sitzung 9 prognosemethoden b vii 3 n.
Download
Skip this Video
Loading SlideShow in 5 Seconds..
Sitzung 9: Prognosemethoden (B VII 3) PowerPoint Presentation
Download Presentation
Sitzung 9: Prognosemethoden (B VII 3)

Loading in 2 Seconds...

play fullscreen
1 / 40

Sitzung 9: Prognosemethoden (B VII 3) - PowerPoint PPT Presentation


  • 142 Views
  • Uploaded on

i. Die Theorie der schwachen Signale als theoretische Basis. ii. Begriff und Arten von Frühinformationssystemen. iii. Prozess und Methoden der Frühinformation. iv. Gestaltung von Frühinformationssystemen. v. Beurteilung von Frühinformationssystemen. i. Systematisierungsansätze.

loader
I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.
capcha
Download Presentation

PowerPoint Slideshow about 'Sitzung 9: Prognosemethoden (B VII 3)' - courtney-bryan


An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript
sitzung 9 prognosemethoden b vii 3

i. Die Theorie der schwachen Signale als theoretische Basis

ii. Begriff und Arten von Frühinformationssystemen

iii. Prozess und Methoden der Frühinformation

iv. Gestaltung von Frühinformationssystemen

v. Beurteilung von Frühinformationssystemen

i. Systematisierungsansätze

ii. Darstellung und Beurteilung einzelner Methoden

iii. Vergleichende Bewertung und praktische Anwendung der Methoden

Sitzung 9: Prognosemethoden (B VII 3)

[VII. Konzepte und Methoden zur Unterstützung der strategischen Technologie- und Innovationsplanung]

a. Frühinformationssysteme

b. Technologische Prognosemethoden

c. Vergleichende Beurteilung der Prognosemethoden

Prof. Dr. H. - H. Schröder

Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

die m ngel der herk mmlichen strategischen planung als ausgangspunkt der theorie schwacher signale

Merkmale der herkömmlichen strategischen Planung

Mängel der herkömmlichen strategischen Planung

• Die herkömmliche strategische Planung ist auf „harte Daten“ fixiert.

• Qualitative, unscharfe und unsichere Sachverhalte werden ausgeblendet.

• Die herkömmliche strategische Planung beruht auf Extrapolationen.

• Strukturbrüche werden nicht berück- sichtigt.

• Die herkömmliche strategische Planung ist auf „harte Maßnahmen“ fixiert.

• „Weiche“ Maßnahmen werden nicht berücksichtigt.

• Die herkömmliche strategische Planung erfolgt zyklisch.

• Die herkömmliche strategische Planung reagiert vielfach zu spät.

Die Mängel der herkömmlichen strategischen Planung als Ausgangspunkt der Theorie schwacher Signale

Prof. Dr. H. - H. Schröder

Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

slide3

Prognoseabwei-

chungenmit Früh-

informationssystem

Prognoseabwei-chungen ohne Frühinformations-system

zusätzlicher Planungs- und Handlungszeitraum

auf Grund von Frühin-formationen

Planungs- und Handlungs-

zeitraum ohne Frühinfor-

mationen

Planungs- und Handlungszeitraum mit

Frühinformationen

Ansatzpunkt 1: Verlängerung des Planungszeitraums durch Verbesse-rung der Prognosequalität mittels Berücksichtigung schwacher Signale

Positive Abweichungen

+

tolerable

Prognose-

Abweichun- gen

0

t

-

Negative Abweichungen

Prof. Dr. H. - H. Schröder

Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

slide4

Für „weiche“ Maßnahmen tolerable Prognose-abweichungen

tolerable

Prognose-

Abweichun- gen im Aus-gangszustand

Für „weiche“ Maßnahmen tolerable Prognose-abweichungen

Handlungszeitraum ohne „weiche“ Maßnahmen

ZusätzlicherHandlungs-spielraum

Handlungszeitraum mit „weichen“ Maßnahmen

Ansatzpunkt 2: Verlängerung des Handungszeitraums durch Berücksichtigung „weicher“ Maßnahmen für „weiche“ Informationen

Positive Abweichungen

Prognoseabwei-chungen ohne Frühinformations-system

+

t

0

-

Negative Abweichungen

Prof. Dr. H. - H. Schröder

Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

verkn pfung der beiden ansatzpunkte

Zusätzlicher Handlungszeitraum auf Grund der Berücksichtigung „weicher“ Maßnahmen

Prognoseabwei-

chungenmit Früh-

informationssystem

Handlungszeitraum mit Frühinformationen und „weichen“ Maßnahmen

tolerable

Prognose-

Abweichun- gen bei Berück-sichtigung „weicher“ Maßnahmen

zusätzlicher Handlungszeitraum

auf Grund von Frühinformationen

Planungs- und Handlungszeitraum mit

Frühinformationen

Verknüpfung der beiden Ansatzpunkte

Positive Abweichungen

+

Prognoseabwei-chungen ohne Frühinformations-system

tolerable

Prognose-

Abweichun- gen bei her-kömmlicher Planung

t

0

Handlungszeitraum ohne Frühinformationen

-

Negative Abweichungen

Prof. Dr. H. - H. Schröder

Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

theorie der schwachen signale

B-50

(1) Gefühl, dass Diskontinuität (en) bevorstehen

(2) Quelle der Diskontinuität identifiziert

Wissensbasis

(3) Art der Bedrohungen sowie Art, Bedeutung, Zeitpunkt der Wirkung bekannt

(4) Reaktionsmöglichkeiten bekannt

(5) Reaktionsergebnisse bekannt

Grad der Ignoranz

Gefühlder Be-drohung

Gefahren-quellenbekannt

Gefahrbekannt

Reaktions-möglichkeit bekannt

Reaktions-ergebnisbekannt

Umweltbeobachtung - Extrapolation ökonomischer Indikatoren - Verlaufsanalysen/ -prognosen

Untern.-Beobachtung - Analyse interner Kennzahlen - Kapazitätskontrollen - Stärken-/ Schwächen-Analysen

