Stetig anspruchsvoller werdende Märkte, neue Anforderungen an Technologien sowie eine Verschärfung des internationalen Wettbewerbs haben dazu geführt, dass viele Unternehmen der Prämisse „either innovate or die!“ folgen, um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu erhalten. Deshalb hat auch das effiziente Planen, Steuern und Messen von Innovationstätigkeiten in den letzten Jahren deutlich an Bedeutung hinzugewonnen. Dabei wurde jedoch die Frage nach der Selektion geeigneter Kennzahlen trotz ihrer hohen Relevanz für Unternehmen in der bisher existierenden Literatur nur unzureichend behandelt: „[…] [T]here seems to be little agreement about what should be measured and how.“
Das Ziel dieser Arbeit ist es deshalb, die Literatur zum Thema „Innovation Performance Measurement“ systematisch nach Aussagen über die Identifizierung geeigneter Kennzahlen zu durchsuchen und wesentliche Ergebnisse strukturiert darzustellen. Relevante Publikationen sollen über eine Literaturrecherche in den Datenbanken „Ebsco“ und „Sciencedirect“ mithilfe der Schlagwörter „innovation performance measurement“ sowie „innovation control“ erlangt werden.
Die generische Aufbau der Arbeit folgt dabei folgender Struktur: Zuerst werden wichtige theoretische Grundlagen des Innovation Performance Measurement erläutert. Danach folgt anhand des Modells von BROWN und SVENSON ein Überblick über die existierenden Innovationskennzahlen. Dabei wird auch die Einsatzfähigkeit der einzelnen Kennzahlengruppen näher betrachtet. Anschließend werden im Hauptteil verschiedene Aspekte bezüglich der Auswahl geeigneter Kennzahlen detailliert untersucht. Eine kurze Zusammenfassung der wesentlichen Ergebnisse sowie ein Ausblick in die Zukunft bilden den Schluss dieser Seminararbeit.
Inhaltsverzeichnis
1. Problemstellung
2. Theoretische Grundlagen des Innovation Performance Measurement
2.1 Der Innovationsbegriff
2.2 Das Innovationsmanagement
2.3 Das Innovationscontrolling
3. Kennzahlen im Innovationsprozess
3.1 Systemorientierte Einordnung verschiedener Kennzahlentypen
3.2 Einsatzfähigkeit einzelner Kennzahlentypen
4. Selektion geeigneter Kennzahlen im Rahmen des Innovation Performance Measurement
4.1 Determinanten für die Kennzahlenauswahl im spezifischen Innovationsprozess
4.2 Gestaltung ausgewogener Steuerungsansätze mithilfe finanzieller und nicht finanzieller Messgrößen
4.3 Kulturelle und organisatorische Hindernisse bei der Kennzahlenselektion
5. Schlussbetrachtung
Zielsetzung & Themen
Diese Arbeit befasst sich mit der systematischen Identifizierung und Auswahl geeigneter Kennzahlen für das Innovation Performance Measurement. Ziel ist es, den aktuellen Stand der Literatur zu analysieren, um Unternehmen fundierte Entscheidungshilfen für die Steuerung ihrer Innovationstätigkeiten zu bieten.
- Theoretische Fundierung des Innovationsmanagements und -controllings
- Systematik der Kennzahlen im I-P-O-O-Framework (Input, Process, Output, Outcome)
- Einflussfaktoren bei der Kennzahlenselektion (Strategie, Unternehmensgröße, Innovationsgrad)
- Herausforderungen durch kulturelle und organisatorische Barrieren
- Vergleich finanzieller und nicht-finanzieller Steuerungsgrößen
Auszug aus dem Buch
4.1 Determinanten für die Kennzahlenauswahl im spezifischen Innovationsprozess
KERSSENS-VAN DRONGELEN und COOK vertreten die Meinung, dass kein allgemein gültiges framework existiert, anhand dessen die geeigneten Kennzahlen für den spezifischen Innovationsprozess identifiziert werden können. Deshalb sollten Manager „not unthinkingly copy the concepts proposed by others but design their own tailor-made system, suiting purpose(s) of measurement and the peculiarities of their R&D setting [...]”. Aktuelle Forschungsergebnisse haben jedoch gezeigt, dass durchaus Determinanten für die Auswahl von Kennzahlen existieren. Die Ausgestaltung eines Innovation Performance Measurement Systems kann unter anderem von der Unternehmensstrategie und -größe beeinflusst werden. Des Weiteren stellen Markt bzw. Kundenorientierung sowie der Innovationsgrad mögliche Einflussgrößen dar.
Um die Bedeutung der Unternehmensstrategie auf die Auswahl von Kennzahlen zu bestimmen, wird im Folgenden die Typologie von MILES et al. zugrunde gelegt. Diese unterteilt Unternehmen anhand ihrer strategischen Grundausrichtung in „Prospektoren“, „Analysierer“, „Verteidiger“ und „Reagierer“. GRIFFIN und PAGE haben empirisch nachgewiesen, dass die Selektion geeigneter Kennzahlen für die Messung des Innovationserfolgs von der festgelegten Innovationsstrategie beeinflusst wird. Prospektoren setzen vor allem Messgrößen ein, die den Gewinn und die Verkaufszahlen neuer Produkte überprüfen. Analysierer messen dagegen vornehmlich, ob das neue Produkt zur Strategie des Unternehmens passt. Für „Verteidiger“ und „Reagierer“ stellt hingegen der „return on investment“ der Innovation eine wesentliche Messgröße dar.
Des Weiteren kann neben der Unternehmensstrategie auch die Unternehmensgröße als Determinante herangezogen werden. DIJK et al. haben, basierend auf den Ergebnissen einer Befragung von 865 großen und 1013 kleinen Unternehmen, nachgewiesen, dass für die jeweiligen Unternehmenstypen verschiedene Messgrößen relevant sind. Während für große Unternehmen vor allem die Messung von Outcome-Kennzahlen wie „Profitabilität“ und „Marktanteilswachstum“ von großer Bedeutung ist, bevorzugen kleinere Unternehmen vornehmlich Messgrößen wie den „return on investment“ sowie die „Personalkosten und –qualität“.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Problemstellung: Einleitung in die Relevanz der Innovationssteuerung in einem wettbewerbsintensiven Marktumfeld und Darstellung der Zielsetzung der Arbeit.
2. Theoretische Grundlagen des Innovation Performance Measurement: Definition der zentralen Begriffe Innovation, Innovationsmanagement und Innovationscontrolling als Basis für die weitere Untersuchung.
3. Kennzahlen im Innovationsprozess: Anwendung des I-P-O-O-Modells zur systematischen Kategorisierung von Innovationskennzahlen und Analyse ihrer Einsatzfähigkeit.
4. Selektion geeigneter Kennzahlen im Rahmen des Innovation Performance Measurement: Untersuchung von Determinanten der Kennzahlenauswahl sowie Hindernissen bei der Implementierung von Messsystemen.
5. Schlussbetrachtung: Zusammenfassende Bewertung der Ergebnisse und Ausblick auf zukünftigen Forschungsbedarf.
Schlüsselwörter
Innovation Performance Measurement, Innovationscontrolling, Innovationsmanagement, Kennzahlensysteme, Innovationsprozess, Input-Kennzahlen, Process-Kennzahlen, Output-Kennzahlen, Outcome-Kennzahlen, Innovationsstrategie, Kennzahlenselektion, Unternehmenskultur, F&E-Controlling, Leistungssteuerung, Effizienzmessung.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit beschäftigt sich mit der Herausforderung, geeignete Kennzahlen für das sogenannte Innovation Performance Measurement zu identifizieren, um Innovationsprozesse in Unternehmen effektiv planen und steuern zu können.
Was sind die zentralen Themenfelder der Arbeit?
Zentrale Themen sind die theoretischen Grundlagen des Innovationsmanagements, die prozessorientierte Kategorisierung von Kennzahlen und die verschiedenen Einflussfaktoren, die bei der Auswahl dieser Messgrößen eine Rolle spielen.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist es, die bestehende Literatur systematisch zu durchsuchen, um Determinanten für eine erfolgreiche Kennzahlenauswahl aufzuzeigen und dabei auch Hindernisse zu beleuchten, die einer praktischen Umsetzung im Wege stehen könnten.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit basiert auf einer systematischen Literaturrecherche in wissenschaftlichen Datenbanken wie „Ebsco“ und „Sciencedirect“ mit entsprechenden Schlagworten sowie der Auswertung bestehender Forschungsmodelle.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die Vorstellung eines Kennzahlenmodells, die detaillierte Analyse von Auswahl-Determinanten und die Untersuchung kultureller sowie organisatorischer Hürden.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind Innovationscontrolling, Kennzahlenselektion, Innovation Performance Measurement, Innovationsstrategie und das I-P-O-O-Framework.
Welche Rolle spielt der Innovationsgrad bei der Kennzahlenauswahl?
Der Innovationsgrad (inkrementell vs. radikal) bestimmt die Steuerungsintensität. Während bei inkrementellen Innovationen eine engere Prozesssteuerung möglich ist, erfordern radikale Innovationen aufgrund höherer Unsicherheiten eine andere, oft weniger formalisierte Herangehensweise.
Warum sind nicht-finanzielle Kennzahlen so wichtig?
Da finanzielle Kennzahlen den Erfolg oft erst nach Abschluss eines Prozesses (Ex-post) abbilden, dienen nicht-finanzielle Messgrößen als wichtige Frühindikatoren, um während des laufenden Innovationsprozesses steuernd eingreifen zu können.
- Quote paper
- Sebastian Eisele (Author), 2013, Innovation Performance Measurement. Identifizierung geeigneter Kennzahlen für die Innovationssteuerung, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/300059
