Smart Service

Definition und Funktionsweise

Ein Smart Service („intelligenter Service“) ist die am weitesten entwickelte Stufe datenbasierter, digitaler Dienstleistungen. Er wird für Kunden erbracht, die Smart Products verwenden. Smart Products sind technische Objekte mit Sensoren, Software und einer Netzwerkverbindung, beispielsweise zum Internet. Sie können Daten erfassen und weitergeben.

Die Daten werden auf softwaredefinierten Plattformen gesammelt, miteinander verknüpft und automatisch ausgewertet. Dabei entstehen aus Rohdaten sogenannte Smart Data: aufbereitete Daten mit einem konkreten Informationsgehalt. Verfahren wie Machine Learning und künstliche Intelligenz können daraus maschinelles Wissen erzeugen. Die Software gleicht neue Informationen mit vorhandenen Datensätzen ab, trifft darauf basierende Entscheidungen und kann selbstständig weitere Aktionen anfordern. Smart Services lassen sich über Serviceplattformen wie Online-Marktplätze oder App-Stores anbieten, handeln und damit monetisieren.

Beispiel: vorbeugende Wartung

Bei einer Metallweberei stattet der Maschinenhersteller die Webmaschinen mit leistungsfähigen Sensoren aus und bietet zugleich den Smart Service an. Über eine Breitbandverbindung senden die Maschinen ausgewählte Zustandsdaten, etwa ihre aktuelle Betriebstemperatur, an die Softwareplattform des Anbieters.

Die Plattform fasst Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammen und wertet sie aus. Erkennt die Software ein mögliches Problem, kann sie vorbeugende Wartungsmaßnahmen bestimmen, einen Servicetechniker anfordern und die benötigten Ersatzteile feststellen. Diese vorbeugende Instandhaltung wird Predictive Maintenance genannt. Sie soll Maschinenausfälle verhindern und den Produktionsablauf verbessern. Die dabei gewonnenen Erkenntnisse können außerdem als Grundlage für weitere datenbasierte Dienstleistungen dienen.

Abgrenzung datenbasierter Dienstleistungen

Jeder Smart Service ist eine datenbasierte Dienstleistung, aber nicht jede datenbasierte Dienstleistung ist ein Smart Service. Eine Dienstleistung gilt allgemein als datenbasiert, wenn Daten einen charakteristischen Teil ihrer eingesetzten Ressourcen bilden. Diese Daten müssen streng genommen nicht digital sein; auch handschriftliche oder gedruckte Werte können dazugehören. Außerdem ist eine Entscheidung auf Grundlage von Daten noch nicht automatisch eine datenbasierte Dienstleistung.

Wird eine Maschinenwartung lediglich mit einem digitalen Auftragsmanagement-System statt mit einem College-Block geplant, verändert das die eigentliche Entscheidung nicht wesentlich. Es liegt höchstens eine datenbasierte Entscheidung, aber noch keine datenbasierte Dienstleistung vor. Bietet der Dienstleister dagegen ein Dashboard an, auf dem Wartungen des Maschinenparks in Echtzeit verfolgt werden können, handelt es sich um eine datenbasierte Dienstleistung. Zum Smart Service wird das Angebot, wenn eine mit Sensoren ausgestattete Maschine Rohdaten selbstständig zu Smart Data verbindet, auswertet und aufgrund der automatischen Analyse eine Wartung oder Reparatur anfordert.

Smart Services gelten damit als höchste Reifegradstufe datenbasierter Dienstleistungen und digitaler Geschäftsmodelle im Dienstleistungssektor. Bis in die 2010er Jahre bestanden digitale Geschäftsmodelle vor allem aus Remote Services und zustandsbasiertem Monitoring. Die Analyse von Daten und die daraus entstehende Fähigkeit zu Prognosen ermöglichen weitergehende Smart Services. Kurze Release-Zyklen erlauben es, sie schnell zu entwickeln und unmittelbar am Markt zu erproben.

Technische und organisatorische Voraussetzungen

Die Grundlage bilden Smart Spaces. Das sind leistungsfähige technische Infrastrukturen aus vernetzten, intelligenten und digital anschlussfähigen Maschinen, Geräten und IT-Systemen. Für ihre Verbindung ist ein flächendeckendes Breitband- und Mobilfunknetz mit niedrigen Latenzzeiten, etwa 5G, erforderlich.

Die nächste Ebene bilden Smart Products wie intelligente Produktionsmaschinen und ihre digitalen Abbilder. Gemeinsam ergeben sie eine vernetzte physische Plattform. Auf softwaredefinierten Plattformen verarbeiten komplexe Algorithmen die erzeugten Rohdaten zu Smart Data. Durch die Virtualisierung der Produktionsumgebung ist die Serviceplattform nicht mehr unmittelbar an einzelne physische Maschinen oder bestimmte Hersteller gebunden. Sie kann daher als technologische Integrationsschicht unterschiedliche physische Systeme, Datenquellen und Dienste zusammenführen.

