Digital Business Engineering: Smart Services Schritt für Schritt entwickeln

Digital Business Engineering: Smart Services Schritt für Schritt entwickeln

von Bernhard Steimel 7. November 2016

Sebastian Steinbuß vom Fraunhofer-Institut für Software- und Systemtechnik ISST im Smarter Service Talk mit Bernhard Steimel zum Thema: Digital Business Engineering und Smart Services. [Teil 2]


Sebastian Steinbuß - Smarter Service Talk

Können Sie grob die Schritte beim Digital Business Engineering skizzieren, die ein Unternehmen bei einem solchen Projekt durchläuft?

Es gibt drei Phasen, die nacheinander durchlaufen werden, wobei Nachbesserungen in einer früheren Phase natürlich möglich sind. Zuerst muss Klarheit über die strategische Perspektive geschaffen werden: Wo möchte ich als Unternehmen hin, was möchte ich umsetzen? Falsch wäre die Überlegung: Ich hab ein System für meinen Anwendungsfall und weil ich jetzt digitalisiert bin, muss ich Webservices anbieten. Beispiel hierfür wäre eine Versicherung mit einem internen Dokumentenmanagementsystem, die eigentlich nur über Briefe mit den Kunden kommuniziert und ihren großen Digitalisierungsschritt darin sieht, die Dokumente nun übers Internet verfügbar zu machen. Das nenne ich einen „Ansatz von unten“, von der Technologie her.

Wir meinen, dass Digitalisierung eine Strategie benötigt, die erklärt, wie ein digitalisiertes Unternehmen mit seinen Kunden interagieren möchte oder welche Kundenkreise es erschließen möchte. Erst wenn dies klar ist, stellt sich die Frage nach den operationalen Kundenprozessen. Hier also kommt der Aspekt der vorhandenen und zusätzlich benötigten Technologien hinzu.

Schritt 1: Customer Journey analysieren

Wichtig ist dabei, den Kundenprozess von Ende-zu-Ende zu denken, was aber leider selten gemacht wird. Wir haben dazu Methoden angeschaut, die es im kaufmännischen Bereich, insbesondere im Marketing gibt, denn diese Methoden sind sehr gut, weil sie den gesamten Kundenprozess in den Blick nehmen. Dazu das Beispiel Lufthansa: Das Unternehmen hat im Prinzip ein sehr einfaches Geschäftsmodell. Der Kunde steigt ins Flugzeug, wird zu seinem Zielort gebracht und steigt dort wieder aus.

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Durchdenkt man diesen Kundenprozess aber von Anfang bis Ende, geht es mit den Überlegungen des Kunden los, wo er eigentlich hinfliegen möchte. Er nutzt dazu möglicherweise Reiseportale im Internet. Hat er sich für das Ziel entschieden, braucht er neben dem Flug auch eine Unterkunft, die er vielleicht wiederum über Portale wie Tripadvisor oder Expedia sucht. Er muss außerdem von Zuhause zum Flughafen gelangen, mit der Bahn oder einem Leihwagen, und auch an seinem Zielort muss er vom Flughafen zu seiner Unterkunft gelangen – und das Ganze im Zweifel auch wieder zurück. Der letzte Schritt im Ende-zu-Ende-Kundenprozess schließlich ist der Review, seine Bewertung der Reise, auch dafür gibt es Online-Bewertungsportale.

Schritt 2: Eco-System designen

Ein Unternehmen wie Lufthansa ist dann gut, wenn es mit den wesentlichen Playern vernetzt ist und mithilfe der Informationen aus den verschiedenen Portalen versteht, warum der Kunde sich wann wofür entschieden hat. Dieser zweite Schritt des Eco-Systems wirft auch die strategischen Fragen auf, mit welchen Unternehmen Lufthansa zusammenarbeiten sollte, welche als Konkurrenten anzusehen sind und ob neue eigene Unternehmen gegründet werden sollten, die unter einer anderen Marke als Lufthansa firmieren.

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Unternehmen, die sich noch in der Strategie-Phase befinden, sollten einfach mal fünf Jahre voraus denken und unabhängig von technischen Beschränkungen oder rechtlichen Rahmenbedingungen einen Visions-Prozess anstoßen. Denn erst wenn ich als Unternehmen weiß, wo ich hinmöchte, weiß ich auch, wie mein Eco-System aussehen sollte.

