Datenbasierte Geschäftsmodelle für die produzierende Industrie

Im Kontext von KI, Big Data und Industrie 4.0 steht oftmals die Verbesserung interner Wertschöpfungsprozesse im Vordergrund. Dabei werden Wachstumspotenziale durch neue – insbesondere datengetriebene – Geschäftsmodelle häufig vernachlässigt. Die Zielsetzung datengetriebener Geschäftsmodelle ist es v.a., Daten aktiv zur Leistungssteigerung der Wertschöpfungsprozesse von Kunden einzusetzen und diese Leistungssteigerung zu monetarisieren. Doch obwohl bereits heute viele Unternehmen über beträchtliche Datenmengen verfügen und diese fortlaufend erzeugen, nutzen die wenigsten Akteure diese auch als „Rohstoff“ für die Entwicklung innovativer Produkte und Dienstleistungen.

In Vorbereitung auf die im September stattfindende EMOHannover (wird in neuem Tab geöffnet) liefern Joachim Metternich (Institutsleitung PTW) und Felix Hoffmann (Forschungsleitung Bereich Produktionsmanagement am PTW) einen Beitrag zu datenbasierten Geschäftsmodellen für die Produktion. Der Beitrag beleuchtet die Unterschiede zwischen klassischen und datengetriebenen Geschäftsmodellen und diskutiert die Herausforderungen bei der Umsetzung in der unternehmerischen Praxis.

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