Sitzung 9: Prognosemethoden (B VII 3)

1. i. Die Theorie der schwachen Signale als theoretische Basis ii. Begriff und Arten von Frühinformationssystemen iii. Prozess und Methoden der Frühinformation iv. Gestaltung von Frühinformationssystemen v. Beurteilung von Frühinformationssystemen i. Systematisierungsansätze ii. Darstellung und Beurteilung einzelner Methoden iii. Vergleichende Bewertung und praktische Anwendung der Methoden Sitzung 9: Prognosemethoden (B VII 3) [VII. Konzepte und Methoden zur Unterstützung der strategischen Technologie- und Innovationsplanung] a. Frühinformationssysteme b. Technologische Prognosemethoden c. Vergleichende Beurteilung der Prognosemethoden Prof. Dr. H. - H. Schröder Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

2. Merkmale der herkömmlichen strategischen Planung Mängel der herkömmlichen strategischen Planung • Die herkömmliche strategische Planung ist auf „harte Daten“ fixiert. • Qualitative, unscharfe und unsichere Sachverhalte werden ausgeblendet. • Die herkömmliche strategische Planung beruht auf Extrapolationen. • Strukturbrüche werden nicht berück- sichtigt. • Die herkömmliche strategische Planung ist auf „harte Maßnahmen“ fixiert. • „Weiche“ Maßnahmen werden nicht berücksichtigt. • Die herkömmliche strategische Planung erfolgt zyklisch. • Die herkömmliche strategische Planung reagiert vielfach zu spät. Die Mängel der herkömmlichen strategischen Planung als Ausgangspunkt der Theorie schwacher Signale Prof. Dr. H. - H. Schröder Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

3. Prognoseabwei- chungenmit Früh- informationssystem Prognoseabwei-chungen ohne Frühinformations-system zusätzlicher Planungs- und Handlungszeitraum auf Grund von Frühin-formationen Planungs- und Handlungs- zeitraum ohne Frühinfor- mationen Planungs- und Handlungszeitraum mit Frühinformationen Ansatzpunkt 1: Verlängerung des Planungszeitraums durch Verbesse-rung der Prognosequalität mittels Berücksichtigung schwacher Signale Positive Abweichungen + tolerable Prognose- Abweichun- gen 0 t - Negative Abweichungen Prof. Dr. H. - H. Schröder Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

4. Für „weiche“ Maßnahmen tolerable Prognose-abweichungen tolerable Prognose- Abweichun- gen im Aus-gangszustand Für „weiche“ Maßnahmen tolerable Prognose-abweichungen Handlungszeitraum ohne „weiche“ Maßnahmen ZusätzlicherHandlungs-spielraum Handlungszeitraum mit „weichen“ Maßnahmen Ansatzpunkt 2: Verlängerung des Handungszeitraums durch Berücksichtigung „weicher“ Maßnahmen für „weiche“ Informationen Positive Abweichungen Prognoseabwei-chungen ohne Frühinformations-system + t 0 - Negative Abweichungen Prof. Dr. H. - H. Schröder Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

5. Zusätzlicher Handlungszeitraum auf Grund der Berücksichtigung „weicher“ Maßnahmen Prognoseabwei- chungenmit Früh- informationssystem Handlungszeitraum mit Frühinformationen und „weichen“ Maßnahmen tolerable Prognose- Abweichun- gen bei Berück-sichtigung „weicher“ Maßnahmen zusätzlicher Handlungszeitraum auf Grund von Frühinformationen Planungs- und Handlungszeitraum mit Frühinformationen Verknüpfung der beiden Ansatzpunkte Positive Abweichungen + Prognoseabwei-chungen ohne Frühinformations-system tolerable Prognose- Abweichun- gen bei her-kömmlicher Planung t 0 Handlungszeitraum ohne Frühinformationen - Negative Abweichungen Prof. Dr. H. - H. Schröder Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

6. B-50 (1) Gefühl, dass Diskontinuität (en) bevorstehen (2) Quelle der Diskontinuität identifiziert Wissensbasis (3) Art der Bedrohungen sowie Art, Bedeutung, Zeitpunkt der Wirkung bekannt (4) Reaktionsmöglichkeiten bekannt (5) Reaktionsergebnisse bekannt Grad der Ignoranz Gefühlder Be-drohung Gefahren-quellenbekannt Gefahrbekannt Reaktions-möglichkeit bekannt Reaktions-ergebnisbekannt Umweltbeobachtung - Extrapolation ökonomischer Indikatoren - Verlaufsanalysen/ -prognosen Untern.-Beobachtung - Analyse interner Kennzahlen - Kapazitätskontrollen - Stärken-/ Schwächen-Analysen Interne Flexibilität - Unternehmensführung (Personal, Strukturen) - Ressourcen Externe Flexibilität - Strategisches Gleichgewicht - Produkt/ Markt-Position Interne Aktion (‘‘readiness‘‘) - Akquisitionen von Kenntnissen - Aufbau von Kapazitäten Direkte Aktion Theorie der schwachen Signale Strategische Reaktionen Prof. Dr. H. - H. Schröder Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

