Für produzierende Unternehmen ist die Beherrschung des technologischen Wandels Voraussetzung für den Erhalt ihrer Wettbewerbsfähigkeit. Werden neue und unreife Technologien zu früh an den Markt gebracht oder im eigenen Unternehmen eingesetzt, hat das ebenso negative Konsequenzen für das Unternehmen wie ein verspäteter Markteintritt.
Technologielebenszyklusmodelle sollen helfen den zeitlichen Verlauf zu verstehen. Um die Reife der Technologien zu bewerten gibt es weiterhin Technologiereifegradmodelle. Sie unterstützen dabei, den Entwicklungsstand einer Technologie zu bestimmen und ihren verfrühten Einsatz zu verhindern.
In dieser Arbeit werden zunächst verschiedene Ansätze dieser beiden Modellarten vorgestellt.
Anschließend werden Modelle, die das Technologietiming betreffen, aufgezeigt. Es kann festgestellt werden, dass eine Vielzahl von Lebenszyklusmodellen existieren, diese aber für den Einsatz in der Praxis nur beschränkt geeignet sind.
Inhaltsverzeichnis
Kurzfassung
Abstract
Abkürzungen
1 Einleitung
2 Lebenszyklusmodelle
2.1 Lebenszyklusmodell von Ford & Ryan
2.2 Lebenszyklusmodell von Ansoff
2.3 Hype Cycle Modell von Gartner
2.4 S-Kurven-Konzept von McKinsey
2.5 Technologielebenszyklusmodell von Arthur D. Little
3 Reifegradmodelle
3.1 Technologiereifekonzept der NASA
3.2 Technologiereifekonzept nach Brousseau et al.
3.3 Technologiereifekonzept nach Fischbach
3.4 Technologiereifekonzept nach Reinhart & Schindler
3.5 Fertigungsreifegradmodell des US Department of Defense
3.6 Fertigungsreifegradmodell von Ward, Halliday und Foden (Rolls-Royce)
3.7 Technologiereifegrad und -risikobewertung nach Mankins
3.8 Technologiereifegradmodell unter Berücksichtigung von Risikomanagement nach Valerdi und Kohl
3.9 weitere Literatur
4 Markteintrittstiming
4.1 Markteintrittsstrategien
4.2 Strategisches Fenster
4.3 Zeitgerechtheit
4.4 weitere Faktoren für einen erfolgreichen Markteintritt
4.5 Markteintrittsmodel für neue Technologien nach Kalish & Lilien
4.6 Interner Technologietransfer mittels Technologiereifegradmodell
4.7 Optimale Investitionsstrategien in unreife Fertigungstechnologien nach Peters
5 Zusammenfassung
Abbildungsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Literaturverzeichnis
Abkürzungen
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
1 Einleitung
Im Rahmen der Globalisierung ist für Unternehmen die Beherrschung des beschleunigten technischen Wandels ein wesentlicher erfolgskritischer Faktor. Da sich die Bedeutung und somit die strategische Relevanz von Technologien im Laufe der Zeit ändert, müssen Unternehmen fähig sein, diesen Wandel rechtzeitig zu erkennen und daraus die richtigen Schlüsse zu ziehen. Gerade für Unternehmen aus den führenden Industrienationen ist es wichtig, die Anzeichen der Weiterentwicklungspotentiale frühzeitig und vor den Mitbewerbern zu erkennen. Durch den Informations- und Zeitvorsprung können so Potentiale und Gefahren rechtzeitig erkannt und genutzt werden, um mittels der Umgestaltung der eigenen Technologiestrategie die unternehmensspezifischen technologischen Kompetenzen anzupassen und dadurch Wettbewerbsvorteile zu kreieren. Deshalb ist eine wesentliche Aufgabe des Technologiemanagements die Beschreibung und Erklärung des Verlaufs von technischen Entwicklungen, um darauf aufbauend den zukünftigen Verlauf prognostizieren zu können.
Um dies zu bewerkstelligen, gibt es eine Vielzahl an Konzepten, die innerhalb des Technologiemanagements angewendet werden. Dazu zählen auch die Technologielebenszyklen. Diese beschrieben idealtypische Entwicklungsverläufe von Technologien. Dahinter steckt die Theorie, dass Technologien, ähnlich wie biologische Prozesse, einem typischen zeitabhängigen Entwicklungsverlauf unterliegen.
Im Vergleich zu den Lebenszyklusmodellen betrachten Technologiereifegradmodelle unabhängig von der Zeit die Reife bzw. den Entwicklungsstand von Technologien. Angefangen bei grundsätzlichen Prinzipien bis hin zum Einsatz der Technologie in komplexen Systemen werden die Entwicklungsstände analysiert, dokumentiert und bewertet. Sie sollen verhindern, dass unreife Technologien zum Einsatz kommen.
Solche Modelle bieten die Möglichkeit, sich über die Attraktivität von Technologien bewusst zu werden und das Weiterentwicklungspotential zu erkennen. Daraus lassen sich dann letztendlich strategische Handlungsmaßnamen ableiten. Dazu gehört auch die Entscheidung, wann Technologien für den internen Einsatz oder für die externe Marktverwertung einsatzbereit sind.
In dieser Arbeit werden verschiedene Technologielebenszyklus- und Reifegradmodelle vorgestellt und bezüglich ihrer Eignung zum Einsatz in der Praxis bewertet. Anschließend werden neben grundsätzlichen Strategien, die das Markteintrittstiming betreffen, auch Ansätze vorgestellt, die Technologiereifegradmodelle und Technologietiming kombinieren.
2 Lebenszyklusmodelle
Technologielebenszyklen stellen idealtypische Entwicklungsverläufe von Technologien über die Zeit dar. Sie beschreiben, in Abhängigkeit von der Zeit, die Technologieentwicklung anhand verschiedener Parameter.
2.1 Lebenszyklusmodell von Ford & Ryan
Das Modell von Ford und Ryan ist stark an das klassische Produktlebenszyklusmodell angelehnt. Es zeigt, in Abhängigkeit der Zeit, den Grad der Technologieausbreitung. Der Lebenszyklus der Technologie, in Abbildung 2.1 abgebildet, ist dabei in sechs Phasen untergliedert. Zunächst werden in der Entwicklungsphase mehrere verheißungsvolle Technologien entwickelt. Zu diesem frühen Zeitpunkt ist noch nicht absehbar, wie weit sich die Technologien ausbreiten könnten. In der nächsten Phase wird entschieden, ob einzelne Technologien bis zur Anwendungsreife weiterentwickelt werden. Außerdem muss festgelegt werden, ob die Technologie im eigenen Unternehmen Einzug hält, verkauft oder lizensiert werden soll. In der Phase des Anwendungsbeginns werden die Technologien dann in den Markt eingeführt. Parallel dazu wird die Technologie weiterentwickelt und neue Einsatzfelder werden erschlossen. Der Grad der Ausbreitung steigert sich dann rasant in der Phase des Anwendungswachstums. Der Marktwert der Technologie erreicht in dieser Phase seinen maximalen Wert. Von besonderer Bedeutung ist in dieser Phase das Timing, da sowohl ein früherer als auch späterer Technologieverkauf günstiger für das Unternehmen sein kann. In der Reifephase wird die Technologie bereits flächendeckend eingesetzt, es sind nur noch geringe Verbesserungen und Erweiterungen möglich. Der Technologieausbreitungsgrad erreicht sein Maximum. Durch beginnende Substitution der Technologie in der Degenerationsphase nimmt die Anwendungsbreite ab. (Schuh & Klappert 2011)
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 2.1: Technologielebenszyklus-Modell von Ford & Ryan (Schuh & Klappert 2011)
Das Modell von Ford und Ryan zeigt zwar den groben Verlauf einer Technologie im Laufe der Zeit auf, ist dennoch nur begrenzt für den praktischen Einsatz im Unternehmen geeignet. Es muss kritisch angemerkt werden, dass der Verlauf zwar in einzelne Phasen gegliedert ist, allerdings gibt es keine qualitativen oder quantitativen Kriterien, anhand derer diese voneinander abgegrenzt werden können. Ebenso ist nicht bekannt, wie lange die einzelnen Phasen andauern. Eine Dimensionierung des Grades der Technologieausbreitung fehlt. Es ist zudem zu bemängeln, dass die getroffenen Annahmen im Modell weder theoretisch noch empirisch begründet werden. (Tiefel 2007)
Zusammenfassend lässt sich also sagen, dass das Modell von Ford und Ryan nicht für den praktischen Einsatz im Unternehmen geeignet ist, um die Entwicklung neuer Technologien zu prognostizieren. Für ein allgemeines Verständnis über den Entwicklungsverlauf einer Technologie ist es aber durchaus geeignet.
2.2 Lebenszyklusmodell von Ansoff
Im Gegensatz zu Ford und Ryan liegt der Fokus bei Ansoff auf den unterschiedlichen Dynamiken technologischer Entwicklungen. Er zeigt den engen Zusammenhang zwischen Markt-, Produkt- und Technologielebenszyklus. Die variierende Nachfrage am Markt wird dabei durch unterschiedliche Produkte, die mittels verschiedener Technologien hergestellt werden, befriedigt.
Herrscht eine stabile Technologieentwicklung (oberes Schaubild in Abbildung 2.2), treten keine großen technologischen Sprünge auf. Die Entwicklung findet durch viele kleinere, inkrementelle Verbesserungen statt. Daraus ergibt sich ein fast identischer Verlauf von Markt- und Technologielebenszyklus. Wettbewerbsvorteile können in diesem Szenario fast ausschließlich durch Qualitäts-, Kosten- und Preisvorteile erzielt werden. (Schuh & Klappert 2011)
In Fällen der dynamischen Technologieentwicklung (mittleres Schaubild in Abbildung 2.2), ist der Verlauf von Markt- und Technologielebenszyklus immer noch nahezu identisch. Durch eine hohe Entwicklungsgeschwindigkeit der technologischen Leistungsfähigkeit mit einhergehendem hohem Innovationswettbewerb zwischen den Unternehmen, müssen immer neue Produkte auf den Markt gebracht werden um wettbewerbsfähig zu bleiben. Eine schnelle Produktentwicklung und leistungsfähiges Technologiemanagement sind notwendig. (Schuh & Klappert 2011)
Im Falle turbulenter Technologieentwicklungen (unteres Schaubild in Abbildung 2.2) kommt es zu häufigen Sprüngen von einer Technologie zur nächsten. Kaum haben sich Technologien am Markt behauptet, werden sie bereits durch neue ersetzt. Hier ist die Entscheidung über eingesetzte Technologien von großer Bedeutung, da das unternehmerische Risiko hierbei sehr groß ist. In solch dynamischen Märkten kommt deshalb der Technologiefrüherkennung und - bewertung eine bedeutende Rolle zu. Nur so kann während des rasanten Wandels benötigtes Wissen rechtzeitig aufgebaut werden. (Schuh & Klappert 2011)
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 2.2: Technologielebenszyklus-Modell von Ansoff (Schuh & Klappert 2011)
Ebenso wie bei der Kritik am Modell von Ford und Ryan fällt auch hier negativ auf, dass eine Skalierung für die Nachfrage fehlt. Ein Problem bei der Analyse von Technologieverläufen ist die Tatsache, dass die Differenzierung zwischen stabiler und dynamischer Entwicklung sehr ungenau ist. Es ist nicht ersichtlich, ab welchen Technologieveränderungsgeschwindigkeiten und Produktlebenszykluslängen zwischen den beiden Stufen unterschieden wird.
