ISSN 2748-9760 / www.fir.rwth-aachen.de Issue 01.25 / UdZ The Data-driven Enterprise Wo aus Ideen Lösungen werden: Center-Communitys im FIR-Ökosystem Where Ideas Evolve Into Solutions: Center Communities in the FIR Ecosystem »page 12 »page 7 KI-Potenziale nutzbar machen: Fünf Top-Anwendungsfelder Unlocking AI’s Potential: Five Key Areas of AI Application
eines der zentralen Themen ist derzeit die Künstliche Intelligenz. Sie gilt nicht nur als ein entscheidender Enabler für die Optimierung von Produktion und Dienstleistungen, sondern wird einen zentralen Baustein im Unternehmen der Zukunft bilden. Im FIR-Ökosystem erforschen wir daher ihre Potenziale und setzen sie gezielt im industriellen Kontext ein – sowohl in der Theorie als auch in der Praxis. Lesen Sie in unserem Artikel „KI-Potenziale nutzbar machen – Die fünf Top-Anwendungsfelder für KI-Excellence im industriellen Service“, wie wir zusammen mit zehn Unternehmen aus dem Maschinen- und Anlagenbau die Top-Anwendungsfelder für den industriellen Service identifiziert und daraus ein Programm entwickelt haben, mit dem Sie in nur drei Wochen zu Ihrer KI-Service-Roadmap gelangen. Rund um das Thema KI geht es auch bei der KI-Woche der RWTH Aachen, bei der wir mit den Centern der FIR Aachen GmbH vertreten sein werden. Mehr über die Aktivitäten dieser drei Center erfahren Sie in unserem Artikel „Wo aus Ideen Lösungen werden – Center-Communitys im FIR-Ökosystem als Motor der industriellen Transformation“ (ab S. 12). Unsere aktuellen Forschungsprojekte prägt derzeit häufig das Thema Nachhaltigkeit, jeweils aus unterschiedlichen Perspektiven betrachtet. Ein Beispiel ist der Straßengüterverkehr: Er soll und muss emissionsfrei werden. Doch Speditionen stehen vor großen Herausforderungen, darunter eine unzureichende Infrastruktur und lange Wartezeiten. Im Forschungsprojekt „DRivE“ (ab S. 24) haben wir deshalb eine datenbasierte Routenplanung entwickelt, die den Umstieg auf alternative Antriebe erleichtert und so eine nachhaltige Zukunft im Transportwesen aktiv unterstützt. Das EU-Projekt „VET4CHAINS” (ab S. 34), das 2023 startete, um die berufliche Bildung im Automobilsektor zu transformieren und KMU in Lateinamerika und Europa bei der Transformation zu mehr Nachhaltigkeit zu unterstützen, nimmt eine andere Perspektive ein bei der Betrachtung des Themas. Unter Leitung der RWTH Aachen sollen die Projektergebnisse die Entwicklung von Fach- und Lehrkräften fördern und so nachhaltig grünere Wertschöpfungs- ketten ermöglichen. Um den Nachhaltigkeitsgedanken in der Produktion zukünftig noch besser umsetzen zu können, führen wir aktuell eine Umfrage für die Studie „Zukunft der Produktionsplanung” Liebe Leserinnen, liebe Leser, Dear Readers, Artificial intelligence is currently one of the key topics in industry. Not only is it a powerful enabler for optimizing production and services, but it is also poised to become a cornerstone of the enterprise of tomorrow. Within the FIR ecosystem, we’re not just exploring its potential – we’re putting AI to work in real-world industrial settings, bridging theory and practice. In our feature “Unlocking AI’s Potential: The Five Key Areas of AI Application in Industrial Services”, discover how we collaborated with ten mechanical and plant engineering companies to identify key areas for AI application in industrial services, resulting in a streamlined program that helps develop your AI service roadmap in just three weeks. Furthermore, AI will also take center stage at RWTH Aachen University’s AI Week, where the three Centers of FIR Aachen GmbH will showcase their activities. Learn more about their work in the article “Where Ideas Evolve Into Solutions – Center Communities in the FIR Ecosystem as Drivers of Industrial Transformation” (from p. 12). Sustainability is another key focus of our current research, with each initiative addressing the challenge from distinct perspectives. A particularly pressing issue: achieving emission-free road freight transportation. Yet trucking companies face significant hurdles, including insufficient infrastructure and extended waiting periods. To address these challenges, our “DRivE” research project (p. 24) developed a data-driven route planning system, specifically designed to facilitate the transition to alternative drive systems and support sustainable transportation. Taking a different sustainability perspective, the EU project “VET4CHAINS” (p. 34) launched in 2023 aims to revolutionize automotive vocational training while supporting SMEs across Latin America and Europe in their sustainability transformation. Under the leadership of RWTH Aachen University, this initiative supports the development of specialists and educators to foster greener value chains for the long term. In parallel with these initiatives, we’re currently running a survey for our “Future of Production Planning” study, focused on integrating sustainability more effectively into manufacturing. Specifically, we’re exploring how production systems should be designed to enable a value-enhancing circular economy. We invite you to participate by May 9,
Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Boos, MBA Managing Director FIR e. V. an der RWTH Aachen Advertisement 2025, to ensure our findings are as robust as possible. As a thank you, participants will receive exclusive insights from the study and a 50% discount on tickets to our Congress on Business Applications – CBA Aachen on June 25, 2025. Plus, complete the 10-minute survey and you’ll be entered to win one of five free tickets to CBA Aachen: center-iba.com/study We look forward to engaging with you and advancing the transformation of manufacturing companies through innovative projects. We encourage you to leverage the full range of resources and offerings within the FIR ecosystem, and hope you find this edition both informative and inspiring. Best regards, Follow us: linkedin.fir.de · xing.fir.de · instagram.fir.de · facebook.fir.de · youtube.fir.de Find out more about FIR & visit our website at: » fir.rwth-aachen.de Or sign up for one of our FIR-newsletter: » newsletter-anmeldung.fir.de durch. Hier erforschen wir, wie Produktionssysteme für eine wertsteigernde Kreislaufwirtschaft gestaltet sein müssen. Wir freuen uns über Ihre Teilnahme bis zum 09.05.2025, um die Ergebnisse auf eine noch breitere Basis zu stellen. Wir bedanken uns dafür mit exklusiven Insights und 50 Prozent Rabatt auf das Ticket für den Congress on Business Applications am 25. Juni 2025. Zudem nehmen Sie bei erfolgreichem Abschluss der 10-minütigen Umfrage an der Verlosung von einem von fünf Gratistickets für den CBA Aachen teil: center-iba.com/studie Wir freuen uns auf den Austausch mit Ihnen und darauf, in innovativen Projekten die Transformation produzierender Unternehmen weiter voranzutreiben. Darum lade ich Sie herzlich ein, die vielfältigen Angebote des FIR- Ökosystems zu nutzen und wünsche Ihnen nun eine an- regende Lektüre. Beste Grüße
