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

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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 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.

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

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

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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.

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PRODUCT MANAGEMENT 4.0 – HAT DAS KLASSISCHE PRODUCT MANAGEMENT AUSGEDIENT?

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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.

«Oft dauert es länger als 9 Monate»

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Von Pascal Thoma

Es ist noch kein Grund zur Sorge, wenn es mit dem Schwangerwerden nicht auf Anhieb klappt. Sanitas lanciert mit «Kinderwunsch» eine neue Zusatzversicherung, die Kundinnen und Kunden auf ihrem Weg zum eigenen Baby unterstützt. Gleichzeitig thematisiert Sanitas damit ein Tabu, denn obwohl in der Schweiz jedes sechste Paar ungewollt kinderlos ist, wird darüber meist geschwiegen.

Der Kinderwunsch ist bei vielen Paaren ein wichtiges Thema (© Sanitas)

Eine Schwangerschaft ist keine Selbstverständlichkeit

Selbst bei optimalen Bedingungen liegt für eine 25-jährige Frau die Wahrscheinlichkeit einer Empfängnis bei 25 Prozent pro Zyklus (1). Mit dem Älterwerden sinkt die Wahrscheinlichkeit kontinuierlich und liegt bei einer 35- bis 40-jährigen Frau im Durchschnitt nur noch bei ca. 5 Prozent pro Zyklus (1). Beim Mann sinkt die Fruchtbarkeit ab dem 40. bis 45. Lebensjahr ebenfalls (2).

Wahrscheinlichkeit pro Zyklus für eine Schwangerschaft auf natürlichem Weg. (© Kliniken Pro Crea & Fiore)

1970 war ein Drittel der Frauen in der Schweiz bei der Erstgeburt ihres Kindes unter 25 Jahre alt. 2018 waren es gerade noch 5,9 Prozent. Heute sind die meisten Frauen bei der Erstgeburt zwischen 30 und 35 Jahre alt (38,7 Prozent). Ganze 33 Prozent sind sogar 35 und älter, wie die nachfolgende Grafik zeigt (3). Bei einer Absetzung der Verhütung dauert es im Schnitt sechs bis zwölf Monate, bis eine Frau schwanger wird (4). In der Schweiz bleibt dennoch rund jedes sechste Paar ungewollt kinderlos (5).

Die meisten Frauen in der Schweiz sind heute bei der Geburt ihres ersten Kindes 30 bis 34 Jahre alt. (© BFS 2019 – BEVNAT)

Erste Kinderwunschversicherung der Schweiz

Die Zahlen zeigen, dass sich der Kinderwunsch zunehmend in ein reiferes Alter verlagert, und zwar auf Kosten der Fruchtbarkeit. Die heutigen medizinischen Möglichkeiten bieten höhere Chancen, dass es auch später mit der Familiengründung klappt. Die Behandlungen sind allerdings kostspielig und nur begrenzt in der Grundversicherung enthalten. Mit der Zusatzversicherung Kinderwunsch unterstützt Sanitas Ihre Kundinnen bei der Erfüllung eines Lebenstraums.

Die Versicherung ermöglicht den Kundinnen zusätzliche Versuche und Massnahmen, um schwanger zu werden, und ergänzt die Leistungen der Grundversicherung. Dabei handelt es sich hauptsächlich um Behandlungen bei der Frau, weshalb die Zusatzversicherung Kinderwunsch nur von Frauen abgeschlossen werden kann. Von folgenden Vorteilen können Versicherte profitieren:

  • Zusätzliche Versuche bei künstlicher Befruchtung
  • Genetische Untersuchungen des Embryos und pränatale Tests
  • Zugang zu ausgewählten Kinderwunschkliniken in der Schweiz
  • Kostenloser Fruchtbarkeitstracker von Ava

