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Über dieses Buch

Seien Sie optimal vorbereitet!

Digitale Technologien verbunden mit der Transformation ganzer Branchen verändern die Rahmenbedingungen und Parameter für forschende Chemieunternehmen derzeit grundlegend: Auf der einen Seite eröffnen digitale Technologien neue Geschäftsmodelle und Innovationsmöglichkeiten. Auf der anderen Seite verändert die digitale Transformation branchenübergreifend die etablierten Spielregeln am Markt.

Wer seine Wettbewerbsfähigkeit langfristig sichern möchte, ist gefordert, sich mit diesen Entwicklungen auseinander zu setzen und seinen Weg in das digitale Zeitalter proaktiv zu definieren

In vielen Unternehmen ist das bestehende Innovations-Setting mit Strukturen, Prozessen und der Innovationskultur jedoch noch stark auf die klassische Neuproduktentwicklung ausgerichtet. Somit stellt sich die Frage, welche Veränderungen notwendig sind, um für das digitale Zeitalter und damit für den ‚zweiten Frühling‘ der chemischen Industrie optimal aufgestellt zu sein.
Dieses Buch gibt Hilfestellung bei der Beantwortung und bietet Lösungsansätze aus der Praxis und der Wissenschaft für die Praxis. Die Beiträge kommen aus Best Practice Unternehmen der chemischen Industrie – von großen globalen Konzernen, von Mittelständlern, von Startups – und aus der Wissenschaft. Zielgruppe sind Unternehmen der chemischen und pharmazeutischen Industrie und anderer Branchen, Berater sowie Lehrende im Kontext von Führung und Innovationsmanagement.

Finden Sie hier die wichtigsten Themen aufgelistet:Innovationsstrategien für das digitale ZeitalterBewertung und Messung der Innovationsperformance in einer VUCA Welt Innovationsstrukturen und -prozesse im digitalen Zeitalter Kulturelle Aspekte des digitalen Wandels

Inhaltsverzeichnis

Frontmatter

Innovationsstrategien für das digitale Zeitalter der chemischen Industrie

Zusammenfassung
Das Thema Innovation steht bei vielen Unternehmen der chemischen Industrie weit oben auf der Agenda. Die Megatrends Digitalisierung, Nachhaltigkeit und Mobilität wirken auf nahezu jedes Chemie-Portfolio ein. Dabei gibt es Chancen und Risiken. Unternehmen, die nicht ausreichend Innovationskraft haben, um die Chancen zu nutzen, laufen Gefahr durch die Veränderungen substanziell Geschäft zu verlieren. Die Innovation befindet sich dabei selbst in einem starken Wandel. Lange Zeit stand der Chemiker, der im Labor neue Moleküle entwickelt, als Synonym für Innovation. In vielen Segmenten sind jedoch die „weißen Flecken“ auf den Innovationslandkarten für reine Produktinnovationen zunehmend abgegrast. Um größere Innovationsvorhaben erfolgreich durchführen zu können, reicht die Bereitstellung eines neuen chemischen Stoffs häufig nicht mehr aus. Bestehende Wertschöpfungsketten müssen grundlegend umgestaltet oder neue aufgebaut werden. Um in diesen komplexen Industrie- oder Anwendungs-Ökosystemen zu bestehen sind neue Innovationsansätze und -partnerschaften notwendig. In diesem immer komplexer werdenden Umfeld ist das „Steuern der Innovation auf Sicht“ immer weniger erfolgversprechend. Eine gut durchdachte Innovationsstrategie wird zukünftig zu einem noch wichtigeren Erfolgsfaktor für die Unternehmen der chemischen Industrie. Der vorliegende Beitrag basiert auf den Ergebnissen eines Workshops mit 20 Vertretern der chemischen Industrie. Obwohl der Erstellungsprozess in der Theorie bereits gut beschrieben ist, stellen Entwicklung und Umsetzung einer Innovationsstrategie für viele Unternehmen immer noch eine große Herausforderung dar. Die Strategieumsetzung wird dabei mit großem Abstand als größte Herausforderung gesehen. Deshalb wird in diesem Beitrag in besonderem Maße auf chemiespezifische Themen sowie auf die Umsetzungsphase einer Innovationsstrategie eingegangen. Hierfür werden zuerst die Besonderheiten und Herausforderungen von Innovationen in der chemischen Industrie beschrieben. Auf dieser Basis werden die wichtigsten Elemente der Erstellung einer Innovationsstrategie besprochen, bevor die Erfolgsfaktoren der Umsetzung beleuchtet werden.
Josef Glaß

