{"id":795,"date":"2022-03-31T21:49:52","date_gmt":"2022-03-31T19:49:52","guid":{"rendered":"https:\/\/cash-on-ledger.com\/?post_type=insights&p=795"},"modified":"2022-04-14T21:42:36","modified_gmt":"2022-04-14T19:42:36","slug":"asset-as-a-service","status":"publish","type":"insights","link":"https:\/\/cash-on-ledger.com\/de\/ratgeber\/asset-as-a-service\/","title":{"rendered":"Asset as a Service"},"content":{"rendered":"\n

1. Finanzierung: Fr\u00fcher & Heute<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Bis jetzt hatten Kunden, die einen Verm\u00f6gensgegenstand finanzieren wollen, traditionellerweise vier Optionen: Kauf, Finanzierung, Leasing oder Outsourcing (siehe Abbildung 1). Diese vier M\u00f6glichkeiten unterscheiden sich insbesondere in ihrer Ausgestaltung (siehe Tabelle 1).<\/p>\n\n\n\n

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Bei Kauf und Finanzierung geht der Gegenstand in das Anlageverm\u00f6gen eines Unternehmens \u00fcber. Im Falle einer Finanzierung wird ein fixer Kostensatz \u00fcber einen festgelegten Zeitraum an einen Finanzdienstleister gezahlt. Flexibler und weniger kapitalbindend sind die anderen Varianten (Leasing und Outsourcing). Sie unterscheiden sich vor allem in der Art sowie der Bemessung der Bezahlung f\u00fcr die Nutzung der Ware.<\/p>\n\n\n\n

Die Ankurbelung des Umsatzes durch Leasing reicht bis ins 19. Jahrhundert zur\u00fcck. Dabei wird der Erwerb einer Ware durch einen Leasingpartner durchgef\u00fchrt und der K\u00e4ufer der Ware zahlt eine feste Rate \u00fcber einen bestimmten Zeitraum. Im Gegensatz zur Miete kann der K\u00e4ufer dabei nach Ablauf der Frist das Objekt f\u00fcr einen Restpreis erwerben.<\/p>\n\n\n\n

Bereits seit den 1960er Jahren erfolgt das Outsourcing bzw. die Auslagerung von zuvor intern erbrachten Leistungen im gr\u00f6\u00dferen Umfang. Die Vertr\u00e4ge legen Dauer und Gegenstand der externen Leistungserbringung fest, der Vertragsgegenstand bleibt im Besitz des Outsourcing-Partners.<\/p>\n\n\n\n

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AAAS Geh\u00f6rt die Zukunft<\/h3>\n\n\n\n

In \u201eAsset-as-a-Service\u201c-Gesch\u00e4ftsmodellen wird die traditionelle Rollenverteilung zwischen Herstellern, K\u00e4ufern und Finanzdienstleistern aufgebrochen. Hierbei werden die Assets nicht mehr vom Nutzer gekauft, finanziert oder geleast, sondern auf einer Pay-per-Use- oder Pay-per-Output-Basis bezogen: bezahlt wird dann nur die reine Nutzung (siehe Tabelle 2).<\/p>\n\n\n\n

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Diese neuen Gesch\u00e4ftsmodelle \u00fcbertragen das Konzept anderer \u201eas-a-Service\u201c-Modelle, wie sie im Bereich von Softwarel\u00f6sungen heutzutage schon \u00fcblich sind, auf tangible Assets wie beispielsweise Maschinen und Anlagen. <\/p>\n\n\n\n

Die Abrechnung in AaaS-Modellen erfolgt nutzungsbasiert und nicht mehr pauschal. Der Kunde\/Nutzer ist wesentlich flexibler beim Einsatz von Assets. Beispielsweise kann er dieses auch nur f\u00fcr kurze Zeit (z.B. projektbasiert) nutzen und das Asset wieder reibungslos absto\u00dfen, sobald es nicht mehr ben\u00f6tigt wird. F\u00fcr Investoren \u2013 sowohl auf der Fremd- als auch Eigenkapitalseite \u2013 ergeben sich neue Investitionsm\u00f6glichkeiten in Form neuer Assetklassen. Angesichts der derzeit begrenzten Anlagem\u00f6glichkeiten und der Liquidit\u00e4t im Markt handelt es sich um eine attraktive Option. <\/p>\n\n\n\n

Der Wertverlauf und damit der aktuelle Zeitwert einer Maschine muss eine deutliche Korrelation zu den anfallenden Betriebsstunden, der Auslastung oder der Anzahl der Werkst\u00fccke aufweisen. <\/p>\n\n\n\n

