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Forschungsgruppe Applied Research in Industrial Service (APPRISE)

Die Digitalisierung des industriellen Servicegeschäfts ist das Thema der Forschungsgruppe Applied Research in Industrial Service (APPRISE). Ein Fokus liegt dabei auf Augmented Reality.
Alle Forschungsaktivitäten werden kooperativ mit Professor Rakesh Mishra vom Centre for Efficiency and Performance Engineering (CEPE) an der University of Huddersfield durchgeführt. Unsere Forschung wird von der Frankfurt University of Applied Sciences und durch externe Zuwendungen aus der Industrie finanziert.

Forschungsschwerpunkte

Tagelange Anlagenstillstände und kostenintensive Einsätze von Servicetechniker/-innen auf der ganzen Welt: im industriellen Service ist das keine Seltenheit. Remote Augmented Reality im Field Service – also das Erbringen technischer Dienstleistungen mithilfe von Technologien zur Kollaboration in Echtzeit und „erweiterter Realität“ – kann den industriellen Service effizienter und nachhaltiger machen. Wie genau, untersuchen wir in unserem Forschungsprojekt AR@APPRISE. In industriellen Fallstudien haben wir praxisrelevante Anwendungsfälle ebenso wie Barrieren und Schlüsselaktivitäten für die Einführung der Technologie untersucht. Die Ergebnisse aus der Zusammenarbeit mit 25 Industrieunternehmen gibt es hier in unserem Whitepaper 2021 Augmented Reality Remote Service. Nicht zuletzt durch die Covid 19 Pandemie nutzen immer mehr Unternehmen Remote Augmented Reality. Dadurch vergrößert sich die Datenbasis stetig, auf der wir die Erfolgsfaktoren der Implementierung untersuchen. In unserer aktuellen Studie haben wir 130 Unternehmen zu ihren Erfahrungen befragt. Die Management Summary dieser Studie finden Sie in unserem Whitepaper 2024 Remote Augmented Reality im Maschinen- und Anlagenbau einführen.
Ansprechpartnerin: Maike Müller

Digitaler Wandel und Industrie 4.0 bringen Bewegung in den industriellen Service. Neue Technologien wie Augmented Reality oder neue Organisationsformen wie Branchenplattformen entstehen und versprechen viele Vorteile – bedrohen zugleich aber auch die klassischen hochprofitablen Geschäftsfelder Ersatzteile und Field Service der Maschinen- und Anlagenhersteller. In unserem Forschungsprojekt BM@APPRISE erforschen wir Geschäftsmodelle (Business Models), durch die Dienstleistungen von Maschinen- und Anlagenherstellern auch in einer digitalisierten Industrie den finanziellen Gegenwert erzielen, der ihrer hohen Qualität entspricht.
Ansprechpartner: Stefan Ohlig

Wann muss eine Anlage gewartet werden? Diese Frage lässt sich durch die Nutzung bereits vorhandener Sensor- und Steuerungsdaten von Maschinen beantworten, und zwar dank der Technologie des maschinellen Lernens (Machine Learning) – Stichwort Predictive Maintenance. In unserem interdisziplinären Forschungsprojekt ML@APPRISE untersuchen Informatiker/-innen des Kompetenzzentrums Netzwerke und verteilte Systeme diese Thematik gemeinsam mit Fachleuten aus dem Maschinenbau. Anhand konkreter industrieller Fragestellungen werden nicht nur Anwendungssystematiken erforscht, sondern auch daraus resultierende Geschäftsmodelle.
Ansprechpersonen: Anna Binder

Aktuelles

Zum Nachrichtenarchiv

Publikationen

  • Müller M, Ohlig S, Stegelmeyer D & Mishra R (2024)„Comparing Adopter, Tester, and Non-adopter of Collaborative Augmented Reality for Industrial Services“. In Lecture Notes in Networks and Systems (LNNS) (in print). Springer (ISSN: 2367-3370).

  • Ohlig, S., Breitkreuz, D., Aliyu, A., Mishra, R., Stegelmeyer, D. (2024) „Towards a taxonomy of design options for augmented reality-based remote service business models.“ Manuscript accepted for publication in Engineering Management in Production and Services, 18.03.2024.

