Masterarbeit, 2018
265 Seiten, Note: 1,3
1 Einleitung
1.1 Forschungsstand
1.2 Forschungsziel und – fragen
1.3 Aufbau der Arbeit
2 Theoretische Grundlagen
2.1 Absorptive Capacity als Wissenstransferprozess
2.1.1 Definitionen und theoretische Konstrukte der Absorptive Capacity
2.1.2 Determinanten der Absorptive Capacity
2.2 Digitale Innovationen
2.2.1 Definition und Begriffsabgrenzung
2.2.2 Innovationsansätze
2.2.3 Innovationstypen
2.2.4 Digitale Innovationen in der Automobilindustrie
3 Forschungsmethodik
3.1 Experteninterviews
3.1.1 Auswahl der Experten
3.1.2 Konzeption des Leitfadens
3.1.3 Vorbereitung und Durchführung der Interviews
3.2 Methodik der Auswertung
3.3 Grounded Theory Ansatz
4 Ergebnisse
4.1 Modell 1: Absorptionsprozess in der Automobilindustrie
4.2 Modell 2: Barrieren und Best Practices im Wissenstransferprozess
5 Diskussion und Interpretation der Ergebnisse
5.1 Limitationen
5.2 Implikationen für weitere Forschung
5.3 Implikationen für die Praxis
6 Fazit
Die vorliegende Arbeit untersucht den Prozess der "Absorptive Capacity" (ACAP) in der Automobilindustrie im Kontext der digitalen Transformation. Ziel ist es, den bisher kaum erforschten Absorptionsprozess von externem Wissen detailliert zu beschreiben, auftretende Hindernisse zu identifizieren und gestützt auf Experteninterviews sowie der Grounded Theory praxisnahe Modelle für den Wissenstransfer und Best Practices zu entwickeln.
1 Einleitung
„Hypercompetitive business environments require enterprises to deliver offerings at a faster pace, gauge market trends in real-time, and be ready to reinvent their role in value creation networks. This requires enterprises to exchange and assimilate a broad range of information from external sources” (Malhotra et al. 2005, p.147).
Innovativen technologischen Produkten kommt aufgrund der dynamischen Entwicklung internationaler Märkte und des zunehmenden Druckes, Innovationen hervorzubringen, eine immer höhere Bedeutung zu (Kollmann et al. 2009, p.311). Die Digitalisierung führt zur Zusammenarbeit von Firmen aus unterschiedlichsten Industrien, um gemeinsam ein neues Produkt auf den Markt zu bringen (Yoo et al. 2010, p.724). Die explosionsartige Verbreitung und Fragmentierung von Wissen sowie das zunehmend kürzere Bestehen von Produkten am Markt, zwingen Unternehmen dazu, auch außerhalb ihrer Unternehmensgrenzen verfügbares Wissen aufzunehmen und für die Entfaltung von Innovationen einzusetzen (Bahli et al. 2013, p.4635; Lucas et al. 2009, p.54). Gerade im Hinblick auf digitale Innovationen rücken die Integration von internen und externen Wissensressourcen und die Wissensbildung in Zusammenarbeit mit diversen Partnern zur Erzielung eines langfristigen Wettbewerbsvorteils mehr und mehr in den Fokus (Malhotra et al. 2005, p.146; Addorisio et al. 2014, p.2). Die sogenannte „Absorptive Capacity“ definiert sich als genau jene Fähigkeit, auch außerhalb der Unternehmensgrenzen verfügbares Wissen in sich aufzunehmen und für die Entwicklung von Innovationen zu nutzen (Cohen & Levinthal 1990, p.128).
1 Einleitung: Diese Einleitung stellt die wachsende Bedeutung der Absorptive Capacity für Unternehmen im digitalen Wandel dar und formuliert die Forschungsfrage bezüglich der Wissensabsorption in der Automobilbranche.
2 Theoretische Grundlagen: Dieses Kapitel erarbeitet den konzeptionellen Rahmen zur Absorptive Capacity und digitalen Innovationen, um eine theoretische Basis für die qualitative Untersuchung zu schaffen.
3 Forschungsmethodik: Hier wird der qualitative Forschungsansatz dargelegt, insbesondere die Durchführung von Experteninterviews und die Anwendung der Grounded Theory zur Datenauswertung.
4 Ergebnisse: Die Ergebnisse werden in zwei Modellen präsentiert, die den Absorptionsprozess sowie Barrieren und Best Practices in der Automobilindustrie veranschaulichen.
5 Diskussion und Interpretation der Ergebnisse: Dieser Abschnitt ordnet die Ergebnisse in den wissenschaftlichen Kontext ein, diskutiert Limitationen und leitet Implikationen für Forschung und Praxis ab.
6 Fazit: Das Fazit fasst die zentralen Erkenntnisse der Arbeit zusammen und gibt einen Ausblick auf die Bedeutung der entwickelten Modelle.
Absorptive Capacity, Digitale Innovation, Wissensmanagement, Automobilindustrie, Grounded Theory, Wissenstransfer, Experteninterviews, Innovationstypen, Unternehmenskultur, Strategische Barrieren, Best Practices, Interne Determinanten, Externe Determinanten, Digitale Transformation, Wissensabsorption.
Die Arbeit untersucht, wie Automobilhersteller externes Wissen im Bereich digitaler Innovationen aufnehmen, verarbeiten und für eigene Produktentwicklungen nutzen, ein Prozess, der als „Absorptive Capacity“ bezeichnet wird.
Die Schwerpunkte liegen auf dem Wissenstransfer, den Herausforderungen durch die digitale Transformation in einer klassischen Hardware-Industrie und der Entwicklung von Modellen zur Optimierung dieser Prozesse.
Das Ziel ist es, den bislang in diesem Kontext wenig erforschten Absorptionsprozess in der Automobilbranche durch Experteninterviews zu entschlüsseln und ein Modell für effektive Innovationsprozesse zu erstellen.
Es handelt sich um eine qualitative Studie, die auf Experteninterviews mit 29 Branchenvertretern basiert und diese mittels des Grounded Theory Ansatzes auswertet.
Der Hauptteil gliedert sich in theoretische Grundlagen, die methodische Vorgehensweise und die Erarbeitung von zwei Modellen: einem Prozessmodell der Wissensabsorption und einem Modell zu Barrieren und Best Practices.
Zu den zentralen Begriffen zählen Absorptive Capacity, Wissensmanagement, Digitale Innovation, Automobilindustrie und Wissenstransfer.
Da Automobilhersteller zunehmend auf externe IT-Kompetenzen angewiesen sind, ist ihre Fähigkeit, dieses Wissen effizient zu integrieren und Barrieren abzubauen, entscheidend für ihre Wettbewerbsfähigkeit im digitalen Zeitalter.
Barrieren wie Silodenken oder starre hierarchische Strukturen werden systematisch erfasst, um darauf aufbauend konkrete "Best Practices" zur Überwindung dieser Hindernisse aufzuzeigen.
Dieser Ansatz ermöglicht es, aus den qualitativen Daten der Experteninterviews neue Zusammenhänge und Modelle zu entwickeln, statt nur bestehende Theorien zu bestätigen, was besonders bei einem wenig erforschten Phänomen sinnvoll ist.
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