Einen essenziellen Beitrag, dass die SMA’s reibungslos über die Bühne liefen, leistete eine Studierendengruppe der ZHAW. Die fünf ZHAW Studenten Simon Schwab, Philippe Ruoss, Lucas Urban, Marcel Mettler und Philippe Wälchli gestalteten und verwalteten die Website, führten die beiden Online-Votings durch und machten deren Auswertung für die finalen Gewinner-Acts 2021. Im Nachgang des Events berichten die fünf über ihre Eindrücke.
Wie habt Ihr die SMA’s erlebt?
Als eine gut organisierte Show, die trotz fehlenden Zuschauern uns sehr beeindruckte! Wir durften als Teil des Teams hinter die Kulissen sehen und fühlten uns daher mit dem Anlass verbunden.
Das Voting war das zentrale Element in der ganzen Laufzeit. Wir bewerten das Online-Voting als Erfolg. Am ersten Tag haben wir zwar mit etwas längeren Ladezeiten durch den grossen Ansturm aus dem Ausland gekämpft, jedoch haben wir das Problem lokalisiert und zügig in den Griff bekommen. Schliesslich verteilte sich der Andrang auf der Seite und der weitere Verlauf war reibungslos.
Wie war es für Euch, an einem Event ohne Zuschauer zu arbeiten?
Da wir noch nie zuvor an dem SMA teilnahmen, ist ein Vergleich zu einer Show mit Zuschauern eher schwierig. Viele der anwesenden Mitarbeiter berichteten aber, dass es sich speziell anfühlt, einen Anlass durchzuführen, bei dem Menschen im Mittelpunkt stehen, ohne dass diese anwesend sind. Die Live-Show an sich erlebten wir eigentlich gleich wie die Fernsehzuschauer, mit dem einzigen Unterschied, dass wir parallel zur Show die Gewinner auf der Webseite aufschalteten und den anwesenden Medien den Zugang zu Bildern der Show ermöglichten.
Eine Herausforderung für uns war es jedoch, dass einige Teile der Show bereits in den Vortagen aufgezeichnet wurden und wir deshalb beim Hochladen der Bilder darauf achten mussten, welche Teile der Show bereits ausgestrahlt waren.
Gibt es auch Punkte, die Ihr nächstes Mal anders machen würdet?
In jedem Projekt lernt man Neues dazu, somit haben wir auch kleinere Verbesserungen erkannt und können diese in zukünftigen Projekten einbringen. Über das ganze Projekt gesehen konnten wir alle profitieren.
Was habt Ihr aus dem Projekt gelernt?
Im Show-Business ist manchmal etwas mehr Geduld und Flexibilität gefragt. Zusätzlich sind externe Projekte immer besonders spannend und wir empfehlen diese dementsprechend auch allen Wirtschaftsinformatik-Studierenden. Wir alle haben dank des Projekts vieles gelernt, was wir in unseren zukünftigen Jobs gebrauchen können. Eine effiziente Arbeitsorganisation, Projektmanagement und die Kundenwünsche richtig einzuschätzen, sind Beispiele hierfür.
Was würdet Ihr Euren Nachfolgern mit auf den Weg geben?
Communication is key! Sowohl Team-intern, um Aufgaben Kompetenzen gerecht aufzuteilen und um Herausforderungen gemeinsam anzugehen. Aber auch nach aussen, um beispielsweise Erwartungsmanagement betreiben zu können. Auch einmal nach den Hintergründen eines Wunsches fragen, um allfällig sogar bessere Umsetzungsvorschläge anbieten zu können. Oder aber, unter vermeintlich grossem Druck, sich ausreichend Zeit zu nehmen, um Änderungen sauber umzusetzen.
Ist jemand von Euch auch im Projekt von nächstem Jahr dabei?
Das ist nicht vorgesehen, da wir im Sommer unser Studium abschliessen. Aufgrund der aktuellen Umstände sind wir aber als Zuschauer an die Liveshow der Swiss Music Awards 2022 eingeladen worden. An dieser Stelle vielen Dank für die Einladung. Wir freuen uns sehr.
Also ist das Projekt für Euch nun abgeschlossen?
Wir sind aktuell an der Dokumentation für unsere Nachfolger dran und bereiten die Übergabe vor. Wir beabsichtigen diese zeitnah abzuschliessen und somit ist das Projekt schon bald für uns abgeschlossen.
Wie geht’s jetzt bei Euch weiter?
Aktuell sind wir alle an der Bachelorarbeit und schliessen unser Studium im Sommer ab. Die Richtungen, in welche es uns zieht, sind unterschiedlich. Jedoch freuen wir uns auf ein gemeinsames Treffen mit der Projektgruppe, um den erfolgreichen Abschluss des SMA-Projektes zu feiern.
Wir danken Simon Schwab, Philippe Ruoss, Lucas Urban, Marcel Mettler und Philippe Wälchli für die spannenden Einblicke hinter die Kulissen des Projektes und wünschen viel Erfolg bei der Bachelorarbeit!
Bereits in gut einer Woche, am 26. Februar 2021, steht die 14. Ausgabe der grössten Musikpreisverleihung der Schweiz, die Swiss Music Awards, vor der Türe. Da kein Event einfach zu planen ist, und erst recht nicht in Zeiten einer Pandemie, gab es dieses Jahr bei den SMA’s ein paar kleinere Anpassungen. So finden die SMA’s nicht wie gewohnt vor Ort statt, sondern man kann sie gemütlich von zuhause aus, live auf dem Sender 3+, mitverfolgen.
Einen essenziellen Beitrag, dass die SMA’s reibungslos über die Bühne laufen, leistet eine Studierendengruppe der ZHAW. Sie gestalten und verwalten die Website, führen die beiden Online-Votings durch und machen deren Auswertung für die finalen Gewinner-Acts 2021.
Darüber wollten wir gerne mehr erfahren und haben bei der Gruppe um Simon Schwab, Philippe Ruoss, Lucas Urban, Marcel Mettler und Philippe Wälchli nachgefragt.
Wer seid Ihr und was ist Eure Rolle bei den Swiss Music Awards 2021?
Wir sind fünf Vollzeitstudenten aus der ZHAW School of Management and Law. Interessant zu erwähnen: unser Team bringt sehr viele verschiedene Kompetenzen mit und unsere Erfahrungen in den Bereichen Datenbanken, Hosting von Webseiten, Webdesign, Programmieren von Webapplikationen und Scripting ergänzen sich sehr gut. Bei den Swiss Music Awards 2021 sind wir für die technische Neuaufsetzung der Webseite verantwortlich sowie für die Durchführung des Online-Votings, welches dem Live-Event vorangeht.
Worum geht es konkret bei Eurem Projekt?
Konkret betreiben und verwalten wir den Online-Auftritt der SMA’s. Wir sind also für die Gestaltung, aber auch für die Lauffähigkeit der Webseite zuständig. Darüber hinaus führen wir die beiden Online-Votings sowie die Auswertung durch. Schliesslich sind wir die direkten Ansprechpartner für die Veranstalter der SMA’s.
Wie seid Ihr zu dem Projekt gekommen?
Das Projekt wurde letzten Sommer intern an alle Studenten des Studiengangs Wirtschaftsinformatik ausgeschrieben. Philippe und Simon haben ein Team zusammengestellt und dann haben wir uns gemeinsam auf das Projekt beworben.
Was gefällt Euch besonders gut an diesem Projekt?
Die Zusammenarbeit mit einem echten Wirtschaftspartner und das Bearbeiten eines produktiven Systems, welches mehrere zehntausend Nutzeranfragen abwickelt, hat uns dabei besonders inspiriert. Und so auch die mit dem Projekt eingehende Verantwortung. Wir erleben das, was uns nach dem Studium erwarten könnte.
Wieviel Vorarbeit steckt bisher in dem Projekt? Wie seid Ihr vorgegangen?
Je nach Betrachtung viel oder wenig. Wir haben die Webseite zu Beginn neu aufgebaut, um Kunden mehr Mitgestaltungsmöglichkeiten zu bieten. Erst danach konnten wir aktiv auf die Kundenwünsche eingehen. Anschliessend haben wir uns nach Stärken und Interessen aufgeteilt und dementsprechend konnte jeder das tun, was er gut kann respektive wo das Interesse am grössten ist. Wir haben uns vorgenommen gleich von Beginn an Vollgas zu geben, um gegen Ende des Projektes weniger Druck zu haben. Dieser Plan ging sehr gut auf.
Wo seht Ihr die grössten Herausforderungen beim Projekt?
Man merkt gut, dass jedes Jahr eine andere Gruppe mit unterschiedlichem Wissensstand an dem Projekt gearbeitet hat. Da keine grösseren Neuerungen verlangt wurden, haben wir uns das Ziel gesetzt, die Webseite im Backend neu aufzubauen, um es zukünftigen Gruppen leichter zu machen. Zudem ist das Backend jetzt übersichtlicher für die SMA-Mitarbeiter und sie können nun besser Content hochladen. Eine weitere Herausforderung waren die Terminüberschneidungen mit dem Studium an der ZHAW. In gewissen Wochen kam schon einiges zusammen. Schliesslich war es nicht immer einfach, die Vorstellungen des Kunden 1:1 umzusetzen. Wir haben aber immer eine passende Alternative gefunden.
Welche Erfahrungen nehmt Ihr persönlich aus dem Projekt mit?
Eine gute Planung ist die halbe Miete! Ebenfalls sind hohe Selbstinitiative und aktives Mitdenken sehr wichtig. Wöchentliche Stand-up-Meetings haben viele offene Fragen und Doppelspurigkeit beseitigt.
