Industrial Smart Service Systems - Exploring Resource Orchestration in the Context of Service Innovation

Language
en
Document Type
Doctoral Thesis
Issue Year
2024
Authors
Marx, Emanuel
Editor
Abstract

Smart products increasingly permeate our daily lives and provide new value potentials through personalized, predictive, or self-configuring services. Such smart services are also increasingly implemented in industry to generate additional revenue streams, strengthen customer loyalty, improve sustainability through better use of resources, and so on. This shift represents the next evolutionary stage in the transformation of manufacturing companies toward service-based business models that has been known for decades by the term “servitization.”

To conceptualize value creation and delivery, service researchers typically adopt a systemic perspective. Value is created collaboratively in actor-to-actor networks, so-called “service systems.” The customer, as beneficiary, is explicitly perceived to be part of the network, actively engaged in the process of value creation. Actors participate in these networks by integrating and absorbing resources, which necessitates a system-wide orchestration of resources. To ensure high service innovation performance, it is necessary to find ways to efficiently and effectively manage and deploy resources.

The integration of smart products in the industrial context leads to industrial smart service systems (ISS systems). The industrial context is characterized by a high technological and organizational diversity, close relationships between actors, and complex distribution mechanisms. In addition, smart products behave differently from ordinary resources because they can operate autonomously, using and recombining other resources. This changing framework affects the design of ISS systems and the process of industrial smart service (ISS) development and has therefore recently attracted the attention of scholars from different disciplines, including information systems (IS). With this in mind, the objective of this dissertation is to identify crucial resource orchestration determinants in the context of ISS systems and explore their effect on the shape, design, and implementation of ISS systems.

To situate the results of the individual studies in this dissertation, the resource orchestration framework of Sirmon et al. was adopted and applied to ISS systems. This framework proposes three basic processes: structuring, bundling, and leveraging. “Structuring” denotes the management of the service system’s resource portfolio. In this context, this dissertation demonstrates through two studies that diversity is an essential driver of high innovation performance. These studies show the benefits that actors in ISS systems expect from high diversity and the challenges that arise from it. In addition, two other studies empirically reveal that the socio-economic context exerts a significant influence on what resources are available and how they are integrated and absorbed into the system by the actors.

“Bundling” refers to the (re)combination of corporate resources with the aim of creating or modifying capabilities. In this sense, two studies presented in this thesis build on the findings of existing research on traditional servitization and extend them to include the additional capabilities needed to successfully implement and deliver ISSs. The studies identify the capabilities that both regular actors and a resource orchestrator need to build. In particular, it is apparent that the combination of a service-based business model and a smart element requires unique capabilities that go beyond the manifestations in isolation.

Finally, “leveraging” indicates the explicit application of a company’s capabilities to create value for customers and income for owners. Under the mantle of service systems engineering (SSE), service researchers are developing models and methods to support market opportunity identification, resource infrastructure alignment, and service architecture design in a systemic, comprehensive, and systematic way. Two articles in this dissertation extend this body of knowledge with two modeling languages for explicitly conceptualizing ISS systems from macro and micro perspectives. In addition, another paper examines an existing method for developing service systems to meet the requirements of ISS systems.

The increasing importance of ISSs for industrial enterprises suggests this will be a high priority for future service research. Insights into the factors determine successful resource orchestration and - as a consequence - high innovation performance in ISS systems will be pivotal in the transformation of industrial companies into ISS providers. Therefore, the results of this dissertation can serve as an impetus and guidance for the exploration of resource orchestration in the context of ISS systems.

Abstract

Intelligente Produkte durchdringen zunehmend unseren Alltag und eröffnen neue Wertschöpfungspotenziale durch personalisierte, prädiktive oder selbstkonfigurierende Dienstleistungen. Auch die fertigende Industrie realisiert verstärkt intelligente Dienstleistungen, um beispielsweiße zusätzliche Einnahmequellen zu erschließen, Kundenbindungen zu stärken, oder die Nachhaltigkeit durch eine effizientere Ressourcennutzung zu verbessern. Dieser Wandel stellt die nächste Evolutionsstufe in der Transformation fertigender Unternehmen hin zu dienstleistungsbasierten Geschäftsmodellen dar, für die bereits vor Jahrzehnten der Begriff “Servitisierung” geprägt wurde.

Um Wertschöpfung und -erbringung zu konzeptualisieren, nehmen Dienstleistungsforscherinnen in der Regel eine systemische Perspektive ein. Die Wertschöpfung erfolgt kollaborativ in Akteur-zu-Akteur Netzwerken, sogenannten “Dienstleistungssystemen,” und Kundinnen werden explizit als an der Wertschöpfung aktiv beteiligte Akteurinnen wahrgenommen. Akteurinnen partizipieren in diesen Netzwerken durch die Integration und Absorption von Ressourcen, was eine systemweite Orchestrierung der Ressourcen erfordert. Um eine hohe Performance der Dienstleitungsinnovation sicherzustellen, müssen Mittel und Wege gefunden werden, Ressourcen effizient und effektiv zu verwalten und einzusetzen.

