Ein Geschäftsmodell beschreibt im Allgemeinen, wie ein Unternehmen für seine Kunden Nutzen stiftet und zugleich profitable Umsätze erzielt. Im St.-Gallen-Business-Model-Navigator werden Geschäftsmodelle anhand des magischen Dreiecks erklärt. Im Mittelpunkt stehen die Kunden (Wer-Dimension) sowie deren Bedürfnisse. Das Nutzenversprechen bildet die zweite Dimension – was wird dem Kunden angeboten und wie löst dies seine Probleme oder stiftet zusätzlichen Nutzen (Was-Dimension)?

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In der dritten Dimension geht es darum, durch welche Prozesse und Aktivitäten und mithilfe welcher Ressourcen und Fähigkeiten die Leistung erstellt wird (Wie-Dimension). Die vierte Dimension stellt dar, wieso dieses System finanziell tragfähig ist, indem Kostenstruktur, Erlösquellen und Aspekte wie die Skalierungsfähigkeit oder Synergieeffekte beschrieben werden (Warum-Dimension).

Von einer Geschäftsmodellinnovation wird gesprochen, wenn mindestens zwei Dimensionen gemeinsam und aufeinander abgestimmt geändert werden. Der Wettbewerb zwischen Geschäftsmodellen erlaubt eine stärkere Differenzierung gegenüber den Leistungsangeboten der Wettbewerber und damit Wettbewerbsvorteile – anstatt sich über den Preis oder die Produkteigenschaften zu vergleichen.

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Im aktuellen Industrie-4.0-Umfeld liegt der Fokus auf internen Effizienzsteigerungen. Nur selten wagen sich Unternehmen bereits, die Möglichkeiten für neue Geschäftsmodelle und damit nach außen hin zu nutzen.

Neue Angebote identifizieren

Ein deutsches mittelständisches Unternehmen aus dem Maschinenbau hat die Bedeutung von Maschinendaten in seinem Geschäft frühzeitig erkannt und nach Lösungen in diesem Bereich gesucht. Das größte Problem war für sie, wie für die meisten anderen Unternehmen auch, die Identifizierung neuer Angebote, die zusätzlichen Nutzen für die Kunden stiften und damit monetär verwertbar sind. In der Regel reicht es dabei nicht aus, Daten lediglich zu visualisieren; es müssen vielmehr neue Nutzenversprechen angeboten werden.

Eines der bereits bekannten Probleme ist die über die Nutzungsdauer sinkende Effizienz der existierenden Maschinen. Über deren Lebensdauer führen Neukonfigurationen, der Austausch von Verschleißteilen oder die Veränderung von Komponenten zu suboptimalen Einstellungen. Zudem kann ein Wechsel des Personals die Prozessabläufe negativ beeinflussen, wodurch Verpackungsanlagen zunehmend an Leistung verlieren. Diese Ineffizienzen sind jedoch aufgrund fehlender Vergleiche oder Benchmarks für die Nutzer der Anlagen nur ausgesprochen schwer zu identifizieren.

Hier eröffnet das IIoT komplett neue Möglichkeiten. Durch die Messung der Anlagen können derartige Ineffizienzen erkannt werden. Darauf basierend können den Nutzern zielgerichtet und datenbasiert Optimierungsservices angeboten werden. Mit diesem Zielbild im Blick hat sich der Mittelständler aufgemacht, dieses digitale Angebot zu realisieren. In einem ersten Schritt wurden hierfür Maschinen mit Sensoren ausgestattet und vernetzt – je mehr, desto besser.

Die Markteinführung neuer Geräte erfordert viel Zeit, sodass Retrofit-Lösungen entwickelt und angeboten werden mussten, um die erforderliche Konnektivität für Braunfeldpflanzen zu gewährleisten. Die implementierten Konnektivitätslösungen ermöglichen die Modellierung von digitalen Zwillingen der Maschinen und Anlagen, deren Daten an einen zentralen Datenbroker gesendet werden. Die Daten werden in einem Framework gespeichert, welches dafür ausgelegt ist, kontinuierlich dezentrale Messdaten einzusammeln. Die zentrale Speicherung dieser Daten erlaubt zum einen die Live-Visualisierung dieser Daten und zum anderen die Analyse und den Vergleich von historischen Werten und somit die Ermittlung von Best Practices und Benchmarks.

