KomiD

Komplexitätsmanagement industrieller Dienstleistungssysteme


Ziel des Forschungsprojekts KomiD ist die Entwicklung eines praxisnahen Modells für das Komplexitätsmanagement industrieller Dienstleistungssysteme.

Ausgangssituation

Produzierende Unternehmen sehen sich gezwungen, durch immer individuellere Kundenanforderungen eine steigende Anzahl an unterschiedlichen Produkten bzw. Produktvarianten anzubieten. Damit einher geht auch ein stetiges Wachstum des Dienstleistungsportfolios, da für jede Variante die passende Dienstleistung erbracht werden muss. Weiter befähigt die fortschreitende Ausstattung von Produkten und Maschinen mit Sensorik und Aktorik, zunehmend auch datenbasierte Dienstleistungen anzubieten.

Durch die daraus resultierende Komplexität stehen die Unternehmen vor der Herausforderung, diese Angebotsvielfalt flexibel zu erbringen, ohne an Effizienz und Effektivität zu verlieren. Insbesondere KMU unterschätzen die Herausforderungen, die durch ein unstrukturiert wachsendes Leistungssystem entstehen. Das wachsende Angebot an klassischen industriellen Dienstleistungen und die Erweiterung durch datenbasierte Dienstleistungen, um den individuellen Kundenbedürfnissen gerecht zu werden, führt letztlich zum Aufbau von umfangreichen Dienstleistungssystemen („Dienstleistungsdschungel“).

Lösungsweg

  • Identifikation von Einsatzfällen und Best-Practice-Lösungen des Komplexitätsmanagements industrieller und datenbasierter Dienstleistungen
  • Erarbeitung von Komplexitäts- und Erfolgskennzahlen und Analyse von Wirkzusammenhängen
  • Verknüpfung von Komplexitätsdimensionen und Kennlinien sowie Identifikation typenspezifischer Handlungsanweisungen

Erwartetes Ergebnis

Während der Projektlaufzeit soll ein webbasiertes IT-Tool zum Self-Assessment der Komplexität von industriellen Dienstleistungssystemen entstehen.

Nutzen für die Zielgruppe

KMU des Maschinenbaus sollen befähigt werden, ihre Dienstleistungssysteme durch ein Modell für das Komplexitätsmanagement industrieller Dienstleistungssysteme hinsichtlich der Flexibilität, Effizienz und Kosten zu optimieren.