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Designing Digital Business Models for Manufacturing Companies

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Ritter, Christian:
Designing Digital Business Models for Manufacturing Companies.
Bayreuth , 2024 . - III, 57 S.
( Dissertation, 2023 , Universität Bayreuth, Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät)
DOI: https://doi.org/10.15495/EPub_UBT_00007457

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Abstract

The design of digital business models is an integral part of the socio-technical phenomenon known as digitalization – the adoption of digital technologies by individuals, organizations, and society. The manufacturing industry, which is a crucial sector in the global economy, stands to unlock substantial value by harnessing the vast amounts of data generated by customers’ machines and systems through digital technologies. Redefining value creation, delivery, and capture mechanisms allow manufacturers to establish novel revenue streams, distinguish themselves from competitors, and cultivate enduring customer relationships. As servitization gains momentum, manufacturers are embracing the transition from product-centric to service provider business models, bolstered by helping customers to operate their machines. However, the design of digital business models poses significant challenges for the manufacturing industry. Adopting a socio-technical perspective, this doctoral thesis comprises five research articles and outlines a comprehensive pathway for addressing the three primary challenges of initiating, developing, and implementing digital business models, which requires an integrated perspective across organizational layers.
Amidst a myriad of digital opportunities, firms need to identify ways to create value through digital technologies that go beyond the usual incremental improvement of existing products. Manufacturers, therefore, face the challenge of initiating the exploration of digital opportunities, given the multitude of new possibilities, changing customers’ demands, and unknown technical requirements, leading to high uncertainty. Thus, manufacturers need a structured approach to explore digital business models that meet customers’ expectations (desirability), are technically realizable (feasibility), and are supported by a robust monetization strategy (viability). Research article #1 presents a four-phase approach for identifying and levering digital opportunities, using a case study on WashTec, a market-leading manufacturer of car wash systems, to provide a blueprint for other manufacturers.
Further, as manufacturers embrace servitization, they face the challenge of generating value for their customers while ensuring profitable business models. This entails developing aligned value creation and capture mechanisms to successfully realize the shift from traditional one-time sales of physical products to the provision of outcome-based service offerings. Against this backdrop, research article #2 presents a decision support system for predictive maintenance services, incorporating real options analysis to exploit the value of an outcome-based service provision, where the service provider guarantees a certain machine availability using digital technologies for failure prediction. Research article #3 provides insights for manufacturers as services providers utilizing artificial intelligence in offering outcome-based services.
The study deals with the effects of algorithms’ predictive power on a digital business model’s revenue, depending on the underlying payment structure, such as subscription-based or usage-based. The resulting decision support system exemplifies the development of aligned value creation and value capture mechanisms.
Implementation of new business and technological capabilities is also imperative if manufacturers are to exploit digital business’ long-term value. Research article #4 introduces a maturity model for the capabilities necessary for implementing specific digital business model archetypes. Further, manufacturers need guidance if they are to effectively translate digital business model concepts into operational processes. Considering business process management’s role in facilitating the allocation of resources and capabilities to successfully implement novel digital business models, research article #5 presents a taxonomy of business process management governance setups as a tool for better understanding potential design options when implementing or adjusting business process management practices.
This thesis contributes novel artifacts for both research and practice, bridging the gap between conceptualizing strategic target states and providing guidance for digital business model design. By extending descriptive and prescriptive knowledge at the intersections of the information systems domain, the business model innovation research, and the servitization literature, the thesis supports manufacturing companies in their digital transformation. Lastly, the thesis responds to calls for research by delving into the transformation of manufacturing companies in the business-to-business context.

