Institut für Management
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Kleine und mittelständische Unternehmen stehen durch den permanenten Wandel unserer Wirtschaft [Baumann & Schulte, 2002, S. 5] immer größeren Herausforderungen gegenüber, die sie bewältigen müssen [Bullinger & Buck, 2007]. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, muss die Organisation der Geschäftsprozesse innerhalb des Unternehmens effektiv und effizient erfolgen, damit ein möglichst hohes Maß an Transparenz erreicht werden kann.
Um eine effektivere und effizientere Unternehmenssteuerung zu gewährleisten und damit den Unternehmer entlasten zu können, sowie Transparenz zu schaffen, muss der Einsatz von zielgerichteten Methoden zur Schaffung von Kompetenzen im Bereich Prozessmanagement gerade in kleinen und mittelständischen Handwerksunternehmen im Vordergrund stehen. Diese haben aber auf Grund ihrer geringen Größe meist nicht das Know-how und die Ressourcen, sich neben den operativen Aufgaben mit den neuen Strategien der Betriebsführung zu beschäftigen [Kuiper, et al., 2012, S. 107].
Eine Möglichkeit Transparenz zu schaffen liegt in der Erhebung von Kennzahlen. In dieser Arbeit werden verschiedene Kennzahlensysteme betrachtet und ihre Eignung für den Einsatz in kleinen und mittelständischen Unternehmen anhand von definierten Kriterien verglichen. Das Ergebnis dieses Vergleiches zeigt, dass die in der Literatur identifizierten Kennzahlensysteme für kleine und mittelständische Unternehmen nicht deren Anforderungen entsprechen. Die Systeme liefern darüber hinaus nur wenige konkrete Methoden, wie Kennzahlen in KMU erhoben werden können.
Im Zuge dieser Arbeit werden auch kleine und mittelständische Handwerksunternehmen nach deren Nutzung und Wissen in Bezug auf Kennzahlen befragt. Das Ergebnis dieser Befragung zeigt, dass in den meisten Unternehmen nur sehr wenig Wissen in diesem Bereich vorhanden ist.
Auf Grundlage der Ergebnisse der vergleichenden Analyse bestehender Kennzahlensysteme aus dem ersten Teil dieser Arbeit und der Analyse der Unternehmensbefragung, wird im letzten Teil dieser Arbeit ein Vorschlag für ein prozessorientiertes Kennzahlensystem entwickelt und vorgestellt. Dieser Vorschlag für ein Kennzahlensystem ist insbesondere auf die Bedürfnisse von kleinen und mittelständischen Handwerksunternehmen ausgerichtet. Aber auch mit diesem System können nicht alle Schwierigkeiten die kleine und mittelständische Unternehmen bei der Arbeit mit Kennzahlen haben, eliminiert werden. Das System gibt eine strukturierte Vorgehensweise vor, und erläutert konkrete Maßnahmen, die zur Überwindung von Barrieren bei der effektiven Arbeit mit Kennzahlen, durchgeführt werden können.
Beaconlose geografische Routingverfahren für Unit-Disk Graphen basieren auf einer beaconlosen Strategie und bieten einen Ansatz zur Verbesserung von lokalen Routingverfahren für Quasi-Unit-Disk Graphen. Der Großteil der lokalen geografischen Routingverfahren für Quasi-Unit-Disk Graphen benötigt 2-lokale Nachbarschaftsinformation und verursacht einen Nachrichtenoverhead. Der in dieser Arbeit entwickelte Beaconlose Clustering Algorithmus zeigt, dass sich Nachrichtenoverhead und Energieverbrauch eines bestehenden nicht beaconlosen Verfahrens mittels beaconloser Strategie optimieren lassen. Der Beaconlose Clustering Algorithmus basiert auf einem geografischen Clustering und konstruiert eine lokale Sicht auf einen ausgedünnten Graphen mit einer konstanten Anzahl von Knoten pro Flächeneinheit. Neben der detaillierten Beschreibung des Algorithmus beinhaltet diese Arbeit einen Korrektheitsbeweis und eine Implementierung mit anschließender Simulation zur Untersuchung der Verbesserung des bestehenden Verfahrens.
