Herausforderungen in der Gestaltung der interorganisationalen Zusammenarbeit in IIoT-Ökosystemen – Eine Fallstudie im Maschinen- und Anlagenbau

Der Megatrend der industriellen Digitalisierung, geprägt durch ein konstant hohes finanzielles Wachstum, erfasst zahlreiche Branchen. Aktuell beträgt der Marktwert des weltweiten Industrial Internet of Things Marktes ca. 324 Mrd. US-Dollar. Experten prognostizieren sogar ein Wachstum um mehr als das Doppelte in den nächsten sechs Jahren (Placek 2022). So verändert die Digitalisierung auch die Wettbewerbsbedingungen im Maschinenbau, gemessen an der Beschäftigtenzahl, Umsatz und Ausgaben für Forschung und Entwicklung, einer der bedeutendsten Domänen der deutschen Industrie. In dieser Branche bieten digitale, mehrwertstiftende Services eine Möglichkeit, um sich vom Wettbewerbsdruck über die Lösung komplexer werdender Kundenprobleme abzugrenzen. Für Anbieter dieser digitalen Services stellt sich die Frage, wie sie die neuen digitalen Wertschöpfungsmöglichkeiten realisieren und im Markt etablieren können. Digitale Plattformen in industriellen Business-to-Business (B2B) Märkten stellen eine Möglichkeit dar, die Wertschöpfungsaktivitäten der beteiligten Partner zu koordinieren und gemeinsam Lösungen für die Kunden zu entwickeln. Insbesondere im Maschinenbau hilft die Digitalisierung komplexe Kundenprobleme bezogen auf die Flexibilisierung der Fertigung, die Wartung oder Finanzierung von Maschinen zu lösen. Dabei stellen digitale Plattformen, die dem Kunden ein einfaches Plug-and-Play verschiedener Systeme (ERP, CAD etc.) und Hardwarekomponenten (z. B. Maschinen) von unterschiedlichen Herstellern ermöglichen, die architekturelle Basis dar, um komplexe Kundenprobleme zu adressieren. Digitale Plattformen im industriellen Kontext sind auch als Internet of Things (IIoT)-Plattformen bekannt. Sie stellen eine interoperable digitale Infrastruktur zur Konnektivität und unternehmensübergreifendem Datenaustausch zwischen den unterschiedlichen industriellen Assets dar (Mineraud et al. 2016). Das Internet of Things stattet physische Produkte mit Sensoren, Aktuatoren und Vernetzung aus, um Daten zu generieren und diese automatisiert auszutauschen. Dieses Prinzip lässt sich auch in den industriellen Kontext übertragen. Gemäß dem Industrial-Internet-of-Things-(IIoT)-Paradigma ermöglichen Sensoren, Aktoren und die Vernetzung in Werkzeugmaschinen eine unternehmensübergreifende Informationsteilung zur Realisierung innovativer Geschäftsmodelle (Gubbi et al. 2013). IIoT zielt darauf ab, Mehrwert auf Basis der Vernetzung und der Verarbeitung industrieller Daten zu erzeugen. Dabei sind die zur Umsetzung des IIoT-Paradigmas nötigen Technologien vielfältig und komplex, sodass ihre erfolgreiche Realisierung kaum von einzelnen Unternehmen im Alleingang erbracht werden kann. Demnach gelten kooperative Organisationsformen als effektive Lösungsansätze zur Realisierung komplexer Kundenlösungen. Grund hierfür ist, dass in weltmarktorientierten Branchen, wie dem Maschinenbau, die Integration externer Ressourcen in die Wertschöpfung ermöglicht werden. In diesem Kontext unterstützen digitale IIoT-Plattformen den Austausch zwischen Produzenten, Konsumenten und Komplementoren und fördern die unternehmensübergreifende sowie multilaterale Wertschöpfung in Ökosystemen (Jacobides et al. 2018). Trotz dieser Vorteile haben IIoT-Ökosysteme nach wie vor erhebliche Akzeptanz- und Skalierungsprobleme. Zwar hat die aktuelle Ökosystemforschung allgemeine Problemquellen der Ökosystemetablierung bereits erkannt, bietet jedoch kaum Erkenntnisse über die domänenspezifischen Herausforderungen hinsichtlich der Zusammenarbeit in Ökosystemen oder wissenschaftlich fundierte Empfehlungen zu ihrer Adressierung (Jacobides et al. 2018). Eine Übertragung der Erfahrungen und Gestaltungsempfehlungen aus bereits durch Plattformen mediierten B2C-Märkten in industrielle Domänen scheint nur unzureichend möglich zu sein. Ein zu B2C-Märkten analoges Vorgehen kann sich bei der Etablierung von Ökosystemen in B2B-Märkten sogar destruktiv auf ihre Entwicklung auswirken (Pauli et al. 2021). Ziel dieser Studie ist es deshalb, zentrale Herausforderungen der Zusammenarbeit in IIoT-Ökosystemen im B2B-Kontext herauszuarbeiten. Aus dieser Zielsetzung wird die folgende Forschungsfrage abgeleitet: Welche Herausforderungen ergeben sich für Unternehmen in der Zusammenarbeit in IIoT-Ökosystemen im industriellen Kontext und mit welchen Lösungsansätzen können diese bewältigt werden?

