Ermittlung digitaler Werttreiber zur Gestaltung neuer Geschäftsmodelle. Eine Exploration Internet-of-Things-basierter Anwendungsszenarien

Inhaltsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

1. Einleitung
1.1 Motivation und Problemstellung
1.2 Forschungsfrage und Zielsetzung
1.3 Bezugsrahmen und Aufbau der Arbeit

2. Digitalisierung in Unternehmen
2.1 Hintergrund und aktuelle Entwicklungen
2.2 Grundlagen zu IIoT und Industrie 4.0
2.3 Vorteile und Schlüsseltrends
2.4 Grundlegende Technologien
2.5 Transformation von GMen

3. Grundlagen zum GM-Konzept
3.1 Ursprung und erste Definition
3.2 Einordnung im Unternehmenskontext
3.3 Klassifizierung der GM-Literatur
3.4 Ausgewählte Definitionen und Elemente
3.5 Ansätze und Methoden zur GM-Innovation

4. Einführung des Konzepts der digitalen Werttreiber
4.1 Ursprung und Definition des Werttreiberbegriffs
4.2 Definition für digitale Werttreiber
4.3 Vorteile des Werttreiberkonzepts
4.4 Systematisierung von Werttreibern
4.5 Werttreibende Faktoren durch IT

5. Analyse der IIC-Testbeds zur Ermittlung digitaler Werttreiber
5.1 Methodik und Vorgehen
5.2 Einteilung der Testbeds in Industriebereiche
5.3 Beschreibung der Testbeds
5.4 Erstellung eines Kriterienkatalogs
5.5 Die ermittelten digitalen Werttreiber
5.6 Gesamtbetrachtung der Ergebnisse

6. Diskussion der Ergebnisse zur Gestaltung neuer GMe
6.1 Differenzierung von GM-Erneuerungen
6.2 Geschäftsprozesse verbessern
6.3 Wertangebote weiterentwickeln
6.4 Geschäftsfähigkeiten anpassen
6.5 Roadmap zur digitalen Transformation

7. Schlussbetrachtung
7.1 Zusammenfassung
7.2 Limitation der Ergebnisse und kritische Würdigung
7.3 Fazit und Ausblick

Anhang

Literaturverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Bezugsrahmen der Arbeit

Abbildung 2: Aufbau der Arbeit

Abbildung 3: Internet-Wellen und neu entstandene digitale GM-Muster

Abbildung 4: Vorteilhafte Wirkungen der Digitalisierung auf die Geschäftstätigkeit

Abbildung 5: Enabler-Technologien für das IoT

Abbildung 6: Die BMC mit vier integrierten Fragestellungen

Abbildung 7: Elemente zur Definition eines marktorientierten GMs

Abbildung 8: Ansatzpunkte und Umsetzung der GM-Innovation

Abbildung 9: Primär- und Unterstützungsaktivitäten industrieller Wertschöpfung

Abbildung 10: Ermittlungsprozess der digitalen Werttreiber

Abbildung 11: Die adressierten Industriebereiche der Testbeds

Abbildung 12: Reihenfolge der Testbed-Analyse

Abbildung 13: Häufigkeitsanalyse der identifizierten Enabler

Abbildung 14: Häufigkeitsanalyse der identifizierten Nutzenpotenziale

Abbildung 15: Verbindung zwischen DuV und Wertsteigerungsmöglichkeiten

Abbildung 16: Unterscheidung zwischen drei Stufen der GM-Erneuerung

Abbildung 17: Die VPC zur Verbesserung von Wertangeboten

Abbildung 18: Verwertung von digitalen Wertschöpfungspotenzialen

Abbildung 19: Zusammenfassung der Kerngedanken

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Themen und Trends der digitalen Unternehmensstrategie

Tabelle 2: Die neun GM-Bausteine der BMC

Tabelle 3: Abgrenzung der GM-Innovation von der Produktinnovation

Tabelle 4: Zusammenfassung wesentlicher Werttreiber in Unternehmen

Tabelle 5: Werttreibende Faktoren durch neue IT

Tabelle 6: Beitrag der IT zur GM-Innovation

Tabelle 7: Kriterienkatalog für die Bestimmung digitaler Werttreiber

Tabelle 8: Die ermittelten digitalen Werttreiber aus den IIC-Testbeds

1. Einleitung

1.1 Motivation und Problemstellung

Die zunehmende Digitalisierung und Vernetzung (DuV) löst Veränderungen aus, die von Unternehmen systematisch angegangen werden müssen. Denn als treibende Kraft hat die Digitalisierung das zerstörerische Potenzial, etablierte Unternehmen „umzustürzen“ und Märkte mit hoher Geschwindigkeit umzuformen.^[1] Die Initiative „Global Center for Digital Business Transformation“ von IMD und Cisco hat hierzu weltweit 941 führende Wirtschaftsakteure aus 12 Industrien befragt. Es wird prognostiziert, dass in den nächsten fünf Jahren in jeder Industrie durchschnittlich etwa vier der heutigen Top-10-Unternehmen, bezogen auf den Marktanteil, verdrängt werden.^[2]

Das „Internet of Things“ (IoT) ist die aktuelle Königsdisziplin der Digitalisierung.^[3] Das Wertschöpfungspotenzial des „Internet of Everything“^[4] wird für das nächste Jahrzehnt auf 19 Billionen US-Dollar geschätzt.^[5] Das „Industrial Internet of Things” (IIoT) – die industrielle Prägung des IoT– wird über alle Geschäftsbereiche hinweg, mit einem enorm hohen ökonomischen Potenzial massive neue Chancen schaffen.^[6] Es wird geradezu jedes bestehende Geschäftsmodell (GM) und vertikale Märkte umformen, wodurch neue Chancen aber auch Gefahren für alle Marktteilnehmer entstehen.^[7]

Etablierten Unternehmen muss gelingen, aus den vielfältigen Möglichkeiten der zunehmenden DuV Gebrauch zu machen. Die Potenziale beruhen auf digitalen Technologien, deren kontinuierliche Weiterentwicklung zu einem fortlaufenden Veränderungsprozess ^[8] führt. Das Management der Veränderungen wird dadurch erschwert, weil digitale Technologien als Querschnittstechnologien unterschiedlichste Anwendungsgebiete abdecken^[9] und „systematische Ansätze zur Entwicklung entsprechender Strategien erst in den Anfängen [stecken].“^[10]

Um die ausgelösten Veränderungen zu beherrschen, greifen Wissenschaftler in Forschung und in Praxis vermehrt auf das GM-Konzept als Analyseeinheit zurück, weil es eine ganzheitliche Sicht auf die Geschäftslogik ermöglicht. Die ganzheitliche Sicht unterstützt die schnelle Reaktion auf Veränderungen sowie das proaktive Handeln des Managements. Gassmann et al. (2013) erklären den Verlust von Wettbewerbsvorteilen damit, dass Firmen vernachlässigen, „ihr Geschäftsmodell an die sich ändernde Umweltbedingungen anzupassen.“^[11] Denn die Entwicklung von innovativen GMen sei „im heutigen Zeitalter eine Kernvoraussetzung für die langfristige Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen.“^[12] Außerdem wird erwartet, dass „der Wettbewerb .. in Zukunft nicht zwischen Produkten oder Prozessen stattfinden [wird], sondern zwischen Geschäftsmodellen.“^[13]

Praxisbeispiele zeigen, dass vielen Unternehmen nicht gelingt, ihr GM derart anzupassen, dass die Potenziale neu eingesetzter Technologien voll ausgeschöpft werden können. Ein gescheitertes Praxisbeispiel ist der Einsatz von „Additive Manufacturing“^[14] als neue Fertigungstechnologie zur individuellen Anfertigung von Gütern, dessen Potenzial aufgrund unzureichender Kapazitäten von Vertriebskanälen nicht ausgeschöpft werden kann. Eine ganzheitliche Sicht auf wesentliche Bestandteile des Unternehmens und die Anpassung von Geschäftsfähigkeiten ist dringend erforderlich. Prozesse der Wertschöpfung, -vermittlung und -erfassung müssen aus betriebswirtschaftlicher Sicht intensiv untersucht werden. Auf strategischer Ebene muss früh genug über erfolgsversprechende GMe nachgedacht werden, damit die Potenziale der zunehmenden DuV besser realisiert werden können. Zusammenfassend wird festgehalten, dass kein Weg an der digitalen Transformation vorbeiführt, systematische Ansätze dafür erforderlich sind und GMe nützliche Analyseeinheiten darstellen.

