Datengetriebene Geschäftsmodelle in der Elektromobilität

Herkömmliches Geschäftsmodell

Unternehmen, die sich auf die Entwicklung und Produktion von Ladeinfrastruktur konzentrieren, legten traditionell ihren Schwerpunkt auf die Funktionalität und Zuverlässigkeit ihrer Produkte. Die Wartung und Instandhaltung wurden in der Regel reaktiv durchgeführt, d.h., wenn Probleme auftreten, werden sie behoben. Diese Herangehensweise kann zu längeren Ausfallzeiten und höheren Kosten führen, da Probleme erst erkannt werden, wenn sie bereits aufgetreten sind. Darüber hinaus wurden standardisierte Instandhaltungsprodukte angeboten, die möglicherweise nicht optimal auf die individuellen Bedürfnisse der Kunden zugeschnitten waren.

Neues, datengetriebenes Geschäftsmodell

Durch den Einsatz von Condition Monitoring und Predictive Maintenance wird das Geschäftsmodell erweitert, um den gesamten Lebenszyklus der Ladeinfrastruktur zu berücksichtigen. Lieferanten sammeln kontinuierlich Daten über das Betriebsverhalten ihrer Produkte und analysieren diese, um potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen und vorherzusagen. Auf Grundlage dieser Daten können sie maßgeschneiderte Instandhaltungsprodukte anbieten, die genau auf die Bedürfnisse und Anforderungen ihrer Kunden zugeschnitten sind. Dies ermöglicht eine proaktive Wartung und minimiert Ausfallzeiten, was wiederum die Gesamtbetriebskosten senkt und die Kundenzufriedenheit erhöht.

Nutzen für Lieferanten und Kunden

Die Umstellung auf ein datengetriebenes Geschäftsmodell bietet sowohl Lieferanten als auch Kunden eine Vielzahl von Vorteilen.

Für Lieferanten:

1. Verbesserte Produkte: Durch die Analyse von Betriebsdaten können Lieferanten ihr Produktportfolio kontinuierlich verbessern und an die sich verändernden Bedürfnisse ihrer Kunden anpassen.
2. Kostenoptimierte Instandhaltung: Predictive Maintenance ermöglicht es Lieferanten, Instandhaltungsarbeiten zu optimieren und Ressourcen effizienter einzusetzen, was zu Kosteneinsparungen führt.
3. Kundenzufriedenheit: Indem Lieferanten frühzeitig auf potenzielle Probleme reagieren und proaktiv Lösungen anbieten, steigern sie die Zufriedenheit ihrer Kunden und stärken langfristige Kundenbeziehungen.

Für Kunden:

1. Minimierte Ausfallzeiten: Durch die Vorhersage von Wartungsbedarf können Kunden Ausfallzeiten minimieren und die Verfügbarkeit ihrer Ladeinfrastruktur maximieren.
2. Kostenersparnis: Die präventive Wartung ermöglicht es Kunden, unerwartete Reparaturkosten zu reduzieren und langfristig ihre Gesamtbetriebskosten zu senken.
3. Maßgeschneiderte Lösungen: Durch die Analyse von Betriebsdaten können Lieferanten maßgeschneiderte Instandhaltungsprodukte anbieten, die genau auf die individuellen Anforderungen ihrer Kunden zugeschnitten sind.

Vertiefte Kundenbeziehungen während des Betriebs

1. Kundenspezifische Datenanalyse: Produzierende Unternehmen können kontinuierlich Daten über das Betriebsverhalten ihrer Produkte sammeln und analysieren, um individuelle Kundenanforderungen besser zu verstehen und maßgeschneiderte Lösungen anzubieten.
2. Proaktive Kundenbetreuung: Durch die Implementierung von Predictive Maintenance können Unternehmen proaktiv auf potenzielle Probleme bei ihren Produkten reagieren und ihre Kunden rechtzeitig über anstehende Wartungsarbeiten informieren, was das Vertrauen stärkt und langfristige Beziehungen fördert.
3. Wertbasierte Dienstleistungen: Unternehmen können ihren Kunden während des Betriebs zusätzliche Dienstleistungen wie vorausschauende Wartungspakete oder Leistungsverbesserungen anbieten, die auf den Erkenntnissen aus der Datenanalyse basieren und einen kontinuierlichen Mehrwert bieten.