AaaS-Gesch\u00e4ftsmodelle bieten auf den ersten Blick einige Vorteile f\u00fcr die Nutzer und \u00fcbertragen das Risiko des Asset-Eigentums auf die AaaS-Anbieter. Hieraus ergeben sich ebenso neue Gesch\u00e4ftsmodelle f\u00fcr Asset-Hersteller und Finanzdienstleister. F\u00fcr OEMs er\u00f6ffnen sich neue Einnahmequellen, die teils h\u00f6here Margen versprechen als das traditionelle Verkaufs- oder Vermietungsgesch\u00e4ft.<\/p>\n\n\n\n

In bestimmten Branchen werden AaaS-Modelle bereits vermehrt eingesetzt. Der Maschinen- und Anlagenbau ist hier Vorreiter f\u00fcr AaaS- basierte Gesch\u00e4ftsmodelle. Beispielsweise gilt Rolls Royce als einer der ersten Maschinenbauer, der Pay-per-Use Modelle seiner Motoren mit \u201ePower-by-the-Hour\u201c anbot. Weitere Beispiele, die bereits IoT-Technologie mit Pay-per-Use Modellen integrieren, sind die Maschinen- und Anlagenbauer DMG Mori und Trumpf. <\/p>\n\n\n\n

Dennoch sind AaaS-Gesch\u00e4ftsmodelle heutzutage \u00fcber diese Beispiele hinaus noch nicht in allen Industrien etabliert. Die gro\u00dffl\u00e4chigere Verbreitung dieser neuen Nutzungsart ist bisher unter anderem durch fehlende Prozessintegrationsm\u00f6glichkeiten eingeschr\u00e4nkt. Die fortschreitende Digitalisierung und Weiterentwicklung von IoT- Technologien bef\u00f6rdern jedoch die Adoption von AaaS-Gesch\u00e4ftsmodellen und werden den Trend hin zu Pay-per-Use Services weiter beschleunigen (siehe Abbildung 2).<\/p>\n\n\n\n

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IOT erm\u00f6glicht den Maschineneinsatz genau zu messen und entsprechend abzurechnen<\/h3>\n\n\n\n

Grunds\u00e4tzlich erm\u00f6glicht wird Asset-as-a- Service in erster Linie durch die Digitalisierung der Systeme im Rahmen von Industrie 4.0. Die in den Maschinen erfassten Messdaten, die mit Hilfe vernetzter Systeme an Hersteller oder Besitzer der Maschinen geschickt werden, k\u00f6nnen anschlie\u00dfend verarbeitet und ausgewertet werden. Sie zeigen, wie h\u00e4ufig und in welchem Ausma\u00df die jeweilige Maschine eingesetzt wurde. Der Hersteller hat dadurch die vollst\u00e4ndige Transparenz. <\/p>\n\n\n\n

Ein weiterer Vorteil ist, dass der Hersteller die Maschinen remote warten kann und via \u201epredictive maintenance\u201c auch ganz genau messen kann, wann die Maschine gewartet werden muss. Dazu kann er Sensoren anbringen und so bestimmen, ob eine Maschine bald gewartet werden muss oder Verschlei\u00dfteile auszutauschen sind. In der Folge sind die Maschinen deutlich langlebiger und die Produktivit\u00e4t steigt durch weniger ungeplante Ausf\u00e4lle. <\/p>\n\n\n\n

Zudem kann der Hersteller \u00fcber die Sensoren Temperatur, Luftfeuchtigkeit oder Geolokation feststellen, um genau zu wissen, wo die Maschine steht und in welchem Umfeld sie verwendet wird. Im Gegensatz dazu hat der Hersteller bei klassischen Leasing-Modellen diese Daten nicht, daher muss der Besitzer mit Hilfe eines \u201eGrey-Box-Modells\u201c (datenbasierte Simulation) analysieren, wie langlebig die Maschinen sind und wann Verschlei\u00dfteile ausgetauscht werden m\u00fcssen. <\/p>\n\n\n\n

Diese Daten erleichtern auch die k\u00fcnftige strategische Planung. Dar\u00fcber hinaus kann der Besitzer der Maschinen diese Daten auswerten und mit Hilfe von Algorithmen bestimmen, wie sich die Nachfrage nach bestimmten Maschinen entwickelt und somit zuk\u00fcnftige Trends antizipieren.<\/p>\n\n\n\n

2. AAAS: Die Technologie – Perspektive<\/h2>\n\n\n\n

IOT & Telemetriedaten als zentraler Dreh- und Angelpunkt f\u00fcr neue Gesch\u00e4ftsmodelle<\/h3>\n\n\n\n