Die Möglichkeit, dass für eine Technologie sowohl eine dynamische als auch turbulente Entwicklung vorliegt, wird nicht berücksichtigt. Auch hier fehlt zudem wieder eine fundierte theoretische und empirische Begründung für das Modell. Ansoff führt hierzu lediglich einzelne Beispiele an. (Tiefel 2007)
Der Vorteil des Modells liegt in der Sensibilisierung für verschiedene Typen technologischer Entwicklungsdynamiken. Für den Einsatz im Unternehmen bezüglich der Vorhersage zukünftiger Entwicklungen und Ableitung notwendiger Maßnahmen ist es allerdings nicht geeignet. Lediglich die Rekonstruktion vergangener Entwicklungen ist möglich. (Tiefel 2007)
2.3 Hype Cycle Modell von Gartner
Das Hype Cycle Modell von Gartner beschreibt abhängig von der Zeit den Verlauf der öffentlichen Erwartungen, Abbildung 2.3. Gartner geht davon aus, dass die Erwartungen an neue Technologien alle nach denselben fünf Phasen ablaufen. In der ersten Phase, Innovationsauslöser, wird durch die erstmalige Produkteinführung oder Veröffentlichung eines wissenschaftlichen Artikels die Aufmerksamkeit eines breiten Publikums geweckt. Die technische Machbarkeit wurde hier bereits gezeigt, allerdings lässt sich der Nutzen und Marktvolumen der Technologie zu diesem Zeitpunkt noch nicht einschätzen. In der zweiten Phase steigt durch weitere Publikationen der Bekanntheitsgrad weiter an, aber die hohen Erwartungen an die neue Technologie können meist nicht erfüllt werden. Es folgt das Tal der Ernüchterung. Durch die nicht erfüllten Erwartungen schwindet das öffentliche Interesse an der Technologie. Dennoch arbeiten Unternehmen daran, die Technologie zu verbessern um die Kundenwünsche erfüllen zu können. In der Phase Hang der Erleuchtung werden dann wieder neue Produkte und Anwendungen präsentiert, die auch wieder bei einem breiteren Publikum auf Gehör stoßen. In der letzten Phase, dem Plateau der Produktivität erreicht die neue Technologie dann eine hohe Leistungsfähigkeit, die Zahl der Anwendungen steigt. Die aktuelle Bestimmung der Position kann über Analysen von Publikationen grob bestimmt werden. Daraus könnten dann entsprechende Investitionsentscheidungen abgeleitet werden. (Schuh & Klappert 2011)
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 2.3: Hype Cycle von Gartner (Schuh & Klappert 2011)
Im Vergleich zu den bisher vorgestellten Modellen ist mittels der Analyse von Publikationen im Hype-Cycle Modell eine ungefähre Einordung der Technologie in den Verlauf möglich. verlässliche Prognosen können daraus aber nicht abgeleitet werden. Dass liegt daran, dass Technologien einzelne Phasen mehrmals durchlaufen können oder aber einzelne Phasen auslassen. Zudem wird nicht berücksichtigt, dass sich einzelne Technologien aufspalten oder miteinander verschmelzen. Im Hinblick auf die Phaseneinteilung ist zu bemängeln, dass die Zeit vor der ersten Phase, wenn die Technologie bereits existiert aber noch keine öffentliche Aufmerksamkeit erlangt, nicht berücksichtigt wird. Ebenso ist der Abschnitt nach der fünften Phase, der Übergang der Technologie zur Basistechnologie nicht berücksichtigt. Es sollte zusammenfassend also vorsichtig mit dem Modell umgangen werden und nicht automatisch nach der Einordnung der Technologie entsprechende Investitionen getroffen werden. Es wäre falsch davon auszugehen, dass es immer notwendig ist, bei steigender Präsenz einer Technologie die Investitionen in diese zu erhöhen. (Tiefel 2007)
2.4 S-Kurven-Konzept von McKinsey
Das S-Kurven Konzept der Managementberatung McKinsey beschreibt nicht wie bisher in Abhängigkeit von der Zeit, sondern in Abhängigkeit des kumulierten F&E-Aufwandes die Leistungsfähigkeit einer Technologie. Nach diesem Modell gelangen alle Technologien irgendwann an eine Leistungsgrenze. Daraus ergibt sich der typische S-förmige Kurvenverlauf wie er in Abbildung 2.4 deutlich zu erkennen ist. Der Verlauf wird in vier Phasen unterteilt. Technologien, die noch keine Anwendung finden und noch geringe Beachtung erhalten, werden embryonische Technologien genannt. Es herrscht Unsicherheit darüber, ob sich diese Technologien durchsetzen werden. Technologien, die bereits Anwendung finden, sind die Schrittmachertechnologien. Hier ist mit großer Wahrscheinlichkeit davon auszugehen, dass sie den Durchbruch am Markt schaffen. Der nächste Schritt sind dann die sogenannten Schlüsseltechnologien. Sie gelten als Kerntechnologien innerhalb einer Branche. Im nächsten Schritt werden diese als Basistechnologien bezeichnet. Ihr Leistungspotential wird voll ausgeschöpft, eine Steigerung ist nicht mehr möglich. Vielmehr stehen diese kurz davor, durch neue Technologien abgelöst zu werden. (Schuh & Klappert 2011)
Das Potential das eine Technologie noch besitzt kann ermittelt werden, indem die aktuelle Leistungsfähigkeit mit der Leistungsgrenze verglichen wird. Nähert sich eine Technologie ihrer Leistungsgrenze, ist dies ein Indiz für das Auftreten neuer, leistungsfähigerer Technologien. Dies ist in Abbildung 2.5 dargestellt.
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Abbildung 2.4: S-Kurven-Konzept zur Klassifizierung des technologischen Reifestadiums (Schuh & Klappert 2011)
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Abbildung 2.5: S-Kurven-Konzept mit Lock-in und Lock-out-Faktoren (Schuh & Klappert 2011)
Bei diesem Modell ist die Bestimmung eines Parameters zur Bestimmung der Leistungsfähigkeit von Technologien kritisch zu hinterfragen. Das liegt daran das eine Technologie auch noch andere Technologien beeinflussen kann. Dies ist zum Beispiel dann der Fall, wenn verschiedene Technologien zusammenwirken. Ein weiteres Manko bezüglich des Leistungsparameters ist die Frage, ob sich die Bedeutung dessen im Laufe der Zeit verändern kann. Auch ist der kumulierte F&E-Aufwand nur schwer zu bestimmen. Zum einen ist es innerhalb einzelner Unternehmen bereits schwer, die Kosten differenziert zuzuordnen, zum anderen können die Kosten Dritter für eine Technologie kaum ermittelt werden. (Tiefel 2007)
Das McKinsey-Model ist also nur schwer für den praktischen Einsatz innerhalb des Technologiemanagements zu gebrauchen. Der Nutzen liegt vielmehr in der Sensibilisierung der begrenzten Leistungsfähigkeit einzelner Technologien. Es macht auf die Gefahr von Technologiesprüngen aufmerksam. (Tiefel 2007)
2.5 Technologielebenszyklusmodell von Arthur D. Little
Das von der Unternehmensberatung Arthur D. Little entwickelte Modell, in Abbildung 2.6 zu sehen, verdeutlicht den Zusammenhang zwischen der Position einer Technologie zu einem konkreten Zeitpunkt und dem Wettbewerbspotential. Der Verlauf wird dabei in die Phasen Entstehung, Wachstum, Reife und Alter unterteilt. Aufgrund dieser Phasen können Technologien in Schrittmacher-, Schlüssel, Basis- und verdrängte Technologie klassifiziert werden.
Schrittmachertechnologien befinden sich noch in der Entwicklungsphase, besitzen noch ein hohes Potential und haben einen wesentlichen Einfluss auf die Unternehmensentwicklung. In der Wachstumsphase wird dieses Potential bereits zu einem hohen Grad ausgeschöpft. Die Technologien sind fester Bestandteil einer Branche, allerdings nicht allen Wettbewerbern zugänglich, sie bieten also denjenigen Firmen, die Zugang zu ihnen haben, die Möglichkeit, sich Wettbewerbsvorteile zu haben. Im nächsten Schritt ist die Technologie weit verbreitet, sie ist der aktuelle Stand der Technik und bietet keine Möglichkeiten mehr, sich vom Wettbewerb zu differenzieren. In der abschließenden Alter Phase werden die Technologien durch neue Schlüsseltechnologien verdrängt. (Schuh & Klappert 2011)
Im Gegensatz zu den meisten bereits vorgestellten Modellen, liefert Arthur D. Little zur Einordnung von Technologien in den Lebenszyklus eine Reihe von Indikatoren. Diese sind in Abbildung 2.6 dargestellt. Damit werden Hinweise geliefert, wie die Technologie weiterverwendet werden kann.
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Abbildung 2.6: Technologielebenszyklus-Modell von Arthur D. Little (Schuh & Klappert 2011)
Zwar werden von Arthur D. Little Kriterien angegeben, mit deren Hilfe eine Technologie in den Zyklus eingeordnet werden kann, allerdings sind die Ausprägungen für verschiedene Phasen identisch oder nur schwer zu unterscheiden. Eine eindeutige Zuordnung ist somit nicht immer möglich. Wie bereits bei anderen Modellen angemerkt, ist das Modell auch hier wieder auf einen idealtypischen Verlauf ausgelegt. Es kann allerdings vorkommen, dass Technologien nicht alle Phasen durchlaufen, sondern vereinzelt Phasen auslassen. So ist es zum Beispiel denkbar, dass eine Technologie verdrängt wird, bevor ihr gesamtes Potential ausgeschöpft wurde. Durch die angegebenen qualitativen Indikatoren lässt sich der Entwicklungsstand einer Technologie hier zumindest grob abschätzen. Damit werden Unternehmen zumindest grobe strategische Zwecke, für die eine Technologie noch genutzt werden kann, aufgezeigt. (Tiefel 2007)
3 Reifegradmodelle
Ein wichtiges Instrument, das helfen soll, die Reife von Technologien systematisch zu bestimmen sind Technologiereifegradmodelle. Der Reifegrad einer Technologie ist ein wichtiger Indikator für das Technologietiming aber auch für die Make-or-Buy Entscheidung. Reifegradmodelle sollen dabei verhindern, dass eine Technologie weder zu spät, noch zu früh eingeführt wird. Die Reifegradmodelle unterstützen die Entscheidung, wann mit einem annehmbaren Risiko in den Markt gegangen werden kann.