Die Integration von intelligenten Produkten in den industriellen Kontext führt zu industriellen intelligenten Dienstleistungssystemen. Der industrielle Kontext ist durch eine hohe technologische und organisatorische Vielfalt, enge Beziehungen zwischen den Akteurinnen und komplexen Vertriebsmechanismen gekennzeichnet. Darüber hinaus verhalten sich intelligente Produkte nicht wie gewöhnliche Ressourcen, da sie autonom operieren und andere Ressourcen nutzen und rekombinieren können. Diese veränderten Rahmenbedingungen wirken sich auf die Gestaltung von industriellen intelligenten Dienstleistungssystemen und den Prozess der Entwicklung von industriellen intelligenten Dienstleistungen aus und haben daher in jüngster Zeit die Aufmerksamkeit von Wissenschaftlerinnen verschiedener Disziplinen, einschließlich der Wirtschaftsinformatik, auf sich gezogen. Vor diesem Hintergrund liegt der Schwerpunkt dieser Dissertation auf der Identifizierung entscheidender Determinanten der Ressourcenorchestrierung im Kontext von industriellen intelligenten Dienstleistungssystemen und der Untersuchung ihrer Auswirkungen auf die Form, Gestaltung und Implementierung von industriellen intelligenten Dienstleistungssystemen.

Um die Ergebnisse der einzelnen Studien in dieser Dissertation zu ordnen, wurde das Resource Orchestration Framework von Sirmon et al. übernommen und auf industrielle intelligente Dienstleistungssysteme angewandt. Dieses Gerüst sieht drei Grundprozesse vor: Strukturierung, Bündelung und Verwertung. “Strukturierung” beschreibt die Verwaltung des Ressourcenportfolios eines Dienstleistungssystems. In diesem Zusammenhang demonstriert diese Doktorarbeit mittels zweier Studien, dass Diversität ein wesentliches Steuerungselement für eine hohe Innovationsleistung ist. Diese Studien zeigen den Nutzen, den eine Akteurin in einem industriellen intelligenten Dienstleistungssystem von einer hohen Diversität erwartet, und die Herausforderungen, die sich daraus ergeben. Darüber hinaus zeigen zwei weitere Studien empirisch, dass der sozio-ökonomische Kontext einen wesentlichen Einfluss darauf ausübt, welche Ressourcen zur Verfügung stehen und wie diese von den Akteur*innen ins System integriert und absorbiert werden.

“Bündelung” bezieht sich auf die (Re-)Kombination von Unternehmensressourcen, mit dem Ziel der Schaffung oder Veränderung von Fähigkeiten. In diesem Sinne bauen zwei Studien, die in dieser Thesis vorgestellt werden, auf den Erkenntnissen bestehender Studien zur traditionellen Servitisierung auf und erweitern diese um zusätzliche Fähigkeiten, die für eine erfolgreiche Implementierung und Bereitstellung industrieller intelligenter Dienstleistungen erforderlich sind. Die Studien ermitteln die Fähigkeiten, die sowohl reguläre Akteurinnen als auch potentielle Ressourcen-Orchestratorinnen aufbauen müssen. Insbesondere wird deutlich, dass die Kombination aus einem dienstleistungsbasierten Geschäftsmodell und intelligenten Elementen einzigartige Fähigkeiten erfordert, die über die isolierten Erscheinungsformen hinausgehen.

“Verwertung” schließlich bezeichnet die explizite Anwendung der Fähigkeiten eines Unternehmens, um Mehrwert für die Kundinnen und Einkommen für das Unternehmen zu schaffen. Unter dem Mantel von “Service Systems Engineering” (SSE) erarbeiten Dienstleistungsforscherinnen Modelle und Methoden, um die Identifikation von Marktchancen, die Ausrichtung der Ressourceninfrastruktur und die Gestaltung der Dienstleistungsarchitektur systemisch, umfassend und systematisch zu unterstützen. Zwei Artikel in dieser Dissertation erweitern diesen Wissensstand um zwei Modellierungssprachen zur ausdrücklichen Konzeptionalisierung von industriellen intelligenten Dienstleistungssystemen aus Makro- und Mikroperspektive. Darüber hinaus untersucht ein weiterer Beitrag, ob eine bestehende Methode zur Entwicklung von Dienstleistungssystemen die Anforderungen von industriellen intelligenten Dienstleistungssystemen erfüllt.

Die wachsende Bedeutung von industriellen intelligenten Dienstleistungen für fertigende Industrieunternehmen lässt auf eine hohe Priorität für die zukünftige Dienstleistungsforschung schließen. Einblicke in die Faktoren, die eine erfolgreiche Ressourcenorchestrierung und - als Konsequenz - eine hohe Innovationsleistung in industriellen intelligenten Dienstleistungssystemen bestimmen, werden für die Transformation von Industrieunternehmen zu Anbietern von industriellen intelligenten Dienstleistungen von zentraler Bedeutung sein. Daher können die Ergebnisse dieser Dissertation gleichzeitig als Anstoß und Orientierungshilfe für die weitere Erforschung der Ressourcenorchestrierung im Kontext von industriellen intelligenten Dienstleistungssystemen dienen.

DOI
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