Vehicle-to-Grid-Technologie
Vehicle-to-Grid-Technologie mit Elektrofahrzeugen
Wie Elektromobilität zur Energieversorgung der Zukunft beitragen kann
Was ist Vehicle-To-Grid (V2G) und was sind die Vorteile?
Die Energiekrisen und die Abkehr von fossilen Brennstoffen haben in Europa einen beispiellosen Boom erneuerbarer Energien ausgelöst. Die Volatilität von Wind- und Sonnenenergie stellt unser fragiles Stromnetz jedoch auch vor neue Herausforderungen. Um eine stabile Energieversorgung zu gewährleisten und die Klimaziele zu erreichen, ist ein intelligentes „intelligentes“ Stromnetz erforderlich. Dies erfordert eine erhebliche Menge an flexiblen Energiespeicherkapazitäten, die weiter steigen werden. Hier bietet sich die Vehicle-to-Grid (V2G) -Technologie mit bidirektionalem Laden als praktische Lösung an, um unsere Netze zu entlasten.
Die V2G-Technologie ermöglicht es Elektrofahrzeugen, überschüssige Energie sowohl zu laden als auch in das Netz einzuspeisen. Elektroautobatterien werden dabei als mobile Kraftwerke und Energiespeicher genutzt. Auf dieser Grundlage kann ein bidirektionaler Stromfluss die Netzstabilität unterstützen. Für V2G müssen viele verschiedene wichtige Akteure aus dem Energie- und Automobilmarkt einbezogen werden. Gleichzeitig eröffnet die Technologie sowohl Unternehmen als auch Endverbraucher*innen neue Möglichkeiten. Mit Vehicle-to-Building (V2B) unterstützen mehrere Elektrofahrzeuge die Energieversorgung großer Gebäude, um Spitzenlasten abzudecken. Vehicle-to-Home (V2H) nutzt das Elektrofahrzeug zur lokalen Energiespeicherung — hauptsächlich zur Zwischenspeicherung von Strom, der zu Hause produziert wurde.
Wie kann das Stromnetz von Vehicle-to-Grid (V2G) profitieren?
Nach dem Konzept des Vehicle-to-Grid (V2G) -Regelleistungsausgleichs funktionieren die Batterien von Elektrofahrzeugen wie ein virtuelles Megakraftwerk, das Energieengpässe abfängt, um das Netz zu stabilisieren und potenzielle Stromausfälle zu mindern. Jedes einzelne Fahrzeug kann dazu beitragen, die Netzstabilität zu gewährleisten. Selbst wenn nur 10-20% der Batteriekapazität jedes Elektrofahrzeugs für V2G genutzt werden, wächst die Speicherkapazität mit der Anzahl der Elektrofahrzeuge, die in den Netzschwarm integriert sind. Für eine erfolgreiche Umstellung auf erneuerbare Energien werden weniger stationäre Energiespeicher benötigt.
Neben der V2G-Regelleistung kann das Unidirektionale Intelligente Laden (V1G) zusätzliche Auswirkungen auf die Netzstabilität haben. Hier wird die Stabilisierung ohne Bi-direktionale Ladetechnologie erreicht, indem das Laden der Batterie gestoppt wird, wenn negative Regelleistung auftritt.
Wie können Unternehmen von Vehicle-to-Everything (V2X) profitieren?
Unternehmen benötigen eine stabile Energieversorgung. Insbesondere für Produktionsumgebungen ist eine unterbrechungsfreie Stromversorgung unerlässlich.
Darüber hinaus können Unternehmen Bi-direktionale Ladetechnologien einsetzen, die auf dem Demand-Lademanagement von Fahrzeugen zu Gebäuden (V2B) basieren: Elektrofahrzeuge können als dezentrale Energiespeichersysteme für die Energieversorgung von Gebäuden eingesetzt werden. Der Einsatz von EV-Batterien zur Bewältigung von Stromspitzen in Gebäuden wie Fabriken führt zu optimierten Betriebsabläufen, wodurch die Produktivität gesteigert und unerwartete Ausfallzeiten minimiert werden. Insbesondere Unternehmen mit größeren Flotten haben ein großes Potenzial, Elektrofahrzeuge in ein intelligentes Energiemanagementsystem zu integrieren.
Vorteilhafte Anwendungsfälle für Endkunden
Endverbraucher können auch die Vorteile des Vehicle-to-Grid (V2G) -Ökosystems nutzen. Indem sie sich bereit erklären, einen Teil der Batteriekapazität ihres Elektrofahrzeugs bereitzustellen, um die Netzstabilität über V2G Balancing Power zu gewährleisten, haben sie Anspruch auf eine finanzielle Entschädigung. Das bedeutet, dass sie für ihren Beitrag belohnt werden, was sowohl für die Verbraucher als auch für das Netz eine Win-Win-Situation darstellt.
Da die meisten Fahrzeuge über einen längeren Zeitraum geparkt werden, haben Endkunden eine zusätzliche Möglichkeit, von V2G Arbitrage zu profitieren. Dieses Konzept ermöglicht das Laden von Batterien zu den kostengünstigsten Stromtarifen. Wenn Energie benötigt wird, können diese Batterien als Energiequelle dienen, indem sie einen Teil ihrer gespeicherten Kapazität bereitstellen. Diese Dynamik wird durch die zunehmende Verfügbarkeit flexibler Stromtarife ermöglicht, die immer häufiger eingeführt werden. Dadurch können Endkunden diese neuen Optionen nutzen, um ihren Energieverbrauch zu optimieren und Kosten zu sparen.
Zusätzlich zu V2G können Endkunden auch die Vehicle-to-Home (V2H) -Technologie nutzen, um ihren eigenen Energieverbrauch zu optimieren. Mit einer lokalen Photovoltaikanlage kann Sonnenenergie direkt in der Fahrzeugbatterie gespeichert und bei Bedarf genutzt werden. Dadurch entfällt die Notwendigkeit eines separaten lokalen Energiespeichersystems, was die Einrichtung für Kunden vereinfacht.
Überwindung von Hindernissen bei der Implementierung der Vehicle-To-Grid (V2G) -Technologie
Um das volle Potenzial der Vehicle-to-Grid (V2G) -Technologie auszuschöpfen, müssen verschiedene Faktoren sorgfältig berücksichtigt werden. Es bietet zwar zahlreiche Vorteile, aber es gibt auch mehrere Herausforderungen, die angegangen werden müssen, um es erfolgreich umzusetzen:
- Vorschriften: Unterschiedliche Netzkodizes und Vorschriften in den einzelnen Regionen stellen eine Herausforderung für eine reibungslose Implementierung von V2G-Anwendungsfällen dar.
- Technologie: Häufige zusätzliche Zyklen der EV-Batterie für V2G-Anwendungsfälle können den Batterieverschleiß beschleunigen. Dies scheint ein eher untergeordneter Faktor zu sein, aber eine angemessene Kommunikation mit den Kund*innen ist erforderlich, um Bedenken auszuräumen.
- Relevanz für Kunden: Die Attraktivität von Anwendungsfällen ist eine große Herausforderung für den Erfolg von V2G. Kund*innen müssen sich des Potenzials dieser neuen Möglichkeiten bewusst sein, und für jeden Anwendungsfall ist ein klarer Vorteil für die Kund*innen erforderlich.
Schlüsselfaktoren für den Erfolg von Vehicle-To-Grid (V2G)
Geschäftsmodell
V2G bietet mehrere mögliche Anwendungsfälle. Die Entscheidung über die relevantesten Anwendungsfälle und ein solides Geschäftsmodell ist der Schlüssel zum Erfolg.
Geschäftsszenario
Basierend auf dem definierten Geschäftsmodell müssen die Monetarisierungsoptionen bewertet und ein Geschäftsszenario definiert werden.
Markteinführungsstrategie
Die Formulierung einer Markteinführungsstrategie ist wichtig, um V2G-Anwendungsfälle erfolgreich auf den Markt zu bringen.
Partnernetzwerk
V2G bietet großes Potenzial. Andererseits erfordert die Komplexität des Themas ein starkes Netzwerk von Partnern (z. B. Energieversorger).
Technischer Aufbau und Vorschriften
Der europäische Energiemarkt ist stark reguliert. Die V2G-Technologie muss unter Berücksichtigung aller relevanten Vorschriften auf europäischer und nationaler Ebene entwickelt werden.
Die Zukunft der Vehicle-To-Grid (V2G) -Technologie einläuten
Die Vehicle-to-Grid (V2G) -Technologie gewinnt im Automobil- und Energiesektor schnell an Bedeutung und bietet eine vielversprechende Lösung für die Energieübertragung und Netzstabilität. Zwar müssen mehrere Rahmenbedingungen berücksichtigt werden, um sein Potenzial voll auszuschöpfen, aber jetzt ist es an der Zeit, V2G in weniger komplexen Anwendungsfällen zu nutzen. Große OEMs haben bereits Pilotprojekte gestartet, und wir erwarten in den kommenden Monaten eine zunehmende Marktdynamik. Die Zukunft von V2G sieht rosig aus und bietet erhebliche Vorteile für OEMs, Zulieferer und Endkunden. Sie spielen eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung der Zukunft der Energie- und Automobilindustrie.
Unser Expertenteam
Das Gesundheitswesen der Zukunft
Das Gesundheitswesen der Zukunft
Verbesserung der Patientenversorgung durch intelligente, sichere und nachhaltige Innovationen
Die Gesundheitsbranche steht am Rande einer transformativen Ära. Intelligente Technologien, Automatisierung und der Fokus auf personalisierte Versorgung verändern die Art und Weise, wie wir medizinische Dienstleistungen anbieten und erleben. Dieser Artikel untersucht diese Fortschritte und betont gleichzeitig die Bedeutung von Cybersicherheit und ökologischer Nachhaltigkeit für den Aufbau eines zukunftssicheren Gesundheitssystems.
