Die Digitale Transformation im Rahmen der Investitionsrechnung. Chancen und Risiken

Inhaltsverzeichnis

1 Hinführung zum Thema und Zielsetzung der Arbeit

2 Digitale Transformation
2.1 Digitale Technologien als Basis der Digitalen Transformation
2.2 Digitale Transformation von Unternehmen (Industrie 4.0)
2.3 Umsetzungsmöglichkeiten der Digitalen Transformation
2.3.1 Produkte und Dienstleistungen in der Digitalen Transformation
2.3.2 Produktion und Prozesse in der Digitalen Transformation
2.3.3 Geschäftsmodell und Organisation in der Digitalen Transformation
2.4 Forschungsstand Chancen & Risiken Digitaler Transformation
2.4.1 Investitionsauswirkungen der Digitalen Transformation
2.4.2 Umsatzauswirkungen der Digitalen Transformation
2.4.3 Margenauswirkungen der Digitalen Transformation
2.4.4 Risikoauswirkungen der Digitalen Transformation
2.5 Zusammenfassung und Zwischenfazit

3 Investitionsrechnung

3.1 Investitionsbegriff und -arten
3.2 Investitionsrechenverfahren
3.2.1 Statische Investitionsrechnung
3.2.2 Dynamische Investitionsrechnung
3.3 Berücksichtigung der Unsicherheit bei Investitionen
3.3.1 Traditionelle Methoden
3.3.2 Wahrscheinlichkeiten
3.3.3 Risiko-adjustiere Kapitalkosten
3.3.4 Andere Methoden
3.4 Zusammenfassung und Zwischenfazit

4 Anforderungen an das Praxismodell
4.1 Besonderheiten von Investition in Digitale Transformation
4.1.1 Allgegenwärtigkeit in Branchen & der Wertschöpfungsketten
4.1.2 Wechselwirkung VUCA-Welt und Digitale Transformation
4.2 Auswirkungen auf das Objekt der Investitionsrechnung
4.2.1 Investitionen in immaterielle Vermögensgegenstände
4.2.2 Digitale Geschäftsmodelle und deren Erlösmodelle
4.2.3 Kostenstrukturen Digitaler Geschäftsmodelle
4.3 Auswirkungen auf den Prozess der Investitionsrechnung
4.3.1 Vergangenheitsanalyse
4.3.2 Planungsrechnung
4.3.3 Kapitalisierungszinsätze
4.3.4 Plausibilisierung
4.5 Zusammenfassung und Zwischenfazit

5 Praxismodell und Anwendung
5.1 Lösungsansätze für Anforderungen an das Praxismodell
5.1.1 Lösungsansatz für die Umweltspezifika
5.1.2 Lösungsansatz für die Objekt-spezifika
5.1.3 Lösungsansatz für die Prozess-spezifika
5.2 Beschreibung und Anwendung des Praxismodells
5.2.1 Ausgangslage - Investitionsprojekt ValueDigital GmbH
5.2.2 Erstellung Investitionsrechnung (Basis-Szenario)
5.2.3 Plausibilisierung und Risikosimulation
5.2.4 Bewertung der Realoptionen
5.3 Zusammenfassung und Zwischenfazit

6 Zusammenfassung und Erkenntnisse

Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Trends aufstrebende Technologien in

Abbildung 2: Verschieden Zeitalter und industrielle Revolutionsstufen

Abbildung 3: Stufen und Komponenten der Industrie

Abbildung 4: Ausgangspunkte, Enabler & Propositions

Abbildung 5: Neue Infrastruktur für Produkte & Dienstleistungen

Abbildung 6: Wertschöpfungsnetzwerke (CPPS)

Abbildung 7: Digitale Geschäftsmodelle

Abbildung 8: Service- vs. Produkt-orientierung

Abbildung 9: Studienangaben Auswirkungen auf den Kapitaleinsatz

Abbildung 10: Studienangaben Umsatzpotential

Abbildung 11: Studienangaben Kostenpotentiale

Abbildung 12: Überblick Chancen & Risiken der Digitalen Transformation

Abbildung 13: Verfahren & Möglichkeiten zum Umgang mit Unsicherheit

Abbildung 14: Variation des kalkulatorischen Zinssatzes

Abbildung 15: Risikotypen und Wahrscheinlichkeitstheoretische Ansätze

Abbildung 16: Sechs Werttreiber einer Finanz-/Realoption

Abbildung 17: Vier zentrale Merkmale von Megatrends

Abbildung 18: Digital Vortex

Abbildung 19: Wirkungsweise auf das gesamte Unternehmen

Abbildung 20: VUCA-Welt und -Lösungsansatz

Abbildung 21: Anteil immaterielle Werte an Marktkapitalisierung S&P

Abbildung 22: Verhältnis Markt-/Buchwerte 2019 nach Branchen

Abbildung 23: Business Model Canvas

Abbildung 24: Klassifizierung digitaler Geschäftsmodell

Abbildung 25: Akteuere eines Plattform Ökosystems

Abbildung 26: Plattform-Index

Abbildung 27: KPIs für Digitale Geschäftsmodelle

Abbildung 28: Vergleich Kostenstrukturen vschd. Geschäftsmodelle

Abbildung 29: Skalierbarkeit von Geschäftsmodellen

Abbildung 30: Auswirkungen auf den Prozess der Investitionsrechnung

Abbildung 31: Sum-of-the-Parts nutzerbasierter Geschäftsmodelle

Abbildung 32: Einflussfaktoren auf das Beta

Abbildung 33: Risikoprofil nutzerbasierter digitaler Geschäftsmodelle

Abbildung 34: Anforderungen an das Praxismodell

Abbildung 35: Anforderungen und Lösungsansätze des Praxismodells

Abbildung 36: Historische GuV der ValueDigital

Abbildung 37: Historische Bilanzen der ValueDigital GmbH

Abbildung 38: Bestimmung Werttreiber und historische Cash-flows

Abbildung 39: Modellierung Cash-flows auf Basis Werttreiber

Abbildung 40: Beta Peer-Group (Plattform-)Software / Industrie

Abbildung 41: Kapitalwertrechnung Basisszenario (NPV)

Abbildung 42: Vergleich Worst-, Realistic- und Best Case

Abbildung 43: Tornado-Chart Simulations-Parameter

Abbildung 44: Annahmen für Monte-Carlo-Simulation

Abbildung 45: Ergebnisse Montecarlo-Simulation

Abbildung 46: Vorgehensweise und Ergebnisse Realoptionen-Bewertung

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Hinführung zum Thema und Zielsetzung der Arbeit

Die vorliegende Masterthesis befasst sich mit der Digitalen Transformation, der da­raus resultierenden Chancen und Risiken für Unternehmen und der interdisziplinä­ren Fragestellung, wie diese Chancen und Risiken der Digitalen Transformation und Digitaler Technologien adäquat im Rahmen der Investitionsrechnung abgebil­det werden können und veranschaulicht dies anhand eines Praxismodells.

