Gestaltung von Innovationsprozessen in virtuellen - E-LIB

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Gestaltung von Innovationsprozessen in
Virtuellen Organisationen durch
Kooperationsorientierte Netzwerkanalyse
DISSERTATION
zur Erlangung des Grades eines
Doktors der Wirtschaftswissenschaften
– Dr. rer. pol. –
am Fachbereich Wirtschaftswissenschaft der
UNIVERSITÄT BREMEN
vorgelegt von
Dipl.-oec. Jens Eschenbächer
Gutachter:
Prof. Dr.-Ing. habil. Klaus-Dieter Thoben, Universität Bremen
Univ.-Prof. Dr. Hans-Dietrich Haasis, Universität Bremen
Tag der mündlichen Prüfung: 18. Dezember 2007
Jens Eschenbächer
Gestaltung von Innovationsprozessen in Virtuellen Organisationen durch
ISBN: 3-86130-533-X
1. Auflage 2009
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1. Auflage 2009
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Bremer Schriften zur integrierten Produkt- und Prozessentwicklung
Hrsg.: Thoben, K.-D. und Müller, D. H.
Vorwort zur Schriftenreihe
Leistungsfähige Unternehmenskooperationen zur Entwicklung und Realisierung
kundenorientierter Produkte werden heute als ein entscheidender Wachstumsmotor für die
Wettbewerbsfähigkeit der europäischen Industrie angesehen. Infolge massiver Veränderungen
politischer Strukturen sowie der globalen Märkte entstehen neuartige dynamische
Kooperationen. Sie wirken als Motor von Innovation und wirtschaftlichem Wachstum und
spielen damit sowohl in der Konzeptionsphase (Produktentwicklung) als auch in der
Realisierungsphase (Produktion) eine entscheidende Rolle.
Die Bremer Schriften zur integrierten Produkt- und Prozessentwicklung basieren auf den
Arbeiten des Forschungsbereichs „Informations- und kommunikationstechnische
Anwendungen in der Produktion (IKAP)“ des Bremer Instituts für Produktion und Logistik
GmbH, BIBA (www.biba.uni-bremen.de ) und den Arbeiten des BIK - Bremer Instituts für
integrierte Produktentwicklung (www.bik.uni-bremen.de).
Der Forschungsbereich IKAP konzipiert, entwickelt und realisiert Methoden und Werkzeuge
zur Unterstützung kooperativer, interorganisatorischer Unternehmensnetzwerke. Die
Forschungsarbeiten konzentrieren sich dabei auf die Gestaltung von effizienten und effektiven
kollaborativen Entwicklungs- und Produktionsprozessen durch die Anwendung von
innovativen Informations- und Kommunikationstechnologien. Fokus der Betrachtungen sind
das kooperative unternehmerische Handeln in verteilten Entwicklungs- und
Produktionsprozessen und die dem Produktionsprozess nachgelagerten Phasen des
Produktlebenslaufs.
Ergänzend befasst sich das BIK mit der Entwicklung und Anwendung von Methoden,
Werkzeugen und Systemen der integrierten Produktentwicklung (z.B. FMEA, QFD,
Produktmodellierung, CAD, CAE, PDM) und der Gestaltung von Informations- und
Kommunikationsstrukturen zum effizienten Austausch von Information und Wissen in der
Produktentwicklung. Anwendungsdomänen sind hier u.a. die Entwicklung von Systemen im
Bereich Leichtbau und das „Design for Environment“.
Aktuelle behandelte Fragestellungen der beiden Bereiche sind:
x
x
x
x
x
x
x
x
Bewertung und Verbesserung der Kooperationsfähigkeit von Unternehmen
Planung und Steuerung kooperativer Unternehmensprozesse (inkl. Innovations-,
Produktentwicklungs- und Kollaborationsprozesse)
Aufgabenangemessene Auswahl und Konfiguration von Unternehmensnetzwerken
Erfassung, Bereitstellung und Verarbeitung von Produkt- und Prozessinformationen
im Produktlebenszyklus
Integration physikalischer Produkte mit deren digitaler Repräsentation entlang des
Produktlebenszyklus
Entwicklung wissensbasierter Systeme zur Unterstützung von Produktentwicklung,
Produktlebenszyklusmanagement und Service Engineering
Entwicklung kontext- und kundenorientierte Dienste entlang des Produktlebenszyklus
Entwicklung von Methoden und Werkzeugen für die integrierte Produkt- und
Prozessentwicklung
Diese Tätigkeiten beziehen sich sowohl auf eine zielgerichtete Grundlagenforschung als auch
auf eine anwendungsorientierte Industrieforschung. Die erzielten Forschungsergebnisse
werden sowohl im Rahmen von Lehrveranstaltungen in den Studiengängen
Wirtschaftsingenieurwesen, Produktionstechnik, Production Engineering und Systems
Engineering in die Lehre an der Universität Bremen eingebracht als auch in
Industrieprojekten einer praktischen Anwendung zugeführt.
In der vorliegenden Schriftenreihe werden Dissertationen publiziert, Projektergebnisse
zusammengefasst und Dokumentationen von Workshops und Tagungen einem weiten
Interessentenkreis zugänglich gemacht. Die Schriftenreihe führt die Schriftenreihe „Bremer
Schriften zu Betriebstechnik und Arbeitswissenschaft“ fort, an der beide Herausgeber bereits
in der Vergangenheit mitgewirkt hatten.
Die Herausgeber der Schriftenreihe
Prof. Dr.-Ing. Klaus-Dieter Thoben
Prof. Dr.-Ing. Dieter H. Müller
Über den Autor
Jens Eschenbächer wurde am 28. März 1968 in Bremen geboren. Er studierte
zwischen 1992 und 1996 Wirtschaftswissenschaft an der Universität Bremen
sowie der New School for Social Research in New York City und schloss das
Studium mit dem Titel Diplom-Ökonom ab. Nach einem Praktikum und der
Diplomarbeit bei der Volkswagen AG hat er als Konzerncontroller bei CSC
Ploenzke gearbeitet. Seit 1998 ist er als Wissenschaftlicher Mitarbeiter am
Bremer Institut für Produktion und Logistik GmbH (BIBA) beschäftigt.
Nebenberuflich hat Herr Eschenbächer zwischen 1998 und 2000 bei der
Produtec Ingenieurgesellschaft gearbeitet. Zwischen 2004 und 2006 hat er das
Arbeitsgebiet „Collaborative Business in Unternehmensnetzwerken“ im
Forschungsbereich „Informations- und Kommunikationstechnische Anwendungen in der Produktion (IKAP)“ bei Prof. Dr.-Ing. Thoben aufgebaut und geleitet.
Außerdem hat er zwischen 2000 und 2009 eine Vielzahl von Studien- und
Diplomarbeiten in unterschiedlichen Fachbereichen der Universität Bremen
betreut und war als Assistent von Prof. Dr.-Ing. Hirsch in der Lehre beschäftigt.
Zurzeit ist er als Senior Wissenschaftler im Forschungsbereich „IKAP“
beschäftigt und arbeitet in diversen Forschungsprojekten sowie an der
Akquisition neuer Forschungsvorhaben. Bei Fragen und Anmerkungen zur
Arbeit kann er gerne unter [email protected] kontaktiert werden.
Vorwort
Die vorliegende Arbeit entstand während meiner Tätigkeit als wissenschaftlicher
Mitarbeiter und Abteilungsleiter am Bremer Institut für Produktion und Logistik
GmbH (BIBA). Im Rahmen dieser Tätigkeit hatte ich die Möglichkeit, mein Thema durch Erfahrungen aus zahlreichen internationalen Forschungsprojekten zu
entwickeln und meine Ansätze auf Konferenzen mit einem internationalen Fachpublikum zu diskutieren. Die Arbeit wurde ursprünglich als Dissertation mit dem
Titel „Managementkonzept zur systematischen Unterstützung virtueller Unternehmen bei der Durchführung von Innovationsprozessen“ im Jahre 2007 an der Universität Bremen beim Promotionsausschuss Dr. rer. pol. eingereicht.
Bei der Entstehung dieser Arbeit haben mich viele Menschen in unterschiedlicher
Form unterstützt, denen ich von Herzen danken möchte. Vor allem danke ich meinem Doktorvater, Herrn Prof. Dr.-Ing. Klaus-Dieter Thoben. Durch seine klare Fokussierung auf anwendungsorientierte Forschungsfragen hat er dafür gesorgt, dass
die Arbeit ihre praktische Relevanz nicht verliert. Mein besonderer Dank gilt Herrn
Prof. Dr. Hans-Dietrich Haasis für die Übernahme des Zweitgutachtens und die
Unterstützung bei der Betreuung diverser Diplom- und Studienarbeiten. Danken
möchte ich auch den Herren Prof. Dr.-Ing. Ingo Timm und Prof. Dr.-Ing. Bernd E.
Hirsch für ihre rückhaltlose Bereitschaft, am Prüfungsausschuss mitzuwirken sowie für ihr Interesse an meiner Arbeit.
Auch möchte ich meinen Kollegen am BIBA für die vielen Diskussionen über
meine Inhalte und die nützlichen Beiträge danken. Sie versuchen engagiert, einige
Erkenntnisse meiner Arbeit in neuen Forschungsvorhaben zu überführen. Besonders hervorheben möchte ich hier Herrn Dr.-Ing. Marcus Seifert für die gemeinsamen, intensiven Fachgespräche und Herrn Falk Graser, der im Rahmen seiner Tätigkeit als wissenschaftlicher Mitarbeiter stets für intensive Diskussionen zur Verfügung gestanden hat. Schließlich danke ich Gabi, Boris, Sandra und Felix für das
Korrekturlesen und die Formatierungshilfen.
Weiterhin danke ich meiner Familie und meinen Freunden, die in diversen Phasen
dieser Arbeit immer wieder aufmunternde Worte für mich hatten und ohne deren
moralische Unterstützung mir die Fertigstellung der Arbeit sicher noch schwerer
gefallen wäre. Abschließend danke ich meiner Verlobten Nicole für ihre Liebe und
Geduld.
Bremen, im Mai 2009
Inhaltsverzeichnis
1
2
Einleitung .......................................................................................................... 1
1.1
Motivation ............................................................................................. 1
1.2
Problemstellung .................................................................................... 2
1.3
Zielsetzung ............................................................................................ 3
1.4
Aufbau und Vorgehensweise ................................................................ 4
Innovationskooperation in Virtuellen Organisationen ...................................... 7
2.1
Innovationskooperation als Bestandteil
des Innovationsmanagements ............................................................... 7
2.1.1
Innovationsmanagement und Innovationsarten .................... 7
2.1.2
Evolution der kooperativen Innovationsprozesse............... 14
2.1.3
Abgrenzung des Untersuchungsgegenstands
Innovationskooperation ...................................................... 17
2.2
Eigenschaften und Definitionen von Innovationskooperationen........ 19
2.2.1
Eigenschaften von Innovationskooperationen.................... 19
2.2.2
Spezifikation der Virtuellen Organisationen
als Unternehmensnetzwerke ............................................... 20
2.2.3
Definition der Virtuellen Organisation ............................... 22
2.2.4
Konkretisierung der Analyseelemente bei
Virtuellen Organisationen................................................... 24
2.3
Die Initiierung, Operation und Auflösung Virtueller
Organisationen .................................................................................... 27
2.3.1
Lebensphasen-Modell ......................................................... 28
2.3.2
Gestaltung der Operationsphase ......................................... 30
2.4
Beurteilung der Kooperationsbeziehungen
in Virtuellen Organisationen ............................................................... 31
2.4.1
Methoden zur Analyse von
Kooperationsbeziehungen bei
Innovationskooperationen in Virtuellen Organisationen ... 32
2.4.2
Konzept der Kooperationsintensität ................................... 35
2.4.3
Definition von Interaktionskategorien zur Spezifikation
von Kooperationsbeziehungen ........................................... 50
2.4.4
Phaseneinteilung zur Beschreibung
von Innovationsprozessen................................................... 52
2.4.5
Zusammenfassung .............................................................. 55
2.5
Industrielle Fallbeispiele ..................................................................... 57
i
Inhalt
3
4
ii
Netzwerkanalyse zur Gestaltung von Kooperationsbeziehungen ................... 61
3.1
Beiträge existierender Ansätze zur Gestaltung
von Innovationskooperationen ............................................................ 61
3.1.1
Ansätze der Netzwerkanalyse ............................................. 63
3.1.2
Ansätze der Strategischen Planung..................................... 65
3.1.3
Ansätze des Kooperations- und Netzwerkmanagements ... 67
3.1.4
Zusammenfassende Bewertung .......................................... 70
3.2
Grundlagen der Netzwerkanalyse ....................................................... 72
3.2.1
Quantitative Ansätze der Netzwerkanalyse ........................ 72
3.2.2
Qualitative Verfahren ......................................................... 73
3.2.3
Zusammenfassende Beurteilung ......................................... 74
3.3
Anforderungen der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse ........ 75
3.3.1
Spezifikation
der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse ................. 75
3.3.2
Notwendigkeit
der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse ................. 77
3.4
Eignung verfügbarer Ansätze zur Gestaltung
von Innovationsprozessen ................................................................... 78
3.4.1
Vergleich von prozessgestaltenden Ansätzen .................... 79
3.4.2
Kriterien und Auswahl
eines prozessgestaltenden Ansatzes.................................... 80
3.4.3
Eigenschaften und Prinzipien des Stage-Gate-Modells ..... 82
3.4.4
Anforderungen informationstechnischer Systeme
für die Gestaltung von Kooperationsbeziehungen ............. 84
Konzeption der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse .......................... 88
4.1
Lösungsansatz der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse ......... 88
4.1.1
Nutzung des Stage-Gate-Modells in der
Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse........................ 89
4.1.2
Kooperationsorientierte Netzwerkanalyse durch
die qualitative Analyse der Kooperationsbeziehungen ...... 91
4.2
Kooperationsorientierte Netzwerkanalyse .......................................... 92
4.3
Planungsphase ..................................................................................... 95
4.3.1
Ermittlung von Kompetenzen und Netzwerkstruktur......... 95
4.3.2
Kooperationspartner darstellen ........................................... 98
4.3.3
Ableitung der Kooperationsintensitäten ........................... 101
4.4
Konfigurationsphase ......................................................................... 107
4.4.1
Vorhersage von Stage-Gateorientierten Innovationskooperationen ............................. 107
4.4.2
Konfiguration des Stage-Gate-Modells ............................ 110
4.4.3
Auswahl von IuK-Systemen ............................................. 113
Inhalt
4.5
5
6
7
Nutzungs- und Evaluationsphase ...................................................... 116
4.5.1
Nutzung der IuK-Systeme in den
Kooperationsbeziehungen ................................................ 116
4.5.2
Kontrolle der Kooperationsintensitäten ............................ 118
Entwicklung eines informationstechnischen Systems zur
Gestaltung von Kooperationsbeziehungen ................................................... 120
5.1
Grundlagen und Vorgehen ................................................................ 120
5.2
Anforderungsanalyse ........................................................................ 121
5.2.1
Grundanforderungen ......................................................... 122
5.2.2
Anwendungsform ............................................................. 122
5.2.3
Kernfunktionen ................................................................. 123
5.3
Systementwurf und Implementierung ............................................... 124
5.3.1
Architekturentwurf ........................................................... 124
5.3.2
Funktionalitäten ................................................................ 126
5.3.3
Implementierung ............................................................... 128
Evaluation anhand eines industriellen Fallbeispiels ..................................... 131
6.1
Vorstellung des Anwendungsbeispiels ............................................. 131
6.1.1
Einordnung des Fallbeispiels ............................................ 131
6.1.2
Kompetenzen und Netzwerkstruktur ermitteln ................ 132
6.2
Möglichkeiten und Bedingungen ...................................................... 134
6.3
Planung und Gestaltung der Kooperationsbeziehungen ................... 136
6.3.1
Festlegung der Partner und Kooperationsbeziehungen .... 137
6.3.2
Identifikation und Analyse der
6.3.3
Gestaltung des Stage-Gate-Modells auf Basis der
6.3.4
Identifikation und Anwendug der IuK-Systeme
im Stage-Gate-Modell ...................................................... 148
6.3.5
Evaluation der IuK-Nutzung und der
Kooperationsintensität ...................................................... 149
6.4
Grenzen der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse ................. 151
Zusammenfassung und Ausblick .................................................................. 155
7.1
Zusammenfassung............................................................................. 155
7.2
Ausblick ............................................................................................ 156
8
Literaturverzeichnis....................................................................................... 159
9
Anhang .......................................................................................................... 184
iii
Inhalt
iv
9.1
Darstellungsformen für Innovationsprozesse ................................... 184
9.2
Diskussion der Beschreibungsdimensionen...................................... 186
Inhalt
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1: Aufbau der Arbeit und Vorgehensweise....................................... 5
Abbildung 2: Kategorien von Innovationen........................................................ 9
Abbildung 3: Phasen des Innovationsprozesses ............................................... 11
Abbildung 4: Innovationsarten und Beschreibung ........................................... 13
Abbildung 5: Entwicklungsstufen des Innovationsmanagements .................... 15
Abbildung 6: Begriff der Innovationskooperationen ........................................ 19
Abbildung 7: Formen von Netzwerktypen........................................................ 22
Abbildung 8: Analyseelemente ......................................................................... 26
Abbildung 9: Ebenen bei der Betrachtung Virtueller Organisationen .............. 27
Abbildung 10: Lebensphasen der Virtuellen Organisation ................................. 28
Abbildung 11: Verstetigung der Organisationsform nach Markteinführung
der Innovation ............................................................................. 31
Abbildung 12: Gestaltung von Kooperationsbeziehungen ................................. 32
Abbildung 13: Ausschnitt der Beurteilung von Methoden zur Analyse
von Kooperationsbeziehungen.................................................... 34
Abbildung 14: Stufen der Kooperationsbeziehungen und -intensitäten ............. 36
Abbildung 15: Komplexität multilateraler Beziehungen in der
Virtuellen Organisation............................................................... 37
Abbildung 16: Beschreibungsdimensionen ........................................................ 38
Abbildung 17: Beschreibungsdimensionen zur Bestimmung der
Kooperationsintensität ................................................................ 45
Abbildung 18: Charakterisierung einer Auswahl von IuK-Systemen ................ 47
Abbildung 19: Auswahl charakteristischer Informations- und
Kommunikationssysteme ............................................................ 48
Abbildung 20: Darstellungsformen für Innovationsprozesse ............................. 53
v
Inhalt
Abbildung 21: Spezifikation der Gestaltungselemente ....................................... 56
Abbildung 22: Einordnung der Beispiele in die Matrixdarstellung .................... 60
Abbildung 23: Phasen und Ansätze bei der Beurteilung
von Innovationskooperationen .................................................... 62
Abbildung 24: Grundlegende Funktionsweise der Netzwerkanalyse
zur Beurteilung und Verbesserung
Abbildung 25: Grundsätzliche Funktionsweise der Strategischen Planung
zur Beurteilung und Verbesserung
Abbildung 26: Beurteilung der grundsätzlichen Funktionsweise
des Netzwerk- und Kooperationsmanagements zur Beurteilung
Abbildung 27: Aktualisierte Auswahl eines Ansatzes für diese Arbeit .............. 71
Abbildung 28: Quantitative und qualitative Verfahren der Netzwerkanalyse .... 75
Abbildung 29: Vergleich der Netzwerkanalyse mit der
Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse ................................ 76
Abbildung 30: Anforderungen der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse 77
Abbildung 31: Qualitative Zuordnung der Methoden über Unsicherheit ........... 79
Abbildung 32: Beurteilung der Ansätze .............................................................. 81
Abbildung 33: Formen des Stage-Gate-Ansatzes ............................................... 83
Abbildung 34: Informationstechnische Systeme zur Gestaltung
von Kooperationsbeziehungen .................................................... 85
Abbildung 35: Kriterien zur Auswahl IT-gestützter Gestaltung
Abbildung 36: Steuerung von Innovationskooperationen
in Virtuellen Organisationen über ein adaptierbares StageGate-Modell ................................................................................ 89
Abbildung 37: Ansatz der qualitativen Netzwerkanalyse ................................... 91
vi
Inhalt
Abbildung 38: Die sechs Schritte
der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse.......................... 93
Abbildung 39: Eingangs- und Ausgangsgrößen ................................................. 94
Abbildung 40: Netzwerkstruktur und Kompetenzen anhand eines Beispiels .... 96
Abbildung 41: Wertschöpfungsbeiträge der Partner
in der Virtuellen Organisation .................................................... 97
Abbildung 42: Ergebnis des ersten Schrittes ...................................................... 98
Abbildung 43: Wertschöpfungskettenmodell ..................................................... 99
Abbildung 44: Virtuelle Wertschöpfungskette ................................................. 100
Abbildung 45: Ergebnis des 2. Schrittes ........................................................... 100
Abbildung 46: Verfahren zur Ableitung der Kooperationsintensität................ 102
Abbildung 47: Prinzip der Analyse von Netzwerkverflechtungen bzw.
Interaktionen ............................................................................. 104
Abbildung 48: Netzwerkverflechtung bzw. Interaktionen................................ 104
Abbildung 49: Bewertung der Interaktionen über Kriterien ............................. 105
Abbildung 50: Bestimmung der Kooperationsintensität................................... 106
Abbildung 51: Ergebnis von Schritt 3............................................................... 106
Abbildung 52: Prognoseverfahren .................................................................... 108
Abbildung 53: Abnehmende Planungsqualität bei Innovationskooperationen 109
Abbildung 54: Konfiguration ermitteln ............................................................ 112
Abbildung 56: Auswahl der IuK-Systeme durch die Analyse der Komplexität
der Kommunikationsaufgabe .................................................... 114
vii
Inhalt
Abbildung 59: Die Kooperationsorientierte Netzwerkanalyse
in der Gesamtübersicht ............................................................. 119
Abbildung 60: Vorgehen bei der Anforderungsanalyse ................................... 121
Abbildung 61: SharePoint Portal Server Architektur ....................................... 125
Abbildung 62: Funktionalitäten im SharePoint-basierten IT-System ............... 127
Abbildung 63: Webbasiertes Innovationssystem .............................................. 129
Abbildung 64: IuK-Strukturen im webbasierten System .................................. 130
Abbildung 65: Struktur der Innovationskooperation in der
Virtuellen Organisation ............................................................. 134
Abbildung 66: Im Rahmen der Evaluation durchgeführte Schritte .................. 137
Abbildung 67: Kompetenzen und Netzwerkstruktur ........................................ 138
Abbildung 68: Darstellung der Kooperationspartner ........................................ 140
Abbildung 69: Spezifizierte Partnerinteraktionen............................................. 143
Abbildung 70: Virtuelle Wertschöpfungskette mit Kooperationsintensitäten .. 144
Abbildung 71: Stage-Gate-Modell des Anwendungsbeispiels ......................... 146
Abbildung 72: Parallel laufende Interaktionen ................................................. 147
Abbildung 73: Verbundene Interaktionen ......................................................... 147
Abbildung 74: Strategische Beschreibungsdimensionen .................................. 186
Abbildung 75: Strukturelle Beschreibungsdimensionen................................... 186
Abbildung 76: Kulturelle Beschreibungsdimensionen ..................................... 187
Abbildung 77: Inhaltbezogene Beschreibungsdimensionen ............................. 187
viii
Inhalt
Tabellenverzeichnis
Tabelle 1:
Auswahl von Kriterien zur Typologisierung betrieblicher
Innovationskooperationen ........................................................... 20
Tabelle 2:
Auswahl von Ansätzen zur
Analyse von Kooperationsbeziehungen ..................................... 33
Tabelle 3:
Beschreibung der genutzten Variablen ..................................... 101
Tabelle 4:
Gewichtung der Interaktionskategorien .................................... 110
Tabelle 5:
Vereinfachte Aufwandsberechnung
für ausgewählte Interaktionen................................................... 111
Tabelle 6:
Aufwandsschätzung .................................................................. 111
Tabelle 7:
Auswahl der Zuordnung von IuK-Werkzeugen ....................... 115
Tabelle 8:
Steckbrief IS32S45 ................................................................... 116
Tabelle 9:
Beispielhafte qualitative Evaluation der IuK-Nutzung ............ 117
Tabelle 10:
Kostenabweichungsanalyse ...................................................... 118
Tabelle 11:
Funktionalitäten ........................................................................ 128
Tabelle 12:
Beschreibung der Partnerstruktur der Virtuellen Organisation 133
Tabelle 13:
Interaktionen des Fallbeispiels.................................................. 139
Tabelle 14:
Kostenschätzung für die Innovationskooperation (in Euro) ..... 145
Tabelle 15:
Zuordnung von IuK-Werkzeugen ............................................. 148
Tabelle 16:
Steckbrief I1 .............................................................................. 149
Tabelle 17:
Beispielhafte Evaluation einer Auswahl von IuK-Systemen ... 150
Tabelle 18:
Kostenabweichungsanalyse (in Euro)....................................... 151
Tabelle 19:
Ansätze zur Darstellung und Gestaltung
von Innovationsprozessen ......................................................... 185
ix
1
Einleitung
Innovationsmanagement ist zu einem beherrschenden Thema in Wissenschaft und
Praxis geworden. Innovationen eröffnen neue Marktfelder und ermöglichen es,
Kosten-, Qualitäts- und Technikvorteile gegenüber Konkurrenten zu erschließen.
Somit ist die systematische Entwicklung und ökonomische Nutzung von Innovationen wettbewerbsentscheidend. Innovationen können oftmals nur mit Hilfe moderner kooperativer Organisationsmodelle entwickelt und produziert werden.
Grund hierfür sind verkürzte (und sich weiterhin verkürzende) Innovationszyklen
(Arthur D. Little 2004; Meißner 2005, S. 36), steigende industrielle Forschungsund Entwicklungskosten (Boutellier et al. 2008, S. 292 ff.) sowie die anhaltende
Verknappung von Ressourcen (Lang 1999, S. 301 ff.). Obwohl diese Herausforderungen von Wissenschaft und Praxis erkannt wurden, ist die Fehlerrate kooperativer Innovationsprozesse im Vergleich zur Fehlerrate von Projekten mit geringen
Innovationsanteilen nach wie vor hoch (vgl. Gassmann und Enkel 2006). Dies liegt
zum großen Teil an der räumlichen Distanz der Partner, durch die das Informations- und Kommunikationsmanagement (IuK-Management) erschwert wird (Boutellier et al. 2008, S. 241). Aus diesem Grund sind Unternehmen gefordert, kooperative Innovationsprozesse und die Nutzung von Informations- und Kommunikationssystemen (IuK-Systemen) neu zu überdenken.
1.1
Motivation
Die Gestaltung kooperativer Innovationsprozesse in interorganisatorischen Kooperationen wurde bislang nur in wenigen Forschungsarbeiten thematisiert (Borchert
2006, S. 180 ff.; Goos 2006, S. 50 ff.; Hagenhoff 2008, S. 250 ff.). Dies steht im
Gegensatz zu den zahlreichen Arbeiten, die verteilte, intra-organisatorische Innovationsprozesse in multinationalen Unternehmen zum Thema haben (Gassmann
und Zedtwitz 2002, S. 568-588; Gassmann und Fuchs 2001, S. 346-353; Gassmann
und Zedtwitz 2003, S. 243-262; Christensen 1999, S. 33 f.; Christensen und Raynor 2003, S. 101 ff.). Diese Forschungsarbeiten diskutieren Lösungen für multinationale Unternehmen, die ihre Innovationsprozesse permanent zu optimieren versuchen, ohne dabei die besonderen Herausforderungen bei Innovationskooperationen zu erörtern.
Kooperative Innovationsprozesse in Unternehmensnetzwerken stellen sowohl in
der Theorie als auch in der Praxis noch immer eine Herausforderung dar (vgl. Hauschildt und Salomo 2007, S. 292 ff.). Virtuelle Organisationen, d. h. Unternehmensnetzwerke mit einer ausgewiesen hohen Dynamik (Scheer 2002, S. 9 ff.; vgl.
Abschnitt 2.2.2) sollten sich aber grundsätzlich dafür eignen, die systematische
Dynamik kooperativer Innovationsprozesse aufzunehmen. Bei kooperativen Innovationsprozessen in Virtuellen Organisationen müssen Partnerauswahl und Kooperationsbeziehungen im Voraus sorgfältig analysiert, verstanden und geplant werden, um später eine hohe Leistungsfähigkeit zu erreichen (Vinkemeier 2008,
1
1 Einleitung
S. 279 ff.; Weiss und Stuhlmann 2008, S. 489 ff.). Diese Herausforderung bedarf
methodischer Unterstützung.
Wie bereits erwähnt, sind insbesondere in Virtuellen Organisationen Innovationskooperationen durch dynamische Kooperationsbeziehungen gekennzeichnet. Dies
führt zu einer hohen Komplexität der zu steuernden Innovationsprozesse. Während
in Einzelunternehmen oder Supply Chains zumeist einheitliche Interessen vorliegen, die das Beziehungsgeflecht dominieren (Borchert 2006, S. 30 ff.), können diese in Virtuellen Organisationen hochgradig divergent und heterogen sein (Wohlgemuth 2002, S. 280 ff.). Außerdem besitzen Kooperationsbeziehungen in Virtuellen Organisationen neben einer Vielzahl anderer Merkmale ganz unterschiedliche
Kooperationsintensitäten (Thoben und Jagdev 2001, S. 427), die ebenfalls zu berücksichtigen sind. In dieser Forschungsarbeit gilt es zu analysieren, inwiefern die
Berücksichtigung von Kooperationsbeziehungen und Kooperationsintensitäten eine
verbesserte Beherrschung von Innovationsprozessen in Virtuellen Organisationen
ermöglicht. Eine spezielle Untersuchung erfährt dabei die Gestaltung und Nutzung
von IuK-Systemen zur Integration isolierter Prozesse bei den Partnern. Ein derartiges Modell ermöglicht die Netzwerkkonfiguration sowie die Überwachung der Abläufe bei der Durchführung der Innovationsprozesse.
1.2
Problemstellung
Die bisherigen Ausführungen zeigen, dass Innovationskooperationen in Virtuellen
Organisationen deutliches Potential für detaillierte Untersuchungen bieten. Wie Innovationskooperationen in Virtuellen Organisationen und die dazugehörigen Kooperationsbeziehungen gestaltet werden können, ist in bisherigen Forschungsansätzen unbeantwortet geblieben. Grundsätzlich ist der Prozess der Gestaltung von Innovationskooperationen umfangreich und komplex (vgl. Boutellier et al. 2008, S. 7
ff.; Hauschildt und Salomo 2007, S. 259) und birgt daher viele Risiken, wie Planungsunsicherheiten oder verspätete Markteinführung (Wildemann 2007, S. 27).
Die zeitlichen Abweichungen sind durch die Gestaltung eines Innovationsmanagements abzubauen (Wildemann 2007, S. 29). Innovationskooperationen können
daher nur dann erfolgreich durchgeführt werden, wenn sie systematisch konzipiert
und realisiert werden. Dazu bedarf es sorgfältiger Planung der Kooperationsbeziehungen (Stadlbauer et al. 2007, S. 257 ff.; Gerum et al. 1998, S. 267 ff.).
Heutige Erfahrungen deuten darauf hin, dass viele Unternehmen Innovationskooperationen nicht als Teil des Innovationsmanagements ansehen (Hauschildt und
Salomo 2007, S. 276 ff.). Zwar gibt es einen organisatorischen Rahmen, in dem
der Prozess stattzufinden hat, und auch bestimmte Regeln, die einzuhalten sind. Es
gibt jedoch keine Methodik, die aufzeigt, welche Schritte in dem Prozess zu gestalten sind (Borchert 2006, S. 23 ff.). Der kooperative Innovationsprozess läuft also
in den verschiedenen Innovationsprojekten unterschiedlich ab und standardisierte
Referenzmodelle oder Vorgehensweisen sind dafür bislang nicht verfügbar. Dies
2
1.3 Zielsetzung
führt nicht nur zu Ineffizienz, sondern auch dazu, dass die während des Prozesses
gewonnenen Erfahrungswerte nicht systematisch für andere Projekte zugänglich
sind. Lerneffekte werden somit unterbunden.
Innovationskooperationen in Virtuellen Organisationen sollten bereits in deren Initiierungsphase geplant werden, damit Abläufe in der Operationsphase frühzeitig
antizipiert werden können (zur Operationsphase vgl. Abschnitt 2.3.2). Um den
Ressourceneinsatz über den Projektlebenszyklus optimal planen zu können, ist es
erforderlich, die Kooperationsbeziehungen im Rahmen des Innovationsvorhabens
bereits im Vorfeld zu planen. Daraus ergibt sich die Problemstellung dieser Arbeit:
Die Gestaltung von Innovationsprozessen in Virtuellen Organisationen ist infolge
mangelnder theoretischer Erschließung sowie unzureichender methodischer Unterstützung nicht ausreichend erforscht. Ansätze für ein besseres Verständnis unterschiedlicher Kooperationsbeziehungen und -intensitäten eines geplanten Innovationsprozesses in Virtuellen Organisationen gibt es zurzeit nicht. Deren Entwicklung ist Gegenstand dieser Arbeit.
1.3
Zielsetzung
Zielsetzung der vorliegenden Arbeit ist die Entwicklung einer Methodik für die
Gestaltung von Innovationsprozessen in Virtuellen Organisationen. Diese umfasst
erstens die Analyse der notwendigen Kooperationsbeziehungen und -intensitäten
sowie zweitens die darauf abgestellte Planung der Abläufe zur Durchführung der
Innovationskooperation. Die Methodik soll außerdem einen Beitrag leisten, Virtuelle Organisationen bei der Auswahl notwendiger IuK-Systeme zu unterstützen.
Damit bieten sich gegenüber dem aktuellen Stand der Forschung verbesserte Möglichkeiten zur Planung, Konfiguration und Überwachung der Innovationsprozesse
in Virtuellen Organisationen. Ein Teilaspekt der Methodik wird prototypisch in ein
webbasiertes System implementiert. Zum Zweck der Evaluation wird die Methodik
anhand eines industriellen Fallbeispiels ausführlich erklärt und teilweise angewandt, um Möglichkeiten und Grenzen der Methodik aufzuzeigen.
Aufbauend auf einer eingehenden Diskussion bestehender Ansätze (vgl. Borchert
2006; Goos 2006; Wührer 1995, S. 110; Renz 1998; Rank 2003, S. 45; Wurche
1994; Wald 2003) wird die Notwendigkeit eines neuen, netzwerkanalytischen Ansatzes herausgearbeitet. Dabei wird anhand von Praxisbeispielen aufgezeigt, wie
kooperative Innovationsprozesse in Virtuellen Organisationen gestaltet werden
können. Kooperationsbeziehungen werden geplant, und die optimale Kooperationsintensität wird für jede Beziehung zwischen den Partnern ermittelt. Außerdem
wird die optimale Auswahl von IuK-Systemen unterstützt. Dieses Modell basiert
auf dem in der Industrie sehr verbreiteten Stage-Gate-Ansatz zur Darstellung von
Innovationsprozessen, der allerdings bisher im Wesentlichen im Unternehmen angewandt wird – und eben nicht innerhalb von Innovationskooperationen in Virtuellen Organisationen. Insbesondere soll der Nutzen des Methodenvorschlags an ei3
1 Einleitung
nem realitätsnahen Anwendungsbeispiel verdeutlicht und dessen Schwachstellen
eliminiert werden.
1.4
Aufbau und Vorgehensweise
Der Aufbau der Arbeit ist in Abbildung 1 beschrieben. In Kapitel 2 werden die
Grundlagen von Innovationsprozessen in Virtuellen Organisationen beschrieben,
aus denen anschließend Arbeitsdefinitionen für die zentralen Begriffe „Innovationsmanagement“, „Innovationsprozess“, „Innovationskooperation“ und „Virtuelle
Organisation“ abgeleitet werden (Abschnitt 2.1). Darauf aufbauend diskutiert Abschnitt 2.2 Definitionen und Eigenschaften von Innovationskooperationen in Virtuellen Organisationen. Grundlage dafür ist der Lebenszyklus Virtueller Organisationen, der ebenfalls behandelt wird (vgl. Abschnitt 2.3). Abschnitt 2.4 widmet
sich der Analyse und Beurteilung von Kooperationsbeziehungen. Hier bildet die
Ermittlung der für diese Arbeit wichtigen Beschreibungsdimensionen einen
Schwerpunkt. Die Herausstellung der Stärke bzw. Intensität von Kooperationsbeziehungen steht im Vordergrund. Insbesondere die prospektive Planung der Operationsphase wird als kritisch für die Vorwegnahme von Struktur und Ablauf der
Kooperation herausgearbeitet. Industrielle Fallbeispiele in Abschnitt 2.5 schließen
das Kapitel ab.
Kapitel 3 diskutiert zunächst Anforderungen an existierende Ansätze zur Gestaltung von Innovationsprozessen in Virtuellen Organisationen und bewertet darauf
aufbauend verfügbare Ansätze in Bezug auf ihre Eignung (Abschnitt 3.1). Die
Netzwerkanalyse wird als geeigneter Ansatz identifiziert und vorgestellt (Abschnitt
3.2). In Abschnitt 3.3 werden Anforderungen an eine Kooperationsorientierte
Netzwerkanalyse spezifiziert. Weiterhin wird mit dem Stage-Gate-Modell ein Ansatz zur Darstellung von Innovationsprozessen ausgewählt (Abschnitt 3.4). In einem Zwischenfazit wird die Grundlage der Methodenentwicklung nachgezeichnet.
In Kapitel 4 wird aus dem in Kapitel 3 herausgearbeiteten Forschungsbedarf zunächst in Abschnitt 4.1 der Lösungsansatz der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse beschrieben und in Abschnitt 4.2 schrittweise entwickelt. Innerhalb der
Methodendarstellung werden die Planungs- (Abschnitt 4.3), die Konfigurations(Abschnitt 4.4) und die Evaluationsphase (Abschnitt 4.5) unterschieden.
Die prototypische Umsetzung der Konfiguration des Stage-Gate-Modells in der
Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse wird in Kapitel 5 beschrieben. Abschnitt 5.1 diskutiert Grundlagen eines Informationssystems zur Unterstützung von
Innovationskooperationen. Abschnitt 5.2 beschreibt die Anforderungsanalyse, die
Grundlage der folgenden Systementwicklung ist. Die Abschnitte 5.3.1 und 5.3.2
widmen sich dem Architekturentwurf und den Funktionalitäten, während Abschnitt
5.3.3 die Systemimplementierung vorstellt.
4
1.4 Aufbau und Vorgehensweise
Kapitel 6 umfasst die Evaluation der Methodik anhand eines Anwendungsbeispiels
aus einem charakteristischen Anwendungsfeld der hier entwickelten Modelle: Der
Fahrzeugzulieferindustrie. Abschnitt 6.1 stellt das Anwendungsbeispiel vor. Abschnitt 6.2 diskutiert Möglichkeiten und Grenzen der Kooperationsorientierten
Netzwerkanalyse und Abschnitt 6.3 stellt das Beispiel anhand einer ergebnisorientierten Anwendung vor. Schließlich diskutiert Abschnitt 6.4 die Grenzen der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse.
Abschließend werden in Kapitel 7 innerhalb einer Zusammenfassung und eines
Ausblicks die Ergebnisse der Arbeit synoptisch zusammengefasst und auf absehbare zukünftige Entwicklungen projiziert.
Innovationsprozesse in
Virtuellen Organisationen
(Abschnitt 2.1-2.2)
Stand der Forschung
(Kapitel 2)
Analyse und Beurteilung von
Kooperationsbeziehungen
(Abschnitt 2.3-2.4)
Praxisbeispiele
Innovationskooperation
(Abschnitt 2.5)
Ermittlung der
Forschungslücke
Analyse von Ansätzen zur Gestaltung
kooperativer Innovationsprozesse (Abschnitt 3.1-3.2)
(Kapitel 3)
Anforderungen und Eignung der Kooperationsorientierten
Netzwerkanalyse (Abschnitt 3.3-3.4)
Methodikentwicklung
Lösungsansatz und Methodik (Abschnitt 4.1 - 4.2)
(Kapitel 4)
Planungsphase
(Abschnitt 4.3)
Informationstechnische
Umsetzung
Konfigurationsphase
(Abschnitt 4.4)
Anwendungsphase
(Abschnitt 4.5)
Vorhandene Ansätze und
Anforderungsanalyse (Abschnitt 5.1-5.2)
(Kapitel 5)
Entwurf und Implementierung
(Abschnitt 5.3)
Evaluation
Evaluation anhand eines AnwendungsBeispiels (Abschnitt 6.1)
(Kapitel 6)
Möglichkeiten, Planungen
und Grenzen (Abschnitt 6.2-6.4)
Abbildung 1:
Aufbau der Arbeit und Vorgehensweise
5
2
Innovationskooperation in Virtuellen Organisationen
Die Art, wie Innovationen entstehen, hat sich in den letzten Jahren grundlegend
verändert. Auch wenn eine bahnbrechende Idee immer noch Grundlage für Neuheiten ist, wird sie nicht mehr von einem einsamen Erfinder umgesetzt. Grund dafür ist die zunehmende Technisierung und Komplexität von Produkten, Dienstleistungen und Konglomeraten aus Produkten und Dienstleistungen (auch bezeichnet
als „Extended Products“ oder hybride Leistungsbündel; Thoben und Eschenbächer
2003, S. 47 ff.). Vielmehr bedarf es heute einer Vielzahl von Kompetenzen, Fachdisziplinen und Entwicklungspartnern, die an Innovationskooperationen zu beteiligen sind. (Bullinger und Engel 2006, S. 219). Doch nicht nur die Art der Zusammenarbeit verändert sich. IuK-Technologien ermöglichen neue Formen der Zusammenarbeit. Die Vernetzung innerhalb von Innovationskooperationen, die Beschleunigung des Innovationsprozesses, sowie die Integration unterschiedlicher
Technologien und Fachdisziplinen werden künftig die traditionellen Prozesse revolutionieren und neue Sichtweisen erforderlich machen.
2.1
Innovationskooperation als Bestandteil
des Innovationsmanagements
In einem ersten Schritt soll mit dem folgenden Abschnitt die Bedeutung kooperativer Prozesse im Rahmen des Innovationsmanagements erläutert werden. Dabei gilt
es, den folgenden Leitfragen nachzugehen: Welche zentralen Begriffe spielen in
der Arbeit eine Rolle? Welche Eigenschaften besitzen Innovationskooperationen in
Virtuellen Organisationen? Wie kann der Lebenszyklus Virtueller Organisationen
beschrieben werden? Durch welche industriellen Trends verändert sich das Innovationsmanagement zum Management von Innovationskooperationen? Welche Gestaltungselemente ergeben sich daraus für die vorliegende Untersuchung?
2.1.1
Innovationsmanagement und Innovationsarten
In den letzten Jahren wurden Theorie und Praxis des Innovationsmanagements sowohl von der Betriebswirtschaft als auch von der Ingenieurwissenschaft intensiv
diskutiert (Rothwell 1993; Herstatt und Verworn 2007, S. 100 ff.; Herstatt und
Verworn 2007, S. 297; Henderson und Clark 1990, S. 10). Dies führte zu einer
großen Zahl von Forschungsergebnissen, Konzepten und Methoden, die ganz unterschiedliche Herausforderungen im Management von Innovationsprozessen adressieren. Das Management von Innovationskooperationen in Virtuellen Organisationen stellt eine Herausforderung dar, die maßgeblich auf der Netzwerkdiskussion
beruht (Zentes et al. 2005, S. 200 ff.). Im Folgenden werden die für diese Arbeit
relevanten Begriffe und Konzepte eingeführt.
7
2 Innovationskooperation in Virtuellen Organisationen
Innovationsbegriff
Innovation ist ein modischer Begriff (Kinkel et al. 2005, S. 54-58; Vahs 2002, S. 3
ff.). Bei Innovationen geht es um etwas „Neuartiges“. Neuartig ist mehr als neu, es
bedeutet eine Änderung der Art, nicht nur einer bestimmten Version. Es geht um
neuartige Produkte, Verfahren, Vertragsformen, Vertriebswege, Werbeaussagen,
Corporate Identities. Für die Unternehmung ist eine Neuerung nur dann eine wirkliche Innovation, wenn sie eine neue Technologie erstmalig nutzt, unabhängig davon, ob andere Unternehmungen den Schritt vor ihr getan haben oder nicht (Wildemann 2007, S. 40; von Witte 1968). Innovation ist also wesentlich mehr als eine
graduelle Verbesserung und mehr als die Lösung eines technischen Problems
(Hamel 1996, S. 323 ff.). Folgende Definition wird im Rahmen dieser Arbeit genutzt:
Innovation: Unter einer Innovation soll hier der gesamte Prozess der Erforschung, Entwicklung und Anwendung einer Technologie verstanden werden.
Innovationen sind qualitativ neuartige Produkte, Dienstleistungen oder Verfahren, die sich gegenüber einem Vergleichszustand „merklich“ – wie das
auch immer zu bestimmen ist – unterscheiden. (Hauschildt 2007, S. 5 ff.)
Einst innovative Produkte oder Dienstleistungen entwickeln sich im Laufe ihrer
Lebenszyklen – beispielsweise durch Imitation anderer Marktteilnehmer oder
durch Gewöhnungseffekte an einst spezielle Leistungsmerkmale – zunehmend zur
Massenware. Fehlende Innovationskraft bedeutet, sich nicht unterscheiden zu können. Dies wiederum bedeutet, potentielle Gewinne und Kapitalrenditen nicht erwirtschaften zu können, über die Investoren angelockt und erforderliche Investitionen getätigt werden können. Andererseits lassen sich durch ergänzende Innovationen in den verschiedenen Phasen des Lebenszyklus zusätzliche Umsätze generieren oder Kosten senken. Im Folgenden sind verschiedene Variationsformen von
Innovationen im Laufe eines Technologie- und Produktlebenszyklus dargestellt.
Abbildung 2 stellt die wesentlichen Kategorien von Innovationen zusammen.
8
2.1 Innovationskooperation als Bestandteil des Innovationsmanagements
Innovation:
Produktinnovation
iPhone, iPod – Abspielen von
MP3-Dateien
Prozessinnovation
z. B. exklusives Vertriebsmodell zu TMobile
Serviceinnovation
Automatische Aktualisierung von
MP3-Dateien/ Podcasts
Geschäftsmodellinnovation
Weitere Formen
Abbildung 2:
I-Tunes, Kauf von MP3-Dateien
z. B. Technische, Empirische und Strukturelle
Innovation, Anwendungs- und Marketinginnovation
Kategorien von Innovationen
Daraus wird die Bandbreite an Innovationsvariationen ersichtlich:
x Produktinnovationen: Hier werden bestehende Lösungen in etablierten
Märkten weiterentwickelt. Das ist beispielsweise zu beobachten, wenn ein
Technologiekonzern wie Apple ein neues Produkt, z. B. den iPod oder das
iPhone auf den Markt bringt. Dabei kann die Innovation auf marktwirksame
Parametern der Leistungsmaximierung oder Kostensenkung aufbauen
(Gassmann und Sutter 2008, S. 5 ff.).
x Prozessinnovationen: Bestehende Angebote in etablierten Märkten werden
effektiver bzw. effizienter. Durch Prozessinnovationen werden für den Kunden spürbare Verbesserungen im Produktnutzen, Kostenbereich etc. erreicht,
beispielsweise die automatische Aktualisierung von Podcasts über das iTunes-Programm.
x Serviceinnovationen: Darunter wird grundsätzlich eine Neuerung auf dem
Gebiet der Dienstleistung verstanden. So können Services eines Bereiches in
einen vollkommen anderen Bereich übernommen werden. Beispielhaft sei
hierfür das neue, exklusive Vertriebsmodell zwischen T-Mobile und Apple
für das iPhone genannt.
x Geschäftsmodellinnovationen: Bei Geschäftsmodellinnovationen wird ein
bestehendes Angebot für die Kunden umgestaltet. Diese Innovation kann
9
auch die Rolle des Unternehmens in der Wertschöpfungskette betreffen. Als
Beispiel für eine Geschäftsmodellinnovation sei die Integration von Banking- und Finanzierungsmöglichkeiten in ein Angebot von technischen
Diensten angeführt.
Zur Beschreibung der weiteren Kategorien sei an dieser Stelle auf Granig verwiesen (2007, S. 197 ff.).
Innovationsmanagement
Zahlreiche Wissenschaftler unterscheiden beim Innovationsmanagement zwischen
operativem und strategischem Innovationsmanagement (Hagenhoff 2008, S. 22 ff.;
Goos 2006, S. 20 ff.; Borchert 2006, S. 24 ff.). Diese Arbeit beschäftigt sich mit
dem operativen Innovationsmanagement, d. h. um die operative, tagesaktuelle Gestaltung von Innovationsprozessen im Gegensatz zu strategischen Aspekten wie
„Innovationsstrategien“ oder „Innovationsplanung“. Innovationsbezogene Aktivitäten werden idealtypisch in drei Phasen unterteilt: die Inventions-, die Innovations- und die Diffusionsphase (Burr et al. 2004, S. 25). Das operative Innovationsmanagement bezieht sich nicht nur auf den Innovationsprozess, sondern auch auf
die Analyse der Institutionen, die diesen tragen (Uhlmann 1978, S. 41). Für die
weitere Betrachtung wird, wie von Hauschildt vorgeschlagen, der Innovationsprozess betont. (Hauschildt und Salomo 2007, S. 15):
(Operatives) Innovationsmanagement: Als Innovationsmanagement wird im
Rahmen dieser Arbeit die dispositive Gestaltung von Innovationsprozessen
verstanden.
Diese Definition trifft die hier verfolgte Zielsetzung am besten und fokussiert auf
den funktionalen Aspekt des allgemeinen Managementbegriffs. Trotzdem verbleibt
im Rahmen dieser Arbeit weiterhin zu klären, wie Innovationsprozesse und Innovationsarten definiert und unterschieden werden können. Zahlreiche Versuche
(Hauschildt und Salomo 2007, S. 100 ff.; Vahs 2002, S. 43 ff.) erklären zwar eine
Vielzahl von Eigenschaften und Charakteristika, erreichen aber keine pragmatischerfassbare Sichtweise, wie es für diese Forschungsarbeit notwendig ist.
Innovationsprozesse
Der Begriff „Innovationsprozess“ setzt sich aus den Teilen „Innovation“ und „Prozess“ zusammen. Da eine Definition für Innovation vorliegt, muss nun der zweite
Aspekt ergänzt und in einer Definition präzisiert werden. Ein Prozess soll in dieser
Arbeit als eine skalierbare Folge von sachlich und zeitlich zusammenhängenden
Aktivitäten und Entscheidungen (Gerpott 1999, S. 49) mit definiertem Anfang,
Ende, Output und Ressourcenverbrauch verstanden werden. Um den Begriff Innovationsprozess definieren zu können, ist zunächst eine genaue Bestimmung der
Reichweite des Innovationsprozesses (Skalenabgrenzung) festzulegen. Abbildung
10
3 gibt einen Überblick über die möglichen Verständnisformen bei der Betrachtung
von Innovationsprozessen (Hagenhoff 2008, S. 17).
Entstehungszyklus –
frühe Innovationsphase
Marktzyklus –
späte Innovationsphase
Inventionsphase
Forschung und
Entwicklung
Ideengenerierung
Innovationsphase
Ideenakzeptanz
IdeenIdeenProduktion, beurteilung
IdeenSammlung
Marktphase
Ideenrealisierung
IdeenProduktionsauswahl,
und AbsatzIdeenvorbereitung
entwicklung
Entwicklung
zur Marktreife
Markteinführung
Erstmalige Nutzung
Innovationsprozess
im engeren Sinne
Innovationsprozess im weiteren Sinne
Innovationsprozess im weitesten Sinne
Abbildung 3:
Phasen des Innovationsprozesses
Hinsichtlich der Anfangs- und Endpunkte dieses Prozesses finden sich in der Literatur unterschiedliche Meinungen, so dass enge, erweiterte und weiteste Sichtweisen unterschieden werden können (Gerpott 1999, S. 49 ff.). Einigkeit besteht lediglich hinsichtlich der Mindestreichweite der Prozesse, die auf jeden Fall die zumindest teilweise Einführung des Neuen im Markt oder in einer Organisationseinheit
(im Falle der Definition „im weiteren Sinne“) umfassen muss, denn hierdurch unterscheiden sich Inventionen von Innovationen. Im engeren Sinne wird unter einem
Innovationsprozess in dieser Arbeit – im Gegensatz zu Hagenhoff (2008, S. 17 ff.)
- die Ideenrealisierung verstanden. Startpunkt ist eine abgestimmte Idee zwischen
den Partnern der Innovationskooperation. Das Ende des Verfahrens ist die Verfügbarkeit des Produkts oder Verfahrens in der Virtuellen Organisation.
Im erweiterten Sinne startet der Prozess mit der Suche nach neuen Ideen zur Lösung konkreter Probleme oder als Anregung für neue Produkte und Verfahren. Die
Ideen sind hinsichtlich ihres Beitrags zur Durchsetzung der Unternehmensziele zu
bewerten. Selektierte Ideen werden in konkreten Entwicklungsvorhaben technisch
umgesetzt. Im weitesten Sinne umfasst der Innovationsprozess Schritte, die über
11
die Einführung hinausgehen und die Adaption bzw. Diffusion des Neuen, also dessen Ausbreitung in einer Population, berücksichtigen. Aktivitäten, die Aussagen
über den Erfolg oder Misserfolg der Innovation zulassen, sind hiermit Bestandteil
des Innovationsprozesses. Diese Auffassung findet sich beispielsweise bei Fischer
(1986, S. 24). In dieser Arbeit wird der Auffassung der Innovation im weiteren
Sinne gefolgt, also im Wesentlichen den Phasen der Ideengenerierung, Ideenakzeptanz und Ideenrealisierung, wobei ein Fokus auf die Ideenrealisierung gelegt wird.
Folgende definitorische Beschreibung wird für den Begriff Innovationsprozess innerhalb dieser Untersuchung genutzt (in Anlehnung an Borchert 2006, S. 26):
Innovationsprozess: Der Innovationsprozess im weiteren Sinne umfasst neben der eng gefassten Sichtweise die F&E-Aktivitäten des Unternehmens. Sie
sind somit in einen umfassenden Innovationsprozess eingebettet. Zu Beginn
der F&E-Aktivität steht die Suche nach Ideen als Anregung für neuartige
Produkte und Prozesse (Gerpott 1999, S. 50). Anschließend werden die Ideen
hinsichtlich ihres Beitrags zur Erreichung der Unternehmens- und F&E-Ziele
bewertet. Die erfolgversprechendsten Ideen werden ausgewählt und hinterher
in F&E-Vorhaben technisch umgesetzt. Wichtig ist dabei, dass bereits zu Beginn der F&E-Aktivität eine konkrete Verbindung zur marktlichen Verwertung vorhanden ist (Weule 2002, S. 36).
Innovationsarten
Die Beschreibung von Innovationsarten bzw. -typen ist Thema einer Vielzahl von
Forschungsarbeiten und spielt bei der Ideenrealisierung eine große Rolle. In der
wissenschaftlichen Literatur haben sich – ausgehend von der Definition unterschiedlicher Merkmale – verschiedene Darstellungen für die Charakterisierung
dieser Innovationstypen ergeben (Weise 2007, S. 17). Neben Modellen von Henderson und Clark (1990, S. 12) sowie Moenaert und Souder (1990, S. 92) findet
vor allem ein Modell von Verworn und Herstatt besondere Beachtung in dieser
Arbeit. Deren Darstellung basiert auf der Gegenüberstellung von Marktunsicherheit und technischer Unsicherheit (Herstatt und Verworn 2006, S. 130). Diese Spezifikation wiederum entscheidet darüber, ob es sich bei einer Innovation beispielsweise um eine radikale, modulare, systemische oder inkrementelle Innovation im
Sinne Clarks und Hendersons handelt.
Der für diese Arbeit unterscheidende Aspekt bei der Betrachtung von Innovationsarten ist die Differenzierung von „radikaler“ und „inkrementeller“ Innovation
(Herstatt und Verworn 2006, S. 130). Die Neuartigkeit einer Innovation bestimmt
sich aufgrund der Anzahl, des Ausmaßes und der Unvorhersehbarkeit von Abweichungen gegenüber dem Normalzustand (Gassmann 1997, S. 132). Während inkrementelle Innovationen durch kleine Verbesserungsschritte gekennzeichnet sind
(Nippa und Reichwald 1990), stellen radikale Innovationen einen revolutionären
Durchbruch auf Produkt-, Service-, Prozess- oder Geschäftsmodellebene dar. Dies
12
ist der Fall, wenn ein Sprung in der Produktionstechnologie erreicht, neue Produktlinien oder –plattformen für unbekannte Märkte entwickelt oder Technologien für
neue Anwendungen eingesetzt werden sollen. Der Ausgang des kooperativen Innovationsprozesses ist hier in hohem Maße ungewiss.