Prominente Gäste sprechen offen über den Kinderwunsch

Sanitas hat die Lancierung der Zusatzversicherung Kinderwunsch zum Anlass genommen, offen über ein Tabuthema zu diskutieren. Gemeinsam mit Prof. Dr. med. Christian De Geyter (Unispital Basel), Prof. Dr. med. Bruno Imthurn (SGGG), Lea von Bidder (Ava) und Yonni Moreno Meyer (Schweizer Bloggerin und Kolumnistin) wurde an einem Roundtable der offene Dialog über Fruchtbarkeitsprobleme gestartet. Die Gäste waren sich dabei einig, dass es möglich sein soll, den eigenen Kinderwunsch zu versichern. Das Wichtigste sei aber nach wie vor, sich frühzeitig Gedanken zu machen und rechtzeitig Hilfe in Anspruch zu nehmen. Fruchtbarkeitsprobleme wurden und bleiben zunehmend ein wichtiges Thema unserer Gesellschaft. Kinderwunsch ist eine erste Antwort darauf.

Alle weiteren Informationen zur Roundtable-Diskussion: https://www.sanitas.com/de/privatkunden/kontakt-hilfe/gut-zu-wissen/news/roundtable-kinderwunsch.html

Mehr zum Thema:

Quellen:

(1) Kliniken Pro Crea & Fiore: https://www.avawomen.com/de/avaworld/hast-du-das-gewusst-fakten-uebers-schwanger-werden/

https://www.fiore.ch/de/ihr-weg-zum-wunschkind/ursachen

https://www.procreaivf.de/de/unfruchtbarkeit

(2) USZ: http://www.repro-endo.usz.ch/fachwissen/kinderwunsch-sterilitaet/seiten/ungewollt-kinderlos.aspx

(3) BFS 2019 – BEVNAT: https://www.bfs.admin.ch/bfs/de/home/statistiken/bevoelkerung/geburten-todesfaelle/geburten.html

(4) Techniker: https://www.tk.de/techniker/gesundheit-und-medizin/schwangerschaft-und-geburt/fruchtbarkeitsstoerungen-was-geschieht-bei-der-befruchtung-2013476

(5) USZ: http://www.repro-endo.usz.ch/fachwissen/kinderwunsch-sterilitaet/Seiten/default.aspx

Über den Autor

Pascal Thoma (31) arbeitet seit 5 Jahren bei der Sanitas Krankenversicherung AG. Als Marketing Manager im Vertriebsmanagement ist er verantwortlich für die Marketing- und Kommunikationsmassnahmen für Vertriebspartner (B2B). Im Rahmen seiner Ausbildung zum MAS (Master of Advanced Studies) in Marketing Management besucht er den letzten CAS (Marketing- und Corporate Communications). Damit möchte er sowohl in der internen als auch in der externen Kommunikation wichtiges Know-how für seine Zukunft erlangen.

Geschwindigkeit durch Digitalisierung im Produktmanagement: «Wir wüssten schon wie es geht, nur …»

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Von Prof. Dr. Rainer Fuchs

Der Metatrend unseres Zeitalters, die Digitalisierung, hat substantielle Auswirkungen auf das Produktmanagement. Die Aufgabe des Produktmanagers wird immer interdisziplinärer und dadurch komplexer, doch dank der Daten und Informationen aus allen Phasen des Produktlebenszyklus erschliessen sich auch enorme Chancen die eigene Leistung zu innovieren. Das haben die Schweizer Unternehmen mittlerweile grösstenteils erkannt: Durch die Digitalisierung der Unternehmensprozesse über alle Phasen des Produktlebenszyklus können dem Produktmanager die notwendigen Informationen zur Verfügung gestellt werden, um neue Businesspotentiale zu erschliessen. Soweit zur Theorie. In der Umsetzung sind die Unternehmen aber noch lange nicht da, wo sie gerne sein würden und sollten-