Anwendungsfälle für intelligente Innovationen in der Gesundheitsbranche
Der Aufstieg intelligenter Technologien und Infrastrukturen
Krankenhäuser verwandeln sich in miteinander verbundene Ökosysteme, in denen intelligente Geräte Patientendaten in Echtzeit sammeln. Die tragbare Technologie ermöglicht eine kontinuierliche Gesundheitsüberwachung, während Sensoren des Internets der Dinge (IoT) die Vitalfunktionen in Krankenzimmern verfolgen. Diese Daten ermöglichen es Gesundheitsdienstleistern, einen ganzheitlicheren Überblick über den Zustand ihrer Patienten zu erhalten, was proaktive Interventionen und bessere Entscheidungen ermöglicht. Darüber hinaus verspricht eine intelligente Infrastruktur eine optimierte Ressourcenzuweisung, was zu kürzeren Wartezeiten und einer verbesserten Effizienz führt.
Roboteroperationen: Präzision auf dem Vormarsch
Roboterchirurgie-Systeme gewinnen zunehmend an Bedeutung und bieten minimalinvasive Eingriffe mit überragender Fingerfertigkeit und fortschrittlicher Visualisierung. Diese Systeme ermöglichen es Chirurg*innen, kleinere Schnitte zu operieren, was zu schnelleren Erholungszeiten, weniger Schmerzen und besseren kosmetischen Ergebnissen für die Patient*innen führt.
Automatisierung für Effizienz und Präzision
Sich wiederholende Aufgaben wie die Verabreichung von Medikamenten und die Dateneingabe werden zunehmend automatisiert. Roboterchirurgie-Systeme bieten minimalinvasive Eingriffe mit verbesserter Präzision und schnelleren Erholungszeiten. Die Automatisierung entlastet nicht nur medizinisches Fachpersonal für komplexere Aufgaben, sondern minimiert auch menschliche Fehler, was zu besseren Behandlungsergebnissen führt.
Personalisierte Krankenakten: Ein patientenorientierter Ansatz
Die Zukunft der Krankenakten liegt in der Personalisierung. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) werden sich diese Aufzeichnungen zu umfassenden Gesundheitsprofilen entwickeln. Diese Profile werden Daten aus verschiedenen Quellen vereinen. Darunter tragbare Technologien, genetische Informationen und frühere Krankengeschichten. Dies ermöglicht maßgeschneiderte Behandlungspläne und Präventionsstrategien, die es den Patient*innen ermöglichen, aktiv an ihrem eigenen Gesundheitsmanagement teilzunehmen.
Enthüllung verborgener Muster für ein verbessertes Patient*innenerlebnis
Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) sind bereit das Gesundheitswesen zu revolutionieren, indem sie wertvolle Erkenntnisse aus riesigen Datensätzen liefern. Diese Technologien können komplexe medizinische Informationen analysieren, um Muster und Trends zu identifizieren, die dem menschlichen Auge entgehen könnten. Dies bietet medizinischem Fachpersonal datengestützte Erkenntnisse für die Diagnose, Behandlungsauswahl und personalisierte Behandlungsplanung.
Revolution in der häuslichen Pflege: Komfort und Barrierefreiheit
Fortschritte in der Technologie ermöglichen es den Patient*innen, bequem von zu Hause aus eine qualitativ hochwertige Versorgung zu erhalten. Telemedizinische Konsultationen ermöglichen die Fernüberwachung von Patient*innen und virtuelle Arztbesuche. Darüber hinaus liefern Patientenfernüberwachungssysteme den Gesundheitsdienstleistern kontinuierliche Gesundheitsdaten, sodass bei Bedarf rechtzeitig eingegriffen werden kann. Diese Umstellung auf häusliche Pflege ermöglicht es den Patient*innen, ihre chronischen Erkrankungen effektiver zu behandeln und gleichzeitig die Krankenhausressourcen zu entlasten.
Die Zukunft des Gesundheitswesens legt Wert auf ein reibungsloses und positives Patientenerlebnis. Mobile Anwendungen werden die Terminplanung, Erinnerungen an Medikamente und den Zugriff auf Krankenakten optimieren. Darüber hinaus werden KI-gestützte Chatbots rund um die Uhr Support bieten und Patientenanfragen beantworten, was das gesamte Patient*innenerlebnis verbessert. Diese Innovationen verbessern zusammen mit Telemedizin, Patientenanalytik und kontinuierlicher Gesundheitsüberwachung die Patient*innenversorgung und die betriebliche Effizienz. Die Zukunft des Gesundheitswesens konzentriert sich darauf, ein positives Patient*innenerlebnis zu bieten und nachhaltige und effiziente Anwendungen in der Branche sicherzustellen.
Sicherheit als strategischer Imperativ im Gesundheitswesen
Angesichts des zunehmenden Vertrauens in sich entwickelnde Technologien wie KI und IoT hat die Gesundheitsbranche erhebliche Vorteile erzielt, ist aber auch mit schwerwiegenden Risiken wie Cyberangriffen konfrontiert. Der Schutz von Patient*innendaten ist von entscheidender Bedeutung, da Verstöße zum Identitätsdiebstahl oder zum Verkauf von Daten auf dem Schwarzmarkt führen können. Diese böswilligen Angriffe können auch den Krankenhausbetrieb lahmlegen und zu Verzögerungen bei der Behandlung der Patient*innen führen. Daher ist die Umsetzung robuster Cybersicherheitsmaßnahmen, einschließlich regelmäßiger Pläne zur Reaktion auf Vorfälle und forensischer Analysen, unerlässlich. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die Patient*innendaten sicher bleiben und der Betrieb im Gesundheitswesen reibungslos abläuft.
Nachhaltigkeit: Eine grüne Zukunft für das Gesundheitswesen
Nachhaltigkeit wird zu einer zentralen Säule der Gesundheitsversorgung. Krankenhäuser setzen energieeffiziente Technologien ein und ergreifen Maßnahmen zum Wasserschutz. Darüber hinaus werden die Abfallentsorgungspraktiken optimiert, um die Umweltbelastung zu reduzieren. Durch die Einführung innovativer Technologien, die Priorisierung der patient*innenorientierten Versorgung und die Förderung eines sicheren und nachhaltigen Umfelds ist die Gesundheitsbranche bereit, eine neue Ära des Wohlbefindens und des Wohlbefindens einzuleiten. Diese Zukunft birgt ein immenses Potenzial für die Verbesserung der Patient*innenversorgung, die Verbesserung der Gesundheitsversorgung und die Schaffung eines gesünderen Planeten für alle.
Ein positiver Kreislauf, von dem sowohl Patient*innen als auch Gesundheitsdienstleister profitieren
Die drei Säulen einer intelligenten, sicheren und nachhaltigen Gesundheitsversorgung arbeiten zusammen, um einen positiven Kreislauf zu schaffen, von dem sowohl Patient*innen als auch Gesundheitsdienstleister profitieren. Intelligente Technologien wie KI-gestützte Diagnosen und Fernüberwachung ermöglichen frühere Interventionen und gezieltere Behandlungspläne, was zu besseren Behandlungsergebnissen führt. Darüber hinaus rationalisiert die Automatisierung Verwaltungsaufgaben und reduziert menschliche Fehler, sodass medizinisches Fachpersonal mehr Zeit für die individuelle Patient*innenversorgung aufwenden kann. Dieser personalisierte Ansatz fördert ein positiveres Patient*innenerlebnis und schafft Vertrauen und Zufriedenheit.
Darüber hinaus gewährleistet die sichere Säule diesen Fortschritt. Robuste Cybersicherheitsmaßnahmen schützen sensible Patientendaten vor Verstößen, gewährleisten die Privatsphäre der Patient*innen und verhindern Unterbrechungen kritischer Gesundheitsabläufe. Dies führt zu geringeren Kosten im Zusammenhang mit Datenschutzverletzungen und Cyberangriffen, sodass Gesundheitseinrichtungen ihre Ressourcen effektiver für die Patient*innenversorgung und Innovation einsetzen können.
Schließlich befasst sich die Säule Nachhaltigkeit gleichzeitig mit Umweltbelangen und Kostensenkungen. Durch den Einsatz energieeffizienter Technologien und Abfallentsorgungspraktiken können Gesundheitseinrichtungen ihren ökologischen Fußabdruck minimieren und gleichzeitig die Betriebskosten senken. Diese Kosteneinsparungen können dann zur Verbesserung der Patientenversorgung und zur Nutzung der neuesten Entwicklungen in der Medizintechnik verwendet werden. Dieser ganzheitliche Ansatz gewährleistet eine Zukunft, in der eine intelligente, sichere und nachhaltige Gesundheitsversorgung sowohl Patient*innen als auch Leistungserbringer unterstützt.
Nehmen Sie gerne Kontakt mit uns auf, wenn Sie mehr erfahren oder eigene Erkenntnisse über die Zukunft des Gesundheitswesens teilen möchten.