Nach Angaben von Statista hat sich seit 2016 die Anzahl der IoT Sensoren von ca. 5 Milliarden auf ca. 20 Milliarden Ger\u00e4te vervierfacht. Sch\u00e4tzungen gehen davon aus, dass diese Entwicklung bis 2025 zu insgesamt 80 Zettabytes an Daten f\u00fchren wird. Die Herausforderung hierbei ist, dass diese Daten derzeit vor allem nur im Kontext von Industrie 4.0 zu Datenanalyse- und Effizienzzwecken genutzt werden, nicht aber f\u00fcr neue Gesch\u00e4ftsmodelle. In der Folge verbessern Unternehmen ihre (Gesch\u00e4fts-) Prozesse zwar immer weiter, denken sie allerdings nicht neu. Das ist jedoch der Schl\u00fcssel zur Transformation. Dadurch geht viel Potenzial verloren, vor allem im Hinblick auf den gesteigerten Kundennutzen und Mehrwert. <\/p>\n\n\n\n

Wie in Kapitel 1 beschrieben w\u00fcnschen sich Kunden neue Services und Produkte \u2013 wissen aber oftmals nicht, was sie sich w\u00fcnschen. Vor allem im Hinblick auf sogenannte \u201eAsset- Heavy\u201c M\u00e4rkte, also klassische Zielm\u00e4rkte des deutschen Mittelstands, hoffen Kunden auf mehr finanzielle Flexibilit\u00e4t durch neue Finanzierungsformen und Mietmodelle. Die Transformation von Kapitalausgaben zu Betriebsausgaben (CAPEX-to-OPEX) entwickelt sich dahin, dass die Kunden nur mehr f\u00fcr die effektive und faktische Nutzung der Assets (ob Maschinen oder Fahrzeuge) zahlen wollen anstelle eines generischen Miet- oder Leasingpreises. Doch dazu m\u00fcssen die IoT Sensordaten ausgelesen werden, um R\u00fcckschl\u00fcsse auf die Maschinennutzung ziehen zu k\u00f6nnen. Die Sensoren sammeln schon umfassende Datensets, welche die unterschiedlichen Nutzungskategorien der Assets filtern, kategorisieren und bepreisen. F\u00fcr die Analyse und Transformation der IoT-Daten in Finanzdaten m\u00fcssen diese im ersten Schritt verf\u00fcgbar gemacht werden.<\/p>\n\n\n\n

Am Beispiel eines Nutzfahrzeugs wie einem Traktor erkl\u00e4rt, w\u00fcrde der IoT-Sensor unter dem Fahrersitz mittels Telemetrie die Sensordaten in die Cloud-Infrastruktur des Herstellers senden. Die Sensordaten sind hierbei automatisch vor externem Zugriff abgesichert (mittels ISO Norm 26262). Dadurch wird sichergestellt, dass die Nutzungsdaten nicht manipuliert werden k\u00f6nnen. Sobald die IoT-Daten im sogenannten Data-Lake der Cloud des Herstellers zur Verf\u00fcgung stehen, muss die Business- oder Abrechnungslogik konzipiert werden. Diese beschreibt unter anderem die Metriken f\u00fcr die unterschiedlichen Abrechnungen. Durch eine Micro-Service Architektur in der gew\u00e4hlten Cloud-Umgebung lassen sich viele unterschiedliche, skalierbare Abrechnungs- und Businesslogiken entwickeln. So rechnen die Lindner Traktorenwerken zum Beispiel nach Betriebsstunden ab. Zus\u00e4tzlich zu dieser Logik ist aber auch eine gewisse Motordrehzahl als Schwellenwert definiert. Oberhalb dieses Schwellenwerts steigt der Einsatztarif, unterhalb dieses Schwellenwerts sinkt er.<\/p>\n\n\n\n

Es k\u00f6nnen aber auch andere Abrechnungs- und Businesslogiken konzipiert werden wie zum Beispiel die Nutzung von Anbauger\u00e4ten, eine Kilometerabrechnung oder Preisstaffelung. Wichtig ist bei der Definition der Leistungsrechnung und Preise, die entscheidenden Kostentreiber f\u00fcr die Abnutzung der Assets zu identifizieren. Mit der Auswertung der Daten wird auch die Nutzung des Assets transparent. Dadurch spricht man hier von einem vollst\u00e4ndigen Asset Lifecycle Management. Neben Performance-relevanten Daten k\u00f6nnen hier auch Umweltdaten wie zum Beispiel der Aussto\u00df von CO2-Emissionen gemessen werden. Dies ist im weiteren Schritt vor allem f\u00fcr die Einordnung des Assets im Kontext von ESG relevant. <\/p>\n\n\n\n