FOCUS – BEST PRACTICES 22 FIR NEWS 30 EVENTS 43 FIR PUBLICATIONS 7 KI-Potenziale nutzbar machen: Die fünf Top-Anwendungsfelder für KI-Excellence im industriellen Service Unlocking AI’s Potential: The Five Key Areas of AI Application in Industrial Services 52 RECOMMENDED READING 62 NEWS FROM THE RWTH AACHEN CAMPUS KI-Potenziale nutzbar machen: FünfTop-Anwendungsfelder für KI-Excellence im industriellen Service Unlocking AI’s Potential: Five Key Areas of AI Application in Industrial Services Ziel von Solution-Selling-Geschäftsmodellen ist es, Kunden bei der Optimierung ihrer Wertschöpfungskette zu unterstützen. Der Lösungsverkauf geht damit über die reine Bündelung von Produkt und Service hinaus. The aim of solution selling business models is to support customers in optimizing their value chain. Solution selling thus goes beyond the mere bundling of product and service. 7 IMPRINT UdZ – The Data-driven Enterprise · ISSN 2748-9779 · 5. Jg., Heft 1/2025 FIR e. V. an der RWTH Aachen · Campus-Boulevard 55 · 52074 Aachen Redaktion: Birgit Merx · Julia Quack van Wersch · Simone Suchan · Jana Schute Redaktionsteam: Abiraam Kantharajah · Marco Lohrey · Thorsten Theeuwen Design/Satz: Julia Quack van Wersch Autor*innen: Amanda Aranda Nunez · Henrik Cohnen · Abiraam Kantharajah · Stefan Kokorski · Martin Loers · Karol Puscus · Dominik Roye · Thorsten Theeuwen Bildnachweise: Titelbild, S. 12/13: © panuwat – stock.adobe.com; S. 4, S. 7: © sam richter – stock.adobe.com; S. 14, S. 22, S. 23: © FIR; S. 5, S. 24/25: © Artofinnovation – stock.adobe.com; S. 5, S. 34/35: © FTN-STUDIO – stock.adobe.com; S. 5, 46/47: © Maximusdn – stock.adobe.com; S. 54/55: © NicoElNino – stock.adobe.com; S.62: © spyrakot – stock.adobe.com KI-Transparenzhinweis: Beim Verfassen einiger Beiträge zu diesem Hefthaben die Autor*innen an wenigen Textstellen KI-Tools verwendet, um Verbesserungsvorschläge zu erhalten. Diese wurden von den Autor*innen dann noch über- arbeitet. Zudem wurden teilweise KI-basierte Tools zur digitalen Literaturrecherche genutzt. 12 Wo aus Ideen Lösungen werden: Center-Communitys im FIR-Ökosystem als Motor der industriellen Transformation Where Ideas Evolve Into Solutions: Center Communities in the FIR Ecosystem as Drivers of Industrial Transformation 4 / UdZ 01.25 TABLE OF CONTENTS Die Institute der Johannes-RauForschungsgemeinschaft werden vom Land NRW institutionell gefördert.
24 12 Wo aus Ideen Lösungen werden Where Ideas Evolve Into Solutions Trotz unterschiedlicher Schwerpunkte stehen Austausch, interdisziplinäre Zusammenarbeit und nachhaltige Unternehmenslösungen im Fokus. Despite different priorities, the focus is on exchange, interdisciplinary cooperation and sustainable business solutions. 24 Wie Intelligente Routenplanung den klimafreundlichen Straßengüterverkehr voranbringt How Intelligent Route Planning is Advancing Climate-Friendly Road Freight Transport 34 Schneller nachhaltige Innovationen schaffen durch moderne Bildungs- und Ausbildungsformen Creating Sustainable Innovations Faster Through Modern Education and Training Methods 24Wie Intelligente Routenplanung den klimafreundlichen Straßengüter verkehr voranbringt How Intelligent Route Planning is Advancing Climate-Friendly Road Freight Transport 34 Schneller nachhaltige Innovationen schaffen durch moderne Bildungs- und Ausbildungsformen Creating Sustainable Innovations Faster Through Modern Education and Training Methods SPECTRUM – APPLIED RESEARCH 46 Die Wirtschaftlichkeit von KMU steigern zur Stärkung der europäischen Datenökonomie Effective Data Monetization Strategies to Strengthen the European Data Economy 54 Effektive Datenmonetarisierungsstrategien Increase the profitability UdZ 01.25 / 5
6 / UdZ 01.25 FOCUS – BEST PRACTICES projekt-solutiko@fir.rwth-aachen.de FIR e. V. an der RWTH Aachen · Campus-Boulevard 55 · 52074 Aachen • Einblicke in die Praxis: Lernen Sie von echten Erfolgsgeschichten aus Unternehmen. • Feedback aus erster Hand: Erhalten Sie direkte Antworten von Expert*innen auf Ihre Fragen. • Inspiration für Ihr Unternehmen: Identifizieren Sie passende Lösungsansätze für Ihr Solution-Selling. Melden Sie sich jetzt an. Die Teilnahme ist kostenfrei. Die SolutiKo-Konferenz zeigt Ihnen, wie Sie Solution-Selling nicht nur verstehen, sondern erfolgreich in Ihrem Unternehmen anwenden. Erleben Sie Best Practices führender Unternehmen und lernen Sie, wie Sie Ihr Solution-Selling gezielt optimieren, um nachhaltiges Wachstum und Kundenbindung zu stärken. Nutzen Sie diese Gelegenheit, um Ihr Geschäftsmodell auf das nächste Level zu heben. SolutiKo-Konferenz 2025 Upgrade your Solution-Selling: Von Wissen zu Wirkung digital & kostenfrei Die SolutiKo-Konferenz ist Teil des Forschungsprojekts SolutiKo – Solution Selling Kooperationsform, das durch den Transfer von Wissen und Kompetenzen den Aufbau des Solution Sellings vorantreibt. Förderpartner Projektpartner konferenz.solutiko.de Ansprechpartner: David Evers konferenz.solutiko.de 11. Juni 2025 l 09:00 – 12:45 Uhr Advertisement
UdZ 01.25 / 7 KI-Potenziale nutzbar machen: Die fünf Top-Anwendungsfelder für KI-Excellence im industriellen Service Unlocking AI’s Potential: The Five Key Areas of AI Application in Industrial Services Dieser Artikel erschien bereits auf Deutsch im FIR-Newsletter „FIR-Flash“ 3/2024 und auf dem FIR-Publikationsportal.