Interne Flexibilität - Unternehmensführung (Personal, Strukturen) - Ressourcen

Externe Flexibilität - Strategisches Gleichgewicht - Produkt/ Markt-Position

Interne Aktion (‘‘readiness‘‘) - Akquisitionen von Kenntnissen - Aufbau von Kapazitäten

Direkte Aktion

Theorie der schwachen Signale

Strategische Reaktionen

Prof. Dr. H. - H. Schröder

Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

generische ma nahmen des diskontinuit ten managements

B-51

Beobachtung(‘‘Awareness‘‘)

Flexibilität

Aktion(‘‘Direct Response‘‘)

‘‘Self-Awareness‘‘

‘‘Internal Flexibility‘‘

‘‘Internal Readiness‘‘

- Kennzahlenanalysen (‘‘ performance analysis ‘‘)

- Wertanalysen

- Kontrollen kritischer Ressourcen

- Kapazitätskontrollen

- Stärken-Schwächen-Analysen

- Leistungs (Fähigkeits) profile

- Finanzplanungsmodelle

- Strategische Planungsmodelle

  • Unternehmungsführung (‘‘managerial‘‘) - personenorientiert: Umweltorientierung Konfrontationsbereitschaft mit Bedrohungen kreative Problembewältigung Risikoeinstellung ‘‘un‘‘-routiniertes Verhalten
  • - system-/strukturorientiert: flex. strat. Planung Antiz. von Bedrohungen/Chancen Reagibilität auf außergewöhnliche Probleme Reaktionsgeschwindigkeit Verbess. ‘‘Management of Change‘‘
  • Realprozessorientiert (‘‘logistics‘‘) - Diversifizierung der Fähigkeiten u. krit. Ressourcen - Liquiditätserhaltung - Wandlungsfähigkeit von Fähigkeiten und Ressurcen - Produktionselastizität - Modularität von Ressourcen - Vielzweckaggregate - Umwandlungsgeschwindigkeit

- Schubladenplanung

- Struktur- und Systemplanung

- Erwerb von Technologien

- Bereithaltung von Ressourcen

- Erwerb von Fähigkeiten

- Errichtung von Anlagen

- Entwicklung neuer Produktdienstleistungen

- Entwicklung operativer Fähigkeiten

Intern/

Insystem-orientiert

‘‘External Flexibility‘‘

‘‘External Action‘‘

‘‘Environmental-Awareness‘‘

  • Gesamt-Portfolio-orientiert - Gleichgewicht hinsichtlich Lebenszyklus- position, Fristigkeit der Ertragszeiträume, strategischer Ressourcen und Machtver- hältnisse - Diversifizierung der Diskontinuitäten (ökonomisch, technisch, politisch, sozial)
  • Strat.-Geschäftseinheiten-orientiert - Optimierung der ‘‘Marktnischen‘‘ - Diversifizierung von Produkt-Markt- Kombinationen - Begrenzung von Risiken - Langfristige vertragliche Vereinbarungen - Vereinbarungen mit Umsystem
  • - Wahl eines optimalen Reaktionszeitpunktes
  • Wahrnehmung von Chancen
  • Eintritt in neue Märkte
  • - Umwandlung von Bedrohungen in Chancen
  • - Wechsel der Wettbewerbsstrategie
  • - Risikoteilung mit anderen Unternehmungen
  • - Sicherung der Beschaffungsquellen für knappe Ressourcen
  • - Diversifizierung der bedrohten Technologie
  • Abbau des Engagements in bedrohten Bereichen
  • Rückzug aus bedrohten Märkten
  • Umweltbeobachtung
  • - Vorhersagen der wirtschaftlichen Entwicklung auf Basis von Extrapolationen
  • - Absatzprognosen
  • Absatz-/Erlösanalysen
  • - Strukturelle, technologische, sozioökonomische Prognosen
  • - Umweltmodellierung
  • - Analyse von Bedrohungen und Chancen

Extern/

Umsystem-orientiert

Generische Maßnahmen des Diskontinuitäten-Managements

Prof. Dr. H. - H. Schröder

Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

instrumente des managements strategischer fr hinformationen strategic issue management

Diskontinuitäten

Analyse der Auswirkungen„Opportunity Vulnerability Analysis“

Analyse der Vorbereitungsgrades(„Preparedness Diagnosis“)

Chancen-Risiken-Matrix

Chancen-Risiken-Profil („Vulnerability Profile“)

Instrumente des Managements strategischer Frühinformationen („strategic issue management)

Prof. Dr. H. - H. Schröder

Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

analyse der auswirkungen von diskontinuit ten opportunity vulnerability analysis

Informationsstand

Strategisches

Umsatz-

Geschäftsfeld

beitrag

Gefühl bevorstehender Diskontinuität

Quelle der Diskontinuität bekannt

Art der Risiken/Chancen bekannt

Reaktionsmöglich-keiten bekannt

"Versteppung" bisher landwirtschaftlich genutzter Flächen

Zunahme des Pro-tektionismus in den Wirtschaftsblöcken

Rückzug von Kon-kurrenten

Eintritt in 10-20 J.

Eintritt in 3-5 J.

Zeitraum: 1-2 Jahre

Eintrittswahrscheinlichkeit: 40 %

Eintrittswahrscheinlichkeit: 40 %

Eintrittswahrscheinlichkeit: 40 %

Risiko: Umsatzeinbußen: 10-30 %

Risiko: Umsatzeinbußen: 30-50 %

Chance: Marktanteils-erhöhung: 10-20 %

Einsatz radikal veränder-ter Transportkonzepte

Einführung in 5-10 J.

Eintrittswahrscheinlichkeit: 40 %

..........

..........

..........

Risiko/Chance: Umsatzveränderungen: - 50 bis +30 %

........

........

........

........

........

........

