UdZForschung 2-2018

15 UdZForschung – Unternehmen der Zukunft 2/2018 FIR-Forschungsprojekte UmdenMehrwert der Plattformpraxisnah zu verdeutlichen, werden inSmart-Farming- WeltinsgesamtvierUsecasesbearbeitet.Die beidenUsecases Tele-Expert und Connected Update verdeutlichen die Optimierung der Servicestrukturen durch einen Fernzugriff des Herstellers von Landmaschinen, um schnellerMaschinenstörungen zu beheben oder Maschinensoftware zu aktualisie- ren. In weiteren Anwendungsfällen wird die Optimierung der Ernteleistung der Landmaschinen erforscht. Im Usecase Fleet-Set-Connect wird die Getreideernte durch eine übergeordnete Flottensteu- erung optimiert. Smart Services im land- wirtschaftlichen Pflanzenbau anzubieten, hat der Usecase nPotato zum Ziel. Die Kartoffelernte sowie deren Lagerung und TransportwirdmittelseinesSensorknotens, der den digitalen Zwilling der Kartoffeln abbildet, in Echtzeit optimiert 4 . Typen von Geschäftsmodellen industrieller Smart Services Neben der technischen Umsetzung der Usecases steht die Entwicklung von unter- schiedlichen Typen von Geschäftsmodellen im Fokus des Projekts, um eine kunden- zentrierte Entwicklung und profitable Ver- marktung zu gewährleisten. Auf Basis eines entwickelten morphologischen Kastens wurden sechs konsistente Typen von Geschäftsmodellen ermittelt 5 , die im Folgenden kurz erläutert werden. DerDatenproduzenterfasstmittelsSensorik in den eigenenMaschinen Rohdaten. Seine Kernkompetenzen sind das Sammeln von Daten und der Verkauf an externe Kunden. Er besitzt keine eigenen Fähigkeiten in der Datenanalyse und erhält dadurch nur geringe Erlöse aus dem Verkauf der Daten. Im Gegensatz dazu aggregiert der Daten- broker auch Daten von fremden Maschinen und entlang derWertschöpfungskette oder des gesamten Wirtschaftsökosystems. Aufgrund fehlender Kompetenzen ana- lysiert er die Daten ebenfalls nicht, son- dern stellt diese auch anderen Akteuren zur Verfügung, die diese zukaufen. Der Entscheidungsunterstützer sammelt und aggregiert nicht nur die Daten, sondern analysiert sie auch, um damit dem Kunden Informationen oderWissen bereitzustellen. Die Daten können je nach Dienstleistung deskriptiv, prädiktiv oder präskriptiv analy- siertwerden. Damitmöchteer seineeigenen MaschinenundAnlagendurchdatenbasierte Dienstleistungen veredeln, um den Kunden Bild 1: Einordnung der vier Usecases in die landwirtschaftliche Wertschöpfungskette (eigene Darstellung) 5 s. Kampker et. al 2018, o. S.