Digitale Transformation. Szenarien für die chemische Industrie

Masterarbeit , 2021 , 132 Seiten , Note: 1,3

BWL - Allgemeines

Was sind die Erfolgsfaktoren der digitalen Transformation? Welche Empfehlungen lassen sich hieraus für die Unternehmen der chemischen Industrie in Deutschland ableiten? Welche Konsequenzen hat die Umsetzung / Nicht-Umsetzung dieser Empfehlungen für die Zukunft?

Der Autor untersucht an drei expliziten Forschungsfragen (und an zwei Hypothesen) Erfolgsfaktoren, Handlungsempfehlungen und Zukunftsentwicklungen in der chemischen Industrie in Deutschland durch Digitalisierung.

Zielsetzung: Schließen der Forschungslücke zwischen theoretischen Konzepten und den praktischen Anforderungen der
der chemischen Industrie im Hinblick auf die digitale Transformation und die zukünftigen Anforderungen in einem sich ständig verändernden Geschäftsumfeld.

Methode: Qualitative Literaturrecherche zur Identifikation von kritischen Erfolgsfaktoren für die digitale Transformation in der chemischen Industrie. Weitere Analyse von Zukunftsszenarien hinsichtlich der Umsetzung der Erfolgsfaktoren in den Organisationen.

Ergebnisse/Konklusion: Auf Basis einer systematischen Literaturrecherche wurden elf Erfolgsfaktoren für die digitale Transformation identifiziert. Darüber hinaus wurden, abhängig vom digitalen Reifegrad der Chemieunternehmen Zudem werden je nach digitalem Reifegrad der Chemieunternehmen konkrete Empfehlungen für die Rahmenauswahl und praxisrelevante Handlungsempfehlungen für die Transformation gegeben. Darüber hinaus wird das Resilienzpotenzial durch die digitale Transformation der Unternehmen in Zukunftsszenarien aufgezeigt.

Inhaltsverzeichnis

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1 Abstract

2 Einleitung
2.1 Thema und Problembeschreibung
2.2 Zielsetzung und Forschungsfrage
2.3 Struktur und Vorgehensweise

3 Theoretischer Hintergrund und aktueller Forschungsstand
3.1 Definitionen und Zusammenhänge der Fachbegriffe
3.1.1 Digitisierung
3.1.2 Digitalisierung
3.1.3 Digitale Transformation
3.1.4 Zwischenfazit: Zusammenhang und Unterschiede der Definitionen
3.2 Treiber der Digitalen Transformation
3.3 Zwischenfazit zur Digitalen Transformation
3.4 Chemische Industrie
3.5 Generische Wertschöpfungsstruktur eines chemischen Betriebs
3.6 Charakteristika der chemischen Industrie
3.7 Wirtschaftlicher Bedeutung und Entwicklung der chemischen Industrie
3.8 Digitale Standortbestimmung der chemischen Industrie
3.9 COVID-19 und die Auswirkungen
3.10 Hypothesengenerierung

4 Forschungsdesign und Methodik
4.1 Literaturanalyse und Ableitung von Handlungsempfehlungen
4.2 Szenarioanalyse

5 Systematische Literaturrecherche zur Digitalen Transformation
5.1 Ziel, Rahmen und Umfang der Literaturrecherche
5.2 Keyword-Analyse
5.3 Quantitative Auswertung der Suchergebnisse
5.4 Qualitativer Literaturüberblick zu Digitaler Transformation
5.5 Bewertung und Diskussion der Ergebnisse aus Literaturrecherche
5.6 Ableitung von Handlungsempfehlungen für die chemische Industrie

6 Szenarien

7 Diskussion der Ergebnisse

8 Fazit und Ausblick

Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Struktur und Vorgehensweise der Masterthesis

Abbildung 2: Generische Wertschöpfungsstruktur eines chemischen Betriebes

Abbildung 3: Entwicklung des STOXX Europe 600 Chemicals

Abbildung 4: Vergleich STOXX Europe 600 Chemicals mit ausgewählten Indizes

Abbildung 5: Interne IT-Kapazitäten nach Branchen

Abbildung 6: Matrix zu Webreife und fortgeschrittenen IT-Fähigkeiten

Abbildung 7: Auszug aus Kriterien Anwendung im DAX30

Abbildung 8: Nennungen des Begriffes Digitalisierung im Geschäftsbericht

Abbildung 9: Umfrage zur Bedeutung der Digitalisierung

Abbildung 10: Entwicklung des BIP in Deutschland

Abbildung 11: Forschungsdesign

Abbildung 12: Modell zur Entwicklung von Alternativszenarien

Abbildung 13: Concept-Map

Abbildung 14: Datenbanken für die Literaturrecherche

Abbildung 15: Digital Transformation Playground

Abbildung 16: Erfolgsfaktoren DT

Abbildung 17: Digitale Transformation in der Wertschöpfung

Abbildung 18: Szenario-Generierung

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Sammlung von Definitionen zu Digitaler Transformation

Tabelle 2: Ausgewählte Studien zu Digitaler Transformation

Tabelle 3: Vergleich Digitisierung, Digitalisierung und Digitale Transformation

Tabelle 4: Abt. 20 Systematik der Wirtschaftszweige nach NACE Rev. 2

Tabelle 5: Abt. 21 Systematik der Wirtschaftszweige nach NACE Rev. 2

Tabelle 6: Zusammensetzung des EURO Stoxx 600 Chemicals

Tabelle 7: Keywords zur Literaturrecherche

Tabelle 8: Ergebnis Keyword-Suchanfrage zur Literaturrecherche

Tabelle 9: Übersicht zu gefilterten Suchkategorien nach Datenquelle

Tabelle 10: Vergleich von Digital Transformation Frameworks

Tabelle 11: Erfolgsfaktoren nach Morakanyane, R. et al.

Tabelle 12: Erfolgsfaktoren nach Vogelsang, K et al.

Tabelle 13: Übersicht der kritischen Erfolgsfaktoren der Digitalen Transformation

Tabelle 14: Entwicklungsphasen Digitale Transformation

Tabelle 15: Bewertung ausgewählter Modelle

Tabelle 16: Schlüsselfaktoren mit gegenseitigem Einfluss

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Abstract

Title:

Digital Transformation – Scenarios for the chemical Industry

Purpose:

Closing the research gap between theoretical concepts and the practical requirements of the chemical industry in terms of digital transformation and future requirements in constantly changing business environments.

Research questions:

Research question 1: What are the success factors of digital transformation?

Research question 2: What recommendations can be derived from this for the companies of the chemical industry in Germany?

Research question 3: What are the consequences for the future of the implementation / non-implementation of these recommendations?

Method:

Qualitative Literature review for identifying critical success factors for the digital transformation within the chemical industry. Further analysis of future scenarios according to implementing the success factors within the organizations.

Findings/Conclusion:

Eleven success factors for digital transformation were identified on the basis of a systematic literature review. In addition, depending on the digital maturity level of the chemical companies, concrete recommendations for framework selection and practice-relevant recommendations for transformation actions are given. Furthermore, the potential for resilience through the digital transformation of the companies is shown in future scenarios.

Keywords:

Digitale Transformation, Digitalisierung, Erfolgsfaktoren, chemische Industrie,

Chemie 4.0, Szenarioanalyse

2 Einleitung

Digitale Transformation (DT): Kaum ein anderes Schlagwort beherrschte die Diskussion in der chemischen Industrie zwischen Vorständen¹, Entscheidern, Beratern²,³ und den Belegschaften in den letzten Jahren wie dieser Begriff.⁴,⁵ Und doch entsteht der Eindruck, dass sowohl in der Theorie als auch in der Praxis oft Unklarheit darüber herrscht, was sich genau hinter dem Schlagwort verbirgt.⁶ Innerhalb der vorliegenden Arbeit soll sowohl aus wissenschaftlich-theoretischer als auch berufspraktischer Sicht für die chemische Industrie und deren weitere Entwicklung Klarheit in Bezug auf die Digitalen Transformation und deren wesentlichen Erfolgsfaktoren hergestellt und vermittelt werden. Eine ausführliche Definition und Einordnung des Begriffs Digitale Transformation in diesem Zusammenhang erfolgt innerhalb des Kapitels 3.1. der Thesis. In Kapitel 2 erfolgt die Themenvorstellung und dazugehörige Problembeschreibung, Klärung der Zielsetzung mit den entsprechenden Forschungsfragen sowie eine Erläuterung der Struktur der Masterthesis. Die Generierung der Arbeitshypothesen erfolgt am Ende des Kapitels Theoretischer Hintergrund auf Basis des dargestellten Forschungsstandes.