Analyse der Auswirkungen von Diskontinuitäten („Opportunity Vulnerability Analysis“)

Land-maschinen

40%

Bau-maschinen

25%

Prof. Dr. H. - H. Schröder

Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

diskontinuit tenbewertung mit hilfe der chancen risiken matrix

Diskontinuität B :Chance

Diskontinuität C:Chance/Risiko

Vermutliche Erfolgs-wirkungen

Diskontinuität A:Risiko

Normaldauer

Zeitfenster für Eintrittszeitpunkt

Diskontinuitätenbewertung mit Hilfe der Chancen-Risiken-Matrix

Chancen

+

t

-

Risiken

Prof. Dr. H. - H. Schröder

Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

analyse des vorbereitungsgrades preparedness diagnosis

Reaktion

Bedeutung für Erfolg der Strategie

Benötigte Vorbereitungs-zeit (Normal/“Crash“)

Adäquanz des derzeitigen Vorbereitungsgrades

Beobachtung der Umwelt

0%

100%

sehr hoch

6 Monate/3 Monate

Beobachtung des Unternehmens

0%

100%

gering

3 Monate/1 Monat

Interner Flexi- bilitätsaufbau

0%

100%

sehr hoch

12 Monate/9 Monate

Externer Flexi- bilitätsaufbau

0%

100%

hoch

15 Monate/9 Monate

Handlungsbereit- schaft intern

0%

100%

hoch

30 Monate/18 Monate

Handlungsbereit- schaft extern

0%

100%

hoch

36 Monate/15 Monate

Analyse des Vorbereitungsgrades („Preparedness Diagnosis“)

Strategische Frühinformation: Einsatz radikal veränderter Transportkonzepte

Prof. Dr. H. - H. Schröder

Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

zusammenfassende bewertung mit hilfe des chancen risiken profils

Nicht realisierbare Chance auf Grund der Diskontinuität B

„Crash“-Dauer

Normaldauer

(leicht) bewältigbares Risiko/(leicht) realisierbare Chanceauf Grund der Diskontinuität C

„Crash“-Dauer

Normaldauer

Zeitfenster für Wirkungen der Diskontinuität

Vermutliche Erfolgs-wirkungen

„Crash“-Dauer

Normaldauer

Frühestmöglicher Zeitpunkt für die Wirksamkeit der Bewältigungsstrategie

(schwer) bewältigbares Risiko auf Grund der Diskontinuität A

Zusammenfassende Bewertung mit Hilfe des Chancen-Risiken-Profils

Chancen

+

t

-

Risiken

Prof. Dr. H. - H. Schröder

Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

ablauf des strategic issue management

B-52

ExterneÜberwachung

InterneBewertung

Gegenwärtige‘‘strategic issues‘‘

Kosten-Wirksam-keitsanalyse

Aktive ‘‘Issues‘‘

Analyse des Vorbereitungsgrades

Chancen – Risiken - Analyse

Zuweisung vonPrioritäten

Intensität und Prioritätder Reaktionen

Auswahl von Maßnahmen

Ergebnis-Rückkopp-lung

Programme u. Budgets

Strategische Rückkopplung

Strategische Rückkopplung

Implementierung

Ablauf des „Strategic Issue Management“

Quelle: Managing Surprise ... (Die Bewältigung von Überraschungen ...),

in: zfbf 28 (1976), S. 147

Prof. Dr. H. - H. Schröder

Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

vergleich traditioneller prognosemethoden mit fr hinformationsanalysen

Traditionelle Prognosemethoden ...

Prognosen für Frühinformationsanalysen ...

... beruhen auf der Annahme zeit- invarianter Strukturen

... gehen vom Auftreten von Diskon- tinuitäten aus

... sind extrapolativ

... sind antizipativ

... betrachten Teilausschnitte der Realität

... sind (grundsätzlich) ganzheitlich- holistisch ausgerichtet

... sind primär quantitativ

... berücksichtigen in hohem Maße qualitative Sachverhalte

... zielen auf die Vorhersage der Zukunft

... zielen auf die Vorhersage

möglicher Zukünfte

Vergleich traditioneller Prognosemethoden mit Frühinformationsanalysen

Prof. Dr. H. - H. Schröder

Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

typologie von fr hinformationssystemen

B-53a

Führungsansatz/Einsatzgebiet

operativ

strategisch

1

2

3

Historische Ent-wicklungsstufe

1. Generation:kennzahlen- undhochrechnungsorientiert

2. Generation:indikatoren-orientiert

3. Generation:erfolgspotential-orientiert

4

5

6

Umfang der Auf-klärungsfunktion

1. Stufe:Frühwarnung

2. Stufe:Früherkennung

3. Stufe:Frühaufklärung

7

8

9

Methoden-orientierung

indikator-/kennzahlen-orientiert

modell-orientiert

analyse-orientiert

informations-quellen-orientiert

netzwerk-orientiert

10

Anwendungs-zweck

eigenorientiert

fremdorientiert

1

2

Trägerschaft/Nutzung

betrieblich

zwischenbetrieblich

überbetrieblich

3

4

5

OrganisatorischerBezugsbereich

gesamtunternehmensbezogen

bereichsbezogen

6

7

8

Phänomen-bereich

mono-phänomen-orientiert

multi-phänomen-orientiert

nicht-phänomen-orientiert

9

10

generierende Variable

DV-Unter-stützung

voll

teilweise

gar nicht

kein Differenzierungspotential

stark ausgeprägt

InstitutionellerBezug

gesamtwirtschaftlich

einzelwirtschaftlich

mittel ausgeprägt

Typologie von Frühinformationssystemen

Prof. Dr. H. - H. Schröder

Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

abgrenzung operativer und strategischer fr hinformationssysteme

B-53b

  • wohl-strukturiert
  • eher quantitativ
  • eher wertfrei
  • eher analytisch
  • eher beweisend
  • eher erfahrungsgeleitet
  • eher delegierbar
  • eher in einer institutionalisierter Form
  • Kausalangaben
  • signifikante Abweichungen
  • Überprüfung der Gesetzes- mäßigkeiten
  • Auslösung von Reaktions- prozeduren
  • Suche nach Erklärungen aus Erkenntnissen der strategischen Frühaufklärung
  • schlecht-strukturiert
  • eher qualitativ
  • eher wertbeladen, politisierend
  • eher holistisch
  • eher überzeugend
  • eher kreativ
  • nicht delegierbar
  • eher in informellen Arenen
  • Umgang mit Diskontinuitäten
  • ,,Misfits‘‘
  • ,,Drittvariable‘‘
  • ,,schwache Signale‘'
  • Überprüfung der Beobachtungs- quellen und -prozeduren
  • Tiefenanalyse; Monitoring
  • organisatorisches Lernen
  • Suche nach Auswirkungen auf die operative Frühaufklärung