Unser Expertenteam
Preisoptimierung
Preisoptimierung
Weiterentwicklung des klassischen Ansatzes von Value-Based Pricing
Preisanalysen sind ein wichtiges Instrument für Unternehmen, die sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen möchten. Durch den Einsatz von Preisanalysen können Unternehmen ihre Preisstrategien optimieren, um die Rentabilität zu verbessern, die Kundenzufriedenheit zu steigern und ein nachhaltiges Wachstum voranzutreiben.Die Harvard Business Review unterstreicht die Bedeutung effektiver Preisstrategien für die Wertschöpfung und die Aufrechterhaltung der Wettbewerbsfähigkeit und betont, dass ein datengestützter Preisansatz erforderlich ist, um strategische und profitable Ergebnisse zu erzielen. Die Integration von Preisanalysen in Entscheidungsprozesse hilft Unternehmen dabei, ihre Preisgestaltung an den Marktbedingungen und Kundenbedürfnissen auszurichten und so ein größeres Wachstumspotenzial zu erzielen.
Überblick über die wichtigsten Preisstrategien
Wenn man sich die Erfolgsgeschichten der Branchenriesen anschaut, wird die Bedeutung der Wahl der optimalen Preisstrategie noch deutlicher. Die beste Strategie hängt von verschiedenen Faktoren ab, darunter den Marktbedingungen, der Art Ihrer Produkte oder Dienstleistungen und den Kundenpräferenzen. Uber setzt beispielsweise dynamische Preisgestaltung ein und erhöht die Preise in Spitzenzeiten, um Angebot und Nachfrage auszugleichen. Walmart verlässt sich häufig auf Preise mit Mehrkosten und stellt sicher, dass seine Preise niedrig bleiben, indem es seinen Kosten eine feste Marge hinzufügt, wodurch das Unternehmen zu einem führenden Unternehmen im Einzelhandel wird. Apple, ein Befürworter einer wertorientierten Preisgestaltung, bewertet seine Produkte nach dem wahrgenommenen Kundenwert, sodass das Unternehmen Premium-Preise und Kundenbindung aufrechterhalten kann.
Wie bestimmt man die Go-to-Preisstrategie?
Es gibt zahlreiche Preisstrategien, und kein einziger Ansatz ist für jedes Unternehmen am besten geeignet. Das Verständnis der Stärken und Schwächen verschiedener Preismodelle ist entscheidend für die Auswahl des Modells, das am besten zu Ihren Geschäftszielen passt. Hier sind drei weit verbreitete Preisstrategien:
1. Preise zzgl. Kosten
Die Preisgestaltung mit Kostenzuschlag ist eine der etabliertesten und einfachsten Preisstrategien. Dabei wird ein fester Prozentsatz (Aufschlag) zu den Herstellungskosten eines Produkts oder einer Dienstleistung hinzugefügt, um den Verkaufspreis zu bestimmen. Diese Methode stellt sicher, dass alle Kosten gedeckt sind und eine Gewinnspanne enthalten ist. Die Preisgestaltung ist zwar einfach zu implementieren, spiegelt jedoch möglicherweise nicht immer den Marktwert des Produkts oder die Zahlungsbereitschaft der Kunden wider. Es eignet sich am besten für stabile Märkte, auf denen die Kosten vorhersehbar sind und der Wettbewerb begrenzt ist, was häufig auf Einzelhandelsmärkten angewendet wird.
Vorteile der Cost-plus-Preisgestaltung:
- Einfach und leicht zu implementieren
- Stellt sicher, dass alle Kosten gedeckt sind
- Bietet eine konsistente Gewinnspanne
2. Dynamische Preisgestaltung
Dynamische Preisgestaltung, auch bekannt als Surge Pricing oder Demand Pricing, ist eine Strategie, bei der die Preise in Echtzeit auf der Grundlage der aktuellen Marktnachfrage, der Angebotsbedingungen und anderer externer Faktoren angepasst werden. Dieser Ansatz ist in Branchen wie Reisen, Gastgewerbe und E-Commerce weit verbreitet. Dynamische Preisgestaltung ermöglicht es Unternehmen, ihren Umsatz zu maximieren, indem sie bei hoher Nachfrage höhere Preise verlangen und bei geringer Nachfrage die Preise senken, um den Umsatz anzukurbeln.
Vorteile der dynamischen Preisgestaltung:
- Maximiert das Umsatzpotenzial.
- Reagiert schnell auf Marktveränderungen
- Hilft Angebot und Nachfrage auszugleichen
3. Wertorientierte Preisgestaltung
Wertorientierte Preisgestaltung ist eine Strategie, bei der die Preise in erster Linie auf dem wahrgenommenen Wert für den Kunden und nicht auf der Grundlage der Produktionskosten festgelegt werden. Diese Methode erfordert ein tiefes Verständnis des Zielmarktes und der Vorteile, die Kunden aus dem Produkt oder der Dienstleistung ziehen. Wenn Unternehmen sich auf den angebotenen Wert konzentrieren, können sie oft einen Premiumpreis verlangen, der dem Wert des Produkts für den Kunden entspricht.
Vorteile einer wertorientierten Preisgestaltung:
- Stimmt den Preis mit der Wertwahrnehmung des Kunden ab
- Kann Premium-Preise rechtfertigen
- Steigert die Kundenzufriedenheit und Loyalität
Jede Preisstrategie hat ihre Stärken und kann sehr effektiv sein, wenn sie im richtigen Kontext angewendet wird. Die Preisgestaltung mit Kostenzuschlag ist einfach und leicht umzusetzen, dabei werden jedoch häufig externe Faktoren wie der Wettbewerb übersehen. Eine wertorientierte Preisgestaltung ist jedoch anpassungsfähiger und reagiert besser auf Marktbedingungen, Kundenwahrnehmungen und wettbewerbsfähige Preise. Gleichzeitig ist sie weniger komplex als dynamische Preisgestaltung.
In den folgenden Abschnitten werden wir uns auf die wertorientierte Preisgestaltung konzentrieren, ihre Kernprinzipien untersuchen und eine auf maschinellem Lernen basierende Erweiterung traditioneller Methoden wie der Conjoint-Analyse vorstellen. Dieser Ansatz führt zu genaueren und effektiveren Preisstrategien, die den aktuellen Markttrends und Kundenanforderungen entsprechen.
Verstehen, wann wertorientierte Preisgestaltung die beste Strategie ist
Um festzustellen, ob eine wertorientierte Preisgestaltung für Ihr Unternehmen geeignet ist, müssen mehrere kritische Dimensionen sorgfältig bewertet werden: Kunde, Produkt und Wettbewerb. Dieser ganzheitliche Ansatz stellt sicher, dass Ihre Preisstrategie nicht nur durchführbar ist, sondern auch auf Ihre umfassenderen Geschäftsziele abgestimmt ist.
Lernen Sie Ihre Kunden kennen:
- Kundenstabilität: Sind Ihre Kunden im Laufe der Zeit konstant oder ändern sie sich häufig? Stabile Stammkunden sind oft empfänglicher für wertorientierte Preise und ermöglichen es Ihnen, ihre Bewertungen besser zu verstehen.
- Kundenvielfalt: Wie vielfältig sind die Bedürfnisse und Vorlieben Ihrer Kunden? Verschiedene Kundensegmente können Werte unterschiedlich wahrnehmen, weshalb ein maßgeschneiderter Ansatz erforderlich ist.
- Zahlungsbereitschaft der Kunden: Sind Ihre Kunden bereit, für den einzigartigen Wert, den Ihr Produkt bietet, einen Premiumpreis zu zahlen? Die Bewertung ihrer Zahlungsbereitschaft ist entscheidend für eine erfolgreiche wertorientierte Preisstrategie.
Verstehe dein Produkt:
- Produkttyp: Handelt es sich bei Ihrem Produkt um ein Spezialprodukt oder um ein Standardprodukt? Spezialprodukte, die einen einzigartigen Wert bieten, sowie individualisierte Produkte, die auf die Bedürfnisse der Kunden zugeschnitten sind, eignen sich besser für eine wertorientierte Preisgestaltung.
- Einzigartiges Wertversprechen: Welchen einzigartigen Wert bietet Ihr Produkt? Für die Umsetzung einer wertorientierten Preisgestaltung ist es unerlässlich, diesen Wert klar zu verstehen und zu artikulieren.
- Produktleistung: Wie gut schneidet Ihr Produkt im Vergleich zu Alternativen ab? Eine überlegene Leistung kann höhere Preise rechtfertigen und wertorientierte Kunden anziehen.
Analysieren Sie den Wettbewerb:
- Wettbewerbslandschaft: Stehen Sie starken Wettbewerbern gegenüber oder sind Sie Marktführer? Marktführer mit überlegenen Produkten haben oft mehr Spielraum, um Preise auf der Grundlage des wahrgenommenen Werts festzulegen.
- Marktposition: Arbeiten Sie in einem Umfeld mit geringem Wettbewerb oder in dem sich die Produkte der Wettbewerber stark von Ihren unterscheiden? Diese Bedingungen können eine wertorientierte Preisgestaltung begünstigen.
- Preisstrategien der Wettbewerber: Wie bewerten Ihre Konkurrenten ihre Produkte und welchen Wert bieten sie? Wenn Sie die Wettbewerbslandschaft verstehen, können Sie Ihre wertorientierte Preisgestaltung effektiv positionieren.
Diese Fragen erheben keinen Anspruch auf Vollständigkeit, sind aber ein wichtiger erster Schritt, um festzustellen, ob eine wertorientierte Preisgestaltung zu Ihrem Geschäftsmodell passt. Jedes Unternehmen ist einzigartig, und je nach Ihrem spezifischen Kontext müssen möglicherweise weitere Faktoren berücksichtigt werden.