Insgesamt ermöglichen Condition Monitoring und Predictive Maintenance produzierenden Unternehmen, ihre Beziehungen zu ihren Kunden während des Betriebs ihrer Produkte zu vertiefen und einen kontinuierlichen Mehrwert zu bieten. Durch die Analyse von kundenspezifischen Daten, proaktive Kundenbetreuung, wertbasierte Dienstleistungen und den Aufbau langfristiger Partnerschaften können Unternehmen ihre Kundenbindung stärken und ihre Wettbewerbsfähigkeit auf dem Markt verbessern. 

Welche sind die Enabler?

Um die Fähigkeit für Condition Monitoring und Predictive Maintenance zu erlangen, müssen produzierende Unternehmen verschiedene Erweiterungen auf verschiedenen Ebenen vornehmen:

Produkt (technologisch): Auf der Produktseite müssen Unternehmen Sensoren und Datenübertragungstechnologien in ihre Produkte integrieren, um Echtzeitdaten über deren Betriebszustand zu erfassen. Diese Sensoren können verschiedene Parameter wie Temperatur, Vibrationen und Stromverbrauch überwachen, um Anomalien frühzeitig zu erkennen das Kundenverhalten davon abzuleiten.

Organisation: Um Condition Monitoring und Predictive Maintenance effektiv umzusetzen, müssen Unternehmen neue Abteilungen wie eine Datenanalyseabteilung oder eine Predictive Maintenance-Abteilung einrichten. Diese Abteilungen sind für die Analyse der gesammelten Betriebsdaten verantwortlich und entwickeln Modelle und Algorithmen zur Vorhersage von Wartungsbedarf und Ausfallzeiten. Außerdem bedarf es Instandhaltungsexperten, um die mathematischen Vorhersagen in Instandhaltungsmaßnahmen überführen zu können

Prozess: Die Einführung von Condition Monitoring und Predictive Maintenance erfordert einerseits die Überarbeitung bestehender Geschäftsprozesse. Dies kann die Implementierung neuer Prozesse zur Datenerfassung, -analyse und -interpretation sowie zur Planung und Durchführung von Wartungsarbeiten umfassen. Andererseits werden neue, datengetriebene Geschäftsprozesse möglich, die implementiert werden müssen.

Mensch: Mit der Einführung neuer Technologien und Prozesse müssen Unternehmen auch neue Rollen und Verantwortlichkeiten für ihre Mitarbeiter schaffen. Dies können beispielsweise Datenanalysten, Predictive Maintenance-Experten oder IoT-Spezialisten sein, die für die Implementierung und Überwachung der Condition Monitoring-Systeme verantwortlich sind. Außer den herkömmlichen Engineering-Rollen, die nach wie vor notwendig sind, ist es nun außerdem die Aufgabe des Unternehmens, das Verhalten ihrer Kunden zu beobachten, zu erforschen und die daraus gewonnenen Erkenntnisse in die Unternehmensprozesse miteinfließen zu lassen.

IT-Systeme: Die Implementierung von Condition Monitoring und Predictive Maintenance erfordert leistungsfähige IT-Systeme zur Erfassung, Speicherung, Verarbeitung und Analyse großer Mengen von Betriebsdaten. Unternehmen müssen möglicherweise in neue Softwarelösungen investieren oder bestehende Systeme anpassen, um den Anforderungen von Condition Monitoring und Predictive Maintenance gerecht zu werden. Darüber hinaus ist es wichtig, dass die gewonnenen Daten mit den peripheren IT-Komponenten verbunden sind. Auf diese Weise können die Daten nahtlos in die Unternehmensprozesse integriert werden.

Durch die Erweiterungen auf diesen verschiedenen Ebenen können produzierende Unternehmen die Fähigkeit für Condition Monitoring und Predictive Maintenance erlangen und so ihre Produkte kontinuierlich überwachen, optimieren und den Bedürfnissen ihrer Kunden anpassen.