1.2 Forschungsfrage und Zielsetzung

Das generelle Erkenntnisinteresse der Arbeit ist herauszufinden, was die werttreibenden Faktoren der DuV (digitale Werttreiber) im industriellen Kontext sind und wie diese durch GM-Innovationen verwertet werden können. Aus der Forschungsfrage abgeleitet ergibt sich das Ziel der Arbeit, nämlich konkrete digitale Wertschöpfungsmöglichkeiten (digitale Werttreiber) im industriellen Umfeld zu ermitteln und über die Gestaltung neuer GMe zu diskutieren. Es sind verschiedene Umschreibungen für digitale Werttreiber möglich, deswegen ist deren Definition ein wichtiger Bestandteil der Arbeit. In den aufeinander aufbauenden Kapiteln 4.1 und 4.2 wird aus dem Werttreiberbegriff schrittweise eine Definition für digitale Werttreiber entwickelt.

Um die digitale Transformation voranzubringen, arbeiten Unternehmen zunehmend in Wertschöpfungsnetzwerken^[15] oder wertschöpfungsorientierten Ökosystemen^[16] zusammen. Ein Vorzeigebeispiel einer internationalen Organisation für Unternehmenskooperationen ist das „Industrial Internet Consortium“ (IIC). Zu den Gründern dieser Organisation gehören General Electric, IBM und Intel; bekannte deutsche Mitglieder sind SAP und Bosch.^[17] Im Mittelpunkt der Aktivitäten des Konsortiums stehen die „Testbeds“. Die Testbeds sind kontrollierte Experimentierplattformen^[18], auf denen Innovationen und Chancen des Industrial-Internets (neue Technologien, neue Applikationen, neue Produkte, neue Services, neue Prozesse) initiiert, durchdacht und präzise geprüft werden, um ihre Nützlichkeit und Realisierbarkeit vor Markteinführung festzustellen.^[19] Sie stellen realitätsnahe Anwendungs- und Wertschöpfungsszenarien im industriellen Umfeld dar, die mit dem Industrial Internet alle die Vision des IoT teilen. Die Vision kann beschrieben werden als die zunehmende Verschmelzung der physischen Welt der Atome und der digitalen Welt der Bits, sodass „jeder Gegenstand und Ort der physischen Welt, Teil des Internet werden kann.“^[20]

Die GM-Entwicklung ist unternehmerisch notwendig und von hoher praktischer Relevanz, um aus IoT-Technologien betriebswirtschaftliche Nutzenpotenziale zu generieren. Denn GMe schlagen die Brücke zwischen technischer Innovation und betriebswirtschaftlichem Erfolg.^[21] Die bislang 22 existierenden Testbeds des IIC^[22] werden explorativ untersucht, um digitale Werttreiber zu ermitteln. Diese sollen konkrete Ansatzpunkte für GM-Innovationen und zur Verwertung von Wertschöpfungspotenzialen liefern, die auf digitalen Technologien beruhen. Am Ende sollen durch „Mutation und Evolution“ der alten GMe, neue – verstärkt auf digitalen Technologien basierende – GMe entstehen.

1.3 Bezugsrahmen und Aufbau der Arbeit

Nachfolgend ist der Bezugsrahmen der Arbeit abgebildet, mit einer Abgrenzung der Gestaltungsebene von der Betrachtungsebene. Im äußeren Bereich des Bezugsrahmens sind die betrachteten Elemente um die Gestaltungsebene derart verteilt, dass Beziehungen zu den fundamentalen und gestalteten Elementen erkennbar werden. Betrachtet werden in der Arbeit in sich konsistente Aspekte, die um das Fundament und um die Gestaltungselemente herum verteilt sind.

Im inneren Bereich des Bezugsrahmens auf der Gestaltungsebene ist das Fundament, auf dem die Arbeit aufbaut. Der Ausgangspunkt sind neue Wertschöpfungspotenziale durch die zunehmende DuV, deren Verwertung systematische GM-Innovationen erfordert. Die Konkretisierung der Wertschöpfungspotenziale schlägt sich im Lösungskonzept der digitalen Werttreiber nieder, die konkrete Ansatzpunkte für GM-Innovationen liefern.

Die gestalteten Elemente sind die Entwicklung einer Definition für digitale Werttreiber, die Erstellung eines Kriterienkatalogs nach mehrfacher Exploration der Testbeds, die Zusammensetzung digitaler Werttreiber aus Ursache-Wirkungs-Zusammenhängen oder Enabler-Nutzenpotenzial-Beziehungen, die Differenzierung von Geschäftsmodell-Erneuerungen für die Diskussion, die Herleitung von Handlungsempfehlungen und der Entwurf einer Roadmap als Leitfaden für die digitale Transformation von GMen. Abbildung 1 veranschaulicht den Bezugsrahmen der Arbeit.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1 : Bezugsrahmen der Arbeit

Die Arbeit ist wie folgt aufgebaut. Nach der Einleitung folgt eine Auseinandersetzung mit der Digitalisierung in Unternehmen. Der Hintergrund und aktuelle Entwicklungen der Digitalisierung in Unternehmen werden geschildert Dann werden Grundlagen zu IIoT und Industrie 4.0 behandelt, Vorteile und Schlüsseltrends vorgestellt, grundlegende Technologien dargelegt und die Transformation von GMen diskutiert.

Im nächsten Kapitel wird das GM-Konzept untersucht. Dazu wird der Ursprung analysiert und eine erste Definition geliefert, die Definitionen der beiden Begriffselemente „Geschäft“ und „Modell“ miteinander kombiniert. Nach einer Einordnung im Unternehmenskontext, werden drei verschiedene Klassifizierungen der GM-Literatur vorgestellt. Anschließend werden ausgewählte Definitionen und Elemente des GM-Konzepts sowie Ansätze und Methoden zur GM-Innovation zusammengetragen.

Anschließend wird das Konzept der digitalen Werttreiber eingeführt. Nach einer Auseinandersetzung mit dem Werttreiberbegriff, wird eine Definition für digitale Werttreiber entwickelt. Vorteile des Werttreiberkonzepts werden diskutiert und Systematisierungsansätze werden vorgestellt. Abschließend werden werttreibende Faktoren durch die IT betrachtet.

Danach beginnt die Analyse der IIC-Testbeds zur Ermittlung digitaler Werttreiber. Die Testbeds werden in Industriebereiche eingeteilt und es wird eine Reihenfolge für ihre Analyse bestimmt. Danach wird die Essenz eines jeden einzelnen Testbeds ausführlich beschrieben, um die nötige Verständnisgrundlage für die Erhebung der wesentlichen Enabler und Nutzenpotenziale zu schaffen. Nach mehrfacher Exploration wird ein Kriterienkatalog für die Bestimmung digitaler Werttreiber erstellt. Für jedes Testbed wird ein digitaler Werttreiber aus den identifizierten Enablern und Nutzenpotenzialen zusammengesetzt. Schließlich werden Häufigkeitsanalysen für eine ganzheitliche Betrachtung der Ergebnisse durchgeführt.

Aus der Exploration gehen digitale Werttreiber hervor, die im darauffolgenden Kapitel zur Gestaltung neuer GMe diskutiert werden. Die Diskussion baut auf einem Differenzierungsprozess für GM-Erneuerungen auf. Dieser Differenzierungsprozess verleiht der Diskussion eine logische Struktur und ermöglicht die Ableitung von drei zentralen Handlungsempfehlungen. Mit diesen Handlungsempfehlungen werden drei wesentliche Gewinnpotenziale adressiert. Außerdem wird basierend auf digitalen Werttreibern eine Roadmap zur Transformation von GMen vorgeschlagen.

Die Arbeit kommt zum Ende mit einer Zusammenfassung, einer Beurteilung der Ergebnisse nach wissenschaftlichen Gütekriterien, einer kritischen Würdigung und einem vorausschauenden Fazit mit Ausblick.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Aufbau der Arbeit

2. Digitalisierung in Unternehmen

2.1 Hintergrund und aktuelle Entwicklungen

Die Veröffentlichung des Artikels von Gordon Moore über die Chipproduktion im Jahr 1965 stellt den „Urknall der digitalen Revolution“^[23] und „die logische Grundlage der derzeitigen Digitalisierungswelle“^[24] dar. Basierend auf einer empirischen Beobachtung wird nämlich prognostiziert, dass eine ständige Leistungssteigerung von Mikroprozessoren bei sinkenden Kosten zu erwarten ist.^[25] Diese Prognose ist als „Mooresches Gesetz“ bekannt geworden und ist das Leitbild der Digitalisierung.

