Das FIR an der RWTH Aachen hat in einem Konsortial-Benchmarking untersucht, worin die Erfolgsfaktoren datenbasierter Dienstleistungen bestehen und wie sich Top-Unternehmen in der Entwicklung und im Angebot datenbasierter Dienstleistungen von anderen Unternehmen abheben. Auftraggeber der Benchmarking-Studie waren sieben Unternehmen: Drägerwerk AG & Co. KGaA, innogy SE, Schweizerische Bundesbahnen SBB Cargo AG, SICK Vertriebs-GmbH, Siemens AG, TÜV Rheinland InterTraffic GmbH und Thales Transportation Systems GmbH. Diese und weitere 75 Anbieter industrieller, datenbasierter Dienstleistungen beteiligten sich europaweit an der Studie. Mithilfe verschiedener Methoden wurden unter den Teilnehmern 25 Unternehmen identifiziert, die sich durch besonders innovative und erfolgreiche Ansätze im Bereich datenbasierter Dienstleistungen auszeichnen. Anschließend verglich man die Ansätze dieser Unternehmen mit denen der anderen Teilnehmer, um so die Kriterien für ein besonders erfolgreiches Angebot datenbasierter Dienstleistungen zu identifizieren.

Aus der Studie ergeben sich sechs zentrale Erfolgskriterien: 1. Interdisziplinäre Projektteams: Die Top-Performer setzen gerade bei der Entwicklung datenbasierter Dienstleistungen auf interdisziplinäre Projektteams, um Kompetenzen aus verschiedensten Bereichen zu bündeln. 2. Strategische Partnerschaften: Die erfolgreicheren Unternehmen konzentrieren sich schon frühzeitig auf die Einbindung strategischer Partner in den Entwicklungsprozess. 3. Breite Datenbasis für das Training statistischer Analysemodelle: Themen wie Datenanalyse betrachten Top-Unternehmen als ihre Kernkompetenz und bauen dafür Know-how in der Organisation auf. Gerade für das Angebot datenbasierter Dienstleistungen spielt die Nutzung einer breiten Datenbasis eine große Rolle, um statistische Analyse zu trainieren. Nur so wird eine hohe Vorhersagegenauigkeit erreicht.

Ein weiteres Ergebnis liegt in der Definition von einkaufbaren Modulen (4), die dem Kunden angeboten werden. Erfolgreiche Unternehmen definieren einzelne Module ihrer datenbasierten Dienstleistung, um diese an die Einkaufsprozesse beim Kunden anzupassen. Dies ist erforderlich, da die Einkaufsprozesse des Kunden meist noch nicht auf datenbasierte Dienstleistungen ausgerichtet sind. Um die Kunden von angebotenen datenbasierten Dienstleistungen zu überzeugen, bieten Top-Unternehmen erfolgsorientierte Erlösmodelle als Kompetenzsignal (5) an. Dies geschieht nicht, um die Leistung in dieser Art zu verkaufen, sondern um ein Kompetenzsignal auszusenden. Außerdem erreichen die erfolgreichen Unternehmen Schnelligkeit und Kundenorientierung durch agile und stabile Systemwelten (6): Sie starten mit schnellen und am Kundennutzen orientierten Entwicklungsabschnitten und entwickeln rasch erste Prototypen. Die Fachwelt spricht hier von „Minimum Viable Services“, also einem Dienstleistungsangebot, das vor allem schnell auf dem Markt und kundenorientiert ist und nicht die 100%-Lösung darstellt, die bis ins letzte Detail ausgereift ist.

Über die Studienergebnisse hinaus war es das Ziel des Konsortial-Benchmarkings „Datenbasierte Dienstleistungen“, erfolgreiche Ansätze aus der Praxis zu identifizieren und sie als Belegbeispiele für die oben genannten Studienergebnisse anzuführen. Daher wurden aus der Gruppe der erfolgreichsten 25 Studienteilnehmer fünf Unternehmen ermittelt, die sich vor dem Hintergrund datenbasierter Dienstleistungen als besonders fortschrittlich erwiesen. Als sogenannte Successful-Practice-Unternehmen wurden die Alfred Kärcher GmbH & Co. KG, algorithmica technologies GmbH, Schaeffler Technologies GmbH & Co. KG, Thyssenkrupp Industrial Solutions AG sowie die Trumpf Laser GmbH offiziell von Professor Volker Stich, Geschäftsführer des FIR, ausgezeichnet.

Im Frühjahr 2018 startet das FIR an der RWTH Aachen das nächste Konsortial-Benchmarking im Bereich der industriellen Dienstleistungen. Dessen Motto lautet „Smart Maintenance – Instandhaltung der Zukunft“. Interessierte Unternehmen sind herzlich aufgerufen, sich daran zu beteiligen.

Weitere Informationen zum Konsortial-Benchmarking sind unter hier abrufbar.