2.1 Thema und Problembeschreibung

Zum 1. Juni 2020 sind unter dem Suchbegriff „Digitale Transformation“ über 52 Millionen Suchergebnisse auf Google gelistet.⁷ Für die konkrete Konzeption und Umsetzung von Digitaler Transformation innerhalb der chemischen Industrie in Deutschland hingegen besteht sowohl in der deutschen als auch englischsprachigen Fachliteratur eine Forschungslücke.⁸ Es finden sich hierzu lediglich einzelne Verbands- und Beratungsausarbeitungen aus Praktiker-Sicht im Umlauf. Diese sind allerdings in der Ausarbeitungsgüte nicht ausreichend. Gleichzeitig befindet sich die gesamte chemische Industrie in Deutschland im Umbruch. Die Situation wird durch die aktuelle COVID-19 Pandemie und ihren Auswirkungen auf die Produktionsbereiche weiter verschärft.⁹ Die Treiber für den Umbruch sind neben der Digitalisierung unter anderem: Verstärkter Fokus auf Nachhaltigkeit innerhalb der Branche,¹⁰ verschiedene Globalisierungsentwicklungen und Gegentendezen zur Nationalisierung,¹¹,¹² steigende Bedeutung der Demographie des Arbeitnehmerpotentials¹³ sowie die Tarifstruktur innerhalb der Branche.¹⁴ Laut den aktuellen Forschungsergebnissen ergibt sich auch zukünftig weiterer Handlungsdruck für die Branche die eigene Digitalisierung voranzutreiben.¹⁵,¹⁶,¹⁷ Oder wie Peter Drucker es formulierte: „Innovate or die“. ¹⁸

2.2 Zielsetzung und Forschungsfrage

In der praxisorientierten Forschung prägte der Verband der chemischen Industrie (VCI) in Zusammenarbeit mit dem Beratungshaus Deloitte den Begriff Chemie 4.0 um die Digitale Transformation innerhalb der Branche treffend zu betiteln.¹⁹ Auch der Bundesverband der deutschen Industrie (BDI) verwies in seiner gemeinsamen Studie mit dem Beratungshaus Roland Berger auf die weitere Entwicklung und Notwendigkeit zur digitalen Transformation innerhalb der Branche.²⁰ Allgemein sind die Ergebnisse von Beratungshäusern mit Vorsicht zu genießen, da hier immer ein gewisser (ökonomischer) Interessenkonflikt zu unterstellen ist. Die grundsätzlichen Aussagen decken sich jedoch weitestgehend mit den akademischen Forschungsergebnissen²¹ und entsprechen auch der persönlichen Erfahrung des Autors in seiner beratenden Tätigkeit innerhalb der chemischen Industrie. Für einen fundierten Praxistransfer sollen innerhalb der Thesis hierzu folgende drei Forschungsfragen untersucht und beantwortet werden:

Forschungsfrage 1: Was sind die Erfolgsfaktoren von Digitaler Transformation?

Forschungsfrage 2: Welche Handlungsempfehlungen können hieraus für die Unternehmen der chemischen Industrie in Deutschland abgeleitet werden?

Forschungsfrage 3: Welche Konsequenzen ergeben sich für die Zukunft aus der Umsetzung / Nicht-Umsetzung dieser Handlungsempfehlungen?

Basierend auf den vorangegangenen Fragstellungen besteht das Hauptziel der Masterthesis demnach in der Identifizierung der Erfolgsfaktoren der Digitalen Transformation. Dem Transfer dieser Erfolgsfaktoren auf die chemische Industrie sowie einer Einordnung dieser Handlungsempfehlungen in Bezug auf mögliche zukünftige Entwicklungen.

2.3 Struktur und Vorgehensweise

Die Masterthesis gliedert sich in fünf wesentliche Bestandteile. Diese werden im Nachfolgenden aufgezeigt.

Abbildung 1: Struktur und Vorgehensweise der Masterthesis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung

Im Teil Theoretischer Hintergrund werden die wesentlichen Definitionen und Wirkungszusammenhänge der Digitalen Transformation und artverwandter Forschungsgebiete dargestellt. Dies erfolgt mit einer ersten selektiven Literatur- und Studienrecherche. Zusätzlich wird die chemische Industrie charakterisiert und deren digitale Reife untersucht. Diese Grundlagen dienen dem inhaltlichen und fachlichen Verständnis der Arbeit. Hierzu werden zusätzlich verschiedene digitale Reifegrade klar voneinander abgegrenzt und eingeordnet. Der zweite Bestandteil Forschungsdesign und Methodik beschreibt die Vorgehensweise und Methoden für die systematische Literatur und die Szenariotechnik. Hierbei soll dem Leser nachvollziehbar aufgezeigt werden, welche Werkzeuge des wissenschaftlichen Arbeitens wie und warum eingesetzt worden sind. Im dritten Teil Systematische Literaturrecherche zur Digitalen Transformation wird die beschriebene Methodik empirisch angewandt. Dabei wird der aktuelle Stand der Wissenschaft speziell für die Konzeption und Umsetzung von Digitalen Transformationsvorhaben übersichtlich dargestellt und eingeordnet. Dem Leser wird erörtert, welche Gebiete bereits wissenschaftlich erforscht sind und welche Schlussfolgerungen hierzu bezüglich des Forschungsthemas gezogen werden können. Die Ergebnisse der beiden Literaturrecherchen inklusive entsprechender Handlungsempfehlungen für die chemische Industrie werden in diesem Abschnitt zusammengeführt. Hiermit wird eine eigenständige Transferleistung erbracht, welche durch die Szenariobetrachtung innerhalb des vierten Abschnitts der Arbeit auf der Zeitdimension weiter ausgeführt wird. Die vorherigen Stränge werden praxisrelevant weiterentwickelt. Der Leser soll konkrete Handlungsempfehlungen in Bezug auf die chemische Industrie und deren Entwicklungen in bestimmten Szenarien aufgezeigt bekommen. Im finalen fünften Teil der Arbeit Diskussion der Ergebnisse, Fazit und Ausblick werden die Erkenntnisse der Arbeit kritisch reflektiert, bewertet und die Forschungsfragen abschließend aufgegriffen. Ein Ausblick auf mögliche Entwicklungen sowie weitergehende Forschungsbedarfe stellt den Abschluss der Arbeit dar. Der gewählte Aufbau der Thesis unterscheidet sich vom klassischen Aufbau vor allem durch die zwei geteilte Literaturrecherche und die zusätzliche Anwendung einer Szenarioanalyse. Dieses umfangreiche Vorgehen war einerseits der großen Unklarheit, wie in der Einleitung aufgezeigt, geschuldet und anderseits dem Umfang des Forschungsgebietes sowie dessen Dynamik.

3 Theoretischer Hintergrund und aktueller Forschungsstand

Im folgenden Kapitel wird ein erster Überblick und eine Einordnung der Definitionen zur Digitalen Transformation und angrenzender Fachbegriffe durch eine selektive Literaturrecherche gegeben. Diese dient als Erkenntnis- und Diskussionsbasis für die späteren Kapitel und Inhalte der Thesis. Eine tiefergreifende Untersuchung der Erfolgsfaktoren der Digitalen Transformation (Forschungsfrage 1) erfolgt innerhalb des zweitens Teils der systematischen Literaturrecherche in Kapitel 5. Zusätzlich wird ein Überblick zur chemischen Industrie und deren digitalen Standort gegeben. Das Kapitel schließt mit der Ableitung der Arbeitshypothesen, basierend auf den theoretischen Erkenntnissen.

3.1 Definitionen und Zusammenhänge der Fachbegriffe

Für die fundierte Auseinandersetzung mit dem Konzept der Digitalen Transformation müssen zuerst die Begrifflichkeiten Digitisierung, Digitalisierung und Digitale Transformation definiert, eingeordnet und voneinander abgegrenzt werden.