Wie entstehen diese Netzwerkanalysen und wie reagiert ein Management darauf?

Wir selbst sind zumeist branchenfremd und bieten moderierte Workshops mit Dialogcharakter an. Der erste Schritt besteht darin, den Ist-Zustand zu erfassen. Das tun die Experten in den Unternehmen, denn die wissen, welche Beziehungen das Unternehmen bereits hat. Sie machen auch Marktanalysen, um festzustellen, welche Anbieter es für welche Bereiche gibt. So können diese Netzwerke dann langsam aufgebaut werden.

Der nächste Schritt ist dann die Formulierung des Soll-Ziel-Systems: Was kann ich mit wem tun und wie kann ich das tun? Vielleicht gibt es ein Großunternehmen, mit dem ich zusammenarbeiten kann, vielleicht ist es aber auch eine valide Option, Geld in die Hand zu nehmen und zu einem bestehenden Produkt eines anderen Anbieters ein Konkurrenzprodukt auf den Markt zu bringen. Ein Versicherungsunternehmen in der Schweiz beispielsweise ist selbst zum Car-Sharing-Anbieter geworden, weil es keinen geeigneten Partner gefunden hat. Die Fahrzeuge für das Car-Sharing-Angebot sind natürlich über das Unternehmen versichert und dafür wurden die passenden IT-Systeme entwickelt. Hier wurde also das Geschäftsmodell erweitert.

Generell muss man fragen, wie offen das Management für den Netzwerkgedanken ist. Ist es bereit, sich an bestehenden Unternehmen zu beteiligen oder auch neue Geschäftsmodelle zu implementieren? Dies sind strategische Überlegungen, dabei geht es oft um die Frage der Finanzierbarkeit oder auch um den Willen, langjährige Beziehungen zu Geschäftspartnern zu verändern. Das geht nur über die Diskussion und über die Erkenntnis im Management. Anhand der Customer Journey kann dem Management die Vision für die Zukunft aufgezeigt werden: Wir möchten genau da hin, wir möchten genau dieses Produkt anbieten, und das soll genau so funktionieren.

Kommen wir zu dem spannenden Schritt 3: Digitale Produkte und Services. Wo kommt der zündende Gedanke her für das, was ich neu entwickeln werde?

Schritt 3: Neue digitale Produkte und Serviceangebote im Eco-System entdecken

Aus der Analyse der Kundenprozesse weiß ich, welches Produkt oder welche Dienstleistungen ich zusätzlich anbieten möchte. Ein wesentlicher nächster Schritt ist das Business Modell. Ich muss klären, wie ich mit dem neuen Produkt oder Service Geld verdienen kann. Hierfür gibt es verschiedene Methoden, etwa den Business Model Canvas, den man sehr gut agil weiterentwickeln und situativ pflegen kann.

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Gute Erfahrungen haben wir auch mit verschiedenen Business Model Patterns gemacht. Hier wird gefragt, welches meine Kunden sind, über welche Kanäle ich sie ansprechen möchte, wie mein Kernangebot aussieht, welche Ressourcen ich brauche, welche Kosten dabei entstehen und wie ich letztlich Geld verdienen kann. Dies ist quasi der Plausibilitäts-Check, der klärt, ob es sich lohnt, überhaupt weiter zu denken. Es gibt den relativ bekannten Spruch: Daten sind das neue Rohöl der Wirtschaft. Das stimmt zum Teil, denn Menschen sind oft bereit, mit Daten zu bezahlen. Deshalb ist Google so erfolgreich. Und wirklich spannend wird es, wenn ich als Unternehmen auch als Datenlieferant auftreten kann.

Das ist nicht nur für den Business-to-Consumer Bereich spannend, sondern auch im Business-to-Business-Segment. Bei Drehmaschinen oder Fräsen im produzierenden Sektor kann man heute dank der Vernetzung der Maschinen und des damit verbundenen Datenschatzes schon Wochen bis Monate vor Auftreten eines Defektes feststellen, dass dieser sich anbahnt oder dass man Teile austauschen muss. Die Idee des Industrial Data Space ist die Frage, wie Geschäftsmodelle aussehen können, wenn ich als Unternehmen eigene Daten anbieten oder aber fremde Daten nutzen möchte und was genau ich erreichen kann, wenn ich mich mit einem Unternehmen vernetze oder verbinde.