Nach der Implementierung der Business- und Abrechnungslogik folgt die Integration in die bestehende Systemlandschaft. Konkret m\u00fcssen rechtskonforme Rechnungen erstellt und an den Kunden versendet werden. Des Weiteren muss die Buchung auch in dem ERP-System festgehalten werden und als Datensatz dort zur Verf\u00fcgung stehen. Der denkbar einfache Weg, die Abrechnungslogik direkt in dem ERP-System zu definieren und umzusetzen, gestaltet sich in der Praxis schwierig, da die ERP-Systeme daf\u00fcr individuell angepasst werden m\u00fcssen. Dies resultiert in langfristigen Projekten mit hohem Budgetvolumen anstelle einer flexiblen und schnellen Integration. Entsprechend sollte eine nutzungsbasierte Abrechnung au\u00dferhalb des ERP-Systems implementiert werden, um die Daten sp\u00e4ter in das ERP-System zu integrieren. <\/p>\n\n\n\n

Nach der Erstellung der Rechnung und Verarbeitung in den entsprechenden Systemen und Prozessen, erfolgt als n\u00e4chster Schritt die Integration in den Zahlungsverkehr. Im europ\u00e4ischen B2B-Umfeld l\u00e4uft die Ansteuerung der Firmenkundenkonten \u00fcber den European Banking Internet Communication Standard (EBICS). Bei diesem Standard gibt es aber noch Schwachstellen, vor allem hinsichtlich der voll-automatischen Abwicklung und Programmierf\u00e4higkeit der Zahlungen. Das bedeutet, das Rechnungen derzeit teilweise noch manuell \u00fcberwiesen werden m\u00fcssen.<\/p>\n\n\n\n

Entsprechend wird derzeit an L\u00f6sungen wie unter anderem dem Request-to-Pay, (R2P) Verfahren gearbeitet. R2P wird aber voraussichtlich erst im Zuge der Umstellung der ISO Norm 2019 (ISO 20022) mit Aufnahme der Formatspezifikation R2P im November 2022 implementiert und zur Verf\u00fcgung gestellt. Um weitere umfassende L\u00f6sungen anbieten zu k\u00f6nnen, wird an dieser Stelle gerade von der Deutschen Kreditwirtschaft (DK) an einer L\u00f6sung f\u00fcr programmatische Zahlungen gearbeitet, um die volle Digitalisierung des Zahlungsprozesses zu erm\u00f6glichen \u2013 Stichwort ist hier: Digitaler Euro. (Hinweis: Die Initiative der DK sollte aber nicht verwechselt werden mit dem Ansatz der Zentralbanken f\u00fcr eine Digitale Zentralbankw\u00e4hrung (CBDC). Aufgrund des gesetzlichen und gesellschaftlichen Anspruchs haben Digitale Zentralbankw\u00e4hrungen andere Ziele und Anforderungen, die erf\u00fcllt werden m\u00fcssen, wie zum Beispiel multi-channel Verf\u00fcgbarkeit und Offline-Zahlungsm\u00f6glichkeiten. Auf Gesch\u00e4ftsbankengeld Ebene fokussieren sich die Anforderungen dann auf Programmierf\u00e4higkeit.) <\/p>\n\n\n\n

Mit der Abwicklung des Zahlungsprozesses ist die Transformation der IoT-Sensordaten zu Finanzdaten abgeschlossen. Da diese Transformation pro Asset durchgef\u00fchrt wird, erh\u00e4lt man eine entsprechende Profitabilit\u00e4tsanalyse pro Asset. Durch die Auswertung der IoT-Daten zeigt sich, wof\u00fcr das Asset genutzt wurde, welche Kosten entstanden sind (prim\u00e4r durch die Abschreibung), aber auch welche Zahlungsstr\u00f6me mit dem Asset generiert wurden. Dadurch kann eine GuV Rechnung pro Asset aufgestellt werden. Im Kontext von Finanzierungen bietet dies nun eine viel bessere Grundlage f\u00fcr die Einsch\u00e4tzung des Risikos. Betrachtet man nun das gesamte Asset Portfolio (bspw. einen Fuhrpark) lassen sich durch die Erhebung der Daten viel bessere R\u00fcckschl\u00fcsse auf die Profitabilit\u00e4t schlie\u00dfen.<\/p>\n\n\n\n

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3. AAAS: Die Finanz – Perspektive<\/h2>\n\n\n\n