Dafür wird in Kapitel 2 der aktuelle Wissensstand zur Digitale Transformation und deren konkrete Auswirkungen auf Unternehmen (vgl. Kapitel 2.1 bis 2.3) und der aktuellen Forschungsstand zu Chancen und Risiken der Digitalen Transformation anhand von für die Investitionsrechnung relevante Parameter beschrieben (vgl. Ka­pitel 2.4). Danach folgt in Kapitel 3 eine generische Beschreibung der Verfahren der Investitionsrechnung (vgl. Kapitel 3.1) und der Möglichkeiten zum Umgang mit Unsicherheit im Rahmen der Investitionsrechnung (vgl. Kapitel 3.3).

Das Kapitel 4 geht spezifisch auf die Besonderheiten von Investitionen in die Digi­talen Transformation anhand der Auswirkungen auf das Investitionsumfeld (vgl. Kapitel 4.1), das Investitionsobjekt (vgl. Kapitel 4.2) und den Investitionsprozess ein (vgl. Kapitel 4.3) und leitet daraus anhand von zehn Thesen Anforderungen für das Praxismodell ab, um die Besonderheiten sowie Chancen und Risiken im Rah­men der Investitionsrechnung adäquat abbilden zu können. In Kapitel 5 werden für die Anforderungen Lösungsansätze formuliert (vgl. Kapitel 5.1) und anhand eines Beispielfalles aufgezeigt, wie diese in der praktischen Umsetzungen anhand eines Praxismodells angewandt werden können (vgl. Kapitel 5.2). In Kapitel 6 folgt eine Zusammenfassung und Darstellung er Erkenntnisse.

2 Digitale Transformation

Die Digitale Transformation ist die „Integration und Implementierung der digitalen Technologien in die bestehende Geschäftswelt“¹ und kann als „durchgängige Ver­netzung aller Wirtschaftsbereiche und als Anpassung der Akteure an die neuen Ge­gebenheiten der digitalen Ökonomie verstanden werden“². Die Basis der Digitalen Transformation stellt dabei der Einsatz von Digitale Technologien dar, die im Fol­genden Kapitel 2.1 kurz erläutert werden. Für die Digitale Transformation von Unternehmen, hat sich in Deutschland der Begriff Industrie 4.0 etabliert³, der in Kapital 2.2 näher erläutert wird. Die durch die Digitale Transformation von Unter­nehmen erwarteten Chancen (u.a. Wandel bestehender Geschäftsmodelle, Generie­rung neuer Geschäftspotentiale) und Risiken (u.a. nachhaltiges sicherstellen oder ausbauen der Wettbewerbsfähigkeit)⁴ werden in Kapitel 2.4 durch eine Auswertung des aktuellen Forschungsstandes von Studien und Umfragen aufgezeigt.

2.1 Digitale Technologien als Basis der Digitalen Transformation

Die Digitalen Technologien stellen die Basis für die Digitale Transformation dar und die Weiterentwicklung selbiger hat v.a. in den letzten zwanzig Jahren die Grundlage zu den aktuell diskutierten Chancen und Möglichkeiten der Digitalen Transformation geführt. Unter Technologie versteht man „[...] das Wissen über die naturwissenschaftlich-technischen Wirkungszusammenhänge, die zur Lösung tech­nischer Probleme genutzt werden können und sich in Produkten und Verfahren wie- derfinden“⁵. Die Digitale Technologien beruhen dabei im Wesentlichen auf:

(1) Hardware (d.h. Teile und Gesamtheit der technischen Maschinen-Elemente eines Computers oder Netzes wie bspw. Prozessor, Speichermedium, PC, Smartphone, Sensoren, Aktoren, RFID-Chips, 3D-Drucker)⁶,
(2) Software (d.h. Bezeichnung für die Programme, die auf einem Computer ausgeführt werden wie bspw. Betriebssysteme, ERP-Systeme, MES-Sys- teme, Apps auf dem Smartphone, Künstliche Intelligenz)⁷ und
(3) Netzwerke (d.h. räumlich verteiltes Verbindungssystem zur technischen Un­terstützung des Austauschs von Informationen zwischen Kommunikations­partnern wie bspw. LAN, W-LAN, WAN oder das Internet)⁸.

In den letzten Jahrzehnten hat die Weiterentwicklung der Digitalen Technologien v.a. bedingt durch eine exponentielle Leistungssteigerung (vgl. Moore'sches Ge­setz nach dem sich die Rechenleistung alle 18 Monate verdoppelt), fortschreitende Miniaturisierung, Energieeffizienz und Preisverfall der Hardware (bspw. letzte 10 Jahren Sensoren Faktor 2x, Bandbreite 40x, Datenspeicher 50x, Datenverarbeitung 60x⁹ ) sowie der Etablierung des Internets erhebliche technischen Fortschritte ge­macht. Solche neuen Potentiale gab es in einem ähnlichen Ausmaß zuletzt im 18. Jhrd. durch die Dampfmaschine, im 19. Jhrd. die Fließbandfertigung und im 20. Jhrd. die Elektronik (sog. ersten drei industrielle Revolutionen).^{10 11} Mit Blick in die Zukunft ist auch erkennbar, dass die Technologischen Trends weiterhin stark von Digitalen Technologien bestimmt werden (vgl. Abbildung 2) wodurch diese Ent-wicklung nichts an ihrer Dynamik verliert und neue Potentiale eröffnen wird.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Trends aufstrebende Technologien in 201911

2.2 Digitale Transformation von Unternehmen (Industrie 4.0)

Die in Kapitel 2.1 genannte Definition für Digitale Transformation lässt sich für Unternehmen wie folgt spezifischer fassen und verstehen: „Industrie 4.0 umfasst die Vernetzung aller menschlichen und maschinellen Akteure über die komplette Wertschöpfungskette sowie die Digitalisierung und Echtzeitauswertung aller hier­für relevanten Informationen, mit dem Ziel die Prozesse der Wertschöpfung trans­parenter und effizienter zu gestalten, um mit intelligenten Produkten und Dienst­leistungen den Kundennutzen zu optimieren.“¹² Digitale Technologien stellen im 21. Jhrd. eine so große Veränderung und Herausforderung dar, dass von einer 4. industriellen bzw. digitalen Revolution (sog. Industrie 4.0¹³ ) bzw. einem zweiten Maschinenzeitalter¹⁴ die Rede ist (vgl. hierzu auch Abbildung 2) und die Digitale Transformation als Lösung dieser Herausforderung verstanden wird.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Verschieden Zeitalter und industrielle Revolutionsstufen¹⁵

Der erwartete Nutzen von Industrie 4.0 werden sich aber nicht wörtlich sofort re­volutionär entfalten, sondern die Wirtschaft wird sich in den nächsten Jahren nach und nach evolutionär weiterentwickeln.¹⁶ So hat bereits in 2011 der amerikanische Unternehmer und Finanzinvestor Andreesen die These aufgestellt, dass Digitale Technologien und v.a. Software zukünftig in der Wirtschaft eine zunehmend domi­nierende Rolle spielen werden, in alle Branchen und Unternehmensfunktionen Ein­zug halten und diese stark verändern wird.¹⁷ Knapp 9 Jahre nach dieser Aussage, basieren die Geschäftsmodelle der ersten sechs der Top 10 Unternehmen weltweit¹⁸ auf Digitalen Technologien und es ist zu erwarten, dass sich diese Entwicklung und die Durchdringung von Unternehmen auf allen Ebenen mit Digitalen Technologien fortsetzten wird.

