Zusammenfassung

Dieser Beitrag könnte in Form einer vereinfachten Chronologie von Innovations-(Management-)Themen im Zusammenhang mit einem hergestellten physischen Produkt (Abbildung 7) für ein produktzentrisches Unternehmen, das den Übergang in die Industrie 4.0-Ära vollzieht, zusammengefasst werden.

Fig 7

Wir beginnen mit dem klassischen Abernathy-Utterback-Produktlebenszyklus, der die Aufteilung und Richtung der Innovationsbemühungen (Produktinnovation vs. Prozessinnovation) vor und nach dem Entstehen eines dominanten Standards (Design) für das Produkt postuliert. Wir verfeinern dieses geschlossene und konvergente klassische Modell, indem wir vorschlagen, dass es jetzt eine Flut von Innovationsaktivitäten jenseits der Produktion eines Produktartefakts gibt, die durch Sensoren, Konnektivität und Intelligenztechnologien ermöglicht werden. Der Ausblick ist also eine alternative Produktphase mit offenem Ende und Divergenz, selbst nachdem das Produkt hergestellt oder produziert wurde, und der neue Produktlebenszyklus pendelt sich nie ganz auf einen Gleichgewichts- oder Steady-State ein.

Die nächste kritische Idee der Innovation, sobald eine Produktkategorie etabliert ist, ist die Vorstellung, durch Produktvielfalt oder Derivate zu konkurrieren, um die vielen feineren Mikrosegmente innerhalb eines größeren Marktes zu erfassen. Eine zentrale Innovationsherausforderung besteht darin, vielfältig und dennoch (kosten-)effizient zu sein, da ein grundlegender Kompromiss zwischen diesen beiden Aspekten besteht. Produktplattformen nutzen die statische Ökonomie des Umfangs bei der Produktion von Derivaten, da sie dieselbe Infrastruktur und Investition für Herstellung und Management nutzen. Es gibt jedoch auch eine wichtigere Quelle des dynamischen Lernens, nämlich das Cross-Learning, das den Wissenstransfer zwischen den Produktionsaktivitäten der verschiedenen Derivate beinhaltet und dazu beiträgt, den Kompromiss zwischen Vielfalt und Effizienz abzuschwächen. Eine Änderung der Produktplattform würde normalerweise eine Änderung des architektonischen Aspekts beinhalten, die radikaler ist. Andere Innovationen auf der Plattformebene würden bedeuten, dass ein Unternehmen die (in der Regel proprietäre) Produktplattform für externe Entwickler öffnet, damit diese die Plattform an die lokalen Anwendungsziele anpassen können.

Der nächste Meilenstein ist die Entstehung von Dienstleistungen, wenn die Produkthersteller sich zunehmend auf die nachgelagerten Bereiche verlagern, um Einnahmen zu erzielen, die mit der Wartung der Produkte nach dem Kauf verbunden sind. Die Servitisierung eines Produkts könnte theoretisiert oder verallgemeinert werden, da sie sowohl neue soziale Technologie (Arbeitsteilung) als auch physische Technologie beinhaltet. Mit der Nachrüstung vieler Bewusstseins- und Konnektivitäts-Technologien für physische Produkte dienen die physischen Produkte als (Service-)Plattformen, so dass viele intelligente Dienstleistungen entwickelt oder eingeführt werden können. Über smarte Dienstleistungen hinaus, bei denen es um den Betrieb und die Wartung von Produkten im Feld geht, würden auch neue und neuartige Geschäftsmodelle entwickelt werden, die in der Regel die Neupositionierung des Produkts selbst beinhalten. Diejenigen Produktfirmen, die die vertikale Integration beibehalten, um die Entwicklung von Smart Services und neuen Geschäftsmodellen zu koordinieren, „falten“ alle Entwicklungsaktivitäten ein; diejenigen Produktfirmen, die externe Partner oder Stakeholder einbeziehen, müssen mit einer geeigneten Koordinationstechnologie (und nicht, indem sie alle diese Entwicklungen besitzen) Synergien zusammenführen und aufbauen. Die Smart-Service-Stufe ist ein Zwischenschritt zur nächsten Ära von Industrie 4.0. Frühere organisatorische Entscheidungen von Unternehmen oder die Art und Weise, wie sie Smart-Services-Aktivitäten koordinieren, könnten ihre zukünftigen Entwicklungsmöglichkeiten in der Industrie-4.0-Ära ermöglichen oder einschränken.