3.1.1 Digitisierung

Innerhalb der Digitisierung werden analog verfügbare Informationen in elektronisch bzw. informationstechnisch nutzbare Form überführt.²²,²³ Ein simples Beispiel hierfür ist die Eintragung von Daten in ein Excel-Format, anstatt diese händisch auf einem Formblatt zu notieren. Eine erste Digitisierung innerhalb verschiedener Arbeitswelten ist bereits seit den 1970er Jahren durch die Entwicklung des Personal Computers und die Verbreitung von speicherprogrammierbaren Steuerungen erfolgt und wird heutzutage durch neue Sensoren-Generationen immer weiter ausgebaut.²⁴,²⁵

Der Begriff „Digitisierung“ ist in der deutschen Sprache kaum gebräuchlich, in der englischen Sprache werden die Begriffe „Digitization“ (Digitisierung) und „Digitalization“ (Digitalisierung) oftmals synonym verwendet.²⁶ Die Digitisierung stellt die Grundvoraussetzung für alle weiteren Entwicklungsstufen dar. Sie bringt für sich selbst genommen die geringste Wertschöpfungseffekte und entspricht nicht dem Potential eines „wahren“ Digitalisierungsprozesses.²⁷

3.1.2 Digitalisierung

Der Begriff der Digitalisierung wird in der Literatur heterogen definiert.²⁸ Die Digitalisierung wird einerseits innerhalb eines unternehmerischen Rahmens beschrieben, als auch in einer gesellschaftlichen Dimension verwendet.²⁹ Die Vielzahl von Definitionen führt hierbei oft zu Begriffsverwirrungen und mangelnder Trennschärfe in den öffentlichen Diskussionen.³⁰ Das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie formuliert in ihrem Papier „Industrie 4.0 und Digitale Wirtschaft“ folgende Definition für die gesellschaftliche und unternehmerische Dimension der Digitalisierung: „Die Digitalisierung steht für die umfassende Vernetzung aller Bereiche von Wirtschaft und Gesellschaft sowie die Fähigkeit, relevante Informationen zu sammeln, zu analysieren und in Handlungen umzusetzen. Die Veränderungen bringen Vorteile und Chancen, aber sie schaffen auch ganz neue Herausforderungen.“³¹ In Abgrenzung zur reinen Digitisierung liegt der Fokus also auf einer Vernetzung und weiterführenden Nutzung der erhobenen Daten in verschiedenen Einflusssphären. Innerhalb der vorliegenden Arbeit wird primär die unternehmerische Dimension adressiert. Gesellschaftliche Aspekte können innerhalb des Kundenverhaltens und den Schnittmengen innerhalb der Szenarioanalyse aufgenommen werden, aber aufgrund der Ziele und Forschungsfragen nicht vollumfänglich ausgeführt werden. Dennoch soll die Wichtigkeit der gesellschaftlichen Dimension und ihrer Dynamik, insbesondere für die strategische Ausrichtung von Unternehmen angemerkt werden.

Innerhalb der unternehmerischen Dimension sollten die Kategorien der Transformation (Geschäftsmodel, Kultur, Werteangebot, etc.) von der reinen Optimierung von Geschäftsprozessen getrennt werden. Bei der Digitalisierung liegt der Fokus primär auf der Prozessperspektive in Verbindung mit IT und digitalen Technologien,³² den sogenannten smarten Prozessen.³³ Ein smarter Prozess kann hierbei die Optimierung von Geschäftsprozessen, als auch die Automatisierung / Auslagerung von Hilfsprozessen oder die Unterstützung von Managementprozessen bedeuten.³⁴ In Abgrenzung zur Digitisierung werden die Daten nicht nur digital erstellt, sondern weitergehend analysiert, verknüpft und handlungsleitend genutzt.³⁵

Das Vorgehen beinhaltet oftmals Aspekte der Automatisierung.³⁶ Automatisierung kann demnach Teil von Digitalisierungsvorhaben sein, es zielt jedoch nicht jedes Digitalisierungsvorhaben zwangsläufig auf ein Automatisierungsziel hin.³⁷,³⁸ Diese smarten Prozesse können inkrementell das bestehende Geschäftsmodell weiterentwickeln. Insbesondere bezüglich der Kundenkanäle und Kundeninteraktion. Bspw. können durch die Nutzung von Social-Media-Plattformen neue Kundenzugänge im Vertrieb und Marketing aufgebaut werden.³⁹ Die Prozessoptimierung im Sinne der Digitalisierung zielt demnach nicht zwangsläufig nur auf eine primäre Kostenersparnis ab, wie in vielen traditionellen Prozessframeworks.⁴⁰ Wichtig ist hierbei, dass die Technologie der Auslöser dieser Prozessverbesserung ist, und diese ohne die Technologie nicht möglich gewesen wäre.⁴¹ In den, durch Digitalisierung optimierten, Prozessen kann das Kundenerlebnis (User Experience) und der Kundennutzen primär im Fokus stehen.⁴² Die grundsätzliche Wertschöpfungslogik des Unternehmens muss sich hierdurch jedoch nicht zwangsläufig ändern. Es werden lediglich neue Werkzeuge zur Optimierung des bestehenden Werteversprechens und der wertschöpfenden Prozesse eingesetzt,⁴³ die Logik der Branche und des Unternehmers verändert sich jedoch nicht disruptiv, sondern nur inkrementell. Die weitaus chancen- und risikoreicheren Revolutionen des eigenen und fremder Geschäftsmodelle (Disruption) wird innerhalb der Digitalen Transformation beschrieben. Die Geschäftsmodellinnovation wird innerhalb des allgemeinen Sprachgebrauches oft dem Vorgang der Digitalisierung zugeordnet,⁴⁴ dies führt jedoch in der Diskussion um die Digitale Transformation schnell zu einer mangelnden Abgrenzung und Vermischung von Prozess- und Geschäftsmodell- bzw. Transformationsperspektive. Diese Sichtweise ist für die vorliegende Ausarbeitung nicht zielführend.

Zusammenfassend wird für diese Thesis und den Untersuchungszweck folgende Arbeitsdefinition für die Digitalisierung gewählt: „Digitalisierung ist eine Prozessoptimierung, welche durch Informations- und Kommunikationstechnologie ermöglicht wird. Die Prozessverbesserungen durch die Erhebung, Analyse und Nutzung von Daten können in niedrigeren Kosten (Automatisierung, etc.) oder in einer Optimierung des Kundenverhältnisses resultieren. Die Digitalisierung entwickelt bestehende Geschäftsmodelle und -prozesse inkrementell weiter und kann sowohl intern oder durch externe Unterstützung im Unternehmen implementiert werden.“ Die Arbeitsdefinition greift die im Abschnitt 3.1.2 aufgezeigten Punkte aus unterschiedlichen Definitionen auf und lässt eine sachlogische Abgrenzung zu den Begriffen Digitisierung und DT zu.

3.1.3 Digitale Transformation

Die Digitale Transformation besitzt, wie die Digitalisierung, keine einheitliche Definition in der wissenschaftlichen Literatur.⁴⁵ Die Digitale Transformation wird, wie die Digitalisierung auch, von einigen Wissenschaftlern in zwei Perspektiven unterteilt.⁴⁶,⁴⁷ Erste sieht hierbei vor allem die gesellschaftlichen Aspekte im Vordergrund⁴⁸,⁴⁹,⁵⁰ und die zweite Perspektive versteht Digitale Transformation eher im Unternehmenskontext.⁵¹ Auch wenn diese Dimensionen nie vollständig voneinander zu trennen sind und gesellschaftliches sowie unternehmerisches Handeln einander immer beeinflussen,⁵² soll aufgrund des Umfangs, der Zielsetzung und der Forschungsfragen innerhalb der Masterarbeit vorrangig die unternehmerische Perspektive untersucht werden. Für einen ersten Überblick werden nachfolgend sieben geläufige Definitionen zur Digitalen Transformation aus Wissenschaft und Praxis dargestellt:

Tabelle 1: Sammlung von Definitionen zu Digitaler Transformation

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: In Anlehnung an Schallmo, D. et al., Digitale Transformation, 2016, S. 35 f.

Die ersten fünf Definitionen entstammen der genannten Quelle und wurden um zwei weitere Definitionen aus dem Jahre 2020 ergänzt. In allen Definitionen wird die Tragweite der Digitalen Transformation für die Unternehmen und deren Geschäftsmodelle betont. Technologie sollte zur maximalen Erfüllung der Bedürfnisse der Stakeholder genutzt werden. Die hierzu notwendige Vernetzung von technischen Möglichkeiten und potentiellen Bedürfnissen wird hierbei von den Autoren in unterschiedlichen Perspektiven dargestellt. Hierbei kann die Perspektive eher unternehmensintern ausgerichtet sein oder global bzw. marktgerichtet. Innerhalb der Definitionen werden vor allem Veränderungen in den Prozessen, dem Werteverspechen und dem gesamten Geschäftsmodell der Unternehmen als wichtige Faktoren der Digitalen Transformation betont. Die Auswahl der Definitionen erfolgte selektiv und soll kompakt die vorhandene Bandbreite möglicher Sichtweisen darstellen. Sie dient im weiteren als Basis für eine eigene Definition.