Die Entstehung von Gründungsteams wird bisher lediglich als Abfolge von Suche, Auswahl und Gewinnung von Gründerpersonen verstanden. In der vorliegenden Arbeit wird auf Basis von 47 interviewten Gründerpersonen ein neues Verständnis für die Entstehung von Gründungsteams geschaffen. Dabei wird im Stil der Grounded Theory das bisher vorherrschende Model der Teamentstehung maßgeblich erweitert. So wird eine neue Art der Unterscheidung von Grünerpersonen entdeckt, welche auf die Intention von Teammitgliedern abzielt. Zudem zeigt sich, dass Teams in einem iterativ-epiodischen Prozess entstehen und Veränderungen von Teamzu-sammmensetzungen Bestandteil der Entstehung sind. Aufgrund der in dieser Arbeit geschaffenen neuen Erkenntnisse zur Teamentstehung können Handlungsempfehlungen für Gründerpersonen und die Gründungsförderung gegeben werden. Zudem werden neue Untersuchungsgebiete für Gründungsteams eröffnet, die das hier entwickelte Modell als Bezugsrahmen für weitere Forschung nehmen können.
Im Laufe der letzten Jahre hat sich der typische Komplex an kritischen Erfolgsfaktoren für Unternehmen verändert, infolgedessen der Faktor Wissen eine wachsende Bedeutung erlangt hat. Insofern kann man zum heutigen Zeitpunkt von Wissen als viertem Produktionsfaktor sprechen, welcher die Faktoren Arbeit, Kapital und Boden als wichtigste Faktoren eines Unternehmens ablöst (vgl. Keller & Yeaple 2013, S. 2; Kogut & Zander 1993, S. 631). Dies liegt darin begründet, dass aktive Maßnahmen zur Unterstützung von Wissenstransfer in Unternehmen höhere Profite und Marktanteile sowie bessere Überlebensfähigkeit gegenüber Wettbewerbern ohne derartige Maßnahmen nach sich ziehen (vgl. Argote 1999, S. 28; Szulanski 1996, S. 27; Osterloh & Frey 2000, S. 538). Der hauptsächliche Vorteil von wissensbasierten Entwicklungen liegt dabei in deren Nachhaltigkeit, da aufgrund der immateriellen Struktur (vgl. Inkpen & Dinur 1998, S. 456; Spender 1996a, S. 65 f.; Spender 1996b, S. 49; Nelson & Winter 1982, S. 76 ff.) eine Nachahmung durch Wettbewerber erschwert wird (vgl. Wernerfelt 1984, S. 173; Barney 1991, S. 102).
Prototyp einer generischen Recommendation Engine basierend auf Echtzeit-Assoziationsanalysen mit R
(2016)
In dieser Arbeit wurde unter Verwendung der Programmiersprache R ein Prototyp zur Erstellung einer Recommendation Engine zur Aufdeckung von Assoziationen innerhalb einer gegebenen Datenmenge entwickelt. Die Berechnung der Assoziationen findet hierbei in Echtzeit statt und des Weiteren wurden die Analysefunktionen generisch programmiert, um ein schnelles Einbinden und einfaches Parametrisieren von Datensätzen zu ermöglichen. Die Entwicklung fußte auf der grundlegenden Motivation, Data Mining Methoden wie das Assoziationsverfahren teilweise zu automatisieren, um damit generierte Lösungen effizienter umsetzen zu können. Der Entwicklungsprozess war insgesamt erfolgreich, sodass alle Grundfunktionalitäten im Sinne eines evolutionären Prototypings vorhanden sind.