Seid ihr schon mal bei einem vergangenen SMA Event dabei gewesen? Falls ja, wer war Euer Lieblings-Act?
Niemand von uns war zuvor an einem SMA-Event dabei gewesen J
Welchen Act würdet Ihr euch bei den SMA’s mal wünschen?
Schwierig zu sagen, es waren schon sehr viele Leute bei den SMA’s nominiert. Wir finden es super, dass auch internationale Acts berücksichtig werden.
Wer sind Eure persönlichen Favoriten für den Award dieses Jahr?
Megawatt in der Kategorie «Best Breaking Act» und BTS bei «Best Group International».
Wir sagen herzlichen Dank an Simon Schwab, Philippe Ruoss, Lucas Urban, Marcel Mettler und Philippe Wälchli für die Einblicke in das Projekt und drücken die Daumen, dass die erste rein virtuelle Durchführung der SMA’s ein voller Erfolg wird.
Im Rahmen des Next Level Marketing Programms, das im Frühjahr 2019 vom Institut für Marketing Management (IMM) erstmals lanciert wurde, erhalten Unternehmen die Möglichkeit, Massnahmen zu identifizieren, die ihr Marketing auf ein nächstes Level bringen. Ein Beispiel wird nachfolgend vorgestellt.
Die Rapid Manufacturing AG ist seit Juli 2015 in der additiven Fertigung (industrieller 3D-Druck) tätig und beschäftigt aktuell sechs Mitarbeitende. Ihre Dienstleistungen erstrecken sich von Serienfertigung über Rapid Prototyping bis hin zum Vorrichtungsbau. Die Herstellung von Kunststoffteilen mithilfe von selektivem Lasersintern (SLS) stellt dabei die Kernaufgabe der Rapid Manufacturing AG dar.
Die Herausforderung
Im Next Level Marketing Workshop wurde gemeinsam die Herausforderung der Rapid Manufacturing AG identifiziert. Diese bestand darin, dass Alain Stebler, Geschäftsführer des noch jungen Kleinunternehmens, bis anhin fast ausschliesslich allein für die Bereiche Marketing & Verkauf verantwortlich war. Der Grossteil seiner Arbeit bestand einerseits aus der Akquise von neuen, andererseits aus der Pflege bestehender Kunden. Die restliche Zeit widmete er dem Tagesgeschäft, wie z.B. den Anfragen bestehender und potenzieller Kunden.
Bei potenziellen Kunden gilt es dabei zwischen erfahrenen und unerfahrenen Nutzern von 3D-Technologie zu unterscheiden. Letztere sind häufig sehr zeitintensiv in der Beratung, da diese oftmals zusätzliche Informationen (z.B. zu den Herstellungsverfahren und Weiterverarbeitungsmöglichkeiten) benötigen, bevor sie ihren Erstauftrag vergeben. Die Herausforderung bestand also darin, den Zeitaufwand des kleinen Teams massgeblich zu minimieren.
Nach dem Workshop wurde mit der Rapid Manufacturing AG ein Folgeprojekt ausgearbeitet, um die skizzierten Massnahmen umzusetzen und das nächste Level im Marketing erreichen zu können. Folgende Massnahmen wurden als Ziel anvisiert: Um den zuvor erwähnten, zeitintensiven Erklärungsaufwand bei Verkaufsgesprächen maximal reduzieren zu können, sollten potenzielle Kunden bereits möglichst früh in ihrem Bestellprozess mit allen notwendigen Informationen versorgt werden. Hierfür sollte der Fokus auf dem Bereitstellen resp. der Zugänglichkeit von zielgruppenspezifischen und für den Bestellprozess relevanten Inhalten auf der Webseite der Rapid Manufacturing AG liegen. Dadurch würde eine noch gezieltere Ansprache von potenziellen Kunden erreicht und infolgedessen mehr Reichweite und Sichtbarkeit erlangt – was wiederum für zusätzliche Leads sorgen würde.
Die Erreichung dieser Ziele erforderten daher eine Serviceinnovation. Konkret sollte mit dem Einsatz von digitalem Storytelling der strukturierte Prozess zur Neukundengewinnung weiterentwickelt und teilautomatisiert werden. Für die Umsetzung des Folgeprojektes wurde bei der Innosuisse ein Innovationsscheck-Gesuch eingereicht, welches sodann auch bewilligt wurde – dem Projektstart stand somit nichts mehr im Wege.
Konkrete Handlungsempfehlungen und eine erfolgreiche Bachelorarbeit
In einem ersten Schritt wurde eine Markt- und Kundendatenanalyse durchgeführt, um vertiefte Einblicke in bestehende und potenzielle Kunden zu erhalten. Aus den Resultaten konnten schliesslich drei verschiedene Buyer Personas abgeleitet werden, die sich in ihren Kaufmotiven, Informationssuchverhalten sowie Herausforderungen und Vorteilen unterschieden. Basierend auf den Buyer Personas wurden für die Bereiche Storytelling und SEO-Strategie konkrete Handlungsempfehlungen ausgearbeitet.
Parallel zum Projekt analysierte Thomas Wehren, Bachelorstudent in Betriebsökonomie an der ZHAW School of Management and Law, in seiner Bachelorarbeit die Markenidentität sowie das Markenimage der Rapid Manufacturing AG. Seine Erkenntnisse wurden ebenfalls im Massnahmenplan berücksichtigt. Besonders erfreulich, seit November 2020 ist Thomas Wehren als «Manager Sales und Marketing» für die Rapid Manufacturing AG tätig und wird die weitere Projektumsetzung begleiten.
Herausforderungen sind immer Chancen – das zeigt auch die Erfolgsgeschichte mit der Rapid Manufacturing AG. Das Unternehmen hat es nicht nur auf das nächste Marketing-Level geschafft, sondern auch zur Nachwuchsförderung beigetragen. Eine gelungene Kooperation also, auch für den Geschäftsführer Alain Stebler: «Die Zusammenarbeit mit dem IMM empfanden wir über die ganze Zeit hinweg immer als sehr gut und angenehm – und vor allem äusserst kollegial.»
Für mehr Informationen zum Next Level Marketing Projekt besuchen Sie die «Next Level Marketing» Seite oder kontaktieren Sie uns direkt:
Und zum Schluss noch dies: Fokus Kunde! Unser neuer CAS Customer-Centric Transformation
Dass die Kundenzentrierung ein immer wichtigeren Erfolgsfaktor für Unternehmen darstellt, hat das IMM bereits mit seiner Swiss Marketing Leadership Studie 2019 belegen können. Um ein Unternehmen konsequent und langfristig am Kunden ausrichten zu können, muss das Unternehmen und sein Umfeld als Ganzes betrachtet werden. Deshalb bietet das IMM ab dem Frühlingssemester 2021 erstmals den CAS Customer-Centric Transformation an. Die Teilnehmenden entwickeln dabei ein umfassendes Verständnis dafür, was kundenzentrierte Transformation ist und was diese aus organisatorischer und strategischer Sicht für sie selbst, ihr Team und ihre Unternehmung bedeutet.
Um die Wertgenerierung mit digitalen Zwillingen ganzheitlich zu erfassen, werden im Rahmenmodell die drei Dimensionen «externe Wertgenerierung» (im Markt, bei den Kunden, in der Anwendung und Nutzung), «interne Wertgenerierung» (innerhalb des Unternehmens) und die dafür benötigten «Datenressourcen» unterschieden. In diesem letzten Beitrag unserer Reihe zum Rahmenmodell beleuchten wir die dritte Dimension «Datenressourcen». Wir erläutern dazu die drei Achsen und deren Spezifikationen.
Datenressourcen
Daten werden oft als das Öl des digitalen Zeitalters bezeichnet und sind für die Wertgenerierung mit digitalen Zwillingen unerlässlich. Die Analogie stimmt zwar hinsichtlich der zentralen Bedeutung dieser Ressource. Im Gegensatz zu Öl vergrössern sich jedoch die Vorkommen von Daten stetig.
Was ein digitaler Zwilling genau ist und wie welche Datenressourcen zur Realisierung verwendet werden, ist in Literatur und Praxis unterschiedlich definiert. Unter einem digitalen Zwilling wird jedoch immer eine Art von Datendrehscheibe verstanden, welche Daten erhalten, generieren, verarbeiten und weiterversenden kann. Damit ein Unternehmen die in der Betrachtung der externen und internen Dimension definierten Werte mit digitalen Zwillingen realisieren kann, ist es unabdingbar über die benötigten Datenressourcen zu verfügen.
Dabei stellen sich grundsätzlich die Fragen, über was beziehungsweise von was das Unternehmen Daten benötigt (Data Category), aus welchen Quellen (Data Sources) diese Daten gewonnen werden können und in welcher Qualität (Data Format) diese Daten benötigt werden. Hinsichtlich der letzten Teilfrage ist zudem zu beantworten, mit welchen Methoden und Werkzeugen die Aufbereitung und Analyse der Daten erfolgen soll.
Data Category
Über was/von was benötigen wir Daten?
