Geschäftsmodell-Innovation im Zeitalter der vierten industriellen Revolution by Hans-Jürgen Born

Autor:Hans-Jürgen Born
Die sprache: deu
Format: epub
Herausgeber: Springer Fachmedien Wiesbaden, Wiesbaden

Durchschnittlicher Gewinn

Azure Lösung

Erlöse [30 % Gesamt Stückzahl, 50 % Gewinn]

102.960 €

Lineare Abschreibung

−1779 €

Kapitalkosten 6 % p.a.

−801 €

Betriebskosten

−41.085 €

Durchschnittlicher Gewinn

59.295 €

Abschreibung

1779 €

Durchschnittlicher Mittelrückfluss

61.074 €

Kapitaleinsatz

26.687 €

Amortisationszeit [Monate]

5,24

3.3.4 Time-to-Market

Je mehr Anbieter Marktchancen in einem neu geschaffenen Markt sehen und es Substitutionspotenzial gibt, desto stärker wird der Wettbewerb um Marktanteile. Um Marktanteile zu gewinnen, benötigt es kurze Time-to-Market-Phasen, um nicht den Anschluss an den Markt zu verlieren. Wobei sich der Maschinenbau durch seine technologisch hoch entwickelten Produkte in einer sehr engen Nische bewegt und Substitutionspotenziale dadurch weitestgehend ausgeschlossen sind. Wie in Abschn. 3.2.5.3 ermittelt, gibt es keinen bestehenden Industriestandard für den Aufbau von Kommunikationen in die Cloud, was den Wettbewerb hier zusätzlich erschwert.

Nach Angaben des VDI werden erste standardisierte und etablierte Modelle zu Kommunikationsschnittstellen in den nächsten Jahren zu erwarten sein. Einerseits wird der Markteintritt durch Wettbewerber seitens Maschinenbau und IT dann zwar erleichtert, jedoch wird nach dem VDI die zur Kommunikation notwendige Semantik erst nach Festlegung standardisierter Kommunikationsschnittstellen definiert sein [12] (vgl. Modules as a Service Abschn. 4.​2.​3) – wofür es noch einige Jahr benötigen wird. Bis dahin wird der Maschinenbau mit seinen technologisch hoch entwickelten Produkten in einer sehr engen Nische bestehen können. Damit ist eine Investitionsempfehlung für den in diesem Kapitel getroffenen Geschäftsmodell-Prototyp auf Grund der kurzen Amortisationsdauer von ca. fünf Monaten auszusprechen.

Die Entwicklungszeit für das Predictive-Maintenance-Konzept liegt bei ca. 6–8 Wochen (vgl. Kalkulation der Entwicklung Tab. A.4). Der entsprechende Time-to-Market-Zeitraum wird bei ca. 2–3 Monaten liegen.

Der Schutz durch ein Patent für das Predictive-Maintenance-Konzept wird nicht möglich sein, denn nach Patentgesetz § 4 (PatG) liegt die Erfindungshöhe nur vor, wenn die Leistung sich „nicht in naheliegender Weise aus dem Stand der Technik ergibt oder es sich nicht um eine einfache Weiterentwicklung des Bestehenden handelt“ [8]. Da Predictive-Maintenance-Konzepte nach dem heutigen Stand der vierten industriellen Revolution verstanden werden, wird es nicht möglich sein, ein Patent hierfür zu sichern. Unter dem US-Patent „US 20140336791 A1 – Predictive maintenance for industrial products using big data“ vom 22.11.2013 wird das Predictive-Maintenance-Konzept bereits in den USA geführt. Auf dieser Grundlage wurden mögliche Lizenzgebühren für das Patent zum Predictive-Maintenance-Modell in der Kalkulation berücksichtigt.

Download

Haftungsausschluss:
Diese Site speichert keine Dateien auf ihrem Server. Wir indizieren und verlinken nur                                                  Inhalte von anderen Websites zur Verfügung gestellt. Wenden Sie sich an die Inhaltsanbieter, um etwaige urheberrechtlich geschützte Inhalte zu entfernen, und senden Sie uns eine E-Mail. Wir werden die entsprechenden Links oder Inhalte umgehend entfernen.