7. B-51 Beobachtung(‘‘Awareness‘‘) Flexibilität Aktion(‘‘Direct Response‘‘) ‘‘Self-Awareness‘‘ ‘‘Internal Flexibility‘‘ ‘‘Internal Readiness‘‘ - Kennzahlenanalysen (‘‘ performance analysis ‘‘) - Wertanalysen - Kontrollen kritischer Ressourcen - Kapazitätskontrollen - Stärken-Schwächen-Analysen - Leistungs (Fähigkeits) profile - Finanzplanungsmodelle - Strategische Planungsmodelle • Unternehmungsführung (‘‘managerial‘‘) - personenorientiert: Umweltorientierung Konfrontationsbereitschaft mit Bedrohungen kreative Problembewältigung Risikoeinstellung ‘‘un‘‘-routiniertes Verhalten • - system-/strukturorientiert: flex. strat. Planung Antiz. von Bedrohungen/Chancen Reagibilität auf außergewöhnliche Probleme Reaktionsgeschwindigkeit Verbess. ‘‘Management of Change‘‘ • Realprozessorientiert (‘‘logistics‘‘) - Diversifizierung der Fähigkeiten u. krit. Ressourcen - Liquiditätserhaltung - Wandlungsfähigkeit von Fähigkeiten und Ressurcen - Produktionselastizität - Modularität von Ressourcen - Vielzweckaggregate - Umwandlungsgeschwindigkeit - Schubladenplanung - Struktur- und Systemplanung - Erwerb von Technologien - Bereithaltung von Ressourcen - Erwerb von Fähigkeiten - Errichtung von Anlagen - Entwicklung neuer Produktdienstleistungen - Entwicklung operativer Fähigkeiten Intern/ Insystem-orientiert ‘‘External Flexibility‘‘ ‘‘External Action‘‘ ‘‘Environmental-Awareness‘‘ • Gesamt-Portfolio-orientiert - Gleichgewicht hinsichtlich Lebenszyklus- position, Fristigkeit der Ertragszeiträume, strategischer Ressourcen und Machtver- hältnisse - Diversifizierung der Diskontinuitäten (ökonomisch, technisch, politisch, sozial) • Strat.-Geschäftseinheiten-orientiert - Optimierung der ‘‘Marktnischen‘‘ - Diversifizierung von Produkt-Markt- Kombinationen - Begrenzung von Risiken - Langfristige vertragliche Vereinbarungen - Vereinbarungen mit Umsystem • - Wahl eines optimalen Reaktionszeitpunktes • Wahrnehmung von Chancen • Eintritt in neue Märkte • - Umwandlung von Bedrohungen in Chancen • - Wechsel der Wettbewerbsstrategie • - Risikoteilung mit anderen Unternehmungen • - Sicherung der Beschaffungsquellen für knappe Ressourcen • - Diversifizierung der bedrohten Technologie • Abbau des Engagements in bedrohten Bereichen • Rückzug aus bedrohten Märkten • Umweltbeobachtung • - Vorhersagen der wirtschaftlichen Entwicklung auf Basis von Extrapolationen • - Absatzprognosen • Absatz-/Erlösanalysen • - Strukturelle, technologische, sozioökonomische Prognosen • - Umweltmodellierung • - Analyse von Bedrohungen und Chancen Extern/ Umsystem-orientiert Generische Maßnahmen des Diskontinuitäten-Managements Prof. Dr. H. - H. Schröder Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

8. Diskontinuitäten Analyse der Auswirkungen„Opportunity Vulnerability Analysis“ Analyse der Vorbereitungsgrades(„Preparedness Diagnosis“) Chancen-Risiken-Matrix Chancen-Risiken-Profil („Vulnerability Profile“) Instrumente des Managements strategischer Frühinformationen („strategic issue management) Prof. Dr. H. - H. Schröder Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

9. Informationsstand Strategisches Umsatz- Geschäftsfeld beitrag Gefühl bevorstehender Diskontinuität Quelle der Diskontinuität bekannt Art der Risiken/Chancen bekannt Reaktionsmöglich-keiten bekannt "Versteppung" bisher landwirtschaftlich genutzter Flächen Zunahme des Pro-tektionismus in den Wirtschaftsblöcken Rückzug von Kon-kurrenten Eintritt in 10-20 J. Eintritt in 3-5 J. Zeitraum: 1-2 Jahre Eintrittswahrscheinlichkeit: 40 % Eintrittswahrscheinlichkeit: 40 % Eintrittswahrscheinlichkeit: 40 % Risiko: Umsatzeinbußen: 10-30 % Risiko: Umsatzeinbußen: 30-50 % Chance: Marktanteils-erhöhung: 10-20 % Einsatz radikal veränder-ter Transportkonzepte Einführung in 5-10 J. Eintrittswahrscheinlichkeit: 40 % .......... .......... .......... Risiko/Chance: Umsatzveränderungen: - 50 bis +30 % ........ ........ ........ ........ ........ ........ Analyse der Auswirkungen von Diskontinuitäten („Opportunity Vulnerability Analysis“) Land-maschinen 40% Bau-maschinen 25% Prof. Dr. H. - H. Schröder Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

10. Diskontinuität B :Chance Diskontinuität C:Chance/Risiko Vermutliche Erfolgs-wirkungen Diskontinuität A:Risiko Normaldauer Zeitfenster für Eintrittszeitpunkt Diskontinuitätenbewertung mit Hilfe der Chancen-Risiken-Matrix Chancen + t - Risiken Prof. Dr. H. - H. Schröder Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