Viele Unternehmen geben darauf eine vermeintlich einfache Antwort: Wir müssen über alles möglichst viele Daten generieren und speichern – so haben wir alle benötigten Daten für aktuelle und zukünftige Anwendungen, die wir teilweise auch erst mit «Big Data Mining» im so angestauten «Data Lake» entdecken werden. Diese Antwort mag für einige Unternehmen wie Facebook oder Google durchaus richtig sein. Für die meisten Unternehmen ergeben sich dadurch jedoch mehr Herausforderungen als Mehrwerte: Die Preise für Cloud-Speicher sinken zwar stetig, dennoch sind die Kosten für Datenseen, die keinen unmittelbaren Mehrwert bringen, nicht zu unterschätzen. Zudem sind auch die Aufbereitungs- und Analysemethoden mittels Algorithmen, wie «Machine Learning» oder «Artificial Intelligence», selten in der Lage unbekannte Muster zu entdecken, ohne dass vorgängig zumindest eine Idee vorhanden ist, wonach gesucht werden soll. Schliesslich steigen die Kosten und Zeitaufwände mit der Menge an zu verarbeitenden Daten, falls diese überhaupt in einem austausch- und verarbeitbaren Format vorliegen. Deshalb sollte aus unserer Sicht Folgendes die Antwort auf obig gestellte Frage sein: Wir benötigen vorrangig jene Daten, welche notwendig sind, um die vorgängig definierten internen und externen Werte zu realisieren. Dabei können die folgenden drei Hauptkategorien unterschieden werden:
Kundenorientierte Daten (Customer)
Dazu gehören sämtliche Daten, die Auskunft über die Nutzer der eigenen Leistungen geben. Dadurch kann die Beziehung zum Kunden im Kundenlebenszyklus optimal gestaltet werden und Kunden können gezielt einzelnen Segmenten zugeordnet werden. Beispiele entlang der «Customer Journey» sind die erstmalige Wahrnehmung des Angebots («Impression»), die Phasen der Bedarfsentwicklung, die Aktivitäten des Such-, Vergleichs- und Auswahlprozesses, die Wahl geeigneter Konfigurationen, oder das Verhalten während der Nutzungsphase und darüber hinaus.
Produktorientierte Daten (Product)
In diese Kategorie fallen alle Daten, welche Aufschluss über das eigene Marktangebot in Form von Produkten und Dienstleistungen geben, sowohl historisch, aktuell, als auch zukunftsorientiert. Dazu gehören unter anderem Eigenschaften, Prozesse, Funktionalitäten und Zustände. Gerade hier kann der digitale Zwilling eine zentrale Rolle als Drehscheibe produktorientierter Daten aus der externen Nutzung und aus der eigenen, internen Wertschöpfung über den gesamten (Produkt-) Lebenszyklus einnehmen.
Kontextorientierte Daten (Context)
Die dritte Kategorie enthält sämtliche Daten, welche Aufschluss über die umgebenden Systeme geben und nicht direkt produkt- oder kundenorientiert sind. Dazu gehören Daten über Umwelt, Wirtschaft, Gesellschaft, Bezugs- und Absatzmärkte oder Konkurrenten. Die Kontextdaten scheinen auf den ersten Blick weniger relevant zu sein als die beiden anderen Kategorien. Doch die Kenntnis des relevanten Kontexts ist oftmals unerlässlich für eine erfolgreiche Interpretation der produkt- und kundenorientierten Daten (vgl. «Data Format»).
Data Sources
Aus welchen Quellen können wir die benötigten Daten gewinnen?
Sind die benötigten Daten identifiziert und definiert stellt sich die Frage, aus welchen Quellen diese Daten bezogen werden. Oft sind bereits Daten im Unternehmen vorhanden, weshalb eine gründliche Inventur und Analyse der vorhandenen Daten meist den ersten Schritt darstellt. Gerade in grossen Unternehmen sind die Daten oft unkategorisiert in fragmentierten (Teil-) Systemen unterschiedlicher Verantwortungsbereiche abgelegt. Hinsichtlich der nicht bereits vorhandenen Daten stellt sich im nächsten Schritt die Frage, aus welchen Quellen diese gewonnen werden können.
Things
Eine der zentralen Quellen für die Wertgenerierung mit digitalen Zwillingen sind die Instanzen. Diese generieren Daten über Sensoren und kommunizieren diese über das Internet der Dinge («Internet of Things»). Eine Instanz kann hierbei ein «Connected Product», ein «System» oder ein «System of System» sein, wie wir in der Dimension der externen Wertgenerierung ausgeführt haben. Diese «Things» sind jedoch nicht nur Datenquellen, sondern auch Datenempfänger. Genau dieser bidirektionale Datenaustausch zwischen digitaler Repräsentation und realem Gegenstück ist charakterisierend für digitale Zwillinge. Die «Things» sind oft die einzig mögliche Quelle für Daten direkt aus der Nutzungsphase und können alle Datenkategorien umfassen. So können z.B. Daten zum Zustand und der Performance (Product), zu den Nutzungspräferenzen (Customer) oder der Umgebungstemperatur und Feuchtigkeit (Context) generiert werden.
Internal Systems
Hierzu gehören sämtliche verfügbaren internen Informationssysteme eines Unternehmens. Im Kontext der Wertgenerierung mit digitalen Zwillingen sind das typischerweise CAD, CRM, MES, ERP, PLM, PIM und weitere Service-Systeme. Auch diese Systeme sind sowohl Quellen als auch Empfänger von Daten des digitalen Zwillings.
External Systems
Viele der benötigten und nicht von «Things» oder internen Systemen erhältlichen Daten können über externe Systeme als Quellen bezogen werden. Dazu gehören neben öffentlichen Systemen wie Datenbanken staatlicher Institutionen, Forschungseinrichtungen und Non-Profit-Organisationen auch kommerzielle Datenanbieter, sowie die internen Systeme anderer Unternehmen. Weiter stellen das Internet und die sozialen Plattformen nicht zu unterschätzende Datenquellen für die Wertgenerierung mit digitalen Zwillingen dar. Oftmals sind externe Systeme alternative Datenquellen, sodass Unternehmen ähnlich wie für physische Ressourcen im klassischen Supply Chain Management auch bei den Datenressourcen systematische Make-or-Buy Analysen durchführen sollten.
Data Format
Welche Datenqualität und -wertigkeit benötigen wir?
Daten an sich stellen noch keinen Wert dar. Erst durch deren Verwendung in einem konkreten Anwendungsfall wird Wert generiert. Für einfache Anwendungen mag es ausreichend sein, die Daten unaufbereitet beispielsweise als Datenpunkt oder Verlauf zu visualisieren. Für anspruchsvollere Anwendungen ist es dagegen erforderlich, Daten mit geeigneten Verfahren aufzubereiten oder sogar anzureichern. In der Folge repräsentieren diese, analog zur DIKW Pyramide, keine reinen Daten, sondern Informationen, Wissen oder gar Weisheit.
Unstructured
Unstrukturierte Daten sind nicht aufbereitete Rohdaten. Sie liegen häufig in herstellerspezifischen, nicht austauschbaren Formaten vor. Diese Art von Daten machen den Grossteil aller auf der Welt vorhandenen Daten aus, da das Strukturieren und Aufbereiten der Daten Kosten verursacht und daher oft erst im Bedarfsfall durchgeführt wird. Zu den unterstrukturierten Daten gehören z.B. Sensormesswerte der «Things» oder Daten in internen Systemen, die nicht mit anderen Systemen kompatibel sind und somit zu den bekannten Datensilos führen. Einfache Beispiele wären eine Audio-Datei eines Interviews oder ein einzelner Messwert z.B. von einem Ultraschallsensor.
Structured
Werden die unstrukturierten Daten aufbereitet, liegen sie in der Folge als Informationen vor. D.h. sie liegen nun in austauschbaren, durchsuchbaren und/oder interpretierbaren Datenformaten vor und sind nun anwendungsbereite Informationen. Die oben erwähnte Audio-Datei des Interviews wurde transkribiert und liegt nun z.B. im .xml-Format vor, welches von unterschiedlichen Programmen gelesen werden kann. Der Messwert des Ultraschallsensors wurde in eine Distanzmessung von 50 cm übersetzt und in der Cloud abgespeichert.
Interpreted
Auch Informationen stellen noch keinen Wert dar, dafür müssen sie zuerst verwendet werden. Um die richtigen Entscheidungen und Aktionen abzuleiten, müssen die Informationen jedoch zuerst interpretiert werden. Erst die interpretierten Daten repräsentieren eine hinreichende Basis für die Entscheidungsfindung, sie implizieren folglich Wissen (bedingen also «sense-making»). Sollen Entscheidungen oder Aktionen automatisiert ausgelöst werden, muss dieses Wissen auf Basis der Informationen generiert und in Verbindung gesetzt werden. Dieser Prozess ist aufwändig und fehleranfällig, da unter Umständen eine Vielzahl an Interdependenzen berücksichtigt und Unsicherheiten abgewogen werden müssen. Auch wenn beispielsweise Methoden der künstlichen Intelligenzen diese Aufgabe übernehmen können, wird sie in vielen Fällen noch den Menschen überlassen. Bei unseren Beispielen könnte das transkribierte Interview mit einem kognitiven Dienst auf Präferenzen und Einstellung der Person analysiert werden. Die gemessene Distanz des Ultraschallsensors könnte als Überschreitung eines Behälterfüllstandes interpretiert werden und dieser für die nächste Leerungstour disponiert werden.
Ausblick
Die Möglichkeiten zur Wertgenerierung mit digitalen Zwillingen sind sehr umfangreich und können je nach Unternehmen und Anwendung sehr unterschiedlich ausfallen. Ein Rahmenmodell hilft zur Orientierung und zur Definition und Kommunikation des eigenen Verständnisses innerhalb des Unternehmens. Das in diesem abschliessenden Beitrag vorgestellte Rahmenmodell wurde im April 2020 im Rahmen der «International Conference on Information Science and Systems» publiziert und wird auf Anfrage gerne zugesendet.