Die Digitalisierung hat in alle Phasen des Produktlebenszyklus Einzug gehalten. Digitalisierte Unternehmensprozesse erlauben die Erzeugung von produktbezogenen Daten während der Entwicklung, der Produktion und Logistik, der Vermarktung und des Verkaufs sowie in der Nutzungsphase selber. Smart Products sind in der Lage diese Daten bzw. digitalen Informationen mittels eigener Sensorik zu erheben und zu speichern. Können die Produkte diese Daten zusätzlich noch gezielt nach aussen kommunizieren, meist über das Internet, spricht man von Smart Connected Products (SCP) (Porter & Heppelmann, 2015). Der Digital Twin ist die Summe der produktbezogenen Daten. Sie ergeben ein cyberphysisches Abbild des vernetzten realen Produktes. Mit ihm können in Echtzeit Veränderungen im und um das Produkt dargestellt und somit Rückschlüsse zur Optimierung sämtlicher Phasen des Produktlebenszyklus und der Customer Journey gezogen werden (Fuchs & Barth, 2018). Insbesondere können die Produkte so besser den Kundenbedürfnissen angepasst werden, wodurch unter Umständen ganz neue Value Propositions, Revenue Streams und Business-Modelle entstehen (Osterwalder & Pigneur, 2010), die substantielle Auswirkungen auf den Erfolg der Unternehmen haben können (Gassmann, Frankenberger & Csik, 2013). Auch die Mehrheit der Schweizer Unternehmen (62%) stimmt der Aussage zu, dass das Marktumfeld und die Anforderungen an die Produkte durch die Digitalisierung komplexer werden (im Schnitt rund 3,6 von 5 Zustimmungspunkten, vgl. Abb. 1).

Abbildung 1: Auswirkungen der Digitalisierung auf das Produktmanagement
© Swiss Marketing Leadership Studie 2018

Sie sind ebenfalls der Meinung, dass dadurch die Rolle des Produktmanagers komplexer wird und er an Verantwortung und Bedeutung gewinnt. Besonders die Top-Performer unter den befragten Unternehmen haben verstanden, dass Produktmanager immer mehr Unternehmer im Unternehmen sein müssen. Der Produktmanager wird in ihren Augen zum Mini-CEO und managt die Komplexität seiner Produkte und des Produktportfolios über den gesamten Produktlebenszyklus, um so neue Business-Potenziale zu erschliessen. Des Weiteren haben die Top-Performer erkannt, dass durch die Digitalisierung der Unternehmensprozesse der Produktmanager mehr Transparenz über den gesamten Produktlebenszyklus erhält und so besser zum Unternehmenserfolg beitragen kann. Doch umso ernüchternder ist der «State of the Nation»: Gerade einmal 18,3% der Schweizer Unternehmen gaben an, ein zufriedenstellendes Niveau hinsichtlich der Digitalisierung der Unternehmensprozesse erreicht zu haben (vgl. Abb. 2).

Abbildung 2: Digitalisierungs-Niveau © Swiss Marketing Leadership Studie 2018

Ersichtlich wird dies daran, dass lediglich 22% der Unternehmen über Smart Connected Products verfügen, welche auswertbare Daten aus den verschiedenen Phasen ihres Lebenszyklus sammeln (durchschnittliche Zustimmung von 2,2 von 5 Punkten, vgl. Abb. 3). Entsprechend sind auch nur 13% der Unternehmen in der Lage, den Digital Twin zu erzeugen (2,0 von 5 Zustimmungspunkten) – und anscheinend herrscht gegenüber diesen Konzepten noch einige Skepsis vor. So glaubt eine Mehrheit von 60% der Unternehmen nicht, dass der Digital Twin die notwendige Transparenz schaffen würde (2,2 von 5), um damit Produkte mit grösserem Kundennutzen (2,4 von 5) zu schaffen. Deshalb haben auch erst 16% der befragten Schweizer Unternehmen ihre Business Modelle oder Revenue Streams dank Smart Connected Products innovieren können (2,1 von 5). Die Top-Performer, welche den Nutzen des digitalen Twins von Smart Connected Products erkannt haben und danach handeln, liegen hinsichtlich all dieser Aussagen teilweise signifikant über den übrigen Unternehmen, doch auch bei Ihnen handelt es sich immer noch um eine Minderheit.