Operative Früh-informationssysteme

Strategische Früh-informationssysteme

Prozessmodell

  • Input
  • Charakteristika der Information
  • Fähigkeit der Beteiligten
  • Throughput
  • Durchführung
  • Instrumente

Output

  • Outcome
  • Reflexibilität des Systems
  • Konsequenzen
  • Schnittstellen
Abgrenzung operativer und strategischer Frühinformationssysteme

Prof. Dr. H. - H. Schröder

Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

vom fr hwarn zum fr haufkl rungssystem

B-53c

Frühinformationssysteme

1. Generation(Frühwarnsysteme)

2. Generation(Früherkennungssysteme)

3. Generation(Frühaufklärungssysteme)

Ziele

Identifikation neuer zukünftiger Erfolgs-potentiale und Risiken für vorhandeneErfolgspotentiale mit großem

Identifikation von Risiken

Identifikation von Risikenund Chancen mit grobem zeitlichen Vorlauf

Beobach-tungs-fokus

(primär)unternehmensinterneSachverhalte

Sämtliche unternehmensin- und externe Sachverhalte von potentieller Relevanz

Ausgewählte unternehmens-in- und –externe Sachverhalte

Zeithoriz-ont

mittel-langfristig

langfristig

kurzfristig

Periodische/ kontinuierlicheDurchführung und Ergebnisweitergabe

periodische/ kontinuierlicheDurchführung mit diskreter Ergebnisweitergabe

Period-izität

kontinuierliche Durchführung mit diskreterErgebnisweitergabe

Indikatoren- und Muster-analysen

Methodik

Extrapolation liquiditäts- und ergebnisorientiertePlanungsrechnungen

Methodenvielfalt ohne Dominanz einer Methode

Daten-charakter

alle Arten von Daten, insbesondere,,weiche‘‘, qualitative und unscharfeDaten

,,harte‘‘ , quantitative Daten

quantitative und quantifiziertequalitative Daten

,,stand alone‘‘- Ergänzung zumPlanungssystem

Eingebetteter Bestandteil der operativen Planung

,,fest verkoppelte‘‘ Ergänzung derperiodisch durchgeführten traditionellenstrategischen Planung durch Initiierungfallweiser strategischer Planungen und,,weicher‘‘ (handlungsermöglichenderund –vorbereitender) Maßnahmen

Verhältnis zuPlanung

Im Kern ,,feedforward‘‘ – Kontrollen aufder Basis von Prognosen kontinuierlicherTrendentwicklungen

Im Prinzip indirekte Erfassung zukünftigerEntwicklungen und Ereignisse mithilfeverzögerter Variablen(,,lagged variables‘‘)

Identifikation schwacher Signale, die aufbevorstehende Diskontinuitäten hin-deuten, und von Drittvariablen zwecksKompensation der Selektivität der Planung

SpezifischeMerkmale

Vom Frühwarn- zum Frühaufklärungssystem

Prof. Dr. H. - H. Schröder

Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

der prozess der strategischen fr hinformation

B-54a

o

l

o

n

g

i

e

h

-

c

u

n

e

d

T

I

e

n

h

n

c

s

o

i

v

g

a

e

t

i

t

o

a

n

r

s

t

p

l

S

a

n

u

n

g

AbgrenzungrelevanterBeobachtungs-bereiche

Beobachtung desrelevanten Umfelds

DiagnosebeobachteterUmfeld-verände-rungen

Informations-integration

Evaluation deridentifizierten Um-feldveränderungen

Prognoseder zukünftigenEntwicklung

Der Prozess der (strategischen) Frühinformation

Prof. Dr. H. - H. Schröder

Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

basisaktivit ten einer strategischen fr haufkl rung nach krystek m ller stewens

B-54c

Ungerichtete Suche

Gerichtete Suche

Infor-mal

Abtasten nach (schwachen)Signalen außerhalb der ‘‘Domänedes Unternehmens‘‘ ohne festenThemenbezug

Abtasten nach (schwachen)Signalen innerhalb der ‘‘Domänedes Unternehmens‘‘ ohne festenThemenbezug

Scan-ning

For-mal

Abtasten nach (schwachen)Signalen außerhalb der ‘‘Domänedes Unternehmens‘‘ mit festemThemenbezug

Abtasten nach (schwachen)Signalen innerhalb der ‘‘Domäne‘‘des Unternehmens‘‘ mit festemThemenbezug

Beobachtung und vertiefende Suchenach Informationen außerhalbder ‘‘Domäne des Unternehmens‘‘mit speziellem Themenbezug einesbereits identifizierten Signals

Beobachtung und vertiefende Suchenach Informationen innerhalbder ‘‘Domäne des Unternehmens‘‘mit speziellem Themenbezug einesbereits identifizierten Signals

Moni-toring

Basisaktivitäten einer strategischen Frühaufklärung nach Krystek/Müller-Stewens

Prof. Dr. H. - H. Schröder

Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

schritte bei der gestaltung von fr haufkl rungssystemen

B-55a

Die Konzeption, Implementierung und Umsetzung einer Frühaufklärung (FA)vollzieht sich in acht Schritten

Unternehmens- undUmfeld-Analyse

Integration derErkenntnisse in diestrategische Planung

Fokussierungder FA auf Unternehmens-bedürfnisse

Einrichtung dernotwendigenGremien

Auswahl derfür das UnternehmenrelevantenSuchfelder

Gestaltungder Informations-einspeisung-filterung-verdichtung

Suchfeld-strukturierungInformations-bedarfsanalyse

Bestimmung unternehmens-interner/-externer Informations-quellen und -lieferanten

Schritte bei der Gestaltung von Frühaufklärungssystemen

Prof. Dr. H. - H. Schröder

Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

der nutzen von strategischen fr hinformationssystemen

B-55c

Nutzen strategischer Technologie-Frühinformationssysteme

Qualität der bereit-gestellten Frühinformationen

Qualität der Informations-integration

Reagibilität (‘responsiveness‘) des Planungssystems

Kompo-nenten

Sachlicher Problembezug(Relevanz)