Derzeit, da wir in die neue Ära von Industrie 4.0 eintreten, sehen wir, dass eine massive Anzahl von Geräten und Systemen in Produktionsumgebungen miteinander verbunden sind und Informationen untereinander auf verschiedenen Hierarchieebenen austauschen. Damit steigen nicht nur die Koordinationsherausforderungen im Zeitalter der Smart Services, auch die Verarbeitung von Daten mit höherem Volumen, höherer Geschwindigkeit, Wahrhaftigkeit und Vielfalt bietet ungeahnte Möglichkeiten. Mehrseitige digitale Plattformen entpuppen sich in dieser Epoche als die Quintessenz der Koordinationstechnologie (soziale Technologie), die verteilte App-Entwickler von Drittanbietern orchestrieren, um Apps zu entwickeln, die auf den vernetzten Systemen in verschiedenen Industrie 4.0-Szenarien ausgeführt werden. Produktzentrierte Fertigungsunternehmen müssen über die Kompetenzen verfügen, um die Datenkomplexität zu koordinieren und zu bewältigen und die Datenchancen in der Industrie 4.0 mithilfe offener Industriestandards, APIs oder SDKs zu nutzen, abgesehen von der vertikalen Integration, da nicht davon ausgegangen werden kann, dass ein einziges Unternehmen über alle Fähigkeiten verfügt, um alle Softwareentwicklungs- und Datenanalysefunktionen bereitzustellen: deskriptiv, diagnostisch, prädiktiv und präskriptiv [1]. Aufgrund der Eskalation der 4Vs von Daten müssen physische Produktsysteme gleichzeitig durch Technologiefusion oder -integration oder offene Innovation innovativ sein, um ihre Produktfähigkeiten zu erhöhen, damit sie auf die strengeren Anweisungen von leistungsstarken analytischen Algorithmen reagieren können, die im Cyber-Bereich entwickelt wurden. Die implizierten Produktentwicklungsfähigkeiten von produktzentrierten Unternehmen, zusammen mit den Kompetenzen, eine digitale Plattform zu organisieren, um die Entwicklung in der Cyber- oder Datendomäne zu koordinieren, sind die beiden Aspekte des Wettbewerbs in der Industrie 4.0-Ära.

Daher weisen alle auf die Anforderungen einer beidhändigen Strategie hin, die die Ko-Evolution von (über) die Cyber- (digitalen) und physischen Kanäle und über die Zeit hinweg steuert. Für ein beidhändiges Management über die Zeit hinweg stimmen wir voll und ganz mit dem Konzept und dem Begriff des Innovatorendilemmas [32] überein und betonen, wie wichtig es für Unternehmen ist, soziale und koordinierende Technologien aus einer Längsperspektive zu übernehmen, um die Koordinationsherausforderungen beim Übergang in die Industrie 4.0-Ära zu planen und abzumildern. Unternehmen, die in der Lage sind, sowohl die Produkt- als auch die Cyber-Domäne kollektiv und gleichzeitig zu managen und deren Ko-Evolution und über die Zeitachse hinweg zu steuern, werden eher in der Lage sein, die Chancen, die Industrie 4.0 bieten könnte, mit den geringsten Unterbrechungen zu nutzen.

Unser größter theoretischer und konzeptioneller Beitrag ist, dass wir das neue konzeptionelle Konstrukt [4] der digitalen Plattform als neue innovative „Analyseeinheit“ während der Industrie 4.0-Ära für produktzentrierte Unternehmen vorgeschlagen haben. Diese „Analyseeinheit“ ist das ganzheitliche physische Netzwerk der Dinge und die App-Entwicklergemeinschaft, die Werte und Muster aus den Daten entdeckt, die aus dem industriellen Netzwerk der Dinge generiert werden. Die produktzentrierte (Firma) muss diese beiden Seiten sowohl differenzieren als auch in die digitale Plattform integrieren und als Architekt [4] fungieren, um sie über Grenzen und Zeiten hinweg ambidextrem zu verwalten. Die Daten der digitalen Plattform werden ein wichtiger Wettbewerbsvorteil sein und von verschiedenen App-Entwicklern wiederverwendet werden können. Die Eigentümer digitaler Plattformen könnten auch viele Plattformdienste anbieten, um Anbieter physischer Systeme zur Teilnahme an der physischen Seite zu bewegen, was wiederum mehr Entwickler zur Teilnahme an der Cyber-Seite bewegen wird. Die steigende Rendite und die Dynamik eines positiven Kreislaufs, z. B. aufgrund von Netzwerkexternalitäten, stehen bei einer digitalen Plattform im Vordergrund. Dies ist ein deutlicher Unterschied zum Wettbewerb im vordigitalen Fertigungszeitalter, als die innovative Analyseeinheit in erster Linie das Produkt (die Plattform) und der Produktionsprozess waren und die wichtigsten Einsparungen statische Skalenerträge und Produktionslernen waren. Basierend auf diesem konzeptionellen Konstrukt und den daraus abgeleiteten praktischen Implikationen für das Management werden spezifischere Unternehmensfallstudien in verschiedenen vertikalen Branchen darüber Aufschluss geben, warum einige Firmen diesen digitalen Übergang schaffen konnten und warum einige Firmen dies offensichtlich nicht konnten.

