| Vorwort | 5 |
| Inhaltsverzeichnis | 7 |
| Teil I Industrie 4.0 und Digitale Transformation: Konzeption und Einordnung | 11 |
| Industrie 4.0 und Digitale Transformation als unternehmerische Gestaltungsaufgabe | 12 |
| 1Problemstellung | 12 |
| 2Industrie 4.0 und Digitale Transformation | 14 |
| 3Industrie 4.0 als vierte industrielle Revolution? | 18 |
| 4Treiber von Industrie 4.0 und „Gesetze der Digitalisierung“ | 25 |
| 5Cyber-physische Systeme und Industrie-4.0-Technologien | 28 |
| 6Unternehmerische Gestaltungsfelder im Kontext von Industrie 4.0 | 28 |
| 6.1Digital vernetzte Produktionsfaktoren | 28 |
| 6.2Digitale vernetzte Wertschöpfungsprozesse und Supply Chain Management | 31 |
| 6.3Digital vernetzte Produktionsprozesse | 33 |
| 6.3.1 Computer Integrated Manufacturing: Vision und Realisierung | 33 |
| 6.3.2 Manufacturing Execution Systeme | 36 |
| 6.3.3 Wirtschaftlichkeitseffekte | 39 |
| 6.4Digitale Kundenintegration und Mass Customization | 40 |
| 6.5Digital vernetzte Produkt-Service-Systeme | 42 |
| 6.6Digitale Daten- und Produktplattformen | 45 |
| 6.7Digitale Geschäftsmodelle | 46 |
| 6.8Digitale Disruption | 50 |
| 7Fazit | 51 |
| Literatur | 53 |
| Industrie 4.0 und Integrierte Informationsverarbeitung | 56 |
| 1Zum Stand | 56 |
| 2Abgrenzungen – verwendetes Begriffsverständnis | 57 |
| 2.1Industrie 4.0 | 57 |
| 2.2Integrierte Informationsverarbeitung | 58 |
| 2.2.1 Ausprägungen | 58 |
| 2.2.2 Integrationsrichtungen | 59 |
| 2.3Wechselwirkungen zwischen Integrierter Informationsverarbeitung und Industrie 4.0 – Beispiele aus Funktionsbereichen | 60 |
| 3Bezüge zwischen Industrie 4.0 und Integrierter Informationsverarbeitung – Operative Systeme | 63 |
| 3.1Produktionsplanung | 63 |
| 3.2Materialbedarfsplanung | 63 |
| 3.3Produktionssteuerung/Werkstattsteuerung/Manufacturing Execution Systems (MES) | 64 |
| 3.3.1 Grundmodell I: Prioritätsregelsteuerung | 64 |
| 3.3.2 Grundmodell II: Betriebsmittelzuteilung und Reihenfolgebestimmung | 67 |
| 3.3.3 Grundmodell III: Lokale Suchverfahren | 67 |
| 3.3.4 Grundmodell IV: Simulation und Genetische Algorithmen | 68 |
| 3.3.5 Grundmodell V: Verhandlung von Agenten | 68 |
| 3.4Qualitätskontrolle | 69 |
| 3.5Terminkontrolle | 69 |
| 3.6Industrie 4.0 und CIM | 70 |
| 3.7Datenversorgung | 70 |
| 4Bezüge zwischen Industrie 4.0 und Integrierter Informationsverarbeitung – Planungs- und Kontrollsysteme | 70 |
| 4.1Industrie 4.0 und Rechnungswesen/Controlling | 70 |
| 4.2Planung der Produktionskapazitäten | 73 |
| 4.3Zielkontrolle | 75 |
| 4.4Der digitale Zwilling als Hilfsmittel der Planung und Kontrolle | 76 |
| 5Industrie 4.0 in integrierten Standardprogrammen | 77 |
| 6Fazit | 78 |
| Literatur | 78 |
| Industrie 4.0 – wie die Digitalisierung die Produktionskette revolutioniert | 81 |
| 1Digitalisierung der Wirtschaft | 82 |
| 2Initiative „Industrie 4.0“ | 85 |
| 3Standardisierung bei Industrie 4.0 | 89 |