Der klassische Ansatz zur wertorientierten Preisgestaltung durch Conjoint-Analyse
Wertorientierte Preisgestaltung ist eine Strategie, bei der Preise auf der Grundlage des wahrgenommenen Werts eines Produkts oder einer Dienstleistung für den Kunden und nicht auf der Grundlage der Produktionskosten festgelegt werden. Dieser Ansatz konzentriert sich darauf, die Vorteile zu verstehen, von denen Kunden glauben, dass sie sie erhalten, und eine entsprechende Preisgestaltung. Um eine wertorientierte Preisgestaltung effektiv umzusetzen, setzen Unternehmen häufig gemeinsame Analysen ein.
Die gemeinsame Analyse ist ein methodisches Instrument, mit dem festgestellt werden soll, wie Kunden verschiedene Merkmale eines Produkts oder einer Dienstleistung bewerten. Diese Methode bietet einen differenzierteren Ansatz als kostenbasierte oder wettbewerbsorientierte Preismethoden, da untersucht wird, wie Kunden verschiedene Produktmerkmale und Preiskombinationen bewerten.
Die gemeinsame Analyse bietet erhebliche Vorteile für eine wertorientierte Preisgestaltung, da sie ein detailliertes Verständnis der Kundenpräferenzen und der Kompromisse vermittelt, die sie bereit sind einzugehen. Im Gegensatz zu direkten Preisabfragen, bei denen Kunden nur nach ihrer Zahlungsbereitschaft gefragt werden, werden bei der Conjoint-Analyse verschiedene Kombinationen von Produktmerkmalen und Preisen bewertet. Diese in den 1970er Jahren entwickelte und kontinuierlich verfeinerte Methode erfasst das realistische Verbraucherverhalten, indem sie verschiedene Produktprofile mit unterschiedlichen Eigenschaften und Preisen präsentiert. Dieser Ansatz deckt unbewusste Entscheidungsmuster auf und validiert Preise und Produktmerkmale, sodass Unternehmen Preise festlegen können, die den wahren Wert widerspiegeln, den die Kunden wahrnehmen.
Die Methodik der Conjoint-Analyse umfasst mehrere strukturierte Schritte:
- Ein Produkt wird in seine Hauptmerkmale (z. B. Marke, Motortyp, Preis) und Stufen (z. B. verschiedene Marken, Preispunkte) zerlegt.
- Anschließend wird ein ausgewogenes Umfragedesign erstellt, um die statistische Validität der Ergebnisse sicherzustellen.
- Kunden werden mit einer Reihe von Auswahlaufgaben konfrontiert, bei denen sie ihre bevorzugten Produktprofile aus verschiedenen Kombinationen von Attributen und Preisen auswählen.
- Die gesammelten Daten werden mithilfe statistischer Modelle analysiert, um Präferenzwerte (Part-Worth-Utilities) für jede Attributebene abzuleiten.
Diese Werte geben an, wie wichtig die einzelnen Funktionen sind und wie viel Kunden bereit sind, für verschiedene Merkmale zu zahlen, und helfen Unternehmen so dabei, optimale Preisstrategien zu finden.
Die gemeinsame Analyse liefert zwar wertvolle Erkenntnisse, muss aber kontinuierlich verfeinert werden. Die Genauigkeit der Analyse hängt von der Qualität des Umfragedesigns und der gesammelten Daten ab. Die gemeinsame Analyse erfasst möglicherweise nicht vollständig die Komplexität realer Entscheidungen oder die Entwicklung der Kundenpräferenzen. Da sich die Marktbedingungen und Verbrauchererwartungen ändern, müssen Unternehmen ihre Analysen kontinuierlich aktualisieren, um ihre Relevanz sicherzustellen. Die wichtigsten Ergebnisse der gemeinsamen Analyse, wie Nutzenwerte, Marktsimulatoren und Attributbedeutungen, müssen regelmäßig überprüft und an aktuelle Trends angepasst werden. Diese kontinuierliche Verbesserung ist entscheidend für die Aufrechterhaltung effektiver wertorientierter Preisstrategien und um sicherzustellen, dass Produktkonfigurationen und Preise wettbewerbsfähig bleiben.
Eine fortschrittliche wertorientierte Preisgestaltung mit maschinellem Lernen
Maschinelles Lernen kann die Einschränkungen der klassischen Conjoint-Analyse überwinden, indem es genauere Preisanpassungen auf der Grundlage aktueller Daten ermöglicht. Klassische Preisansätze, einschließlich gemeinsamer Analysen, basieren häufig auf festen Modellen und erfordern kontinuierliche Kundeneingaben durch Umfragen, um die Präferenzen zu verstehen. Im Gegensatz dazu kann maschinelles Lernen angewendet werden, um große und vielfältige Datensätze zu analysieren, darunter historische Verkaufsdaten, Kundenverhalten und aktuelle Marktbedingungen, um komplexe Muster und Trends aufzudecken und so einen dynamischeren und umfassenderen Überblick über den Kundenwert zu erhalten. Diese Funktion ist besonders vorteilhaft für die Preisgestaltung innovativer oder hochgradig anpassbarer Produkte, bei denen die Bestimmung des optimalen Preises besonders schwierig sein kann. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen können Unternehmen fundiertere Preisentscheidungen treffen, die sich an schwankende Marktbedingungen anpassen und sich eng an der Wertwahrnehmung der Kunden orientieren.
Die Methode zur Anwendung von maschinellem Lernen bei der Preisgestaltung umfasst mehrere detaillierte Schritte. Ähnlich wie bei der Conjoint-Analyse wird das Produkt in seine grundlegenden Eigenschaften und Ebenen zerlegt — wie Marke, Merkmale und Preise. Anstatt sich jedoch auf Umfragen zu verlassen, verwenden Modelle für maschinelles Lernen historische Verkaufsdaten und fortschrittliche Analysetechniken, um die Bedeutung bestimmter Merkmale für Kunden abzuleiten. Wenn nur wenige Daten verfügbar sind, können Modelle für maschinelles Lernen Transferlernen aus anderen Segmenten anwenden, um die Präferenzwerte für jedes Attribut zu ermitteln. Diese Werte quantifizieren, wie stark jedes Merkmal die Kundenentscheidungen beeinflusst und wie empfindlich die Kunden auf Preisänderungen reagieren. Die daraus resultierende Analyse dient als Grundlage für die Entwicklung von Preisstrategien, die den Umsatz optimieren und gleichzeitig den von den Kunden wahrgenommenen Wert widerspiegeln.
Unser Ansatz bei Siemens Advanta hilft Unternehmen dabei, datengestützte Preisentscheidungen zu treffen, indem er die Produktleistung analysiert, Marktreaktionen vorhersagt und wichtige Produktmerkmale priorisiert. Diese Methode ersetzt veraltete, meinungsbasierte Preisansätze durch präzise, zuverlässige Daten. Weitere Informationen darüber, wie Siemens Advanta Ihnen helfen kann, Ihre Preisstrategien durch maschinelles Lernen zu verbessern, finden Sie auf unserer Angebotsseite.
Unser Expertenteam
Reorganisation und Prozessverbesserung
Reorganisation und Prozessverbesserung
Ein globaler Hersteller musste sich einer großen Reorganisation mit individuellen Setups in über 100 Ländern auseinandersetzen. Unserem Kunden konnten wir helfen, indem wir die Akzeptanz für die Reorganisation der Abteilungen im Unternehmen aufgrund eines tiefgreifenden Change Managements und eines Betriebsratskonzepts deutlich erhöht haben.
Um die Unternehmensführung zu stärken, wurde ein weltweit tätiger Hersteller aufgeteilt und in die jeweiligen Unternehmensfunktionen integriert. Infolgedessen mussten die miteinander verflochtenen Prozesse in den Abteilungen analysiert und bereinigt. Dies gestaltete sich aufgrund individueller Strukturen in über 100 Ländern, bedingt durch unterschiedliche Anforderungen, sowie einem hohen Kommunikationsbedarf, der für große Umstrukturierungen typisch ist, als Herausforderung.
Durch die Verbesserung der Führungskommunikation und die Anwendung unseres Change-Management-Frameworks haben wir Transparenz auf allen Ebenen geschaffen. In Zusammenarbeit mit der Personalabteilung entwickelten wir ein Kommunikationskonzept für den Betriebsrat und alle betroffenen Zielgruppen, um diese weltweite Transformation einzubeziehen und aktiv daran teilzunehmen.
Aufgrund des reibungslosen Übergangspotenzials wurden die NCC reduziert, die Einführung der neuen Organisation erfolgte 3 Monate früher als erwartet, und das neue Setup fand eine Akzeptanz, die nicht erwartet worden war.
Generative KI im Gesundheitswesen
Generative KI im Gesundheitswesen
Die Zukunft der Branche neu gestalten
Generative KI revolutioniert das Gesundheitswesen, indem sie ihre multimodale Leistungsfähigkeit nutzt, um verschiedene Arbeitsprozesse zu automatisieren, zu erweitern und zu beschleunigen. Mit der Fähigkeit, Lernmuster aus großen und vielfältigen Mengen unstrukturierter Daten zu erkennen, verändert generative KI das Gesundheitswesen auf beispiellose Weise.
Generative KI wird anhand historischer Daten und erkannter Lernmuster trainiert, um Ergebnisse zu generieren, die völlig neu sind. (1) Diese Funktion ermöglicht eine effiziente Inhaltserstellung, sodass medizinisches Fachpersonal personalisierte und informative Inhalte für Patienten erstellen kann. Durch maßgeschneiderte Schulungsmaterialien und die Bereitstellung personalisierter Empfehlungen verbessert die generative KI das Patientenerlebnis und die Ergebnisse der Gesundheitsversorgung. Darüber hinaus kann generative KI der Branche einen Mehrwert bieten, indem sie ganze Arbeitsprozesse automatisiert, erweitert und beschleunigt.