Ausgehend von dieser Argumentation ist die Frage zu beantworten, ob man inkrementelle und radikale Innovationen quantitativ auseinanderhalten kann. Ein erster
Ansatz ist bei Bullinger und Engel zu finden, die ebenfalls die grundsätzliche Differenzierung von inkrementellen und radikalen Innovationen vorschlagen (Bullinger und Engel 2006, S. 40). Im Gegensatz diversen Wissenschaftlern, die eine Matrixdarstellung ausgewählt haben (Herstatt und Verworn 2006, S. 100, Vahs und
Burmester 2002, S. 83), wählen Bullinger und Engel mit der Pyramide eine Form
der Darstellung, die über ein höheres Erklärungspotential verfügt, siehe Abbildung
4. Diese Darstellungsform hat den Vorteil, dass sie nicht den Eindruck von gleich
großen Feldern, beispielsweise in Form einer Vier-Felder-Matrix erweckt, sondern
zusätzlich in der Lage ist, die Häufigkeitsverteilung der einzelnen Innovationsformen wiederzugeben. Untenstehender Darstellung zufolge sind inkrementelle Innovationen eher die Regel, während radikale Durchbruchsinnovationen die Ausnahme darstellen. Bei der Entwicklung einer Innovationsstrategie müssen alle Innovationsarten Berücksichtigung finden. Diese Arten unterscheiden sich in der Regel
durch ihr Differenzierungspotential bei den Produkten und Prozessen im Markt
(Abbildung 4).
Sinkende
Ertragsmöglichkeiten
Steigende Herausforderungen bei
der Umsetzung von Innovationen
Risiko nimmt zu!
Radikale
innovation
Risiko nimmt ab!
Top-Innovation
Must-Innovation
Inkrementelle Innovation
Abbildung 4:
Innovationsarten und Beschreibung
Die Spannbreite reicht von inkrementellen Innovationen über sogenannte „MustInnovationen“, die durch laufende Verträge notwendig werden, und „TopInnovationen“, die z. B. durch einzigartige Produktmerkmale eine Differenzierung
erzeugen, bis hin zur Durchbruchsinnovation, die einen außerordentlichen Kundennutzen erzeugt und damit Trendsetter- oder Benchmark-Charakter hat (Bullin13
ger und Engel 2006, S. 65 ff.). Unter einer Durchbruchs- oder radikalen Innovation
ist das Entstehen wirklich neuer Technologien, Verfahrensgrundlagen, Dienstleistungen etc. zu verstehen. Diese Formen werden vor allem von der Öffentlichkeit
stark beachtet, denn hier entstehen, scheinbar aus dem Nichts, neue Märkte, die
enorme Wohlstandsquellen darstellen. Ihr Ursprung kann einerseits in technologischen Erneuerungen liegen, wie etwa im Internetboom Ende der neunziger Jahre.
Andererseits können bahnbrechender Innovationen auch durch Moden begünstigt
werden. Als Produktbeispiele seien hierfür das Tamagochi und Roller-Skates angeführt. Top-Innovationen werden auch als Brand-Shaping angesehen, also die Sicherstellung einer „Unique Selling Proposition“ und die Sicherung strategischer
Ziele. Bei sogenannten „Must Innovationen“ führen Gesetze und laufende Verträge
zu einer Überarbeitung der Produkte bzw. Dienstleistungen (z. B. Abgasnormen
und daraus resultierende Änderungen, die sich auf laufende Verträge auswirken).
Bei einer inkrementellen Innovation geht es schließlich um die kurzfristige Steigerung des Kundennutzens. Kontinuierliche Verbesserungsprozesse, Mitarbeitermotivation und -kreativität können eine Rolle spielen.
Für inkrementelle Innovationen, also Innovationen mit niedriger Unsicherheit, sind
geringere Anstrengungen zur Koordination der Funktionsbereiche erforderlich, um
die Projekte erfolgreich durchzuführen (Lühring 2006, S. 66). Derartige Innovationen sind vorwiegend in Branchen wie z. B. der Chemie zu finden, in denen sich
Technologie und Marktanforderungen langsam entwickeln. Sobald die Unsicherheiten im Projekt steigen, müssen zusätzliche Koordinationsmaßnahmen zwischen
den Funktionsbereichen ergriffen werden, damit das Projekt zum Erfolg führt. Ein
Beispiel für eine inkrementelle Innovation ist eine Produktverbesserung, etwa eine
Weiterentwicklung von Reifenprofilen oder Gummimischungen in der Automobilzulieferindustrie. Als Beispiel für eine radikale Innovation können die Keramikbremsen von Porsche angesehen werden, die sich dadurch auszeichnen, dass die
Bremsleistung bei hoher Beanspruchung nicht sinkt (Weissenberger-Eibl 2005, S.
32).
2.1.2
Evolution der kooperativen Innovationsprozesse
Das Verständnis von Innovationsmanagement hat sich im Laufe der letzten 50 Jahre dem wirtschaftlichen Umfeld angepasst (vgl. Dosi 1988, S. 221-238; Dosi und
Egidi 1991, S. 165-188). Folgendes Beispiel zur Illustration: „In einem Verkäufermarkt setzen die Unternehmen die Impulse für Innovationen (wobei unabhängig
von dem Innovationsergebnis der Markt erobert wird), d. h. die Produkte und
Dienstleistungen können abgesetzt werden. In der heutigen Marktsituation der
Käufermärkte sind Unternehmen gezwungen, sich in ihrer Innovationstätigkeit
nach den Käuferwünschen zu richten. Innovationen sind somit nachfrageseitig getrieben und nicht mehr anbieterseitig und müssen daher in viel stärkerem Ausmaß
als früher auf kundenindividuelle Anforderungen zugeschnitten sein (Thoben und
Eschenbächer 2003, S. 40 ff.). In ähnlicher Weise hat sich das Innovationsmana14
gement im Laufe der letzten Jahrzehnte aktuellen Entwicklungen angepasst. Rothwell diskutiert fünf unterschiedliche Generationen des Innovationsmanagements
(Rothwell 1993, S. 38). Abbildung 5 zeigt fünf Stufen, die sich evolutionär entwickelt haben. Auf optisch oberster Ebene wird das innerbetriebliche vom zwischenbetrieblichen Innovationsmanagement unterschieden. Untersuchungsgegenstand
dieser Arbeit sind die Innovationskooperationen bzw. so genannte „kooperative
Innovationsprozesse“.
Zwischenbetriebliches
Innovationsmanagement
(interorganisatorisch)
Innerbetriebliches Innovationsmanagement
(intraorganisatorisch)
Der Erfinder
intraorganisatorisch
F&E Abteilung
Funktionsübergreifende Teams
F&E
PE
Fokale Innovationsprozesse
interorganisatorisch
TS
IM
Prod.
Mar.
•Zwischen
Genialität und
Wahnsinn
•Implizites
Wissen eines
Einzelnen
Intuition
Kooperativer Innovationsprozess
Bed.
Kom. A
Log.
LU
…
Kom. B
•Abteilungsbildung
•Vernetzung
nach innen
•Vernetzung
nach außen
•Gemeinsam
neues schaffen
•Gate-Keeper
Problematik
•Marktorientierung
•Werkzeuge
und Techniken
•„Ungebremstes
Engineering“
•Steigende
Komplexität
•Technische
Komplexität
•Innovation setzt
Zusammenspiel
voraus
Innovationseffizienz
Perspektivenvielfalt
Professionalisierung
• Finanzierungsbedarf steigt
Ressourcenbündelung
Prod.= Produktion, PE = Produktentwicklung, Mar. = Marketing, Log. = Logistik, TS = Trendscouting,
IM = Ideenmanagement, LU = Lead User, Bed. = Bedürfnisbündel, Kom. =Kompetenz
Abbildung 5:
Entwicklungsstufen des Innovationsmanagements
Eine immer noch sehr gängige Sichtweise von Innovation bzw. den Innovationsprozessen ist die des „genialen Erfinders“ (Wildemann 2008, S. 22. f.; Engel und
Bullinger 2006, S. 40). Großunternehmen, die ursprünglich von einem genialen Erfinder aufgebaut wurden, kennzeichnen Erfolgswirkung und Nachhaltigkeit dieses
Innovationskonzepts. Im Mittelpunkt dieser Sichtweise steht der „dynamische Erfinder“, dem es aufgrund seiner besonderen Persönlichkeitsstruktur, seiner Risikobereitschaft und seiner Weitsicht gelingt, neue Erfindungen wirtschaftlich zu nutzen (Vahs 2002, S. 3). Diese Unternehmer nutzen im Wesentlichen ihr eigenes,
implizites Wissen, um ihre Ideen umzusetzen. Die Intuition ist dabei ein entscheidender Erfolgsfaktor.
Die zweite Entwicklungsstufe, die auch noch heute in den Unternehmen eine bedeutende Rolle spielt, ist die der institutionalisierten „Forschungs- und Entwick15
lungsabteilung (F&E-Abteilung)“ (Boutellier et al. 2008, S. 292 ff.). Es ist vielfach
nachgewiesen worden, dass die Wettbewerbsposition einzelner Unternehmen davon abhängt, dass die F&E-Tätigkeit in nennenswertem Umfang und im Bewusstsein betrieben wird, dass nur eine nachhaltige, mit großer Geduld und langer zeitlicher Perspektive durchgehaltene Innovationstätigkeit den Erfolg bringt (Spath
1999, S. 247 ff.; Hauschildt und Salomo 2007, S. 91). Der Bereich F&E bzw. Innovation wird daher in den Unternehmen institutionalisiert und dafür werden Ressourcen aufgebaut. Durch die Abteilungsbildung entsteht teilweise das Problem der
Erstarrung, dem proaktiv entgegengewirkt werden muss (Salomo und Hauschildt
2008, S. 90 ff.). Sogenannte „Gate-Keeper“ erhalten eine Machtposition, denn sie
können die Innovationsprozesse unterbrechen, weiterführen oder auch beenden.
Teilweise kommt es aufgrund fehlender Kontrollinstanzen auch zu einem „ungebremsten Engineering“ in der F&E-Abteilung, was sowohl Vor- als auch Nachteile
birgt. Die Innovationseffizienz ist bei dieser Stufe der entscheidende Erfolgsfaktor.
Die dritte Entwicklungsstufe wird durch sogenannte „funktionsübergreifende
Teams“ bestimmt. Hier erfolgt eine Vernetzung nach innen, d. h. unterschiedliche
Abteilungen kooperieren innerhalb des Innovationsprozesses und in einem Unternehmens (Vahs 2002, S. 123 ff.). Durch die Integration beispielsweise der Marketing-Abteilung in den Innovationsprozess erfolgt eine bessere Marktorientierung.
Gleichzeitig zieht diese intraorganisatorische Kooperation eine höhere Komplexität
des Innovationsprozesses nach sich. Als ein entscheidender Erfolgsfaktor kann die
hohe Interdisziplinarität des Teams und der sich daraus ergebenden Perspektivenvielfalt angesehen werden.
Diese drei Evolutionsstufen charakterisieren intraorganisatorische Innovationsprozesse. Sie sind Inhalt zahlreicher Forschungsarbeiten (Behrens-Schablow 2007,
S. 65 ff.; Stief 2001; Marxt 2004, S. 31 ff.; Duschek 2002) und stellen die Basis für
die Betrachtung von interorganisatorischen Innovationsprozessen dar (Gmeiner
1995, S. 49). In den letzten zehn Jahren hat die Betrachtung von Innovationsprozessen eine systematische Erweiterung gefunden (Hauschildt und Salomo 2007,
S. 8 ff.). Die Betrachtung von fokalen Unternehmensnetzwerken, d. h. Unternehmensnetzwerken, die durch ein Großunternehmen gesteuert werden, zeigte, dass
die isolierte Betrachtung von Innovationsprozessen im Unternehmen für den Erkenntnisgewinn nicht mehr ausreicht (Goos 2006, S. 35 ff.). Innovationsprozesse
finden nicht mehr allein im Unternehmen statt, sondern zwischenbetrieblich bzw.
interorganisatorisch in Netzwerken wie z. B. in Supply Chains oder in Virtuellen
Organisationen.
Die erste Form interorganisatorischer Innovationsprozesse sind sogenannte „fokale“ Innovationsprozesse. Hier erfolgt über „Supply Chain Strukturen“ eine Vernetzung nach außen (Jagdev und Browne 1998, S. 217 ff.), wobei ein zentrales („fokales“) Unternehmen eine starke Führungsrolle wahrnimmt. Es werden Werkzeuge
und Techniken eingesetzt, um auf Ebene der Supply Chains Innovationsprozesse
16
zu ermöglichen. Häufig ist ein sog. „Lead User“, also zumeist ein Großunternehmen, wie man es in der Automobil- oder Flugzeugindustrie findet, die treibende
Kraft des Innovationsprozesses. Technischer Komplexität soll durch Professionalisierung begegnet werden. Zu diesem Themenbereich gibt es bereits erste Forschungsarbeiten (Staufer 2000, Link 2001, Bürgin 2007, Marxt 2001), so dass erste
Erkenntnisse und Gestaltungsvorschläge vorliegen.
Die letzte und in Zukunft wichtigste Entwicklungsstufe wird als kooperativer Innovationsprozess bzw. Innovationskooperationen bezeichnet. Im Gegensatz zu den
fokalen Innovationsprozessen obliegt die Gestaltung nicht einem Großunternehmen, sondern einem Unternehmensnetzwerk (Hauschildt und Salomo 2007, S. 292
ff.) bzw. im Rahmen dieser Arbeit der Virtuellen Organisation. In geplantem Zusammenspiel werden gemeinsam Innovationsprozesse definiert und durchgeführt.
Dies stellt eine gute Antwort auf die gestiegenen Anforderungen an Produkte und
Dienstleistungen sowie den Finanzierungsbedarf dar. Ressourcen- und Kompetenzbündelung (vgl. Freiling 2001, S. 41 ff.) sind die wesentlichen Voraussetzungen für kooperative Innovationsprozesse. Der hohen Marktunsicherheit und der
technischen Unsicherheit kann durch eine Innovationskooperation begegnet werden. Die vernetzten Kompetenzen müssen bei kooperativen Innovationsprozessen
zusammengeführt werden, um eine optimale Gestaltung zu ermöglichen (Eschenbächer und Graser 2005, S. 334).
2.1.3
Abgrenzung des Untersuchungsgegenstands Innovationskooperation
Im Rahmen dieser Arbeit wird eine Innovationskooperation folgendermaßen definiert:
Innovationskooperation: Eine Innovationskooperation ist eine auf stillschweigenden oder vertraglichen Vereinbarungen beruhende Zusammenarbeit zwischen rechtlich und wirtschaftlich selbstständigen Unternehmen in einer oder mehreren Phasen des Innovationsprozesses (Hauschildt und Salomo
2007, S. 286).
Das wesentliche Charakteristikum einer Innovationskooperation ist, dass eine solche Kooperation funktional spezialisiert ist und sich der Aufgabe der kooperativen
Hervorbringung von Innovationen widmet. Darüber hinaus stellt Kooperation für
das einzelne Unternehmen ein Mittel dar, individuelle Innovationsstrategien zu
realisieren bzw. die Innovationsfähigkeit sicherzustellen. Übertragen auf die Aufgaben des Innovationsmanagements bedeutet dies, dass kooperatives Innovationsmanagement nach der individuellen Strategieformulierung ansetzt und sich auf die
Definition eines ganz konkreten, befristeten Innovationsprojekts und die damit
verbundenen operativen Tätigkeiten des Innovationsmanagements konzentriert.
Die Innovationskooperation löst sich in der Regel mit der Markteinführung der Innovation wieder auf und ist daher ein temporäres Gebilde. Im Spektrum unterschiedlicher Definitionen des Begriffs „Innovationskooperation“ ist dieses die eng17
ste Sichtweise. (Hagenhoff 2008, S. 44). Einer weiter gefassten Sichtweise folgt
Wohlgemuth (2002, S. 280), der eine Innovationskooperation als eine auf Dauer
angelegte Zusammenarbeit von Unternehmen zum Zwecke der kontinuierlichen
Hervorbringung von Innovationen auffasst. Die Kooperation ist nicht das Ergebnis
individueller innovationsbezogener Strategieformulierungen oder einer individuellen strategischen Wahl, sondern muss selber kontinuierlich kollektive Innovationsstrategien formulieren. Diese Betrachtung umfasst somit auch das strategische Innovationsmanagement. Die Innovationskooperation ist innerhalb dieser Untersuchung Mittel zum Zweck der Realisierung individueller Innovationsstrategien (Beschaffung fehlender Ressourcen und Kompetenzen durch Kooperation). Eine entsprechende Innovationsstrategie kann daher als gegeben vorausgesetzt werden. Sie
zu formulieren ist damit nicht Gegenstand dieser Arbeit. (vgl. hierzu Hagenhoff
2008, S. 20 ff.).
Innovationskooperationen können als komplexes Gestaltungsproblem angesehen
werden. In der Literatur wird vor allem das Zusammenspiel der Funktionsbereiche
F&E und Marketing (Griffin und Hauser 1996, S. 194 f.) sowie zunehmend auch
der Fertigung (Wildemann 2008) als kritischer Faktor bei der Durchführung von
Innovationskooperationen betrachtet, da diesen die Aufgabe zukommt, ein Produkt
zu entwickeln, es herzustellen und zu vermarkten (Kahn 2001, S. 137 ff.). Damit
obliegt diesen Unternehmensbereichen die Aufgabe, die zuvor in der Planung entwickelten Visionen und Konzepte Wirklichkeit werden zu lassen. Die technischen
und wirtschaftlichen Probleme, die sich dabei ergeben können, können von der
Planung nur unzureichend antizipiert werden, sind aber Hauptursache des Scheiterns vieler Innovationsprojekte (Cooper et al. 1996). Betrachtet man diese Aussagen, die sich auf die Gestaltung von intraorganisatorischen Innovationsprozessen
beziehen, wird die Gestaltungskomplexität für Innovationskooperationen in Virtuellen Organisationen deutlich. Bei Innovationskooperationen müssen Kompetenzen und Ressourcen gebündelt und über Unternehmensgrenzen hinweg verwaltet
und zugeordnet werden. Für eine bessere Übersicht differenzieren Hauschildt und
Salomo in ihren Ausführungen zu Innovationskooperationen drei Fallstudien (Hauschildt und Salomo 2007, S. 252), die einen Überblick über die Facetten von Innovationskooperationen geben. Insgesamt kann festgehalten werden, dass Innovationskooperationen inzwischen als Mittel zur Zusammenarbeit etabliert sind. Abbildung 6 fasst das Verständnis von Innovationskooperationen im Rahmen dieser Arbeit zusammen.
18
2.2 Eigenschaften und Definitionen von Innovationskooperationen
Marktentwicklung
Kurzfristiges und mittelfristiges Ausnutzen von Marktchancen
durch Kooperation innerhalb von Nicht-Routine Prozessen
Chancen
Ad-hocInnovationskooperationen
Beeinflussung
Formeller bzw. informeller Rahmen
und Kenntnis der Partner untereinander
Bedürfnisbündel
Kompetenz
Partner 1
(P1)
Partner 3
(P3)
Kompetenz
P2
Partner 2
(P2)
P1
Partner 4
(P4)
Bedürfnisbündel
P4
Kompetenz
P3
Kompetenz
Bedürfnisbündel
Kompetenz
P1
P3
Kompetenz
Abbildung 6:
2.2
Begriff der Innovationskooperationen
Eigenschaften und Definitionen von Innovationskooperationen
In diesem Abschnitt wird zunächst eine Abgrenzung von Innovationskooperationen in Virtuellen Organisationen vorgenommen. Im Anschluss erfolgen Definition
und Erklärung der Organisationsform „Virtuelle Organisation“ sowie die Konkretisierung der Gestaltungselemente im Rahmen dieser Arbeit.
2.2.1
Eigenschaften von Innovationskooperationen
Kooperationen werden in der Forschung und Unternehmenspraxis intensiv diskutiert (Zentes 2005, S. 5 ff.; Engelbrecht 2004, S. 12). Die Zahl der deutschsprachigen Buchveröffentlichungen zum Thema Kooperation sind zwischen 1970 und
2000 stark angestiegen (Wohlgemuth 2002, S. 2 ff.). In diesem Abschnitt wird
nicht der Versuch unternommen, diese Diskussion nachzuzeichnen, sondern ein
Verständnis für das Thema Innovationskooperation in Virtuellen Organisationen
im Rahmen dieser Arbeit hergeleitet. Innovationskooperationen haben in den letzten Jahren verstärkt Aufmerksamkeit gewonnen, so dass eine Vielzahl von Autoren
Ansätze zu deren Analyse und Gestaltung entwickelt haben (Endres und Wehner
1995, S. 32; Wohlgemuth 2002, S. 41; Hensel 2005, S. 94; Roß 2006, S. 62; Milberg und Schuh 2002; Shapiro und Varian 1999; Österle und Fleisch 2000, S. 107
ff.). Der Begriff beschreibt die Kooperation in und/oder zwischen autonomen und
unabhängigen, gleichwohl in ein Netz von Beziehungen eingebundenen Organisationen bzw. Unternehmungen oder Organisationseinheiten (Pfohl und Buse 1999,
S. 277 ff.; Sydow 2002, S. 270). Innovationskooperationen stellen einen Spezial19
fall der Kooperation dar, bei dem sich die Kooperationspartner ausschließlich auf
die kooperative Erstellung von Innovationen konzentrieren. Auch Innovationskooperationen lassen sich typologisieren, wobei dies in der Literatur bisher nicht vorgenommen wurde. Die Ansätze von Seifert (2007, S. 8) und Wegehaupt (2004,
S. 22), die sich auf Kooperationen beziehen, dienen als Grundlage zur Herleitung
von Kriterien bzw. Merkmalen zur Typologisierung. Der morphologische Kasten
in Tabelle 1 zeigt das Ergebnis dieser Analyse (vgl. Nyhuis 2008, Bauernhansl
2003, S. 40; Wegehaupt 2004, S. 22; Seifert 2007, S. 8).
Merkmal
Bindungsintensität
Integrationsgrad
Struktur
Entscheidungsreichweite
Richtung der Kooperation
Räumliche Dimension
Innovationsart
Dauer
Ausprägung
Absprache
Vertrag
Autonom
Koordiniert
Monozentrisch
=1
Kapitalbeteiligung
Integriert
Polyzentrisch
1
Horizontal
Diagonal
Vertikal
Bereich
Kapazitäten
Lokal
Regional
Radikal
Inkrementell
Projektbezogen Terminlich
begrenzt
Forschung und Entwicklung
Komplementär Redundant
Kompetenzen
Komplementär Redundant
Anzahl der Partner
Dyadisch
Koordination
Implizit ungeführt
Tabelle 1:
Triadisch
National International
Modular Systemisch
Unbefristet
Produktentwicklung
Komplementärredundant
Komplementärredundant
Einfache
Komplexe
Netzwerke Netzwerke
Explizit ungeführt
Auswahl von Kriterien zur Typologisierung betrieblicher Innovationskooperationen
Die Beschreibungsmerkmale aus Tabelle 1 weisen die Parameter aus, die zur Analyse einer Virtuellen Organisation und einer Innovationskooperation aus struktureller Sicht erforderlich sind. Für eine genaue Spezifikation der Kriterien sei auf Wegehaupt (2004, S. 22 ff.) verwiesen.
2.2.2
Spezifikation der Virtuellen Organisationen
als Unternehmensnetzwerke
In der Literatur findet sich eine kaum noch zu überschauende Anzahl von Ansätzen
zur Systematisierung der Formen von Unternehmensnetzwerken (vgl. beispielsweise Davidow und Malone 1992; Sydow 2001, S. 286; Sydow 1999, S. 284-290;
20
Wurche 1994, S. 132-133, S. 126; Ellmann und Eschenbächer 2005, S. 105 ff.;
Burn et al. 2002, S. 24 ff.; Hess und Wittenberg 2006, S. 79-84; Hess et al., 2006).
Diese Vielfalt resultiert daraus, dass unterschiedliche wissenschaftliche Paradigmen und industrielle Fragestellungen unterschiedliche Formen zwischenbetrieblicher Kooperation nach sich ziehen. Bei dieser großen Anzahl unterschiedlicher
Ausprägungsformen von Unternehmensnetzwerken erscheint eine Differenzierung
empfehlenswert.
Problematisch für eine Charakterisierung Virtueller Organisationen ist, dass es seit
15 Jahren kein allgemein akzeptiertes Klassifikationsschema gibt. Aus diesem
Grund wird für diese Arbeit ein angemessenes Verständnis abgeleitet. So haben in
den letzten Jahren einige Autoren (Hieber 2001; Hess 2002; Seifert und Eschenbächer 2005, S. 299 ff.; Sydow 2001) mit der Steuerungsform (hierarchisch oder fokal vs. heterarchisch bzw. polyzentrisch) sowie mit der zeitlichen Stabilität (stabil
vs. dynamisch) zwei Kriterien zur Systematisierung von Unternehmensnetzwerken
durchgesetzt. Beide dienen als Grundlage für eine Typologie von Unternehmensnetzwerken innerhalb dieser Arbeit.
Die Klassifizierung eines Netzwerks nach der Steuerungsform gibt Aufschluss
über die Struktur der Entscheidungskompetenz der einzelnen im Netzwerk eingebundenen Entitäten (vgl. Wildemann 1997, S. 422-426). Dabei reicht die Spannweite von einer vollständig zentralisierten, fokalen Entscheidungskompetenz (eine
Entität entscheidet für alle anderen) über eine polyzentrische (einige Entitäten entscheiden für alle anderen) bis hin zu einer vollständig demokratischen Entscheidungsfindung (jede Entität entscheidet zu gleichen Teilen). In fokalen Netzwerken
verfügt üblicherweise nur der fokale Partner über einen Zugang zum Markt.
Die Stabilität des Netzwerks (dynamisch vs. stabil) wird im Kontext dieser Arbeit
als zweites Kriterium herangezogen. Zur Erklärung des Stabilitätsbegriffs muss
zwischen Auftrag und Auftragstyp unterschieden werden. Ein Auftragstyp umfasst
eine Menge von Aufträgen, die das Netzwerk in gleicher Konfiguration, d. h. mit
den gleichen Partnerunternehmen in gleicher Reihenfolge, abwickeln kann. Nachfolgend wird ein Netzwerk als stabil bezeichnet, wenn von einem Auftrag in der
Regel mehr als ein Typ abgewickelt wird (vgl. auch Miles und Snow 1986, S. 63
ff.; Miles and Snow 1992, S. 54 ff.). Typisches Beispiel sind die Netzwerke von
Automobilzulieferern, in denen während der Laufzeit eines Modells ein bestimmtes Teil oder eine bestimmte Bauteilgruppe in gleicher Konfiguration von einem
Team hergestellt wird. Demgegenüber sind dynamische Unternehmensnetzwerke
lediglich für die Dauer maximal eines Auftrags stabil und müssen, je nach Branche
mit jedem neuen Auftrag, im Extremfall sogar innerhalb eines Auftrags, rekonfiguriert werden. Dynamische Unternehmensnetzwerke gewährleisten ein Maximum
an Kundenindividualität und sind angesichts des Wandels zur kundenindividuellen
Fertigung von Konglomeraten aus Gütern und Dienstleistungen (erweiterte Produkte) als die zukunftsträchtigste Form kooperativer Wertschöpfung anzusehen.
21
hierachisch
Projekt
Netzwerk
Strategisches
Netzwerk
Virtuelle
Organisation
heterarchisch
Dominanz
(Steuerungsform)
Mit Hilfe der beiden oben dargestellten Kriterien lassen sich Projektnetzwerke,
strategische Netzwerke, Virtuelle Organisationen und Verbundnetzwerke als die
vier Grundtypen von Unternehmensnetzwerken abgrenzen. Die vorgestellte Typologie knüpft an Arbeiten von Hess (2002, S. 10 ff.) und Sydow (1999, S. 286-289)
an. Auch Sydow gründet seine Netzwerktypologie auf die Kriterien Steuerungsform und Stabilität. Für eine nähere Analyse sei auf Seifert (2007, S.10) verwiesen.
Diese Systematik ist in stellt Abbildung 7 dar.
Regionales
Netzwerk
statisch
dynamisch
Dauer der Partnerschaft
(Stabilität der Konfiguration)
Abbildung 7:
Formen von Netzwerktypen
Auf eine Diskussion von strategischen Netzwerken, Regionalen Netzwerken und
Projektnetzwerken wird an dieser Stelle verzichtet, da diese für die weitere Bearbeitung dieser Arbeit keine Rolle spielt (vgl. auch Hess 2002, S. 10 ff.; Hensel
2005, S. 49). Im Folgenden wird die Virtuelle Organisation näher untersucht.
2.2.3
Definition der Virtuellen Organisation
Für den Begriff der Virtuellen Organisation gibt es zahlreiche unterschiedliche Definitionen (Krystek 1997, S. 30). Nicht nur der Inhalt dieser Bezeichnung ist unklar. Oftmals werden auch für gleiche oder verwandte Inhalte andere Bezeichnungen verwendet: boundaryless, agile, flexible, modulare oder fraktale Organisation
(Heinze 1996, S. 158.).
22
Generelles Charakteristikum Virtueller Organisationen ist, dass Leistungen nicht
mehr von einem Unternehmen alleine, sondern zusammen von mehreren, selbstständigen Organisationen erbracht werden (Byrne 1993, S. 37-38; Bullinger et al.
1995, S. 19), die allerdings in ihrer Außenwirkung wie eine einzelne Organisation
auftreten. Die Vorteile solcher Netzwerke liegen in den oben beschriebenen Motiven für Unternehmenskooperationen. Eine wesentliche Eigenschaft, die Virtuellen
Organisationen oftmals zugesprochen wird, ist im Gegensatz zu herkömmlichen
Netzwerkorganisationen der eher temporäre Charakter der Verbindung der beteiligten Partner. Die Zusammenarbeit ist im Vergleich zu allen anderen Kooperationsformen kurzfristig angelegt und betont die Flexibilität der Organisationsstrukturen. Zwar sind auch strategische Allianzen zeitlich begrenzt, allerdings sind Virtuelle Organisationen in der Schnelligkeit ihrer Entstehung und in der Kürze ihrer
Lebensdauer klar von Strategischen Allianzen abzugrenzen (Camarinha-Matos und
Afsarmanesh 2008; Venkatraman und Henderson 1998, S. 33- 48; Backhaus 1993,
S. 330 ff.; Badaracco 1991).
Nach Mertens et al. durchläuft eine Virtuelle Organisation die verschiedenen Lebensphasen der Anbahnung, Vereinbarung, Durchführung und Auflösung (Mertens
und Faisst 1996, S. 280 ff.). In der Anbahnungsphase identifiziert ein „Visionär“
eine Marktchance und trifft eine (Vor-)Auswahl entsprechender Partnerunternehmen, die in der Lage sind, die zur Durchführung der Aufgabe erforderlichen Kompetenzen zu stellen. In der Vereinbarungsphase geht es in bilateralen Verhandlungen um die konkrete Ausgestaltung der Zusammenarbeit. Hierbei gilt es insbesondere folgende Fragen zu klären: Verflechtungsintensität (Dauer der Verbindung,
Ressourcenzuordnung), Arbeitsteilung, Koordinationsform (z. B. Stimm- oder Vetorechte), Formalisierungsgrad (Festlegung von Verfahrensregeln) und Projektmanagement. Auf der operativen Ebene (Durchführung) kommt es zur Angleichung
bzw. Verschmelzung der einzelnen Informationsverarbeitungssysteme. Nach Beendigung der Mission wird die Virtuelle Organisation aufgelöst. Zusammengefasst
kann sich den Aussagen von Seifert angeschlossen werden (Seifert 2007, S. 13), allerdings unter Berücksichtigung von Innovationsprozessen. Der Auf- und Abbau
der Kooperation erfolgt schnell und ohne Einrichtung zusätzlicher Koordinationsstellen sowie die Aushandlung genau spezifizierter Verträge. Die Virtuelle Organisation besteht so lange, bis ihr Geschäftszweck erfüllt oder hinfällig geworden ist
(Arnold und Faisst 1995).
Virtuelle Organisation: Eine Virtuelle Organisation soll als eine Wirtschaftseinheit verstanden werden, die durch die temporäre Integration verschiedener
Kernkompetenzen entsteht, um komplexe, auf den Kunden abgestellte Innovationen – also innovative Produkte und Dienstleistungen - schnell und kostengünstig zu entwickeln (Seifert 2007, S. 13; Linde 1997, S. 25).
23
2.2.4
Konkretisierung der Analyseelemente bei Virtuellen Organisationen
Bei der Gestaltung von Innovationskooperationen in Virtuellen Organisationen
sind die Kooperationsbeziehungen ein zentraler Gegenstand (Voigt und Wettengl
1999, S. 413-443; Wettengl 1999, S. 10 ff.). Eine eingehende Durchleuchtung des
Konzepts der „Virtuellen Organisation“ zeigt charakteristische Elemente komplexer Systeme: Durch Verknüpfung einzelner Entitäten (hier Organisationen) zu einem größeren Ganzen und unter Nutzung den Entitäten zur Verfügung stehender
Ressourcen generiert das System „Virtuelle Organisation“ aus diversen Inputs einen Output. Damit lässt sich eine Virtuelle Organisation durch die Systemtheorie
beschreiben. Die Systemtheorie kann als eine methodische Grundlage für die Gestaltung von Innovationskooperationen genutzt werden (vgl. Ellmann und Eschenbächer 2005, S. 102 ff.). Ausgehend von Wiendahl können insgesamt vier Analyse- und Gestaltungselemente differenziert werden (Wiendahl 1997, S. 9). Im Folgenden werden für den Sonderfall der Virtuellen Organisation die vier Analyseelemente aus der Terminologie der Systemtheorie heraus definiert:
x Knotenanalyse: Die Knotenanalyse dient der Analyse der Kooperationsfähigkeit des einzelnen Knotens (bzw. Organisation). Für diese Arbeit werden
Knoten als Unternehmen verstanden, die im Rahmen einer arbeitsteiligen
Aufgabenerfüllung durch ein vielschichtiges Beziehungsgeflecht miteinander verbunden sind. Die Knotenanalyse betrachtet somit Aktivitätsbündel,
die dem Netzwerk von einzelnen Partnerunternehmen zur Verfügung gestellt
werden, und untersucht sie auf ihre spezifischen Stärken und Schwächen.
Folglich stehen in der Virtuellen Organisation die beteiligten Partnerunternehmen mit ihren jeweils zur Verfügung gestellten Ressourcen und Kompetenzen im Mittelpunkt der Betrachtungen (Zundel 1999, S. 78). Im Gegensatz zum Einzelunternehmen handelt es sich hier allerdings nicht um eine
weitestgehend isolierte Analyse von Unternehmensstärken bzw. –
schwächen, sondern um die Betrachtung von komplementären Fähigkeiten,
die in den Unternehmensverbund eingebracht werden (Riggers 1998,
S. 149). Zur Operationalisierung der Knotenanalyse stehen mit der funktions- und wertschöpfungsbezogenen Betrachtungsweise zwei zentrale betriebswirtschaftliche Ansätze zur Verfügung, die sich in der praktischen
Anwendung bewährt haben (Weber 2005, S. 28 ff.). Dabei weist die wertschöpfungsbezogene Betrachtung Vorteile auf, weil sie nicht an bestehende
organisatorische Vorgaben gebunden ist. Dies erscheint im Fall von Virtuellen Organisationen vorteilhaft, da es hier gewünscht ist, verteilte (Kern-)
Kompetenzen für gemeinsame Zwecke zu nutzen und organisatorische
Grenzen zu überwinden. Wird der Versuch unternommen, die wertschöpfungsbezogene Betrachtung im Rahmen der Knotenanalyse auf Virtuelle
Organisationen zu übertragen, so lassen sich klassische unternehmensindividuelle Wertschöpfungsketten abgrenzen. Für eine ausführliche Diskussion
sei auf Weber verwiesen (Weber 2005, S. 28).
24
x Kantenanalyse: Die Kantenanalyse bezeichnet die Analyse der Kooperationsbeziehungen zwischen den Knoten (bzw. Unternehmen). Im Gegensatz
zur Knotenanalyse stehen bei der Kantenanalyse die leistungsorientierten
Kooperationsbeziehungen (oder auch kommunikativen Interaktionen zwischen den Netzwerkmitgliedern) im Mittelpunkt des Interesses (Sydow
1992, S. 121; Ulrich 2004, S. 18 ff.). Ihnen kommt in der Virtuellen Organisation eine hohe Bedeutung zu, da sie die Qualität der interorganisatorischen
Zusammenarbeit entscheidend mitbestimmen. An ihnen vollzieht sich die
Gesamtkoordination eines Unternehmensverbundes mit verteilten Kompetenzen. Über Transaktionsbeziehungen können beispielsweise Informationen
transportiert und transformiert werden, was Koordinationskosten verursachen kann und entsprechend die Gefahr von Informationsverzerrungen oder
sogar Informationsverlusten in sich birgt (Picot et al. 2001, S. 533). Dementsprechend kommen Picot et al. 2001 zu dem Schluss, dass die zielorientierte Analyse und Gestaltung von Beziehungen und Schnittstellen ein entscheidendes Merkmal der Wettbewerbsstärke einer Virtuellen Organisation
ist (Picot et al. 2001, S. 526). Ähnlich sieht das Zundel, der darauf hinweist,
dass ein Netzwerkakteur seine originäre Netzwerkqualität nicht allein aus
der bloßen Teilnahme am Netzwerk, sondern aus dem Handeln bzw. aus der
Interaktion mit anderen Netzwerkakteuren erhält (Zundel 1999, S. 77). Eine
Analyse dieser Netzwerkverflechtungen bzw. Interaktionen kann somit neben der Knotenanalyse wichtige Erkenntnisse für die zukünftige strategische
Ausrichtung einer Virtuellen Organisation erbringen.
x Analyse der Netzwerkbasis: Die Netzwerkbasis ist die Grundlage einer
Kooperation. Jenseits der Knoten- und Kantenanalyse beleuchtet die Analyse der Netzwerkbasis oder „Virtual Organisation Breeding Environment“
allgemeine Kooperationsaspekte (Seifert 2007, S. 17 ff.; Camarinha-Matos
und Afsarmanesh 1999). Ziel ist es, diejenigen vertraglichen, organisatorischen und technischen Aspekte zu erfassen, die die partnerschaftliche Zusammenarbeit zwischen Unternehmen überhaupt erst möglich machen (Seifert 2007, S. 17; Camarinha-Matos 2005, S. 20 ff.; Riggers 1998, S. 151).
Ihnen kann im Einzelfall große Bedeutung zukommen, beispielsweise für
die Effizienz von Abläufen, so dass ihre zielgerichtete Betrachtung im Rahmen einer separaten Analysedimension sinnvoll erscheint.
x Analyse der Netzwerkumwelt: Insbesondere in der betriebswirtschaftlichen
Literatur wird von der Umfeldanalyse gesprochen (Weber 2005, S. 25 ff.;
Welge und Al-Laham 2008, S. 311 ff.). Virtuelle Organisationen unterliegen
demnach prinzipiell den gleichen Umwelteinflüssen wie Einzelunternehmen.
Die wesentliche Erweiterung ist darin zu sehen, dass es ihnen stellenweise
leichter gelingen kann, bestimmte Umweltentwicklungen zu antizipieren
oder gar zielgerichtet zu beeinflussen. Vor diesem Hintergrund geht es vor
allem darum, zusätzliche Wirkungen der Besonderheiten von Virtuellen Or25
ganisationen auf die klassischen Elemente der Umweltanalyse darzustellen.
Hieraus können sich zusätzliche Chancen und Risiken ergeben (Michel
1996, S. 39 f.), die im Rahmen einer strategischen Analyse zu beachten sind.
Die folgende Abbildung fasst die eben vorgestellten Analyseelemente zusammen.
Virtual Organisation
Breeding Environment (VBE)
Knoten
(Unternehmen)
Kanten
(Beziehungen)
VBE
(Gemeinschaft
lose verbundener
Unternehmen)
Umfeld
(exogene Aktivitäten, die die Knoten &
Kanten beeinflussen)
Abbildung 8:
Analyseelemente
Die Darstellung der Analyseelemente verdeutlicht, dass es zahlreiche Themen gibt,
die gestaltet werden können. In Anlehnung an Gilbert zeigt Abbildung 9 insgesamt
vier Ebenen (Gilbert 2003, S. 39). Diese Ebenen wurden schon von diversen Autoren diskutiert (Wittenberg 2006, S. 10; Wohlgemuth 2002, S. 89-80). Diese Arbeit
widmet sich der Analyse interorganisatorischer Kooperationsbeziehungen. Dieser
Teilbereich ist in der Abbildung grau hinterlegt.
26
2.3 Die Initiierung, Operation und Auflösung Virtueller Organisationen
Ebene interorganisatorischer Beziehungen
auf Ebene mehrerer VO
Virtuelle
Organisation A
Virtuelle
Organisation B
Ebene einzelner Unternehmen
Virtuelle Organisation A
Unternehmen A
= Knoten bzw. Organisationen
Abbildung 9:
Ebene interorganisatorischer Beziehungen
auf Ebene einer VO
Virtuelle
Organisation A
Ebene individueller Netzwerkakteure
Unternehmen A
Abteilung A
VO = Virtuelle Organisation
Ebenen bei der Betrachtung Virtueller Organisationen
Auf der interorganisatorischen Ebene werden die Beziehungen zwischen einzelnen
Virtuellen Organisationen betont. Die Analyse bezieht sich auf den Wettbewerb
zwischen den Virtuellen Organisationen. Auf Ebene interorganisatorischer Beziehungen können auch die Beziehungen innerhalb einer Virtuellen Organisation zwischen den Unternehmen betrachtet werden. Dabei wird die Kooperationsorientierung der Partner einer Virtuellen Organisation hervorgehoben. Die Ebene einzelner
Organisationen diskutiert die Aktivitäten innerhalb der einzelnen Knoten und dies
zumeist auf Abteilungsebene. Schließlich betont die Ebene der einzelnen Netzwerkakteure die Rolle des Individuums.
2.3
Die Initiierung, Operation und Auflösung Virtueller Organisationen
Im Folgenden werden die Lebensphasen Virtueller Organisationen, die im Zentrum
dieser Arbeit stehen, diskutiert. Die Idee, Virtuelle Organisationen in Lebensphasen aufzuteilen, ist nicht neu. Zahlreiche Autoren haben unterschiedliche Modelle
entwickelt (Corsten 2001, S. 7 ff.; Eschenbächer und Hahn 2004, S. 500; Locker
1997, S. 103; Kurr 2004, S. 89; Möller 2006, S. 92; Hensel 2007, S. 70 ff.; Thome
2006, S.35). Insbesondere Iristay entwickelte einen ausführlichen Vergleich (Iristay 2007, S. 123-127) von unterschiedlichen Phasenmodellen. Die folgende ange-
27
passte Modelldarstellung für die Lebensphasen einer Kooperation in der Virtuellen
Organisation ist Grundlage dieser Arbeit.
2.3.1
Lebensphasen-Modell
Lebensphasen-Modelle unterscheiden unterschiedlichste Phasennamen, so dass an
dieser Stelle eine Orientierung an die gängigsten Bezeichnungen erfolgt. Grundsätzlich unterteilt Iristay den zeitlichen Verlauf einer Kooperation in drei charakteristische Phasen (2005, S. 30 ff.): Die Initiierungsphase, in der die Kooperation geplant und veranlasst wird, bildet den Beginn. Die Operationsphase ist die Periode,
in der die tatsächliche Leistungserbringung stattfindet. Alternativ wird die Operationsphase auch als Durchführungs- oder Abwicklungsphase bezeichnet (vgl. Daniel
2007, S. 275). Am Ende der Kooperation steht die Auflösungsphase, in der die
Kooperation aufgelöst wird und Maßnahmen getroffen werden, die zu einer Aufrechterhaltung des Service bzw. Produkts beitragen. Mertens und Faisst (1995,
S. 61 ff.) ergänzen diese Einteilung und unterteilen die Initiierungsphase im Hinblick auf die Konsortialbildung in Virtuellen Organisationen zusätzlich in die Phasen Anbahnung, Partnersuche und -auswahl sowie Vereinbarung und bezeichnen
den zeitlichen Verlauf als Lebenszyklus der Virtuellen Organisation. Ausgangspunkt der Betrachtungen ist der in Abbildung 10 dargestellte Zyklus der Kooperationen (Thoben und Jagdev 2001, S. 427; Seifert und Eschenbächer 2004, S. 302)
sowie die grundlegenden Darstellungen aus Abschnitt 2.2.4.
Knoten
Kanten
Anbahnung
(Partnersuche, Vertrag)
Operationsphase
Auflösungsphase
Virtuelle
Organisation
Knoten: Unternehmen
Kanten: Kooperationsbeziehungen
Abbildung 10:
Lebensphasen der Virtuellen Organisation
Die Darstellung der Knoten und Kanten basiert auf der Systematik des vorangegangenen Abschnitts sowie den Ausführungen von Thoben und Jagdev (2001,
S. 427 ff.). Im Rahmen der Operationsphase in Virtuellen Organisationen führen
die Partner im Falle von Innovationskooperationen den kooperativen Innovationsprozess durch. Um die Gestaltung der Operationsphase beschreiben zu können, ist
28
2.3 Die Initiierung, Operation und Auflösung Virtueller Organisationen
eine Kurzbeschreibung der vorangehenden Initiierungsphase sowie der nachfolgenden Auflösungsphase notwendig.
x Initiierungsphase: Für jede Kooperation wird mindestens ein Kooperationspartner benötigt. Die Phase der Anbahnung und Partnersuche ist für den
Erfolg einer Kooperation entscheidend (Barrantes und Wuthcke 2006, S. 7).
Die Gründe für eine Zusammenarbeit in einer Virtuellen Organisation sind
vielfältig und reichen von der gemeinsamen Entwicklung eines neuen Produkts bis zur Bindung der Geschäftspartner für zukünftige gemeinsame Tätigkeiten (Barrantes und Czyperek 2006, S. 177). Die Anbahnungsphase
wird von Seifert als Initiierungsphase definiert (Seifert 2007, S. 16). Diesem
Verständnis wird in dieser Arbeit gefolgt. Im Rahmen des europäischen
Verbundprojektes ECOLEAD (www.ecolead.org) wurde zur technischen
und organisatorischen Gestaltung der Initiierungsphase das Konzept der
„Virtual Organisation Breeding Environment“ (VBE) entwickelt (Camarinha-Matos und Afsarmanesh 1999, S. 7 ff.; Seifert 2007, S. 14 ff.; Eschenbächer et al. 2007, S. 267 ff.). Zentraler Aspekt ist dabei, dass die Initiierung
entweder unter Zuhilfenahme der „Virtual Organisation Breeding Environment“ oder durch „das offene Universum“ erfolgen kann (Eschenbächer et
al. 2005, S. 119). Die Analyse der VBE soll dazu dienen, die bestmöglichen
Partner für den Innovationsprozess zu vereinen. Grundlage einer Kooperation sind daher neben grundsätzlichen vertraglichen Bestimmungen auch
Prinzipien zur Nutzen- und Risikoteilung sowie technische und organisatorische Regelungen zur Gestaltung der Zusammenarbeit. Innerhalb Virtueller
Organisationen ist die Initiierung bzw. die Evolution der Kooperationen eine
regelmäßige Aufgabe. Damit ist die Fähigkeit, nach einer kurzen Initiierungsphase als Kooperation schnell handlungsfähig zu sein, eine wichtige
Voraussetzung für das Gelingen von Innovationskooperationen.
x Auflösungsphase: Die Beendigung einer Innovationskooperation ist in der
Regel Ergebnis einer positiven Zielerfüllung. In diesem Fall wurden die Ziele der Kooperation erreicht oder ein vorher definierter Kooperationszeitraum
endet (Zeira und Newburry 1999, S. 334). Die Beendigung kann auf unterschiedliche Arten geschehen. Oftmals ist die Innovationskooperation eine
Vorstufe zu einem Merger oder einer Akquisition. Die Partner können sich
besser kennen lernen, schrittweise annähern und damit einen Teil des Kaufrisikos ausschließen (Speckmann 2000, S. 749). In manchen Fällen ist die
Aufhebung der Zusammenarbeit – z. B. durch ein einfaches Ende der operativen Zusammenarbeit bei formlosen Allianzen oder durch eine Auflösung
oder den Verkauf eines Joint Ventures – aber auch Ausdruck von Misserfolg
(Zentes et al. 2005, S. 957). Die Auflösungsphase wurde bisher nicht in wissenschaftlichen Untersuchungen betrachtet und bietet somit Forschungspotential.
29
2.3.2
Gestaltung der Operationsphase
In der Operationsphase erfolgen Gestaltung und Durchführung des Innovationsprozesses. Damit entfaltet sich die Produktivität der Kooperation und die eigentliche Zusammenarbeit beginnt, obwohl schon im Vorfeld viele Interaktionen stattgefunden haben. Der Grad der Interaktion erreicht in der Operationsphase die größte
Intensität und trotz der durch Standardisierungen zu unterstützenden Arbeitsabläufe besteht aufgrund der vielfältigen Interaktionen ein hoher Koordinationsaufwand.
Die Partner sind infolge ihrer Verflechtungen für den Erfolg der Innovationskooperation teilweise voneinander abhängig. Je nach Intensität der einzelnen Kooperationsbeziehungen und deren Bedeutung für den einzelnen Partner kann diese Interdependenz auch für den Gesamtbereich der eigenen Unternehmung gelten
(Eschenbächer, Graser und Hahn 2005, S. 323 ff.).
Die Operationsphase kann bei Innovationskooperationen in Virtuellen Organisationen durchaus eine längere Zeitdauer haben, da Produkt- und Prozessinnovationen zumeist einen längeren Planungsprozess durchlaufen. Methoden wie z. B. die
kontinuierliche Prozessverbesserung sind aufgrund des interorganisatorischen Charakters einer Virtuellen Organisation nur begrenzt einsetzbar – und die methodische Begründung eines solchen Verbesserungsprozesses ist ein weiteres offenes
Feld, das im Rahmen dieser Arbeit nicht erschlossen werden soll. Der Gestaltung
von Innovationskooperationen haben sich bereits einige Wissenschaftler gewidmet
(Thome 2006, S. 225; Kacmarek et al. 2004, S. 15 ff.; Hagenhoff 2008, S. 288).
Insgesamt bleibt festzuhalten, dass die Gestaltung der Operationsphase in der relevanten Literatur eingefordert bzw. in ersten Ansätzen bereits beschrieben wird. Allerdings orientiert sich keiner der dem Autor bekannten Ansätze an dem Paradigma
der Innovationskooperation. Genau an dieser Stelle setzt die vorliegende Arbeit an.
Sie unternimmt den Versuch, ein Konzept für die Gestaltung von Innovationsprozessen in Virtuellen Organisationen bei der Ideenrealisierung zu entwickeln. Abbildung 11 spezifiziert die Lebensphasen der Virtuellen Organisation und betont
die unterschiedlichen Alternativen einer weiteren Entwicklung. Die Innovationskooperation hat mehrere Möglichkeiten sich zu entwickeln. Hier wird dem Gedanken von Scholz gefolgt (Scholz 2005, S. 550 ff.), der argumentiert, dass die Virtuelle Organisation sich nicht zwangsläufig auflöst, sondern auch in einem neuen
Unternehmen bzw. einer neuen Kooperationsform aufgehen kann. Eine weitere
Möglichkeit ist die Gründung eines eigenständigen Unternehmens. Abbildung 11
stellt diesen Zusammenhang übersichtlich dar.
30
2.4 Beurteilung der Kooperationsbeziehungen in Virtuellen Organisationen
Alternative 1
Auflösung
Knoten
Kooperativer Innovationsprozess
Kanten
Alternative 2:
Supply Chain
Bed.
Kom. A
Kom. B
Abbildung 11:
Alternative 3
Neues Unternehmen,
Joint Venture
Verstetigung der Organisationsform nach Markteinführung der Innovation
Abbildung 11 zeigt drei potentielle Alternativen nach der Durchführung der Innovationskooperation in der Virtuellen Organisation. Der Fokus liegt dabei auf den
Alternativen 2 und 3, denn die „Auflösung“ der Innovationskooperation ohne Weiterführung ist für alle Beteiligten unbefriedigend.
2.4
Beurteilung der Kooperationsbeziehungen
in Virtuellen Organisationen
Bislang sind Kooperationsbeziehungen in diversen Forschungsarbeiten diskutiert
worden (Belzer 1993, S. 44, Hagenhoff 2008, S. 55 ff.; Spey 2005, S. 67 ff.; Ulrich
2004, S. 115; Baumgarten 1998, S. 158 ff.; Evers 1998, S. 43). Die z. T. unterschiedlichen Sichtweisen wurden bereits vor 20 Jahren von Tröndle (1987, S. 23),
in eine passende Form zusammengeführt:
Kooperationsbeziehungen können nur zwischen autonomen Partnern stattfinden. Kooperation bedeutet Interaktion insofern der eigene Zielerreichungsgrad – bewusst freiwillig herbeigeführt – auch von Maßnahmen anderer abhängt. Diese Interdependenz kann entweder über Tauschbeziehungen,
über Kompetenz- und / oder Ressourcenzusammenlegung für ein oder mehrere gemeinsame Projekte sowie über beide Arten gleichzeitig hervorgerufen
werden. Autonomie auf der einen Seite und gleichzeitig – bewusst herbeigeführt – Interdependenz auf der anderen sind konstitutive Merkmale jedweder
Kooperation.
31
Die inhaltliche Zielsetzung dieser Arbeit erfordert eine klare Vorstellung über
Form und Beschreibung von Kooperationsbeziehungen. In dieser Arbeit werden
insgesamt vier Gestaltungsbereiche untersucht, die im Folgenden kurz erläutert
werden:
1. Ansätze zur Analyse von Innovationskooperationen in Virtuellen Organisationen,
2. Ansätze zur Beschreibung, Spezifikation und Analyse von Interaktionen,
3. Spezifikation von Intensitäten von Kooperationsbeziehungen sowie
4. Phasenmodelle zur Beschreibung kooperativer Innovationsprozesse.
Abbildung 12 beschreibt übersichtsartig die im Rahmen dieser Arbeit zu betrachtenden Gestaltungselemente und stellt somit den Ausgangspunkt dieses Abschnitts
dar. In Abschnitt 2.4.1 erfolgt die Diskussion von Ansätzen zur Analyse von Innovationskooperationen in Virtuellen Organisationen. Abschnitt 2.4.2 rückt das Konzept der Kooperationsintensität in den Kontext dieser Arbeit. Es wird erläutert, wie
die Kooperationsintensität bestimmt werden kann. Abschnitt 2.4.3 diskutiert, inwieweit Interaktionen dazu genutzt werden können, Kooperationsbeziehungen
zwischen Partnern einer Virtuellen Organisation weiter zu verfeinern. Abschnitt
2.4.4 erörtert Phasenmodelle zur Beschreibung von Innovationskooperationen.
Ausgangspunkt: Knoten (Organisationen) und
Kanten (Kooperationsbeziehungen)
1. Definition von
Abbildung 12:
2.4.1
2. Analyse der
Kooperationsintensitäten
3. Spezifikation der
Interaktionen
4. Phasenmodelle
Gestaltung von Kooperationsbeziehungen
Methoden zur Analyse von Kooperationsbeziehungen bei
Innovationskooperationen in Virtuellen Organisationen
Bei der Gestaltung von Kooperationsbeziehungen in Virtuellen Organisationen
steht die effiziente Gestaltung des Innovationsprozesses im Mittelpunkt. Eine effiziente Gestaltung kann erreicht werden, indem die einzelnen Schritte des Prozesses
von der Ideengenerierung bis zur Entwicklung marktreifer Produkte oder Verfahren durch den Einsatz von Instrumenten und Methoden unterstützt werden (Albers
32
und Gassmann 2005, S. 5; Hagenhoff 2008, S. 29 ff.). Eine Auswahl von Methoden und Instrumenten zur Gestaltung von Kooperationsbeziehungen fasst die nachstehende Tabelle zusammen (in Anlehnung an Borchert 2006, S. 34; Hagenhoff
2008, S. 29; Wohlgemuth 2002).
Analyse von Kooperationsbeziehungen
Roadmapping
Projektmanagement
Prognoseverfahren (Zeitreihen)
Portfolio-Methoden
Prozesskostenrechnung
Wertanalyse
Tabelle 2:
Netzwerkanalyse
Nutzwertanalyse
Szenario-Technik
Früherkennungssysteme
Kooperations- und Netzwerkmanagement
Strategische Planung
Auswahl von Ansätzen zur Analyse von Kooperationsbeziehungen
Die in Tabelle 2 dargestellten Ansätze werden im Folgenden anhand von vier Kriterien bewertet:
x Planung der Innovationskooperation: Welche Möglichkeiten bietet die jeweilige Methodik zur Planung von Innovationskooperationen?
x Konfiguration der Innovationskooperation: Welche Möglichkeiten bietet
Methodik hinsichtlich der Konfiguration der Kooperationsbeziehungen?
x Evaluation der Innovationskooperation: Welche Aspekte können die Evaluation von Innovationskooperationen unterstützen?
x Methodische Einfachheit: Wie einfach ist die Methode anzuwenden?