Abstract in weiterer Sprache

Die Gestaltung digitaler Geschäftsmodelle ist ein integraler Bestandteil des sozio-technischen Phänomens der Digitalisierung – der Anwendung digitaler Technologien durch Einzelpersonen, Organisationen und die Gesellschaft. Insbesondere in der produzierenden Industrie entstehen beim Betrieb von Anlagen und Maschinen eine immense Menge an Daten, welche für Unternehmen ein erhebliches Potenzial darstellen. Dadurch können Hersteller von Maschinen und Anlagen, die einen entscheidender Sektor in der globalen Wirtschaft darstellen, digitale Technologien nutzen, um einen erheblichen Mehrwert für ihre Kunden zu generieren. Eine Neugestaltung der Geschäftsmodelllogik - der Mechanismen für Wertschöpfung, -lieferung und -erfassung - ermöglicht es Herstellern von Maschinen und Anlagen, neue Einnahmequellen zu erschließen, sich von Mitbewerbern zu differenzieren und dauerhafte Kundenbeziehungen zu etablieren. Mit dem Aufkommen von einer immer stärkeren Dienstleistungsorientierung vollziehen Hersteller eine Transformation von einer produktzentrierten hin zu einer dienstleistungsorientierten Geschäftsmodelllogik.
Um die Potentiale digitaler Technologien zu heben, skizziert diese Dissertation im Rahmen von fünf Forschungsartikeln einen mehrere Organisationsebenen umfassenden Ansatz zur Bewältigung von drei wesentlichen Herausforderungen bei deren Initiierung, Entwicklung und Umsetzung von digitalen Geschäftsmodellen
Inmitten unzähliger Möglichkeiten müssen Unternehmen Wege finden, durch digitale Technologien neue Werte zu schaffen, die über die übliche inkrementelle Verbesserung bestehender Produkte hinausgehen. Maschinen- und Anlagenbauer stehen daher vor der Herausforderung, die Möglichkeiten von digitalen Technologien zielgerichtet zu erforschen. Dieser Prozess ist von einer hohen Unsicherheit geprägt angesichts neuer, sich stetig ändernder Kundenanforderungen sowie unbekannter technischer Anforderungen bei der Umsetzung digitaler Lösungen. Daher benötigen Maschinen- und Anlagenbauer einen strukturierten Ansatz, um digitale Geschäftsmodelle zu identifizieren und zu entwickeln, die den Erwartungen der Kunden entsprechen (Desirability), technisch umsetzbar sind (Feasibility) und von einer robusten Monetarisierungsstrategie gestützt werden (Viability). Der Forschungsartikel #1 dieser Dissertation präsentiert daher einen Ansatz zur Identifizierung und Nutzung digitaler Lösungen anhand einer Fallstudie mit der Firma WashTec, dem marktführenden Hersteller von Fahrzeugwaschanlagen.
Des Weiteren stehen Maschinen- und Anlagenbauer bei der Gestaltung von digitalen Geschäftsmodellen vor der Herausforderung, einerseits durch digitale Lösungen einen Mehrwert für ihre Kunden zu generieren und gleichzeitig ein rentable Geschäftsmodell sicherzustellen. Dies erfordert die Entwicklung neuer Mechanismen der Wertschöpfung, um die Transformation vom traditionellen einmaligen Verkauf physischer Produkte zur Bereitstellung ergebnisorientierter Serviceangebote erfolgreich zu realisieren. Vor diesem Hintergrund präsentiert Forschungsartikel #2 ein Entscheidungsunterstützungssystem zur Umsetzung von Predictive Maintenance Services. Dabei wird ein Realoptionsansatz gewählt, um basierend auf einer datengestützten Fehlerprognose die aus ökonomischer Perspektive sinnvolle Wartungsstrategie zu entwickeln. Darüber hinaus unterstützt Forschungsartikel #3 Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus bei der Wahl des passenden Erlösmodells für ergebnisorientierte Dienstleistungen, die durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz bereitgestellt werden. Die Studie befasst sich mit den Auswirkungen der Vorhersagekraft von Algorithmen auf die Einnahmen eines digitalen Geschäftsmodells, abhängig von der zugrunde liegenden Zahlungsstruktur. Das resultierende Entscheidungsunterstützungssystem veranschaulicht die Notwenigkeit von neuen Mechanismen der Wertschöpfung für die Umsetzung von digitalen Geschäftsmodellen.

Die Implementierung neuer (Unternehmens-) Fähigkeiten ist ebenfalls unerlässlich, wenn Maschinen- und Anlagenbauer digitale Geschäftsmodelle implementieren. Infolgedessen stellt Forschungsartikel #4 ein Reifegradmodell für die Umsetzung verschiedener digitaler Geschäftsmodellarchetypen vor. Darüber hinaus benötigen Maschinen- und Anlagenbauer, entsprechende Konzepte, um digitale Geschäftsmodelle effektiv in operative Prozesse übersetzen zu können. Dabei spielt das Business Process Managements eine entscheidende Rolle, um Ressourcen und Fähigkeiten für die Umsetzung digitaler Geschäftsmodelle entsprechend allokieren zu können. In diesem Sinne, präsentiert Forschungsartikel #5 eine Taxonomie von Governance-Gestaltungen, die Unternehmen bei der Implementierung oder Weiterentwicklung von Business Process Management unterstützen soll.
Diese Dissertation trägt neuartige Artefakte für Forschung und Praxis bei, indem sie die Lücke zwischen der Konzeption strategischer Zielzustände und der Implementierung bei der Gestaltung digitaler Geschäftsmodelle schließt. Durch die Erweiterung von deskriptivem und präskriptivem Wissen an den Schnittstellen der Wirtschaftsinformatik, des Innovationsmanagements sowie der Servitization-Literatur unterstützt die Dissertation Maschinen- und Anlagenbauunternehmen bei ihrer digitalen Transformation.

Weitere Angaben

Publikationsform: Dissertation
Keywords: Digital Business Models; Digital Transformation; Manufacturing; Digital Innovation
Institutionen der Universität: Forschungseinrichtungen > Institute in Verbindung mit der Universität > FIM Forschungsinstitut für Informationsmanagement
Forschungseinrichtungen
Forschungseinrichtungen > Institute in Verbindung mit der Universität
Titel an der UBT entstanden: Ja
Themengebiete aus DDC: 300 Sozialwissenschaften > 330 Wirtschaft
Eingestellt am: 17 Feb 2024 22:00
Letzte Änderung: 17 Feb 2024 22:00
URI: https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/88648