Digitalisierung

Das Ziel dieses Beitrags ist es, einen integrierten Ansatz zur Messung und Verbesserung des digitalen Reifegrads zu entwickeln. Der integrierte Ansatz besteht aus drei grundlegenden Ebenen für eine strategie-orientierte Digitalisierung. Dazu gehören digitale Strategie, digitale Transformation und digitale Umsetzung. Der Ansatz besteht auch aus drei relevanten Schritten: einer initialen Analyse des digitalen Reifegrads, einer detaillierten Analyse und der Ableitung von Maßnahmen. Aufbauend auf unserer bisherigen Forschung (z. B. der Analyse von 25 Reifegradmodellen) haben wir semi-strukturierte Interviews eingesetzt, um einen Ansatz für die Messung des digitalen Reifegrads zu entwickeln. Der Beitrag bietet ein Ansatz zur Messung des digitalen Reifegrads und skizziert eine geeignete Forschungsmethodik, um diesen Forschungsbereich voranzubringen. Damit schließt sich eine bestehende Forschungslücke in Bezug auf die Messung und Verbesserung des digitalen Reifegrads.

Der Beitrag stellt die Auswirkungen dar von Digitalisierung als neuartiger und lawinenartig umgesetzter Technik auf das Verhalten von Individuen und auf die Gesellschaft, welche wiederum auf Unternehmen zurückwirken. Individuen sind Kunden und Lieferanten, aber auch Mitarbeitende und bringen so ihre durch Digitalisierung veränderten Verhaltensweisen mit in Unternehmen, die sich darauf einstellen müssen. Diese verhaltenswirksamen Auswirkungen von Digitalisierung (am Beispiel von sozialen Massenmedien, Suchmaschinen und Möglichkeiten zur Verhaltensbeeinflussung) werden hier dargestellt in Bezug auf Menschen, ihre Identität, auf Arbeit in der digitalen Ökonomie und auf Führen in der Digitalisierung.

Der nachfolgende Beitrag setzt sich mit der Herausforderung auseinander, wie in Unternehmen die eigene digitale Reife unter dem Einsatz von Reifegradmodellen bewertet werden kann. Seit der Einführung des Capability Maturity Model (CMM) im Jahr 1991 haben sich in vielen Domänen Reifegradmodelle etabliert und stellen ein wichtiges Instrument dar, um ganze Unternehmen oder einzelne Bereiche auf Basis des Istzustandes zu bewerten und um Entwicklungsperspektiven für die Zukunft aufzuzeigen. Ein Reifegradmodell bedient sich dabei einer festgelegten Struktur und legt ein Rahmenwerk fest, welches zu einer Vergleichbarkeit von verschiedenen Bewertungen führt.

An der Schnittstelle zwischen dem eigenen Unternehmen, den Kunden und den Wettbewerben entstehen für den Vertrieb mehrdimensionale Anforderungen, die im digitalen Wandel wachsenden Handlungsdruck aufkommen lassen. Die Treiber der Digitalisierung können entsprechend der Schnittstellenrolle des Vertriebs im digitalen Umfeld zu drei Handlungsfeldern verdichtet werden: (1) Die Interaktionsformen mit dem Kunden müssen aufgrund der sich verändernden Kundenbedürfnisse in Verbindung mit der Digitalisierung von Buying Centern analysiert und neu ausgelegt werden. (2) Die Abstimmung interner Vertriebsabläufe muss hinsichtlich der wachsenden Anzahl technologischer Hilfsmittel und des zunehmenden Digitalisierungsgrades des eigenen Unternehmens angepasst werden. (3) Es muss eine Analyse des digitalen Umfeldes stattfinden, um sich zu positionieren, von den Markteilnehmern abzugrenzen sowie vor neuen Konkurrenten zu schützen. Die Umsetzung einzelner Maßnahmen ist in diesem Zusammenhang jedoch nicht hinreichend. Das Streben nach digitaler vertrieblicher Exzellenz als höchste Entwicklungsstufe setzt die umfassende Weiterentwicklung einer Vertriebsorganisation voraus, in der eine Vielzahl von Maßnahmenpaketen in den Abläufen verankert und integriert umgesetzt werden müssen. In der Praxis fehlen allerdings Handlungsanleitungen bzw. -empfehlungen, die Unternehmen dabei unterstützen, ihre Vertriebsorganisation vor dem Hintergrund einer zunehmenden Digitalisierung ganzheitlich weiterzuentwickeln.