Benutzergerechtigkeit (Informations-form, -dichte und –detaillierung)

Sensitivität gegenüber Frühinforma-tionen

Zeitliche Eignung (Alter, Aktualität, Frühzeitigkeit, Zeitbezug)

Benutzerselektivität(Aufgabe, Rang)

Verfügbarkeit entsprechender (Re-)Aktionen

Aussagegehalt (Detailliertheit, Präzision, Klarheit, Bestimmtheit)

Kriterien

Empirische Wahrheit (Sicherheit, Zu-verlässigkeit, Prüfbarkeit, Bestätigung)

Verwendungsfähigkeit (Zugänglichkeit,Verfügbarkeit)

Vollständigkeit (Menge, Aspekte)

Gestaltung desstrategischenPlanungssystems

Bestim-mungs-grössen

Gestaltung des strategischenTechnologie- Frühinformationssystem

Der Nutzen von (strategischen) Frühinformationssystemen

Prof. Dr. H. - H. Schröder

Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

erfolgsfaktoren strategischer fr hinformationssysteme
Erfolgsfaktoren strategischer Frühinformationssysteme
  • Unterstützung durch das Top Management
  • Qualifizierung und Motivierung aller Mitarbeiter
  • Unverzüglichkeit der Erfassung, Analyse und Weiterleitung von Frühinformationen
  • Situationsgerechte Verteilung der Teilaufgaben des Frühinformationsprozesses
  • Verknüpfung von Einzelinformationen
  • Fokussierung auf die dem Marktgeschehen vorgelagerten Veränderungsprozesse
  • Fähigkeit zur Aufgabe traditioneller und zum Einsatz unkonventioneller Denkmuster
  • Reagibilität und Effektivität der strategischen Planung

Prof. Dr. H. - H. Schröder

Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

techniken f r technologische vorhersagen

B-56

Mechanismen der technischen Entwicklung

Autonome Induktion

Bedarfsinduktion

Methoden fürpotentialorientierteVorhersagen

Methoden für bedarfsorientierteVorhersagen

Cross-Impact-,Cross-Support-Analysen

(Einfache) Regressionsanalysen

KomplexeModelle

Szenario-technik

Relevanz-baum-methode

Unterstützende Techniken

Kreativitäts-techniken

Delphi-Methode

Zeitreihen-analysen

Andere Regres-sionsanalysen

Techniken für technologische Vorhersagen

Prof. Dr. H. - H. Schröder

Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

slide24

B-57

Energie desBeschleunigers(MeV)

Energie von Teilchen-beschleunigern aller Art

100 000

Hüllkurve

Synchroton mit alternierendenFeldgradienten

Protonen-Synchroton

10 000

Elektronen-Synchroton

Linearbeschleuniger für Elektronen

1 000

Synchrozyklotron

Betatron

100

Linearbeschleuniger für Protonen

Zyklotron

10

Elektrostatischer (Van de Graaff-)Generator

Gleichstrom-Generator

1

1930

1935

1945

1950

1940

1955

1960

Trendextrapolation von Makrotechnologien als Hüllkurve der Trendkurven von Mikrotechnologien (Teilchenbeschleunigung)

Prof. Dr. H. - H. Schröder

Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

direkte trendextrapolation einer makrotechnologie beleuchtungstechnologie

B-58

1000

Gallium Arsenide Doide

Leuchstoff-Röhre

Quecksilber-Röhre

100

Natrium-Röhre

Träge Gasfüllung

Quecksilber-bogen

Wolfram-Glühfaden

10

Zellulose-Glühfaden

Edisons erste Lampe

1

Acetylenbirne

Paraffin-Kerze

1850

1900

1950

1990

Direkte Trendextrapolation einer Makrotechnologie (Beleuchtungstechnologie)

Prof. Dr. H. - H. Schröder

Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

beispiel zum contextual mapping entwicklung der hochvakuumtechnologie

B-59

Massenspektrometer(Omegatron)

Unterstützende Technllogien

Elastomere Dicht-stoffe, He-undurch-lässiges Gas

Ionsia-tionsmano-meter

Massen-spektrum-Vermessung

Tief-temperatur-technologie

Raumflüge

InterplanetareUmgebung

MechanischePumpe

Diffusions-pumpe

Ionen-pumpe

Tieftempera-turpumpe

Mikro-technologien

Parameter

10-7

10-9

10-11

10-13

10-15

Druck(in Torr)

1950er

1960er

1970er

Zeit

Beispiel zum ‘‘ Contextual Mapping‘‘ (Entwicklung der Hochvakuumtechnologie)

Prof. Dr. H. - H. Schröder

Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

beispiel f r die relevanzbaumanalyse

B-60

Den städtischen Wohnungs-bedarf befriedigen

Niveau 1:GebrauchsorientierteZielsetzungen

Bestehende Gebäuderenovieren

Neue Gebäude bauen

Neue Baumaterialienfür neue Bauweisen entwickeln

Neue Baumaterialienfür herkömmliche Bauweisen entwickeln

Entwicklungen von Nicht-Eisen-Legierungen

Entwicklung neuerStahlsohlen

Entwicklungen nicht-metall. Baustoffe

Entwicklung kombinierterWerkstoffe (Baustoffe)

Niveau 2:WerkstofforientierteZielsetzungen

Reduzierung desGewichts

Reduzierung derMaterialkosten

Reduzierung der unmittelbarenHerstellungs- (Zubereitungs-)Kosten auf der Baustelle