Im Rahmen der Arbeit wird eine eigene Arbeitsdefinition für die Digitale Transformation festgelegt: „Die Digitale Transformation beschreibt einen geplanten und notwendigen Wandel in Unternehmen, welcher sich durch die gezielte betriebswirtschaftlich-motivierte Nutzung von Informations- und Kommunikations-Technologie in Verbindung mit Maßnahmen der Personal-, Organisations- und Geschäftsmodellentwicklung auszeichnet. Die hieraus resultierenden Ergebnisse führen oftmals zu einem radikalen Wandel im Geschäftsmodell der Unternehmen.“ Diese Definition beruht sowohl aus der Kombination vorhandener Definitionen zur Digitalen Transformation und Digitalisierung,⁵³,⁵⁴,⁵⁵ sowie eigenen Ergänzungen, auf Praxiserfahrung beruhend. Die Arbeitsdefinition wurde aus folgenden Gründen gewählt:

- Verbessertes Definitionsverständnis für den Leser
- Veranschaulichung der relevanten Zieldimensionen
- Fokus auf einen geplanten Wandel
- Verbindung von technologischen Möglichkeiten mit der betrieblichen und betriebswirtschaftlichen Strategie der Unternehmen
- Abgrenzung zu den Reifegraden Digitisierung und Digitalisierung

Überblick zu praktischen Forschungsergebnissen zu Digitaler Transformation

Aufbauend auf der Definition und dem Konzept der Digitalen Transformation werden nachfolgen selektive Ergebnisse dieses Forschungsgebietes mit Praxisbezug vorgestellt, um dem Leser ein tiefergehendes Verständnis über den bisherigen Stand der Forschung aufzuzeigen. Die nachfolgenden Studienergebnisse entstammen größtenteils der praktischen Forschung oder aus Unternehmensquellen, welche zum Teil von wirtschaftsnahen Verbänden bzw. Hochschulen bspw. in Kooperationen mit Unternehmen / Unternehmensberatungen erstellt wurden. Die Validität, Realität und Objektivität der Daten kann somit teilweise eingeschränkt sein. Deshalb sollten die Ergebnisse differenziert betrachtet werden. Sie können aber einen praxisnahen Einblick über die momentanen Entwicklungen geben, welcher aus holistischen Aspekten im Kapitel integriert wird. Die meisten Studien besitzen zusätzlich einen für diese Arbeit besonders relevanten Industriebezug. Eine stärkere wissenschaftliche Betrachtungsdimension, inklusive der oben genannten Kriterien, wird innerhalb der zweiten Literaturrecherche in Kap. 5 betrachtet.

Tabelle 2: Ausgewählte Studien zu Digitaler Transformation

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten^{5657585960616263}

Quelle: In Anlehnung an Botzkowski, T., Digitale Transformation, 2018, S. 4

Die Studienergebnisse unterstreichen noch einmal empirisch die Bedeutung der Digitalen Transformation für die Unternehmen, Geschäftsmodelle und deren Wirtschaftlichkeit.⁶⁴ Auch die momentane Coronakrise ändert diesen Trend nicht.⁶⁵ Die Haupttreiber werden entweder durch Pull-Faktoren (Umsatz- und Effizienzsteigerungen)⁶⁶,⁶⁷ oder durch Push-Faktoren (Disruption, Konkurrenz)⁶⁸,⁶⁹ bestimmt. Der Wandel sollte meist „Top-Down“ durch das Top-Management initiiert und gesteuert werden, gleichzeitig wird Digitalisierung und Digitale Transformation als festes Kulturelement dargestellt.⁷⁰,⁷¹ Die Digitalisierung sollte auch in der Struktur des Unternehmens und den Kompetenzen der Mitarbeiter und des Managements stärker verankert werden.⁷² Es werden vor allem die Veränderungen im Geschäftsmodell herausgestellt.⁷³,⁷⁴,⁷⁵ Diese können bei dem Verständnis der Digitalen Transformation als Veränderungsprozess, inklusiver verschiedener Zwischenschritte, aber nur im (End-)Ergebnis erzielt werden.⁷⁶ Im nächsten Abschnitt sollen hierzu die verschiedenen Entwicklungen von der Digitisierung bis hin zu einer Digitalen Transformation dargestellt werden.

3.1.4 Zwischenfazit: Zusammenhang und Unterschiede der Definitionen

Zusammenfassend werden die wesentlichen Unterschiede von Digitisierung, Digitalisierung und Digitaler Transformation in Tabelle 3 abgebildet. Innerhalb der Übersicht wird noch einmal der Unterschied zwischen den verschiedenen Konzepten, insbesondere zur Stufe der Digitalen Transformation, deutlich. Diese erfordert ein viel größeres Maß an Planung, Ressourcen, Veränderungsbereitschaft und auch Risikoaffinität. Die Motivationen und Treiber sind dabei völlig verschieden, dies resultiert in unterschiedlichen Zielsetzungen und Aktivitäten für die einzelnen Entwicklungsschritte. Die Digitisierung, die Digitalisierung und die Digitale Transformation können als Entwicklungsprozesse aufeinander aufbauen, müssen es aber nicht zwangsläufig. Ein neu gegründetes Start-up kann bspw. direkt innerhalb der Gründung eine Digitale Transformation durchlaufen. Eine etablierte Firma kann (bspw., durch das Innovator´s Dilemma getrieben) eine Vielzahl von Digitisierungs- und Digitalisierungsvorhaben erfolgreich umgesetzt haben, hat allerdings innerhalb dieses Prozesses trotzdem nie eine Digitale Transformation durchschritten.

Tabelle 3: Vergleich Digitisierung, Digitalisierung und Digitale Transformation

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten^{77 78}

Quelle: In Anlehnung an Savić, D., Digitization, 2019, S. 37.

Insbesondere in bestehenden Strukturen sind oftmals Schritte der Digitisierung und Digitalisierung für die (technische) Basis einer Digitalen Transformation notwendig. Dies ist, wie in den Beispielen aufgezeigt, jedoch immer einzelfallabhängig.

3.2 Treiber der Digitalen Transformation

Zum besseren Verständnis der Veränderungsdynamik und der Einflusssphären für die Digitale Transformation werden kompakt die Treiber der Digitalen Transformation sowie die dahinterstehende Logik in diesem Abschnitt beschrieben.

Die Treiber der Digitalen Transformation können in interne und externe Treiber unterteilt werden.⁷⁹ Innerhalb der Fachliteratur finden sich verschiedene Konzepte zur Gruppierung der externen Treiber. Drei Hauptreiber können bspw. mit Veränderungen in den Dimensionen Digitale Technologien, Digitaler Wettbewerb und Digitalem Konsumenten beschrieben werden.⁸⁰ Jede einzelne dieser Gruppen enthält weitere Teilelemente mit eigener Dynamik (Bsp. Digitale Technologien - 5G). All diese Bereiche haben eine besonders dynamische, zum Teil sogar exponentielle, Entwicklung innerhalb der letzten Jahre erlebt, inklusive entsprechender Chancen und Risiken für einzelne Marktteilnehmer. Zur Einordnung dieser Chancen und Risiken durch die externen Treiber kann bspw. das Five Digital Forces Modell⁸¹ angewendet werden, welches das ursprüngliche Five Forces Modell von Porter auf die Digitale Unternehmensumwelt überträgt.⁸² Die Dimensionen, in denen Chancen und Risiken für die Marktteilnehmer eingeordnet werden, sind Kunden, Produkte und Services, Branchen, Lieferanten und Technologien. Interne Treiber können bspw. aus Prozessoptimierungen, vertikaler und horizontaler Integration, Kostendruck, Kulturansprüchen, Bedarf interner Stakeholder und Strategien entstehen.⁸³

Interne und externe Treiber können sowohl in Kombination als auch einzeln auftreten und sich gegenseitig verstärken. Ein praxisnahes Beispiel bildet die aktuelle Coronakrise, der externe Treiber führte zur erheblichen Veränderung von internen Treibern.⁸⁴

Die grundsätzliche Logik der Strategiearbeit mit internen und externen Treibern, wie sie bspw. auch im St. Galler Management Ansatz⁸⁵ oder vielen weiteren „klassischen“ Ansätzen propagiert wird, hat sich durch die Digitale Transformation nicht grundlegend verändert. Es gab jedoch bereits in den letzten Jahrzehnten enorme Anpassungsleistungen und veränderte Ansprüche in den Dimensionen: Volatilität, Unsicherheit, Komplexität und Mehrdeutigkeit der Außenwelt.⁸⁶,⁸⁷ Dieser Ansatz hat sich mittlerweile, insbesondere durch neue Krisen und Bedrohungslagen⁸⁸, weiterentwickelt zur sogenannten BANI-Welt; brüchig, (brittle), ängstlich (anxious), nicht-linear (non-linear) und unbegreiflich (incomprehensible)⁸⁹. Diese Entwicklungen der Außenwelt der Unternehmen müssen in Strategien, Veränderungsprozessen und der Unternehmensführung beachtet werden, um langfristig erfolgreich in ihr wirken zu können.