Warum sollten Unternehmen jetzt handeln?
Seit 2015 sind wir Zeugen des Auftretens großformatiger Modelle, die Ergebnisse auf menschlichem Niveau liefern und übermenschliche Ergebnisse erzielen. (2)
Bringen Sie fortschrittlichere Computeransätze in die Gesundheitsbranche, indem Sie das Potenzial von Grafikprozessoren für das Training tiefer neuronaler Netze freisetzen.(3)
Die Erweiterung des SaaS-Geschäftsmodells führt zu einer Verbindung von Hard- und Software und zur Integration von Cloud-Plattformen mit Anwendungen und Diensten.
Die KI-Revolution ist in unregulierten Branchen mit niedrigen Eintrittsbarrieren in vollem Gange.
KI als Vermittler neuer Arbeitsweisen innerhalb von drei Hauptpfeilern
1. Pharmazie
- F&E-Prozesse sollen wesentlich effizienter gestaltet werden durch:
- Entlastung von Wissenschaftlern von zeitaufwändigen, sich wiederholenden Aufgaben
- Beschleunigung des Ideenfindungsprozesses für Experimente
- Erhöhung der Erfolgsquote von Medikamentenkandidaten
2. Medizintechnik
- KI beschleunigt die Entwicklung von Medizinprodukten durch:
- Vermeidung von komplexen Prozessen bei der Suche nach verwertbaren medizinischen Daten
- Reduzierung der Kostenstruktur in der Prototyping-Phase
- Neugestaltung und Optimierung des Entwicklungsprozesses gemäß den regulatorischen Anforderungen
3. Krankenhäuser
- Die Patientenerfahrung und das Behandlungsergebnis in Krankenhäusern sollen verbessert werden durch:
- Optimierung der Diagnose- und Behandlungsplanung sowie der administrativen Aufgaben
- Unterstützung von Ärzten durch KI bei Diagnose und Behandlungsvorschlägen
- Implementierung von Tools zur Patienten- und Geräteverfolgung für einen besseren Überblick über die Situation
- Optimierung des Patientenflusses für eine reibungslose Patientenreise
Auswirkungen auf die gesamte Patientenreise im Gesundheitswesen
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Prävention
Unterstützen Sie das medizinische Personal bei der Kommunikation über die Behandlung und erstellen und fassen Sie automatisch Diagnose- und andere medizinische Berichte zusammen
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Behandlungsmanagement
Entwickeln Sie personalisierte Behandlungspläne und erstellen und fassen Sie automatisch diagnostische und andere medizinische Berichte zusammen
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Klinische Entscheidung und Behandlungsentscheidung
Unterstützen Sie diagnostische Aktivitäten wie medizinische Bilder und Labortests
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Test und Diagnose
Erfassen und verbinden Sie Daten, um Patienten mithilfe mehrsprachiger Chatbots zu unterstützen, die Fragen beantworten, Ratschläge und personalisierte Empfehlungen geben
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Symptomsuche und Behandlungsvorbereitung
Erstellen Sie maßgeschneiderte Inhalte, um Patienten aufzuklären und zu informieren
Arbeitszeitverkürzung und Neugestaltung der Rollen mit patientenorientiertem Fokus
Die Einführung generativer KI wird sich voraussichtlich erheblich auf die Aufgaben von medizinischen Fachangestellten auswirken, während Chirurgen weniger Veränderungen erfahren werden. Prognosen zufolge könnte die Automatisierung bis zum Jahr 2030 die Arbeitszeit in drei wichtigen Bereichen der Patientenversorgung potenziell um bis zu ein Drittel reduzieren. (4)
Anstatt Arbeitsplätze komplett zu ersetzen, zielt die Implementierung generativer KI darauf ab, die Arbeitsweise des Gesundheitspersonals neu zu gestalten und die Patienten wieder in den Mittelpunkt der Aufmerksamkeit zu stellen.
Von diesen Tätigkeiten entfallen 32 % des Einsparpotenzials auf das Patientenmanagement, gefolgt von medizinischen und klinischen Labortechnikern mit 21 % und der Chirurgie mit 7 % Um dieses Automatisierungspotenzial auszuschöpfen, müssen jedoch drei wichtige Einschränkungen überwunden werden.
- Die Komplexität der Arbeit ist die größte Einschränkung, da ein hoher Automatisierungsgrad derzeit nur bei sehr repetitiven Aufgaben erreicht werden kann.
- Die Notwendigkeit, innerhalb eines Jobs Entscheidungen zu treffen, definiert den Rahmen für mögliche Automatisierungslösungen
- Jobs, die mit hohem Risiko verbunden sind (z. B. Chirurgen), unterliegen einem geringeren Automatisierungsgrad als Jobs mit niedrigerem Risiko (z. B. medizinische Assistenten)
Anstatt Arbeitsplätze komplett zu ersetzen, zielt die Implementierung generativer KI darauf ab, die Arbeitsweise von Fachkräften im Gesundheitswesen neu zu gestalten und die Patienten wieder in den Mittelpunkt der Aufmerksamkeit zu stellen. Durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben und die Rationalisierung von Prozessen können sich die Mitarbeiter im Gesundheitswesen stärker darauf konzentrieren, eine personalisierte Versorgung zu bieten und fundierte Entscheidungen zu treffen, die den Patienten zugutekommen.
Erstens wird Generative KI den Verwaltungsaufwand reduzieren, sodass Ärzte mehr Zeit für die Patientenversorgung aufwenden können. Durch die Automatisierung des Verwaltungsaufwands kann KI Prozesse rationalisieren und den Fachkräften im Gesundheitswesen wertvolle Zeit verschaffen, damit sie sich auf die personalisierte Versorgung konzentrieren können. Dies kann zu einer höheren Arbeitszufriedenheit und besseren Patientenerlebnissen führen.
Zweitens kann KI klinische Aktivitäten unterstützen, indem sie arbeitsintensive Arbeiten beschleunigt und den Ärzten wertvolle Informationen zur Verfügung stellt. Durch die Analyse großer Datenmengen und die Bereitstellung von Erkenntnissen kann KI medizinisches Fachpersonal dabei unterstützen, fundiertere Entscheidungen zu treffen, was zu besseren Behandlungsergebnissen und einer verbesserten Versorgungsqualität führt.
Schließlich ermöglicht KI einen einfacheren Zugang zu einer Fülle von Wissen. Indem sie den Ärzten riesige Mengen an relevantem, kuratiertem und priorisiertem Wissen zur Verfügung stellt, eröffnet KI neue Möglichkeiten sowohl für das Lernen als auch für die Versorgung. Dieser Zugang zu umfassenden Informationen kann es medizinischem Fachpersonal ermöglichen, über die neuesten Forschungsergebnisse und Entwicklungen auf dem Laufenden zu bleiben, was letztlich der Patientenversorgung zugutekommt.
China dominiert den Markt für künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen
China profitiert von starker staatlicher Unterstützung und hohen Investitionen in akademische Zusammenarbeit und Start-ups. Dies hat zu erheblichen Fortschritten in verschiedenen Branchen geführt, einschließlich des Gesundheitswesens. Chinesische Verbraucher haben ein wachsendes Bewusstsein für digitale KI-Lösungen in verschiedenen Bereichen entwickelt und akzeptieren diese. Insbesondere mehrere chinesische Technologieführer haben sich zu wichtigen Akteuren im Gesundheitssektor entwickelt. Diese Unternehmen haben das förderliche Umfeld des Landes genutzt, um innovative Lösungen und Dienstleistungen zu entwickeln. Mit ihrer Expertise in den Bereichen künstliche Intelligenz und Technologie verändern sie die Gesundheitslandschaft in China.
Europas Fortschritte bei KI im Gesundheitswesen
Europa macht erhebliche Fortschritte in Schlüsselbereichen der KI im Gesundheitswesen und hat spezielle Arbeitsgruppen eingerichtet (4)
Entwicklung von „The EU Way“ für KI mit Fokus auf transparente, ethische und vertrauenswürdige Anwendungen
Die Einführung von KI soll beschleunigt werden, indem Gesundheitsinformationen auf Bevölkerungsebene verknüpft werden, die entscheidende Vorteile bieten können
Private Investitionen nehmen schnell zu und verfügen gleichzeitig über erhebliche europaweite Forschungsstärken
Allerdings kann der Mangel an Abstimmung und Kommunikation die Vision Europas behindern, eine führende Rolle im Bereich der KI zu übernehmen. Die europäischen Investitionen und die Forschung in KI sind zwar insgesamt betrachtet hoch, aber sie sind auf Landes- oder regionaler Ebene fragmentiert. Dies schafft ein komplexes Umfeld, in dem die Konzepte und Bestrebungen der Mitgliedstaaten aufeinander abgestimmt werden müssen.Dies gilt insbesondere in Bereichen wie der Digitalisierung des Gesundheitswesens, wo es Unterschiede zwischen Ländern wie Estland und Deutschland gibt. Darüber hinaus verzögert sich die weitere Einführung von KI in Europa, da es an verknüpften Datensätzen mangelt, sodass kritische Fragen wie Datenverwaltung, Datenzugriff und Sicherheit nicht behandelt werden.
Um diese Herausforderungen zu bewältigen und eine nahtlose Integration der KI in das Gesundheitswesen zu erreichen, ist ein kontinuierliches Zusammenspiel zwischen Regierungen, Wissenschaftlern und der Industrie erforderlich. Die Zusammenarbeit und Abstimmung zwischen diesen Interessenträgern sind unerlässlich, um sicherzustellen, dass die europäischen KI-Initiativen wirksam umgesetzt und mit ihrer Vision, in diesem Bereich führend zu werden, in Einklang gebracht werden.