Abbildung 13 zeigt, dass mit der Strategischen Planung (3,25 Punkte), dem Kooperations- und Netzwerkmanagement (3,5 Punkte) sowie der Netzwerkanalyse (3,75
Punkte) insgesamt drei Methoden in die engere Auswahl kommen. Eine detaillierte
Beschreibung dieses Ergebnisses findet sich bei Duin und Eschenbächer (2008,
S. 1161 ff.).
33
Planung
der IK
Konfiguration
der IK
Evaluation der IK
Methodische
Einfachheit
Summe
Netzwerkanalyse
0,75
1
1
0,75
3,75
0,75
0,5
1
0,75
3,5
Kooperations- und
Netzwerkmanagement
0,75
1
1
0,5
3,25
Prognoseverfahren
(Zeitreihen)
0,75
0,75
0,5
0,75
2,75
Projektmanagement
1
0,5
0,25
0,5
2,25
Früherkennungs-systeme
1
0,75
0,25
0,75
2,75
Szenario-Technik
0
0
0
0,25
0,25
Prozesskosten-rechnung
1
0,75
0,75
0,25
2,75
Portfolio-Methode
0,75
0,75
0,25
0,75
2,5
Ausprägung:
0 = unzutreffend 0,25= wenig zutreffend
0,5= begrenzt zutreffend 0,75: weitestgehend zutreffend
1 = voll zutreffend
IK = Innovationskooperation
Abbildung 13:
Ausschnitt der Beurteilung von Methoden zur Analyse
von Kooperationsbeziehungen
Die Netzwerkanalyse wird insbesondere in den Arbeiten von Rank (2003), Wald
(2003) und Ellmann (2008) diskutiert. Ihre Ergebnisse zeigen die grundsätzliche
Anwendbarkeit, ohne dabei auf die Besonderheiten von Innovationskooperationen
in Virtuellen Organisationen zu fokussieren. Da die Soziale Netzwerkanalyse über
ein spezifiziertes, methodisch-mathematisches Instrumentarium verfügt, haben
zahlreiche Autoren darauf basierend Kennzahlen entwickelt (Wassermann und
Fausst 1994; Wührer 1995, S. 100 ff.). Die mathematischen Aspekte spielen in dieser Arbeit eine untergeordnete Rolle, da die relevanten Erkenntnisse vorliegen. In
Abschnitt 3.1.1 wird eine betriebswirtschaftlich-konzeptionelle Sichtweise diskutiert.
Ansätze zur Strategischen Planung fokussieren auf den langfristigen Planungsaspekt von Innovationskooperationen. Einige Ansätze diskutieren dabei die praktische Anwendbarkeit in Kooperationen (Wohlgemuth 2002; Weber 2005). Ergebnisse dieser Forschungsarbeiten umfassen ebenfalls erste Erfahrungen bei der Anwendung der Methoden der Strategischen Planung Virtueller Organisationen und
werden deswegen in Abschnitt 3.1.2 eingehend analysiert.
Ansätze zum Kooperationsmanagement liefern beispielsweise Hensel (2007),
Wohlgemuth (2002) und Iristay (2007). Der Schwerpunkt liegt hier auf der Gestaltung von strategischen und operativen Elementen der Innovationskooperation. Bezogen auf den Stand der Forschung ist festzustellen, dass Kooperationsmanagement in einer Vielzahl von Arbeiten beschrieben, insbesondere die Anwendungsorientierung bisher aber wenig diskutiert wurde (Wohlgemuth 2002). Ansätze zum
Netzwerkmanagement sind kaum vom Kooperationsmanagement zu trennen und
34
werden deshalb ebenfalls betrachtet. Insbesondere betriebswirtschaftliche Forscher
diskutieren die konzernweite Analyse von Innovationskooperationen. Aus diesem
Grund erfolgt in Abschnitt 3.1.3 die Diskussion von Ansätzen zum Netzwerkmanagement.
2.4.2
Konzept der Kooperationsintensität
Im Folgenden wird das Konzept der Kooperationsintensität in seinen vier Dimensionen dargestellt. Jeder Dimension ist ein Unterkapitel (4. Ordnung) gewidmet.
2.4.2.1
Definition der Kooperationsintensität
Die Kooperationsintensität als Merkmal wurde bereits in einigen betriebswirtschaftlichen Publikationen über Kooperationsbeziehungen thematisiert. Das Konzept der Kooperationsintensität dagegen wurde bisher kaum genutzt (Seifert und
Eschenbächer 2005; Triebel 1995, S. 113 ff.). Magnus bezieht sich bei der Kooperationsintensität auf das Volumen (Anzahl der ausgetauschten Informationseinheiten mal Häufigkeit) des Informationsaustausches und definiert sie folgendermaßen:
Kooperationsintensität: Die Kooperationsintensität steigt von einem reinen
elektronischen Datenaustausch über einen Austausch von Leistungskennzahlen bis hin zur Zusammenarbeit auf operativer und auf Managementebene
(Magnus 2007, S. 23 ff.).
Meistens wird der Grad des Daten- und Informationsaustausches (sei es via elektronischer Medien oder persönlicher Kommunikation) als Intensität einer Kooperation bezeichnet (Magnus 2007, S. 23 ff.). Information und Kommunikation sind
zwar entscheidende Merkmale der Kooperationsintensität, zeichnen diese aber
nicht ausschließlich aus. Der Definition von Magnus wird im Verlauf gefolgt. Weiterhin bezieht sich diese Arbeit auf die originären Darstellungen von Alter (2001,
S. 100 ff.), die sich ausführlich mit der Diskussion unterschiedlicher Kooperationsintensitäten in Netzwerken beschäftigt haben. In Abbildung 14 sind die Ergebnisse
dieser Analyse dargestellt.
35
1.
2.
3.
4.
5.
Beschreibung der Kooperationsbeziehungen mit entsprechenden Intensitäten
1. Gemeinsame Markttransaktionen: Die Partner sind über Markttransaktionen
miteinander verbunden.
2. Gemeinsame Standards: Der Informationsaustausch zwischen den Partnern erfolgt über
vereinbarte Standards.
3. Gemeinsames Informationsmanagement: Die Partner nutzen die zuvor definierten
Standards für eine zielgerichtete, geregelte Koordination der Aktivitäten.
4. Gemeinsame Koordination: Die Partner koordinieren gemeinsam Ziele und Aufgaben
sowie den teilweisen Austausch von Produkten und Leistungen.
5. Gemeinsame Kooperation: Die Partner definieren gemeinsame Ziele, Aufgaben und
Arbeitspläne, so dass ein direkter Austausch von Produkten und Leistungen gewährleistet
ist.
Abbildung 14:
Stufen der Kooperationsbeziehungen und -intensitäten
Zwei Aspekte werden in der Beschreibung der fünf unterschiedlichen Kooperationsbeziehungen unterschieden, die Form des IuK–Austausches und die Planung
der Zusammenarbeit. Hierbei ist festzustellen, dass IuK-Austausch in Stufe 1 einen
reinen Austausch über vorhandene IuK-Mittel darstellt, während Stufe 5 hoch integrierte Informationssysteme (z. B. gemeinsame Serverstrukturen) anspricht, die
durch Standards, Informationsmanagement und eine Verschmelzung der lokalen
Prozesse der Netzwerkpartner ermöglicht werden. Die Art der Zusammenarbeit
drückt sich in Stufe 1 durch den Kauf eines Produkts oder einer Dienstleistung aus,
während in Stufe 5 gemeinsame Ziele, Aufgaben und Arbeitspläne erarbeitet und
über eine vollintegrierte IT-Umgebung betrieben werden. Diverse Autoren haben
ähnliche Modelle entwickelt, die sich allerdings nicht auf Innovationskooperationen beziehen, sondern auf die Kooperation in ihrer Gesamtheit (Alter 2002, S. 100;
Camarinha-Matos 2007, S. 200). Aus diesem Grund sind diese Sichtweisen in einem für diese Arbeit zutreffenden Modell zusammengefasst.
Auf der ersten Stufe (gemeinsame Markttransaktionen) sind die Knoten lediglich
über einen Austausch von Gütern, Dienstleistungen und Zahlungsmitteln miteinander verbunden. In Stufe 2 haben sich die Partner auf Standards für den ITgestützten Informationsaustausch geeinigt und entsprechende Strukturen implementiert. Die eigentliche Kooperationsintensität ist allerdings auf den Austausch
von Informationen beschränkt und daher noch nicht sehr hoch. Auf der 3. Stufe
haben die Knoten ein geregeltes Informationsmanagement der Aktivitäten etabliert.
Diese Kooperationsintensität ermöglicht erstmals im Ansatz ein gemeinsames Ar36
beiten. Auf der 4. Stufe wird der gemeinsame, koordinierte Austausch von Produkten und Leistungen ermöglicht. Schließlich beschreibt Stufe 5 – Gemeinsame Kooperation – die höchste Form der Kooperation. Hier wird intensiv zusammengearbeitet. Für Innovationskooperationen in Virtuellen Organisationen gilt, dass eine
intensive Zusammenarbeit (d. h. zumindest auf der 4. Stufe) gegeben sein muss,
um erfolgreich zu innovieren. Der IuK-basierte Austausch wird genau geregelt.
Abbildung 15 zeigt, dass insbesondere aus ingenieurwissenschaftlicher Sicht eine
genaue Kenntnis der Intensität einzelner Kooperationsbeziehungen großes Gestaltungspotential bietet. Dabei ist sowohl eine über die Zeit zunehmende Festigung
der Kooperationsbeziehungen dargestellt, als auch das Konzept der Kooperationsintensität. In dieser Arbeit soll insbesondere die Frage beantwortet werden, wie
und welche IuK-Systeme auf Ebene einzelner Beziehungen genutzt werden sollen.
1.
Abbildung 15:
2.4.2.2
2.
3.
4.
5.
Komplexität multilateraler Beziehungen in der Virtuellen Organisation
Beschreibungsdimensionen zur Bestimmung
der Kooperationsintensität
In der Literatur findet sich eine Vielzahl von Ansätzen, die sich mit der Beschreibung und der Differenzierung von Kooperationsbeziehungen auseinandersetzt. Einige Autoren unternehmen dabei keinen Systematisierungsversuch, sondern liefern
lediglich Aufzählungen einer Vielzahl von Beschreibungsdimensionen. Dabei
spricht gerade die betriebswirtschaftliche Literatur oftmals auch von interorganisationalen Beziehungen (Daniel 2007, S. 5 ff.; Evers 1998, S. 42) oder Interaktions37
beziehungen (z. B. Hermesch 2002). Entsprechend der vielfältigen Sichtweisen
dieser Thematik ist eine große Menge an unterschiedlichen Eigenschaften von
Kooperationsbeziehungen abgegrenzt worden (Wurche 1994, S. 132). Da diese Eigenschaften zudem auf sehr vielfältige Art und Weise beschreibbar sind, ist es
kaum verwunderlich, dass die Beschreibungskataloge der Forscher teilweise in
starkem Maße voneinander abweichen (Kutschker 1980, S. 145), auch wenn alle
mit demselben Anspruch – nämlich „Kooperationsbeziehungen in ihrer Struktur erfassen“ – antreten. Einige Autoren haben sich infolgedessen die Mühe gemacht,
Klassifikationen für die mehrdimensionalen Eigenschaften von Netzwerken zu finden (vgl. Renz 1998, S. 11; Evers 1998, S. 43; Schenk 1984, S. 250; Lincoln 1982,
S. 4 ff.; Tichy 1981, S. 229; Pappi 1987, S. 15 ff.). Um eine bessere visuelle Vorstellung hinsichtlich möglicher Kooperationsbeziehungen zu entwickeln, kann die
grafische Darstellung der Netzwerkstruktur in Abbildung 16 hinzugezogen werden.
Knoten:
Organisation
Strukturelle
Spezifikation der
Kooperationsbeziehungen über
Beschreibungsdimensionen
Kulturelle
Inhaltsbezogene
Strategische
Abbildung 16:
In Abbildung 16 sind drei Knoten symbolisch dargestellt, die anhand von Kanten
miteinander verbunden sind. Insgesamt werden vier Beschreibungsdimensionen
unterschieden. Bei den strukturellen Beschreibungsdimensionen wird die Struktur
von Knoten und Kanten charakterisiert. Die kulturellen Beschreibungsdimensionen
vertiefen die unterschiedlichen kulturellen Aspekte, die innerhalb der Kooperationsbeziehungen eine Rolle spielen (Sydow 1992, S. 83). Die inhaltsbezogenen Beschreibungsdimensionen beziehen sich auf den Beziehungsinhalt von Kooperationsbeziehungen (Evers 1998, S. 43 ff.). Bei den strategischen Beschreibungsdimensionen steht der Innovationsprozess als solcher im Vordergrund. Die Beobachtung der Innovationsstrategie ist von zentraler Bedeutung, um die Kooperationsintensität zu analysieren. Die festzustellenden Veränderungen zeigen an, ob sich die
Partner und ihre Beziehungen über die Zeit verändert haben (in Anlehnung an
Renz 1998, S. 38). Die in Abbildung 16 vorgestellten Beschreibungsdimensionen
38
werden der Kooperationsintensität untergeordnet. Im Folgenden werden die einzelnen Dimensionen eingehender vorgestellt, um ihre Relevanz im Kontext der
Gestaltung von Innovationskooperationen in Virtuellen Organisationen darzulegen.
2.4.2.2.1 Strukturelle Beschreibungsdimension
Strukturelle Beschreibungsdimensionen wirken sich in vielfältiger Weise auf die
Analyse der Kooperationsintensität bei Innovationskooperationen in Virtuellen Organisationen aus (Knollmann 2007, S. 193). Die große Auswahl an strukturellen
Beschreibungsdimensionen (Sydow 1992, S. 83 ff.) wurde auf die in dieser Arbeit
wesentlichen Dimensionen aggregiert. Diese Auswahl sollte nicht als vollständig
angesehen werden. Sie repräsentiert aufgrund der Literaturrecherche jedoch häufig
benutzte Beschreibungsdimensionen (vgl. Evers 1998, S. 42 ff.). Die Unterscheidung erfolgte im Hinblick auf die besondere Fragestellung dieser Arbeit.
Die erste zentrale Differenzierung erfolgte unter Berücksichtigung der besonderen
Eigenschaften von Innovationskooperationen in Virtuellen Organisationen. Die
Zusammenarbeit zwischen Unternehmen in Innovationsprozessen ist ein ausgesprochen sensibler Managementbereich. Schließlich geht es nicht nur um die neuen
Produkte und Dienstleistungen der einzelnen Partner, sondern vor allem um das in
diesen Produkten und Dienstleistungen hinterlegte Wissen. Damit sind ebenfalls
Aspekte geistigen Eigentums berührt. Aus diesem Grund sind organisatorische und
vertragliche Aspekte von großer Bedeutung und werden schwerpunktmäßig angesprochen. Die weiteren strukturellen Beschreibungsdimensionen betreffen größtenteils Aspekte, die bei der Diskussion der Kooperationsintensität immer eine
Rolle spielen. Somit können diese nicht als besonders wichtig bei Innovationskooperationen in Virtuellen Organisation herausgestellt werden, sondern sind als generische Kriterien anzusehen.
Die Grundlage von Innovationskooperationen in Virtuellen Organisationen bildet
in den meisten Fällen ein Vertrag. Dabei bemisst sich die Intensität einer Kooperation an der Ausgestaltung des Vertrages. Wenn Ziele und Bedingungen der Zusammenarbeit, die Verteilung der Aufgaben sowie weitere Elemente zwischen den
Partnern vertraglich festgehalten und geregelt werden, wird das Handeln der Mitglieder zielkonformer (Magnus 2007, S. 70). Zu den vertraglich fixierten Regeln
zählen Fragen der Haftung, Geheimhaltungsvereinbarungen sowie Sanktionen bei
Verletzungen bestimmter Regeln (Marschall 2005, S. 12). Bestehende Verhaltensunsicherheiten werden durch klare Regelungen ersetzt und die Intensität einer Innovationskooperation nimmt deutlich zu (Magnus 2007, S. 70). Im Gegenzug werden die Partner einer Innovationskooperation umso unsicherer je weniger Regeln,
Verantwortlichkeiten und weitere Elemente der Zusammenarbeit vertraglich fixiert
sind. Die Kooperationsintensität nimmt dementsprechend ab.
Neben der vertraglichen Fixierung hat auch die Vertragsdauer mögliche Auswirkungen auf die Intensität einer Innovationskooperation. Vertragsdauern über meh39
rere Jahre eröffnen die Gelegenheit für einen längeren Kompetenzaustausch und
für Lernprozesse zwischen den Partnern. Durch die längeren Planungshorizonte
investieren die Partner wesentlich mehr in ihre Beziehung, wodurch die Kooperationsintensität zwischen den Partnern zunimmt (Krökel 2001, S. 46). Kürzere Planungshorizonte hingegen führen häufig dazu, dass einer Kooperation eine deutlich
geringere Priorität zugemessen wird und die Partner nur in geringem Maße kooperationsspezifische Investitionen erbringen.
Formalisierungs- und Zentralisierungsgrad geben die Struktur einer Innovationskooperation genauer wieder. Rank (2003) und Wald (2003) diskutieren, wie in
großen Netzwerken durch die formale Analyse von Kooperationsbeziehungen
Verbesserungen erzielt werden können. Weber (2007) betont außerdem, dass die
Gestaltung informeller Strukturen ausgesprochen schwierig ist. Im Rahmen dieser
Arbeit werden somit formal erfassbare Kooperationsbeziehungen analysiert.
Neben dem Formalisierungsgrad ist der Zentralisierungsgrad als weitere Ausprägung des Kriteriums Struktur in Bezug auf die Kooperationsintensität zu nennen
(Knollmann 2007, S. 196). Der Zentralisierungsgrad steht in enger Verbindung zur
Frage der Machtverteilung zwischen den Partnern (vgl. Thoben und Jagdev 2001,
S. 427 ff.). Das Unternehmen mit einer Machtposition, beispielsweise ein Lead
Partner, wird versuchen, im Rahmen der Innovationskooperation einen größeren
Einfluss auf zu treffende Entscheidungen auszuüben. Vertrauen sowie Verhalten
des unterlegenen Partners unterliegen in diesem Fall einem negativen Einfluss. Die
Intensität einer Kooperation ist folglich immer dann besonders hoch, wenn ein
ausgeglichenes Machtverhältnis zwischen den Partnern existiert und diese zu gleichen Anteilen Entscheidungen treffen können (Schwerk 2000, S. 315 f.).
Des Weiteren lässt sich anhand des Organisationsgrades erkennen, wie intensiv eine Innovationskooperation geführt wird. Als Organisationsgrad wird hier die Stärke verstanden, mit den Aufgaben im Vorfeld geplant werden. Wenn die zu bewältigende Kooperationsaufgabe sehr umfangreich und schwierig (im Vergleich zu
anderen Aufgaben im Unternehmen) und die Zahl der Beteiligten sehr hoch ist, ist
der Organisationsgrad dieser Kooperation ebenfalls sehr hoch (Balling 1998,
S. 115 f.). Der Aufwand für Planung und Regelung von Kompetenzen und Verantwortlichkeiten in diesen Projekten ist sehr groß und spricht für eine intensive
Beziehung der Partner (Müller und Herstatt 2003, S. 9 ff.). Kooperationen, die lediglich Projekte mit geringerem Aufwand zu bewältigen haben und an denen nur
wenige Mitarbeiter arbeiten, bedürfen eines geringeren Planungsaufwandes und
sind dementsprechend weniger intensiv. Im Anhang (vgl. Abschnitt 9.2) befindet
sich zusätzlich zu den betrachteten Beschreibungsdimensionen ein kurzer Steckbrief, der die Ausprägungen der betrachteten Beschreibungsmerkmale zusammenfasst.
40
2.4.2.2.2 Kulturelle Beschreibungsdimension
In dieser Gruppe sind kulturelle Beschreibungsdimensionen zusammengefasst, die
bereits von einigen Autoren gesammelt und verglichen wurden (Evers 1998, S. 43
ff.; Sydow 1992, S. 83 ff.). Die kulturellen Dimensionen ähneln den aus der Organisationsklima- bzw. Kulturforschung vertrauten Dimensionen (vgl. Conrad und
Sydow 1984; Kasper 1988; Sydow 1992, S. 85). Die Auswahl der Beschreibungsdimensionen beruht auf einer Schwerpunktsetzung bezüglich der kulturellen Hindernisse bei Innovationskooperationen in Virtuellen Organisationen. Sämtliche
Dimensionen lassen sich in einer Vielzahl unterschiedlicher Forschungsarbeiten
wiederfinden (vgl. Evers 1998, S. 43; Rank 2003, S. 20 ff.). Die getroffene Auswahl ist auf die für Innovationskooperationen zentraleren, kulturellen Aspekte begrenzt.
Die Kooperationsintensität soll im Folgenden aus kultureller Perspektive durchleuchtet werden. Unternehmen zeichnen sich durch eine individuelle und einzigartige Unternehmenskultur aus. Diese äußert sich und wird geprägt z. B. von unterschiedlichen Managementstilen, Ideologien, Sprachstilen und Verhandlungsnormen. Im Rahmen einer zwischenbetrieblichen Kooperation resultieren Probleme
zwischen den Partnern häufig aus nicht vergleichbaren Unternehmenskulturen und
-philosophien (Balling 1998, S. 100 ff.). Die Intensität einer Innovationskooperation ist jedoch erst dann besonders hoch, wenn die Partner „eine gemeinsame Sprache sprechen“ (Rupprecht-Däullary 1994, S. 152). Dieses bezieht sich auf die Ähnlichkeit der Unternehmenskulturen in Form von ähnlichen Normen, Werten und
Einstellungen. Divergieren die Kulturen zwischen den Partnern erheblich, wenn
beispielsweise ein traditionelles, hierarchisches Unternehmen auf ein junges, dynamisches Unternehmen mit flachen Hierarchien trifft, werden die Mitarbeiter voraussichtlich häufiger Konflikte bewältigen müssen. Die Intensität der Zusammenarbeit wird dadurch stark beeinträchtigt. Basis einer jeden Kooperation sollte das
Vertrauen in den Partner sein (Balling 1998, S. 121). Ein zunehmendes Maß an
Vertrauen fördert die Intensität einer Kooperation. Das Handeln der Partner wird
sicherer, so dass eine Leistungssteigerung innerhalb der Kooperation möglich wird.
Vertrauen äußert sich in der Art und Weise der Kommunikation in der täglichen
Zusammenarbeit. Offenheit, Ehrlichkeit und Häufigkeit des Informationsaustausches kennzeichnen die Kommunikation. Je stärker diese Faktoren ausgeprägt sind,
desto mehr Vertrauen bauen die Partner in einer Beziehung auf und desto intensiver wird die Kooperation (Krökel 2001, S. 49). In diesem Abschnitt wird das Vertrauen allgemein betrachtet.
Vertrauen entsteht aus einer positiven Wahrnehmung von Glaubwürdigkeit („credibility“) des Partners und Wohlwollen („benevolence“). Beide Aspekte tragen zur
Vertrauensbildung bei (Knollmann 2007, S. 219). Erscheint beispielsweise der
Partner in Meetings und am Telefon selbst in problematischen Situationen glaubwürdig, verstärkt sich das Vertrauen zwischen den Partnern. Wohlwollen äußert
41
sich in einer gleichberechtigten und fairen Einbeziehung der Interessen des Partners (z. B. bei internen Meetings oder Verhandlungen) und fördert ebenso das Vertrauen (Krökel 2001, S. 105). Sind Glaubwürdigkeit und Wohlwollen stark ausgeprägt, sind das Vertrauen und damit auch die Intensität der Kooperation zwischen
den Partnern dementsprechend hoch.
Weiterhin macht das Konzept der Innovationskooperation in Virtuellen Organisationen eine hohe interdisziplinäre Zusammenarbeit erforderlich (Litke 2004, S. 47).
So ist in der Phase der Projektdefinition beispielsweise eine intensive Zusammenarbeit der F&E- mit der Marketingabteilung notwendig, um die Marktchancen einer Innovation zu ermitteln und ihr technisches Design auf die Anforderung des
Marktes abzustimmen. In späteren Projektphasen kann es dann wichtig sein, die
Produktionsabteilung in die Entwicklung effizienter Prozesse für eine Massenproduktion der innovativen Lösung einzubeziehen (Lühring 2003, S. 13). Die Koordination der involvierten Funktionsbereiche und der jeweilige Innovationsgrad sind
dabei oft die zentralen Herausforderungen für das Projektmanagement.
Weiterhin wird Vertrauen durch die gegenseitige Offenheit der Partner gekennzeichnet. Je offener und deutlicher die Kommunikation zwischen den Partnern verläuft, desto größer ist das Vertrauen (Groll 2004, S. 108). Dieses lässt sich besonders gut bei vom Partner verursachten Krisen feststellen. Schnelle und detaillierte
Information des Partners bezüglich entstandener Probleme sprechen für eine offene
Kommunikation und intensive Beziehung der Partner. Das Kriterium „Kultur“ erstreckt sich jedoch nicht nur auf die Unternehmenskultur, sondern umfasst auch die
Länderkulturen, die ebenfalls erheblichen Einfluss auf Kooperationen ausüben. Im
Rahmen der Identifikation von Kriterien zur Erfassung der Kooperationsintensität
kann dieser Aspekt im Verlauf der vorliegenden Arbeit nicht weiter behandelt
werden, weil ansonsten der Rahmen der Arbeit gesprengt würde. Die hier genannten, kulturellen Beschreibungsdimensionen werden im Anhang in Form einer Tabelle (Abschnitt 9.2) weiter spezifiziert.
2.4.2.2.3 Inhaltsbezogene Beschreibungsdimension
Wie die zuvor beschriebenen Dimensionen wurden inhaltsbezogene Beschreibungsdimensionen ebenfalls von diversen Autoren (z. B. Sydow 1992, S. 85) behandelt. Die getroffene Auswahl bezieht sich insbesondere auf diejenigen Dimensionen, die Herausforderungen bei der interorganisatorischen Gestaltung von Innovationskooperationen in Virtuellen Organisationen adressieren. Die Auswahl der
Beschreibungsdimensionen orientiert sich an der Fragestellung, welche inhaltlichen Aspekte bei Innovationskooperationen in Virtuellen Organisationen von besonderer Bedeutung sind. Dabei werden insbesondere diejenigen Beschreibungsdimensionen als relevant verstanden, die besonderen Fokus auf organisatorische
Aspekte der Zusammenarbeit legen. Personelle Aspekte werden im Kontext dieser
42
Arbeit, wie bereits in Abbildung 9 diskutiert, nicht beleuchtet. Im Folgenden werden die betrachteten Beschreibungsdimensionen diskutiert.
Die für einen Innovationsprozess charakteristische, unscharfe Zieldefinition ist vor
allem einer unklaren Problemstruktur geschuldet (Horsch 2003, S. 11). Diese resultiert zum einen aus einer vergleichsweise hohen zeitlichen Dynamik infolge der rapiden Veränderbarkeit der Rahmenbedingungen (z. B. Technologieweiterentwicklungen, Änderung der Kundenwünsche, neue Gesetzgebungen). Häufig ist zu Beginn der Innovationskooperation sogar unklar, ob der eigentliche Auftraggeber die
Geschäftsleitung, der Vertrieb oder das Marketing ist (Wolf und Mlekusch 2004,
S. 84). Zum anderen ist jene Dynamik auf die starke Vernetzung der Aufgaben in
der Innovationskooperation zurückzuführen. Somit ist der Strukturiertheitsgrad, d.
h. die sachliche und zeitliche Bestimmbarkeit des Entwicklungsziels, in dieser Situation eher gering und die Variabilität, damit ist das Ausmaß der Aufgabenänderung gemeint, relativ hoch (Backhaus 1992, S. 2028). Dies führt allgemein zu einer
schlechten Abgrenzbarkeit der zu behandelnden Aufgabenstellung (Boos und
Heitger 1996, S. 168; Litke 2004, S. 47). Somit wird jede detaillierte Planung nach
kurzer Zeit unbrauchbar, denn „während in wenig komplexen oder in Standardkooperationen davon auszugehen ist, dass einzelne Ereignisse und Ergebnisse auch
dergestalt realisiert werden können, wie sie vorausgeplant werden, ist dies für Projekte, in die komplexe Systeme involviert sind, i.d.R. nicht mehr zutreffend“ (Frieß
1999, S. 123).
Die Notwendigkeit zur Abstimmung in Innovationskooperationen ist ein weiteres
Merkmal (Weber 2005, S. 30 ff.). Zunächst ist die Möglichkeit der Abstimmung
von Interaktionen zwischen den Teilnehmern der Virtuellen Organisation zu prüfen. Unter Abstimmung soll dabei eine Form der Koordination verstanden werden,
die entweder zentral oder dezentral und aufgrund einer Erwartungsbildung oder einer Rückkopplungsinformation vorgenommen werden kann.
Planungsdependenz bzw. -interdependenz (Evers 1998, S. 56) spielt in Innovationskooperationen eine wichtige Rolle. Es ist zu prüfen, inwieweit die Gesamtplanung in der Virtuellen Organisation durch interdependente Teilpläne der einzelnen
Partnerunternehmen beeinflusst werden kann. So ist in der praktischen Anwendung
davon auszugehen, dass die beteiligten Akteure nicht nur in einer Virtuellen Organisation, sondern möglicherweise in mehreren tätig werden, um letztlich ihre individuellen Einzelplanungen zu realisieren. Hieraus können sich positive oder negative Auswirkungen für das gegenseitige Beziehungsgeflecht ergeben, die im Rahmen der Kantenanalyse zu berücksichtigen sind. Daher stellt sich die Frage, wie
hoch der Grad der subjektiven Abhängigkeit zwischen Gesamtplanung und individueller Planung der einzelnen Akteure ausfällt. Je höher hierbei die Abhängigkeit
ist, desto negativer kann sich dies auf die Schnittstelle bzw. Interaktionsbeziehung
auswirken, da die Partner im Zweifelsfall individuellen Teilplanungen höhere Priorität einräumen.
43
Der Beziehungsinhalt kennzeichnet den genauen Austausch von Informationen,
Daten und Wissen auf Ebene der Kooperationsbeziehung (Hockmann 2008, S. 30
ff.). Gerade bei Innovationskooperationen in Virtuellen Organisationen wird z. T.
eine sehr hohe Intensität des Beziehungsinhalts erreicht, denn schließlich müssen
sich die kooperierenden Teilnehmer der Virtuellen Organisationen neues Wissen
aneignen und dieses auch nutzen.
Abschließend ist zu klären, ob wesentliche Informationsflüsse über die betrachteten Beziehungsschnittstellen verzerrt oder unterbrochen werden können. Dies wird
als Informationsverzerrung bezeichnet und ist besonders problematisch, wenn die
Interaktionsschnittstelle innerhalb einer Wertaktivität (z. B. Produktion) verläuft
und somit den ansonsten eng verzahnten Ablauf gefährden kann (Weber 2005,
S. 20 ff.). Hier ist abzuschätzen, wie hoch die Gefahr an Informationsverzerrungen
oder -verlusten ausfällt. Abschnitt 9.2 gibt einen Überblick.
2.4.2.2.4 Strategiebezogene Beschreibungsdimensionen
Letztendlich beschreibt diese Gruppe insbesondere die gemeinsam verfolgte Innovationsstrategie (Evers 1998, S. 43 ff.) innerhalb der Innovationskooperation in der
Virtuellen Organisation. In diesem Abschnitt wird beschrieben, inwiefern sich die
Intensität von Innovationskooperationen in Bezug auf das Kriterium „Strategie“
äußert.
Einen wesentlichen Erfolgsfaktor in Innovationskooperationen stellt die Herstellung „strategischer Fits“ dar. Als „strategische Fits“ sind gemeinsame Interessen
etc. bei der Zusammenarbeit gemeint. Voraussetzungen zur Generierung eines solchen sind gemeinsame Interessen, komplementäre Ziele und Ressourcen sowie die
Fähigkeit, gemeinsam Geschäftspläne und Planungshorizonte festzulegen
(Schwerk 2000, S. 309). Besteht beispielsweise zwischen den Partnern Zielkonkurrenz, so hat das negative Auswirkungen auf die Innovationskooperation, denn es
fehlt der Zusammenarbeit der kleinste gemeinsame Nenner. Bei Zielneutralität
wirkt sich dieser Zustand weder negativ noch positiv auf die Kooperation aus. Die
beste Grundlage für eine erfolgreiche Kooperation ist dann gegeben, wenn die Ziele der Partner komplementär oder identisch sind (Balling 1998, S. 74).
Im Rahmen des „strategischen Fits“ ist die gemeinsame Konfiguration der Kooperation der Partner, z. B. in Form einer Angleichung der Geschäftspläne und Planungshorizonte, entscheidend (Schwerk 2000, S. 309). Besonders intensiv wird die
Kooperation zwischen den Partnern, wenn Geschäftspläne, Planungshorizonte etc.
in regelmäßigen Abständen, etwa in Form von speziellen Meetings, aufeinander
abgestimmt werden. Ohne diesen „strategischen Fit“ ist eine intensive Kooperation
unmöglich.
Neben komplementären Zielen ist die Entwicklung gemeinsamer Ziele eine weitere
Ausprägung des Kriteriums „Strategie“ (Balling 1998, S. 101). Gemeinsame Ziele
44
einen die Partner und ermöglichen eine intensive Kooperation. Veränderte Wettbewerbsbedingungen und andere äußere Einflüsse ändern die Interessen und damit
auch die Ziele der Kooperationspartner. Daher ist eine periodische Überwachung
der Ziele anzusetzen. Die Einstellung der Mitarbeiter hat aus strategischer Sicht
erheblichen Einfluss auf die Intensität einer Kooperation. Allgemein ist bei einer
positiven Grundeinstellung und einer hohen Anerkennung des Kooperationsprojektes davon auszugehen, dass die Kooperation sehr intensiv geführt wird (Balling
1998, S. 98). Stehen Mitarbeiter einer Kooperation eher negativ gegenüber und sehen andere Projekte als bedeutsamer an, ist eine intensive Kooperation nicht möglich. Eine Spezifikation der betrachteten Dimensionen erfolgt im Anhang (vgl. Abschnitt 9.2).
2.4.2.2.5 Beschreibungsdimensionen zur Bestimmung
der Kooperationsintensität
Die Kooperationsintensität wird in dieser Arbeit über die vier zuvor genannten Beschreibungsdimensionen spezifiziert. Die Beschreibungsdimensionen werden
durch Kriterien, die durch die Begriffe in den hellgrauen Boxen dargestellt sind,
spezifiziert. Abbildung 17 fasst die zuvor erläuterten Dimensionen synoptisch zusammen.
Strukturelle Dimensionen
Vertragsgestaltung
Organisationsgrad
Kulturelle Dimensionen
Ähnlichkeit der
Unternehmenskulturen
Inhaltsbezogene Dimensionen
Planungsdependenz
Strategische Dimensionen
Informationsverzerrung
Komplementarität/
Schärfe der Ziele
Formalisierungsgrad
Vertrauen
Richtung des
Leistungsaustausches
Glaubwürdigkeit
Besondere
Durchsetzungsprobleme
Grad der gemeinsamen
Zielentwicklung
Wohlwollen
Beziehungsinhalt
Grad der Anpassung und
Überwachung der Ziele
Interdisziplinäre
Zusammenarbeit
Abstimmungsnotwendigkeit
Zentralisationsgrad
Gemeinsamer Konfigurationsgrad der Partner
Kooperationsintensität
Abbildung 17:
2.4.2.3
Beschreibungsdimensionen zur Bestimmung der Kooperationsintensität
IuK-Systeme zur Unterstützung von Kooperationsbeziehungen
bei kooperativen Innovationsprozessen
Kooperationsbeziehungen bei Innovationskooperationen in Virtuellen Organisationen bieten eine Vielzahl von Gestaltungsfragen. In dieser Arbeit wird, wie bereits
in Abschnitt 1 erläutert, untersucht, inwieweit und in welcher Form IuK-Systeme
zur Unterstützung von Innovationskooperationen in Virtuellen Organisationen genutzt werden können. Erste Forschungsergebnisse unterstreichen die hohe Bedeu45
tung der Gestaltung einer IuK-Infrastruktur in Virtuellen Organisationen (Weber
2007, 20 ff.; Stadlbauer 2007; Wittenberg 2006; van Gravesande 2006). In diesem
Kapitel erfolgt eine kurze Einführung der in dieser Arbeit zu untersuchenden IuKSysteme. Die folgende Untersuchung greift einige grundlegende Gedanken von
Weber auf (2007, S. 20 ff.). Der Begriff „Informationssystem“ umfasst die computergestützte Verarbeitung und Präsentation von Informationen und ihre funktionale
und datentechnische Integration. Der Schwerpunkt liegt dabei vor allem auf der Integration und Interoperabilität der im und zwischen den Unternehmen vorhandenen
Informationssystemen. Der Nutzen dieser Systeme basiert insbesondere auf zwei
Komponenten: der Datenstruktur, die bestimmt, welche Daten wie bearbeitet werden können, und der funktionalen Komponente, die die eigentliche Verarbeitung
übernimmt (Weber 2007, S. 25).
Beim Begriff der Kommunikationssysteme steht die Kommunikation als Informationsaustausch zwischen betrieblichen Stellen im Vordergrund (Krcmar 2006). Lockemann et al. definieren ein Kommunikationssystem als Informationssystem, bei
dem der Austausch im Vordergrund steht. Ausgangspunkt war die Entwicklung
neuer Telekommunikationstechnologien in den 80er Jahren, die entsprechende Untersuchungen zum Einsatz dieser Techniken zur Bewältigung der Aufgaben im Büro initiierte (Lockemann et al. 1993, S. 3). Die Telekommunikationstechnologien
stellten nicht mehr die Informationsverarbeitung, sondern die Kommunikation in
den Mittelpunkt, was sich auch im Ausdruck „Bürokommunikation“ widerspiegelt.
Gestaltungsgegenstand waren insbesondere der Informationsfluss, die Kommunikationspartner, die Durchlaufzeit oder die Kommunikationskosten. Informationssysteme wurden dabei als Blackbox aufgefasst und das Augenmerk wurde auf den
Prozess und die Kommunikationsmittel gelegt. Systemschwerpunkte waren u.a.
Workflow- oder Groupware-Systeme und die multimediale Kommunikationsunterstützung kooperativer, verteilter Prozesse. Diese Arbeit spiegelt die Argumentation von Weber wider (Weber 2007, S. 26). Abbildung 18 stellt eine Auswahl von
IuK-Systemen zusammen. Die Matrixfelder sind hier nicht maßstabsgetreu, sondern deuten lediglich an, dass einzelne IuK-Systeme eindeutig den Informationsund andere eindeutig den Kommunikationssystemen zuzuordnen sind. Die vier
Matrixfelder unterscheiden neben IuK-Systemen Speicher- und Ausgabemedien.
Eine Unterscheidung erfolgt über die Kriterien „niedrige und hohe Interaktionsmöglichkeit“ sowie „niedrige und hohe elektronischer Wiederverwendbarkeit“.
Der Schwerpunkt dieser Arbeit liegt auf der Betrachtung von IuK-Systemen.
46
hoch
Kommunikationssysteme
Repository
3D-CAD
Google
Suche
PDA
PPS
Tabellenkalkulation
Whiteboard
Handy
Chat
FTP
ISDN Newsgroup
Projekt
Management
Kalender
Blog
EmaiI
MDA
EDI
PDM
ERP
MIS
Telefon
Groupware
niedrig
Interaktionsmöglichkeit
Informationssysteme
Speichermedien
Ausgabemedien
Plotter
Monitor
Drucker
SMS
Mobile
Festplatten
CD-ROM
TCP-IP
Fileserver
ZIP-Laufwerk
USB-Stick
Speicherkarten
(CF, CF-II, MMC, ...)
DVDs
niedrig
hoch
Elektronische Wiederverwendbarkeit
Abbildung 18:
Charakterisierung einer Auswahl von IuK-Systemen
Ausgehend von den von Weber (2007, S. 20 ff.) dargestellten IuK-Systemen gilt
es, für diese Arbeit eine Kategorisierung zu erarbeiten, die eine Abgrenzung der
unterschiedlichen Ansätze erlaubt (Weber 2007, S. 26 und Boutellier et al. 2008,
S. 241). Ferner sind IuK-Systeme in synchrone und asynchrone IuK-Systeme zu
unterscheiden. Synchrone Kommunikation findet in Quasi-Echtzeit statt (Picot et
al. 2001, S. 173). Elektronische Informationen werden gleichzeitig ausgetauscht,
verwaltet und gemeinsam bearbeitet, so dass allen Beteiligten die ausgetauschten
Informationen sofort und zeitgleich zur Verfügung stehen. Im Bereich der Kommunikationssysteme sind diesbezüglich Live-Konferenzen via Text-Chat, Audio
oder Video zu nennen. Im Gegensatz dazu ergibt sich in der asynchronen Kommunikation zwangsläufig ein Zeitversatz. Den Akteuren der Kommunikation wird dabei eine eigene Zeit- und Ortseinteilung zugestanden. Asynchrone Kommunikationsmittel sind beispielsweise E-Mails (mittlerweile gibt es auch synchrone E-MailSysteme) oder Newsgroups.
Neben Kommunikationsprozessen unterstützen IuK-Anwendungen in Innovationskooperationen auch die Koordination von Projektvorhaben. Dabei können sowohl
die Ressourcenplanung, die zeitliche Projektplanung als auch das Fortschrittscontrolling durch Anwendungen oder Anwendungsmodule wie beispielsweise eine Kalendersoftware oder einen virtuellen Projektraum unterstützt werden (Krüger et al.
2002, S 46 ff.). Zudem adressieren entsprechende Anwendungen das Informati47
onsmanagement zwischen den Mitarbeitern durch die gemeinsame Nutzung von
Anwendungen (synchrone Informationssysteme wie Application Sharing) sowie
von Dateien (asynchrone Kommunikation wie File Sharing). Im Rahmen von Faceto-Face-Meetings erübrigt sich der Einsatz von IuK-Systemen. Die folgende Tabelle dient der Entscheidungsunterstützung bei der Auswahl von IuK-Systemen in
Abhängigkeit von der Stärke der Kooperationsbeziehung.
Synchrone
Telefon,
Mobiltelefon,
Mobiles
Internet
Telefon,
Mobiltelefon,
Mobiles
Internet
Telefon, Mobiltelefon,
Mobiles Internet,
Videokonferenz, Chat,
Diskussionsforen
Mobiles Internet,
Diskussionsforen
Mobiles Internet,
Diskussionsforen etc.
Asynchrone
Email, Fax,
EDI, Internet
Email, Fax,
EDI, Internet
Email, Fax, EDI,
Internet, Kalender,
webbasierte
Werkzeuge
Email, Fax, EDI,
Internet, Kalender,
webbasierte
Werkzeuge,
Expertenforen
Email, Fax, EDI,
Internet, Kalender,
webbasierte Werkzeuge,
Expertenforen etc.
Asynchrone Informationssysteme
File Sharing,
gemeinsamer
Dateizugriff
File Sharing, gemeinsamer Dateizugriff,
Groupware
Komponenten etc.
Synchrone
Informationssysteme
Application Sharing
Application Sharing,
Whiteboard, ProjektManagement etc.
Face-to-Face
Wiederkehrende
physische Treffen und
Besprechungen
Wiederkehrende
physische Treffen und
Besprechungen,
Konferenzen etc.
Abbildung 19:
Auswahl charakteristischer Informations- und Kommunikationssysteme
Abbildung 19 zeigt beispielhaft, welche IuK-Systeme sich zur Unterstützung welcher Kooperationsintensität eignen. Die IuK-Systeme wurden dabei in synchrone
und asynchrone Systeme unterteilt.
2.4.2.4
Auswahl der Media-Richness-Theorie
Aus theoretischer Sicht können zahlreiche Ansätze unterschieden werden, effektiv
IuK-Systeme bei der Kooperation einzusetzen. Reichwald et al. (1998, S. 57) definieren dabei die Media-Richness-Theorie, bei der die Komplexität als Treiber der
Auswahl angesehen wird.
Immer wenn Kommunikation nicht direkt – also Face-to-Face, von Angesicht zu
Angesicht – zur gleichen Zeit am gleichen Ort erfolgen kann, ist eine Unterstützung durch Medien erforderlich. Sei es der klassische Brief, das Fax oder die elektronische Nachricht, sei es das Telefon oder die Videokonferenz – das Spektrum der
Medien zur Unterstützung menschlicher Kommunikation über die Grenzen von
Raum und Zeit hinweg ist groß, und das Angebot alternativer Kommunikationsdienste wächst beständig.
48
Grundsätzlich haben Entscheider Wahlmöglichkeiten. Es ist nämlich für den Erfolg eines Kommunikationsprozesses nicht unerheblich, für welche Form der Medienunterstützung man sich entscheidet. Die Kommunikationsforschung versucht,
solchen Zusammenhängen auf die Spur zu kommen. Sie fragt nach Einflussfaktoren der Medienwahl (Media-Choice) – also danach, was Menschen veranlasst, sich
in bestimmten Kommunikationssituationen für bestimmte Medien zu entscheiden.
Und sie fragt nach der Wirkung des Medieneinsatzes (Media Impact) – also nach
den Effekten, die die Entscheidung für ein bestimmtes Kommunikationsmedium
auf den Erfolg oder Misserfolg von Kommunikationsprozessen hat. Zahlreiche
empirische Untersuchungen haben diese Fragen analysiert und auch zahlreiche
Überraschungen zutage gefördert. Aus Sicht der Media-Theorien werden heute im
Wesentlichen drei Klassen von Einflussfaktoren für Auswahl und Einsatz bestimmter Medien verantwortlich gemacht:
x Aus Sicht der Media-Richness-Theorie dominieren die objektiven Eigenschaften des Mediums für analoge und digitale Kommunikationsinhalte (Ist
das Medium „reich“ oder „arm“ ?).
x Aus Sicht der Theorie der subjektiven Medienakzeptanz bestimmen der persönliche Arbeitsstil und die Kommunikationspräferenzen des Einzelnen die
Medienwahl (Unterstützt das Medium die eigene Vorliebe für Schnelligkeit
oder Bequemlichkeit?).
x Aus Sicht des Social-Influence-Ansatzes entscheidet die Akzeptanz des Mediums im Umfeld der Kommunikationspartner über die Auswahl (Was bevorzugt mein Gegenüber?).
Keine dieser Theorien ist für sich alleine genommen vollständig erklärungsfähig,
und noch immer sind in diesen Bereichen viele Fragen offen. Doch die bisherigen
Erkenntnisse machen folgendes deutlich: Neue Telemedien können nicht allein
aufgrund ihrer Potentiale als geeignet zur Überwindung räumlicher und zeitlicher
Grenzen bewertet werden. Nur unter Berücksichtigung weiterer Einflussfaktoren
und Wirkungszusammenhänge lässt sich verstehen und erklären, warum beispielsweise in der Geschäftswelt trotz Verfügbarkeit von Telekonferenzen und Multimedia immer noch Kosten und Zeitaufwand in erheblichem Maße in Kauf genommen
werden, um persönlich zu kommunizieren.
Die anschaulichste Erklärung hierfür bietet die Theorie der Media-Richness, die
„arme“ und „reiche“ Kommunikationsformen unterscheidet. Nach dieser Theorie
haben technische und nicht technische Kommunikationsformen unterschiedliche
Kapazitäten zur authentischen Übertragung analoger und digitaler Informationen
(Draft und Lengel 1984). Die Face-to-Face-Kommunikation in der persönlichen
Begegnung ist dementsprechend eine „reiche Kommunikationsform“. Sie bietet eine Vielzahl paralleler Kanäle (Sprache, Tonfall, Gestik, Mimik, …), ermöglicht
unmittelbares Feedback, stellt ein reiches Spektrum an Ausdrucksmöglichkeiten
49
zur Verfügung und erlaubt auch die Vermittlung und unmittelbare Wahrnehmung
persönlicher Stimmungslagen und Emotionen. Dagegen stellt der Austausch von
Dokumenten, z. B. per Fax, eine „arme“ Kommunikationsform mit sehr niedrigem
Media-Richness-Grad dar. In Abschnitt 4.4.3 wird die Media-Richness-Theorie
wieder aufgegriffen.
2.4.3
Definition von Interaktionskategorien zur Spezifikation von
Kooperationsbeziehungen bestehen aus einer Vielzahl von Interaktionen (Gilbert
2003, S. 39 ff., Weber 2005, S. 20 ff.), die bei Innovationsprozessen als entscheidend über Erfolg oder Misserfolg des Vorhabens betrachtet werden müssen (Borchert 2006, S. 20 ff.). Im Kontext dieser Arbeit werden Kooperationsbeziehungen
deshalb durch verschiedenartige Interaktionen beschrieben. Die genaue Ableitung
der Ressourcensicht und die entsprechenden Interaktionen und Verflechtungen finden sich bei Weber (2005, S. 25 ff.), Liebhart (2002) und Delfmann (1989, S. 90
ff.) wieder. In Abwandlung zu diesen Ansätzen wurde die Kategorie „Innovationsfördernde Interaktionen“ ergänzt, um dem besonderen Charakter von Innovationsprozessen Rechnung zu tragen. In folgende Kategorien ist zu unterscheiden:
x Innovationsfördernde Interaktionen (beispielsweise interorganisatorisches
Brainstorming, Kreativitätstechniken, Ideenmanagement),
x Personell-organisatorische Verflechtungen (Erfahrungsaustausch, KVPTeams, Job Rotation, Mitarbeiteraustausch, Personalpools, personelle
Kommunikationsnetze),
x Informatorisch-kommunikative Verflechtungen (Aus- und Weiterbildung,
Einsichtnahme in Kalkulationen, gemeinsame Preisermittlung) und technisch-organisatorische Verflechtungen (abgestimmte Managementsysteme,
interorganisatorisches, vernetztes Informationssystem),
x Finanzielle Verflechtungen (gemeinsame Beteiligungen und Verbindlichkeiten in einer Dachgesellschaft, Gründung von Beteiligungsgesellschaften),
x Verflechtungen auf Sachmittelebene (gemeinsame Nutzung externer Dienstleister, Transportmittel, Lager oder auch gemeinsamer Besitz von Werkzeugen und Anlagen) und
x Rechtliche Verflechtungen: Patente, Lizenzen.
Die erste Kategorie, „Innovationsfördernde Interaktionen“, wurde vom Verfasser
dieser Arbeit neu vorgestellt, da die anderen Kategorien den besonderen Charakter
von Innovationsprozessen nicht unterstreichen. Hier sind diejenigen Interaktionen
erfasst, die den Innovationsprozess in der Virtuellen Organisation unterstützen.
50
Dies können sowohl Analyse- oder Brainstorming-Prozesse als auch konkrete Diskussionen und Absprachen in der Virtuellen Organisation über eine mögliche Produktentwicklung oder –vermarktung sein. Technische Spezifikationen und Entwicklungen gehören ebenfalls in diese Gruppe.
Personelle Verflechtungen ergeben sich in allen Bereichen der Innovationskooperation. Ein typisches Beispiel sind F&E-Innovationskooperationen. Hier können
interorganisatorische Produktentwicklungsteams zusammengestellt werden, die
u.a. im Rahmen eines Projekts für eine begrenzte Zeit zusammenarbeiten. Dabei ist
darauf hinzuweisen, dass personelle Verflechtungen notwendigerweise eng mit informatorischen Beziehungen verbunden sind. Personelle Interaktionsbeziehungen
ermöglichen hauptsächlich die Bereitstellung von Mitarbeiterkapazitäten unter besonderer Berücksichtigung regionaler Aspekte. So kann es im Rahmen einer serviceorientierten Innovationskooperation beispielsweise erforderlich werden, Mitarbeiterkapazitäten in unterschiedlichen Marktsegmenten zur Verfügung zu stellen.
Um hier in einzelnen Unternehmen keine Leerkapazitäten aufzubauen, kann es
sinnvoll sein, auf verteilte Kapazitäten zurückzugreifen, die je nach Bedarfslage
abrufbar sind.
Durch die Darstellung informatorisch-kommunikativer Interaktionen (3. Gruppe)
soll sichergestellt werden, dass im Rahmen einer Analyse sämtliche relevanten
Interaktionsbeziehungen explizit erfasst werden, auch wenn ihre Wirkungen implizit bereits in anderen Verflechtungsformen zum Ausdruck kommen. Die informatorisch-kommunikativen Interaktionen wurden in der Dissertation von Weber ausführlich analysiert (2007).
Finanzielle Interaktionen bzw. Verflechtungen spielen sich vor allem auf Controlling-Ebene ab. Beispiele hierfür sind wechselseitige Beteiligungen oder die Gründung von eigenständigen Projektgesellschaften (vgl. Männel 1996, S. 162 ff.). Mit
Blick auf Virtuelle Organisationen steht aber vor allem die Beteiligung an Investitionskosten oder die gemeinsame Nutzung von günstigen Konditionen bei Finanzierungsmitteln im Vordergrund (Weber 2005, S. 25 ff.).
Sachmittelbezogene Interaktionsbeziehungen ergeben sich aus der Nutzung und
Übertragung von Sachmitteln von einem Akteur auf einen anderen. In Innovationskooperationen steht die gemeinsame Nutzung von Prototypen bzw. Testprodukten im Mittelpunkt der Überlegungen. Sind Sachmittel in der Virtuellen Organisation noch nicht vorhanden, können alle Arten von Investitionen geteilt werden.
Die letzte Gruppe, rechtliche Verflechtungen bzw. Interaktionen, beschreibt vor allem die gemeinsame Nutzung von Lizenzen, Konzessionen und Verträgen. Darüber hinaus wird auch die Verwendung eines am Markt etablierten Images durch
diese Verflechtungskategorie erfasst, beispielsweise die gemeinsame Nutzung eines Patents oder der Marktauftritt unter einem einheitlichen, bereits am Markt
51
etablierten Markennamen. Kommunikation auf Basis von Informationstechnologien ist hier bewusst ausgeklammert.
2.4.4
Phaseneinteilung zur Beschreibung von Innovationsprozessen
Zur Erklärung und zur Analyse von Innovationskooperationen bedienen sich Theorie und Praxis gleichermaßen prozessbezogener Darstellungen. Dabei wird der
Versuch unternommen, den Innovationsprozess als komplexen Problemlösungsund Entscheidungsprozess in seine verschiedenen Teilprobleme zu zerlegen (Kühner 1990, S. 119). Ganz allgemein beginnt jeder Innovationsprozess üblicherweise
mit Überlegungen zum Aufbau, zur Ausschöpfung und zur längerfristigen Sicherung von Erfolgspotentialen. Damit aus einer vielversprechenden Idee auch eine
Innovation entsteht, sind im Rahmen eines Innovationsprozesses vielfältige Aktivitäten durchzuführen (Eggers 1993, S. 19 ff.). In der Literatur sind unterschiedliche
Phasengliederungsmodelle zur Beschreibung des Innovationsprozesses gebräuchlich, ohne dass sich ein allgemeingültiger Standard etabliert hat (Lühring 2006;
Meißner 1999, S. 21). Dieses resultiert aus der Tatsache, dass Innovationsprozesse
je nach Branche, Unternehmen, Komplexität und weiteren Faktoren gänzlich unterschiedlich ablaufen. Im Folgeabschnitt werden Ansätze zur Beschreibung von
Innovationsprozessen diskutiert. Bei der Einteilung der Modelle zur Beschreibung
von Innovationsprozessen können insgesamt 13 verschiedene Gruppen differenziert werden (vgl. Abschnitt 9.1 im Anhang). In der Vergangenheit wurden zahlreiche Ansätze zur Unterscheidung von Innovationsprozessen entwickelt und diskutiert. Folgende Ansätze können exemplarisch unterschieden werden:
x Lühring (2006, S. 75) gruppiert funktional-arbeitsteilige Modelle, StageGate-Modelle, Modelle zum Parallelisieren von Innovationsaktivitäten und
Modelle der integrierten Produktentwicklung,
x Gmeiner nimmt lediglich eine Unterteilung in parallele und sequentielle
Vorgehensweisen im Innovationsprozess vor (1997, S. 83) und
x Gaulitz-Lüter (1998, S. 31) differenziert in „Innovationsprozesse im weiteren Sinne und engeren Sinne“. Diese Unterscheidung ist im Vergleich zu
Lühring ausgesprochen oberflächlich.
Die Ansätze und Darstellungsformen des Innovationsmanagements haben sich im
Laufe der Jahre unter dem Einfluss wechselnder Generationen weiterentwickelt.