11. Reaktion Bedeutung für Erfolg der Strategie Benötigte Vorbereitungs-zeit (Normal/“Crash“) Adäquanz des derzeitigen Vorbereitungsgrades Beobachtung der Umwelt 0% 100% sehr hoch 6 Monate/3 Monate Beobachtung des Unternehmens 0% 100% gering 3 Monate/1 Monat Interner Flexi- bilitätsaufbau 0% 100% sehr hoch 12 Monate/9 Monate Externer Flexi- bilitätsaufbau 0% 100% hoch 15 Monate/9 Monate Handlungsbereit- schaft intern 0% 100% hoch 30 Monate/18 Monate Handlungsbereit- schaft extern 0% 100% hoch 36 Monate/15 Monate Analyse des Vorbereitungsgrades („Preparedness Diagnosis“) Strategische Frühinformation: Einsatz radikal veränderter Transportkonzepte Prof. Dr. H. - H. Schröder Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

12. Nicht realisierbare Chance auf Grund der Diskontinuität B „Crash“-Dauer Normaldauer (leicht) bewältigbares Risiko/(leicht) realisierbare Chanceauf Grund der Diskontinuität C „Crash“-Dauer Normaldauer Zeitfenster für Wirkungen der Diskontinuität Vermutliche Erfolgs-wirkungen „Crash“-Dauer Normaldauer Frühestmöglicher Zeitpunkt für die Wirksamkeit der Bewältigungsstrategie (schwer) bewältigbares Risiko auf Grund der Diskontinuität A Zusammenfassende Bewertung mit Hilfe des Chancen-Risiken-Profils Chancen + t - Risiken Prof. Dr. H. - H. Schröder Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

13. B-52 ExterneÜberwachung InterneBewertung Gegenwärtige‘‘strategic issues‘‘ Kosten-Wirksam-keitsanalyse Aktive ‘‘Issues‘‘ Analyse des Vorbereitungsgrades Chancen – Risiken - Analyse Zuweisung vonPrioritäten Intensität und Prioritätder Reaktionen Auswahl von Maßnahmen Ergebnis-Rückkopp-lung Programme u. Budgets Strategische Rückkopplung Strategische Rückkopplung Implementierung Ablauf des „Strategic Issue Management“ Quelle: Managing Surprise ... (Die Bewältigung von Überraschungen ...), in: zfbf 28 (1976), S. 147 Prof. Dr. H. - H. Schröder Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

14. Traditionelle Prognosemethoden ... Prognosen für Frühinformationsanalysen ... ... beruhen auf der Annahme zeit- invarianter Strukturen ... gehen vom Auftreten von Diskon- tinuitäten aus ... sind extrapolativ ... sind antizipativ ... betrachten Teilausschnitte der Realität ... sind (grundsätzlich) ganzheitlich- holistisch ausgerichtet ... sind primär quantitativ ... berücksichtigen in hohem Maße qualitative Sachverhalte ... zielen auf die Vorhersage der Zukunft ... zielen auf die Vorhersage möglicher Zukünfte Vergleich traditioneller Prognosemethoden mit Frühinformationsanalysen Prof. Dr. H. - H. Schröder Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

15. B-53a Führungsansatz/Einsatzgebiet operativ strategisch 1 2 3 Historische Ent-wicklungsstufe 1. Generation:kennzahlen- undhochrechnungsorientiert 2. Generation:indikatoren-orientiert 3. Generation:erfolgspotential-orientiert 4 5 6 Umfang der Auf-klärungsfunktion 1. Stufe:Frühwarnung 2. Stufe:Früherkennung 3. Stufe:Frühaufklärung 7 8 9 Methoden-orientierung indikator-/kennzahlen-orientiert modell-orientiert analyse-orientiert informations-quellen-orientiert netzwerk-orientiert 10 Anwendungs-zweck eigenorientiert fremdorientiert 1 2 Trägerschaft/Nutzung betrieblich zwischenbetrieblich überbetrieblich 3 4 5 OrganisatorischerBezugsbereich gesamtunternehmensbezogen bereichsbezogen 6 7 8 Phänomen-bereich mono-phänomen-orientiert multi-phänomen-orientiert nicht-phänomen-orientiert 9 10 generierende Variable DV-Unter-stützung voll teilweise gar nicht kein Differenzierungspotential stark ausgeprägt InstitutionellerBezug gesamtwirtschaftlich einzelwirtschaftlich mittel ausgeprägt Typologie von Frühinformationssystemen Prof. Dr. H. - H. Schröder Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

16. B-53b • wohl-strukturiert • eher quantitativ • eher wertfrei • eher analytisch • eher beweisend • eher erfahrungsgeleitet • eher delegierbar • eher in einer institutionalisierter Form • Kausalangaben • signifikante Abweichungen • Überprüfung der Gesetzes- mäßigkeiten • Auslösung von Reaktions- prozeduren • Suche nach Erklärungen aus Erkenntnissen der strategischen Frühaufklärung • schlecht-strukturiert • eher qualitativ • eher wertbeladen, politisierend • eher holistisch • eher überzeugend • eher kreativ • nicht delegierbar • eher in informellen Arenen • Umgang mit Diskontinuitäten • ,,Misfits‘‘ • ,,Drittvariable‘‘ • ,,schwache Signale‘' • Überprüfung der Beobachtungs- quellen und -prozeduren • Tiefenanalyse; Monitoring • organisatorisches Lernen • Suche nach Auswirkungen auf die operative Frühaufklärung Operative Früh-informationssysteme Strategische Früh-informationssysteme Prozessmodell • Input • Charakteristika der Information • Fähigkeit der Beteiligten • Throughput • Durchführung • Instrumente Output • Outcome • Reflexibilität des Systems • Konsequenzen • Schnittstellen Abgrenzung operativer und strategischer Frühinformationssysteme Prof. Dr. H. - H. Schröder Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