Die Leistungsfähigkeit der Computer erhöht sich und die Rechenleistung wird immer günstiger. Ein Zahlenbeispiel: Während ein Transistor im Jahr 1955 zehn US-Dollar gekostet hat, ist der Preis im Jahr 2014 auf 0,000.000.001 US-Dollar gesunken.^[26] Die „Computerisierung“ von Dingen und Prozessen zu sehr niedrigen Kosten wird erst dadurch möglich und das „Internet der Dinge“ ist die logische Konsequenz.^[27]

Die Grenze zwischen der physischen und digitalen Welt „verschwimmt“^[28] und Datenmengen wachsen exponentiell.^[29] Durch die drastisch sinkenden Kosten für die Digitalisierung entsteht ein zentraler Treiber für neue GMe.^[30] Die Digitalisierung wird deswegen in den nächsten Jahrzehnten der größte Treiber für Innovationen sein und die nächste Innovationswelle auslösen.^[31]

Die fortdauernde Konvergenz der realen und virtuellen Welten sowie die Etablierung erschwinglicher IKT verändern alle Bereiche der Wirtschaft.^[32] Das IoT ist ein globaler Trend geworden, der von großen internationalen IKT-Unternehmen wie Cisco, IBM, Huawei und Ericsson vorwärtsgetrieben wird.^[33] Mit IoT soll die Komplexität künftiger Netze und Systeme beherrscht werden, wodurch Mehrwerte für Anwender entstehen. In verschiedensten Bereichen lassen sich dann neue GMe gestalten und bestehende müssen angepasst werden.^[34]

Um die Entwicklungen der letzten zwei Jahrzehnte zu verdeutlichen, werden drei Wellen des Internet unterschieden, die neue digitale GM-Muster auslösen.^[35] Auf dem Web 1.0 hat die Kommerzialisierung auf dem Internet begonnen, das ab Mitte der 90er Jahre erstmals als Geschäftsinfrastruktur gedient hat. Die zweite Welle ist in der Phase zu sehen, als einfache Nutzer über „Social Media“ ebenfalls angefangen haben, das Internet zu nutzen (Web 2.0). Die aktuelle Welle auf dem Web 3.0 befindet sich mit dem Internet der Dinge in der Entstehungsphase, die durch den verstärkten Einsatz von Sensoren gekennzeichnet ist.^[36]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3 : Internet-Wellen und neu entstandene digitale GM-Muster ^[37]

Das IoT ist dabei keine einfache Technologie – es ist ein Konzept, charakterisiert durch vernetzte Aktivitäten der meisten neuen Dinge.^[38] Eingebettete Sensoren, Funktionalitäten zur Bilderkennung, „Erweiterte Realitäten“ (Augmented Reality) oder Nahfeldkommunikationen^[39] sind integriert in der Entscheidungsunterstützung, im Asset Management und in neuen Services. Dies bringt viele neue Chancen für Unternehmen und eine Hinzunahme der IT-Komplexität mit sich.^[40]

Vermesan et al. (2014) greifen auf eine Definition für IoT zurück, die auch für diese Arbeit zugrunde gelegt werden soll. Demnach stellt das IoT eine globale Infrastruktur für die Informationsgesellschaft^[41] dar, auf der, fortgeschrittene Services durch die Vernetzung von (physischen und virtuellen) Dingen ermöglicht werden. Die Vernetzung beruht dabei auf existierenden und sich kontinuierlich weiterentwickelnden interoperablen IKT.^[42]

Eine technisch versiertere Definition für IoT vom „European Research Cluster on the Internet of Things“ lautet: „A dynamic global network infrastructure with self-configuring capabilities based on standard and interoperable communication protocols where physical and virtual ‘things’ have identities, physical attributes, and virtual personalities and use intelligent interfaces, and are seamlessly integrated into the information network.”^[43] Die Betonung bei dieser Definition liegt auf selbstkonfigurierenden Ressourcen und auf Dingen, die durch eigene Identitäten immer intelligenter werden.

2.2 Grundlagen zu IIoT und Industrie 4.0

Das IIC beschreibt das „Industrial Internet“ als ein Internet der Dinge, Maschinen, Computer und Menschen, das eine fortgeschrittene Datenanalytik nutzt und damit intelligente Geschäftsprozesse ermöglicht. Dadurch unterliegen Unternehmen und Individuen einem großen Wandel.^[44] Die zunehmende Konvergenz zwischen Maschinen und Daten verwandelt Industrien mittels intelligenter vernetzter Objekte. Unternehmensleistungen werden dadurch drastisch verbessert, Betriebskosten verringert und die Verlässlichkeit erhöht.^[45] Das ökonomische Potenzial des Industrial-Internets wird auf eine Höhe von 33 Billionen US-Dollar geschätzt.^[46]

Das IIoT ist die industrielle Prägung des IoT. Im Rahmen dieses Konzepts sollen intelligente Systeme und flexiblere Produktionstechniken die betriebliche Effektivität verbessern. Dadurch sollen bessere Wettbewerbsbedingungen geschaffen werden und Wachstumsmöglichkeiten entstehen, um die Zukunftsfähigkeit von Unternehmen zu sichern.^[47] Viele bestehende GMe sind auf die Verbesserung interner Produktionsprozesse ausgerichtet. Der Fokus dieser GMe wird sich in der IIoT-Welt aber deutlich erweitern müssen, insbesondere in Bezug auf die Kundenbeziehung und der gesamten Wertschöpfung.^[48]

In Deutschland wird für die hochvernetzte Produktion der Begriff „Industrie 4.0“ verwendet. Sie steht für die vierte industrielle Revolution – die Verzahnung der Produktion mit modernster Informations- und Kommunikationstechnik.^[49] Die Bandbreite aktueller Interpretationen zum Begriff Industrie 4.0 wird in einem Beitrag von Kemper und Lasi (2015) strukturiert. Die unterschiedlichen Begriffsabgrenzungen lassen sich in drei Kategorien zuordnen: In das produktionsorientierte, produktorientierte und wertschöpfungsorientierte Begriffsverständnis.^[50] Je nach Begriffsabgrenzung meint Industrie 4.0 dann die „Anwendung Cyber-physischer Systeme^[51] in Produktion und Logistik“, das „Internet der Dinge und Dienste in industriellen Prozessen“ oder einen „unternehmensspezifische[n] Gesamtansatz zur Steigerung der Wertschöpfung über den gesamten Produktlebenszyklus.“^[52]

Unternehmen sollten ihren Fokus nicht nur auf das produktionsorientierte Verständnis zur Optimierung bestehender Produktionsprozesse richten, sondern auf das wertschöpfungsorientierte Verständnis ausweiten und Verwertungsmöglichkeiten durch systematische GM- und Serviceentwicklung erforschen. Laut einer deutschlandweiten Umfrage geben 62 % der gewerblichen Unternehmen an, dass die Digitalisierung neue GMe unterstützt. 32 % der Unternehmen sehen keinerlei Zusammenhang zwischen Digitalisierung und dem Entstehen neuer GMe.^[53]

Die zwei zentralen Treiber der vierten industriellen Revolution, bei der „IT-getriebene Veränderungen im Produktionssystem subsumiert werden“^[54], sind für Lasi et al. (2014) der Technologiedruck und der Bedarfssog.^[55] Hier geht es insbesondere um das veränderte Kundenverhalten, mit der verstärkten Nachfrage nach individualisierten smarten Wertangeboten und um die Umsetzung der neu aufkommenden Technologien in GMen zur Generierung von Wettbewerbsvorteilen. Aus einer aktuellen Studie zum Umsetzungsstand von Industrie 4.0 in verarbeitenden deutschen Unternehmen geht hervor, dass 91 % der befragten Unternehmen eine Steigerung der operativen Effizienz erwarten und 76 % glauben, dass das GM dabei beeinflusst wird.^[56]

Porter und Heppelmann (2015) nähern sich der Thematik aus der Perspektive intelligenter vernetzter Produkte, die mittels eingebetteter IT neue Werte schaffen. Sie nehmen dabei eine scharfe Trennung zum IoT vor, denn das Internet bietet für sie lediglich die allgegenwärtige Konnektivität zu geringen Kosten. Erst die intelligenten vernetzten Produkte ermöglichen für sie die Revolution. Die Einsatzmöglichkeiten entriegeln neue Werte, die sowohl Unternehmen als auch den Wettbewerb grundlegend verwandeln werden.^[57]