3.1 Technologiereifekonzept der NASA
Ein erstmals auftauchender Ansatz zur systematischen Bestimmung der Technologiereife ist das Konzept des Technology Readiness Level „TRL“ das von Mankins für die NASA entwickelt wurde (Mankins 1995). Es war ursprünglich für Anwendungen in der Luft- und Raumfahrt gedacht. Eine Technologie durchläuft demnach neun Reifegradstufen. Von Stufe eins bis Stufe neun nimmt die Technologiereife kontinuierlich zu. Deshalb sind die Reifegradstufen in Abbildung 3.1 auch als Thermometer dargestellt.
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Tabelle 3.1: Reifegradstufen nach Mankins (Mankins 1995)
Um das Erreichen einer Stufe sicherzustellen, hat die europäische Weltraumorganisation (Esa) ein vier Stufen System entwickelt. Für jede Technology Readiness Stufe müssen dazu folgende Schritte durchgeführt werden: In Schritt eins müssen zunächst alle Forschungs- und Entwicklungsschritte, die durchgeführt wurden, beschrieben werden. Anschließend müssen die Anforderungen der zukünftigen Anwendung definiert werden, bevor diese im dritten Schritt überprüft und verifiziert werden. Abschließend werden in Schritt vier bereits Risiken, sowie weiterer F&E-Bedarf abgeschätzt. Wenn all diese Schritte erfolgreich abgeschlossen sind, erreicht die Technologie den nächsten Level. Zusätzlich zu diesen vier Schritten sollte aber immer auch der Faktor Zeit berücksichtigt werden. Dies ist deshalb wichtig, da berücksichtigt werden muss, dass es bei einem größeren Zeitraum zwischen der letzten Entwicklung und beider aktuellen Neueinschätzung dazu kommen kann, dass bestimmte Technologiekomponenten oder -prozesse veraltet oder nicht länger verfügbar sind. (ESA 2008)
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Abbildung 3.1: Reifegradstufen des NASA Reifegradmodells als Thermometerdarstellung (ESA 2008)
Kritik: Für kleine und mittlere Unternehmen ist diese Methode oft zu aufwändig um dies selbst auszuführen. Ohne die Erweiterung der ESA ist die Beschreibung der einzelnen Stufen zu ungenau definiert, so dass die Unterstützung des Modells bei spezifischen Entscheidungen sehr begrenzt ist.
Die Grenzen des Modells werden erreicht, wenn es darum geht einen Zeitpunkt zu bestimmen, zu welchem die Technologie tatsächlich einsatzbereit ist. Da die einzelnen Stufen zudem auf den Ergebnissen von Befragungen resultieren, können diese unter Umständen sehr subjektiv ausfallen (Brousseau et al. 2009). Weiter ist zu kritisieren, dass das Ergebnis ein einzelner Wert bzw. eine einzelne Stufe ist, was die Berücksichtigung der vergangenen Entwicklung erschwert (Reinhart & Schindler 2010).
Ebenfalls fehlt die Unterscheidung zwischen Technologiereife und Reife der Produktentwicklung. Diese Unterscheidung wird bei anderen Modellen durch den Fertigungsreifegrad teilweise berücksichtigt.
3.2 Technologiereifekonzept nach Brousseau et al.
In Anlehnung an das Modell der NASA entwickelten Brousseau et al. (Brousseau et al. 2009) ein Modell, das aus sieben Stufen besteht und für die Anwendung von Micro- und Nanofertigungstechnologien entwickelt wurde. Ziel des Modells ist es, die Implementierung von Fertigungstechnologien zu unterstützen.
Die Technology Readiness Level werden hierbei in Abhängigkeit des Forschungs- und Entwicklungsaufwandes untergliedert. Die Aufwände werden dabei anhand von Fragebögen erfasst. Für jede TRL Stufe wird dann ein Reifewert in Prozentpunkten bestimmt. Es wird also nicht nur ein einzelner Wert für die Reife angegeben, sondern eine Beurteilung anhand der Entwicklung der einzelnen Stufen. Im Vergleich zum NASA-Modell wurde die Anzahl an Stufen von neun auf sieben reduziert und an die Bedürfnisse der Fertigungstechnologien angepasst. Aufbauend auf der Grundlagenforschung durchläuft die Entwicklung verschiedene Machbarkeitsund Demonstrationsstufen. Nach der Integration der Technologie in die tatsächliche Produktionsumgebung wird sie in der letzten Stufe in der Serienproduktion angewendet. Die einzelnen Stufen sind in Abbildung 3.2 dargestellt.
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Abbildung 3.2: Technologie-Reifegradstufen nach Brousseau et al. (Reinhart & Schindler 2010)
Abbildung 3.3 zeigt beispielhaft ein dadurch entstehendes Reifegradprofil. Wie hier zu erkennen ist, wird der F&E-Aufwand jeder Stufe prozentual angegeben. Je höher das Level desto niedriger wird in der Regel der Aufwand. Das ist dadurch zu erklären, dass die niedrigeren Stufen früher beachtet werden als die höheren. Die einzelnen Levels bauen zudem aufeinander auf, so ist z.B. die Technologieentwicklung Voraussetzung für die Technologiedemonstration.
Zusätzlich wurde ein Reife-Index erstellt, der sich aus der Summe der F&E-Aufwände der Stufen fünf, sechs und sieben zusammensetzt. Das sind also die Stufen, welche hauptsächlich die Systementwicklung und Integration in die Produktionsumgebung adressieren. Je höher der Index, desto ausgereifter ist die Technologie und desto präziser lässt sich der erfolgreiche Einsatz abschätzen.
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Abbildung 3.3: Reifegradprofil nach Brousseau et al. (Schindler 2014)
Vorteilhaft bei der Darstellung als Reifeprofil ist die Möglichkeit, Forschungs- oder Entwicklungslücken in einzelnen Reifegradstufen aufzudecken.
Das Modell gibt zwar einen guten Überblick über den F&E-Aufwand bzgl. unterschiedlicher Fertigungstechnologien, es berücksichtigt aber nicht die zeitliche Entwicklung und gibt keinen Aufschluss über das tatsächliche Leistungspotential der Technologie. Ebenso wenig werden Faktoren oder Kriterien genannt, welche die Quantifizierung der einzelnen Stufen ermöglichen.
3.3 Technologiereifekonzept nach Fischbach
Ein Ansatz für die Messung der Reife von Karbon-Materialien in Fertigungstechnologien, der auf den Ansätzen von Brousseau et al. und Schindler basiert, liefert Fischbach in (Fischbach 2013)
Er hebt dabei hervor, dass sein Ansatz berücksichtigt, dass Technologien, die Verbundstoffe aus Karbon erzeugen, zu den Anwendungstechnologien zählen. Also zu Technologien, deren Anwendung weiter erforscht ist als die dazugehörigen grundlegenden Forschungen. Solche Technologien besitzen ein geringes Entwicklungsrisiko, da sie bereits in der Praxis verwendet werden, auf Grund der fehlenden Grundlagenforschung kann allerdings das tatsächliche Potential nur schwer eingeschätzt werden. Dadurch ergibt sich Reifeprofil, bei dem die letzten Phasen höhere Werte aufweisen und die frühen Phasen niedrigere. Der Reifefortschritt der letzten Phasen des Modells gibt somit Auskunft über den F&E-Aufwand, also dem mit der Entwicklung der Technologie verbundenem Risiko, während der Fortschritt in den ersten Phasen des Modells Auskunft über die Unsicherheiten hinsichtlich der Leistungsfähigkeit der Technologie geben. Diese Unsicherheiten wiederum resultieren aus dem Mangel an Grundlagenforschung, Durchführbarkeitsstudien und fehlender Konzeption. Vor diesem Hintergrund besteht sein Modell aus sieben Reifestufen die in Tabelle 3.2Fehler! Verweisquelle konnte nicht gefunden werden. genauer beschrieben werden. (Fischbach 2013)
Zur Berechnung des Reifefortschritts jeder Stufe schlägt Fischbach eine automatisierte Auswertung vor. Dazu werden im ersten Schritt für jede der sieben Stufen unterschiedliche Kriterien definiert. Als nächstes werden relevante Ausprägungen der Kriterien identifiziert, um den Grad der Erfüllung innerhalb einer Stufe messen zu können. Um dies automatisieren zu können, werden die Kriterien als mathematische Funktion dargestellt, die Werte zwischen null und eins annehmen kann. Abschließend kann dann automatisiert der Reifefortschritt einer Stufe ermittelt werden, indem der arithmetische Mittelwert des Erreichungsgrades aller Kriterien einer Stufe berechnet wird. (Fischbach 2013)
1. Grundlagenforschung Die erste Phase fokussiert die fundamentale
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Tabelle 3.2: Reifegradstufen nach Fischbach (Fischbach 2013)
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Abbildung 3.4: Schritte zur Berechnung eines Reifegradprofils nach Fischbach (Fischbach 2013)
Der Vorteil dieser Methode liegt darin, dass sie Auskunft sowohl über das Potential und Leistungsfähigkeit einer Technologie, als auch über das mit der Entwicklung verbundene Risiko gibt. Nachteilig ist zu bemerken, dass das Modell für den Einsatz von Karbon-Komponenten und deren Produktionstechnologien entwickelt wurde. Die Übertragung auf andere Technologien muss erst noch untersucht werden. Problematisch könnte hierbei die Definition von Kriterien sein, da es oft schwierig ist, die Ausprägung einer Eigenschaft zahlenmäßig darzustellen.
3.4 Technologiereifekonzept nach Reinhart & Schindler
Ein allgemeineres Modell für die Bestimmung der Reife von Fertigungstechnologien liefern Reinhart und Schindler in (Reinhart & Schindler 2010) und (Schindler 2014). Ihr Konzept basiert auf dem bereits vorgestellten Reifegradmodell von Brousseau et al., sowie dem Lebenszykluskonzept von Ford & Ryan. Die Idee dahinter ist es, auch dynamische Veränderungen zu berücksichtigen.
