@phdthesis{Groher2022, author = {Groher, Wolfgang}, title = {Digitalisierung in FuE-schwachen KMU : ein IT-gest{\"u}tzter Ansatz zur Steigerung der Innovationsleistung}, doi = {10.26127/BTUOpen-6106}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-61062}, school = {BTU Cottbus - Senftenberg}, year = {2022}, abstract = {In der fr{\"u}hen Phase des Innovationsprozesses, dem Front-End of Innovation (FEI), stehen Unternehmen vor der Herausforderung, eine stetig wachsende Menge an Informationen in immer k{\"u}rzerer Zeit zu evaluieren, um wettbewerbsf{\"a}hig zu bleiben. Entweder investieren sie einen betr{\"a}chtlichen Zeitaufwand in eine strukturierte Daten- und Informationsanalyse mit der Gefahr eines zu sp{\"a}ten Markteintritts, oder sie folgen ihrer Intuition, mit der Gefahr nicht die Kunden- und Markterwartungen zu treffen. Beide Szenarien stellen ein betr{\"a}chtliches Risiko f{\"u}r den Fortbestand eines Unternehmens dar, insbesondere wenn dieses keine Forschungs- und Entwicklungsaktivit{\"a}ten betreibt und somit kein formaler Innovationsprozess etabliert ist. Die vorliegende Arbeit greift dieses Dilemma auf und entwickelt, basierend auf dem Design-Science-Research-Ansatz, ein IT-gest{\"u}tztes Bewertungsmodell. Dieses erm{\"o}glicht datenbasierte Entscheidungen abgestimmt auf die von einem Unternehmen verfolgte Innovationsstrategie. Als Datenbasis werden Patente, wissenschaftliche Ver{\"o}ffentlichungen, Messeneuheiten, Informationen zu Start-ups, sowie Produkt- und Dienstleistungsverzeichnisse ber{\"u}cksichtigt. Eingabegr{\"o}ßen f{\"u}r das Bewertungsmodell sind die Beschreibung eines Innovations-Suchfeldes, sowie die im Unternehmen vorhandenen Kernkompetenzen. Mithilfe semantischer Informationsextraktion, Latent Semantic Analysis (LSA) und Fuzzy-Logik werden die drei Indikatoren Marktreife (Entwicklungsstand), Marktorientierung (Ausrichtung auf Kunden-/ Markterwartungen) und Anschlussf{\"a}higkeit ({\"U}bereinstimmung mit den im Unternehmen vorhandenen Kernkompetenzen) f{\"u}r ein Innovations-Suchfeld bestimmt. Mithilfe dieser Indikatoren lassen sich alternative Innovations-Suchfelder bewerten und vergleichen und das f{\"u}r das Unternehmen attraktivste und aussichtsreichste bestimmen. Der entwickelte Prototyp wird abschließend mit Hilfe von Fokusgruppen f{\"u}r die Branchen Technischer Handel und Verkehr/ Logistik validiert. Die Validierung zeigt, dass der Ansatz in der Praxis geeignet ist, die Entscheidungsfindung im FEI zu unterst{\"u}tzen und eine transparente Bewertung von Innovations-Suchfeldern ohne spezifisches Dom{\"a}nenwissen vorzunehmen. M{\"o}glich wird dies, da das Bewertungsmodell keine Vorstrukturierung eines Innovations-Suchfeldes, beispielsweise durch Ontologien als Eingangsgr{\"o}ße, voraussetzt. Durch die Einbeziehung der relevanten Informationsquellen von Beginn an lassen sich R{\"u}ckspr{\"u}nge vermeiden und Zeitvorteile realisieren, was die Leistung im Innovationsprozess erh{\"o}ht. Somit wird die Grundlage f{\"u}r einen durchg{\"a}ngigen, integrierten Innovationsprozess gelegt, der auch das fr{\"u}he FEI miteinschließt.}, subject = {FEI; Design-Science-Research; LSA; Bewertungsmodell; Innovations-Suchfeld; Front-end of innovation; Design science research; Latent semantic analysis; Evaluation model; Innovation search field; Klein- und Mittelbetrieb; Innovation; Digitalisierung}, language = {de} }