2.3 Vorteile und Schlüsseltrends

Die Digitalisierung ermöglicht, dass komplexe Informationsinhalte, die für die Abwicklung geschäftlicher Transaktionen notwendig sind, schnell übertragen werden können.^[58] Ökonomisch betrachtet, führt die elektronische Erfassung, Verarbeitung und Weitergabe von 0/1-Daten zu erheblichen Skalen- und Kostenvorteilen hinsichtlich wirtschaftlicher Transaktionen.^[59] Dabei ist die erstmalige Erstellung des digitalen Inhalts mit größeren Kosten verbunden, während die Vervielfältigung und Verbreitung der 0/1-Daten vernachlässigbare Grenzkosten haben.^[60]

Durch den massiven Einsatz von Informations- und Kommunikationstechniken in der gesamten Wirtschaft resultieren nicht nur Produktivitäts- und Effizienzsteigerungen, sondern es entstehen neue Märkte, neue GMe, neue Geschäftsfelder und neue Unternehmen.^[61] Die verschiedenen Bereiche der IKT, wie Maschine-zu-Maschine-Kommunikation, Datenmanagement, digitale Service-Plattformen sowie Daten- und Kommunikationssicherheit bieten große Chancen.^[62] Im Jahr 2015 haben deutsche Unternehmen rund 1,4 Mrd. Euro Umsatz mit Big-Data-Lösungen erwirtschaftet.^[63]

Auch durch das IoT profitieren Unternehmen in der Startphase des fundamentalen Umbruchs hauptsächlich von Effizienzsteigerungen durch Kostensenkung.^[64] In naher Zukunft werden Unternehmen die Chancen des IoT aber auch für Umsatzsteigerungen nutzen, indem sie ihren Kunden gänzlich neue Leistungen versprechen werden. Im Bereich der Produktion sind Werttreiber der Digitalisierung primär Effizienzgewinne, während der Bereich Marketing und Vertrieb von einer verbesserten Erfüllung der Kundenbedürfnisse und -erwartungen profitiert. Im Bereich der Logistik haben neue Technologien vergleichsweise einen eher geringen Einfluss.^[65]

Die vier größten Vorteile der Digitalisierung aus Unternehmenssicht sind die verbesserte Zusammenarbeit mit externen Partnern (84 %), die Effizienzsteigerung interner Prozesse (80 %), deutliche Wachstumssteigerungen (74 %) und eine stärkere Innovationsfähigkeit (71 %).^[66] Abbildung 3 zeigt die Ergebnisse einer repräsentativen Unternehmensbefragung in Deutschland mit einer Stichprobe von 924 Teilnehmern.^[67] Für das IIC sind die größten Vorteile des Industrial-Internets geringere Instandhaltungskosten, weniger Verschwendung, Energieeinsparungen, höhere Arbeitsproduktivität, revolutionäre Produkte und Services sowie verbesserte Serviceangebote.^[68]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 4: Vorteilhafte Wirkungen der Digitalisierung auf die Geschäftstätigkeit

Von Bharadwaj et al. (2013) werden vier Schlüsselthemen einer digitalen Unternehmensstrategie festgehalten. Diese sind der Geltungsbereich (scope), das Ausmaß (scale), die Geschwindigkeit (speed) und die Quellen der Wertschöpfung und -erfassung (sources of business value creation and capture).^[69] Die vier Schlüsselthemen der digitalen Unternehmensstrategie werden durch verschiedene Schlüsseltrends untermauert, die nachfolgend zusammengetragen sind.^[70]

Tabelle 1: Themen und Trends der digitalen Unternehmensstrategie

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Die externen Schlüsseltrends der Digitalisierung, die diese vier Schlüsselthemen vorantreiben, sind die allgegenwärtige Konnektivität, die Informationsfülle, globale Lieferketten, das verbesserte Preis-Leistungs-Verhältnis der IT, die Zunahme des Cloud-Computing und das Aufkommen von Big Data.^[71]

2.4 Grundlegende Technologien

Die wichtigsten Gründe für die Einführung einer Digitalisierungsstrategie sind laut einer umfassenden Studie zur Digitalisierung im deutschen Mittelstand mit 32 % die Reaktion auf Kundenanforderungen, mit 13 % die Reaktion auf Wettbewerbsdruck und mit 55 % die Reaktion auf Chancen durch die Verfügbarkeit neuer digitaler Technologien.^[72] Die drei größten Hemmnisse beim Einsatz digitaler Technologien für KMUs sind mit 67 % mangelnde IT-Kompetenzen der Beschäftigten, mit 62 % Datenschutz und -sicherheit und mit 59 % hohe Investitions- und Betriebskosten.^[73]

Neue digitale Technologien und der Einfluss von Kunden sind wesentliche Treiber für die Veränderung von Wertschöpfungsprozessen und für zukünftige GMe.^[74] Bei den Primäraktivitäten industrieller Wertschöpfung haben sich Prozesse in der Produktion und im Marketing und Vertrieb unter dem Einfluss neuer digitaler Technologien am stärksten geändert.^[75]

Hinter dem Schlagwort „Digitalisierung“ verbirgt sich eine große Spanne digitaler Technologien. Diese Spanne reicht von grundlegenden Elementen wie die Nutzung von Computern oder des Internets, über die Anwendung moderner Technologien wie Cloud-Computing oder Big-Data, bis hin zur Gestaltung eines auf digitalen Produkten und Dienstleistungen basierenden GMs. Eine Studie zum aktuellen Stand der Digitalisierung im Mittelstand erfasst einen Mittelwert von 22 % für Unternehmen, die Cloud-Computing-Angebote nutzen.^[76] Im Durchschnitt haben 22 % der Unternehmen eine geschäftsbereichsübergreifende Digitalisierungsstrategie^[77], 19 % der Unternehmen führen systematische Analysen großer Datenmengen durch^[78] und 8 % richten ihr GM auf digitale Produkte und Dienstleistungen aus^[79].

Laut Bauernhansl et al. (2015) sind die wichtigsten Enabler und Technologiefelder von Industrie 4.0 das Cloud-Computing, gekennzeichnet durch IPv6, Apps, Big-Data, und Echtzeitdaten; die eingebetteten oder Cyber-Physischen Systeme mit intelligenten Produkten, Sensoren und Aktoren sowie Maschine-zu-Maschine-Kommunikation; und die Smart Factory mit Social Machines, Plug & Produce, Low-Cost-Automatisierung, Virtualisierung (Digitaler Schatten) und Mensch-Maschine-Schnittstelle.^[80]

Das Cloud-Computing ist eine dominante innovative Technologie. Über IT-Infrastrukturen können Rechenkapazität, Datenspeicher, Netzwerkkapazitäten oder auch fertige Software dynamisch an den Bedarf angepasst und über ein Netzwerk zur Verfügung gestellt werden.^[81] Durch Cloud-Computing können Unternehmen aktuelle Software, Rechenleistung und Speicherplatz direkt über das Internet beziehen. Dies ermöglicht mittelständischen Unternehmen Technologien zu nutzen, die bislang vor allem großen Unternehmen vorbehalten waren.^[82] Die Verfügbarkeit immer größer werdender Informationspools im Rahmen von Big-Data eröffnet dabei gänzlich neue Möglichkeiten für das Wissensmanagement.^[83]

Im letzten Jahrzehnt ist die Geschäftsinfrastruktur aufgrund zunehmender Kopplungen zwischen Produkten, Prozessen und Services verstärkt digitalisiert worden. Unternehmensstrategien, Geschäftsprozesse, Geschäftsfähigkeiten, Produkte und Services sowie Zusammenarbeiten in erweiterten Unternehmensnetzwerken werden durch digitale Technologien grundlegend umgewandelt. Digitale Technologien sollen betrachtet werden als Kombinationen von Informations-, Kommunikations-, Rechner- und Konnektivitätstechnologien.^[84]

Enabler-Technologien für das IoT können in drei Kategorien eingeteilt werden. Technologien, die den „Dingen“ ermöglichen, Kontextinformationen anzueignen; Technologien, die ihnen ermöglichen, Kontextinformationen zu verarbeiten; und Technologien, die den Datenschutz verbessern. Die ersten beiden Kategorien können als aufeinander aufbauende Funktionsblöcke betrachtet werden, um den Dingen die digitale Intelligenz und Funktionen einzupflanzen. Dies unterscheidet das IoT vom gebräuchlichen Internet. Die dritte Kategorie ist keine funktionelle, aber dennoch eine wichtige Anforderung. Denn ohne IT-Sicherheit ist die Durchdringung des IoT deutlich eingeschränkt.^[85]

