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Inhaltsverzeichnis

Frontmatter

1. Einleitung

Zusammenfassung
Der technische Fortschritt spielt für die Entwicklung moderner Industriegesellschaften eine entscheidende Rolle. Technische Innovationen gelten als Grundlage wirtschaftlicher Stabilität und Prosperität auf betriebs- und volkswirtschaftlicher Ebene.1 Immer mehr Gestaltungsbereiche industrieller Unternehmen sind gezwungen, sich an der Größe „Technologie“ auszurichten.2 Technologie wird zur „high priority area“3, Wettbewerb immer mehr ein Wettbewerb der Technologien. In diesem Umfeld erfordert Wettbewerbsfähigkeit überlegene Problemlösungen, die auf zukunftsträchtigen Produkten mit technologischem und qualitativem Vorsprung beruhen.4 Somit stellen Technologien wichtige Zukunftspotenziale eines Unternehmens dar, die bei Bedarf zu neuen Produkten und Prozessen konfiguriert werden, um aktuelle und zukünftige Kundenanforderungen zu lösen.5 Der zunehmende Einfluss von Technologien auf die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen lässt sich im wesentlichen auf drei Ursachen zurückführen6:
  • die wachsende Komplexität des technologischen Umfelds (u.a. Interdisziplinarität neuer Technologien, Auflösen der Grenzen zwischen Technologiebereichen,7 Technologiefusionen,8 Technologieintegration9),
  • die zunehmende Geschwindigkeit der Veränderung des technologischen Umfelds10 (u.a. Verkürzung der Technologie- und Produktlebenszyklen, exponentielle Zunahme des Wissens) sowie — aus den ersten beiden Ursachen resultierend —
  • ein zunehmender Schwierigkeitsgrad der Führungsaufgaben technologieintensiver Unternehmen.
Andreas Zeller

2. Technologiefrühaufklärung

Zusammenfassung
Das Streben des Menschen nach Früherkenntnis von Chancen und Bedrohungen ist so alt wie der denkende Mensch selbst.54 Dies verdeutlicht die Vielzahl „weissagender“ Autoren von der Antike bis zur Gegenwart, die große Bedeutung von Astrologen und Weisen in der Geschichte der Politik oder auch die abertausenden und jedem Volk ureigenen Bauernregeln. Voraussicht ist ein Grundbedürfnis der menschlichen Psyche und damit auch ein Grundbedürfnis des Unternehmers.55 Moderne Ansätze der Frühaufklärung werden in der Literatur bislang allgemein nach drei Generationen unterschieden, denen jeweils unterschiedliche Begriffe zugeordnet werden, nämlich Frühwarnung, Früherkennung und eben Frühaufklärung.56
Andreas Zeller

3. Die Identifikationsphase im Rahmen der Technologiefrühaufklärung

Zusammenfassung
Nachdem die wesentlichen Grundlagen der Technologiefrühaufklärung sowie technologischer Diskontinuitäten als zentralem TFA-Objekt im vorigen Kapitel erläutert wurden und dabei die exponierte Stellung der Phase der Identifikation als TFA-Kernaufgabe herausgestellt wurde, wird eben diese Identifikationsphase im Folgenden näher betrachtet. Dabei rückt mit dem Begriff der schwachen Signale ein bereits mehrfach angesprochener, für die Technologiefrühaufklärung zentraler Begriff ins Blickfeld. Im Vordergrund stehen Informationsgewinnung und -verarbeitung als wesentliche Aktivitäten der Identifikationsphase. Hier soll erarbeitet werden, wie diese Identifikationsphase im einzelnen funktioniert und welche Rolle schwache Signale dabei spielen. Kapitel 3 dient somit auch der Konstruktion eines theoretischen Bezugsrahmens, der die bisher gewonnenen Erkenntnisse und Erfahrungen integriert und für die weitere Arbeit als Basis dient. Ziel dieses Kapitels ist es insbesondere — auch mit Hilfe von Erkenntnistheorie und Kreativitätsforschung —, eine für das weitere Vorgehen praktikable und operationalisierbare Definition des Begriffes der schwachen Signale zu erarbeiten.
Andreas Zeller

4. Data-Mining-Einsatz in der Technologiefrühaufklärung

Zusammenfassung
Um einen Einsatz von Data Mining zur Identifikation schwacher Signale im Rahmen der Technologiefrühaufklärung beurteilen und im weiteren Verlauf dieser Arbeit konkret ausgestalten zu können, wird im folgenden Kapitel zunächst das Konzept des Data Mining in seinen wesentlichen Zügen und mit seinem theoretischen Hintergrund erläutert, soweit dies für die vorliegende Arbeit erforderlich und sinnvoll ist.494 Dabei sollen insbesondere Parallelen zwischen Data-Mining-Eigenschaften und TFA-Anforderungen aufgezeigt werden, die für eine TFA-Eignung von Data Mining sprechen.
Andreas Zeller

