Masterarbeit, 2020
102 Seiten, Note: 1,7
1 Einleitung
1.1 Motivation und Problemstellung
1.2 Zielsetzung
1.3 Forschungsdesign und Aufbau der Arbeit
2 Theoretischer Hintergrund
2.1 Konventionelle und digitale Geschäftsmodelle
2.1.1 Definition und Zusammenhang der Begrifflichkeit Geschäftsmodell
2.1.2 Definition und Kontext von digitalen Geschäftsmodellen
2.1.3 Konzept zur Entwicklung und Modellierung von Geschäftsmodellen
2.2 Kleine und mittelständische Unternehmen im Maschinenbau
2.2.1 Definition der Begrifflichkeiten
2.2.2 Besonderheiten in Strategie, Unternehmensstruktur und Kultur
2.2.3 Digitalisierung und digitale Transformation in Maschinenbau-KMU
3 Digitale Geschäftsmodelle in KMU – Eine systematische Bestandsaufnahme
3.1 Konzept des Reviews
3.2 Literatursuche
3.3 Literaturauswertung und Synthese
3.3.1 Veränderungen der Geschäftsmodell-Dimensionen
3.3.2 Digitale Geschäftsmodell-Archetypes
4 Framework für digitale Geschäftsmodelle in KMUs
4.1 Aufnahme der aktuellen Gegebenheiten - Ist-Analyse
4.2 Konzeptionierung der Innovation - Soll-Konzept
4.3 Realisierung
5 Reduktion des Frameworks
5.1 Systematisierung der Ist-Analyse
5.2 Konkretisierung der Soll-Konzeption
6 Diskussion der zentralen Ergebnisse
7 Schlussfolgerung
8 Literaturverzeichnis
Anhang
Anhang 1: Theoretischer Hintergrund
Anhang 2: Systematische Literaturrecherche
Anhang 3: Framework
Die vorliegende Masterthesis adressiert die Herausforderung der digitalen Transformation in kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) des Anlagen- und Maschinenbaus. Ziel der Arbeit ist die Entwicklung eines ganzheitlichen Frameworks, das KMU bei der strategischen Konzeption, dem Design und der praktischen Implementierung digitaler Geschäftsmodelle unterstützt, um langfristig Wettbewerbsvorteile zu sichern.
Nutzendimension
Eine Steigerung des Wertversprechens, also der formulierte Nutzen für den Kunden durch eine Steigerung des digitalen Angebotes (Produkte & Services) sowie des digitalen Erlebnisses ist für jede Art von Unternehmen zu erwarten. Beispielsweise werden durch IoT dem Kunden ein Real-Time Wartungsalarm und ein persönliches, schnelles Feedback ermöglicht. Verbunden mit einem Predictive Maintanance, also der Vorhersage wann und weshalb Anlagen- und Maschinenteile ausgetauscht werden müssen und der additiven Fertigungstechnologie, können in Zukunft außerdem Ersatzteile zum idealen Zeitpunkt bereitgestellt werden. Weiterhin ermöglicht die Analyse und Integration von Kunden- und Nutzungsdaten ein zusätzliches virtuelles Angebot und eine Erweiterung des Nutzenversprechens, wie beispielsweise eine Garantie von Performance und einem Risikotransfer von Geschäftsprozessen beim Kunden, die mit dem Produkt verbunden sind (Hartmann et al. 2016; Ebi et al. 2019).
In jedem Fall verschiebt sich der Fokus in digitalen GM typischerweise von einer Produkt-Leistungsorientierung, in der maximal grundlegende Services, wie beispielsweise vertraglich festgehaltene Wartung & Reperatur sowie Garantieverlängerungen, beinhaltet sind, hin zu einem Nutzungs- bzw. Lösungsorientiertem GM. Diese Entwicklung hat wiederum sogenannte „nonownership“ Verträge zur Folge, bei denen die eigentlichen Eigentumsverhältnisse von Anlagen und Maschinen bei dem Hersteller verbleiben. Derartige Verträge ermöglichen flexible und individuelle Serviceangebote, innovative Werterfassungsmodelle und verringern Unsicherheiten für den Nutzer, da dieser kein finanzielles Risiko eingehen muss und im Grunde nur den Output als Service bezahlt. Gleichzeitig kann ein erweiterter Service, wie beispielsweise Real Time Monitoring und kontinuierliche Add-Ons vom Hersteller bereitgestellt werden. Die Effektivität dieser Hersteller-Kunden Beziehung hängt jedoch stark von der Kalkulationsfähigkeit zukünftiger Events beider Vertragspartner ab. Hier könnte in Zukunft beispielsweise die Ausarbeitung eines blockchainbasierten Non-Ownership-Konzeptes zur Automatisierung von Vertragsbedingungen innerhalb eines Produkt-Service GM sinnvoll sein (Bock und Wiener 2017; Bressanelli et al. 2018; Ehret und Wirtz 2017; Michalik et al. 2019).