Selbst Lühring (2006, S. 65 ff.) greift mit seiner Systematisierung nicht alle Modelle auf, die es zur Darstellung von Innovationsprozessen gibt. In der vorliegenden Arbeit sind seine Unterteilungen zu eng. Im Anhang 9.1 findet sich eine Tabelle mit weiteren Informationen zu den Ansätzen. Aus der jeweilig vorherrschenden
Entwicklungsstufe des Innovationsmanagements sowie den bereits diskutierten
Klassifikationsansätzen werden das Phasenschema, der Innovationstrichter, das
52
Projektmanagement und der Stage-Gate-Ansatz im Besonderen zur weiteren Betrachtung herangezogen. Diese Ansätze wurden ausgewählt, da sie unterschiedliche konzeptionelle Vorgehensweisen für Innovationsprozesse repräsentieren. Hierdurch wird ein größeres Verständnis des prozessualen Charakters von Innovationsprozessen erreicht. Abbildung 20 zeigt zusätzlich das Phasendiagramm nach Cormican (2001, S. 17 ff.), Spiral-Modelle (Vacek 2006) und Fuzzy Front End (Koen
2001, S. 46 ff.) als zusätzliche Managementschemata für Innovationskooperationen.
Entwicklung
Phasendiagramme
Fuzzy Front End
Abbildung 20:
Trichter Modelle
(z.B. O‘ Sullivan 1992)
Spiral Modell
Stage-Gate-Modell
Projektmanagement
Prozessdiagramm
(Cormican 2001)
Darstellungsformen für Innovationsprozesse
Im Folgenden werden die für diese Arbeit relevanten Ansätze aus Abbildung 20,
die im Verlauf dieser Arbeit wieder genutzt werden, kurz erläutert.
x Stage-Gate-Modell: Die Stage-Gate-Methode wurde in den USA entwickelt
(Cooper 1987) und u.a. von Lühring (2006, S. 12 ff.) diskutiert. Der Innovationsprozess wird danach in verschiedene sequentiell ablaufende Phasen
(„Stages“) zerlegt. Die einzelnen Phasen repräsentieren Bündel von Aktivitäten, die wenn nötig parallel abgewickelt werden. Im Unterschied zu Phasenmodellen gibt es keine Phasen, in denen nur eine Unternehmensfunktion
tätig ist. Vielmehr sind alle relevanten Unternehmensfunktionen wie Marketing, F&E, Produktion usw. in die Phasen eingebunden. Jede Phase wird
durch ein Tor („Gate“) beendet, an dem über die Fortführung des Projekts
entschieden wird. Das Erreichen der vorher festgelegten Phasenziele ist die
Voraussetzung zum Einstieg in die nächste Projektphase. Die Prüfung erfolgt in einem Lenkungsgremium, welches die verschiedenen beteiligten
Funktionsbereiche umfasst (Cooper 1994, S. 5 ff.).
53
x Projektmanagement zur Steuerung von Innovationskooperationen: Projektmanagement ist eine langjährig erprobte Managementtechnik, um Projekte
bzw. Nicht-Routine-Prozesse zu steuern (Project Management Institute
2000; Rickert 1995, S. 8 ff.). Notwendig ist die Betrachtung für diese Arbeit
vor allem hinsichtlich der Auswirkung auf das einzusetzende Instrumentarium und die unterschiedlichen Abläufe (Schlick 2001, S. 184). Die Phasen
einer Innovationskooperation unterscheiden sich deutlich von beispielsweise
denen einer Kooperation im Anlagenbau, die die Projektphasen Akquisition,
Anfrage, Angebot, Auftrag, Realisierung, Abnahme, Übergabe und Gewährleistung durchläuft (Mayerhofer und Kröger 2001, S. 17). In der Literatur
finden sich vielfältige Kriterien zur Klassifizierung von Projektarten (Patzak
und Rattay 2004, S. 19 ff.). Diese Kriterien ermöglichen zum einen die Identifikation von Projektarten in allgemeiner Form und zum anderen eine spezifische Charakterisierung der in dieser Arbeit betrachteten Innovationskooperationen. Das gemeinschaftlich abzustimmende und anzustrebende Projektziel lässt sich dabei nur durch freiwillige Beteiligung mehrerer externer Unternehmen und durch die gemeinschaftliche Aufgabenübernahme und Aufgabenerfüllung (Beck 1994, S. 47) zur Leistungserreichung verwirklichen.
Die Entscheidungsbefugnisse sind bei Innovationskooperationen auf mehrere Partner der Virtuellen Organisation verteilt, so dass in solchen Projekten
keine direkten Weisungsbefugnisse als Koordinationsmechanismen eingesetzt werden können (Tröndle 1987, S. 2). Aufgrund dieser Merkmale ist eine genaue Zieldefinition zu Begin einer Innovationskooperation und damit
einhergehend auch eine detaillierte Planung aller Einzelaktivitäten nahezu
unmöglich. Das Projektmanagement erfordert demnach ein hohes Maß an
Präzision bei den Planungsgrößen, was bei den meisten Innovationskooperationen als unrealistisch anzusehen ist (Hauschildt und Salomo 2007, S. 287).
x
54
Prozessdiagramm: Diese Methode wurde von Cormican (2001) entwickelt
und stellt einen stark ingenieurwissenschaftlich geprägten Ansatz dar. Die
Autorin wählt als Darstellung für Innovationsprozesse auf oberster Ebene
kein Phasenmodell, sondern das Prozessdiagramm (Cormican 2001, S. 35
ff.). Ein Prozessdiagramm ist ein Instrument, das in den Ingenieurswissenschaften zur Analyse von Systemen entwickelt wurde. Cormican greift diesen Gedanken auf und interpretiert den Innovationsprozess als ein System
mit den folgenden Charakteristika: Das (Trigger-)Signal am Systemeingang
erfolgt zumeist in Form einer Idee zur Lösung eines bestehenden Problems.
Die Regler dienen der Steuerung des Innovationsprozesses und repräsentieren Ressourcen, die in den Prozess eingebracht werden können, um aus der
anfänglichen Idee eine Innovation zu machen. Die Sequenz, in der die Regler bedient werden, ergibt in ihrer Gesamtheit den Workflow des Innovationsvorhabens. Die äußeren Einflüsse enthalten die Innovationsstrategie eines Produktes und die zugehörigen Messmethoden ebenso wie die Kundenanforderungen an das Innovationsprojekt. Fehlerbilder (Fehlergebnisse) be-
schreiben mögliche, jedoch ungewollte Ergebnisse des Innovationsprozesses, beispielsweise fehlerhafte Produkte. Die Ergebnisse sind schließlich das
erwartete Resultat des Prozesses, wie z. B. ein neues Produkt.
x Innovationstrichter: Der Innovationstrichter zeigt den Innovationsprozess eines einzelnen Unternehmens auf intraorganisatorischer Ebene. Geiger und
Jochheim (2005, S. 53) visualisieren Innovationen als ein Trichtermodell.
O’Sullivan geht in seinem Modell des Innovationstrichters einen Schritt weiter, indem er die Elemente einer Strategie aufbricht. Bei der von O’Sullivan
entwickelten Idee (O’Sullivan und Cormican 2003, S. 53) eines Innovationstrichters (siehe Abbildung 20) werden die Handlungen anhand der Parameter
„Ziele“, „Teams“ und „Ergebnisse“ ausgerichtet. Rückgekoppelt haben die
Ergebnisse Einfluss auf die Ziele, so dass die einzelnen Vorgänge der Innovation nicht isoliert ablaufen können, sondern im Zusammenhang mit dem
Gesamtprozess stehen – vergleichbar mit einem Regelkreis. So ermöglichen
sie in Analogie zum Stage-Gate-Ansatz Feedbackschleifen während der
Durchführung der Innovationskooperation. Damit wird ebenfalls die Möglichkeit der Integration neuer Ideen in ein bestehendes Problem realisiert.
Die aufgezeigten Ansätze zur Darstellung von Innovationsprozessen sind unterschiedlich effizient. Abgesehen von den Phasendiagrammen handelt es sich um
Methoden, die äußere Einflussgrößen berücksichtigen. In Abschnitt 3.4.1 und 3.4.2
werden diese Ansätze einer Analyse unterzogen.
2.4.5
Zusammenfassung
Die Analyse der Kooperationsbeziehungen kann durch die vier Schritte erfolgen,
die in Abbildung 12 benannt wurden. Abschließend fasst Abbildung 21 die wesentlichen Ergebnisse zusammen. Dabei wurden einige Ergänzungen vorgenommen,
die die Ergebnisse der vorherigen Analyse bündeln:
x Methoden zur Analyse von Kooperationsbeziehungen: Strategische Planung,
Netzwerkmanagement, Kooperationsmanagement und Netzwerkanalyse,
x Kooperationsintensitäten: Interaktionen haben quantifizierbare Intensitäten,
x Interaktionskategorien: Interaktionen können in unterschiedliche Gruppen
aufgeteilt werden: Innovationsfördernde Interaktionen, Sachmittelbezogene
Interaktionen, Rechtliche Interaktionen, Finanzielle Interaktionen, Personelle Interaktionen und Informationstechnische Interaktionen und
x Phasenmodelle: Unterschiedliche Modelle können zur Visualisierung und
Beschreibung von Innovationsprozessen genutzt werden.
55
1. Kooperationsbeziehungen
2. Kooperationsintensitäten
3. Interaktionen
• z. B.
•Strategische Planung
•Netzwerkmanagement
•Kooperationsmanagement
•Netzwerkanalyse
4. Phasenmodelle
Beispiele
Entwicklung
Phasendiagramme
Abbildung 21:
Trichter Modelle
Stage-Gate
Spezifikation der Gestaltungselemente
Es lassen sich insgesamt vier Arbeitsgebiete für diese Arbeit identifizieren:
1. Die Kooperationsintensität ist als wesentliches Konzept herausgestellt worden, soll aber im Rahmen einer zu entwickelnden Methodik weiter spezifiziert werden. In diesem Zusammenhang ist zu analysieren, ob sich betriebswirtschaftliche Ansätze zu einer Adaption eignen (vgl. Abschnitt 3.1)
2. Die Identifikation der Beschreibungsdimensionen, die in die Analyse einzubauen sind. Nach der ersten Analyse in diesem Abschnitt erfolgt in 3.2 eine
weitere Spezifikation und in Abschnitt 3.3 die Diskussion der Anforderungen.
3. Innovationsprozesse in Virtuellen Organisationen bedürfen einer Systematik
hinsichtlich ihrer Beschreibung. Nachdem in Abschnitt 3.4.1 eine erste Vorauswahl getroffen wurde, erfolgt in Abschnitt 3.4.2 die Entscheidung für einen Ansatz als konzeptionelle Basis. Die Diskussion des Stage-GateAnsatzes erfolgt in den Abschnitten 3.4.3 und 3.4.4.
4. Nach den Vorarbeiten der vorherigen drei Punkte stellt Kapitel 4 schließlich
den in dieser Arbeit verfolgten Ansatz zur Identifikation, Auswahl und Gestaltung der Kooperationsbeziehungen unter Zuhilfenahme von IuKSystemen dar.
56
2.5 Industrielle Fallbeispiele
2.5
Industrielle Fallbeispiele
Industrielle Fallbeispiele finden sich in zahlreichen Veröffentlichungen (Katzy et
al. 1996, S. 30-34; Reiß 2000, S. 10 ff.; Katzy et al. 2004, S. 27 ff.; Wildemann
2007, S. 399 ff.; Bullinger und Engel 2006; Weber 2005; Bickhoff et al. 2003,
S. 64). Insbesondere die Diskussion der Virtuellen Fabriken hat die F&EBemühungen in eine pragmatischere Sichtweise gelenkt (Schuh et al. 1998; Schuh
2002; Schuh und Wegehaupt 2004). Dabei ist auffällig, dass Fallbeispiele für Innovationsprozesse in Netzwerken lebhaft unter Wissenschaftlern diskutiert, diese
jedoch aufgrund einer fehlenden eindeutigen Charakterisierung unterschiedlich behandelt werden. Sowohl die Argumentationslogik als auch die Auswertungstiefe
sind z. T. in diesem Kontext nicht vergleichbar. Die folgenden Fallbeispiele sollen
einzelne Aspekte illustrieren. Nach der Präsentation der industriellen Fallbeispiele
erfolgt eine Zuordnung des Innovationstyps nach der Logik von Abbildung 4.
x 1. Apple iPhone: „Innovatoren sind häufig Wiederholungstäter. Das Unternehmen Apple zeigt, dass es regelmäßig seine Produkte und sich selbst neu
erfinden kann. Bekannt durch den Macintosh, entwickelte Apple vorwiegend
aus bekannten Technologien den MP3-Player „iPod“, welcher die Musikbranche mit seiner Erfolgsgeschichte radikal revolutionierte. Der Apple iPod
wurde 2001 vorgestellt und Apple erzielt heute mehr als 50% des Konzernumsatzes mit dem iPod und dem internetbasierten Musikgeschäft iTunes.
Die Erwartungshaltung an Apple ist so groß, dass alleine die Ankündigung
des neuen Mobiltelefons iPhone von Apple – das Unternehmen war bislang
nicht im Mobilfunkgeschäft tätig – am gleichen Tag zu einem Aktieneinbruch bei Nokia um 6% geführt hat“ (Gassmann und Sutter 2008, S. 3 ff.;
Gassmann und Kobe 2006, S. 7 ff.). Interpretation: Das iPhone wurde vom
Time Magazine zur Erfindung des Jahres gekürt. Doch worauf basiert der
Erfolg des iPhones? Nicht auf der Technologie, sondern der Benutzerschnittstelle, dem Design und vor allem dem Geschäftsmodell. Diese waren
ausschlaggebend für den überragenden Markterfolg. Das iPhone ist mit seiner neuartigen Benutzersteuerung als radikale Innovation anzusehen.
x 2. Lufthansa als „Launching Customer“: „Wenn technischer Fortschritt
nur den Herstellern diente, könnten die Verkehrsflieger bald einpacken. Was
immer auch entwickelt und verbessert werde, müsse beiden Seiten, den JetProduzenten wie ihren Kunden, Vorteile bringen: Es ist an uns, den Liniengesellschaften, die Hersteller mit genauen Angaben zu versorgen, die ihnen
eine Langzeitplanung ermöglichen. Aber was ist die Praxis? Viele Gesellschaften akzeptieren, was auf dem Markt ist, kaufen Flugzeuge von der
Stange,… Doch die Zeit solcher Herstellermacht ist vorbei. Das Geschäft
macht nur noch der, der auf die Wünsche seiner Kunden Rücksicht nimmt…
Es ist Teil unserer Firmenpolitik, mit den Flugzeugbauern zu kooperieren.
Das hat seinen guten Grund. Bis zu 10% vom Anschaffungspreis kosten
57
nachträgliche Sonderwünsche bei der Technik oder bei der Ausstattung nach
einer Daumenregel. Wenn wir bereits in der Designphase mitreden können,
lassen sich ein bis zwei Prozent sparen und wir bekommen das Flugzeug,
das wir technisch wünschen. So konnten etwa die Instandhaltungsabstände
kostensparend vergrößert werden. Mussten beim Ur-Airbus A-300 noch tägliche Kontrollen durchgeführt werden, sind beim Nachfolgemodell A-310
Inspektionen nur noch einmal wöchentlich nötig. Bei derartigen Verbesserungen bringen wir dann unsere Erfahrungen aus der Flotte ein (Jürgen Weber, Vorstandsvorsitzender Lufthansa). Solcher Einsatz wird auch belohnt.
Preisnachlässe bis zu 20% für den Launching Customer, also den ersten Besteller eines Düsenjets, sind der Lohn des Gebens und Nehmens“ (Hauschildt und Salomo 2007, S. 252). Interpretation: Die Gestaltung der Kooperationsbeziehungen wurde von der Lufthansa aktiv betrieben und führte zu
großen Verbesserungen – ohne allerdings eine Methodik anzuwenden. Dieses Beispiel ist als inkrementelle Innovation anzusehen.
x 3. Trumpf: Der schwäbische Mittelständler Berthold Leibinger, Eigentümer
des großen deutschen Anbieters von Werkzeugmaschinen Trumpf, wollte
die neue Lasertechnologie für sich nutzbar machen. Der damalige TrumpfEntwicklungschef Hans Klingel schloss aus diesem Grund einen Vertrag zur
Lieferung von 500 Watt Lasern mit der Firma Photon Sources in Michigan
ab. Bereits 1979 wurde auf der EMO, der führenden Branchenmesse, die
erste Stanz- und Lasermaschine mit der neuen Technologie vorgestellt. Doch
der externe Bezug der Strahlquellen war nur eine Zwischenlösung bis zur
Entwicklung eigener Laser. In Zusammenarbeit mit einem Team der Deutschen Forschungs- und Versuchsanstalt für Luft- und Raumfahrt versuchte
das Unternehmen, einen ersten Prototyp zu entwickeln. Dieser Laser war jedoch nur zehn Sekunden lang in der Lage, Energie zu erzeugen. Entschlossen, die Entwicklung erfolgreich zu nutzen, wandte sich das Unternehmen
1986 mit dem Ziel einer Zusammenarbeit an Gerd Herziger, den Leiter der
Technischen Hochschule Darmstadt. Aufgrund der eingeleiteten Kooperation gelang die Eigenfertigung leistungsfähiger Strahlquellen bei Trumpf.
Heute ist die Trumpf-Gruppe Weltmarkt- und Technologieführer bei Lasern
und Lasersystemen für die Fertigungstechnik (Bullinger und Engel 2006).
Interpretation: Die intensive Zusammenarbeit mit Kooperationspartnern
hat bei Trumpf zu signifikanten Verbesserungen bei der Laserproduktion geführt. Auch dieses Beispiel steht für eine inkrementelle Innovation.
x 4. TAG Heuer: Das Unternehmen TAG Heuer steht an vierter Stelle der
weltweiten Rangliste der Uhrenhersteller, gemessen an Größe und Umsatz.
Als Teil des LVMH Watches and Jewelry-Konzerns erzielt TAG Heuer 75%
des Gesamtumsatzes der LVMH-Gruppe und ist damit der am schnellsten
wachsende Unternehmensteil innerhalb dieser Gruppe. Innovationen sind
seit Gründung des Unternehmens durch E. Heuer im Jahr 1860 das charakte58
2.5 Industrielle Fallbeispiele
ristische Element von TAG Heuer. In seiner Innovationsstrategie hat TAG
Heuer Technologiebereiche festgelegt, die für das Unternehmen in naher
Zukunft relevant sein werden. Für die Entwicklung neuer Konzepte führt
TAG Heuer sogenannte „Kreativitäts-Workshops“ mit Ingenieuren aus anderen Industrien, z. B. der Automobil- und Elektroindustrie, durch, deren
Produkte ähnliche Funktionen durch andere Technologien realisieren. Diesen Produkten ist eines gemeinsam: Hohe Präzision des komplexen Produkts
in Kombination mit hoher Perfektion und innovativen Technologien als
zentrale Elemente sowie ein Hauch von leidenschaftlichem Design und Luxus (Bullinger und Engel, S 69 ff.). Interpretation: Die gemeinsame Diskussion von Innovationsstrategien hatte auch bei TAG Heuer eine beträchtliche Auswirkung. Dieses Beispiel zeigt eine Top-Innovation an.
x 5. SMART: Die Innovationskooperation bei der SMART GmbH folgt dem
Kooperationsgedanken. Der Smart wird in einem Kooperationsverbund
rechtlich selbstständiger Unternehmen gefertigt. Die Kooperationspartner
sind an einem Standort physisch integriert, so dass die Unternehmensgrenzen ohne Transportkosten überwunden werden können. Bei MCC wird bei
der Produktion und Vermarktung des Smart anstatt auf vertikale Integration
auf ein Netzwerk von Systempartnern gesetzt (Sydow 2002, S. 271). Mit einer Fertigungstiefe von 3-10% pro Partner, verteilt auf etwa 20 Systempartner, wird der Smart in einem Unternehmensnetzwerk produziert. Die Systempartner liefern vorgefertigte Module direkt an das Montageband. Interpretation: Die Kooperationsbeziehungen wurden intensiv geplant, was dem
Grundgedanken dieser Arbeit entspricht. Das Fahrzeug selbst ist ebenfalls
als inkrementelle Innovation anzusehen.
x 6. Airbus A380: „Man wird vielleicht nie erfahren, was letztlich zur erneuten Verschiebung der ersten Auslieferung des A380 geführt hat. Doch so
schwierig die konkrete Ursachensuche ist, so offenkundig ist das grundsätzliche Problem: Viele Produkte und Dienstleistungen haben heute eine
Komplexität erreicht, die ihren Entwicklungsprozess schwer beherrschbar
macht. Informatiker und Ingenieure nennen es neudeutsch „Collaboration“,
wenn Teams über Abteilungs-, Firmen- und Ländergrenzen hinweg Produkte entwickeln und deren Fertigung planen und steuern. Was früher unter einem Dach organisiert war, ist nun in alle Welt verstreut. Bei Airbus heißt
das konkret: Mehrere tausend Beschäftigte in Hunderten verschiedenen
Fachbereichen an unterschiedlichen Standorten müssen ihre Arbeit mit abertausenden Kollegen in Partnerunternehmen koordinieren … Doch bei der
Entwicklung in Netzwerken treten Probleme auf, für die nicht nur die Software-Anbieter noch nach Lösungen suchen müssen“ (Hauschildt und Salomo 2007, S. 253 f.). Interpretation: Die Komplexität der Kooperationsbeziehungen nimmt ein schwer zu steuerndes Maß an. Die Innovationskooperation ist in diesem Beispiel als Top-Innovation anzusehen.
59
Die Beispiele zeigen, wie unterschiedlich der Schwerpunkt der Innovationskooperationen bezogen auf die Gestaltung der Kooperationsbeziehungen sein kann. Abbildung 22 zeigt, dass sich die Mehrheit der Beispiele bezogen auf die Matrixdarstellung aus Abbildung 4 als inkrementelle Innovationen verstehen. Aus diesem
Grund wird im Fortgang der Untersuchung definiert, dass der zu entwickelnde Ansatz die Mehrzahl von kooperativen Innovationsprozessen unterstützen soll, d. h. es
wird ein Schwerpunkt auf inkrementelle Innovationskooperationen gelegt.
Fallbeispiele
Radikale
Innovation
6
1
Top-Innovation
4
Must-Innovation
2
3
5
Inkrementelle Innovation
Abbildung 22:
60
Einordnung der Beispiele in die Matrixdarstellung
1.
Apple iPhone
2.
Lufthansa
3.
Trumpf
4.
TAG Heuer
5.
SMART
6.
Airbus
3
Netzwerkanalyse zur Gestaltung
In Abschnitt 3.1 werden zunächst grundlegende Ansätze zur Gestaltung von Innovationskooperationen vorgestellt. Hierbei stehen die Strategische Planung, die
Netzwerkanalyse und das Kooperations- und Netzwerkmanagement im Mittelpunkt. Abschnitt 3.2 diskutiert Grundlagen der Netzwerkanalyse im Rahmen dieser
Arbeit. Im Wesentlichen erfolgt in diesem Abschnitt die Herleitung eines betriebswirtschaftlichen Verständnisses der Netzwerkanalyse. Außerdem werden
quantitative (Abschnitt 3.2.1) und qualitative Analyseverfahren (Abschnitt 3.2.2)
diskutiert. Abschnitt 3.3 diskutiert die Bedeutung einer Kooperationsorientierten
Netzwerkanalyse. In Abschnitt 3.4 erfolgt die grundsätzliche Einschätzung der
Eignung prozessgestaltender Ansätze innerhalb der Kooperationsorientierten
Netzwerkanalyse. Nach einer Einordnung prozessgestaltender Ansätze in Abschnitt 3.4.1 und der Beschreibung von Kriterien zur Auswahlunterstützung (Abschnitt 3.4.2) wird ein Ansatz ausgewählt. In Abschnitt 3.4.3 finden sich Eigenschaften des Stage-Gate-Modells wieder. Abschnitt 3.4.4 setzt sich im Detail mit
den Anforderungen an eine informationstechnische Umsetzung auseinander. Ein
abschließendes Resümee rundet den Abschnitt ab.
3.1
Beiträge existierender Ansätze zur Gestaltung
von Innovationskooperationen
In Abschnitt 2.4.1 wurde eine Vorauswahl von drei Methoden für eine nähere Betrachtung ausgewählt. Als Ergebnis stellt Abbildung 23 auf der vertikalen Achse
die verfügbaren Ansätze dar und kennzeichnet auf der horizontalen Achse die Lebenszyklusphasen „Planung“, „Konfiguration“ und „Evaluation“ von Innovationskooperationen.Des Weiteren kann die Innovationskooperation entweder direkt
durch Modellierung der Struktur oder der Eigenschaften oder indirekt durch die
Formalisierung von Faktenwissen erfolgen. Einzig die Netzwerkanalyse (direkte
Beschreibung) diskutiert statische und dynamische Modelle zur Beschreibung der
Struktur von Kooperationsbeziehungen.
61
3 Netzwerkanalyse zur Gestaltung von Kooperationsbeziehungen
indirekte Beschreibung
Strategische
Analyse über die
Konfiguration
Analyseergebnisse
Verbesserung/
Evaluation
über SWOT Analyse
und Handlungsempfehlungen
Konfiguration über
Stärken-/
Schwächenanalyse
Beschreibung von
Struktur u. Verhalten d.
Kooperations-/
Netzwerkmanagement
Erfolgsfaktoren für die
Konfiguration von
Evaluation über
Erfolgsfaktoren
Analyseergebnisse
Konfiguration
direkte Beschreibung
(Modell)
Ansätze
Planung der jeweiligen
Organisationsstruktur
einer IK
Phasen
anung der
Netzwerkstruktur
Innovationskooperation.
ermitteln
Konfiguration der
Konfiguration der
Evaluation der
KooperationsBeziehungen
Netzwerkanalyse
9Fragestellung definieren
9Instrument auswählen
9Datenerhebung
9Datenpräsentation
Konfiguration der
9Datenauswertung
9Dateninterpretation
9Ableiten v. Maßnahmen
Planung der
Konfiguration der
Evaluation der InnoInnovationskooperation Innovationskooperation vationskooperation
Abbildung 23:
Phasen und Ansätze bei der Beurteilung von Innovationskooperationen
Indirekte Ansätze wie die Strategische Planung oder das Kooperations- und Netzwerkmanagement basieren nicht auf quantitativen Modellen, sondern auf Faktenwissen, aus dem Erfolgsfaktoren und Handlungsempfehlungen abgeleitet werden.
Es ist hervorzuheben, dass allein die Netzwerkanalyse eine direkte Beschreibung
ermöglicht. Im Folgenden werden die zentralen Ansätze zur Gestaltung von Innovationskooperationen dargestellt. Dabei gilt es heraus zu arbeiten, ob, und – wenn
ja – in welcher Form und welchem Ausmaß sie im Rahmen dieser Arbeit berücksichtigt werden. Ein abschließender Vergleich legitimiert die Entscheidung.
62
3.1 Beiträge existierender Ansätze zur Gestaltung von Innovationskooperationen
3.1.1
Ansätze der Netzwerkanalyse
Obwohl die Wurzeln der Sozialen Netzwerkanalyse (SNA) in den Sozialwissenschaften liegen, handelt es sich nach moderner Auffassung um eine interdisziplinäre Methodik. Erste Ansätze dazu reichen bis zum Beginn des 20. Jahrhunderts zurück (Scott 2005; Knoke und Kuklinski 1982, S. 12 ff.; Knoke und Yang, 2008,
S. 9). Wassermann und Faust weisen darauf hin, dass das Konzept der Netzwerkanalyse aus einer Kombination sozialwissenschaftlicher Theorien und Anwendungen mit Wissenschaften wie der Mathematik, der Statistik und letztlich auch der
Informatik entstanden ist (Wassermann und Faust 1994, S. 10). In ähnlicher Weise
vertritt Freeman die Auffassung, dass sowohl die Sozialwissenschaften einerseits
als auch die Mathematik und Statistik andererseits von diesem interdisziplinären
Ansatz profitiert haben (Freeman 1984, S. 347-354; Marsden und Lin 1982). Das
erklärt auch, warum die Netzwerkanalyse in den letzten Jahren so rasch Verbreitung in unterschiedlichen Disziplinen fand.
Daten zur Netzwerkanalyse werden zumeist mittels Interviews erhoben, in denen
qualitative Informationen in quantitative Daten transformiert werden (Wassermann
und Faust 1994, S. 56). Dies erhöht die Wahrscheinlichkeit systematischer Fehler
auf Grundlage irrtümlich oder bewusst falsch gemachter Angaben der Befragten
(Ellmann 2008, S. 210). Die Netzwerkanalyse baut auf unterschiedlichen theoretischen Ansätzen auf, die im Folgenden kurz dargelegt werden. Dazu ist zunächst
die Theorie der sozialen Gruppe zu nennen, die sich ihrerseits aus mehreren Komponenten zusammensetzt. Es handelt sich um Ansätze aus der Graphentheorie, die
Cliquen als Untersuchungseinheit wählen. Weiterhin von Bedeutung für die theoretische Basis der Netzwerkanalyse ist die Theorie des strukturellen Gleichgewichts, im Zuge derer sich eine rege Forschungstätigkeit theoretischer, empirischer
und quantitativer Art im Hinblick auf Triaden von Individuen entwickelte (Wassermann und Faust 1994, S. 14).
Abbildung 24 zeigt die grundsätzliche Vorgehensweise der Netzwerkanalyse bei
der Beurteilung von Innovationskooperationen. Die genaue Beschreibung der Beziehungsart und der Netzwerkstruktur ist essentiell für die weitere Betrachtung. Sie
dient als Grundlage für eine komplexe Analyse der Netzwerkbeziehungen. Im
Rahmen der Optimierung unterstützen statistische und mathematische Verfahren
die Entscheidungsfindung.
63
direkte Beschreibung
(Modell)
Ansätze
Phasen
Abbildung 24:
anung der
Netzwerkstruktur
Innovationskooperation.
ermitteln
Konfiguration der
Konfiguration der
Evaluation der
Netzwerkanalyse
9Fragestellung definieren
9Instrument auswählen
9Datenerhebung
9Datenpräsentation
Konfiguration der
9Datenauswertung
9Dateninterpretation
9Ableiten v. Maßnahmen
Planung der
Konfiguration der
Grundlegende Funktionsweise der Netzwerkanalyse zur Beurteilung und Verbesserung von Innovationskooperationen
Welche Bedeutung hat der Netzwerkansatz für die wirtschaftswissenschaftliche
Analyse? In Kapitel 2 wurde bereits die Bedeutung der „Eingebundenheit“ von
Akteuren in Beziehungsstrukturen für deren Verhalten bei der strategischen Planung diskutiert. Virtuelle Organisationen bedingen dynamische, komplexe Beziehungsgeflechte, die vorausschauend analysiert und geplant werden müssen.
Zahlreiche Dissertationen (z. B. Renz 1998, Rank 2003 und Wald 2003) haben sich
mit der Nutzung der sozialen Netzwerkanalyse im Kontext von intraorganisatorische Innovationskooperationen in multinationalen Unternehmen beschäftigt. Diese
Arbeiten nutzen mathematische Verfahren zur Analyse spezifischer Kennzahlen.
Im Gegensatz dazu fokussieren die Arbeiten von Bürgin (2007), Staufer (2000),
Matz (2007) und Link (2001) auf eine Analyse einzelner Aspekte, wie beispielsweise der Risiken, der Erfolgsfaktoren oder Vorgehensweisen.
Vorschläge unterschiedlicher Wissenschaftler werden zunehmend auf Unternehmen und Kooperationen angewandt, um Netzwerkoptionen zu analysieren. Grundsätzlich wird zwischen der Analyse der Beziehungsart (relational embeddedness)
und der Analyse der Netzwerkstruktur unterschieden (Uzzi 1998, S. 35). Im ersten
Fall liegt der Fokus auf den direkten Kooperationsbeziehungen, die hinsichtlich
Inhalt (z. B. Entwicklungskooperation, Marketingallianzen, IuK-Verflechtung etc.)
und Intensität (Grad der spezifischen Investitionen, informelle Kontakte, Vertrauen
etc.) analysiert werden. Im zweiten Fall werden Strukturierungscharakteristika untersucht. So kann beispielsweise die Zentralität eines Unternehmens durch die Anzahl seiner direkten strategischen Allianzen (gewichtet mit der Marktmacht dieses
Unternehmens) ausgedrückt werden.
Ein weiteres wichtiges Strukturmerkmal ist die Netzwerkdichte. Eng verflochtene
Netzwerke weisen einen höheren Grad an Vertrauen auf, die Netzwerkpartner sind
64
eingespielt und bestehendes Know-how kann effizient in Lösungen umgesetzt
werden (Ellmann 2008). Weit gestreute Netzwerkstrukturen sind dagegen wesentlich flexibler und eignen sich eher für innovative Zielsetzungen und Generierung
von neuem Wissen (Rowley et al. 2000, S. 369). Die Darstellung gemäß Abbildung 14 verdeutlicht diese unterschiedlichen Netzwerktypen. Darin sind sowohl
die Intensität der Bindungen (im Graphen symbolisiert durch die Linienstärke) als
auch die Verflechtungen der Partner untereinander zu erkennen. Die Netzwerkanalyse in der oben beschriebenen Form stellt einen neuen Ansatz bei der Gestaltung
von Innovationskooperationen dar. Eine solche Methodik würde es erlauben, über
den Tellerrand bestehender Kooperationen hinaus auch Informationen über die
Verflechtungen potentieller Partner und Konkurrenten ins strategische Controlling
einfließen zu lassen. Kritisch anzumerken ist, dass der erhöhte Informationsbedarf
gleichzeitig einen erhöhten Aufwand bedeutet, da Daten über bestehende Kooperationsbeziehungen der Konkurrenten gesammelt werden müssen. Die Visualisierung
meist komplexer Verflechtungen unterstützt die qualitative Analyse der Beziehungen.
Zusammenfassend ist festzuhalten, dass die Netzwerkanalyse jedwede Netzwerkbeziehungen zwischen Organisationen beschreiben kann (Sydow 1992, S. 123). Da
eine kooperative Grundhaltung aller Partner notwendiger Erfolgsfaktor jeglicher
Zusammenarbeit im Rahmen einer Virtuellen Organisation ist, ist das Konzept der
Netzwerkanalyse um den Begriff der „Kooperationsorientierung“ (Franke 2005,
S. 12 ff.) zu ergänzen.
3.1.2
Ansätze der Strategischen Planung
Strategische Planung wird als eine wichtige Aufgabe der Unternehmensführung
angesehen (Weber 2005, S. 13). Sie befasst sich mit der mittel- und langfristigen,
die gesamte Unternehmung betreffende Tätigkeit und Geschäftsfeldplanung. Unternehmensführung setzt planvolles Vorgehen voraus – und aufgrund der bereits
dargestellten Risikoerwägungen gilt das umso mehr für die Strategische Planung
von Innovationskooperationen in Virtuellen Organisationen. Die folgenden Aspekte charakterisieren die Planung (Winterheller 2007; Wöhe 2008, S. 81 ff.; Mag
1999, S. 275 ff.):
x Planung ist ordnendes Vorausdenken zukünftiger Zustände und Prozesse.
x Planung ist zielbezogenes, wählendes Handeln zur optimalen Lösung von
Problemen.
x Planung ist Abwägen von Kosten und Nutzen, die die Wahl einer Handlungsalternative in Relation zu anderen Handlungsalternativen auszeichnet.
65
x Planung als wirtschaftliche Wahlhandlung ist gleichbedeutend mit der Zuordnung knapper Ressourcen zu konkurrierenden Verwendungsmöglichkeiten.
x Planung ist die gedankliche Vorwegnahme zukünftiger Handlungen und
Handlungsfolgen.
Planung schafft somit den Rahmen, in den sich alle anderen Steuerungsaktivitäten
einordnen, während alle anderen Managementfunktionen Mittel zur effizienten
Realisierung der Planung sind. Dabei sind mit der Sach- und der Zeitdimension
zwei Dimensionen zu unterscheiden. Erstere bezeichnet den Planungsgegenstand
und letztere den Planungsprozess. Zwischen diesen beiden Dimensionen gibt es
Interdependenzen. Schließlich kann die Planung noch als Institution angesehen
werden, also auf der einen Seite als Denkapparat (z. B. Stab, Stelle) und auf der
anderen Seite als Denk-Mittel (z. B. Planungsinstrumente).
indirekte Beschreibung
Ansätze
In Abbildung 25 ist der charakteristische Ablauf der Strategischen Planung von Innovationskooperationen dargestellt. Zunächst erfolgt im Rahmen einer formalen
Beschreibung eine Darstellung der jeweiligen Organisationsstruktur, die im Wesentlichen auf der Auswertung von Experten- und Erfahrungswissen einzelner Mitarbeiter beruht. In einem zweiten Schritt geht es um die Analyse der Kooperation,
bei der Organisationsdaten genutzt werden, um über Analyseverfahren Stärken und
Schwächen von Innovationskooperationen zu ermitteln. Die Optimierung erfolgt
bei der Strategischen Planung im Regelfall über Handlungsempfehlungen.
Phasen
Planung der jeweiligen
Organisationsstruktur
der IK
Strategische
Analyse über die
Konfiguration
Analyseergebnisse
Verbesserung/
Evaluation
über SWOT Analyse
und Handlungsempfehlungen
Konfiguration über
Stärken/
Schwächen Analyse
Planung der
Konfiguration der
Abbildung 25:
Grundsätzliche Funktionsweise der Strategischen Planung zur Beurteilung und
Verbesserung von Innovationskooperationen
Vor dem Hintergrund der Logik in Abbildung 25 wurden Forschungsarbeiten analysiert. Oehlrich (1999) diskutiert in seiner Dissertation, inwieweit durch die strategische Analyse von Unternehmensakquisitionen Erkenntnisse für die Planung zu
66
gewinnen sind. Die empirisch ausgerichtete Arbeit zeigt exemplarisch für die
pharmazeutische Industrie, inwieweit eine strategische Evaluation Handlungsempfehlungen generieren kann. Evers diskutiert in seiner Arbeit eine Methodik, die die
strategische Führung bei der Gestaltung von Koordinationsbeziehungen unterstützt
(Evers 1998, S. 157 ff).
Weber (2005) diskutiert, wie ein stabiles Unternehmensnetzwerk durch eine Methodik der Strategischen Planung unterstützt werden kann. Er nutzt dabei die klassische Methodik der strategischen Analyse, die beispielsweise von Welge und AlLaham (2008, S. 260 ff.) dargestellt wurde. Allerdings verzichtet Weber darauf,
Prognoseelemente in die Arbeit mit einzubeziehen, sondern spezialisiert sich auf
die Ermittlung von Handlungsempfehlungen über eine vorherige Analyse von
Stärken und Schwächen von Kooperationen.
Insgesamt ist festzuhalten, dass die Strategische Planung zwar in einer Vielzahl
von Arbeiten diskutiert wurde, allerdings der Fokus auf der Gestaltung von Unternehmen lag. Ein weiterer Nachteil ist die fehlende „Modellorientierung“ sowie die
stringente Ausrichtung auf Handlungsempfehlungen. Operative Fragestellungen
wie die Gestaltung von Innovationsprozessen in Virtuellen Organisationen sind
bisher in wenigen Arbeiten wie der von Goos (2006) oder Borchert (2006) behandelt worden. Die Ergebnisse in diesen Arbeiten zielen allerdings vor allem auf Innovationsprozesse in fokalen Unternehmensnetzwerken ab und liefern daher wenig
Unterstützung für die konkrete Zielsetzung dieser Arbeit.
3.1.3
Ansätze des Kooperations- und Netzwerkmanagements
Das Kooperations- und Netzwerkmanagement diskutiert Gestaltungsmöglichkeiten
bei der Konfiguration von Netzwerken. Eine Beurteilungssystematik für diese beiden Methoden wird in Abbildung 26 vorgestellt. Die formale Beschreibung erfolgt
teilweise über die Auswertung sehr komplexen Fakten- und Erfahrungswissens
einzelner Mitarbeiter. Zahlreiche Analyseverfahren unterstützen die Analyse unterschiedlicher Instrumente des Kooperationsmanagements. Die Verbesserung erfolgt
im Regelfall über die Benennung von Erfolgsfaktoren, teilweise auch durch die
Ableitung von Handlungsempfehlungen, die in der hier referenzierten Literatur unterschiedlich detailliert ausgeführt werden.
67
indirekte
Beschreibung
Ansätze
Beschreibung von
Struktur u. Verhalten d.
Kooperations- /
Netzwerkmanagement
Phasen
Abbildung 26:
Konfiguration von
Evaluation über
Erfolgsfaktoren
Analyseergebnisse
Konfiguration
Planung der
Konfiguration der
Beurteilung der grundsätzlichen Funktionsweise des Netzwerk- und Kooperationsmanagements zur Beurteilung von Innovationskooperationen
Die obige Abbildung zeigt die größte Gruppe von Ansätzen, Innovationskooperationen zu gestalten. Die Vielzahl bestehender Ansätze lässt sich drei Strömungen
zuordnen:
x Ingenieurswissenschaftliche Forschungsarbeiten (z. B. Seifert 2007; Weber
2007; Gsell 2006; Thome 2002; Seidel 2006; Wegehaupt 2004),
x Betriebswirtschaftliche Forschungsarbeiten (z. B. Roß 2006; Hensel 2007;
Evers 1998; Wohlgemuth 2002; Zundel 1999; Schräder 1996; Halin 1995;
Haritz 2000; Wissel 2001; Pyka 1999; Hippe 1996, S. 21 ff.),
x Informatik-orientierte Forschungsarbeiten (z. B. Odendahl 2004; Van’s Gravesande 2006; Stadlbauer 2007; Wittenberg 2006).
Allen diesen Forschungsarbeiten ist gemein, dass sie sich aus unterschiedlichen
Blickwinkeln der Gestaltung des Kooperations- und Netzwerkmanagements widmen. Die zumeist sehr detaillierten Arbeiten widmen sich zumeist einzelnen Aspekten.
Die ingenieurswissenschaftlichen Arbeiten betrachten zumeist Produktionsnetzwerke. Eine zentrale Arbeit ist der Beitrag von Weber über die Methodik der Formalen Interaktionsanalyse (Weber 2007, S. 112 ff.). Webers Ansatz zeigt, wie
Kooperationsbeziehungen auf Ebene informatorisch-kommunikativer Verflechtungen gestaltet werden können. Dabei liegt der Schwerpunkt der Arbeit auf der Gestaltung der Kommunikation zwischen Individuen. Organisatorische Kooperationen wie z. B. Innovationskooperationen spielen in Webers Betrachtung keine Rolle. Köbler entwickelte ein pragmatisches Konzept für eine wandlungsfähige Organisation eines produzierenden Unternehmens (Köbler 2006, S. 132 ff.). Die Arbeit
liefert Anhaltspunkte für die Gestaltung von Prozessen. Köbler spricht in seiner
Arbeit zwar von Innovationsprozessen, fokussiert allerdings nicht auf Innovations68
kooperationen in Virtuellen Organisationen, sondern auf intraorganisatorische
Kooperationen. Eine weitere ingenieurswissenschaftliche Arbeit leitet einen Ansatz für die methodische Produktplanung ab (Seidel 2006). Diese Arbeit liefert
zahlreiche Erkenntnisse durch eine übersichtliche Vorgehensweise (Seidel 2006, S.
52). Insbesondere die Bedeutung der Darstellung von Innovationsprozessen wurde
innerhalb der vorliegenden Arbeit übernommen. In einem weiteren Ansatz diskutiert Wegehaupt die Führung von Produktionsnetzwerken (2006). Die Darstellung
schließt sowohl Literatur aus dem Kooperationsmanagement als auch Erkenntnisse
mit ein, die in zwei europäischen Forschungsprojekten gewonnen werden konnten.
Das von ihm entwickelte Beschreibungsmodell (Wegehaupt 2006, S. 103) liefert
Gestaltungsansätze. Schließlich wurden im Kontext dieser Arbeit die Ansätze von
Thome einer näheren Betrachtung unterzogen. Diese Einstufung als ingenieurwissenschaftlicher Beitrag ist nur z. T. richtig, denn nach Darstellung einer Engineering-Matrix (Thome 2002, S. 9) behandelt die Arbeit in stärkerem Maße betriebswirtschaftliche Aspekte. Nichtsdestotrotz wird die Idee des KooperationsLebenszyklus (Thome 2002, S. 14) in dieser Arbeit in Abschnitt 2.3 genutzt. Die
ingenieurswissenschaftlichen Arbeiten beleuchten Teilaspekte des Kooperationsmanagements.
Die Gruppe der betriebswirtschaftlich-orientierten Forschungsarbeiten zeichnet
sich insbesondere durch die Benennung von Handlungsempfehlungen und Erfolgsfaktoren aus. Die Arbeit von Schräder liefert eine Vielzahl von Gestaltungsvorschlägen für das Kooperationsmanagement und diskutiert 19 Instrumente. Die
Wertschöpfungskettenanalyse stellt einen praktikablen Gestaltungsvorschlag dar
(Schräder 1996, S. 111 ff.). Außerdem liefert die Arbeit durch ihren Fokus auf Virtuelle Organisationen interessante Gestaltungsvorschläge zur Nutzung in polyzentrischen, mittelständischen Unternehmensnetzwerken. Die Arbeit von Zundel befasst sich mit fokalen Produktionsnetzwerken. Zundel diskutiert neun Instrumente
zum Netzwerkmanagement. Als ein wesentliches Ergebnis schlägt Zundel einen
komplexen Netzwerk-Managementprozess vor (Zundel 1999, S. 225). Wohlgemuth entwickelt eine Vielzahl von Vorschlägen für Instrumente. Er schlägt mit den
Aufgaben des Netzwerkmanagements einen allgemeinen Rahmen für Gestaltungsfragen in Kooperationen vor (Wohlgemuth 2002, S. 125). Die aktuellste Forschungsarbeit in dieser Gruppe kommt von Hensel. Sie betrachtet das Netzwerkmanagement in der Automobilindustrie und analysiert Erfolgsfaktoren und Gestaltungsfelder. Ein Ansatz dieser Forschungsarbeit besteht in dem Analysemodell für
das Netzwerkmanagement (Hensel 2007, S. 156). Dieses Analysemodell fasst, ähnlich wie Wohlgemuth, die wesentlichen Gestaltungsbereiche zusammen.
Die letzte Gruppe werden als informatik-orientierte bzw. „internet-basierte Forschungsarbeiten“ bezeichnet. In dieser Gruppe wurden insgesamt vier Beiträge näher betrachtet. Odendahl analysiert in seiner Arbeit die Planung und Steuerung dynamischer Kooperationsnetzwerke. In seiner Zusammenfassung (Odendahl 2004,
S. 151 ff.) stellt er ein komplexes Modell vor. Die projektorientierte Arbeit (zahl69
reiche Ergebnisse stammen aus dem EU-Forschungsprojekt DEVICE) liefert mit
der praktischen Umsetzung in ein Informationssystem einen übersichtlichen Beitrag für das Kooperationsmanagement. Insbesondere seine Ansätze zur Ausgestaltung und webbasierten Implementierung elektronischer Verträge (Odendahl 2004,
S. 178 ff.) sind hervorzuheben. Einen zweiten interessanten Beitrag liefert Van’s
Gravesande, der in seiner Forschungsarbeit internetbasierte Anwendungen in der
F&E-Kooperation analysiert. Hervorzuheben ist seine Systematik internet-basierter
Anwendungen, die einen schnellen Überblick über vorhandene Applikationen gibt.
Diese Erkenntnis ist in die Erstellung von Abbildung 19 eingeflossen (Van’s Gravesande 2006, S. 59). Die Arbeit von Wittenberg behandelt die Gestaltung interner
Märkte in Unternehmensnetzwerken, analysiert die Gestaltung der Kooperationsbeziehungen aus Koordinationsperspektive und legt einen Schwerpunkt auf die
Gestaltung der Marktbeziehungen. In seinem Zwischenfazit (Wittenberg 2006,
S. 99) findet sich ein fundierter Überblick. Innerhalb einer IT-Entwicklung wird
ein Marktplatz entwickelt, der im Softwaretool VICOLPLAN mündet (Wittenberg
2006, S. 202 ff.). Diese Arbeit zeigt einen Ansatz zur Gestaltung der Marktbeziehungen nach einer Analyse und Prognose der Kooperationsbeziehungen. Innovationskooperationen an sich wurden nicht gesondert betrachtet. Abschließend ist festzustellen, dass die IT-orientierten Ansätze zahlreiche Hinweise geliefert haben,
inwieweit eine IT-Unterstützung bei Kooperationen sinnvoll und hilfreich ist.
3.1.4
Zusammenfassende Bewertung
Abbildung 27 zeigt den Vergleich der in dieser Arbeit näher betrachteten Ansätze
zur Gestaltung von Innovationskooperationen. Dafür wurden den drei „methodischen Gruppen“ Netzwerkanalyse, Strategische Planung sowie Kooperations- und
Netzwerkmanagement insgesamt vier Merkmalen gegenübergestellt. Der Beschreibungsansatz unterscheidet dabei direkte und indirekte Behandlung durch die
Methoden. Die restlichen drei Kriterien stellen übergeordnete Phasen der Innovationskooperation und deren potentielle Unterstützung durch die unterschiedlichen
Ansätze dar. Für die Beurteilung wurden Darstellungsform und Phasen der Innovationskooperation aus Abbildung 23 genutzt. Die in der Tabelle dargestellten Ergebnisse sind als Hypothese zu verstehen und wurden in einer Diplomarbeit entwickelt (Mambou 2008).
70
Methoden
Netzwerkanalyse
Strategische
Planung
Kooperations- bzw.
Netzwerkmanagement
Merkmale / Kriterien
Beschreibungsansatz
(direkt / indirekt)
Planung der
Konfiguration der
Evaluation der
Beurteilung der Eignung
umfassend
unterstützt = 4
Abbildung 27:
15
in großem Umfang
unterstützt = 3
10
11
zum Teil
unterstützt = 2
9
kaum
unterstützt = 1
nicht
unterstützt = 0
Aktualisierte Auswahl eines Ansatzes für diese Arbeit
Das Kooperations- und Netzwerkmanagement ist zwar grundsätzlich für die Gestaltung von Kooperationsbeziehungen bei Innovationskooperationen in Virtuellen
Organisationen geeignet, erzielt aber von den diskutierten Ansätzen unter Bewertung der hier genutzten Kriterien den niedrigsten Score. Schwächen zeigt es vor allem beim Beschreibungsansatz (nur indirekt) sowie bei der Konfiguration der Innovationskooperation.
Die Strategische Planung wiederum eignet sich für die Gestaltung von Kooperationsbeziehungen. Aus diesem Grund sind Elemente – wie z. B. eine wertschöpfungsbezogene Analyse – in die eigene Arbeit eingeflossen. Auch hier ist die indirekte Beschreibung der Innovationskooperation als Nachteil anzusehen. Der Ansatz eignet sich aber weniger gut zur Evaluation von Innovationskooperationen.
Die Methoden der Sozialen Netzwerkanalyse eignen sich am besten, um Netzwerkstrukturen direkt darzustellen und zu charakterisieren. Kooperationsintensitäten können sowohl über grafische Darstellung (vgl. Abbildung 14) als auch über
eine mathematische Analyse (Wührer 1995, S. 100 ff.) in die Betrachtung mit einbezogen werden. Aus diesem Grund wird der Schwerpunkt dieser Arbeit auf die
Entwicklung eines netzwerkanalytischen Ansatzes gerichtet.
Nach eingehendem Studium stellt der Verfasser fest, dass die Netzwerkanalyse das
am geeignetste Verfahren darstellt. Dieser Hypothese wird in Kapitel 6 weiter
nachgegangen.
71
3.2
Grundlagen der Netzwerkanalyse
Nachdem im vorangegangenen Abschnitt die Netzwerkanalyse als Ansatz für die
Gestaltung von Kooperationsbeziehungen ausgewählt wurde, erfolgt in diesem Abschnitt eine detaillierte Analyse derselben. Diverse Autoren unterscheiden quantitative und qualitative Ansätze der Netzwerkanalyse, die im Folgenden kurz vorgestellt werden (vgl. Wassermann und Faust 1994; Hollstein 2006; Rank 2003; Wald
2003; Renz 1998).
3.2.1
Quantitative Ansätze der Netzwerkanalyse
Das Anwendungsfeld der quantitativen Netzwerkanalyse ist heute breit gestreut
(Hollstein 2006, S. 7 ff.; Wasserman und Faust 1994, S. 5 f.). Wichtige Meilensteine der betriebswirtschaftlichen Themenstellungen im Bereich der Netzwerkanalyse sind z. B. die Untersuchung von Nohria (1992) über die Strukturen in der Automobilindustrie oder die Analyse von Gerlach (1992) über Kreislaufstrukturen in
Japan. Zu wichtigen Erkenntnissen in Bezug auf betriebswirtschaftliche Fragestellungen kommen auch die Netzwerkanalytiker Rank (2003) und Wald (2003) mit
der Anwendung der quantitativen Netzwerkanalyse in der chemischen Industrie
sowie Ellmann mit ihrer Arbeit über das Kommunikationsverhalten bei komplexen
Projekten innerhalb des Siemens-Konzerns (Ellmann 2008). So gesehen ist die
Netzwerkanalyse, sofern sie zur Unterstützung der Virtuellen Organisation benutzt
wird, durchaus auch als Teil betriebswirtschaftlicher Netzwerkforschung anzusehen. Wie die folgenden kritischen Ausführungen zeigen, darf die Leistungsfähigkeit der quantitativen Netzwerkanalyse nicht überschätzt werden.
Die Netzwerkanalyse erfasst Netzwerkstrukturen über mathematische Rechenvorgänge, weshalb ihr von vorne herein ein sehr formalistischer Umgang mit Kooperationsbeziehungen unterstellt werden kann (Wührer 1995, S. 100 ff.; Keupp 1987,
S. 28). Nicht zuletzt aus diesem Grund ist sie von unterschiedlichen Seiten kritisiert worden (Sydow 1995, S. 85). Die Kritikpunkte lassen sich zusammenfassend
auf zwei Aspekte reduzieren. Zum einen ist der quantitativen Netzwerkanalyse
„Statik“ und zum anderen „objektiver Determinismus“ vorzuwerfen. Zu einer näheren Diskussion der quantitativen Netzwerkanalyse sei auf Renz verwiesen (Renz
1998, S. 100 ff.).
Die Verfahren der quantitativen Netzwerkanalyse versuchen im Regelfall einzelne
Aspekte mathematisch zu berechnen. Mathematische Formalisierungen spielen in
der Netzwerkanalyse eine große Rolle; die Argumentationslogik, nach der die Autoren Berechnungen bis auf die dritte Kommastelle über Zentralitäten (Ellmann
2008; Rank 2003), Dichte (Wald 2003; Ellmann 2008) und weitere Größen vornehmen, bleibt jedoch fraglich. Die mathematisch-analytische Behandlung von
Netzwerken erreicht in der Praxis ihre Grenzen. Dennoch ermöglichen die Anwendung computergestützter Verfahren und die Nutzung von Kennzahlen komplexe
Vergleichsberechnungen.
72
3.2 Grundlagen der Netzwerkanalyse
Es können dabei zwei Gruppen von Kennzahlen unterschieden werden. Auf der einen Seite gibt es Kennzahlen, die sich mit dyadischen Beziehungen und Interaktionen beschäftigen. Auf der anderen Seite werden Kennzahlen für Beziehungsmuster
untersucht, die für das Netzwerk typisch sind (Wührer 1995, S. 125 ff.; Knoke und
Kulinski 1982, S. 52; Scott 2005). Die Ergebnisse geben Aufschluss über zentrale
Aspekte, suggerieren z. T. aber eine übermäßige Genauigkeit der Wirklichkeit.
Wührer hat in seiner Arbeit in systematischer Weise wichtige Gestaltungsobjekte
definiert (Wührer 1995, S. 105 ff.). Zusammengefasst ist festzustellen, dass die
mathematischen Grundlagen der Netzwerkanalyse ein ausgefeiltes Instrumentarium von Verfahren zur Kennziffernbildung zur Verfügung stellen.
Quantitative Betrachtungen zur Beschreibung von IuK-Prozessen in Innovationskooperationen zeichnen sich zumeist durch ein hohes Maß an Pragmatismus aus.
So erhebt beispielsweise Ellmann (2008, S. 400 ff.) in ihrer Arbeit Dichte und
Zentralität auf Beziehungsebene mit Hilfe einer quantitativen Zählung, d. h. „wie
viele Kontakte auf Ebene der Kanten hat der einzelne Knoten im Vergleich zu allen möglichen Knoten“. Letztendlich führt die Erhebung zu mathematisch präzisen
Ergebnissen. Welche Schlüsse und Konsequenzen aus diesen mathematisch exakten Kennzahlen geschlossen werden können, ist z. T. unklar.
3.2.2
Qualitative Verfahren
Vermutlich als Folge massiver Kritik an der quantitativen Netzwerkforschung sind
diverse Modelle zur qualitativen Netzwerkforschung entstanden (Renz 1998,
S. 100 ff.; Hollstein 2006, van Koolwijk et al. 1987). Im Vergleich zur quantitativen Netzwerkanalyse wird diese in der methodischen Netzwerkforschung noch
nicht so häufig angewandt. In jüngerer Zeit zeigen allerdings die Arbeiten von
Hollstein und Straus (2006) sowie Jansen (2006) das zunehmende Interesse der
Forschung an qualitativen Verfahren.