Um die Vorteile der beiden genannten Modelle nutzen zu können, identifizieren die Autoren mehrere Indikatoren mit dazugehörigen Limits um die Reife definieren, vorherzusagen und quantifizieren zu können. Durch die Limits und den aktuellen Stand einer Technologie gemessen an diesen, kann die reife einer Technologie abgeleitet werden. Als quantifizierbare Indikatoren werden Ausschussrate und Prozesskosten genannt. Bevor der Ausschuss unter eine bestimmte Grenze fällt, macht der Einsatz einer Technologie in einer Serienproduktion keinen Sinn. Dieser Faktor beeinfluss somit direkt die reife einer Technologie. Als zweiter wichtiger Faktor werden die Prozesskosten genannt. Als indirekter Faktor kann die Kostendegression einen Hinweis über den Entwicklungsstand einer Fertigungstechnologie geben. (Reinhart & Schindler 2010)
In diesem Ansatz werden statt bisher zwei verschiedene Reifegrade verwendet. Die ist zum einen, der Reifegrad der Technologie und , der Reifegrad jedes einzelnen Reifegradlevels. In Anlehnung an (Brousseau et al. 2009) werden hier die gleichen sieben Reifegradstufen verwendet. Zusätzlich gibt es in jeder Stufe ݅cein spezifisches Reifelimit ,. Der Reifegrad der Technologie innerhalb einer Stufe kann dabei Werte zwischen null und 100 Prozent annehmen. Für die erfolgreiche Implementierung ist es allerdings nicht immer notwendig 100% in jeder Reifestufe zu erreichen. Hierfür wird , verwendet. Dieses Limit repräsentiert den Grad, den eine Technologie mindestens erreichen muss, um implementiert zu werden. Diese Limits werden individuell in Abhängigkeit der Branche oder der Unternehmensstrategie bestimmt. Für den erfolgreichen Einsatz sollten aber die Limits jeder Reifestufe mindestens erfüllt werden. Sowohl als auch , werden dabei anhand von Experteninterviews ermittelt. Dafür werden spezielle Fragen für jede Reifestufe bezüglich Produkt, benötigte Hilfsmaterialien und relevanten Prozessparametern analysiert. Die Ergebnisse der Befragung sind Aussagen, die auf Fuzzy-Logik basierenden Unsicherheiten reproduziert werden. (Reinhart & Schindler 2010)
Das Besondere an diesem Modell ist, dass im Laufe der Zeit die einzelnen Reifegrade der sieben Stufen mehrmals bestimmt werden. In Abbildung 3.5 sind beispielhaft drei Reifegradprofile zu unterschiedlichen Zeitpunkten zu sehen. Betrachtet man dann die Dauer und die Geschwindigkeit der Reifegradentwicklung innerhalb der einzelnen Stufen, lassen sich die Zeitpunkte der Erreichung der Reifegradlimits berechnen.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 3.5: Abschätzung der Fertigungstechnologiereifereife nach Schindler (Reinhart & Schindler 2010)
Die optimale Implementierung der Technologie kann somit unter geringem Risiko vorhergesagt werden. Zur Bestimmung des Gesamtreifegrades wird dann folgende Formel verwendet:
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Der Faktor ist eine Gewichtung, die für jede der sieben Reifegradstufen bestimmt wird und Werte zwischen null und eins annimmt. Die gesamte Berechnung eines Reifegrades ist in Abbildung 3.6 verdeutlicht. Die Summe der sieben Gewichtungen muss wiederum eins ergeben. Damit wird es Unternehmen ermöglicht, die Bedeutung der sieben Stufen nach individuellen Interessen festzulegen. So werden beispielsweise Unternehmen, die den Einsatz neuer Fertigungstechnologien planen, die Bedeutung der letzten Stufen höher bewerten als die Grundlagenforschung. (Reinhart & Schindler 2010)
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Abbildung 3.6: Beispielhafte Berechnung der Fertigungstechnologiereife zu einem bestimmten Zeitpunkt (Reinhart & Schindler 2010)
Die Vorteile dieses Ansatzes liegen hauptsächlich darin, dass durch die mehrmalige Bestimmung der Reifegrade eine Prognose der Erreichung der geforderten Limits möglich ist. Im Gegensatz zu den bisherigen Ansätzen lässt sich dadurch ein ungefährer Zeitpunkt bestimmen, zudem eine neue Fertigungstechnologie die geforderten Bedürfnisse erfüllt und somit im Unternehmen eingesetzt oder an den Markt gebracht werden kann.
Problematisch ist es allerdings, aus den Expertenumfragen Werte abzuleiten um den Stand des Reifegrades bestimmen zu können. Zudem wurde das Modell bisher noch nicht im industriellen Umfeld getestet.
3.5 Fertigungsreifegradmodell des US Department of Defense
Die Übertragung des Technologiereifegradmodells der NASA für Raumfahrtanwendungen auf Fertigungstechnologien wurde hauptsächlich durch das US Departement of Defense vorangetrieben. Die Absicht hinter der Entwicklung des Modelles in (DoD 2011) ist es, bereits zu Beginn einer Technologieentwicklung Risiken zu identifizieren und zu managen und dies über den gesamten Lebenszyklus eines Programmes durchzuführen. Dazu wird das Modell auch für die Abstimmung mit Lieferanten und anderen Partnern eingesetzt. Es wurde in Assoziation zum Ansatz nach Mankins ein Modell entwickelt dass aus zehn sogenannten „Manufacturing Readiness Level“ (MRL) besteht. Das Zusammenspiel aus Technologiereifegrad und Fertigungsreifegrad soll als Maßstab dienen, um das Risiko sich entwickelnder Technologien oder Prozesse zu definieren. Deshalb sind die zehn Stufen der Fertigungsreife auch mit den neun Stufen der Technologiereife korreliert. (DoD 2011)
Die einzelnen Fertigungsreifegradstufen und ihre Korrelation zu den Technologiereifegradstufen sind in Abbildung 3.7 zu sehen. Die ersten Stufen bis zum Meilenstein A fokussieren die fertigungstechnische Machbarkeit, indem Produktionsrisiken der vorgeschlagenen Konzepte identifiziert und reduziert werden. Die Machbarkeit der Fertigungskonzepte wird bis dahin in Laborversuchen demonstriert. Das Augenmerk liegt auf der Erkennung der Herausforderungen die in der folgenden Technologieentwicklungsphase berücksichtigt werden müssen. Der Fokus zwischen Meilenstein A und B liegt auf der Machbarkeit, Prototypen in produktionsnaher Umgebung herzustellen. Ist dieser Schritt der Technologieentwicklung erfolgt, können in Stufe acht bereits Produkte hergestellt werden, die sowohl optisch als auch funktional mit den Produkten der zukünftigen Serienproduktion übereinstimmen. Um die Reife zu beweisen, müssen diese Produkte auf Pilotfertigungslinien hergestellt werden können. Erst dann kann davon ausgegangen werden, dass die zukünftigen Produktionsanlagen die Anforderungen hinsichtlich Qualität, Leistung oder Kosten erfüllen können. Damit ist dann auch Meilenstein C erfolgreich erreicht. (DoD 2011)
Da eine erfolgreiche Fertigung von den verschiedensten Bereichen abhängig ist, müssen die zehn MRL auch in diesen verschiedenen Bereichen sequentiell durchlaufen werden. Diese neuen Bereiche sind: Technologie und industrielle Basis, Design, Kosten und Finanzierung, Material, Prozessfähigkeit und -beherrschbarkeit, Qualitätsmanagement, Arbeitskräfte, Einrichtungen und Produktionsmanagement. Zu diesen sogenannten „threads“ gibt es dann noch weitere „sub-threads“ die jene noch genauer untergliedern. Für jede dieser Bereiche gibt es detaillierte Kriterien für jede der zehn MRL über den gesamten Lebenszyklus. Der Nutzer hat damit eine Übersicht an der Hand, mit welcher er die Entwicklung der Reife separat für jeden Bereich nachvollziehen kann. (DoD 2011)
Die Einschätzung, ob ein Fertigungsreifelevel abgeschlossen werden kann, wird durch die Bewertung eines Teams ermittelt. Dazu werden Fragebögen erstellt, die dabei unterstützen sollen, den aktuellen Stand besser einschätzen zu können. Als Ergebnis der Beurteilung werden zusätzlich Arbeitspläne aufgestellt, die helfen, Ziele für den weiteren Reifefortschritt zu definieren und das Fertigungsrisiko zu minimieren. (DoD 2011)
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 3.7: Zusammenhang zwischen Fertigungsreifegrad, Technologiereifegrad und Meilensteinen der Systemübernahme (Stanley 2008)
Das Fertigungsreifegradmodell ist als Ergänzung zum klassischen Technologiereifegradmodell nach Mankins vor allem für produktionsnahe Unternehmen sinnvoll, da sie so ihre Produktion parallel zur Technologieentwicklung kontinuierlich aufbauen.
Problematisch bleibt aber weiterhin die Tatsache, dass der Ansatz statisch ist. Er beschreibt die aktuelle Situation ohne dabei aber Unterstützung für die Entwickler bereit zu halten, um spezifische Aufgaben oder Projekte zu erledigen. (Ward, Halliday & Foden 2011)
3.6 Fertigungsreifegradmodell von Ward, Halliday und Foden (Rolls-Royce)
Da Ward, Halliday und Foden die konventionellen Reifegradmodelle für den Einsatz im Bereich von Fertigungstechnologien nicht für geeignet halten, entwarfen sie ein Modell (Ward, Halliday & Foden 2011), das speziell für den Einsatz im Bereich von Fertigungstechnologien der Raumfahrtindustrie gedacht ist. Bei Rolls-Royce ist das Modell bereits weitläufig im Einsatz. Da sie den direkten Zusammenhang zwischen Technologiereifegrad und Fertigungsreifegrad positiv bewerten, besteht ihr Modell, in Anlehnung an das klassische Reifegradmodell von Mankins (Mankins 1995), ebenfalls aus neun Stufen. Die neun Stufen, wie sie in Abbildung 3.8 abgebildet sind, wurden weiter in die drei Phasen Technologiebewertung und Erprobung, Vorserienproduktion und Produktionsanlauf untergliedert.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 3.8: Rolls-Royce Fertigungsreifegradlevel (Ward, Halliday & Foden 2011)
Da die Fertigungsreife im Gegensatz zur Technologiereife nicht nur von der eigentlichen Fertigungstechnologie, sondern auch von vielen weiteren organisatorischen oder finanziellen Aspekten abhängig ist, werden diese ausführlich berücksichtigt. Dazu werden die Anforderungen für das Erreichen der neun Fertigungsreifelevel für folgende Bereiche genauer spezifiziert: Demonstrationsfähigkeit, typische Standartausrüstung, typische Komponentenstandards, erlaubte Umgebung für Versuche, typische Messgrößen, Wissen und Kontrolle über die Hauptprozessvariablen, Ausführung des Geschäftsplans, Planung und Finanzierung.
