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Auslastung von Maschinen und Anlagen endlich steigern

Jedes Unternehmen hat ein Geschäftsmodell. Das bedeutet allerdings nicht, dass dies von allen Verantwortlichen in seiner Tiefe verstanden wird. Die Digitalisierung allerdings und der damit verbundenen neuen Geschäftschancen verlangt genau dieses tiefe Verständnis, um als Ausgangspunkt von der aktuellen Ist-Situation sich weiterentwickeln zu können.
Zum Hintegrund: Die Industrialisierung hat dazu geführt, dass die Unterauslastung von Ressourcen, teilweise signifikant, über eine lange Zeit rentabel war (1). Fraglich ist jedoch, ob an den Geschäftsmodellen, die billigend „Ressourcenverschwendung“ in Kauf nehmen, gerade unter dem Eindruck der Debatte über Nachhaltigkeit auch weiterhin festgehalten werden kann.
Der deutsche Maschinen- und Anlagenbau ist eine Branche, die in der Vergan- genheit von der Industrialisierung signifikant profitierte. So zeigt eine Analyse des Werkzeugmaschinenlabors WZL der RWTH Aachen, dass das deutsche Schienennetzt aktuell nur zu 9 Prozent ausgelastet wird. Im Vergleich dazu ist eine Werkzeugmaschine ist mit 34 Prozent zwar vergleichsweise gut ausgelastet, aber immer noch weit von einer Vollauslastung entfernt.
Abhilfe könnten hier, auch im Maschinen- und Anlagenbau, sogenannte Subskriptionsmodellen schaffen, bei denen der Kunde (Maschinen- oder Anlagenbetreiber) in Analogie zu einem Abonnement in regelmäßigen Abständen vom Hersteller Leistungen bezieht. Damit übernimmt der Hersteller das Risiko des Betriebs seiner hergestellten Maschine. Dies bedeutet, dass er seine Maschine oder Anlage im Detail sehr viel besser verstehen muss als bisher, nicht nur anhand von generischen Engineering-Daten, sondern auch die jeweils ausgelieferte Instanz, was den digitalen Zwilling auf den Plan ruft. Closed-Loop-Szenarien (Rückmeldungen über Daten aus dem Feld) spielen dabei eine ebenso wichtige Rolle, nämlich im Sinne eine weiteren Risikominimierung (2).

Lesen Sie im hier abrufbaren White Paper IT-technische Voraussetzungen für Geschäftsmodellinnovationen im Maschinen- und Großanlagenbau (in englischer Sprache).

Referenzen
(1) Schuh, G. et al., „Subskriptionsmodelle im Maschinen- und Anlagenbau“, in „Internet of Production – Turning Data into Value : Statusberichte aus der Produktionstechnik 2020”
publications.rwth-aachen.de/record/810032
(2) Grethler, M., „Heterogener digitaler Zwilling als Enabler von Data-driven Business Models auf Basis von PSS-Szenarien“, Dissertation, Technische Universität Sofia, 2022

 

 

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