5. TFA-gerechte Ausgestaltung des Data-Mining-Prozesses

Zusammenfassung
Um die Überprüfung der Einsatzmöglichkeiten von Data Mining zur Identifikation schwacher Signale im Rahmen der Technologiefrühaufklärung sowohl generell als auch am konkreten Beispiel zu ermöglichen, soll zunächst der bereits vorgestellte Data-Mining-Prozess mit seinen Phasen „Zielformulierung“, „Datenauswahl und -be-reitstellung“, „Datenbereinigung und -aufbereitung“, „Verfahrenswahl und Durchführung der Analyse“ und „Ergebnisaufbereitung“603 derart ausgestaltet werden, dass die TFA-spezifischen Aufgabenstellungen der Identifikationsphase erfüllt und die dabei festgelegten Anforderungen erfüllt werden können.
Andreas Zeller

6. Test des erarbeiteten Data-Mining-gestützten TFA-Identifikationsprozesses anhand von Fallbeispielen

Zusammenfassung
Inhalt der vorangegangenen Kapitel war neben der Darstellung der Grundlagen von Technologiefrühaufklärung und Data Mining in erster Linie die Erarbeitung einer Data-Mining-gestützten Vorgehensweise zur Identifikation schwacher Signale im Rahmen der Technologiefrühaufklärung — im Sinne der in Kapitel 1.2 formulierten Zielsetzung. Dabei galt es insbesondere, ein an aktuelle Anforderungen der Technologiefrühaufklärung angepasstes Verständnis von technologischen Diskontinuitäten zu entwickeln sowie den Begriff der schwachen Signale in geeigneter Weise zu operati-onalisieren. Somit lassen sich im Rahmen der bisherigen Beschäftigung mit dem Forschungsproblem und für die noch durchzuführenden Arbeiten die folgenden Hypothesen formulieren:
Hypothese 1
Der Einsatz von Data Mining im Rahmen der Identifikationsphase der Technologiefrühaufklärung ist möglich und sinnvoll.
 
Hypothese 2
Der Begriff der schwachen Signale lässt sich für einen Data-Mining-Einsatz operationalisieren.
 
Hypothese 3
Mit Data Mining lassen sich technologiebezogene schwache Signale systematisch und objektiv identifizieren.
 
Andreas Zeller

7. Auswertung der Fallbeispiele und Überprüfung der Hypothesen

Zusammenfassung
Die Bearbeitung der in 6.2 bis 6.5 vorgestellten Fallbeispiele hat gezeigt, dass der in Kapitel 5 entwickelte Data-Mining-unterstützte TFA-Prozess funktioniert. Die Folge der Prozessschritte lässt einen reibungslosen Ablauf zu und liefert Ergebnisse in Form von Antworten auf unterschiedliche TFA-Fragestellungen. Diese Ergebnisse lassen sich direkt oder über die weitere Verarbeitung in den nachfolgenden TFA-Phasen der Analyse und Evaluation zur Unterstützung technologiebezogener strategischer Entscheidungen heranziehen. Für die weitere Verarbeitung ist wichtig, dass die erzielten Ergebnisse auch statistisch belastbar und nachvollziehbar sowie grafisch aufbereitet sind. Vergleicht man die mit Hilfe des DaMi-TFA-Prozesses gewonnenen Ergebnisse mit Expertenmeinungen zu den untersuchten Fragestellungen, dann lassen sich auch Inhalt und Qualität dieser Ergebnisse positiv beurteilen. Auch ohne entsprechende Detailkenntnisse in den untersuchten Technologiefeldern lassen sich Ergebnisse erzielen, die in den wesentlichen Punkten den Expertenurteilen entsprechen, aufgrund des datenorientierten Vorgehens jedoch auf einer objektiveren und neutraleren Basis stehen. Damit lässt sich eines der wesentlichen Defizite bisheriger TFA-Methoden, die zu starke, oft einseitige und schwer überprüfbare Abhängigkeit von Expertenurteilen, umgehen. Daneben haben die Fallbeispiele gezeigt, dass sich Ergebnisse mit einem ausreichenden zeitlichen Vorlauf erzielen lassen, der ein rechtzeitiges Einleiten von Aktionen ermöglicht.
Andreas Zeller

8. Zusammenfassung und Ausblick

Zusammenfassung
Ausgangspunkt der vorliegenden Arbeit war die Erkenntnis, dass die für die Technologiefrühaufklärung so wichtige Phase der Identifikation im Vergleich zu den Phasen der Analyse und Evaluation deutlich unterrepräsentiert ist, was geeignete konzeptionelle Ansätze und methodische Unterstützung anbelangt. Technologiefrühaufklärung wird in Theorie und Praxis erst thematisiert, sobald schwache Signale identifiziert sind. Der Prozess dieser Identifikation selbst bleibt jedoch unbeleuchtet. Dieses Kernproblem führte zur Formulierung der Zielsetzung dieser Arbeit,695 nämlich der Verbesserung der Informationsgewinnung und -verarbeitung zur Identifikation schwacher Signale im Rahmen der Technologiefrühaufklärung mit Hilfe von Data Mining. Zu diesem Zweck galt es, einen Data-Mining-unterstützten Informations- und Entscheidungsprozess zu gestalten, der bestimmten, herausgearbeiteten Anforderungen genügt sowie aktuelle und erweiterte theoretische Grundlagen der Technologiefrühaufklärung berücksichtigt.
Andreas Zeller

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