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Digitale Geschäftsmodelle und Services mittels Predictive Maintenance

Erfolgreich Herausforderungen meistern: technische Realisierung, Organisation und Transformation

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Digitale Geschäftsmodelle und Services mittels Predictive Maintenance
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Digitale Geschäftsmodelle und Services mittels Predictive Maintenance

Inhalt

Digitalisierung bedeutet neue Möglichkeiten, z.B. mit neuen digitalen Serviceleistungen den Kunden durch kontinuierlichen Mehrwert langfristig an sich zu binden.

Dies ist vor allem für Hersteller von Maschinen und Anlagen interessant, da durch diese Serviceleistungen regelmäßige Zusatzeinnahmen generiert werden. Durch eine permanente Datenauswertung können zukünftige Schäden bereits erkannt und behoben werden, bevor ein ungeplanter Maschinenstillstand auftreten kann. Dies bietet den Kunden einen deutlichen Mehrwert.

Am Beispiel Predictive Maintenance wird im Workshop des HDT die Gestaltung eines digitalen Service-Angebots-/ Geschäftsmodells dargestellt. Zunächst werden die technischen Grundlagen zur Erarbeitung einer entsprechenden Service-Dienstleistung herausgearbeitet. Anhand von drei Ansätzen wird gezeigt, wie die Charakteristik einer Maschine/ eines Roboters abgeschätzt werden kann, um Kosten und Ausfallzeiten optimieren zu können. 

Im zweiten Teil werden die Herausforderungen an Organisation, Infrastruktur und Kunden-Lieferanten-Beziehung beleuchtet und ein praktikables Vorgehen zur Einführung digitaler Services erarbeitet.

Zum Thema

Die Digitalisierung und IoT / Industrie 4.0 bieten viele Möglichkeiten für neue Unternehmensprozesse und neue Geschäftsmodelle. Allerdings verhalten sich derzeit viele Unternehmen noch abwartend, mit dem Risiko wichtige Chancen zu verpassen. Dies hat mehrere – allerdings überwindbare – Gründe: IoT ist in seiner vollen Gänze schwer fassbar, ein möglicher Ertrag ist oft zunächst nicht quantifizierbar und die Anforderungen an die Organisation, IT Infrastruktur, die nötigen zu entwickelnden neuen Fähigkeiten und ggf. sinnvolle Partnerschaften sind schwer zu überblicken. 

Programm

  • 3 Ansätze zur Abschätzung der Maschinencharakteristik:
    • Condition Monitoring
    • Ereignis basierte Predictive Maintenance Ansätze
    • Joint Modeling Ansätze
    • Diskussion eines Beispiels
  • Potenziale von IIoT / Industrie 4.0, insbesondere Predictive Maintenance
  • Hemmnisse bei der Einführung von Predictive Maintenance Angeboten
  • (beim Anbieter und beim Kunden)
  • Notwendige Vorbereitungen zwischen Anbieter und Kunden
  • Vorgeschlagenes Vorgehen zur Erarbeitung eines Angebots/ einer Dienstleistung
  • Durchspielen eines Beispiels aus der Praxis

 

Zielsetzung

Der Workshop vermittelt u. a. Methoden zur Erfassung von Maschinencharakteristiken. Ein praktischer Leitfaden zur Realisierung von IIoT-Projekten und das Beispiel Predictive Maintenance zeigt Einsatzmöglichkeiten, Nutzen, Wertschöpfung, Kostenersparnis und Minimierung von Ausfallzeiten durch digitale Services. 

Teilnehmerkreis

Geschäftsführer und Inhaber, Produktmanager, Produktentwickler, Business Development, Werksleiter, Qualitätsmanager und Einkäufer aus dem produzierenden Gewerbe, Maschinenbau, Anlagenbau.

Weiterführende Links zu "Digitale Geschäftsmodelle und Services mittels Predictive Maintenance"

Referenten

Volker Josel

obiscon München - Experte für digitale Geschäftsmodelle Studium in Bonn und Helsinki - Diplom-Volkswirt, seit 28 Jahren als Produkt- und Projektmanager tätig, seit 10 Jahren selbständiger Unternehmensberater. Tätigkeitsschwerpunkte: Digitalisierungsprojekte, Produkt- und Projektmanagement für erklärungsbedürftige Lösungen Begleitung bei technologischen Paradigmenwechseln Definition und Aufbau von Geschäftsmodellen, Vertriebs- und Serviceprozessen

Dr. Alex Sarishvili

Fraunhofer ITWM Kaiserslautern

Im Jahr 2002 promovierte Dr. Sarishvili an der Technischen Universität Kaiserslautern im Bereich "Neural Network Based Lag Selection for Multivariate Time Series" an der Fakultät für Mathematik. 2001 wechselte er als wissenschaftlicher Forscher (Maschinelles Lernen) zum Fraunhofer Institut für Industriemathematik ITWM, wo er heute Bereichsleiter ist.
Schwerpunkte/Kompetenzen:
Machine Learning, Deep Learning
Bayessche und Chow-Liu-Netze
Neuronale Netze
Statistische Lerntheorie

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