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Die Dynamik der wirtschaftlichen Entwicklung und deren Abhängigkeit von globalen Wechselwirkungen wachsen heute schneller denn je. Das macht Zukunftsprognosen besonders schwierig. Dennoch bietet der Blick auf langfristig prägende Trends die Chance, eine Diskussion darüber zu eröffnen, welche Realität uns morgen erwarten könnte und wie wir damit umgehen wollen.
Dieses Impulspapier stellt aus Sicht der Mitgliedsinstitute des Fraunhofer Verbunds Innovationsforschung eine Auswahl derjenigen Trends dar, die Innovationssysteme im Zeitraum bis 2030 wesentlich beeinflussen werden. Auf dieser Grundlage werden Thesen für Innovation im Jahr 2030 abgeleitet und beschrieben, welche Aufgaben sich daraus für Wirtschaft, Politik, Wissenschaft und Gesellschaft ergeben.
The unprecedented acceleration in the dynamics of economic development and its dependence on global interactions makes predicting the future especially difficult. Nevertheless, an examination of long-term trends provides an opportunity to begin a discussion about what reality could await us tomorrow and how we want to deal with it. With this food-for-thought paper, the member institutes of the Fraunhofer Group for Innovation Research wish to present a selection of the trends that are destined to have a significant impact on innovation systems in the period leading up to 2030. Based on these trends, the paper derives theses for innovation in the year 2030 and describes the resulting tasks for business, politics, science and society.
Internet of things innovations and the industrial internet these days become more and more decisive factors of future success for companies. Especially manufacturing oriented SME will face the challenge to develop innovative technology driven business models alongside technology innovations in this field which will be essential for future competitiveness. Failing in developing these technology driven business models in an internationally highly competitive environment will have a serious impact both on companies and on the society. Hence, securing economic stability and success of these technology driven business models is an indispensable task. To identify challenges for innovative industrial internet business models first it is necessary to understand what the industrial internet means to the leading parties and applying companies and start-ups in the field. Second, challenges from general business model development will be outlined. In a third step risks and challenges in business model development will be discussed with regard to the special characteristics of technology driven business models in the context of the industrial internet and the important role of the technological key component of the business model. Especially the capability to deal with an integrated consideration of the indivisible linked dimensions of economic and technological aspects of these business models is questioned. In the fourth place the specific challenges for industrial internet business models are derived. On the basis of these results it is also discussed what might be done to handle these challenges successfully with the goal to turn them into chances. The need for future research on the integration of the risk management perspective into the development of these technology driven business models is derived. This will help established companies and start-ups to realize great technological innovations for the industrial internet in sound and successful innovative business models.
Since project managers still face problems in managing interorganizational R&D projects, it is a promising approach to manage these projects project-culturally-aware. However, an important prerequisite for a project-culture-aware management is that the involved individual organizations pursue a collaborative strategy. Therefore, our article provides a conceptual approach including a new tool, the Collaborative Iron Triangle, which supports both project sponsors and managers in different phases of the collaboration process to pursue a collaborative strategy in interorganizational R&D projects.
Der Anteil mittelständischer Unternehmen, die Standorte im Ausland unterhalten, nimmt seit einigen Jahren zu. Oft finden Auslandsaktivitäten dieser Art in Niedriglohnländern statt. Dort ergeben sich u.a durch die infrastrukturellen Gegebenheiten und durch die verfügbaren Personalressourcen diverse Herausforderungen, insbesondere für die Produktivitätsermittlung und -bewertung innerhalb der Produktion. Dieser Beitrag soll für diese Herausforderungen geeignete Technologien und eine mögliche Vorgehensweise für deren Auswahl vor dem Hintergrund der ländertypischen Herausforderungen aufzeigen.
Imagine a world in which the search for tomorrow's trends is not subject to a long and laborious data search but is possible with a single mouse click. Through the use of artificial intelligence (AI), this reality is made possible and is to be further advanced through research. The study therefore aims to provide an initial overview of the young research field. Based on research, expert interviews, company and student surveys, current application possibilities of AI in the innovation process (defined as Smart Innovation), existing challenges that slow down the further development are discussed in more detail and future application possibilities are presented. Finally, a recommendation for action is made for business, politics and science to help overcome the current obstacles together and thus drive the future of Smart Innovation.
Imagine a world in which the search for tomorrow's trends of (software) products is not subject to a long and laborious data search but is possible with a single mouse click. Through the use of artificial intelligence (AI), this reality is made possible and is to be further advanced through research. The study therefore aims to provide an initial overview of the young research field. Based on research, expert interviews, company and student surveys, current application possibilities of AI in the innovation process (defined as Smart Innovation), existing challenges that slow down the further development are discussed in more detail and future application possibilities are presented. Finally, a recommendation for action is made for business, politics and science to help overcome the current obstacles together and thus drive the future of Smart Innovation.