3.7 Technologiereifegrad und -risikobewertung nach Mankins
Mankins selbst veröffentlichte 2009 (Mankins 2009) eine Erweiterung seines für die NASA entwickelten Reifegradmodells. Er selbst erkannte, dass sein bisheriges Modell nicht alle notwendigen Schwierigkeiten im F&E-Prozess berücksichtigt. In seiner neuen Technologiereifegrad und -risiko Bewertung berücksichtigt er deshalb, neben dem Technologiereifegrad, auch das Konzept der Risikomatrix. Um eine Technologie in die Risikomatrix einzuordnen, nutzt er verschiedene Faktoren:
Dazu zählt ein Faktor der misst, wie schwer es ist, von einer Reifegradstufe zur nächsten zu gelangen. In seinem neuen Ansatz berücksichtigt er deshalb den sogenannten „R&D degree of difficulty“(R&D3 ). Also den Grad der Schwierigkeit von Forschung und Entwicklung. Dieser zeigt die erwartete Wahrscheinlichkeit des Erfolgs bzw. Misserfolgs auf, dass bestimmte Technologieziele in frühen F&E-Programmen aber auch in späteren Technologiedemonstrationen erreicht werden.
Weiterhin berücksichtigt er, im Vergleich zu seinem NASA Reifegradmodell, wie wichtig eine Technologie für den zukünftigen Erfolg eines Gesamtsystems ist. Für ein erfolgreiches F&E- Management ist dies aber unabdingbar. Deshalb führt er den Faktor „Technology Need Value“ (TNV), also die Wichtigkeit einer Technologie, ein. Dieser kann als Gewichtungsfaktor verstanden werden, der die Technologien eines Gesamtsystems bewertet. Das Klassifizierungssystem besteht aus fünf Stufen mit Gewichtungsfaktoren zwischen 40 und 120%. (Mankins 2009)
Diese drei Faktoren, Technologiereifegrad, R&D3 und TNV berücksichtigt er in einer neuen Version der klassischen Technologierisikomatrix. Wie in Abbildung 3.9 zu sehen, wird auf der y- Achse der Faktor R&D3 berücksichtigt, auf der X-Achse werden die erwarteten Konsequenzen eines Fehlschlages durch ∆ ∗ eingeordnet. ∆ dabei den verbleibenden Aufwand dar, um von einem Technologiereifegrad in den nächsten zu gelangen. (Mankins 2009)
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 3.9: Technologieprogrammmatrix (Mankins 2009)
In einer Matrix werden somit mehrere Technologiereifegrad- und Risikofaktoren berücksichtigt. Durch die Kombination der drei Faktoren können spezifische Technologien in einen spezifischen Bereich der Matrix eingeordnet werden.
3.8 Technologiereifegradmodell unter Berücksichtigung von Risikomanagement nach Valerdi und Kohl
Eine Erweiterung der Reifegradmodelle um einen Risikofaktor wird in (Valerdi & Kohl 2004) vorgestellt. Klassische Reifegradmodelle berücksichtigen nicht die negativen Aspekte, die unreife Technologien auf ein System haben können. Deshalb wollen Valerdi und Kohl mit ihrem Model die Frage beantworten, welche Risiken mit der Implementierung einer Technologie verbunden sind und ob ein hoher Reifegrad automatisch mit einem niedrigerem Implementierungsrisiko einhergeht. Deshalb wird eine Kombination aus Reifegradmodell und Technologierisiko in Form von Technologiealterung und anderen negativen Faktoren vorgestellt. Häufig wird zwar ein hohes Reifegradniveau mit einem niedrigem Risiko gleichgesetzt, allerdings wird hierbei nicht die Beziehung zwischen Reifegradlevel und Risiko berücksichtigt. Deshalb sollten Faktoren berücksichtigt werden, die neue Risiken berücksichtigen, die mit hören Reifestufen einhergehen. Dies sind zum Beispiel die Alterung von Technologien, wie sie in den Lebenszyklusmodellen beschrieben wird, oder „leapfrogging“ (das Überspringen/Ersetzen neuer Technologien über bestehende Technologien hohen Reifegrades). Diese Faktoren können zur nochmaligen Überprüfung der Adaption einer neuen Technologie führen, gerade wenn diese einen höheren Reifegrad aufweist als andere Alternativen. Das Modell in (Valerdi & Kohl 2004) besteht aus fünf Phasen der Alterung, welche sie mittels Kostenmultiplikatoren in das Kostenmodell COSYSMO integrieren. (Valerdi & Kohl 2004)
3.9 weitere Literatur
Neben den hier aufgeführten Arbeiten existieren in der Literatur noch weitere Ansätze, die verschiedene Formen von Reifegradmodellen beinhalten.
In (Williamson & Beasley 2011) wird ein Technologie- und Fertigungsreifegradmodell vorgestellt, dass speziell für die Automobilindustrie entworfen wurde. Dabei werden Technologiereifegrade und Fertigungsreifegrad parallel verwendet.
(Sauser et al. 2006) wenden den Technologiereifegrad auf komplexere Systeme an und erweitern diesen dazu um einen Integrationsreifegrad um damit einen Systemreifegrad zu ermitteln.
Eine Methode zur Reifegradabsicherung von Neuteilen in der Automobilbranche wird in (VDA 2009) vorgestellt.
(Jahn 2010) stellt eine Methode zur Reifebeurteilung von Projekten vor.
Es sind weitere Ansätze in der Literatur zu finden, die häufig aber nur für spezielle Produktionstechnologien geeignet sind.
4 Markteintrittstiming
Wenn die Reife der Technologien oder Fertigungsprozesse kontinuierlich erfasst und bewertet werden, ist der nächste Schritt das optimale Timing für den Einsatz der Technologien zu finden. Dies kann der Zeitpunkt sein, mit der neuen Technologie in den Markt einzutreten oder die Technologie im eigenen Unternehmen einzusetzen. Die Literatur, die sich mit dem optimalen Timing unreifer Fertigungstechnologien befasst, ist äußerst knapp. Hier werden zunächst grundlegende Ansätze zu Eintrittsstrategien und dem Timing von neuen Technologien und Produkten vorgestellt. Im Anschluss wird ein Ansatz vorgestellt, der den optimalen Eintrittszeitpunkt einer neuen Technologie berechnet und dabei auch die Reife der Technologie berücksichtigt, auch wenn auch nicht durch ein Reifegradmodell bestimmt wird. Ein Ansatz des internen Technologietransfers unter Berücksichtigung des Reifegradmodells nach Mankins wird erläutert. Weiter wird ein Modell von S. Peters vorgestellt, welches unter Berücksichtigung eines sechsstufigen Reifegradmodells den optimalen Investitionszeitpunkt einer Firma in eine unreife Fertigungstechnologie bestimmt.
4.1 Markteintrittsstrategien
In der Literatur wird generell unter den beiden Eintrittsstrategien als Führer oder Folger unterschieden. Der Führer oder Pionier ist dabei der erste, der ein neues Produkt oder eine neue Technologie an den Markt bringt. Der Folger dagegen tritt erst in den Markt ein, wenn bereits ein anderes Unternehmen das Produkt oder die Technologie eingeführt hat. Hier ist eine weitere Unterscheidung möglich. Die Folger können nach der Reihenfolge ihres Markteintrittes weiter unterschieden werden. So werden die Folger häufig noch in frühe Folger oder späte Folger unterschieden. Je nach Marktgröße und Anzahl an Wettbewerbern kann die Klassifizierung aber auch noch detaillierter erfolgen.
Eine erfolgreichste Strategie gibt es dabei nicht. In jeder Branche und für jedes Unternehmen kann eine andere Strategie die am erfolgversprechendsten sein. In einigen Branchen kann man aber beobachten, dass Pioniere wesentlich erfolgreicher abschneiden als Folger. Dafür werden hauptsächlich die drei folgenden Vorteile der Pioniere verantwortlich gemacht:
- Technologische Führerschaft
- Bevorzugte Stellung bei knappen Ressourcen
- Wechselkosten
Durch das Erreiche der technologischen Führerschaft können Unternehmen durch Lernkurveneffekte Vorteile generieren. Durch steigende Produktionszahlen können sie durch das gesammelte neue Wissen zu niedrigeren Kosten produzieren. Dadurch haben es Unternehmen, die später in den Markt eintreten schwerer. Dieser Vorteil kann aber durch eine rasche Diffusion der Technologie an Bedeutung verlieren. Eine weitere Möglichkeit die technologische Führung zu erlangen und zu verteidigen sind Patente. Damit können Unternehmen ihren Wettbewerbsvorteil zunächst sichern. Das Problem hierbei sind aber Imitatoren, die kleine Details ändern und so den Patentschutz umgehen. Ebenso ist es möglich das Weiterentwicklung Patente unwirksam werden lassen.
Der Vorteil der bevorzugten Stellung bei knappen Ressourcen besteht darin, dass Pioniere bestimmte Ressourcen häufig durch spezielle Quellen günstiger beziehen können oder spezielle Beziehungen zu Lieferanten aufbauen.
Eine große Bedeutung für Pioniere stellen auch die Wechselkosten dar. Die sind Kosten für bestehende Kunden welche sie bezahlen müssen wenn sie zu einem Anbieter wechseln, der später in den Markt gekommen ist. Diese Wechselkosten entstehen beispielsweise durch Adaptierungskosten, also Zeit und Mühe, die investiert wurden um einen neuen Anbieter zu finden, dessen Technologie zu testen, sowie das Vertraut machen der Mitarbeiter mit der neuen Technologie. Dazu zählen aber auch psychologische Effekte. Hat sich der Kunde an eine neue Technologie gewöhnt, ist er aus Gewohnheitseffekten einem Anbieterwechsel oft abgeneigt. Wechselkosten können aber auch direkt durch das anbietende Unternehmen in Form von langfristigen Verträgen oder Stornokosten auferlegt werden. Für Folger stellen diese Kosten somit eine Eintrittsbarriere dar, da sie vermehrt Ressourcen aufwenden müssen, um Kunden abzuwerben.
