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15. Dezember 2018

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Die Generierung komplett neuer Geschäftsmodelle

Die Generierung komplett neuer Geschäftsmodelle© piqs.de/ivi

Intelligente Technologien bereiten den Weg zu bisher unbekannten Business-Modellen abseits des reinen Produktverkaufs.

Ein Unternehmen, wo Innovation mittels selbstlernender Systeme bei Maschinen eine immer größere Rolle spielt ist Kaeser, weltweit tätiger Anbieter von Kompressoren und Druckluftsystemen. Hier waren die Themen Kostenreduktion, Schadensvermeidung und erhöhter Kundennutzen Ausgangsbasis und Bedarf für die Digitalisierung maschineller Wartungsprozesse. Gemeinsam mit T-Systems wurde ein sogenanntes „Druckluft as a Service“-Modell mit automatisierter Wartung der Geräte entwickelt und umgesetzt.

Intelligente Prognosemodelle für eine bedarfsgerechte Planung
Die Kaeser-Kompressoren kommunizieren dabei mit einer cloudbasierten Machine-to-Machine-Plattform (M2M) von T-Systems, welche die Daten auf Basis von SAP-Hana auswertet und intelligente Vorhersagemodelle für optimale Wartungszeitpunkte oder den Teiletausch zur Schadensvermeidung entwickelt (engl. Predictive-Maintenance). Die Übertragung passiert per Internet oder über das mobile Netz der Deutschen Telekom, die Daten werden über Apps auf Smartphone oder Tablets angezeigt. Primär ermöglichen die intelligenten Prognosemodelle nun eine bedarfsgerechte Planung der Instandhaltung, die Vermeidung von Ausfall-Kosten sowie steigende Verfügbarkeit und eine insgesamt verbesserte Kundenzufriedenheit.

Geschäftsmodelle ohne klassisches Verkaufen
„Die Digitalisierung sorgt dafür, dass das Internet der Dinge gleichbedeutend ist mit mehr Service. Wir können daraus digitalen Geschäftsmodellen den Weg bereiten, bei denen nicht mehr das klassische Verkaufen im Vordergrund steht“, erläutert Falko Lameter, CIO Kaeser Kompressoren. „Konkrete Business-Cases zu entwickeln wie etwa „Druckluft as a Service“, und entsprechende strategische Entscheidungen abzuleiten ist dann Aufgabe des Business. Aber wir machen sie möglich“, so Lameter.

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red/czaak, Economy Ausgabe Webartikel, 26.11.2018