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Über dieses Buch

Das Sonderheft der ZfbF stellt die Ergebnisse des Arbeitskreises "Integrationsmanagement neuer Produkte" der Schmalenbach-Gesellschaft dar und zeigt facettenreich auf, wie umfassend die betriebswirtschaftliche Forschung bei der Lösung der aufkommenden unternehmerischen Fragestellungen durch Industrie 4.0 mitwirken kann. Industrie 4.0 beschäftigt seit einigen Jahren die deutschen Unternehmen als eines von zehn Zukunftsprojekten der Bundesregierung. Die Untersuchung der betriebswirtschaftlichen Auswirkungen dieser Entwicklungen bildete, bis auf wenige Ausnahmen, einen Randaspekt der Forschung. Allerdings verursachten Industrie 4.0-Initiativen in den letzten Jahren bereits weitreichende betriebswirtschaftliche Konsequenzen, die zum Teil ganze Branchen veränderten.Wortmann, Bilgeri, Weinberger und Fleisch beleuchten die Entwicklung von Ertragsmodellen im Internet of Things. Die Autoren Grünert und Sejdic leiten zunächst einen Bezugsrahmen für Industrie 4.0-getriebene Geschäftsmodellinnovation ab. Kersten, Schröder und Indorf analysieren die Auswirkungen der Digitalisierung auf das Supply Chain Risikomanagement. Butschan, Nestle, Munck und Gleich befassen sich mit dem Kompetenzaufbau zur Umsetzung von Industrie 4.0 in der Produktion. Schließlich arbeiten Obermaier und Grottke die Herausforderungen von „Industrie 4.0“-Technologien für das Controlling heraus und zeigen das Potential dieser Technologien für das Controlling auf.

Inhaltsverzeichnis

Frontmatter

Kapitel 1. Ertragsmodelle im Internet der Dinge

Zusammenfassung
Das Internet der Dinge (IoT) und Industrie 4.0 sind relativ junge Phänomene, die völlig neue Möglichkeiten versprechen. Es stellt sich für viele Unternehmen daher die Frage, wie sie von diesen technologischen Entwicklungen auch wirtschaftlich profitieren können. Vor diesem Hintergrund ist es das Ziel des Beitrags, die Entwicklung von Ertragsmodellen im IoT und speziell Industrie 4.0 zu beleuchten und damit Anbietern von IoT-Lösungen Hilfestellungen für deren Gestaltung (in Form eines Entscheidungsbaumes inklusive Normstrategien) zu bieten. Dazu werden in der Praxis relevante IoT-Ertragsmodellmuster sowie deren Wirtschaftlichkeit (im Sinne der langfristigen Profitabilität) analysiert. In einem ersten Schritt wird ein Untersuchungsrahmen für unterschiedliche Ertragsquellen im Kontext IoT definiert. Auf der Basis von Expertengesprächen und entsprechenden Fallstudien werden im Anschluss sechs IoT-Ertragsmodellmuster dargestellt. Diese IoT-Ertragsmodellmuster lassen sich jeweils einem von drei Ertragsmodelltypen – Produkt-basiert, Service-basiert, hybrid – zuordnen. Im Rahmen einer einfachen Cashflow- und Kapitalwertanalyse wird aufgezeigt, dass sich für alle drei Ertragsmodelltypen profitable Geschäftsmodelle erstellen lassen, die jedoch teilweise mit Normstrategien flankiert werden müssen. Abschließend reflektiert der Beitrag Implikationen für Praxis und Forschung.
Felix Wortmann, Dominik Bilgeri, Markus Weinberger, Elgar Fleisch

Kapitel 2. Industrie 4.0-getriebene Geschäftsmodellinnovationen im Maschinenbau am Beispiel von TRUMPF

Zusammenfassung
Die Digitalisierung gilt als einer der bedeutendsten Trends in der Wirtschaft des 21. Jahrhunderts. So führte die umfassende Digitalisierung in den letzten Jahren zu grundlegenden Veränderungen innerhalb verschiedener Wirtschaftsbranchen. Auf Initiative der Bundesregierung wird gegenwärtig unter dem Begriff „Industrie 4.0“ diskutiert, welche Potenziale die Digitalisierung für das produzierende Gewerbe bereithält und wie diese ausgeschöpft werden können. Im Fokus steht dabei insbesondere der Maschinenbau und die sich dort ergebenden Möglichkeiten zur Entwicklung und Umsetzung neuer Geschäftsmodelle. In diesem Zusammenhang avancieren Daten zu einer bedeutenden Ressource und die nutzenstiftende Verwertung dieser Daten zum Befähiger für Geschäftsmodellinnovationen. In der Maschinenbaubranche besteht allerdings noch weitestgehend Unklarheit darüber, welche konkreten Geschäftsmodellinnovationen sich dadurch realisieren lassen. Diese Problemstellung wird in dem vorliegenden Artikel aufgegriffen. Im Rahmen des Artikels wird zunächst ein Bezugsrahmen abgeleitet, um die Merkmale einer Industrie 4.0-getriebenen Geschäftsmodellinnovation verdeutlichen zu können. Darauf aufbauend wird anhand eines Beispiels des Maschinenbauunternehmens TRUMPF aufgezeigt, wie eine solche Geschäftsmodellinnovation konzipiert sein könnte.
Lars Grünert, Goran Sejdić