Die Entwicklung von Enabler-Technologien wie Nanoelektronik, Kommunikation, Sensoren, Smartphones, eingebettete Systeme, Cloud-Vernetzung, Netzwerk-Virtualisierung und Software ist essenziell, wenn Dinge die Fähigkeit erhalten sollen, jederzeit und überall verbunden zu sein. Die Entwicklung wird in der Zukunft auch wichtige IoT-Produktinnovationen unterstützen, die sich auf verschiedene Industriebereiche auswirken werden. Einige dieser Technologien, wie eingebettete oder Cyber-Physische Systeme, formen die Kanten des IoT, an denen der virtuelle Cyberraum und die physische Welt der realen Dinge miteinander verschmelzen. Dies setzt die Vision des IoT frei und Systeme werden zu einem Teil größerer Systeme, bis die Welt schließlich aus unzähligen miteinander verknüpften Systemen besteht.^[86]

Nanotechnologien, Mikro- und Nanoelektronik, Photonik, Biotechnologie, Advanced Materials und Advanced Manufacturing Systems sind weitere wichtige Schlüsseltechnologien, die für bestehende und zukünftige Wertketten der europäischen Wirtschaft eine hohe Bedeutung haben werden.^[87] Die IoT-Enabler-Technologien nach Vermesan et al. (2014) sind in Abbildung 5 dargestellt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 5: Enabler-Technologien für das IoT^[88]

Viele weitere Technologien konvergieren zueinander, damit IoT-Applikationen unterstützt und ermöglicht werden. Diese Technologiebereiche sind IoT-Architektur, Identifikation, Kommunikation, Netzwerktechnologie, Netzwerkerkennung, Software und Algorithmen, Hardwaretechnologie, Daten- und Signalverarbeitung, Entdeckung und Suchmaschine, Netzwerkmanagement, Leistungs- und Energiespeicher, Sicherheit, Vertrauen, Verlässlichkeit und Privatsphäre, Interoperabilität und Standardisierung.^[89]

2.5 Transformation von GMen

Neue digitale und IP-basierte Technologien wirken als Treiber der „Mutation und Evolution von Unternehmen und deren Geschäftsmodellen.“ ^[90] Denn durch neue Technologien werden neue Anwendungsmöglichkeiten geschaffen, „die .. als Grundlage für die Entwicklung neuer digitaler Geschäftsmodelle dienen.“^[91] Eine Studie vom Jahr 2015 erfasst die „Digitalisierungsprofile“ von 1.143 Mittelstands- und Großunternehmen in Deutschland mit einem Umsatz von über 25 Mio. Euro^[92] und findet heraus, dass das Engagement in Bezug auf neue digitale GMe noch relativ gering ist, da nur jedes fünfte Unternehmen (22,8 %) offensiv und mit hoher Priorität in diese Richtung aktiv werden will.^[93] Die meisten Unternehmen verharren in ihrem herkömmlichen Denken und verpassen die Entwicklung neuer Geschäftsideen, bei denen die Digitalisierung den Weg für neue oder ergänzende GMe ebnet.^[94]

Klassische Analyseeinheiten in der Strategieentwicklung reichen nicht mehr aus, um Innovationen, die durch Querschnittstechnologien wie das Internet ausgelöst werden, zu erfassen und zu begreifen. Deswegen schlagen Autoren das GM-Konzept als Analyseeinheit für Unternehmen vor, die auf innovativen digitalen Vernetzungstechnologien basieren.^[95] Der Fokus sollte dabei stärker auf Erlös- und Wertschöpfungsmodellen liegen, da anders als bei physischen Gütern, virtuelle Güter unbeschränkt kopierbar sind.^[96]

Bei einem digitalen GM geht es auf einem hohen Abstraktionsniveau um „Kombinationen aus Erlösmechanismen, Wachstumskonzepten, Leistungs- und Kooperationssystemen sowie innovativen Informations- und Kommunikationstechnologien.“ ^[97] Ein digitales GM liegt für Jaekel (2015) dann vor, wenn digitale Technologien zu essenziellen Veränderungen in der Geschäftstätigkeit führen, und sich dadurch die Art und Weise verändert, wie Umsätze generiert werden.^[98] Dabei sind die „skalierbaren, hochvernetzten digitalen Plattformen mit Ökosystemen .. das technologische Rückgrat“^[99] und „die zunehmende Vernetzung …ist Wesen und Triebwerk digitaler Geschäftsmodelle.“^[100]

Im Zuge digitaler Plattformen wird von einer „Bewegung“ berichtet, die vor allem drei wesentliche Treiber als Ursprung hat. Diese Treiber sind die „zunehmende Digitalisierung von Produkten, Prozessen und Dienstleistungen, das Emporkommen von Plattformen und die beschleunigte Innovation von Geschäftsmodellen.“^[101] Digitalisierte Produkte, Prozesse und Dienstleistungen sind mit Plattformen verbunden, die erzeugte Daten sammeln, speichern und auswerten. Dadurch werden neue datengetriebene GMe ermöglicht, „durch die, Kundenwünsche .. besser adressiert und umgesetzt werden können.“^[102]

Plattformen sind das zentrale „Bindeglied zwischen digitalen Daten und innovativen Geschäftsmodellen.“ ^[103] Internetbasierte Leistungen für Kunden erfolgen meist über Plattformen. Sie dienen als digitale Betriebskanäle, verbinden Millionen von Menschen, ermöglichen den Austausch von Informationen oder wirtschaftlichen Leistungen und sind die Grundlage für die Bildung von Ökosystemen aus Menschen und Firmen.^[104] Es wird erwartet, dass die „Wertschöpfung .. zunehmend über digitale oder semidigitale Geschäftsmodelle betrieben“^[105] wird.

Auf innovativen digitalen Technologien basierende GMe stellen traditionelle Branchen grundlegend auf den Kopf. Einige Beispiele hierfür sind Revolutionen im Buch- und Versandhandel durch Amazon, in der Reisebranche durch Portale wie Airbnb, in der Versicherungsbranche durch Vermittler wie Check24 oder in der Taxibranche durch Uber. Etablierte Unternehmen wie Nokia oder Neckarmann sind dabei radikal vom Markt verdrängt worden.^[106]

Bei der Entwicklung von GMen, die auf digitalen Technologien und Daten basieren, wird es wichtiger, „in Systemen zu denken“ ^[107]. Es reicht nicht mehr aus, ein Produkt oder eine produktbegleitende Dienstleistung anzubieten. Stattdessen erwarten Kunden Leistungspakete und Komplettlösungen, die aus einem Produkt und mehreren Dienstleistungen bestehen.^[108] Um komplette Leistungspakete anbieten zu können, ist eine Zusammenarbeit mit mehreren Partnern und Anbietern unerlässlich. Dies geht auch mit dem Grundprinzip der digitalen Plattformökonomie einher, nämlich eine „Vielzahl von (unterschiedlichen) Anbietern mit ihren Angeboten zusammenzubringen und sie unterschiedlichen Kunden auf einer gemeinsamen Plattform anzubieten.“^[109]

Unternehmen sind gefordert, ihre GMe nutzerzentrierter zu gestalten, denn Anwender haben immer größere Erwartungen. Verschiedene Ansätze zeigen, dass nicht mehr das Produkt, sondern der Kunde mit seinem mobilen, vernetzten und serviceorientierten Verhalten im Vordergrund steht.^[110] Produkte und Dienstleistungen sollten möglichst auf ihre persönlichen Wünsche zugeschnitten sein. Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, wird das gemeinsame Agieren in einem Wertschöpfungsnetzwerk oder auf einer Service-Plattform erfolgsentscheidender. Am Ende des Tages konkurrieren nicht mehr einzelne Unternehmen miteinander, sondern Plattformen und ihre Partner mit anderen Plattformen.^[111]

Unternehmen müssen ihre Geschäfts- und Betriebsmodelle echtzeitnah anpassen, wenn ihre Produkte und Services Kunden zufriedenstellen sollen.^[112] Im IIoT-Zeitalter müssen GMe gleichzeitig traditionelle interne Elemente berücksichtigen und sich dennoch derart verwandeln, dass sie vom neuen Spektrum an Möglichkeiten profitieren können.^[113]

Deutlich geringere Transaktionskosten, flexiblere Verbindungsmöglichkeiten mit externen Partnern und Skalierungsfähigkeiten sind wichtige Merkmale digitaler GMe und für den Erfolg.^[114] Dabei dienen derartige GMe auch zum kreativen Design und Testen von Ideen anhand von Prototypen.^[115] Dies ist insofern nützlich, da es oftmals nicht gelingt, GMe an neue Technologieinnovationen anzupassen^[116] und weil die „Spielregeln“^[117] auf digitalen Märkten völlig neu sind.