Der dringende Bedarf an Cybersicherheit im Gesundheitswesen
Angesichts der zunehmenden Digitalisierung der Gesundheitsbranche ist die Bedeutung der Cybersicherheit wichtiger denn je. Es gibt sechs wichtige Trends, die die Dringlichkeit robuster Cybersicherheitsmaßnahmen im Gesundheitswesen unterstreichen.
Erstens stellt das wachsende Cyberrisiko für Unternehmen eine erhebliche Bedrohung für den Gesundheitssektor dar. Da Hacker immer raffinierter werden, müssen Gesundheitsorganisationen immer einen Schritt voraus sein, um sensible Patientendaten vor Cyberangriffen zu schützen.
Zweitens hat die mangelnde Digitalisierung im Gesundheitswesen zu Schwachstellen in den Sicherheitssystemen geführt. Der Übergang zu digitalen Plattformen und miteinander verbundenen Netzwerken hat Gesundheitsdienstleister potenziellen Sicherheitslücken ausgesetzt, weshalb Cybersicherheit oberste Priorität hat.
Drittens haben grundlegende technologische Veränderungen wie die Einführung von Cloud Computing und dem Internet der Dinge (IoT) die Angriffsfläche für Cyberkriminelle erweitert. Diese Fortschritte erfordern verbesserte Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz kritischer Gesundheitsinfrastrukturen und Patienteninformationen.
Der vierte Trend ist das zunehmende professionelle Hacking, bei dem erfahrene Hacker gezielt Gesundheitsorganisationen ins Visier nehmen, um finanzielle Gewinne zu erzielen oder sensible Daten auszuspionieren. Dies erfordert proaktive Cybersicherheitsmaßnahmen, um Risiken zu minimieren und Datenschutzverletzungen zu verhindern.
Fünftens gibt es weltweit eine Flut von Gesetzen und Vorschriften, die darauf abzielen, die Privatsphäre und Datensicherheit von Patienten zu schützen. Die Einhaltung dieser Vorschriften, wie der Allgemeinen Datenschutzverordnung (DSGVO) in Europa, verstärkt die Notwendigkeit robuster Cybersicherheitspraktiken im Gesundheitswesen.
Schließlich erhöht das herausfordernde Umfeld lokaler und globaler Vorschriften die Komplexität der Cybersicherheit im Gesundheitswesen. Organisationen im Gesundheitswesen müssen sich mit den unterschiedlichen regulatorischen Anforderungen in den verschiedenen Regionen auseinandersetzen und gleichzeitig ein Höchstmaß an Datenschutz gewährleisten.
Angesichts dieser sechs Schlüsseltrends ist klar, dass dringender Handlungsbedarf besteht, um die Cybersicherheit im Gesundheitswesen zu stärken. Die Implementierung umfassender Cybersicherheitsmaßnahmen und die ständige Aktualisierung der neuesten Technologien und Best Practices können dazu beitragen, Patientendaten zu schützen, das Vertrauen aufrechtzuerhalten und die Bereitstellung qualitativ hochwertiger Gesundheitsdienstleistungen sicherzustellen.
Siemens Advanta setzt sich dafür ein, KI als Katalysator für die Verbesserung der Gesundheitsqualität zu nutzen, indem es auf verantwortungsvolle KI setzt
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Nachhaltige Entwicklung gestalten
Verstärken Sie unsere positiven wirtschaftlichen, gesellschaftlichen und ökologischen Auswirkungen und tragen Sie so zur Erreichung der Ziele für nachhaltige Entwicklung bei.
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Förderung von Inklusion und gemeinsamem Nutzen
Sorgen Sie für Vielfalt, Fairness und Inklusion, indem Sie in einem multidisziplinären Ansatz gemeinsam Werte für alle Beteiligten schaffen.
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Schutz der menschlichen Aufsichtspflicht
Das Design von KI-Systemen sollte immer die von Menschen klar definierten Ziele vermitteln.
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Gewährleistung der Datenverwaltung und des Datenschutzes
Schützen Sie die Grundrechte der Partner und respektieren Sie ihr Recht auf Schutz und Verwaltung personenbezogener und nicht personenbezogener Daten.
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Sorgen Sie für Systemsicherheit
Weden Sie ehrliche, glaubwürdige und ganzheitliche Regeln und Konzepte als Standards für Sicherheit an.
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Unterstützen Sie die Erklärbarkeit
Schaffen Sie Bewusstsein, Vertrauen und Akzeptanz, indem Sie die Gründe für KI-Lösungen erläutern und gleichzeitig geistiges Eigentum schützen.
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Förderung von Rechenschaftspflicht und Haftung
Machen Sie Richtlinien und Prozesse klar und zugänglich, um die Beteiligten zur Übernahme von Verantwortung zu bewegen.
Wichtige Erkenntnisse zur generativen KI im Gesundheitswesen
- Generative KI hat das Potenzial, das Ökosystem des Gesundheitswesens zu verändern, angefangen bei sich wiederholenden Verwaltungsaufgaben, in den nächsten 3-5 Jahren aber auch bis zum Kern der Gesundheitsdiagnostik.
- Traditionelle Anbieter von Gesundheitstechnologien sowie grundlegende Gesundheitsdienstleister laufen Gefahr, durch Big-Tech-Unternehmen, die Generative KI einsetzen, gestört zu werden.
- Um ihre führende Marktposition zu verteidigen, müssen Health-Tech-Unternehmen mit Big Tech zusammenarbeiten, um Zugang zu den knappen KI-Fähigkeiten der Generation zu erhalten und an Geschwindigkeit und Dynamik zu gewinnen.
Unser Expertenteam
- The economic potential of generative AI: The next productivity frontier, McKinsey & Company
- Sevilla et al. (2022), Compute trends across three eras of machine learning, arXiv:2202.05924v2
- Chan HP, Hadjiiski LM, Samala RK. Computer-aided diagnosis in the era of deep learning. Med Phys. 2020 Jun;47(5):e218-e227. doi: 10.1002/mp.13764. PMID: 32418340; PMCID: PMC7293164.
- Emerging AI and data driven business models in Europe, European Institute of Innovation & Technology
Agile Softwareentwicklung
Agile Softwareentwicklung
Sprint-basierte Entwicklung einer kundenspezifischen Softwarelösung
Siemens Advanta entwickelt in einer agilen Vorgangsweise eine Softwarelösung für die Geschäftsanforderungen des Kunden. Gemeinsam mit dem Team des Kunden durchläuft Siemens Advanta die Phasen der Problemerkennung und Zielsetzung, detailliert und richtet das Ziel aus, erstellt Prototypen, gestaltet Lösungen gemäß der Geschäftsanforderungen, erbringt den Wertnachweis und des tatsächlichen Impacts, führt die Produktisierung durch, erstellt einen umfassenden Implementierungsplan und skaliert ganzheitlich, einschließlich Change Management.
- Gemeinsame Identifizierung und Bewertung der Problemstellung und des Geschäftsbedarfs
- Gemeinsame Abstimmung von Hypothese und Zieldefinition
- Agile sprintbasierte Entwicklung einer maßgeschneiderten Softwarelösung
- Iterative Validierung von Fortschritten und Erfolgen
- Auf Kundenbedürfnisse zugeschnitten
- Transparentes Preismodell
- Co-Creation-Ansatz zur Identifizierung und Validierung der Geschäftsvision als Grundlage für die Produktisierung
Wir haben Tausende von Entwicklern, die an den folgenden Themen arbeiten:
- Detaillierung der Vision
- Machbarkeitsstudien
- Entwicklung von Geschäftsmöglichkeiten
- Definition der User Story
- Technologiebewertung
- Referenzarchitektur
- Digitale und IoT-Strategie
- Design Thinking
- UX-Design
- Lösungsprototyping
- Konzeptionelles Design
- Konzeptvalidierung
- Anforderungs-Engineering
- Gestaltung der Benutzeroberfläche
- Agiles Projektsetup
- Lösungsarchitektur, -design und -anpassung
- Anwendungsdesign und -entwicklung
- Systemdesign
- Cloud-Dienste
- OT-Konnektivität und -Integration
- IT-Systemintegration
- Plattformintegration
- Unternehmensintegration
- IT- und OT-Sicherheit
- Cybersicherheit
- Maschinelles Lernen
- Computer-Vision-Analytics
- Prädiktive Wartung
- Erkennung von Anomalien
- Ursachenanalyse
- Datenvisualisierung
- Echtzeit-Analytics
- Betreiben von IoT-Diensten und -Lösungen
- Erfüllung von Service Level Agreements (SLA)
- Kontinuierliche Lösungsverbesserung
- Technischer Support
- Identifizierung des Wertes für Kunden
- Kundenunterstützung
- Prozessmanagement
- Risikomanagement
- Qualitätsmanagement
- Vertrags- und Untervertragsmanagement
- Change Management
- Unterstützung bei der Beschaffung/ Skaleneffekte
Unsere Branchenführer
Fabrik-Dekarbonisierung
Dekarbonisierung von Fabriken
Dekarbonisierung und Energieeffizienz in Fabriken
Siemens Advanta unterstützt seine Kunden aus der Industrie dabei, die Nachhaltigkeit ihrer Fabriken und Fabriknetzwerke voranzutreiben. Mit einem ganzheitlichen Ansatz ermöglichen wir den Weg zu schlanken, digitalisierten und energieeffizienten Fabriken und Produktionsprozessen. Dazu nutzen wir das gesamte Siemens Nachhaltigkeits-Ökosystem mit umfassenden Dienstleistungen, skalierbarer (digitaler) Software und Lösungen sowie potenziellen Hardware-Anwendungen mit einem starken Implementierungsfokus.