Abbildung 3: Smart connected Products und ihr Digital Twin © Swiss Marketing Leadership Studie 2018

Zusammenfassend kann festgehalten werden, dass viel Potenzial vorhanden ist, welches allerdings noch nicht von allen Unternehmen wahrgenommen wird. Auch bei der Umsetzung haben viele Unternehmen noch einen weiten Weg vor sich, da selbst viele „Early Adopter“ noch am Anfang dieses Prozesses stehen.

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Die komplette Studie steht Ihnen hier kostenlos digital zur Verfügung.

Verwendete Quellen:

Fuchs, R., & Barth, L. (2018). Wie Smart Connected Products Kunden emotionalisieren. In: Rüeger, B., Hannich, F, Fuchs, R., Müller, S., Klaas, M., Suvada, A. (Hrsg). Emotionalisierung im digitalen Marketing: erfolgreiche Methoden für die Marketingpraxis. Stuttgart: Schäffer-Poeschel. S. 89–103.

Gassmann, O., Frankenberger, K., & Csik, M. (2013). Geschäftsmodelle innovieren. München: Hanser.

Osterwalder, A., & Pigneur, Y. (2010). Business Model Generation. Frankfurt: Campus Verlag.

Porter, M., & Heppelmann, J. (2015). How Smart, Connected Products Are Transforming Companies. Harvard Business Review, 93(10), S. 53–71.

Der Product Management 4.0 Strategietag: Empowering Digital Value Creation!

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Von Prof. Dr. Rainer Fuchs

Was macht die Digitale Transformation aus dem Product Management? Diese Frage, die seit letztem Jahr auch schon lebhaft in der Swiss Product Management Community, einer geschlossenen LinkedIn Gruppe von Schweizer Product Managern diskutiert wird, zog vergangene Woche 280 Interessierte an die ZHAW School of Management and Law nach Winterthur. Fazit: Es gibt viel zu tun – packen wir es an!

Die Digitalisierung macht auch vor dem Product Management nicht halt: Produkte werden smart und connected und sammeln Daten über ihren gesamten Lebenszyklus – der Digitale Zwilling des physischen Produktes kann entstehen. Doch wie erzeugt man diesen, ohne im Big Data Lake zu ertrinken? Wie entwickelt man damit systematisch neue, produktdatenbasierte Ertrags- und Geschäftsmodelle? Und: Was hat das für mich, den Product Manager, für Konsequenzen? Welche Fähigkeiten und Kompetenzen muss ich aufbauen, welche Methoden und Tools erlernen? Diese Fragen treiben offensichtlich so viele Product Manager um, dass die Tickets für den Product Management 4.0 Strategietag bereits einen Monat vor der Veranstaltung ausverkauft waren.

Grosses Interesse Strategietag für Product Manager © ZHAW Andjela Bulatovic

Antworten zu diesen Fragen wurden in zahlreichen über den Tag verteilten Keynotes aus Wissenschaft und Praxis gesucht. Mittels der Konferenz-App konnten die Teilnehmer zudem ihre Interessen mit denen anderer Teilnehmer abgleichen und Speed-Dating ähnliche Networking-Sessions mit gleichgesinnten vereinbaren. Wem häufig wechselnde Gesprächspartner nicht lagen, hatte die Möglichkeit in interaktiven Workshops mit einer grösseren Zahl von Kollegen neue Methoden zu testen und innovative Ansätze für den Hausgebrauch in den Rucksack zu packen.