FOCUS – BEST PRACTICES 8 / UdZ 01.25 Für jeden Euro, den ein Unternehmen in eigene Künstliche-Intelligenz-Applikationen investiert, erzielt es durchschnittlich das 3,5-fache als Rendite1. Während viele Unternehmen weltweit diese Potenziale heben, stockt die deutsche Industrie. Häufig können Nahtstellen zwischen Projekten nicht identifiziert werden und der Weg zur abteilungsübergreifenden Adaption von Künstlicher Intelligenz (KI) bleibt unklar. Zur Übersicht der Ansatzpunkte für KI hat das FIR an der RWTH Aachen gemeinsam mit zehn Unternehmen aus dem Maschinen- und Anlagenbau die fünf Top-Anwendungsfelder für den industriellen Service identifiziert. Status quo der KI-Entwicklung in Deutschland Die deutsche Industrie verfügt über die notwendigen Grund- lagen für eine KI-Einführung. Deutschlands wirtschaftliche Stärke, eine gute digitale Infrastruktur und herausragende Grundlagenforschung, sind dabei entscheidende Faktoren. Im internationalen Vergleich der Voraussetzungen für KI liegt Deutschland mit Schweden und Neuseeland auf Platz acht von 174 betrachteten Ländern2. Trotz guter Voraussetzungen setzen Unternehmen heute eher Insellösungen oder Pilotprojekte um. Um KI-Technologie abteilungsübergreifend zu implementieren, bedarf es einer Übersicht potenzieller Nahtstellen zwischen möglichen Projekten und Initiativen. Unternehmen benötigen eine einheitliche Vision und Roadmap zur Vernetzung verschiedener KI-Initiativen. Mit der Konsortialstudie KI im Service hat das FIR Anwendungsfelder von KI im industriellen Service strukturiert, um Unternehmen eine Einordnung für ihre KI-Initiativen zu geben und Adaptionswege zu skizzieren. Diese Studie wurde mit zehn Unternehmen aus dem Maschinen- und Anlagenbau durchgeführt3. Anwendungsfelder von KI im industriellen Service Die skizzierten Anwendungsfelder verdeutlichen, wie Unternehmen durch den Einsatz von KI in verschiedenen Bereichen profitieren können. Durch die Identifizierung und Priorisierung relevanter Anwendungsfelder finden Unternehmen einen Startpunkt und können Initiativen einordnen. Hinter den einzelnen Anwendungsfeldern steht eine Roadmap aus mehreren Use-Cases, die einzelne KI-Technologien verbindet. Im Folgenden werden die fünf Top-Anwendungsfelder gezeigt und mit Beispielen verdeutlicht (s. Figure 1, S. 9). For every euro invested in artificial intelligence applications, companies achieve an average return of 3.5 times that amount1. While many companies globally are capitalizing on this potential, German industry has been slower to adopt. Organizations often struggle to identify connections between projects, and the pathway to crossdepartmental AI implementation remains unclear. To provide clarity on where to begin with AI adoption, FIR an der RWTH Aachen collaborated with ten leading mechanical and plant engineering companies to identify the top five areas of AI application in industrial services. Current State of AI Development in Germany German industry possesses all the necessary foundations for AI implementation. Germany's economic strength, robust digital infrastructure, and outstanding basic research are critical advantages in this area. In an international assessment of AI readiness prerequisites, Germany ranks eighth out of 174 surveyed countries, alongside Sweden and New Zealand2. Despite these favorable conditions, companies today typically pursue isolated solutions or pilot projects. Successfully implementing AI technology across departments requires identifying potential interfaces between various projects and initiatives. Companies need a cohesive vision and roadmap for integrating diverse AI initiatives. Through the AI in Service consortium study, FIR has structured fields of application for AI in industrial services to provide companies with a framework for classifying AI initiatives and mapping adaptation pathways. This research was conducted in partnership with ten mechanical and plant engineering companies3. AI Applications in Industrial Services The application areas outlined below demonstrate how companies can leverage AI across different domains. By identifying and prioritizing key application areas, companies can establish a clear starting point and properly categorize their initiatives. Each application area is supported by a roadmap of interconnected use cases that leverage various AI technologies. The five leading application areas are presented below, along with illustrative examples (see Figure 1, p. 9). 1 s. Jyoti u. Schubmehl 2023, S. 4 2 s. Melina 2024 3 s. Service Performance Center 2024 1 see Jyoti u. Schubmehl 2023, S. 4 2 see Melina 2024 3 see Service Performance Center 2024
UdZ 01.25 / 9 Generatives Wissensmanagement Die steigende Fluktuation der Mitarbeitenden führt oft zu komplexen Herausforderungen. Ein Wissensmanagement unterstützt dabei, neue Beschäftigte anzulernen. Es kann einerseits Kurse für die Schulung von Mitarbeitenden um- fassen und andererseits eine vereinfachte Suche in Dokumenten ermöglichen. KI automatisiert die Erstellung, Organisation und Aktualisierung von Wissensdatenbanken, was den Zugriff auf relevante Informationen erleichtert. Die höchste Ausbaustufe besteht in der Generierung von Wissen: Mit- arbeitenden ist es möglich, direkt mit Dokumenten, etwa über eine Intelligente Suchfunktion, zu kommunizieren. Dies kann in Self-Service-Portalen über generative KI Kund*innen ebenfalls zur Verfügung gestellt werden. Die Analyse des Zugriffs auf diese Wissensdokumente hilft, Inhalte für Kurse zu strukturieren und zu erstellen. Ein Beispiel für den erfolgreichen Einsatz von KI im Wissensmanagement liefert die Schaeffler Gruppe. Schaeffler implementierte dazu mit einer Siemens-Lösung einen KI-gestützten, generativen Assistenten, der zum Beispiel zeitaufwendige Suchaufgaben für das Finden von Simulationsinformationen übernimmt und so Spezialisten und Spezialistinnen entlastet4. Präskriptive Instandhaltung Maschinen und Anlagen werden für den Einsatz in der Industrie zunehmend komplexer, was die Durchführung von Instandhaltungsmaßnahmen erschwert. Frühzeitige Handlungsanweisungen optimieren die Einsatzplanung und ermöglichen Figure 1: Overview of Key AI Application Areas in Service Generative Knowledge Management High employee turnover presents increasing challenges for organizations. A knowledge management system supports employee training by offering structured courses while also streamlining document search and retrieval. AI automates the creation, organization, and updating of knowledge databases, streamlining access to relevant information. The most advanced implementation enables knowledge generation, where employees directly interact with documents, e.g. through intelligent search functionality. This capability can be extended to customers via self-service portals powered by generative AI. Analyzing document access patterns helps structure and create targeted training content. The Schaeffler Group demonstrates successful AI implementation in knowledge management. Schaeffler deployed a Siemens solution featuring an AI-powered generative assistant that handles time-consuming simulation information searches, significantly reducing the workload for specialists4. Prescriptive Maintenance Industrial machines and systems continue to grow in complexity, making maintenance increasingly challenging. Early action guidelines optimize operational planning and enable employees to develop specialized expertise. AI monitoring systems track machine performance and specify precise maintenance measures to address faults before they cause downtime. Similar to knowledge generation applications, this solution creates situation-specific troubleshooting instructions. Technicians can 4 s. Arnal 2024 4 see Arnal 2024 1. 