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Durch die immer stärkere Vernetzung der Devices, die sinkenden Preise der intelligenten Sensorik und die Möglichkeit, große Datenmengen in Echtzeit zu analysieren, werden neue Technologien wie Predictive Maintenance Services immer häufiger eingesetzt. Durch Predictive Maintenance sollen die Wartungstätigkeiten zum richtigen Zeitpunkt und in richtiger Qualität durchgeführt werden, wodurch die Wartungskosten reduziert werden sollen. Eine weitere wichtiger Veränderung ist die Tertiarisierung, welche den Wandel von der Industrie- zur Dienstleistungsgesellschaft beschreibt. In der Entwicklung von Dienstleistungen spielt die Kundenintegration und deren Know-How eine wichtige Rolle. Die Kunden und Kundinnen sollen durch verschiedene Methoden in den Entwicklungsprozess von Predictive Maintenance Dienstleistung in der Logistikbranche integriert werden.
Um das Ziel die Einflussfaktoren einer Predictive Maintenance Dienstleistung in der Logistikbranche, welche durch die eingesetzten Methoden veränderbar sind, zu identifizieren, wurden im ersten Schritt Hypothesen auf Basis der Theorie erarbeitet. Anschließend wurden die Hypothesen durch zehn Interviews der Key-Kunden der SSI Schäfer IT Solutions verifiziert.
Die wichtigste Erkenntnis der Arbeit ist es, dass alle Methoden der Kundenintegration gut geplant und durchgeführt werden müssen, da ansonsten ein negativer Effekt entstehen kann. Je nach Methode müssen andere wichtige Kriterien, wie die Auswahl der Kunden und Kundinnen oder die Zieldefinition im Vorfeld gut überlegt und durchgeführt sein. Durch gute Kundenintegration kann die Qualität der Dienstleistung bei der Entwicklung aber auch kontinuierlich verbessert und die Offenheit der Kunden und Kundinnen gesteigert werden.
Mit der durchgeführten Arbeit und den resultierenden Ergebnissen kann in weiterer Folge die Kundenintegration bei der Entwicklung eines Predictive Maintenance Service für die Logistikbranche effizienter durchgeführt werden.