Digital vernetzte Geschäftsmodelle in der Industrie - Strukturierte Aufwand- und Nutzenabschätzung bei der Innovation digitaler und hybrider Geschäftsmodelle

Sebastian Beiner, Steffen Kinkel und Dennis Richter

Eine wesentliche Herausforderung für die deutsche Industrie besteht in der Entwicklung und dem erfolgreichen Angebot digital vernetzter Geschäftsmodelle. Durch die Vernetzung verschiedener Akteure und Leistungsbündel können neue Werte für Kunden geschaffen werden. Diese Vernetzung führt jedoch zu einer erhöhten Komplexität, die es insbesondere für traditionelle Industrieunternehmen erschwert, diese Möglichkeiten zu überblicken und sinnvoll zu nutzen. Aus diesem Grund wird eine Systematik vorgestellt, welche durch Modellbildung Komplexität reduziert und es ermöglicht, frühzeitig Aufwand und Nutzen von Geschäftsmodellideen gegenüberzustellen.

Deutsche Industrieunternehmen hängen beim Angebot digitaler Geschäftsmodelle im internationalen Vergleich hinterher [1]. Digitale Wertschöpfung geht häufig über das Nutzen digitaler Technologien im Produktionsprozess hinaus [2, 3]. So ermöglicht der Einsatz digitaler Technologien in der Wertschöpfung eine stärkere Vernetzung von Akteuren zu übergreifenden Produktionsnetzwerken und die Kombination von Produkten und Services zu digital vernetzten Geschäftsmodellen (DVGM) [4]. Solch ein DVGM nutzt digitale Technologien, um Akteure und Funktionen miteinander zu vernetzen. Hierbei entstehen neue Leistungsmerkmale und Mehrwerte. Häufig werden Produkte und Dienstleistungen hierbei zu hybriden Leistungsbündeln kombiniert. Aus den daraus entstehenden Mehrwerten generieren Anbieter Erträge, aber auch nichtmonetäre Gewinne (bspw. Daten- und Informationsgewinn) sowie Synergieeffekte zu anderen Geschäftsmodellen des Unternehmens [1]. So bietet beispielsweise ein deutscher Aufzughersteller ein DVGM an und übernimmt damit die Serviceverträge von Aufzug-Wartungsanbietern zu wesentlich geringeren Konditionen. Aufzüge aller Hersteller können mit einer smarten Box ausgestattet werden, die Zustands- und Nutzungsdaten sammelt und den Aufzug steuern kann. Dadurch wird prädikative Instandhaltung realisierbar und die Kosten verringert. Aus den Daten werden nicht nur Informationen generiert, die den Zustand des Aufzugs beschreiben, sondern auch das Verhalten der Nutzenden. Diese können wiederum in die Entwicklung neuer Funktionen und Produkte fließen und sowohl die Leistung des DVGM, als auch die Wertschöpfung des klassischen Geschäftsmodells (Aufzugherstellung) steigern [5].

Herausforderung digitaler Geschäftsmodelle in der Industrie

Eine Studie im Rahmen des Forschungsprojekts AgilHybrid [1] ergab, dass das Angebot an digital vernetzten Produkten und datenbasierten Geschäftsmodellen unter deutschen Unternehmen deutlich weniger ausgeprägt ist als in anderen Ländern. So belegt Deutschland im Vergleich 16 führender Industrienationen mit ca. 25% Umsatzanteil durch derartige Geschäftsmodelle den letzten Platz, während der durchschnittliche Umsatzanteil etwa 40% beträgt. Führend sind hierbei Länder wie Brasilien, Indien, Mexiko und die USA [1]. Deutschland ist stärker von klassischen Geschäftsmodellen der Industrie geprägt, die analoge Produkte herstellen und verkaufen. Die digitale Transformation und die gestiegene, vor allem internationale, Konkurrenz schaffen jedoch die Notwendigkeit, solche Geschäftsmodelle zu überdenken und stellen traditionelle Industrieunternehmen vor große Herausforderungen [6, 7]. Bei der Entwicklung und Umsetzung von DVGM ist es wichtig, die Kundensicht einzunehmen, mit agilen Methoden neue und innovative Leistungsmerkmale zu entwickeln und die steigende Komplexität zu beherrschen [8, 9]. Um die Komplexität von DVGM zu reduzieren, entstand im Forschungsprojekt AgilHybrid eine Morphologische Matrix für Geschäftsmodelle mit Fokus auf DVGM. Diese soll es ermöglichen, den Aufwand und Nutzen von Geschäftsmodellideen frühzeitig abzuschätzen und durch Clusterbildung mit anderen Geschäftsmodellen vergleichbar zu machen.
 