2. 3. 4. 5. Generative Knowledge Management Knowledge is unstructured and siloed → AI automates updated knowledge organization Prescriptive Maintenance Errors are often diverse and cannot be precisely assigned → AI provides suggested solutions for troubleshooting Data-based Maintenance Management Inefficient operating procedures and unpredictable maintenance costs → AI evaluates operating data and automates maintenance measures Customer-specific Interaction Individual customer care and many points of contact are costly → AI prepares data for each customer and individualizes interactions Automated Spare Parts Logistics High storage costs and supply bottlenecks due to inaccurate inventory forecasts lead to inefficiencies → AI optimizes inventory management and the supply chain through demand forecasting and automated processes Stefan Kokorski, FIR e. V. an der RWTH Aachen/Service Performance Center, Top Anwendungsfelder von KI im Service, 2024
FOCUS – BEST PRACTICES 10 / UdZ 01.25 Mitarbeitenden das Erlernen von Expert*innenwissen. KI überwacht die Maschinen und gibt Instandhaltungsmaßnahmen zur Fehlerbeseitigung vor. Analog zur Generierung von Wissen, werden in diesem Anwendungsfeld Handlungsanweisungen zur Fehlerbehebung generiert. Mitarbeitende können sich zur Klärung von Fragen mit der KI austauschen. Auch dieses Modell kann Kund*innen im Self-Service zur Verfügung gestellt werden. Die Salzgitter Flachstahl GmbH hat ein präskriptives Instandhaltungssystem mit Endress & Hauser eingeführt, das den Gesundheitszustand von Maschinen und Anlagen an 104 Messpunkten entlang einer 330 Meter langen Linie kontrolliert und Handlungsempfehlungen für deren Instandhaltung anbietet5. Datenbasiertes Instandhaltungsmanagement Da die Maschinenverfügbarkeit zunehmend an Bedeutung gewinnt, wird auch die Overall Equipment Effectiveness (OEE) wichtiger. Die Analyse historischer und Echtzeit-Daten mithilfe von Condition-Monitoring sowie die Vorhersage von künftigen Ereignissen mit Predictive Maintenance können die Verfügbarkeit von Maschinen durch effiziente Instandhaltungsplanung steigern. KI wertet Betriebsdaten aus und automatisiert die die Wartungsplanung und -ausführung, was die Abläufe optimiert und die Betriebskosten reduziert. Der Edge-Case ist in diesem Fall die automatische Verbesserung der Maschine. Maschinen justieren sich selbst nach, schmieren sich selbstständig oder schlagen Verbesserungsmöglichkeiten durch einen Komponentenwechsel vor. Der TÜV Süd nutzt im Bereich Predictive Maintenance mit seinem Lift-Manager ein System, das 30 Tage im Voraus einen Defekt an Aufzügen feststellen und so proaktiv Maßnahmen einleiten kann6. Kundenspezifische Interaktion Individuelle Voraussetzungen, bestehende Partnerschaften und ein komplexeres Serviceportfolio sorgen für lange Bearbeitungszeiten bei der Erstellung von Angeboten. KI-basierte Chatbots und Empfehlungssysteme verbessern die Kund*inneninteraktion mit personalisierter Unterstützung und individualisierter Angebotserstellung. Neben der Interaktion mit Kund*innen fokussiert dieses Anwendungsfeld insbesondere die Service-Sales-Integration. Allen Mitarbeitenden, die mit einem*einer Kund*in interagieren, ist bekannt, welche Kontaktpunkte es gegeben hat. Hierzu werden erbrachte Tätigkeiten und durchgeführte Konversationen über Sprachmodelle zusammengefasst. Verkaufsdaten werden gepflegt und bestehende Verträge können analysiert werden. Über eine Analyse der Nachrichten nach dem Emotionsstatus erhalten Mitar5 ttps://img06.en25.com/Web/EndressHauserInfoserveGmbhCo/%7B4 5df2331-879f-4fbb-8ab7-230a579cb75a%7D_CS01597Z11_Salzgitter_ EN_0119.pdf (Link zuletzt geprüft: 28.03.2025) 6 s. Kovacevic 2023 5 https://img06.en25.com/Web/EndressHauserInfoserveGmbhCo/%7B45df2 331-879f-4fbb-8ab7-230a579cb75a%7D_CS01597Z11_Salzgitter_EN_0119.pdf (Link zuletzt geprüft: 28.03.2025) 6 see Kovacevic 2023 interact directly with the AI to clarify questions. This capability can also be extended to customers through self-service platforms. Salzgitter Flachstahl GmbH, in partnership with Endress & Hauser, has implemented an advanced prescriptive maintenance system that monitors equipment health across 104 measuring points along a 330-meter production line, delivering recommendations for optimal maintenance5. Data-Driven Maintenance Management As machine availability becomes increasingly critical, Overall Equipment Effectiveness (OEE) has emerged as a key performance indicator. Analyzing historical and real-time data through condition monitoring and predicting future events with predictive maintenance significantly increases machine availability through efficient maintenance planning. AI evaluates operational data and automates maintenance planning and execution, optimizing processes and reducing operating costs. In this advanced scenario, machines can self-adjust, perform automatic lubrication, or suggest improvements such as component replacements. In the area of predictive maintenance, TÜV Süd utilizes its Lift Manager system, which can detect potential elevator defects up to 30 days in advance, enabling proactive intervention6. Customer-Specific Interaction Individual requirements, established partnerships, and a complex service portfolio often result in extended processing times for quote generation. AI-powered chatbots and recommendation systems enhance customer interaction through personalized support and tailored quotations. Beyond customer engagement, this application area also emphasizes seamless integration between service and sales. This ensures all customer-facing employees have visibility into previous touchpoints and interactions. Language models summarize activities performed and conversations conducted, while sales data is maintained and existing contracts can be analyzed. By evaluating message sentiment and tone, employees receive urgency classifications for customer requests. Lufthansa exemplifies this approach with software that prioritizes tickets based on departure times and customer communication patterns, routing urgent inquiries directly to human support teams. Their system successfully processed 10 million inquiries in 20237. Automated Spare Parts Logistics Precise knowledge of inventory and timely delivery of spare parts in the right quantity and quality is a critical success factor for industrial companies. Currently, spare parts are often
