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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.