Smart Services sind das Resultat zweier Megatrends: Digitalisierung und Servitisierung. Diese digitalen Dienstleistungen erfordern innovative Geschäftsmodelle, deren Umsetzung jedoch häufig eine Anpassung historisch gewachsener Wertschöpfung produzierender Unternehmen voraussetzt. Wir liefern geeignete Geschäftsmodellmuster zur Entwicklung von Geschäftsmodellen für Smart Services und zeigen, wie produzierende Unternehmen darauf aufbauend die Transformation ihrer Wertschöpfung planen können.
ZusammenfassungIm Zuge der voranschreitenden Digitalisierung ist das Umfeld von Industrieunternehmen zunehmend durch Volatilität, Unsicherheit, Komplexität und Ambiguität geprägt. Immens ansteigende Datenmengen, die sinkende Halbwertszeit von Informationen und immer kürzere Entwicklungszeiten setzen Unternehmen unter enormen Zeitdruck. Folglich konzentrieren sich Unternehmen verstärkt auf das Tagesgeschäft oder greifen auf Ergebnisse für die strategische Planung zurück, die mit höherem Fokus auf Geschwindigkeit als auf Gründlichkeit erarbeitet wurden. Um langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen sich Unternehmen jedoch systematisch mit zukünftigen Entwicklungen auseinandersetzen. Die Szenario-Technik ist dafür das geeignete Werkzeug. Mithilfe von digitalen Technologien, wie z. B. Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI), lassen sich die Anwendungsfreundlichkeit erhöhen und der Datenerhebungsaufwand reduzieren.Dies ist Gegenstand des vorliegenden Beitrags. Zunächst wird die Problematik detaillierter beschrieben. Es folgt die Einordnung der Szenario-Technik in die Szenario-basierte Vorausschau sowie die Herleitung und Vorstellung ihrer konstituierenden und optionalen Phasen und Schritte. Im Anschluss werden Herausforderungen beim Einsatz der Szenario-Technik beleuchtet. Darauf aufbauend werden Potenziale für einen Erfolg versprechenden Einsatz von digitalen Technologien in der Szenario-Technik aufgezeigt. Abschließend werden anhand der Herausforderungen und Potenziale drei Handlungsfelder für eine Szenario-Technik mit digitalen Technologien abgeleitet: die Integration von digitalen Technologien, die methodische Anpassung und Weiterentwicklung der Szenario-Technik sowie die digitale Souveränität.
Zusammenfassung Der Megatrend Digitalisierung durchdringt alle Bereiche des täglichen Lebens von Unternehmen und Individuen. Insbesondere das produzierende Gewerbe befindet sich in einem tiefgreifenden Wandel. Die Digitalisierung löst als Schlüsseltreiber der Innovationen des 21. Jahrhunderts grundlegende Veränderungen in der Produktentstehung aus. Auf der einen Seite bieten sich zahlreiche Erfolg versprechende Möglichkeiten durch den Einsatz neuer Technologien, eingebetteter Systeme und neuer Ansätze in der Datenverarbeitung. Auf der anderen Seite steigt dadurch aber auch die Komplexität der intelligenten, technischen Systeme. Immer kürzer werdende Entwicklungszyklen, immer größere Datenmengen sowie die steigende Komplexität der neuen Marktleistungen stellen Unternehmen vor große Herausforderungen. Die Entwicklung, Implementierung und Nutzung von Anwendungen der künstlichen Intelligenz (KI) eröffnet Unternehmen die Möglichkeit, nicht nur diese Herausforderungen zu meistern, sondern auch vielfältige Nutzenpotenziale in der Produktentstehung zu erschließen. Dies ist Gegenstand des vorliegenden Beitrags. Zunächst wird daher das Spannungsfeld aus KI und Produktentstehung analysiert. Überdies werden die mit der Einführung, Entwicklung und Nutzung von KI-Anwendungen verbundenen Potenziale und Herausforderungen gezeigt. Abschließend werden auf dieser Basis Forschungsfelder für KI in der strategischen Produktplanung abgeleitet. Aspekte der digitalen Souveränität und verwandte Themen – wie Erklärbarkeit der KI-Anwendungen und Verfügbarkeit interner Kompetenzen – spielen eine zentrale Rolle, wenn es darum geht, Potenziale der KI für die strategische Produktplanung zu nutzen.
Scenario-based foresight is used less and less in the corporate world despite continued high satisfaction with the obtained results. In the age of digitalization, many companies feel increasingly forced to short-termism instead of strategic planning. However, emerging digital technologies, such as artificial intelligence (AI), represent a promising approach to cope with the traditional challenges of scenario-based foresight as well as new challenges added by digitalization. Therefore, this work-in-progress paper identifies and analyzes use cases for scenario-based foresight with digital technologies employing a systematic analysis of the relevant literature.In the paper at hand, we show that the use of digital technologies for improving the performance of scenario-based foresight is an emerging field. We identify 14 so-called use cases, i.e., unique goal-oriented applications of digital technologies for scenario-based foresight. In general, the use cases show that currently digital technologies can enhance, not substitute the capabilities of scenario-based foresight practitioners. Digital technologies primarily support the analysis of large amounts of data, e.g., for collecting futuristic data and identifying key influence factors. However, activities that require implicit knowledge and creativity, like the interpretation of scenarios, are currently still left to humans.
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