Bossler, Lukas Florian ; Rogalski, Timo ; Stanula, Patrick ; Lang, Enno ; Kohn, Oliver ; Metternich, Joachim ; Weigold, Matthias ; Krönung, Julia ; Buchwald, Arne (2021)
Pay-per-Stress — Belastungsorientierte Leasingmodelle im Maschinenbau.
In: Wirtschaftsinformatik & Management, 2021
doi: 10.1365/s35764-021-00367-2
Artikel, Bibliographie
Kurzbeschreibung (Abstract)
Die hohen Kosten komplexer Werkzeugmaschinen stellen insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU) der produzierenden Industrie vor große finanzielle Herausforderungen. Leasingmodelle bieten daher eine wichtige Möglichkeit zur Beschaffung solcher Maschinen. Der Leasingnehmer bezahlt klassisch nach Zeit und hat damit den Anreiz, die eigene Produktivität zu maximieren. Eine kontinuierlich hohe Auslastung oder Überlastung hat eine starke Abnutzung oder sogar nicht unmittelbar sichtbare Schäden zur Folge, die den Restwert der Maschine zum Nachteil des Leasinggebers reduzieren. Der Leasinggeber muss bisher durch diese Informationsasymmetrie eine Risikoprämie aufschlagen, da er die Belastung der Maschine im Leasingzeitraum nicht kontrollieren und den Zustand bei Rückgabe schwierig bemessen kann. Dies führt sowohl zu höheren Kosten und unflexiblen Zahlungsströmen beim Maschinennutzer (Leasingnehmer) als auch zu einer schwierigen Planbarkeit der Zahlungen durch Intransparenz für Leasinggeber und Leasingnehmer. Die Abhängigkeit der Leasingrate von der Belastung der Maschine und dadurch auch indirekt von der Maschinenauslastung hat das Potenzial, das Leasing von komplexen Maschinen effizienter und fairer für alle Partner zu gestalten.
| Typ des Eintrags: | Artikel |
|---|---|
| Erschienen: | 2021 |
| Autor(en): | Bossler, Lukas Florian ; Rogalski, Timo ; Stanula, Patrick ; Lang, Enno ; Kohn, Oliver ; Metternich, Joachim ; Weigold, Matthias ; Krönung, Julia ; Buchwald, Arne |
| Art des Eintrags: | Bibliographie |
| Titel: | Pay-per-Stress — Belastungsorientierte Leasingmodelle im Maschinenbau |
| Sprache: | Deutsch |
| Publikationsjahr: | 8 November 2021 |
| Verlag: | Springer |
| Titel der Zeitschrift, Zeitung oder Schriftenreihe: | Wirtschaftsinformatik & Management |
| Jahrgang/Volume einer Zeitschrift: | 2021 |
| DOI: | 10.1365/s35764-021-00367-2 |
| URL / URN: | https://link.springer.com/article/10.1365%2Fs35764-021-00367... |
| Kurzbeschreibung (Abstract): | Die hohen Kosten komplexer Werkzeugmaschinen stellen insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU) der produzierenden Industrie vor große finanzielle Herausforderungen. Leasingmodelle bieten daher eine wichtige Möglichkeit zur Beschaffung solcher Maschinen. Der Leasingnehmer bezahlt klassisch nach Zeit und hat damit den Anreiz, die eigene Produktivität zu maximieren. Eine kontinuierlich hohe Auslastung oder Überlastung hat eine starke Abnutzung oder sogar nicht unmittelbar sichtbare Schäden zur Folge, die den Restwert der Maschine zum Nachteil des Leasinggebers reduzieren. Der Leasinggeber muss bisher durch diese Informationsasymmetrie eine Risikoprämie aufschlagen, da er die Belastung der Maschine im Leasingzeitraum nicht kontrollieren und den Zustand bei Rückgabe schwierig bemessen kann. Dies führt sowohl zu höheren Kosten und unflexiblen Zahlungsströmen beim Maschinennutzer (Leasingnehmer) als auch zu einer schwierigen Planbarkeit der Zahlungen durch Intransparenz für Leasinggeber und Leasingnehmer. Die Abhängigkeit der Leasingrate von der Belastung der Maschine und dadurch auch indirekt von der Maschinenauslastung hat das Potenzial, das Leasing von komplexen Maschinen effizienter und fairer für alle Partner zu gestalten. |
| Fachbereich(e)/-gebiet(e): | 16 Fachbereich Maschinenbau 16 Fachbereich Maschinenbau > Institut für Produktionsmanagement und Werkzeugmaschinen (PTW) |
| Hinterlegungsdatum: | 10 Nov 2021 07:12 |
| Letzte Änderung: | 10 Nov 2021 07:12 |
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