Das Modell wird zudem kontinuierlich für den Einsatz in der Praxis optimiert. Wir freuen uns daher über Ihr Feedback. Wir sind auch an der Diskussion konkreter Anwendungen und deren Realisierung interessiert.
Autoren & Kontakt
Linard Barth ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Projekt- und Studiengangleiter am Product Management Center der ZHAW. Seine Interessen gelten in erster Linie dem Zusammenspiel einzelner Elemente in grösseren Systemen und wie diese konsistent nachhaltig funktionierend ausgerichtet werden können. Dazu erforscht er den Einfluss von Internet of Things, Smart Connected Products und Digitalen Zwillingen auf Business Modelle und Value Propositions. Als ehemaliger Gründer schlägt sein Herz insbesondere für Start-Ups, Entrepreneure und innovative Firmen, welche die genannten Konzepte in der realen Welt umsetzen und berät diese in unterschiedlichen Projekten. Nebenbei leitet er den Studiengang CAS Pricing & Sales, ein Weiterbildungsangebot des Instituts für Marketing Management der ZHAW.
Dr. Matthias Ehrat ist Dozent, Projektleiter und Start-up Coach am Product Management Center der ZHAW. Bereits seit seiner Ausbildung an der Eidgenössischen Technischen Hochschule (ETH) und der Universität St. Gallen (HSG) faszinieren ihn technologiegetriebene Innovationen. Durch langjährige Erfahrungen in verschiedenen Positionen in der Anlagenbau-Industrie konnte er sich ein breites Wissen im Betriebsmanagement aneignen. Er hält selbst mehrere Patente und berät Start-ups bezüglich den Schutzmöglichkeiten und der Anmeldungsverfahren ihrer technologischen Entwicklungen. Nebenbei leitet er den Studiengang CAS Industrial Product Management, ein Weiterbildungsangebot des Instituts für Marketing Management der ZHAW.
Über 6.5 Millionen Menschen jeden Alters in der Schweiz benutzen WhatsApp. Eine einzige Person verschickt pro Tag im Durchschnitt 34 Nachrichten. Aber warum ist WhatsApp so beliebt? “Messaging is one of the few things that people do more than social networking”, sagt Mark Zuckerberg. Dieses Potenzial von WhatsApp haben nun einige Unternehmen für ihre Kunden entdeckt.
Mitarbeitende und Kunden haben Spass mit WhatsApp
Mit WhatsApp sind Unternehmen direkt dort, wo auch ihre Kunden sind: am Smartphone in der meist genutzten App inmitten von Familienmitgliedern, Freunden und Kollegen – einen besseren und emotional näheren Ort gibt es wohl kaum. Was für den Austausch mit den Allerliebsten taugt, eignet sich auch als Servicekanal im geschäftlichen Kontext – denn nicht nur die Kunden, sondern auch die Mitarbeitenden haben Spass an WhatsApp. WhatsApp hat dieses Potenzial erkannt und bietet deshalb seit 2018 mit WhatsApp for Business eine professionelle Lösung für Unternehmen jeder Grösse an.
Die Messenger-App bietet eine Chance, die Kunden noch besser ins Zentrum zu rücken und einen zentralen, digitalen Touchpoint in Kundenbeziehungen anzubieten. Für Kunden stellt die gesteigerte Mobilität und Flexibilität durch WhatsApp eine positive Customer Experience dar. Das bestätigt auch Dr. Wolfgang Schäfer, Studiengangleiter CAS Customer Experience Management an der ZHAW: «WhatsApp ist ein fester Bestandteil im Leben der Kunden. Unternehmen haben hier die Chance, mit ihren Kunden leicht und sehr persönlich einen Dialog zu führen. Auch wenn dies anspruchsvoll ist, kann eine von Nähe, Vertrauen und Verbundenheit gekennzeichnete Customer Experience entstehen.»
WhatsApp stösst also auf eine grosse Akzeptanz auf beiden Seiten. Unternehmen gehen ein geringes Risiko ein, wenn sie WhatsApp anbieten im Gegensatz dazu, wenn sie eine eigene App programmieren, implementieren und promoten müssen. Darüber hinaus können Unternehmen mit WhatsApp Business ihre Kunden ohne grossen Aufwand auf die digitalen und automatisierbaren Kanäle shiften. Damit wird der Use Case skalierbar. Einige Use Cases stellen wir nachfolgend vor.
Swisscom hat als eines der ersten Unternehmen in der Schweiz WhatsApp im Kundendienst für Endkunden implementiert. Swisscom hat mit der Einführung von WhatsApp auf ein Kundenbedürfnis reagiert: vor allem (aber nicht nur) jüngere Kunden schätzen diesen Kontaktkanal sehr. WhatsApp ermöglicht eine Kontaktaufnahme wann immer der Kunde dies möchte, gleichzeitig können auch Bilder mitgeschickt werden, was die Falllösung erleichtert. Ziel war es, ein gutes Kundenerlebnis zu bieten und die Kundenzufriedenheit ebenso hoch zu halten wie an der Hotline.
Es hat sich zudem gezeigt, dass dank dem Einsatz von Bots eine ähnlich hohe Produktivität möglich ist. Dazu hat Swisscom drei verschiedene Bots im Einsatz, die laufend weiter ausgebaut und von Kundendienst-Mitarbeitenden trainiert werden. Die Chatbots dienen dazu, einfachere Anfragen automatisiert abzuwickeln oder den Kunden online an den richtigen Ort zu führen. Wenn das nicht möglich ist, leiten die Bots das Anliegen direkt zu einem Service Mitarbeitenden weiter. Melanie Schefer Bräker, Head of Customer Service B2C, ist sich sicher: «WhatsApp als Kontaktkanal hat noch viel Potenzial. Kundinnen und Kunden, welche den Kanal für sich entdeckt haben, nutzen ihn immer wieder gerne.»
Otto hatte mit WhatsApp das Ziel, einen benutzerfreundlichen Kanal mit direktem Zugang zum Customer Service Team zu lancieren. 100 Mitarbeitende beantworten die WhatsApp-Anfragen der Kunden aus dem B2C-Bereich. Otto konnte mit WhatsApp die Bearbeitungszeit von Anfragen um 15% reduzieren im Vergleich zu Anfragen via Mail.
Des Weiteren konnte das Unternehmen feststellen, dass die Anbindung an das CRM-System eine optimale Basis für Marketing Automatisation bietet. «Durch die Anbindung an ein Automatisierungssystem kann einerseits Zeit eingespart werden und andererseits können automatisierte und personalisierte Nachrichten an die Zielgruppe gesendet werden», sagt auch Dr. Michael Klaas, Leiter Fachstelle Digital Marketing am Institut für Marketing Management an der ZHAW.
WhatsApp im B2B-Bereich
Doch nicht nur im B2C-Bereich ist der Einsatz von WhatsApp Business geeignet, sondern auch im B2B-Bereich. Ein Schweizer Marktführer beliefert verschiedene Handwerksbetriebe mit Systemen für Bäder und Küchen sowie für Heizungen und Abwasser. Bislang war es für die Handwerksbetriebe sehr schwer, Probleme in der Baustelle vor Ort mit dem Support beim Grosshändler zu klären, denn die Beschreibung ohne Bild ist kompliziert. Man dachte eine eigene App an, die Video- und Bild- Übertragung ermöglicht.
Aber die Idee wurde wieder verworfen, weil nicht alle Betriebe die modernsten Smartphones nutzen und vor allem, weil die Geschäftskunden nicht für jeden Handelspartner eigene Apps installieren wollen. Was jedoch alle verwenden ist WhatsApp. Deshalb setzt der Grosshändler seit 2018 WhatsApp im B2B-Support ein. Die Handwerker können Text und Bild verschicken, bekommen Antwort, Fotos, Guides oder Known-Issues zurück. Bei einer Eskalation kann auf den telefonischen Kanal gewechselt werden.
Als kundenfreundliches Tool für die hürdenfreie Kommunikation mit Zahnärzten, Dentalhygienikern, zahnmedizinischem Personal und Labormitarbeitenden hat auch Dental Axess WhatsApp Business für sich entdeckt. Das internationale MedTech-Unternehmen mit Sitz in Zürich hat sich auf die Digitalisierung der Zahnmedizin spezialisiert. «WhatsApp ist ein praktischer und informeller Servicekanal. Die Kunden sind weniger gehemmt und kommen direkt auf den Punkt. Dadurch können wir das Problem schnell erfassen und lösen, was für eine gute Customer Experience sorgt», erklärt Sven Wagemann, Group Business Controller bei Dental Axess.
Als marktführendes Unternehmen im Bereich dentaler CAD/CAM (computergestützter Konstruktion und Fertigung) und 3D Druck fallen aber auch komplexe Support-Anfragen an. «Selbst hier ist WhatsApp ein guter Einstiegskanal. Via WhatsApp können wir die Problemstellung einfach erfassen und von den richtigen Experten bearbeiten lassen bzw. einen Teamviewer Link senden, um das Anliegen direkt abzuschliessen.» Zudem erlaube WhatsApp als Servicekanal routinierten Customer Service Representatives das Multitasking: «Blended Agents können auf dem asynchronen Kanal mehrere Kunden parallel bedienen und für einen hohen Servicelevel sorgen.»
