Digital Business Engineering: Smart Services entwickeln

Digital Business Engineering: Smart Services entwickeln

von Bernhard Steimel 5. Februar 2018

Ein Auszug aus dem neuen Praxisleitfaden „Internet der Dinge“, der kostenlos zum Download zur Verfügung steht.


Eine gute Idee allein reicht nicht, der Smart Service oder das smarte Produkt müssen auch zu einem funktionierenden Prototypen und dann zu einem ersten marktfähigen Produkt weiterentwickelt werden. In vielen Unternehmen der Digitalwirtschaft, vor allem in Startups, werden agile Methoden genutzt. Es gibt eine Reihe von unterschiedlichen Methoden wie Scrum, Kanban, Lean Startup oder Digital Business Engineering, die eingesetzt werden können. Sie haben einige Elemente gemeinsam:

  • Sie entwickeln einen Service oder ein Produkt in kleinen Schritten, die nicht vorgeplant werden. Dabei gibt es relativ häufig neue, verbesserte Produktversionen.
  • Sie nutzen für die Entwicklung einer Produktversion iterative Zyklen, deren Ergebnisse getestet und ausgewertet werden, wobei die Ergebnisse der Tests in den nächsten interaktiven Zyklus einfließen.
  • Sie sind stark benutzerzentriert. Die Wünsche und Reaktionen der Anwender werden in jedem Entwicklungsschritt berücksichtigt.
  • Sie setzen auf selbstorganisierte und selbstständig arbeitende Teams, die ein Produkt oder einen Service ohne detaillierte Vorgaben aus dem Management designen.

Design Thinking wird häufig in denselben Kontexten wie die hier beschriebenen Methoden eingesetzt. Es ist jedoch u.E. mehr als „Ideengenerator“ und weniger für die Entwicklung eines marktfähigen Produkts geeignet. Umgekehrt haben Methoden wie Lean Startup weniger das Ziel, möglichst viele unterschiedliche Ideen zu generieren, sondern Smart Services in einem effizienten, iterativen Prozess bis zur Marktreife zu bringen.

Doch die Entwicklung eines Prototyps oder Einstiegsprodukts („Minimum Viable Product“) ist nicht ausreichend, um einen guten und erfolgreichen Smart Service zu gestalten. Hierzu gehören auch Überlegungen zu den Kundenprozessen, der Gestaltung eines digitalen Ecosystems sowie zur Optimierung von Usability und User Experience.

Digital Business Engineering: Schritt für Schritt zum Smart Service

Die Digitalisierung bietet Unternehmen zahlreiche Chancen, neue Geschäftsmodelle vor allem durch die Auswertung der strategischen Ressource „Daten“ aufzubauen. Viele deutsche Unternehmen, auch aus dem Mittelstand, haben durch die Digitalisierung die Chance, hybride Services oder hybride Leistungsbündel anzubieten, bei denen es sich zumeist um IT-Services handelt.

Die Frage ist jedoch, auf welche Weise ein Unternehmen zu einem neuen Geschäftsmodell kommt. Hierfür gibt es einen methodischen Ansatz, den das Fraunhofer-Institut für Software- und Systemtechnik ISST zusammen mit der Universität St. Gallen entwickelt hat: Digital Business Engineering. Das Vorgehensmodell unterstützt Unternehmen bei der digitalen Transformation und richtet sich an Projekt- und Linienverantwortliche aus Marketing, Vertrieb, Geschäftsentwicklung, Supply Chain Management sowie der IT.

„Deutschland ist nicht das Silicon Valley und nur wenige deutsche Unternehmen werden jemals so ticken wie Firmen aus dem Silicon Valley. Was in Deutschland aber gut funktioniert, ist ein ingenieursartiger Ansatz.“ (Sebastian Steinbuß vom Fraunhofer-Institut für Software- und Systemtechnik ISST im Smarter Service Talk)

Digital Business Engineering ist ein modell-getriebener und methodenbasierter Transformationsansatz. Er bietet Führung und Struktur in einem relativ unerforschten Handlungsfeld. Darüber hinaus fließen Praxiserfahrungen kontinuierlich in die Methodenweiterentwicklung ein. Digital Business Engineering unterstützt ein Unternehmen auf allen Ebenen: strategisch bei der Neuausrichtung hinsichtlich Digitalisierung, bei der Adaption ihrer Prozesse und natürlich bei der technischen Umsetzung auf Systemebene.

Digital Business Engineering im Überblick

Die Digital Business Engineering-Methode.html

Insgesamt bietet das Konzept des Digital Business Engineering sechs strategische Meilensteine für die Gestaltung eines digitalen Geschäftsmodells.

    • Ende-zu-Ende-Kundenprozess: Analyse, Modellierung und Beschreibung des Kundenprozesses von der Entstehung eines bestimmten Produkt- bzw. Dienstleistungsbedarfs bis hin zur Nachbereitung.
    • Digitales Ecosystem: Identifikation und Analyse der Akteure im Ecosystem sowie ihrer Interaktion.
    • Digitale Produkte und Dienstleistungen: Anreicherung physischer Produkte oder klassischer Dienstleistungen mit digitalen Diensten oder Aufbau einer digitalen Plattform, auf der Software-Dienste entwickelt werden.
    • Digitale Fähigkeiten: Referenzmodelle für „Digital Capabilities“ dienen als Blaupause, um die Kompetenzlücken sowohl in fachlicher als auch in informationstechnischer Hinsicht zu schließen.
    • Datenarchitektur und „Data Value Chain“: Techniken des Datenarchitekturmanagements helfen bei der Erstellung von Datenlandkarten für digitale Anwendungsfälle. Zudem müssen Unternehmen die Datenwertschöpfungskette identifizieren, analysieren und im Sinne eines Ende-zu-Ende-Kundenprozesses modellieren.
    • Digitale Technologiearchitektur: Kombination der bestehenden betrieblichen Anwendungssysteme (z. B. ERP, CRM, MES) mit neuen Technologien (z. B. In-Memory-Datenbanken, Big-Data-Software, mobile Applikationen).

Ein Kommentar

Oliver Fuhrmann 7. Februar 2018 at 18:08

Fraunhofer-Folie ohne Quellenangabe?

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