Transformation des Gesch\u00e4ftsmodells<\/h3>\n\n\n\n

Die Auswirkungen von Asset-as-a-Service sind mannigfaltig und versprechen umfassende Ver\u00e4nderungen f\u00fcr zahlreiche Industrien. Neben ver\u00e4ndertem Nutzungsverhalten und Eigentumsverh\u00e4ltnissen d\u00fcrfte es auch die Transformation bestehender Gesch\u00e4ftsmodelle mit sich bringen. Die nie zuvor dagewesene Transparenz \u00fcber Zustand, Beanspruchung und Nutzung von Verm\u00f6gensgegenst\u00e4nden erm\u00f6glicht sowohl einen \u00dcberblick \u00fcber den aktuellen Wert eines Assets als auch die generierten Ums\u00e4tze – die Grundlage f\u00fcr Renditeberechnungen. Das physische Asset erf\u00fcllt somit selbst die Grundvoraussetzung, um zum Anlageobjekt zu werden. Somit beschr\u00e4nkt sich der Wandel nicht auf die Industrie, sondern bedeutet auch ge\u00e4nderte Anforderungen f\u00fcr Finanzierungsl\u00f6sungen. <\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr Hersteller bietet Asset-as-a-Service die M\u00f6glichkeit das eigene Gesch\u00e4ftsmodell zu erweitern, ultimativ in Richtung \u201eServitization\u201c zu transformieren. Generiert der Hersteller f\u00fcr gew\u00f6hnlich prim\u00e4r Ums\u00e4tze durch die Ver\u00e4u\u00dferung produzierter Assets wie Maschinen und Anlagen, so kann er den Nutzern durch die neu geschaffenen M\u00f6glichkeiten dauerhaft oder auch kurzfristig Kapazit\u00e4ten der Assets zur Verf\u00fcgung stellen. Um die ge\u00e4nderten Bed\u00fcrfnisse nutzerseitig zu befriedigen, bietet der Hersteller ein Komplettpaket an, welches \u00fcber eine nutzungsabh\u00e4ngige Rate abgerechnet wird. Neben der Nutzung des Assets kann das Angebot Wartung und Instandhaltung sowie Zusatzleistungen, wie Versicherungsprodukte enthalten. Zusatzleistungen und Services k\u00f6nnen in gr\u00f6\u00dferem Ma\u00dfe und \u00fcber einen l\u00e4ngeren Zeitraum monetarisiert werden. Die damit einhergehende langfristige, st\u00e4rkere Bindung des Nutzers an den Hersteller erm\u00f6glicht eine Steigerung des Customer- Lifetime-Values \u2013 den konkreten Wert eines Kunden in seinem gesamten Lebenszyklus. Anstelle einmaliger Ums\u00e4tzen aus dem Verkauf von Assets gewinnt der Monthly-Recurring- Revenue oder wiederkehrende monatliche Umsatz an Bedeutung.<\/p>\n\n\n\n

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Das Werteversprechen von Asset-as-a-Service<\/h3>\n\n\n\n

Hersteller\/Asset-Eigent\u00fcmer<\/em><\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr den Hersteller ergeben sich aus der Erweiterung \u2013 respektive Umstellung \u2013 des Gesch\u00e4ftsmodells eine Vielzahl von Vorteilen. So lassen sich beispielsweise neue Kundengruppen erschlie\u00dfen, die aufgrund von Kapitalrestriktionen bzw. Investitionsh\u00fcrden bisher nicht erreicht werden konnten. Zus\u00e4tzliche Ums\u00e4tze k\u00f6nnen \u00fcber Services und Zusatzleistungen generiert werden. Die grundlegende Konzeption von AssS Gesch\u00e4ftsmodellen beinhaltet den Transfer des Ausnutzungsrisikos vom Nutzer, dem ausschlie\u00dflich die in Anspruch genommene Leistung in Rechnung gestellt wird, hin zum Hersteller bzw. Eigent\u00fcmer des Assets. Bei geringer Inanspruchnahme generiert der Eigent\u00fcmer somit geringere Ums\u00e4tze. Bei starker Inanspruchnahme erh\u00e4lt der Eigent\u00fcmer entsprechend h\u00f6here Zahlungen vom Nutzer. <\/p>\n\n\n\n

Die \u00dcbernahme dieses Ausnutzungsrisikos l\u00e4sst sich vom Eigent\u00fcmer \u00fcber h\u00f6here Nutzungsgeb\u00fchren bepreisen und durch Mechanismen, wie die Vereinbarung einer Grundgeb\u00fchr, zumindest teilweise ausgleichen. Die Automatisierung von Backoffice-Prozessen wie der Abrechnung und Rechnungsstellung stellt gleicherma\u00dfen eine wichtige Voraussetzung f\u00fcr die Skalierbarkeit von AaaS-Gesch\u00e4ftsmodellen als auch ein essenzielles Werteversprechen hinsichtlich der Optimierung der Kostenstruktur dar. Die Verf\u00fcgbarkeit von Nutzungsdaten erm\u00f6glicht eine bisher unerreichte Transparenz \u00fcber die generierten Zahlungsstr\u00f6me, den Zustand sowie den kompletten Lifecycle des Assets. Der Hersteller kann somit zielgerichtet Service und Instandhaltung steuern, verf\u00fcgt \u00fcber eine tagesaktuelle Einsch\u00e4tzung zum Wert und gewinnt wertvolle Einblicke in den tats\u00e4chlichen Einsatzbereich des Assets sowie die Anforderungen, die an das Asset gestellt werden \u2013 woraus sich wieder Ans\u00e4tze f\u00fcr neue Produkte ergeben k\u00f6nnen. Au\u00dferdem erm\u00f6glicht es die Optimierung der Asset-Eigenschaften durch Anpassung von Produktionsprozessen. Der Hersteller ist als Eigent\u00fcmer des Assets zudem incentiviert, Assets mit hoher Werthaltig- und Belastbarkeit zu produzieren, die \u00fcber m\u00f6glichst lange Zeitr\u00e4ume Ums\u00e4tze selbst bei starker Beanspruchung generieren k\u00f6nnen. Schlussendlich versprechen AaaS- Gesch\u00e4ftsmodelle somit den effizienteren Umgang mit Ressourcen sowie einen bedeutenden Beitrag zur Adoption der Kreislaufwirtschaft und ultimativ zur Nachhaltigkeit in der Industrie zu leisten.<\/p>\n\n\n\n

