Mit Erkennt­nissen aus der Service Wissen­schaft zu besseren Unternehmens-​Apps gelangen

6.2.2019 - Christina Canclini

Der Experte Dr. J. Meier­hofer erklärt im Inter­view, Aspekte der Service Wissen­schaft und worauf bei der Gestal­tung von smarten Lösungen aus diesem Blick­winkel geachtet werden soll. Erfahren Sie zudem, welchen Beitrag Apps zur Opti­mie­rung von Geschäfts­pro­zessen liefern können und wie Co-​Creation zu erfolg­rei­cheren Unternehmens-​Apps führt.

Mit Erkenntnissen aus der Service Wissenschaft zu besseren Unternehmens-Apps gelangen

Unter­nehmen möchten sich am Markt und im Wett­be­werb erfolg­reich bewegen können. Aus diesem Bedürfnis resul­tieren zahl­reiche Fragen: Wie können Wünsche und Anfor­de­rungen der internen und externen Kunden besser erkannt und vor allem erfüllt werden? Wie kann die Produk­ti­vität erhöht, die Qualität verbes­sert und die Durch­lauf­zeit verkürzt werden? Wo gibt es Möglich­keiten zur Einspa­rung von Ressourcen und Kosten oder zur Verbes­se­rung der Auslas­tung? Und wo können Abläufe verbes­sert oder Wege verkürzt werden?

Ob KVP, Six Sigma, Lean-​Management oder Business-​Process-Reengineering, an verschie­denen Methoden zur Beant­wor­tung dieser Fragen mangelt es nicht. Konkret sind aber auch moderne Werk­zeuge für die Umset­zung gefragt: mit gezielten Apps, dem sinn­vollen Einsatz von VR/AR, den Möglich­keiten des IoT oder von Machine Lear­ning lassen sich Geschäfts­pro­zesse gewinn­brin­gend opti­mieren und ausbauen.

Wie werden solche smarten Lösungen entwi­ckelt und worauf ist dabei Acht zu geben? Was können Apps, und was viel­leicht auch nicht, konkret zur Opti­mie­rung von Geschäfts­pro­zessen beitragen? Der Experte Dr. Jürg Meier­hofer von der ZHAW School of Engi­nee­ring gibt aus Sicht der Service Wissen­schaft span­nende Antworten auf diese und viele weitere Fragen.

Dr. Jürg Meierhofer

Dr. Jürg Meier­hofer
ZHAW School of Engi­nee­ring
Forschungs­schwer­punkt Busi­ness Engi­nee­ring and Opera­tions Manage­ment

smoca: Herr Meier­hofer, sie sind spezia­li­siert auf Smart Service und Data Product Design, was kann man sich darunter vorstellen?

J. Meier­hofer: Ich halte mich an die Defi­ni­tion der Service Wissen­schaft, welche besagt, dass es bei einem Service darum geht, einem Gegen­über, i.d.R. einem Menschen, einen Nutzen zu stiften in dem man Wissen anwendet, das man selber hat oder von anderen inte­griert. Product und Service sind in dem Fall Synonyme, wobei Product ausdru­cken soll, dass ein kommer­zi­eller Wert bzw. eine Zahlungs­be­reit­schaft vorhanden ist. „Data Product“ könnte man in diesem Zusam­men­hang auch „Smart Product“ nennen, wobei es um mit Daten ange­rei­cherte Einsichten geht. Das Wort „Design“ steht für den Gestal­tungs­pro­zess eines „Products“. Zusam­men­ge­fasst beschäf­tige ich mich also mit der Gestal­tung von Products oder Services mit aufbe­rei­teten Daten, welche das Wissen darstellen, um jemandem einen Nutzen zu gene­rieren.

Können Sie ein konkretes Umset­zungs­bei­spiel beschreiben?

An der ZHAW begleite ich mehr­heit­lich Projekte der Indus­trie, also im B2B Bereich. Das kann ein Maschi­nen­bauer sein, welcher einem Kunden aus der Metall­be­ar­bei­tung, Schrei­nerei, Land­wirt­schaft, etc. eine Maschine oder ein Gerät verkauft, um etwas zu produ­zieren. Dabei kann beispiels­weise eine Nutzen­ma­xi­mie­rung für den Kunden ange­strebt werden. Wir machen dann z.B. die Maschine smart, indem diese über IoT vernetzt wird und über­tragen die Maschi­nen­daten zum Hersteller. Somit weiss dieser, auch ohne vor Ort zu sein, wie der Zustand des Gerätes ist, ob dieses korrekt ange­wendet wird, oder ob allen­falls ein anderes besser geeignet wäre für diesen Zweck.

Wie gehen Sie bei einem solchen Service oder Daten Projekt vor?

Als Service Engi­neer fange ich immer beim Problem an, das es zu lösen gibt. Nach Alex­ander Oster­walder also typi­scher­weise beim “Pain”, den es zu redu­zieren gilt. Dann gehe ich retour und frage, welche Werk­zeuge, Daten oder Arten der Digi­ta­li­sie­rung es dazu braucht. Oftmals treffe ich aber auch auf die andere Welt, im Sinne von “ich habe hier Daten, mit diesen möchten wir etwas machen”. Da stelle ich immer zuerst die Frage: wer ist der Kunde und welches Problem möchtet ihr lösen? Zu diesem Vorgehen von der “falschen Rich­tung” haben wir eine Methodik entwi­ckelt, wobei wir mit Itera­tionen Hypo­thesen aufstellen und diese Schritt für Schritt veri­fi­zieren.

Wie werden Werk­zeuge wie IoT, AR (Augmented Reality) oder Machine Lear­ning in die Gestal­tung von Smart Services einbe­zogen und worauf sollte dabei beson­ders geachtet werden?

Am besten startet man mit der Analyse des Problems, ohne bereits an die Lösung zu denken. Ein häufiger Fehl­tritt ist, dass bereits mit einer konkreten Idee, wie z.B. “wir möchten eine AR-​Anwendung” losge­legt wird, ohne vorher genau analy­siert zu haben, welches Problem damit gelöst werden soll. Ich empfehle, bereits beim Tag Null auf Co-​Creation zu setzen, dabei werden die Anwender von Anfang bei der Gestal­tung der Lösung mit einbe­zogen. Zuerst sollte man sich unvor­ein­ge­nommen die Arbeit dieser Anwender genauer unter die Lupe nehmen. Dabei versucht man, mit Methoden zur Kunden­ana­lyse („Customer Insight Rese­arch“) den Kunden bzw. den Anwender zu verstehen. Es sollte vermieden werden, dem Anwender dabei die geplante Lösung vorzu­stellen, in diesem Schritt geht es darum, seine Arbeit zu verstehen, denn oft findet man z.B. mit der 5-​Why-Methode sogar heraus, dass eine andere oder einfa­chere Lösung viel passender wäre. Gewicht auf dieses Vorgehen zu legen ist vor allem am Anfang wichtig, um das Problem genau zu verstehen. Danach geht man in syste­ma­ti­sche Itera­tionen von Tests und Desings neuer Lösungs­an­sätze.

Im zweiten Teil unseres Inter­views werden wir den Fokus unserer Fragen etwas enger stellen und uns den Apps zu wenden. Herr Meier­hofer wird dabei erläu­tern, wie Apps einen Beitrag zur Opti­mie­rung von Geschäfts­pro­zessen liefern können und was es bei der Umset­zung von Unternehmens-​Apps aus Sicht der Service Wissen­schaft zu berück­sich­tigen gibt.

Mehr dazu in unserem nächsten Blog­bei­trag.

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