Veranstaltung

Silver, E. A., Pyke, D. F., & Peterson, R. (1998). Inventory management and production planning and scheduling (Vol. 3, p. 30). New York: Wiley.

Pintelon, L., & Van Puyvelde, F. (2013). Asset Management. The Maintenance Perspective. Acco.

Chopra, S., & Meindl, P. (2007). Supply chain management. Strategy, planning & operation. In Das summa summarum des management (pp. 265-275). Gabler.

Koole, G. (2007). Call Center Mathematics: A scientific method for understanding and improving contact centers. Departement of Mathematics, Vrije Universiteit, Amsterdam.

Oliva, R., & Kallenberg, R. (2003). Managing the transition from products to services. International journal of service industry management, 14(2), 160-172.

Dienstleistungen nehmen einen immer höheren Stellenwert in der Wirtschaft ein, schon heute liegt der Anteil von Dienstleistungen am deutschen Bruttoinlandsprodukt bei über 70%. Diesem Trend folgend streben viele Unternehmen, die sich bisher rein auf den Vertrieb von Gütern fokussierten, eine Erweiterung ihres Geschäftsmodells an: Um neue Wettbewerbsvorteile auf nationalen und internationalen Märkten zu realisieren, reichern sie ihre Sachgüter mit kundenspezifischen Dienstleistungen an. Diese Transformation bis hin zum Anbieter integrierter Lösungen wird als "Servitization" bezeichnet (Neely 2009). Aus diesem Grund sind sogenannte Industrie-Services für Unternehmen von zunehmender Wichtigkeit. Diese profitieren von den immer detaillierteren erfassten Daten (Thema "Big Data"), z.B. hinsichtlich Nutzungsprofile, Ausfallsstatistiken, Verbrauchshistorien, angefallener Kosten, usw. Erst diese Daten ermöglichen prinzipiell, dass Endprodukte und Ersatzteile schneller, günstiger und zielgenauer angeliefert und Techniker effizienter mit den richtigen Skills eingesetzt werden können. Dazu braucht es aber auch geeignete Verfahren der Mathematischen Optimierung, der Prognose oder des Predictive Modelings. Richtig eingesetzt, lassen sich damit Logistikkosten minimieren, Verfügbarkeiten erhöhen, möglichen Ausfällen vorbeugen und Instandsetzung besser planen. Dazu helfen auch neueste "Technology enabled Services" verbunden mit entsprechender Datenübertragung und –auswertung ("Internet of Things", automatische Fehlererkennung, Ferndiagnose, zentrale Erfassung von Verbrauchsdaten, usw.). Der Wandel hin zum Anbieter integrierter Lösungen erfordert neuartige Services, Transformation der Geschäftsmodelle sowie intelligente Vertragsformen, die ebenfalls in der Vorlesung angesprochen werden.

Themen im Einzelnen:

• Servitization – The Manufacturer's Transformation to Integrated Solution Provider
• The "Services Supply Chain"
• Spare Parts Planning – Forecasting, Assortment Planning, Order Quantities and Safety Stocks
• Distribution Network Planning – Network Types, Models, Optimization
• Service Technician Planning
• Condition Monitoring, Predictive Maintenance, Diagnose Systems
• Call Center Services
• Full Service Contracts
• IT-enabled Value-Added Services – Industrial Service Innovation

Lernziele:
Die Teilnehmer verstehen die Zusammenhänge zwischen Front-Office (Kunden-Sicht, z.B. Materialverfügbarkeit, Technikerskills, Qualität einer Instandhaltung, Reparaturdauer) und Back-Office (Anbieter-Sicht, z.B. Distributionsplanung, Bestandsoptimierung, Technikereinsatzplanung, Call-Center). Sie erlernen Prognosetechniken für sporadische Verbräuche, wie sie in der Ersatzteilversorgung üblich sind und wenden gängige Lagerhaltungsmodelle zur Planung von Lagerbeständen an. Darüber hinaus machen sie sich vertraut mit Full Cost Service Contracts, sowie mit neuesten produktbegleitenden Services, die aufgrund moderner IT und mobiler Technologie erst in den letzten Jahren möglich geworden sind.

Update März 2020: Die Vorlesung wurde im WS 2019/20 letztmalig angeboten. An der Prüfung kann im im SoSe 2020 letztmalig als Erstversuch teilgenommen werden, im WS 2020/2021 ist ausschließlich eine Teilnahme im Zweitversuch möglich.