Forschung

Unsere Forschung

Das Center Smart Service entwickelt in gemeinsamen Projekten mit führenden Industrieunternehmen und den Instituten der RWTH Aachen Lösungen für ein erfolgreiches Digitalgeschäft in der produzierenden Industrie. In unseren Konsortialprojekten werden Best Practices der Industrie identifiziert, analysiert und in anwendbare Lösungen für die teilnehmenden Industriepartner überführt. Als teilnehmendes Unternehmen erhalten Sie einen exklusiven Einblick in die Ansätze und Arbeitsweise führender Unternehmen und profitieren zusätzlich von der Expertise einer der weltweit führenden Universitäten im Bereich Industrie 4.0 und Smart Services.

Bepreisung digitaler Produkte: Projektmanager bearbeitet Kalkulationen

Adobe

Pricing digitaler Produkte

Konsortialprojekt
Kick-Off: 26.Oktober 2020
Projektabschluss: Juni 2021

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Das richtige Pricing ist essentiell für den Erfolg eines digitalen Produktes. Bisher verfügen industrielle Unternehmen kaum über Erfahrung beim Preismanagement digitaler Produkte, so dass diese nicht zum Geschäftserfolg beitragen. Schaffen Sie mit uns  messbare Erfolge für die Preisbildung Ihrer digitalen Produkte!

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Unser Konsortialbenchmarking - Ihr Weg zum intelligenten Produkt

Adobe

Intelligente Produkte

Konsortial Benchmarking
Kick-Off: November 2020
Projektabschluss: November 2021

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Durch intelligente Produkte werden Unternehmen befähigt, das Nutzungsverhalten ihrer Kunden zu analysieren. Daraus leiten sie Innovationen ab und entwickeln Mehrwertdienste für ihre Kunden, wie eine datenbasierte Schwachstellenanalyse im Produkteinsatz. Gemeinsam mit Ihnen wollen wir die Herausforderungen meistern.

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In 12 Monaten zur zukunftsfähigen Vertiebs- und Händlerstrategie

Adobe

Indirekter Vertrieb

Konsortialprojekt
Kick-Off: Dezember 2020
Projektabschluss: Dezember 2021

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Digitale Produkte stellen die bisher eingespielten Strukturen von Hersteller, Händler und Servicepartner sowie Kunde jedoch vor neue Herausforderungen. Gemeinsam mit Ihnen wollen wir diese Herausforderungen angehen und mit Ihnen ein erfolgreiches Vertriebsnetzwerk für die Zukunft aufbauen.

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AR im Serviceeinsatz im Fabrikumfeld

PTC

AR im Service

Konsortialprojekt
Kick-Off: Januar 2021
Projektabschluss: Oktober 2021

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Nur wenige Unternehmen profitieren bereits von den vielen Möglichkeiten, die AR im Service mit sich bringt. Wir helfen Ihnen dabei, AR flächendeckend einzusetzen. Um den Erfolg zu gewährleisten, entwickeln wir gemeinsam mit Ihnen Ihren persönlichen AR-Prototypen für Ihr Unternehmen – innerhalb von nur neun Monaten!

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Return on Data Investment

Adobe

Return on Data Investment

Konsortialprojekt
Kick-Off: Januar 2021
Abschluss: September 2021

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Die Bestimmung des Returns on Data Investment Ihrer datenbasierten Projekte ermöglicht es, die richtige Investitionsentscheidung zu beschleunigen – eine Herausforderung vor der produzierende Unternehmen häufig stehen. Lernen Sie den ROI Ihres digitalen Projektes systematisch zu bestimmen!

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Laufende Projekte

Projektmanager diskutieren zum Thema Customer Insights Benchmarking 2020

Fotolia

Customer Insights

Konsortialbenchmarking
Kick-Off: 21. November 2019
Projektabschluss: Q3 2020

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Kundenwünsche: Wer auf sie achtet, ist der Konkurrenz bereits einen Schritt voraus. Wer sie selbst durch Datenanalyse erheben kann, ist noch weiter! Customer Insights heißt das Verfahren, das im Wettstreit um zufriedene Kunden wertvolle Informationen liefern kann. Erfahren Sie, wie  Sie in Ihrem Unternehmen zielgerichtet auf Kundenanforderungen eingehen.

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Business Subscription Benchmarking

CSS

Subscription Business

Konsortialbenchmarking
Kick-Off: 28.05.2019
Projektabschluss: Q2 2020

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Durch Subscription-Geschäftsmodelle lassen sich die technologischen Möglichkeiten der Industrie 4.0 in messbare Erfolge übersetzen. Werden Sie jetzt Partner im neuen Konsortialbenchmarking und lernen Sie, wie Unternehmen mit Subscription Business in Zeiten von Industrie 4.0 wirtschaftlich erfolgreich sind und kontinuierliche Innovation und Kundenbindung realisieren!

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Abgeschlossene Projekte

Industrial Machine Learning

Marktstudie
Kick-Off: 28.01.2019
Projektabschluss: 25.06.2019

Welche Vorteile bietet Industrial Machine Learning? Wie finde ich einen geeigneten Anbieter? Die Marktstudie “Industrial Machine Learning” widmete sich diesen Fragen und befähigt produzierende Unternehmen dazu, durch Machine-Learning-Verfahren Potentiale zu entdecken und strategische Machine-Learning-Partner auszuwählen. Die Ergebnisse sind jetzt als Download verfügbar!

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Vertrieb von Smart Services

Konsortialprojekt
Kick-Off: Februar 2018
Projektabschluss: Februar 2019

78 Lösungsbausteine sortiert nach 8 Themenclustern eingeteilt in 4 Phasen, das ist das Ergebnis des Konsortialprojekts zum Vertrieb von Smart Services. Sie interessieren sich für die Ergebnisse? Segmentierungskriterien, die Quantifizierung von Nutzenversprechen in monetären Werten und die Wahl des richtigen Kanal zum Vertrieb von Smart Services sind nur Beispiele!

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Datenbasierte Dienstleistungen 2016/17

Konsortialbenchmarking
Kick-Off: Oktober 2016
Projektabschluss: Juni 2017

Untersucht wurde, worin Erfolgsfaktoren datenbasierter Dienstleistungen bestehen und wie sich Top-Unternehmen in der Entwicklung und im Angebot datenbasierter Dienstleistungen von anderen abheben. Die Auftraggeber der Benchmarkingstudie und weitere 75 internationale Anbieter industrieller, datenbasierter Dienstleistungen beteiligten sich.

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Smart-Service-Check – Sprint I

Konsortialprojekt

Es wurde ein Tool entwickelt, welches die Bewertung des Smart-Service-Reifegrads eines industriellen Dienstleisters ermöglicht. Dies verschafft industriellen Dienstleistern Transparenz über den Status quo des eigenen Unternehmens als Smart-Service-Anbieter und dient der Identifikation von Handlungsschwerpunkten und Verbesserungspotenzialen. Durchgeführt wurde das Projekt gemeinsam mit den immatrikulierten Mitgliedern des Centers Smart Services.

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Smart-Service-Check – Sprint II

Konsortialprojekt

Aufbauend auf den Ergebnissen des erfolgreich durchgeführten Sprint I des Smart-Service-Check wurden unternehmensindividuelle datenbasierte Dienstleistungen entwickelt. Dazu wurden Successful-Practices recherchiert und hinsichtlich ihrer Form analysiert und kategorisiert. Abschließend gingen die partnerindividuellen Ergebnisse gemeinsam mit den Successful-Practices in die Ableitung generischer Typen datenbasierter Dienstleistungen in der Form von Blueprints über.

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