Diese Arbeit versucht zu klären, ob der richtige Zeitpunkt für eine innovative Veränderung eines Geschäftsmodells ermittelt werden kann. Wenn ja, gilt es herauszufinden, wann dieser Zeitpunkt eintritt.
In einer kurzen Einführung sind die Problemstellung und die Ziele dieses Themas zusammengefasst und die Vorgehensweise der Literaturrecherche, sowie deren Bearbeitung beschrieben.
Es folgen die drei Hauptkapitel, welche inhaltlich aufeinander aufbauen. In dem Kapitel zwei sind Geschäftsmodelle thematisiert. Hier sind zunächst aus verschiedenen Quellen Definitionen des Begriffs "Business Model" herausgearbeitet, damit ein allgemeines Verständnis der Bedeutung eines Geschäftsmodells gewährleistet ist. Diese Definitionen sind durch das von Chesbrough und Rosenbloom (2002) praktische Beispiel der Nutzung eines Geschäftsmodells des Unternehmens Xerox Corporation gestützt. Im nächsten Schritt gilt es Typen von Business Models zu identifizieren. Als Quelle dient hierfür Weill et al (2005).
Der letzte Abschnitt von Kapitel zwei beschäftigt sich mit den sechs Dimensionen eines Geschäftsmodells nach Bieger und Reinhold (2011). Diese sechs Dimensionen spielen zum Ende dieser Arbeit eine Rolle als Kriterien für die Analyse heutiger Literatur zum Timing von Geschäftsmodellen.
Kapitel drei ist gleichzeitig Teil zwei der drei Hauptkapitel. Hier liegt der Fokus auf Innovationen. Der Begriff Innovation ist zunächst definiert und seine Wichtigkeit dargestellt, bevor verschiedene Arten von Innovationen beschrieben werden. Die einzelnen Innovationsarten leiten sich aus den Differenzierungskriterien nach Vahs und Brem (2013) ab. Um auch an dieser Stelle die Realität aus Unternehmenssicht näherzubringen, sind Fragestellungen aufgeführt, welche ein Geschäftsführer sich stellen sollte, wenn er sein Geschäftsmodell verändern möchte oder muss. Literaturgrundlage dieser Fragestellungen ist ein Artikel von Zott und Amit aus dem Jahr 2010.
Nach der umfassenden Klärung des Begriffs Innovation und kurzer Hilfestellung für Geschäftsführer folgt eine Beschreibung zweier Methoden, um Geschäftsmodelle innovativ zu verändern. Die erste Methode ist die Nutzung des St. Galler Business Model Navigators nach Gassmann, Frankenberger und Csik (2013). Der St. Galler Business Model Navigator wurde an der Universität St. Gallen in der Schweiz von dem Institut für Technologiemanagement entwickelt.
Die zweite beschriebene Methode für Business Model Innovation ist das Business Model Canvas Tool nach Osterwalder und Pigneur (2010), welches auf die sogenannten "nine building blocks" aufbaut.
Das letzte Hauptkapitel dieser Arbeit bezieht sich auf dessen zentrale Fragestellung mit dem Stichwort Timing. Hier wird mit einem praktischen Beispiel von Timing von technologischen Innovationen begonnen, der IBM Mainframe Case, analysiert von Mahajan und Muller (1996). Danach folgt eine kurze Zusammenfassung des Standes in der heutigen Literatur zum Thema Timing. Im nächsten Schritt ist ein eigener Beitrag zum Thema "Business Model Innovation Timing" geschrieben, weswegen sich Literaturangaben in diesem Abschnitt auf dem Minimum halten.