Industrie 4.0 verfolgt dabei die Vision der Sicherstellung der Wettbewerbsfähigkeit von Hochlohnländer und Industrienationen¹⁹ durch:

(1) eine Individualisierung (d.h. Berücksichtigung individueller Kundenwün­sche, Verlassen Serienfertigung und Erreichung Rentabilität Losgröße 1),
(2) eine Flexibilisierung (d.h. Verkürzung Time-to-Market und von Reaktions­zeiten durch dynamische Geschäftsprozesse und hochflexible Produktion),
(3) eine Produktivitätssteigerung (d.h. ressourcenschonende, urban-verträgliche Produktion, vorausschauende Wartung und Geschäftsprozesssimulation),
(4) eine Steigerung der Einsatzfähigkeit von Mitarbeitern (d.h. demografisch ori­entierte Arbeitsplätze, intelligente Assistenzsysteme, Verbesserung der Work-Life-Balance durch erhöhte Flexibilität der Arbeitsorganisation) und
(5) eine Erweiterung des Geschäftsmodells ( d.h. Ausweitung bisheriges Leis­tungsportfolio, Weiterentwicklung vom Produkt- zum Lösungsanbieter).²⁰

Zur Erreichung der Vision von Industrie 4.0 können mehrere Entwicklungsstufen, die aus vschd. Bausteinen bestehen, unterschieden werde (vgl. hierzu Abbildung 3).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3: Stufen und Komponenten der Industrie 4.0²¹

Auf der 1. Stufe befinden sich sog. Cyber-physischen Systeme (CPS, d.h. einge­bettete Systeme aus Mechanik, Elektronik und Software mit Vernetzung über das Internet²² ). Diese CPS bestehen aus den technologischen Ansätzen der Bausteine:

(1) Ubiquitous Computing (engl. für Allgegenwertige Datenverarbeitung), d.h. Produkte, Produktionsmittel oder -maschinen können durch Sensoren, Mik­roelektronik und Rechenleistung Informationen verarbeiten.²³
(2) Internet der Dinge und Dienste, d.h. über Kommunikationsmodule und -stan­dards (Internet Protocol Version 6 oder IPv6; ermöglicht eine eindeutige Ob­jekt-Adresse) werden Objekte mi einer Kommunikationsfähigkeit ausgestat­tet. Dies stellt das Verbindungsstück zwischen physischen Objekten und dem Internet dar und ermöglicht darauf aufbauend Dienstleistungen.²⁴
(3) Cloud Computing, d.h. virtuelle Bereitstellung von IT-Infrastruktur (u.a. Da­tenspeicher, -verarbeitung) über das Internet. Dies ermöglicht den Einsatz von Diensten wie bspw. Big Data und Analytics.²⁵

Auf der 2. Stufe befinden sich die sog. Cyber-physischen Produktionssysteme (CPPS, d.h. „Einsatz von CPS, die im Verbund als CPPS in der Lage sind, die Pro­duktion dezentral und kontextadaptiv über Unternehmensgrenzen hinweg steu- ern“²⁶ ). Diese erfordern jedoch für eine volle Funktionsfähigkeit die Bausteine

(1) M2M-Kommunikation (geeigneter Standards für Schnittstellen und Syntax für Kommunikation der Maschinen untereinander) sowie
(2) HMI-Kommunikation (Schnittstelle zum Menschen als finale Entscheidungs­instanz der Produktionsplanung/-steuerung)

Wenn dann in der 3. Stufe die Denkweise von Industrie 4.0 in Form einer neuen Unternehmensvision, Strategieanpassung sowie dem Aufbau neuer Geschäftsmo­dellen und Prozessen vom Shopfloor zum Topfloor etabliert ist, kann die Industrie 4.0-Vision erreicht werden.²⁷ Dies setzt allerdings einen Paradigmenwechsel voraus und bedarf einer konsequente Umsetzung der folgenden Voraussetzungen:

(1) Vertikale (Verbindung von der Feldebene zum ERP-System) und horizontale Integration (Einbindung von Lieferanten, Kunden, Dienstleistern und eigener Standorte) für eine effiziente Datenerhebung/-verarbeitung.
(2) Dezentraler Intelligenz von Produkten, Fertigungsmitteln und Maschinen zur Weitergabe Produktions-/Service-Prozess notwendiger Informationen.
(3) Dezentrale Steuerung von Produktionsanlagen durch verteilte Systeme und Einsatz von IoTS (erhöht Flexibilität durch Nutzung von Internet/Cloud) vs. klassische SPS (Vielzahl von Verkabelung und serieller Verbindungen zwi­schen Anlage und SPS sind ortgebunden und unflexibel).
(4) Durchgängiges digitales Engineering (durch digitale Abbildung des physi­schen Produktionsprozesses mittels CAD / CAM und der virtuellen Fabrik) zur Simulation existierenden oder neuartigen Produktionsprozesses.
(5) Etablierung Cyber physische Produktionssysteme (CPPS = Produktionssys­teme aus intelligenten Produktionsmitteln, Mensch-Maschine-Schnittstelle und vollkommener Vernetzung).²⁸

2.3 Umsetzungsmöglichkeiten der Digitalen Transformation

Die Digitale Transformation kann in vielerlei denkbaren Szenarien zum Einsatz kommen. Dabei können fünf Ausgangspunkte zur Einführung und Verwendung von Digitalen Technologien betrachtet werden (vgl. Abbildung 4 links), die durch Technologien (sog. Enabler, vgl. Abbildung 4 rechts) ermöglicht werden und zu neuen Geschäftsmöglichkeiten (sog. Propostion) führen können.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 4: Ausgangspunkte, Enabler & Propositions²⁹

2.3.1 Produkte und Dienstleistungen in der Digitalen Transformation

Aus Sicht der Unternehmen stellen Digitale Technologien also Enabler und keinen Selbstzweck³⁰ dar, die neue Produktkategorien (vgl. CPS: Computerisierung von Produkten, sog. Intelligente oder Smarte Produkte) und Dienstleistungen (sog. Smart Services; ergeben sich in Ergänzung zum Produkt durch neue technologische Möglichkeiten oder als eigenständiger Service bspw. Datenmonetarisierung) er­möglichen. Diese neuen Produktkategorien bestehen aus (a) Physischen Kompo­nenten (mechanische und elektrische Bauteile), (b) intelligenten Komponenten (Hardware, Software) und (c) vernetzten Komponenten (Schnittstellen, Antennen und Übertragungsprotokolle). Die Vernetzung kann dabei sowohl den Datenaus­tausch zwischen den Akteuren (Kunden, Hersteller, Lieferanten) als auch die Aus­lagerung von Produktfunktionen von der physischen in die virtuelle Welt ermögli- chen.³¹ Dabei handelt es sich auch um neue Produktfunktionen, die jeweils auf der vorigen Stufe aufbauen³²:

(1) Überwachung: Sensoren und externe Datenquellen ermöglichen Überwa­chung, Benachrichtigung und Warnmeldung hinsichtlich Produktstatus, -um­feld, Betriebs-/Nutzungsverhalten und Analyse von Nutzungsmustern.
(2) Steuerung: Auf Basis von (1) und im Produkt oder der Cloud angesiedelter Software werden Steuerung von Produktfunktionen oder Personalisierung des Nutzererlebnisses ermöglicht.
(3) Optimierung: (1) und (2) ermöglichen eine Optimierung zur Steigerung der Produktleistung oder Durchführung vorausschauender Diagnose / Wartung, Updates und Reparaturen (auch per Fernzugriff).
(4) Automatisierung: Kombination aus (1) - (3) ermöglicht einen automatisierten Produktbetrieb, eigenständige Abstimmung des Betriebes mit anderen Pro­dukten / Systemen, eine automatisierte Produkterweiterung/-personalisierung sowie Selbstdiagnose und Service.