Nutzer\/Kunden<\/h3>\n\n\n\n

Den Vorteilen des Asset-Herstellers steht eine ebenso gro\u00dfe Anzahl an Vorteilen f\u00fcr den Asset-Nutzer gegen\u00fcber. Durch den \u00dcbergang zum Servitization-Gesch\u00e4ftsmodell \u00fcbernimmt der Hersteller den Betrieb des Assets im Idealfall vollst\u00e4ndig. Indem sich der Hersteller f\u00fcr Wartung und Instandhaltung verantwortlich zeichnet und Stillstandszeiten durch die nutzungsbasierte Abrechnung vom Nutzer nicht getragen werden, ergeben sich gleichgerichtete Interessen, die einen reibungslosen Betrieb erm\u00f6glichen. Die Produktivit\u00e4t der Assets wird somit erh\u00f6ht, gleichzeitig kann sich der Nutzer vollst\u00e4ndig auf sein Kerngesch\u00e4ft konzentrieren. Da der Nutzer ausschlie\u00dflich f\u00fcr die Nutzung des Assets oder den Output an produzierten G\u00fctern zahlt und dem ein generierter Umsatz mit eben jenen produzierten G\u00fctern gegen\u00fcbersteht, erfolgt eine Parallelisierung der Zahlungsstr\u00f6me. Der Asset-Hersteller \u00fcbernimmt in diesem Kontext das Ausnutzungsrisiko vom Asset-Nutzer. <\/p>\n\n\n\n

Auch der Nutzer profitiert, selbst wenn in den meisten F\u00e4llen bei durchschnittlicher oder erh\u00f6hter Auslastung leicht h\u00f6here Kosten pro produzierter Einheit gegen\u00fcberstehen d\u00fcrften. Analog einer Versicherung, die bei Mindernutzung zum Tragen kommt, flexibilisiert der Nutzer seine Kostenstruktur und schont seine Liquidit\u00e4t im Fall abnehmender Auftragseing\u00e4nge. Gesteigerte Transparenz \u00fcber die Nutzung des Assets und die aufgelaufenen Kosten erm\u00f6glichen bessere Kalkulationen von Produktangeboten und Fokussierung. Ressourcen werden effizienter eingesetzt, was insgesamt zu nachhaltigerem Wirtschaften beitr\u00e4gt. Aus Nutzer-Perspektive stellt die Verlagerung von Investitionsaufwand (CAPEX) zu betrieblichen Aufwendungen (OPEX) einen bedeutenden Vorteil dar. Im Vergleich zu einem darlehensfinanzierten Erwerb des Assets profitiert der Nutzer dar\u00fcber hinaus von einer geschonten Bilanz, da der Asset-Hersteller weiterhin Eigent\u00fcmer des Assets ist.<\/p>\n\n\n\n

M\u00f6glichkeiten zur Refinanzierung der Assets<\/h3>\n\n\n\n

Wie im vorherigen Kapitel erl\u00e4utert profitiert der Nutzer des Assets von einer verk\u00fcrzten Bilanz. F\u00fcr den Asset-Hersteller ergibt sich aus der Umstellung auf ein Asset-as-a-Service\u0002Gesch\u00e4ftsmodell hingegen die Herausforderung einer deutlich verl\u00e4ngerten Bilanz. In geringem Umfang mag dies f\u00fcr den Hersteller noch tragbar, mitunter auch erstrebenswert sein. F\u00fcr eine Skalierbarkeit des Gesch\u00e4ftsmodells, muss der Hersteller allerdings daf\u00fcr Sorge tragen, dass die Assets ebenso wenig in seiner Bilanz aktiviert werden. <\/p>\n\n\n\n

Grunds\u00e4tzlich lassen sich somit zwei Arten von Asset-as-a-Service differenzieren (siehe Abbildung 3).
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\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n\n