1 Einleitung: Dieses Kapitel motiviert die Notwendigkeit digitaler Geschäftsmodelle für KMU im Maschinenbau und definiert das Forschungsziel sowie den Design Science Research Ansatz der Arbeit.
2 Theoretischer Hintergrund: Hier werden Grundlagen zu konventionellen und digitalen Geschäftsmodellen sowie die spezifischen Rahmenbedingungen von KMU im Maschinenbau erarbeitet.
3 Digitale Geschäftsmodelle in KMU – Eine systematische Bestandsaufnahme: Auf Basis einer systematischen Literaturanalyse werden Veränderungen in Geschäftsmodell-Dimensionen identifiziert und digitale Archetypen abgeleitet.
4 Framework für digitale Geschäftsmodelle in KMUs: In diesem Kapitel wird ein holistisches Framework entworfen, das den Prozess von der Ist-Analyse über das Soll-Konzept bis zur Realisierung strukturiert.
5 Reduktion des Frameworks: Zur Erhöhung der Praxistauglichkeit wird das abstrakte Framework durch Leitfragen und einen morphologischen Kasten für KMU im Anlagen- und Maschinenbau konkretisiert.
6 Diskussion der zentralen Ergebnisse: Die Ergebnisse der Arbeit, insbesondere das Framework und dessen Limitationen, werden kritisch reflektiert und diskutiert.
7 Schlussfolgerung: Das letzte Kapitel fasst die zentralen Erkenntnisse zusammen und schließt die Arbeit mit einem Ausblick auf zukünftige Forschungsbedarfe ab.
Digitale Geschäftsmodelle, KMU, Maschinenbau, Industrie 4.0, Geschäftsmodell-Innovation, Digitale Transformation, IoT, Framework, Wertschöpfung, Servitization, Datengetriebene Geschäftsmodelle, Cloud Computing, Blockchain, Künstliche Intelligenz, Additive Fertigung.
Die Arbeit untersucht, wie kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) im Bereich Anlagen- und Maschinenbau erfolgreich digitale Geschäftsmodelle entwickeln und implementieren können, um im Zuge der digitalen Transformation wettbewerbsfähig zu bleiben.
Zentrale Felder sind die technologischen Enabler von Industrie 4.0 (wie IoT, Big Data, KI), die spezifischen organisatorischen Gegebenheiten von KMU sowie die systematische Modellierung von digitalen Geschäftsmodellen.
Die Arbeit zielt darauf ab, Optionen digitaler Technologien für KMU zu identifizieren und ein anwendungsorientiertes Framework zu erstellen, das als Leitfaden für den Umgang mit digitalen Geschäftsmodell-Innovationen dient.
Die Arbeit folgt dem Design Science Research Ansatz. Die Entwicklung basiert auf einer systematischen Literaturrecherche, einer qualitativen Inhaltsanalyse sowie der anschließenden Synthese und Reduktion zu einem praxisnahen Framework.
Der Hauptteil gliedert sich in eine theoretische Fundierung, eine systematische Bestandsaufnahme mittels Literaturanalyse, die Konstruktion eines Frameworks und dessen Reduktion auf eine konkrete, anwendbare Form für die Maschinenbaubranche.
Wichtige Begriffe sind Digitale Geschäftsmodelle (DGM), KMU, Servitization, digitale Transformation, Industrie 4.0 und das speziell entwickelte Framework für digitale Geschäftsmodell-Innovationen.
Das theoretische Framework wird durch die Definition von spezifischen Leitfragen für jeden Prozessschritt und die Anwendung eines morphologischen Kastens, der Entscheidungsoptionen für KMU visualisiert, handhabbar gemacht.
KMU bilden das Rückgrat der deutschen Wirtschaft. Da sie oft über spezialisiertes Nischenwissen verfügen, aber begrenzte Budgets und konservative Strukturen haben, erfordern sie einen spezifischen, weniger komplexen Zugang zur digitalen Geschäftsmodell-Innovation.
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