Im vorherigen Sonntags-Blog ging es um die exponentiell anwachsenden Datenmengen in den Unternehmen. Begünstigt durch technologische Entwicklungen, die Verfügbarkeit preisgünstiger Sensorik und den Drang, sämtliche verfügbaren Daten in Datenbanken zu sammeln, kommen immer mehr Daten zusammen und warten auf ihre Weiterverarbeitung. Interessant dabei ist das Motiv des Sammelns: wird nach dem Prinzip verfahren, Erkenntnisse ex post und zufällig zu gewinnen (z. B. mithilfe von Data-Mining-Methoden) oder existiert ex ante ein definiertes Ziel (Messung von Materialermüdung, Optimierung von Routen oder Ermittlung von Korrelationen), welches der Datensammler verfolgt. In letztem Fall steht sinnigerweise aus Unternehmenssicht ein Geschäftsmodell dahinter. Aber ist das auch immer richtig gerechnet, wenn beispielsweise durch Predictive Maintenance der Kunde zufrieden ist, zuvor allerdings direkte und indirekte Kosten durch Projekte, Anschaffungen und andere Ressourcenbeistellungen entstanden sind bzw. fortlaufend entstehen?

Services unterliegen – wie auch materielle Güter – einem Lebenszyklus, der mit dem so genannten Design beginnt, in der Transformationsphase entwickelt und eingeführt und schließlich im operativen Betrieb dem Kunden zum Abruf zur Verfügung gestellt wird. Der Service ist dann so lange im Betrieb, bis er modifiziert, ersetzt und eingestellt wird. Zu jedem Zeitpunkt entstehen Kosten, die dem Service verursachungsgerecht zuzurechnen sind. Und es entstehen Effekte, die schließlich zu positiven Deckungsbeiträgen führen müssen. Wie die einzelnen Kosten ermittelt werden und dann in eine Gesamtkostenbetrachtung einfließen, möchte ich jetzt an dieser Stelle nicht betrachten. Das ist Gegenstand unseres Service-Kostenrechnungsmodells und würde an dieser Stelle den Rahmen sprengen. Wir gehen einfach davon aus, dass uns die Kosten vorliegen. Wichtig ist aber zu verstehen, dass wir sämtliche Kosten des Lebenszyklus benötigen, also einen so genannten TCO-Ansatz (Total Cost of Ownership) anwenden.

Im nächsten Schritt ist es wichtig, die Einnahmen-Seite zu betrachten. Kann beispielsweise ein Predictive-Maintenance-Service direkt verkauft werden oder spielen andere Effekte hinein, die mehr oder weniger dem Service zugerechnet werden können: Kundenzufriedenheit, Wettbewerbsvorsprung, Reputation usw. Und es ist wichtig zu wissen, wer den Service entwickelt, implementiert und zur Verfügung stellt, und wer den Service erbringt und in welchem Maße davon profitiert. Nehmen wir also noch einmal das Beispiel des Predictive-Maintenance-Services der letzten Woche. Sie erhalten als Autofahrer auf der Autobahn einen Hinweis, dass ein Bauteil in den kommenden 4 Wochen ausfallen wird, in 30 Kilometer Entfernung eine Werkstatt dieses auf Lager hat und der Austausch bereits terminiert wurde. Darüber hinaus erhalten Sie während der Wartezeit Ihren geliebten Milchkaffe im großen Becher. Sie müssen nur bestätigen und zur einstündigen Reparatur kurz von der Autobahn fahren.

Welche direkten und indirekten finanziellen Effekte entstehen dann eigentlich bei wem? Nehmen Sie sich hierzu einfach ein Blatt Papier und zeichnen die Beteiligten und ihre Leistungsbeziehungen ein. Überlegen Sie dann, welcher Nutzen wo entsteht, wer welche Kosten und wer welche finanziellen Rückflüsse hat. Gibt es Gewinner und Verlierer? Würde eine normale Reparatur vielleicht mehr Profit bringen, wenn nicht in gleichem Maße der Kunden unzufriedener wird? Oder sind die Erwartungen der Kunden so hoch, dass der Service „on the top“ angeboten werden muss?

In unserem Auto-Beispiel profitiert der Kunde von dem Service, denn er wird auf angenehme Weise auf den Ausfall eines Bauteils hingewiesen. Die Wahrscheinlichkeit, dass er mit seinem Auto in einer unpassenden Situation stehen bleibt, ist damit minimiert. Eine fallweise Bezahlung wird vermutlich nicht erfolgen. Entweder ist der Service in der Reparatur eingepreist oder die Autohersteller bieten derartige Services zukünftig als spezielle Wartungspakete an. Denkbar ist aber auch, dass der Hersteller den Service aus Kundenbindungsgründen kostenlos anbietet. Und wie profitiert die Reparaturwerkstatt von dem Konzept? Erhält die Werkstatt einen ausreichenden Deckungsbeitrag oder wäre eine normale Reparatur besser? Hätte es überhaupt zu dieser Reparatur ohne Predictive Maintenance kommen können und erhält der Unternehmer nicht sogar einen neuen Kunden? Es gibt diverse Effekte, die an dieser Stelle nicht alle beleuchtet werden können. Wichtig ist es aber zu verstehen, dass durch die Digitalisierung zwar ganz neue Geschäftsmodelle und Wertschöpfungen entstehen können, die grundlegenden betriebswirtschaftlichen Fragestellungen und Methoden sich jedoch dadurch nicht ändern. Wir müssen zukünftig nur viel systemischer und vernetzter denken!

Ihr Horst Tisson