entscheidungsfähigkeit Informationsgenerierung Mustererkennung Prognosefähigkeit Was wird passieren? Wie machen wir es, damit es passiert? Um 40 % verbesserte Absatzprognosen für das gesamte Sortiment des Versandhändlers Senkung der Restbestände um 20 % 2.000.000 weniger Rücksendungen RWTH Aachen Campus Center Smart Services Seite 21

Kundenwert Smart Service Geschäftsmodelle sind agil und passen sich fortlaufend auf wandelnde Rahmenbedingungen an Beispiel: Google Beispiel: Instandhaltung Verfügbarkeitskosten Veränderung Rahmenbedingungen Websuche Mail Groups Bücher Bildersuche Maps Earth Mobile plus Kosten neu ohne Adaption Kosten bisher Kosten neu mit Adaption Kostenkurve bisher 1 2 3 Kostenkurve neu Direkte IH-Kosten Indirekte IH-Kosten Verfügbarkeit Vorbeugungsintensität Zeit Über 100 Releases im ersten Jahr Dynamische Märkte erfordern eine bedarfsgerechte Anlagenverfügbarkeit RWTH Aachen Campus Center Smart Services Seite 22

Smart Service Geschäftsmodelle richten sich konsequent an den Kundenbedürfnissen aus Beispiel: Apple-Genius Beispiel: Condition-based Service Sammeln von Informationen aus itunes-bibliotheken von vielen Nutzern individuelle Empfehlungen für jeden Nutzer Beispiel: Precision-Medicine Sammlung und Analyse von Diagnosedaten Analyse von individuellen Patientendaten individuelle Behandlung Zustand wichtiger Verschleißteile und Betriebsflüssigkeiten wird gemessen Wartungsintervalle werden individuell abgestimmt Servicepartner kontaktiert Kunden auf Basis der übermittelten Daten Quelle: healthworkscollective.com; Apple 2014; BMW 2015 RWTH Aachen Campus Center Smart Services Seite 23

Smart Service lassen sich durch Nutzung bestehender Infrastrukturen und Communitys schnell skalieren Technologien, Medien und die Zeit, um 50 Mio. Nutzer zu erreichen Beispiel: Device Insight 13 38 Assets Kunde 4 3 1 M2M Gateway Applications 0,75 1920 1940 1960 1980 2000 2020 Managed Connectivity Middleware as a Service RWTH Aachen Campus Center Smart Services Seite 24

FAZIT Die Vernetzung digital anschlussfähiger Objekte ist Grundlage für eine Daten und Wissensexplosion Der Zugang zu Daten und die Fähigkeit hieraus verwertbares Wissen zu generieren bilden die Grundlage für datenbasierte Dienstleistungen Smart Services bilden den höchsten Reifegrad datenbasierter Dienstleistungen Bei der Entwicklung und Umsetzung ist die Technologie kein Hindernis mehr. Jetzt ist Kreativität und Geschwindigkeit gefragt. RWTH Aachen Campus Center Smart Services Seite 25

Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit Dipl.-Wirt.-Ing. Philipp Jussen Head of Service Management Department Phone: +49 241 47705-202 Fax: +49 241 47705-199 Mobil: +49 177 5790048 E-Mail: Philipp.Jussen@fir.rwth-aachen.de RWTH Aachen Campus Center Smart Services Seite 26