Die Verfahren der qualitativen Netzwerkanalyse werden dazu genutzt, so genannte
Laientheorien (Renz 1998, S. 100 ff.), beispielsweise das Wissen und die Einschätzung eines erfahrenen Managers über die Beziehungskonstellationen seines Unternehmens, in die netzwerkanalytische Außenperspektive zu transferieren. Genau
diese Transferleistung – also das Eindringen in die durch Tiefenstrukturen geprägte
soziale Wirklichkeit der Partner und ihre Vermittlung nach außen – kann als die
eigentliche Zielsetzung der qualitativen Netzwerkanalyse begriffen werden. Wenn
es gelingt, die Interpretationen der Partner im Netzwerk für Außenstehende transparent zu machen, stößt die Netzwerkanalyse in bisher selten zugängliche Bereiche
vor. Dies deutet auf das zentrale Problem der qualitativen Netzwerkanalyse hin.
Um die gewünschte Transparenz mittels qualitativer Forschungsmethoden zu leisten, muss der Forscher in die Tiefenstrukturen und in die soziale Wirklichkeit der
beteiligten Unternehmen eindringen. Diese komplexe Aufgabe wird dadurch weiter
erschwert, dass zwischen Forscher und Partner keine gemeinsamen „netzwerkspe73
zifischen“ Sprachregelungen bestehen (können), denn hierbei offenbart sich folgendes Dilemma:
„Während der Netzwerkanalyst in der Lage ist, viele relationale und systemische
Eigenschaften von Netzwerken in einer reichhaltigen Sprache auszudrücken, wird
kaum ein Partner im Netzwerk diese Sprache genau verstehen. Umgekehrt werden
die Laientheorien kaum in eine beschreibende Netzwerksprache übersetzbar sein,
vor allem deshalb nicht, weil eine Netzwerksprache, die den handlungsorientierten
und damit den dynamischen Interpretationen zugänglich ist, noch fehlt“ (Renz
1998, S. 115 ff.).
Sie fehlt deshalb, weil der Prozesscharakter von Netzwerken, wie bereits diskutiert,
durch die statische, quantitative Netzwerkanalyse nicht rekonstruierbar ist. Genau
dieser klassischen Analyse haben wir jedoch die heute existierende Netzwerkanalysesprache zum großen Teil zu verdanken. Es bleibt somit an dieser Stelle festzuhalten, dass zur Überwindung dieses Dilemmas die Entwicklung einer prozessualen Netzwerksprache eine wichtige Aufgabe darstellt, die im besten Fall parallel
von der Netzwerktheorie und von der praktischen Seite her angegangen wird. Dies
ist allerdings nicht Thema dieser Untersuchung.
Die Betrachtung von IuK-Prozessen in Innovationskooperationen verläuft bei qualitativen Verfahren entsprechend anders als bei quantitativen. Hier geht es nicht um
das Zählen von Kontakten, sondern um die qualitative Bewertung mit Hilfe von
Laientheorien, d. h. es wird auch abgeschätzt, welche Qualität die einzelnen Kooperationsbeziehungen zwischen den Knoten auf Ebene der Kanten besitzen.
3.2.3
Zusammenfassende Beurteilung
Die vorangegangenen Abschnitte haben gezeigt, dass quantitative und qualitative
Verfahren der Netzwerkanalyse voneinander getrennt zu betrachten sind. In Abbildung 28 wird der Versuch unternommen, quantitative und qualitative Analyseverfahren im Kontext dieser Arbeit zu vergleichen. Der Schwerpunkt bei den quantitativen Verfahren liegt auf dem „Messen“, d. h. der konkreten Berechnung von größtenteils abstrakt formulierten Fragestellungen. Im Gegensatz dazu liegt der
Schwerpunkt bei den Methoden der qualitativen Netzwerkanalyse auf dem „Abschätzen“ von Entwicklungen.
74
3.3 Anforderungen der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse
„ex post“ errechenbare
Ergebnisse
heute
Zeit
„ex ante“ erwartete
(geschätzte)
Entwicklung
heute
Zeit
Quantitative Analyseverfahren
(Wührer 1995; Jansen 2006):
Qualitative Analyseverfahren
(Hollstein 2006):
Einige Beispiele:
•Dichte der Akteure
•Zentralität
•innengerichtete Beziehungen
•außengerichtete Beziehungen
•Nähe zu anderen Aktoren
Einige Beipiele:
•Triangulation
•Feldforschung,
•interpretative Verfahren
•offene Interviews
•Analyse der
Abbildung 28:
Quantitative und qualitative Verfahren der Netzwerkanalyse
In Abbildung 28 ist auf der Seite der qualitativen Analyseverfahren die Analyse
von Kooperationsbeziehungen betont (fett und kursiv), da sie das zentrale Verfahren darstellt, das im Rahmen dieser Arbeit innerhalb der Analyse von Kooperationsbeziehungen Anwendung finden wird. In der Literatur haben sich einige Wissenschaftler mit der Beziehungs- bzw. Interaktionsanalyse beschäftigt (Rößl 1994,
S. 123), wobei allein Weber Interaktionen in Netzwerken (Concurrent Enterprise)
analysiert hat (Weber 2007, S. 20 ff.). Die Kooperationsbeziehungen werden daher
mit Hilfe qualitativer Verfahren analysiert. Der folgende Abschnitt beantwortet die
Frage, welche Anforderungen an eine Kooperationsorientierte Netzwerkanalyse zu
stellen sind.
3.3
Anforderungen der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse
Im Rahmen dieses Abschnitts wird zunächst die Kooperationsorientierte Netzwerkanalyse spezifiziert (Abschnitt 3.3.1). Darauf wird die Darstellung der Notwendigkeit einer kooperationsorientierten Ausrichtung einer Netzwerkanalyse begründet und hergeleitet (3.3.2).
3.3.1
Spezifikation der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse
Die Verfahren der Netzwerkanalyse wurden bereits in diversen Forschungsarbeiten
angewandt. Abbildung 29 zeigt das Funktionsprinzip der Kooperationsorientierten
75
Netzwerkanalyse im Vergleich zur Sozialen Netzwerkanalyse im herkömmlichen
Sinne. Ein Schwerpunkt wird auf die Untersuchung der Beziehungen zwischen
zwei Akteuren A und B gelegt (symbolisiert durch eine Lupe). Im rechten Teil der
Abbildung werden diese Beziehungen im Sinne der Kooperationsorientierten
Netzwerkanalyse näher spezifiziert. Die Soziale Netzwerkanalyse orientiert sich
bei ihren Analysemöglichkeiten auf die Spezifikation der Beziehungen zwischen
Knoten und Kanten und auf die Spezifikation von Beziehungen zwischen Menschen. Dieses Paradigma ist an die Graphentheorie angelehnt. Ein Paradigma soll
dabei als Brille verstanden werden, mit der ein Ausschnitt einer Realität betrachtet
wird (Covey 2007, S. 100 ff.). Eine qualitative Beurteilung der Kooperationsbeziehungen auf Ebene der kooperierenden Organisationen spielt bei der Sozialen
Netzwerkanalyse keine Rolle. Die Kooperationsorientierung ist ebenfalls als Paradigma anzusehen. Ohne Kooperationsorientierung sind Innovationsprozesse in Virtuellen Organisationen sehr problematisch, so dass die Kooperationsorientierung
eine unabdingbare Voraussetzung der Zusammenarbeit darstellt. Dies ist keineswegs die Sichtweise der Netzwerkanalyse, die ausschließlich analytisch auf die
Kooperationsbeziehungen schaut (Ellmann 2008, S. 400 ff.).
Grundparadigma ist Kooperation zwischen
den Partnern
(Social Network) Netzwerkanalyse
Orientierung an Graphentheorie
Analyse von Kanten, Knoten über
mathematische Ansätze
A.
B.
C.
Abbildung 29:
Vergleich der Netzwerkanalyse mit der
Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse
Die klassische, aus der „Social Network“ Analyse abgeleitete Form der Netzwerkanalyse, untersucht eine Vielzahl von quantitativ messbaren Indikatoren. Dichte,
Zentralität und Beziehungsrichtung sind Beispiele für Indikatoren, die sich im
Rahmen der Verfahren der Netzwerkanalyse beurteilen lassen. Demgegenüber
werden bei der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse die Kooperationsbeziehungen auf Basis ermittelter Interaktionen und anschließender quantitativer Beurteilung der Kooperationsintensität über Beschreibungsdimensionen zur Ermittlung
der Interaktionsintensität auf Ebene der Kanten genutzt.
76
3.3 Anforderungen der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse
Sowohl Renz (1998) als auch Rank (2003) und Wald (2003) stellen fest, dass Beziehungen zwischen Unternehmen Kooperations- oder Wettbewerbscharakter haben können. Weiterhin spricht Franke in seiner Arbeit über Kooperationsorientiertes Innovationsmanagement (Franke 2005, S. 20 ff.). Anhand einer Fallstudie zeigt
er, dass eine Innovationskooperation ohne grundsätzliche Kooperationsorientierung aller beteiligten Partner unmöglich ist. Innovationskooperationen in Virtuellen Organisationen beruhen auf dem Willen, gemeinsam etwas gestalten zu wollen.
Aus diesem Grund führt Renz (1998) den Begriff der Kooperationsorientierten
Netzwerkanalyse ein. Diesem Verständnis wird im Rahmen dieser Arbeit gefolgt.
3.3.2
Notwendigkeit der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse
Die Kooperationsorientierte Netzwerkanalyse unterstützt die Gestaltung der Innovationsprozesse (als Wertschöpfungsprozess) und gestaltet damit die Operationsphase und die Auswahl einzelner Kooperationsinstrumente. Die Analyse ist notwendig, da eine Annahme über die Art der Interaktionen eine Gestaltung der Innovationskooperationen maßgeblich unterstützen kann. Um den Untersuchungsraum
weiter zu spezifizieren, ist zunächst eine Eingrenzung der Untersuchungsdimensionen notwendig. Abbildung 30 zeigt den Gesamtzusammenhang der in dieser
Arbeit gesammelten Erkenntnisse auf. Die Innovationskooperation muss über einen zu definierenden Zeitraum prognostiziert und gestaltet werden. Innerhalb der
Operationsphase verändert die Innovationskooperation ihre Gestalt. Sowohl die
Partner als auch deren Kooperationsbeziehungen und -intensitäten verändern sich.
Es gilt, ein Modell zur Darstellung von Innovationsprozessen auszuwählen und die
Anforderungen an die informationstechnische Unterstützung zu ermitteln.
F&E
Produktentwicklung
Verhandlung
Auswahl eines Modells
(Kapitel 3.4)
Produktion
Entwicklung
Phasendiagramme
Trichter Modelle
Stage-Gate
Anforderungen an die
informationstechnische
Unterstützung
(Kapitel 3.4.5)
Abbildung 30:
Anforderungen der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse
77
Der Ansatz der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse soll durch eine vorausschauende Abschätzung von Kooperationsbeziehungen und ihren -intensitäten Defizite vorzeitig identifizierbar und behebbar gestalten. Ein besonders sensibler Managementbereich innerhalb von Innovationskooperationen ist die Zuordnung von
IuK-Systemen zur Unterstützung der Kooperationsbeziehungen (Zentes 2005,
S. 953). So wird auf die Bedeutung der Transparenz hingewiesen und empfohlen,
möglichst viele Informationen auszutauschen. Eine offene IuK-Politik wird als Basis einer effizienteren Zusammenarbeit gefordert, da sie einen wesentlichen Beitrag
zum gegenseitigen Verständnis leisten kann, insbesondere wenn heterogene Hintergründe, Perspektiven und Verantwortlichkeiten vorliegen (Hulbert und Brandt
1980, S. 89; Parkhe 1993, S. 801). Zugleich ist – wie bereits erwähnt – zu beachten, dass ein zu deutlicher Know-how-Abfluss im Interesse aller Partner zu vermeiden ist. Die Frage, welche Informationen zu welchem Zeitpunkt an die Kooperationspartner gegeben werden, ist vor dem Hintergrund der hohen Abhängigkeit
vieler Unternehmen von ihrem technologischen Know-how als strategische Ressource komplex (Meckl 1995, S. 36; Balling 1997, S. 122). Abbildung 30 visualisiert den in dieser Arbeit zu untersuchenden Innovationsprozess im Rahmen der
Operationsphase unter Berücksichtigung der IuK-technologischen Aspekte. Zwei
Prämissen stellen die Basis dar:
x Die Kooperationsbeziehungen haben zwischen den Partnern entlang der
Wertschöpfungskette unterschiedliche Intensitäten.
x Die Partnerschaften und Kooperationsintensitäten ändern sich im Verlauf
der Operationsphase.
Aus diesen Überlegungen resultiert die Notwendigkeit der Beurteilung von Innovationskooperationen in Virtuellen Organisationen durch die Kooperationsorientierte
Netzwerkanalyse. Folgende Fragestellungen können als Aktualisierung der Zielsetzung dieser Arbeit zusammengefasst werden:
x Welcher Ansatz ist zur Darstellung von Innovationsprozessen besonders geeignet?
x Wie können passende IuK-Werkzeuge zum richtigen Zeitpunkt für die geeigneten Partner unter Berücksichtigung der Kooperationsstruktur ermittelt
werden?
3.4
Eignung verfügbarer Ansätze zur Gestaltung
von Innovationsprozessen
Welche Ansätze zur Gestaltung von Innovationsprozessen können identifiziert
werden? Welche Kriterien zum Vergleich prozessgestaltender Ansätze gibt es?
Welcher Ansatz eignet sich am besten? Diese Fragen beantwortet der nachfolgende
Abschnitt.
78
3.4 Eignung verfügbarer Ansätze zur Gestaltung von Innovationsprozessen
3.4.1
Vergleich von prozessgestaltenden Ansätzen
Abbildung 31 zeigt eine Auswahl der in Abbildung 20 eingeführten Modelle zur
Beschreibung von Innovationsprozessen. Dabei stellt sich die Frage, wie die ausgewählten Ansätze verglichen und auf eine potentielle Anwendung in der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse überprüft werden können. Mit Marktunsicherheit und technischer Unsicherheit wurden zwei Kriterien identifiziert, die eine erste
Differenzierung der Ansätze auf allgemeiner Ebene erlauben. Die Abzisse charakterisiert dabei niedrige bzw. hohe technische Unsicherheit. Die Ordinate zeigt, ob
sich der Ansatz im Rahmen der Bestimmung einer niedrigen oder hohen Marktunsicherheit zuordnen lässt. Diese Benennungen sind an Herstatt und Verworn angelehnt (Herstatt und Verworn 2007, S. 100 ff.).
hoch
Niedrig
Marktunsicherheit
Marktinnovation
Trichter-Modelle
Stage-Gate-Modell
Projektmanagement
Inkrementelle
Innovation
Phasendiagramm,
Stage-Gate-Modell
Projektmanagement
Radikale Innovation
Prozessdiagramm
Fuzzy-Front End
Technische
Innovation
Spiral-Modell
Projektmanagement
Niedrig
hoch
Technische Unsicherheit
Abbildung 31:
Qualitative Zuordnung der Methoden über Unsicherheit
Die Ansätze haben zumeist einen Anwendungsschwerpunkt. Phasendiagramme
sind am besten für inkrementelle Innovationsprozesse, die eine niedrige Marktunsicherheit besitzen, geeignet. Prozessdiagramme sind nach einer stark ingenieurswissenschaftlichen Logik konzipiert worden. Sie lassen sich wie kaum ein anderer
Ansatz für unterschiedliche Innovationsarten anwenden, auch weil ihre Anwendung generisch erfolgt. Sie lassen sich damit auch bei radikalen Innovationen nut79
zen. Spiral-Modelle eignen sich am besten für technische Innovationen. Aufgrund
ihrer hohen Abstraktion werden sie zumeist bei strategischen Fragestellungen herangezogen. Trichter-Modelle setzen zumeist auf eine hohe strategische Sichtweise
auf. Eine solch strategische Sichtweise ist zumeist mit Marktinnovationen gekoppelt. Schließlich gibt es noch den Stage-Gate-Ansatz. Er lässt sich auf eine Vielzahl unterschiedlicher Problemstellungen anwenden, wobei ein Schwerpunkt auf
die Unterstützung von Innovationskooperationen bei inkrementellen Innovationsprozessen gelegt wird.
3.4.2
Kriterien und Auswahl eines prozessgestaltenden Ansatzes
Grundsätzlich haben die im vorherigen Abschnitt vorgestellten Konzepte für das
Management von Innovationskooperationen unterschiedliche Zielsetzungen und
Entwicklungsschwerpunkte. Um abschätzen zu können, inwiefern eine der Methoden für den Einsatz in Virtuellen Organisationen zur Gestaltung von Innovationskooperationen geeignet ist, müssen zunächst erforderliche Eigenschaften für das
Innovationsmanagement festgelegt werden. In der Literatur gibt es bisher erst wenige systematische Auseinandersetzungen mit Kriterien zur Auswahl von prozessgestaltenden Ansätzen. Die Arbeiten von Weber (2005, S. 20 ff.; Borchert 2006;
Goos 2006) präsentieren erste Ergebnisse. Insbesondere Borchert diskutiert die
Eignung verschiedener Konzepte für stabile Kooperationen und führt Kriterien zu
deren Beurteilung an (Borchert 2006, S. 45 ff.). Diese Kriterien eignen sich auch
für Innovationsprozesse in Virtuellen Organisationen und werden deshalb zur Beurteilung der unterschiedlichen Ansätze genutzt:
x Netzwerkorientierung: Die vorher beschriebene Tendenz zu kooperativen
Innovationsprozessen impliziert eine hohe Dynamik in der Zusammensetzung des Konsortiums und verlangt aufgrund des hohen Grades der Verteilung der Wertschöpfung eine Berücksichtigung aller potentiellen Partner im
Rahmen der Analyse.
x Prozessorientierung: Die weitreichende Nutzung von Ressourcen sowie der
Trend zur Befreiung von zeitlichen Restriktionen (Enttemporalisierung) in
Virtuellen Organisationen verlangen eine prozessorientierte Sichtweise des
Innovationsmanagements und damit die Verfügbarkeit eines integrierten
Prozessmodells. Die Analyse soll durch ein verfügbares Modell des Innovationsprozesses gestützt werden.
x Steuerungsorientierung: Kooperative Innovationsprozesse bedürfen der
Steuerung. Dieser Aspekt wurde bereits in einer Vielzahl von Forschungsarbeiten diskutiert (Hauschildt und Salomo 2007).
x Partnerschaftsorientierung: Die Integration der Innovationsprozesse in Virtuellen Organisationen bedarf bei wertschöpfungsorientierter Betrachtungs80
weise der Möglichkeit, die Kooperationsfähigkeit eines Konsortiums zu beurteilen. Das Management des Innovationsprozesses muss unternehmensübergreifend angelegt sein und somit auch interorganisatorische Aspekte berücksichtigen.
x IT-Unterstützung: Die räumliche Verteiltheit als Merkmal Virtueller Organisationen einerseits und der Bedarf nach einem hohen Integrationsgrad der
beteiligten Partner anderseits erfordern vor allem eine Integration der Informationsflüsse zwischen den Partnern. Bezogen auf kooperative Innovationsprozesse ist deshalb die zentrale Verfügbarkeit einer verteilten Datenbasis
sicherzustellen. Diese Anforderung kann durch den Einsatz von IuKTechnologien erfüllt werden. Damit ist die Verfügbarkeit von Beispielen für
eine Implementierung der verschiedenen konzeptionellen Ansätze in vorhandene IT-Systeme ein wichtiges Kriterium bei der Beurteilung der verschiedenen Ansätze.
Im Abschnitt 2.4.1 wurden Ansätze für das Innovationsmanagement vorgestellt
und anhand der Unsicherheitsgedanken von Verworn und Herstatt (2007, S. 109)
in Abschnitt 3.4.1 typologisiert. Im Folgenden sollen diese Ansätze nun unter Anwendung der in diesem Kapitel vorgestellten Kriterien hinsichtlich ihrer Eignung
für Virtuelle Organisationen beurteilt werden. Abbildung 32 fasst die Eignung der
Ansätze zusammen.
Methoden
StageGate
TrichterModell
Prozessdiagramm
15
10
6
Phasendiagramme
Projektmanagement
Fuzzy-Front
End
Merkmale/Kriterien
Netzwerkorientierung
Prozessorientierung
Partnerschaftsorientierung
Steuerungsorientierung
IT-Orientierung
Beurteilung der Eignung
Umfassend
unterstützt = 4
Abbildung 32:
im großen Umfang
unterstützt = 3
Zum Teil
unterstützt = 2
3
12
Kaum
unterstützt = 1
10
Nicht
unterstützt = 0
Beurteilung der Ansätze
81
Abbildung 32 kann entnommen werden, dass keiner der betrachteten Ansätze alle
Anforderungen erfüllt, denen sich ein Management kooperativer Innovationsprozesse in Virtuellen Organisationen stellen muss. Das Stage-Gate-Modell bietet die
umfassendste Übereinstimmung mit den Kriterien, hat seine Defizite jedoch in der
mangelnden Umsetzung der Partnerschafts- und Netzwerkorientierung. In diesem
Zusammenhang sei auf die Arbeit von Cooper verwiesen, der jüngst erkannt hat,
dass das Stage-Gate-Modell auf die Nutzung in Netzwerken erweitert werden sollte (Cooper 2008). Seine Stärken hat der Ansatz insbesondere in der klaren Steuerungs- und IT-Orientierung. Insbesondere diese beiden Kriterien sind bei den anderen Ansätzen, die ihren Schwerpunkt im intraorganisatorischen Innovationsmanagement haben, kaum ausgeprägt. Verteilte Konsortien in Virtuellen Organisationen
erfordern eine weltweite Verfügbarkeit und Zugänglichkeit des Prozessmodells,
um eine Beteiligung aller potentiellen Konsortialpartner zu gewährleisten. So setzt
eine interorganisatorische Gestaltung von Innovationskooperationen vor allem für
alle Netzwerkpartner verbindliche Definitionen, Methoden und Prozesse voraus.
Ohne eine solche Abstimmung kann es zu keiner synergetischen Bündelung des
Innovationsprozesses kommen. Das Stage-Gate-Modell kann heute als ein weit
verbreiteter Quasi-Standard zur Gestaltung von Innovationsprozessen angesehen
werden.
Im Rahmen dieser Arbeit wird der Stage-Gate-Ansatz neben der Netzwerkanalyse
als zweiter Ausgangspunkt für die Entwicklung einer Methodik zur Gestaltung von
Innovationskooperationen in Virtuellen Organisationen genutzt. Ursprünglich für
die Gestaltung intraorganisatorischer Innovationsprozesse gedacht, ist zu prüfen,
inwiefern das Modell auch der netzwerkartigen und dynamischen Struktur Virtueller Organisationen gerecht werden kann. Hierzu werden in Abschnitt 3.4.3 zunächst die Eigenschaften des Stage-Gate-Modells diskutiert. In Abschnitt 3.4.4 erfolgt die Diskussion von Anforderungen an die informationstechnische Unterstützung der Gestaltung von Innovationskooperationen.
3.4.3
Eigenschaften und Prinzipien des Stage-Gate-Modells
Das Stage-Gate-Modell wurde für die Modellierung und Gestaltung von Innovationsprozessen in Unternehmen entwickelt. Aufbauend auf der Darstellung im Abschnitt 3.4.2 werden in diesem Abschnitt die zentralen Eigenschaften des StageGate-Ansatzes diskutiert. Beim Stage-Gate-Modell untergliedert sich der Innovationsprozess in einzelne Phasen (Stages), an deren Ende ein Review steht, das in
diesem Modell durch das Gate symbolisiert wird. Der Ausgang des Reviews entscheidet darüber, ob sich das Gate öffnet (und das Innovationsprojekt in die nächste Phase treten kann) oder ob das Gate verschlossen bleibt (und die Innovationskooperation im bisherigen Stage verweilt, bis ein erfolgreiches Review das Gate
öffnet). Innovationsprozesse werden dabei einer detaillierten Begutachtung unterworfen und nicht automatisch für die nächste Phase freigegeben. Nach der Vollendung jeder Teilaufgabe liefern Reviews das zur erfolgreichen Weiterführung des
82
Prozesses notwendige Feedback. Als eine weitere Chance dieses Modells wird die
Möglichkeit der Anpassung des Innovationsprojektes an veränderte Marktbedürfnisse gesehen, da die Einteilung in einzelne Schritte und Reviews eine große Möglichkeit der Einflussnahme auf den folgenden Arbeitsschritt erlaubt. Für eine
schnelle und effiziente Gestaltung der Entwicklung sind ein Meilensteinkonzept
sowie regelmäßige Überprüfungen des Projektstandes unerlässlich, wie der StageGate-Prozess in der Automobilindustrie deutlich macht (Bullinger und Engel 2006,
S. 159).
Der Stage-Gate-Ansatz bietet ein Prozessmodell, das in generischer Form den Innovationsprozess beschreibt. Insgesamt fünf Prozessschritte (Stufen oder in englisch „Stages“) werden durch insgesamt fünf Tore (in englisch „Gates“) bewertet
und im Falle einer positiven Bewertung durchlaufen. Des Weiteren ermöglicht das
Stage-Gate-Modell eine hierarchische Dekomposition, d. h. sowohl die Tore als
auch die einzelnen Phasen können in kleinere Ablaufelemente heruntergebrochen
werden. In Abbildung 33 sind die wesentlichen Elemente des Stage-Gate-Modells
dargestellt (Cooper und Kleinschmidt 1987, S. 169 ff.; Cooper und Kleinschmidt
1996, S. 18 ff.; Cooper und Kleinschmidt 2001, S. 21 ff.; Cooper, Geschka und
Kleinschmidt 1996, S. 52 ff.). Abbildung 33 zeigt in Anlehnung an Cooper (2008,
S. 7 ff.) den Stage-Gate-Gesamtprozess, das Stage-Gate X-Press Modell und den
Stage-Gate-Lite-Ansatz. Diese Darstellung zeigt, dass den Anwendern unterschiedliche Sichtweisen bzw. Anwendungsformen zur Verfügung stehen. Die drei Formen stellen bereits unterschiedliche Aggregationsstufen dar. Dabei werden die einzelnen Stufen und Tore auf Tätigkeitsebene aggregiert.
Stage-Gate
Gesamtprozess
Zweiter
Abschnitt
Stufe 1
Scoping/
Umfeldanalyse
Tor
Vierter
Abschnitt
Dritter
Abschnitt
Stufe 2
Tor
Geschäftsmodell
Stufe 3
Tor
Entwicklung
Fünfter
Abschnitt
Stufe 4
Test &
Evaluation
Tor
Stufe 5
Markteinführung
Ideensuche
Ideenstufe
Tor
Stage-Gate- X-Press
Stufe 1+2
Stufe
3+4
Tor
Tor
Stufe
5
Entdeckung
Stage-Gate-Lite
Abbildung 33:
Stufe 1 + 2
Tor
Stufe 3,4 + 5
Formen des Stage-Gate-Ansatzes
83
Im Rahmen der einzelnen Stufen finden die eigentlichen Aktivitäten zur Erzeugung der Innovation statt. Jedes Projektmitglied besitzt eine Schlüsselfunktion zur
Informationsgewinnung, um das Projekt zum nächsten Gate voran zu bringen. Es
gibt keinen separaten F&E oder Marketing-Stage, vielmehr sind diese Aktionen in
Stufe 1 gebündelt. Zahlreiche Aktivitäten, die von einzelnen Teammitgliedern aus
unterschiedlichen Abteilungen und Hierarchieebenen durchgeführt werden, laufen
parallel ab. Ein Prozesskoordinator sorgt für den reibungslosen Ablauf. Um die Risiken minimieren zu können, müssen die parallel ablaufenden Aktivitäten so entworfen werden, dass essentielle technische, marktspezifische, finanzielle und operative Informationen im adäquaten Umfang generiert werden:
x Die zunehmende Dauer von Innovationsprozessen sowie die angestrebte
Vermarktung bedingt die zunehmende Integration von Ressourcen. Somit
baut das Model auf steigendes Engagement über den Zeitverlauf.
x Die Unsicherheiten nehmen im Laufe des Prozesses ab, da die jeweilige Innovation immer weiter konkretisiert werden kann.
Jedem Stage geht ein Gate voraus, welches eine zentrale Rolle für den Erfolg des
Umsetzungsprozesses spielt:
x Gates als Checkpoints für Qualitätskontrolle: Ist die Ausführung des Umsetzungsprozesses im Einklang mit den Regeln des Qualitätsmanagements?
x Gates als Kontrollstelle für Entscheidungen und Ernennung zur Priorität.
x Gates als Ort, an dem die Ressourcenzuteilung stattfindet: Gates ReviewMeetings sind vom Top-Management mit unterschiedlichen Funktionen besetzt, die die vom Projektleiter und dem Team benötigten Ressourcen verteilen. Diese Entscheidungsträger sind die Gate-Keeper.
Der Stage-Gate-Prozess trägt entscheidend dazu bei, dass klare Strukturierungsund Steuerungsprinzipien den Innovationsprozess unterstützen. Es hat sich in der
Praxis gezeigt, dass eine übersichtliche und nachvollziehbare Projektsteuerung zur
Vereinfachung von Innovationskooperationen beiträgt.
3.4.4
Anforderungen informationstechnischer Systeme für die Gestaltung
Die Bestimmung und Analyse von Kooperationsbeziehungen werden in einer Vielzahl wissenschaftlicher Arbeiten diskutiert (Ellmann 2008, S. 100 ff.; Renz 1998;
S. 290 ff.; Wald 2003; Rank 2003). Dabei scheint es weniger ein analytischer Prozess zu sein, sich ein Werkzeug auszusuchen, als historische Zufälle und strukturelle Präferenzen. So nutzt Ellmann beispielsweise zur Bestimmung der Netzwerkdichte die Softwarewerkzeuge „Netdraw“ und für die Zentralität „Pajek“ (Ellmann
84
2008). Im Internet sind zahlreiche Webseiten zu finden, die eine Vielzahl anderer
Werkzeuge identifizieren (vgl. z. B. http://www.insna.org/INSNA/soft_inf.html).
Die Software-Ansätze erfordern allesamt fortgeschrittene Kenntnisse der Mathematik und fordern vom Nutzer eine entsprechende Genauigkeit (vgl. Abschnitt
3.2.1). Es gibt leider keine aktuelle Übersicht über die Werkzeuge der Netzwerkanalyse. Daher ist es notwendig, mögliche IuK-Anwendungen näher zu spezifizieren. Die Analyse von Werkzeugen zum Innovationsmanagement und insbesondere
von Stage-Gate-Prozessen wurde bisher zumeist aus der Praxis vorangetrieben.
Die Durchführung einer Analyse von Innovationskooperationen in Virtuellen Organisationen ist immer mit der Sammlung, Verarbeitung und Interpretation von Informationen verbunden. Da Innovationsprozesse jedoch in der Praxis bisher wenig
dokumentiert sind (Borchert 2006, S. 15 ff.; Goos 2006, S. 10 ff.), sind die zahlreichen Analysemöglichkeiten auf eine explizit zu erhebende Datenmenge zu beziehen (Engel und Bullinger 2006, S. 2 ff.). Am Markt sind heute viele unterschiedliche IT-Systeme verfügbar, die die unterschiedlichen Phasen im Ablauf eines Innovationsmanagements unterstützen. Die in der Praxis eingesetzten informationstechnischen Lösungen zur Unterstützung von Innovationskooperationen reichen
von Excelprogrammen bis hin zu umfangreichen Analysewerkzeugen (Bafoutsou
und Mentzas 2002, S. 282 ff.; Fischer 2003; Gaulitz-Lüter 1998, S. 40 ff.; Spath
et al. 2004, S. 12 ff.; Schmid 1999; Laboranova 2009; Geschka 2005, S. 30 ff.).
Zur Einteilung der IT-Systeme für die Gestaltung von Innovationskooperationen
kann das Spektrum der unterstützten Funktionalitäten dienen. Wettstein (2002,
S. 307) und Seifert (2007, S. 44) unterscheiden fünf Kategorien. In dieser Arbeit
werden in Anlehnung an die Marktstudie Innovationsprozesse vom Fraunhofer
IAO (Spath et al. 2004) insgesamt fünf Kategorien unterschieden (vgl. Abbildung
34).
Lösungen zur Analyse von
Lösungen zur Innovationsplanung
Lösungen zum Ideenmanagement
Lösungen zum InnovationsprojektManagement
Lösungen zur Gestaltung von IuK-Aspekten innerhalb von Innovationskooperationen
Abbildung 34:
Zeit
Informationstechnische Systeme zur Gestaltung von Kooperationsbeziehungen
Dabei werden insgesamt fünf Gruppen zur Analyse von Kooperationsbeziehungen
unterschieden. Bezogen auf den Ablauf einer Innovationskooperation unterstützen
die verschiedenen Lösungen die einzelnen Phasen mit unterschiedlichen Prioritä85
ten. Bei den verfügbaren IT-Systemen ist erkennbar, dass sie unterschiedlichen
Ursprungs sind und deshalb verschiedene Ansätze verfolgen:
x Zunächst kann eine große Zahl von Anwendungen, die für spezifische Anforderungen bei der Analyse von Kooperationsbeziehungen erstellt wurden,
unterschieden werden (z. B. Pajek, Netdraw, UCINET oder Visione), die alle Teilaspekte der Netzwerkanalyse adressieren.
x Lösungen zur Innovationsplanung entstanden aus der Erweiterung von PPSSystemen (z. B. Product Lifecycle Management von SAP).
x Lösungen zum Ideenmanagement (z. B. TechOptimizer, Idea Management,
Webdynamix, Ideationtriz, Idea Central V3.5 und Ideas Generator) als Erweiterung von IT-Systemen für die Ideensammlung.
x Lösungen zum Innovationsprojektmanagement (z. B. Sopheon von Accolade, Integrated Development Enterprise oder MS Project). Die Lösungen basieren teilweise auf der Anwendung eines speziellen konzeptionellen Ansatzes (beispielsweise Stage-Gate). Ein Beispiel hierfür ist Accolade.
x Lösungen zur Gestaltung von IuK-Aspekten innerhalb von Innovationskooperationen (z. B. FIA-Tool von Weber (2007, S. 130 ff.).
Für die Gestaltung Virtueller Organisationen wurde in Abschnitt 3.3 die Operationsphase und hier die Gestaltung der Kooperationsbeziehungen innerhalb der Innovationsprozesse in der Virtuellen Organisation als für den Erfolg einer Innovationskooperation wesentliche Aktivität beschrieben. Vor diesem Hintergrund ist bei
der Betrachtung IT-gestützter Innovationskooperationen die Unterstützung der
IuK-basierten Kooperationsbeziehungen ein wichtiges Kriterium für deren Eignung. Der obere Teil der Abbildung 35 zeigt die Ausprägungsform dieses Kriteriums: Minimale Unterstützung bieten dabei diejenigen Systeme, die lediglich eine
grundsätzliche Erfassungsmöglichkeit bieten. Erweiterung liefern Systeme, die eine strategisch-taktische Differenzierung der Beziehungsmerkmale erlauben. Im
Idealfall ermöglicht das IT-System die komplexe Auswertung und den Vergleich
von Kooperationsbeziehungen. Damit könnten Innovationskooperationen von Seiten der Beziehungen und Interaktionen beherrscht werden.
86
Unterstützung der IuK-basierten Kooperationsbeziehungen durch das IT-System
Differenzierung
unterschiedlicher
Beziehungsmerkmale
Auswertung und Vergleich von
hoch
niedrig
Erfassung der IuKbasierten
Integration des Stage-Gate-orientierten Innovationsprozesses
Abbildung 35:
Integration aller VO Partner und
Beziehungen im Stage-Gate-Modell
hoch
niedrig
Integration des Stage-GateErfassung der
Innovationsprozesse Modells auf Ebene der Virtuellen
Organisation
pro Unternehmen
Kriterien zur Auswahl IT-gestützter Gestaltung von Innovationskooperationen
Die Funktionsorientierung Virtueller Organisationen und die damit verbundene
Verteiltheit von Innovationsprozessen erfordert eine Integration des Stage-Gateorientierten Innovationsprozesses durch ein IT-System. Abbildung 35 fasst im unteren Bereich die Ausprägungsform dieses Kriteriums zusammen. Im Idealfall
werden alle Partner und Beziehungen im Stage-Gate-Modell durch IuK-Systeme
unterstützt. In diesem Fall können alle Beteiligten verteilt auf den Innovationsprozess zugreifen und dadurch die jeweiligen Kooperationsbeziehungen nachvollziehen. Lösungen beruhen in der Regel auf webbasierten Systemen. Systeme mit geringer Berücksichtigung erlauben lediglich eine grundsätzliche Erfassung des Stage-Gate-Modells in den einzelnen Unternehmen. Systeme mit einer mittleren Integration erlauben die Integration des Stage-Gate-Modells auf Ebene der Virtuellen
Organisation, ohne eine spezifische Differenzierung von Kooperationsbeziehungen
zu ermöglichen.
87
4
Konzeption der
Nachdem im vorangegangenen Kapitel die theoretischen Grundlagen zur Gestaltung von Innovationskooperationen in Virtuellen Organisationen beschrieben, Methoden und Werkzeuge verglichen und theoretische Anforderungen ermittelt wurden, soll in diesem Kapitel eine neue Methode zur Gestaltung von Innovationsprozessen in Virtuellen Organisationen vorgestellt werden: die Kooperationsorientierte Netzwerkanalyse.
Zentrales Gestaltungsobjekt der Methode sind die Kooperationsbeziehungen und
-intensitäten innerhalb des Konsortiums-, sowie die Analyse der heterogenen Interaktionsprozesse (vgl. Abschnitt 2.4 sowie Abschnitt 3.3). Dabei kann auf innerbetrieblicher Ebene das Innovationsmanagement Aufgabenbereich einer kleinen
Gruppe sein. Bei Einbeziehung von Marktkräften und Umwelt in den Innovationsprozess erweist sich dieser Aufgabenbereich als entscheidend für den Aufbau und
die Nutzung eines komplexen Kommunikations- und Interaktionsnetzes (Hauschildt und Salomo 2007, S. 258; Boutellier et al. 2008, S. 241 ff.). Diese Betrachtungsweise unterstützt die Gestaltung von Innovationskooperationen sowie die
Anwendung der richtigen IuK-Systeme auf die jeweiligen Kanten zwischen den
kooperierenden Knoten. Betrachtet werden formale bzw. planbare Interaktionsprozesse. Ausgeschlossen sind dagegen soziale Aspekte der Interaktion und die Ebene
der informellen Interaktion. Die Kooperationsorientierte Netzwerkanalyse soll eine
vorausschauende Einschätzung (Spey 2005, S. 148 ff.) der Erfolgswirkung von Innovationskooperationen in Virtuellen Organisationen unterstützen. Die Methode
der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse kann als neuer Ansatz für die Gestaltung von IuK-Strukturen in Kooperationsbeziehungen angesehen werden, der
die Planung (Ressourceneinsatzplanung) und Kontrolle (integrierte und isolierte
Abweichungsanalysen) unterstützt. Die Methodik nutzt zur Analyse und Gestaltung von Innovationsprozessen in Virtuellen Organisationen das Stage-GateModell. Als Anwender der Methodik sind insbesondere Innovationsmanager vorgesehen.
4.1
Lösungsansatz der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse
Dieser Abschnitt stellt den Lösungsansatz der Arbeit dar und diskutiert die Anwendung des Stage-Gate-Ansatzes in der Virtuellen Organisation (Abschnitt
4.1.1). Darauf aufbauend beschreibt Abschnitt 4.1.2 die qualitative Analyse der
Kooperationsbeziehungen als Basis für die Kooperationsorientierte Netzwerkanalyse.
88
4.1 Lösungsansatz der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse
4.1.1
Nutzung des Stage-Gate-Modells in der
Das Stage-Gate-Modell hat in der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse zentrale Bedeutung. Abbildung 33 zeigt den Zusammenhang zwischen der Analyse
der Kooperationsbeziehungen und des Stage-Gate-Modells. Dabei entspricht das
hier dargestellte Modell Überlegungen, die bereits 1999 von Segarra (1999, S. 186
ff.), Eschenbächer und Allabrune (1999, S. 230 ff.) sowie von Eschenbächer und
Cocquebert (1999, S. 160 ff.) konzeptionell beschrieben wurden. Diese Überlegungen wurden in Eschenbächer et al. (2005, S. 307 ff.) in Form der Entwicklung
des Stage-Gate Prozessmodells weiter vertieft. In Abbildung 36 sind die Phasen
der Innovationskooperationen in der Virtuellen Organisation (vgl. Abbildung 30)
mit dem Stage-Gate-Modell zusammengeführt.
Produktentwicklung
F&E
Zweiter
Abschnitt
Stufe 1
Tor
Dritter
Abschnitt
Stufe 2
Tor
Scoping/
Umfeldanalyse
Abbildung 36:
Verhandlung
Geschäftsmodell
Tor
Vierter
Abschnitt
Stufe 3
Entwicklung
Tor
Stufe 4
Test &
Evaluation
Produktion
Alternative 1
Auflösung
Fünfter
Abschnitt
Stufe 5
Tor
Markteinführung
Steuerung von Innovationskooperationen in Virtuellen Organisationen über ein
adaptierbares Stage-Gate-Modell
Das Stage-Gate-Modell beruht grundsätzlich auf dem Standard gemäß Abbildung
33. Anpassungen in Richtung Komplexitätsreduktion sind jedoch möglich. Stages
müssen durch spezifische Aufgaben und Tätigkeiten beschrieben werden, die entsprechend der Planung der Partner der Virtuellen Organisation durchzuführen sind.
Die Aufteilung dieser Aufgaben erfolgt im Top-Down-Verfahren und basiert in
Anlehnung an Krömker auf den Prinzipien der hierarchischen Dekomposition
(Krömker 1999, S. 130 ff.). Aufgaben werden dabei in Tätigkeiten aufgeteilt und
diese wiederum in Arbeitsschritte spezifiziert. Diese und die damit verbundenen
Planungsaktivitäten (Ressourcenallokation, Zuweisung von Verantwortlichkeiten,
Timing) sind individuell und in Abhängigkeit vom jeweiligen Innovationsvorhaben
zu definieren.
89
4 Konzeption der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse
Ursprünglich für den Einsatz im Unternehmen entwickelt, sind auch Ansätze bekannt, das Stage-Gate-Modell in Virtuellen Organisationen zur Anwendung zu
bringen (Lühring 2006, S. 20 ff.). Arbeiten in diesem Zusammenhang beziehen
sich vor allem auf einen Einsatz in unternehmensübergreifenden Entwicklungspartnerschaften wie Automobilindustrie (Engel und Bullinger 2006, S. 90). Ansätze zur Übertragung dieser Arbeiten auf Virtuelle Organisationen sowie Ansätze
zum Einsatz eines stage-Gate-basierten Ansatzes in der Operationsphase gibt es
bislang nicht. So diskutiert der Sonderforschungsbereich 457 (hierarchielose
Netzwerke) in Chemnitz die Erfahrungen aus der Gestaltung von Kooperationen,
allerdings ohne dabei Innovationsprozesse ins Visier zu nehmen
In jüngster Vergangenheit haben Borchert (2006) und Goos (2006) erste Ansätze
zur Gestaltung von stabilen Netzwerken entwickelt. Im Gegensatz zu Virtuellen
Organisationen beziehen sich diese Arbeiten auf Konzerne. Weitere Forschungsarbeiten von Rank (2003) und Renz (2003) bemühen sich um methodische Präzision,
vertiefen aber ebenfalls nur die Nutzung in Konzernen bzw. stabilen Netzwerken.
Als Erkenntnis aus diesen Beispielen lassen sich hinsichtlich der Nutzung des Stage-Gate-Modells in Virtuellen Organisationen folgende Ergebnisse zusammenfassen:
x Dem Modell fehlen bisher unternehmensübergreifende Aspekte: Stage-GateModelle sind ursprünglich für die Abwicklung von Innovationsprozessen innerhalb der Unternehmensgrenzen konzipiert. Es fehlen Handlungsanweisungen, wie man über die Unternehmensgrenzen hinweg mit Innovationsprozessen umgehen sollte.
x Kooperationsbeziehungen können nicht unterschieden werden: Das StageGate-Modell geht grundsätzlich davon aus, dass alle Beziehungen innerhalb
des Innovationsprozesses gleich zu behandeln sind. Dies ist bei Innovationsprozessen in Virtuellen Organisationen nicht zutreffend und muss daher berücksichtigt werden.
x Die IuK-Struktur wird nicht ausreichend unterstützt: IuK-Beziehungen werden nicht bestimmt, d. h. die unterschiedlichen Partner wissen gar nicht, ob,
und wenn ja, welche Gestaltungsempfehlungen für einzelne Kooperationsbeziehungen vorliegen.
x Auf der IT-Seite liefern Unternehmen wie Sopheon erste Ansätze für eine
intraorganisatorische Nutzung des Stage-Gate-Modells, eine webbasierte
Lösung ist bisher nicht vorhanden.
Ausgehend von diesen Erkenntnissen kann festgehalten werden, dass das StageGate-Modell um die oben aufgeführten Aspekte ergänzt werden muss, um im Kontext Virtueller Organisationen zur Anwendung kommen zu können. Grundsätzlich
90
4.1 Lösungsansatz der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse
ist dieser Modellierungsansatz für einen Einsatz bei Innovationskooperationen jedoch sehr gut geeignet.
4.1.2
Kooperationsorientierte Netzwerkanalyse durch
die qualitative Analyse der Kooperationsbeziehungen
Basierend auf dem Prinzip der interorganisatorischen Gestaltung von Innovationskooperationen sowie dem Stage-Gate-Modell zur Steuerung von Innovationskooperationen (Abschnitt 4.1.1) diskutiert dieser Abschnitt die qualitative Analyse von
Kooperationsbeziehungen. Qualitative und quantitative Netzwerkanalyse sind aufgrund bestehender systematischer Unterschiede einander ausschließende Methoden. Jedoch erweist sich eine Kombination dieser Methoden in Form einer „Verknüpfung“ nicht nur als möglich, sondern sogar als effektiv. Diese Verknüpfung
wird von Franke und Wald explizit empfohlen (Hollstein 2006, S. 153-175). In
Abbildung 37 ist der Ansatz der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse weiter
spezifiziert. Im Vordergrund stehen die qualitative Beschreibung der Kooperationsbeziehungen sowie die quantitative Schätzung der Kooperationsintensitäten.
A.
B.
C.
Abbildung 37:
Qualitative
Beschreibung der
Quantitative
Schätzung der
„ex ante“ erwartete
(geschätzte)
Entwicklung
heute
Zeit
Ansatz der qualitativen Netzwerkanalyse
Durch die Verknüpfung qualitativer und quantitativer Methoden sollen ihre jeweiligen Schwächen durch Verknüpfung ihrer Stärken überwunden werden. Qualitative Verfahren können z. B. bei der Erfassung von Netzwerkstrukturen eingesetzt
werden, um deren Auswertung quantitativ durchzuführen (siehe Abbildung 37). In
der Planungsphase der Innovationskooperation gilt es, die Netzwerkstruktur zu ermitteln. Dazu müssen die Kooperationsbeziehungen prognostiziert werden. Hierfür
eignen sich qualitative Verfahren besonders; auch deshalb, weil zu diesem Zeitpunkt wenig Daten vorhanden sind, um quantitative Verfahren anwenden zu können. In der Konfigurationsphase wird das Netzwerk mit den geschätzten Beziehungen präsentiert. Hier können sowohl quantitative als auch qualitative Verfahren auf
ähnliche Tools (Soziogramme, Matrizen,…) angewandt werden. In der Evaluationsphase wird das prognostizierte Netzwerk ausgewertet. Dies geschieht am besten
91
quantitativ, um Objektivität zu gewährleisten. Beispielsweise kann durch die Berechnung der Netzwerkdichte geprüft werden, ob eine prognostizierte enge Zusammenarbeit zwischen den Partnern eingetreten ist.
Da in einer Innovationskooperation Aspekte zu berücksichtigen sind, die nicht gezählt werden können, sind qualitative ebenso wie quantitative Ansätze zu nutzen.
Es muss also zur Gestaltung von Innovationskooperationen ein netzwerkanalytischer Ansatz verwendet werden, der die Stärke beider Verfahren verbindet. Ein
solcher Ansatz ist die Kooperationsorientierte Netzwerkanalyse. Diese ist im Kern
beschreibend und qualitativ, bedient sich aber auch quantitativer Elemente. Im
Folgekapitel erfolgt die Entwicklung der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse.
4.2
In diesem Abschnitt wird aus der Idee der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse ein Konzept entwickelt, welches in Form einer Methodik umgesetzt wird. Auf
Basis der in den vorangegangenen Kapiteln dargestellten Grundlagen wird eine
Methodik für die Kooperationsorientierte Netzwerkanalyse entwickelt, um dadurch
die Gestaltung von Innovationskooperationen in Virtuellen Organisationen zu unterstützen. Durch die Identifikation der zur Realisierung der Innovationskooperation voraussichtlich benötigten Kooperationsbeziehungen und der Prognose des Zusammenspiels der notwendigen Interaktionen wird die Kooperationsorientierte
Netzwerkanalyse zum einen für die Bestimmung der optimalen Kooperationsintensitäten zwischen den Partnern genutzt. Diese Kooperationsintensitäten können weiterhin für Aufwandsschätzungen des Stage-Gate-Modells genutzt werden. Zum anderen können über diesen Schritt Empfehlungen für die Anwendung von IuKSystemen herausgearbeitet werden, die die Virtuelle Organisation angemessen unterstützen. Die Implementierung der Anforderungen an die Schritte „Stage-GateModell konfigurieren“ und „IuK-Systeme auswählen und zuordnen“ in eine prototypische Softwarelösung wird in Kapitel 6 beschrieben.
Die Methodik verwendet zur Darstellung der Innovationsprozesse das Stage-GateModell (siehe zur Auswahl Abschnitt 3.4.2). Es ist entscheidend zu verstehen, dass
im Zuge der folgenden Modellentwicklung zwischen dem Stage-Gate-Modell, über
das die Innovationskooperation abgebildet wird, und dem Vorgehensmodell zur
Konfiguration und wirkungsvollen IT-Unterstützung des Stage-Gate Modells zu
unterscheiden ist. Die Kooperationsorientierte Netzwerkanalyse wird dabei zur
Fundierung des Vorgehensmodells herangezogen. Abbildung 38 zeigt die sechs
Schritte der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse im Überblick. Die Methode
begleitet den Benutzer vom Aufbau der Netzwerkstruktur bis zur Evaluation der
Anwendung. Sie lässt ihn schrittweise das Netzwerk und die Interaktionen identifizieren, um ihn dann durch die Konfiguration des Stage-Gate-Modells sowie die
Auswahl der IuK-Unterstützung Entscheidungshilfen zu geben. Die Methode un92
4.2 Kooperationsorientierte Netzwerkanalyse
terscheidet grundsätzlich zwischen Planungs-, Konfigurations- und Evaluationsaktivitäten.
Ziel der Planungsphase ist es, auf Basis der identifizierten Kompetenzen und
Netzwerkstrukturen die Kooperationsintensitäten abzuleiten (vgl. Abschnitt 4.3).
Unter Berücksichtigung der geplanten Innovationskooperation wird ein Vorschlag
für die zu gestaltenden Kooperationsbeziehungen mit den jeweiligen Kooperationsintensitäten erzeugt.
Planungsphase
Voraussetzungen
schaffen
Zweck der Konfigurationsphase (siehe Abschnitt 4.4) ist es, auf Grundlage der abgeleiteten Kooperationsbeziehungen und -intensitäten zunächst das Stage-GateModell aufzusetzen. Die Feinspezifikation erfolgt dann unter Auswertung der
Kooperationsbeziehungen. Danach werden auf Basis der einzelnen spezifizierten
Interaktionen die jeweiligen IuK-Systeme zugeordnet. Schließlich beinhaltet die
Methode eine Nutzungs- und Evaluationsphase (vgl. Abschnitt 4.5). Dieses Instrument dient dem Innovationscontrolling, d. h. es wird überprüft, ob Planung und
Konfiguration der Innovationskooperation genau waren oder ob es größere Abweichungen gegeben hat.
1. Netzwerkstruktur und
Kompetenzen ermitteln
2. Kooperationspartner
darstellen
Evaluationsphase
Konfigurationsphase
Voraussetzungen
nutzen
ableiten
4. Stage-Gate-Modell
konfigurieren
5. IuK-Systeme auswählen
und zuordnen
6. Anwendungen nutzen und
evaluieren
Abbildung 38:
Definition der für den kooperativen Innovationsprozess notwendigen Kompetenzen und
Netzwerkstruktur
Darstellung des Netzwerks über eine
wertschöpfungsbezogene Analyse der Knoten
Ableitung der Interaktionen und der jeweiligen
Kooperationsintensitäten zwischen den Partnern
Konfiguration des Stage-Gate Modells auf Basis
der notwendigen Kooperationsbeziehungen
Auswahl geeigneter IuK-Systeme innerhalb der
Durchführung und Evaluation der Phasen und
Gates
Die sechs Schritte der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse
In Schritt 1 der Methodik werden zuerst die erforderlichen Kompetenzen sowie die
Netzwerkstruktur ermittelt. Schritt 2 stellt die Ermittlung der virtuellen Wertschöpfungskette dar und visualisiert die Kooperationspartner und ihre jeweiligen Wertschöpfungsbeiträge. In Schritt 3 werden die Kooperationsbeziehungen in Form von
Interaktionen näher spezifiziert und gruppiert, und es erfolgt die Ableitung der
93
Kooperationsintensitäten. Die Gestaltung erfolgt in Schritt 4. Das Stage-GateModell wird – basierend auf den abgeleiteten Kooperationsbeziehungen mit den
jeweiligen Interaktionsintensitäten – konfiguriert. Hierbei wird das Konzept der
Interaktionsintensität entwickelt. In Schritt 5 erfolgen Auswahl und Zuordnung der
IuK-Systeme. Schließlich wird in Schritt 6 die Nutzung und Evaluation der Ergebnisse diskutiert. Es wird ebenfalls analysiert, inwieweit die IuK-Unterstützung hilfreich war.
Auch wenn die Schritte in Abbildung 38 in sequentieller Folge dargestellt sind,
muss betont werden, dass ein sinnvolles Vorgehen bei der Gestaltung des Innovationsprozesses immer iterativ und evolutionär ist und auf Rückkoppelungen und
Lerneffekte angewiesen ist. Diese Lerneffekte führen zur Anpassung einzelner
Schritte. Die sequentielle Darstellung verdeutlicht aber, welche Reihenfolge logischerweise zu durchlaufen ist und kann prinzipiell ein praktisches Vorgehen nachzeichnen. Sofern das iterative Vorgehen der Verfeinerung dient, ist ein paralleles
Bearbeiten der Schritte methodenkonform. Werden die Iterationen allerdings lediglich für Korrekturen genutzt, deutet dies auf unsichere oder falsche Anwendung
der Methode hin. In Abbildung 39 sind die relevanten Eingangs- und Ausgangsgrößen der Methode dargestellt.
Ausgangsgrößen
Eingangsgrößen
Anforderungen und
Kompetenzen der Partner
Kompetenzen und
Netzwerkstruktur
Wertschöpfungsbeiträge
und Interaktionen
Interaktionen mit
darstellen
ableiten
konfigurieren
Stage-Gate-Modell,
und zuordnen
Ausgewählte
Anwendungen, Stage-GateModell
Abbildung 39:
94
Kompetenzen und
Netzwerkstruktur
Ressourcenidentifikation und
-bündelung (Wertschöpfungsbeiträge), Interaktionen
Art und Zahl der Interaktionen
mit ihrer jeweiligen Intensität
Stage-Gate-Modell auf Basis der
Interaktionen und deren
Zugeordnete Werkzeuge und
Anwendungen zu den
Interaktionsbeziehungen
Nutzungs- und
Evaluationsergebnisse
evaluieren
Eingangs- und Ausgangsgrößen
4.3 Planungsphase
Die Schritte werden im Folgenden detaillierter beschrieben. Praktische Anwendungsbeispiele dieser Methodik werden in Kapitel 6 präsentiert.
4.3
Planungsphase
Zweck der Planungsphase ist die Ermittlung der abzubildenden Kooperationsbeziehungen, der Kompetenzen und der Netzwerkstruktur als Grundlage der Zusammenarbeit innerhalb der Virtuellen Organisation. Darauf folgen Identifikation und
Darstellung der Kooperationspartner, wobei ein spezieller Fokus auf der Identifikation und der Definition der Interaktionen zwischen den Kooperationspartnern liegt.
Schließlich erfolgt im dritten Schritt die Bestimmung der Kooperationsintensitäten.
Folgende Fragen müssen innerhalb der Planungsphase beantwortet werden:
1. Mit welchen Partnern soll kooperiert werden?
2. Welche Aktivitäten sollen in der Zusammenarbeit adaptiert werden?
3. Wie sollen die verschiedenen Aktivitäten der Partner aufeinander abgestimmt werden?
4. Wie können die Partner beeinflusst werden, damit sie ihre Aktivitäten auf
einander abstimmen?
