Pay-per-Stress

Belastungsorientierte, datenbasierte Bezahlmodelle im Maschinenbau

Anwendungsbereich: Produktion
Technologiebereich: Blockchain/Distributed-Ledger-Technologie; (Mathematische) Optimierung & Planung, Data & Service Management

Das Projekt Pay-per-Stress erforscht Bezahlmodelle für Werkzeugmaschinen, die – anders als klassische Leasing-Modelle – auf der tatsächlichen Belastung der Maschinen basieren. Die Lösung nutzt Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) und der Blockchain-Technologie, um ein transparentes, nachverfolgbares und rechtskonformes Geschäftsmodell zu entwickeln.

Ausgangslage
Die hohen Kosten für die Anschaffung komplexer Maschinen stellen insbesondere kleine und mittlere Unternehmen der fertigenden Industrie vor große finanzielle Herausforderungen. Leasing-Modelle sind eine Möglichkeit, die Investitionen gering zu halten. Beim klassischen Leasingmodell bestehen jedoch Interessensgegensätze zwischen Kunde und Anbieter: Der Leasingnehmer bezahlt nach Zeit und hat damit den Anreiz, seine Produktivität über die Maschinenauslastung zu maximieren. Die kontinuierlich hohe Auslastung oder Überlastung kann jedoch Schäden an der Maschine zur Folge haben. Der Leasinggeber muss daher eine Risikoprämie einberechnen, was die Kosten erhöht.

Projektziel
Um die Nachteile klassischer Leasing-Modelle aufzuheben, werden im Projekt Pay-per-Stress Bezahlmodelle entwickelt, die sich an der tatsächlichen Belastung von Werkzeugmaschinen orientieren. Die realen Belastungsdaten werden u.a. mit Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) analysiert und in einem Stressfaktor zusammengefasst. Dieser Stressfaktor ist die finanzielle Bewertungseinheit für den Pay-per-Stress-Ansatz und bildet die Grundlage für die Abrechnung. Ausgehend von den Belastungsdaten und dem Stressfaktor lassen sich darüber hinaus zum Beispiel Aussagen über den Wartungsbedarf der Maschine treffen oder Bearbeitungsprozesse optimieren. Durch den Einsatz von Blockchain-Technologie werden die Daten aller Beteiligten über Unternehmensgrenzen hinweg manipulationssicher und nachvollziehbar ausgetauscht.

Anwendung und praktischer Nutzen
Mit Pay-per-Stress entstehen neue Bezahlmodelle, die die Schwächen bisheriger Leasing-Modelle überwinden. Sowohl der Leasingnehmer als auch der Leasinggeber profitieren von Kostenersparnissen. Gleichzeitig gewinnen die Maschinennutzer wertvolle Daten zur Optimierung ihrer Bearbeitungsprozesse und die Maschinenhersteller wichtige Hinweise, um den Verschleiß ihrer Maschinen zu minimieren, was wiederum den Maschinenutzern zugutekommt.

Konsortium
pro-micron GmbH, DECKEL MAHO Pfronten GmbH, Alois Berger GmbH & Co. Präzisions-Maschinenbauteile KG, F. Zimmermann GmbH, Technische Universität Darmstadt, EBS Universität für Wirtschaft und Recht

Ansprechpartner

pro-micron GmbH

Dr. Silja Wunderlich

01.08.2019-31.07.2022