WhatsApp – das Multi-Talent
Der Einsatz von WhatsApp zeigt unterschiedliche Use Cases sowohl im B2C- als auch im B2B-Bereich. Mit der Anbindung von WhatsApp an das CRM-System bietet es eine optimale Basis für Marketing Automatisation. Für Mitarbeitende, welche direkt im Kundenkontakt stehen und für die Kunden selbst erleichtert WhatsApp die Kommunikation – wenn das Tool richtig genutzt wird. Da auf WhatsApp direkt und mithilfe von Bildern und Videos kommuniziert wird, können Mitarbeitende Kundenanliegen rasch erfassen und bearbeiten, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit führt. In Kombination mit Blended Agents, Chatbots und Servicemitarbeitenden bietet WhatsApp durch seine Mobilität und Nähe daher eine Möglichkeit für verschiedene Unternehmen, die Kunden noch mehr ins Zentrum zu rücken.
Im Vordergrund des Ende Oktober stattgefundenen «Future of Marketing»-Events des ZHAW-Instituts für Marketing Management standen die Themen Nachhaltigkeit und die künftigen Entwicklungen der Marketing Technology. In beiden Bereichen konnten mit dem «Godfather der Marketing Technology» Scott Brinker und der Planetly-Gründerin Anna Alex hochkarätige Gastreferenten gewonnen werden, die den rund 250 Online-Teilnehmenden des Events interessante Erkenntnisse aus erster Hand liefern konnten.
Der jeweils Ende Oktober stattfindende «Future of Marketing»-Event gehört zu den Highlights im Veranstaltungskalender des Instituts für Marketing Management der Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften (ZHAW). Dass bei der diesjährigen Durchführung aufgrund der aktuellen Situation vieles anders sein wird, war bereits früh klar. «Wir haben bereits früh die Entscheidung gefällt, den diesjährigen Event digital zu planen und umzusetzen», erklärt der zuständige Projektleiter Valerio Stallone. So sei bereits im Sommer klar gewesen, dass man auf ein interaktives Live-Streaming-Konzept setzt. «Dies erlaubte uns nicht nur, ausgewiesene Experten aus dem Ausland als Referenten einzuladen, sondern auch den Teilnehmern die Möglichkeit zu geben, sich mit ihren Fragen direkt in die Diskussion einzuschalten», so Stallone.
Technologie und Nachhaltigkeit als Zukunft des Marketings
Der diesjährige Event profitierte zudem von einer Kooperation mit MarTech Europe, der Expertenkonferenz im Bereich der Marketing Technology. Im Rahmen der ersten Keynote-Rede erfuhren die Teilnehmenden von Scott Brinker, dem «Godfather der Marketing Technology» und Herausgeber des Chiefmartec.com-Blogs, welches die seiner Meinung nach bestimmenden Trends der Marketing Technology bis 2030 sein dürften. Neben der Automatisierung von Prozessen und der Artificial Intelligence, die den Marketing-Verantwortlichen in Zukunft vieles abnehmen dürften, legte Brinker ein Hauptaugenmerkt auf die zunehmende Bedeutung von digitalen Plattformen, Netzwerken und Marktplätzen. So dürften beispielsweise in den nächsten zehn Jahren No-Code-Tools – also Instrumente, die es Marketing-Verantwortlichen ohne Codierungserfahrung erlauben, Webseiten mit Interaktionsmöglichkeiten zu kreieren – an Bedeutung und Nutzung zunehmen. Dies dürfte auch die Aufgabe des Marketings dahingehend verändern, dass es künftig um eine Harmonisierung zwischen einer Vielzahl an technologischen Tools und den Bedürfnissen der Menschen und Kunden gehen dürfte.
Scott Brinker am ZHAW Future of Marketing Event
Um die Verbindung zwischen grossen technologischen Entwicklungen und deren Folgen für Menschen, Umwelt und Gesellschaft ging es in der zweiten Keynote des Abends. Gehalten wurde sie von Anna Alex, der Gründerin von Outfittery, die mit ihrem neuen Startup Planetly die Nachhaltigkeit von Unternehmen ins Zentrum stellt. Während sich Kunden heute klimabewusste Marken wünschen und auch Unternehmen zunehmend nachhaltig sein wollen, stelle sich oftmals die Frage, wie man den klimatischen Fussabdruck eines Unternehmens denn nun messen sollte. «Was wir nicht messen können, können wir auch nicht managen», so Alex. Genau hier setzt Planetly an: Durch die Nutzung von Technologie sammelt es in Unternehmen relevante Daten, definiert Benchmarks und macht durch regelmässige Messung das CO2– Management operativ einfacher. Unternehmen wird somit geholfen, ihre klimapolitischen Ziele nachweislich zu erreichen.
Das Marketing als Treiber der Digitalisierung
Gefolgt von jeweils zwei Diskussionsrunden mit Experten und Zuschauerfragen bekamen die rund 250 Teilnehmer des «Future of Marketing»-Events nicht nur einen guten Einblick in die aktuellen und künftigen Trendthemen des Marketings, sondern auch gleich von den damit verbundenen Herausforderungen für Unternehmen und Marketing-Abteilungen.
Die technologischen Entwicklungen hätten positive Auswirkungen, meinte IMM-Institutsleiter Brian Rüeger zum Abschluss der Veranstaltung, durch die er als Moderator führte. «Die Bewegungen im operativen Bereich der Marketing Technology werden uns wieder mehr Zeit geben, strategisch zu handeln», sagte er, auch mit Blick auf die in der Swiss Marketing Leadership Studie festgestellte Zeitschere, in der viele Marketing-Verantwortliche gefangen sind. Neben der Bedeutung der Daten und der regelmässigen Überprüfung der strategischen Ausrichtungen, gelte es in Zukunft, den Menschen nicht zu vergessen. «Digitalisierung muss den Menschen mehr ins Zentrum rücken und nicht weiter weg», so Rüeger. «Deshalb ist es wichtig, dass die Digitalisierung in Unternehmen vom Marketing und nicht von der IT aus betrieben wird. Denn sonst könnten wir uns weg vom Kunden bewegen.»
Um die Wertgenerierung mit digitalen Zwillingen ganzheitlich zu erfassen, werden im Rahmenmodell die drei Dimensionen «externe Wertgenerierung» (im Markt, bei den Kunden, in der Anwendung und Nutzung), «interne Wertgenerierung» (innerhalb des Unternehmens) und die dafür benötigten «Datenressourcen» unterschieden. In diesem Beitrag beleuchten wir die zweite Dimension «interne Wertgenerierung». Wir erläutern dazu die drei Achsen und deren Spezifikationen.
Interne Wertgenerierung
Bei Innovationsprojekten für digitale Zwillinge wird das Potenzial, interne Werte zu generieren, oft vernachlässigt. Zu sehr liegt der Fokus auf der Innovation der Value Proposition für die Kunden. Dabei gibt es eine Vielzahl an internen Akteuren und Prozessen, für die ebenfalls Wert entstehen kann. Diese Werte in Form von effizienteren und effektiveren Prozessen und Entscheidungen sind i.d.R. nicht nur unmittelbarer zu realisieren, sondern auch einfacher zu prognostizieren und zu quantifizieren als in der Dimension der externen Wertgenerierung. Nicht zuletzt deshalb müssen bei Investitionsentscheiden für digitale Zwillinge die Potenziale zur Wertgenerierung in der internen und externen Dimension berücksichtigt werden. Oft summieren sich erst in der ganzheitlichen Betrachtung genügend Mehrwerte, um einen positiven Return-on-Investment in Aussicht zu stellen.
Dabei stellen sich in jedem Fall die Fragen, auf welcher Wertebene des Produktmanagements (Value Creation Hierarchy) Wert entstehen soll, welche Prozesse des Lebenszyklus (Lifecycle) verbessert werden können und wie das optimale Management der Produkt- und Prozess-Generationen (Generations / Time) durch digitale Zwillinge unterstützt werden kann.
Value Creation Hierarchy
Welche Stufen des Produktmanagements sind betroffen oder können verbessert werden?
Das Leistungsangebots sollte hinsichtlich des Managements der Komplexität und Varietät eine hierarchische Grundstruktur aufweisen. Herausfordernd scheint dabei in der Praxis der Umstand, dass das Management der Instanzen, der Typen und des Masters in unterschiedliche Verantwortungsbereiche innerhalb des Unternehmens fallen. Während die Verantwortung Instanzen zu managen von der Produktion zum Service übergeht, kümmert sich das Engineering um das Typenmanagement. Die Entscheide auf Master-Stufe liegen oft in der Verantwortung eines Business Unit Leiters, welcher sich stark an den Bedürfnissen der Verkaufs- und Marketingabteilung orientiert. Häufig ist es die Aufgabe eines Produktmanagers, die Brücke zwischen den oft isoliert operierenden Bereichen zu schlagen und brach liegende Potenziale zu heben.
Ebene der Instanzen
Eine Instanz ist ein «Exemplar aus einer Menge gleichartiger Dinge», d.h. eine konkrete, zweifelsfrei identifizierbare (z.B. über Seriennummer) und abgegrenzte Einheit. Dieser können Prozesse, Akteure, Attribute usw. zugeordnet werden. Eine Instanz kann dabei ein einzelnes vernetztes Produkt, ein System oder ein System of Systems sein. Ein Beispiel wäre Ihr persönliches E-Bike «Summit Climber», welches bei Ihnen zu Hause vor der Tür oder in der Garage steht.