Kapitel 3. Potenziale der Digitalisierung für das Supply Chain Risikomanagement: Eine empirische Analyse

Zusammenfassung
Die fortschreitende Digitalisierung von Produktion und Logistik – im deutschsprachigen Raum unter dem Begriff „Industrie 4.0“ zusammengefasst – führt durch echtzeitfähige Kommunikation und hochauflösende Prozessdaten zu einer veränderten Wertschöpfung in Supply Chains. Ihre duale Wirksamkeit spiegelt sich einerseits in der Funktion des „Enablers“ (Befähiger) für neue Lösungsansätze wider, andererseits gehen mit ihr veränderte und neue Risiken einher, die eine Modifikation bestehender Managementansätze erfordern. Ziel des vorliegenden Beitrags ist es, die Auswirkungen der Digitalisierung auf das Supply Chain Risikomanagement (SCRM) zu analysieren, um aufbauend auf den Ergebnissen Potenziale für dessen Anpassung und Umsetzung abzuleiten. Ferner werden resultierende Aufgaben für die Wissenschaft und die Praxis diskutiert. Basis der Analyse ist eine empirische Erhebung, in der untersucht wird, wie sich verschiedene Risiken unter dem Einfluss der Digitalisierung zukünftig entwickeln können. Anschließend erfolgt neben der Auswertung von Aussagen zum veränderten Ablauf des SCRM die Analyse, inwiefern sich durch die Digitalisierung neue Möglichkeiten für die Implementierung eines SCRM ergeben. Der Beitrag schließt mit Implikationen für die Wissenschaft sowie die Unternehmenspraxis im Hinblick auf die Anpassung und Umsetzung des SCRM im Rahmen von Industrie 4.0.
Wolfgang Kersten, Meike Schröder, Marius Indorf

Kapitel 4. Kompetenzaufbau zur Umsetzung von Industrie 4.0 in der Produktion

Zusammenfassung
Eine Grundvoraussetzung für den Erfolg von Industrie 4.0 (I4.0) ist das Humankapital. Die mit der I4.0 einhergehenden neuen Technologien versprechen eine hohe Effektivitäts- und Effizienzsteigerung in der Produktion, bedürfen aber neuer Kompetenzen, die im Unternehmen zunächst aufgebaut werden müssen. In diesem Beitrag werden – auf Basis eines validierten Kompetenzmodells – die zu erwartenden Veränderungen der Kompetenzen für Produktionsmitarbeiter identifiziert. Auf der Grundlage des theoretischen Ansatzes der dynamischen Fähigkeiten wird ein Vorgehensmodell abgeleitet, mit dem es Unternehmen ermöglicht werden soll, I4.0 als dynamische Fähigkeit aufzubauen. Dieses Modell wurde in einem Gemeinschaftsforschungsprojekt praktisch erprobt und am Beispiel eines Komponentenherstellers der Investitionsgüterindustrie mit greifbaren Mikrofundierungen zum Kompetenzaufbau hinterlegt und konkretisiert. Mit diesem Beitrag soll es Praxisvertretern aus den Bereichen Personal und Produktion ermöglicht werden, kompetenzbezogene Ableitungen für ihr Unternehmen zu treffen, um einen Hebel zur betriebswirtschaftlichen Nutzung der technologischen Möglichkeiten von I4.0 zur Verfügung zu haben.
Jens Butschan, Volker Nestle, Jan Christoph Munck, Ronald Gleich

Kapitel 5. Controlling in einer „Industrie 4.0“ – Neue Möglichkeiten und neue Grenzen für die Steuerung von Unternehmen

Zusammenfassung
Die im Rahmen von „Industrie 4.0“ diskutierten Konzepte und Technologien ermöglichen dem Controlling die Etablierung neuartiger Steuerungsinstrumente in Form echtzeitbasierter Regelkreissysteme in Unternehmen und Supply Chains. Der Beitrag analysiert die Herausforderungen von „Industrie 4.0“-Technologien für das Controlling einerseits und das Potenzial dieser Technologien für das Controlling zur Ermittlung und Analyse relevanter Echtzeitdaten über den gesamten Leistungsbereich von Unternehmen und Supply Chains, zur Entwicklung effektiver Regelungslogiken und zum besseren Verständnis von Ursache-Wirkungsbeziehungen andererseits. Ferner werden Schlussfolgerungen hinsichtlich zu erwartender Änderungen im Controlling gezogen.
Robert Obermaier, Markus Grottke

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