Projektmanagement
(2020)
Projektmanagement ist ein Werkzeug um singuläre Aufgaben interdisziplinär und unternehmensübergreifend strukturiert zu bearbeiten, die einmalig und extrem bedeutsam für das Unternehmen sind sowie nicht einfach in der bestehenden Linienorganisation bearbeitet werden können. Unter Projektmanagement versteht man ein Konzept für die Leitung eines komplexen Vorhabens und die Institution, die dieses Vorhaben leitet.
Der Zusammenschluss von Unternehmen in Lieferantennetzwerken auf Basis digitaler Plattformen bietet eine Möglichkeit, der Forderung nach Flexibilität in der Industrie 4.0 nachzukommen. Anhand der Charakterisierung eines realen Lieferantennetzwerkes werden use cases für die Lieferantenanbindung hergeleitet. Diese dienen als Diskussionsgrundlage von Potenzialen und Herausforderungen der Anbindung, wobei sich die Frage nach der optimalen Integrationstiefe stellt. Hierzu wurde ein anwenderorientiertes Entscheidungsmodell abgeleitet.
Angesichts des breiten Angebotsspektrums neuer Technologien und der Vielzahl verschieden verwendeter Begriffe rund um Industrie 4.0, stehen Unternehmen nicht selten orientierungslos vor der Herausforderung, individuelle Umsetzungsstrategien abzuleiten. Das vorliegende Reifegradmodell ermöglicht die Erfassung bereits im Produktionssystem implementierter Lean Management-Prinzipien und gibt praktikable Antworten auf die evolutionären Visionen, indem es realisierbare und individuelle Migrationspfade in Richtung Industrie 4.0 für Unternehmen aufzeigt.
Die Entwicklung neuer Produkte findet nicht nur abteilungs-, sondern zunehmend organisationsübergreifend statt. Kooperationen in der Produktentstehung gewinnen folglich vermehrt an Bedeutung, was neue Anforderungen an den Produktentstehungsprozess (PEP) und die Zusammenarbeit in diesem schafft. Mit diesen Herausforderungen sieht sich auch der Forschungscampus ARENA2036 konfrontiert. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung eines für die interdisziplinäre, interorganisationale Zusammenarbeit geeigneten PEP-Modells. Dieses wird auf Basis von theoretischen Grundlagen, Experteninterviews und unter Berücksichtigung der praktischen Gegebenheiten in ARENA2036 modelliert. Der finale PEP untergliedert sich in einen übergeordneten Prozess, in den die individuellen PEPs der ARENA2036-Partner untergeordnet sind. Durch diese Struktur können die heterogenen PEPs der Partner vereint und die notwendige forscherische Freiheit und Flexibilität gewährleistet werden. Weiterhin wird der PEP durch geeignete Konzepte und Methoden der kooperativen Zusammenarbeit flankiert.
Personalmanagement
(2020)
Auch wenn der Wert in keiner Bilanz auftaucht: das Humankapital entscheidet über den Unternehmenserfolg. Während Kapital im Überfluss vorhanden ist, ist das Personal zunehmend der Engpassfaktor. Wurde bis in die 1980er-Jahre der Mensch als Produktionsfaktor und die Personalabteilung als seine Verwaltungsinstanz gesehen, so ist die Personalarbeit heute ein integratives Element des Managementprozesses und die Personalabteilung aktiver Teil des Managementteams (Scholz 2014c). Damit verbunden ist der begriffliche Wandel von Personalwirtschaft bzw. Personalverwaltung hin zum Personalmanagement bzw. Human Ressource Management (HRM). Die Begriffe signalisieren eine stärker strategisch ausgerichtete Auseinandersetzung mit allen Fragen, die den Einsatz von Personal und die Verknüpfung der Personal- mit der Unternehmensstrategie zum Gegenstand haben.
Wichtige Aufgaben der Personalarbeit sind Personalplanung, Personalbeschaffung, Personalentwicklung, Personaleinsatz, Personalkostenmanagement, Personalführung. Diese werden in der Regel von unterschiedlichen Stellen wahrgenommen – neben der Personalabteilung spielen dabei auch die direkte Führungskraft sowie die Unternehmensleitung eine wichtige Rolle.
Um sich in einem schnelllebigen und globalen Markt nachhaltig wettbewerbsfähig aufzustellen, bedarf es innovativer Ansätze, Produkte sichtbar zu machen. Vorreiter wie Apple oder Microsoft stehen mit ihren Marketingstrategien und der Präsentation ihrer Produkte für eine neue Denkweise. Doch wie kann ein klein- oder mittelständiges Unternehmen (KMU) mit solchen Strategien konkurrieren und sich und die eigenen Produkte am Markt erfolgreich platzieren? Der vorliegende Beitrag zeigt auf, wie ein Markteinführungskonzept mithilfe des Design-Thinking-Ansatzes auf Basis der Kundenbedürfnisse modular und skalierbar ausgestaltet werden kann, um auf die jeweiligen Anforderungen des einzuführenden Produktes adaptierbar zu sein.
Zur Entwicklung einer Sofortpreiskalkulation für CNC-Drehteile werden Machine-Learning-Ansätze sowie ein deterministischer Algorithmus untersucht. Der deterministische Algorithmus funktioniert ausschließlich für Drehteile mit geringer Komplexität. Die Machine Learning Modelle hingegen sind zukunftsfähiger, da die ersten Ergebnisse bereits sehr geringe Abweichungswerte zu den festgelegten Referenzpreisen erreichen können. Mit steigendem Datenaufkommen können beide Machine-Learning-Modelle mit geringem Aufwand weiter verbessert werden.
Die Automobilindustrie sieht sich seit Jahren rasant verändernden Markt-, Umwelt- und Wettbewerbsbedingungen ausgesetzt. Der Entwicklungsprozess in der Automobilindustrie wird dadurch zunehmend komplexer. Die Einbeziehung neuer Partner aus anderen Industriebereichen und der Wissenschaft stellt hierbei ein großes Innovationspotential dar, insbesondere Systeminnovationen können hierdurch gefördert werden. Die Herausforderungen solch interdisziplinärer, interorganisationaler Entwicklungsprojekte können nur im geeigneten Umfeld gemeistert werden. In der Literatur als auch in der Industrie lassen sich zahlreiche Kooperationsmodelle identifizieren. Die Eignung dieser Modelle für die interdisziplinäre, interorganisationale Entwicklung in der Automobilindustrie wird anhand geeigneter Kriterien bewertet. Abschließend werden die Ergebnisse der Analyse empirisch überprüft und für den praktischen Fall der ARENA2036 angewendet.
In der zunehmenden Individualisierung von Produkten zeigt sich, dass Kundennähe und digital vernetzte Zusammenarbeit aller Partner wertvolle Erfolgspotenziale darstellen. Für komplexe Kundenauftragsprozesse gilt es, zu vernetzen und die Prozesse und Systeme in Form eines ganzheitlichen Ansatzes zukunftsfähig zu gestalten. Dabei wird der Herausforderung begegnet, Daten und Dokumente zu digitalisieren und den manuellen Aufwand zu reduzieren. Der Untersuchungsgegenstand ist der Abwicklungsprozess, ausgehend von einer Online-Konfiguration durch den Kunden bis zur Bestellabwicklung. In diesem Beitrag wird ein Vorgehensmodell aufgezeigt, das Unternehmen in die Lage versetzt, ihren Kundenauftragsprozess durch ein digitales Geschäftsmodell zukunftsfähig auszugestalten. Nutzenpotenziale sind eine verstärkte Kundenbindung durch eng verzahnte digitale Kollaboration, verstärkte Wirtschaftlichkeit durch Reduktion der Prozesskosten sowie eine Optimierung der Customer Experience durch effiziente Abläufe.
This paper takes a holistic view on an IP-traceability process in interorganizational R&D projects, as a particular Open innovation mode, aiming at showing different technologies which can be used in the front and backend of a traceability process and discussing these technologies in terms of their suitability for data from creativity processes in these projects. To achieve this goal a two-stage literature review on different technologies in the context of traceability was conducted. Then, criteria were derived from the characteristics of data from creativity processes and of interorganizational R&D projects, with which the resulting technologies were discussed. At the end, recommendations regarding suitable technologies for tracing individual creativity artifacts in interorganizational R&D projects were given.
Because of a high product and technology complexity, companies involve external partners in their research and development (R&D) processes. Interorganizational projects result, which represent temporary organizations. In these projects heterogenous organizations work closely together. Since project work is always teamwork, these projects face due to their characteristic’s major challenges on an organizational, relational, and content-related collaboration level. Thus, this paper raises the following research question: “How can a project team be supported on an organizational, relational, and content-related level in an interorganizational new product development setting?” To answer this research question, an explorative expert study was set up with two digital workshops using the interactive presentation tool Mentimeter. The results show that a cooperative innovation culture could support project teams on an organizational and relational level in the future in minimizing predominant problems. Moreover, it supports project teams for example in a functional communication. Furthermore, 18 values of a cooperative innovation culture result which are for example openness and transparency, risk and failure tolerance or respect. On a content-related level the results show that an adaptable tool which promotes creativity and collaboration method as well as content-related input support could be beneficial for problem-solving in an interorganizational new product development setting in the future. Because the tool can guide product developers through the process with suitable creativity and collaboration methods, can give content-related input and can enable interactive interchange on a table-top. Future research could mainly focus on the connection of the cooperative innovation culture and the tool since these potentially influence each other.
The German automotive industry succeeds by technological leadership. Several circumstances like politics of global warming or increased global competition force the whole industry to break new ground for new kinds of collaborative research and development. ARENA2036 represents such a new cooperation form that hosts diverse scientific and industrial partners in one campus in order to research innovative production and light-weight construction topics. The diversity of the partners in ARENA2036 challenges the new product development process (NPDP). In this case study the individual processes of the partners are analysed and a NPDP system is developed. The analysis bases on interviews covering all partners. The NPDP system supports the needs of the interdisciplinary and cross-company partners. It is characterized by a layered structure in order to preserve flexibility for research topics combined with institutionalized parts to manage interfaces. The final NPDP system is evaluated by the partners.