Als Pionier kann man sich zudem häufig die attraktivsten Kunden sichern. Also Kunden, die früh den Nutzen einer neuen Technologie oder eines neuen Produktes erkennen und dafür bereit sind einen entsprechenden Preis zu zahlen. Neben den höheren Profiten, die mit diesen frühen Kunden erzielt werden können, erweisen sie sich, sofern die Qualität des Produktes stimmt, auch loyal bei späteren Innovationen und Technologien. (Krause 2012)
Die genannten Vorteile der Pionierstrategie sind gleichzeitig die Nachteile der Folgerstrategie
Neben den Vorteilen hat die Pionierstrategie auch einige Nachteile, diese sind gleichzeitig die Vorteile eines späteren Markteintritts. Dazu zählen:
- Free-rider Effekt
- Reduzierung des Unsicherheitsfaktors
- Veränderung der Kundenbedürfnisse
:
- Trägheitserscheinungen
Der Free-rider-Effekt verdeutlicht die Tatsache, dass eine Imitation häufig wesentlich weniger kostet als die Innovation selbst. Nach der ersten Verbreitung der Technologie profitieren auch Firmen, die später in den Markt eintreten von den Effekten der Lernkurve. Erfahrenes Personal kann beispielsweise abgeworben werden. Folger profitieren dadurch von den Investitionen die die Pioniere geleistet haben und schließen so ohne hohe Investitionen zu den Pionieren auf.
Die Vorteile eines späteren Markteintritts sind daneben die Reduzierung der Unsicherheiten. Folger haben den Vorteil, dass sie aus den Fehlern der Pioniere lernen können. Durch Beobachten und Abwarten können sie Fehler erkennen und vermeiden.
Eine Schwierigkeit für Unternehmen, die früh in den Markt eintreten sind sich ständig ändernde Kundenbedürfnisse. Diese Änderungen zu erkennen ist äußerst schwer, vor allem wenn das Unternehmen mit der neu eingeführten Technologie noch viel verdient. Hier liegt der Vorteil des späteren Markteintrittes. Folger sind oft diejenigen, die die Technologie weiterentwickeln und so später die neue technologische Führerschaft einnehmen. Die Führerschaft in einem Markt zuhalten ist deshalb kaum dauerhaft möglich.
Der Trägheitseffekt beruht darauf, dass es Unternehmen oft nicht wagen, etablierte Produkte und Technologien durch neue innovativere zu ersetzen. Der Schritt zur nächsten Technologiegeneration wird dadurch verpasst. Dieser Effekt wird durch die organisatorische Starrheit verstärkt, also durch stabile Beziehungen mit Lieferanten oder interne Organisationsstrukturen. Die Flexibilität des Unternehmens im Wettbewerb geht verloren. (Krause 2012)
4.2 Strategisches Fenster
Nahezu alle Märkte unterliegen konstant Änderungen. Dieser Effekt wird durch die Globalisierung zusätzlich verstärkt. Die Änderungen sind dabei nicht immer nur von inkrementeller Natur, häufig sind es radikale Neuerungen, die ganze Märkte komplett verändern. Unternehmen müssen sich dann an die neuen Gegebenheiten anpassen und in entsprechende Ressourcen investieren. Dabei stellt sich auch die Frage, wann sich das Unternehmen zu einem Markteintritt entscheidet. Da eine falsche Entscheidung im Extremfall der Untergang des Unternehmens bedeuten kann, gilt es den Markteintritt mit einer neuen Technologie sorgfältig zu planen. Aus technologischer Sicht wurden deshalb im vorangegangenen Kapitel verschiedene Lebenszyklus- und Reifegradmodelle vorgestellt. Zusätzlich muss aber auch die Dynamik und Nachfrage des Marktes berücksichtigt werden. Das Angebot des Unternehmens und die Nachfrage des Marktes treffen sich dabei nur zeitlich begrenzt. Für das Unternehmen gilt es deshalb, dieses zeitlich begrenzte Fenster zu treffen. (Mattson 1985)
Um dieses Fenster zu erklären, beschreibt Mattson zwei Funktionen, die dieses Fenster bilden. Die erste Funktion stellt die Hürden da, die erfüllt werden müssen um in einen Markt einzutreten. Typische Beispiele dieser Eintrittshürden sind Produktkosten oder die Leistungsfähigkeit einer neuen Technologie. Diese Grenzen sind somit auch zeitlich variabel. Möchte ein Unternehmen zu einem bestimmten Zeitpunkt erfolgreich in den Markt eintreten, muss es die aktuellen Markteintrittsbarrieren mindestens erfüllen, besser natürlich übertreffen.
Die zweite Funktion stellt sowohl die Fähigkeit des Unternehmens, als auch die Bereitschaft dar, die vorgegebenen Marktstandards zu übertreffen. Falls eines von beidem nicht erfüllt ist, öffnet sich für das Unternehmen kein Strategisches Fenster. Hat ein Unternehmen beispielsweise die Ressourcen, die Hürden zu meistern, diese stehen aber im Konflikt zur Unternehmensphilosophie, so existiert das strategische Fenster nicht. Daraus lässt sich auch schließen, dass diese Grenze für jedes Unternehmen individuell ist. Durch verschiedene Fähigkeiten und Managementansätze ergibt sich für jede Firme eine ganz persönliche Grenze. Dies wird in Abbildung 4.2 verdeutlicht. Während die Firma A sowohl die finanziellen als auch technologische und persönlichen Kompetenzen für einen schnellen und frühen Markteintritt besitzt, trifft dies für die Firma B nicht zu. Dementsprechend beginnt ihr Eintrittsfenster später und ist wesentlich kleiner als das der Firma A. Folglich ist ihr Markteintritt auch mit größeren Risiken verbunden.
Die Theorie des strategischen Fensters kann, wie auch die Lebenszyklusmodelle dabei helfen, ein Verständnis über die Entwicklung von Märkten und strategischen Möglichkeiten des Markteintrittes zu bekommen. Es verdeutlicht vor allem, dass der Zeitraum für einen erfolgreichen Markteintritt begrenzt ist. (Mattson 1985)
Problem bei diesem Modell ist die zahlenmäßige Erfassung und Darstellung der Kurven. Oft ist es nur möglich im Nachhinein zu beurteilen, ob ein Unternehmen das Strategische Fenster getroffen hat. Dies wird in Anbetracht der rasanten Änderungsgeschwindigkeiten am Markt als auch im technologiebezogenem Umfeld zunehmend schwieriger. Es wird deshalb auch oft von einem zufriedenstellenden Innovationstiming an Stelle des optimalen Zeitpunktes gesprochen. (Labrioala 2005)
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 4.1: Strategisches Eintrittsfenster (Mattson 1985)
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 4.2: Strategisches Eintrittsfenster bei frühem und spätem Eintritt (Mattson 1985)
4.3 Zeitgerechtheit
Das strategische Fenster verdeutlicht, wie wichtig es ist ein Produkt oder eine neue Technologie zum richtigen Zeitpunkt auf den Markt zu bringen. Wie in Abbildung 4.3 zu sehen, kann man früh oder spät in den Markt eintreten. Diese Definition von früh oder spät ist allerdings nicht exakt, da das Timing stark vom Wettbewerb abhängt. In (Labrioala 2005) wird die Zeitgerechtheit mittels eines Ampelsystems verdeutlicht. Wird ein Produkt oder eine neue Produktionstechnologie im roten Bereich zu früh, eingeführt, kann es sein, dass der Markt noch nicht reif für die Neuerung ist. Der Nutzen wird noch nicht erkannt oder das Produkt ist noch nicht ausgereift genug. Wird die Neuheit zu spät an den Markt gebracht, ist das Marktpotential bereits erschöpft, da Wettbewerber früher am Markt waren. In den Lebenszyklusphasen wurde bereits das Stadium der Reife oder Degeneration erreicht. Als Basistechnologie ist die Technologie bereits überall am Markt vertreten. In den gelben Bereichen kann die Einführung sowohl erfolgreich als auch nicht erfolgreich sein. Das Risiko ist in diesem Falle aber sehr hoch und der Erfolg kaum abschätzbar. Der Markteintritt sollte deshalb im grünen Bereich, zum Zeitpunkt früh oder spät erfolgen. Dieser Bereich stimmt mit den strategischen Fenstern überein. Ob der Eintritt früh oder spät erfolgt, hängt von der gewählten Strategie ab. Hierbei unterscheidet man zwischen Führer- und Folgerprinzip.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 4.3: Zeitgerechtheit (Labrioala 2005)
4.4 weitere Faktoren für einen erfolgreichen Markteintritt
Neben dem richtigen Zeitpunkt entscheiden noch weitere Faktoren über den Erfolg neuer Technologien am Markt. Diese werden zur Ergänzung kurz vorgestellt.
Bei der Einführung neuer Technologien existiert oft ein Wissensvorsprung des Herstellers gegenüber den Kunden. Dieses Dilemma des Technologiemarketings ist in Abbildung 4.4 graphisch veranschaulicht. Diese Unwissenheit kann wiederum zu einer Unsicherheit führen, die den Kunden von einem Kauf abhält. Die Unsicherheiten lassen sich dabei in zwei Kategorien unterteilen. Dies sind zum einen Unsicherheiten die vor dem Kauf existieren. Diese sogenannten parametrischen Unsicherheiten entstehen aufgrund von Mangel an Informationen oder Informationsverarbeitungsproblemen. Unsicherheiten nach dem Kauf, strategische Unsicherheiten genannt, sind durch den Hersteller nur schwer zu beeinflussen. Sie entstehen durch die Unwissenheit bezüglich dem Wirtschaftlichkeitsnachweis oder der Technologielebensdauer.
Um den Wettbewerbsvorteil der neuen Technologie vollends ausschöpfen zu können, müssen Unternehmen diese Unsicherheiten bei der Einführung bestmöglich abbauen. Dies kann bereits in der Entwicklungsphase der Technologie durch Überzeugung bei potentiellen Kunden beginnen. Dadurch können zudem Erkenntnisse über Anwenderprobleme gewonnen und bereits in der Entwicklungsphase berücksichtigt werden. Zu den Möglichkeiten des Abbaus der Unsicherheiten können zudem Schulungen, wissenschaftliche Artikel oder Messen gehören. Das Interesse an der Technologie kann dadurch vergrößert werden. (Schuh & Klappert 2011)
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 4.4: Dilemma des Technologiemarketings (Schuh & Klappert 2011)
Um das Vertrauen der Kunden in eine neue Technologie zu erhöhen, können Zertifizierungen oder Kooperationen mit Referenzkunden helfen. Hat sich ein Unternehmen in der Vergangenheit bereits eine gute Reputation aufgebaut, ist dies auch bei der Einführung neuer Technologien von Vorteil. Der gute Ruf des Unternehmens wird auch auf die Neuerung projiziert, wodurch die Kaufbereitschaft der Kunden steigt.