| 4Industrie 4.0 wirkt in drei Dimensionen | 92 |
| 5Fazit | 96 |
| Literatur | 97 |
| Industrie 4.0 im Mittelstand – Handlungspotenziale und Umsetzung | 98 |
| 1Einführung | 98 |
| 2Untersuchungskonzeption und Stichprobe | 100 |
| 2.1Forschungsdesign | 100 |
| 2.2Datenerhebung und Datenauswertung | 100 |
| 2.3Charakterisierung der Probanden | 102 |
| 2.3.1 Rechtsform | 102 |
| 2.3.2 Branche | 103 |
| 2.3.3 Umsatz | 103 |
| 2.3.4 Mitarbeiterzahl | 103 |
| 2.3.5 Zusammensetzung des Leitungsgremiums | 103 |
| 2.3.6 Zwischenfazit | 103 |
| 3Empirische Erkenntnisse | 104 |
| 3.1Rahmenbedingungen | 104 |
| 3.1.1 Verständnis | 104 |
| 3.1.2 Bedeutung und Vorbereitung | 106 |
| 3.2Strategie, Geschäftsmodell und Mittelstandsspezifika | 108 |
| 3.2.1 Strategische Perspektive | 108 |
| 3.2.2 Geschäftsmodell und Industrie 4.0 | 108 |
| 3.2.3 Mittelstandsspezifika | 110 |
| 3.3Erfolgswirkung | 111 |
| 3.3.1 Auswirkungen auf den Unternehmenserfolg | 111 |
| 3.3.2 Investitionsvolumina in Industrie 4.0-Projekten | 112 |
| 3.4Zwischenfazit | 113 |
| 4Handlungspotenziale | 113 |
| 4.1Rahmenbedingungen | 114 |
| 4.2Strategie, Geschäftsmodell und Mittelstandsspezifika | 115 |
| 4.3Erfolgswirkung | 116 |
| 5Fazit | 116 |
| Literatur | 117 |
| Cyber-physische Systeme zwischen rechtlichen Anforderungen und rechtskonformer Gestaltung | 119 |
| 1Das Verhältnis technischer Innovationen zum Recht | 119 |
| 2Datenhoheit als zentrales Rechtsproblem der Industrie 4.0 | 120 |
| 3Weitere Rechtsfragen im Überblick | 122 |
| 3.1Vertragsrecht und neue Vertragsmodelle | 123 |
| 3.2Haftungsrecht | 124 |
| 3.3Wettbewerbsrecht | 125 |
| 3.4Datenschutzrecht | 126 |
| 3.5Arbeitsrecht | 128 |
| 3.6IT-Sicherheitsrecht | 130 |
| 4Internationale Regulierungsansätze | 132 |
| 4.1Regulierungsansätze der USA | 133 |
| 4.2Regulierungsansätze der Volksrepublik China | 134 |
| 4.3Regulierungsansätze der EU | 135 |
| 5Ausblick | 136 |
| Literatur | 137 |
| Teil II Industrie 4.0 und Digitale Transformation in Produktion und Supply Chain Management | 143 |
| Digitalisierung in Einkauf und Supply Chain Management | 144 |
| 1Entwicklung und Bedeutung der Digitalisierung in Einkauf und SCM | 144 |
| 2IT-basierte Systeme in Einkauf und SCM | 147 |
| 2.1E-Tools für operative Beschaffungsprozesse | 147 |
| 2.1.1 E-Katalog-basierte Beschaffungssysteme | 149 |
| 2.1.2 Purchase-to-Pay- bzw. Order-to-Pay-Systeme | 150 |
| 2.1.3 Best Practice bei der Digitalisierung operativer Beschaffungsprozesse | 152 |
| 2.2E-Tools für strategische Beschaffungsprozesse | 153 |
| 2.2.1 E-Ausschreibungssysteme (E-Sourcing/E-Tendering) | 154 |
| 2.2.2 E-Auktionssysteme | 156 |
| 2.2.3 E-SRM-Systeme (Supplier Relationship Management/Lieferantenmanagement) | 157 |
| 2.2.4 E-SCM-Systeme | 158 |
| 2.2.5 E-Kollaborationssysteme | 159 |
| 2.2.6 Best Practice bei der Digitalisierung strategischer Beschaffungsprozesse | 160 |
| 3Auswirkungen von Industrie 4.0 auf Einkauf und SCM | 161 |