Wann und wie kommt dabei Design Thinking zum Einsatz?

Ich bin kein Verfechter der reinen Schule des Design Thinking. Es lohnt sich aber zu überlegen, welche Elemente daraus für eine Strategieentwicklung oder für eine technische Entwicklung hilfreich sind. Was ich als sehr gut ansehe, ist der erste Schritt. Hier wird verlangt, sich sehr intensiv mit dem Problem auseinanderzusetzen, sich hineinzuversetzen und es zu verstehen. Erst dann kann man relativ schnell eine mögliche Lösung ins Auge fassen ohne zu behaupten, dass das die einzige Lösung sei.

Stattdessen komme ich zu einer relativ leichtgewichtigen Lösung, und fällt der Test negativ aus, habe ich in dieser Lernschleife das Problem noch einmal besser verstanden und kann eine andere Lösung ausprobieren. Die Entwicklung ist sehr viel offener als in klassischen Methoden und das hilft, aus eingefahrenen Denkmustern auszubrechen. Wenn ein Unternehmen beispielsweise seit vielen Jahren Hardware produziert und soll nun einen tollen Cloud-Service dazu entwickeln, gibt es keinen Erfahrungsschatz, auf den es zurückgreifen kann. Durch das offene, divergente Denken ist es aber tatsächlich möglich, neue Lösungsmuster finden.

Die Methode des Design Thinking ist auch hilfreich bei der Teamzusammensetzung, denn das Arbeiten gestaltet sich tatsächlich effizienter, wenn Menschen aus verschiedenen Bereichen zusammengebracht werden. Ein weiterer Aspekt betrifft die Wahl des Raumes, in dem gearbeitet wird. Dass dies ganz wichtig ist, entspricht auch meiner persönlichen Erfahrung. Diskussionen in normalen Besprechungsräumen von Unternehmen sind zumeist sehr strukturiert, sehr thematisch, aber nicht sehr zielführend.

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Ich erinnere mich an Workshops, die wir in verschiedenen Gruppen in einem Schloss durchgeführt haben. Das Team, das in der Werkstatt gearbeitet hat, hatte eine sehr praktische Herangehensweise an sein Thema und ist ohne hochschweifende Diskussionen schnell zum Punkt gekommen. Im Beduinenzelt wurde sehr leise und hoch konzentriert gearbeitet, dieses Team ist mit Abstand am schnellsten zu einem Ergebnis gelangt. Die beiden Teams schließlich, die in der Küche angesiedelt waren, hatten den meisten Spaß und arbeiteten zunächst recht langsam, aber gegen Ende, als sich die anderen schon Kaffee holten, kam man dann schneller und effektiver voran. Der Raum ist tatsächlich ausschlaggebend dafür, wie Diskussionen laufen können.

Helfen Sie uns bitte auch auf die Sprünge, was mit Digital Artefact Design gemeint ist.

Dies ist im Prinzip eine Strukturierungsmethode. Mit ihr wird geklärt, wie ein Digital Artefact aufgebaut sein muss. Das Gerät ist eine Art Computer mit Betriebssystem, ich brauche Software und muss mir Gedanken über den Netzwerkbereich machen: Wie gestalte ich den physikalischen Transport, wie müssen Nachrichten geschnitten sein, die übers Netzwerk gehen, und welche Services für weitere Funktionalitäten, die das Device erweitern, muss ich an anderer Stelle anbieten?

Und schließlich muss ich überlegen, wo der eigentliche Content herkommt. Ein gutes Beispiel hierfür ist ein Kindle oder iPad, auf dem man Bücher liest. Da sind zunächst das physikalische Device, die Software und die Datenübertragung, die über ein USB oder übers Netzwerk erfolgen kann. Weitere Dienste kommen hinzu, außerdem ein E-Shop, in dem die Kunden Bücher anschauen und kaufen können. Und es ist ein Content Layer nötig, auf dem die eigentlichen Daten, sprich die E-Books liegen, die es zu verwalten und zu verkaufen gilt.