4.3.1
Ermittlung von Kompetenzen und Netzwerkstruktur
Innerhalb der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse wird das Kompetenzmanagement nicht detailliert unterstützt. Es wird vielmehr vorausgesetzt, dass Kompetenzen in grundsätzlicher Form bei dem Partner einer Virtuellen Organisation
erhoben werden können. Der Aspekt des Kompetenzmanagements ist im Falle von
Innovationskooperationen in Virtuellen Organisationen aufwendig, da hierbei
Kompetenzen unterschiedlicher Partner zusammengeführt werden müssen. Zahlreiche Forschungsergebnisse illustrieren, wie aufwendig das Mapping von Kompetenzen in Virtuellen Organisationen zu gestalten ist (Wirth und Baumann 2001;
Sydow et al. 2003, S. 10 ff. und 46 ff.; Habich 2006; S. 108 ff.; Ritter 1998; Roß
2006, S. 60 ff.). Ein Überblick über die speziellen Aspekte des Kompetenzmanagements in Virtuellen Organisationen findet sich im Beitrag über Virtuelle Cluster,
den sogenannten Virtual Breeding Environments, von Afsarmanesh et al. (Ermilova und Afsarmanesh 2007, S. 561 ff.).
Bei der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse steht die Analyse derjenigen
Kooperationsbeziehungen zwischen den Mitgliedern einer Virtuellen Organisation
im Vordergrund, die die Innovationskooperation maßgeblich beeinflussen. Ihnen
kommt bei Virtuellen Organisationen eine besondere Bedeutung zu, da sie die
Qualität der interorganisatorischen Zusammenarbeit entscheidend mitbestimmen.
In Abbildung 40 sind die dazu erforderlichen Kompetenzen übersichtsartig darge95
stellt. Darauf aufbauend kann nun die Netzwerkstruktur in allgemeiner Form ermittelt werden. Im oberen Teil der Abbildung sind die Kooperationsbeziehungen entlang des Lebenszyklus einer Virtuellen Organisation visualisiert. In den unterschiedlichen Entwicklungsphasen der Innovationskooperation müssen z. T. ganz
unterschiedliche Kompetenzen und Netzwerkstrukturen zusammengeführt werden.
F&E
Produktentwicklung
Verhandlung
Netzwerkbeispiel
1
• Management der Kooperationsbeziehungen,
Erforderliche Kompetenzen:
Alternative 1
Auflösung
Netzwerkstruktur:
•Zahl der Partner,
• fachliche/technologische Kompetenzen,
•Kooperationsbeziehungen der
Partner,
• Prozesskompetenz,
4
• Interaktionskompetenz und
• Projektmanagement.
Produktion
2
•Verteiltes Arbeiten durch die
Nutzung von IuK-Technologien.
3
Abbildung 40:
Netzwerkstruktur und Kompetenzen anhand eines Beispiels
Aufbauend auf dieser erfolgt mit Abbildung 41 eine Konkretisierung der Systematik der Bündelung von Wertschöpfungsbeiträgen. Die einzelnen Wertschöpfungsaktivitäten sind hier als Bausteine für Wettbewerbsvorteile zu verstehen, wobei die
Art und Weise, wie sie zusammengesetzt werden, Kosten und Effektivität anderer
Wertschöpfungsaktivitäten beeinflussen können (Kreikebaum 1997, S. 138). Zunächst war es Gluck (1980, S. 22 ff.) und zu einem späteren Zeitpunkt Porter
(2008, S. 62 ff.), durch die die Analyse von Wertschöpfungsbeiträgen in die Diskussion zur Analyse von Unternehmen eingebracht worden ist. Der Grundgedanke
– bezogen auf Virtuelle Organisationen – besteht darin, dass diese nur dann einen
für ihre Partner strategisch relevanten Nutzen erwirtschaften können, wenn sie einen Wettbewerbsvorteil gegenüber ihren Konkurrenten aufweisen (Roß 2005,
S. 120; Möller 2006, S. 89). Dies ist nach Auffassung von Porter entweder dadurch
zu erreichen, dass das Unternehmen seine Aktivitäten zu geringeren Kosten als die
Konkurrenten ausführt oder das es die Aktivitäten so gestaltet, dass sie zu einem
größeren Kundennutzen (Differenzierung) führen (Grant und Nippa 2006, S. 192
ff.; Wohlgemuth 2002, S. 223 ff.; Welge und Al-Laham 2003, S. 242).
96
4.3 Planungsphase
Das Konzept der Wertschöpfungskette hat das Ziel, die „Quellen“ der Wettbewerbsvorteile in Unternehmungen sichtbar zu machen (Kreikebaum 1997, S. 137).
Hierzu entwirft Porter ein Raster strategisch wichtiger Handlungskategorien, die
unabhängig von der Branche in jedem Unternehmen vorhanden sind. Er unterscheidet dabei zwischen primären und sekundären Aktivitäten. Dabei beschreiben
die primären Aktivitäten Funktionen wie Produktion und Marketing, die sich vor
allem mit der Herstellung und dem Absatz der Marktleistung (sächliches Produkt
oder Dienstleistung) befassen. Die sekundären Aktivitäten beschreiben Supportaktivitäten wie Personalwirtschaft und Beschaffung, die zur Ausübung der primären
Aktivitäten notwendig sind (Welge und Al-Laham 2008, S. 244 ff.). Ausgehend
von den bisherigen Darstellungen ist zu untersuchen, wie die sich ändernde Kooperation besser beschrieben werden kann. Für die vorliegende Arbeit wurde die
Wertschöpfungskette nach Porter ausgewählt.
Andere Wissenschaftler haben die Systematik von primären und sekundären Wertschöpfungsbeiträgen in ihren Arbeiten übernommen (vgl. Weber 2005; Hess 2002,
S. 242). Grundlage der Analyse von Interaktionen in Virtuellen Organisationen ist
die synoptische Darstellung der Kooperationspartner, ihrer Prozesse und ihrer einzusetzenden Ressourcen (Hess 2002, S. 246). Hierzu ist es nicht erforderlich, sich
an die organisatorischen Gegebenheiten zu halten, was im Fall von Innovationskooperationen vorteilhaft erscheint. Insbesondere verteilte Kompetenzen können
durch die Überwindung organisatorischer Grenzen für gemeinsame Zwecke genutzt werden. Abbildung 41 zeigt das Vorgehen für primäre und sekundäre Wertschöpfungskettenelemente.
Organisation 2
Organisation 1
P11
P12
P14
S13
S14
P21
S25
P14
P35
S31
S32
S33
P23
S21
S25
P45
S43
S44
S45
S13
S43
P34
S45
P34
P22
S32
P44
Organisation 3
Organisation 4
P oder S: Primäre und sekundäre
Wertschöpfungskettenelemente
Interaktionen zwischen den
Wertschöpfungselementen
Kernkompetenzen
Abbildung 41:
Virtuelle Wertschöpfungskette
Wertschöpfungsbeiträge der Partner in der Virtuellen Organisation
97
Dabei wird eine Nummerierung der Ablaufelemente vorgenommen, die bei der
späteren Spezifikation der Interaktionen von Bedeutung ist. Die Nummerierung
wird durch die Nummer des Partners ergänzt. Diese Nummer wird direkt nach dem
P (für primäre Aktivitäten) oder S (für sekundäre Aktivitäten) gesetzt, um eine eindeutige Zuordnung der Interaktion zu ermöglichen. In der Abbildung 41 sind für
vier Partner unterschiedliche primäre und sekundäre Aktivitäten grau markiert, die
die Kernkompetenzen des Unternehmens (im Netzwerk als Knoten visualisiert) anzeigen. Diese Auswahl ist für jeden Knoten vorzunehmen, denn die Kernkompetenzen sind die möglichen Angebote des Knotens im Rahmen einer Innovationskooperation. In der gestrichelten mittigen Umrahmung sind die ausgewählten
Kompetenzen, auch Kernkompetenzen genannt, zusammengeführt. Auf Grundlage
der Ermittlung von Netzwerkstruktur (vgl. Abbildung 40) und Kernkompetenzen
aus Abbildung 41 zeigt Abbildung 42 das Ergebnis des ersten Schrittes der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse. Die ermittelten Kooperationsbeziehungen
zwischen den Knoten sind im Weiteren durch die notwendigen Kompetenzen und
Ressourcen zu ergänzen.
P34
S25
S13
S43
P14
S45
Netzwerkstruktur
Abbildung 42:
4.3.2
S32
Kompetenzen
Ergebnis des ersten Schrittes
Kooperationspartner darstellen
In diesem Abschnitt werden die Kooperationspartner analysiert, die in der virtuellen Wertschöpfungskette vertreten sind. Grundlage der wertschöpfungsbezogenen
Analyse ist die Definition von Wertschöpfungs-, Vermarktungs- und Innovationsprozessen (Bellmann und Mildenberger 1996, S. 121 ff.; Bellmann 2004; Weber
1995, S. 191). Die Analyse basiert auf dem Modell der Wertschöpfungskette. Der
Einfachheit halber wurden in Abbildung 43 primäre und sekundäre Wertschöpfungselemente hinzugefügt. Bei größeren Projekten nimmt die Zahl der Interaktionen erheblich zu, so dass eine Visualisierung der Wertschöpfungskette schnell
unübersichtlich wird. In diesem Abschnitt wird das Prinzip dargestellt. Diese
Wertschöpfungselemente werden im Folgekapitel exemplarisch weiter genutzt.
Abbildung 43 zeigt ausgehend von der Geschäftsmission die Aufteilung in Kerngeschäftsprozesse und Unterstützungsprozesse. Das Porter-Modell fokussiert auf
98
4.3 Planungsphase
die Kerngeschäftsprozesse. Dabei wurden den primären und sekundären Aktivitäten insgesamt sieben Wertschöpfungsbeiträge zugeordnet.
S1: Unternehmensinfrastruktur
Sekundäre
Aktivitäten
S2: Personalwirtschaft
S13
S25
S32
S3: Forschung & Entwicklung
S43
S4: Beschaffung
S5: IT-Technologien
P1: Eingangs- P2:
Produktion
logistik
P14
S45
P3:
Ausgangslogistik
P5: Kundendienst
P4:
Marketing &
Vertrieb
P34
Primäre Aktivitäten
P = Kerngeschäftsprozesse oder auch primärer Wertschöpfungsanteil
S = Unterstützungsprozesse oder auch sekundärer Wertschöpfungsanteil
Abbildung 43:
Wertschöpfungskettenmodell
Nachdem in der vorangegangen Phase Netzwerkstrukturen und notwendige Kompetenzen der Innovationskooperation identifiziert werden konnten, erfolgt in diesem Schritt die Darstellung bzw. Visualisierung. In Abbildung 44 sind die hinter
den Kooperationsbeziehungen stehenden Interaktionen der virtuellen Wertschöpfungskette abgetragen. Die Benennung der Wertschöpfungselemente entspricht dabei weiterhin der zuvor erläuterten. So bezeichnet beispielsweise S13 die Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten von Partner 1 und S43 die gleiche Kompetenz auf Seiten von Partner 4. Die Nummern in den Kreisen bezeichnen die in die
jeweiligen Interaktionen eingebundenen Wertschöpfungselemente: IP34S43 symbolisiert, dass die Ausgangslogistik von Partner 3 (P34) und die Beschaffung (S43)
von Partner 4 interagieren. Außerdem gibt es Interaktionen, die sich direkt zwischen zwei primären Wertschöpfungsaktivitäten der Partner befinden, wie z. B.
IP14P34, bei der das Marketing und der Vertrieb von Partner 1 (P14) mit Partner 3
(P34) zusammenarbeiten. Alle weiteren dargestellten Interaktionen ergeben sich
nach diesem Muster. Abbildung 44 zeigt insgesamt zehn Interaktionen, die zwischen primären und sekundären Wertschöpfungsaktivitäten unterschiedlicher Partner stattfinden. Der schwarze Pfeil zeigt zusätzlich an, ob eine unternehmensinterne (horizontaler Pfeil) oder eine unternehmensexterne (vertikaler Pfeil) Interaktion
vorliegt.
99
S11
S21
S31
S41
S51
S12
S13
IS32P45
IS32P45
IS13S25
S14
IP34S43
IP14S32
S15
IP14S25
P12
P13
IP45S25 IP35S25
P14
P15
IP35P45
IP14P34
extern
intern
Abbildung 44:
Virtuelle Wertschöpfungskette
In nachfolgender Abbildung erfolgt die Zusammenführung der zuvor beschriebenen Elemente (primäre und sekundäre Wertschöpfungsbeiträge, Pfeilform zur Unterscheidung von interner oder externer Interaktion, Markierung der in die Kooperation eingebrachten Kernkompetenzen und die genaue Spezifikation der in diesem
Beispiel ermittelten Interaktionen). Die Komplexität des Zusammenspiels wird bereits an diesem vereinfachten Beispiel deutlich. Die Grenzen der visuellen Darstellung sind aufgrund der Komplexität von Innovationskooperationen in Virtuellen
Organisationen schnell erreicht. Abbildung 45 zeigt das Ergebnis von Schritt 2 der
Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse, wobei eine detaillierte Spezifikation
der einzelnen Interaktionen vorerst noch nicht vorgenommen wird.
Partner 1
Partner 2
S25
darstellen
P14
Abbildung 45:
100
Ergebnis des 2. Schrittes
S43
P34
S45
Partner 3
S13
S32
Partner 4
4.3 Planungsphase
Im Folgekapitel werden nun die in Abschnitt 2.4.2.2 als wesentliches Gestaltungselement dargestellten Kooperationsintensitäten ermittelt.
4.3.3
Ableitung der Kooperationsintensitäten
Das Konzept von Kooperationsbeziehungen und -intensitäten wurde in Abschnitt
2.4.2 ausführlich erläutert. In Virtuellen Organisationen muss grundsätzlich davon
ausgegangen werden, dass die Vielzahl von Interaktionen z. T. eine sehr unterschiedliche Art der Zusammenarbeit bedingt. Die Basis der Ableitung von Kooperationsintensitäten liegt dabei in der Definition von Variablen, die aus den Beschreibungsdimensionen in Abschnitt 2.4.2.2 abgeleitet wurden (vgl. Tabelle 3).
Nr. Variablen
Bemerkungen
1
Die Ziele können in Virtuellen Organisationen sehr unterschiedlich sein
Die Formalisierung kann
kontraproduktiv auf die
Kreativität wirken
Die Bestimmung einer Größe
für Vertrauen ist nur mit Einschränkungen möglich
Diese Variable kann über
Vergangenheitswerte abgeleitet werden
2
3
4
5
6
7
8
Form der Messung
(0 = einfach, 0,5= mittel, 1 = schwierig)
Zieldefini- Skala [0-1]
tion
Gemeinsame Ziele innerhalb
der VO
Formalisie- Skala [0-1]
rung
Formale vs. informelle
Strukturen
Vertrauen
Skala [0-1]
Wie hoch ist das Vertrauen
zwischen den Partnern
Interdiszip- Skala [0-1]
linäre ZuDer Grad der interdisziplinäsammenar- ren Kooperation muss bebeit
stimmt werden
Konfliktpo- Skala [0-1]
tential
Das Konfliktpotential kann
nur geschätzt werden
AnpasSkala [0-1]
sungsnotDie Anpassungsnotwendigwendigkeit keit kann über Diskussion
ermittelt werden
PlanungsSkala [0-1]
abhängigDie Planungsabhängigkeit
keit
kann nach Zusammenführung der Wertschöpfungselelemente ermittelt werden
Informati- Skala [0-1]
onsverzer- Die Kennzahl kann bestimmt
werden
rung
Tabelle 3:
Schwierig zu bestimmen
Diese Variable zeigt die notwendigen Anpassungen
Abhängig von den Inhalten
der Innovationskooperation
Probleme, die bei der interorganisatorischen Kommunikation entstehen
Beschreibung der genutzten Variablen
101
Tabelle 3 stellt einige Beispiele für die Definition der Variablen vor. Die einzelnen
Variablen werden dabei kurz benannt, es erfolgt eine Erklärung der Form der Messung oder Schätzung und schließlich ermöglicht ein Bemerkungsfeld das Hinzufügen besonderer Aspekte. Auf Grundlage der Analyse in Tabelle 3 wurde ein Verfahren zur Ableitung der Kooperationsintensität entwickelt. Dieses insgesamt fünfstufige Verfahren ist in Abbildung 46 dargestellt (Duin und Eschenbächer 2008,
S. 1164). Die Beschreibung der Interaktionskategorien findet sich in Abschnitt
2.4.3 und die Bewertungskriterien als Beschreibungsdimensionen in Abschnitt
2.4.2.2.
Schritt 1: Identifikation der
Interaktionen
Schritt 2: Auswahl von
Variablen
1.
Innovationsfördernde Interaktionen
Zieldefinition
2.
Sachmittelbezogene Interaktionen
Formalisierung
3.
Rechtliche Interaktionen
Vertrauen
4.
Finanzielle Interaktionen
Interdisziplinäre
Zusammenarbeit
5.
Personelle Interaktionen
6.
Informationstechnische Interaktionen
Schritt 3: Bestimmung der
Einschätzung der Kooperationsintensität:
schwer: 1, mittel: 0,5, leicht: 0
Konfliktpotential
Schritt 4: Bestimmung der Interaktionsintensität
unter Anwendung der Schritte 1-3
Schritt 5: Evaluierte Interaktionen innerhalb
einzelner Kooperationsbeziehungen
0 - 1,5 Punkte
2 – 3,5 Punkte
A
4– 5
Punkte
5,5 – 6,5
Punkte
7- 8
Punkte
Abbildung 46:
B
Verfahren zur Ableitung der Kooperationsintensität
In Schritt 1 werden Interaktionskategorien, die für den Innovationsprozess als relevant prognostiziert werden, gesammelt und beschrieben. Diese Sammlung wird im
Rahmen eines Vorprojekts unter den Teilnehmern der Innovationskooperation erhoben. Die Verantwortlichkeit dafür liegt auf Seiten eines Projektmanagers. Die
Interaktionskategorisierung dient der späteren Zuordnung einzelner Interaktionen
zu den jeweiligen Kategorien.
In Schritt 2 werden die Bewertungskriterien ausgewählt. Die Kriterien werden in
vier Beschreibungsdimensionen aggregiert, so dass jede Innovationskooperation
durch die Wahl der Kriterien gewisse Schwerpunkte setzen kann. In Schritt 2 wurde exemplarisch eine Auswahl von fünf Beschreibungsdimensionen aus einer grö102
4.3 Planungsphase
ßeren Anzahl vorgenommen (vgl. Abbildung 17), um das Prinzip zu demonstrieren.
In Schritt 3 werden die Interaktionen anhand einer Punktwertung beurteilt (vgl.
auch Tabelle 3). Dabei werden die Kriterien aus Schritt 2 anhand der qualitativen
Merkmale leicht (0 Punkte), mittel (0,5 Punkte) und schwer (1 Punkt) kumulativ
und auf einer diskreten Skala bewertet (Schritte im Abstand von 0,5 als Beispiel).
Diese Idee stellt eine Erweiterung zu Weber dar (2005, S. 80 ff.), der lediglich eine
binäre Bewertung von Kriterien vornimmt, also feststellt, ob das Kriterium erfüllt
ist oder nicht.
Schritt 4 bestimmt die Kooperationsintensität aus den Ergebnissen der ersten drei
Schritte. Dabei werden die in Schritt 1 eingeführten Beziehungskategorien mit einer Gewichtung versehen und bewertet. Diese Bewertung erfolgt im Rahmen einer
Prognose darüber, wie intensiv die Kooperationspartner einer Virtuellen Organisation auf Ebene der einzelnen Interaktionen zusammenarbeiten müssen. Das „müssen“ gibt vor, in wieweit eine intensive Zusammenarbeit der Partner den Innovationsprozess verbessert.
Schließlich wird in Schritt 5 eine Prognose der Kooperationsintensitäten vorgenommen und die Interaktionen werden visualisiert. Damit steht der Innovationskooperation ein Verfahren zur Verfügung, das in nachvollziehbarer Weise erlaubt,
eine Planung aufzusetzen.
4.3.3.1
Spezifikation einzelner Interaktionen
Kooperationsbeziehungen werden durch genaue Spezifikation der Interaktionen
auf Ebene der einzelnen Kooperationsbeziehungen bestimmt. Die Definition der
Beschreibungsdimensionen, die hier als Kriterien genutzt werden, erfolgte in Abschnitt 2.4.2.2. Zur Auflistung der Verflechtungen bzw. Interaktionen kann auf die
in Abbildung 44 dargestellte Wertschöpfungskette zurückgegriffen werden. Hier
werden die relevanten Beziehungszusammenhänge anhand der Spezifikationen
aufgezeigt. Sie können in das vorher beschriebene Kategorisierungsschema eingeordnet werden und schaffen somit einen Überblick der analyserelevanten Interaktionen in der betrachteten Innovationskooperation der Virtuellen Organisation.
Neben der reinen Auflistung kann darüber hinaus der zeitliche Verlauf der Verflechtung weitere Erkenntnisse bringen. In Abbildung 47 sind die Interaktionen
gekennzeichnet und es werden Interaktionskategorien zugeordnet sowie die beteiligten Partner dargestellt. Es erfolgt eine Einschätzung, ob die Wertschöpfungsaktivität intern ist, d. h. ob beispielsweise die Entwicklungsabteilungen von zweier
Partner zusammenarbeiten, oder ob die Wertschöpfungsaktivität extern stattfindet,
wenn etwa die Entwicklungsabteilung mit der Logistik zusammenarbeitet. Einige
beispielhafte Interaktionen werden auf diese Weise in die Tabelle eingeordnet. Da
das Funktionieren vor allem der primären Wertaktivitäten innerhalb des kooperativen Innovationsprozesses eine hohe Bedeutung hat, sind die wertaktivitätsinternen
103
Verflechtungen besonders kritisch zu betrachten. So kann eine Verflechtung mit
gut abgestimmten Schnittstellen innerhalb einer Wertaktivität ein wesentlicher Erfolgsfaktor für eine Virtuelle Organisation sein (Matz 2007, S. 121 ff.).
Interaktionsbezeichnung
Beteiligte Partner
Intern/extern
IS13S25
Organisation A, B
extern
IS43S25
Organisation B, D
extern
IP14S25
Organisation A, B
extern
Abbildung 47:
Interaktionskategorie
Prinzip der Analyse von Netzwerkverflechtungen bzw. Interaktionen
Nach Ermittlung der für die Innovationskooperation erforderlichen Interaktionen
ist es in einem zweiten Schritt notwendig, die zuvor identifizierten Wertschöpfungselementen über die jeweiligen Interaktionen miteinander zu verflechten. Abbildung 48 illustriert diesen Schritt beispielhaft für sieben Wertschöpfungselemente und sieben Interaktionen. Die unterschiedlich deutlichen Grautöne symbolisieren
die unterschiedlichen Interaktionskategorien.
1.
2.
3.
4.
5.
6.
S25
S13
P14
Abbildung 48:
4.3.3.2
S43
P34
S45
S32
Netzwerkverflechtung bzw. Interaktionen
Ermittlung der Interaktionsintensitäten über Auswahlkriterien
Die Ermittlung der Interaktionsintensität erfolgt über die Nutzung von Auswahlkriterien. In Abbildung 49 sind Beschreibungsdimensionen genannt (vgl. Abschnitt
2.4.2.2), die wiederum unterschiedliche Kriterien enthalten. Je höher die Bewertung im Rahmen der Summenbildung ausfällt, desto größer ist die Gefahr, dass die
Verflechtung aufgrund der hohen Kooperationsintensität auch unter strategischen
Gesichtspunkten ein Schwachpunkt innerhalb der Virtuellen Organisation darstellen kann. Es gilt zu beantworten, ob eine kostenmäßige oder eher eine qualitative
104
4.3 Planungsphase
Hinterlegung erfolgen sollte. Mit Blick auf die „frühe“ strategische Planungsphase
von Innovationsprozessen, bei der es ja darum geht, eine begrenzte Anzahl an
prinzipiell sinnvollen Handlungsalternativen zu generieren, scheint eine detaillierte
kostenmäßige Bewertung wenig sinnvoll zu sein. Dieser Eindruck wird vor allem
dadurch gestärkt, dass Interaktionen letztlich wegen der Koordinationskosten, die
sie verursachen, quantitativ zu bewerten sind; die Erhebung dieser Kosten macht
somit Vorüberlegungen notwendig. Aus diesem Grund wird hier eine qualitative
Bewertung gewählt. Die Gesamteinschätzung einer Interaktion ergibt sich aus der
Summe der Einzeleinschätzungen der oben genannten Beschreibungsdimensionen.
Abhängig vom Einzelfall kann dabei eine weitere Differenzierung, z. B. mit Hilfe
von Gewichtungen oder durch die Berücksichtigung gegenseitiger Interdependenzen, erfolgen. Abbildung 49 zeigt den Ausschnitt des Rasters, das die Grundlage
der Bewertung bildet. Dabei kann in Abhängigkeit davon, ob es sich um ein bereits
bestehendes oder ein zukünftiges Unternehmensnetzwerk handelt, auf vorhandene
Erfahrungswerte zurückgegriffen werden. Anzumerken bleibt, dass auch hier Fehleinschätzungen und Manipulationen möglich sind. Allerdings handelt es sich dabei
um ein systematisches Problem qualitativer Bewertungsmethoden.
Bestimmung der Intensität
Interaktionen
I1
I2
I3
I4
I5
Strukturelle
0
0,5
0,5
1
0
Kulturelle
0,5
1
1
0,5
0
Inhaltsbezogene
0,5
0,5
1
1
0,5
Summe
1
2
2,5
2,5
0,5
S25
S13
P14
S43
P34
Abbildung 49:
4.3.3.3
S45
S32
Einschätzung der
einzelner Interaktionen nach
einer Punktwertung:
schwer: 1
mittel: 0,5
leicht: 0
Bewertung der Interaktionen über Kriterien
Bestimmung der Kooperationsintensität
Die Bestimmung der Kooperationsintensität basiert auf einer qualitativen Beurteilung der Kooperationsbeziehungen. Abbildung 50 zeigt für das Beispiel unterschiedliche Interaktionen mit den ermittelten Interaktionen. Die Art der Interaktion
sowie die jeweilige Intensität wurden anhand der zuvor präsentierten methodischen
Schritte bestimmt. Insgesamt sieben Beispielinteraktionen verbinden jeweils pri105
märe bzw. sekundäre Wertschöpfungskettenelemente von insgesamt vier Organisationen. Der Schwerpunkt liegt auf Ebene der Partner. Die vier Partner aus unserem
Beispiel sind durch die in der vorherigen Abbildung dargestellten Interaktionen
miteinander verbunden. Es wird deutlich, welche Wertschöpfungselemente der
einzelnen Partner innerhalb des Innovationsprozesses besonders genutzt werden.
Die Interaktionen besitzen unterschiedliche Intensitäten und gehören weiterhin unterschiedlichen Interaktionsgruppen an. Hiermit sind die Funktionen des Planungsinstruments zur Gestaltung von Innovationskooperationen in Virtuellen Organisationen hinreichend beschrieben. Die unterschiedlichen Graufärbungen der Verbindungslinien symbolisieren Interaktionsgruppen, während die Dicke die Intensität
darstellt.
1.
2.
3.
4.
5.
6.
S25
S43
P14
P34
1.
S13
2.
S45
S32
4.
3.
5.
Unterschiedliche Kooperationsintensitäten
Abbildung 50:
Bestimmung der Kooperationsintensität
Abbildung 51 zeigt das grundsätzliche Ergebnis von Schritt 3. Zunächst wurden
über die Bestimmung von Interaktionen die Kooperationsbeziehungen genauer
spezifiziert, um dann in einem zweiten Schritt über die Analyse von Kriterien auf
Ebene der einzelnen Kooperationsbeziehungen die Kooperationsintensitäten zu bestimmen. In Kapitel 6 erfolgt im Rahmen eines industriellen Fallbeispiels die Anwendung dieser grundsätzlichen Logik.
S25
ableiten
S43
P14
P34
Abbildung 51:
106
S13
Ergebnis von Schritt 3
S45
S32
4.4 Konfigurationsphase
4.4
Konfigurationsphase
In der Konfigurationsphase werden die Ergebnisse der Planungsphase genutzt, um
basierend auf den Interaktionen das Stage-Gate-Modell zu definieren. Außerdem
erfolgt die Zuordnung von IuK-Systemen, die insbesondere auf die einzelnen
Interaktionen abgestellt sind.
4.4.1
Vorhersage von Stage-Gate-orientierten Innovationskooperationen
Stage-Gate-orientierte Innovationskooperationen in Virtuellen Organisationen
können Top-Down (Boutellier et al. 2008, S. 292 ff.) oder Bottom-Up geplant
werden. Dem liegt die Hypothese zu Grunde, dass eine Überführung der in der
Planungsphase erhobenen Kooperationsbeziehungen in ein Stage-Gate-Modell
überhaupt möglich ist. Dabei basiert die Planung nicht auf der Definition von Arbeitspaketen (Hockmann 2008), sondern orientiert sich an der genauen Definition
von Kooperationsbeziehungen und notwendigen Interaktionen für die Innovationskooperation. Die Definition der Interaktionen ist als einer der ersten Schritte
schnellstmöglich vorzunehmen, da Innovationsprozesse aufgrund ihrer großen
technischen Unsicherheit und Marktunsicherheit nicht auf lange Zeiträume im
Voraus planbar sind.
Insbesondere im interorganisatorischen Kontext ergibt sich ein Stage-Gate-Modell
nicht nur aus Schätzungen der benötigten Dauern, Ressourcen und Kapazitäten,
sondern ebenso aus der Planung und Analyse der notwendigen einzelnen Kooperationsbeziehungen und Interaktionen. Dieses Vorgehen ist vordergründig zwar aufwendiger, da die Vorhersage der Kooperationsbeziehungen als eine analytische
Arbeit zu verstehen ist, der zusätzliche Nutzen wiegt diesen Nachteil allerdings
auf. Für die einzelnen Phasen des Stage-Gate-Modells ergibt sich damit folgende
Logik:
x Phase 1: Die Kooperationsbeziehungen in der frühen Innovationsphase sind
durch eine genaue Prognose über die potentiellen Partner zu definieren. Im
Rahmen des Scopings bzw. der Umfeldanalyse kann dabei abgeschätzt werden, ob die Innovationskooperation Erfolg haben kann. Dabei wird insbesondere der Lead-Partner mit hoher Intensität mit allen anderen Partnern
kooperieren.
x Phase 2: Die Prognose der Bewertungs- bzw. Assessmentphase ist bedeutend schwieriger. Da die frühe Innovationsphase geschätzt wurde, wird die
Definition der Stufe 2 zwangsläufig unpräziser. Die Zukunft zu prognostizieren ist eine systematische Schwäche von Schätzverfahren.
x Phasen 3-5: Die Prognoseunsicherheit nimmt für diese Phasen signifikant
zu, d. h. die Planungsergebnisse können nur noch eingeschränkt genutzt
werden.
107
Im vorherigen Abschnitt wurden die virtuelle Wertschöpfungskette und die zu ihr
gehörenden Kooperationsintensitäten hergeleitet. Wie aber können dabei die Kooperationsbeziehungen ermittelt werden? Grundsätzlich ist die Innovationskooperation über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg von einem Innovationsmanager
oder einem Planungsgremium zu planen. Die dabei gewonnenen Vorgaben müssen
in eine Prognose über den Innovationsprozess transformiert werden. Grundsätzlich
gibt es drei Verfahren, mit denen sich Aussagen über zukünftige Entwicklungen
gewinnen lassen (Seifert 2007, S. 85).
Methoden der Vorhersage
Deterministische Verfahren
Errechenbare
Vorhersagen
heute
Abbildung 52:
Heuristische Verfahren
Erwartete (geschätzte)
Entwicklung
Zeit
heute
Zeit
Stochastische Verfahren
Bisherige
Entwicklung
Prognose
heute
Zeit
Prognoseverfahren
x Deterministische Verfahren beruhen auf bekannten und validierten Gesetzmäßigkeiten und klammern daher den Aspekt der Unsicherheit systematisch
aus. Sie eignen sich beispielsweise für die Mengenplanung, sind bei der Planung von Innovationskooperationen jedoch nicht geeignet, da die Komplexität der Umfeldbedingungen, denen Innovationsprojekte unterworfen sind,
eine Planung aufgrund deterministischer Verfahren unmöglich macht.
x Heuristische Verfahren basieren auf Schätzungen. Diese Schätzungen können ein ausreichendes Maß an Genauigkeit annehmen, setzen aber umfangreiche Erfahrungen des Schätzers mit dem zu beurteilenden System voraus
und sind häufig mit größeren Unsicherheiten behaftet. Schätzungen haben
den Vorteil, dass sie intuitiv, damit wenig aufwändig und kurzfristig zu erstellen sind.
108
x Stochastische Verfahren basieren auf Vergangenheitswerten und erzeugen
Prognosen durch die Extrapolation mathematischer Daten. Die mathematischen Verfahren, die hierbei zur Anwendung kommen können, basieren auf
statistischen Methoden wie der Regressionsanalyse, gleitenden Mittelwerten
oder exponentiellen Glättungen oder nehmen Wahrscheinlichkeitsverteilungen für die zu schätzenden Variablen an (beispielsweise Normal- oder Poissonverteilung). Sie können bei korrekter Anwendung recht genaue Prognosen über zukünftige Entwicklungen erzeugen, sind aber auch mit einem
deutlich höheren Aufwand verbunden (Seifert 2007, S. 85).
Aufgrund der Schwierigkeiten, Innovationskooperationen stochastisch vorauszusagen und der Nichtverfügbarkeit exakter Erfahrungswerte, bieten sich bei Innovationskooperationen in Virtuellen Organisationen Schätzungen auf Grundlage heuristischer Verfahren an. In Abbildung 53 ist auf der Ordinate die Planungs- und Vorhersagegenauigkeit abgetragen. Auf der Abszisse ist die Zeit dargestellt. Die Skalierung der Ordinate dient nur der Illustration. Die Abbildung zeigt exemplarisch,
dass die Planungsgenauigkeit von Innovationskooperationen über die Zeit drastisch
abnimmt. Die dabei unterstellten Vorhersagegenauigkeiten dienen der Verdeutlichung und haben keine mathematische Grundlage.
1 = 100%
Vorhersagegenauigkeit
70%
Tor 1
Stufe 1
Scoping/
Umfeldanalyse
40%
Tor 2
20%
15%
Stufe 2
Bewertung/
Assessment
Tor 3
Stufe 3
Entwicklung
5%
0%
Planungshorizont
Abbildung 53:
Abnehmende Planungsqualität bei Innovationskooperationen
Dennoch ist nachvollziehbar, dass eine Vorhersagegenauigkeit von 70% über die
Art der Partner und deren Kooperationsbeziehungen genutzt werden kann, um eine
Aussage über das Stage-Gate-Modell zu treffen.
109
4.4.2
Konfiguration des Stage-Gate-Modells
Nach der Bestimmung der Kooperationsintensitäten und weiteren Spezifikationen
der einzelnen Interaktionen (Abschnitt 4.4.1) müssen diese zielführend gestaltet
werden. Dazu wird ein Stage-Gate-Modell konfiguriert. Die Kooperationsorientierte Netzwerkanalyse erlaubt neben den üblichen Gates (Entwicklungsfreigabe, Produktionsfreigabe etc.) auch die Definition weiterer Gates. Diese Gates sind ressourcenorientiert und dienen als Checkpoints, wenn der Ressourcenaufwand der
Interaktionen innerhalb eines Stages eine bestimmte Grenze erreicht. Die Gates
können dabei aufwands- oder kostenmäßig erfasst werden. Eine aufwandsbasierte
Kostenschätzung hat sich als zweckmäßig erwiesen (Gassmann 2008).
Um die notwendigen Aufwände der verschiedenen Interaktionen einzuschätzen,
muss zunächst eine Gewichtung der Interaktionskategorien vorgenommen werden,
wie in Tabelle 4 exemplarisch dargestellt. Rechtliche Interaktionen sind am kritischsten für die Innovationskooperation, deshalb bekommen sie den Gewichtungswert 1. So können beispielsweise Patentrechtsverletzungen zum Abbruch einer Innovationskooperation führen. Innovationsfördernde Interaktionen erhalten
mit dem Wert 0,8 auch eine hohe Gewichtung, da innerhalb einer Innovationskooperation in dieser Interaktionskategorie der Schwerpunkt liegt.
Interaktionskategorie
Gewichtungswert
0,8
0,7
1
0,7
0,6
0,6
Tabelle 4:
Gewichtung der Interaktionskategorien
Die einzelnen Interaktionsintensitäten werden mit der passenden Gewichtung multipliziert, um ihren gewichteten Wert zu ermitteln. Ein Gesamtprodukt wird anschließend aus dem gewichteten Interaktionsintensitätswert und der Dauer gebildet. Die Einheit, in der die Dauer gemessen wird, ist in Kapitel 6 zu definieren.
Dieses Gesamtprodukt sagt aus, wie hoch die Gesamtintensität einer Interaktion im
Innovationsprojekt ist. Nun gilt es, ausgehend vom Gesamtprodukt (Gesamtintensität) einer Interaktion, herauszufinden, wie viele Ressourcen diese Interaktion beansprucht. Daraus lassen sich dann in einem weiteren Schritt die Kosten ermitteln,
die sie verursacht. Diese Berechnung macht eine Kalkulation notwendig, die z.T.
automatisiert werden könnte. Exemplarisch werden in vereinfachter Weise die
Kosten für drei Interaktionen berechnet. Es werden folgende Annahmen getroffen:
110
x Es gibt nur drei personelle Ressourcengruppen: Forscher / Entwickler
(F&E), Ingenieure (Ing.) und Rechtsanwälte (RA). Die Mitarbeiter kosten
monatlich: F&E-Mitarbeiter: 10 Einheiten, Ing.: 15 Einheiten, RA: 30 Einheiten.
x Jede Interaktion verursacht sonstige (indirekte) Kosten in Höhe von ca. 15 %
der Personalkosten.
x Es gibt keine weiteren Kosten.
Die folgende Übersicht zeigt die Kostenberechnung für die Interaktionen IS13S25:
Interaktion IS13S25
Bedarf: 3 Ingenieure und 1 F&E-Mitarbeiter
Personalkosten: (3x15) + (1x10) = 55 Einheiten
Sonstige Kosten
Gesamtaufwand
Tabelle 5:
= 8,25 Einheiten
= 63,25 Einheiten
Vereinfachte Aufwandsberechnung für ausgewählte Interaktionen
Die nächste Tabelle zeigt die Kostenberechnung für die Interaktionen IS13S25,
IS43S25, IS32S45 und IP34S43. In einer realen Innovationskooperation ist die Berechnung des Schlüssels weitaus komplizierter, denn es sind eine Vielzahl von
weiteren Parametern zu berücksichtigen. Aus Vereinfachungsgründen wird für die
Berechnung der jeweiligen Interaktionen folgender Schlüssel gesetzt: 1 Intensitätseinheit = 10 Einheiten. Um die Kosten zu ermitteln, die durch eine Interaktion anfallen, wird ihre Gesamtintensität mit dem Schlüssel multipliziert. So ergeben sich
für die Interaktionen des Kapitelbeispiels kumulierte Aufwände. Tabelle 6 zeigt einen Überblick über die zu erhebenden Werte, wobei eine Anwendung in Kapitel 6
erfolgt.
Interaktion Start
Dauer in
Monaten
Gewichtung Produkt
Gesamtprodukt Aufwände
GesamtKosten
IS43S25
1
3
1
3
5
2
7
IP14S25
2
2
0,8
4
3,2
1
4,2
IS32S45
1
1
0,7
1
0,7
1
1,7
IS32S43
2
4
0,8
5
4
2
6
Tabelle 6:
Aufwandsschätzung
111
Aus diesen Ergebnissen lässt sich ein Stage-Gate-Modell ableiten. Dafür ist es
notwendig, eine Gate-Grenze zu definieren. Wenn die Interaktionen innerhalb eines Stages diese Grenze überschreiten, bedarf dieses Gate einer standardmäßigen
Überprüfung. Ergebnis einer solchen Überprüfung kann sein, dass man das Stage
teilen muss, da die Interaktionsintensität bzw. die Interaktionskosten zu hoch wären. Am Ende der Phasen sind große Gates (Entwicklungsfreigabe, Produktionsfreigabe) und innerhalb der Phasen kleine Gates aufgestellt. Die kleinen Gates sind
Ressourcengates und haben innerhalb der Stages den Charakter von Checkpoints.
Der Ressourcenaufwand innerhalb der Stages soll nach Möglichkeit unter der
Grenze gehalten werden, anderenfalls ist eine Überprüfung des Stages einzuleiten.
Abbildung 54 zeigt ein Stage-Gate-Modell, das auf prognostizierten Kooperationsbeziehungen beruht. Das Modell zeigt dabei zwar das Prinzip, nicht aber eine mathematische Logik.
Produktentwicklung
Muster
Patente
Simul./Tests
IS43S25
IS32S45
IP14S25
S25
IS32S43
S13
P14
S43
P34
Abbildung 54:
S45
S32
Konfiguration ermitteln
Abbildung 54 zeigt die Konfiguration des Stage-Gate-Modells exemplarisch für
die Phase der Produktentwicklung. Für die Phase „Design & Entwicklung“ wurde
ur-sprünglich eine niedrige Gate-Grenze geplant.
Als Ergebnis der Konfiguration des Stage-Gate-Modells kann festgehalten werden,
dass die Kooperationsorientierte Netzwerkanalyse die Planung und Steuerung kooperativer Innovationsprozesse in Virtuellen Organisationen unterstützt:
112
x Bei der Planung des Innovationsprozesses werden die erforderlichen Intensitäten modelliert und berücksichtigt.
x Interaktionen werden auf Ebene der einzelnen Kooperationsbeziehung identifiziert und bewertet.
x Die Gates sind nicht von Anfang an fest, sondern orientieren sich an den
prognostizierten Kooperationsintensitäten und werden, falls notwendig, angepasst.
Die Kooperationsorientierte Netzwerkanalyse ermöglicht eine analytische Vorgehensweise bei der Planung und Konfiguration der Innovationskooperation in der
Virtuellen Organisation. Als wesentliches Stellrad wurden die Kooperationsintensitäten herausgestellt und modelliert. Das Stage-Gate-Modell kann genutzt werden,
um das Zusammenspiel der Interaktionen zu steuern. Abbildung 55 zeigt das Ergebnis von Schritt 4.
Produktentwicklung
konfigurieren
Patente
Muster
Simul./Tests
IS43S25
IP14S25
IS32S45
Abbildung 55:
4.4.3
IS32S45
Auswahl von IuK-Systemen
In den vorangegangenen Kapiteln wurde beschrieben, dass Innovationsprozesse in
Virtuellen Organisationen auf Basis von Kooperationsbeziehungen strukturiert
prognostiziert und analysiert werden können. Auf dieser Grundlage kann eine
Auswahl von IuK-Systemen erfolgen. Abbildung 56 zeigt die Auswahl des IuKEinsatzes auf Basis der Media-Richness-Theorie (vgl. Abschnitte 2.4.2.3 und
2.4.2.4). Bei steigender Komplexität aufgrund der Kooperationsintensität steigen
sowohl die Mehrdeutigkeit als auch die Komplexität der Kommunikationsaufgaben
und damit auch der notwendige Einsatz von IuK-Systemen.
Abbildung 56 stellt auf Basis empirischer Untersuchungen von Draft und Lengel
(1984, 1986) ein erweitertes Modell zur Differenzierung „armer“ und „reicher“
Medien dar. Das Modell klassifiziert zunächst beispielhafte Kommunikationsformen nach ihrem „Reichtum“ im Spektrum von persönlichem Dialog bis zur Briefpost und geht jedoch noch einen Schritt weiter: Das Modell räumt auf mit der naheliegenden „lean and mean“-Vermutung. Reiche Medien sind nicht automatisch
besser, und arme Medien sind nicht automatisch schlechter. Ganz im Gegenteil:
Der Bereich effektiver Kommunikation liegt gerade zwischen einer unnötigen
113
Komplizierung (Overcomplication) und einer angemessenen Simplifizierung
(Oversimplification). Welches Medium „passt“, hängt von der Komplexität der
Aufgabe ab, die zu erledigen ist:
x Die Kommunikation über „reiche“ Medien ist umso effektiver, je komplexer
die zugrunde liegende Aufgabe ist.
x Die Kommunikation über „arme“ Medien ist umso effektiver, je strukturierter eine Aufgabe ist.
Face-to-face
Videokonferenz
Telefon
Media Richness
Im Fall einer begangenen „Oversimplification“ ist eine Situation angesprochen, die
man mit E-Mail erledigen kann, aber Face-to-Face durchführt. Bei der „Overcomplication“ müsste Face-to-Face kommuniziert werden, stattdessen wird aber nur eine
E-Mail geschrieben. Mehrdeutigkeiten sind in diesem Fall vorprogrammiert.
Overcomplication
(Mehrdeutigkeit)
Die Wahl ist effektiv, wenn die
Inforeichhaltigkeit des Mediums der
Komplexität der Kooperationsintensität angepasst ist.
Net Meeting
E-Mail
Oversimplification
(unpersönlich, kein Feedback)
Komplexität der Kommunikationsaufgaben
1.
2.
3.
4.
5.
Arten von Kooperationsbeziehungen und -Intensitäten
Abbildung 56:
Auswahl der IuK-Systeme
der Kommunikationsaufgabe
durch
die
Analyse
der
Komplexität
Abbildung 56 zeigt einen einfachen Ansatz, wie über die Identifikation der Kooperationsintensität eine Auswahl unterstützender IuK-Systeme erfolgen kann. Den
Interaktionen können anhand ihrer Kooperationsintensitäten passende Werkzeuge
zugeordnet werden. Exemplarisch sind die unterschiedlichen Kooperationsbeziehungen und –Intensitäten in den Bereich effektiver Kommunikation eingeordnet.
Basierend auf Abschnitt 4.3 können die einzelnen Interaktionen analysiert, bewertet und logisch zusammengestellt werden. Hierzu werden in Tabelle 7 exemplarisch drei Interaktionen passende IuK-Werkzeuge zugeordnet. Diese Zuordnungen
haben den Charakter von Handlungsempfehlungen für die beteiligten Partner und
sollten innerhalb der Virtuellen Organisation umgesetzt werden. Die Auswahl ge114
eigneter Anwendungen und Werkzeuge zur Unterstützung der Kooperationsbeziehungen in Virtuellen Organisationen kann weiter verfeinert werden.
Interaktion
IuK-Systeme
Videokonferenz
Telefonkonferenz
Telefon, Voice
Groupware
Foren
Intranet
CAD
Tabelle 7:
IS32S45
X
X
X
IS32S43
IS13S25
IS43S25
X
X
X
X
X
X
X
Auswahl der Zuordnung von IuK-Werkzeugen
Mit Hilfe der Ergebnisse aus Tabelle 7 steht der Innovationskooperation ein Instrumentarium zur Verfügung, das eine bessere Entscheidung hinsichtlich der
Wahl unterstützender IuK-Systeme ermöglicht. Die Visualisierung zeigt, dass
Interaktionen in unterschiedlicher Form unterstützt werden können und bietet der
Projektleitung Entscheidungsunterstützung bei der Auswahl geeigneter IuKAnwendungen.
Zu jeder Interaktion lässt sich eine Art Steckbrief erstellen. Diese Idee wurde erstmals für das SCOR-Modell (Supply Chain Operations Reference-Modell, Seifert
2007, S. 50 ff.) entwickelt und auf den Kontext dieser Arbeit angepasst. Mit dem
SCOR Modell wird ein Referenzmodell für die Gestaltung von Supply Chains definiert, das in viele Unterprozesse aufgeteilt ist. Weiterhin werden für die Vielzahl
von SCOR-Prozessen Unterstützungsmöglichkeiten und eine IuK-Nutzung empfohlen. Analog zu dieser Gedankenlogik wird innerhalb der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse ein ähnliches Vorgehen gewählt. Der Steckbrief beinhaltet alle wesentlichen Informationen über die Interaktion und verschafft somit einen guten Überblick (Tabelle 8).
In der ersten Zeile des Steckbriefes ist die Bezeichnung der Interaktion aufgeführt.
In der zweiten wird die Interaktion selbst beschrieben. In der dritten Zeile werden
Art, Intensität sowie Partner der Interaktion angegeben. Die Art gibt an, welcher
Kategorie die Interaktion angehört. Die Kooperationsintensität lässt sich in fünf
Stufen einteilen (vgl. Abbildung 14). Akteure sind die Unternehmensbereiche, die
an der Interaktion beteiligt sind. Den Kooperationspartnern werden hierzu Nummern zugewiesen. In der vierten Zeile stehen Informationen über Start, Dauer und
Kosten der Interaktion. Der Start und die Dauer werden in Wochen angegeben; die
Kosten beispielsweise in Euro. In der letzten Zeile werden Best Practices und IuKVorschläge eingetragen. Best Practices sind Maßnahmen, die zur optimalen Um115
setzung der Interaktion beitragen. IuK-Vorschläge sind Werkzeuge, die die Realisierung der Interaktion unterstützend vereinfachen. Beispielhaft ist für die Interaktion IS32S45 ein Template für einen Steckbrief erstellt worden.
Interaktion: IS32S45
Definition – Beschreibung der Interaktion in allgemeiner Form
Art: Finanziell, innovati- Intensität:
Partner:
onsfördernd, …
Gering, mittel, …
Beteiligte Unternehmen
Start:
Dauer:
Kosten:
Startpunkt
Dauer in Wochen
Kosten der Interaktion
Best Practices:
IuK-Nutzung:
Beschreibung der Interaktion als soge- Empfohlene Nutzung von IuKnannte Best Practice
Systemen
Tabelle 8:
Steckbrief IS32S45
Abbildung 57 zeigt das Ergebnis von Schritt 5. Die Abbildung zeigt unterschiedliche IuK-Mittel. Diese symbolisieren, dass eine strukturierte Auswahl von IuKStrukturen eine unbedingte Notwendigkeit für Innovationskooperationen darstellt.
und zuordnen
Abbildung 57:
4.5
Nutzungs- und Evaluationsphase
In diesem Abschnitt wird diskutiert, inwieweit die Ergebnisse des Konfigurationsinstruments genutzt werden können, um die Nutzung von IuK-Systemen zu
steuern. Folgende Fragen sind zu beantworten: Wie können IuK-Anwendungen
zugeordnet werden? Welche Handlungsfelder ergeben sich hieraus für die Gestaltung von Innovationsprozessen?
4.5.1
Nutzung der IuK-Systeme in den Kooperationsbeziehungen
Im letzten Schritt der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse soll nach Beendigung der Innovationskooperation eine Evaluation der Nutzung der IuK-Systeme
sowie der Planungsqualität durchgeführt werden. Dies dient zum einen dem Innovationscontrolling (Stippel 1999, S. 30 ff.) und zum anderen zum Aufbau von Erfahrungswissen für nachfolgende Innovationskooperationen.
116
4.5 Nutzungs- und Evaluationsphase
Der erste Evaluationsschritt betrifft die IuK-Nutzung während der Innovationskooperation. Es wurden IuK-Werkzeuge für die einzelnen Interaktionen ausgewählt
und genutzt. In der Nacharbeit gilt es zu untersuchen, ob sich die Werkzeuge im
Laufe der Innovationskooperation bewährt haben. In Erweiterung zu Boutellier et
al. (2008, S. 241 ff.) wird bei der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse eine
Systematik für die Analyse von IuK-Systemen vorgeschlagen, die zu einer systematischeren Behandlung führt. Außerdem sollen die Aufwände, die durch die jeweiligen Interaktionen angefallen sind, evaluiert werden. Es wurden die Plankosten
jeder Interaktion anhand der Kooperationsintensität ermittelt. Eine Abweichungsanalyse soll prüfen, inwieweit diese Kostenplanung den tatsächlich angefallenen
Kosten entsprochen hat.
Tabelle 9 zeigt beispielhaft die Evaluation der IuK-Nutzung für vier ausgewählte
Interaktionen. Für die InteraktionIS32S45 wurden die IuK-Systeme Telefonkonferenz, Telefon, File Transfer sowie Groupware empfohlen. Davon konnten nur die
Systeme File Transfer und Groupware zu einer erfolgreichen Zusammenarbeit führen. Aufgrund einer überschätzten Verfügbarkeit eines verantwortlichen Mitarbeiters ist die wöchentlich angesetzte Telefonkonferenz häufig ausgefallen. In der
Interaktion IS32S43 konnte das IuK-System Telefon erfolgreich genutzt werden.
Eine Ergänzung durch File Transfer hat sich als hilfreich erwiesen. Bei IS13S25
konnten die IuK-Systeme Groupware und Projektmanagement, mit Ergänzung
durch Kalender, zu den gewünschten Ergebnissen führen. Bewährt haben sich in
der Interaktion IS43S25 die Anwendung der IuK-Systeme Telefonkonferenz und
E-Mails. Die Nutzung einzelner IuK-Systeme ist durch kurze Beschreibungen bewertet.
Interaktionen
IS32S45
IS32S43
IS13S25
IS43S25
IuK-Systeme
Telefonkonferenz
erfolgreich
nicht erfolgreich
Telefon, Voice
E-Mail, Memos
erfolgreich
angemessen
angemessen
unangemessen
CAD
Tabelle 9:
Beispielhafte qualitative Evaluation der IuK-Nutzung
Diese Evaluation lässt sich für alle Interaktionen durchführen. Die Ergebnisse dienen dazu, dass in nachfolgenden Projekten die IuK-Nutzung bei ähnlichen Aufgaben besser geplant werden kann und Problemfelder frühzeitig erkannt werden können.
117
4.5.2
Kontrolle der Kooperationsintensitäten
Die in Tabelle 6 dargestellte Aufwandsschätzung stellt die Grundlage für einen
nachgelagerten Aufwandsvergleich im Sinne einer Abweichungsanalyse der Innovationskooperation dar. Bei Innovationsprojekten sind Aufwände neben Zeit und
Qualität die wichtigsten Faktoren. Sie sind maßgebend für den Projekterfolg. Die
Aufwände der einzelnen Interaktionen wurden anhand ihrer Intensitäten geplant.
Eine Abweichungsanalyse soll die Güte dieser Planung prüfen. Tabelle 10 zeigt ein
Template für eine Kostenabweichungsanalyse.
Interaktion
IS32S45
IS32S43
IS13S25
IS43S25
Gesamt
Tabelle 10:
Plankosten
100
80
150
200
530
Ist-Kosten
80
110
110
220
520
Abweichung
20
-30
40
-20
110
Abweichung kumuliert
20
-10
30
10
10
Kostenabweichungsanalyse
Abbildung 58 zeigt das Ergebnis der Evaluation von IuK-Systemen aus Schritt 6
der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse. An dieser Stelle sollte eine Erfolgskontrolle erfolgen über die festzustellen ist, ob und in welcher Form die Kooperationsorientierte Netzwerkanalyse die Gestaltung der Innovationskooperation in
der Virtuellen Organisation unterstützen konnte.
evaluieren
IS32S45
X
IS32S43
IS13S25
X
X
IS43S25
Abbildung 58:
X
X
X
X
Die Entwicklung der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse im Rahmen dieses
Kapitels hat einen Einblick in die Gestaltungsmöglichkeiten für Interaktionen in
Virtuellen Organisationen gegeben. Zahlreiche Autoren erzielen in ihren Analysen
über Innovationskooperationen vergleichbare Ergebnisse (Stadlbauer 2007, S. 209
ff.) oder haben Listen von Handlungsempfehlungen erstellt (Auernhammer und
Bullienger 2003; Wegehaupt 2004; Weber 2005). Die Kooperationsorientierte
118
4.5 Nutzungs- und Evaluationsphase
Netzwerkanalyse liefert zahlreiche Daten und Informationen, um Innovationskooperationen in Virtuellen Organisationen besser zu planen. Abbildung 59 fasst die
Kooperationsorientierte Netzwerkanalyse abschließend zusammen.
S25
S13
P14
S43
P34
darstellen
S45
S32
3. Kooperationsintensitäten ableiten
konfigurieren
IS32S45
5. IuK-Systeme
auswählen u. zuordnen
X
IS32S43
IS13S25
X
X
X
X
6. Anwendungen nutzen
und evaluieren
Abbildung 59:
IS43S25
X
X
Die Kooperationsorientierte Netzwerkanalyse in der Gesamtübersicht
Der Schwerpunkt bei der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse liegt auf einer
frühzeitigen Analyse von Innovationskooperationen, um Fehlentwicklungen rechtzeitig zu erkennen. Folgende Handlungsempfehlungen lassen sich zusammenfassen:
1. Innovationskooperationen müssen strukturiert geplant werden, um erfolgreich sein zu können.
2. Interdisziplinäre Kooperationen, die auf der Zusammenführung von Kompetenzen aufbauen, sind für den Erfolg der Innovationskooperation entscheidend.
3. Kooperationsbeziehungen können im Rahmen von Innovationskooperationen in Virtuellen Organisationen zu einem gewissen Grad antizipiert werden.
4. Die Auswahl von IuK-Systemen kann durch die Kooperationsorientierte
Netzwerkanalyse unterstützt werden.