Obwohl IIoT-Plattformen auf dem Markt überwiegend proprietär sind, ermöglichen die Meisten den komplementären Partnern Innovationen auf der eigenen Plattform, indem technologische Bausteine und Schnittstellen für den Datenaustausch bereitgestellt werden, um die Entwicklung der Komplemente zu fördern (Arnold et al. 2022). Im Vergleich zu einer Entwicklung ohne eine solche Plattform werden bessere Time-to-Market-Werte erzielt (Pauli et al. 2021). Es lässt sich beobachten, dass die in den Benchmarks führenden IIoT-Plattformanbieter relativ niedrige Hürden für die Plattformnutzung setzen, sodass eine symbiotische Arbeitsteilung zwischen dem IIoT-Plattformanbieter und den komplementären Wertschöpfungspartnern erreicht wird. So wird auf Basis einer IIoT-Plattform das Ökosystem-Konstrukt generiert, da zueinander kompatible plattformbasierte Module und Technologien von Dritten zu komplexen Lösungen zusammengesetzt werden können (Mineraud et al. 2016). Dementsprechend fördern IIoT-Plattformen die Zusammenarbeit in IIoT-Ökosystemen.

Aufbauend auf den Erkenntnissen von Iansiti und Levien (2004), wird häufig angenommen, dass Ökosysteme von fokalen Akteuren (sog. Keystones) gebildet werden. Keystone-Unternehmen können bspw. eine dominante Technologie einbringen, um externe Partner für eine kollaborative Wertschöpfung zu gewinnen. Gleichzeitig sind Keystones in einer Orchestratorenposition und sind so in der Lage die Zugangspunkte zum Ökosystem und die Wertverteilung im Ökosystem zu regulieren (Jacobides et al. 2018). In der Vergangenheit haben Plattformanbieter versucht eine sog. Plattformführerschaft zu etablieren, um die Entwicklungsrichtung im Ökosystem (z. B. in Bezug auf die Standardisierung) zu steuern (Gawer und Cusumano 2013). Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage wie es Unternehmen des Maschinenbaus schaffen können, Ökosysteme aufzubauen und welche domänenspezifischen Herausforderungen mit Fokus auf die unternehmensübergreifende Arbeitsorganisation es zu überwinden gilt. Frühere Ökosystemforschung hat bisher einige Erkenntnisse zu kritischen Erfolgs- und Misserfolgsfaktoren beim Aufbau von Ökosystemen aus der Orchestratorenperspektive präsentiert (Saarikko 2016). Dennoch beziehen sich diese Arbeiten primär auf B2C-Domänen und sind daher auf industrielle Ökosysteme wie z. B. in der Domäne des Maschinenbaus nur bedingt übertragbar (Pauli et al. 2021). Auch die Forschungsarbeiten zur Zusammenarbeit in B2B fokussierten sich vor allem auf die durch Plattformen mediierte Zusammenarbeit. Erkenntnisse über die Herausforderungen im Kontext des Maschinenbaus können wiederum in die konkrete Gestaltung von IIoT-Ökosystemen überführt werden, um die Entscheider in der Praxis bei der Etablierung der Orchestratorenrolle zu unterstützen und zum Ökosystemaufbau positiv beizutragen.

Weitere im Methodenteil genannte Herausforderungen (kulturelle Herausforderungen, technische Herausforderungen, interne/externe Abstimmung und Definition des Wertangebots) wurden deutlich seltener von den Experten ausgewählt und werden deshalb aufgrund der angestrebten Fokussierung auf die zentralen Herausforderungen nicht dargestellt. Eine überraschende Erkenntnis war, dass die technischen Herausforderungen im Rahmen der Priorisierung von den Experten nicht berücksichtigt wurden.