Bild 1: Genese der Merkmale und Ausprägungen.
 


Warum eine Morphologische Matrix zur Geschäftsmodellinnovation?

Die Wissenschaft beschäftigt sich schon längere Zeit mit der Herausforderung, die Komplexität von Geschäftsmodellen dadurch zu reduzieren, Werkzeuge für die Strukturierung von Zusammenhängen zu schaffen. Zwei verbreitete Beispiele für solche Strukturen sind der St. Gallener Business Model Navigator (BMN) [10] sowie die Business Model Canvas (BMC) [11]. Beide teilen Merkmale vom Geschäftsmodellen in verschiedene Dimensionen, wie beispielsweise Nutzenversprechen, Ertragsmodell oder Kunden, ein. Dadurch soll es gelingen, die komplexen Wirkbeziehungen eines Geschäftsmodells übersichtlich darzustellen. Hierzu ist bei den Geschäftsmodellentwickelnden jedoch ein ausgeprägtes Set an Kompetenzen gefordert. Das Überblicken des Gesamtbilds, das Denken in Geschäftsmodellen und das Beherrschen von Komplexität sind nur ein Auszug aus 20 Schlüsselkompetenzen, die im Rahmen von AgilHybrid als wesentlich für die DVGM-Entwicklung identifiziert wurden und bei welchen ein erheblicher Entwicklungsbedarf bei deutschen Industrieunternehmen festgestellt wurde [12, 13].

Wie zuvor erläutert, stellt das Angebot digital vernetzter Geschäftsmodelle deutsche Industrieunternehmen vor eine Herausforderung. Das Forschungsprojekt verfolgt das Ziel, mittelständische Unternehmen, bei dieser Herausforderung zu unterstützen. Einerseits kann dies durch die Entwicklung notwendiger Schlüsselkompetenzen der Mitarbeitenden gelingen, andererseits helfen konkrete Werkzeuge und Methoden dabei. Ein solches Werkzeug stellt die nachfolgend vorgestellte Morphologische Matrix dar. Eine Morphologische Matrix besteht aus einer Sammlung von Merkmalen mit den dazugehörigen Ausprägungen. Die ursprünglich aus dem Produktdesign stammende Vorgehensweise vereinfacht somit die Kombination von Produktfeatures und kann auch auf andere, komplexe Zusammenhänge angewendet werden. Das im Folgenden vorgestellte Werkzeug verfolgt das Ziel die Zielgruppe, bestehend aus praktisch orientierten Mitarbeitenden aus mittelständischen Industrieunternehmen, die mit der Geschäftsmodellinnovation beauftragt sind, bei der Charakterisierung von DVGM und bei der frühzeitigen Einschätzung von Aufwand und Nutzen einer Idee zu unterstützen. Zudem ermöglicht die standardisierte Charakterisierung von DVGM die Vergleichbarkeit auf einen Blick.

Genese der Morphologischen Matrix für DVGM

Bei der Entwicklung der Morphologischen Matrix wurden aus den zuvor erläuterten Herausforderungen der Geschäftsmodellinnovation für klassische Industrieunternehmen folgende Anforderungen abgeleitet:

• Einfachheit in der Nutzung
• Reduktion von Komplexität
• Fokus auf Anforderungen von DVGM
• Vergleichbarkeit von Geschäftsmodellen
• Frühe Aufwand- und Nutzenabschätzung

Die Merkmalsgenese der Morphologischen Matrix entstand aus einer umfassenden Literaturrecherche zu Quellen aus den Bereichen Geschäftsmodellinnovation und digitale Transformation [u. A. 14-19]. Insgesamt gingen aus dieser Literaturrecherche 232 Merkmale hervor. Nach Elimination von inhaltlichen Redundanzen sowie der Gewährleistung eines Fokus auf DVGM und der Beantwortbarkeit durch die Zielgruppe, verblieben 42 Merkmale. Diese wurden in die Struktur der BMC mit den neun Feldern Schlüsselpartner, Schlüsselaktivitäten, Schlüsselressourcen, Wertangebote, Kundenbeziehungen, Kanäle, Kundensegmente, Kostenstruktur sowie Einnahmequellen [11] eingeordnet und um die Dimensionen Technologie und strategische Auswirkungen erweitert, um die Anwendung zu vereinfachen und auf die DVGM-Entwicklung zu fokussieren.

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