17. B-53c Frühinformationssysteme 1. Generation(Frühwarnsysteme) 2. Generation(Früherkennungssysteme) 3. Generation(Frühaufklärungssysteme) Ziele Identifikation neuer zukünftiger Erfolgs-potentiale und Risiken für vorhandeneErfolgspotentiale mit großem Identifikation von Risiken Identifikation von Risikenund Chancen mit grobem zeitlichen Vorlauf Beobach-tungs-fokus (primär)unternehmensinterneSachverhalte Sämtliche unternehmensin- und externe Sachverhalte von potentieller Relevanz Ausgewählte unternehmens-in- und –externe Sachverhalte Zeithoriz-ont mittel-langfristig langfristig kurzfristig Periodische/ kontinuierlicheDurchführung und Ergebnisweitergabe periodische/ kontinuierlicheDurchführung mit diskreter Ergebnisweitergabe Period-izität kontinuierliche Durchführung mit diskreterErgebnisweitergabe Indikatoren- und Muster-analysen Methodik Extrapolation liquiditäts- und ergebnisorientiertePlanungsrechnungen Methodenvielfalt ohne Dominanz einer Methode Daten-charakter alle Arten von Daten, insbesondere,,weiche‘‘, qualitative und unscharfeDaten ,,harte‘‘ , quantitative Daten quantitative und quantifiziertequalitative Daten ,,stand alone‘‘- Ergänzung zumPlanungssystem Eingebetteter Bestandteil der operativen Planung ,,fest verkoppelte‘‘ Ergänzung derperiodisch durchgeführten traditionellenstrategischen Planung durch Initiierungfallweiser strategischer Planungen und,,weicher‘‘ (handlungsermöglichenderund –vorbereitender) Maßnahmen Verhältnis zuPlanung Im Kern ,,feedforward‘‘ – Kontrollen aufder Basis von Prognosen kontinuierlicherTrendentwicklungen Im Prinzip indirekte Erfassung zukünftigerEntwicklungen und Ereignisse mithilfeverzögerter Variablen(,,lagged variables‘‘) Identifikation schwacher Signale, die aufbevorstehende Diskontinuitäten hin-deuten, und von Drittvariablen zwecksKompensation der Selektivität der Planung SpezifischeMerkmale Vom Frühwarn- zum Frühaufklärungssystem Prof. Dr. H. - H. Schröder Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

18. B-54a o l o n g i e h - c u n e d T I e n h n c s o i v g a e t i t o a n r s t p l S a n u n g AbgrenzungrelevanterBeobachtungs-bereiche Beobachtung desrelevanten Umfelds DiagnosebeobachteterUmfeld-verände-rungen Informations-integration Evaluation deridentifizierten Um-feldveränderungen Prognoseder zukünftigenEntwicklung Der Prozess der (strategischen) Frühinformation Prof. Dr. H. - H. Schröder Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

19. B-54c Ungerichtete Suche Gerichtete Suche Infor-mal Abtasten nach (schwachen)Signalen außerhalb der ‘‘Domänedes Unternehmens‘‘ ohne festenThemenbezug Abtasten nach (schwachen)Signalen innerhalb der ‘‘Domänedes Unternehmens‘‘ ohne festenThemenbezug Scan-ning For-mal Abtasten nach (schwachen)Signalen außerhalb der ‘‘Domänedes Unternehmens‘‘ mit festemThemenbezug Abtasten nach (schwachen)Signalen innerhalb der ‘‘Domäne‘‘des Unternehmens‘‘ mit festemThemenbezug Beobachtung und vertiefende Suchenach Informationen außerhalbder ‘‘Domäne des Unternehmens‘‘mit speziellem Themenbezug einesbereits identifizierten Signals Beobachtung und vertiefende Suchenach Informationen innerhalbder ‘‘Domäne des Unternehmens‘‘mit speziellem Themenbezug einesbereits identifizierten Signals Moni-toring Basisaktivitäten einer strategischen Frühaufklärung nach Krystek/Müller-Stewens Prof. Dr. H. - H. Schröder Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

20. B-55a Die Konzeption, Implementierung und Umsetzung einer Frühaufklärung (FA)vollzieht sich in acht Schritten Unternehmens- undUmfeld-Analyse Integration derErkenntnisse in diestrategische Planung Fokussierungder FA auf Unternehmens-bedürfnisse Einrichtung dernotwendigenGremien Auswahl derfür das UnternehmenrelevantenSuchfelder Gestaltungder Informations-einspeisung-filterung-verdichtung Suchfeld-strukturierungInformations-bedarfsanalyse Bestimmung unternehmens-interner/-externer Informations-quellen und -lieferanten Schritte bei der Gestaltung von Frühaufklärungssystemen Prof. Dr. H. - H. Schröder Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