Innovationen jenseits des Kerngeschäfts

Entwicklung neuer Geschäftsfelder in Ergänzung des bestehenden Geschäfts
Zusammenfassung
Zur Sicherung des nachhaltigen Bestands von Unternehmen sind diese gefordert, sich in gewissen Zeitabständen zumindest teilweise neu zu erfinden, d. h. ihre Geschäftsfelder zu ergänzen, neu auszurichten bzw. wenigstens zu überdenken. Unternehmen fällt es in der Regel leicht, ihr bestehendes Geschäft weiter zu entwickeln und kontinuierlich mindestens inkrementell zu ergänzen. Eine größere Herausforderung stellt jedoch die Erschließung neuer Geschäftsfelder dar, die zumindest teilweise außerhalb der existierenden Kernkompetenzen eines Unternehmens liegen. Somit erweitern Unternehmen mit diesem Schritt entweder ihre technologischen Kompetenzen und/oder ihr Kundenportfolio außerhalb ihrer bisherigen Segmente. Die Identifikation neuer Geschäftsfelder, beispielsweise durch Scouting oder Analyse von Kundenbedürfnissen, deren eigenständige oder in Kooperationen erfolgende Entwicklung und Wege zu deren Umsetzung sind essentielle Bestandteile der nachhaltigen Geschäftsentwicklung von chemischen Unternehmen. Aus aktuellen Beispielen der chemischen Industrie lassen sich in der Praxis erprobte Abläufe und Strukturen zur Etablierung diesbezüglicher Prozesse ableiten.
Thomas Renner

Corporate Venture Capital in der chemischen Industrie

Zusammenfassung
Corporate Venture Capital, das Risikokapitalinvestment in Start-Ups, ist eine wesentliche Quelle für Innovationen in großen Unternehmen durch junge Start-Ups. Es kann dazu dienen, über neue Märkte und Technologien zu lernen, einem Unternehmen Zugang zu neuen Technologien zu ermöglichen und neue, zum Beispiel digitale Geschäftsmodelle zu testen. Während der finanzielle Aspekt des Investments immer auch zu berücksichtigen ist, sollte jedoch der strategische Aspekt im Vordergrund stehen. Dabei gilt es, die Besonderheiten von Investments in Start-Ups innerhalb der chemischen Industrie zu kennen und zu berücksichtigen. Dies sind im Wesentlichen ein deutlich höherer Kapitalbedarf und eine längere Finanzierungsdauer, weil Entwicklungen in der chemischen Industrie in der Regel zeitintensiver sind als beispielsweise die Entwicklung von Software. Neben der eigentlichen Investition ist es sehr wichtig, dass das Unternehmen die Start-Ups in Kooperationen aktiv unterstützt und begleitet. Ein Unternehmen wird darüber hinaus nur den vollständigen Nutzen aus Corporate Venture Capital ziehen, wenn es auch den Transfer der Lernerfahrung aus den Kooperationen mit Start-Ups aktiv in die Organisation des Unternehmens überträgt.
Paolo Bavaj