Dies beinhaltet auch die Identifizierung, Analyse und Bewertung von energie- und kohlenstoffemissionsbezogenen Faktoren innerhalb einer Fabrik und ihrer Infrastruktur. Dies widerum führt zu wertvollen Erkenntnissen für die Dekarbonisierung der Fabrik, um den Energieverbrauch, die Kosten und die Kohlenstoffemissionen zu reduzieren. Unsere maßgeschneiderten Dienstleistungen und Lösungen umfassen Zielsetzung, Datenerfassung, Energiebewertung, Szenariosimulation, Maßnahmenentwicklung und -fahrplan sowie Implementierung und Einführung.
- Datenerhebung & Energiebewertung
- Simulation von Szenarien
- Entwicklung von Optimierungsmaßnahmen
- Fahrplanausarbeitung
- Potenzial zur Einsparung von Energiekosten
- Potenzial zur Verringerung der Kohlenstoffemissionen
- Optimierungsmaßnahmen im Fahrplan
- Schlanke, digitalisierte und energie-
- effiziente Fabrik- & Produktionsprozesse
Unser Branchenführer
Die Lieferkette
Die Lieferkette
Kostensenkung in der Lieferkette bei gleichzeitiger Verbesserung der Flexibilität, der betrieblichen Effizienz und der Widerstandsfähigkeit gegenüber Marktveränderungen.
Die heutigen Lieferketten sind äußerst komplex geworden, mit vielen beweglichen Teilen, die sich von Branche zu Branche unterscheiden. Mit einem datengestützten Ansatz arbeiten wir mit unseren Kunden zusammen, um für beide Seiten vorteilhafte Beziehungen zu ihren Lieferanten aufzubauen und Möglichkeiten zur Verbesserung und Rationalisierung der Lieferketten bei gleichzeitiger Erhöhung der Widerstandsfähigkeit umzusetzen.
- Sales & Operations Planning (S&OP) – Wir bringen die Vertriebs- und Betriebsteams unserer Kunden zusammen und nutzen Daten aus anderen relevanten Abteilungen, um Workflows und Prognosen zu analysieren und die unternehmensweiten Aktivitäten zu optimieren, um die Nachfrage effizient zu befriedigen.
- Working Capital – Wir stellen die Tools und das Fachwissen bereit, die unsere Kunden benötigen, um ihr Betriebskapital zu bewerten, den Cashflow zu verbessern und sicherzustellen, dass das Unternehmen eine starke und nachhaltige finanzielle Position einnimmt.
- Umwelt, Soziales und Unternehmensführung (ESG) – Ein ganzheitlicher Ansatz, der die gesamte Lieferkette und die breiteren Auswirkungen auf das Unternehmen berücksichtigt. Ziel ist es, eine nachhaltige Denk- und Arbeitsweise in der gesamten Lieferkette zu etablieren.
- Risiko und Widerstandsfähigkeit der Lieferkette – Unterstützung der Kunden bei der Identifizierung ihrer Schwachstellen in der Lieferkette und beim Aufbau von Flexibilität und Widerstandsfähigkeit in ihren Betriebsabläufen, um Störungen und damit verbundene Gewinneinbußen zu vermeiden.
- Netzwerkstrategie – Implementierung der besten Praktiken und Richtlinien für die Bewegung von Material und Informationen in der gesamten Lieferkette, um eine optimale Effizienz zu erreichen.
- Qualitätsmanagement – Implementierung branchenspezifischer Workflows und Technologien zur Beurteilung der Produktqualität und Überwachung der Leistung der Lieferanten, während gleichzeitig Konsistenz und Kosteneffizienz verbessert werden.
- Verbesserte Effizienz – Unsere eingehende Analyse der Lieferkette eines Kunden identifiziert Möglichkeiten zur Verbesserung des Produkt-, Material- und Informationsflusses und schafft somit eine effektivere Lieferkette.
- Verminderung von Risiken und Erhöhung der Widerstandsfähigkeit – Wir treffen strategische Anpassungen, um die Leistung zu steigern, Risiken zu mindern und sicherzustellen, dass die Lieferketten unserer Kunden sowohl heute als auch zukünftig agil und widerstandsfähig gegenüber Marktherausforderungen sind.
- Eine ethischere und nachhaltigere Lieferkette – Durch Datenanalyse und Erkenntnisgewinn helfen wir Kunden, ihre aktuelle Position im Vergleich zu ESG-Zielen zu verstehen, Risiken zu antizipieren und Verbesserungen zu entwickeln, um Nachhaltigkeit in die Lieferkette zu integrieren.
Unser Expertenteam
Beschaffung
Beschaffung
Datengestützte Optimierung von Beschaffungsstrategien und -funktionen zur Beschleunigung der Kostentransformation und zur Erzielung kontinuierlicher Kosteneinsparungen.
Da über 50% der Ausgaben vieler Unternehmen für die Beschaffung aufgewendet werden, ist die Optimierung dieses Geschäftsbereichs für die Kontrolle der Kostenbasis in jeder Branche von entscheidender Bedeutung. Wir helfen unseren Kunden, die gesamten Lebenszykluskosten eines Artikels oder einer Dienstleistung zu verstehen, bis hin zur Generierung eines größeren Nutzens aus der Lieferantenbasis — wir unterstützen Unternehmen dabei, ihre Beschaffungsprozesse zu verbessern.
- Betriebskosten — Wir bieten ein Verständnis der gesamten Lebenszykluskosten eines Produkts und decken versteckte Kosten in verschiedenen Phasen auf, um fundierte Entscheidungen über die zukünftige Beschaffung zu unterstützen.
- Strategische Beschaffung — Wir ermöglichen es unseren Kunden, fundierte Entscheidungen zu treffen, wenn sie mit Lieferanten zusammenarbeiten, indem wir alle Faktoren bewerten, die zur Lieferung der Lieferanten beitragen, wie z. B. ihre tatsächlichen Preise, Arbeitsabläufe und Lieferstandorte.
- Prozess- und Kapazitätsverbesserung — Analyse der Art und Weise, wie ein Unternehmen seine Tätigkeit ausübt und welche Ressourcen und Fachkenntnisse zur Verfügung stehen, um festzustellen, wo Produktivität, Effizienz und Qualität der Ergebnisse verbessert werden können.
- Nachfragemanagement — ein Prognoseprozess, der eine wichtige Verbindung zwischen dem Markt und den Aktivitäten eines Unternehmens herstellt, um sicherzustellen, dass die Nachfrage mit dem kostengünstigsten und rentabelsten Ansatz gedeckt wird.
- Category Management — beinhaltet die Segmentierung der Ausgaben in verschiedene Bereiche, was Möglichkeiten zur Konsolidierung und Fokussierung bietet. Dies führt dazu, dass die Beschaffung über den Kauf einzelner Waren hinausgeht und eine längerfristige Strategie entwickelt wird.
- Kostensenkung durch Dritte — Wir kombinieren Datenanalysen mit unserem Expertenwissen im Bereich Beschaffung, um klare Ausgabenmaßstäbe für Lieferanten, Standorte und Kategorien zu erstellen. Auf dieser Grundlage können wir schnell Sparmöglichkeiten von Drittanbietern identifizieren.
- Verständnis der gesamten Lebenszykluskosten — Die wahren Kosten eines Artikels oder einer Dienstleistung beinhalten mehr als den Preis beim Kauf. Mithilfe datengestützter Erkenntnisse können wir diese Kosten aufdecken, um eine werteorientierte Zukunftsstrategie zu formulieren.
- Höherer Nutzen aus der Lieferantenbasis — wir identifizieren und wählen Lieferanten aus, die auf die Geschäftsziele ausgerichtet sind, den höchsten Nutzen zu möglichst niedrigen Kosten bieten und gleichzeitig langfristige Beziehungen zu jedem Lieferanten aufbauen.
- Nachhaltige Kostensenkung — Durch eine eingehende Analyse der Beschaffungsprozesse eines Unternehmens und die Implementierung datengestützter Strategien sorgen wir für Kostensenkungen, die langfristig aufrechterhalten werden können.
Unser Expertenteam
Circularity Fahrzeugpass
Circularity Fahrzeugpass
Die Automobilindustrie an der Spitze der Zirkularität — eine digitale Transformation
Digitale Produktpässe sind ein Kernelement der Kreislaufwirtschaftsstrategie des Green Deals der Europäischen Union.
In den kommenden Jahren werden wir erleben, dass immer mehr Produkte von digitalen Kollektionen mit ihren individuellen Spezifikationen und Eigenschaften begleitet werden. Damit will die EU die Transparenz für Verbraucherentscheidungen und alle Akteure entlang der Wertschöpfungskette verbessern, um nachhaltige Produkte zu fördern und neue, zirkuläre Geschäftsmodelle zu ermöglichen.