Was habe ich, wenn Phase 3 abgeschlossen ist?

Sie haben an dieser Stelle eine Idee von einem digitalen Produkt – das kann ein Produkt Blueprint sein, es kann ein Mock-up oder auch nur eine ganz grobe Architektur sein.

Wieviel Zeit sollte man bis zu einem solchen Ergebnis einplanen?

Das lässt sich pauschal schwer einschätzen, es kommt auf das Projekt an. Es kann – wie bei einem von uns betreuten Versicherungsprojekt – drei Monate dauern, bis eine Projektskizze für verschiedene zu entwickelnde Produkte und Services erarbeitet ist, es kann sich aber auch um wenige Wochen handeln.

Wie geht es an dieser Stelle weiter? Stehen hier Ideen von Lean Start-up oder Minimum Viable Product im Raum?

Wir als Forschungseinrichtung entwickeln keine Produkte, sondern machen Prototypen. Ich bin immer begeistert, wenn sich an dieser Stelle ein Prototyp testen und in ein Produkt umsetzen lässt. Leider ist das mit einem Minimum Viable Product aber nicht immer möglich. Oft gibt es einen relativ großen Bestand an IT-Systemen, der weiterentwickelt oder angepasst werden muss. Wesentliche Schritte sind deshalb jetzt das Capability Design und das Data Mapping.

Schritt 4: Data Mapping

Beim Data Mapping geht es darum, welche Daten für das designte Produkt oder den designten Service benötig werden und ob diese Daten aus den Bestandssystemen kommen oder aus Fremdsystemen.

Schritt 5: Digitale Fähigkeiten und mögliche Gaps identifizieren

Das Unternehmen muss sich an dieser Stelle außerdem Gedanken über seine digitalen Fähigkeiten machen: Über welche verfügt es und welche muss es ausbauen oder neu anschaffen?

Auch dazu ein Beispiel: Angedacht wurde eine neue Versicherung für Bahnkunden in der Schweiz, die gegen Verspätungen der Züge schützen sollte. An dem Punkt der Customer Journey, an der der Kunde sein Ticket kauft, soll er auswählen können, ob er auch eine Versicherung gegen das Zuspätkommen bucht. Tritt der Versicherungsfall ein, könnte die Bahn ihm ein Taxi zum Bahnhof schicken, das ihn zu seinem Zielort bringt.

Zunächst muss das Unternehmen wissen, über welche Kanäle der Ticketkauf erfolgt. Die Analyse zeigte, dass dies zu mehr als 50 Prozent am Automaten geschieht, in geringerem Umfang außerdem online, per App und am Schalter. Relativ einfach ist das Dazubuchen der Versicherung online, per App oder am Schalter. Neue Fähigkeiten sind aber nötig für den Verkauf am Ticketautomaten. Die Prozesse dahinter müssen voll automatisiert sein, es sind Big-Data-Fähigkeiten nötig, um dem Kunden beispielsweise direkt darstellen zu können, wie hoch der Preis für die Versicherung ist.

Schritt 6: Digital Architektur

Das Beispiel zeigt, dass bei der Prototypen-Entwicklung von Smart Data Services oder Webservices zumeist große Bestandssysteme im Unternehmen zu berücksichtigen sind. Diese müssen eingebunden oder anhand einer Roadmap weiterentwickelt werden. Gibt es alleinstehende Systeme, können diese vielleicht als Micro-Services ausgeprägt werden. In diesem letzten Schritt gibt es aus meiner Sicht die größten Freiheitsgrade. Denn es ist auch möglich, ein neues System zu entwickeln oder zu kaufen, damit man – im übertragenen Sinne – auf der grünen Wiese anfangen kann.


Interview [Teil 1]


Sebastian Steinbuß ist seit sieben Jahren wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer ISST in der Abteilung Digitalisierung und Logistik. Er forscht dort zu den Themen Business Cloud Solutions und Digital Business Engineering. In seiner Funktion entwickelt er Prototypen für smarte Produkte oder Services und unterstützt Firmen aus unterschiedlichen Branchen bei den Herausforderungen der digitalen Transformation.

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