Diese Bachelorarbeit schließt ab mit der eigenen Analyse von heutiger Literatur zum Timing von Geschäftsmodellen. Ergebnis dieser Analyse ist eine Tabelle mit einer 20 x 7 Matrix, wo der Inhalt zwanzig ausgewählter Quellen den sechs Dimensionen eines Geschäftsmodells aus Kapitel zwei, sowie dem Kriterium Timing zugeordnet ist. So entsteht ein Überblick darüber, über welche Kriterien in der Literatur mehr oder weniger geschrieben wurde. Diese Analyse und Zuordnung ist ausgewertet, indem die Quellen mit dem Kriterium Timing genauer betrachtet werden, um die zentrale Fragestellung dieser Arbeit zu beantworten zu versuchen.
Ein kurzes Fazit rundet die Bachelorarbeit ab.
Das Forschungsprojekt KMU 2.0 zielt auf die Gestaltung einer modernen Arbeitswelt ab, in der die Mitarbeiter eines Netzwerkes kleiner und mittlerer Unternehmen (KMU) ihre Kompetenzen, Kreativität und Ideen in einen unternehmensübergreifenden Austausch einbringen, um innovative Lösungen für Probleme aus dem Berufsalltag gemeinsam zu generieren. Hierüber gilt es neue Wege und Szenarien für das Management der unternehmensübergreifenden Zusammenarbeit in KMU-Netzwerken zu erforschen, mit Hinblick auf die Entstehung und Umsetzung von Innovationen für Probleme aus der modernen Arbeitswelt. Fokussiert wird dabei auf den Einsatz von Web 2.0-Technologien, die als Instrument hinsichtlich ihres Unterstützungspotentials bei der kooperativen Generierung von innovativen Lösungen untersucht werden. Zentrale Fragestellung dabei ist, ob der Einsatz von Web 2.0 in einem Netzwerk von KMU den Austausch innovativer Ideen durch Vernetzung der Mitarbeiter und ihres kreativen Potentials fördert. Praxispartner ist das WirtschaftsForum Neuwied e.V., ein im nördlichen Rheinland-Pfalz angesiedeltes Unternehmen, das aus ca. 115 Mitgliedern und 10.000 Mitarbeitern besteht und durch eine heterogene Struktur an Unternehmen unterschiedlichster Größen und Branchen sowie verschiedenster Leistungsangebote charakterisiert ist.
Virtuelle Teams verbreiten sich weltweit immer mehr. Die Covid-19 Pandemie und die damit verbundene Homeofficepflicht sorgten in nationalen Unternehmen für die Zunahme virtueller Zusammenarbeit. Diese virtuellen Teams bleiben oftmals auch nach Aufhebung der pandemiebedingten gesetzlichen Beschränkungen bestehen. Um eine erfolgreiche Zusammenarbeit in diesen Teams zu erreichen, sind Kenntnisse zu den benötigten Eigenschaften und Fähigkeiten von Teammitgliedern von großer Bedeutung.
Um diese zu untersuchen, werden in dieser Arbeit sieben Experteninterviews mit Teammitgliedern virtueller Projektteams in der IT-Branche geführt und mithilfe qualitativer Inhaltsanalyse ausgewertet. Die ExpertInnen stammen aus drei deutschen Dienstleistungsunternehmen. Die Ergebnisse werden anhand des KSAO-Modells untersucht und nach der deduktiven Zuordnung zu den vier Kategorien „Wissen“, „Fertigkeiten“, „Kompetenzen“ und „Andere Merkmale“ jeweils durch induktive Kategorienbildung in Unterkategorien aufgeteilt. Dabei ergeben sich insgesamt 34 Kategorien, die für die virtuelle Zusammenarbeit relevant sind.
Mit den gewonnenen Erkenntnissen trägt die vorliegende Arbeit einen wichtigen Teil zur Forschung im Bereich der virtuellen Teams bei. Außerdem liefert sie Unternehmen, Führungskräften und dem Personalmanagement Anhaltspunkte für die Bewertung von BewerberInnen, die Auswahl geeigneter Teammitglieder, die Entwicklung von Schulungen und die gezielte Verbesserung virtueller Zusammenarbeit.