| 4Auswirkungen disruptiver Innovationen auf Einkauf und SCM | 162 |
| 5Fazit und offene Forschungsfragen | 165 |
| Literatur | 167 |
| Die Implikationen digitaler Technologien für die Supply Chain 4.0 | 170 |
| 1Einleitung | 170 |
| 2Digitale Technologien zur Optimierung von Supply Chains | 171 |
| 2.1Robotik in der Intralogistik | 172 |
| 2.2Autonome Transportmittel | 173 |
| 2.3Virtual Reality und Augmented Reality | 174 |
| 2.4Internet der Dinge und Sensorik | 176 |
| 2.5Supply Chain Analytics | 177 |
| 2.6Prozessautomatisierung | 178 |
| 2.7Digitale Herstellverfahren | 179 |
| 2.8Plattformen | 180 |
| 3Wertschöpfungspotenziale digitaler Technologien in der Supply Chain | 181 |
| 4Fallbeispiele zum Einsatz digitaler Technologien in Supply Chain 4.0 | 183 |
| 4.1Fallbeispiel Haushaltsgeräte | 184 |
| 4.2Fallbeispiel Digitaldruck | 185 |
| 5Zusammenfassung und Ausblick | 187 |
| Literatur | 188 |
| Systematische Abschätzung von Wirtschaftlichkeitseffekten von Industrie-4.0-Investitionen mithilfe von Prozess- und Potenzialanalysen | 193 |
| 1Problemstellung | 193 |
| 2Manufacturing Execution Systeme als Industrie-4.0-Basistechnologie | 195 |
| 3Konzeption einer Prozess- und Potenzialanalyse zur Beurteilung von Industrie-4.0-Investitionen | 197 |
| 3.1Überblick | 197 |
| 3.2Prozessanalyse | 198 |
| 3.3Potenzialanalyse | 201 |
| 3.3.1 Rollenlogik | 201 |
| 3.3.2 Rollenspezifische Potenzialanalyse und Bewertungslogik | 201 |
| 3.3.3 Aggregation der rollenspezifischen Potenzialanalyse und Diskussion | 203 |
| 4Fazit | 205 |
| Literatur | 206 |
| Betriebswirtschaftliche Wirkungen digital vernetzter Fertigungssysteme – Eine Analyse des Einsatzes moderner Manufacturing-Execution-Systeme in der verarbeitenden Industrie | 208 |
| 1Problemstellung | 208 |
| 2Die digital vernetzte Fabrik als Untersuchungsobjekt | 209 |
| 2.1Die CIM-Vision der digitalen Fabrik | 209 |
| 2.2Die Industrie-4.0-Vision der digital vernetzten Fabrik | 211 |
| 3Betriebswirtschaftliche Wirkungen: Hypothesen | 214 |
| 4Methodik | 216 |
| 4.1Untersuchungsdesign | 216 |
| 4.2Untersuchungsobjekt | 217 |
| 5Ergebnisse | 218 |
| 5.1Prozessanalyse | 218 |
| 5.1.1 CAD/CAM-NC-Programmierer | 218 |
| 5.1.2 WOP-NC-Programmierer | 220 |
| 5.1.3 Werkzeugeinsteller | 222 |
| 5.1.4 Maschinenbediener | 226 |
| 5.2Rüstzeiten | 228 |
| 5.2.1 Werkzeugeinstellung | 228 |
| 5.2.2 Maschinenpark | 230 |
| Dauer einer Werkzeugbeladung | 231 |
| Anzahl Rüstvorgänge | 232 |
| 5.3Werkzeugbestände | 233 |
| 6Fazit | 234 |
| Literatur | 235 |
| Additive Fertigung und deren Auswirkungen auf Supply Chains | 237 |
| 1Einführung in die additive Fertigung | 238 |
| 2Überblick über additive Fertigungstechnologien | 240 |
| 3Additive Fertigung in der Praxis: Auswirkungen auf das Supply Chain Management | 242 |
| 4Ausblick: Additive Fertigung – quo vadis? | 246 |
| Literatur | 247 |