3.3 Zwischenfazit zur Digitalen Transformation

Als Zwischenfazit zum Konzept der Digitalen Transformation lässt sich abschließend festhalten, das innerhalb der verschiedenen Definitionen deutlich wird, dass die Tragweite der Veränderungen und deren Notwendigkeit weitreichender ist als in bloßen Digitisierungs- oder Digitalisierungsvorhaben. Über die Geschäftsprozesse hinaus werden elementare Bestandteile des Geschäftsmodells teilweise radikal verändert und neugestaltet. Hierbei handelt es sich um keine kurzfristige Modeerscheinung, sondern um einen dauerhaften Trend, welchem sich das Management der Firmen aktiv stellen muss.⁹⁰ Staehle beschreibt die Digitale Transformation in diesem Sinne als einen „Wandel zweiter Ordnung“ aus der Sicht des Changemanagements.⁹¹ Es treten demnach nicht nur Veränderungen innerhalb des bekannten Systems auf, sondern das ganze System an sich wird verändert bzw. transformiert.⁹² Die Dynamik der Veränderung und ihrer technischen Basis entwickeln sich über den Zeithorizont hierbei nicht linear sondern exponentiell.⁹³ Als Erklärungsansatz wird hierbei bspw. das Moore´sche Gesetz herangezogen.⁹⁴

Die Art und Weise der Veränderungen werden durch Krcmar plastisch auf die Unternehmensrealität übertragen und angewandt. Krcmar, innerhalb der deutschen Forschung zum Thema Digitalisierung seit vielen Jahrzehnten aktiv, schreibt der Digitalen Transformation und damit einhergehenden Prozessen vier spezifische Eigenschaften zu: „Unausweichlichkeit, Unumkehrbarkeit, ungeheure Schnelligkeit und Unsicherheit in der Ausführung“⁹⁵,⁹⁶. Insbesondere die letzte Charakteristik beschreibt noch einmal die Notwendigkeit von fundierten, branchenindividuellen und aus der Wissenschaft abgeleiteten Handlungsempfehlungen, wie sie innerhalb der Master-Thesis entwickelt werden sollen.

3.4 Chemische Industrie

Der Begriff „chemische Industrie“ wird innerhalb der Arbeit nach der Definition der statistischen Systematik der Wirtschaftszweige in der Europäischen Gemeinschaft (NACE Rev. 2) Abteilung 20 „Herstellung von chemischen Erzeugnissen“ verwendet⁹⁷. Diese Definition bietet einen klaren Überblick über die beteiligten Teilgebiete der chemischen Industrie und eine klare Abgrenzung zur Abteilung 21 „Herstellung von pharmazeutischen Erzeugnissen“. Der Bereich der pharmazeutischen Industrie wird innerhalb der Arbeit aufgrund des Umfangs und dem Fokus der Forschungsfragen exkludiert.

Tabelle 4: Abt. 20 Systematik der Wirtschaftszweige nach NACE Rev. 2

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: In Anlehnung an Statistisches Amt der Europäischen Union, NACE Rev. 2, 2008, S. 69

Die chemische Industrie weist eine große Bandbreite an Produkten und Herstellungsprozessen auf. Diese erstreckt sich von der Primärverarbeitung von Gasen und Rohölen bis hin zur Endfertigung von Produkten wie bspw. Kunststoffteilen. Eine genauere Aufzählung der Charakteristika der chemischen Industrie folgt im nächsten Abschnitt. Zu besseren Abgrenzung des Bereichs pharmazeutische Chemie wird diese im nachfolgenden nach der NACE Rev. 2 Klassifizierung ebenfalls aufgeführt:

Tabelle 5: Abt. 21 Systematik der Wirtschaftszweige nach NACE Rev. 2

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: In Anlehnung an Statistisches Amt der Europäischen Union, NACE Rev. 2, 2008, S. 69

Die Abteilung 21 beinhaltet sowohl die Produktion der Grundstoffe, der Erzeugnisse als auch der Spezialitäten und sonstigen Erzeugnisse aus dem pharmazeutischen Bereich.

3.5 Generische Wertschöpfungsstruktur eines chemischen Betriebs

Aufbauend auf Kapitel 3.4 wird stark vereinfacht die generische Struktur der Wertschöpfung von chemischen Betrieben skizziert. Diese wird später als Basis für mögliche Optimierungen und Handlungsempfehlungen dienen, um eine möglichst große Bandbreite an Unternehmenstypen und -größen aus der chemischen Industrie abzubilden und gleichzeitig den speziellen Anforderungen an deren Wertschöpfung zumindest generisch gerecht zu werden.

Durch die Zugehörigkeit der chemischen Industrie zur verarbeitenden Industrie, bildet die Erzeugnis-Herstellung, -Bearbeitung bzw. Verarbeitung die Grundlage der Wertschöpfung in den Unternehmen.⁹⁸ Wie Abbildung 2 zu entnehmen ist, kann die Wertschöpfung, stark vereinfacht, in drei Hauptgeschäftsprozesse unterteilt werden: Beschaffungsprozesse, Produktionsprozesse und Distributionsprozesse.

Abbildung 2: Generische Wertschöpfungsstruktur eines chemischen Betriebes

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung

In der Praxis werden diese Kernprozesse durch zahlreiche weitere Support- und Managementprozesse unterstützt. Der vorgelagerte Entwicklungsprozess wurde bewusst aufgrund seiner Komplexität und der firmenindividuellen Ausprägung im Modell ausgeklammert, dieser kann jedoch im Einzelfall (Entwicklung von Polymeren, etc.) für das einzelne Unternehmen von entscheidender Bedeutung sein.

Innerhalb der Beschaffungsprozesse werden die benötigten Materialien eingekauft und die entsprechende Logistik hierzu koordiniert. Aufgrund der Charakteristika der chemischen Industrie (Kapitel 3.6) ist dieser Prozess von enormer Bedeutung für die Unternehmen und deren Wertschöpfung. Innerhalb der Produktionsprozesse werden in prozesstechnischen Verfahren die Grundmaterialien zu entsprechenden Zwischen- und Endprodukten verarbeitet und verpackt. In den Distributionsprozessen wird der Vertrieb, Absatz und die Logistik der Produkte zu Händlern und Endkunden gesteuert. Dieser Grundaufbau lässt sich in unterschiedlichen Ausprägungen und Komplexitätsgraden in jedem produzierenden Unternehmen der chemischen Industrie wiederfinden.

3.6 Charakteristika der chemischen Industrie

Folgende (nicht abschließende) Listung charakterisiert die wesentlichen Merkmale der chemischen Industrie:⁹⁹,¹⁰⁰,¹⁰¹

- Kapitalintensiv
- Komplex
- Stark technologiegetrieben
- Energie- und Ressourcenintensiv
- Stark fragmentiert
- Stark vom Wirtschaftszyklus abhängig
- Hoch kompetitiv
- Über 50% der Produkte basieren (bisher) auf Erdöl
- Hoher Forschungs- und Entwicklungsbedarf
- Starke Vernetzung von Lieferketten (Supply Chains)
- Abhängigkeit innerhalb der Produktionsketten von Lieferanten und Abnehmern
- Hohe Prozessorientierung
- Stark internationalisiert
- Unter öffentlicher Beobachtung, insbesondere im Sinne des Umweltschutzes
- Erfordert hohes Knowhow seitens der Beschäftigten
- Hohe Tarifbindung und starke Gewerkschaften in Deutschland
- Trägt indirekt zur Versorgungssicherheit der landwirtschaftlichen Produktion (Dünger und Pestizide) und Pharmaindustrie (Grundstoffe) bei
- Sichert einen Teil der Energieversorgung (insbesondere durch Heizöl und -gas), allerdings mit sinkender Bedeutung
- Stark produktabhängige Innovationszyklen
- Bspw. Erdöl seit 100 Jahren das „gleiche“ Produkt
- Polymere (Kunststoffe) sehr schnelle Innovationen
- Prozessfertigung mit bereits recht hohem Automatisierungsgrad
- Bisher stark Produkt- und wenig dienstleistungsgetriebene Geschäftsmodelle
- Betriebsgrößen in Deutschland zu 93% KMU (unter 500 MA)¹⁰²
- 7% Konzerne stellen die Grundstoffe und Vorprodukte her und beliefern die KMUs, welche daraus erst die Endprodukte fertigen¹⁰³
- Sehr fragmentierte und unternehmensindividuelle Datenlandschaften ohne führenden Branchenstandard, oftmals traditionell unternehmensintern gewachsen

Zusammenfassend ist zu sagen, dass die chemische Industrie ganz besondere Ansprüche an ihre Lieferanten, die Unternehmen selbst, deren Geschäftsmodelle, die Unternehmensressourcen und die Lieferketten stellt. Die Einflusssphären wie Kundenverhalten, interne und äußere Steakholder und nicht zuletzt die Digitalisierung stellen die Branche unter einen enormen Handlungs- und Transformationsdruck. Aufgrund der aufgezählten individuellen Charakteristika sind Konzepte aus reinen Dienstleistungsbranchen, aber auch aus der Stückgutproduktion (bspw. Automobilindustrie), nicht ohne weiteres auf die chemische Industrie adaptierbar. Hier müssen unter Berücksichtigung der genannten Eigenschaften eigenständige und umsetzbare Lösungswege erarbeitet werden.