Ebene der Typen
Diese Ebene enthält die Blaupause, aus der die Instanzen abgeleitet werden. Oft wird dabei von der sogenannten «150% Bill of Material/Stückliste» gesprochen, welche alle möglichen Ausprägungen für davon abgeleitete Instanzen enthält. Diese für Aufträge konfigurierten Instanzen werden in der Folge als «100% Bill of Material/Stückliste» bezeichnet. Neben den Konfigurationsmöglichkeiten der Instanzen werden auf der Ebene der Typen auch alle weiteren Instanzen-übergreifenden Informationen verwaltet, wie z.B. Normwerte, Produktanforderungen, Operationspläne, Herstellungsverfahren oder Recycling-Anweisungen. Der für Kunden sichtbare Teil wäre beim E-Bike der Produkt-Konfigurator für den «Summit Climber», in dem Sie zum Beispiel die Akkugrösse, Farbe, Rahmen, Räder sowie weitere Optionen wie Rückspiegel, Handyhalterung usw. für Ihre Instanz ausgewählt haben.
Master Ebene
Die Master Ebene umfasst nun alle Typen eines Unternehmens oder einer Produktlinie und enthält weiterführende Informationen, die für Typen-übergreifende Prozesse und Entscheide relevant sind. Weit verbreitet ist z.B. das Plattformmanagement, bei dem sich mehrere Typen gleiche Merkmale und Ausprägungen teilen. Beim E-Bike werden z.B dieselben Akkus und Räder nicht nur beim «Summit Climber», sondern auch bei anderen Typen verwendet und angeboten. Eine weitere Aufgabe, welche auf der Master Ebene wahrgenommen wird, ist das Portfoliomanagement – also wie fügt sich der Typ «Summit Climber» in das gesamte Angebotsportfolio ein? Das gesamte Portfolio sollte dabei die definierten Kundensegmente widerspiegeln und sie mit einem optimalen Differenzierungsgrad der einzelnen Typen hinsichtlich Funktionsumfang, Positionierung und Preisgestaltung bedienen.
Lifecycle
Welche innerbetrieblichen Prozesse des Lebenszyklusmanagements sind betroffen oder können verbessert werden?
Da der Fokus bei vielen Projekten zur Wertgenerierung mit digitalen Zwillingen auf der externen Dimension liegt, werden in der internen Dimension oft nur die After-Sales Prozesse in der Middle of Life (MoL) Phase betrachtet. Durch die Daten, welche für und durch digitale Zwillinge gewonnen werden, können jedoch auch vielfältige Werte für die vor- und nachgelagerten Prozesse der Lebenszyklen von Instanzen, Typen und Master generiert werden.
Beginning of Life
Die Beginning of Life (BoL) Phase umfasst sämtliche Prozesse, welche durchgeführt werden, bevor eine Instanz, ein Typ oder ein Master mit ihrem digitalen Zwilling in die Nutzungsphase und somit in die Middle of Life (MoL) Phase übergeht. Dazu gehören u.A. Prozesse hinsichtlich Kundenbedarfsanalyse, Value Proposition Design, Produkt Design, Engineering, Shop-floor Design, Supply Chain Management, Produktion, sowie Marketing- und Verkaufsprozesse.
Middle of Life
Die Middle of Life (MoL) Phase umfasst sämtliche Prozesse zur Nutzung im erweiterten Sinne, u.A. auch Installation, Schulung, Wartung, Updates, Ersatzteilmanagement, sowie Upgrades und Retrofitting. Durch den Einsatz von digitalen Zwillingen werden Werte in dieser Phase meist im Zusammenspiel von Anbieter und Kunde gemeinsam geschaffen, wodurch z.B. auch vielseitige Möglichkeiten für das Customer Lifecycle Management geschaffen werden. Deshalb sollten bei der Betrachtung der MoL Phase nicht nur die Prozesse in den Service-Abteilungen betrachtet werden.
End of Life
Nachdem die Nutzungsphase sich gegen Ende neigt, sollten die End of Life (EoL) Prozesse nahtlos an die vorangegangenen Prozesse anknüpfen. Dazu gehören sämtliche «Close the Loop» Prozesse, u.A. Rückkauf-, Weiterverkauf- und Ersatzprozesse, sowie Verwertung und Archivierung der Instanzen, Typen, Master und deren digitalen Zwillingen.
Generations / Time
Was müssen wir über die Vergangenheit wissen?
Was müssen wir über IST-Zustände wissen?
Was wollen wir für die Zukunft berücksichtigen?
Das Denken in Generationen bezüglich der Instanzen, Typen und Master, sowie sämtlicher Prozesse des Lifecycles ist unabdingbar, um die Potenziale der Wertgenerierung mit digitalen Zwillingen auszuschöpfen. Durch digitale Zwillinge können historische Daten aus der Vergangenheit gespeichert, aufbereitet und analysiert werden, um die aktuellen IST-Zustände zu verbessern. Damit IST-Zustände nicht nur reaktiv, sondern proaktiv verbessert werden können, ist ein vorausschauender Blick in die Zukunft notwendig.
Past / History
Diese Kategorie umfasst alle Informationen, Massnahmen, Entscheidungen, Prozesse usw., welche in der Vergangenheit ein- und umgesetzt wurden. Hinsichtlich der Instanzen wurde dabei der Begriff «as-built» geprägt, der festhält, wie eine Instanz kreiert wurde und in welcher Form sie in die MoL-Phase eingetreten ist. Dieselbe Logik kann auch auf die Lebenszyklen von Typen und Master angewendet werden: Die im Software Bereich gängige Methode zur «Versionierung» hilft Veränderungen auch über mehrere Generationen (Versionen) zu jeder Zeit nachzuverfolgen und Rückschlüsse für aktuelle und zukünftige Generation ziehen zu können.
Present / Actual
Viele Unternehmen legen den Fokus ihrer Digitalisierungsbemühungen darauf, laufende Prozesse digital abbilden und optimieren zu können, um Mehrwerte im operativen Betrieb der Instanzen, Typen und Master in allen Phasen des Lebenszyklus möglichst effizient zu gestalten. Diese Perspektive umfasst somit alle aktuell gültigen Informationen, Massnahmen, Entscheidungen, Prozesse usw., welche aktuell ein- und umgesetzt werden. In Bezug auf die Instanzen wurde dabei der Begriff «as-maintained» geprägt. Neben der effizienten Abwicklung der Aufgaben der Gegenwart müssen dabei aber auch die für die Zukunft notwendigen Daten und Informationen gewonnen werden. Diese können entweder in Zukunft als historische Informationen dienen oder für den vorausschauenden Blick in die Zukunft, zur proaktiven Antizipation und Gestaltung zukünftiger IST-Zustände der Instanzen, Typen und Master, sowie sämtlichen dazugehörigen Prozessen des Lebenszyklus Managements genutzt werden.
Future / Innovation
Diese Perspektive öffnet nun den Blick in die Zukunft. Sie umfasst alle prädiktiven und präskriptiven Informationen, Massnahmen, Entscheidungen, Prozesse usw., zu denen bereits Daten und Informationen vorliegen, die aber noch nicht umgesetzt wurden. In der Praxis scheint sich dafür auch für Instanzen noch kein Begriff durchgesetzt zu haben, analog zu «as-built» und «as-maintained» könnten die zukünftig erwarteten Zustände als «as-anticipated» bezeichnet werden.
Ausblick
Die Möglichkeiten zur Wertgenerierung mit digitalen Zwillingen sind sehr umfangreich und können je nach Unternehmen und Anwendung sehr unterschiedlich ausfallen. Nachdem wir nun die interne und externe Dimension der Wertgenerierung in separaten Beiträgen erläutert haben, folgt als nächstes noch die Dimension der Datenressourcen.
Das in diesem Beitrag vorgestellte Rahmenmodell wurde im April 2020 im Rahmen der «International Conference on Information Science and Systems» publiziert und wird auf Anfrage gerne zugesendet. Das Modell wird zudem kontinuierlich für den Einsatz in der Praxis optimiert, wir freuen uns daher über jegliches Feedback oder gar die Kontaktaufnahme zwecks Gedankenaustauschs hinsichtlich konkreter Anwendungen und deren praktischen Umsetzung.
Autoren & Kontakt
Linard Barth ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Projekt- und Studiengangleiter am Product Management Center der ZHAW. Seine Interessen gelten in erster Linie dem Zusammenspiel einzelner Elemente in grösseren Systemen und wie diese konsistent nachhaltig funktionierend ausgerichtet werden können. Dazu erforscht er den Einfluss von Internet of Things, Smart Connected Products und Digitalen Zwillingen auf Business Modelle und Value Propositions. Als ehemaliger Gründer schlägt sein Herz insbesondere für Start-Ups, Entrepreneure und innovative Firmen, welche die genannten Konzepte in der realen Welt umsetzen und berät diese in unterschiedlichen Projekten. Nebenbei leitet er den Studiengang CAS Pricing & Sales, ein Weiterbildungsangebot des Instituts für Marketing Management der ZHAW.
Dr. Matthias Ehrat ist Dozent, Projektleiter und Start-up Coach am Product Management Center der ZHAW. Bereits seit seiner Ausbildung an der Eidgenössischen Technischen Hochschule (ETH) und der Universität St. Gallen (HSG) faszinieren ihn technologiegetriebene Innovationen. Durch langjährige Erfahrungen in verschiedenen Positionen in der Anlagenbau-Industrie konnte er sich ein breites Wissen im Betriebsmanagement aneignen. Er hält selbst mehrere Patente und berät Start-ups bezüglich den Schutzmöglichkeiten und der Anmeldungsverfahren ihrer technologischen Entwicklungen. Nebenbei leitet er den Studiengang CAS Industrial Product Management, ein Weiterbildungsangebot des Instituts für Marketing Management der ZHAW.
