TY - THES A1 - Groher, Wolfgang T1 - Digitalisierung in FuE-schwachen KMU : ein IT-gestützter Ansatz zur Steigerung der Innovationsleistung T1 - Digitalization in R&D-weak SMEs : an IT-supported approach to increasing innovation performance N2 - In der frühen Phase des Innovationsprozesses, dem Front-End of Innovation (FEI), stehen Unternehmen vor der Herausforderung, eine stetig wachsende Menge an Informationen in immer kürzerer Zeit zu evaluieren, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Entweder investieren sie einen beträchtlichen Zeitaufwand in eine strukturierte Daten- und Informationsanalyse mit der Gefahr eines zu späten Markteintritts, oder sie folgen ihrer Intuition, mit der Gefahr nicht die Kunden- und Markterwartungen zu treffen. Beide Szenarien stellen ein beträchtliches Risiko für den Fortbestand eines Unternehmens dar, insbesondere wenn dieses keine Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten 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-gestütztes Bewertungsmodell. Dieses ermöglicht datenbasierte Entscheidungen abgestimmt auf die von einem Unternehmen verfolgte Innovationsstrategie. Als Datenbasis werden Patente, wissenschaftliche Veröffentlichungen, Messeneuheiten, Informationen zu Start-ups, sowie Produkt- und Dienstleistungsverzeichnisse berücksichtigt. Eingabegrößen für 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 Anschlussfähigkeit (Übereinstimmung mit den im Unternehmen vorhandenen Kernkompetenzen) für ein Innovations-Suchfeld bestimmt. Mithilfe dieser Indikatoren lassen sich alternative Innovations-Suchfelder bewerten und vergleichen und das für das Unternehmen attraktivste und aussichtsreichste bestimmen. Der entwickelte Prototyp wird abschließend mit Hilfe von Fokusgruppen für die Branchen Technischer Handel und Verkehr/ Logistik validiert. Die Validierung zeigt, dass der Ansatz in der Praxis geeignet ist, die Entscheidungsfindung im FEI zu unterstützen und eine transparente Bewertung von Innovations-Suchfeldern ohne spezifisches Domänenwissen vorzunehmen. Möglich wird dies, da das Bewertungsmodell keine Vorstrukturierung eines Innovations-Suchfeldes, beispielsweise durch Ontologien als Eingangsgröße, voraussetzt. Durch die Einbeziehung der relevanten Informationsquellen von Beginn an lassen sich Rücksprünge vermeiden und Zeitvorteile realisieren, was die Leistung im Innovationsprozess erhöht. Somit wird die Grundlage für einen durchgängigen, integrierten Innovationsprozess gelegt, der auch das frühe FEI miteinschließt. N2 - In the early phase of the innovation process, the front-end of innovation (FEI), companies are faced with the challenge of evaluating a constantly growing amount of information in an ever shorter time in order to remain competitive. They either invest a considerable amount of time in a structured data and information analysis with the risk of entering the market too late, or they follow their intuition with the risk of not meeting customer and market expectations. Both scenarios represent a significant risk for the continued existence of a company, especially if it does not conduct any research and development activities and therefore no formal innovation process is established. This dissertation takes up this dilemma and develops an IT-supported evaluation model based on the design science research approach. It enables data-based decisions tailored to the innovation strategy pursued by a company. Patents, scientific publications, trade fair innovations, information on start-ups, as well as product and service directories are taken into account for the database. Input variables for the evaluation model are the description of an innovation search field and the core competencies available in the company. With the help of semantic information extraction, latent semantic analysis (LSA) and fuzzy logic, the three indicators market maturity (development status), market orientation (alignment with customer/market expectations) and connectivity (correspondence with the core competencies available in the company) are determined for an innovation search field. With the help of these indicators, alternative innovation search fields can be evaluated and compared and the most attractive and promising one for the company can be determined. The developed prototype is then validated with the help of focus groups for the sectors technical trade and transport/logistics. The validation shows that the approach is suitable in practice to support decision-making in the FEI and to carry out a transparent evaluation of innovation search fields without specific domain knowledge. This is possible because the evaluation model does not require any pre-structuring of an innovation search field, for example by using ontologies. By including the relevant sources of information right from the start, regressions can be avoided and time saved, which increases performance in the innovation process. This lays the foundation for a continuous, integrated innovation process that also includes the early FEI. KW - FEI KW - Design-Science-Research KW - LSA KW - Bewertungsmodell KW - Innovations-Suchfeld KW - Front-end of innovation KW - Design science research KW - Latent semantic analysis KW - Evaluation model KW - Innovation search field KW - Klein- und Mittelbetrieb KW - Innovation KW - Digitalisierung Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-61062 ER -