3.7 Wirtschaftlicher Bedeutung und Entwicklung der chemischen Industrie

Die chemische Industrie in Deutschland erwirtschaftet einen Weltumsatz¹⁰⁴ von 157 Milliarden Euro.¹⁰⁵ Sie erwirtschaftet damit alleine 27% des gesamten EU28 Anteils am Weltumsatz. Deutschland ist hierbei das umsatzstärkste Land innerhalb der Staatengemeinschaft. Auf globaler Ebene belegt Deutschland hinter China, den USA und Japan mit 4,3% Anteil am gesamten Weltumsatz den vierten Platz unter den wichtigsten Chemienationen.¹⁰⁶ Auch innerhalb der nationalen Wirtschaft kommt der chemischen Industrie eine tragende Rolle zu. Nach der Automobilindustrie und dem Maschinenbau ist die chemische Industrie die drittgrößte Industrie nach Umsatz in Deutschland.¹⁰⁷ Die chemische Industrie besitzt mit einem jährlichen Investitionsvolumen von 7,2 Milliarden Euro, nach der Automobilindustrie, das zweithöchste Investitionsvolumen aller Wirtschaftszweige in Deutschland.¹⁰⁸ Zwischen den verschiedenen Wirtschaftszweigen herrscht eine hohe Vernetzung und Abhängigkeit von der chemischen Industrie.¹⁰⁹ Mit 462.000 Mitarbeitern stellt die chemische Industrie den sechstgrößten Wirtschaftszweig nach der Angestelltenanzahl in Deutschland dar. Das durchschnittliche Brutto-Jahreseinkommen liegt bei 61.000 Euro je Mitarbeiter und somit 23 Prozent über dem Durchschnitt des verarbeitenden Gewerbes.¹¹⁰ Die chemische Industrie trägt also direkt und indirekt zur Sicherung des Wohlstandes in der Bundesrepublik Deutschland bei und hat dabei zusätzlich eine wichtige Rolle im deutschen Außenhandel. Im DAX30 können nach NACE Rev. 2 Definition zum 27.10.2020 fünf Firmen (Bayer, BASF, Henkel Vz., Covestro, Linde plc) direkt der chemischen Industrie zugeordnet werden und zwei der chemisch-pharmazeutischen Industrie (Merck, Beiersdorf).¹¹¹

Im nachfolgenden Abschnitt soll die Entwicklung der chemischen Industrie im Vergleich zu verschiedenen Benchmarks in den letzten Jahren dargestellt werden.

Ökonomische Entwicklung der chemischen Industrie im Vergleich

Als Indikator für die ökonomische Entwicklung der chemischen Industrie werden verschiedene Indizes am europäischen und weltweiten Aktienmarkt verwendet. Eine Betrachtung nur deutscher Unternehmenden war aufgrund des Mangels von Vergleich-Indizes nicht möglich. Des Weiteren wäre eine solche Betrachtung durch die kleine Marktkapitalisierung der chemischen Unternehmen in Deutschland abseits der Top 5 Konzerne kein adäquater Vergleichsmaßstab mit den weiteren Referenz-Indizes, welche hauptsächlich aus Large-Cap-Unternehmen¹¹² bestehen. Die Aktienentwicklung als Gradmesser ökonomischer Entwicklung von Unternehmen ist aufgrund der Einflüsse von äußeren Faktoren und kurzfristigen Entwicklungen, die zu einer Über- oder Untertreibung des jeweiligen Kurses führen, innerhalb der Forschung kontrovers diskutiert.¹¹³ Das Vorgehen wurde aus den folgenden drei Gründen gewählt

- Trend: Vorrangig soll innerhalb des Vergleiches der Trend der jeweiligen Entwicklung nachvollzogen werden, sehr genaue Vergleiche, welche durch externe Faktoren maßgeblich verfälscht werden können, stehen nicht im Vordergrund.
- Zeithorizont: Bei der Betrachtung von neun bzw. 16 Jahren sollten sich kurzzeitige Sondereffekte nivellieren und die Ergebnisse nur marginal beeinflussen.
- Verfügbarkeit belastbarer Daten: Daten zu den genannten Indizes sind frei und in valider Qualität verfüg- und einsehbar.

In Tabelle 6 ist die Zusammensetzung des EURO Stoxx 600 Chemicals aufgeführt.

Der EURO Stoxx 600 Chemicals bildet als Teilindize die Wertentwicklung des spezifischen Sektors der chemischen Industrie auf Grundlage des Euro Stoxx 600 ab.

Tabelle 6: Zusammensetzung des EURO Stoxx 600 Chemicals

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung

Der Index beinhaltet zum Oktober 2020 genau 22 aktive Aktienpositionen, die aufgrund ihrer Branchenzugehörigkeit aus den 600 Unternehmen des Euro Stoxx 600 ausgewählt worden sind. Auffällig ist die hohe Gewichtung der Top 3 Positionen Linde, Lair Liquide und BASF, die bereits über 47% des Indizes abgdeckten. Die Begründung hierfür liegt in der Gewichtung des Index nach Marktkapitalisierung. Sieben der 22 Positionen haben den Hauptverwaltungssitz in Deutschland. Im Nachfolgenden wird die Wertentwicklung der beiden Indizes, auch im Vergleich zu weltweiten Referenzwerten, verglichen. Für den Vergleich wurde einheitlich auf die ETF-Produkte dieser Indizes durch die Firma Blackrock (Ishares) gesetzt. Die Daten dieser ETF-Produkte sind einfacher zugänglich und besser grafisch aufbereitet als die Wertentwicklung der einzelnen Indizes. Zusätzlich beträgt die Abweichung in der Wertentwicklung vom Index (auch Tracking Difference¹¹⁴ genannt) aller hier verwendeter Produkte unter 0,3% p.a. und kann somit vernachlässigt werden. Die Wertentwicklung der ETFs spiegelt näherungsweise genau die Entwicklung des abzubildenden Index wieder.

Abbildung 3: Entwicklung des STOXX Europe 600 Chemicals

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: https://www.justetf.com/de/findetf.html?groupField=none&from=search&isin

=DE000A0H08E0&cmode=compare&sortField=name&sortOrder=asc&tab=comparison, Zugriff am 21.10.2020

Im Vergleich der letzten 16 Jahre hat sich der STOXX Europe 600 Chemicals deutlich besser als der Mutter-Index entwickelt. Erkennbar ist aus dem Grafen allerdings die starke Abhängigkeit der chemischen Industrie vom Wirtschaftszyklus. Der STOXX Europe 600 Chemicals entwickelt sich in Aufschwungphasen und der Hochkonjunktur (so gennanten Bullenmärkten¹¹⁵) deutlich stärker als der Basis-Index. Beispiele für „Bullenmärkte“ wären die Zeiträume 2004 bis 2008 oder 2009 bis Anfang 2020. In den Wirtschaftyzyklen Abschwungphase (Rezession) und Tiefphase (Depression), den sogenannten Bärenmärkten sind die kurz- und mittelfristigen Kursrückgänge im STOXX Europe 600 Chemicals dagegen stärker als im Mutterindex. Beispiele hierfür wären die Zeiträume 2008 bis 2009 und das erste Halbjahr 2020. Dies bedeutet, dass chemische Erzeugnisse in schwachen Konjunkturphasen weniger Nachfrage erfahren im Vergleich zum Gesamtmarkt. In diesem Zusammenhang sinkt auch die Renditeerwartung der jeweiligen Marktteilnehmer stärker und sie ziehen ihre Investitionen aus den jeweiligen Aktien ab. Dieses Phänomen der ausgeprägteren Volatilität¹¹⁶ lässt sich einerseits durch die Zugehörigkeit der Industrie zum zyklischen Konsum erklären, wie oben beschrieben. Zusätzlich sorgt die kleinere Anzahl von Aktien im Index aufgrund der geringeren Diversifikation, 21 Aktien im Vergleich zu 600, naturgemäß für eine etwas höhere Volatlität.¹¹⁷ Es ist jedoch davon auszugehen, dass die Effekte auch bei gleicher Diversifikation (Anzahl Aktien) in geringerer Form ersichtlich wären. Zur weiteren Einordnung in die Weltkonjunktur soll der STOXX Europe 600 Chemicals mit weltweit gestreuten Aktien-Indizes verglichen werden.

