Value Creation with Digital Twins – a Conceptual Framework: Dimension der internen Wertgenerierung

Von Linard Barth und Dr. Matthias Ehrat

Im ersten Blogbeitrag zum Digital Twin Conceptual Framework der Fachstelle für Produktmanagement des Instituts für Marketing Management wurde das Rahmenmodell im Überblick vorgestellt und mögliche Anwendungen erläutert.

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.

linard.barth@zhaw.ch / Telefon +41 58 934 68 67

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.

matthias.ehrat@zhaw.ch / Telefon +41 58 934 66 31

PRODUCT MANAGEMENT 4.0 – HAT DAS KLASSISCHE PRODUCT MANAGEMENT AUSGEDIENT?

Von Dr. Helen Vogt

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.