  • Müller M, Ohlig S, Stegelmeyer D (2024) „Remote Augmented Reality im Maschinen- und Anlagenbau einführen: Management Summary einer Studie mit 130 Industrieunternehmen.“ WHITE PAPER, Frankfurt University of Applied Science, Frankfurt am Main. https://doi.org/10.48718/xp3h-4j47
  • Ohlig, S., Breitkreuz, D., Mishra, R. & Stegelmeyer, D., 2023. „Business Model Research on Industrial Augmented Reality: A Systematic Literature Review on the Current State and Future Research Areas” In L.-C. Tang (Ed.), Advances in Transdisciplinary Engineering. Industrial Engineering and Applications (pp. 489–499). IOS Press. https://doi.org/10.3233/ATDE230074
  • Butt, F. S., Schäfer, J., Wagner M. F., Stegelmeyer, D. & Gómez-Ullarte Oteiza, D., 2023.„Application of CRISP-DM and DMME to a Case Study of Condition Monitoring of Lens Coating Machines” In 2023 IEEE International Workshop on Metrology for Industry 4.0 & IoT (MetroInd4.0&IoT), Brescia, Italy, 2023, pp. 409-414 https://doi.org/10.1109/MetroInd4.0IoT57462.2023.10180178
  • Stegelmeyer, D., 2023. „Gastbeitrag: Serviceprodukte entwickeln“  In VDMA e.V. (Ed.), VDMA Magazin (Vol. 102, p. 16). VDMA Verlag.
  • Müller, M., Stegelmeyer, D. and Mishra, R., 2023. „Development of an augmented reality remote maintenance adoption model through qualitative analysis of success factors”  Operations Management Research.  https://doi.org/10.1007/s12063-023-00356-1
  • Möwis, G., Stegelmeyer, D., Struyf, B., & Matthyssens, P., 2022. "Leveraging ecosystem partnerships for Industry 4.0-enabled value creation: A Delphi-study." In V. Kirov & B. Malamin (Chairs), Inclusive Futures for Europe, addressing the digitalisation challenges: BEYOND4.0 Scientific Conference Sofia 2021 Proceedings, Sofia.
  • Breitkreuz, D., Müller, M., Stegelmeyer, D., & Mishra, R., 2022. „Augmented Reality Remote Maintenance in Industry: A Systematic Literature Review”. In L. T. de Paolis, P. Arpaia, & M. Sacco (Eds.), Lecture Notes in Computer Science (LNCS) (Vol. 13446, pp. 287–304). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-15553-6
  • Maiser, E., Küster, A., Thomin, P., Moller, B., Kirstgen, A., Lerch, C., & Stegelmeyer, D. 2022. „ Future Services 2035: Zukunftsbilder für den Maschinen- und Anlagenbau“ (VDMA Future Business, Band 8). Frankfurt am Main.

  • Janssen, S.; Launer, M..; Beckmann, J.; Stegelmeyer; D., 2021. „Remote-Inbetriebnahme. Leitfaden und Vertragsmuster“. 1. Aufl.: VDMA Verlag, Frankfurt.

  • Müller, M.; Ohlig, S., 2021. "Augmented Reality Remote Service: Ergebnisse einer Studie mit 25 Industrieunternehmen (White Paper)". Forschungsgruppe APPRISE, Frankfurt University of Applied Sciences.

  • Müller, M., Stegelmeyer, D., & Mishra, R., 2020. "Introducing a Field Service Platform". In: A. Ball, L. Gelman, & B. K. N. Rao (Eds.), Smart Innovation, Systems and Technologies. Advances in Asset Management and Condition Monitoring (Vol. 166, pp. 195–205). Cham: Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-57745-2_17
  • Ohlig, S., Stegelmeyer, D., Mishra, R., & Müller, M., 2020. "Exploring the Impacts of Using Mobile Collaborative Augmented Reality on the Field Service Business Model of Capital Goods Manufacturing Companies". In: A. Ball, L. Gelman, & B. K. N. Rao (Eds.), Smart Innovation, Systems and Technologies. Advances in Asset Management and Condition Monitoring (Vol. 166, pp. 473–484). Cham: Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-57745-2_40

Forschungsprojekte

ARemoS – Augmented Reality-basierte Remote Service-Geschäftsmodelle

Dienstleistungen im Servicegeschäft des Maschinen- und Anlagenbaus, die "remote" durch Augmented Reality erbracht werden, können effizient, nachhaltig und kostenschonend sein – und vor dem Hintergrund pandemiebedingter Reisebeschränkungen sind sie wichtiger denn je. In unserem Forschungsprojekt ARemoS werden Gestaltungsmöglichkeiten für AR-basierte Remote Service-Geschäftsmodelle ermittelt und in eine Taxonomie, also ein empirisches Klassifizierungssystem, überführt. Darüber hinaus entwickeln wir auf Basis von Interviews mit serviceverantwortlichen Mitarbeitenden möglichst vieler Maschinen- und Anlagenbauer eine Typologie von AR-basierten Remote Service-Geschäftsmodellen. Die Ergebnisse können in der Praxis als Instrument für die künftige Gestaltung solcher Geschäftsmodelle eingesetzt werden. Außerdem legt unsere Arbeit die Basis, um zukünftige Forschungen in diesem Bereich auf eine systematische Grundlage zu stellen. Das Forschungsprojekt wird durch die Förderlinie „Forschung für die Praxis 2021“ mit 40.000 EUR gefördert.