21. B-55c Nutzen strategischer Technologie-Frühinformationssysteme Qualität der bereit-gestellten Frühinformationen Qualität der Informations-integration Reagibilität (‘responsiveness‘) des Planungssystems Kompo-nenten Sachlicher Problembezug(Relevanz) Benutzergerechtigkeit (Informations-form, -dichte und –detaillierung) Sensitivität gegenüber Frühinforma-tionen Zeitliche Eignung (Alter, Aktualität, Frühzeitigkeit, Zeitbezug) Benutzerselektivität(Aufgabe, Rang) Verfügbarkeit entsprechender (Re-)Aktionen Aussagegehalt (Detailliertheit, Präzision, Klarheit, Bestimmtheit) Kriterien Empirische Wahrheit (Sicherheit, Zu-verlässigkeit, Prüfbarkeit, Bestätigung) Verwendungsfähigkeit (Zugänglichkeit,Verfügbarkeit) Vollständigkeit (Menge, Aspekte) Gestaltung desstrategischenPlanungssystems Bestim-mungs-grössen Gestaltung des strategischenTechnologie- Frühinformationssystem Der Nutzen von (strategischen) Frühinformationssystemen Prof. Dr. H. - H. Schröder Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

22. Erfolgsfaktoren strategischer Frühinformationssysteme • Unterstützung durch das Top Management • Qualifizierung und Motivierung aller Mitarbeiter • Unverzüglichkeit der Erfassung, Analyse und Weiterleitung von Frühinformationen • Situationsgerechte Verteilung der Teilaufgaben des Frühinformationsprozesses • Verknüpfung von Einzelinformationen • Fokussierung auf die dem Marktgeschehen vorgelagerten Veränderungsprozesse • Fähigkeit zur Aufgabe traditioneller und zum Einsatz unkonventioneller Denkmuster • Reagibilität und Effektivität der strategischen Planung Prof. Dr. H. - H. Schröder Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

23. B-56 Mechanismen der technischen Entwicklung Autonome Induktion Bedarfsinduktion Methoden fürpotentialorientierteVorhersagen Methoden für bedarfsorientierteVorhersagen Cross-Impact-,Cross-Support-Analysen (Einfache) Regressionsanalysen KomplexeModelle Szenario-technik Relevanz-baum-methode Unterstützende Techniken Kreativitäts-techniken Delphi-Methode Zeitreihen-analysen Andere Regres-sionsanalysen Techniken für technologische Vorhersagen Prof. Dr. H. - H. Schröder Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

24. B-57 Energie desBeschleunigers(MeV) Energie von Teilchen-beschleunigern aller Art 100 000 Hüllkurve Synchroton mit alternierendenFeldgradienten Protonen-Synchroton 10 000 Elektronen-Synchroton Linearbeschleuniger für Elektronen 1 000 Synchrozyklotron Betatron 100 Linearbeschleuniger für Protonen Zyklotron 10 Elektrostatischer (Van de Graaff-)Generator Gleichstrom-Generator 1 1930 1935 1945 1950 1940 1955 1960 Trendextrapolation von Makrotechnologien als Hüllkurve der Trendkurven von Mikrotechnologien (Teilchenbeschleunigung) Prof. Dr. H. - H. Schröder Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

25. B-58 1000 Gallium Arsenide Doide Leuchstoff-Röhre Quecksilber-Röhre 100 Natrium-Röhre Träge Gasfüllung Quecksilber-bogen Wolfram-Glühfaden 10 Zellulose-Glühfaden Edisons erste Lampe 1 Acetylenbirne Paraffin-Kerze 1850 1900 1950 1990 Direkte Trendextrapolation einer Makrotechnologie (Beleuchtungstechnologie) Prof. Dr. H. - H. Schröder Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

26. B-59 Massenspektrometer(Omegatron) Unterstützende Technllogien Elastomere Dicht-stoffe, He-undurch-lässiges Gas Ionsia-tionsmano-meter Massen-spektrum-Vermessung Tief-temperatur-technologie Raumflüge InterplanetareUmgebung MechanischePumpe Diffusions-pumpe Ionen-pumpe Tieftempera-turpumpe Mikro-technologien Parameter 10-7 10-9 10-11 10-13 10-15 Druck(in Torr) 1950er 1960er 1970er Zeit Beispiel zum ‘‘ Contextual Mapping‘‘ (Entwicklung der Hochvakuumtechnologie) Prof. Dr. H. - H. Schröder Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

27. B-60 Den städtischen Wohnungs-bedarf befriedigen Niveau 1:GebrauchsorientierteZielsetzungen Bestehende Gebäuderenovieren Neue Gebäude bauen Neue Baumaterialienfür neue Bauweisen entwickeln Neue Baumaterialienfür herkömmliche Bauweisen entwickeln Entwicklungen von Nicht-Eisen-Legierungen Entwicklung neuerStahlsohlen Entwicklungen nicht-metall. Baustoffe Entwicklung kombinierterWerkstoffe (Baustoffe) Niveau 2:WerkstofforientierteZielsetzungen Reduzierung desGewichts Reduzierung derMaterialkosten Reduzierung der unmittelbarenHerstellungs- (Zubereitungs-)Kosten auf der Baustelle Bessere Anpassungan die Architektur-entwürfe Niveau 3:LeistungsorientierteZielsetzungen Das Zusammen-fügen verbessern Kontrolle derDispersion Entwicklung neuerhalbzugerichteterGestaltelemente Niveau 4:WerkstofftechnischeZielsetzungen Entwicklungneuer Zusam.-fügemethoden Herabsetzung d. Kohlenstoff-gehaltes Kontrolle derKorngröße Verwendungvon VSi Verwendungvon Vanadium-Verstärkung Entwicklungvon V O-Zusätzen Entwicklung von Nb O –Zusätzen Niveau 5:MetallurgischeZielsetzungen Niveau 6:Zielsetzungen für dieGrundlagenforschung Beispiel für die Relevanzbaumanalyse Prof. Dr. H. - H. Schröder Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

28. B-61a Szenario-Definition Szenario ‘‘... integrierte, systematische und vorausschauende Betrachtung, bei der –ausgehend von einer heutigen Situation –unter Zugrundelegung und Betrachtung des zeitlichen Bezugs plausibler Entwicklungen und Ereignisse das Zustandekommen und der Rahmen zukünftiger Situationen aufgezeigt werden soll.‘‘ Prof. Dr. H. - H. Schröder Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

29. Positives Extremszenario Störereignis Gegenmaß-nahme Trendszenario t* Negatives Extremszenario Das Trichtermodell Deskriptor A Deskriptor B t Prof. Dr. H. - H. Schröder Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

30. Merkmale von Szenario-Analysen • Beschreibung des Ist-Zustands als Ausgangspunkt • Explizite Angabe aller zugrundegelegten (wichtigen) Prämissen und Analyse der Auswirkungen alternativer Annahmen • Denken in Alternativen und Bandbreiten • Ziel ist nicht eine exakte Vorhersage der Zukunft, sondern das Aufzeigen alternativ möglicher Zukünfte • Ganzheitlicher Ansatz durch Berücksichtigung des Umfeldes des Untersuchungs- gegenstandes • Berücksichtigung quantitativer und qualitativer Daten • Analysen der Wirkungen von Störereignissen und Trendbrüchen • Völlige Transparenz (von Prämissen und Konklusionen) • Erzeugung mehrerer, in sich stimmiger, verbal beschriebener Zukunftsbilder In Anlehnung an Breiner, S.: Die Sitzung der Zukunft. Eine Vorausschau mit Groupware-Szenarien, Heidelberg 1997, S. 25 Prof. Dr. H. - H. Schröder Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

31. Der Ablauf von Szenario-Analysen Analyse (Einzel-)Prognosen Synthese/Konklusion Definition und Ana-lyse des Unter-suchungsfeldes Analyse des Umfeldes Prognose derUmfeld-deskriptoren Analyse von Stör-ereignissen Generierungvon Szenarien Ableitung der Konse-quenzen für das Untersuchungsfeld • Ermittlung der Be- stimmungsgrößen des Untersuchungs- feldes • Identifizierung „kritischer“ Deskriptoren • Identifizierung potentieller Störgrößen • Festlegung des Prognosezwecks (Lage- oder Wir- kungsprognose) • Identifizierung der möglichen und zulässigen Sze- narien • Ableitung von Szenarien für das Untersuchungs- feld • Strukturierung des Umfeldes • Einwertige (Trend-) Prognosen für nicht-kritische Deskriptoren • Ermittlung der Auswirkungen des Eintritts von Störereignissen auf Trendszenarien • Bewertung der zu- lässigen Szenarien • Ergebnisse der Strate- gien bei unterschied- lichen Szenarien • Abgrenzung und Analyse des Unter- suchungsfeldes • Festlegung der Deskriptoren für das Umfeld • Mehrwertige (Trend-)Progno- sen für kritische Deskriptoren • (Erforderlichenfalls) Formulierung und Analyse von Reaktionen • Auswahl der rele- vanten Szenarien • Festlegung der Deskriptoren des Untersuchungs- feldes Prof. Dr. H. - H. Schröder Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

32. B-62 Ebene 1 Strukturierung und Definitiondes Untersuchungsfeldes Konzipieren von Maßnahmen • Formulierung einzelner Maßnahmen • Bildung von Maßnahmenprogrammen Bearbei-tung des konkretenProblems • Aufgabendefinition • Identifikation von Strukturmerkmalen und Problemfeldern • Ermittlung von Deskriptoren und Gestaltungs- parametern • Erfassung des Ist-Zustandes von Deskriptoren und Parametern Ebene 2 Identifizierung und Strukturierung der wichtigsten Umfelder Ausarbeiten von Szenarien bzw. Ableiten von Konsequenzen für das Untersuchungsfeld Problem-feldanalyse • Ermittlung einzelner Einflussfaktoren • Ermittlung der Beziehungen zwischen den Ein- flussfaktoren • Bildung von Einflussfaktorenbündeln • Ableitung von Gestaltungsempfehlungen bei konkreten Aufgaben • Ableitung von Szenarien für das Untersuchungs- feld bei ‘‘Orientierungs‘‘-Aufgaben Ebene 3 Ermittlung der Entwicklungstendenzen undkritischer Deskriptoren für die Umfelder Wirkungsanalyse signifikanter Störungen Zukunfts-projek-tionen • Ermittlung von Umfeld-Deskriptoren • Erfassung des Ist-Zustandes und Prognose der Umfeld-Deskriptoren • Ermittlung kritischer Umfeld-Deskriptoren • Ermittlung potentieller Störereignisse • Auswahl von Störereignissen • Untersuchung der Auswirkungen von Störer- eignissen Ebene 4 Bildung und Auswahl alternativer Annahmebündel Interpretation der ausgewähltenAnnahmebündel Annahmen-bildung • Ermittlung der Beziehungen zwischen kritischen Deskriptoren • Bildung konsistenter Kombinationen der Deskriptoren • Auswahl von 2-3 Deskriptorenbündeln • Hinzufügen unkritischer Deskriptoren • Verbale Darstellung • Auswahl von 2-3 Deskriptorenbündeln Das 4-Ebenen-Modell für die Entwicklung von Szenarien von Battelle Geschka, H. – Hammer, R.: Die Szenariotechnik in der strategischen Unternehmensplanung, in: Hahn, D. – Taylor, B. (Hrsg.): Strategische Unternehmungsplanung – Strategische Unternehmungsführung, 5. Aufl., Heidelberg 1990, S. 318 ff. Prof. Dr. H. - H. Schröder Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

