Service Engineering

Die Idee einer systematischen Dienstleistungsentwicklung, dem Service Engineering, als Mittel zur Steigerung der Innovations- und Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen wird in Theorie und Praxis intensiv diskutiert. Dabei hat das Service Engineering in seiner Ausprägung als interdisziplinärer Ansatz die Serviceorientierung der Wirtschaft mit unterschiedlichen Themen, Aspekten, Methoden und Werkzeugen bereichert. Die Entwicklung des Gebietes kann dabei als kontinuierlich angesehen werden und hat durch die Digitalisierung und Globalisierung weiter an Bedeutung gewonnen. Dieses Kapitel versucht, die bisherigen Entwicklungen des Service Engineerings nachzuvollziehen, aktuelle Ausprägungen aufzuzeigen und in diesem Sinne ein Verständnis für die Bedeutung einer systematischen Dienstleistungsentwicklung aufzuzeigen.

Nach Phasen der Findung, Orientierung und Konsolidierung kann das Service Engineering heutzutage als etabliertes Forschungsfeld angesehen werden. Dabei sind die für die Forschungsinhalte prägenden Faktoren aufgrund des interdisziplinären Charakters des Service Engineerings vielfältig. Dieser Beitrag formuliert die Sicht des Netzwerks „FOKUS Service Engineering“ auf den Ist-Stand der Forschung und skizziert, abgeleitet von verschiedenen, interdisziplinären Entwicklungen, die Perspektiven und Entwicklungspotenziale des Service Engineerings.

Das produzierende Gewerbe hat in Deutschland eine lange Tradition und große volkswirtschaftliche Bedeutung. Getrieben von technologischem Fortschritt und einer Fokussierung auf individuelle Kundenbedürfnisse unterliegt dieser Wirtschaftsbereich einem Wandel hin zu einer stärkeren Dienstleistungsorientierung. Produzierende Unternehmen implementieren neue Geschäftsmodelle, in denen Sachleistungen und Dienstleistungen zu hybriden Leistungsbündeln integriert werden, mit denen individuelle Kundenbedürfnisse erfüllt werden können. Die erfolgreiche Entwicklung, Vermarktung und Erbringung eines hybriden Leistungsbündels setzt neben der Gestaltung der eigentlichen Absatzleistung vor allem eine Entwicklung des Dienstleistungssystems (engl. Service System) voraus, in dem Anbieter und Kunden Leistungen kooperativ erbringen. Entsprechend diskutiert der Beitrag die Genese, aktuelle Herausforderungen und zukünftige Handlungsbedarfe dieses Service Systems Engineering in produzierenden Unternehmen.

Im Rahmen der digitalen Transformation entstehen vielerorts neue Wertschöpfungssysteme, die durch Vernetzung von Akteuren und Ressourcen über organisationale Grenzen hinweg hybride Angebote aus Produkten und Dienstleistungen auf den Markt bringen. Unter operativen Gesichtspunkten gilt die Aufmerksamkeit der Beteiligten dabei meist der Entwicklung spezieller Lösungen für konkrete Probleme. Weitere Entwicklungen hinsichtlich der Verteilung von Aufgaben und der Zuordnung von Verantwortlichkeiten erhalten dagegen wenig Aufmerksamkeit. Der hier vorliegende Beitrag nutzt Erkenntnisse aus verschiedenen Projekten im Kontext von Industrie 4.0, um eine übergreifende Sicht auf die Dynamiken der Entstehung digitaler Servicesysteme zu entwickeln. Die Projekte werden dazu im Hinblick auf die involvierten Akteure, Ressourcen und Aktivitäten analysiert. Um das große Ganze in komplexen Digitalisierungsprojekten betrachten zu können, werden folgende Lösungsstrategien abgeleitet: a) die Nutzung von Interaktionsräumen, b) das systemische Management durch Regelungscockpits und c) die Einbeziehung des gesamten Lebenszyklus eines Servicesystems.

In vielen Bereichen sollen zunehmende Datenmengen sinnvoll ausgewertet werden. Dabei fällt häufig das Schlagwort Big Data. Bei potenziellen Anwendern in Wissenschaft und Wirtschaft bleiben jedoch häufig viele Fragen offen, hier helfen Big-Data-Kompetenzzentren. In diesem Beitrag wird aus den Erfahrungen eines Big-Data-Kompetenzzentrums berichtet mit dem Fokus auf dem Service-Aspekt. Das Service-Portfolio des Big-Data-Kompetenzzentrums wird vorgestellt und anhand realer Fälle aus der Praxis erläutert. Exemplarisch wird auf den Betrieb der notwendigen Big-Data-Cluster als wichtiger Service-Baustein eingegangen.

Während der Einsatz von Virtual Reality in der Produktentwicklung weit verbreitet ist, gibt es im Bereich des Service Engineering bisher lediglich erste Experimente. Die Erfahrungen zeigen jedoch, dass insbesondere die Möglichkeiten der Visualisierung komplexer Dienstleistungssysteme eine große Hilfestellung für Entwickler und Entscheider bieten. In Kombination mit Konzepten wie dem Service Theater wird es zudem möglich, gänzlich neue Arten von Prototypen für Dienstleistungen zu erstellen und insbesondere das kunden- und mitarbeiterorientierte Testen neuer Dienstleistungen wirkungsvoll zu unterstützen.