Abbildung 4: Vergleich STOXX Europe 600 Chemicals mit ausgewählten Indizes

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: https://www.justetf.com/de/find-etf.html?groupField=none&cmode=compare&sortField=name&sortOrder=asc&tab=comparison , Zugriff am 13.10.2020

In Abbildung 4 wird die Wertentwicklung vier verschiedener Aktien-ETFs in den letzten 9 Jahren miteinander verglichen. Der genaue Beobachtungszeitraum datiert vom 21.10.2011 bis zum 12.10.2020. Der Euro Stoxx 600 stellt den Mutter-Index für den Euro Stoxx 600 Chemicals dar und kann so als Benchmark gesehen werden. Dieser Vergleich wurde im vorherigen Abschnitt bereits durchgeführt. Für eine globalere Perspektive wurde der MSCI All-Country-World-Index (ACWI) eingefügt. Dieser Index deckt mit 3200 Aktien über 54 Länder stark diversifiziert den Großteil der Weltwirtschaft ab.¹¹⁸ Zusätzlich soll in Bezug auf die Digitalisierung und die Digitale Transformation als Benchmark der Technologie-Index Nasdaq 100 einbezogen werden. Diese Unternehmen können in ihrer bisherigen Ausprägung nur bedingt mit den jetzigen Geschäftsmodellen der chemischen Industrie verglichen werden, nutzen aber sehr intensiv Werkzeuge und Entwicklungen der Digitalen Transformation, wie im Kapitel 3.1 beschrieben werden.

Festzustellen ist, dass alle vier Indizes innerhalb der letzten 9 Jahre einen positiven Wertzuwachs zu verzeichnen haben, dieser liegt zwischen 102,4 % und 531 %. Im Zeitraum bis ca. Mitte 2014 ist eine relativ homogene Entwicklung zu beobachten. Trotz der relativ unterschiedlichen Ausrichtungen der Indizes, kann sich kein Index merklich von der Wertentwicklung der anderen abheben. Erst ca. ab dem Jahr 2015 verläuft die einzelne Wertentwicklung der Indizes deutlich heterogen. Der Nasdaq 100 mit seinen Technologiewerten setzt sich klar vom Feld ab und entwickelt sich trotz großer Schwankungsbreite (Volatilität) deutlich besser als die Vergleichsindizes. Der Euro Stoxx 600 unterliegt den Euro Stoxx 600 chemicals und dem MSCI World ACWI ab 2015 durchgängig in der Wertentwicklung. Deutlich sichtbar im Kursverlauf aller Indizes ist der starke Einbruch im März 2020 aufgrund der Coronakrise von bis zu 50%. Bemerkenswert ist die ebenso schnelle Erholung der Kursverläufe in allen Indizes in den Wochen danach, besonders ausgeprägt im Nasdaq 100. Obwohl sich der Euro Stoxx 600 zwischen 2016 und Anfang 2020 schlechter als der Weltmarktmaßstab MSCI World ACWI entwickelte, liegt er durch die etwas stärkere Erholung nach dem Coronatief des aktuellen Betrachtungszeitraumes fast gleichauf mit dessen Entwicklung.

[...]

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¹ In dieser Arbeit wird aus Gründen der besseren Lesbarkeit das generische Maskulinum verwendet. Weibliche und anderweitige Geschlechteridentitäten werden dabei ausdrücklich mitgemeint, soweit es für die Aussage erforderlich ist.

² Vgl. Lippold, D., Unternehmensberatung, 2018, S. 71.

³ Vgl. Nissen V. et al., Transformation Unternehmensberatung, 2018, S. 11 ff.

⁴ Vgl. Malanowski, N., Digitalisierung chemische Industrie, 2018, S. 287.

⁵ Vgl. Deloitte, Chemie 4.0, 2017, S. 2 ff.

⁶ Vgl. Brucker-Kley, E. et al., Kundennutzen Transformation, 2018, S. 4 f.

⁷ Vgl. https://www.google.com/search?source=hp&ei=a78vYMnuG4KcjLsPgKOImAM&iflsig=AINFCbYAAAAAYC_Ne6UEl4PiIYXEPKrtXDxT5m9JuZEJ&q=digitale+transformation&oq=digitale+tran&gs_lcp=Cgdnd3Mtd2l6EAEYADIFCAAQsQMyAggAMgIIADIICAAQxwEQrwEyAggAMgIIADICCAAyAgguMgIIADICCAA6CAgAELEDEIMBOgsIABCxAxDHARCjAjoICAAQxwEQowI6CAguELEDEIMBOg4IABCxAxCDARDHARCjAjoFCC4QsQNQ2CpY5DhgkURoAHAAeACAAawBiAGRC5IBAzUuOJgBAKABAaoBB2d3cy13aXo&sclient=gws-wiz , Zugriff am 01.06.2020 (siehe Anhang 1).

⁸ Vgl. Tabelle 8: Ergebnis Keyword-Suchanfrage zur Literaturrecherche.

⁹ Vgl. https://www.handelsblatt.com/unternehmen/industrie/coronakrise-die-chemieindustrie-geraet-in-den-abwaertssog-der-automobilbranche/25749664.html?ticket=ST-2849784-KcbNdxjNBjVDyVSJzOO6-ap1, Zugriff am 17.06.2020

¹⁰ Vgl. https://www.umweltbundesamt.de/themen/chemikalien/chemikalien-management/nachhaltige-chemie#was-ist-nachhaltige-chemie , Zugriff am 17.06.2020

¹¹ Vgl. VCI-Prognos, chemische Industrie 2030 , S.10 f.

¹² Vgl. Hüther, M., erschöpfte Globalisierung, 2018, S. 24 ff.

¹³ Vgl. Tivig, T. et al., demografischer Wandel, 2010, S.2 f.

¹⁴ Vgl. https://www.boeckler.de/pdf/v_2019_12_12_loellgen.pdf , Zugriff am 17.06.2020

¹⁵ Vgl. Otten, W., Industrie 4.0 und Digitalisierung, 2017, S.28 ff.

¹⁶ Vgl. Decker M., Technikfolgenabschätzung, 2018, S. 290 f.

¹⁷ Vgl. Malanowski, N., Brandt, C., Innovations- und Effizienzsprünge, 2014, S. 19 f.

¹⁸ Drucker, P., Innovate or die, 1999, S. 25 f.

¹⁹ Vgl. Deloitte, Chemie 4.0, 2017, S. 5 f.

²⁰ Vgl. Roland Berger Strategy Consultants, Digitale Transformation , 2015, S. 25 f.

²¹ Diese werden ausführlich in Kapitel 3 vorgestellt.

²² Vgl. https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/digitization , Zugriff am 20.06.2020

²³ Vgl. Croon Fors, A.C., Digitalization, 2013, S. 45 ff.

²⁴ Vgl. Schallmo, D. et al., Digitale Transformation, 2016, S. 35 f.

²⁵ Vgl. Volkens, B., Anderson, K., Digital Human, 2017, S. 31.

²⁶ Vgl. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/9781118766804.wbiect111, Zugriff am 20.06.2020

²⁷ Vgl. Schumacher et al., Automation, digitization and digitalization, 2016, S. 2 f.

²⁸ Vgl. Botzkowski, T., Digitale Transformation, 2018, S. 22 f.

²⁹ Vgl. Barton, T. et al., Digitalisierung in Unternehmen, 2018, S. 3 f.

³⁰ Vgl. Wolf, T., Strohschen, J., Digitalisierung: Definition und Reife, 2018, S. 1 ff.

³¹ BMWi, Industrie 4.0 , 2015, S. 3.

³² Vgl. Li, V. et al., Digital Economy, 2016, S. 514 ff.

³³ Vgl. Jodlbauer, H., Digitale Transformation, 2017, S. 99 f.

³⁴ Vgl. Ludbrook, T. et al., Smart Manufacturing Processes, 2019, S. 21 f.

³⁵ Vgl. BMWi, Industrie 4.0 , 2015, S. 3.

³⁶ Vgl. hierzu bspw. Business process automation (BPA) und robotic process automation (RPA).

³⁷ Vgl. hierzu bspw. Expertenszenario in Digitaler Transformation Kapitel 6.

³⁸ Vgl. Fleischmann, A. et al., Digitalisierung von Prozessen, 2018, S. 16.

³⁹ Vgl. Bouwman, H. et al., Impact of Digitalization, 2017, S.106.

⁴⁰ Vgl. hierzu bspw. Lean Management oder Six Sigma (Kostenersparnisse werden hierbei teilweise auch durch bzw. mit Qualitätssteigerungen erzielt und verbunden).

⁴¹ Vgl. Dougherty, D., Dunne, D. Digital Science, 2012, S. 1467 f.

⁴² Vgl. Ramaswamy V., Ozcan K., digitalized World, 2016, S. 93 ff.

⁴³ Vgl. Pagani M., Pardo C., Impact of digital technology, 2017, S.185 ff.

⁴⁴ Vgl. Wolf, T., Strohschen, J., Digitalisierung: Definition und Reife, 2018, S. 1 ff.

⁴⁵ Vgl. Haffke, I. et al., The role of the CDO, S. 3 ff.

⁴⁶ Vgl. Hanna, N., Mastering Digital Transformation, 2016, S. 23.