„Auf der letzten Stufe agieren Produkte vollkommen eigenständig. Sie nutzen Al­gorithmen, die auf Leistungs- und Umweltdaten basieren - einschließlich der Akti­vitäten anderer Produkte im System - und kommunizieren mit anderen Produkten. Menschen übernehmen nur noch die Leistungsüberwachung oder kontrollierenganze Flotten oder Systeme statt einzelner Einheiten.“³³ Um diese neuen Produktka­tegorien anbieten und die Produktfunktionen betreiben zu können, müssen Unter­nehmen allerdings auch eine neue und mehrstufige Infrastruktur bereitstellen (vgl. Abbildung 5), die aus den Bausteinen eines CPS besteht, von einer Identitäts- und Sicherheitsinfrastruktur umgegeben ist und über Schnittstellen auch Zugriff auf in-terne und externe Systeme sowie Informationen erhält.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 5: Neue Infrastruktur für Produkte & Dienstleistungen³⁴

Diese Infrastruktur eröffnet Unternehmen die Chancen schnell neue Produktanwen­dungen zu entwickeln, einzuführen sowie eine große Menge an Daten zu erheben, auszuwerten und weiterzuleiten sowie auf dieser Basis weitere Optimierungen durchzuführen bzw. Geschäftsmodelle zu entwickeln. Auf der anderen Seite setzt dies erhebliche Investitionen voraus und erfordert (neue) Fähigkeiten in den Berei­chen System-, Softwareentwicklung, Datenanalyse und IT-Sicherheit.³⁵

2.3.2 Produktion und Prozesse in der Digitalen Transformation

Auch die Produktion und Prozesse werden durch den Einsatz von Digitalen Tech­nologien vor neue Herausforderungen und Anforderungen gestellt, ermöglichen aber neue Produktivitätssteigerungen bis hin zu einem voll automatisierten und sich selbst optimierenden Systems (sog. CPPS oder Intelligente bzw. Smarte Fabrik). Die Entwicklung zur Intelligenten Fabrik begann in den 1970er Jahren mit dem Ansatz des computer-integrated manufacturing (CIM), welches sich seit den 1990ern über die sog. Lean Production (d.h. Einsatz von Prinzipien für sparsamen und effizienten Einsatz von Produktionsfaktoren über alle Unternehmensaktivitä- ten) sich zur heutigen Idee der Industrie 4.0 weiterentwickelte.³⁶ Aufgrund kürzerer Produktlebenszyklen, steigenden Kostendrucks, steigender Variantenvielfalt und hoher Schwankungen der Stückzahlen stößt Lean Production an seinen Grenzen und eine Erweiterung der Methoden durch den Einsatz von digitalen Technologien wird notwendig.³⁷ Die Einsatzmöglichkeiten von digitalen Technologien und die beispielhafte Darstellung eines über Unternehmensgrenzen hinweg agierenden CPPS ist in der Abbildung 6 dargestellt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 6: Wertschöpfungsnetzwerke (CPPS)³⁸

CPPS sollen die ansteigende Komplexität beherrschbar machen, die Störanfällig­keit von Maschinen und Produktionsprogramm durch die Möglichkeit der Selbstop­timierung reduzieren.³⁹ Gleichzeitig wirken Metcalfe's Konzept (Nutzen eines Kommunikationssystems steigt mit dem Quadrat seiner Teilnehmer) und das Moore'sche Gesetz (Rechnerleistung verdoppelt sich alle 18 Monate) wonach man für gleiches Geld immer mehr Nutzen und Leistung bekommt.⁴⁰ CPPS können neue Optimierungspotentiale durch eine Verringerung der Verschwendung (bspw. Big Data und Analytics für bessere Bestandsplanung, geringerer Rüstzeiten oder Mate­rialverschnitt), bessere Kapazitätsauslastung und Erhöhung der Flexibilität (bspw. durch computergestützte und durch Künstliche Intelligenz optimierte Produktions­planung mit Reduzierung von Engpässen und Leerzeiten) ermöglichen. Ebenso soll durch Abbildung 6 verdeutlicht werden, das sich künftig die Wertschöpfung von starren Ketten (Lieferant-A > OEM > Kunde) zum dynamischen Wertschöpfungs­netzwerk weiterentwickelt. Es werden Wertschöpfungsnetzwerke über Unterneh­mensgrenzen hinweg geschaffen, die den in Kapitel 2.2 beschriebenen Paradigmen- wechsel erfordern. Auch die Montage mit ihren heute üblichen Standardplattformen wird sich in der Gestalt verändern, dass eine Individualisierung immer später im Montageprozess stattfinden wird (fördert Skaleneffekte und reduziert Working Ca­pital) und kann dazu führen, dass die Endmontage ganz zum Kunden verlagert wird (bspw. (Software-)Inbetriebnahme und Individualisierung).⁴¹

2.3.3 Geschäftsmodell und Organisation in der Digitalen Transformation

„Ein Geschäftsmodell ist eine modellhafte Repräsentation der logischen Zusam­menhänge, wie eine Organisation bzw. Unternehmen Mehrwert für Kunden erzeugt und einen Ertrag für die Organisation sichern kann.“⁴² Um diese modellhafte Re­präsentation zu beschreiben, hat sich in der Praxis das Business Model Canvas (BMC)⁴³ etabliert, das auch die wichtigsten Charakteristika von Geschäftsmodellen anschaulich macht. Das BMC verwendet dafür vier Hauptkategorien Kunde (mit Unterkategorien Segment, Kanäle, Beziehung), Angebot (Wertversprechen), Infra­struktur (mit Unterkategorien Ressourcen, Aktivitäten und Partner) und Finanzielle Funktionsfähigkeit (mit Unterkategorien Umsatzquellen, Kostenstruktur) zur Be­schreibung bzw. Modellierung von Geschäftsmodellen (vgl. hierzu auch näher Ka­pitel 4.2.2). Durch den Einsatz von digitalen Technologien sind gänzlich neue Ge­schäftsmodelle, die es bisher noch nicht gab oder eine Weiterentwicklung und Op­timierung bestehender Geschäftsmodelle von Unternehmen möglich. So kann das Geschäftsmodell eines traditionellen Produktangebots in mehrere Richtungen weiter entwickelt werden (vgl. Abbildung 7), die zu einer kontinuierlichen Umsatz­generierung und zu zusätzlichen Ertragsströmen, durch eine bessere Befriedigung von Kundenbedürfnissen (bspw. Kostenvariabilisierung) und Steigerung des Kun- dennutzens (bspw. Bereitstellung zusätzlicher Dienstleistungen oder eines ganzen Ökosystem) eröffnen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 7: Digitale Geschäftsmodelle