UdZ 01.25 / 11 beitende überdies eine Einordnung des*der Kundin bezüglich der Dringlichkeit der Anfrage. Lufthansa greift hierzu auf eine Software zurück, die auf Basis der Abflugzeiten und des Schreibverhaltens der Kund*innen, die Relevanz des jeweiligen Tickets priorisiert und bei dringenden Anfragen direkt an einen menschlichen Support weiterleitet. Das System bearbeitete im Jahr 2023 zehn Millionen Anfragen7. Automatische Ersatzteillogistik Präzises Wissen über den Bestand und die korrekte Lieferung von Ersatzteilen zur richtigen Zeit in der richtigen Menge und Qualität ist ein Erfolgsfaktor für Unternehmen. Ersatzteile werden heute oftmals verspätet und oder falsch zum Firmenkunden geliefert. KI optimiert die Bestandverwaltung und die Lieferkette mithilfe von Bedarfsprognosen und automatisierten Bestellprozessen. Am Ende einer automatisierten Ersatzteillogistik steht die komplette Analyse des Ersatzteilstatus, vom Lieferanten des Maschinen- und Anlagenbauers bis zum Fimenkunden inklusive einer automatischen Disposition. Durch den Einsatz von KI hat Liebherr die Planung des Ersatzteilbedarfs optimiert. Das Modell senkt den Dispositionsaufwand um 50 Prozent und reduziert den Bestand um etwa 10 Prozent8. 7 https://www.cognigy.com/en/case-study/lufthansa (Link zuletzt geprüft: 28.03.2025) 8 https://www.inform-software.com/de/success-stories/liebherr (Link zuletzt geprüft: 28.03.2025) 7 https://www.cognigy.com/en/case-study/lufthansa (Link zuletzt geprüft: 28.03.2025) 8 https://www.inform-software.com/de/success-stories/liebherr (Link zuletzt geprüft: 28.03.2025) Contacts Stefan Kokorski, M.Sc. FIR an der RWTH Aachen Project Manager Email: Stefan.Kokorski@fir.rwth-aachen.de Literatur: Arnal, H.: [Pressemitteilung]Siemens Xcelerator: Scaling rollout of generative AI with Siemens Industrial Copilot. Siemens online, 22.04.2024. https://press.siemens.com/global/en/pressrelease/ siemens-xcelerator-scaling-roll-out-generative-ai-siemens-industrialcopilot (Link zuletzt geprüft: 28.03.2025) Jyoti, R.; Schubmehl. D.: The Business Opportunity of AI. How leading organizations are using AI to drive impact across every industry and addressing barriers such as AI governance, upskilling, and cost. IDC/Microsoft. November 2023. https://idcdocserv.com/US51315823-IG-ADA (Link zuletzt geprüft: 28.03.2025) Kovacevic, M.: Vorher wissen, wann der Aufzug ausfallen wird. In: Instandhaltung online, 10.03.2021. https://www.instandhaltung.de/instandhaltung-4-0/predictive-maintenance/vorher-wissen-wann-der-aufzug-ausfallenwird-247.html (Link zuletzt geprüft: 28.03.2025) Melina, G.: Mapping the World's Readiness for Artificial Intelligence Shows Prospects Diverge, International Monetary Fund online, 25.06.2024. https:// www.imf.org/en/Blogs/Articles/2024/06/25/mapping-the-worlds-readinessfor-artificial-intelligence-shows-prospects-diverge (Link zuletzt geprüft: 28.03.2025) Service Performance Center (Hrsg.): [Pressemitteilung] SPC forscht an KIgesteuertem industriellen Service. SPC online, 06.02.2024. https://www.rwth-campus.com/allgemein/spc-forscht-an-ki-gesteuertem-industriellen-service/ (Link zuletzt geprüft: 28.03.2025) delivered to customers late or incorrectly. AI optimizes inventory management and supply chain performance through demand forecasting and automated ordering processes. The ultimate vision for automated spare parts logistics is a comprehensive analysis of spare parts status – from the supplier of the machine or plant manufacturer to the customer – with automated scheduling capabilities. Liebherr, for instance, has optimized spare parts planning through AI, reducing scheduling effort by 50 percent while decreasing inventory levels by approximately 10 percent8. Regina Schrank, M.Litt. FIR an der RWTH Aachen Head of Research Unit Service Management Email: Regina.Schrank@fir.rwth-aachen.de
FOCUS – BEST PRACTICES 12 / UdZ 01.25 Where Ideas Evolve Into Solutions Center Communities in the FIR Ecosystem as Drivers of Industrial Transformation Wo aus Ideen Lösungen werden Center-Communitys im FIR-Ökosystem als Motor der industriellen Transformation Innovation entsteht nicht im Alleingang. Sie wird getragen von Menschen mit unterschiedlichen Perspektiven, Fähigkeiten und Kenntnissen, die ihre Ideen und Erfahrungen zusammenbringen, hinterfragen und weiterentwickeln. Genau das ist der Kern der Center-Communitys im FIR-Ökosystem auf dem RWTH Aachen Campus: Hier verbinden sich Wissenschaft, Industrieunternehmen und Lösungsanbieter, um neue Entwicklungen für die Zukunft der produzierenden Industrie voranzutreiben und die Wettbewerbsfähigkeit der Unternehmen zu sichern. Im Fokus steht die Digitalisierung von Produktion und Service mit dem Ziel, die industrielle Wertschöpfung nachhaltig und umfassend zu stärken. „Beinahe drei Viertel der Unternehmensdaten werden heute nicht genutzt. Bis 2030 müssen wir Daten und Technologien so orchestrieren, dass Unternehmen datenbasiert handeln können”, erklärt Professor Wolfgang Boos, Geschäftsführer am FIR an der RWTH Aachen seine Mission „Strategien für die Produktion und den Service 2030 setzen auf eine Kombination aus Daten,Technologien und Organisation.” Diese Bausteine gestalten die Center in unterschiedlichen Ausprägungen in enger Zusammenarbeit mit Unternehmen: von der Anwendung innovativer Technologien auf dem Shopfloor im Center Data Intelligence in Operations über integrierte Softwareanwendungen für die Auftragsabwicklung in der Industrie 4.0 im Center Integrated Business Applications bis hin zur Transformation des industriellen Service im Service Performance Center. So unterschiedlich die Schwerpunkte der Center sind, immer geht es auch um Austausch, interdis- ziplinäre Zusammenarbeit und das gemeinsame Entwickeln von Lösungen, von denen Unternehmen langfristig profitieren können. > Innovation doesn’t happen in isolation. It takes people with diverse perspectives, skills, and expertise who bring in their experiences and ideas, challenge them, and refine them further. This collaborative approach is the cornerstone of the Center Communities within the FIR ecosystem on RWTH Aachen Campus, where academia, industrial companies, and solution providers come together to drive innovations for the future of manufacturing and enhance corporate competitiveness. The primary focus is on the digitalization of production and services, with the goal of sustainably strengthening industrial value creation. “Nearly 75 percent of company data remains unutilized today. By 2030, we must orchestrate data and technologies so companies can make truly data- driven decisions,” explains Professor Wolfgang Boos, managing director at FIR an der RWTH Aachen. “Production and service strategies for 2030 depend on effectively combining data, technologies, and organizational structures.” The Centers develop these essential building blocks in close collaboration with companies – whether by implementing innovative technologies on the shop floor at the Center Data Intelligence in Operations, optimizing order processing with integrated Industry 4.0 software solutions at the Center Integrated Business Applications, or transforming industrial service at the Service Performance Center. While each Center has its own distinct focus, all share a commitment to knowledge exchange, interdisciplinary collaboration, and co-developing solutions that deliver lasting value to companies. >
UdZ 011..25 / 13 Join us as Partners! Center Data Intelligence in Operations, Center Integrated Business Applications and Service Performance Center welcome industrial partners to join the community and be part of our projects!
