Digitaler Schatten der Kundeninteraktionen produzierender Unternehmen

Schacht, Maximilian; Stich, Volker; Schuh, Günther

doi:41907

Digitaler Schatten der Kundeninteraktionen produzierender Unternehmen = Digital shadow of customer interactions of manufacturing companies

Schacht, Maximilian^RWTH*

2022 & 2023

VerantwortlichkeitsangabeMaximilian Schacht

Ausgabe1. Auflage

ImpressumAachen : Apprimus Verlag 2022

Umfang1 Online-Ressource : Illustrationen, Diagramme

ISBN978-3-98555-132-3

ReiheSchriftenreihe Rationalisierung ; 186

Dissertation, RWTH Aachen University, 2022

Druckausgabe: 2022. - Auch veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University 2023

Genehmigende Fakultät
Fak04

Hauptberichter/Gutachter
Schuh, Günther (Thesis advisor)^RWTH* ; Stich, Volker (Thesis advisor)^RWTH*

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2022-11-02

Online
DOI: 10.18154/RWTH-2023-00484
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/862364/files/862364.pdf

Einrichtungen

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 620

Kurzfassung
Produzierenden Unternehmen fällt es im globalen Markt zunehmend schwerer, sich allein über die technische Leistungsfähigkeit ihrer Produkte einen Wettbewerbsvorteil erarbeiten zu können. Es gilt daher, den Kunden umfassende Lösungen für deren Bedürfnisse anzubieten, welche neben dem Produkt auch Dienstleistungen und digitale Produkte beinhalten. Um den Kunden jedoch eine optimale Lösung anbieten zu können, müssen Unternehmen deren genauen Bedürfnisse auch wirklich kennen. Über Smarte Produkte, die in der Lage sind, Daten zu erfassen und zu übermitteln, stehen produzierenden Unternehmen dafür erstmals Daten aus der Nutzungsphase der Produkte zur Verfügung. Diese Daten können mit anderen kundenbezogenen Daten des Unternehmens analysiert werden, um die Bedürfnisse der Kunden datenbasiert zu ermitteln. Voraussetzung dafür ist es, dass produzierende Unternehmen verstehen, wie sie in Kontakt mit ihren Kunden stehen, welche Daten bei den Interaktionen entstehen und wie sie diese Daten auch logisch verknüpfen können. Ziel dieser Arbeit ist es demgemäß, produzierende Unternehmen bei der Gestaltung einer auswertbaren Datenbasis sämtlicher Kundeninteraktionen, eines sogenannten digitalen Schattens, zu unterstützen. Über Fallstudien werden dafür zunächst Kundeninteraktionen in der produzierenden Industrie ausführlich beschrieben. Daraus wird abgeleitet, welche Daten aus diesen Kundeninteraktionen heraus generiert werden können und es wird erklärt, in welchem Zusammenhang diese Daten zueinanderstehen. Anschließend wird ein konkretes Implementierungsvorgehen für die betriebliche Praxis abgeleitet. Die Arbeit liefert drei zentrale Ergebnisse: Das erste Ergebnis ist ein Referenzprozessmodell zur systematischen Erfassung der Kundeninteraktionen produzierender Unternehmen sowie der daran beteiligten Rollen auf Kunden- und Anbieterseite und der erbrachten Leistungen. Das zweite Ergebnis ist ein darauf basierendes Datenmodelleines digitalen Schattens von Kundeninteraktionen, welches die logische Verknüpfung dieser am Prozess beteiligten Entitäten aufzeigt. Drittes Ergebnis ist ein Vorgehensmodell zur Implementierung des digitalen Schattens der Kundeninteraktionen bei produzierenden Unternehmen.

In the global market, it is becoming increasingly difficult for manufacturing companies to gain a competitive advantage purely through the technical performance of their products. It is therefore important to offer customers extensive solutions for their needs, which include not only the product but also services and digital products. However, to be able to offer customers an optimal solution, companies must know their exact needs. For the first time, smart products that can collect and transmit data provide manufacturing companies with data from the usage phase of the products. This data can be analyzed in conjunction with other customer-related data from the company to determine the data-based needs of customers. The prerequisite for this is that manufacturing companies understand where they are in contact with their customers, what data is generated during the interactions and can also logically link this data.Accordingly, the goal of this thesis is to support manufacturing companies in creating an analyzable database of all customer interactions, a so-called digital shadow. Case studies are used to describe customer interactions in the manufacturing industry in detail. From this, it is derived which data can be generated from these customer interactions and explained how these data are related to each other. Subsequently, a concrete implementation procedure for the operational practice is derived.The work delivers three central results. The first result is a reference process model for the systematic collection of the customer interactions of producing enterprises aswell as the roles involved on customer and provider side and the performed services. The second result is a data model of a digital shadow of customer interactions based on this model, which shows the logical linkage of these entities involved in the process. The third result is a process model for implementing the digital shadow of customer interactions at manufacturing companies.

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