Speed Dating mal anders. Die Gelegenheit neue Kontakte zu knüpfen. © ZHAW Andjela Bulatovic

Besonders intensiv wurde diskutiert, wie Product Manager sich fit für die Zukunft machen können. Das Product Management Center der ZHAW hat hierzu am Strategietag ein PM 4.0 Self Assessment vorgestellt, mit dem sich Interessierte hinsichtlich ihrer aktuellen Fähigkeiten für das digitale Product Management testen können. Das Self-Assessment ist immer noch online:

Der Test basiert auf einer Arbeit des Product Management Councils, der im Sommer 2018 ins Leben gerufen wurde. 30 Vertreter aus 15 renommierten Schweizer Unternehmen erarbeiteten in diesem Rahmen ein Reifegradmodell für den PM 4.0. Es gibt Hinweise darauf, welche Themen, Methoden und Tools ein Product Manager sich schrittweise erarbeiten kann, um die notwendigen Fähigkeiten zu erwerben und zum Digital Business Driver zu werden. Die Ergebnisse des Product Management Councils flossen bereits in einen Weiterbildungskurs der ZHAW ein: Den CAS Digital Product Management. Als um 18.30 Uhr nach einem sehr intensiven, informationsdichten Tag das Fazit der Veranstaltung gezogen wurde, war klar: «Wir wissen, wie wichtig der Beitrag des Produktmanagements zur Digitalisierung der Unternehmen und damit zur Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit ist, wir sind aber noch nicht am Ziel angelangt. Aber wir wissen was zu tun ist und bleiben dran!»

Prof. Dr. Rainer Fuchs

Rainer Fuchs ist Professor für Product Management an der ZHAW und leitet das Product Management Center. Ursprünglich Physiker mit einem Dr. in Ingenieurswissenschaften und einem Master in Industrial Management, forscht er heute im Themenbereich von Smart Connected Products und teilt diese Erkenntnisse mit Studierenden in Bachelor, Master- und Weiterbildungsstudiengängen wie dem MAS Product Management und dem CAS Digital Product Management.

MAS Product Management – Herzliche Gratulation an die neuen Absolventen

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Von Dr. Helen Vogt

Das zunehmend heterogene Berufsbild des Product Managers sowie das Anforderungsprofil der Firmen an ihre Angestellten verändert sich stark. Das Aufgabengebiet wird strategischer und digitaler.

Mit der Weiterbildung zum MAS Product Management haben unsere Absolvierenden einen wichtigen Schritt in ihrer beruflichen Weiterentwicklung in der Tasche. Gleich in der ersten Arbeitswoche im 2019 konnten wir mit der Diplomfeier des MAS Product Management einen feierlichen Start ins neue Jahr hinlegen. Zwölf Teilnehmende haben ihre verfassten Masterarbeiten im Rahmen des Kolloquiums präsentiert, verteidigt und somit den MAS Product Management erfolgreich abgeschlossen. Wir gratulieren Baris Agbuga, Maria Bonomo, Mathieu Bussard, Pascal Henzmann, Andrea Giehl, Oliver Mews, Christina Schärer, Sarah Stämpfli, Sertac Tekin, Jlona Troll, Patrick Weber und Roger Zuberbühler herzlich zu dieser grossartigen Leistung!

Die neuen Absolventen des MAS Product Management

Ob ein neues Produkt toppt oder floppt ist kein Zufall. In der Weiterbildung zum zertifizierten Product Manager lernen und vertiefen die Studierenden die notwendigen Kompetenzen, um neue und bestehende Marktleistungen erfolgreich im Markt zu etablieren. In der abschliessenden Masterarbeit haben die Absolventen die Möglichkeit, diese Kompetenzen anzuwenden und komplexe Themenstellungen im Product Management wissenschaftlich und zugleich praxisnah zu untersuchen. Die Resultate beeindrucken mit den vielfältigen Themengebieten und den innovativen Lösungsansätzen. So wurde u.a. untersucht