Einen allgemeingültigen Prozess zur Einführung digitaler GMe in Unternehmen gibt es nicht, vielmehr müssen Unternehmen ihren eigenen Weg der digitalen Transformation finden.^[118] Dies stellt eine große Herausforderung dar, denn GMe mit ihren festgesetzten Strukturen und Aktivitäten lassen sich nicht so einfach verändern. Der Grund für die Spannung ist dabei der Konflikt zwischen bestehenden GMen für existierende Technologien und der erforderlichen GMe zur Nutzung disruptiver Technologien. ^[119] Alles in allem müssen neben Technologien auch GMe kontinuierlich weiterentwickelt werden, um betriebswirtschaftlich erfolgreich zu bleiben.

3. Grundlagen zum GM-Konzept

3.1 Ursprung und erste Definition

In den nächsten drei kürzeren Abschnitten wird der Ursprung des GM-Konzepts erläutert, das Konzept wird im Unternehmenskontext eingeordnet und es werden drei verschiedene Klassifizierungen der GM-Literatur vorgestellt.

Der Ursprung des GM-Konzepts liegt im Bereich der Informationstheorie, nämlich in der Darstellung von Informationsströmen in Unternehmen und Modellierung von Informationssystemen.^[120] Erst später wird das Konzept in der Organisationstheorie aufgenommen und schließlich auch im Bereich des strategischen Managements und des Innovationsmanagements. Die Wertorientierung ist bei der Geschäftsmodellierung immer ein zentrales Thema gewesen.^[121]

Werden die beiden Begriffsbestandteile „Geschäft“ und „Modell“ einzeln definiert und anschließend zusammengeführt, kann ein GM verstanden werden als „die (vereinfachende, aber strukturähnliche) Abbildung von ausgewählten (das heißt hinsichtlich einer bestimmten Fragestellung interessierenden) Aspekten der Ressourcentransformation des Unternehmens sowie der Austauschbeziehungen dieses Unternehmens mit anderen Marktteilnehmern.“^[122]

3.2 Einordnung im Unternehmenskontext

Nach heutigem Verständnis stellt das GM das Bindeglied zwischen Geschäftsstrategie und Geschäftsprozessen dar^[123] und schließt die Lücke, die in der digitalen Geschäftswelt entstanden ist.^[124] Die Unternehmensstrategie in der digitalen Geschäftswelt zeichnet sich durch ein dynamisches Umfeld, durch hohen Wettbewerbsdruck, durch Unsicherheit und Wissensmanagement aus. Geschäftsprozesse sind dynamisch und IT-basiert, es gibt mehrfache Wege zur Geschäftsabwicklung und verschiedene Stakeholder üben Druck aus. Das digitale GM fungiert dabei als vermittelndes Rahmenwerk zwischen technologischen Innovationen und strategischen Zielen.^[125] Außerdem stellt das GM-Konzept die Verbindung zwischen Geschäftsstrategie, Geschäftsprozess und der IT her und definiert die entsprechenden Schnittstellen.^[126]

Osterwalder et al. (2005) ordnen das GM innerhalb des Unternehmensdreiecks ein, das aus Unternehmensstrategie, Unternehmensorganisation und IKT besteht. Das Unternehmensdreieck unterliegt äußeren Einflüssen wie Wettbewerbskräften, gesellschaftlichen und technologischen Veränderungen, Kundenbedürfnissen und rechtlichen Gesetzmäßigkeiten. Das GM als Bauplan dient dabei zur Gestaltung und Realisierung der Unternehmensstruktur und -systeme.^[127]

3.3 Klassifizierung der GM-Literatur

Seit der Entstehung von kommerziellen Aktivitäten auf dem Internet wird das GM-Konzept von Autoren vermehrt als Analyseeinheit gewählt, was sich an der Zunahme der Verwendung des Begriffs seit 1990 erkennen lässt.^[128] Der Zuwachs der Literatur zur GM-Thematik hat das Bedürfnis mancher Autoren geweckt, strukturierte Literaturrecherchen zum GM-Konzept durchzuführen und die verschiedenen Ausprägungen zu klassifizieren.

Das GM-Konzept lässt sich nach Wirtz (2013) auf die drei Basisansätze IT, Strategie und Organisationstheorie zurückführen.^[129] Beim ältesten technologieorientierten Ansatz wird das Konzept dazu verwendet, um Systemkonfigurationen abzubilden und die Entwicklung im E-Business zu fördern. Ab 1995 hat sich dann der organisationstheoretische Ansatz herauskristallisiert, bei dem das GM-Konzept als abstrakte Repräsentation der Unternehmensarchitektur gedient hat. Seit 2000 ist das GM-Konzept aus strategischer Perspektive bedeutender geworden und dient dabei zur Beschreibung unternehmerischer Aktivitäten in aggregierter Form.^[130]

Der zweite Klassifizierungsansatz hat Ähnlichkeiten mit dem ersten. Zott et al. (2011) nehmen an, dass mit dem GM-Konzept hauptsächlich drei Bereiche adressiert werden. Erstens, das E-Business, wenn IT in Organisationen zum Einsatz kommt. Zweitens, strategische Themen wie Wertschöpfung, Wettbewerbsvorteile und Unternehmensperformance. Drittens, der Bereich des Innovations- und Technologiemanagements.^[131] Die größte Aufmerksamkeit haben GMe dabei im E-Business erlangt, denn das Internet ist ein wichtiger Faktor für das gestiegene Interesse und für die Entstehung zahlreicher Literatur zum Themengebiet.^[132]

Die drei relevanten Forschungsströme für Veit et al. (2014) sind GMe in IT-Industrien, IT-basierte oder digitale GMe, und IT-unterstützte Modellierung von GMen.^[133] Im erstgenannten Forschungsbereich dreht es sich um die Fragen, was die Elemente des Software-GMs sind, wie die Verbreitung kategorisiert werden kann und welche Implikationen in Bezug auf die Unternehmensleistung besteht.^[134] Im zweitgenannten Forschungsbereich, in dem auch diese Arbeit einzuordnen ist, handelt es sich um digitale GMe. Hier werden die Auswirkungen digitaler Technologien, die Wertschöpfung und -erfassung, IKT als Treiber der neuen Industrialisierungswelle und durch IKT ermöglichte Erneuerungen in Produkt- und Servicemodellen betrachtet. Im dritten Bereich geht es u. a. um eine Konzeptualisierung von GMen mittels morphologischer und grafischer Repräsentationen.

3.4 Ausgewählte Definitionen und Elemente

Eine Definition für das GM-Konzept mit universalem Charakter bieten Osterwalder und Pigneur (2011) in ihrem Handbuch, das unter Mitwirkung von 470 Experten entstanden ist. Demnach beschreibt „ein Geschäftsmodell .. das Grundprinzip, nach dem eine Organisation Werte schafft, vermittelt und erfasst.“^[135] Es ist ein konzeptionelles Werkzeug, das verschiedene Elemente und ihre Beziehungen beinhaltet und dient zur Erklärung der Geschäftslogik einer speziellen Firma.^[136]

Die Business Model Canvas (BMC) als GM-Werkzeug und Gesamtkonstrukt hat weltweit eine hohe Verbreitung erlangt und wird von vielen Organisationen eingesetzt.^[137] Die neun Bausteine der BMC sollten stets im Gesamtkontext betrachtet werden, um die ganzheitliche Analyse von GMen zu ermöglichen. In der nachfolgenden Tabelle werden die einzelnen Bausteine erläutert.^[138]

Tabelle 2: Die neun GM-Bausteine der BMC^[139]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Gassmann et al. (2013) definieren ein GM über die Fragenkonstellation „Wer-Was-Wie-Wert?“. Zusammenfassend geht es um die Beantwortung der Fragen, „wer die Kunden sind, was verkauft wird, wie man es herstellt und wie man einen Ertrag realisiert.“^[140] Dabei adressieren die ersten beiden Fragen die externe Dimension und die letzten beiden Fragen die interne Dimension des GMs. Als integrative Antwort auf diese vier Fragen, umfasst ein GM die Themen Markt, Leistungsversprechen, Wertschöpfungskette und Ertragsmechanik.^[141] Verkürzt erklärt, ist ein GM „die Strategie, die ein Unternehmen fährt, um Wert zu generieren und dabei Geld zu verdienen.“^[142] Die Beantwortung und Konkretisierung dieser Fragen soll dabei helfen, das GM und die Aktivitäten der Firma besser zu verstehen, was schließlich die Grundlage für dessen Erneuerung darstellt. Die Verbindung der Fragen zueinander wird in einem „magischen Dreieck“ veranschaulicht. Im Mittelpunkt des Dreiecks stehen die Zielkunden, die dadurch einen besonderen Fokus erlangen.^[143] Die Autoren meinen, dass dieses einfache und dennoch ganzheitliche Modell zur Beschreibung des GMs in Workshops und Diskussionen zielführender ist, als die „komplexe“ BMC.^[144] Die logische Aufstellung der neun GM-Bausteine^[145] in Kombination mit den vier zentralen Fragestellungen ergibt das zugrunde gelegte GM-Konzept der Arbeit. Diese Abbildung dient auch als gedankliche Stütze für die spätere Diskussion über die Gestaltung neuer GMe und stellt ein fundiertes GM-Konzept dar.^[146]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 6: Die BMC mit vier integrierten Fragestellungen