5. Prototypisch wird im Folgenden im Rahmen von Kapitel 5 die Umsetzung
des Stage-Gate-Modells als webbasiertes System vorgeschlagen.
119
5
Entwicklung eines informationstechnischen Systems
zur Gestaltung von Kooperationsbeziehungen
In diesem Kapitel wird die Umsetzung eines informationstechnischen Systems zur
Gestaltung von Kooperationsbeziehungen beschrieben. Folgende Fragen werden
im Laufe des Kapitels beantwortet:
x Welche konzeptionellen Grundlagen begründen eine informationstechnische
Umsetzung?
x Welche Anforderungen hat eine informationstechnische Lösung?
x Wie sieht der Systementwurf aus?
x Welche zentralen Aspekte charakterisieren die Implementierung?
5.1
Grundlagen und Vorgehen
Die industrielle Praxis ist von hohem Pragmatismus bei der Abwicklung und in der
informationstechnischen Unterstützung von Innovationsprozessen geprägt (Auerhammer und Warnecke 2003, S. 34). Wie in dieser Untersuchung herausgestellt
wurde, spielen IuK-Systeme bei der Durchführung von F&E-Prozessen seit langem
eine entscheidende Rolle (Möhrle 1999, S. 20 ff.; Möhrle 1991, S. 115 ff.), allerdings war ihre Nutzung bisher nicht durch entsprechende Modelle analytisch planbar. Basierend auf den ermittelten Kriterien aus Abschnitt 3.4 erfolgt in diesem
Abschnitt die konzeptionelle Darstellung des informationstechnischen Systems.
Dabei wird nicht die komplexe, ausführlich in Kapitel 4 dargestellte Methode implementiert, sondern im wesentlichen Schritt 4, also die Konfiguration des StageGate-Modells. In Anlehnung an Abbildung 35 liegt somit der Schwerpunkt in der
Gestaltung von Kooperationsbeziehungen durch das IT-System und der Integration
des stage-gate-orientierten Innovationsprozesses durch das IT-System.
Diese Aspekte sind in Schritt 4 der Methodik – Konfiguration des Stage-GateAnsatzes – in Abschnitt 4.4.2 ausgearbeitet worden. Ein für autorisierte Nutzer
über das Internet verfügbares Stage-Gate-Modell stellt eine Erweiterung zum eigentlichen Anliegen des Stage-Gate-Ansatzes dar, das im Wesentlichen der Strukturierung eines Innovationsprozesses dient. Die Weiterführung dieses Gedankens
führte zum Konzept für ein webbasiertes Innovationssystem (vgl. Eschenbächer et
al., 2005, S. 312). Webbasierte Konzepte zum Wissens- und Innovationsmanagement sind für die Praxis aktuell von großer Bedeutung. Aus diesem Grunde beschäftigen sich eine Vielzahl von Unternehmen mit der Nutzung von Kollaborations- und Innovationsmanagementsystemen (IAO-Studie 2004).
Ein gängiges Vorgehensmodell zum Web-Engineering stellen Kappel et al. vor
(2003, S. 15). Danach wird die Anwendungsentwicklung durch drei Elemente
120
5.2 Anforderungsanalyse
(Phasen, Ebenen und Aspekte) beschrieben. Im Rahmen dieses Kapitels erfolgt für
jede Phase die Gestaltung der Achsen „Ebenen“ und „Aspekte“. Dabei konzentriert
sich die Darstellung nicht auf technische Details, sondern illustriert Anforderungen
und Umsetzung des prototypischen Systems. Der Aufbau dieses Kapitels orientiert
sich somit an den drei Phasen der Softwareentwicklung. Abschnitt 5.2 beschreibt
zunächst die Anforderungsanalyse und begründet die Entscheidung für die Entwicklung einer webbasierten IT-Lösung. In Abschnitt 5.3.1 und 5.3.2 werden
Architektur und Systementwurf beschrieben. Abschnitt 5.3.3 fasst schließlich die
Implementierung des Systems zusammen. Die in diesem Kapitel beschriebenen
Entwicklungsarbeiten sind das Ergebnis zweier Diplomarbeiten, die im Rahmen
der Entstehung der Dissertation vom Autor betreut wurden (Bremermann 2004,
Echelmeyer 1999).
5.2
Anforderungsanalyse
In diesem Abschnitt werden die technischen Anforderungen an das Softwaresystem ermittelt und beschrieben. Die Anforderungsanalyse dient der Vorbereitung
der Entwurfs- und Implementierungsphase, deren Gegenstand anschließend die
Festlegung einer Architektur, ein Entwurf und schließlich die Auswahl geeigneter
Implementierungstechnologien ist. Das Vorgehen der Anforderungsanalyse ist in
Abbildung 60 (vgl. Seifert 2007, S. 97) dargestellt. Ausgangspunkt ist dabei der
Zweck, der mit dem Werkzeug und seinem Einsatz verfolgt wird, sowie der Kontext, in dem das Werkzeug einzusetzen ist.
Grundanforderungen
Zweckbestimmung beschreiben
Zweck und Kontext des
Werkzeugeinsatzes
Anwendungsform ableiten
Kernfunktionen ableiten
auf Basis der zu erfüllenden
Gesamtanforderungen
Wesentliche Funktionen für die
Aufgabenerfüllung
Architektur
Abbildung 60:
Webbasiertes System
Vorgehen bei der Anforderungsanalyse
Die Entwicklung des Architekturentwurfs basiert im Wesentlichen auf der gewählten Anwendungsform. Die Unterteilung des Systementwurfs orientiert sich an den
Kernfunktionen des Systems. Aus diesem Grunde werden zunächst die Grundan121
5 Entwicklung eines informationstechnischen Systems zur Gestaltung von
forderungen des Systems dargestellt, aus denen sich Anwendungsform und Kernfunktionen ableiten lassen. Die Kernfunktionen bilden dann die Grundlage für den
webbasierten Ansatz, auf dessen Grundlage die Modellierung des Gesamtsystems
erfolgt.
5.2.1
Grundanforderungen
Ein Ziel der Anforderungsanalyse ist die Festlegung der Anwendungsform zur
Vorbereitung des Architekturentwurfs (Abschnitt 5.2.2) sowie die Identifikation
der Kernfunktionen zur Vorbereitung des webbasierten Systems (Abschnitt 5.2.3).
Die dabei zu identifizierenden Anforderungen werden als Grundanforderungen bezeichnet. Der Zweck des webbasierten Systems ist die informationstechnische Abbildung der Kooperationsbeziehungen sowie deren weitere Analyse und Bewertung innerhalb eines Stage-Gate-Modells. Hier soll das System auf Grundlage der
Kooperationsbeziehungen eine Abbildung und Gestaltung im Rahmen eines webbasierten IT-Systems erlauben. Die Kooperationsintensitäten sind dabei Grundlage
für die Erfassung der einzelnen Kooperationsbeziehungen. Das zu entwickelnde
IT-System soll in der Benutzerführung möglichst über international nutzbar sein,
so dass die Entwicklung in englischer Sprache erfolgt.
5.2.2
Anwendungsform
Zur Festlegung der Anwendungsform (webbasiertes System oder traditionelle
Software) ist die Berücksichtigung der folgenden Anforderungen erforderlich (vgl.
Seifert 2007, S. 98):
x Datenbankstruktur: Eine der Hauptaufgaben des Softwaresystems ist das
Speichern und Bereitstellen von Informationen und Daten, die die einzelnen
Kooperationsbeziehungen innerhalb der Innovationskooperation betreffen.
Das Softwaresystem sollte daher auf einem Datenbankmanagementsystem
(DBMS) aufbauen, das die relevanten Daten zuverlässig und sicher verwalten kann. Die Verwaltung eines DBMS ermöglicht zudem das Abspeichern
aller möglichen Dateien in einer Art von Dateimanagementsystem.
x Netzwerkfähigkeit: Die Integration vieler, möglicherweise international verteilter Partner der Innovationskooperation erfordert eine ortsunabhängige
Zugriffsmöglichkeit auf das System über einen Internetzugang. Auf diese
Weise können alle Partner Daten und Informationen verteilt abspeichern und
abrufen.
x Plattformunabhängigkeit: Um möglichen Partnern einer Innovationskooperation den Zugang zu ermöglichen, sollte die vorhandene IT-Infrastruktur
nur geringe Anforderungen an die verwendete Hard- und Software seitens
der einzelnen Partner stellen. Dazu zählt beispielsweise, dass die hinterleg122
5.2 Anforderungsanalyse
ten Informationen über alle gängigen Betriebssysteme (Windows, Linux,
Unix, Solaris etc.) abgerufen werden können und „Viewer“-Funktionen für
spezielle Dokumentenformate eingebunden werden.
Diese Grundanforderungen werden bei einer Realisierung als webbasiertes System
unterstützt. Webbasierte Systeme können durch eine Implementierung der erforderlichen Technologien plattformunabhängig gestaltet werden und sind durch Nutzung des Internets als Infrastruktur auch netzwerkfähig. Die Integration einer Datenbank in die Architektur erlaubt ein übersichtliches Informations- und Wissensmanagement. Aus den genannten Gründen wird das IT-System als WebAnwendung aufgebaut.
5.2.3
Kernfunktionen
Nach Festlegung der Anwendungsform sind die Kernfunktionen des Systems zu
definieren. Die Kernfunktionen legen dessen grundsätzlichen Funktionsumfang zur
Erfüllung des Anwendungszwecks fest. Die aus diesen Kernfunktionen ableitbaren
Arbeitspakete für die Entwicklung können im Zuge der Releaseplanung in einem
Release zusammengefasst werden. Aus dem Anwendungszweck lassen sich folgende Kernfunktionen ableiten:
x Benutzer- und Unternehmensverwaltung: Das System soll Daten und Informationen mehrerer Unternehmen verwalten können und muss daher mehrbenutzerfähig sein. Gleichzeitig sollen für unterschiedliche Nutzer der Innovationskooperation unterschiedliche Nutzungsrechte eingeräumt werden
können. Aus diesem Grund muss das System über eine Zugriffskontrolle in
Form eines Autorisierungs- und Authentifizierungssystems verfügen.
x Stage-Gate-Modell: Die Beschreibung des kooperativen Innovationsprozesses muss zur Gewährleistung einer unternehmensübergreifenden Zusammenarbeit mit einem einheitlichen Stage-Gate-Modell durchgeführt
werden. Das webbasierte Stage-Gate-Modell ermöglicht eine gemeinsame
Sicht auf die Innovationskooperation in der Virtuellen Organisation, ist dynamisch anpassbar und reflektiert die Methodik.
x Erfassung der einzelnen Kooperationsbeziehungen mit den Interaktionen:
Die Kooperationsbeziehungen werden in Form von Aufgaben und Tätigkeiten innerhalb des Stage-Gate-Modells gespeichert. Eine visuelle Spezifikation von Intensitäten, so wie in der Methodik als zentraler Aspekt vorgeschlagen, ist bei der IT-Lösung zunächst nicht vorgesehen. Vielmehr werden hohe und niedrige Intensitäten durch die Zuordnung von Ressourcen unterschieden.
x Allgemeine Funktionen eines Content-Management-Systems: Die bereits in
Abschnitt 5.2.2 geführte Beschreibung von Standard-Funktionen wie Benut123
zerverwaltung oder Content Management führt zur Empfehlung, diese Kernfunktionen nicht selber zu programmieren, sondern – soweit möglich – eine
vorhandene IT-Infrastruktur zu adaptieren.
x Integration einer IuK-Anwendung: Die Zuordnung der IuK-Anwendungen
soll nach Möglichkeit aus dem IT-System erfolgen. Wesentliche Funktionalitäten, beispielsweise Kalender, E-Mail oder Zugriff auf das Projektmanagement sind bereits direkt im IT-System integriert.
Insgesamt ist festzustellen, dass das Stage-Gate-Modell allen Beteiligten einer Innovationskooperation als zentrales Steuerungsinstrument zur Verfügung gestellt
werden sollte.
5.3
Systementwurf und Implementierung
Gegenstand dieses Abschnitts ist der Entwurf einer Architektur für das IT-System
sowie ein kurzer Abschnitt über die Modellierung hinsichtlich der Ebenen Context,
Hypertext und Präsentation. Der Entwurf ist als Vorbereitung für die nachfolgende
Implementierung zu verstehen. Auf eine Darstellung von Details im Rahmen der
Modellierung wird zu Gunsten der Lesbarkeit dieser Arbeit weitestgehend verzichtet. Auch hier sei auf Bremermann (2004) hingewiesen.
5.3.1
Architekturentwurf
Der Architekturentwurf basiert auf den in 5.2.3 spezifizierten Kernfunktionen. Die
einzelnen Kernfunktionen wurden im Architekturentwurf folgendermaßen berücksichtigt:
x Benutzer- und Unternehmensverwaltung: Wie bereits vorher angemerkt,
wurde in dieser Arbeit nicht der Versuch unternommen, „etwas Neues zu
entwickeln“. Aus diesem Grund basiert die Architektur auf einer MS SharePoint 2001 Entwicklungsumgebung.
x Standardfunktionalitäten: Zahlreiche Standardfunktionalitäten wie z. B.
Content-Management und Informationsmanagement werden standardmäßig
von MS SharePoint angeboten. Zudem kann über das Internet zunächst auf
das Unternehmensportal und dann auf das jeweilige Projektportal der Innovationskooperation zugegriffen werden. Das Projektportal wiederum besteht
aus dem weiterentwickelten MS SharePoint Workspace (vgl. Abbildung 61).
x Erfassung der Kooperationsbeziehungen: Die Erfassung der Kooperationsbeziehungen erfolgt im zu entwickelnden, webbasierten Stage-Gate-Modell.
124
5.3 Systementwurf und Implementierung
x Stage-Gate-Referenzprozessmodell: Ein Stage-Gate-Referenzprozessmodell,
dass nur von Mitgliedern der Innovationskooperation eingesehen werden
kann, dient als Orientierungspunkt und ist Entwicklungsgegenstand. Unterschiedliche Nutzerrechte vermeiden eine allzu „chaotische“ Nutzung.
x Identifikation von IuK-Systemen: IuK-Systeme werden soweit möglich innerhalb des Portals integriert. Die Zuordnung erfolgt zumeist über eigene
Buttons oder Hyperlinks.
Aus diesen Aspekten resultiert der Architekturentwurf in Abbildung 61 (in Anlehnung an SharePoint System (SPS) ResKit 2001, S. 21; Bremermann 2004). Das ITSystem ist eine Portallösung, die es allen Teilnehmern der Innovationskooperation
erlaubt, auf Daten, Informationen und Wissen zuzugreifen.
Windows
Explorer
Office
Internet
Browser
Internet
Unternehmensportal
Projektportal
Projektportal
SharePoint Workspace
Entwicklung
Webpart
Webpart
Webpart
DDSC
Dokumenten
Management
WSS
Abbildung 61:
Suchindex
AccessDB
Webservices
externe Anwendungen
SharePoint Portal Server Architektur
125
Abbildung 61 präsentiert die Systemarchitektur des SPS sowie des Gesamtkonzepts. Die Benutzer können über das Internet auf das Unternehmensportal zugreifen. Ein Unternehmen kann theoretisch in beliebig vielen Innovationskooperationen involviert sein. Jede Innovationskooperation wird in einem eigenen Portal realisiert. Das Innovationsportal wird mit dem SharePoint Workspace umgesetzt. Dieser besteht aus einem Digital Dashboard, welches wiederum mehrere Webparts
enthält. Der Entwicklungsschwerpunkt dieser Arbeit liegt in der Implementierung
solcher Webparts, die die Funktionalitäten von SharePoint um fehlende Komponenten erweitern. Die implementierten Webparts greifen auf eine eigene AccessDatenbank zu. Ein Webpart ist eine unabhängige Komponente, welche Informationen in einem eigenen Bereich des Dashboards anzeigt. In eine Dashboardseite
können beliebig viele Webparts importiert werden. Position, Größe, Titel und
Layout der Webparts können über die Dashboardseite konfiguriert werden. Webparts eines Dashboards können untereinander kommunizieren (Bremermann 2004,
S. 50 ff.).
5.3.2
Funktionalitäten
Die Funktionalitäten des Systems orientieren sich an den Kernfunktionen. Dazu
modellierte Bremermann (2004) in seiner Arbeit die Kernfunktionen hinsichtlich
der Ebenen Content, Hypertext und Präsentation. Die Kernfunktionen werden bei
der Modellierung zusammengefasst. Die Visualisierung erfolgt anhand von UML
(Unified Modelling Language)-Klassendiagrammen. Das UML-Klassendiagramm
(Oestereich 2001, S. 256) gibt eine Übersicht über die Hauptmodule. Im Anschluss
wird die Funktionalität des Hauptmoduls erläutert. Abbildung 62 zeigt die Datenstrukturen für die Konfiguration des Stage-Gate-Modells für ein Unternehmen und
die Erfassung der Kooperationsbeziehungen in diesem Modell. Die fett markierten
Begriffe sind selber entworfen und entwickelt worden.
126
SharePoint WSS
Ankündigungen
Abonnements
Nachrichten
Dokumentsuche
Phasenmodell DB
Begleitende Hilfe
/ Info
Kalender
Grafische
Darstellung des
Phasenmodells
Tasks
Linksammlung
Dokumentdiskussion
Dokumentgenehmigungen
Kategorien
Entscheidungskriterien
Dokumentenliste
Projektstatus
Kontaktliste
Forum
E-Mail-Archiv
Kontakt
hinzufügen/
editieren
Forum DB
Projektliste
Messages DB
Projekte DB
Kontakte DB
externes
Modul
Abbildung 62:
Projekt
hinzufügen/
editieren
Kontakt
suche
Modul
Datenbank
Beziehung
Funktionalitäten im SharePoint-basierten IT-System
Im Zuge dieser Arbeit werden zahlreiche Benutzer- und Unternehmensinformationen im System abgelegt. Insgesamt werden folgende Kernfunktionalitäten integriert:
x SharePoint WSS (Work Space System): Dies entspricht der Kernfunktion
„Standardfunktionalitäten“,
x Phasenmodell DB (Datenbank): Dies entspricht den Kernfunktionalitäten
„Erfassung von Kooperationsbeziehungen“ und „Stage-Gate ProzessReferenzmodell“,
x „Message“ und „Forum“ Datenbank und
x Projekte Datenbank und Kontakte Datenbank: Dies entspricht der Benutzerund Unternehmensverwaltung.
Die in Abbildung 62 dargestellten Anforderungen der Module basieren auf den im
Pflichtenheft definierten Muss- und Wunschkriterien (Bremermann 2004, S. 110
127
ff.). Im Laufe der Implementierung wurden diese angepasst. In den folgenden Abschnitten werden die wichtigsten Funktionalitäten vorgestellt (Tabelle 11).
Modul
Projektmodul
Funktionalität
Liste aller Projekte
Hinzufügen von Projekten
Bearbeiten von Projekten
Status
Anzeige des Projektstatus
Phasenmodell Grafische Darstellung des Phasenmodells
Bedienschnittstelle zur Selektion der anzuzeigenden Phase
Aufgaben
Baumartige Liste der Phasen und Aufgaben
Bedienschnittstelle zur Selektion der Phase/Aufgabe
Entscheidungs- Auflistung der Entscheidungskriterien
kriterien
Freischalten der nächsten Phase
Anpassung des Projektstatus
Dokumente
Liste aller Dokumente für die ausgewählte Phase/Aufgabe
Hinzufügen von Dokumenten zur Phase bzw. Aufgabe
Kontakte
Liste aller Kontakte zur gewählten Phase
Hinzufügen von Kontakten
Bearbeiten eigener Kontakte
Suche nach Kontakten
E-Mail-Archiv Liste aller projektbezogenen E-Mails
Archivieren und Suche in E-Mails
Info
Begleitende und benutzerunterstützende Texte zum Phasenmodell für die gewählte Phase anzeigen
Tabelle 11:
5.3.3
Funktionalitäten
Implementierung
Nach dem Entwurf des IT-Systems erfolgte eine prototypische Implementierung.
Das System wurde exemplarisch für das Projekt ECOLEAD (www.ecolead.org)
eingerichtet und implementiert, kann jedoch auch ohne größere Probleme für weitere Projekte angepasst werden. Entsprechend der Spezifikationen besteht das System aus mehreren Modulen. Dazu zeigt Abbildung 63 einen Screenshot des entwickelten Portals am Beispiel des Innovationsprojekts ECOLEAD. Dieses Projekt
wurde ausgewählt, da es eine gute Basis für die Anwendung der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse bietet.In der Abbildung ist in der linken oberen Bildschirmecke der Schriftzug Navigation zu erkennen. Er soll verdeutlichen, dass das
Innovationssystem dem Team vornehmlich bei der Navigation durch das Innovationsprojekt Unterstützung geben soll. Darunter befindet sich eine Menüzeile (dashboards).
128
Abbildung 63:
Webbasiertes Innovationssystem
In Abbildung 63 ist das Eingangsfenster des Innovationssystems dargestellt. Das
Eingangsfenster zeigt die Komponenten Phasenmodell, Fragebogen, Tasks, Quick
Links, Documents, Contacts, Status, Info und die allgemeine Suche (Search). Jede
Komponente wird über einen Webpart generiert. Diese Seite gibt Mitgliedern einer
Innovationskooperation einen komprimierten Überblick. An dieser Stelle wird auf
eine weitere ausführliche Diskussion der einzelnen Funktionen verzichtet und auf
die Arbeit von Bremermann (2004, S. 80 f.) verwiesen. Das webbasierte StageGate-Modell kann über die Methodik gestaltet werden. Die Projektleitung bzw. die
Innovationsmanager erhalten eine Entscheidungsunterstützung bei der Gestaltung
der Innovationskooperation durch die Analyse der Kooperationsbeziehungen und
die Spezifikation von IuK-Anwendungen. Abbildung 64 zeigt die Umsetzung einzelner IuK-Strukturen wie z. B. Kalender und E-Mail Modul im webbasierten System.
129
Stage-Gate-Modul
Kalender-Modul
E-Mail-Modul
Abbildung 64:
IuK-Strukturen im webbasierten System
Die prototypische Realisierung von IT-Systemen ist zumeist mit Problemen verbunden. Das in Abbildung 63 visualisierte Innovationssystem entsprach den Kernfunktionen und konnte in der Zeit von Dezember 2003 bis Juni 2006 im Internet
vorgehalten werden. In der ersten Phase wurde ein Benutzertest durchgeführt, der
z. T. in Eschenbächer et al. (2005, S. 280 ff.) veröffentlicht wurde. Insgesamt
bleibt festzuhalten, dass die Kooperationsorientierte Netzwerkanalyse mit Hilfe der
entwickelten IT-Umgebung evaluiert werden konnte, obwohl die Implementierung
auf technische Probleme stieß (Bremermann 2004). Evaluationsergebnisse bestätigen diesen Aspekt (vgl. Eschenbächer et al. 2005, S. 280 ff.). Für den professionellen Einsatz sind prototypische IT-Ansätze nicht geeignet.
130
6
Evaluation anhand eines industriellen Fallbeispiels
Gegenstand dieses Kapitels ist die Evaluation der Funktionsweise der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse. Ausgangspunkt ist ein industrielles Fallbeispiel.
Dieses Fallbeispiel ist bewusst in einigen Punkten abstrahiert worden, damit die
Analyseergebnisse trotz ihrer Komplexität nachvollziehbar bleiben. Zunächst erfolgt die Vorstellung des Anwendungsbeispiels (Abschnitt 6.1). Abschnitt 6.2 diskutiert Möglichkeiten und Bedingungen der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse. In Abschnitt 6.3 wird die Anwendung der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse vorgestellt. Abschließend werden in Abschnitt 6.4 Möglichkeiten und
Grenzen zusammengefasst. Das in diesem Kapitel dargestellte Beispiel lässt sich
dem Bereich der inkrementellen Innovationskooperationen zuordnen (vgl. Abbildung 22) und entspricht der in Abbildung 11 vorgenommenen Differenzierung.
Ziel der Innovationskooperation in der Virtuellen Organisation ist also entweder
die Weiterführung der Projektergebnisse in eine Supply Chain oder die Überführung in ein neues Unternehmen. Die Auflösung ist damit mit der Weitergestaltung
in einer neuen Kooperationsform verbunden.
6.1
Vorstellung des Anwendungsbeispiels
Die Wertschöpfung in der Automobilindustrie verlagert sich von den Fahrzeugherstellern zu den Zulieferern. Damit einhergehend wächst der Entwicklungsanteil
der Zulieferindustrie am Gesamtfahrzeug auf fast 50 % (Dudenhöffer 2003, S. 2-6
ff.), was zu einem Aufbruch der traditionellen automobilen Wertschöpfungskette
führt. Die Automobilzulieferer stehen damit vor der Herausforderung, sich frühzeitig in die Entwicklungszyklen der Hersteller einbringen zu müssen (vgl. Scholta
2005, S. 7). Die daraus erwachsende Chance auf langfristige Produktionsaufträge
ist gleichzeitig mit einem erhöhten Risiko und einer finanziellen Belastung bei der
Realisierung von innovativen Entwicklungen für die nächsten Fahrzeuggenerationen verbunden (Grohmann et al. 2005, S. 43 ff.). Innerhalb dieses Szenarios sind
zwangsläufig neue Strategien und innovative Formen der Kooperation entlang der
komplexen Wertschöpfungskette zu entwickeln. Zahlreiche Ergebnisse dieses Kapitels entstammen aus einer vom Autor betreuten Diplomarbeit (Mambou 2008).
6.1.1
Einordnung des Fallbeispiels
Zentrale Herausforderung des Fallbeispiels ist es, ein Fahrassistenzsystem zu entwickeln, das die Fahrsicherheit am Steuer wesentlich verbessert. Es basiert auf der
Idee, Touch-Screen-Funktionalitäten, wie man sie z. B. vom Apple iPhone kennt,
für eine Anwendung im Auto zu entwickeln und zu adaptieren. Die zu entwickelnde Innovation projiziert die wesentlichen Fahrinformationen wie Geschwindigkeit,
Navigationshinweise und Kontrollanzeigen direkt auf die Frontscheibe des Autos
in das Sichtfeld des Fahrers. Der Fahrer wiederum kann mithilfe seiner Finger Menüelemente steuern. Dabei ist es möglich, die scheinbare Entfernung des Bildes
131
6 Evaluation anhand eines industriellen Fallbeispiels
vom Fahrer in den Bereich einiger Meter zu legen, so dass das Auge des Fahrers
nicht zwischen den Entfernungseinstellungen „unendlich“ (Beobachtung der Straße
vor dem Auto) und „50 cm“ (Distanz zur Frontscheibe) hin- und herschalten muss.
Dies hat den Vorteil, dass der Fahrer seinen Blick seltener vom Verkehrsgeschehen
abwenden muss – ein erheblicher Sicherheitsgewinn. Die Fahrinformationen werden zusätzlich auf dem Kombiinstrument im Armaturenbrett dargestellt. Außerdem
wäre es möglich, dass der Beifahrer beispielsweise einen Film auf seiner Seite der
Frontscheibe schaut, ohne dass der Fahrer davon abgelenkt wird.
Dieses Innovationsprojekt rangiert in der Kategorie der inkrementellen Innovationen (vgl. Abbildung 4), da es sich um die Weiterentwicklung eines bestehenden
Systems bei abschätzbarer Marktunsicherheit und niedriger technischer Unsicherheit handelt. Ferner ist dieses Innovationsprojekt sowohl als Produkt- als auch als
Serviceinnovation anzusehen (vgl. Abbildung 2). Der Automobilzulieferer kann
dieses Innovationsprojekt aus Zeit-, Know-how- und Kostengründen nicht im Alleingang realisieren (Mambou 2008, S. 80 ff.) und baut eine Innovationskooperation auf. Die Identifikation der richtigen Partner erfolgte im Wesentlichen über vergangene Innovationsprojekte und entsprechendes Erfahrungswissen über die Partner. Die Partner sind komplementär und bringen lediglich ihre Kernkompetenzen
in die Kooperation ein. Der strategische Fit aller Partner ist ausgewogen. Die Entwicklungs-, Produktions- sowie Vertriebskosten werden durch ein Kostenlimit begrenzt. Dieses Limit beruht auf Erfahrungswerten und wird durch das Management
des Unternehmens festgesetzt. Die Projektdauer beträgt drei Jahre, kann aber ggf.
auch angepasst werden. Um Innovationskooperationen in Zukunft besser planen zu
können, insbesondere sofern es die Kooperationsbeziehungen zwischen den Partnern und deren Intensitäten betrifft, kommt die Methodik der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse zum Einsatz.
6.1.2
Kompetenzen und Netzwerkstruktur ermitteln
Im ersten Schritt ermittelt das innovationstreibende Unternehmen die Kompetenzen, die für das Innovationsprojekt notwendig sind. Sie wählt für die zu vergebenden Kompetenzen Partner aus und fügt sie zu einem Netzwerk zusammen. Es wird
anhand der Innovationskooperationsaufgabe eine synergetische Partnerstruktur
gewählt. Die Partner kennen sich aus vorherigen Projekten, haben jedoch in dieser
Konstellation noch nicht zusammengearbeitet. Der Automobilzulieferer, in diesem
Falle der Projektleiter der Innovationskooperation, ist das Leitunternehmen (auch
Lead-Partner genannt; vgl. Seifert 2007, S. 9-11) und übernimmt das Netzwerkmanagement. Das Innovationsprojekt ist nach der Pyramide aus Abschnitt 2.1.1 als
inkrementelles Innovationsprojekt anzusehen, denn es handelt sich um die Weiterentwicklung eines bereits vorhandenen Systems.
Um die Innovationskooperation zu realisieren, sind Kompetenzen in den Bereichen
Software, Hardware, Mechanik, Konstruktion sowie Displaytechnologie erforder132
6.1 Vorstellung des Anwendungsbeispiels
lich. Diese entsprechen jeweils einer Kernkompetenz der jeweiligen Partner. Der
Automobilzulieferer konzentriert sich auf die Zusammenführung von Soft- und
Hardware. Der Partner „Displayhersteller“ übernimmt den Bereich Displaytechnologie. Ein weiterer Partner, ein Ingenieurbüro, ist für Mechanik und Konstruktion
verantwortlich. Ein Automobilhersteller ist für die Implementierung des neuen
Systems im Fahrzeug zuständig. Eine Implementierung ist nur möglich, wenn das
Produkt bestimmte Anforderungen erfüllt. Insbesondere muss es, damit es mit der
Zentraleinheit des Fahrzeugs kommunizieren kann, über die gleichen Schnittstellen
verfügen, die der Automobilhersteller bisher für die Verbindung der Kombiinstrumente mit der Zentraleinheit nutzt. In Zeiten des Leichtbaus sind Vorgaben an
Gewicht und Größe ebenfalls gegeben. Tabelle 12 fasst die Vorgaben zusammen.
Rolle in der Innovationskooperation
Automobilzulieferer
(Lead-Partner)
Displayhersteller
(Partner)
Ingenieurbüro
(Partner)
Automobilhersteller
(Zielkunde)
Tabelle 12:
Profil
Automobilzulieferer,
spezialisiert auf Fahrassistenzsysteme
Displayhersteller,
Marktführer bei LEDDisplays
Ingenieurbüro, erfahren
in der Mechanik und
Konstruktion von Fahrassistenzsystemen
Automobilhersteller im
Premiumsegment
Aufgabe in der
Soft- und Hardwareentwicklung
Netzwerkmanagement
Gesamtprojektverantwortung
Entwicklung und Produktion
des Displays
Entwicklungsleistungen im Bereich der Mechanik und der
Konstruktion
Implementierung des Endproduktes im Fahrzeug
Beschreibung der Partnerstruktur der Virtuellen Organisation
Die Partner besitzen neben ihren Kernkompetenzen weitere Fähigkeiten, wie z. B.
Projektmanagement und Computer Aided Design (CAD). Die Kompetenz Projektmanagement ist eine Vorgabe des Leitunternehmens, denn das Leitunternehmen nutzt diesen Ansatz bei der Abwicklung aller Innovationsprojekte. Für eine
reibungslose Koordination und Kommunikation im Projekt ist es erforderlich, dass
alle Partner mit dieser Methode vertraut sind. Weiterhin haben diverse Innovationsprojekte den Partnern gezeigt, dass minimale Veränderungen in den Anforderungen erhebliche Änderungen im Bereich der Konstruktion und der zu verwendenden Hard- und Software nach sich ziehen können. Deshalb ist es für eine optimale Abstimmung zwischen den Partnern notwendig, dass diese die gleichen Standards benutzen. CAD-Programme, insbesondere CATIA, haben sich im Bereich
der Fahrassistenzsysteme als Standard etabliert. Daher kann im Rahmen dieses Innovationsprojektes vorausgesetzt werden, dass die Partner diese Anwendungskompetenz mitbringen.
133
Die Zusammenarbeit zwischen den Partnern muss mit Hilfe von IuKAnwendungen unterstützt werden, da sie organisatorisch und räumlich getrennt
sind. Durch den Einsatz von IuK-Lösungen können Prozesse beschleunigt und vereinfacht werden. Um die richtigen Werkzeuge einsetzen zu können, müssen die
Kooperationsbeziehungen genau analysiert werden. Je nach Intensität der Beziehungen lassen sich verschiedene geeignete Werkzeuge einsetzen.
Die Virtuelle Organisation besteht aus vier Kooperationspartnern, die unterschiedliche Wertschöpfungsbeiträge leisten. Das Projektmanagement wird vom Automobilzulieferer übernommen. Die Aufgaben des Projektleiters beziehen sich auf die
Projektleitung, die Strukturierung der Kooperationsabläufe, die fachliche Beratung
sowie das Management der Zielkundeneinbindung. Für die Innovationskooperation
wird von jedem Partner ein projektverantwortlicher Spezialist benannt. Richtungsentscheidungen werden nach Vorbereitung durch das Team von Spezialisten auf
der höheren Managementebene getroffen. Die Partner kooperieren von der Vorentwicklung bis zur Produktion miteinander. Bei besonders hoher Kooperationsintensität können „House Engineers“ eingesetzt werden. Abbildung 65 stellt die
Netzwerkstruktur dar und zeigt den Innovationsprozess der Virtuellen Organisation.
Marktforschung
Vorentwicklung
Design
Produktentwicklung
Produktion
x
Abbildung 65:
6.2
Struktur der Innovationskooperation in der Virtuellen Organisation
Möglichkeiten und Bedingungen
Wie zuvor in Kapitel 4 herausgearbeitet, wird im Rahmen dieser Arbeit der Ansatz
von Porter genutzt, um Wertschöpfungsbeiträge einzelner Partner einer Innovationskooperation zu isolieren (vgl. Abschnitt 4.3.1). Im Folgenden soll nun die Eignung einer solchen Vorgehensweise für die Analyse von Kooperationsbeziehungen
diskutiert werden.
Der methodische Ansatz besteht aus jeweils einer Planungs-, Konfigurations- und
Evaluationsphase. In der Planungsphase werden im ersten Schritt die für den Innovationsprozess notwendigen Kompetenzen sowie die Netzwerkstruktur ermittelt.
Der nächste Schritt stellt die Kooperationspartner und deren Wertschöpfungsbeiträge dar. Die Kooperationsbeziehungen in Form von Interaktionen werden im
letzten Schritt näher spezifiziert und die Kooperationsintensitäten zwischen den
134
6.2 Möglichkeiten und Bedingungen
Partnern werden abgeleitet. In der Konfigurationsphase wird zuerst das StageGate-Modell auf Basis der notwendigen Interaktionen und der jeweiligen Kooperationsintensitäten konfiguriert. Es werden dann geeignete IuK-Werkzeuge zur Unterstützung der Interaktion im kooperativen Innovationsprozess ausgewählt. Die
Evaluationsphase dient der Analyse, inwieweit die IuK-Unterstützung hilfreich
gewesen ist. Es wird ebenfalls analysiert, inwiefern sich die Plankosten der jeweiligen Interaktionen von den tatsächlich angefallenen Kosten unterscheiden. Im
Folgenden wird die Eignung der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse zur
Gestaltung von Innovationsprozessen in Virtuellen Organisationen diskutiert.
x Innovationen sind nur eingeschränkt planbar: Es können Rahmenbedingungen geschaffen werden, in denen das Auftreten von Innovationen wahrscheinlicher wird. Hierzu braucht es dynamische Innovationskooperationen
sowie in vielen Fällen einen expliziten Verzicht auf Planung (Durchbruchsinnovationen). Der Ansatz der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse
versteht sich als Planungs- und Konfigurationsinstrument zur Gestaltung
von Innovationsprozessen in Virtuellen Organisationen.
x Die Kombination von qualitativen und quantitativen Analyseverfahren im
Rahmen der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse bietet Raum für
Fehleinschätzungen und Manipulationen (vgl. 4.1.2). Die Methode der
Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse bleibt von den grundsätzlichen
Problemen bei Schätzungen und Prognosen zwar nicht verschont; wie aber
in Kapitel 4.4 dargestellt, sind heuristische Verfahren am ehesten in der Lage, diese systematischen Schwächen abzufangen. Die korrekte Anwendung
der Methode ist vom Erfahrungswissen und der Vision des Nutzers sowie
der Überführung der Laientheorien in Wissen abhängig.
x Der Mechanismus zur Konfiguration des Prozesses erlaubt in zwei Schritten
die Transformation von bewerteten Kooperationsbeziehungen in ein StageGate-Modell. Dieses Modell ist nicht fix und die Kooperationsorientierte
Netzwerkanalyse kann allenfalls Anhaltspunkte für eine Gestaltung geben.
Ebenso ist die Auswahl von IuK-Lösungen lediglich als Empfehlung zu
verstehen, da es in diesem Kontext kein „richtig“ oder „falsch“, sondern nur
ein „mehr oder weniger zweckmäßig“ gibt.
x Grundsätzlich sind nicht alle Interaktionen über die Beschreibungsdimensionen bewertbar: In jeder Innovationskooperation gibt es eine Vielzahl von
Interaktionen unterschiedlichster Art. Diese lassen sich nicht immer in das
Schema der jeweiligen Beschreibungsdimensionen bringen, so dass eine objektive Aussage über die qualitativen Merkmale leicht, mittel oder schwer
getroffen werden kann.
x Die Auswahl der Partner einer Innovationskooperation ist immer auch von
persönlichen Präferenzen geprägt und wird bislang nicht analytisch unter135
stützt. Seifert (2007, S. 136 ff.) hat mit seiner Arbeit einen grundlegenden
Beitrag zur Partnerwahl erstellt. In seiner Diskussion nutzt er sogenannte
SCOR-Cards, um einen optimalen Partnermix zu erzeugen. Diese Arbeit
bezieht sich allerdings ausschließlich auf Fragestellungen im Bereich
„Supply Chain Management“. Aus diesem Grund sind Aspekte der Partnerwahl in der Methodik nicht enthalten.
x Es gibt keine formalen Möglichkeiten, die Motive einzelner Partner bei der
Durchführung der Innovationskooperation zu erkennen: Innovationskooperationen können aus sehr unterschiedlichen Motiven heraus gestartet werden. Die Innovationsstrategien der Partner können unterschiedlich sein. Aus
diesem Grund ist es kaum möglich, im Vorhinein zu antizipieren, ob die
Partner mit ähnlichem Interesse und Engagement in die Innovationskooperation gehen. Das Motiv, an einer Innovationskooperation teilzunehmen,
kann auch davon geleitet sein, langfristig mit einem Unternehmen zusammenzuarbeiten. Es fällt somit schwer, ein tieferes Verständnis zu entwickeln, warum die Partner zusammenarbeiten.
x Die Erfassung sämtlicher Kooperationsbeziehungen innerhalb des Innovationsprozesses in der Virtuellen Organisation ist aus Gründen der Komplexität dieser Beziehungen nicht realistisch. Da Innovationsprozesse keinen
eindeutigen Korridor durchlaufen, sind immer hohe Unsicherheiten feststellbar. Dies wurde bereits in den industriellen Fallbeispielen in Abschnitt
2.5 deutlich. Aus diesem Grund geht es in der Kooperationsorientierten
Netzwerkanalyse nicht um Vollständigkeit, sondern um die Abbildung einer
nachvollziehbaren Prognose über die Realität. Die Methodik erzeugt zahlreiche Ergebnisse, die am Schluss allen Beteiligten für das Innovationscontrolling zur Verfügung stehen.
6.3
Planung und Gestaltung der Kooperationsbeziehungen
Die Analyse des Fallbeispiels erfolgt anhand einer Evaluationsmethode. Die Evaluationsmethode setzt voraus, dass sich die Kooperationsorientierte Netzwerkanalyse grundsätzlich anwenden lässt und dass sie Aussagen über die Qualität des
Vorschlags zulässt. Die im Rahmen der folgenden Evaluation durchgeführten
Schritte erfolgen aus dem Blickwinkel des Lead-Partners und orientieren sich an
nachfolgender Anwendungslogik (Abbildung 66).
136
6.3 Planung und Gestaltung der Kooperationsbeziehungen
Methode
(vgl. Kapitel 5)
Planungs- und Konfigurationsphase
Evaluationsschritte
Beschreibung eines
Anwendungsbeispiels
Identifikation und
Gestaltung der
und die Auswahl von
IuK Beziehungen
Dokumentierte
Ergebnisse
Festlegung der Partner der
Innovationskooperation nach
Wertschöpfungsbeiträgen
Identifikation und Analyse
der Kooperationsbeziehungen
Festlegung der
Gestaltung des
Stage-Gate-Modells auf
Basis der
Identifikation der
IuK-Systeme
Im Stage-Gate-Modell
Abbildung 66:
6.3.1
Im Rahmen der Evaluation durchgeführte Schritte
Festlegung der Partner und Kooperationsbeziehungen
Konzeptionell basiert dieser Abschnitt auf den Beschreibungen aus Abschnitt
4.3.2. Abbildung 67 zeigt die Wertschöpfungsbeiträge der beteiligten Partner. Sie
verdeutlicht, welche Kompetenzen von den verschiedenen Partnern für das Innovationsprojekt benötigt werden und gibt einen Überblick darüber, welche Kompetenzen insgesamt innerhalb der Innovationskooperation zusammengeführt werden.
Durch Interaktionen zwischen den verschiedenen Unternehmensbereichen der
Kooperationspartner werden Wertschöpfungsbeiträge realisiert. Die Vielzahl der
Interaktionen bedingt eine sehr unterschiedliche Art der Zusammenarbeit. Um die
Interaktionen richtig zu planen, ist es wichtig, ihre Arten zu definieren und ihre Intensitäten zu prognostizieren.
137
VE= Vorentwicklung
PE= Produktentwicklung
PR= Produktion
VT= Vertrieb
RA= Rechtliches
EK= Einkauf
Automobilzulieferer
VE
PE
PR
VT
RA
Ingenieurbüro
VE
PE
PR
VT
EK
Interaktionen:
Art, Intensität, Zusammenspiel ?
VE
PR
RA
VT
PE
VE
VE
PE
PE
PR
PE
EK
VE
RA
PR
VE
PE
PR
VT
EK
VE
PE
PR
EK
RA
Automobilhersteller
Displayhersteller
= Organisationseinheiten mit Kern- und Unterstützungskompetenzen
Abbildung 67:
Kompetenzen und Netzwerkstruktur
Im nächsten Schritt gilt es festzustellen, wie die Interaktionen bzw. Verflechtungen
verlaufen, d. h. welche Kooperationspartner an den verschiedenen Interaktionen
beteiligt sind und in welchen Unternehmensbereichen die Wertschöpfung stattfindet. Diese Aufgabe wird ebenfalls vom Spezialistenteam erledigt. In der nachfolgenden Tabelle werden vierzehn dieser Interaktionen kurz erläutert. Diese sind repräsentativ für das gesamte Innovationsprojekt. Aufgrund der Komplexität von Innovationskooperationen wurde die Betrachtung auf Interaktionsgruppen beschränkt, d. h. Interaktion wird hierbei nicht als die einzelne Sender-EmpfängerKommunikation verstanden (vgl. Weber 2007, S. 20 ff.), sondern es werden inhaltlich ähnlich kommunizierte Inhalte zu Interaktionsgruppen zusammengefasst. Jede
Interaktion wird anschließend einer der sechs Interaktionskategorien zugeordnet,
um diese genauer im Innovationsprozess zu spezifizieren. Die sechs Interaktionskategorien wurden im Abschnitt 2.4.3 beschrieben.
138
Nr.
I1
I2
I3
I4
I5
I6
I7
I8
I9
I10
I11
I12
I13
I14
Kurzname
Displaytechnologie
Beschreibung
Entwicklung, Design und technische Umsetzung
eines Head-up-Displays, das den Projektanforderungen entspricht
Displayhelligkeit
Spezieller Teil der Displaytechnologie. Automatisches Auf- und Abdimmen der Displaybeleuchtungen
Derating
Test zur Analyse des Verhaltens der Displayhelligkeit und der Temperatur der verschiedenen
Gerätekomponenten in Abhängigkeit von der
Umgebungstemperatur
House Engineer
Spezialist eines Partners, der auf dessen Kosten
bei einem anderen Partner für eine feste Dauer
eingesetzt wird und dort seinen Arbeitsplatz hat
Softwarekonzeption
Konzeption, Entwicklung und Tests einer geeigneten Software
Musterbetreuung
Koordination und Verkauf von Mustern an den
Kunden
Erster Prototyp
Fertigstellung eines funktionsfähigen Musters
zur Vorstellung beim Kunden
Vorserie
Fertigung des serienreifen Produkts innerhalb
einer 2-Tages-Produktion zur letzten Fehlerüberprüfung
Leiterplattenbestückung Löten der elektronischen Bauelemente auf die
Leiterplatte
Technikreview
Überprüfung der Qualität der Produktkomponente
Projektcontrolling
Soll-Ist-Vergleich der Entwicklungsziele und
ggf. Einleiten von Korrekturmaßnahmen
Austauschserver
Bereitstellung und Austausch von Informationen
auf einem Server, der für alle Partner zugänglich
ist
Kundenfeedback
Austausch mit dem Kunden und Integration seiner Wünsche in die Entwicklungsprozesse
Patentrecherche
Überprüfung, ob Patentverletzungen vorliegen
Tabelle 13:
Interaktionen des Fallbeispiels
Für eine Visualisierung werden die Interaktionen über unterschiedliche Grautöne
nach Kategorie unterschieden (vgl. Abbildung 68). Die Kooperationspartner, die
mit ihren verschiedenen Unternehmensbereichen dargestellt sind, werden auch
über Grautöne unterschieden. Jeder unterschiedlich graue Block repräsentiert einen
Partner.
139
Automobilzulieferer
Soft- und Hardware
I1: Displaytechnologie
I2: Displayhelligkeit
I5: Softwarekonzeption
I7: Erster Prototyp
I13: Kundenfeedback
VE
PE
PR
VT
RA
I5
Sachmittelbezogene Interaktionen:
VE
I3: Derating
I8: Vorserie
I10: Technikreview
VE
PE
PE
PR
I14: Patentrecherche
PR
EK
I4: House Engineer
I6: Musterbetreuung
I11: Projektcontrolling
VT
RA
Displayhersteller
Displaytechnologie
I9: Leiterplattenbestückung
Automobilherst.
Implementierung
VE
PE
PR
VT
Ingenieurbüro
Mechanik u. Konstruktion
I12: Austausch-Server
Abbildung 68:
Darstellung der Kooperationspartner
Auch innerhalb der grauen Blöcke finden Interaktionen statt, wobei es sich der Logik der Abbildung entsprechend um intraorganisatorische Interaktionen handelt. So
muss z. B. die Vorentwicklung des Automobilzulieferers eng mit seiner Produktentwicklung zusammenarbeiten. Die intraorganisatorischen Interaktionen planen
jedoch die jeweiligen Partner innerhalb eines festgelegten Budgets selbst. Diese
werden im weiteren Arbeitsverlauf nicht betrachtet. In einem weiteren Schritt gilt
es festzulegen, wie die Verflechtungen verlaufen, d. h. welche Kooperationspartner
an den verschiedenen Interaktionen beteiligt sind und in welchen Unternehmensbereichen die Wertschöpfung stattfindet. Diese Aufgabe wird ebenfalls vom Spezialistenteam übernommen. Abbildung 69 visualisiert die Interaktionen zwischen den
Kooperationspartnern. An einer interorganisatorischen Interaktion können zwei
oder mehrere Kooperationspartner beteiligt sein.
Die innovationsfördernden Interaktionen werden durch die fünf Interaktionen
Displaytechnologie, Displayhelligkeit, Softwarekonzeption, erster Prototyp und
Kundenfeedback zusammengefasst. Interaktion I1-Displaytechnologie findet zwischen dem Bereich Vorentwicklung des Automobilzulieferers und dem Bereich
Vorentwicklung des Displayherstellers statt. Die Partner arbeiten bereits in der
Vorentwicklung zusammen, um früh herauszufinden, auf welchem Entwicklungsstand sich das Thema Displaytechnologie befindet. Es findet ein regelmäßiger Austausch zwischen den beiden Partnern statt. Bei der Interaktion I2-Displayhelligkeit
hat man in vergangenen Projekten technische Probleme. Aus diesem Grund wird es
140
als Teil der Displaytechnologie separat in einer eigenen Interaktion behandelt. Es
gilt vor allem, den Anforderungen an die Helligkeit des Displays in Abhängigkeit
zu den Lichtverhältnissen zu entsprechen. In der Interaktion I5 werden Themen der
Softwarekonzeption und -entwicklung behandelt. Hierfür ist es notwendig, dass
sich die Ingenieure aus der Produktentwicklung des Automobilzulieferers mit ihren
Pendants beim Automobilhersteller regelmäßig abstimmen und austauschen. Die
Software für die intelligente Frontscheibe muss in die Softwareinfrastruktur des
Fahrzeugs, in das sie später eingesetzt wird, integriert werden. Regelmäßige Tests
unter realen Bedingungen sollen Auskunft darüber geben, wie stabil die Software
ist. An der Interaktion I7 sind alle Kooperationspartner außer dem Automobilhersteller beteiligt. Sie dient unter anderem dazu, die grundsätzliche Realisierbarkeit
des Innovationsprodukts zu prüfen. Es wird ein Prototyp gefertigt, der bereits die
wesentlichen Merkmale des späteren Endproduktes beinhaltet. Bei Interaktionen,
an denen der Kunde direkt beteiligt ist, hat dieser die Möglichkeit, seine Wünsche
einzubringen. Für alle anderen Interaktionen kann der Kunde innerhalb der Interaktion I-13 Kundenfeedback seine Wünsche und Erwartungen äußern. Dies stellt sicher, dass nicht am Kunden vorbei entwickelt wird. Die Interaktion Kundenfeedback findet mit dem Automobilzulieferer statt, da dieser als Innovationstreiber und
Manager der Virtuellen Organisation einen guten Überblick über das Innovationsprojekt hat.
Die Interaktionen Derating, Vorserie und Technikreview bilden die Gruppe der
sachmittelbezogenen Interaktionen. Bei der Interaktion I3-Derating handelt es sich
um den Austausch und die Diskussion der Deratingergebnisse zwischen der Produktentwicklung des Automobilzulieferers und ihrem Pendant beim Displayhersteller sowie dem Einleiten korrigierender Maßnahmen. Das Derating selbst findet
in den Klimageräten des Automobilzulieferers statt. In der Interaktion I8 Vorserie
wird das serienreife Produkt auf der Produktionsanlage auf Fehler überprüft. Im
Austausch werden die aufgetretenen Fehler diskutiert und Lösungswege erarbeitet.
Die Produktion bzw. der Verbau des Endproduktes findet beim Automobilzulieferer statt. Die Interaktion I10-Technikreview dient dazu, die Qualität der Produktkomponenten in regelmäßigen Abständen zu prüfen. Hierbei geht es vordergründig
um solche Komponenten, deren Qualität unmittelbar Einfluss auf die Qualität der
Komponente hat, die ein anderer Partner entwickelt. Sollte z. B. der Displayhersteller das Display größer machen müssen als ursprünglich vereinbart, so muss das
Ingenieurbüro die Konstruktion des Gehäuses anpassen.
Die rechtlichen Interaktionen besteht aus der Interaktion I14-Patentrecherche. Die
Rechtsabteilungen des Automobilzulieferers und des Automobilherstellers prüfen
gemeinsam, ob im Rahmen der Entwicklung des Innovationsproduktes Patentverletzungen vorliegen, die innerhalb der Innovationskooperation geregelt werden
können und erwerben ggf. notwendige Lizenzen.
141
Die Gruppe der finanziellen Interaktionen beinhaltet die drei Interaktionen HouseEngineer, Musterbetreuung und Projektcontrolling. In der Interaktion I4-HouseEngineer wird ein Mitarbeiter des Automobilzulieferers auf dessen Kosten beim
Automobilhersteller eingesetzt. Dieser repräsentiert den Automobilzulieferer vor
Ort, ist bei Fragen direkt ansprechbar und erledigt die Aufgaben, die ihm der Automobilhersteller auferlegt. Zwischen dem Vertrieb des Automobilzulieferers und
dem Einkauf des Automobilherstellers findet die Interaktion I6-Musterbetreuung
statt. Der Automobilhersteller bestellt in den verschiedenen Entwicklungsstadien
Muster und implementiert diese laufend in Versuchsfahrzeugen. Durch den regelmäßigen Austausch zwischen Vertrieb und Einkauf soll erreicht werden, dass Musteraufträge rechtzeitig abgegeben und die Muster rechtzeitig geliefert werden – ansonsten würden die Versuchsfahrzeuge still stehen. Das Projektcontrolling wird
durch die Interaktion I11 gekennzeichnet. Sie findet zwischen dem Displayhersteller und dem Ingenieurbüro statt. Beide untersuchen im Austausch regelmäßig den
Stand der gemeinsamen Zielerreichung und leiten ggf. Gegenmaßnahmen ein.
Die Interaktion I9-Leiterplattenbestückung beschreibt die personellen Interaktionen. Sie findet zwischen der Produktentwicklung des Automobilzulieferers und der
des Ingenieurbüros statt. Das Ingenieurbüro entsendet Mitarbeiter zum Automobilzulieferer, um dort gemeinsam mit den Mitarbeitern des Automobilherstellers Leiterplatten zu bestücken. Im Konsens soll eine Lösung erarbeitet werden, wie die
Leiterplatten bestückt werden müssen.
Die Interaktion I12-Austauschserver steht stellvertretend für die informationstechnischen Interaktionen. Sie findet zwischen dem Ingenieurbüro und dem Automobilhersteller statt und nutzt eine internetbasierte Plattform. Auf dieser Plattform
werden regelmäßig Entwicklungsdaten der beiden Kooperationspartner hochgeladen. Die Partner haben dann die Möglichkeit, auf die Daten zuzugreifen.
Der Automobilzulieferer wird als Lead-Partner über zahlreiche Interaktionen mit
den anderen Partnern vernetzt. Abbildung 69 fasst die vorher beschriebenen Interaktionen in einer Übersicht zusammen.
142
Automobilzulieferer
Soft- und Hardware
I7: Erster Prototyp
I13: Kundenfeedback
VE
PE
PR
VT
RA
I5
I13
I3: Derating
I8: Vorserie
I10: Technikreview
VE
PE
VE
I1
I7
I4
I5
I2
PE
I3
I11
PR
I10
PR
I6
VT
I14
EK
I4: House Engineer
I6: Musterbetreuung
Displayhersteller
Displaytechnologie
I7
I9 I12
Automobilhersteller
Implementierung
RA
I8
VE
PE
PR
VT
Ingenieurbüro
Mechanik und Konstruktion
Abbildung 69:
Spezifizierte Partnerinteraktionen
Die einzelnen Interaktionen unterscheiden sich nicht nur nach der Art, sondern
auch nach der Dauer. Die Projektleitung schätzt die Dauer der jeweiligen Interaktionen, basierend auf dem Erfahrungswissen aus vergangenen Projekten, ab. Dabei
kommt z. B. heraus, dass die Interaktion I5 Softwarekonzeption von Projektbeginn
an stattfindet und 30 Monate andauern wird. Dies lässt sich damit erklären, dass
die Software von Beginn an konzipiert wird und im Laufe des Innovationsprojektes
regelmäßig bis zur Endabnahme kurz vor Erreichung der Serienreife optimiert
werden muss.
6.3.2
Identifikation und Analyse der Kooperationsbeziehungen
Die virtuelle Wertschöpfungskette mit berechneten Kooperationsintensitäten ist in
Abbildung 70 dargestellt. Es wird deutlich, welche Wertschöpfungselemente der
einzelnen Partner innerhalb des Innovationsprozesses besonders genutzt werden.
Die Partner haben die Möglichkeit, zu erkennen, welche Interaktionen besonders
kritisch sind und können frühzeitig genug Ressourcen einplanen. In einer frühen
Innovationsphase ist zu erkennen, dass für die Interaktion I1 eine Task-Force aus
Ingenieuren vom Automobilzulieferer und vom Displayhersteller, die eng in einem
Poolraum zusammenarbeiten, nötig ist, da der Aufwand größer ist als in der Planungsphase angenommen. Kritische Ressourcenkombinationen lassen sich in diesem Stadium erkennen und unter Kontrolle bringen. Trotz des vereinfachten Fallbeispiels wird die Komplexität des Zusammenspiels der Interaktionen an dieser
143
Stelle deutlich. Diese Art der Gestaltung erfordert IT-Unterstützung, die z. B. für
I13 und I1 sehr umfangreich werden kann. Die gestrichelten Linien kennzeichnen
die Intensität einzelner Interaktionen.