Bessere Anpassungan die Architektur-entwürfe

Niveau 3:LeistungsorientierteZielsetzungen

Das Zusammen-fügen verbessern

Kontrolle derDispersion

Entwicklung neuerhalbzugerichteterGestaltelemente

Niveau 4:WerkstofftechnischeZielsetzungen

Entwicklungneuer Zusam.-fügemethoden

Herabsetzung d. Kohlenstoff-gehaltes

Kontrolle derKorngröße

Verwendungvon VSi

Verwendungvon Vanadium-Verstärkung

Entwicklungvon V O-Zusätzen

Entwicklung von Nb O –Zusätzen

Niveau 5:MetallurgischeZielsetzungen

Niveau 6:Zielsetzungen für dieGrundlagenforschung

Beispiel für die Relevanzbaumanalyse

Prof. Dr. H. - H. Schröder

Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

szenario definition

B-61a

Szenario-Definition

Szenario

‘‘... integrierte, systematische und vorausschauende Betrachtung, bei der –ausgehend von einer heutigen Situation –unter Zugrundelegung und Betrachtung des zeitlichen Bezugs plausibler Entwicklungen und Ereignisse das Zustandekommen und der Rahmen zukünftiger Situationen aufgezeigt werden soll.‘‘

Prof. Dr. H. - H. Schröder

Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

das trichtermodell

Positives Extremszenario

Störereignis

Gegenmaß-nahme

Trendszenario

t*

Negatives Extremszenario

Das Trichtermodell

Deskriptor A

Deskriptor B

t

Prof. Dr. H. - H. Schröder

Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

merkmale von szenario analysen
Merkmale von Szenario-Analysen
  • Beschreibung des Ist-Zustands als Ausgangspunkt
  • Explizite Angabe aller zugrundegelegten (wichtigen) Prämissen und Analyse der Auswirkungen alternativer Annahmen
  • Denken in Alternativen und Bandbreiten
  • Ziel ist nicht eine exakte Vorhersage der Zukunft, sondern das Aufzeigen alternativ möglicher Zukünfte
  • Ganzheitlicher Ansatz durch Berücksichtigung des Umfeldes des Untersuchungs- gegenstandes
  • Berücksichtigung quantitativer und qualitativer Daten
  • Analysen der Wirkungen von Störereignissen und Trendbrüchen
  • Völlige Transparenz (von Prämissen und Konklusionen)
  • Erzeugung mehrerer, in sich stimmiger, verbal beschriebener Zukunftsbilder

In Anlehnung an Breiner, S.: Die Sitzung der Zukunft. Eine Vorausschau mit Groupware-Szenarien, Heidelberg 1997, S. 25

Prof. Dr. H. - H. Schröder

Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

der ablauf von szenario analysen
Der Ablauf von Szenario-Analysen

Analyse

(Einzel-)Prognosen

Synthese/Konklusion

Definition und Ana-lyse des Unter-suchungsfeldes

Analyse des Umfeldes

Prognose derUmfeld-deskriptoren

Analyse von Stör-ereignissen

Generierungvon Szenarien

Ableitung der Konse-quenzen für das Untersuchungsfeld

  • Ermittlung der Be- stimmungsgrößen des Untersuchungs- feldes
  • Identifizierung „kritischer“ Deskriptoren
  • Identifizierung potentieller Störgrößen
  • Festlegung des Prognosezwecks (Lage- oder Wir- kungsprognose)
  • Identifizierung der möglichen und zulässigen Sze- narien
  • Ableitung von Szenarien für das Untersuchungs- feld
  • Strukturierung des Umfeldes
  • Einwertige (Trend-) Prognosen für nicht-kritische Deskriptoren
  • Ermittlung der Auswirkungen des Eintritts von Störereignissen auf Trendszenarien
  • Bewertung der zu- lässigen Szenarien
  • Ergebnisse der Strate- gien bei unterschied- lichen Szenarien
  • Abgrenzung und Analyse des Unter- suchungsfeldes
  • Festlegung der Deskriptoren für das Umfeld
  • Mehrwertige (Trend-)Progno- sen für kritische Deskriptoren
  • (Erforderlichenfalls) Formulierung und Analyse von Reaktionen
  • Auswahl der rele- vanten Szenarien
  • Festlegung der Deskriptoren des Untersuchungs- feldes

Prof. Dr. H. - H. Schröder

Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

das 4 ebenen modell f r die entwicklung von szenarien von battelle

B-62

Ebene 1

Strukturierung und Definitiondes Untersuchungsfeldes

Konzipieren von Maßnahmen

  • Formulierung einzelner Maßnahmen
  • Bildung von Maßnahmenprogrammen

Bearbei-tung des konkretenProblems

  • Aufgabendefinition
  • Identifikation von Strukturmerkmalen und Problemfeldern
  • Ermittlung von Deskriptoren und Gestaltungs- parametern
  • Erfassung des Ist-Zustandes von Deskriptoren und Parametern

Ebene 2

Identifizierung und Strukturierung der wichtigsten Umfelder

Ausarbeiten von Szenarien bzw. Ableiten von Konsequenzen für das Untersuchungsfeld

Problem-feldanalyse

  • Ermittlung einzelner Einflussfaktoren
  • Ermittlung der Beziehungen zwischen den Ein- flussfaktoren
  • Bildung von Einflussfaktorenbündeln
  • Ableitung von Gestaltungsempfehlungen bei konkreten Aufgaben
  • Ableitung von Szenarien für das Untersuchungs- feld bei ‘‘Orientierungs‘‘-Aufgaben

Ebene 3

Ermittlung der Entwicklungstendenzen undkritischer Deskriptoren für die Umfelder

Wirkungsanalyse signifikanter Störungen

Zukunfts-projek-tionen

  • Ermittlung von Umfeld-Deskriptoren
  • Erfassung des Ist-Zustandes und Prognose der Umfeld-Deskriptoren
  • Ermittlung kritischer Umfeld-Deskriptoren
  • Ermittlung potentieller Störereignisse
  • Auswahl von Störereignissen
  • Untersuchung der Auswirkungen von Störer- eignissen

Ebene 4

Bildung und Auswahl alternativer Annahmebündel

Interpretation der ausgewähltenAnnahmebündel

Annahmen-bildung

  • Ermittlung der Beziehungen zwischen kritischen Deskriptoren
  • Bildung konsistenter Kombinationen der Deskriptoren
  • Auswahl von 2-3 Deskriptorenbündeln
  • Hinzufügen unkritischer Deskriptoren
  • Verbale Darstellung
  • Auswahl von 2-3 Deskriptorenbündeln
Das 4-Ebenen-Modell für die Entwicklung von Szenarien von Battelle

Geschka, H. – Hammer, R.: Die Szenariotechnik in der strategischen Unternehmensplanung, in: Hahn, D. – Taylor, B. (Hrsg.): Strategische Unternehmungsplanung – Strategische Unternehmungsführung, 5. Aufl., Heidelberg 1990, S. 318 ff.