Zott et al. (2011) entdecken, dass Definitionsansätze für das GM sehr vielschichtig sind und die Entwicklung eines GM-Verständnisses vom Interessensgebiet der Autoren abhängt. Dennoch sehen sie folgende Gemeinsamkeiten: (1) Das GM ist eine neue Analyseeinheit; (2) GMe stellen auf Systemebene einen ganzheitlichen Ansatz zur Erklärung dar, wie Firmen „Geschäfte machen“; (3) Aktivitäten spielen eine wesentliche Rolle in verschiedenen Konzeptualisierungen von GMen; und (4) GMe versuchen zu erklären, wie Werte geschaffen und erfasst werden.^[147] Für Amit und Zott (2001) zeigt das GM den Inhalt, die Struktur und die Governance von Geschäftsvorfällen auf, die derart gestaltet werden, um Werte durch Erschließung von Geschäftsmöglichkeiten zu schaffen.^[148] Es wird angenommen, dass das GM einer Firma ein bedeutender Ort der Innovation ist und eine wesentliche Quelle der Wertschöpfung darstellt – auch für Zulieferer, Partner und Kunden.^[149]

In späteren Beiträgen entwickeln die zuvor genannten Autoren^[150] ihr GM-Verständnis weiter. Das GM wird dann beschrieben als ein System aus ineinandergreifender und voneinander abhängiger Aktivitäten, die bestimmen, wie ein Unternehmen mit seinen Stakeholdern^[151] Geschäfte macht. In anderen Worten ist ein GM nach diesem Verständnis ein Bündel spezifischer Aktivitäten – ein „Aktivitäten-System“ – die ausgeführt werden, um aufgefasste Marktbedürfnisse zu befriedigen.^[152] Die drei Gestaltungselemente des Aktivitäten-Systems sind „Content“, „Structure“ und „Governance“. Diese Gestaltungselemente sind so bedeutsam, dass die Veränderung eines Elements mit dem Verändern des gesamten Modells gleichkommt.^[153] Auch für Wirtz (2016) stellt ein GM „eine stark vereinfachte und aggregierte Abbildung der relevanten Aktivitäten einer Unternehmung dar.“^[154] Die wesentlichen Elemente im Leistungssystem eines Unternehmens sind die Wertschöpfungskette, Schlüsselressourcen und Kernkompetenzen, die zusammen das GM darstellen.^[155]

Schögel et al. (2002) betrachten marktorientierte GMe im E-Commerce, die vier grundlegende Elemente enthalten. E-Commerce bezeichnet dabei die „Vermarktung von Unternehmensleistungen mithilfe eines umfassenden Einsatzes neuer Informations- und Kommunikationstechnologien.“^[156] E-Business dagegen meint „sämtliche elektronisch gestützte Interaktions- und Transaktionsprozesse innerhalb einer Wertkette, an deren Gestaltung verschiedene Akteure beteiligt sind.“^[157]

[...]

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^[1] Vgl. Bradley et al. (2015), URL siehe Literaturverzeichnis, S. 1.

^[2] Vgl. Bradley et al. (2015), URL siehe Literaturverzeichnis, S. 3.

^[3] Vgl. Pampel (2017), S. 21.

^[4] Das „Internet of Everything“ umfasst neben der Vernetzung von „Dingen“, auch die Vernetzung von Menschen, Daten und Prozessen, siehe Chambers (2014), URL siehe Literaturverzeichnis.

^[5] Vgl. Fleisch et al. (2015), S. 445; Chambers (2014), URL siehe Literaturverzeichnis.

^[6] Vgl. IIC (2017d), URL siehe Literaturverzeichnis, S. 10.

^[7] Vgl. IIC (2017d), URL siehe Literaturverzeichnis, S. 10.

^[8] Dieser Veränderungsprozess im unternehmerischen Kontext ist unter dem Begriff „Digital Business Transformation“ bekannt.

^[9] Vgl. Hoffmeister (2015), S. 13.

^[10] Gassmann/Sutter (2016), S. 215.

^[11] Gassmann et al. (2013), S. 3.

^[12] Gassmann et al. (2013), S. 3.

^[13] Gassmann et al. (2013), S. 4.

^[14] Wird auch als 3D-Druck bezeichnet.

^[15] Unter Wertschöpfungsnetzwerken sollen vereinfacht Kooperationen oder Partnerschaften von mehreren Unternehmen, Lieferanten und Kunden verstanden werden, die gemeinsam Werte schaffen.

^[16] Unter Ökosystemen im geschäftlichen Kontext sollen Wirtschaftsgemeinschaften verstanden werden, die gestützt werden von einer Grundfeste aus interagierenden Organisationen und Individuen, die Wertangebote (Güter und Services) für Kunden herstellen. Die Kunden werden dabei ebenfalls als Mitglieder des Ökosystems betrachtet, vgl. Walton (2017), S. 87.

^[17] Vgl. IIC (2017a), URL siehe Literaturverzeichnis.

^[18] Vgl. IIC (2017b), URL siehe Literaturverzeichnis.

^[19] Vgl. IIC (2017c), URL siehe Literaturverzeichnis.

^[20] Fleisch et al. (2015), S. 445.

^[21] Vgl. Fleisch et al. (2015), S. 445.

^[22] Stand: 20.04.2017.

^[23] Jaekel (2015), S. 1.

^[24] Gassmann/Sutter (2016), S. 6.

^[25] Vgl. Jaekel (2015), S. 1.

^[26] Vgl. Gassmann/Sutter (2016), S. 6.

^[27] Vgl. Gassmann/Sutter (2016), S. 6.

^[28] Gassmann/Sutter (2016), S. 6.

^[29] Pro Tag werden heute über zwei Exabyte (= 2.000.000.000.000.000.000 Byte) Daten generiert – so viel wie die letzten 2.000 Jahre zusammen, vgl. Gassmann/Sutter (2016), S. 6.

^[30] Vgl. Gassmann/Sutter (2016), S. 6.

^[31] Vgl. Kagermann (2015), S. 24; siehe hierzu auch die Grafik von Jaekel (2015) auf S. 12 zur Evolution der digitalen Transformation.

^[32] Vgl. Kagermann (2015), S. 23.

^[33] Vgl. Heidrich/Luo (2016), S. 9.

^[34] Vgl. Heidrich/Luo (2016), S. 9.

^[35] Siehe Abbildung 3.

^[36] Vgl. Fleisch et al. (2015), S. 454 f.; Pampel (2017), S. 21.

^[37] Siehe Fleisch et al. (2015), S. 454.

^[38] Man stelle sich vernetzte Straßenlaternen vor.

^[39] Auf der RFID-Technik basierender internationaler Übertragungsstandard zum kontaktlosen Austausch von Daten durch elektromagnetische Induktion.

^[40] Vgl. Vermesan et al. (2014), S. 13.

^[41] Eine Gesellschaft, die auf IKT basiert. Außerdem werden Informationen für viele Unternehmen zum neuen Wettbewerbsfaktor.

^[42] Vgl. Vermesan et al. (2014), S. 15.

^[43] Vermesan et al. (2014), S. 15 f.; Heidrich/Luo (2016), S. 8.

^[44] Vgl. IIC (2017e), URL siehe Literaturverzeichnis.

^[45] Vgl. IIC (2017f), URL siehe Literaturverzeichnis.

^[46] Vgl. IIC (2017e), URL siehe Literaturverzeichnis.

^[47] Vgl. Heidrich/Luo (2016), S. 10.

^[48] Vgl. IIC (2017d), URL siehe Literaturverzeichnis, S. 15.

^[49] Siehe zentrale Webseite „Plattform Industrie 4.0“, URL siehe Literaturverzeichnis.

^[50] Vgl. Kemper/Lasi (2015), S. 11.

^[51] Verbund informations- und softwaretechnischer Komponenten mit mechanischen Komponenten, wobei Datentransfer, -austausch, -kontrolle und -steuerung über eine Infrastruktur wie das Internet in Echtzeit erfolgen. Vgl. Bendel (2017), URL siehe Literaturverzeichnis.

