Die hohen Anschaffungskosten komplexer Maschinen stellen insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU) der fertigenden Industrie vor große finanzielle Herausforderungen. Es besteht folglich ein Bedarf an innovativen Ansätzen zur Maschinenbeschaffung sowie an deren Einbettung in eine Geschäftsmodelllogik. Leasing-Modelle sind eine Möglichkeit zur Beschaffung, welche mit geringer initialer Investition und einer laufenden Leasing-Rate einhergehen. Beim Leasing ergibt sich jedoch eine Prinzipal-Agenten-Beziehung zwischen Leasinggeber und Leasingnehmer. Der Leasingnehmer bezahlt beim klassischen Leasingmodell nach Zeit und hat damit den Anreiz, die eigene Produktivität über die Maschinenauslastung zu maximieren. Die kontinuierlich hohe Auslastung oder Überlastung kann jedoch nicht unmittelbar sichtbare Schäden an der Maschine zum Nachteil des Leasinggebers zur Folge haben. Der Leasinggeber muss durch diese Informationsasymmetrie eine Risikoprämie mit einberechnen, da er die Belastung der Maschine und deren Komponenten im Leasingzeitraum nicht kontrollieren und den Zustand der Maschine bei Rückgabe nicht zwingend bemessen kann.

Ziel des Vorhabens Pay-per-Stress ist die Entwicklung belastungsorientierter Bezahlmodelle entlang des Produktlebenszyklus von Werkzeugmaschinen und Komponenten auf Basis von künstlicher Intelligenz (KI) und rechtskonformer Blockchain-Technologie. Das Alleinstellungsmerkmal des Ansatzes ist die Aufhebung der Interessensgegensätze und der Informationsasymmetrie aus der Prinzipal-Agenten-Beziehung. Hierfür wird zum einen das Wissen über die tatsächliche Belastung der Maschine sowie ihrer Komponenten und zum anderen das Verständnis des Ursache-Wirkung-Zusammenhangs zwischen Maschinenbelastung und Verschleiß generiert. Der daraus entwickelte Stressfaktor dient als monetäre Bewertungseinheit für den Pay-per-Stress-Ansatz und als Grundlage für die Weiterentwicklung bestehender Geschäftsmodelle hin zu intelligenten Dienstleistungsangeboten, welche einen langfristigen Wettbewerbsvorteil deutscher Maschinenhersteller gegenüber internationaler Konkurrenz versprechen. Das Geschäftsmodell Pay-per-Stress stellt somit einen Leuchtturm der smarten Datenwirtschaft in der Branche dar und ermöglicht ein besseres Prozess- und Kundenverständnis, intelligente Produkt-Service Angebote und einen flexibleren Mittelstand.