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

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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.

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.

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.