FOCUS – GASTBEITRAG 14 / UdZ 01.25 An der Schnittstelle von Forschung und Industrie bieten die Center produzierenden Unternehmen sowie Lösungsanbietern eine neutrale Plattform für die Gestaltung zukunftsfähiger Lösungen. Mit einer Immatrikulation als Mitglied werden sie Teil der Community und profitieren von aus der Community definierten Projekten, praxisnahen Demonstratoren, unternehmensspezifischen Workshops sowie der engen Zusammenarbeit mit Technologie- sowie Lösungsanbietern, Industrieunternehmen und der Forschung. Die Mitgliedschaft in der interdisziplinären Center- Community ermöglicht es Unternehmen, zukunftsweisende Technologien, Anwendungen und Geschäftsmodelle frühzeitig zu verstehen, weiterzuentwickeln, zu testen und in die eigene Organisation zu integrieren. Der Zugang zur Spitzenforschung eröffnet dabei neue Perspektiven und schafft die Basis für Innovationen mit hohem Nutzen für die Zukunft von Produktion und Logistik. Positioned at the intersection of research and industry, the Centers offer manufacturing companies and solution providers an impartial platform for developing forward-looking solutions. By enrolling as members, organizations become part of a community that benefits from collaboratively defined projects, hands-on demonstration projects, companyspecific workshops, and close partnerships with technology providers, industrial companies, and researchers. Membership in the interdisciplinary center community enables companies to explore, develop, and test groundbreaking technologies, applications, and business models early on, integrating them into their operations. Access to cutting-edge research unlocks new perspectives and opportunities, laying the foundation for innovations that will shape the future of production and logistics. Figure 1: Center Directors, Lukas Bruhns, Katharina Berwing and Stefan Leachu (from left to right)
UdZ 01.25/ 15 Mit dem Leitmotiv „Produktivität steigern. Digitale Technologien nutzen.“ richtet das Center Data Intelligence in Operations seinen Fokus auf die Erschließung datenbasierter Lösungen für mehr Effizienz, Qualität, Wirtschaftlichkeit und Nachhaltigkeit auf dem Shopfloor. Im Mittelpunkt steht der Einsatz digitaler Technologien wie Künstlicher Intelligenz, Augmented Reality, Predictive Analytics, IoT und digitale Zwillinge, um Produktionsprozesse und Produkte datenbasiert zu optimieren. Die von der Community ausgewählten und unter Beteiligung der Mitglieder gestalteten Projekte liefern innovative Ansätze, die in der realen Produktionsumgebung der Demonstrationsfabrik Aachen getestet und bis zur Marktreife entwickelt werden können. Projekte 2025 Digital Twin for Safety and Efficient Operation Im Fokus des Projekts steht die Verbesserung von Arbeitssicherheit und Arbeitseffizienz durch den Einsatz von Computer Vision, 5G und Augmented Reality (AR). Computer Vision erkennt kritische Situationen wie Stürze und meldet sie in Echtzeit, während AR-Brillen Arbeitsprozesse optimieren und bewegliche Objekte tracken, um Gefahren frühzeitig zu erkennen. Chatbot auf dem Shopfloor Mit Azure, Intergator AI+ und ChatGPT entsteht ein Chatbot, der Werker auf dem Shopfloor unterstützt. Er integriert statische und dynamische Daten, optimiert Prozesse durch Automatisierung und verbessert die Interoperabilität zwischen Systemen – von Montageanleitungen bis hin zur Ersatzteilverfügbarkeit. Cybersecurity Expert Circle Im regelmäßigen Austausch zu Best Practices werden praxisrelevante Lösungen rund um die Cybersecurity erarbeitet. Ziel ist es, eine Cybersecurity-Plattform aufzubauen, die einen einfachen Zugang zum Themenfeld der Cybersecurity ermöglicht. Darüber hinaus sollen im Projekt entstehende Whitepaper CEund Visualisierungen zu praxisrelevanten Vorgehen Unternehmen konkrete Handlungsoptionen an die Hand geben. AAS für die Digitale Produktakte (DPA) Die Kombination der Asset-Administration-Shell (AAS) mit der digitalen Produktakte (DPA) soll ein durchgängiges digitales Produktabbild über den gesamten Lebenszyklus schaffen, das als Center Data Intelligence in Operations Guided by the motto “Increase Productivity. Leverage Digital Technologies,” the Center Data Intelligence in Operations focuses on developing data-driven solutions to boost efficiency, quality, profitability, and sustainability on the shop floor. The Center leverages digital technologies such as artificial intelligence, augmented reality, predictive analytics, the Internet of Things (IoT), and digital twins to optimize production processes and products through data. Projects, selected by the community and developed with member participation, offer innovative approaches that can be tested in the real-world production environment of the Demonstration Factory Aachen and refined to market readiness. Projects 2025 Digital Twin for Safety and Efficient Operation This project enhances workplace safety and operational efficiency by integrating computer vision, 5G, and augmented reality (AR). Computer vision enables real-time detection of critical situations, such as falls, while AR glasses streamline workflows and track moving objects to proactively identify potential hazards. Chatbot on the Shop Floor By leveraging Azure, Intergator AI+, and ChatGPT, this initiative is developing a shop floor support chatbot that integrates both static and dynamic data. The solution enhances process efficiency through automation and improves system interoperability – providing workers with everything from assembly instructions to real-time spare parts availability. Cybersecurity Expert Circle This collaborative forum focuses on developing practical cybersecurity solutions through regular exchanges of best practices. The project aims to create a CyberSec platform that provides streamlined access to cybersecurity resources. In addition, the team is producing whitepapers and visual guides that offer companies actionable, step-by-step cybersecurity procedures. AAS for the Digital Product File (DPF) This project integrates the Asset Administration Shell (AAS) with the Digital Product File (DPF) to create a unified digital representation of products across their lifecycle,