Ansprechpartner: Stefan Ohlig

RoBoCut-AR – AR-Fernservice für die KI-gestützte Pflanzenvermehrung

In unserem Forschungsprojekt RoBoCut-AR entwickeln wir gemeinsam mit dem Bremer Technologie-Start-up RoBoTec PTC ein AR-basiertes Fernservicekonzept für die vollautonome Zier- und Nutzpflanzenproduktion mit dem RoBoCut. RoBoCut-Experten können durch die Echtzeit-Kollaboration mittels Video-Streams und integrierten AR-Funktionen lokale Bediener des RoBoCut aus der Ferne unterstützen. Dadurch lassen sich unnötige Reisen von Servicetechnikerinnen und -technikern reduzieren, kurze Ausfallzeiten sicherstellen und eine hohe Produktivität gewährleisten.

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Das Projekt wird im Rahmen des Innovationsprogramms für Geschäftsmodelle und Pionierlösungen (IGP) durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie über einen Zeitraum von 24 Monaten vom 1. Oktober 2020 bis zum 30. September 2022 mit 171.300 Euro gefördert (Förderkennzeichen: 16GP100102).

Ansprechpartner: Stefan Ohlig

Beratungsangebote

AR-basierter Remote Service

Das Seminar AR-basierter Remote-Service vermittelt grundlegendes Wissen zur Implementierung von Augmented Reality im Servicegeschäft des Maschinen- und Anlagenbaus. Ziel des Seminars ist es, Entscheider/-innen in Industrieunternehmen auf ein AR-Implementierungsprojekt im Service vorzubereiten.

Weitere Informationen zum Seminar:  fra-uas.de/AR

Projekt- und Abschlussarbeiten im Forschungsbereich von APPRISE

Wenn Sie Interesse an der Bearbeitung eines dieser Themen haben, nehmen Sie bitte Kontakt mit Herrn Prof. Dr. Dirk Stegelmeyer auf.

  • Die Anwendung des maschinellen Lernens zur Predictive Maintenance an Beschichtungsanlagen 
  • AR@APPRISE: Entwicklung eines Klassifizierungsmodells für Anwendungsfälle und anwendende Unternehmen von Augmented Reality im After-Sales Service des Maschinen- und Anlagenbaus 
  • Datengetriebene Geschäftsmodellentwicklung am Beispiel Beschichtungsanlagen 
  • AR@APPRISE: Identifizierung und Klassifizierung von Augmented Reality (AR)-basierten Dienstleistungsangeboten im deutschen Maschinen- und Anlagenbau)
  • AR@APPRISE: Identifizierung und Klassifizierung von Augmented Reality (AR)-basierter Fernwartungssoftware für den industriellen Einsatz)
  • AR@APPRISE: The industrial service platform – Reviewing opportunities, challenges and applications
  • AR@APPRISE: Barriers and Benefits of Mobile Collaborative Augmented Reality and Remote Monitoring Technology for Industrial Service Delivery
  • AR@APPRISE: Unterscheidungsmerkmale von Augmented Reality basierten Remote Support Softwares
  • Service Apps zu Erfassung von Servciefällen durch Kunden: Vergleich von Einführungsstrategien, Probleme und Erfahrungen bei Industrieunternehmen

Kontakt

Prof. Dr.
Dirk Stegelmeyer
Studiengangsleitung Service Engineering (Wirtschaftsingenieur Service) Bachelor
Gebäude BCN (City Gate), Raum 626
Maike MüllerWissenschaftliche Mitarbeiterin
Gebäude HoST, Raum 204
Stefan OhligWissenschaftlicher Mitarbeiter
Gebäude HoST, Raum 204
David BreitkreuzWissenschaftlicher Mitarbeiter
Gebäude HoST, Raum 204
Anna Binder de SerdioWissenschaftlicher Mitarbeiterin
Gebäude HoST, Raum 204
Dipl.-Ing. (FH)
Katrin LiebscherPraxisreferat Fb2
Gebäude 8, Raum 112

Wissenschaftliche Mitarbeiter:

  • Gabriel Möwis B.Eng. Service Engineering - Absolvent, M.Sc. Innovation & Entrepreneurship (Antwerp Management School)
    Schwerpunkt: Industry 4.0 ecosystems

 

Studentische Hilfskräfte:

  • Christian Kapfenberger B.Eng. Service Engineering - Absolvent
  • Jakob Ruf B.Eng. Service Engineering - Student
  • Lukas Weyer B.Eng. Service Engineering - Absolvent
  • Merve Yabanli B.Eng. Service Engineering - Studentin
  • Timo Laukhardt B.Eng. Service Engineering - Student

Besuchen Sie uns auch auf ORCID und ResearchGate:

Prof. Dr. Dirk Stegelmeyer:

Fr. Anna Binder de Serdio:

Fr. Maike Müller:

Hr. Stefan Ohlig:

Hr. David Breitkreuz

Prof. Dr. Dirk Stegelmeyer, ID: 5239, 
letzte Änderung: 28.03.2024