| Industrie-4.0-Readiness von Supply-Chain-Netzwerken | 248 |
| 1Flexibilität im Zukunftsszenario von Industrie 4.0 | 248 |
| 2Supply-Chain-Netzwerke im Kontext von Industrie 4.0 | 249 |
| 2.1Definition von Supply-Chain-Netzwerken | 249 |
| 2.2Merkmale von Industrie-4.0-Netzwerken | 251 |
| 3Beurteilung der Industrie-4.0-Readiness | 255 |
| 3.1Operationalisierung der Industrie-4.0-Readiness | 255 |
| 3.2Industrie-4.0-Readiness-Kompass | 256 |
| 3.3Industrie-4.0-Readiness-Indikatoren | 257 |
| 3.4Beurteilung der Industrie-4.0-Readiness | 260 |
| 4Anwendung des I4.0-Readiness-Kompasses in der Automobilindustrie | 261 |
| 5Implikationen | 265 |
| Literatur | 266 |
| Adaptive Assistenzsysteme zur Entscheidungsunterstützung für die dynamische Auftragsabwicklung: Konzeptionelle Überlegungen und Anwendungsszenarien unter Berücksichtigung des Digitalen Zwillings des Produktionssystems | 269 |
| 1Einleitung | 269 |
| 2Grundlagen adaptiver Assistenzsysteme | 270 |
| 2.1Zum Begriff des adaptiven Assistenzsystems | 270 |
| 2.2Der Digitale Zwilling des Produktionssystems als Basis des adaptiven Assistenzsystems | 271 |
| 3Bedarf für ein adaptives Assistenzsystem zur Unterstützung des Auftragsabwicklungsprozesses | 275 |
| 3.1Aufgaben und Abläufe im Auftragsabwicklungsprozess | 275 |
| 3.2Ausgewählte Probleme des Auftragsabwicklungsprozesses als Vorgabe für das Leistungsspektrum des adaptiven Assistenzsystems | 277 |
| 4Einsatzmöglichkeiten des adaptiven Assistenzsystems in der Auftragsabwicklung | 281 |
| 4.1Integration des Digitalen Zwillings in das adaptive Assistenzsystem | 281 |
| 4.2Rolle des adaptiven Assistenzsystems in der Auftragsabwicklung | 284 |
| 4.2.1 Dynamische, simulationsbasierte Reihenfolgeplanung | 285 |
| 4.2.2 Dynamische Liefertermin- und Preisgestaltung als Teil der Angebotsbearbeitung | 286 |
| 4.2.3 Dynamische Liefertermin- und Preisgestaltung als Teil der Auftragsabwicklung | 287 |
| 4.2.4 Dynamische Verwaltung von Zulieferaufträgen | 288 |
| 5Zusammenfassung und Ausblick | 289 |
| Literatur | 291 |
| Digitales Shopfloor-Management: Ein adaptives Informations- und Entscheidungsinstrument im Umfeld von Industrie-4.0-Produktionssystemen | 295 |
| 1Einführung | 295 |
| 2(Klassisches) Shopfloor-Management | 296 |
| 2.1Selbstmanagement der Mitarbeiter | 296 |
| 2.2Minifirmen innerhalb des Unternehmens | 296 |
| 2.3Glass Wall Management | 297 |
| 2.4Visual Management | 297 |
| 3Kritische Diskussion | 297 |
| 3.1Prämissen der Shopfloor-Managementkonzeption | 298 |
| 3.2Kausalbeziehungen der Shopfloor-Managementkonzeption | 299 |
| 3.3Effizienz des klassischen Shopfloor-Managements | 299 |
| 3.4Effektivität des klassischen Shopfloor-Managements | 300 |
| 4Anforderungen an ein neues digitales Shopfloor-Management | 301 |
| 5Konzeption eines digitalen Shopfloor-Managements | 302 |
| 5.1Technologische Dimension | 302 |
| 5.2Verhaltensorientierte Dimension | 304 |
| 5.3Prozessorientierte Dimension | 307 |
