{"id":486,"date":"2022-09-12T10:36:23","date_gmt":"2022-09-12T08:36:23","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.zhaw.ch\/industrie4null\/?p=486"},"modified":"2022-09-12T10:36:23","modified_gmt":"2022-09-12T08:36:23","slug":"pay-per-use-monitoring-ist-kein-must-have-aber-ermoeglicht-servitization","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.zhaw.ch\/industrie4null\/2022\/09\/12\/pay-per-use-monitoring-ist-kein-must-have-aber-ermoeglicht-servitization\/","title":{"rendered":"Pay Per Use \u2013 Monitoring ist kein Must-Have, aber erm\u00f6glicht \u00abServitization\u00bb"},"content":{"rendered":"\n<p>Blogautor: <a href=\"https:\/\/www.zhaw.ch\/de\/ueber-uns\/person\/pfad\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Nico Pf\u00e4ndler<\/a><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"908\" height=\"648\" src=\"https:\/\/blog.zhaw.ch\/industrie4null\/files\/2022\/09\/image.jpeg\" alt=\"\" class=\"wp-image-487\" srcset=\"https:\/\/blog.zhaw.ch\/industrie4null\/files\/2022\/09\/image.jpeg 908w, https:\/\/blog.zhaw.ch\/industrie4null\/files\/2022\/09\/image-300x214.jpeg 300w, https:\/\/blog.zhaw.ch\/industrie4null\/files\/2022\/09\/image-768x548.jpeg 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 908px) 100vw, 908px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Um die M\u00f6glichkeiten und die Rentabilit\u00e4t von Pay-per-Use (PPU)-Gesch\u00e4ftsmodellen f\u00fcr Industrieg\u00fcterhersteller zu untersuchen, f\u00fchrte das&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.zhaw.ch\/de\/sml\/institute-zentren\/imi\/competence-centers-teams\/center-for-international-industrial-solutions\/\">Center for International Industrial Solutions<\/a>&nbsp;(CIIS) im Rahmen eines Projekts Benchmark-Interviews mit f\u00fchrenden schweizerischen und deutschen B2B Unternehmen zum aktuellen Stand von PPU-Gesch\u00e4ftsmodellen durch, um Herausforderungen, H\u00fcrden, Treiber, Trends und Best Practices zu identifizieren. Dar\u00fcber hinaus wurden separate Interviews mit Finanzierungsspezialisten gef\u00fchrt, um Erkenntnisse aus der Literatur zu erg\u00e4nzen. Die Interviews, erg\u00e4nzt durch Leitf\u00e4den aus der deutschen und US-amerikanischen R\u00fcstungsindustrie, f\u00fchrten zur Identifizierung von f\u00fcnf Gesch\u00e4ftsmodelltypen und drei massgebenden Faktoren, welche die Entwicklung von PPU-Gesch\u00e4ftsmodellen wesentlich bestimmen.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Eine interessante Erkenntnis war, dass IoT und Monitoring kein Must-Have f\u00fcr ein PPU-Gesch\u00e4ftsmodell sind. Mehrere Unternehmen mit einem etablierten PPU-Gesch\u00e4ftsmodell, kommen problemlos ohne IoT-Verbindung oder \u00dcberwachungsaktivit\u00e4ten aus. Sie gehen entweder pers\u00f6nlich zum Kunden und \u00fcberpr\u00fcfen die verbrauchten Stunden oder die Anzahl der produzierten Einheiten, oder sie vertrauen auf die Ehrlichkeit ihrer Kunden und f\u00fchren eine \u00dcberpr\u00fcfung durch, wenn die historischen Daten nicht mit der kommunizierten Nutzung \u00fcbereinstimmen.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Eine IoT-Anbindung und -\u00dcberwachung bieten jedoch einen Mehrwert, da sie als zus\u00e4tzliche Dienstleistungen angeboten werden k\u00f6nnen (z. B. Monitoring-Dashboards) und Kosten- und Aktivit\u00e4tstransparenz \u00fcber alle Kostentreiber und die erbrachten Leistungen (z. B. Konfigurationen, Installation usw.) erm\u00f6glichen. Sie erlauben zudem schnellere Reaktionszeiten und sind somit Basis f\u00fcr Predictive Maintenance.<\/p>\n\n\n\n<p>In Bezug auf den aktuellen Stand der Predictive Maintenance haben ein Grossteil der Unternehmen jedoch nicht ausreichend oder aber falsche Daten, um tats\u00e4chlich eine Predictive Maintenance durchf\u00fchren zu k\u00f6nnen (Kausalit\u00e4t versus Korrelation). Ein weiteres Problem ist, dass der Datenerfassungsprozess zu Beginn nicht richtig strukturiert wurde und das System so angelegt worden ist, dass es einfach alle verf\u00fcgbaren Daten sammelt. Obwohl die meisten Maschinen \u00fcber die erforderlichen Sensoren verf\u00fcgen, gibt es bisher (mit wenigen Ausnahmen) keine gro\u00dfen Datenerkenntnisse, die eine vorausschauende Wartung erm\u00f6glichen w\u00fcrden.<\/p>\n\n\n\n<p>In einem interaktiven Prozess mit dem Kunden bildeten die Benchmark-Interviews, Marktstudien und internen Dokumente die Grundlage f\u00fcr die Entwicklung verschiedener detaillierter Gesch\u00e4ftsmodelle, die mit detaillierten Gewinn- &amp; Verlust-, Bilanz- und Cashflow-Berechnungen verkn\u00fcpft und validiert wurden.&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Blogautor: Nico Pf\u00e4ndler Um die M\u00f6glichkeiten und die Rentabilit\u00e4t von Pay-per-Use (PPU)-Gesch\u00e4ftsmodellen f\u00fcr Industrieg\u00fcterhersteller zu untersuchen, f\u00fchrte das&nbsp;Center for International Industrial Solutions&nbsp;(CIIS) im Rahmen eines Projekts Benchmark-Interviews mit f\u00fchrenden schweizerischen und deutschen B2B Unternehmen zum aktuellen Stand von PPU-Gesch\u00e4ftsmodellen durch, um Herausforderungen, H\u00fcrden, Treiber, Trends und Best Practices zu identifizieren. 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