Anknüpfend an die Priorisierung der Herausforderungen sind im Rahmen des Expertenworkshops Lösungsansätze und Designempfehlungen für die relevantesten Herausforderungen erarbeitet worden. Um das Vertrauen zu fördern, empfahlen die Experten die Etablierung eines gemeinsamen Code of Honor. Ein solches Regelwerk beinhaltet geltende Normen und Verhaltensweisen in einer Gruppe und zeigt sich beispielsweise in Form von Richtlinien für die Datennutzung und -teilung. Es empfiehlt sich, die Richtlinien so zu gestalten, dass das Vertrauen in den sicheren Umgang mit Daten zwischen den Ökosystempartnern gestärkt wird. Zudem sind Teambuildingmaßnahmen sowie eine transparente Offenlegung der Erwartungen aller Beteiligten zu Beginn der Zusammenarbeit wichtige Bestandteile, um die Wissensnutzung und -teilung zu verbessern. Um die Herausforderung des Ausbalancierens von Interessen zu bewältigen, skizzierten die Experten eine klare Zieldefinition als notwendiges Kriterium für eine erfolgreiche Zusammenarbeit. Hierbei ist es zunächst wichtig zu klären, welche Art von Ökosystem entstehen soll. Bei einem offenen Ökosystem zum Aufbau eines Standards (einem sogenannten Konsortium) verfolgen die Akteure zumeist unterschiedliche Interessen, weshalb es einem regelmäßigen Abgleich der Interessen für ein gemeinsames Ziel bedarf. Bei einem Ökosystem, welches durch einen zentralen Orchestrator mit wirtschaftlichen Eigenzielen koordiniert wird, kommt diesem die Aufgabe zu, die Ökosystemakteure von dem gemeinsamen Mehrwert der Partnerschaft zu überzeugen. Als mögliche Designempfehlung zur Berücksichtigung von verschiedenen Interessen der Partner diskutierten die Experten eine zentrale Zieldefinition in Teilziele zu untergliedern. Geht der Mehrwert eines Ökosystems mit fokalem Akteur nicht eindeutig für die Partner hervor, dienen sogenannte Roadmaps als Lösungsmöglichkeit. Roadmaps sind grafische Kommunikationsinstrumente, die einen Überblick über die strategische Richtung der Produktplanung geben und darauf abzielen, alle Schlüsselperspektiven einzubeziehen (Suomalainen et al. 2011). Dabei können entstandene Unklarheiten minimiert werden, indem die Zieldefinition in Roadmaps um die jeweiligen Mehrwerte ergänzt wird. Zur erfolgreichen Gestaltung von Informationsflüssen zogen die Experten in Erwägung, einen agilen Coach zur Orchestrierung der Informationsflüsse einzusetzen. Agile Coaches unterstützen die Einführung und Umsetzung von agilen Praktiken, Prozessen und Werten in der Entwicklung (Parizi et al. 2014). Hierdurch können asymmetrische Informationsstände in multilateralen Partnerschaften ausgeglichen werden, um Informationsverlusten entgegenzuwirken, das gegenseitige Vertrauen zu stärken und die Zusammenarbeit im Ökosystem zu verbessern. Der agile Coach kann ebenso für die Moderation von regelmäßigen Abstimmungsterminen eingesetzt werden. Darüber hinaus können Informationssilos durch die Unterstützung eines agilen Coachs reduziert werden. Zusätzlich haben die Ergebnisse des Expertenworkshops gezeigt, dass es zum Aufbrechen von Silodenken einer neuen Organisationsstruktur bedarf. Hierbei sollten Abteilungsstrukturen flexibel gestaltet werden, um das Bewusstsein für die neue Form der Zusammenarbeit in Ökosystemen zu entwickeln. Diese Bewusstheit spielt eine zentrale Rolle in der Herausforderung der unklaren Zuständigkeiten. Es hat sich gezeigt, dass für den kollaborativen Aufbau von Schnittstellen die Übernahme von Verantwortung im Schnittstellenmanagement und das Einbringen von Ressourcen häufig nicht eindeutig geregelt ist. Dies wird durch die Multilateralität der Partnerschaften im Ökosystem verstärkt. Der Expertenrat verwies hierbei auf eine klare und spezifische Kommunikation für eine erfolgreiche multilaterale Zusammenarbeit. Gestaltungsmaßnahmen für die Integration von externen Partnern sind die Schaffung eines gemeinsamen Verständnisses zur Kollaboration im Ökosystem. Dabei ist es wichtig, die Partner nicht nur räumlich zusammenzubringen (bspw. in Form von Hubs oder Exzellenz-Fabriken), sondern auch die Beziehungspflege durch gemeinsame Partnerevents in einem informellen Rahmen zu ermöglichen. Die Beziehungspflege und räumliche Nähe ist zusätzlich vorteilhaft um die kognitive Distanz (Unterschied in der Denkweise und den Problemlösungsmustern) zwischen Partnerunternehmen abzubauen und somit eine Offenheit für kollaborative Partnerschaften zu entwickeln. Wie im Ergebnisteil erläutert, verlangen Kunden zunehmend nach Lösungsangeboten. Diese bedingen häufig eine Zusammenarbeit in Ökosystemstrukturen. Daher muss systematisch geprüft werden, ob an bereits bestehende Geschäftsmodelle angeknüpft werden kann oder neue Geschäftsmodelle entwickelt werden müssen. Eine Lösungsmöglichkeit hierfür bieten partnerübergreifende Workshopformate, um zu prüfen, inwiefern bestehende Vertriebskanäle, Organisationsstrukturen und Preismodelle angepasst oder erneuert werden müssen. Diese Workshopformate können auch genutzt werden, um im Laufe der Ökosystementwicklung neue Komplementoren zu integrieren und dabei das Geschäftsmodell des Orchestrators mit dem des Komplementors abzugleichen.