Die Digitalisierung hat in den letzten Jahren sowohl in der Praxis als auch in der Wissenschaft an Relevanz gewonnen. In diesem Zusammenhang ist auch das Thema der Digitalstrategie in den Vordergrund gerückt. Im Rahmen des vorliegenden Beitrags gehen wir zunächst auf die Grundlagen der Digitalstrategie ein. Hierbei betrachten wir bestehende Definitionen und leiten auf dieser Basis eine eigene Definition ab. Ferner betrachten wir die Bestandteile einer Digitalstrategie und ordnen diese in einen Gesamtkontext ein. Anschließend gehen wir kurz auf acht Ansätze, die sich mit der Entwicklung einer Digitalstrategie auseinandersetzen, ein und vergleichen diese. Auf Basis der bestehenden Ansätze zeigen wir dann ein Vorgehensmodell auf, das dazu dient, eine Digitalstrategie zu entwickeln. Das Vorgehensmodell besteht aus sechs Phasen und beinhaltet auch einen Ansatz für vier generische Digitalstrategien.

Dieses Kapitel untersucht den Beitrag der Systemtheorie zur Umsetzung von Vorhaben zur Digitalen Transformation (DT) von Unternehmen. Grundlegend hierfür ist ein Verständnis von Unternehmen als produktive soziale Systeme, welche mit der Umwelt agieren und aus Menschen, Technologien und Organisation bestehen. Untersuchungsgegenstand waren bestehende Ansätze und Modelle zur Digitalen Transformation, Beschreibungsmodelle (Templates) für Geschäftsmodelle und Geschäftsmodellinnovationen und Modelle zur Bewertung der digitalen Reife von Unternehmen. Im Rahmen der Analyse wurden die bestehenden Modelle aus Wissenschaft an der Terminologie der Systemtheorie gespiegelt und Lücken identifiziert. Ergebnis der Analyse war, dass viele Modelle zwar wichtige Handlungsfelder zur DT adressieren, jedoch die Einbettung und die Interaktion von Unternehmen mit der Umwelt, insbesondere mit Stakeholdern, nicht adäquat abdecken und damit eine systematische und ganzheitliche Betrachtung erschweren. In einem zweiten Schritt wurde auf Basis der Analyseergebnisse und der Systemtheorie als Analyseansatz ein Framework zur DT von Unternehmen entwickelt und anhand von drei Case Studies erprobt. Es zeigte sich, dass eine systemtheoretische Perspektive zu einer ganzheitlichen, stabilen, und stärker kundenzentrierten Sicht beitragen, und damit die Umsetzung und das Change-Management von DT effektiv unterstützen kann.

Plattformen haben im Business-to-Consumer (B2C)-Bereich gravierende Veränderungen ausgelöst und z. B. im Hotel- und Taxigewerbe etablierte Strukturen erodiert. Es wird erwartet, dass diese Plattformisierung weiter voranschreitet und in Zukunft auch im Business-to-Business (B2B)-Bereich ähnlich substantielle Veränderungen herbeiführt. Der Aufstieg digitaler Plattformen betrifft somit auch etablierte Industrieunternehmen. Diese sind mit der Herausforderung konfrontiert, die Auswirkungen digitaler Plattformen richtig zu bewerten. In Abhängigkeit von anvisierter Branche und der angebotenen Produkte variiert die Eignung für das Plattformmodell. Der Einstieg in die Plattformökonomie erfordert daher ein kluges strategisches Agieren, um am wirtschaftlichen Erfolg des Plattformmodells partizipieren zu können.