FOCUS – GASTBEITRAG 16 / UdZ 01.25 Grundlage für den digitalen Produktpass dienen kann. Bei der Implementierung innerhalb der Demonstrationsfabrik Aachen wird untersucht, ob die AAS als technisches Backbone für die DPA fungieren kann. VisionOpt Durch den Einsatz von 5G und Computer Vision sollen Arbeitsabläufe und Ergonomie in Produktion und Logistik optimiert werden. Eine automatisierte Posenerkennung soll helfen, ergonomische Fehlhaltungen frühzeitig zu erkennen und Mitarbeitenden in Echtzeit optimierte Handlungsempfehlungen bereitzustellen. Digitale Produktakte (DPA) als Enabler für die Gestaltung nachhaltiger Produkte und Prozesse In der Studie wirddas Potenzial der digitalen Produktakte (DPA) für die Förderung der zirkulären Wirtschaft untersucht. Technologische, organisatorische und rechtliche Herausforderungen werden analysiert und Best Practices sowie Handlungsempfehlungen gegeben, um Unternehmen bei der Implementierung der DPA in der wertsteigernden Kreislaufwirtschaft zu unterstützen. IoT-Enabled ESG-Regulatorik Guide Zur Unterstützung der ESG-Reporting-Anforderungen wird ein praxisnaher Guide für die Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) entwickelt. Dazu werden die regulatorischen Anforderungen systematisch erfasst und aufbereitet, um anschließend Lücken in der Erfassung von Umweltdaten zu identifizieren. Der Leitfaden bietet Unternehmen klare Orientierung, welche Umwelt-, Sozial- und Governance-Daten sie erfassen und berichten müssen. Stefan Leachu Director Center Data Intelligence in Operations Email: Stefan.Leachu@center-dio.de Contact laying the groundwork for the Digital Product Passport. The implementation at the Demonstration Factory Aachen will assess whether the AAS can serve as the technical backbone for the Digital Product File (DPF). VisionOpt This project utilizes 5G and computer vision technologies to optimize workflows and ergonomics in production and logistics environments. Through automated posture recognition, the system detects ergonomic issues early on and provides workers with real-time guidance and recommendations for improved body positioning. Digital Product File (DPA) as an Enabler for Sustainable Products and Processes This study examines how the Digital Product File (DPF) can promote circular economy principles. It analyzes technological, organizational, and legal challenges while providing best practices and actionable recommendations to help companies implement the DPF in a value-enhancing circular economy. IoT-Enabled ESG Regulatory Guide This practical guide addresses Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) requirements to support ESG reporting obligations. The project systematically documents and prepares regulatory requirements to identify gaps in environmental data collection. The resulting guide provides companies with clear direction on which environmental, social, and governance data they need to track and report. Stefan Leachu, Center Director, DIO Our community unites industrial companies with solution providers. Together as a community, we develop data-driven innovations that boost shop floor productivity and guide companies toward smart manufacturing. In our projects, we create solutions for industrial challenges, supported by the secure testing and evaluation environment of the Demonstration Factory Aachen. >> center-dio.de “
UdZ 01.25 / 17 Center Integrated Business Applications Das Center Integrated Business Applications (CIBA) unterstützt bei der Gestaltung und Weiterentwicklung integrierter IT- Systemlandschaften, um den Mehrwert produzierender Unternehmen nachhaltig zu steigern. Für die Mitglieder ist das Center auf Anbieterseite strategischer Partner bei Innovationen, neutraler Projektbegleitung und Marktpositionierung und auf Anwenderseite Partner für die Durchführung und das kontinuierliche Coaching in Auswahl-, Harmonisierungs- und Einführungsprojekten. Als neutraler Partner sowohl für Business-Software-Anwender als auch für -Anbieter und -Integratoren erschließt und sichert das Center langfristig die Wertschöpfung für alle am Integrationsprozess beteiligten Unternehmen. Essenzieller Bestandteil ist ein regelmäßiger Austausch der Mitglieder zu aktuellen Herausforderungen sowie Best Practices, aber auch Worst Practices. Darauf aufbauend werden Projekte definiert und in der Community gemeinschaftlich in Sprints durchgeführt. Projekte 2025 Fertigungsstammdatenkonzepte für den digitalen Produktpass Trotz regulatorischer Vorgaben fehlen bisher Standards zur Pflege und Integration des digitalen Produktpasses (DPP) in IT-Systemlandschaften über den gesamten Lebenszyklus. Das Projekt zielt darauf ab, praxisnahe Fertigungsstammdatenkonzepte zu entwickeln und deren Einsatzmöglichkeiten für digitale Produktpässe zu erforschen. Perspektivisch ist eine Realisierung von digitalen Referenz-DPP in der Demon- strationsfabrik geplant. Studie „Zukunft der Produktionsplanung“ Im Rahmen der Studie untersuchen die beteiligten Anwender und Anbieter die Erfolgsfaktoren für die Zukunft der Produktionsplanung aus Anwendersicht. Ein dazu entwickelter Fragebogen adressiert vier für die Wettbewerbsfähigkeit entscheidende Schwerpunkte: die Integration von IT-Systemen als Wettbewerbsfaktor, die Rolle des Planenden, die Bedeutung der Nachhaltigkeit und den Wandel der Produktionsplanung hin zu einer Kreislaufplanung. Nehmen Sie jetzt an der Umfrage teil, sichern Sie sich einen Rabatt von 50 Prozent und nutzen Sie die Chance auf den Gewinn von einem von fünf Freitickets für den CBA Aachen am 25. Juni 2025: cba-aachen.de The Center Integrated Business Applications (CIBA) supports the design and development of integrated IT system landscapes to sustainably enhance value creation for manufacturing companies. For its members, the Center serves as a strategic innovation partner, offering impartial project support and market positioning guidance for solution providers. Fur client companies, it provides implementation assistance and continuous coaching throughout selection, harmonization, and deployment projects. As an impartial partner for business software users, providers, and integrators, the Center creates and preserves long-term value for all companies involved in the integration process. A key element of the Center’s approach is fostering regular exchanges between members to discuss current challenges and share best and worst practices. Based on these insights, the community collaboratively defines projects and executes them in iterative sprints. Projects 2025 Manufacturing Master Data Concepts for the Digital Product Passport Despite regulatory requirements, standards for the maintenance and integration of the Digital Product Passport (DPP) in IT system landscapes are currently lacking across the entire lifecycle. This project aims to create practical manufacturing master data concepts and explore their applications for digital product passports. Future plans include creating digital reference DPPs at the demonstration factory. Study “The Future of Production Planning” This collaborative study investigates success factors for the future of production planning from the user’s perspective. Participants, including both users and providers, will complete a specialized questionnaire that addresses four key competitive areas: IT system integration as a competitive advantage, the evolving role of the planner, the importance of sustainability, and the shift toward closed-loop planning. Take part in the survey now, secure a discount of 50 percent and take the chance to win one of five free of five free tickets for the CBA Aachen on June 25, 2025: cba-aachen.de