Beim \u201eGesch\u00e4ftsmodell\u201c-AaaS h\u00e4lt der Hersteller die Assets auf seiner Bilanz, partizipiert allerdings auch uneingeschr\u00e4nkt an den generierten Zahlungsstr\u00f6men und tr\u00e4gt das Ausnutzungsrisiko. Werden die Zahlungsstr\u00f6me, die ein Asset generiert, messbar, so ist eine wichtige Voraussetzung erf\u00fcllt, das physische Asset selbst zum Anlageobjekt mit kalkulierbarer Rendite werden zu lassen. Dies ist die Grundvoraussetzung f\u00fcr die zweite Art, welche durch die Einbeziehung eines Investors charakterisiert ist. Investoren wie Banken, die sich mit schwindenden Renditen im Markt konfrontiert sehen, k\u00f6nnen neue Anlageklassen erschlie\u00dfen \u2013 Kompetenzen bei der Bewertung des Risikos vorausgesetzt. Indem ein au\u00dfenstehender Investor Eigent\u00fcmer des Assets wird, bietet sich f\u00fcr den Asset-Hersteller die M\u00f6glichkeit, die Assets von der eigenen Bilanz zu l\u00f6sen. Im Folgenden werden drei Optionen zur Refinanzierung dargestellt:<\/p>\n\n\n\n

  1. Finanzierung f\u00fcr den Hersteller.<\/strong> Ist der Hersteller daran interessiert, die Zahlungsstr\u00f6me aus dem Asset vollst\u00e4ndig bei sich zu vereinnahmen und sucht lediglich nach einer M\u00f6glichkeit der Refinanzierung, nimmt dieser klassischerweise ein Darlehen auf. Der Hersteller bleibt Eigent\u00fcmer des Assets, stellt dieses dem Nutzer zur Verf\u00fcgung und erh\u00e4lt im Gegenzug eine nutzungsabh\u00e4ngige Zahlung. Ist die Bank daran interessiert, das Ausnutzungsrisiko (teilweise) zu \u00fcbernehmen, l\u00e4sst sich die Finanzierungsrate in Abh\u00e4ngigkeit der Nutzung des Assets ausgestalten (siehe Abbildung 4). Wichtige Voraussetzung ist, dass alle Parteien Transparenz \u00fcber die f\u00fcr sie relevanten IoT- Daten des Assets erhalten.
    <\/li>
  2. Pay-per-Use Kredit f\u00fcr den Kunden<\/strong>. Ist der Asset-Nutzer an einer nutzungsbasierten Abrechnung interessiert, der Hersteller allerdings nicht bereit, die Assets auf seine Bilanz zu nehmen, so l\u00e4sst sich dies \u00fcber eine Pay-Per-Use-Finanzierung abbilden (siehe Abbildung 5). Verschiedene Angebote, die dies abdecken, befinden sich bereits im Markt (beispielsweise der Commerzbank). Der Hersteller ver\u00e4u\u00dfert das Asset an den Nutzer. Dieser nimmt bei der Bank eine Finanzierung auf, deren Finanzierungsraten sich an der Nutzung des Assets orientieren. \u00dcber die Flexibilisierung der Kreditrate wird somit synthetisch ein AaaS-Gesch\u00e4ftsmodell geschaffen.
    Zur Umsetzung ben\u00f6tigt die finanzierende Bank die generierten IoT-Daten sowie die Kompetenz diese zu analysieren, zu einer Risikoeinsch\u00e4tzung zu kommen und die Bepreisung sowie die Schwankungsbreiten der H\u00f6he der Finanzierungsrate zu bestimmen. Die Mehrwerte liegen auf der Hand: Der Hersteller kann Kundenbedarfe befriedigen und de facto eine simple Form der nutzungsbasierten Abrechnung anbieten. Die Finanzierungsrate des Nutzers orientiert sich zwar an der tats\u00e4chlichen Nutzung, allerdings verbleibt das Asset weiterhin auf dessen Bilanz. Die Bank kann, ausgerichtet an den ver\u00e4nderten Kundenbed\u00fcrfnissen, ihr Gesch\u00e4ftsmodell in Richtung AaaS erweitern und \u00fcber die teilweise \u00dcbernahme des Ausnutzungsrisikos potenziell h\u00f6here Renditen generieren.
    <\/li>
  3. Finanzierung mittels Special Purpose Vehicle (SPV)<\/strong>. F\u00fcr die sinnvollste Bilanzierung der Assets bedarf es einer L\u00f6sung, die weder die Bilanz des Herstellers noch die des Nutzers belastet. Vergleichbar mit Original Equipment Manufacturers im Automotive und Maschinenbauumfeld, die \u00fcber eigene Captive Finance Gesellschaften zur Absatzfinanzierung verf\u00fcgen, bieten hier Special Purpose Vehicle-Strukturen eine L\u00f6sung. In diesem Model verkauft der Hersteller das Asset gegen Kaufpreiszahlung an das SPV. Das SPV wird Eigent\u00fcmer des Assets, bietet dieses den Nutzern an und erh\u00e4lt im Gegenzug nutzungsabh\u00e4ngige Zahlungsstr\u00f6me (siehe Abbildung 6). Der Hersteller stellt weiterhin Wartung und Instandhaltung zur Verf\u00fcgung. Damit der Hersteller zumindest teilweise an den Zahlungsstr\u00f6men partizipiert und gleichgerichtete Interessen hinsichtlich der Werthaltigkeit des Assets bestehen, kann es sinnvoll sein, dass der Hersteller einen Eigenkapitalanteil an dem SPV h\u00e4lt. Dies ist insofern von Vorteil, da der Hersteller \u00fcber die gr\u00f6\u00dfte Asset-Kompetenz verf\u00fcgt und den Vertrieb sowie das Servicing der Vertr\u00e4ge \u00fcbernimmt.
    Zugleich \u00f6ffnet die Finanzierung mittels SPV die Investition in das Asset f\u00fcr eine Vielzahl von Investoren, die so an den generierten Zahlungsstr\u00f6men partizipieren k\u00f6nnen. Zentrale Voraussetzung stellt auch in diesem Kontext die Transparenz \u00fcber die IoT-Daten des Assets dar. Grunds\u00e4tzlich ist eine Refinanzierung des SPVs auch \u00fcber Fremdkapital-Instrumente denkbar. Gro\u00dfes Potenzial in der Abbildung von SPV-Strukturen bietet die Tokenisierung von Assets. Auf Basis der IoT-Daten wird ein digitaler Zwilling geschaffen. Werden die Assets nun mittels der Distributed Ledger Technologie tokenisiert, werden sie einem breiteren Investorenspektrum zug\u00e4nglich. Die Tokenisierung ist dabei eine M\u00f6glichkeit, ein Asset investierbar zu machen, z.B. auch durch Fremdkapitalfinanzierungen oder durch einen aktien\u00e4hnlichen Besitz der Assets. Einen guten regulatorischen Rahmen f\u00fcr die Zusammenfassung mehrerer Assets in einem SPV, in das Investoren \u00fcber Aktien oder Fremdkapital investieren k\u00f6nnen, bietet derzeit der Liechtenstein Token Act.
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    Fazit<\/h2>\n\n\n\n