Beispiele bekannter Firmen der jüngsten Vergangenheit zeigen das Bedrohungspotenzial neuer Marktteilnehmer für etablierte Unternehmen. Startups gelingt es immer häufiger durch die Nutzung digitaler Technologien das Wertversprechen traditioneller Produkte und Dienstleistungen zu untergraben und somit auf lange Sicht obsolet zu machen. Das Phänomen wird als „Digitale disruptive Innovation“ bezeichnet. Wissenschaftler beschäftigen sich intensiv mit Reaktionsstrategien und Gegenmaßnahmen. Der Hauptfokus ihrer Forschung beschränkt sich dabei auf amerikanische Unternehmen und Großkonzerne. Bei detaillierter Recherche relevanter akademischer Literatur ist eine Forschungslücke zum Thema Bedrohungen digitaler Disruption mit Fokus auf deutsche mittelständische Unternehmen (KMU) ersichtlich.

Ziel dieser Arbeit ist es, die Wettbewerbssituation deutscher mittelständischer Unternehmen im Hinblick auf Herausforderungen und Strategien im Umgang mit digitaler disruptiver Innovation zu untersuchen. Hierzu wurde ein qualitativer Forschungsansatz gewählt, der (1) relevante wissenschaftliche Literatur in den Bereichen Ambidextrie, Digitale Innovation, Disruptionsstrategien und Eigenschaften deutscher mittelständischer Unternehmen untersucht und zusammenfasst und (2) durch halbstrukturierte Experteninterviews mit KMU Führungskräften und Unternehmensberatern die wichtigsten Herausforderungen, Strategien und Eigenschaften des deutschen Mittelstandes identifiziert. Die Ergebnisse wurden analysiert um zu beurteilen:Die Ergebnisse der Arbeit zeigen, dass mittelständische Unternehmen in Deutschland grundsätzlich gute Grundvoraussetzungen besitzen für einen erfolgreichen Umgang mit digitaler disruptiver Innovation. Besonders (1) die Möglichkeit zur langfristigen Planung und (2) die Fähigkeit schnell zu entscheiden stellen Stärken dar. KMU, im Gegensatz zu ihren Pendants in USA und Großkonzernen, müssen jedoch überdurchschnittlich viel Energie investieren in die Begleitung der Veränderung bei Mitarbeitern. Diesen wird von Experten ein besonders hoher Grad an Risikoaversität, Konservativität und emotionale Bindung an die physikalischen Produkte des etablierten Kerngeschäfts attestiert, was die Fähigkeit der Unternehmen sich auf digitale disruptive Innovationen zu fokussieren einschränkt.

Eine Vielzahl von Studien, die sich mit dem Status Quo sowie den Defiziten der Digitalisierung im Marketing vor, während und nach Corona beschäftigt haben, zeigen Handlungsbedarf auf, insbesondere auch in B-to-B-Unternehmen. Das Marketing kann die digitale Transformation von Unternehmen entscheidend voranbringen, wenn es eine interne (Bedeutung des Marketings innerhalb des Unternehmens) sowie externe (Exzellenz des Marketings im Vergleich zum Wettbewerb) Führungsrolle einnimmt.

„Digital Marketing Leadership“ (DML) beschreibt die Existenz und interne Entwicklung materieller, immaterieller und menschlicher Ressourcen der Marketingorganisation sowie die Umsetzung dieser organisationalen Fähigkeiten im Rahmen interner und externer Verhaltensweisen in einer Art und Weise, die strategische Wettbewerbsvorteile durch eine digitale Führungsrolle im externen Marktumfeld ermöglicht.