  •      Zukünftige Forschungsrichtungen       Wettbewerbsforschung im Zeitalter von Industrie 4.0

Die digitale Plattform mit den zugehörigen APIs und dem SDK dient als Mechanismus zur wirtschaftlichen Koordination der Folgeentwicklung von Apps, die auf den vernetzten physischen Produkten ausgeführt werden sollen. Shibata [33] schlug für die Automobilindustrie vor, dass mit der Elektrifizierung und Standardisierung der Branche, d.h., die konventionellen Fertigungs-(Prozess-)Vorteile bestimmter Hersteller erodieren, werden zunehmende Chancen nicht aus den Fertigungsaspekten von Elektrofahrzeugen entstehen, sondern aus den neu zu entwickelnden und auf die Elektrofahrzeuge zu portierenden Apps, die zum Paradigma des vernetzten Fahrzeugs führen. Die Untersuchung von Effekten oder Hebeln einer digitalen Plattform im Bereich der Elektromobilität könnte der gleichen Logik folgen, die in diesem Beitrag diskutiert wurde. Es könnte jedoch mehr Forschung betrieben werden, um die Idee der neuen „innovativen Analyseeinheit“ in der Industrie 4.0-Ära auf Unternehmens- oder Branchenebene zu konkretisieren, die das intelligente und vernetzte physische Produkt (das Automobil selbst und seine Technologien) und die Cyber-Domäne umfasst, in der die Daten aus dem vernetzten Automobil verarbeitet werden. Es müssen mehr integrative Studien durchgeführt werden, die über die Verknüpfungsaspekte der Produktentwicklung hinausgehen, um das organisatorische Feld (geteilte Annahmen und Überzeugungen) [34] unter den Stakeholdern der smarten Produktindustrien und die betriebswirtschaftlichen Implikationen zu verstehen.

  •        Pfadabhängigkeit und Übergang in die Industrie 4.0-Ära

Die folgenden Ausführungen beziehen sich zwar auf ein bestimmtes Unternehmen, besitzen jedoch allgemeine strategische Implikationen. In den früheren Tagen von FANUC, im Zuge der Einführung der MPU und einer modularen Architektur in der System 6 Serie, öffnete sich das Unternehmen allmählich sowohl im Hardware- als auch im Softwarebereich für eine Multi-Vendor-Umgebung und für die Beteiligung der Kunden an der Softwareentwicklung. Beide Faktoren ermöglichten es FANUC, die „Kultur“ der Offenheit zu erlernen und könnten den Weg ebnen, die Idee einer OFFENEN digitalen Plattform wie FIELD, wie in diesem Beitrag beschrieben, zu übernehmen. Dies sollte einen neuen Weg für die zukünftige empirische Forschung in Bezug auf den Übergang zur Industrie 4.0 in Bezug auf die Kontinuitäts- oder Pfadabhängigkeitseffekte der vorherigen Produktarchitekturwahl inspirieren.

Beiträge der Autoren: Konzeptualisierung, K.S. und F.K.; Validierung, F.K.; formale Analyse – K.S.; Erstellung des schriftlichen Originalentwurfs, K.S.; schriftliches Review und Redaktion, K.S. und F.K. Alle Autoren haben die veröffentlichte Version des Manuskripts gelesen und ihr zugestimmt.

Finanzierung: Dieser Beitrag wurde als Keynote-Vortrag auf der SOItmC 2020 präsentiert, und die Publikationsgebühr wurde von SOItmC unterstützt.

Interessenkonflikte: Die Autoren erklären, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

Referenzen und Open Access Hinweis

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Shum, K.; Kodama, F.; Shibata, T. Towards a Longitudinal Outlook on Industry Transition Management. J. Open Innov. Technol. Mark. Complex. 2020, 6, 79. https://doi.org/10.3390/joitmc6030079