Neue Technologien ermöglichen neue Produkte und Services und verändern somit auch das Berufsbild des Product Managers. Mittlerweile muss sich fast jedes Unternehmen nicht nur mit digitalisierten Prozessen, sondern auch mit digitalen Produkten und Services auseinandersetzen.
Die Bedeutung von IoT, Blockchain, VR und AR, KI, Micro- Roboter bis hin zu Smart Dust und anderen sog. Enabler Technologien hat rasant zugenommen. Kann man heute noch klassisches Product Management betreiben, wie von Ken Norton in seinem klassischen Essay «How to hire a productmanager» beschrieben oder muss das moderne Product Management sich viel mehr auf ganz neue Themen fokussieren, beispielsweise wie man mit IoT Produkten überhaupt Geld verdienen kann?
Diese Frage haben wir letztes Jahr der Swiss Product Management Community, einer geschlossenen LinkedIn Gruppe von über 900 Schweizer Product Managern aus den verschiedensten Branchen, gestellt. Von den knapp 130 Teilnehmenden der Umfrage arbeiten fast 60% in der sog. MEM (Maschinen, Metall und Elektronik) Branche, aber es waren auch Vertreter aus der Finanz- und Versicherungsbranche, Bauwesen und Infrastruktur, Software und der klassischen B2C-Produktion und dem Handel dabei.
Kleinere bis mittlere Unternehmen im Vorteil
Spannend war die Frage, welche Unternehmen überhaupt schon mit digitalen Produkten einen signifikanten Umsatz generieren. Hier zeigt sich, dass interessanterweise kleinere bis mittlere Unternehmen im Vorteil sind. Firmen mit 10 – 49 Mitarbeiter machen am meisten Umsatz mit digitalen Produkten, sh. Abb. 1.
Abb. 1: Umsatz mit digitalen Produkten in % versus Unternehmensgrösse
Korrelation von Umsatz und Alter der Product Manager
Wie in Abb. 2 zu sehen ist, korreliert der Anteil der digitalen Produkte signifikant mit dem Alter der Product Manager!
Abb. 2: Umsatz mit digitalen Produkten in % versus Alter der teilnehmenden Product Manager
Doch welche Kompetenzen braucht das moderne ProduCt Management? Und erfüllen heutige PM’s diese Anforderungen?
Um diese Fragen zu beantworten, haben wir die Teilnehmenden gebeten, sich selbst hinsichtlich folgender Kompetenzen auf einer Skala von 1 (trifft gar nicht zu) bis 6 (trifft voll zu) zu bewerten:
Ich habe eine ausgeprägte Produktdaten-Affinität.
Ich treibe die Digitalisierung von produktbezogenen Prozessen im Unternehmen massgeblich voran: Ich weiss, welche Prozesse intern oder zu Lieferanten und Partnern automatisiert und digitalisiert werden müssen – um neue Ertrags- und Geschäftsmodelle zu ermöglichen.
Der Erfolg meiner Produkte hängt von der Qualität meiner Netzwerke ab: Ich kann die Zusammenarbeit mit internen und externen Partnern sowie Kunden über digitale Plattformen managen und so generiertes Wissen in mein Produkt zurückfliessen lassen.
Ich bin ein Experte für Digitales Produkt-Marketing: Ich setze für mein Produkt hinsichtlich Leadgenerierung, Markenwahrnehmung und Verkaufsförderung digitale/online Kanäle ein.
Die Digitalisierung verändert die Value Proposition/das Nutzenversprechen meines Produktes: Ich weiss, wie smarte und vernetzte Produkte die wahren Pains und Gains meiner Kunden adressieren und so eine Win-Win Situation schaffen.
Ich bin interner Meinungsführer, wenn es um aktuelle Themen wie GDPR, Design Thinking, oder Blockchain geht, da ich weiss was davon für meine Produkte in naher Zukunft relevant sein wird.
Ich überwinde interne Widerstände gegen die Digitalisierung meiner Produkte: Ich beherrsche Methoden des Change Managements und der Führung ohne Hierarchie, um die nötigen Mehrheiten zu gewinnen.
Ich kenne und verwende die wesentlichen IoT, Workflow und Kollaborations-Methoden und Tools.
Kompetenzenunterschiede in den Alterskategorien
In Abb. 3 ist die Selbsteinschätzung der Teilnehmenden gegliedert auf verschiedene Alterskategorien dargestellt. Das Alter der Teilnehmer zeigt sich nicht überraschenderweise insbesondere beim Thema Digitales Produkt Marketing und interner Meinungsführung. Die jüngste Alterskategorie schätzt sich eindeutig kompetenter ein, dafür scheinen die älteren PMs mehr Einfluss im Unternehmen zu haben, um die Digitalisierung voranzutreiben.
Abb. 3: Selbsteinschätzung Umfrageteilnehmer betr. ihren Kompetenzen, in Abhängigkeit des Alters, n = 126
Minimale Unterschiede bei Methoden & Tools
Bei den verwendeten Methoden & Tools (sh. Abb. 4) sieht man vor allem bei den Webanalysetools einen grossen Vorsprung der 20-29-Jährigen. Bei den unternehmensübergreifenden Kommunikationstools ist zu sehen, dass sie vor allem von den jüngeren Generationen verwendet werden. Ansonsten sind die Unterschiede des Wissenstandes bei den verschiedenen Methoden & Tools minimal.
Abb. 4: Übersicht der bekannten und verwendeten Tools, in Abhängigkeit des Alters, n = 126
Wie können sich Product Manager fit für die Zukunft machen?
Diese Frage ist mit diesem Snapshot sicher noch nicht vollständig beantwortet. Aber es gibt Hinweise, welche Themen, Methoden und Tools ein Product Manager sich schrittweise erarbeiten kann, um die notwendigen Fähigkeiten zu erwerben und sich so «future proof» (um noch ein Buzzword zu nutzen) zu positionieren.
Die Connecta 2020 vermittelt wie immer wichtiges Digital-Know-how mit dem Schwerpunkt Handel. Zum fünfjährigen Jubiläum läuft der beliebte Event der Schweizerischen Post erstmals digital ab – packende Formate inklusive.
Wer sich für die Digitalisierung interessiert und sich über deren Auswirkungen auf Gesellschaft und Business informieren will, kommt bei der Connecta jedes Jahr auf seine Rechnung – diesmal in ungewohnter Form. Denn weil die Gesundheit aller Beteiligten an erster Stelle steht, hat die Schweizerische Post auf die Corona-bedingte Situation reagiert: Die Connecta 2020 fand in einer anderen Form statt. Sie überraschte mit drei packenden Formaten zum Wandel im Bereich Handel und zur Beschleunigung der digitalen Transformation, gefördert durch den Lockdown.
Erstmals nicht physisch, sondern digital – Die Connecta 2020 (c) Post CH AG
Connecta TV
Der Lockdown führte zu einer Beschleunigung rund um die Digitalisierung. Doch wie sieht die Zukunft aus? In einer einstündigen Sendung diskutiert die Digitalexpertin und mehrfache Medienpreisträgerin Katrin-Cécile Ziegler mit spannenden Studiogästen zu Themen rund um Handel, Digitalisierung und dem neuen «Wie weiter». post.ch/connecta-tv.
Connecta Dok
Der 16. März 2020 hat die Schweiz verändert. Vom schweizweiten Lockdown war der Handel ganz direkt betroffen. Gleichzeitig haben sich mit dem verordneten Homeoffice die Kaufgewohnheiten verändert. Wie hat der Handel reagiert? Wer sind die Gewinner und Verlierer? Was bleibt und wo kommen die alten Verhaltensmuster wieder zum Tragen? Solchen Fragen sind der Dokumentarfilmer Daniel Rytz und sein Kameramann, Pierre Reischer, nachgegangen. Dabei haben sie mit Expertinnen und Experten gesprochen und sie um ihre Einschätzungen gebeten. post.ch/connecta-dok.
Connecta Talk
An der Connecta referieren national und international anerkannte Expertinnen und Experten. Ihr Wort hat Gewicht. Deshalb führten zwei erfahrene Talker mit vielen von ihnen im Vorfeld der Connecta 2020 Gespräche. Einerseits produzierten Aileen Zumstein Videointerviews. Andererseits realisierte Martin Rechsteiner – auch bekannt als Pokipsie – Podcasts. Für beide Formate gilt: Entstanden sind Gespräche, die unter die Haut gehen. Ab dem 21. Oktober 2020, ab 15 Uhr stehen die Video-Interviews und die Podcasts unter post.ch/connecta-talk bereit.
Connecta Blog
Auch wenn die Connecta physisch nicht stattfindet und die zahlreichen Referentinnen und Referenten ihre Sessions nicht durchführen können, haben viele von ihnen zu ihrem Thema einen Blogbeitrag geschrieben. Diese Blogbeiträge sind ab sofort aufgeschaltet auf dem Blog.
Um die Wertgenerierung mit digitalen Zwillingen ganzheitlich zu erfassen, werden im Rahmenmodell die Dimensionen «externe Wertgenerierung» (im Markt, bei den Kunden, in der Anwendung und Nutzung), «interne Wertgenerierung» (innerhalb des Unternehmens) und die dafür benötigten «Datenressourcen» unterschieden. In diesem Beitrag beleuchten wir die erste Dimension «externe Wertgenerierung». Wir erläutern dazu die drei-Achsen der ersten Dimension und deren Spezifikationen.