Prof. Dr. H. - H. Schröder

Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

methodische konzepte f r szenario analysen

rein quantitativ

überwiegend qualitativ

qualitativ und quantitativ

Arbeitstechniken zurStrukturierung von Zusammenhängen

mathematische Methoden und Computersimu-lationen

Entwicklung von Staaten und politischen Kräften

kreativ

Methodik

Simulationsmodelle des Club of Rome

Hudson Institute

Ansatz der intuitiven Logik(SRI International/Shell)

Ursprung

Trend Impact Analyse(The Futures Group)

Meadows/Meadows.The Limits to Growth(1972)

H. Kahn: The Year 2000

Cross Impact Analysen(Battelle)

Beispiele

Konsistenzmatrizen(Geschka & Partner)

Methodische Konzepte für Szenario-Analysen

Basismethoden für Szenarioanalysen

„Harte“ Methoden

„Weiche“ Methoden

Intuitives, nicht formalisiertes Vorgehen

Systematisches, formalisiertes Vorgehen

Quelle: Breiner, S.: Die Sitzung der Zukunft. Eine Vorausschau mit Groupware-Szenarien, Heidelberg 1997, S. 27

Prof. Dr. H. - H. Schröder

Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

prozess und methoden der szenariotechnik

B-63

Strukturierungs-methoden

Beschreibungs-methoden

Datengewinnungs-methoden

Ideenfindungs-methoden

Prognose-methoden

Bewertungs-methoden

  • Grafische Methoden
  • Morphologischer Kasten
  • Morphologische Matrix
  • Progressive Abstraktion
  • Strukturierungsbaum
  • Relevanzbaum
  • Grafische Methoden
  • Portfoliodiagramme
  • Tabellen
  • Literaturstudium
  • Expertenbefragungen
  • Experten-Delphi
  • Brainstorming
  • Brainwriting
  • Ideen-Delphi
  • Checklisten
  • Hypothesenmatrizen
  • Prognose-Delphi
  • Trendextrapolation
  • Regressions- und Korrelationstechniken
  • Cross-Impact-Analysen
  • Cross-Support-Analysen
  • Risikoanalysen
  • Nutzwertanalysen
  • Cross-Impact-und Cross-Support-Analysen
Prozess und Methoden der Szenariotechnik

Methodenklasse

Methode

Phase

Schritt

Problemdefinition

Beschreibung desProblemfeldes

Analyse

Beschreibung desProblemfeldes

Gesamtes Unter-suchungsfeld

Auswahl von Prämissen über vorausschaubareEntwicklungen

Erstellung vonPräsenzarien

Prognose

Entwicklung vonEntscheidungskriterien

Identifikation über-raschender Ent-wicklungen

Erstellung derSzenarien

Syn-these

Prof. Dr. H. - H. Schröder

Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

ablaufschema zur delphi methode

B-64

Problembereich

Relevante Ereignisse

Beschreibung der relevantenEreignisse

1. Vorhersage(der Eintrittszeitpunkteoder –warscheinlichkeiten)

ja

HinreichendeÜbereinstimmung?

nein

Ereignisse mit Mittelwertenund Streuungen der Vorher-sagen in Stufe 1

2. Vorhersage+ Angabe von Gründen fürextreme Vorhersagen

HinreichendeÜbereinstimmung?

ja

nein

Beendigung des Verfahrens

HinreichendeÜbereinstimmung?

ja

Ereignisse mit Mittelwertenund Streuungen der Vorher-sagen in Stufe i-1+Gründefür extreme Vorhersagenin Stufe i-1

i-te Vorhersage+ Angabe von Gründen fürBeibehaltung extremerVorhersagen

nein

nein

Noch Raum fürRevisionen?

ja

Ablaufschema zur Delphi-Methode

Output

Stufe

Input

0

1

2

34..n

Prof. Dr. H. - H. Schröder

Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

ablauf von cross impact analysen

Schätzung von• Eintrittswahrscheinlichkeiten• vermutlichen Eintrittszeitpunkten und• Cross-Impacts (Konsistenzzahlen)für alle (Ausprägungen der) relevanten Ereignisse

Simulation des Eintritts des zeitlich nächsten Ereignisses

Anpassung der Eintrittswahrscheinlichkeiten aller nachfolgenden („abhängigen“) Ereignisse

Ja

Nein

Letztes Ereignis ?

Speicherung der ermittelten „Situation“

Ja

Nein

Ausreichende Anzahl von Simulationsläufen ?