⁴⁷ Vgl. George, B., Paul, J., Digital Transformation, 2019, S 2 ff.

⁴⁸ Vgl. Süssenguth, F., Gesellschaft der Daten, 2015, S. 67 ff.

⁴⁹ Vgl. Alekseevna T., Yakovlena R., digital society, 2017, S. 3 ff.

⁵⁰ Vgl. D21, TNS Infratest, D21-Digital-Index, 2015, S. 8 ff.

⁵¹ Vgl. Karen, O. et al., Digital Transformation, 2018, S. 4.

⁵² Vgl. Gimpel H., Röglinger, M., Changes and Chances, S. 3 ff.

⁵³ Vgl. Bowersox, D. J. et al., digital transformation , 2005, S. 22f.

⁵⁴ Vgl. Mazzone, D., digital transformation , 2014, S. 8.

⁵⁵ Vgl. BMWi, Industrie 4.0 , 2015, S. 3.

⁵⁶ Vgl. Westerman, G. et al., Digital Advantage, 2012, S. 20.

⁵⁷ Vgl. HBR Analytic Services Report, Digital Dividend, 2014, S. 1 f.

⁵⁸ Vgl. Bloching, B. et al., Digitale Transformation, 2015, S. 22 ff.

⁵⁹ Vgl. Wade, M., Digital Business Transformation, 2015, S. 14.

⁶⁰ Vgl. Hess, T. et al., Digital Transformation Strategy, 2016, S. 123 ff.

⁶¹ Vgl. Stein, D. et al., Digital Monitor, 2020, S. 3f.

⁶² Vgl. Hess, T., et Barthel, P., Auswirkung COVID-19 Digitalisierungsprogramme, 2020, S. 14 f.

⁶³ Dieser Punkt wird durch die Autoren wie folgt begründet; „Eventuell lässt sich diese überraschende Beobachtung dadurch erklären, dass KMUs bisher zwar negativ von den Folgen der Pandemie betroffen sind, jedoch trotzdem optimistischer in die Zukunft sehen“. Zusätzlich sollte zur Einordnung das bisherige Digitalisierungsniveau von Konzernen im Vergleich zu KMUs bedacht werden.

⁶⁴ In diesem Punkt stimmen alle Studien in unterschiedlichen Ausprägungen miteinander überein.

⁶⁵ Vgl. Hess, T., et Barthel, P., Auswirkung COVID-19 Digitalisierungsprogramme, 2020, S. 14 f.

⁶⁶ Vgl. Westerman, G. et al., Digital Advantage, 2012, S. 20.

⁶⁷ Vgl. Hess, T., et Barthel, P., Auswirkung COVID-19 Digitalisierungsprogramme, 2020, S. 14 f.

⁶⁸ Vgl. Wade, M., Digital Business Transformation, 2015, S. 14.

⁶⁹ Vgl. Hess, T. et al., Digital Transformation Strategy, 2016, S. 123 ff.

⁷⁰ Vgl. HBR Analytic Services Report, Digital Dividend, 2014, S. 1 f.

⁷¹ Vgl. Stein, D. et al., Digital Monitor, 2020, S. 3f.

⁷² Vgl. ebd.

⁷³ Vgl. HBR Analytic Services Report, Digital Dividend, 2014, S. 1 f.

⁷⁴ Vgl. Wade, M., Digital Business Transformation, 2015, S. 14.

⁷⁵ Vgl. Hess, T. et al., Digital Transformation Strategy, 2016, S. 123 ff.

⁷⁶ Vgl. Savić, D., Digitization, 2019, S. 37.

⁷⁷ Vgl. Laloux, F., Reinventing Organizations, 2014, S. 36.

⁷⁸ Vgl. Christensen C., M., Innovator's Dilemma, 1997, S.9 f.

⁷⁹ Vgl. Osmundsen, K. et al., Digital Transformation, 2018, S. 5.

⁸⁰ Vgl. Verhoef, P. et al., Digital transformation, 2019, S. 2.

⁸¹ Vgl. Lucas-Nülle, T., Digital Forces, 2019, S. 130.

⁸² Eine Abbildung des Five-Forces-Modell wurde für den besseren Lesefluss in den Anhang integriert (Anhang 2).

⁸³ Vgl. Liere-Netheler, K. et al., Drivers Digital Transformation, 2018, S. 3930.

⁸⁴ Vgl. Möhring, K. et al., Corona-Studie, 2020, S. 4 f.

⁸⁵ Vgl. Rüegg-Stürm, J., St. Galler Management-Modell, 2003, S. 21 ff.

⁸⁶ Vgl. hierzu das Konzept unter dem Akronym VUCA-Welt, vor allem durch den kalten Krieg in den 1980er geprägt.

⁸⁷ Vgl. Sarkar, A., VUCA World, 2016, S.9 f.

⁸⁸ Bsp. Klimakrise, Coronakrise, …

⁸⁹ Vgl. https://medium.com/@cascio/facing-the-age-of-chaos-b00687b1f51d, Zugriff am 01.11.2020.

⁹⁰ Vgl. Oswald, G., Krcmar, H., Digitale Transformation, 2018, S. 10.

⁹¹ Staehle, W., Management, 1999, S. 898 ff.

⁹² Vgl. Zeichhardt, R., Digitale Transformation, 2016, S. 401 f.

⁹³ Vgl. Das Moore´sche Gesetz beschreibt eine exponentielle Entwicklung der Transistorenanzahl (in einem integrierten Schaltkreis definierter Größe) im Zeitverlauf bei sinkenden Kosten.

⁹⁴ Vgl. Zeichhardt, R., Digitale Transformation, 2016, S. 401.

⁹⁵ Vgl. Oswald, G., Krcmar, H., Digitale Transformation, 2018, S. 5 ff.

⁹⁶ Vgl. Krcmar, H., Scheer Innovation Review, 2014, S. 13.

⁹⁷ Vgl. Eurostat, NACE Rev. 2 , 2008, S. 69.

⁹⁸ Vgl. Eurostat, NACE Rev. 2 , 2008, S. 64 ff.

⁹⁹ Vgl. Smiley, R., Jackson, H., Chemical Industry, 2002, S. 3.

¹⁰⁰ Vgl. Loos, P., Chemische Industrie, 1997, S.67 ff.

¹⁰¹ Vgl. Kannegiesser, M., Chemical Industry, 2008, S. 63 f.

¹⁰² Vgl. VCI, Chemische Industrie, 2019, S. 4

¹⁰³ Vgl. ebd.

¹⁰⁴ Weltumsatz bezeichnet den weltweit erzielten Umsatz.

¹⁰⁵ Vgl. VCI, Chemiewirtschaft in Zahlen, 2020 S. 121.

¹⁰⁶ Vgl. VCI, Chemiewirtschaft in Zahlen, 2020 S. 121 f.

¹⁰⁷ Vgl. VCI, Chemische Industrie, 2019, S. 2.

¹⁰⁸ Vgl. ebd.

¹⁰⁹ Vgl. VCI, Chemische Industrie, 2019, S. 7.

¹¹⁰ Vgl. VCI, Chemische Industrie, 2019, S. 8.

¹¹¹ Vgl. https://www.finanzen.net/index/dax/30-werte, Zugriff am 27.10.2020

¹¹² Als Large-Cap werden Unternehmen mit sehr großer Marktkapitalisierung bezeichnet, kleinere Marktkapitalisierungen werden in die Gruppen Mid-, Small- und Micro-Caps eingeteilt.

¹¹³ Vgl. Peters, M., Korrelation Aktienkurse und Unternehmenserfolg, 1998, S. 10 ff.

¹¹⁴ Die Tracking Difference kann bspw. auf der Webseite trackingdiffernces.com eingesehen werden und ist für die verwendeten Produkte in Anlage als pdf beigefügt.

¹¹⁵ Vgl. Wierichs, G., Smets, S., Börse, 2013, S. 116.

¹¹⁶ Schwankungsbreite der Kursergebnisse über einen Zeitverlauf.

¹¹⁷ Vgl. Mondello, E., Grundlagen Finance, 2018, S.115 f.

¹¹⁸ ca. 85% des weltweit investierbaren Marktes.

• Hochschule: FOM Hochschule für Oekonomie & Management gemeinnützige GmbH, Köln
• Note: 1,3
• Autor: Thomas Szulwach (Autor:in)
• Erscheinungsjahr: 2021
• Seiten: 132
• Katalognummer: V1156643
• ISBN (PDF): 9783346552730
• ISBN (Buch): 9783346552747
• Sprache: Deutsch
• Schlagworte: Digitalisierung, Digitale Transformation, Chemische Industrie, Szenariotechnik, Szenarien, Digital Management, Business Consulting, systematische Literaturrecherche, BWL, Strategie, Wirschaftsinformatik