Aber auch die Übernahme von Risiko seitens des Unternehmens kann das Vertrauen des Kunden steigern. Freiwillige verlängerte Garantien vermitteln dem Kunden das in die Technologie gesteckte Vertrauen des Unternehmens. Finanzierungsmodelle wie Leasing oder das Mieten der Technologien führen zu ähnlichen Effekten. Da diese Maßnahme aber oft sehr teuer sind, sollten entsprechende Schritte bereits frühzeitig geplant und berücksichtigt werden. (Schuh & Klappert 2011)
Oft entscheidet auch die richtige Platzierung am Markt über Erfolg und Misserfolg neuartiger Technologien. Die Frage wo die Innovation erstmals eingeführt wird ist mitentscheidet für ihren Erlog. Dies ist vor allem bei Neuheiten aufgrund der bereits erwähnten Unsicherheiten von außerordentlicher Bedeutung. Oft ist es dabei vorteilhaft, sich zu Beginn auf kleinere Märkte zu fokussieren. Dort vorhandenes Experten-Knowhow macht es einfacher, die Informationsungleichheiten zu beseitigen. Hat sich die Technologie dort durchgesetzt, ist es einfacher Massenmärkte zu erschließen als wenn diese sofort bedient werden. Besonders attraktiv für Neuheiten sind Märkte, die sich durch viele Innovatoren und Frühadaptoren auszeichnen. Diese sind bereit früher als andere in neue Technologien zu investieren. Langfristig gesehen sollten Unternehmen ihre Produkte oder Technologien aber auch an die frühe und späte Mehrheit verkaufen, da diese circa 70% der Kunden ausmachen. (Schuh & Klappert 2011)
4.5 Markteintrittsmodel für neue Technologien nach Kalish & Lilien
Ein mathematisches Diffusionsmodell zur Berechnung des optimalen Markteintrittszeitpunktes neuer Technologien unter Berücksichtigung des negativen Effekts einer unreifen Technologie stellen Kalish und Lilien in (Kalish & Lilien 1986) vor. Zur Berücksichtigung der verfrühten Einführung verwenden sie Strafparameter, die anhand negativer Mundpropaganda bestimmt werden.
Ihr Modell beruht auf einem einfachen Diffusionsansatz, der zwei hauptsächliche Effekte berücksichtigt. Dies sind zum einen die Diffusion und zum anderen der spätere Sättigungseffekt am Markt. Da der Produktpreis nicht berücksichtigt wird, ist das Modell für den Einsatz verschiedenster neuer Produkte geeignet. (Kalish & Lilien 1986)
Das Modell berücksichtigt die folgenden Grundlagen:
1. Das Marktpotential wird als Funktion des Preises dargestellt. Sinkt der Preis, wächst das Marktpotential. Da die Kunden ein individuelles maximales Preisniveau haben, wächst mit sinkendem Preis die Anzahl an potentieller Kunden.
2. Die Bekanntheit eines Produktes oder einer Technologie, hier Informationslevel genannt, wird durch eine Funktion in Abhängigkeit von Ausgaben für Werbung und Marktvorführungen ausgedrückt.
3. Das Kundenfeedback ist qualitätsabhängig. Das Feedback variiert über die Zeit und wird durch eine Funktion ausgedrückt, die durch Änderungen in der Produktqualität herrühren. Es wird davon ausgegangen, dass die Produktqualität im Laufe der Zeit steigt, wodurch zu Beginn der Markteinführung verstärkt negatives Feedback auftritt. Das Kundenfeedback wird aber gewichtet, so dass bei der Kaufentscheidung Rezessionen, die aktuellere Varianten der Technologie betreffen, stärker ins Gewicht fallen.
Mathematisch wird das Modell wie in Formel 4-1 ausgedrückt.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Getestet wurde das Modell am Beispiel eines Photovoltaikprogramms. Kalish und Lilien kommen zu dem Fazit, dass ihr Modell durchaus dazu geeignet ist, die Effekte des Markteintrittszeitpunktes auf den Produkterfolg zu quantifizieren. Sie merken aber auch an, das weiterer Handlungsbedarf zur Optimierung des Modells besteht. Unter anderem kritisieren sie, dass die Messung der Produktqualität durch Expertenbewertung durch eine kontinuierliche Messung ersetzt werden sollte und prinzipiell auch Timingstrategien im Modell berücksichtigt werden sollten. (Kalish & Lilien 1986)
Hier könnten jetzt die vorgestellten Technologiereifegradmodelle zum Einsatz kommen. Mit deren Hilfe kann die Reife des Produktes und damit auch die Produktqualität gemessen werden. Problematisch könnte dabei aber die geringe Abstufung werden, wenn man davon ausgeht, dass eine Technologie überhaupt erst ab Erreichen eines relativ hohen Reifegrades eingeführt wird.
Eine weitere Lösungsmöglichkeit ist die Verwendung des Technologiereifegrades nach (Reinhart & Schindler 2010).
Ebenfalls in das Modell einfließen könnten die Ansätze der Pionier- und Folgerstrategie sowie des strategischen Fensterns, um so verschiedene Timingstrategien zu berücksichtigen.
4.6 Interner Technologietransfer mittels Technologiereifegradmodell
Stig, Högman und Gergsjö (Stig, Högman & Gergsjö 2011)untersuchten 2011 in einem Zuliefererunternehmen im Bereich der Luftfahrt den unternehmensinternen Transfer von der Technologie- zur Produktentwicklung. Sie untersuchten anhand von 22 Interviews unter anderem, zu welchem Zeitpunkt der Übergang erfolgreich gelingt und von welchen Faktoren er abhängig ist. Dies ist wichtig, um eine gute Balance zwischen kurzer time-to-market, hoher Qualität und geringem Risiko zu finden.
In dem Unternehmen wird ein Reifegradsystem angewendet, welches nahezu identisch mit dem Ansatz von Mankins (Mankins 1995) ist. Die ersten sechs Stufen der Skala werden als stagegate Prozess durchlaufen, die Stufen sieben bis neun werden nicht berücksichtigt, da sie nicht vor der Produktentwicklung erreicht werden. Da die Beschreibung der einzelnen Reifegradstufen nach Mankins aber zu ungenau für den Einsatz ist, wurde zusätzlich Checklisten verwendet, die sich am Fertigungsreifegradindex des US Departement of Defense (DoD 2011) orientieren. Der Transfer von der Technologieentwicklung zur Produktentwicklung fand im Unternehmen dabei meist bei Reifegradstufe sechs statt. Am wichtigsten sind den betroffenen Personen im Unternehmen dabei robuste, verifizierte und kosteneffiziente Technologien. Fehlt die Robustheit, so bestehen zu viele Unsicherheiten bei der Implementierung, ist die Technologie nicht verifiziert, ist der Erfolg beim Kunden, intern und extern, gefährdet.
Bei den Auswertungen der Interviews stellte sich heraus, dass die Checklisten aus 33-Punkten, für jede der ersten sechs Reifegradstufen, oft zu ungenau waren. Ebenso fehlte Projektmanagern die Einbeziehung weiterer Kriterien abgesehen des technischen Reifegrades wie zum Beispiel die Berücksichtigung von Kosten. Gleichzeitig wurde aber auch vor ausführlicheren Listen gewarnt, da man befürchtete, dass dadurch der administrative Aufwand zu stark ansteigt wodurch vor allem kleinere Projekte unwirtschaftlich würden. Hauptmangel war aber das Problem, dass die Technologien nach Reifelevel sechs nicht alle gleich weit entwickelt waren. Dies bewirkte dann, dass die Zeit zum Erreichen des neunten und letzten Reifegrades stark variierte. Abbildung 4.5 verdeutlicht dies. Dies führt zu Risiken wie einer verfrühten Produkteinführung oder aber, im Fall C, zu einem verspätetem Markteintritt und damit zu entgangenen Gewinnen.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 4.5: Übergang von der Technologie- zur Produktentwicklung (Stig, Högman & Gergsjö 2011)
Lösungsmöglichkeiten bieten in diesem Falle die Anwendung von erweiterten Reifegradmodellen anstelle des ursprünglichen Ansatzes von (Mankins 1995). So werden beispielsweise in (Mankins 2009) weitere Faktoren zur genaueren Einordnung und zur Bewertung von Technologien eingeführt. Zusätzlich werden in (Ward, Halliday & Foden 2011) oder (DoD 2011) mehrere Bereiche bei der Bewertung des Reifegrades wie zum Beispiel die Kosten berücksichtigt. Denkbar ist es, diesen Ansatz für die Bestimmung eines geeigneten Markteintrittszeitpunktes anzupassen. Das Fehlen quantitativer Grundlagen dürfte dabei aber ein gravierendes Problem darstellen.
4.7 Optimale Investitionsstrategien in unreife Fertigungstechnologien nach Peters
Einen Ansatz zur Bestimmung des optimalen Zeitpunktes in eine unreife Fertigungstechnologie unter Berücksichtigung der Technologiereife zu investieren liefert Peters (Peters 2014). Bestimmt wird dieser durch die Minimierung der Gesamtkosten oder durch Maximierung der Differenz zwischen erreichbarem Umsatz und Ausgaben für F&E sowie zukünftigen Produktionskosten. Er wählt dabei eine Methode die dynamisches Verhalten und Unsicherheiten berücksichtigt. Um die Reife der Fertigungstechnologien zu berücksichtigen wählt er ein sechsstufiges Reifegradmodell in Anlehnung an (Do1 2012) und (Ward, Halliday & Foden 2011).
Die Entscheidung wird durch mehrere sequentielle Entscheidungsprozesse getroffen. Berücksichtigt wird, dass Technologieentwicklungen stochastischer Natur sind und einzelne Entscheidungen zukünftige Optionen und Entscheidungen beeinflussen.
Gelöst wird das Problem durch einen Markovschen Entscheidungsprozess, der durch rekursives Lösen eine optimale Entscheidungspolitik findet. Da der Algorithmus in polynomialer Zeit terminiert, ist er für Probleme in der Praxis mit zugehörigen Sensitivitätsanalysen gut geeignet.
Der Algorithmus findet für eine endliche Anzahl an Entscheidungspunkten durch Rückwärtsinduktion eine Sequenz von Entscheidungen, die die optimale Lösung repräsentieren. Zu jedem Entscheidungszeitpunkt werden mehrere Variablen berücksichtigt. Dabei wird auch die Technologiereife als Status berücksichtigt. Ebenfalls wird beim Übergangsgesetz die Wahrscheinlichkeit berücksichtigt in ein höheres Reifelevel zu gelangen. Gemessen wird dies durch den F&E-Aufwand.
Als Ergebnis wird für jeden Entscheidungspunkt die bestmögliche Handlungsalternative in Höhe des Investitionsaufwandes geliefert.
