Smart Service Systems Engineering: Gestaltung datengetriebener Wertschöpfungssysteme am Beispiel des Maschinen- und Anlagenbaus

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https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:gbv:700-202005153051
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Title: Smart Service Systems Engineering: Gestaltung datengetriebener Wertschöpfungssysteme am Beispiel des Maschinen- und Anlagenbaus
Authors: Kammler, Friedemann
ORCID of the author: https://orcid.org/0000-0002-2418-4882
Thesis advisor: Prof. Dr. Oliver Thomas
Thesis referee: Prof. Dr. Frank Teuteberg
Abstract: Die Digitalisierung von Produkten und Dienstleistungen durch die Integration moderner Informations- und Kommunikationstechnologien wird in Wissenschaft und Praxis intensiv und anhand diverser Modelle diskutiert. Smart Service Systeme, als Gegenstand dieser Diskussion, skizzieren den Einsatz „intelligenter“ Produkte (sog. „Smart Products“) in flexibilisierten Dienstleistungssystemen, mit dem Ziel, sensorisch erfasstes Kontextwissen zur automatisierten Anpassung von Leistungen an individuelle Kundenbedürfnisse zu nutzen. Dieses ambitionierte Ziel birgt eine Reihe von Forschungsaufgaben für die Wirtschaftsinformatik (WI). Denn neben den diversen gestalterischen Herausforderungen, die für die Entwicklung einzelner Bestandteile zu lösen sind, ist gerade die Verknüpfung einzelner Forschungsperspektiven, wie dem Service Systems Engineering oder der Data Science, eine Herausforderung, in der die WI als Vermittlerin auftreten kann. Die vorliegende Dissertation untersucht vor diesem Hintergrund Smart Service Systeme als Modell für datengetriebene Wertschöpfung im Maschinen- und Anlagenbau und erarbeitet Wissen in vier Bereichen: (1) der Identifikation von domänenspezifischen Anforderungen an die zugrundeliegenden Informationssysteme, (2) der Integration von produkt- und dienstleistungsbezogenen Datenströmen, (3) der Verfolgung von herstellerübergreifenden Plattformlösungen für den kontinuierlichen Betrieb und das Management von Smart Services und (4) dem Kontexttransfer entwickelter Lösungen in weitere Domänen. Die Arbeit generiert auf diese Weise anwendungsorientiertes Wissen über die Entwicklung und den Einsatz von Smart Service Systemen im Maschinen- und Anlagenbau. Auf übergeordneter Ebene entsteht ein Beitrag zur bislang ausstehenden Etablierung einer gemeinsamen Gestaltungsgrundlage zwischen beteiligten Disziplinen, in dem demonstriert wird, wie eine gemeinsame Entwicklung zukünftiger, datengetriebener Wertschöpfungssysteme gelingen kann.
URL: https://repositorium.ub.uni-osnabrueck.de/handle/urn:nbn:de:gbv:700-202005153051
Subject Keywords: Datengetriebene Dienstleistung; Plattformstrategie; Service Systems Engineering; Technischer Kundendienst; Maschinen- und Anlagenbau; DevOps; Design Theory Projectability; mHealth; Papua Neuguinea; Anforderungsanalyse; Wirtschaftsinformatik
Issue Date: 15-May-2020
License name: Attribution 3.0 Germany
License url: http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/de/
Type of publication: Dissertation oder Habilitation [doctoralThesis]
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