| 6Beispielhafte Implementierung | 309 |
| 6.1Kapazitätsplanung | 310 |
| 6.2Operative Steuerung | 310 |
| 6.3Shopfloor-Meeting | 311 |
| 6.4Wissensdatenbank | 311 |
| 7Zusammenfassung sowie Forschungs- und Entwicklungspotenziale | 311 |
| 7.1Zusammenfassung | 311 |
| 7.2Forschungs- und Entwicklungspotenziale | 312 |
| Literatur | 313 |
| Entwicklung, Produktion und Einsatz von Industrie 4.0-Komponenten – Betriebswirtschaftliche Potenziale des digitalen Zwillings in der Produktion | 316 |
| 1Einleitung | 316 |
| 2Einordnung des Beitrags, Aufbau und Forschungsansatz | 317 |
| 3Grundlagen und Begriffsabgrenzung | 318 |
| 3.1Industrie 4.0-Komponente | 318 |
| 3.2Verwaltungsschale | 319 |
| 3.3Merkmale und Sichten | 321 |
| 4Bedeutung von Verwaltungsschalen für Lieferanten von Industrie 4.0-Komponenten | 322 |
| 4.1Strategisches Management | 322 |
| 4.2Produktionsmanagement | 323 |
| 4.3Marketing und Produktplanung | 324 |
| 4.4Controlling | 325 |
| 4.5Produktentwicklung, Qualitätsmanagement und Risikomanagement | 325 |
| 4.6Einkauf, Logistik und Supply Chain Management | 327 |
| 4.7After-Sales- und Kundenservice | 328 |
| 4.8IT-Management | 329 |
| 4.9Personalmanagement und Aufbauorganisation | 329 |
| 4.10Unternehmenskultur | 329 |
| 5Bedeutung für produzierende Unternehmen als Nutzer von Industrie 4.0-Komponenten | 330 |
| 5.1Einkauf | 330 |
| 5.2Produktionsmanagement | 330 |
| 5.3Arbeitsvorbereitung | 331 |
| 5.4Instandhaltung | 331 |
| 5.5Risikomanagement | 331 |
| 5.6Controlling | 332 |
| 5.7Personalmanagement | 332 |
| 5.8IT-Management | 332 |
| 6Fazit und Ausblick | 333 |
| Literatur | 333 |
| Industrie 4.0 und Dienstleistungsproduktion: Fallstudienanalysen aus dem Bereich der Leistungsprozesse in Forschung und Lehre | 337 |
| 1Einführung | 337 |
| 2Case-Study-Analyse | 340 |
| 2.1Fallstudie A | 340 |
| 2.2Fallstudie B | 341 |
| 2.3Fallstudie C | 343 |
| 2.4Fallstudie D | 344 |
| 3Analytische Synopse | 345 |
| 4Restriktionen für Industrie 4.0 in der Dienstleistungsproduktion | 346 |
| 5Ausblick | 347 |
| Literatur | 348 |
| Teil III Industrie 4.0 und Digitale Transformation von produktbegleitenden Dienstleistungen, Plattformen und Geschäftsmodellen | 351 |
| Geschäftsmodelle im Wandel durch Industrie 4.0 – Wie sich etablierte Industrieunternehmen in verschiedenen Branchen verändern | 352 |
| 1Problemstellung | 352 |
| 2Theoretischer Hintergrund | 353 |
| 2.1Definition und Chancen von Industrie 4.0 | 353 |
| 2.2Geschäftsmodelle und Geschäftsmodellinnovation | 354 |
| 2.3Einschlägiger Forschungsstand | 357 |
| 3Methodisches Vorgehen | 359 |
| 4Empirische Ergebnisse | 361 |
| 5Diskussion | 368 |
| 5.1Interpretation der Kernergebnisse | 368 |
| 5.2Managementimplikationen | 370 |
| 6Fazit | 370 |
| Literatur | 371 |
| Digitale Plattformen – Klassifizierung, ökonomische Wirkungslogik und Anwendungsfälle in einer Industrie 4.0 | 376 |
| 1Problemstellung | 376 |
| 2Zum Begriff Plattform | 377 |
| 3Klassifikationsansätze für Plattformen | 379 |
| 3.1Ansatz von Evans und Gawer | 379 |
| 3.2Ansatz von Täuscher und Laudien | 381 |
| 4Ökonomische Wertschaffungslogiken von Plattformen | 386 |
| 4.1Externe Wertschöpfung | 386 |
| 4.2Daten als Austauschgut in einem mehrseitigen Markt | 386 |
| 4.3Direkte und indirekte Netzwerkeffekte | 387 |
| 4.4Initialisierungsproblem | 391 |
| 4.5Community-Kuratierung und -Steuerung | 392 |
| 4.6Offenheit | 393 |
| 4.7Ökosystemeinbettung | 394 |
| 4.8Zusammenführung Klassifikationsansätze und Wertschaffungslogik | 396 |
| 4.9Plattformen und Marktwert | 397 |
| 5Industrielle digitale Plattformen | 399 |
| 5.1Übersicht | 399 |
| 5.2Digitale Marktplätze | 401 |
| 5.3Infrastrukturplattformen | 402 |
| 5.4Vernetzungsplattformen | 404 |
| 5.5Internet-of-Things-Plattformen | 405 |
| 5.6Entwicklungstrends | 408 |
| 6Fazit | 410 |
| Literatur | 411 |
| Industrie 4.0 – einfach machen durch Open Innovation. Vorgehensweisen und praktische Erfahrungen zur Erarbeitung neuer digitaler Geschäftsmodelle | 415 |
| 1Einführung | 415 |
| 1.1Business Transformation im Zeitalter der Digitalisierung: Herausforderungen bei klassischen Top-down-Entscheidungen | 417 |
| 1.1.1 Warum bei einem traditionellen Vorgehen digitale Innovationen scheitern | 417 |
| 1.1.2 Der Top-down-Ansatz hat beim Ausrollen der Innovation im Konzern Vorteile | 420 |
| 1.2Auswirkungen auf die IT-Abteilungen | 420 |
| 1.2.1 Organisatorisch | 420 |
| 1.2.2 Umfangreiches Know-how in Softwareengineering notwendig | 422 |
| 2Vorgehensweisen | 426 |
| 2.1Stufe 1: Steigerung der Prozesseffizienz | 427 |
| 2.1.1 Steigerung der Prozesseffizienz in der Instandhaltung | 429 |
| 2.1.2 Mensch-zu-Mensch-Kommunikation in der Produktion | 430 |
| 2.1.3 Intelligente Frühwarnsysteme und Qualitätsmanagement im Materialfluss | 432 |
| 2.2Stufe 2: Verbesserung der Transparenz | 435 |
| 2.2.1 Transparenz setzt auf Prozessverbesserungsmaßnahmen auf | 435 |
| 2.2.2 Condition Monitoring und Blockchain – Überwachung der Traceability in der Lebensmittelbranche | 436 |
| 2.3Stufe 3: Bereitstellung digitaler Produkte | 438 |
| 2.4Stufe 4: Digitale Geschäftsmodelle | 439 |
| 3Design Thinking – Neue organisatorische Rahmenbedingungen sind notwendig | 441 |
| 3.1Neue Organisationsmodelle sind notwendig | 441 |
| 3.2Design Thinking | 442 |
| 3.2.1 Neue Vorgehensweisen sind notwendig | 443 |
| 3.2.2 Der Korridor der Architekturevolution | 445 |
| 4Fazit | 447 |
| Literatur | 447 |
| Vermarktung von Produkt-Service-Systemen in der Industrie 4.0: Grundlagen und zentrale Herausforderungen für die Preisbestimmung | 449 |
| 1Einleitung | 449 |
| 2Produkt-Service-Systeme | 451 |
| 2.1Grundlagen und begriffliche Abgrenzung | 451 |
| 2.2Grundlegende Herausforderungen für die Vermarktung | 452 |
| 2.3Besonderheiten IoT-induzierter Produkt-Service-Systeme | 453 |