^[52] Siehe Kemper/Lasi (2015), S. 11.

^[53] Vgl. BMWi (2016a), URL siehe Literaturverzeichnis, S. 67.

^[54] Lasi et al. (2014), S. 264.

^[55] Vgl. Lasi et al. (2014), S. 261 f.; siehe auch Schögel et al. (2002), S. 34.

^[56] Vgl. Buchholz et al. (2017), URL siehe Literaturverzeichnis, S. 8.

^[57] Vgl. Porter/Heppelmann (2015), S. 2.

^[58] Vgl. Kollmann (2016), S. 5.

^[59] Vgl. Kollmann (2016), S. 5.

^[60] Vgl. Kollmann (2016), S. 5 f.

^[61] Vgl. Kollmann (2016), S. 11.

^[62] Vgl. BMWi (2017a), URL siehe Literaturverzeichnis, S. 2.

^[63] Vgl. BMWi (2016b), URL siehe Literaturverzeichnis, S. 18 f.

^[64] Vgl. Heidrich/Luo (2016), S. 8.

^[65] Vgl. Buchholz et al. (2017), URL siehe Literaturverzeichnis, S. 5.

^[66] Vgl. BMWi (2016b), URL siehe Literaturverzeichnis, S. 5.

^[67] BMWi (2016a), URL siehe Literaturverzeichnis, S. 63.

^[68] Vgl. IIC (2017e), URL siehe Literaturverzeichnis.

^[69] Vgl. Bharadwaj et al. (2013), S. 472.

^[70] Vgl. Bharadwaj et al. (2013), S. 473-478.

^[71] Vgl. Bharadwaj et al. (2013), S. 472 f.

^[72] Vgl. Saam et al. (2016), URL siehe Literaturverzeichnis, S. 21; siehe auch Deloitte (2016), URL siehe Literaturverzeichnis, S. 8.

^[73] Vgl. Saam et al. (2016), URL siehe Literaturverzeichnis, S. 52.

^[74] Vgl. Buchholz et al. (2017), URL siehe Literaturverzeichnis, S. 5.

^[75] Vgl. Buchholz et al. (2017), URL siehe Literaturverzeichnis, S. 4.

^[76] Vgl. Saam et al. (2016), URL siehe Literaturverzeichnis, S. 16 f.

^[77] Vgl. Saam et al. (2016), URL siehe Literaturverzeichnis, S. 19 f.

^[78] Vgl. Saam et al. (2016), URL siehe Literaturverzeichnis, S. 17 f.

^[79] Vgl. Saam et al. (2016), URL siehe Literaturverzeichnis, S. 21 f.

^[80] Vgl. Bauernhansl et al. (2015), URL siehe Literaturverzeichnis, S. 14.

^[81] Vgl. Jaekel (2015), S. 15.

^[82] Vgl. BMWi (2017a), URL siehe Literaturverzeichnis, S. 4.

^[83] Vgl. BMWi (2017a), URL siehe Literaturverzeichnis, S. 4.

^[84] Vgl. Bharadwaj et al. (2013), S. 471.

^[85] Vgl. Vermesan et al. (2014), S. 10.

^[86] Vgl. Vermesan et al. (2014), S. 16.

^[87] Vgl. Vermesan et al. (2014), S. 17.

^[88] Vermesan et al. (2014), S. 20.

^[89] Vgl. Vermesan et al. (2014), S. 20 f.

^[90] Hoffmeister (2015), S. 13.

^[91] Hoffmeister (2015), S. 13.

^[92] Vgl. D.velop (2015), URL siehe Literaturverzeichnis, S. 7.

^[93] Vgl. D.velop (2015), URL siehe Literaturverzeichnis, S. 16.

^[94] Vgl. D.velop (2015), URL siehe Literaturverzeichnis, S. 16.

^[95] Vgl. Jaekel (2015), S. 12; siehe auch Hoffmeister (2013), S. 2 f.; Osterwalder et al. (2005), S. 6.; Stähler (2002), S. 37; Wirtz (2013), S. 8-10.

^[96] Vgl. Jaekel (2015), S. 12.

^[97] Jaekel (2015), S. 13.

^[98] Vgl. Jaekel (2015), S. 12 f.

^[99] Jaekel (2015), S. 17.

^[100] Jaekel (2015), S. 21.

^[101] Gassmann/Sutter (2016), S. 72.

^[102] Gassmann/Sutter (2016), S. 72.

^[103] Gassmann/Sutter (2016), S. 72.

^[104] Vgl. Gassmann/Sutter (2016), S. 72 f.

^[105] Gassmann/Sutter (2016), S. 75.

^[106] Vgl. BMWi (2017b), URL siehe Literaturverzeichnis.

^[107] BMWi (2017b), URL siehe Literaturverzeichnis.

^[108] In diesem Zusammenhang wird auch von Produkt-Service-Systemen berichtet.

^[109] BMWi (2017b), URL siehe Literaturverzeichnis.

^[110] Vgl. D.velop (2015), URL siehe Literaturverzeichnis, S. 16.

^[111] Vgl. BMWi (2017b), URL siehe Literaturverzeichnis.

^[112] Vgl. IIC (2017d), URL siehe Literaturverzeichnis, S. 14.

^[113] Vgl. IIC (2017d), URL siehe Literaturverzeichnis, S. 15.

^[114] Vgl. Grgurevic (2017), S. 133.

^[115] Vgl. Grgurevic (2017), S. 134.

^[116] Vgl. Grgurevic (2017), S. 134.

^[117] BMWi (2017b), URL siehe Literaturverzeichnis.

^[118] Vgl. BMWi (2017b), URL siehe Literaturverzeichnis.

^[119] Vgl. Chesbrough (2010), S. 358.

^[120] Vgl. Schögel (2002), S. 375.

^[121] Vgl. Schögel (2002), S. 376.

^[122] Schögel (2002), S. 380.

^[123] Vgl. Al-Debei/Avison (2010), S. 371.

^[124] Vgl. Al-Debei/Avison (2010), S. 369.

^[125] Vgl. Al-Debei/Avison (2010), S. 371.

^[126] Vgl. Al-Debei/Avison (2010), S. 371 und Veit et al. (2014), S. 45.

^[127] Vgl. Osterwalder et al. (2005), S. 8 f.

^[128] Vgl. Hoffmeister (2013), S. 2 f.; Osterwalder et al. (2005), S. 6.; Stähler (2002), S. 37; Wirtz (2013), S. 8-10.

^[129] Vgl. Wirtz (2013), S. 13.

^[130] Vgl. Wirtz (2013), S. 13-18.

^[131] Vgl. Zott et al. (2011), S. 1023.

^[132] Vgl. Zott et al. (2011), S. 1024 f.

^[133] Vgl. Veit et al. (2014), S. 45.

^[134] Vgl. Veit et al. (2014), S. 48.

^[135] Osterwalder/Pigneur (2011), S. 18.

^[136] Vgl. Osterwalder et al. (2005), S. 10.

^[137] Die Nutzerzahl wird auf 5 Mio. geschätzt.

^[138] Vgl. Osterwalder/Pigneur (2011), S. 20 f.

^[139] Osterwalder/Pigneur (2011), S. 20 f.

^[140] Gassmann et al. (2013), S. 7.

^[141] Vgl. Gassmann/Sutter (2016), S. 11.

^[142] Gassmann/Sutter (2016), S. 16.

^[143] Siehe Gassmann/Frankenbeger (2016), S. 18.

^[144] Vgl. Gassmann et al. (2013), S. 5 f.

^[145] Siehe Osterwalder/Pigneur (2011), S. 22 f.

^[146] Eigene Erstellung mit der Intention ein solides GM-Konzept für die Arbeit zugrunde zu legen, das auf zwei fundierten theoretischen Grundlagen basiert.

^[147] Vgl. Zott et al. (2011), S. 1020.

^[148] Vgl. Amit/Zott (2001), S. 511.

^[149] Vgl. Amit/Zott (2001), S. 493.

^[150] Z. B. Amit/Zott (2012) und Zott/Amit (2017).

^[151] Verschiedene Interessensgruppen wie Zulieferer, Partner oder Kunden.

^[152] Vgl. Zott/Amit (2017), S. 20.

^[153] Vgl. Zott/Amit (2017), S. 20.

^[154] Wirtz (2016), S. 259.

^[155] Siehe Wirtz (2016), S. 259.

^[156] Schögel et al. (2002), S. 22.

^[157] Schögel et al. (2002), S. 22.