Maschinen mit Effizienzdefizit

Aufbauend auf der Auswertung der weltweit verteilten Anlagen konnte der Gesamteffekt suboptimaler Maschinenführung quantifiziert werden. Dabei wurde festgestellt, dass nahezu die Hälfte der Kunden ihre Maschinen mit einem Effizienzdefizit von im Schnitt 30 Prozent betreibt. Auf Basis dieser Erkenntnisse war es nun gezielt möglich, direkt mit den jeweiligen Kunden in Kontakt zu treten und eine Optimierungsdienstleistung anzubieten. Der Erfolg kann entsprechend online überprüft werden.

Ein konkretes Leistungsversprechen zur Steigerung der Anlageneffizienz würde mit der Live-Analyse der aktuellen Performance beginnen. Bei negativen Abweichungen im Output kann dem Kunden angeboten werden, die Anlagen zu überprüfen, neu einzustellen und den Mitarbeitern Schulungsmaßnahmen anzubieten.

Sollte keine signifikante Effizienzsteigerung eintreten, wäre die Schulung und die Beratung umsonst, ansonsten wird ein Anteil der erreichten Effizienzgewinne verlangt. In jedem Fall wird der Kunde kostenfrei über ein Condition-Monitoring-System über Abweichungen informiert. Gleichzeitig gewinnt der Hersteller Einblicke in die Verwendung und den Betrieb seiner Anlagen, was Optimierungspotenzial für neue Anlagen und einen direkteren, konstanten Kontakt zu den Kunden ermöglicht.

Zusätzliche Umsatzsteigerungen

Ein derartiges datenbasiertes Geschäftsmodell ist eine Win-win-Situation für die Beteiligten. Der Hersteller grenzt sich von der Konkurrenz ab und die angebotenen Services führen zu zusätzlichen Effizienz- oder Umsatzsteigerungen beim Kunden. In diesem Fall wurden mehrere Dimensionen des Geschäftsmodells verändert. Die Kundengruppe hat sich geändert, da nun zielgerichtet diejenigen angesprochen werden können, die Effizienzverluste erleiden – selbst, wenn es ihnen nicht bewusst ist. Das Leistungsangebot ist grundsätzlich gleichgeblieben, da auch im digitalisierten Angebot die Anlagen optimiert werden. Allerdings hat sich geändert, wie dies erreicht wird. Die Datengrundlage ist deutlich größer, was zu zielgerichteten und effektiveren Optimierungen führt – sowohl in der Wartung als auch in der Produktion von Neuanlagen. Damit einher geht ein höheres Verständnis für die Möglichkeiten der Optimierung und somit der Verbesserungspotenziale, die dem Kunden versprochen werden können. Künftig erlaubt das Vorgehen, wie bereits beschrieben, neuartige Wege, von den dabei erzeugten Effizienzgewinnen zu partizipieren.

Das Spannende an derartigen Anwendungsfällen ist, dass die erzeugten Geschäftsmodellinnovationen strukturiert erarbeitet und getestet werden können. Mithilfe des St.-Gallen-Business-Modell-Navigators lassen sich systematisch neue Ideen generieren und schnell testen sowie verproben. Sind die Tests schlussendlich erfolgreich, lassen sich die Ideen dann schlank umsetzen, indem im ersten Schritt nur das dringendste Kundenbedürfnis gelöst wird.

Wenn auch Sie systematisch neue Geschäftsmodelle mittels sensorbasierter Daten erzeugen wollen, können Sie am 26. März 2020 auf dem Böblinger Automatisierungstreff einen ersten Eindruck von der Methodik und Vorgehensweise gewinnen.