Der größere Kontext — Der grüne Deal der EU und die Automobilindustrie
Auf dem Weg zur Bekämpfung des Klimawandels gewinnt die Zirkularität in der Europäischen Union und ihren Mitgliedstaaten zunehmend an Bedeutung. Tatsächlich erklärte der europäische Green Deal die Zirkularität zu einer der wichtigsten Säulen für die Förderung der Nachhaltigkeit. Dies bedeutet, dass die wichtigsten europäischen Industrien angehalten werden, in ihren Betrieben zunehmend zirkuläre Praktiken anzustreben. Die Automobilindustrie wird voraussichtlich einer der wichtigsten Handlungsbereiche sein, da sie den höchsten Ressourcenverbrauch in der EU aufweist. Durch ihre umfangreiche Wertschöpfungskette wirkt sie sich zudem auch auf viele andere Branchen aus. Die Fahrzeugproduktion ist für 19% des Stahlverbrauchs in der EU sowie für 10% der verwendeten Kunststoffe verantwortlich. Daher evaluieren die Gesetzgeber Maßnahmen zur Förderung zirkulärer Entwicklungen in der Automobilindustrie im Kontext des europäischen Grünen Deals. (6)
Siemens-Batteriepass
Unsere Kollegen von Siemens entwickeln aktiv ein Battery Passport-Ökosystem, das über die Vorschriften hinausgeht. Es ermöglicht Stakeholdern, auf Daten in der Batterie-Wertschöpfungskette zuzugreifen und diese zu verwalten, indem anpassbare Zusatzanwendungen für Analytics, Nachhaltigkeit und weitere verwendet werden. Dieses Ökosystem ist auf universelle Zugänglichkeit und nahtlose Integration in bestehende Plattformen ausgelegt und gewährleistet Benutzerfreundlichkeit entlang der Wertschöpfungskette. Transformieren Sie mit uns die Batterieindustrie.
Es wird erwartet, dass mehrere Ansätze für digitale Produktpässe für die Automobilindustrie relevant sein werden. Das naheliegendste und prominenteste Beispiel ist der Batteriepass, der auf der erneuerten EU-Batterieverordnung basiert. Betroffen sind alle Elektrofahrzeuge mit einer Hochspannungsbatterie mit einer Kapazität von 2 kWh, die ab 2027 in der Europäischen Union verkauft werden.
In einem ähnlichen Zeitrahmen wird mit dem Umweltausweis für Fahrzeuge gerechnet. Dieser wird als Maßstab der neuen EU-Verordnung über die Typgenehmigung von Kraftfahrzeugen (bekannt als Euro 7) den Umfang der Emissions- und Zulassungsdaten, die Autohersteller ihren Kunden zur Verfügung stellen müssen, neu definieren.
Noch wichtiger ist der Circularity Vehicle Passport, der für 2032 erwartet wird.
Der Vorschlag für eine Verordnung über die Anforderungen an die Kreislaufwirtschaft in der Automobilindustrie
Der Circular Vehicle Passport steht für einen bahnbrechenden Nachhaltigkeitsansatz und revolutioniert die Art und Weise, wie wir den Lebenszyklus von Fahrzeugen wahrnehmen und verwalten. Da sich die Automobilindustrie die Prinzipien der Kreislaufwirtschaft zu eigen macht, entwickelt sich der Circularity Vehicle Passport zu einem wichtigen Dokument, das die effiziente Wiederverwendung, das Recycling und die Wiederverwendung von Fahrzeugen ermöglicht, wodurch Abfall reduziert und die Umweltbelastung minimiert wird. (5)
Der Vorschlag der Europäischen Union zur Verordnung über die Verwaltung von Altfahrzeugen, der derzeit geprüft wird, zielt darauf ab, die Kreislaufwirtschaft in der Automobilindustrie voranzutreiben. Es konzentriert sich auf sechs zentrale Handlungsfelder (4):
Kreisförmiges Design
Verbesserung der Bauvorschriften für Fahrzeuge, damit sie für eine spätere Wiederaufbereitung oder das Materialrecycling leicht demontiert werden können
Verwenden von recyceltem Material
25% des für den Bau eines neuen Fahrzeugs verwendeten Kunststoffs sollte Sekundärmaterial sein
Mehr und besser sammeln
Verringerung verschwundener Altfahrzeuge, Einsatz von Überwachungsregeln und verbesserte Transparenz
Verbesserte Behandlung
Mehr und hochwertigere Rohstoffe zurückgewinnen, indem Recyclingprozesse verbessert und Wiederverwendungsstrategien gefördert werden
Die Hersteller verantwortlich machen
Strengere Kontrolle, verbesserte Zusammenarbeit, verstärkte Zirkularität
Mehr Fahrzeuge abdecken
Schrittweise Ausweitung des Geltungsbereichs der Vorschriften, z. B. auf Nutzfahrzeuge und Motorräder (1)
Bis 2035 sollte die Verordnung zu folgenden Ergebnissen führen:
Der Circularity Vehicle Passport als digitaler Wegbereiter
Um die Verordnung durchzusetzen und die Ziele zu erreichen, wird ein Circularity Vehicle Passport als digitale Grundlage genannt. Es dient als umfassende, digitale Aufzeichnung, die detaillierte Informationen über Design, Herstellung, Materialien und Umweltauswirkungen eines Produkts enthält und so Transparenz, Rückverfolgbarkeit und nachhaltige Praktiken während seines gesamten Lebenszyklus ermöglicht. Bekanntere Lösungen wie der Battery Passport oder der Circularity Vehicle Passport können beinhalten:
- Materialdaten zur Zusammensetzung des Fahrzeugs, das Gewicht der verwendeten Materialien und deren Herkunft.
- Informationen zum Rückbau, z. B. Anweisungen zur Demontage und Empfehlungen zum Recycling. (3)
Unsere Meinung zum Circularity Vehicle Passport
Die aktuelle Verordnung steckt noch in den Kinderschuhen und liegt aktuell nur als Vorschlag vor. Bisher wurde kein offizieller Zeitplan für die Umsetzung der Verordnung festgelegt, und es wurden auch keine detaillierten Informationen zum Inhalt des Circularity Vehicle Passport festgelegt. Wir bei Siemens Advanta Consulting glauben jedoch, dass diese oder ähnliche Vorschriften in naher Zukunft sicherlich Realität werden, entsprechend den Meilensteinen des europäischen Grünen Deals. Für den Circularity Vehicle Pass gehen wir davon aus, dass die entsprechende Verordnung zu Beginn des nächsten Jahrzehnts in Kraft treten wird. Daher empfehlen wir Automobilherstellern, eine Vordenkerrolle zu übernehmen und die Entwicklung einer Infrastruktur voranzutreiben, die digitale Produktpässe ermöglicht. Pioniere werden außerdem die Möglichkeit haben, eigene Standards auf dem Markt voranzutreiben und aktiv an der Entwicklung von Industriestandards mitzuarbeiten. Wir glauben auch, dass diejenigen, die jetzt vorangehen, erhebliche Synergien aus bestehenden oder geplanten digitalen Produktpässen wie dem Battery Passport nutzen können. Letztlich kann der Circularity Vehicle Passport, genau wie zuletzt erwähnt, auch interne Anwendungsfälle für Hersteller ermöglichen, um Kosten zu sparen, die Qualität zu verbessern oder neue Geschäftsmodelle und Kundenfunktionen zu ermöglichen.
Mit umfassender Expertise in der Unterstützung externer Kunden bei der Einrichtung bereits vorhandener Produktpässe ist Siemens Advanta Consulting Ihr Experte in der schnelllebigen und sich ständig ändernden Welt der digitalen Produktpässe. Wir freuen uns, Sie auf Ihrem Weg in eine nachhaltigere Zukunft zu begleiten, indem wir solche digitalen Tools einsetzen, von der ersten Suche nach einer für Sie passenden Lösung bis zur Integration der Lösung. Wir freuen uns darauf, Ihnen dabei zu helfen, den Kreis zu schließen und in eine strahlende zirkuläre Zukunft zu schreiten.
Unser Branchenführer
- European Commission - Press release; Circular economy: improving design and end-of-life management of cars for more resource-efficient automotive sector; Brussels, 13 July 2023
- End-of-life vehicles Regulation (europa.eu)
- Proposal for a REGULATION OF THE EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL on circularity requirements for vehicle design and on management of end-of-life vehicles, amending Regulations (EU) 2018/858 and 2019/1020 and repealing Directives 2000/53/EC and 2005/64/EC; (Text with EEA relevance) {SEC(2023) 292 final} - {SWD(2023) 255 final} - {SWD(2023) 256 final} - {SWD(2023) 257 final}; Brussels, 13.07.2023
- COMMISSION STAFF WORKING DOCUMENT; Subsidiarity Grid; Accompanying the document
Proposal for a REGULATION OF THE EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL on circularity requirements for vehicle design and on management of end-of-life vehicles, amending Regulations (EU) 2018/858 and 2019/1020, repealing Directives 2000/53/EC and 2005/64/EC; {COM(2023) 451 final} - {SEC(2023) 292 final} - {SWD(2023) 256 final} - {SWD(2023) 257 final}; Brussels, 13.07.2023 - COMMISSION STAFF WORKING DOCUMENT; IMPACT ASSESSMENT REPORT; Accompanying the document Proposal for a Regulation of the European Parliament and of the Council on circularity requirements for vehicle design and on management of end-of-life vehicles, amending Regulations (EU) 2018/858 and 2019/1020 and repealing Directives 2000/53/EC and 2005/64/EC; {COM(2023) 451 final} - {SEC(2023) 292 final} - {SWD(2023) 255 final} - {SWD(2023) 257 final}; Brussels, 13.07.2023
- COMMISSION STAFF WORKING DOCUMENT; IMPACT ASSESSMENT REPORT; ANNEXES 10 TO 15 to the IMPACT ASSESSMENT REPORT; Accompanying the document; Proposal for a Regulation of the European Parliament and of the Council on circularity requirements for vehicle design and on management of end-of-life vehicles, amending Regulations (EU) 2018/858 and 2019/1020 and repealing Directives 2000/53/EC and 2005/64/EC; {COM(2023) 451 final} - {SEC(2023) 292 final} - {SWD(2023) 255 final} - {SWD(2023) 257 final}; Brussels, 13.07.2023
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