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Publikationstyp: Beitrag in wissenschaftlicher Zeitschrift
Art der Begutachtung: Peer review (Publikation)
Titel: Welche datenbasierten Servicemodelle sind erfolgsversprechend für KMU der Maschinen‑, Anlagen‑, Elektro- und Metallindustrie?
Autor/-in: Vogt, Helen
Ehrat, Matthias
Fuchs, Rainer
Holler, Manuel
et. al: No
DOI: 10.1365/s40702-021-00728-w
10.21256/zhaw-22361
Erschienen in: HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik
Band(Heft): 58
Seite(n): 521
Seiten bis: 536
Erscheinungsdatum: 16-Apr-2021
Verlag / Hrsg. Institution: Springer
ISSN: 1436-3011
2198-2775
Sprache: Deutsch
Schlagwörter: Datenbasiertes Servicemodell; Digitales Geschäftsmodell; Industrie 4.0; KMU; Vergütungsmodell
Fachgebiet (DDC): 658: Allgemeines Management
Zusammenfassung: Durch die Möglichkeiten des Internet of Things (IoT) sind industrielle Produkte heute in der Lage, Anbieter und Kunden miteinander zu vernetzen. Produktbasierte Daten entstehen in allen Phasen des Produktlebenszyklus. Sie eröffnen den Anbietern die Möglichkeit, neue datenbasierte Servicemodelle zu entwickeln, um neuen Kundennutzen zu schaffen, der letztendlich durch neue digitale Geschäftsmodelle monetarisiert werden kann. Doch welche Ansätze bringen wirklichen Mehrwert für den Anbieter und sind damit den Implementierungsaufwand wert? Die vorliegende Studie untersucht, welche Servicemodelle für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) der Maschinen-, Anlagen-, Elektro- und Metallindustrie erfolgversprechend sind. Es konnten zehn Servicemodelle identifiziert werden, die für die Unternehmen einen grundsätzlich hohen Mehrwert, jedoch teilweise unterschiedliche Implementierungsaufwände aufweisen. Die Vergütungsmodelle, mit denen die Servicemodelle bevorzugt monetarisiert werden können, erwiesen sich als vom Servicemodell selbst sowie von der Branche abhängig. In Summe wurde die Realisierungswahrscheinlichkeit für die datenbasierten Servicemodelle und die damit verbundenen digitalen Geschäftsmodelle innerhalb der nächsten drei Jahre noch als moderat eingeschätzt.
Weitere Angaben: Erworben im Rahmen der Schweizer Nationallizenzen (http://www.nationallizenzen.ch)
URI: https://digitalcollection.zhaw.ch/handle/11475/22361
Volltext Version: Publizierte Version
Lizenz (gemäss Verlagsvertrag): CC BY 4.0: Namensnennung 4.0 International
Departement: School of Management and Law
Organisationseinheit: Institut für Marketing Management (IMM)
Enthalten in den Sammlungen:Publikationen School of Management and Law

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Vogt, H., Ehrat, M., Fuchs, R., & Holler, M. (2021). Welche datenbasierten Servicemodelle sind erfolgsversprechend für KMU der Maschinen‑, Anlagen‑, Elektro- und Metallindustrie? HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, 58, 521–536. https://doi.org/10.1365/s40702-021-00728-w
Vogt, H. et al. (2021) ‘Welche datenbasierten Servicemodelle sind erfolgsversprechend für KMU der Maschinen‑, Anlagen‑, Elektro- und Metallindustrie?’, HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, 58, pp. 521–536. Available at: https://doi.org/10.1365/s40702-021-00728-w.
H. Vogt, M. Ehrat, R. Fuchs, and M. Holler, “Welche datenbasierten Servicemodelle sind erfolgsversprechend für KMU der Maschinen‑, Anlagen‑, Elektro- und Metallindustrie?,” HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, vol. 58, pp. 521–536, Apr. 2021, doi: 10.1365/s40702-021-00728-w.
VOGT, Helen, Matthias EHRAT, Rainer FUCHS und Manuel HOLLER, 2021. Welche datenbasierten Servicemodelle sind erfolgsversprechend für KMU der Maschinen‑, Anlagen‑, Elektro- und Metallindustrie? HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik. 16 April 2021. Bd. 58, S. 521–536. DOI 10.1365/s40702-021-00728-w
Vogt, Helen, Matthias Ehrat, Rainer Fuchs, and Manuel Holler. 2021. “Welche datenbasierten Servicemodelle sind erfolgsversprechend für KMU der Maschinen‑, Anlagen‑, Elektro- und Metallindustrie?” HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik 58 (April): 521–36. https://doi.org/10.1365/s40702-021-00728-w.
Vogt, Helen, et al. “Welche datenbasierten Servicemodelle sind erfolgsversprechend für KMU der Maschinen‑, Anlagen‑, Elektro- und Metallindustrie?” HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, vol. 58, Apr. 2021, pp. 521–36, https://doi.org/10.1365/s40702-021-00728-w.


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