  • wie die Akzeptanz und Zahlungsbereitschaft für neue Produkte und Geschäftsmodelle gemessen wird
  • wie im Kontext der Stromliberalisierung die Kunden gebunden werden können
  • wie neue Innovationsprozesse in etablierten Unternehmen effizient und messbar eingeführt werden sollten
  • welche kulturellen Voraussetzungen es braucht, um neue Geschäftsmodelle im Zeitalter von IoT zu entwickeln
  • wie ein integriertes B2B-Kundenbeziehungsmanagement für KMU gestaltet werden muss
  • worauf es beim Inbound und Cross-Channel Marketing ankommt
  • welche Erfolgsfaktoren im Online Marketing für Start-ups besonders wichtig sind
  • warum und wie die Marktpositionierung von bestehenden Produkten für die Automobilindustrie verbessert werden muss
  • welchen Einfluss Produktnutzer auf die Meinung von anderen Kunden haben
  • oder wie durch Unbundling bestehender Angebote die Kundenakzeptanz und Profitabilität erhöht wird.

Auch dieses Jahr konnten wir unsere Tradition fortsetzen und an der Diplomfeier die beste Masterarbeit bekanntgeben. Pascal Henzmann hat eine ausgezeichnete Arbeit zum Thema Kundenintegration im Innovationsprozess geschrieben. Darin wurde untersucht, wie und wo im Prozess die Einbindung von Kunden den grössten Mehrwert für die Firma bietet, aber auch welche Hemmnisse bestehen und welche internen Voraussetzungen es braucht, damit dies gelingen kann.

Die Abschlussarbeiten zeugen von einer hohen Kompetenz und Kreativität und zeigen auf, dass die MAS Studierenden in der Lage sind, wichtige Problemstellungen im Product Management zu identifizieren, eingehend zu untersuchen und zielgerichtet zu beantworten. Das ganze Team vom Institut für Marketing Management gratuliert den Absolventen des MAS Product Managementund wünscht ihnen viel Freude und Erfolg in ihrem weiteren Berufsleben.

Der MAS Product Management bildet seit acht Jahren Fachkräfte im Product Management aus, welche aus verschiedensten Industrien und Branchen stammen. Bei Fragen zum MAS Product Management dürfen Sie sich gerne an die Studienleiterin, Dr. Helen Vogt, wenden (helen.vogt@zhaw.ch, Tel. 058 934 66 99).

Product Management 4.0: Hilfe, meine Produkte werden digital! (Teil 2)

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Von Linard Barth

Produkte erzeugen immer mehr Daten in allen Phasen ihres Lebenszyklus, wie wir in diesem Blog bereits mit den Beiträgen zu smarten Zahnbürsten und Tennisschlägern aufgezeigt haben. Doch die Reise ist noch lange nicht zu Ende – denn was passiert eigentlich mit dem sogenannten «Digitalen Zwilling» des Produktes, wenn zusätzlich die Daten aus dem Customer Lifecycle Management hinzukommen?

Die Antwort: Es entstehen weitere ungeahnte Möglichkeiten für Innovationen von Produkten und Services und natürlich auch für die Ausgestaltung des Customer Lifecycle Managements – die Daten fliessen ja nicht nur in eine Richtung!

Bis heute ist für viele Unternehmen die Kommunikation mit den Kunden nach dem Kauf des Produktes vorerst beendet und wird erst wieder aufgenommen, wenn der Kunde sich beim Unternehmen für eine Beschwerde, Reparatur oder einen Neukauf meldet. Automatisch «getriggerte» Marketing Massnahmen wie die standardisierte Nachfrage nach Kundenfeedback einige Wochen nach dem Kauf oder die Unterbreitung eines Angebots für einen Wiederkauf kurz vor Ablauf der üblichen Nutzungsdauer erreichen nur wenige Kunden und sind nicht wenigen ein lästiges Ärgernis.

Durch Digitale Zwillinge von Smart Connected Products verändern sich die Interaktionsmöglichkeiten mit den Kunden während der Nutzungsphase der Produkte nun aber grundlegend. Zum einen hat das Unternehmen eine massiv umfangreichere Datengrundlage für die individualisierte Ansprache der Kunden, zum anderen kann der Zeitpunkt der Ansprache über das Produkt im geeigneten Zeitpunkt erfolgen – aus der USP wird die ISP (Individual Selling Proposition) und schlussendlich die SSP (Situational Selling Proposition), wie der Marketing Entertainer Dietmar Dahmen Anfang Jahr auf einer Konferenz eindrücklich erläuterte.

