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Pay-per-Stress – Belastungsorientierte Leasingmodelle im Maschinenbau

Bossler, Lukas Florian ; Rogalski, Timo ; Stanula, Patrick ; Lang, Enno ; Kohn, Oliver ; Metternich, Joachim ; Weigold, Matthias ; Krönung, Julia ; Buchwald, Arne (2024)
Pay-per-Stress – Belastungsorientierte Leasingmodelle im Maschinenbau.
In: Wirtschaftsinformatik & Management, 2021, 13 (6)
doi: 10.26083/tuprints-00023601
Artikel, Zweitveröffentlichung, Verlagsversion

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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: 2024
Autor(en): Bossler, Lukas Florian ; Rogalski, Timo ; Stanula, Patrick ; Lang, Enno ; Kohn, Oliver ; Metternich, Joachim ; Weigold, Matthias ; Krönung, Julia ; Buchwald, Arne
Art des Eintrags: Zweitveröffentlichung
Titel: Pay-per-Stress – Belastungsorientierte Leasingmodelle im Maschinenbau
Sprache: Deutsch
Publikationsjahr: 18 September 2024
Ort: Darmstadt
Publikationsdatum der Erstveröffentlichung: Dezember 2021
Ort der Erstveröffentlichung: Wiesbaden
Verlag: Springer Gabler
Titel der Zeitschrift, Zeitung oder Schriftenreihe: Wirtschaftsinformatik & Management
Jahrgang/Volume einer Zeitschrift: 13
(Heft-)Nummer: 6
DOI: 10.26083/tuprints-00023601
URL / URN: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/23601
Zugehörige Links:
Herkunft: Zweitveröffentlichung DeepGreen
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.

Freie Schlagworte: IT in Business, Business Process Management
Status: Verlagsversion
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-236012
Sachgruppe der Dewey Dezimalklassifikatin (DDC): 000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft > 004 Informatik
600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau
600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 650 Management
Fachbereich(e)/-gebiet(e): 16 Fachbereich Maschinenbau
16 Fachbereich Maschinenbau > Institut für Produktionsmanagement und Werkzeugmaschinen (PTW)
Hinterlegungsdatum: 18 Sep 2024 11:57
Letzte Änderung: 19 Sep 2024 05:32
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