Die Durchdringung von Informationstechnik (IT) in Dienstleistungen sowie die zunehmende Verbreitung von Technologie für die Erfassung, Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen führt zur Entstehung von digitalen Dienstleistungssystemen. Diese erlauben die zeit- und ortsunabhängige Bereitstellung sowie einen hohen Automatisierungsgrad von Dienstleistungen. Verbunden mit diesen Potenzialen ist eine hohe Komplexität dieser Systeme. Dieser Beitrag beschreibt die Herausforderungen beim Smart Service Engineering und stellt das Konzept für ein Smart Service Lab vor, welches die Entwicklung der notwendigen Methoden mittels praktischer Anwendung nach dem Co-Innovation Ansatz vorantreiben soll.

In der Vergangenheit wurde eine Reihe von Vorgehensmodellen für die Entwicklung und Erbringung von Dienstleistungen bereitgestellt. Es ist allerdings zu konstatieren, dass der Großteil dieser Modelle entweder auf einen bestimmten Dienstleistungstypen angepasst ist oder einen spezifischen Aspekt von Dienstleistungen fokussiert. Die Folge daraus ist, dass aufgrund des stetigen Innovationsdrucks Unternehmen zwar gezwungen sind, kontinuierlich neue Dienstleistungen zu entwickeln, jedoch dafür aufgrund ihrer spezifischen Eigenschaften keine direkt anwendbaren Vorgehensmodelle existieren. In diesem Beitrag wird ein Ansatz vorgestellt, mit dem Vorgehensmodelle basierend auf Eigenschaften von Dienstleistungen generiert werden können. Dazu werden sogenannte Methodenbausteine verwendet, die situationsadäquat miteinander kombiniert werden. Zur Unterstützung der Generierung von Vorgehensmodellen wird ein IT-System, welches Methodenbausteine verwaltet und die Transformation in ein ausführbares Prozessformat ermöglicht, vorgestellt.

Für Bottom-up initiierte Software existieren nicht ausreichend Support-Strukturen, da traditionelle Support-Strukturen, zum Beispiel Trainings oder online-Portale, oftmals das nötige Domänenwissen der Organisation nicht mitbringen. Für diese Art von Nutzerinnovation schlagen wir ein Crowd-Based Support vor, das zusätzlich zu den traditionellen IT-Support-Strukturen eingeführt wird. Ferner stellen wir in diesem Beitrag das begleitende Crowd-Based Support System (CBSS) vor, das die drei grundlegenden Kerndienstleistungen unterstützt: der Lösungssuche, dem Self-Service und dem Erstellen von nutzergenerierter Lernmaterialien. Theoretisch berufen wir uns auf die Interaktionstheorie und diskutieren die Rolle der Lernmaterialienerstellungsdynamik für das CBSS. Das CBSS ermöglicht den Aufbau von dezentralen Supportstrukturen im Unternehmen, der traditionelle IT-Support wird um wichtige Lernmaterialien bereichert und durch strukturierte Interaktion zwischen den Mitarbeitern unterstützt. Somit adressiert das CBSS langfristig die wenigen Lerninhalte, entlastet dadurch die Power-User und bereichert das Unternehmen mit einer weiteren IT-Support Struktur auch für zukünftige Softwareeinführungen.

Damit Unternehmen die Potenziale von Smart Services nutzen können, müssen intelligente Objekte, technische Infrastruktur und Geschäftsmodelle kombiniert werden. Smart Services sind datenbasiert und erfordern daher eine integrierte Berücksichtigung von Hard- und Software. Sie stellen die höchste Ausbaustufe digitaler, datenbasierter Geschäftsmodelle dar. Für die erfolgreiche Entwicklung von Smart Services bedarf es daher anderer Ansätze als bei der klassischen industriellen Dienstleistungsentwicklung. In einem breit angelegten Benchmarking konnte diese Erkenntnis bestätigt werden. Als Kernergebnis wurden fünf Prinzipien für die erfolgreiche Entwicklung von Smart Services abgeleitet.

Die Landwirtschaft steht in den nächsten Jahren vor einer Reihe gravierender Veränderungen. Die steigende Weltbevölkerung muss bei einer gleichbleibenden Versorgungsfläche auch in Zukunft ernährt werden. Datenbasierte Dienstleistungen ermöglichen diese Produktivitätssteigerungen, indem sie Landwirte bei der Ernte unterstützen und Handlungsempfehlungen geben. Die nPotato als Smart Product und darauf aufbauende Smart Services ermöglichen es Landwirten, ihre Erntemaschinen während der Ernte an sich verändernde Bedingungen anzupassen, um den Ertrag durch optimale Maschineneinstellungen zu maximieren. Der folgende Beitrag beschreibt die systematische Entwicklung dieses Smart Service, erläutert die dahinterliegende technische Architektur und zeigt dessen Potenziale und mögliche Geschäftsmodelle auf.