Doch zurück zur langweiligen Theorie: In unserem Framework haben wir uns für die meist verwendete Aufteilung der Customer Journey in 5 Phasen entschieden. Die Customer Journey hat natürlich Parallelen zur Wertschöpfungskette des Unternehmens bzw. zum Lifecycle des Smart Products, wie zum Beispiel die Retention-Phase, welche im direkten Zusammenhang mit der Nutzungsphase (Utilization & Operation) des Smart Products steht. Doch obwohl es Schwerpunkte gibt, können die Phasen nicht 1:1 zugeordnet werden. Es wirken vielmehr alle Phasen des Smart Connected Product Lifecycles auf alle Phasen des Customer Experience Lifecycles, umgekehrt kann der Kunde auf seiner Customer Journey grundsätzlich in jeder Phase Informationen aus jedem Schritt des Smart Connected Product Lifecycles berücksichtigen. Im Idealfall kann der Kunde auch von sich aus direkt über das Produkt einen Informationsfluss auslösen – und plötzlich wird das Unternehmen «getriggert»!

Digital Twin Framework des Product Management Centers (Fuchs & Barth, 2018)

Insbesondere wenn im Digitalen Zwilling nicht nur die Daten des einen konkreten Produktes vorliegen, sondern aller Smart Connected Products des ganzen Unternehmens eröffnen sich enorme Möglichkeiten zu Innovationen des Customer Experience Managements. Fand bis vor kurzem die Kommunikation zwischen Kunden und Unternehmen nur in eine Richtung statt, sprechen heute viele vom «bidirektionalen» Austausch – dabei ist das mit ganzheitlichen Digitalen Zwillingen von Smart Connected Products schon wieder Schnee von gestern, die viel gerühmten dezentralen Netzwerke lassen grüssen!

Wie zum Beispiel die Firma Babolat, deren smarte Tennis Rackets wir bereits vorgestellt haben, ihre Kunden auf eine Mehrwert stiftende Art untereinander, mit sich und ihren Werbeträgern vernetzt, stellen wir im zweiten Teil vor, der Anfang des kommenden Jahres erscheinen wird.

Über den Autor

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.

Virtual und Augmented Reality in der Vorlesung

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Die ZHAW ist berühmt für ihre Praxisnähe. Die Studierenden kommen früh mit Unternehmen in Kontakt und lernen das Wissen zu transferieren. Wichtig für die Zukunft sind aber auch die neuen Technologien und Trends. Im Masterstudiengang Business Administration mit der Vertiefung Marketing konnten die Studierenden dies mit eigenen Augen erleben – hier hielt nämlich die Virtual und Augmented Reality Einzug.

Nach wie vor sind Produkte ein entscheidender Bestandteil des Marketings. Dafür gibt es im Masterstudium auch ein spezielles Fach mit dem Titel Product Service und Innovationsmanagement (PSIM). Neben dem klassischen Produktmanagement mit seinen Methoden und Werkzeugen, wird der Digitalisierung ein wichtiges Augenmerk geschenkt. Die Folgen der Digitalisierung sind auch im Produktmanagement spürbar und rufen Veränderungen hervor.

Eine grosse Rolle spielt natürlich die Innovationsphase, aber auch in der Produktion und in der Logistik sind digitale Hilfsmittel im Einsatz. Mehr digitale Möglichkeiten gibt es ausserdem in der Vermarktung und in der After Sales Phase. Hier stehen die Virtual und Augmented Reality Technologien ganz vorn.