Dabei ergeben sich drei neue Arten von Geschäftsmodellen:

(1) Informationsbasiertes Geschäftsmodell: Dabei werden die durch die neue Produktkategorie oder anderweitig gewonnenen Daten benutzt, um komple­mentäre (bspw. Predictive Maintenance für eine verkaufte Werkzeugma­schine) oder neue Dienstleistungen (bspw. Verkauf von Nutzerdaten an Dritte) anzubieten. Dies stellt in der Regel eine neue Ertragsquelle dar.
(2) As-a-Service-Geschäftsmodell: Dabei werden keine Produkte sondern Kun­dennutzen (bspw. Software-as-a-Service Angebote bei denen keine Software­lizenz erworben wird sondern ein Abonnements für die Nutzung der Software mit monatlicher Kündigungsmöglichkeit) oder Leistungseinheiten (bspw. wird eine Flugzeugturbine vermietet und nach gelaufenen Stunden der Flug­gesellschaft in Rechnung gestellt) verkauft. Dadurch wird das Produkt von⁴⁴ einer Investition in einen Teil des betrieblichen Aufwands transferiert und eine Bereitstellung einfacher, da dies über die Cloud erfolgt.
(3) Plattform Geschäftsmodell: Ermöglicht die Interaktion von Minimum zwei voneinander unabhängigen Gruppen wobei sich der Wert für eine Gruppe durch die Präsenz der anderen ergibt (bspw. Internetsuchmaschine mit den Kundengruppen Nutzer und Werbekunden. Je mehr Nutzer die Suchmaschine hat desto mehr Werbekunden platzieren ihre Anzeigen).

Allen neuen Geschäftsmodellen ist eine zunehmende De-Materialisierung (d.h. Trennung Information vom Objekt bis hin zur Substitution von Objekten durch di­gitale Inhalte wie bspw. Musik über Online-Streamingdienst vs. Abspielen vom Tonträger) und starke Service-orientierung zur Steigerung der Kundennutzens (bspw. zum Produkt dazu angebotener Predictive Maintenance Service) gemein. Dies wird ebenso große Veränderungen für die Organisation/-struktur von Unter­nehmen nach sich ziehen. „Die Verlagerung der Arbeit entlang der gesamten Wert­schöpfungskette führt bei Fertigungsunternehmen zu einer organisatorischen Ver­änderung von historischem Ausmaß.“⁴⁵ Folgende Gegenüberstellung soll dies näher erläutern und verdeutlichen:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 8: Service- vs. Produkt-orientierung⁴⁶

Dabei wird es erforderlich werden, neben der in Abbildung 3 genannten Punkte der 3. Stufe auch die Organisation an neue Anforderungen wie bspw. die folgenden Veränderungen vorzunehmen⁴⁷:

(1) Verstärkte und tiefgreifende Zusammenarbeit zwischen IT und F&E, da digi­tale Technologien bereits in der Produktentwicklung wichtig sind. Denkbar sind sogar eine Integration und Zusammenwachsen der beiden Funktionen.
(2) Schaffung neuer Funktionen wie (a) zentrale Datenabteilung (für Datenerhe­bung, -analyse und -bereitstellung für andere Funktionen im Unternehmen), (b) Zwitterfunktion aus Entwicklung, IT und Produktion (sog. Dev-Ops für Produktupdate, After-Sales-Service und Verbesserungen) und (c) Kundener­folgsmanagement (für Kunden-Interaktion und Kundennutzen-Maximierung).
(3) Restrukturierung aller Funktionen angesichts Neuausrichtung von Aufgaben und Rollen. So spielen bspw. Produkt- und Datensicherheit eine zunehmend größere Rolle und wird sich künftig über vschd. Funktionen erstrecken.

2.4 Forschungsstand Chancen & Risiken Digitaler Transformation

In diesem Kapitel wird der Forschungsstand zu Chancen und Risiken der Digitalen Transformation anhand von für die Investitionsrechnung relevante Parameter, d.h. betriebswirtschaftliche Parameter wie Investitionen, Umsatz und Auswirkungen auf das Ergebnis beschreiben und analysiert. Dafür wurden Quellen aus der Wis­senschaft und Praxis zum Themenfeld ‘Digitale Transformation‘ ausgewertet. Die Recherche erfolgte über die Internetsuchmaschine Google.de und den Katalog­Suchdienste der Hochschule Pforzheim. Dabei wurden folgende Schlagworte ver­wendet: Digitale Technologien, Digitale Transformation, Industrie 4.0 und (Indust­rial) Internet of Things.

Die Suchergebnisse wurden anhand der nachfolgenden Kriterien gefiltert:

(1) Aktualität der Quellen, d.h. maximal fünf Jahre (Erscheinungsjahr >2013)
(2) Namhafte Herausgeber wie Unternehmen, (Forschungs-)institute, Unterneh­mensberatungen, -verbände oder Kommunal- / Landes- / Bundesregierung.
(3) Regionale Beschränkung auf Globale Studien oder mit Fokus auf DACH
(4) Kein Branchenfokus
(5) Inhaltliche Behandlung der Einführung Digitaler Technologien und / oder

- den Erfolgsfaktoren Einführung Digitaler Technologien und /oder
- Handlungsempfehlungen / Blue Prints für selbiges und / oder
- dem Digitalen Reifegrad von Unternehmen und / oder
- volks- bzw. betriebswirtschaftlicher Auswirkungen / Erwartungen
- Zusammenhang zw. Digitale Technologien und Wertsteigerung.

Final wurde aus über 30 Studien (vgl. Studienverzeichnis im Anhang) Informatio­nen bzgl. der Chancen und Risiken ausgewertet. Die Ergebnisse der Auswertung sind in den folgenden Kapiteln dargestellt und erläutert.

2.4.1 Investitionsauswirkungen der Digitalen Transformation

Informationen zur Investitionserwartung gab es lediglich in zwei Studien. So sieht PwC (2016) die notwendigen Investitionen innerhalb der nächsten 3 Jahre bei 5,0% und E&Y (2018) bei 5,9% des Umsatzes. Daneben wurden aber Erwartungen an die Entwicklung der Parameter Auslastungserhöhung und Bestandskostenreduzie­rung in vschd. Studien angegeben, die beide ebenfalls Auswirkungen auf den Ka­pitaleinsatz von Unternehmen haben. Die Einschätzungen zur Erhöhung der Aus­lastung als auch der Bestandkosten-Reduzierung liegen teilweise deutlich auseinan- der, es werden aber von allen Studien positive Effekte erwartet.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 9: Studienangaben Auswirkungen auf den Kapitaleinsatz

2.4.2 Umsatzauswirkungen der Digitalen Transformation

Das Potential für Umsatzsteigerungen wird in allen analysierten Studien als positiv eingeschätzt. Die Studie von McKinsey (2015) sieht außerdem im qualitativen Be­reich eine Verkürzung der Time-to-Market-Dauer von 20% bis 50% als möglich und BCG (2018) bestätigt dies durch eine durchgeführte Benchmarking-Analyse ebenso wie eine deutliche Outperformance von Digitalen Champions hinsichtlich allgemeiner Differenzierungsvorteile im. Die Studien mit Angaben zu quantitativen Aussagen sehen ein Steigerungspotential in einer Bandbreite von 3,1% (vgl. Mind Digital (2018) für sog. Digital Starter) bis zu 24% (vgl. Roland Berger (2016) ohne Differenzierung).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 10: Studienangaben Umsatzpotential

2.4.3 Margenauswirkungen der Digitalen Transformation

Das Potential für Margenverbesserungen wird in allen vertieft analysierten Studien als positiv eingeschätzt. Es gab allerdings lediglich zwei Studien mit Aussagen zu einer Verbesserung der Marge. Goetzpartners (2015) sieht bei einer Ausgangs­EBIT-Marge von 8,8% eine Steigerung zw. 3,8%- und 9,3%-Punkten auf 12,5% bzw. 18% EBIT-Marge und Roland Berger (2016) sieht bei einer Ausgangs-EBIT­Marge von 6,1% eine Steigerung um bis zu 7,1%-Punkten auf 13,1% als realistisch. Die Studie von Mind Digital (2018) trifft eine Aussage zum Gewinnwachstum auf Basis der letzten 3 Jahre der untersuchten Unternehmen (n=54) und sieht diese für Digital Starter mit 1,7% bis hin zu den Digital Champions mit 19,8%.

Darüber hinaus sind für einzelne Kostenkategorien vschd. Erwartungswerte darge­stellt, die sowohl innerhalb der genannten Bandbreite als auch von Studie zu Studie stark auseinander liegen. Dies ist auf die mit vschd. Geschäftsmodellen einherge­henden unterschiedlichen Kostenstrukturen und dem Status Quo von (Kosten-)Ef- fizienzen zu erklären.

Auch werden die Möglichkeiten zu den Steigerungen der Produktivität v.a. auf Ebene der Mitarbeiter als hoch bewertet. Auf Ebene von Anlagen und Maschinen sind diese bereits auf einem hohen Produktivitätsniveau und deshalb werden hier geringere Erwartungen für Optimierungen aufgeführt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 11: Studienangaben Kostenpotentiale

2.4.4 Risikoauswirkungen der Digitalen Transformation

Bei der Analyse der Studien gab es keine quantitativen Angaben zu Risiken die direkt mit der Digitalen Transformation verbunden sind. Es wird aber im Großteil der Studien Aussagen zu typischen Risiken und Herausforderungen, die aus der Digitalen Transformation resultieren gemacht. Zumeist genannt werden Themen zur IT-Sicherheit und damit verbundene Risiken (Cybercrime, Datenverlust, Pro­duktionsstillstand, Datenspionage etc.), Risiken aus fehlenden etablierten technolo­gischen Standards und Risiken in Bezug auf das Geschäftsmodell (eigene Anpas­sungsnotwendigkeit, neuer Wettbewerb etc.) genannt. Einen Überblick zu mögli­chen Risiken und Herausforderungen gibt Abbildung 12, die auch die für Unterneh­men relevante Blickwinkel ihrer Stakeholder Kunden, Mitarbeiter und Gesellschaft beschreibt. Festgehalten werden kann aber, dass die Digitale Transformation mit einem großen Wandel und hohen Veränderungsdynamik verbunden ist, die eine hohe Unbeständigkeit, Volatilität, Komplexität und Ambivalenz mit sich bringt, die sich auch stark auf das Investitionsumfeld auswirken (vgl. hierzu Kapitel 4.1).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 12: Überblick Chancen & Risiken der Digitalen Transformation⁴⁸

2.5 Zusammenfassung und Zwischenfazit

Die Digitale Transformation bietet enormes Potential für die zukünftige Wertschöp­fung und Wertsteigerung von Unternehmen durch den Einsatz von Digitalen Tech­nologien auf Produkt-/Dienstleistungs-, Produktions-/Prozess sowie Geschäftsmo- dell-/Organisations-Ebene. Sie stellt Unternehmen aber auch vor enorme Risiken, Herausforderungen, große Veränderungen und erfordern einen Paradigmenwech- sel. Ebenso wird es notwendig sein größere Investitionen für die Umsetzung der Digitalen Transformation zu tätigen. An dieser Stelle soll auch das sog. Produkti­vitätsparadoxon erwähnt sein, wonach es keinen Zusammenhang zwischen Investi­tionen in Digitale Technologien und der Produktivität geben soll (bspw. ist das Pro­duktivitätswachstum in vielen OECD-Ländern in den letzten drei Jahrzehnten stetig gesunken). ⁴⁹ Dieses Paradoxon wurde bereits 1987 vom Wirtschaftsnobelpreisträ­ger Robert Solow formuliert und konnte seither nicht vollständig widerlegt werden. Allerdings gibt es vschd. Erklärungsansätze wie bspw. (a) eine fehlerhafte Messung von Investitionen und Produktivität, (b) Effekt einer mehrerer jahrzehnte-andauern­den Verzögerung zwischen Einsatz und Wirkung bedingt durch Lerneffekte / Er­reichung einer kritischen Masse (ähnlich wie bei vorigen industriellen Revolutio­nen), (c) Managementfehler bei der Einführung und Ausschöpfung der Potentiale digitaler Technologien, (d) Verwischung der Produktivitätssteigerung durch Ge­winnverteilung innerhalb von Unternehmen/-steilen etc. die versucht haben das Pa­radoxon zu widerlegen.

Wie bei jeder (Investitions-)Entscheidung gehen Chancen und Risiken damit einher und eine Entscheidung sollte unter wertorientierten Gesichtspunkten fakten-/daten- orientiert getroffen und mittels Kennzahlen deren Umsetzung überwacht und kon­trolliert werden. Die Investitionsrechnung bietet hierfür vschd. Rechenverfahren und Methoden, um auch mit der Unsicherheit bei Investitionsentscheidungen um­zugehen, die im folgenden Kapitel 3 vorgestellt werden.

3 Investitionsrechnung

Nach dem in Kapitel 2 der Stand des Wissens zur Digitale Transformation, ihre Auswirkungen auf Unternehmen und anhand des Forschungsstandes mit ihr ver­bundene und in betriebswirtschaftlichen Kenngrößen ausgedrückten großen Chan­cen und Risiken beschrieben wurden, folgt in Kapitel 3 eine generische Beschrei­bung des derzeitigen Wissensstandes zur Investitionsrechnung als Grundlage für eine Abbildung der Chancen und Risiken der Digitalen Transformation im Rahmen.

3.1 Investitionsbegriff und -arten

In der wirtschaftswissenschaftlichen Literatur gibt es eine Vielzahl von leicht von­einander abweichenden Definitionen für den Begriff Investition. Für die vorlie­gende Arbeit soll unter Investition „der zielgerichtete Einsatz von finanziellen Mit­teln zur Beschaffung von Gütern“⁵⁰ verstanden werden. Es handelt sich dabei um die Umwandlung von Kapital (Eigen- oder Fremdkapital) in Vermögen (Umlauf­oder Anlagevermögen), um ein bestimmtes Ziel (Unternehmensziel, physikalisches Ziel, finanzwirtschaftliches Ziel etc.) zu erreichen. Bei der Investitionsentscheidung kann es sich um eine Einzelinvestitionsentscheidung bzw. bei Vorliegen vschd. In­vestitionsmöglichkeiten um eine Auswahlentscheidung oder die Zusammenstellung eines optimalen Programmes aus vschd. Optionen handeln. Investitionen können sich dabei nach unterschiedlichen Gesichtspunkten untergliedern lassen, wie bspw. nach bilanzieller Güterart (Immaterielle-, Sach- oder Finanzinvestition)⁵¹, nach be­trieblichen Funktionsbereich (Forschungs-, Fertigungs-, Absatz- oder Verwaltungsinvestitionen)⁵² oder Auswirkung auf das betriebliche Leistungspoten­tial (Gründungs-, Ersatz-, Rationalisierungs-, Diversifikations- oder Erweiterungs- investition)⁵³. Grundsätzlich können Investitionen unabhängig von der Finanzie­rung betrachtetet werden (vgl. sog. Fisher Separation Theorem) sofern die Wirt­schaftlichkeit (d.h. eine risiko-gerechte Rendite) gegeben ist.⁵⁴ Zur Beurteilung der Wirtschaftlichkeit von Investitionen dienen die in den folgenden Kapiteln 3.2 und 3.3 beschriebenen Verfahren und Methoden.

3.2 Investitionsrechenverfahren

Der Investor verfolgt durch eine Investition seinen Nutzen zu maximieren. Die In­vestitionsrechnung stellt ihm dafür anhand des Nutzen beschreibenden bzw. quan­tifizierbarer Faktoren (Höhe des Nutzens, zeitlicher Anfall und Wahrscheinlichkeit des Eintritts) eine Entscheidungsgrundlage zur Verfügung.⁵⁵

Dabei können die Investitionsrechenverfahren grundsätzlich in die statischen Re­chenverfahren (die auf Begriffen der Kostenrechnung basieren, die zwar Risiken berücksichtigen aber nur ungenügend die zeitliche Struktur des Nutzens; vgl. Ka­pitel 3.2.1) und die dynamischen Rechenverfahren (basieren auf Ein-/Auszahlun- gen sog. Cash-flows und berücksichtigen Risiken als auch die zeitliche Struktur des Nutzens also der Cash-flows; vgl. Kapitel 3.2.2) unterschieden werden.

3.2.1 Statische Investitionsrechnung

Im Folgenden werden die in der Literatur am weitesten verbreiteten statischen In­vestitionsrechenarten kurz vorgestellt.

Kostenvergleichsverfahren: Vergleich der Kosten von mindestens zwei Investiti­onsalternativen mit identischen Leistungsmerkmalen und Entscheidung für die Al­ternative, mit den geringeren Durchschnittskosten je Zeiteinheit (Kostenannuität). Dabei bleiben die Erlöse unberücksichtigt und es werden alle durch das Investiti­onsprojekt verursachten Kosten einbezogen (d.h. Material-, Betriebsstoff-, Werk­zeug-, Instandhaltungs-, Repartur-, Raum-, Energie-, Personalkosten sowie kalku­latorische Abschreibungen und Zinsen). „Kostenvergleichsrechnungen werden in der Praxis häufig zur Lösung von Ersatzproblemen herangezogen, da die Erlösseite in diesem Fällen oft nicht in das Kalkül mit einbezogen werden muss.“⁵⁶

Gewinnvergleichsverfahren: Erweiterung der Kostenvergleichsrechnung um die spezifische Erlössituation der Investition und Auswahl der Investition mit dem höchsten durchschnittlichen Periodengewinn. Sinnvolle Erweiterung der Kosten­vergleichsrechnung, da bei den meisten Vorhaben (v.a. Erweiterungsinvestitionen) mehr oder weniger auch die Erlösseite verändert wird und ein reiner Kostenver­gleich nicht aussagefähig ist.⁵⁷

Rentabilitätsvergleichsverfahren (Return on Investment; ROI): Weiterentwick­lung der Gewinnvergleichsrechnung und berechnet sich wie folgt:

ROI= Periodengewinn (Geldeinheit pro Zeiteinheit)/ durchschnittlich eingesetztes Kapital (Geldeinheit)

Ausgewählt wird die Investition mit dem höchsten ROI und die Investitionsrechen­art ist prinzipiell für die Beurteilung von Rationalisierungs-, Erneuerungs- und Er­weiterungsinvestitionen geeignet.⁵⁸

Amortisationsrechenverfahren (Pay-off/-back-Methode; AD): Abweichend zu den bisherigen Verfahren werden ausschließlich Cash-flows betrachtet, um zu be­urteilen wie lange es dauert, bis sich die Investition auszahlt. Siehe hierzu:

AD= Investitionsauszahlung (Geldeinheit)/ durchschnittliche Rückflüsse (Geldeinheit pro Zeiteinheit)

Ausgewählt wird die Investition mit der kürzesten Dauer. Die AD sollte in Kombi­nation mit anderen Verfahren verwendet werden und wird auch als Maß des Wag­nisses bezeichnet.⁵⁹

Zu den oben beschrieben Vor- und Nachteilen dieser Verfahren kommen noch die kurzfristige Betrachtungsweise (häufig nur das erste Jahr nach der Investition) so­wie eine fehlende mengenbasierte Beurteilung der Veränderung der Kostenstruktur (Verschiebung Break-even-Punkt womit sich mit einer Investition zumeist die Fix­kosten erhöhen und die variablen Kosten sinken). Die statischen Rechenverfahren zeichnen sich durch eine einfache Anwendung aus und sind in der Praxis weiterhin stark verbreitet wohin nach Auffassung der modernen Betriebswirtschaftslehre die dynamischen Rechenverfahren adäquater für die Entscheidungsfindung sind und finden auch zunehmend Akzeptanz und Verbreitung in der Praxis.

3.2.2 Dynamische Investitionsrechnung

Die Dynamischen Verfahren basieren auf der Finanzmathematik (im Wesentlichen Zinseszins und Rentenrechnung), bilden ein geschlossenes sowie logisches Modell und unterscheiden sich von den Statischen Verfahren vor allem durch die beiden Aspekte (a) keine Durchschnittbetrachtung sondern exakte Erfassung der Cash­flows über die gesamte Nutzungsdauer der Investition sowie (b) Berücksichtigung der zeitlichen Struktur der Cash-flows durch explizite Einbeziehung von Zinses­zins-Effekten.⁶⁰ Die Vorzüge der dynamischen Methoden lassen sich dabei v.a. an­hand von zwei Faktoren erklären.

