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Disruptive innovations confront companies with great challenges. Leading companies are losing their market position to disruptive competitors and are forced to react instantly to defend their position in the market. Companies not only lack knowledge of various strategic options that have been successfully used against disruptive attackers, they also do not know about the effects of these different strategic options on their own company. On the basis of a use case analysis, 30 companies were examined with regard to their strategic reaction on a disruptive attacker. In the evaluation of the use cases, the strategic options were grouped into clusters, from which seven master strategies could be identified. These seven master strategies were then transformed into a regulatory framework, which differentiates between reactive and proactive strategies and classifies them according to their intensity. With the help of the identified master strategies, companies will be able to identify options for action in competition with disruptive attackers, thus giving them greater chances of success in the defense of their market position. In addition, companies can use the master strategies to prepare an emergency strategy even before a disruptive attacker appears on the market, thus significantly minimizing the risk of customer loss.
Companies in the manufacturing industry are shifting towards a more service-oriented business model. One major challenge of this transformation is the information exchange between the different stages of the product-service-lifecycle.
We extend the existing body of knowledge by conducting an empirical study in the German manufacturing industry, addressing the cause-effect relationship between 1) information gathering over the product-service-lifecycle, 2) data analytics 3) interpretation and use of new information and 4) distribution of new product related information and the impact of these four aspects on performance.
The analysis reveals five different success factors with a significant impact on innovation and operation excellence. The implications from our research can help to develop new and more practical oriented Lifecycle-Product-Service-System approaches on the one hand. On the other hand it enables companies to focus on activities leading to higher service efficiency. Creating new stimuli will transform their existing business model to a more service-oriented one.
In an increasingly changing market environment, the long-term survival of companies depends on their ability to reduce latencies in adapting to new market conditions. One strategy to meet this challenge is the anchoring of data-driven decision making, which leads to an increasing use of advanced information technologies and, subsequently, to an increase in the amount of data stored. The complexity of processing these data spurred the demand for advanced statistical methods and functions called Business Analytics. Companies are, despite all promised benefits, overwhelmed with the implementation of Business Analytics as indicated by a failure rate of 65 to 80 %. This paper provides an empirically validated, multi-dimensional model that takes an integrative look at critical success factors for the implementation
of Business Analytics and based on which management recommendations can be generated. For this purpose, constructs of the model are conceptualized, before a structural equation model is developed. This model is then validated with data from 69 industrial partners in the food industry. It is shown amongst others, that the three success factors top management support, IT infrastructure and system quality are pivotal to increase the company performance.
Zielsetzung des geplanten Verbundprojekts ELIAS ist es, einen Ansatz für die Gestaltung von Produktions- und Arbeitssystemen zu entwickeln, der die Lernförderlichkeit als elementaren Bestandteil bereits im Entstehungsprozess einplant und darüber hinaus die kontinuierliche Verbesserung in Bezug auf die Lernförderlichkeit sicherstellt. Mit dem ELIAS-Lernförderlichkeitsplaner wird erstmals ein Konzept bereitgestellt, das die aktive Entwicklung und Gestaltung moderner lernförderlicher Arbeitssysteme sowohl für Dienstleistungs- als auch Produktionsprozesse ermöglicht. Die Breitenwirksamkeit und stetige Weiterentwicklung des ELIAS-Ansatzes wird dabei durch die ELIAS-Community garantiert, die als zentrale Austauschplattform Experten und Entscheidungsträger des Industrial Engineerings auch über die beteiligten Partner hinaus zusammenführt. Das Forschungsprojekt ELIAS wird durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert werden.
This paper presents a simulation approach for service production processes on the basis of which an optimal operating point for service systems can be identified. The approach specifically takes into account the characteristics of human behavior. The simulation is based on a system theory approach to the service delivery process. A specific use case of the simulation approach is presented in detail to illustrate how characteristic curves are deduced and an optimal operating point is obtained.
Die digitale Transformation ist das bestimmende Managementthema unserer Zeit. Gleichzeitig stellt die erfolgreiche Digitalisierung die Unternehmensführungen weltweit vor enorme Herausforderungen. Jenseits der Chancen für neue Wertschöpfungsströme gehen viele Unternehmen diesen Megatrend nicht proaktiv an, sondern sind den technologischen Entwicklungen gegenüber eher reaktiv eingestellt. Der folgende Beitrag behandelt die Theorie, Konzeption und konkrete Realisierung eines Werkzeugs zur systematischen Vorbereitung für die digitale Transformation von Unternehmen. Durch die Darstellung integrierter Handlungsfelder als sogenannte Heatmap werden Stärken und Schwächen der eigenen Position hinsichtlich der Digitalisierung transparent dargestellt. Hierbei wird die digitale Transformation nicht nur technologisch, sondern aus multidimensionalen Perspektiven betrachtet. Hierdurch werden Zusammenhänge schnell ersichtlich, und Handlungsmaßnahmen können einfach abgeleitet werden. Das konzipierte Werkzeug bietet hierbei Diskussionsanreiz und hilft bei der Entscheidungs- sowie Maßnahmenpriorisierung zur erfolgreichen Gestaltung der digitalen Transformation.
Transformationsprozesse sind insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) mit einem hohen Realisierungsrisiko verbunden. Aufgrund ihrer begrenzten Personal- und Finanzressourcen birgt Wandel immer eine potenzielle Gefahr für das laufende Geschäft und stellt Management und Belegschaft vor größte Herausforderungen.
Eine Art der radikalen Neupositionierung für Unternehmen ist die Entwicklung neuer Leistungen (Services) um ein bestehendes Produkt herum. Dabei muss die zugrundeliegende Vision eines Wandels zum Lösungsanbieter im Unternehmen internalisiert werden und deswegen Mitarbeiterroutinen angepasst werden, ohne dabei Ressourcen zu vergeuden.
Die übergeordnete Zielsetzung des Forschungsprojektes war es, einen KMU-gerechten, interdisziplinären Ansatz für ein Management der Transformation vom Produzenten zum Lösungsanbieter zu entwickeln. Die daraus resultierende Forschungsfrage: „Wie kann durch einen interdisziplinären Ansatz und unter Nutzung des Konzepts des Behavioral Branding der Prozess der Veränderung zu einem Lösungsanbieter für KMU wirtschaftlich effizienter und in Anhängigkeit von relevanten Unternehmenscharakteristika gestaltet werden?“, wurde im Projekt innerhalb von sechs Arbeitspaketen erfolgreich beantwortet.
Die Umsetzung einer strategischen Veränderung hin zum Lösungsanbieter besteht in weiten Teilen in der Anpassung des bestehenden Geschäftsmodells oder der Neudefinition desselben. Zunehmend werden bspw. anstelle des Verkaufs von Sachgütern und des darauffolgenden Angebots von After-Sales-Dienstleistungen Garantien über die Funktionsbereitschaft oder Verfügbarkeit angeboten. Dazu ist umfassendes Wissen über Geschäftsmodelle und deren Anpassung notwendig.
In diesem Beitrag wird beschrieben, wie Geschäftsmodelle grundsätzlich aufgebaut sind und welche Fragestellungen bei der Entwicklung eines Geschäftsmodells beantwortet werden müssen. Es werden für das Management industrieller Dienstleistungen relevante nutzungs- und gebrauchsabhängige Geschäftsmodelle vorgestellt. Das Kapitel wird abgerundet durch eine Methode für das Management der Anpassung von Geschäftsmodellen.