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Durchgängige, automatisierte Prozesse können Prozesskosten um 30 bis 40 Prozent senken und Durchlaufzeiten signifikant verkürzen. Der vorliegende Beitrag zeigt anhand eines siebenstufigen Vorgehens, wie automatisierte Prozesse umgesetzt werden. Dazu werden die Stufen (wie Aufnahme, Optimierung, Automatisierung und Monitoring) inklusive möglicher Methoden und Technologien dargestellt. Neben Robotic Process Automation (RPA) kommen hierbei Process Mining und Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) zum Einsatz.

Continuous, automated processes allow for reducing process costs by 30 to 40 percent and for significantly shortening lead times. A seven-stage approach shows how to put automated processes into practice. This paper presents the individual stages (such as recording, optimization, automation, and monitoring), including possible methods and technologies. To automate processes, Robotic Process Automation (RPA), process mining, and artificial intelligence (AI) technologies are used.

Für den deutschen Maschinen- und Anlagenbau ist die kollaborative Umsetzung von Produkt-Service-Systemen ein vielversprechendes Handlungsfeld. Entsprechende Vorhaben scheitern aber häufig oder kommen nicht zustande. Eine wesentliche Ursache sind die fehlenden Kooperationsfähigkeiten der Kooperationspartner. Zur Lösung des beschriebenen Problems untersucht dieser Beitrag, wie sich Kooperationsfähigkeiten durch die Interaktion mit neutralen Drittparteien bedarfsgerecht und effizient steigern lassen.

The collaborative implementation of product-service systems is a promising field of action for the German mechanical engineering industry. However, such initiatives often fail or do not come to life, due to a lack of cooperation capabilities among the cooperation partners. Therefore, this paper investigates how to incease cooperation capabilities in an efficient and demand-oriented manner by interacting with neutral third parties.

Everything-as-a-Service-Geschäftsmodelle bieten Unternehmen der Maschinenbaubranche eine Chance, im zunehmend dynamischen Branchenumfeld zu bestehen. Für die erfolgreiche Markteinführung eines XaaS-Angebots spielt die Preisbestimmung eine zentrale Rolle. Bestehende Modelle der Preisbestimmung erfüllen die Anforderungen von XaaS-Geschäftsmodellen in der Maschinenbaubranche jedoch nur begrenzt. Basierend auf einer Mehrfachfallstudie werden geeignete Ansätze und Faktoren zur Preisbestimmung von XaaS-Angeboten identifiziert.

Everything-as-a-Service business models offer companies in the mechanical engineering sector an opportunity to succeed in the dynamic environment. Price determination plays a central role in the successful market launch of an XaaS offering. However, existing models of price determination meet the requirements of XaaS business models in the mechanical engineering industry only to a limited extent. Based on a multiple case study, this paper derives suitable approaches and factors for determining the price of XaaS offerings.

In der Maschinenbaubranche bieten Dienstleistungen eine wichtige Möglichkeit, sich vom Umfeld abzuheben und die eigene Leistungsfähigkeit zu steigern. Die stark produktorientierten Unternehmen der Branche stehen bei dieser Portfolioergänzung vor neuen Herausforderungen. Die Einbindung von Kollaborationspartnern bietet die Chance, diese Kompetenzlücke zu schließen. Auf Basis einer Mehrfachfallstudie wird eine Methodik entwickelt, um die entsprechenden kollaborativen Geschäftsmodelle zu erstellen.