Methodische Unterstützung bei der Bewertung und Auswahl von Produktinnovationen unter hoher Marktunsicherheit

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1 Methodische Unterstützung bei der Bewertung und Auswahl von Produktinnovationen unter hoher Marktunsicherheit Vom Promotionsausschuss der Technischen Universität Hamburg-Harburg zur Erlangung des akademischen Grades Doktor der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften genehmigte Dissertation von Jürgen Sandau aus Kiel 2009

2 Ausführliches Inhaltsverzeichnis Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Abkürzungsverzeichnis 1 Einleitung Problemstellung, Forschungslücke, Zielsetzung der Arbeit Forschungsfragen Abgrenzung des Untersuchungsgegenstands Aufbau der Arbeit 21 2 Grundlagen und Begriffsbestimmungen Bewertungs- und Auswahlphase im Innovationsprozess Produktinnovation Unsicherheiten im Innovationsprozess Definition von Unsicherheit Klassifikationen und Modelle Klassifikation aus der Organisationstheorie ANSOFFS Uncertainty-Matrix PEARSONS Uncertainty-Map COURTNEYs four levels of uncertainty Dimensionen von Unsicherheit im Innovationsprozess Marktunsicherheiten Sonstige Unsicherheiten im Innovationsprozess Zusammenfassung und Zwischenresümee: Unsicherheiten im Innovationsprozess Die deutsche Automobil- und Zulieferindustrie Rahmendaten derdeutschen Automobil- und Zulieferindustrie Charakteristika und Besonderheiten des Innovationsprozesses in der Automobil- und Zulieferindustrie Aktuelle Herausforderungen und Chancen 56 3 Theorien und Konzepte für die F&E-Projektauswahl Klassifizierung von Methoden zur F&E-Projektauswahl und ihre Entwicklungsschritte 63 -'3.2 Nutzenmessverfahren Vergleichende Verfahren (Ranking-Verfahren) Paarvergleich Profilvergleich Analytic Hierarchy Process (AHP) Q-Sort Zusammenfassende Bewertung hinsichtlich der Eignung bei hoher Unsicherheit Punktwertverfahren Checkliste Scoring-Modelle Zusammenfassende Bewertung hinsichtlich der Eignung bei hoher Unsicherheit Multiattribute Nutzenanalyse (MAUA) 78 VII IX X

3 3.2.4 Finanzielle Kennzahlen Net-Present-Value (NPV) Generalized-Present-Value (GPV) und Expected-commercial- Value(ECV) Interner Zinsfuß Amortisationsperiode Zusammenfassende Bewertung hinsichtlich der Eignung bei hoher Unsicherheit Modelle mathematischer Optimierung Funktionsweise Zusammenfassende Bewertung hinsichtlich der Eignung bei hoher Unsicherheit Entscheidungstheorie und Simulation Entscheidungsdiagramm und -prozessmodelle Szenarioanalysen und Simulation Realoptionen (Optionspreistheorie) Zusammenfassende Bewertung hinsichtlich der Eignung bei hoher Unsicherheit Kundenpräferenzmessverfahren und sonstige kundenorientierte Methoden Conjoint-Analyse Quality-Function-Deployment (QFD) Fokusgruppe Lead-User Virtuelle Technologien Zusammenfassende Bewertung hinsichtlich der Eignung bei hoher Unsicherheit Sonstige Methoden der Einzelprojektbewertung : Statistische Methoden Interaktive Ansätze Top-down/Bottom-up-Prinzip Delphi-Technik Zusammenfassende Bewertung hinsichtlich der Eignung bei hoher Unsicherheit Methoden künstlicher Intelligenz" KognitiveModellierung Computergestützte Expertensysteme Fuzzy-Logic-Modelle Zusammenfassende Bewertung hinsichtlich der Eignung bei hoher Unsicherheit Verfahren der Gesamtprogrammoptimierung Portfoliomanagement Roadmapping Zusammenfassende Bewertung hinsichtlich der Eignung bei hoher Unsicherheit Zwischenfazit: Methoden zur F&E-Projektauswahl in der theoretischen Betrachtung Empirische Erkennmisse zur Methodennutzung und Methodeneffektivität in der Unternehmenspraxis Zusammenfassung und Überblick über Eignung der theoretischen Konzepte und deren Einsatz in der Praxis 116 -IV-

4 4 Theorien und Konzepte zur Reduzierung von Marktunsicherheit Relevante Ansätze aus der Planungs- und Entscheidungstheorie Relevante Ansätze aus der Marktforschung Relevante Ansätze aus der Innovations(strategie)forschung Ergänzende Erkenntnisse aus der Erfolgsfaktorenforschung Ergänzende Erkenntnisse aus der Informationsökonomie Zusammenfassung Methodik und Durchführung der empirischen Studie Übersicht zum Gang der Untersuchung Bezugsrahmen Eignung des kontingenztheoretischen Ansatzes und Auswahl der Kontingenzvariablen Innovationsgrad Unternehmensressourcen Gesamtübersicht Aufstellung der Hypothesen für die empirische Untersuchung Markrunsicherheiten (Unsicherheitsdimensionen) Charakteristika von Marktunsicherheiten Bedeutung von marktbezogenen Unsicherheiten im Auswahlprozess Methodeneinsatz Einsatz von Verfahren und Methoden bei der Projektbewertung und Projektauswahl Charakteristika, Eigenschaften und Aktivitäten des Auswahl Verhaltens Mögliche Kontingenzfaktoren des Methodeneinsatzes Methodeneffektivität (Unsicherheitsreduktion) Durchführung der empirischen Untersuchung Auswahl geeigneter Analyseverfahren Beschreibung der verwendeten Analysemethoden Korrelationsanalyse Faktorenanalyse Clusteranalyse Operationalisierung der Variablen Kontingenzvariable Innovationsgrad" Kontingenzvariable Ressourcenverfügbarkeit" Erfolgsvariable Unsicherheitsreduktion" Prüfung von Validität und Reliabilität der verwendeten Messmodelle Vorbereitungen zur Datenerhebung Auswahl von Branche, Unternehmen und befragten Personen Experteninterviews Methodische Unterstützung durch das Zentrum für Umfragen, Methoden und Analysen (ZUMA) Fragebogen und Pre-Test Ergebnisse der Studie und Diskussion Deskriptive Befunde Merkmale der untersuchten Unternehmen 187

5 6.1.2 Marktunsicherheiten (Unsicherheitsdimensionen) Charakteristika von Marktunsicherheiten Bedeutung von marktbezogenen Unsicherheiten im Auswahlprozess Methodeneinsatz Methodeneinsatz in den frühen Phasen Charakteristika des Auswahlverhaltens Methodeneffektivität (Unsicherheitsreduktion) Ergebnisse im Hinblick auf die aufgestellten Hypothesen (analytische Befunde) Kontingenzvariablen des Methodeneinsatzes Kontingenzvariablen der Methodeneffektivität (Unsicherheitsreduktion) Einschränkungen der Empirie und Kritik Schlussbetrachtung Zusammenfassung wesentlicher Ergebnisse Handlungsempfehlungen für die Praxis Ansatzpunkte für weitere Forschung 218 Anhang I: Fragebogen 220 Anhang II: Ergebnistabellen 225 Literaturverzeichnis 228 vi -