Auf den Serviceplattformen werden die Informationen zu Smart Services weiterverarbeitet. Zugleich verbinden die Plattformen verschiedene Anbieter und Kunden zu digitalen Ökosystemen. Diese bilden auch eine betriebswirtschaftliche Integrationsschicht: Sie schaffen den Rahmen für automatisierte und rechtssichere Zusammenarbeit, Wissensaustausch sowie den Handel mit Gütern, Daten und Dienstleistungen. Erforderlich sind außerdem entsprechend ausgebildete Beschäftigte mit neuen Kompetenzen, die in diesem Zusammenhang Smart Talents genannt werden.

Beim Service Engineering wird Smart Data gezielt eingesetzt, um fortlaufend neue Dienstleistungsinnovationen zu entwickeln. Diese können anschließend beispielsweise in App-Stores oder auf anderen Online-Marktplätzen angeboten werden.

Bedeutung und Plattformökonomie

Smart Services werden im industriellen, öffentlichen und privaten Bereich angeboten. Sie sind ein Ergebnis der Digitalisierung von Produkten und Prozessen. Immer mehr vernetzte Produkte erzeugen große Datenmengen, aus denen branchenübergreifend internetbasierte Dienstleistungen und neue digitale Wertschöpfungsaktivitäten entstehen. Daten werden dabei für bestimmte Zwecke aufbereitet und analysiert, etwa um Probleme zu lösen, Tätigkeiten zu verbessern oder Produktionsausfälle zu vermeiden.

Für Unternehmen gelten solche Dienstleistungen als wichtiger Faktor für Innovation und Wettbewerbsfähigkeit. Mehrwert für Kunden entsteht zunehmend nicht allein durch neue physische Produktbestandteile, sondern durch die Nutzung von Daten in digitalen Geschäftsmodellen. Der Arbeitskreis Smart Service Welt betonte außerdem, dass eine sinnvolle Datennutzung Ressourcen schonen, Arbeitsplätze schaffen und die Wettbewerbsfähigkeit Deutschlands sichern könne. Ohne entsprechende Entwicklungen sah er die technologische Souveränität Deutschlands und Europas gefährdet, unter anderem wegen personalisierter Dienste großer Internetunternehmen aus den USA und China.

Die Plattformökonomie verändert bestehende Branchenstrukturen und Wertschöpfungsmechanismen. Plattformen bringen Akteure zusammen, die geschäftlich und logistisch miteinander arbeiten, Informationen austauschen und neue Geschäftsmodelle entwickeln. Uber wird als Beispiel eines Vermittlers von Taxifahrten genannt, der keine eigenen Fahrzeuge nutzt. Amazon erfüllt mehrere Funktionen zugleich: Das Unternehmen ist Einzelhändler und Verkaufsplattform sowie wegen seiner Lager- und Versandaktivitäten auch Logistikplattform.

Wissenschaftlich wurde das Thema unter anderem im 2015 abgeschlossenen, vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie geförderten Projekt „Smart Service Welt – Umsetzungsempfehlungen für das Projekt Internetbasierte Dienstleistungen für die Wirtschaft“ bearbeitet. Es knüpfte an die Vision der Industrie 4.0 und an den Aktionsplan zur Hightech-Strategie 2020 der Bundesregierung an.

Verbreitung und Herausforderungen

Die theoretische Entwicklung datenbasierter Dienstleistungen ist bereits weit fortgeschritten, in der industriellen Praxis befinden sich Smart Services jedoch noch weitgehend in einer Anfangsphase. Häufig werden zunächst bestehende Abläufe und Prozessketten durch datenbasierte Dienste verbessert oder erweitert. Bezahlte Smart Services als Mehrwertangebote für Endkunden sind noch nicht die Norm; die zugehörigen digitalen Geschäftsmodelle erzielen bislang kaum Gewinne.

Viele Angebote scheitern, weil sie Kunden oder Unternehmen keinen ausreichenden Mehrwert bieten. Teilweise zeigt sich schon innerhalb eines Jahres nach der Markteinführung, dass ein Smart Service keinen Bestand haben wird. Als eine Ursache gilt, dass Kunden und Auftraggeber bei der Entwicklung zu wenig beteiligt werden und das Angebot dadurch an ihren Bedürfnissen vorbeigeht.

Als vielversprechend gelten deshalb kundenorientierte Entwicklungsansätze. Smart Service Engineering arbeitet beispielsweise mit Rapid Prototyping: Frühe Prototypen machen mögliche Problemlösungen schnell sichtbar und ermöglichen es, ihre Wirkung unter realen Bedingungen zu prüfen.