    Mit der zunehmenden Verf\u00fcgbarkeit von IoT- Daten und sich \u00e4ndernden Nutzerbed\u00fcrfnissen geht eine wachsende Bedeutung von AaaS- Gesch\u00e4ftsmodellen einher. Die st\u00e4rkere Interaktion der einzelnen Marktteilnehmer im AaaS-Umfeld sowie die Ver\u00e4nderung der Gesch\u00e4ftsmodelle bringt Komplexit\u00e4t mit sich, die gemanaged werden muss. Neben den technischen Voraussetzungen, wie der Verf\u00fcgbarkeit von IoT-Daten auf Asset-Ebene, ist die Bereitschaft zur Ver\u00e4nderung des eigenen Gesch\u00e4ftsmodells gefordert. Beispielsweise stellen die Transformationsf\u00e4higkeit von Vertriebseinheiten aber auch die Integration von ge\u00e4nderten Servicemodellen wichtige Gr\u00f6\u00dfen bei der erfolgreichen Implementierung von AaaS-Gesch\u00e4ftsmodellen dar. Mit Blick auf die Skalierbarkeit kommen sowohl der Automatisierung von Prozessen, wie der Abrechnung, als auch der Refinanzierung der Assets eine besondere Bedeutung zu. AaaS-Gesch\u00e4ftsmodelle versprechen einen bedeutenden Mehrwert f\u00fcr Nutzer, Hersteller und Investoren und haben das Potenzial, die Wertsch\u00f6pfung in zahlreichen Industrien ma\u00dfgeblich zu beeinflussen.<\/p>\n","protected":false},"featured_media":904,"template":"","meta":{"inline_featured_image":false},"kategorie_insights":[20],"class_list":["post-795","insights","type-insights","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","kategorie_insights-asset-as-a-service"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/cash-on-ledger.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/insights\/795","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/cash-on-ledger.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/insights"}],"about":[{"href":"https:\/\/cash-on-ledger.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/insights"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cash-on-ledger.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/904"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/cash-on-ledger.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=795"}],"wp:term":[{"taxonomy":"kategorie_insights","embeddable":true,"href":"https:\/\/cash-on-ledger.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/kategorie_insights?post=795"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}