Die Arbeit von Peters ist ein erster Ansatz, mittels Technologiereifegrad Investitionstimingentscheidungen von produzierenden Unternehmen zu optimieren. Um das Modell weiter zu verfeinern, kann auch ein verbessertes Reifegradmodell, das die Stabilität und Flexibilität in der Serienproduktion berücksichtigt, herangezogen werden. Peters selbst schlägt vor, dafür zum Beispiel die Gesamtanlageneffektivität zu berücksichtigen. (Peters 2014)
5 Zusammenfassung
Um im zunehmenden, globalen Wettbewerb bestehen zu können, ist es für produzierende Unternehmen von großer Wichtigkeit, in Zeiten, die von beschleunigtem technischen Wandel geprägt sind, die Richtigen Entscheidung hinsichtlich des Einsatzes von neuen Technologien zu treffen.
Dabei helfen können zum einen Technologielebenszyklusmodelle. Sie unterstützen bei der Einordnung einer Technologie in den zeitlichen Verlauf und bieten so die Möglichkeit, zukünftige Entwicklungen vorauszuahnen. Die in dieser Arbeit vorgestellten Lebenszykluskonzepte helfen, ein gewisses Grundverständnis über den zeitlichen Verlauf von Technologien zu vermitteln. Für den Einsatz in der industriellen Praxis sind sie aber nicht geeignet, da ihnen oft die Genauigkeit sowie quantitative Methoden zur Einordnung von Technologien in den zeitlichen Verlauf fehlen. Darüber hinaus bieten sie keine Werkzeuge für die Ableitung notwendiger Maßnahmen, um so den Erfolg der Technologie zu sichern.
Modelle die helfen, den verfrühten Einsatz unreifer Technologien zu verhindern, sind die sogenannten Reifegradmodelle. Sie ordnen den aktuellen Entwicklungsstand einer Technologie anhand verschiedener Kriterien in eine Skala ein. Aufbauend auf einem der ersten weitverbreiteten Modelle der NASA, haben sich verschiedene Modelle weiterentwickelt, die neben der Technologiereife auch die Fertigungsreife einer Technologie berücksichtigen oder für den Einsatz in verschiedenen Brachen entwickelt wurden. Vor allem in der Luft- und Raumfahrt, wo ein verfrühter Einsatz unreifer Technologien lebensgefährlich und sehr teuer ist, werden die Modelle bereits in großem Umfang eingesetzt. Problematisch ist bei vielen Modellen aber, dass sie keine Prognose über das zeitliche Erreichen eines bestimmten Reifegrades erlauben und somit auch keinen Hinweis liefern, wann eine Technologie bereit ist unternehmensintern oder extern eingesetzt zu werden.
Modelle zur allgemeinen Strategien des Markteintritts eines Unternehmens gibt es viele. Eines der bekanntesten befasst sich mit der Frage, ob ein Unternehmen als Pionier oder als Folger in einen Markt eintreten soll. Also ob es als erstes mit einem neuen Produkt an den Markt geht oder erst wenn sich das Produkt bereits etabliert hat. In Abhängigkeit der gewählten Strategie ergeben sich auch verschiedene sogenannte Strategische Fenster. Diese verdeutlichen, dass es für Unternehmen nur einen begrenzten Zeitraum gibt, erfolgreich in einen Markt einzutreten. Beide Modelle helfen aber nicht dabei, das genaue und optimale Timing für unreife Technologien zu ermitteln. Es wurde weiterhin ein Modell vorgestellt, das mittels mathematischer Optimierung einen Zeitpunkt für den optimalen Markteintrittszeitpunkt ermittelt. Dem Modell fehlt allerdings eine fundierte Berücksichtigung des Technologischen Reifegrades. Abschließend wurde ein Ansatz vorgestellt, der unter Berücksichtigung einer Reifegradskala das optimale Investitionstiming in eine unreife Fertigungstechnologie ermittelt.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Prinzipien des Technologielebenszyklus und des Technologischen Reifegrades ausgereift sind. Im nächsten Schritt zur Bestimmung eines optimalen Zeitpunktes der Einführung bzw. des Timings unreifer Fertigungstechnologien besteht aber noch Forschungsbedarf.
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 2.1: Technologielebenszyklus-Modell von Ford & Ryan (Schuh & Klappert 2011)
Abbildung 2.2: Technologielebenszyklus-Modell von Ansoff (Schuh & Klappert 2011)
Abbildung 2.3: Hype Cycle von Gartner (Schuh & Klappert 2011)
Abbildung 2.4: S-Kurven-Konzept zur Klassifizierung des technologischen Reifestadiums (Schuh & Klappert 2011)
Abbildung 2.5: S-Kurven-Konzept mit Lock-in und Lock-out-Faktoren (Schuh & Klappert 2011)
Abbildung 2.6: Technologielebenszyklus-Modell von Arthur D. Little (Schuh & Klappert 2011)
Abbildung 3.1: Reifegradstufen des NASA Reifegradmodells als Thermometerdarstellung (ESA 2008)
Abbildung 3.2: Technologie-Reifegradstufen nach Brousseau et al. (Reinhart & Schindler 2010)
Abbildung 3.3: Reifegradprofil nach Brousseau et al. (Schindler 2014)
Abbildung 3.4: Schritte zur Berechnung eines Reifegradprofils nach Fischbach (Fischbach 2013)
Abbildung 3.5: Abschätzung der Fertigungstechnologiereifereife nach Schindler (Reinhart & Schindler 2010)
Abbildung 3.6: Beispielhafte Berechnung der Fertigungstechnologiereife zu einem bestimmten Zeitpunkt (Reinhart & Schindler 2010)
Abbildung 3.7: Zusammenhang zwischen Fertigungsreifegrad, Technologiereifegrad und
Meilensteinen der Systemübernahme (Stanley 2008)
Abbildung 3.8: Rolls-Royce Fertigungsreifegradlevel (Ward, Halliday & Foden 2011)
Abbildung 3.9: Technologieprogrammmatrix (Mankins 2009)
Abbildung 4.1: Strategisches Eintrittsfenster (Mattson 1985)
Abbildung 4.2: Strategisches Eintrittsfenster bei frühem und spätem Eintritt (Mattson 1985)
Abbildung 4.3: Zeitgerechtheit (Labrioala 2005)
Abbildung 4.4: Dilemma des Technologiemarketings (Schuh & Klappert 2011)
Abbildung 4.5: Übergang von der Technologie- zur Produktentwicklung (Stig, Högman & Gergsjö 2011)
Tabellenverzeichnis
Tabelle 3.1: Reifegradstufen nach Mankins (Mankins 1995)
Tabelle 3.2: Reifegradstufen nach Fischbach (Fischbach 2013)
Literaturverzeichnis
Brousseau, E. B.; Barton, R.; Dimov S., Bigot, S. (2009), “Technology maturity
Assessment of micro and nano manufacturing processes”, Proceedings of the International Conferences on Multi-Material Micro Manufacture (4M) / International Conferences on Micro Manufacturing (ICOMM’09), S. 257-262. Karlsruhe.
Department of Defense 2011, “Manufacturing Readiness Level (MRL) Deskbook”, http://www.dodmrl.com/MRL_Deskbook_V2.pdf [15. November 2014].
European Space Agency ESA (2008), Technology Readiness Levels Handbook for Space Application. https://telecom.esa.int/telecom/media/document/TRL_Handbook.pdf [20 November 2014].
Fischbach, C. (2013), “Technology maturity assessment of carbon composite components”, Advanced Materials Research, Vol. 769, S. 335-342.
Jahn, T. (2010): Portfolio- und Reifegradmanagement für Innovationsprojekte zur Multiprojektsteuerung in der frühen Phase der Produktentwicklung. Dissertation, Stuttgart.
Kalish, S. & Lilien G. L. (1986), “A Market Entry Timing Model for New Technologies”, Management Science, Vol. 32, No. 2.
Krause, G. (2012), Der Faktor „Zeit“ als Erfolgskomponente bei Innovationen: Thematische Trends in der neueren Literatur. Diplomarbeit, Wien.
Labriola F. (2005), Ganzheitliches Time-to-Market Management: Planung und Umsetzung von Produktinnovationen unter besonderer Berücksichtigung des Wettbewerbsfaktors Zeit.
Dissertation, Freiberg.
Mankins, J.C. (1995), Technology Readiness Levels, A White Paper. NASA, Office of Space Access and Technology, Advanced Concepts Office, Washington, DC. http://www.hq.nasa.gov/office/codeq/trl/trl.pdf [12 November 2014].
Mankins, J.C. (2009), “Technology readiness and risk assessments: A new approach”,
ScienceDirect Acta Astronautica 65, 1208 - 1215, Artemis Innovation Management Solutions LLC, Ashburn, VA, USA.
Mattson, B.E. (1985), “Spotting a Market Gap for New Product”, Long Range Planning, Vol. 18, No. 1, S. 87-93.
Peters, S. (2014), “Optimal investment policies in premature manufacturing technologies”, International Journal of Production Research, 2014.
Reinhart, G. & Schindler, S. (2010), “A Strategic Evaluation Approach for Defining the Maturity of Manufacturing Technology”, World Academy of Science, Engineering and Technology, Vol. 4, No. 11.
Sauser, B.; Ramirez-Marquez, J.; Verma, D. & Gove, R. (2006), “From TRL to SRL: The
Concept of Systems Readiness Levels”, Conference on Systems Engineering Research, Los Angeles, CA, April 7-8, 2006.
Schindler, S. (2014), Strategische Planung von Technologieketten für die Produktion. Dissertation, München.
Schuh, G. & Klappert, S. (2011), Technologiemanagement, Handbuch Produktion und Management 2.Springer, Berlin.
Stanley, G. (2008), Manufacturing Readiness Assessment Acquisition Training. http://www.dodmrl.com/MRAT_AF_Training_DMC_2008.ppt [02 Dezember 2014].
Stig, D.C.; Högman, U. & Bergsjö, D (2011), Assessment of Readiness for Internal Technology Transfer - A Case study, http://www.ics.kth.se/INCOSE/Assesment%20of%20Readiness%20for%20Internal%20Technolo gy%20Transfer.pdf [04 Dezember 2014].
Tiefel, T. (2007), Gewerbliche Schutzrechte im Innovationsprozess. Deutscher UniversitätsVerlag, Wiesbaden.
Valerdi, R. & Kohl, R.J. (2004), An Approach to Technology Risk Management, „Engineering Systems Division Symposium“, MIT Cambridge.
VDA (2009), Das gemeinsame Qualitätsmanagement in der Lieferkette: Produktentstehung -
Reifegradabsicherung für Neuteile. Methoden, Messgrößen, Dokumentationen. 2. Auflage, VDA, Qualitätsmanagementcenter, Oberursel.
Ward, M.J.; Halliday, S.T. & Foden, J. (2011), “A readiness level approach to manufacturing technology development in the aerospace sector: an industrial approach”, Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: J. Engineering Manufacture.
Williamson, R.; Beasley, J. (2011), Automotive Technology and Manufacturing Readiness
Levels, A guide to recognized stages of development within the Automotive Industry. Automotive Council.
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