Externe Wertgenerierung
Am meisten Beachtung findet in Innovationsprojekten jeweils die externe Wertgenerierung, da eine Mehrheit der Unternehmen beabsichtigt, durch digitale Zwillinge und die dadurch ermöglichten datenbasierten Services zusätzliche Umsätze oder zusätzliche Kundenbindung zu generieren, Margen zu erhöhen und die Kundenzufriedenheit zu verstärken. Dabei stellen sich in jedem Fall die Fragen, auf welcher Hierarchieebene des Systems (System Hierarchy Level) Wert entstehen soll, welche Bereiche des Service-Umfangs (Service Scope) verbessert werden sollen und welche Fähigkeiten (Smartness Maturity) die digitalen Zwillinge dafür aufweisen müssen.
System Hierarchy Level
Welche Systemstufe ist für uns für die Generierung von Wert aktuell/in Zukunft zentral?
Um diese Frage zu beantworten, müssen sich Unternehmen ein Verständnis des wirtschaftlichen Ökosystems Ihrer Kunden und Anwender verschaffen. Dabei können theoretisch beliebig viele Ebenen unterschieden werden, von einzelnen Teilkomponenten, über Baugruppen und Smart Connected Products, unterschiedlichen System-Ebenen bis hin zu Smart City-/Factory- oder gar noch umfassenderen Systems-of-Systems. Wie viele Ebenen für die eigene Betrachtung sinnvoll sind muss im Einzelfall definiert werden, das Rahmenmodell unterscheidet die drei grundsätzlichsten Ebenen, die aus unserer Sicht mindestens unterschieden werden sollten.
Connected Product-Ebene
Die Ebene des Connected Products definiert die kleinste als Instanz identifizierbare Komponente oder Baugruppe mit eigener Konnektivität zum Anbieter oder zu höheren Systemen. Kommt die Fähigkeit dazu, auf selbstständig erfasste Daten oder Rückmeldungen zu reagieren, kann es bereits als «smart» bezeichnet werden. Die wichtigsten Bestandteile eines Smart Connected Products sind in der folgenden Abbildung dargestellt.
System
Ein System umfasst mehrere Connected Products, nutzt deren Daten und spielt ihnen auch Daten zurück. Smart Connected Products können innerhalb des Systems direkt miteinander kommunizieren oder nur über das System-Modul. Da ein solches System digitale (cyber) wie physische (physical) Elemente umfasst und die Erbringung von Diensten (Services) für Akteure (menschliche Benutzer oder andere Systeme) ermöglicht, wird es als «Cyber-Physical-Service-System» bezeichnet.
System of Systems
Ein System-of-Systems umfasst wiederum mehrere Systeme oder kleine Teilsysteme und nutzt deren Daten und spielt ihnen auch Daten zurück. Die Systeme innerhalb eines Systems-of-Systems können sehr hohe Autonomie besitzen und direkt mit anderen Systemen kommunizieren. System of Systems nutzen für deren Realisierung und Betrieb regelmässig Plattformdienste von Drittanbietern.
Service Scope
Wo liegt der Hauptfokus der Generierung von Wert unserer Leistungen?
Diese Frage ist insbesondere deshalb von hoher Relevanz, da hier die Bedürfnisse der Kunden mit der eigenen Value Proposition in Einklang gebracht werden müssen und in vielen Fällen ein zumindest teilweiser Zielkonflikt zwischen den drei grundlegenden Felder des Leistungsfokus besteht. Wird zum Beispiel die Performance in den Mittelpunkt gerückt, müssen u.U. Abstriche bei der Lebensdauer, höhere Ausfallwahrscheinlichkeiten (Availability) oder geringere Qualität in Kauf genommen werden.
Availability
Bei vielen insbesondere industriellen Güter und Anlagen ist das Ziel eine maximale rsp. optimale Verfügbarkeit und Kapazitätsauslastung zu erreichen. Dabei gibt es hinsichtlich der Anforderungen grosse Unterschiede, so sollten zum Beispiel Data Center, welche kritische Daten speichern und verwalten nie ausfallen. Steht der Einsatz für wechselnde Aufgaben im Vordergrund, soll dieser Wechsel möglichst optimal (schnell, automatisch, fehlerfrei) erfolgen.
Performance
Ziel ist die Steuerung (Maximierung oder Optimierung) des Output/Input-Verhältnisses der Ressourcen des Unternehmens. Grundsätzlich kann ceteris paribus durch eine Reduktion der Inputfaktoren als auch durch eine Erhöhung der Outputfaktoren die Performance gesteigert werden. Im Fokus stehen dabei die monetären Kosten sowie die Durchlaufzeiten für bestimmte Prozesse.
Quality
Ziel ist die bestmögliche Erreichung der Qualitätsanforderungen der Akteure. Die qualitativen Faktoren sind vielseitiger als die Availability oder die Performance und müssen aus Sicht der Kunden eruiert werden – dabei können neben klassischen Qualitätsfaktoren zusätzliche Elemente wie beispielsweise Anwenderzufriedenheit (z.B. Arbeitssicherheit, Reduktion von Stressoren wie Lärmemissionen, User Experience und Usability) oder die Erfüllung von Regularien (z.B. ISO-Standards) oder Nachhaltigkeitsthemen (z.B. CO2-Neutralität) definiert werden.
Smartness Maturity
Welches Mass an Intelligenz und Fähigkeiten ist/wird erforderlich?
Die Beantwortung hängt in grossem Masse davon ab, was hinsichtlich des «System Hierarchy Levels» und des «Service Scopes» definiert wurde. Zum einen sind generell je nach Service Scope unterschiedliche Reifegrade erforderlich, zum anderen gilt es festzustellen, in welcher Instanz auf welchem System Hierachy Level diese integriert werden sollten. Eine Instanz kann dabei sowohl ein einzelnes (individuelles) Connected Product, System oder auch System of Systems sein.
Control
Im Reifegrad «Control» kann die Instanz ferngesteuert werden oder steuert sich selbst anhand festgelegter Grenzwerte (horizontale Linien in Abbildung 6). Dabei sind nicht nur die Grenzwertkategorien, sondern auch deren Höhe voreingestellt und werden von der Instanz selbst nicht verändert. Die dadurch realisierbaren Reaktionen, wie z.B. Notausschaltungen, senden von Alarmen oder erzeugen von Ampelsystemen sind simpel, können jedoch bereits enorme Mehrwerte generieren.
Optimize
Im Reifegrad «Optimize» kann die Instanz ihre Reaktionen selbstständig optimieren, zum Beispiel durch ein Anpassen der festgelegten, normierten Grenzwerte anhand eigener «Erfahrungen» bzw. Erfahrungen typen-gleicher Instanzen. Dadurch können sowohl die bereits auf dem «Control» Level möglichen Mehrwerte verbessert als auch zusätzliche Mehrwerte generiert werden, wie z.B. Selbstkalibrierung/-einstellung, Prozessoptimierung usw.
Autonomy
Die Instanz optimiert ihre eigene Viabilität eigenständig, legt z.B. neue Grenzwertkategorien auf Basis automatisierter Ursachenanalysen fest oder optimiert konfligierende Ziele hinsichtlich des Service-Scopes. Im Vergleich zum Reifegrad «Optimize» bedeutet das, das die Instanz über eine eigene maschinelle Lernfähigkeit im erforderlichen Mass verfügt.
Ausblick
Die Möglichkeiten zur Wertgenerierung mit digitalen Zwillingen sind sehr umfangreich und können je nach Unternehmen und Anwendung sehr unterschiedlich ausfallen. In zukünftigen Beiträgen werden wir die weiteren Dimensionen erläutern.
Das in diesem Beitrag vorgestellte Rahmenmodell wurde im April 2020 im Rahmen der «International Conference on Information Science and Systems» publiziert und wird auf Anfrage gerne zugesendet. Das Modell wird zudem kontinuierlich hinsichtlich des Einsatzes in der Praxis optimiert, wir freuen uns daher über jegliches Feedback oder gar die Kontaktaufnahme zwecks Gedankenaustauschs hinsichtlich konkreter Anwendungen und deren praktischen Umsetzung.
Autoren & Kontakt
Linard Barth ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Projekt- und Studiengangleiter am Product Management Center der ZHAW. Seine Interessen gelten in erster Linie dem Zusammenspiel einzelner Elemente in grösseren Systemen und wie diese konsistent nachhaltig funktionierend ausgerichtet werden können. Dazu erforscht er den Einfluss von Internet of Things, Smart Connected Products und Digitalen Zwillingen auf Business Modelle und Value Propositions. Als ehemaliger Gründer schlägt sein Herz insbesondere für Start-Ups, Entrepreneure und innovative Firmen, welche die genannten Konzepte in der realen Welt umsetzen und berät diese in unterschiedlichen Projekten. Nebenbei leitet er den Studiengang CAS Pricing & Sales, ein Weiterbildungsangebot des Instituts für Marketing Management der ZHAW.
Dr. Matthias Ehrat ist Dozent, Projektleiter und Start-up Coach am Product Management Center der ZHAW. Bereits seit seiner Ausbildung an der Eidgenössischen Technischen Hochschule (ETH) und der Universität St. Gallen (HSG) faszinieren ihn technologiegetriebene Innovationen. Durch langjährige Erfahrungen in verschiedenen Positionen in der Anlagenbau-Industrie konnte er sich ein breites Wissen im Betriebsmanagement aneignen. Er hält selbst mehrere Patente und berät Start-ups bezüglich den Schutzmöglichkeiten und der Anmeldungsverfahren ihrer technologischen Entwicklungen. Nebenbei leitet er den Studiengang CAS Industrial Product Management, ein Weiterbildungsangebot des Instituts für Marketing Management der ZHAW.