Analyse der gespeicherten „Situationen“

Ablauf von Cross-Impact-Analysen

Identifikation relevanter Ereignisse (und ggfs. deren möglicher Ausprägungen)

Prof. Dr. H. - H. Schröder

Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

auszug aus einer cross impact matrix
Auszug aus einer „Cross Impact“-Matrix

Prof. Dr. H. - H. Schröder

Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

synopsis der prognosemethoden

B-66

Kriterium

Merkmale

Zeitreihen- undRegressions-analysen

Relevanzbaum-analysen

Szenario-analysen

TechnologischeFrühinforma-tionssysteme

Prognoseziel

Vorhersage möglicherSachverhalte

IrrelevanteDifferenzierung

Vorhersage tatsächlicherSachverhalte

Prognose-zweck

Lagerprognose

Wirkungsprognose

Theoretische Basis

‘‘push‘‘ (AutonomeInduktion)

IrrelevanteDifferenzierung

‘‘pull‘‘ (Bedarfsinduktion)

Prognose-gegenstand

Stetige Entwicklungen

Sprunghafte Ent-wicklungen (Brücken)

Prognose-inhalt

Qualitative Inhalts-prognose

Quantitative Parameter-prognose

Dauer derVorlaufzeit

Kurz

Mittel

Lang

Synopsis der Prognosemethoden

Prof. Dr. H. - H. Schröder

Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

vergleichende bewertung der methoden f r technologieprognosen

B-65aI

TheoretischeFundierung

System-charakter

Überprüfbar- Reproduzier-keit barkeit der Vorhersagen

Verarbeitungaller relevan-ten Daten

Kosten-günstigkeit

Präzision RechtzeitigkeitInhaltlich zeitlich

Fristenent-sprechung

Bemerkung

AnforderungenVerfahren

Expertenbe-fragungen

EinstufigeBefragungen

unbestimmt(Expertenüberlassen)

unterschiedlich(abhängig vonWeite der Frau-gestellung undVorgehen derExperten)

sehr gering

kaum möglich

möglich, abervon Verfahrenwerder gewähr-leistet nochunterstützt

relativ geringerZeit-u.Kosten-aufwand

variabel

variabel

erfüllbar

grundsätz-lich möglich

Vorhersage-qualität weitest-gehend von vorhersagen-den Expertenabhängig

Delphi-Methode

dito

Berücksichti-gung beliebigerEreignissemöglich, aberVernachlässi-gung von Inter-dependenzen

Gering (wegen mangelnder Überprüf-/Reproduzierbarkeit der individuellenVorhersagen)

möglich, abervon Verfahrennicht gewähr-leistet

im allgemeinenZeit-u.Kosten-aufwendig

variabel

variabel

erfüllbar

dito

Konsensbildungsteht im Vorder-grund; inhaltl. Be-gründung derVorhersagen ver-nachlässigt; Be-rücksichtigungvon Abhängig-keiten mittelsZusatzverahren

Zeitreihenanalysen

gering (Ursa-che-Wirkungs-Beziehungennicht direkt er-faßt)

Allenfalls impli-zit

möglich

möglich

nur mit Zusatz-verfahren (z.B.Trebn-Impact-Analyse) möglich

unterschiedlich(abhängig vonSchwierigkeitder Datenbe-schaffung)

i.a.charak-teristischeKenngrö-ßen

in Grenzenvariabel (abh. von vorhandenenDaten)

bedingt erfüll-bar (ExistenzhinreichenderVergangen-heitsdatennötig)

nicht immermöglich

Einbringung vonzusätzlichemExpertenwissenmittels Dialog-verfahren möglich

Regressionsanalysen

unterschiedlich(abhängig von berücksichtig-ten Variabelnund deren Verknüpfung

möglich

möglich

bedingt möglich(Berücksichti-gung qualita-tiver Informa-tionenschwierig

unterschiedlich(abh.von Modell-komplexion undSchwierigkeitder Datenbe-schaffung

dito

ZeitlicheKomponentefehlt häufig

i.a.erfüllbar(evtl.Vorher-sage der un-abh.Varia-blen erfor-derlich

dito

unterschiedlich(abhängig von Abbildungsum-fang und Kom-plexität desModells

Substitutionsanalysen

dito

dito

möglich

möglich

unterschiedlichbei verschie-denen Verfah-rensvarianten

dito

BestimmteTechnolo-gie(n)

unterschied-lich

i.a.erfüllbar

dito

Analogschlüsse

nur im Einzel-fall zu beurteilen

Unterschiedlich(abhängig vonArt der benutz-ten Analogie

möglich

möglich

unterschiedlich(abhängig vonArt der benutz-ten Analogie)

zumeist geringerZeit-und Kosten-aufwand

unter-schiedlich

unterschied-lich

Bei regionalen Analogien nicht immererfüllbar

dito

Szenarien

dito

nur im Einzel-fall zu beurteilen

gut (wegen expliziter Angabeder Prämissen)

nur z.T. (wegenkreativerKomponente)

möglich, abervon Verfahrennicht gewähr-leistet

unterschiedlich(abh.von Unter-suchungsumfangund -tiefe

variabel

variabel

i.a. erfüllbar

grundsätz-lichmöglich

Falsifizierungsim-mun, wenn nurmögliche Zukunf-ten vorhergesagt werden

Kreativitätstechniken

dito

dito

hoch bei systematischdiskursiven, niedrig bei intuitiv-assoziativenVerfahren

dito

unterschiedlich(verfahrensab-hängig)

zumeistkonkreteObjekte

zumeistvernach-lässigt

dito

dito

Primär Ideener-zeugungsverfahren;nur Vorhersagemöglicher Ereignissemöglich

Relevanzbaumanalysen

dito

zumeist hoch

zumeist möglich

nur z.T.

dito

Zumeist zeit-und kostenauf-wendig

zumeisteinzelneTechnolo-gien

häufigvernach-lässigt

Erfüllbarkeitabh.von zeit-licher Nähe des Bedarfs

dito

Zuverlässigekeitder Verfahren hängtwesentlich von Eintritt des Bedarfsab

Vergleichende Bewertung der Methoden für Technologieprognosen

Prof. Dr. H. - H. Schröder

Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

einsatz und beurteilung technologischer vorhersageverfahren in 103 us gro unternehmen

B-65b

100%

50%

Cross-Impact-Analyse

Experten-ansicht

Brain-storming

Trendex-trapolation

Szena-rien

Frühwarn-signale

Delphi-Methode

Simula-tion

Relevanz-baum

Morphol.Methoden

Legende: Nicht eingesetzt Eingesetzt und mäßig nützlich

Eingesetzt, aber nicht/ wenig nützlich Eingesetzt und ziemlich/ sehr nützlich

Einsatz und Beurteilung technologischer Vorhersageverfahren in103 US Großunternehmen

Prof. Dr. H. - H. Schröder

Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement