Digitale Geschäftsmodelle – Band 1: Geschäftsmodell-Innovationen, digitale Transformation, digitale Plattformen, Internet der Dinge und Industrie 4.0

Von Alexander Pflaum

Digitale Geschäftsmodelle und die damit verbundenen Änderungen stellen Unternehmen vor vielfältige Herausforderungen. Daher geht das zweibändige Herausgeberwerk zentralen Fragen nach: Wie kann die Transformation im Unternehmen hin zu digitalen Geschäftsmodellen erfolgreich gelingen? Wie müssen digitale Geschäftsmodelle in die Unternehmensstrategie eingebettet sein? Was bedeutet eine Transformation hin zu digitalen Geschäftsmodellen für die IT-Systeme und Prozesse im Unternehmen? Welche Chancen und Risiken gibt es bei Digitalisierungsprojekten? Wie sehen praktische Anwendungsszenarien für digitale Geschäftsmodelle aus und wie werden diese umgesetzt?Diesen Herausforderungen haben sich die Autoren aus Wissenschaft und Praxis des vorliegenden Werkes in der Fachbuchreihe Edition HMD facettenreich gewidmet. Sie liefern mit ihren Beiträgen entsprechende Antworten, gepaart mit Konzepten, Lösungsvorschlägen und Fallbeispielen aus der Praxis. Denn: Eine ganzheitliche Digitalstrategie eröffnet nicht nur Chancen für neue digitale Erlösquellen, sondern verfolgt in erster Linie die digitale Transformation des bisherigen Geschäfts.

• Sprache: Deutsch
• Herausgeber: Springer Vieweg
• Erscheinungsdatum: 7. Nov. 2019
• ISBN: 9783658263140

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Teil IDigitale Geschäftsmodelle – Einführung

© Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2019

S. Meinhardt, A. Pflaum (Hrsg.)Digitale Geschäftsmodelle – Band 1Edition HMDhttps://doi.org/10.1007/978-3-658-26314-0_1

1. Auf dem Weg zum digitalen Geschäftsmodell: „Tour de Force" von der Vision des digitalisierten Unternehmens zum disruptiven Potenzial digitaler Plattformen

Alexander Pflaum¹   und Esther Schulz²  

(1)

Sozial- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Lehrstuhl Supply Chain Management, Otto-Friedrich Universität, Bamberg, Deutschland

(2)

Business Transformation, Fraunhofer Arbeitsgruppe für Supply Chain Services SCS, Bamberg, Deutschland

Alexander Pflaum (Korrespondenzautor)

Email: [e-mail]

Esther Schulz

Email: [e-mail]

Zusammenfassung

Im Zeitalter der Digitalisierung verändern sich traditionelle produktorientierte Geschäftsmodelle in signifikanter Weise. Der vorliegende Artikel bildet den Grundlagenbeitrag für die aktuelle Ausgabe der Praxis der Wirtschaftsinformatik. Er liefert Erläuterungen zu Geschäftsmodellen einerseits und Basistechnologien der digitalen Transformation andererseits. Ausgehend von der Vision des datengetriebenen Unternehmens und einem Referenzprozess der digitalen Transformation werden Auswirkungen auf das Geschäftsmodell beschrieben, die Bedeutung unternehmerischer Ökosysteme herausgearbeitet sowie die Rolle digitaler Plattformen in solchen Ökosystemen und deren disruptives Potenzial für die Wirtschaft erläutert. Abschließend werden Handlungsempfehlungen für die Praxis und die Wissenschaft dargestellt. Die Ausführungen basieren zum einen auf existierender wissenschaftlicher Literatur und zum anderen auf den in den vergangenen Jahren am Bamberger Kompetenzzentrum für Geschäftsmodelle in der digitalen Welt durchgeführten Forschungsarbeiten. Sie sollen als Rahmenwerk dienen und dabei helfen, die einzelnen Beiträge dieser Ausgabe in einen Gesamtkontext zu setzen.

Schlüsselwörter

DigitalisierungGeschäftsmodelleDigitale TransformationUnternehmerische ÖkosystemeDigitale Plattformen

Unveränderter Original-Beitrag Pflaum & Schulz (2018) Auf dem Weg zum digitalen Geschäftsmodell, HMD – Praxis der Wirtschaftsinformatik Heft 320, 55(2):234–251.

1.1 Von Smarten Produkten und Services

Die im Zusammenhang mit den Digitalisierungsanstrengungen der Wirtschaft auf Veranstaltungen und Konferenzen immer wieder genannten Beispiele sind vielfältig. In der Agrarwirtschaft entstehen neue Service Systeme, die auf vernetzten und smarten Landmaschinen basieren und den Ertrag auf den vorhandenen Flächen weiter steigern sollen. Im Maschinenbau soll die Werkzeugmaschine 4.0 in Kombination mit entsprechenden Wartungsdienstleistungen permanente Verfügbarkeit zu geringstmöglichen Kosten garantieren. Smarte Logistiksysteme auf Basis intelligenter Behälter und Flurförderzeuge haben die Aufgabe, Fertigungsmaschinen und Montageplätze in der Industrie sicher und flexibel mit Materialien und Zulieferteilen zu versorgen. Elektrische Zahnbürsten mit eingebetteter Mikroelektronik in Verbindung mit Smartphones und entsprechenden Apps unterstützen den modernen Menschen bei der Zahnpflege und reduzieren auf diese Weise die Gesundheitskosten. Sowohl in der Arbeitswelt als auch im privaten Leben nimmt die Dichte an smarten Produkten und darauf aufbauenden smarten Services kontinuierlich zu (Geisberger und Broy 2012; Arbeitskreis Smart Service Welt 2015; Klötzer und Pflaum 2015).

Wissenschaft und Praxis sind sich inzwischen einig, dass smarte Produkte in Verbindung mit datengetriebenen Services nicht nur Unternehmen und deren Geschäftsmodelle sondern darüber hinaus ganze Branchen verändern und deren Grenzen aufweichen können (Vermesan und Friess 2013; Kreutzer und Land 2013; Porter und Heppelmann 2015). Porter und Heppelmann (2015) zeigen beispielsweise sehr anschaulich, wie in der Agrarwirtschaft aus einem traditionellen Produkt in mehreren Schritten ein komplexes Service System bzw. unternehmerisches Ökosystem erwachsen kann. Papert und Pflaum (2017) wiederum verdeutlichen, dass in solchen Ökosystemen nicht mehr das physische Produkt sondern Daten, insbesondere die vom Produkt generierten, als Asset im Vordergrund stehen und dass vor allem digitale Plattformen eine ganz wesentliche Rolle in den entsprechenden Wertschöpfungssystemen spielen. Beachtet werden muss in diesem Zusammenhang die Tatsache, dass sich Geschäftsmodelle produktorientierter Unternehmen maßgeblich von Plattformgeschäftsmodellen unterscheiden. Während im klassischen Fall der Kundenwert im Zentrum betriebswirtschaftlicher Überlegungen steht, ist es im Falle des Plattformunternehmens der Wert des Netzwerks bzw. der Community (Evans und Gawer 2016; van Alstyne et al. 2016; Engels et al. 2017).

Vor diesem Hintergrund ist es lohnenswert, die entsprechenden Zusammenhänge etwas detaillierter zu analysieren und so ein Rahmenwerk für die Einordnung aktueller wissenschaftlicher Arbeiten zu schaffen. Genau dies ist das Ziel des vorliegenden Artikels. Die präsentierten Ideen, Ergebnisse und Zusammenhänge wurden zu einem großen Teil im Rahmen von Dissertationsarbeiten und Forschungsprojekten am gemeinsam von der Otto-Friedrich-Universität Bamberg und dem Fraunhofer Institut für Integrierte Schaltungen IIS betriebenen Kompetenzzentrum für Geschäftsmodelle in der digitalen Welt erarbeitet. Zusätzlich wird auf Erkenntnisse aus der wissenschaftlichen Literatur sowie auf Studien von Beratungshäusern und Verbänden zurückgegriffen. Im nachfolgenden, zweiten Kapitel, werden Grundlagen zu den beiden Themen „Geschäftsmodelle und „Basistechnologien der Digitalisierung gelegt. Das dritte Kapitel beschreibt die Vision des datengetriebenen Unternehmens, zeigt den Wandel vom traditionellen, produktorientierten zum datenzentrierten, digitalen Geschäftsmodell auf, stellt den Zusammenhang mit unternehmerischen Ökosystemen her und diskutiert die Bedeutung digitaler Plattformen in diesem Kontext. Auch auf das Thema „Disruption" wird in diesem Zusammenhang Bezug genommen. Das Paper schließt mit dem Vorschlag einer Research Agenda und fasst Handlungsempfehlungen für die unternehmerische Praxis knapp zusammen.

1.2 Grundlagen zu Digitalisierung und Geschäftsmodellen

1.2.1 Basistechnologien der Digitalisierung

Das Portfolio an Basistechnologien der Digitalisierung hat inzwischen eine gewisse Breite erreicht und wächst weiter. Zu den wichtigsten zählen Data Analytics, Cloud und Mobile Computing, Social Media, das Internet der Dinge, Additive Manufacturing und Advanced Robotics (Kress 2018). Hinzu kommen in jüngster Zeit Data Lakes und Blockchain. Auch wenn Details zu diesen Technologien bei einer zunehmenden Zahl von Anwendern bekannt sind, sind aufgrund des grundlegenden Charakters dieses Beitrags zumindest einige kurze Erklärungen zu diesen Technologien angebracht.

Das Internet der Dinge basiert auf smarten Produkten bzw. auf cyber-physischen Systemen, welche eine eigene Identität besitzen und in der Lage sind, die eigene Position zu bestimmen, Sensordaten aufzunehmen, Daten zu verarbeiten, sich kommunikationstechnisch miteinander und der Umgebung zu vernetzen sowie Prozesse dezentral zu steuern. Radiofrequenzidentifikation, drahtlose Sensornetze, Echtzeitlokalisierungssysteme und eingebettete Systeme sind hierfür die technische Basis. Mobile Computing-Geräte wie Smartphones und Tablets, Smart Glasses oder intelligente Kleidung wiederum bildet die Grundlage für die Einbindung des Menschen in die smarten Umgebungen von morgen. Digitale soziale Medien wiederum verbinden die Menschen untereinander. Smarte Produkte und mobile Endgeräte werden über digitale Plattformen aus der Cloud mit Apps versorgt. Über Apps werden Daten generiert und in die virtuelle Welt zurückgespiegelt bzw. Daten aus der virtuellen Welt in Anspruch genommen. Wert wird in der digitalen Welt von morgen über Data Analytics-Software entweder auf den digitalen Plattformen in der Cloud oder auf den smarten Produkten selbst generiert. Statistik, Mathematik und Maschine Learning-Methoden bilden den Kern der entsprechenden Softwareprodukte. Auf semantischen Technologien basierende Data Lakes wiederum sollen die Verfügbarkeit der Daten garantieren, Blockchain-Technologien schaffen die Rahmenbedingungen für den vertrauensvollen und vollautomatisierten Informationsaustausch zwischen Unternehmen und sind hierfür die Voraussetzungen. Für eine weitergehende Automatisierung physischer Prozesse werden zukünftig Advanced Robotics-Systeme zum Einsatz kommen, welche in der Lage sind, die Sicherheitsbereiche zu verlassen und direkt mit dem Menschen zu kooperieren. Additive Manufacturing-Technologien erlauben schließlich flexible und individualisierte Produktionsprozesse, wie sie mit den bisherigen Produktionstechnologien nicht oder allenfalls im Ansatz möglich wären.

Bereits jede der genannten Technologien für sich stellt für das Innovationsmanagement in Unternehmen eine Herausforderung dar. Untersuchungen haben allerdings gezeigt, dass bei den meisten, im Zusammenhang mit der Digitalisierung der Wirtschaft diskutierten Anwendungen tatsächlich zwei und mehr Basistechnologien gleichzeitig zum Einsatz kommen (Kress 2018). Klötzer und Pflaum (2015) weisen in diesem Zusammenhang darauf hin, dass die unterschiedlichen Basistechnologien zu grundlegend neuen informations- und kommunikationstechnischen Systemen verschmelzen, die dann wiederum völlig neue datengetriebene Services und neue Geschäftsmodelle ermöglichen.

1.2.2 Geschäftsmodell und Geschäftsmodellinnovation

Das Thema Geschäftsmodell erfährt sowohl in der Praxis als auch in der Wissenschaft zunehmende Beachtung. Die Zahl wissenschaftlicher Artikel wächst seit 1995 stetig. Eine umfassende Literaturanalyse (Zott et al. 2011) zum Thema identifiziert Forschungsarbeiten in den Bereichen e-Business, Strategie und Innovation. Die Autoren kommen zum Schluss, dass sich Geschäftsmodellkonzepte als neuer Gegenstand betriebswirtschaftlicher Analysen etablieren, dass solche Konzepte eine ganzheitliche Perspektive auf den Geschäftsbetrieb erlauben, dass neben der Monetarisierung vor allem auch das Schaffen von Werten im Fokus steht und dass vor diesem Hintergrund Aktivitäten eine große Rolle spielen. Sie weisen aber auch darauf hin, dass kaum Verbindungen zwischen den genannten Bereichen existieren und dass es angesichts dessen an einer gemeinsamen Definition mangelt. Im Bereich Innovation werden Strömungen unterschieden, die sich mit Geschäftsmodellen als Vehikel für die Vermarktung technologischer Innovationen einerseits beziehungsweise als Gegenstand von Innovationsprozessen andererseits auseinandersetzen. Genau hier sind Arbeiten zu digitalen Geschäftsmodellen einzuordnen. Interessant ist in diesem Zusammenhang übrigens der Hinweis auf einen zunehmenden Konsens innerhalb der wissenschaftlichen Community, welcher der Geschäftsmodellinnovation in Verbindung mit der Performance eines Unternehmens eine Schlüsselrolle zuweist (Zott et al. 2011, S. 15).

Bisherige wissenschaftliche Veröffentlichungen zum Thema Geschäftsmodellinnovation werden in einer weiteren, umfassenden Arbeit von Foss und Saebi (2017) analysiert. Mit „Konzeptualisierung von Geschäftsmodellinnovationen, „Geschäftsmodellinnovation als Prozess des organisatorischen Wandels, „Geschäftsmodellinnovation als Ergebnis und „Auswirkungen von Geschäftsmodellinnovationen werden vier verschiedene Forschungsströmungen identifiziert. Die Autoren kritisieren, dass auch hier wenig Verbindung zwischen den Strömungen existiert, dass bislang konzeptionellen und deskriptiven Fragestellungen Vorrang gegenüber theoretischen und erklärenden eingeräumt wurde und dass Merkmale eines gut definierten und kumulativen Forschungsstroms in Summe leider fehlen. Als Forschungslücken werden „Definition und Dimensionierung des Konstrukts [Geschäftsmodellinnovation], „Kongruenz und Identifikation von Treibern und Ergebnissen, „Kontingenz und Moderatorvariablen sowie „Randbedingungen genannt. Die Autoren entwickeln ein Rahmenmodell für zukünftige Forschungsarbeiten. Der Begriff Geschäftsmodell wird hier nach Teece (2010) als „design or architecture of the value creation, delivery, and capture mechanisms eines Unternehmens definiert, der Begriff Geschäftsmodellinnovation konsequenterweise als „designed, novel, nontrivial changes to the key elements of a firm’s business model and/or the architecture linking these elements. (Foss und Saebi 2017, S. 216) Treiber können externer (z. B. Verfügbarkeit neuer Technologien) oder interner Natur (z. B. Veränderung der Strategie) sein. Im Zusammenhang mit dem Ergebnis spielen finanzielle Performance, Innovationskraft und Kostenreduktion eine Rolle. Moderatoren existieren auf der Makroebene (z. B. Wettbewerbsrecht), der Unternehmensebene (z. B. Innovationskultur) und der Mikroebene (z. B. Offenheit). Im Zusammenhang mit Randbedingungen werden die Themen Entrepreneurship, Open Innnovation, Servitization und Nachhaltigkeit diskutiert.

In der Literatur finden sich Hinweise, dass die frühe wissenschaftliche Diskussion rund um das Thema Geschäftsmodelle vor allem durch die zunehmende Nutzung des Internets und dessen Auswirkungen auf Wertschöpfungsprozesse motiviert wurde (Amit und Zott 2001, S. 493; Magretta 2002; Zott und Amit, 2017, S. 19). Mit den weiter vorne im Text vorgestellten Basistechnologien der Digitalisierung stehen heute weitere informations- und kommunikationstechnische Innovationen zur Verfügung, welche letztlich zur digitalen Transformation von Unternehmen führen, etablierte Geschäftsmodelle verändern und neue generieren. Erste diesbezügliche Veröffentlichungen sind bereits verfügbar. Fleisch et al. (2014) weisen auf das wirtschaftliche Potenzial von Internet der Dinge-Anwendungen hin, präsentieren eine Reihe von Geschäftsmodellmustern und erläutern Herausforderungen, mit denen sich Start-Ups im Internet der Dinge-Umfeld auseinandersetzen müssen. Turber et al. (2014) entwickeln auf Basis eines Design Science Research Ansatzes ein Referenzmodell zur Beschreibung von Geschäftsmodellen für Anwendungen im Internet der Dinge, bei dem neue Technologien als Wertschöpfungsquelle, Kooperation in Wertschöpfungsnetzen und Customer-Co-Creation besondere Berücksichtigung finden. Bilgeri und Wortmann (2017) setzen sich ebenfalls im Zusammenhang mit dem Internet der Dinge im Rahmen von Experteninterviews mit potenziellen Barrieren für die Implementierung auseinander. Burmeister et al. (2016) analysieren im Zusammenhang mit Geschäftsmodellinnovationen im Industrie 4.0-Umfeld Vorgehensweisen, Werkzeuge, Best Practices und Kompetenzen in Industrieunternehmen. Hartmann et al. (2014) wiederum entwickeln auf Basis von Informationen zu ca. 100 Start-Up-Unternehmen eine Taxonomie datengetriebener Geschäftsmodelle sowie ein entsprechendes Framework, mit dessen Hilfe solche Geschäftsmodelle analysiert und gestaltet werden können. Eine Forschungsagenda zu Geschäftsmodellen aus der Perspektive der Wirtschaftsinformatik liefern Veit et al. (2014). Sie identifizieren „digitale Geschäftsmodelle" als eines von drei zentralen Forschungsthemen. Sie bezeichnen ein Geschäftsmodell dann als digital, wenn digitale Technologien zu einer fundamentalen Veränderung von Geschäftsprozess und Ertragsmechanik führen. Remane et al. (2017) greifen diese Definition auf und erläutern den Begriff beispielhaft für Smartphone-basierte Ökosysteme.

1.3 Digitale Transformation

1.3.1 Die Vision des datengetriebenen Unternehmens

Die digitale Transformation eines Unternehmens und dessen Geschäftsmodell können nur dann wirksam getrieben werden, wenn das Ziel des Transformationsprozesses bekannt ist. Reifegradmodelle, wie sie in den vergangenen Jahren insbesondere in Beraterstudien zu Industrie 4.0 präsentiert wurden (z. B. Kempermann und Millack 2016; Bloching et al. 2015; Lichtblau et al. 2015) bieten für die Beschreibung des Zielsystems zumindest auf den ersten Blick eine gute Basis. Allerdings bleibt bei solchen Studien in der Regel unklar, auf welcher Grundlage und mit welcher wissenschaftlichen Methodik die Vision des digitalen Unternehmens und die einzelnen Schritte dorthin erarbeitet wurden. Für eine wissenschaftliche Auseinandersetzung mit dem Thema reichen die verfügbaren Modelle also nicht aus.

Vor diesem Hintergrund entwickeln Klötzer und Pflaum (2017) unter Verwendung eines Grounded Theory-Ansatzes gemeinsam mit einer Reihe von Digitalisierungsexperten aus der produzierenden Wirtschaft ein eigenes Reifegradmodell für die digitale Transformation. Abb. 1.1 zeigt die Grundidee. Startpunkt der Überlegungen ist das traditionelle produzierende Unternehmen mit einem klaren Fokus auf Design, Produktion, Vermarktung und Distribution physischer Produkte in Kombination mit produktnahen Dienstleistungen. Die Autoren gehen davon aus, dass mit der Realisierung smarter Produkte und smarter Services für den Kunden und deren Anwendung in den eigenen Produktionsprozessen zwei sehr unterschiedliche Wege der digitalen Transformation unterschieden werden können. Am Ende des Transformationsprozesses steht das datengetriebene Unternehmen, in dem Daten für die Steigerung von Effizienz, Flexibilität und Agilität der Produktionsprozesse einerseits und für die Steigerung des Umsatzes andererseits herangezogen werden. Im Detail unterscheidet sich das datengetriebene Unternehmen in vielfacher Hinsicht von der traditionellen Variante.

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Abb. 1.1

Rahmenmodell für die digitale Transformation produzierender Unternehmen (in Anlehnung an Klötzer und Pflaum 2017)

Klötzer und Pflaum (2017) identifizieren 9 Dimensionen der digitalen Transformation und leiten auf dieser Basis wesentliche Merkmale für das datengetriebene Unternehmen ab. Tab. 1.1 fasst die Ergebnisse zusammen.

Tab. 1.1

Charakteristische Merkmale datengetriebener Unternehmen