Es lassen sich fünf Dimensionen von DML identifizieren, konkretisieren und auf den B-to-B-Bereich anpassen. Aus Wirkungshypothesen lässt sich ein Modell ableiten, das im Rahmen einer empirischen Studie erfolgreich getestet wurde und sich als Denkmodell und Diagnose-Tool für die Management-Praxis eignet.

Die Digitalisierung bestimmt nicht nur zunehmend unseren privaten Alltag, sondern führt auch zu weitreichenden Veränderungen für Unternehmen. Gerade Organisationen aus dem Business-to-Business(B2B)-Bereich tun sich jedoch schwer, diese Veränderungen proaktiv zu nützen und den Wert digitaler Technologien konsequent in neue Geschäftsmodelle zu übersetzen. Ein Grund dafür liegt in der hohen Unsicherheit, die B2B-Unternehmen mit Digitalisierungs-induzierten Veränderungen assoziieren. Der vorliegende Beitrag zielt daher darauf ab, im Rahmen einer empirischen Delphi-Studie diese von der Digitalisierung ausgelösten Veränderungen für die Geschäftsmodelle von B2B-Unternehmen umfassend zu identifizieren, zu systematisieren und zu analysieren. Die Ergebnisse zeigen, dass die Digitalisierung vielfältige und weitreichende Veränderungen für die Geschäftsmodelle von B2B-Unternehmen auslösen wird und sich diese daher ganzheitlich mit dem Thema auseinandersetzen müssen. Darüber hinaus liefert der Beitrag Anknüpfungspunkte, mit denen B2B-Unternehmen ihre spezifischen Geschäftsmodelle auf Basis der Digitalisierung weiterentwickeln oder sogar innovieren können.

Die Entwicklung der digitalen Transformation (DT) stellt Unternehmen weltweit vor eine große Herausforderung und stellt sowohl disruptive Schwierigkeiten als auch enorme Möglichkeiten für die Erneuerung von Wertangeboten, Geschäftsmodellen und Organisationspraktiken dar. Um DT als Impuls für positive Veränderungen zu nutzen, ist es jedoch entscheidend, dass Wissenschaftler und Praktiker ein klares, einheitliches Verständnis des Konzepts haben.

Wir strukturieren unsere Diskussion wie folgt: In Abschn. 11.1 dieses Kapitels wird die begriffliche Verwirrung um das Konzept „digital transformation“ und die damit verbundenen Konzepte (digitization, digitalization) erörtert. Der zweite Abschn stellt die Etymologie dieser drei Konzepte vor und führt zu einer Diskussion der wichtigsten etymologischen Gründe für diese Konfusion. Im dritten Abschn untersuchen wir die historische Verwendung dieser Konzepte in der einschlägigen Literatur; wir zeigen, wie Wissenschaftler die Konzepte inkonsistent interpretiert und mit einer Vielzahl unterschiedlicher Realitäten/Phänomene in Verbindung gebracht haben. Abschn 11.4 führt eine Methode zur Konzeptbildung und Bewertung ein, um die theoretische Grundlage dafür zu legen, wie Konzepte wissenschaftlich analysiert und bewertet werden können. Abschn. 11.5 bietet eine Sammlung vorhandener Definitionen der Konzepte digitization, digitalization und digital transformation, die wir ausgewählt haben, um ihre definierenden Attribute zu analysieren. Wir präsentieren ein detailliertes Beispiel dafür, wie wir die historischen Definitionsattribute der digitization systematisch analysiert und bewertet haben. Anschließend berichten wir über die Ergebnisse derselben Analyse für digitalization und digital transformation, um das mit diesen Konzepten verbundene Problem der „Unschärfe“ zu lösen. Abschn. 11.6 diskutiert und fasst unsere Ergebnisse zusammen, von denen wir hoffen, dass sie Akademiker und Praktiker dazu inspirieren, diese Begriffe sorgfältig und konsequent zu verwenden.

Der Beitrag schildert im Rahmen einer systematischen Literaturanalyse die gesamte wissenschaftliche als auch praxisorientierte Literaturlandschaft zum Thema Digitalisierung und digitale Transformation und deren Auswirkung auf nahezu alle unternehmerischen Geschäftsmodellelemente. Dabei wird darauf eingegangen, wie die digitale Transformation im Rahmen digitaler Geschäftsmodelle praktiziert werden kann.

Die Erweiterung ehemals rein physischer Produkte um digitale Technologien führt zu digitalen Innovationen. Aus der Perspektive etablierter Unternehmen können digitale Innovationen deren Wettbewerbsfähigkeit erhalten und die Differenzierung am Markt ermöglichen. Das geht allerdings mit vielseitigen Herausforderungen einher. Der vorliegende Beitrag widmet sich der digitalen Transformation etablierter Unternehmen und trägt zu einem tieferen Verständnis der Wertschöpfung mit digitalen Innovationen bei. Die präsentierten Ergebnisse basieren auf einer multiplen Fallstudienanalyse von Automobilherstellern. Als Untersuchungsgegenstand dienen digitale Services für vernetzte Fahrzeuge. Hierbei wird besonders das Spannungsfeld zwischen Kerngeschäft und digitalem Geschäft deutlich, in dem die Organisationen agieren. Beide Geschäftsfelder unterscheiden sich erheblich, daher funktionieren eigentlich bewährte Vorgehens- und Denkweisen im digitalen Bereich nicht mehr.

Im folgenden Kapitel wird gezeigt, wie das Risikomanagement die Einführung von digitalen Technologien vor soziotechnischem Hintergrund unterstützen kann. Dazu werden zunächst Potenziale der Digitalen Transformation für Unternehmen und deren Geschäftsmodelle, Marktleistungen und Leistungserstellungsprozesse aufgezeigt. Anschließend werden soziotechnische Herausforderungen beschrieben, die mit der Digitalen Transformation einhergehen. Diesen Herausforderungen werden existierende Risikomanagement-Ansätze gegenübergestellt und ein Strukturierungsrahmen für das Risikomanagement von soziotechnischen Risiken vorgestellt. Kern des Beitrags bildet ein Vorgehensmodell für das Management soziotechnischer Risiken. Dies beschreibt, wie soziotechnische Risiken bei der Einführung digitaler Lösungen identifiziert, charakterisiert, bewertet und mit Handlungsoptionen adressiert werden können. Die Identifikation erfolgt anhand einer Canvas, die es ermöglicht, notwendige Veränderungen für die Einführung einer digitalen Lösung vor soziotechnischen Hintergrund zu identifizieren und Risiken abzuleiten. Charakterisiert werden die Risiken anschließend anhand von Ursachen und Auswirkungen. Die Bewertung berücksichtigt den digitalen Reifegrad eines Unternehmens sowie die Eintrittswahrscheinlichkeit und Schadenshöhe eines Risikos. Daraus lassen sich kritische Komponenten des soziotechnischen Systems identifizieren, die es im letzten Schritt gilt, mit Handlungsoptionen zu adressieren.

Die Relevanz der Human Resources für das digitale Zeitalter kann nicht überschätzt werden. Denn was sind die zentralen unternehmerischen Erfolgstreiber? Meist stellt sich der Erfolg in dieser folgenden Reihenfolge ein: People, Process, Product, Profit! Auch im digitalen Zeitalter sind es vor allem die Menschen, die erforderliche Transformationsprozesse voranbringen – oder auch boykottieren. Es sind nicht die Technologien, die zu Wettbewerbsvorteilen führen, sondern die Menschen, die durch einen intelligenten Einsatz aus Technologien eine Überlegenheit im Markt entwickeln. Hier zeichnet sich eine bedeutende Erkenntnis ab: Das Management der Human Resources stellt einen zentralen Erfolgsfaktor der digitalen Transformation dar.

In diesem Beitrag wird die Geschäftsmodellinnovations-Roadmap vorgestellt – ein neuer Ansatz für den Innovationsprozess von Geschäftsmodellen, der auf dem Roadmapping-Konzept basiert. Die Geschäftsmodellinnovations-Roadmap dient Unternehmen als Unterstützung dafür, digitale Technologien in ihr Geschäftsmodell zu integrieren und dabei die richtigen Ressourcen im Zeitablauf für die Umsetzung zuzuweisen. Als Methodik zur Entwicklung des Ansatzes wurde eine Kombination aus einer Delphi-Befragung und einer Aktionsforschungs-Komponentenstrategie angewandt. Die Fallstudie zur Aktionsforschung wurde in einem mittelständischen deutschen Unternehmen im Postdienstleistungsbereich durchgeführt. Im vorliegenden Beitrag werden die spezifischen Merkmale und Besonderheiten der Geschäftsmodellinnovations-Roadmap aufgezeigt. Die Experten sind sich einig, dass die vollständige Digitalisierung ausgewählter Geschäftsmodellkomponenten zu empfehlen ist, was mit der Geschäftsmodellinnovations-Roadmap dargestellt werden kann. Weiterhin geht aus den Ergebnissen hervor, dass die Integration von digitalen Technologien in ein Geschäftsmodell von einem strukturierten und übersichtlichen Ansatz profitiert. Der im Beitrag dargestellte, praxiserprobte Ansatz zur Geschäftsmodell-Innovation bietet Unterstützung bei der Entwicklung und der strategischen Verankerung von Digitalisierungspotenzialen im Geschäftsmodell.

Technologien zur Digitalisierung der industriellen Produktion sind seit einigen Jahren verfügbar. Während die Großindustrie sie bereits großflächig einsetzt, haben mittelständische Unternehmen noch immer Nachholbedarf.

Zielsetzung unserer Studie war es daher, eine Bestandsaufnahme der Digitalisierung in der mittelständischen Industrie vorzunehmen. Dazu haben wir Interviews mit Vertretern von 35 Unternehmen durchgeführt. Im Mittelpunkt stand die Erhebung relevanter Technologien und Use Cases (also konkreter Anwendungen digitaler Technologien in der Praxis). Weitere Fragen hatten die Wirtschaftlichkeit und die zugrundeliegende Strategie von Digitalisierungsvorhaben zum Gegenstand.

Aus den Ergebnissen der Studie und zahlreichen Best-Practice-Beispielen haben wir ein Zielbild abgeleitet. Mit diesem Gestaltungsmodell bekommen mittelständische Unternehmen ein Instrument an die Hand, das ihnen den Schritt von einem domänenspezifischen Ansatz zu einer ganzheitlichen Digitalisierung ihrer Fabriken im Sinne einer echten „Next Gen“-Produktion erleichtern soll.

Mit dem vorliegenden Buchbeitrag wird ein differenzierter Blick auf das Wertversprechen der Digitalisierung für die industrielle Produktion geworfen. In Anlehnung an die Wissenstreppe nach North wird zunächst ein Bewertungsrahmen in Form eines Stufenmodells vorgestellt, mit dem sich der Nutzwert digitaler Technologien und des Einsatzes künstlicher Intelligenz (KI) einordnen lassen. Das 6-stufige Modell unterteilt sich in die Bereiche des Wissensaufbaus (Stufen 1 bis 3) und der Wissensnutzung (Stufen 4 bis 6) und versetzt Unternehmen in die Lage, im Zuge der Einführung von KI-Ansätzen deren Anwendungskontext und angestrebten Nutzwert systematisch zu beschreiben und zu bewerten. Anhand von Fallbeispielen wird weiterhin aufgezeigt, dass der erzielbare Nutzwert von KI-Ansätzen maßgeblich von drei Determinanten abhängig ist: der Unternehmensspezifität, dem konkreten Prozesskontext und dem Komplexitätsgrad der Managementaufgabe, die durch den KI-Ansatz unterstützt werden soll.

Um die Produktion nachhaltig zu verbessern, müssen Fertigungsbetriebe Schwachstellen in Prozessen ausfindig machen und beseitigen. Durch beschreibende bzw. diagnostische Datenanalyse können Unternehmen diese Schwachstellen erkennen, beheben und erhebliche Produktivitätssteigerungen erreichen. Durch die zunehmende Komplexität der Fertigungsanlagen und Produktionsprozesse reicht dies in vielen Fällen nicht mehr aus. Um die zunehmend komplexen Kausalzusammenhänge zu erkennen, wird eine künstliche Intelligenz benötigt. Basierend auf einzelnen KI-Pilotprojekten werden, getrieben durch die Geschäftsleitung, eine auf die Analyse von großen Datenmengen ausgerichtete Unternehmens-IT aufgebaut und neue Rollen und Zusammenarbeitsmodelle etabliert. So wird die Basis geschaffen, um anschließend in kürzester Zeit hunderte KI-Anwendungsfälle umzusetzen und KI zu industrialisieren.

Unternehmen durchlaufen aktuell einen Wandel. Startups sind häufig Träger der Digitalisierung, doch auch in etablierten Unternehmen werden Prozesse und Methoden hinterfragt und im Rahmen einer Optimierung kommen neue Ideen und digitale Tools zum Einsatz. Dabei ersetzen Self Service-Lösungen immer mehr die bisher aufwändig aufbereiteten und bereitgestellten Informationen. Dies hat auch in die Welt des Controllings Einzug gefunden. Der Beitrag beschreibt daher, wie Reporting unter der Nutzung moderner Möglichkeiten der Digitalisierung neue Formen annehmen kann. Im Zentrum steht das Paradigma eines nachfrageorientierten Ansatzes für Nutzer im Rahmen von Self Services zur Effizienzsteigerung im Reporting.

Neben Verhaltensänderungen sind durchaus auch weiterhin die klassischen systembildenden und systemkoppelnden Aufgaben des Controllings in einem Informationsversorgungssystem erforderlich, allerdings in einer etwas modifizierten Form. Der hier vorliegende Beitrag befasst sich mit einem Self Service-Ansatz im Kontext von Entwicklungsdienstleistungen in der Automobilindustrie und zeigt praxistaugliche Lösungen auf.

Big Data besitzen ein großes Potenzial für Unternehmen, Vorteile im Wettbewerb aufzubauen. Sie können zu besseren Entscheiden, zu mehr Effizienz oder zu Innovationen führen. Doch fällt es vielen Unternehmen schwer, Big Data tatsächlich in Werte zu transferieren. Der Beitrag kommt zu dem Ergebnis, dass Unternehmen zunächst interne Veränderungen vornehmen müssen, um dies zu ermöglichen. Big Data ist mit besonderen Charakteristika verbunden. Um diese Charakteristika in Wettbewerbsvorteile zu transferieren, braucht es einerseits eine Kombination aus technischem und Management-Wissen. Andererseits erfordert dies eine Daten-dominante Logik, die sich von der bisherigen Produkte- oder Service-dominanten Logik in Unternehmen unterscheidet. Die Diskussion des Beitrags baut auf Erkenntnissen zu Big Data in einem strategischen Kontext und zur Ressourcen- und Fähigkeitsbasierten Sichtweise in Unternehmen (RBV, CBV) auf.

In diesem Kapitel wird der praktische Aspekt der Digitalisierung von Geschäftsprozessen beleuchtet. Speziell werden die Besonderheiten bei der Digitalisierung der Auftragsmanagementprozesse behandelt.

Nach einem Rückblick auf die jüngsten Entwicklungen der Digitalisierung in Deutschland werden zunächst die Erfolgsfaktoren der Digitalisierung, aber auch die häufigsten Gründe für das Scheitern von solchen Vorhaben betrachtet.

Danach bietet der Autor den Lesenden eine grobe Skizze für den Ablauf eines Digitalisierungsprojekts an, indem er die drei Phasen eines Digitalisierungsprojekts, von der Initiierung bis zum Go-Live der neuen Software-Lösung, beschreibt.

Als Bonus liefert der Autor, der als Digitalisierungsexperte den Deutschen Mittelstand in der Digitalisierung begleitet, ein Praxisbeispiel, in dem sich viele Unternehmen wiederfinden können.

In diesem Beitrag diskutieren wir, auf welche Art und Weise Innovationsnetzwerke bei der Digitalisierung der Automobilindustrie genutzt werden und inwiefern sich Kooperationsmuster im Zuge der digitalen Transformation verändern. Wir greifen dabei auf eine empirischen Datenerhebung in Form von qualitativen Experteninterviews und Fallstudiendaten aus 24 kooperativen Innovationsprojekten in Themenbereichen wie „Autonomes Fahren“, „Smart Mobility Management“ und „Connected Services“ zurück. Unsere Studie zeigt auf, dass Automobilunternehmen zwar verstärkt auf heterogenere Innovationsnetzwerke setzen, jedoch weiterhin auf zentralisierten Kontroll- und Koordinationsmechanismen beharren. Wir schlagen zwei zueinander komplementäre Perspektiven zur Erklärung dieser Entwicklung vor und leiten Prognosen für die Entwicklung von Innovationsnetzwerken in der Branche ab. Im Speziellen sehen wir zwei gegensätzliche, jedoch sich ergänzende Szenarien: 1) die Formierung dauerhafter, branchenübergreifender Allianzen als „Orchestratoren“ und „Keystone“-Akteure der digitalen Transformation; 2) das Entstehen offener Communities und Cluster mit der Etablierung von Mobilität als Open-Source-System.

Durch den Austausch von Daten aus verschiedenen Objekten ermöglicht das Internet der Dinge (Internet of Things/IoT) neue Formen der Zusammenarbeit zwischen Unternehmen aus verschiedenen Bereichen. Diese Kooperationen von Unternehmen werden als IoT-Ökosysteme (Wertschöpfungsnetzwerke) bezeichnet. Durch die Wechselbeziehungen zwischen den Partnern innerhalb des IoT-Ökosystems können diese Unternehmen zusätzliche Geschäftspotenziale realisieren. In unserem Beitrag identifizieren wir Geschäftspotenziale und Ökosystemanforderungen basierend auf den Wechselbeziehungen zwischen den Partnern in einem IoT-Ökosystem. Grundlage unseres Beitrags ist eine Fallstudie mit verschiedenen Unternehmen, welches unter realen Bedingungen durchgeführte wurde. Im Rahmen der Fallstudie wurde ein neues Wertschöpfungssystem geschaffen, das auf Basis je gefertigtem Gutteil vergütet wird (Pay-per-Part) und der bisherige Produzent nicht mehr Eigentümer des realen Objekts ist.

Der nachfolgende Beitrag untersucht den Fortschritt der Digitalisierung von kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) in Bezug auf das Supply Chain Management. KMU sind das Rückgrat der deutschen Industrie, haben aufgrund ihrer Größe aber besondere Hürden bei der Digitalisierung. Gleichzeitig nehmen sie auch in den Lieferketten größerer Unternehmen einen elementaren Bestandteil ein. Dies bedeutet, dass die Digitalisierung der Supply Chain Prozesse von KMU für eine nachhaltige digitale Transformation des gesamtheitlichen Supply Chain Managements ebenso das Rückgrat darstellt. Um den Status Quo und die Hürden der digitalen Transformation zu untersuchen, wird auf Basis von durchgeführten Interviews ein Einblick aus strategischer und technologischer Perspektive gegeben. Zudem werden aus den Antworten der Befragten Eckpunkte für eine nachhaltige digitale Transformation des Supply Chain Managements von KMU abgeleitet.