Bewertung von Innovationsprojekten in VUCA Welt

Zusammenfassung
Die digitale Transformation verändert grundlegend die Rahmenbedingungen und Parameter für forschende Unternehmen der chemischen Industrie. Zum einen eröffnen digitale Technologien neue Geschäftsmodelle und Innovationsmöglichkeiten. Zum anderen stellt der Übergang in ein zunehmend komplexer werdendes Umfeld – der „VUCA Welt“ – (zu Deutsch: volatil, unsicher, komplex und mehrdeutig) neue Herausforderungen an die wirtschaftliche Bewertung und Auswahl von Innovationsideen. Der vorliegende Beitrag stellt am Beispiel der BASF dar, wie Innovationsprojekte vor dem Hintergrund der skizzierten Herausforderungen angemessen bewertet werden können. Zunächst werden in Abschnitt zwei klassisch eingesetzte Bewertungsverfahren wie der Net Present Value (NPV) oder der Expected Commercial Value (ECV) vorgestellt. Ein wesentlicher Erfolgsfaktor der BASF ist das systematische Lernen aus vorangegangenen Projekten. Wie dies erfolgen kann wird in Abschnitt drei aufgezeigt. In Abschnitt vier werden innovative Bewertungsverfahren vorgestellt, die ergänzend zu den vorhandenen Verfahren eingesetzt werden können und den bewertungstechnischen Herausforderungen der VUCA Welt in besonderer Weise Rechnung tragen.
Sabine Landwehr-Zloch, Marcus Vossen

Die große Herausforderung: Messung des „Return on Innovation“

Zusammenfassung
Innovationen sind kein Selbstzweck, sondern sollen mittel- bis langfristig zu wirtschaftlichem Erfolg führen. Aufgrund des zeitlichen Versatzes zwischen der „Invention“ und einer eventuell erfolgreichen wirtschaftlichen Realisierung sowie der nicht gegebenen eineindeutigen Kausalität zwischen beidem, benötigt man für eine aussagekräftige und nachvollziehbare Rentabilitätsmessung von Innovationen klare Konventionen und Begriffsbestimmungen. Als ein mögliches Maß für den „Innovationserfolg“ hat sich in der chemischen Industrie der Umsatz mit Produkten, die nicht älter sind als fünf Jahre (5YIC=5 Year’s Innovation Contribution), und die jährliche Kosteneinsparung durch neue Prozesse (1YIP=1 Year’s Innovation Profit) als pragmatische Basis erwiesen, wobei man auch Umsätze durch neue Dienstleistungen, bzw. Geschäftsmodelle berücksichtigen sollte. Die Ermittlung der „Innovationsrentabilität“ bedeutet im Grunde genommen, dass man den „Innovationserfolg“ dem damit verbundenen Aufwand gegenüberstellt. Eine simple Kenngröße für die jährliche „Innovationsrentabilität“ eines Unternehmens wäre der Quotient aus der Summe des Ergebnisses aus dem 5YIC und den jährlichen Prozesskosteneinsparungen (1YIP) in dem betreffenden Jahr und den Kosten für Forschung & Entwicklung (F&E) in diesem Jahr in Prozent (%). Eine solche Betrachtung wäre allerdings zu kurz gedacht und würde den langen Produktlebenszyklen in der Chemischen Industrie nicht gerecht werden. Es besteht demnach also die Herausforderung, einerseits die von vielen – aber nicht allen – chemischen Firmen verwendete Größe des 5YIC, bzw. 1YIP für Berechnungen des „absoluten Innovationserfolgs“ zu benutzen und andererseits, der längeren Innovationswirkung von Produkten, Prozessen und Dienstleistungen innerhalb der chemischen Industrie Rechnung zu tragen. Eine valide Aussage zur Innovationsrentabilität in der „Top-down Betrachtung“ innerhalb der chemischen Industrie liefert der interne Zinsfuß einer 10-jährigen „Zahlungs-Reihe“, resultierend aus den Differenzen der anteiligen jährlichen 5YIC+1YIP-Ergebnisbeiträge und den entsprechenden F&E-Ausgaben, wobei die nicht zu vernachlässigenden Innovationsbeiträge über das fünfte Jahr hinaus bis zum Jahr 10 durch Extrapolation abgeschätzt werden.
Wolfgang Kleemiss

Design moderner Innovationsorganisationen

Zusammenfassung
Innovationsteams haben über die Zeit an ihrer Bedeutung nichts eingebüßt, ganz im Gegenteil. Sie sind als Funktion gereift und genießen in vielen Unternehmen eine hohe Bedeutung mit der entsprechenden Aufmerksamkeit – unterliegen aber auch den gleichen Ansprüchen an Effektivität und Effizienz wie andere operative Geschäftseinheiten. Ein Grundstein, diesen hohen Ansprüchen zu entsprechen ist der strukturelle Aufbau der Organisation selbst – eine Aufgabe, die in Organigrammen enden kann, dort aber nicht ihren Anfang haben sollte, obwohl dies oft so gelebt wird. Während es in der Vergangenheit gelebte Praxis war, die Strukturen entlang von Technologien zu bilden, hat sich dies in den letzten Jahren stark zugunsten einer Ausrichtung an Funktionen gewandelt. Dabei sind Strukturen und Aufbauregeln nicht (mehr) starr. An sie werden heute hohe Ansprüche nach Flexibilität und vielfältigen Kompetenzen gestellt. Wie bereits in der Pharmaindustrie, hat auch in der Chemieindustrie eine Transformation eingesetzt. Historisch wurde Innovation durch risikoaffine und optimistische Forscher vorangetrieben. Diese werden – zumindest an steuernder Stelle – oftmals durch risikoaversere Manager ersetzt, deren Fokus auf einem schnellen Return on Investment liegt. Aber ist das in diesem Bereich immer sinnvoll und richtig? Die großen ‚Chemietanker‘ sind oft schwerfällig. Auch wenn sie sich den großen Trends widmen, scheitern sie nicht selten an ihren starren Prozessen, an mangelnder Flexibilität und an mangelnder Risikobereitschaft. Der erwünschte schnelle Erfolg bleibt aus. Die notwendige Transformation besteht darin, die eigenen Ressourcen auf das Kerngeschäft zu fokussieren, den Teil des Portfolios, in dem das Unternehmen etabliert ist und dadurch schneller sein kann als jeder Newcomer und Quereinsteiger. Selbst größere Investitionen im Kerngeschäft führen dabei zu einem angemessenen Wertbeitrag. Für die begehrten Innovationsfelder neben und außerhalb des Kerngeschäftes, den sogenannten Adjacencies und neuen Geschäftsfeldern, sind jedoch andere Kompetenzen erforderlich und damit andere organisatorische Ansätze vonnöten. Hier macht es beispielsweise Sinn, mit kleineren Firmen und Forschungseinheiten zusammenzuarbeiten, die anders und agiler arbeiten können und die sich wiederum die globale Präsenz und den Kundenzugang der großen Chemieunternehmen zunutze machen können. Dieses Kapitel zeigt auf, wie man die Frage der geeigneten organisatorischen Struktur für Innovationsaktivitäten strategisch angehen kann.
Julia C. Kurtz

Der Innovationsprozess im digitalen Zeitalter

Zusammenfassung
In der chemischen Industrie ist der Veränderungsdruck durch Digitalisierung im Kontext von Entwicklungsprozessen nicht so hoch wie in anderen Branchen. Deshalb ändern sich Unternehmen in der chemischen Industrie im Durchschnitt später als in anderen Branchen. Aber auch hier halten agile Vorgehensweisen Einzug und werden sich insbesondere bei der Entwicklung von neuen Geschäftsmodellen stark durchsetzen. Entwicklungsaufgaben, die näher am Kerngeschäft eines Unternehmens liegen, sind weniger komplex und können nach gut gemanagten Stage-Gate-Prozessen abgearbeitet werden. Elemente aus agilen Methoden wie Selbstmanagement von Teams, Kundenzentrierung und Entwicklung mit digitalen Tools werden aber auch hier Einzug halten und mehr und mehr Standard werden.
Gideon Rath

Einsatz von computerbasierten Methoden und künstlicher Intelligenz in der chemischen Innovation

Zusammenfassung
Die jüngsten Fortschritte bei künstlichen neuronalen Netzwerken gepaart mit einer signifikanten Verbesserung der Computerleistung haben in allen Bereichen der Wissenschaft und Technologie großes Interesse geweckt – darunter auch in der chemischen Industrie. Die große Frage ist, ob die ‚künstliche Intelligenz‘, die meist ein Sammelbegriff für eine Vielzahl von neuen Algorithmen und eine Kombination von Statistik/Machine learning/Deep Learning ist, eine revolutionäre Verbesserung mit sich bringt oder eher inkrementelle Veränderungen bedingen. Diese Frage lässt sich heute noch nicht endgültig beantworten, aber es hat sich in den vergangenen Jahren gezeigt, dass Datenwissenschaften in der chemischen Innovation in ganz verschiedener Weise helfen können. Zum einen gibt es den Bereich der ‚klassischen‘ Innovation: Das Finden neuer Moleküle mit verbesserten Eigenschaften. Durch künstliche Intelligenz lassen sich eine Vielzahl von Daten in einem neuen Licht betrachten. Neue bisher nicht genutzte Quellen können erschlossen werden, da zum einen bspw. große chemische Bibliotheken automatisiert analysiert werden können. Durch die neuen Methoden kann nun bereits in silico die Kombination von diversen Eigenschaften von Molekülen getestet werden noch bevor diese in einen aufwendigen Echtwelt-Auswahlprozess eintreten. Neue, gewünschte Eigenschaften können in solch einem Modell höher priorisiert werden und eine viel größere Entität an chemischen Stoffen kann in silico mit dem Zielprofil abgeglichen werden. Dann gibt es aber auch die ‚Prozess‘-Innovation: Hier geht es um die Verbesserung des Forschungsprozesses – die bessere Auswahl der Moleküle. Künstliche Intelligenz lernt basierend auf historischen Daten – diese sind in wenigen Bereichen besser dokumentiert als in der Chemie. Dies bietet eine fantastische Grundlage, Systeme zu trainieren und aus den Experimenten der Vergangenheit in einem nie dagewesenen Umfang zu lernen. Und schließlich gibt es noch den Faktor der Effizienzverbesserung – die beschleunigte Innovation: Wie schnell findet man die richtige Syntheseroute, wie schnell trifft man die richtigen Entscheidungen, was kann in der heutigen Zeit automatisiert werden. Die Vielzahl an Publikationen bspw. im Bereich der Retrosynthese zeigt das wegweisende Potential, welches künstliche Intelligenz mit sich bringt. Während diese Frage seit vielen Dekaden mit wenig Erfolg adressiert wurde, ist es nun gelungen, Syntheserouten über neuronale Netzwerke zu entwerfen, die einem guten Chemiker ebenbürtig sind. Dies zeigt, dass die Nutzung von Datenwissenschaften in der Chemischen Industrie eine Vielzahl von Veränderungen mit sich bringt. Die Aufgaben des Chemikers, aber auch aller anderen am Prozess beteiligten Wissenschaftler und des Managements werden sich verändern. Künstliche Intelligenz wird helfen, das enorme Potential der chemischen Innovation auszuloten und neue, bessere Produkte zu finden.
Gitta Erdmann

Daten Management im Chemielabor

Zusammenfassung
Wenn man an das Labor der Zukunft denkt, denkt man oft an Automatisierung, Daten und künstliche Intelligenzen (KI), die für uns Daten auswerten und neue Experimente planen. Diese Vision wird in Teilen tatsächlich schon umgesetzt. Es gibt aber auch Flaschenhälse. Damit KIs breitflächig bei der Auswertung und Interpretation von im Labor erhobenen Daten helfen können, müssen zunächst Roh-, Prozess-, und Ergebnisdaten noch zugänglicher und vergleichbarer gemacht werden. Mehr Automatisierung, durch die auch mehr saubere Daten anfallen, ist ein Ansatz. Allerdings ist Automatisierung derzeit oft nur in standardisierten Hoch-Durchsatz Bereichen ökonomisch. Je höher der Bedarf an Flexibilität, desto aufwendiger und damit teuer wird Automatisierung. Das liegt unter anderem daran, dass sich Laborgeräte und alte Datenmanagement-Systeme aufgrund von veralteten Schnittstellen und mangelnder Dokumentation nicht flexibel verbinden können. Weiterhin Im Labor haben es Cloudlösungen schwierig. In regulierten Bereichen können IT Systeme nicht einfach Updates erhalten, ohne weitreichende Validierungs- und Qualifizierungsarbeit zu erzwingen. Die Plattform-Ökonomie, die in Form von vielen, miteinander über die Cloud kommunizierenden Diensten zur digitalen Transformation ganzer Branchen geführt hat, ist im Labor erst gerade im Aufbau. In diesem Kapitel werden die Herausforderungen im Datenmanagement und die Ansätze für ein Labor der Zukunft behandelt.
Simon Bungers, Jan-Marten Buch

Start-Up-Kultur im Konzern

Zusammenfassung
In diesem Beitrag wird dargestellt, was es mit einer Unternehmenskultur auf sich hat und worin sich Start-Ups in Bezug auf die Unternehmenskultur von Konzernen unterscheiden. Hieraus wird anschließend abgeleitet, welche kulturellen Faktoren sich positiv auf die Innovationsfähigkeit von Unternehmen im 21. Jahrhundert auswirken. Abschließend werden aktuelle Praxisbeispiele führender Unternehmen der chemisch-pharmazeutischen und Life Science Industrie aufgezeigt, die durch kulturelle Start-Up-Ansätze neue Wege beschreiten.
Christian Küchenthal

Kulturkreisübergreifendes Innovationsmanagement – Erfahrungsberichte aus der Praxis

Zusammenfassung
Die Globalisierung hat in den vergangenen Jahrzehnten dazu geführt, dass viele Produkte weltweit vertrieben werden. Diese Entwicklung hat sich auf die Strukturen und Steuerungsprozesse der Unternehmen ausgewirkt – auch auf die der chemischen Industrie. Zahlreiche Geschäfte werden in dieser Industrie mittlerweile global gesteuert und wichtige Entscheidungen werden nicht mehr in isoliert arbeitenden regionalen Management-Teams getroffen. Die Globalisierung verändert auch das Innovationsmanagement: Wenn große Synergien zwischen den interagierenden Regionen bestehen oder wichtige Kunden einen global abgestimmten Innovationsbereich erwarten, gilt es abzuwägen, ob eine globale Aufstellung und Steuerung des Innovationsbereichs sinnvoll ist. Innovationsmanagement über mehrere Kulturkreise hinweg ist für alle Beteiligten mit enormen Anstrengungen verbunden. Dieser Beitrag skizziert diese und zeigt anhand von Erfahrungsberichten aus Best Practice Unternehmen, dass eine globale Innovationssteuerung nur dann zielführend ist, wenn die dadurch gewonnenen Vorteile gegenüber den Anstrengungen überwiegen.
Josef Glaß, Sabine Landwehr-Zloch, Wolfgang Kleemiss, Christian Küchenthal, Marcus Vossen

Erratum zu: Innovationsmanagement der chemischen Industrie im digitalen Zeitalter

Sabine Landwehr-Zloch, Josef Glaß
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