33. rein quantitativ überwiegend qualitativ qualitativ und quantitativ Arbeitstechniken zurStrukturierung von Zusammenhängen mathematische Methoden und Computersimu-lationen Entwicklung von Staaten und politischen Kräften kreativ Methodik Simulationsmodelle des Club of Rome Hudson Institute Ansatz der intuitiven Logik(SRI International/Shell) Ursprung Trend Impact Analyse(The Futures Group) Meadows/Meadows.The Limits to Growth(1972) H. Kahn: The Year 2000 Cross Impact Analysen(Battelle) Beispiele Konsistenzmatrizen(Geschka & Partner) Methodische Konzepte für Szenario-Analysen Basismethoden für Szenarioanalysen „Harte“ Methoden „Weiche“ Methoden Intuitives, nicht formalisiertes Vorgehen Systematisches, formalisiertes Vorgehen Quelle: Breiner, S.: Die Sitzung der Zukunft. Eine Vorausschau mit Groupware-Szenarien, Heidelberg 1997, S. 27 Prof. Dr. H. - H. Schröder Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

34. B-63 Strukturierungs-methoden Beschreibungs-methoden Datengewinnungs-methoden Ideenfindungs-methoden Prognose-methoden Bewertungs-methoden • Grafische Methoden • Morphologischer Kasten • Morphologische Matrix • Progressive Abstraktion • Strukturierungsbaum • Relevanzbaum • Grafische Methoden • Portfoliodiagramme • Tabellen • Literaturstudium • Expertenbefragungen • Experten-Delphi • Brainstorming • Brainwriting • Ideen-Delphi • Checklisten • Hypothesenmatrizen • Prognose-Delphi • Trendextrapolation • Regressions- und Korrelationstechniken • Cross-Impact-Analysen • Cross-Support-Analysen • Risikoanalysen • Nutzwertanalysen • Cross-Impact-und Cross-Support-Analysen Prozess und Methoden der Szenariotechnik Methodenklasse Methode Phase Schritt Problemdefinition Beschreibung desProblemfeldes Analyse Beschreibung desProblemfeldes Gesamtes Unter-suchungsfeld Auswahl von Prämissen über vorausschaubareEntwicklungen Erstellung vonPräsenzarien Prognose Entwicklung vonEntscheidungskriterien Identifikation über-raschender Ent-wicklungen Erstellung derSzenarien Syn-these Prof. Dr. H. - H. Schröder Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

35. B-64 Problembereich Relevante Ereignisse Beschreibung der relevantenEreignisse 1. Vorhersage(der Eintrittszeitpunkteoder –warscheinlichkeiten) ja HinreichendeÜbereinstimmung? nein Ereignisse mit Mittelwertenund Streuungen der Vorher-sagen in Stufe 1 2. Vorhersage+ Angabe von Gründen fürextreme Vorhersagen HinreichendeÜbereinstimmung? ja nein Beendigung des Verfahrens HinreichendeÜbereinstimmung? ja Ereignisse mit Mittelwertenund Streuungen der Vorher-sagen in Stufe i-1+Gründefür extreme Vorhersagenin Stufe i-1 i-te Vorhersage+ Angabe von Gründen fürBeibehaltung extremerVorhersagen nein nein Noch Raum fürRevisionen? ja Ablaufschema zur Delphi-Methode Output Stufe Input 0 1 2 34..n Prof. Dr. H. - H. Schröder Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

36. Schätzung von• Eintrittswahrscheinlichkeiten• vermutlichen Eintrittszeitpunkten und• Cross-Impacts (Konsistenzzahlen)für alle (Ausprägungen der) relevanten Ereignisse Simulation des Eintritts des zeitlich nächsten Ereignisses Anpassung der Eintrittswahrscheinlichkeiten aller nachfolgenden („abhängigen“) Ereignisse Ja Nein Letztes Ereignis ? Speicherung der ermittelten „Situation“ Ja Nein Ausreichende Anzahl von Simulationsläufen ? Analyse der gespeicherten „Situationen“ Ablauf von Cross-Impact-Analysen Identifikation relevanter Ereignisse (und ggfs. deren möglicher Ausprägungen) Prof. Dr. H. - H. Schröder Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

37. Auszug aus einer „Cross Impact“-Matrix Prof. Dr. H. - H. Schröder Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

38. B-66 Kriterium Merkmale Zeitreihen- undRegressions-analysen Relevanzbaum-analysen Szenario-analysen TechnologischeFrühinforma-tionssysteme Prognoseziel Vorhersage möglicherSachverhalte IrrelevanteDifferenzierung Vorhersage tatsächlicherSachverhalte Prognose-zweck Lagerprognose Wirkungsprognose Theoretische Basis ‘‘push‘‘ (AutonomeInduktion) IrrelevanteDifferenzierung ‘‘pull‘‘ (Bedarfsinduktion) Prognose-gegenstand Stetige Entwicklungen Sprunghafte Ent-wicklungen (Brücken) Prognose-inhalt Qualitative Inhalts-prognose Quantitative Parameter-prognose Dauer derVorlaufzeit Kurz Mittel Lang Synopsis der Prognosemethoden Prof. Dr. H. - H. Schröder Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