FOCUS – BEST PRACTICES 18 / UdZ 01.25 Katharina Berwing Director Center Integrated Business Applications Email: Katharina.Berwing@center-iba.com Contact Lernen aus implizitem Wissen Der demografische Wandel und der Generationswechsel gefährden essenzielles Unternehmenswissen. Im Projekt sollen Lösungen für die systematische Erfassung und Analyse von vorhandenem Wissen erarbeitet werden. In einem ersten Schriftt wurden dazu kritische Arbeitsschritte in Auftragsprozessen identifiziert und beschreibt, bei denen implizites Wissen eine Rolle spielt, um darauf aufbauend Einflussfaktoren, Handlungsempfehlungen und Best Practices abzuleiten. Unified Namespace für BI-Reporting Das Unified-Namespaces-Framework (UNS) bietet ein strukturiertes Konzept, um Daten semantisch organisiert in heterogenen IT-Systemlandschaften bereitzustellen. Darauf aufbauend entsteht eine Reporting-Strategie, die Transparenz, Vertrauenswürdigkeit und Aktualität von Daten sichert. Dafür werden relevante KPIs definiert, mit dem passenden semantischen Datenraum verknüpft sowie ein Governance-Modell zur effektiven Nutzung entwickelt. “ Katharina Berwing, Center Director, CIBA CIBA is your trusted strategic partner — driving innovation, guiding projects with neutrality, and accelerating market success. From selection to rollout, our community counts on us for implementation, expert coaching, and ongoing support. Learning from Implicit Knowledge With demographic shifts posing a risk to the retention of essential corporate knowledge, this project develops solutions to systematically capture, document, and analyze existing knowledge. In the first sprint, critical work steps in order processes where tacit knowledge plays a vital role are identified and documented, after which influencing factors, actionable recommendations, and best practices are derived. Unified Namespace for BI Reporting The Unified Namespaces Framework (UNS) offers a structured approach for delivering semantically organized data across heterogeneous IT system landscapes. This project creates a reporting strategy to ensure data transparency, reliability, and currency. Relevant KPIs will be defined, linked to appropriate semantic data spaces, and a governance model for effective implementation and use will be developed. >> center-iba.com
UdZ 01.25 / 19 Service Performance Center Das Service Performance Center (SPC) ist ein Innovationspartner für Unternehmen der produzierenden Industrie, die sich von Produktherstellern zu Intelligenten Lösungsanbietern weiterentwickeln möchten. Dazu unterstützt das Center seine wachsende Community aus Industrieunternehmen bei der Gestaltung der Zukunft ihres Servicegeschäfts und begleitet sie auf ihrem Weg zur Servicetransformation. In gemeinsamen Projekten erarbeiten die Mitglieder der Community aktuelle Fragestellungen und Herausforderungen rund um die Servicetransformation und entwickeln innovative Lösungen. Projekte 2025 Globale Service-Pricing-Strategien Nachhaltige, flexible Preisstrategien sichern Profitabilität und Kundenbindung in globalen Märkten. Ziel des Projekts ist die Entwicklung langfristig tragfähiger Pricing-Strategien für internationale Serviceangebote. Dazu werden Analysewerkzeuge, Entscheidungsmodelle sowie ein praxisorientierter Leitfaden mit Handlungsoptionen für verschiedene Organisationsformen sowie Pricing-Ansätze erarbeitet. Maschinenanbindung Viele produzierende Unternehmen kämpfen mit der Vernetzung ihrer Maschinen, da Kunden häufig davor zurückschrecken. Neben technischen Hürden fehlt oft das Vertrauen in neue Technologien und das Verständnis für den Nutzen. Anhand von Interviews und durch die Analyse von praxisrelevanten Fallstudien sollen im Projekt Erfolgsfaktoren zum Abbau dieser Hemmnisse identifiziert werden, um die Maschinenanbindung gezielt zu fördern. Kundenportal Das Projekt untersucht die Potenziale von Kundenportalen für das Zusammenspiel von Anbietern, Zulieferern und Abnehmern inklusive der erforderlichen technischen Rahmenbedingungen. Im Fokus stehen die Zielsetzung, die Rollenverteilung der Akteure, das Nutzenversprechen, die Partnerschaftsstrategie sowie Governance- und Engagement-Mechanismen, die eine aktive Teilnahme am Kundenportal fördern. KI-gestütztes Wissensmanagement Effektives Wissensmanagement im technischen Service scheitert oft daran, dass Wissen nur Einzelnen zur Verfügung steht oder im Tagesgeschäft verloren geht. In Workshops erhalten Unternehmen Hilfestellung, um durch Einsatz neuer Technologien Herausforderungen zu erkennen, systemaThe Service Performance Center (SPC) serves as an innovation partner for manufacturing companies seeking to evolve from product manufacturers to intelligent solution providers. The Center supports its growing community of industrial companies in shaping the future of their service business and guides them through service transformation. Through collaborative projects, community members address current challenges related to service transformation and develop innovative solutions. Projects 2025 Global Service Pricing Strategies Sustainable, flexible pricing strategies ensure both profitability and customer loyalty in global markets. The goal of the project is to develop sustainable pricing models for international service offerings. To achieve this, analytical tools, decision-making frameworks, and a practical guide with actionable options for different organizational structures and pricing approaches are being developed. Machine Connectivity Many manufacturing companies face challenges in the networking of machines due to customer reluctance. Beyond technical hurdles, there is often a lack of trust in new technologies and a clear understanding of their benefits. Through interviews and case study analysis, this project identifies key success factors for overcoming these challenges, helping companies develop strategic approaches to promote effective machine connectivity. Customer Portal This project explores the potential of customer portals to enhance interaction between providers, suppliers, and customers. It examines the technical framework required and defines objectives, stakeholder roles, value propositions, partnership strategies, and governance mechanisms that foster active participation and long-term engagement. AI-Supported Knowledge Management In technical services, valuable knowledge is often lost when it remains with individuals or gets buried in daily operations. Through workshops, companies are supported in identifying and systematically documenting challenges related to the implementation of new technologies and the optimization of knowledge flow. By examining
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