Im Rahmen des Unterrichts haben Prof. Dr. Rainer Fuchs und Dr. Roger Seiler den Studierenden demonstriert, welche Potenziale diese Technologien für das Produktmanagement eröffnen und wo ihre Einsatzmöglichkeiten sind. Den Studierenden wurde dabei ein VR Cardboard, eine Virtual Reality Brille aus Pappe zum selber falten, zur Verfügung gestellt. Danach konnten sie mit ihren Smartphones verschiedene Applikationen ausprobieren. Schliesslich ist es durchaus möglich, dass sie nach ihrem Abschluss mit diesen Technologien arbeiten werden.

VR und AR in der Vorlesung

Für die Dozenten war diese Veranstaltung nur ein erster Schritt. Zukünftig soll der Unterricht noch fokussierter sein, z.B. soll darauf eingegangen werden, wie produktbezogene Daten im Laufe des Produktlebenszyklus gewonnen werden und wie man sie für Marketing resp. After Sales auswerten und nutzen kann.

Zwei neue Fachstellen am Institut für Marketing Management: Wichtiger Fokus auf Digital Marketing und Communication & Branding

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Das Institut für Marketing Management baut seine Fachkompetenz in den Bereichen Digital Marketing und Communication & Branding aus. Die beiden Fachstellen betreuen wissenschaftliche Projekte, beraten aber auch Unternehmen bei Fragestellungen in diesen Bereichen.

Das Digitale Marketing wird immer komplexer und anspruchsvoller. Als Unternehmen einfach nur gut zu sein reicht heute nicht mehr aus, um sich im Markt zu behaupten. Hierzu benötigt es Experten, die mit ihrem Fachwissen sich nicht nur den operativen Herausforderungen im Marketing stellen, sondern sich auch mit den neuen technischen Potentialen für das Marketing auseinandersetzen können. Die Fachstelle Digital Marketing unter der Leitung von Dr. Michael Klaas deckt die aktuellen und zukünftigen Kernthemen des digitalen Marketings ab. Beginnend bei den strategischen Implikationen auf das Marketing, der Erarbeitung von Marketingautomatisierungslösungen und –Konzepten, bis zur Umsetzung von Akzeptanztests oder Prototypen in unterschiedlichen praxisorientierten Schwerpunktthemen erarbeitet die Fachstelle gemeinsam mit Unternehmenspartnern an neuen Lösungen. Das Team der Fachstelle vermittelt ihr Wissen auch in In-House Schulungen oder in massgeschneiderten Beratungsprojekten. „Das digitale Marketing unterliegt einem starken, immer schnelleren Wandel. Wir helfen Unternehmen mit den neuen, immer komplexeren Themen umzugehen, praktische Potentiale aber auch Grenzen aufzuzeigen„, meint Dr. Michael Klaas

Dr. Adrienne Suvada und Dr. Michael Klaas vom IMM

Kommunikation und Branding als wichtige Pfeiler

Nicht nur das Marketing, auch die Kommunikation verändert sich. Der Dialog mit der Kundschaft wird immer herausfordernder. Es gilt die Kommunikation innovativ auszugestalten und neue Wege zu gehen. Ausserdem braucht es ein geschärftes Markenprofil, um aus der Masse herauszustechen. Die Fachstelle Communication & Branding unter der Leitung von Dr. Adrienne Suvada versucht neue Ansätze in der Kommunikation und im Branding zu finden. Auch hier werden In-House Schulungen, spezifische Weiterbildungen sowie konkrete Projekte mit Partnern umgesetzt. „Leere Worthülsen sind nicht mehr gefragt. Kunden wie Medien benötigen eine klare und transparente Kommunikation auf Augenhöhe„, erklärt Dr. Adrienne Suvada.

Die beiden Fachstellen ergänzen das bestehende Spektrum des Instituts (CRM, Product Management, Behavioral Marketing, Customer Experience Management).

https://www.zhaw.ch/de/sml/institute-zentren/imm/ueber-uns/fachstellen/communication-branding/

https://www.zhaw.ch/de/sml/institute-zentren/imm/ueber-uns/fachstellen/digital-marketing/