39. B-65aI TheoretischeFundierung System-charakter Überprüfbar- Reproduzier-keit barkeit der Vorhersagen Verarbeitungaller relevan-ten Daten Kosten-günstigkeit Präzision RechtzeitigkeitInhaltlich zeitlich Fristenent-sprechung Bemerkung AnforderungenVerfahren Expertenbe-fragungen EinstufigeBefragungen unbestimmt(Expertenüberlassen) unterschiedlich(abhängig vonWeite der Frau-gestellung undVorgehen derExperten) sehr gering kaum möglich möglich, abervon Verfahrenwerder gewähr-leistet nochunterstützt relativ geringerZeit-u.Kosten-aufwand variabel variabel erfüllbar grundsätz-lich möglich Vorhersage-qualität weitest-gehend von vorhersagen-den Expertenabhängig Delphi-Methode dito Berücksichti-gung beliebigerEreignissemöglich, aberVernachlässi-gung von Inter-dependenzen Gering (wegen mangelnder Überprüf-/Reproduzierbarkeit der individuellenVorhersagen) möglich, abervon Verfahrennicht gewähr-leistet im allgemeinenZeit-u.Kosten-aufwendig variabel variabel erfüllbar dito Konsensbildungsteht im Vorder-grund; inhaltl. Be-gründung derVorhersagen ver-nachlässigt; Be-rücksichtigungvon Abhängig-keiten mittelsZusatzverahren Zeitreihenanalysen gering (Ursa-che-Wirkungs-Beziehungennicht direkt er-faßt) Allenfalls impli-zit möglich möglich nur mit Zusatz-verfahren (z.B.Trebn-Impact-Analyse) möglich unterschiedlich(abhängig vonSchwierigkeitder Datenbe-schaffung) i.a.charak-teristischeKenngrö-ßen in Grenzenvariabel (abh. von vorhandenenDaten) bedingt erfüll-bar (ExistenzhinreichenderVergangen-heitsdatennötig) nicht immermöglich Einbringung vonzusätzlichemExpertenwissenmittels Dialog-verfahren möglich Regressionsanalysen unterschiedlich(abhängig von berücksichtig-ten Variabelnund deren Verknüpfung möglich möglich bedingt möglich(Berücksichti-gung qualita-tiver Informa-tionenschwierig unterschiedlich(abh.von Modell-komplexion undSchwierigkeitder Datenbe-schaffung dito ZeitlicheKomponentefehlt häufig i.a.erfüllbar(evtl.Vorher-sage der un-abh.Varia-blen erfor-derlich dito unterschiedlich(abhängig von Abbildungsum-fang und Kom-plexität desModells Substitutionsanalysen dito dito möglich möglich unterschiedlichbei verschie-denen Verfah-rensvarianten dito BestimmteTechnolo-gie(n) unterschied-lich i.a.erfüllbar dito Analogschlüsse nur im Einzel-fall zu beurteilen Unterschiedlich(abhängig vonArt der benutz-ten Analogie möglich möglich unterschiedlich(abhängig vonArt der benutz-ten Analogie) zumeist geringerZeit-und Kosten-aufwand unter-schiedlich unterschied-lich Bei regionalen Analogien nicht immererfüllbar dito Szenarien dito nur im Einzel-fall zu beurteilen gut (wegen expliziter Angabeder Prämissen) nur z.T. (wegenkreativerKomponente) möglich, abervon Verfahrennicht gewähr-leistet unterschiedlich(abh.von Unter-suchungsumfangund -tiefe variabel variabel i.a. erfüllbar grundsätz-lichmöglich Falsifizierungsim-mun, wenn nurmögliche Zukunf-ten vorhergesagt werden Kreativitätstechniken dito dito hoch bei systematischdiskursiven, niedrig bei intuitiv-assoziativenVerfahren dito unterschiedlich(verfahrensab-hängig) zumeistkonkreteObjekte zumeistvernach-lässigt dito dito Primär Ideener-zeugungsverfahren;nur Vorhersagemöglicher Ereignissemöglich Relevanzbaumanalysen dito zumeist hoch zumeist möglich nur z.T. dito Zumeist zeit-und kostenauf-wendig zumeisteinzelneTechnolo-gien häufigvernach-lässigt Erfüllbarkeitabh.von zeit-licher Nähe des Bedarfs dito Zuverlässigekeitder Verfahren hängtwesentlich von Eintritt des Bedarfsab Vergleichende Bewertung der Methoden für Technologieprognosen Prof. Dr. H. - H. Schröder Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement

40. B-65b 100% 50% Cross-Impact-Analyse Experten-ansicht Brain-storming Trendex-trapolation Szena-rien Frühwarn-signale Delphi-Methode Simula-tion Relevanz-baum Morphol.Methoden Legende: Nicht eingesetzt Eingesetzt und mäßig nützlich Eingesetzt, aber nicht/ wenig nützlich Eingesetzt und ziemlich/ sehr nützlich Einsatz und Beurteilung technologischer Vorhersageverfahren in103 US Großunternehmen Prof. Dr. H. - H. Schröder Lehrstuhl Technologie- und Innovationsmanagement