Automobilzulieferer
Soft- und Hardware
I7: Erster Prototyp
I13: Kundenfeedback
VE
PE
PR
VT
I13
I1
I3: Derating
I8: Vorserie
I10: Technikreview
VE
PE
RAI5
VE
I7
I4
I5
I2
I3
I11
PR
I10
PR
I6
VT
I14
EK
I4: House Engineer
I6: Musterbetreuung
PE
Displayhersteller
Displaytechnologie
I7
I9 I12
I8
RA
Automobilhersteller
Implementierung
VE
PE
PR
VT
Ingenieurbüro
Mechanik und Konstruktion
Abbildung 70:
Virtuelle Wertschöpfungskette mit Kooperationsintensitäten
Die Interaktionen I1 und I13 haben die höchsten Intensitäten. Ihre Beherrschung ist
entscheidend und erfordert eine gute Planung und IT-Unterstützung. „Application
Sharing“ kann das Aufkommen von Meetings reduzieren. Es ist wichtig, bereits in
der Vorentwicklung auszuloten, welche Möglichkeiten die Displaytechnologie für
das angestrebte Innovationsprojekt bietet. Durch den intensiven Austausch soll erreicht werden, dass zu einem frühen Zeitpunkt Kontrollen erfolgen, um Risiken zu
minimieren. Außerdem sollte zu Beginn der Innovationskooperation ein intensiver
Austausch mit dem Kunden erfolgen. Sämtliche Produktmerkmale werden mit dem
Kunden direkt abgestimmt. Dies sorgt dafür, dass das Endprodukt den Kundenwünschen entspricht.
6.3.3
Gestaltung des Stage-Gate-Modells auf Basis der
Die einzelnen Kooperationsintensitäten werden mit dem entsprechenden Gewichtungsfaktor multipliziert, um ihren relativen Wert zu ermitteln. Das letztendliche
Gesamtprodukt wird anschließend aus dem gewichteten Interaktionsintensitätswert
144
und der Dauer der Interaktion gebildet. Dieses Produkt sagt aus, wie hoch die Gesamtintensität einer Interaktion im Innovationsprojekt ist.
Interaktionen
I1
I2
I3
I4
I5
I6
I7
I8
I9
I10
I11
I12
I13
I14
Start
Dauer
Intensität
Gewicht
Produkt Gesamt
0
4
12
16
0
6
0
30
4
12
0
0
0
6
12
4
1
12
30
24
6
2
26
1
30
30
18
12
8,5
5,5
1,0
2,5
6,5
3,5
6,5
6,0
4,5
4,0
2,5
3,0
9,0
3,0
0,8
0,8
0,7
0,7
0,8
0,7
0,8
0,7
0,6
0,7
0,7
0,6
0,8
1,0
6,8
4,4
0,7
1,8
5,2
2,5
5,2
4,2
2,7
2,8
1,8
1,8
7,2
3,0
Tabelle 14:
81,6
17,6
0,7
21,0
156,0
58,8
31,2
8,4
70,2
2,8
52,5
54,0
129,6
36,0
Kosten
816.000
176.000
7.000
210.000
1.560.000
588.000
312.000
84.000
702.000
28.000
525.000
5.400.00
1.296.000
360.000
Kumulierte
Kosten
816.000
992.000
999.000
1.209.000
2.769.000
3.357.000
3.669.000
3.753.000
4.455.000
4.483.000
5.008.000
5.548.000
6.844.000
7.204.000
Kostenschätzung für die Innovationskooperation (in Euro)
Tabelle 14 zeigt die Gesamtintensitäten (das Gesamtprodukt) der einzelnen Interaktionen und die berechneten Kosten. Der Startpunkt und die Dauer (in Monaten)
der Interaktionen dienen auch der Erkenntnis, welche Interaktionen parallel verlaufen können. Aus Tabelle 14 lässt sich über die bewerteten Interaktionen ein StageGate-Modell generieren. Dafür ist es notwendig eine Gate-Grenze zu definieren.
Diese legt das Management des Automobilzulieferers in diesem Innovationsprojekt
bei 1 Mio. Euro fest (Annahme für das Szenario). Das bedeutet, dass eine Projektphase einer standardmäßigen Überprüfung zu unterziehen ist, wenn die Interaktionen innerhalb dieser Phase die Grenze von 1 Mio. Euro überschreiten. Ergebnis einer solchen Überprüfung kann sein, dass die Phase geteilt werden muss, da ansonsten die Interaktionsintensität bzw. die Interaktionskosten zu hoch wären oder kleine Änderungen vorgenommen werden, wenn eine Teilung der Phase zu Problemen
zu führen droht.
Basierend auf den Werten aus Tabelle 14 kann ein Stage-Gate-Modell für diese Innovationskooperation wie in Abbildung 71 aussehen. Die Darstellung ist konzeptionell zu verstehen und orientiert sich nicht an den Zahlenwerten aus Tabelle 14.
Am Ende der Phasen sind große Gates (Entwicklungsfreigabe, Produktionsfreigabe) und innerhalb der Phasen kleine Gates aufgestellt. Die kleinen Gates sind Ressourcengates, d.h. Checkpoints für den Ressourcenaufwand innerhalb der Stages.
Damit wird versucht, den Ressourcenaufwand innerhalb der Stages nach Möglichkeit unter 1 Mio. Euro zu halten bzw. eine Überprüfung der Stages einzuleiten.
145
Vorentwicklung
Displaytechnologie
Kundenfeedback
V
I1
Erster Prototyp
I7
I13
Entwicklungsfreigabe
Entwicklung
Simul./Tests
Muster
Patente
I14
I6
I2
I9
I3
Software
I5
Produktion
Reviews/Controll.
I10
I11
Produktion
I8
I12
Produktionsfreigabe
Abbildung 71:
Stage-Gate-Modell des Anwendungsbeispiels
Das Stage-Gate-Modell zeigt die Stages mit ihren Interaktionen und die GateGrenzen. Es sagt nicht genug darüber aus, wie die einzelnen Interaktionen verbunden sind oder welche parallel ablaufen. Einige Interaktionen, wie z. B. I11 Projektcontrolling, erstrecken sich über mehrere Phasen bzw. Stages. Um der Darstellung
in Abbildung 72 gerecht zu werden, müsste diese Interaktion weiter detailliert
werden. Ansonsten entsteht der Eindruck, die Interaktion würde nur in dem Stage
stattfinden, in dem sie zum ersten Mal erwähnt wird. Abbildung 72 zeigt Interaktionen, die nicht direkt miteinander verbunden sind und somit parallel ablaufen
können. Diese Interaktionen sind weniger kritisch, da sie nicht auf andere Interaktionen einwirken, sondern lediglich auf die Projektdauer. Diese Information ist aus
dem Stage-Gate-Modell nicht herzuleiten.
146
Kumulierte
Kosten
I5
1.500.000
I13
Gate Grenze
1.000.000
I9
I12
500.000
I1
1
I2
10
5
Abbildung 72:
20
15
Dauer in
Monaten
25
Parallel laufende Interaktionen
Im Vergleich dazu zeigt Abbildung 73, dass einige Interaktionen miteinander verbunden sind. So muss z. B. die Interaktion I7 abgeschlossen sein, ehe I6 und I14
beginnen können. I3 kann erst anfangen, wenn I1 abgeschlossen ist. I8 hat gleich
drei Vorgänger – erst wenn I5, I6 und I9 abgeschlossen sind, kann sie beginnen.
An dieser Stelle wären Werkzeuge des Projektmanagements hilfreich, die z. B. die
Erstellung eines Netzplans ermöglichen, um eine Übersicht über die Interaktionsbeziehungen und den kritischen Pfad zu geben. Der Ansatz der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse stößt hier an eine Grenze und sollte um ein entsprechendes Werkzeug ergänzt werden.
Kumulierte
Kosten
I5
1.500.000
Gate Grenze
1.000.000
I1
I9
I6
500.000
I14
I7
I3
5
10
I8
15
20
25
30
Dauer in
Monaten
Abbildung 73:
Verbundene Interaktionen
147
6.3.4
Identifikation und Anwendug der IuK-Systeme
im Stage-Gate-Modell
Für ein effizientes Arbeiten in der Innovationskooperation ist es erforderlich, die
Interaktionen innerhalb der Kooperationsbeziehungen mit Hilfe geeigneter Werkzeuge zu unterstützen. Sie begünstigen und unterstützen den Austausch von Daten,
Informationen und Wissen. Den Interaktionen können anhand ihrer Kooperationsintensitäten passende Werkzeuge zugeordnet werden. Basierend auf Kapitel 4 können die einzelnen Interaktionen analysiert, bewertet und logisch gruppiert werden.
Anhand dreier beispielhafter Interaktionen soll dieser Prozessschritt erläutert werden. Einer Auswahl von Interaktionen sind in der folgenden Tabelle passende IuKWerkzeuge zugeordnet. Sie dienen als Handlungsempfehlung für die beteiligten
Partner und sollten innerhalb der Virtuellen Organisation genutzt werden.
Interaktion
I1
IuK-Systeme
Videokonferenz
Telefonkonferenz
Telefon, Voice
Groupware
Foren
Intranet
Client/Server
Struktur
E-Mail, Memos
LAN/WAN/
GAN
File Transfer
Projektmanagementsysteme
SofwareBibliothek
Case Tools
Kalender
CAD
Tabelle 15:
x
x
x
I2
I3
I4
x
x
x
x
x
x
x
I5
x
x
x
x
I6
x
I7
x
x
x
x
I8
I9
x
x
x
x
x
I10
I11
x
x
x
I14
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
Zuordnung von IuK-Werkzeugen
Zu jeder Interaktion lässt sich wie beschrieben ein Steckbrief erstellen, der wesentliche Informationen über die Interaktion beinhaltet und somit einen guten Über148
blick verschafft. Der Informationsgehalt des Steckbriefes entspricht dem in Kapitel
4 vorgestellten Template. Für das hier diskutierte Szenario der „Intelligenten
Frontscheibe“ steht beispielsweise das Kürzel „VE1“ für den Bereich Vorentwicklung des Kooperationspartners mit der Nummer 1, d. h. des Automobilzulieferers.
Mit Akteur „PE2“ ist die Produktentwicklung des Displayherstellers gemeint. In
der nächsten Zeile stehen Informationen über Start, Dauer (12 Monate) und Kosten
(816.000 Euro) der Interaktion. Der Start und die Dauer sind in Monaten angegeben; die Kosten in Geldeinheiten (hier Euro). In der letzten Zeile sind Best Practices und IuK-Vorschläge eingetragen. Best Practices sind Maßnahmen, die zur optimalen Umsetzung der Interaktion beitragen. IuK-Vorschläge sind Werkzeuge, die
die Realisierung der Interaktion unterstützend vereinfachen. Beispielhaft ist für eine Interaktion ein Steckbrief erstellt worden (vgl. Tabelle 16).
Interaktion
I1 Displaytechnologie
Definition
Entwicklung, Design und technische Umsetzung eines Head-Up-Displays, das
den Projektanforderungen entspricht
Art
Intensität
Akteure
Innovationsfördernd
Sehr hoch
VE1, VE2
Start
Dauer in Monaten
Kosten
0
12
816.000
IuK
Best Practices
Einrichtung eines Poolraums, Mitar- Groupware, Foren, Intranet, Projektbeiter der Abteilungen VE1 und VE2 management, Softwarebibliothek,
Case Tools
an einen Ort zusammenführen
Tabelle 16:
Steckbrief I1
Außer den so genannten „Best Practices“ sind die Informationen, die in den Steckbriefen wiedergeben werden, nicht neu. Diese wurden in den vorherigen Methodenschritten ermittelt. „Best Practices“ sind Empfehlungen, in denen das Spezialistenteam bestimmt, wie einzelne Interaktionen gehandhabt werden sollten. Diese
Empfehlungen hängen in erster Linie von der Interaktionsintensität ab. So wird bei
der Interaktion I1, die eine sehr hohe Intensität hat, empfohlen, die Beteiligten in
einem Poolraum zusammenzuführen. Bei der weniger intensiven Interaktion I3
reicht ein 14-tägiger Austausch zwischen den Beteiligten aus.
6.3.5
Evaluation der IuK-Nutzung und der Kooperationsintensität
Im letzten Schritt der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse soll am Ende der
Innovationskooperation eine Evaluation durchgeführt werden. Dies geschieht vor
allem vor dem Hintergrund, Erfahrungswissen zu externalisieren und für andere
Projekte verfügbar zu machen.
149
Tabelle 9 zeigt die Evaluation der IuK-Nutzung für vier ausgewählte Interaktionen.
Für die Interaktion I3 wurden die IuK-Systeme Telefonkonferenz, Telefon, File
Transfer sowie Groupware empfohlen. Davon konnten nur die Systeme File Transfer und Groupware zu einer erfolgreichen Zusammenarbeit führen. Die für diese
Interaktion wöchentlich angesetzte Telefonkonferenz ist häufig wegen der Nichtverfügbarkeit der verantwortlichen Mitarbeiter des Displayherstellers ausgefallen.
Einzelne telefonische Gespräche haben sich als wirkungslos erwiesen, da die
Komplexität der zu besprechenden Inhalte eine Visualisierung erforderte. Diese
Evaluation lässt sich für alle Interaktionen durchführen (vgl. auch Mambou 2008,
S. 80 ff.). Die Ergebnisse dienen dazu, dass bei ähnlichen Aufgaben in nachfolgenden Projekten die IuK-Nutzung besser geplant werden kann und Problemfelder
frühzeitig erkannt werden können.
Interaktionen
IuK-Systeme
Telefonkonferenz
Telefon, Voice
File Transfer
Intranet
CAD
Tabelle 17:
I3
Unzureichende wöchentliche Verfügbarkeit der Mitarbeiter.
Aufgrund der komplexen Angaben zu Derating-Tests wirkungslos.
I8
I14
erfolgreich
Schlechte telefonische Verfügbarkeit
der Mitarbeiter
erfolgreich
File Transfer
langsam
Das Ingenieurbüro
hat keinen Zugang
zum Intranet des
Automobilzulieferers.
Probleme mit unterschiedlichen Catia-Versionen
Beispielhafte Evaluation einer Auswahl von IuK-Systemen
Die Kooperationsintensität lässt sich nach Projektabschluss beurteilen. In Innovationskooperationen sind Kosten neben Zeit und Qualität die wichtigsten Faktoren
und sind maßgeblich für den Projekterfolg. Die Kosten der einzelnen Interaktionen
wurden anhand derer Intensitäten geplant. Eine Abweichungsanalyse soll prüfen,
150
6.4 Grenzen der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse
wie gut diese Planung gewesen ist. Tabelle 18 zeigt die Ergebnisse der Kostenabweichungsanalyse.
Interaktion Plankosten
Istkosten
Abweichung Abweichung kum.
I1
816.000
1.155.000
339.000
339.000
I2
176.000
183.000
7.000
346.000
I3
7.000
8.000
1.000
347.000
I4
210.000
210.000
0
347.000
I5
1.560.000
1.475.000
-85.000
262.000
I6
588.000
1.088.000
500.000
762.000
I7
312.000
450.000
138.000
900.000
I8
84.000
102.000
18.000
918.000
I9
702.000
698.000
4.000
914.000
I10
28.000
28.500
500
914.500
I11
525.000
535.000
10.000
924.500
I12
540.000
510.000
-30.000
894.500
I13
1.296.000
990.000
-306.000
588.500
I14
360.000
300.000
-60.000
528.500
Tabelle 18:
Kostenabweichungsanalyse (in Euro)
Die Interaktion I6 verzeichnet die größte Abweichung. Die Kosten übersteigen die
Planung um 500.000 Euro, dies ist auf eine Fehlplanung zurückzuführen. Es wurden nicht rechtzeitig genügend Bauteile für die Bestückung der Muster bestellt. Da
manche Bauteile eine lange Lieferzeit haben, mussten kurzfristig Investitionen getätigt werden. Bei der Interaktion I1 sind Mehrkosten in Höhe von 339.000 Euro
entstanden. Dies ist ebenfalls auf eine Fehlplanung zurückzuführen. Diese Interaktion hat deutlich mehr Ressourcen verbraucht als geplant, wäre aber anders nicht
realisierbar gewesen. Eine Fehlplanung bedeutet nicht immer Mehrkosten wie die
Interaktion I13 deutlich macht. Hier sind 306.000 Euro weniger verbraucht worden
als geplant. Dies ist der Verdienst der konsequenten Nutzung von IuK-Systemen,
die das kostenintensive physische Erscheinen der Mitarbeiter des Automobilzulieferers beim Kunden reduziert hat. Insgesamt sind für das Innovationsprojekt Mehrkosten in Höhe von 528.500 Euro entstanden, was bei dieser Größenordnung eine
vertretbare Summe ist. Dennoch müssen die Erkenntnisse aus der Abweichungsanalyse in die Planung nachfolgender Innovationskooperationen einfließen, um
Fehlplanungen zu vermeiden.
6.4
Grenzen der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse
Grundsätzlich steht mit dem Ansatz der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse
ein Verfahren zur Verfügung, das die Gestaltung von Innovationsprozessen in Virtuellen Organisationen unterstützt. Als die zwei wesentlichen Ergebnisse können
die Bestimmung der optimalen Kooperationsintensitäten zwischen den Partnern
151
und die Identifikation von geeigneten IuK-Anwendungen verstanden werden.
Hierzu wurden Möglichkeiten zur Analyse und Bewertung der Kooperationsbeziehungen vorgestellt, aus denen sich auch Intensitäten und das Stage-Gate-Modell
herleiten lassen. Die Ableitung erfolgt dabei über sogenannte Gate-Grenzen, die
innerhalb der Innovationskooperation definiert werden. Wird die Grenze erreicht,
ist ein zusätzliches Gate zu planen. Durch die Einführung der kumulierten Kooperationsintensität wird ein Instrument zur Verfügung gestellt, das eine Bottom-Uporientierte Planung und Konfiguration der Kooperationsbeziehungen erlaubt.
Schließlich können aufgrund dieser Erkenntnisse Anhaltspunkte gewonnen werden, wie IuK-Beziehungen auf Ebene der Kooperationsbeziehungen zu gestalten
sind.
Der Qualität der Planungsphase sind Grenzen gesetzt. Grundsätzlich kann nur auf
Basis eines prognostizierbaren Verständnisses der Innovationskooperation und ihrer Kooperationsbeziehungen geplant werden. Im Fallbeispiel wurde diskutiert,
dass eine Planung der Kooperationsbeziehungen oftmals nur sehr eingeschränkt
möglich ist und über den zu planenden Zeitverlauf immer ungenauer wird. Außerdem ist es ein Fakt, dass die Anwendung des Planungsinstruments auch kreative
Freiheit ersticken kann – insbesondere dann, wenn eine Durchbruchsinnovation
angestrebt wird. Folgende Grenzen kennzeichnen die Ergebnisse insbesondere hinsichtlich einer praktischen Anwendung in der Industrie:
x Das größte Defizit des Ansatzes liegt darin, dass seine wesentlichen Aussagen auf Planungen bzw. Prognosen beruhen. Insbesondere spielt dies bei der
Bewertung der Interaktionen über die Beschreibungsdimensionen zur Ableitung der Kooperationsintensitäten eine Rolle. Fehleinschätzungen können
Auswirkungen auf alle Projektergebnisse haben.
x Der Ansatz eignet sich insbesondere für inkrementelle Innovationen. Die
Prognose beruht auf Erfahrungswissen im Umgang mit ähnlichen Projekten
(Vorgängermodelle,…), was die Fehlerwahrscheinlichkeit reduziert. Bei
Durchbruchsinnovationen, die den höchsten Innovationsgrad haben, gibt es
in der Regel keine ähnlichen Innovationsprojekte. Die Planung und Prognose von Kooperationsbeziehungen wird dadurch nahezu unmöglich.
x Stage-Gate-Modelle in der Konfigurationsphase unterstützen inkrementelle
Innovationsprozesse. Die strengen Bewertungskriterien können andere Innovationsarten bereits in den frühen Innovationsphasen stoppen. Insbesondere
aus Kostengesichtspunkten sind radikale Innovationsprojekte im Vorfeld
oftmals sehr riskant.
x Werkzeuge des Projektmanagements sind notwendig, um die Abhängigkeiten zwischen den Interaktionen zu visualisieren. Dem Stage-Gate-Modell ist
nicht eindeutig zu entnehmen, welche Abhängigkeiten zwischen den einzelnen Interaktionen bestehen. An dieser Stelle kann z. B. ein Netzplan Abhilfe
152
6.4 Grenzen der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse
leisten. Dieser stellt die Beziehungen zwischen den Interaktionen und dem
kritischen Pfad dar.
x In der Praxis sollte die Kooperationsorientierte Netzwerkanalyse durch eine
adaptierte IT-Infrastruktur unterstützt werden. Ansonsten wäre eine korrekte
Darstellung der Interaktionen kaum möglich, und die Berechnung des Zusammenhangs zwischen Interaktionsintensität und -kosten zu umfangreich.
Abschließend ist zu betonen, dass Innovationskooperationen in Virtuellen Organisationen in Zukunft eine größere Rolle zukommen sollte (Hagenhoff 2008, S. 30
ff.). Innovationskooperationen haben in Konzernen bereits eine lange Tradition, so
dass eine Vielzahl von Erkenntnissen zu Strukturen und Prozessen vorliegt. Virtuelle Organisationen unterliegen noch einer Vielzahl von nicht verstandenen Gestaltungsproblemen (Camarinha-Matos und Afsarmanesh 2008, S. 12 ff.). Oft wird
erst im Laufe der Innovationskooperation festgestellt, dass die Zusammenarbeit
zwischen Partnern nicht funktioniert. Zu diesem Zeitpunkt ist eine Nachbesserung,
falls möglich, nur um den Preis weiterer hoher Kosten zu realisieren. Aufgrund der
hohen Unsicherheit bei Innovationsprozessen werden bisher kaum Versuche unternommen, Innovationskooperationen systematisch zu planen. Die Kooperationsorientierte Netzwerkanalyse bietet also vor allem die Chance, sich eine bessere
Planungsgrundlage für Innovationskooperationen zu schaffen.
153
7
Zusammenfassung und Ausblick
7.1
Zusammenfassung
Im Rahmen dieser Arbeit wurde mit der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse
eine Methodik entwickelt, um Innovationsprozesse in Virtuellen Organisationen zu
unterstützen. Außerdem wurde für einen Teilaspekt der Methode die informationstechnische Umsetzung beschrieben. Das methodische Vorgehen bei der Gestaltung
von Innovationskooperationen in Virtuellen Organisationen wurde als ein wichtiger Aspekt bei der Planung und Durchführung Virtueller Organisationen herausgearbeitet. Es wurde beschrieben, dass die Kooperationsorientierte Netzwerkanalyse im Vorfeld und im Verlauf einer Innovationskooperation entscheidend dazu beitragen kann, die Handlungsfähigkeit Virtueller Organisationen während der Operationsphase zu unterstützen. Die Fallstudien aus Abschnitt 2.5 zeigen ebenso wie
das Anwendungsbeispiel aus Kapitel 6, dass die Methodik der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse eine Vielzahl von Anwendungsgebieten besitzt. Bei inkrementellen Innovationsprozessen ist die Kooperationsorientierte Netzwerkanalyse besonders wirksam, da das Stage-Gate-Modell in diesem Kontext optimal genutzt werden kann. Bei Durchbruchsinnovationen dagegen ist ein rigides StageGate-Modell hinderlich, so dass zur Ausgestaltung und zum flexiblen Betrieb der
Innovationskooperation größere Freiheiten eingeräumt werden müssen. Mit der in
dieser Arbeit entwickelten Methode steht ein Werkzeug zur Verfügung, das es gestattet, Alternativen bereits im Zuge der Planung der Innovationskooperation zu
analysieren.
Häufig erfolgen Innovationskooperationen auf Grundlage bestimmter Anforderungen, die sich in den Spezifikationen des Innovationsprozesses widerspiegeln. Die
Gestaltung der Kooperationsbeziehungen und ihrer dazugehörigen Interaktionen
ermöglicht eine bessere Planung des Innovationsprozesses. Eine Bottom-UpPlanung der Kooperationsbeziehungen und -intensitäten integriert das Faktenwissen einer Vielzahl von Akteuren, die am Innovationsprojekt beteiligt sind. Diese
Arbeit zeigt, dass die Bestimmung der erforderlichen Kooperationsbeziehungen
und Kooperationsintensitäten bereits vor dem Start der Kooperation angestoßen
werden kann, um damit die Planung des Innovationsprozesses besser zu unterstützen.
Voraussetzung für die Anwendung der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse
ist die Ermittlung der Kooperationsbeziehungen und -intensitäten zwischen allen
Partnern der Innovationskooperation. Weiterhin müssen die zu spezifizierenden
Interaktionen auf Ebene der Kooperationsbeziehungen vergleichbar sein. Hierzu ist
es erforderlich, dass sich alle Teilnehmer der Innovationskooperation auf eine einheitliche Vorgehensweise zur Ermittlung von Kooperationsbeziehungen verständigen und somit anhand gleicher Bedingungen analysiert werden. Nur so ist eine
sinnvolle Analyse und Gestaltung der Innovationskooperation möglich. Die entwi155
7 Zusammenfassung und Ausblick
ckelte Software basiert auf dem Stage-Gate-Modell, das diese Anforderung grundsätzlich erfüllt. Das Stage-Gate-Modell eignet sich insbesondere für die gemeinschaftliche Integration aller Partner der Virtuellen Organisation. Bei der Darstellung der Kooperationsbeziehungen ist es möglich, einzelne Kooperationsbeziehungen in das Modell zu integrieren. Die Kanten selbst können wiederum spezifisch
analysiert werden und eine Auswahl der IuK-Systeme auf Beziehungsebene ist
möglich. Dabei fokussiert das Stage-Gate-Modell auf Innovationsprozesse.
7.2
Ausblick
Für den in dieser Arbeit beschriebenen Leistungsumfang der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse sind neben den Beschriebenen weitere Anwendungsgebiete denkbar, die bislang nicht explizit dargestellt worden sind. Sie sollen im Folgenden kurz angesprochen werden.
Vorrangig ist die Analyse der Kooperationsbeziehungen auch auf andere Arten von
Geschäftsprozessen anwendbar. Der in dieser Arbeit auf Innovationsprozesse gelegte Schwerpunkt lässt sich beispielsweise auf andere Produktions- und Logistikprozesse erweitern. Dies erfordert allerdings tiefgreifende Anpassungen der Methode, denn das Stage-Gate-Modell wurde für Innovationsprozesse entwickelt.
Weiterhin generiert jedes nach der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse
durchgeführte Innovationsvorhaben Erfahrungswissen, das für die Gestaltung,
Steuerung und Bewertung zukünftiger Innovationskooperationen eingesetzt werden kann. Schließlich können einzelne Partner durch die Erkenntnisse der Netzwerkanalyse ihr eigenes Kompetenzprofil schärfen, was bei der Berücksichtigung
in zukünftigen Innovationskooperationen von Vorteil ist.
Neben diesen potentiellen Anwendungsgebieten ist es von entscheidender Bedeutung, wie das Management der Virtuellen Organisation durch die Ergebnisse der
Methodik unterstützt werden kann. Die Methodik kann und darf menschliche Entscheidungen nicht ersetzen, sondern stellt lediglich ein Instrumentarium zur Entscheidungsunterstützung bereit. Es ist allerdings offensichtlich, dass die Erfolgswahrscheinlichkeit von Entscheidungen in Innovationskooperationen durch die
frühzeitige Kenntnis von Kooperationsbeziehungen und deren Intensitäten steigt,
sofern die Methodik angemessen entwickelt ist.
Das im Zuge dieser Arbeit prototypisch entwickelte webbasierte System zeigt, dass
Innovationsprozesse in Virtuellen Organisationen grundsätzlich durch IT-Ansätze
unterstützt werden können. Auf praktischer Ebene allerdings lassen entsprechende
Erfahrungen den Schluss zu, dass IT-Lösungen weiterhin an einem grundsätzlichen
Mangel an Bereitschaft zu interorganisatorischer Zusammenarbeit scheitern. Vor
allem Sicherheitsbedenken verhindern eine schnelle Ausbreitung solcher Lösungen. Außerdem hat im Rahmen dieser Untersuchung selbstverständlich nicht geklärt werden können, inwieweit die Partner einer Innovationskooperation motiviert
sind, Wissen mit anderen Teilnehmern zu teilen.
156
7.2 Ausblick
Welche Hindernisse sind im Zuge der Anwendung der Kooperationsorientierten
Netzwerkanalyse zu nennen? Als wichtigste Voraussetzung für die Nutzung der
Methodik wurde die Bereitschaft benannt, Daten über Kooperationsbeziehungen
unternehmensübergreifend in der Innovationskooperation zur Verfügung zu stellen. Hier kann Seifert gefolgt werden (Seifert 2007, S. 155), der eine gute Vertrauensbasis zwischen den Unternehmen als wichtige Voraussetzung nennt. In der
Praxis ist der Umgang mit sensiblen Daten über Innovationen noch in hohem Maße
reglementiert (Hagenhoff 2008, S. 280 ff.). Kooperationsgrundlagen wie eine Virtual Breeding Environment oder formale Rahmenverträge, soweit sie für die Innovationskooperation installiert und verfügbar sind, können hier Abhilfe schaffen.
Ein weiteres Hindernis besteht im Fehlen von Methoden und Werkzeugen, wie generell mit Kooperationen und im Speziellen mit der Aufteilung von Profit, Kompetenzen und Managementaspekten umgegangen werden kann. Die europäischen
Forschungsprojekte ECOLEAD (www.ecolead.org) und COIN (www.coin-ip.eu/)
gehen diesen Fragestellungen nach.
Abschließend bleibt festzuhalten, dass eine Anwendung der Kooperationsorientierten Netzwerkanalyse nur dann erfolgversprechend ist, wenn die beteiligten Partner
grundsätzliche Erfahrungen mit der Durchführung von Kooperationen besitzen.
Dieses wird in zukünftigen Forschungsbemühungen zu analysieren sein.
157
8
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183
9
Anhang
9.1
Darstellungsformen für Innovationsprozesse
Nr.
1
2
3
4
5
6
7
Name
Erste Generation der
Phasenmodelle
Beschreibung
Der Innovationsprozess ist in einzelne Phasen
untergliedert, die dem Prozess Struktur geben.
Hierzu existiert eine große Vielzahl betriebswirtschaftlicher und ingenieurwissenschaftlicher Modelle (Pleschek und Sabisch 1996, VDI
2220).
Die Phasenmodelle wurden durch die EinfühZweite Generation der
rung von Gates (Toren) angereichert, die den
Phasenmodelle, StageInnovationsprozess unterbrechen. In den Gates
Gate von Cooper
wird der Fortschritt des Innovationsprozesses
kontrolliert (Cooper 1996, 2002).
Dritte Generation der
a) Flüssigere Phasenabfolge (Takeuchi/Nokana
Phasenmodelle
1986, S. 3 in Iwan von Wartburg). Die Phasenmodelle sind durch drei Modifikationen
verändert worden: Sequentieller Ansatz, Sashimi Ansatz, Rugby Ansatz
b) Teildurchlässige Prüfstelle zwischen den
Entwicklungsphasen
c) Fokussierte Prozesse durch klare Abgrenzung der Entwicklungsprojekte
d) Flexible Phasenabläufe wie z. B. Expressoder Lite Stage-Gate-Modelle (Cooper 2008)
Prozess-Diagramm
Der Innovationsprozess wird in Form eines Input-, Output-, Control- und MechanismenDiagramms angesehen (Cormican 2001).
Innovationstrichter
Durch Zuhilfenahme eines Trichters werden
aus einer Vielzahl von Innovationsideen
schließlich die innovativen Produkte und
Dienstleistungen gefiltert (O‘Sullivan und
Cormican 2003).
Quality Gate-Ansatz von Beim Quality Gate-Ansatz von Scharer steht
Scharer
das Thema Qualität und deren Abprüfung beim
Innovationsprozess im Vordergrund (Seidel
2006, S. 20 ff.).
Vorgeschaltete TechnoBei der vorgeschalteten Technologieentwicklogieentwicklung
lung liegt der Fokus im Innovationsprozess auf
der Entwicklung und Integration neuer Technologien. Es wird die Entkopplung von Produktund Technologieentwicklung gefordert (Ver184
Anhang: Darstellungsformen für Innovationsprozesse
Nr.
8
9
10
11
12
13
Name
Beschreibung
worn und Herstatt 2006, S. 100 ff.).
Industrielle Normen für
Insbesondere die Automobilindustrie normiert
das Qualitätsmanagement den Innovationsprozess unter dem Gesichtspunkt des Qualitätsmanagements. Hierzu
wurden Normierungsgremien gegründet (Seidel 2006).
Quality-FunctionQFD ist eine ingenieurwissenschaftlich orienDeployment-basierte
tierte Konzeption zur Unterstützung von InnoAnsätze
vationsprozessen. Das QFD basiert auf dem
Grundgedanken, dass die von dem Kunden geäußerten Wünsche der zentrale Aspekt des Innovationsprozesses sind (Seidel 2006, S. 46).
Fuzzy-Front-End-basierte Das Fuzzy-Front-End unterstützt insbesondere
Ansätze
die frühe Phase von Innovationsprozessen, indem es einen größeren kreativen Freiraum einräumt (Verworn / Herstatt 2007).
Probe- und LernProbe- und Lern-Prozesse dienen insbesondere
Prozesse
der Reduzierung von Unsicherheiten während
der frühen Phasen (Verworn / Herstatt 2007).
Concurrent Engineering
Concurrent Engineering ist definiert als die sibzw. Simultaneousmultane Entwicklung aller für die Neuproduktentwicklung benötigten Prozesse und Informationen (Swink 1998, S. 104).
Projektmanagement
Das Projektmanagement, das ursprünglich zur
Abwicklung von militärischen Projekten entwickelt wurde, wird zunehmend zur Steuerung
von Innovationsprozessen genutzt (z. B. Borcher 2006).
Tabelle 19:
Ansätze zur Darstellung und Gestaltung von Innovationsprozessen
185
Anhang: Diskussion der Beschreibungsdimensionen
9.2
Diskussion der Beschreibungsdimensionen
Beurteilung
(absteigend mit zunehmender Intensität)
Ausprägung
- Komplementarität der
Ziele
-Keine komplementären Ziele
-Wenige Ziele sind komplementär
-Ziele sind in einem ausreichenden Maße komplementär/ teilweise neutral/
teilweise in Konkurrenz zueinander
-Ziele sind im Großen und Ganzen komplementär/ teilweise neutral zueinander
-Ziele sind alle komplementär
- Gemeinsamer
Konfigurationsgrad der
Partner (Geschäftspläne,
Planungshorizonte etc.)
-Jeder Partner befolgt seine eigene Planung
-Konfiguration nur zu Beginn der Kooperation abgestimmt
-Konfiguration nur selten aufeinander abgestimmt
-Gelegentliche gemeinsame Konfiguration in unregelmäßigen Abständen
-Regelmäßige gemeinsame Konfiguration
- Grad der gemeinsamen
Zielentwicklung
-Zusammenarbeit beruht nur auf eigenen Zielen der Partner
-Seltene und unregelmäßige Entwicklung
-Gelegentliche und regelmäßige Entwicklung
-Oft und regelmäßige Entwicklung
-Ständige und regelmäßige Entwicklung
- Grad der Anpassung und
Überwachung der Ziele
-Keine Anpassung und Überwachung der Ziele
-Bei Bedarf in akuten Situationen, 1x im Jahr
-Alle 6-8 Monate in formalen Treffen
-Alle 4-6 Monate in formalen Treffen
-Regelmäßig alle 3-4 Monate
Abbildung 74:
Strategische Beschreibungsdimensionen
Beurteilung
Ausprägung
-Intensität der
Vertragsgestaltung
-Vertrag als grober Rahmen, keine genauen Regeln etc.
-Einzelne Regeln, Ziele etc. vertraglich fixiert, weiteres wird persönlich abgesprochen
-Der grobe Rahmen ist vertraglich fixiert, weiteres wird persönlich abgesprochen
-Der größte Teil der Regeln etc. ist vertraglich fixiert
-Sämtliche Regeln etc. sind vertraglich fixiert
- Länge des Vertrages
-3 Jahre oder kürzer
-3-4 Jahre
-4-5 Jahre
-5-6 Jahre
-6 Jahre oder länger
- Grad der vertraglichen
Fixierung des
Konfliktmanagements
-Vertragliche Regeln zur Konfliktlösung existieren kaum; Entscheidungen auf Basis eigenen
Ermessens
-Orientierung an vertraglichen Regeln, Abwandlung auf Basis persönlicher Entscheidungen
-Lösung von Konflikten teils vertraglich, teils persönlich
-Verwendung eines großen Teils vertraglicher Konfliktlösungsmöglichkeiten
-Ausschließliche Verwendung vertraglicher Konfliktlösungsmöglichkeiten
-Formalisierungsgrad
(Verwendung vertraglich
festgehaltener Regeln; Grad
der schriftlichen Fixierung von
Kommunikationsprozessen Æ
hier nicht aufgeführt!)
-Nie, keine vertraglich festgehaltenen Regeln
-Selten, nur wenig vertraglich festgehaltene Regeln
-Zentralisierungsgrad
Grad des Zutreffens beurteilen: Bei Entscheidungen in Verhandlungen werden diese zu
gleichen Anteilen von den Partnern getroffen.
-Organisationsgrad
(Schwierigkeitsgrad der
Aufgabe)
-Leicht, erfordert nur geringen Aufwand
-Eher leicht, erfordert nur geringen Aufwand
Abbildung 75:
186
-Gelegentlich, einige Regeln sind vertraglich festgehalten
-Oft, die meisten Regeln sind vertraglich festgehalten
-Immer, alleinige Verwendung vertraglich festgehaltener Regeln
-Nicht so schwierig wie mit anderen Partnern, Aufwand recht hoch
-Schwierig, erfordert recht hohen Aufwand beider Partner
-Sehr schwierig, erfordert hohen Aufwand beider Partner
Strukturelle Beschreibungsdimensionen
Anhang: Diskussion der Beschreibungsdimensionen
Beurteilung
Ausprägung
- Ähnlichkeit der
Unternehmenskulturen
-Große Unterschiede
-Geringe Differenzen
-Im Großen und Ganzen ähnlich
-Ähnlich
-Sehr ähnlich
- Ausmaß an gegenseitigem
Vertrauen
-Notwendig, bei dem Partner vorsichtig zu sein
-Glaube den Informationen des Partners
-Partner hält seine Versprechen ein
-Partner ist immer ehrlich
-Partner ist vertrauenswürdig
-Glaubwürdigkeit (der
Aussagen des Partners in
Meetings etc.)
-Nicht alle glaubwürdig; habe das Gefühl, dass etwas verheimlicht wird
-Klingen glaubwürdig, bewahrheiten sich nicht immer
-Meistens glaubwürdig
-Größtenteils glaubwürdig
-Alles glaubwürdig, selbst in problematischen Situationen
-Wohlwollen
Grad des Zutreffens beurteilen: Die Interessen des Partners werden in
unserem Hause bei internen Meetings und Verhandlungen immer
berücksichtigt.
-Interdisziplinäre
Zusammenarbeit
(Zusammenarbeit
unterschiedlicher Disziplinen
bereitet Probleme)
-Informiert zu spät oder überhaupt nicht über Probleme
-Informiert nicht immer zuverlässig
-Informiert meistens rechtzeitig, bietet genügend Gegenmaßnahmen
-Informiert meistens rechtzeitig, bietet sofortige Gegenmaßnahmen
-Informiert rechtzeitig, bietet sofortige Gegenmaßnahmen
Abbildung 76:
Kulturelle Beschreibungsdimensionen
Beurteilung
Ausprägung
-Planungsdependenz
-Sehr großer Aufwand aufgrund völliger Unsicherheit
-Große Aufwände aufgrund hoher Unsicherheit (radikale Innovation)
-Mittlere Aufwände
- Kleiner Aufwand
-Kein Aufwand
-Informationsverzerrung
-Sehr stark verzerrte Informationen durch zahlreiche Partner
-Starke Verzerrung
-Mittlere Verzerrung
-Kleine Verzerrung
-Keine Verzerrung
-Besondere
Durchsetzungsprobleme
-Sehr große Durchsetzungsprobleme
-Große Durchsetzungsprobleme
-Mittlere Probleme
-Kleine Probleme
-Keine Probleme
-Beziehungsinhalt
-Sehr komplexer Inhalt auf Beziehungsebene
-Komplexer Inhalt auf Beziehungsebene
-Größere Inhalte auf Beziehungsebene
-Kleine Beziehungskomplexität
-Geringe Beziehungskomplexität
Abstimmungsnotwendig
keit
Abbildung 77:
-Sehr große Abstimmungsnotwendigkeit
-Große Abstimmungsnotwendigkeit
-Mittlere Abstimmungsnotwendigkeit
-Kleine Abstimmungsnotwendigkeit
-Keine Abstimmungsnotwendigkeit
Inhaltbezogene Beschreibungsdimensionen
187
Bremer Schriften zu Betriebstechnik und Arbeitswissenschaft
Herausgegeben vom Bremer Institut für Betriebstechnik und angewandte Arbeitswissenschaft
an der Universität Bremen (BIBA)
Prof. Dr.-Ing. G. Goch
Prof. Dr.-Ing.K.-D. Thoben
Prof. Dr.-Ing. D. H. Müller
Prof. Dr. Ing. B. Scholz-Reiter
Band 1:
Effiziente Angebotserstellung für komplexe Produkte. Konferenzband zum gleichnamigen Workshop in Bremen, Januar 1995.
Band 2:
Berger, U.: Entwicklung eines sensorgestützten Planungs- und Programmiersystems
für den Industrierobotereinsatz in der Unikat-, Einzel- und Kleinserienfertigung.
Dissertation Universität Bremen, 1995.
Band 3:
Vöge, M.: Entwicklung und Erprobung einer partizipativen Vorgehensweise zur Einführung von rechnerunterstützten Werkzeugen für die Fertigung und Montage. Dissertation Universität Bremen, 1995.
Band 4:
Effektiver EDV-Einsatz in der werkstattnahen Produktion. Konferenzband zum gleichnamigen Workshop in Bremen, November 1995.
Band 5:
Splanemann, R.: Teilautomatische Generierung von Simulationsmodellen aus systemneutral definierten Unternehmensdaten am Beispiel der Integration der Materialflußsimulation in die Planung von Fertigungsanlagen. Dissertation Universität Bremen,
1995.
Band 6:
Organisation, Technik, Qualifikation. Schwerpunkte der Aktivitäten des BIBA in der
Entwicklung, Einführung und Bewertung von aufgaben- und nutzergerechter technischorganisatorischer und qualifikatorischer Innovationen. Bremen, Dezember 1995.
Band 7:
Theorie- und erfahrungsgeleitete Organisationsgestaltung und Personalentwicklung.
Vorgehensweisen, Methoden und Werkzeuge zur integrativen Gestaltung von Organisation und Qualifikation. Bremen, Januar 1996.
Band 8:
Oehlmann, R.: Ein Informationssystem für das Concurrent Engineering komplexer
Produkte. Dissertation Universität Bremen, 1996.
Band 9:
Gestaltung technischer, organisatorischer und qualifikatorischer Innovationen. Schwerpunkte der Aktivitäten des BIBA im Jahre 1995. Bremen, Juni 1996.
Band 10: PACE ´96 - A Practical Approach to Concurrent Engineering. Proceedings of European Workshop in Bremen, Germany, 16. September 1996.
Band 11: Integrierte breitbandige Telekommunikation. Stand der Technik und Anwendungsfelder.
Konferenzband zum gleichnamigen Workshop in Bremen, Dezember 1995.
Band 12: Stumm, Thomas; Seidel, Karsten: The Role and Significance of Small and MediumSized Enterprises in the Maritime Sector. Discussing a better integration of maritime
SMEs into the framework European policies. Study carried out for The Alliance of
Maritime Regional Interests in Europe - AMRIE. Bremen, April 1997.
Band 13: Gottschalch, H.: Mentale Modelle als Grundlage arbeitsorientierter Gestaltung am Beispiel von Planungs- und Steuerungsprogrammen. Bremen, April 1997.
Band 14: Führung, Organisation und Qualität in interdisziplinären, internationalen Projekten.
Bericht über die Arbeiten des Bremer Instituts für Betriebstechnik und angewandte
Arbeitswissenschaft im Jahre 1996. Bremen, April 1997.
Band 15: Marciniak, Z.: Konzept eines Koordinationssystems zur Integration der rechnergestützten Produktionsplanungs- und -steuerungsaktivitäten in der verteilten Produktion.
Band 16: Spatz, H.: Informationstechnische Unterstützung für Gruppenarbeit im Bereich Planung
und Steuerung. Dissertation Universität Bremen, 1996.
Band 17: Beins, G.: Konzeption eines modularen Steuerungssystems für Puffer - untersucht am
Beispiel der Automobilfertigung. Dissertation Universität Bremen, 1996.
Band 18: Heeg, F. J.; Hirsch, B. E.; Knackfuß, P. (Hrsg.): Automatisierungstechnik für Produktionstechniker. Ausgewählte Lehrinhalte für Studenten und Anwender. Bremen, April
1997.
Band 19: Detken, K.-O.: GSM - „Global System for Mobile Communication“: Der Mobilfunkstandard. (Standards, Protokolle, Techniken, Zukunftsaussichten). Bremen, Juli 1997.
Band 20: Kohstall, T.: Integriertes Managementsystem für kleine und mittlere Unternehmen unter
besonderer Berücksichtigung eines Organisationssystems für Sicherheit und Gesundheitsschutz der Mitarbeiter im Unternehmen. Dissertation Universität Bremen, 1998.
Band 21: Eren, E.: Konzeption und Entwicklung eines mobilen Telekommunikationssystems zur
Projektabwicklung in Regionen mit schwacher Kommunikationsinfrastruktur am Beispiel
von Bauvorhaben. Dissertation Universität Bremen, 1998.
Band 22: Kompetenzentwicklung, Organisation, Technik. Bericht über die Arbeiten des Bremer
Instituts für Betriebstechnik und angewandte Arbeitswissenschaft zur Entwicklung,
Einführung und Bewertung von aufgaben- und nutzergerechten, technisch-organisatorischen und kompetenzförderlichen Innovationen. Bremen, August 1998.
Band 23: Heeg, F. J.; Kleine, G. (Hrsg.): Kommunikation und Kooperation. Arbeitswissenschaftliche Aspekte der Gestaltung von Kommunikations- und Kooperationsbeziehungen und
-systemen. Bremen, Januar 1999.
Band 24: Wisotzki, H.: Stand der Umsetzung und Merkmale von Qualitätsmanagementsystemen
in der privatwirtschaftlichen bundesdeutschen Entsorgungswirtschaft. Dissertation Universität Bremen, 1999.
Band 25: Frieß, P. M.: Projektmanagement für den tiefgreifenden organisatorischen Wandel mittelgroßer Einheiten. Gestaltung eines PM-Modells unter Anwendung neuer systemtheoretischer Konzepte zur Verbesserung des Projekterfolges. Dissertation Universität
Bremen, 1999.
Band 26: Weber, F. (Ed.): Efficient Bid Preparation in the Construction Industry. How to Win more
Bids with less Effort. Bremen, Mai 1999.
Band 27: Esser, M.: Entwicklung von Bausteinen zum Aufbau von modularen Betrieblichen Umweltinformationssystemen (BUIS) und deren Einführung bei Industrieunternehmen. Dissertation Universität Bremen, 1999.
Band 28: Krömker, M.: Werkzeug zur durchgängigen Systemunterstützung der Angebotserstellung in der Unikat- und Kleinserienfertigung. Dissertation Universität Bremen, 1999.
Band 29: Goch, G.; Heeg, F. J.; Hirsch, B. E.; Müller, D. H. (Hrsg.): Mensch und Technik.
Gestaltung von technisch-organisatorischen Innovationen. Bremen, Februar 2000.
Band 30: Ihlenfeldt, F.: Entwicklung eines Vorgehensmodells zur Gestaltung von Dienstleistungsprozessen im Qualitätsmanagement. Dissertation Universität Bremen, 2000.
Band 31: Bredehorst, B.; Weber, F. (Ed.): Communication and Decision Support in a Concurrent Engineering Environment. CODESCO – The Final Report. Bremen, September
2000.
Band 32: Goch, G.; Heeg, F. J.; Hirsch, B. E.; Müller, D. H. (Hrsg.): Technik-, Organisations- und
Kompetenzentwicklung aus interdisziplinärer Sicht. Bremen, Oktober 2000.
Band 33: Beinhold, F.: Entwicklung und Validierung eines Modells zur systematischen Anforderungsermittlung und zur Planung eines kompetenzorientierten Ressourcenmanagements in projektorientierten Strukturen. Dissertation Universität Bremen, 2000.
Band 34: Koch, A.: Entwicklung und Erprobung eines Vorgehens zur kompetenzorientierten
Personaleinsatzplanung und zur Evaluation von Prozessen der Kompetenzentwicklung
in projektorientierten Strukturen. Dissertation Universität Bremen, 2001.
Band 35: Windhoff, G.: Planspiele für die verteilte Produktion. Entwicklung und Einsatz von
Trainingsmodulen für das aktive Erleben charakteristischer Arbeitssituationen in
arbeitsteiligen, verteilten Produktionssystemen auf Basis der Planspielmethodik.
Band 36: Heeg, F. J.; Binz, P.; Fafflock, H.; Kaebler, J.; Pracht, J.; Roth, C.; Sperga, M.:
Betriebliche Veränderungsprozesse – selbstorganisationstheoretisch reflektiert. Bericht
über die Begleitung von organisatorisch-qualifikatorischen Veränderungsvorhaben in
Unternehmen verschiedener Branchen. Bremen, Dezember 2001.
Band 37: Zabel, J.; Bönke, D.; Panse, C.: Open Network for Tourism. OnTour – Final Report.
Bremen, Januar 2002.
Band 38: Wurst, S.: Konzept für den bedarfsgerechten Austausch von Produktdaten unter
weitgehender Nutzung vorhandener Standards und Methoden. Dissertation Universität
Bremen, 2001.
Band 39: Goch, G.; Heeg, F. J.; Hirsch, B. E.; Scholz-Reiter, B.; Thoben K. D.: Produktentwicklung - Von der Produktgestaltung bis zur Fertigungsplanung. Berichte aus Praxis
und Forschung. Festschrift zum 60. Geburtstag von Prof. Dr.-Ing. Dieter H. Müller.
Bremen, April 2002.
Band 40: Schweiger, S.: Untersuchung zur Qualität von Qualitätsmanagementsystemen in Produktionsunternehmen. Möglichkeiten der Bewertung der Qualität über einen dienstleistungsorientierten Ansatz. Dissertation Universität Bremen, 2001.
Band 41: Schumacher, J.: Entwurf eines Simulationswerkzeuges für die Planung multimodaler
Logistikkonzepte in der verteilten Produktion. Dissertation Universität Bremen, 2001.
Band 42: Klußmann, J.: Entwicklung eines Simulationssystems für die Produktionsplanung von
kundenspezifischen Aufträgen unter besonderer Berücksichtigung von Akzidenzdruckereien. Dissertation Universität Bremen, 2001.
Band 43: Zabel, J.; Peters, O. (Ed.): Efficient Bidding and Procurement in the Tile Industry.
Practical Trading Tools and Broker Services for the Exchange of Product Characteristics. E-bip – A Best Practice Report. Bremen, August 2002.
Band 44: Goch, G.; Heeg, F. J.; Hirsch, B. E.; Müller, D. H.; Scholz-Reiter, B. (Hrsg.): Gestaltungsfelder der kooperativen Produktion. Bremen, September 2002.
Band 45: Sperga, M.: Kooperation im kleinbetrieblichen Arbeitsschutz. Zur Rollenerfahrung von
Sicherheitsfachkräften und Betriebsärzten. Dissertation Universität Bremen, 2002.
Band 46: Thoben, K.-D.; Fritz, S.; Lünemann, M.: Fit für die Maßgeschneiderte Massenfertigung durch agile, rekonfigurierbare Fertigungssysteme. Proceedings of the National
Workshop within the ARMMS Project. (Stuttgart, Germany, 20 March, 2002). Bremen,
Mai 2003.
Band 47: Wunram, M. (Ed.): Practical Methods and Tools for Corporate Knowledge Management. Sharing and Capitalising Engineering Know-How in the Concurrent Enterprise.
CORMA – Assessing Inter-organisational Knowledge Management – A Report on
Experiences and Insights. Bremen, Juni 2003.
Band 48: Kaebler, J.: Interventionen für die Organisationsberatung in Flexibilisierungsprozessen. Ansätze unter Berücksichtigung der System- und Selbstorganisationstheorien.
Band 49: Goch, G.; Heeg, F. J.; Hirsch, B. E.; Müller, D. H.; Scholz-Reiter, B. (Hrsg.): Methoden für Organisation und Technik des digitalisierten Product-Life-Cycle. Bremen September, 2003.
Band 50: Fafflock, H.; Güttler, K.; Lehmann, A.; Bruns, T.; Wicha, I.: Pflegeprozess –
Standardisierung und Qualität in der Pflege. Bremen, November 2003.
Band 51: Aumund-Kopp, C. (Hg.): Arbeits- und Organisationsgestaltung in E-Business basierten Prozessen am Beispiel der schnellen Produktentwicklung. agepro. Bremen,
Februar 2004.
Band 52: Zabel, J.: Referenzmodell der Interaktionsprozesse zwischen Angebotsbearbeitungs-/
Beschaffungsapplikationen und elektronischen Marktplätzen für kleine und mittlere
Unternehmen. Dissertation Universität Bremen, 2004.
Band 53: Selk, A.: Konstruktion von Gussformen mit einer rechnergestützten Entscheidungshilfe. Dissertation Universität Bremen, 2005.
Band 54: Schwesig, M.: Development of a web based management simulation of knowledge
exchange in networked manufacturing organisations. Dissertation Universität Bremen, 2005.
Band 55: Lemmel, M.: Verfahren zur anwenderoptimierten Auslegung elektrischer Energiespeichersysteme für emissionsfreie Fahrzeuge. Strategien zur Markteinführung. Dissertation Universität Bremen, 2006.
Band 56: Echelmeyer, W.: Entwicklung einer modularen prozessintegrierten Anpassungsqualifizierung in klein- und mittelständischen Unternehmen. Dissertation Universität
Bremen, 2006.
Band 57: Hoheisel, J.: Konzeption und Entwicklung eines computerbasierten Simulationsspiels
zum Üben von Telekooperation im Anwendungsbereich der verteilten Produktentwicklung. Dissertation Universität Bremen, 2006.
Band 58: Müller, D.-H.; Gsell, H.: Netzwerk Schiffstechnik 2010 NET-S: Struktur Organisation,
Kommunikation. Bremen 2007.
Band 59: Thoben, K.-D.; Baalsrud-Hauge, J.; Smeds, R.; Riis, J. O. (Hg.): Multidisciplinary
Research on New Methods for Learning and Innovation in Enterprise Networks:
Proceedings from the 11th Special Interest Group on Workshop on Experimental
Interactive Learning in Industrial Management. Bremen 2007.
Band 60: Seifert, M.: Unterstützung der Konsortialbildung in Virtuellen Organisationen durch
prospektives Performance Measurement. Dissertation Universität Bremen, 2007.
Band 61: Weber, F.: Formale Interaktionsanalyse: Ein Beitrag zur systematischen Gestaltung
von Informations- und Kommunikationsstrukturen im Concurrent Enterprise durch die
Berücksichtigung von Informationseigenschaften. Dissertation Universität Bremen,
2007.
Fortsetzung der Schriftenreihe unter:
Bremer Schriften zur integrierten Produkt- und Prozessentwicklung
Herausgeben vom BIBA (Bremer Institut für Produktion und Logistik GmbH) Forschungsbereich
IKAP (Informations- und kommunikationstechnische Anwendungen in der Produktion)
und BIK (Bremer Institut für Integrierte Produktentwicklung)
Prof. Dr.-Ing. K.-D. Thoben und Prof. Dr.-Ing. D. H. Müller
Band 62: Schnatmeyer, M.: RFID-basierte Nachverfolgung logistischer Einheiten in der Kreislaufwirtschaft. Dissertation Universität Bremen, 2008.
Band 63: Seifert, M.: Collaboration Formation in Virtual Organisations by applyingprospective
Performance Measurement, 2009
Band 64: Eschenbächer, J.: Gestaltung von Innovationsprozessen in Virtuellen Organisationen
durch Kooperationsorientierte Netzwerkanalyse

Gestaltung von Innovationsprozessen in virtuellen - E-LIB

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