Ziel dieser empirischen Fallstudie war es zentrale Herausforderungen der Zusammenarbeit in IIoT-Ökosystemen herauszuarbeiten und daraus Empfehlungen für deren Gestaltung abzuleiten. Insgesamt konnten zehn Herausforderungen identifiziert werden, von denen sechs im Rahmen des Expertenworkshops priorisiert wurden. Auffallend war, dass zwischenmenschliche Themen wie beispielsweise das Vertrauen eine sehr hohe Bedeutung hatten und technische Herausforderungen als wichtig, aber leichter zu bewältigen eingestuft wurden. In der Interviewstudie wurden zwar von den meisten Experten technische Herausforderungen genannt, jedoch als lösbar bewertet. Pauli et al. (2021) legen in einer Studie dar, dass bei digitalen Plattformen im industriellen Kontext häufig technische und architektonische Hindernisse bewältigt werden müssen. In dieser Studie wird angeführt, dass Konnektivitätstechnologien (z. B. WiFi HaLow) oder Kommunikationsprotokolle (z. B. MQTT oder OPC UA) bisher noch keinen einheitlichen Standard aufweisen und deshalb immer wieder Herausforderungen in der Zusammenarbeit verschiedener Organisationen mit sich bringen. Ein Grund dafür, dass Experten in unserer Interviewstudie die technischen und architektonischen Hindernisse als leichter zu bewältigen ansahen im Vergleich zu Vertrauen oder dem Ausbalancieren von Interessen, könnte darauf zurückzuführen sein, dass die Interviews in der Entstehungsphase eines IIoT-Ökosystems (Rong et al. 2015) erhoben wurden.

Zukünftig ist eine tiefergehende empirische Analyse einzelner Lösungsansätze denkbar, um ihre Effektivität zu prüfen und zusätzlich eine Optimierung sowie Erweiterung dieser Gestaltungsempfehlungen zu erreichen. So wurden in dem Workshop bspw. Roadmaps als ein adäquater Ansatz zur Steuerung der Informationsflüsse genannt. In einem IIoT-Ökosystem eingesetzt, können Roadmaps die Transparenz über Entwicklungsaktivitäten im Ökosystem verbessern und Implikationen für die Ausrichtung der IIoT-Ökosystemakteure erzeugen. Dennoch wurden Roadmaps bisher primär unternehmensintern eingesetzt, weshalb ihre Optimierung für den Einsatz im Ökosystemkontext noch aussteht und zukünftig vorangetrieben werden sollte. Ein weiterer Ansatzpunkt zur erfolgreichen Gestaltung von Informationsflüssen ist der Einsatz von agilen Coaches zur Orchestrierung von Informationen. In diesem Zusammenhang könnten weiterführende Studien untersuchen, inwiefern neue Rollen innerhalb eines Ökosystems durch die Zusammenarbeit entstehen und welche Kompetenzen erforderlich sind. Stonig et al. (2022) haben gezeigt, dass ein Partner- oder Ökosystemmanagement bei der Verbesserung von unternehmensübergreifender Kollaboration, als auch bei der Senkung von internen Widerständen in traditionellen Unternehmen helfen kann. Dementsprechend bilden die Erkenntnisse aus der durchgeführten empirischen Fallstudie die Grundlage zur Generierung des Gestaltungswissens für traditionelle Maschinenbauunternehmen, die sich im Zuge der Digitalisierung zu Orchestratoren in IIoT-Ökosystemen transformieren können.

Die vorliegende Studie weist auch Limitationen auf. Es handelt sich um eine qualitative Einzelfallstudie, daher können die Ergebnisse über den betrachteten Kontext hinaus nicht generalisiert werden. In einem nächsten Schritt sollten deshalb zusätzliche qualitative Forschungsarbeiten in weiteren Organisationen und Branchen durchgeführt werden, um die Ergebnisse auf einer erweiterten Datenbasis zu validieren. Darauf aufbauend könnte ein Modell für die erfolgreiche Gestaltung von IIoT-Ökosystemen entwickelt werden, welches die Grundlage für eine quantitative Studie bildet.