(a) Zeitwert des Geldes, d.h. „Wenn ein Geldempfänger heute einen Euro er­hält, so stiftet dieser einen größeren Nutzen, als wenn er den Euro erst in einem Jahr erhält. Grund dafür ist die Tatsache, dass sich der heute ver­fügbare Euro für ein Jahr zinsbringend anlegen lässt, womit nach einem Jahr ein entsprechend angewachsener Geldbetrag zur Verfügung steht.“⁶¹
(b) Risiko, d.h. „Je nach Art des Aktivums schwanken die späteren Rückflüsse mehr oder weniger stark um einen angenommenen Erwartungswert. Ge­mäß dem in der Regel unterstellten risikoaversen menschlichen Verhalten bevorzugen Individuen tendenziell stabilere Einnahmen. Je größer daher die zu erwartenden Schwankungen der zukünftigen Cash-flows, d.h. deren Volatilität, certeris paribus veranschlagt werden müssen, umso weniger ist ein Aktivum heute wert.“⁶²

„Sowohl der Zeitwert des Geldes als auch das Risiko des jeweiligen Aktivums kann man berücksichtigen, indem man die erwarteten zukünftigen Cash-flows auf den heutigen Zeitpunkt diskontiert [...]. Dabei ist der verwendete Zinssatz abhängig vom risikolosen Marktzinssatz (Zeitwert des Geldes) und vom spezifischen Risiko der Anlage. Der kumulierte Zins und das Risiko nehmen zu, je weiter in der Zukunftein Cash-flow anfällt.“⁶³ Im Folgenden werden kurz die in der Literatur am weites­ten verbreiteten dynamischen Investitionsrechenarten vorgestellt.

Kapitalwertmethode (Net Present Value; NPV): „Der aus der Diskontierung der prognostizierten Cash-flows resultierende Present Value (PV) ist der per heute (Zeitpunkt t = 0) berechnete finanzielle Gesamtwert eines Projektes. Dabei werden die Cash-flows (CF) mit einem Kapitalkostensatz (k) diskontiert [...]. Subtrahiert man vom Present Value die einzusetzende Investitionssumme (I 0), so erhält man den durch das Projekt generierten Mehrwert, den NPV.“⁶⁴ „Ein besonders Problem stellt in der Regel die zu schätzende und in der Investitionsrechnung zu berücksich­tigende Laufzeit bzw. Lebensdauer eines Projektes dar. Damit ist die je nach kon­kretem Fall mehr oder weniger wichtige, unter Umständen aber sogar entschei­dende Veranschlagung des End- bzw. Residualwertes (RW) eines Projektes. Bei Projekten, die am Ende der Detailplanungsperiode [.] auslaufen kann dies der zu­künftige Liquidationswert, bei „offenen“ Projekten [.] ein sogenannter Terminal Value (TV) sein.“⁶⁵ Ist der NPV positiv, so ist die Verzinsung der Investition höher als der Kalkulationszinssatz und die Investition ist somit vorteilhaft.⁶⁶

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

„Lange Zeit empfand man NPV-Werte in der Praxis oft als wenig anschauliche, nicht interpretierbare Größen [.]. Beeinflusst durch die neuen Ansätze des Wert­managements gewann das NPV-Kriterium zunehmend Popularität. So kann heute der NPV auch im Rahmen von Investitionsrechnungen als das meistbenützte Beur­teilungskriterium betrachtet werden.“⁶⁷

[...]

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¹ Roth (2016) S. 3

² Roland Berger (2015) S. 6

³ Vgl. Roth (2016) S. 6

⁴ Vgl. Roth (2016) S. 3

⁵ Amberg et. al (2011) S. 33

⁶ Vgl. Gabler (2019a)

⁷ Vgl. Gabler (2019b)

⁸ Vgl. Gabler (2019c)

⁹ Goldman Sachs (2014) S. 4

¹⁰ Vgl. Bauernhansl (2014) S. 6

¹¹ Gartner Group (2019)

¹² Roth (2016) S. 6

¹³ Vgl. Roth (2016)

¹⁴ Brynjolfsson, McAfee (2015) S. 16

¹⁵ Modifizierte Darstellung von Contact Software (2019)

¹⁶ Vgl. Lucks (2017) S. 20

¹⁷ Vgl. Andreesen (2011)

¹⁸ Vgl. Finanzen100.de (2019) gemessen an der Marktkapitalisierung.

¹⁹ Vgl. hierzu BMBF (2014) S. 16f.

²⁰ Vgl. Roth (2016) S. 7-8

²¹ Roth (2016) S. 22

²² Acatech (2011) S. 5

²³ Vgl. Roth (2016) S. 23

²⁴ Vgl. Roth (2016) S. 23

²⁵ Vgl. Roth (2016) S. 23

²⁶ Roth (2016) S. 23

²⁷ Roth (2016) S. 24

²⁸ Vgl. hierzu Roth (2016) S. 37-45

²⁹ Eigene Modifizierte Darstellung vgl. Roland Berger (2015) und Bitkom (2016)

³⁰ Ausnahme: Wenn das Unternehmen als Hersteller bzw. Anbieter digitaler Technologien auftritt.

³¹ Vgl. Porter (2014) S. 5-6

³² Vgl. Porter (2015) S. 8-10

³³ Porter (2014) S. 10

³⁴ Angepasste Darstellung von Porter (2014) S. 7 durch Wortmann, Flüchter (2015) S. 223

³⁵ Vgl. Porter (2014) S. 8

³⁶ Vgl. Roth (2016) S. 20-22

³⁷ Vgl. Roth (2016) S. 22

³⁸ Eigene Darstellung angelehnt an Roth (2016) S. 44 und Roland Berger (2015) S. 18

³⁹ Vgl. Roth (2016) S. 20

⁴⁰ Bauernhansl (2011) S. 18

⁴¹ Porter (2015) S. 10

⁴² Gabler (2019d)

⁴³ Siehe hierzu ausführlich Osterwalder, Pigneur et al. (2010)

⁴⁴ Schaeffer (2017) Pos. 737/4631

⁴⁵ Porter (2015) S. 15

⁴⁶ Weiß (2013) S.10

⁴⁷ Vgl. hierzu Porter (2015) S. 15-20

⁴⁸ Eigene Übersetzung von Reddy, Reinartz (2017) S. 12

⁴⁹ Vgl. Buxmann (2019) S. 24

⁵⁰ Perriodon, Steiner et. al (2012) S. 29

⁵¹ Becker, Peppmeier (2018), S. 35-37

⁵² Busse, Witte (2018), S. 11

⁵³ Kruschwitz (2014) S. 15f.

⁵⁴ Volkart (2011) S. 303f.

⁵⁵ Perriodon, Steiner et. al (2012), S. 30

⁵⁶ Perriodon, Steiner et. al (2012) S. 39

⁵⁷ Perriodon, Steiner et. al (2012) S. 39

⁵⁸ Perriodon, Steiner et. al (2012) S. 41-43

⁵⁹ Perriodon, Steiner et. al (2012) S. 43-47

⁶⁰ Perriodon, Steiner et. al (2012) S. 49

⁶¹ Volkart (2011) S. 183

⁶² Volkart (2011) S. 183

⁶³ Volkart (2011) S. 183f.

⁶⁴ Volkart (2011) S. 281

⁶⁵ Volkart (2011) S. 281f.

⁶⁶ Vgl. Perriodon, Steiner et. al (2012) S. 53

⁶⁷ Volkart (2011) S. 282-283