Refine
Year of publication
- 2022 (2) (remove)
Document Type
Language
- English (1)
- Multiple languages (1)
Is part of the Bibliography
- no (2)
Keywords
Institute
Technologiemanagement – die Basis für die Entscheidung über Einsatz, Entwicklung oder Beschaffung sowie die Verwertung von Technologien – kann strategische Entscheidungen eines Unternehmens maßgeblich beeinflussen und damit über dessen Erfolg oder Misserfolg entscheiden. Grundlegende Vorlage für das Technologiemanagement sind Technologieradare, inklusive der Bestimmung des (TRL), um die Reife neu eingesetzter Technologien (z. B. Newcomer vs. Etablierte) bewerten zu können. Sowohl Technologieradare als auch der TRL werden in zeitaufwendigen, manuellen Recherchen von Fachleuten ermittelt. Dieser Prozess wird aufgrund der Weiter- und Neuentwicklung von Technologien häufig wiederholt, sodass die notwendige Recherche als Daueraufgabe bestehen bleibt. Das Forschungsprojekt ‚TechRad‘ (Laufzeit: 01.06.2019 – 31.05.2022) zielt deshalb darauf ab, die Identifikation des TRLs sowie den Aufbau der Technologie-Radare mittels Webcrawling und Natural-Language-Processing (NLP) zu automatisieren. Im Artikel werden die Erkenntnisse aus der Entwicklung in Form eines generischen Leitfadens zur Entwicklung autonomer Technologieradare zusammengefasst.
Technology management can significantly influence the strategic decisions of a company and thus cause success or failure. Basic templates for technology management are technology radars as well as the determination of the technology readiness level (TRL) to be able to evaluate the maturity of newly deployed technologies (e.g., newcomer vs. established). The radars, as well as the TRL, are identified in time-consuming, manual research by subject matter experts from external consultancies. This process is often repeated due to the further development and new development of technologies so that the necessary research becomes an ongoing task. The TechRad research project, therefore, aims to automate the identification of the TRL as well as technology radars using web crawling and Natural Language Processing (NLP). To commercialize the pre-competitive prototype, the development of a pre-competitive business model is the goal of this paper. Based on customer analyses, a target group definition is created. Based on user interviews, the precompetitive business model will be detailed in a four-step approach using a business model canvas and a value proposition canvas.