Welche datenbasierten Servicemodelle sind erfolgsversprechend für KMU der Maschinen‑, Anlagen‑, Elektro- und Metallindustrie?

• Published in: HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik Vol. 58; no. 3; pp. 521 - 536
• Main Authors: Vogt, Helen, Ehrat, Matthias, Fuchs, Rainer, Holler, Manuel
• Format: Magazine Article
• Language: German
• Published: Wiesbaden Springer Fachmedien Wiesbaden 2021; Springer Nature B.V
• Subjects: Computer Science; Internet of Things; IT in Business; Schwerpunkt; Data-based service models; KMU; Digitale Geschäftsmodelle; Industrie 4.0; Revenue models; Datenbasierte Servicemodelle; SME; Vergütungsmodelle; Industry 4.0; Digital business models
• ISSN: 1436-3011; 2198-2775
• DOI: 10.1365/s40702-021-00728-w

Zusammenfassung Durch die Möglichkeiten des Internet of Things (IoT) sind industrielle Produkte heute in der Lage, Anbieter und Kunden miteinander zu vernetzen. Produktbasierte Daten entstehen in allen Phasen des Produktlebenszyklus. Sie eröffnen den Anbietern die Möglichkeit, neue datenbasierte Servicemodelle zu entwickeln, um neuen Kundennutzen zu schaffen, der letztendlich durch neue digitale Geschäftsmodelle monetarisiert werden kann. Doch welche Ansätze bringen wirklichen Mehrwert für den Anbieter und sind damit den Implementierungsaufwand wert? Die vorliegende Studie untersucht, welche Servicemodelle für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) der Maschinen‑, Anlagen‑, Elektro- und Metallindustrie erfolgversprechend sind. Es konnten zehn Servicemodelle identifiziert werden, die für die Unternehmen einen grundsätzlich hohen Mehrwert, jedoch teilweise unterschiedliche Implementierungsaufwände aufweisen. Die Vergütungsmodelle, mit denen die Servicemodelle bevorzugt monetarisiert werden können, erwiesen sich als vom Servicemodell selbst sowie von der Branche abhängig. In Summe wurde die Realisierungswahrscheinlichkeit für die datenbasierten Servicemodelle und die damit verbundenen digitalen Geschäftsmodelle innerhalb der nächsten drei Jahre noch als moderat eingeschätzt.