| 3Grundlagen der Preisbestimmung im B2B-Kontext | 457 |
| 3.1Besonderheiten der Preisbestimmung | 457 |
| 3.2Bezugsgrößen der Preisbestimmung | 457 |
| 3.3Ausgewählte Methoden der Preisfindung | 461 |
| 4Wertbasierte Preisbestimmung für Produkt-Service-Systeme | 463 |
| 4.1Zentrale Herausforderungen | 464 |
| 4.2Eignung etablierter Preisfindungsmethoden | 466 |
| 5Zusammenfassung und Ausblick | 468 |
| Literatur | 470 |
| Datenfreigabe als Grundlage für erfolgreiche Smart Services im Business-to-Business-Kontext: Herausforderungen und erste Lösungsansätze | 474 |
| 1Motivation | 474 |
| 2Smart Services erfordern eine neue Qualität des Datenaustauschs zwischen Unternehmen | 476 |
| 3Neue Herausforderungen durch die besondere Beschaffenheit des Datenaustauschs bei Smart Services | 481 |
| 3.1Neuartigkeit des Angebots | 481 |
| 3.2Nutzenabwägung | 482 |
| 3.3Kontrollverlust und opportunistisches Verhalten | 483 |
| 4Handlungsempfehlungen für die Lösung identifizierter Herausforderungen | 485 |
| 4.1Mögliche Lösungsansätze zur Minderung der Herausforderung Neuartigkeit | 485 |
| 4.2Mögliche Lösungsansätze zur Minderung der Herausforderung Nutzenabwägung | 486 |
| 4.3Lösungsansätze zur Minderung der Herausforderung Kontrollverlust und opportunistisches Verhalten | 487 |
| 5Zusammenfassung und Ausblick | 490 |
| Literatur | 490 |
| Teil IV Industrie 4.0 und Digitale Transformation von IT, Innovation und Organisation | 497 |
| Künstliche Intelligenz: Strategische Herausforderungen für etablierte Unternehmen | 498 |
| 1Einleitung | 498 |
| 2Definition und Entwicklung von künstlicher Intelligenz | 500 |
| 2.1Definition, Unterschiede zur traditionellen Software und allgemeine Entwicklung | 500 |
| 2.2Anwendungsvielfalt und Innovationspotenzial der künstlichen Intelligenz | 503 |
| 2.3Ökonomische Auswirkungen der künstlichen Intelligenz | 505 |
| 3Implementierung der künstlichen Intelligenz in etablierten Unternehmen | 505 |
| 4Kernherausforderungen und Handlungsempfehlungen | 509 |
| 4.1Herausforderungen und Handlungsempfehlungen für Phase 1 | 511 |
| 4.2Fortgeschrittener Einsatz künstlicher Intelligenz – Phasen 2 und 3 | 513 |
| 5Fazit und Ausblick | 515 |
| Literatur | 518 |
| Zur Bedeutung von Solows Paradoxon: Empirische Evidenz und ihre Übertragbarkeit auf Digitalisierungsinvestitionen in einer Industrie 4.0 | 522 |
| 1Problemstellung | 522 |
| 2Die Rolle von IT im Produktionsprozess | 524 |
| 3Vorgehen bei der Literatursuche | 526 |
| 4Implikationen der strukturierten Literaturanalyse | 527 |
| 4.1Messproblematik verhindert eine belastbare Analyse des Solow-Paradoxons | 532 |
| 4.2Gründe für das Ausbleiben messbarer Effekte | 533 |
| 4.3Eine Umkehr des Paradoxons: Das Aufkommen von IT-induzierten Produktivitätseffekten | 536 |
| 4.4Komplementäre Faktoren als Erklärungsansatz für die starke Streuung in den Datensätzen zum Solow-Paradoxon | 539 |
| 4.4.1 Die ressourcenbasierte Sichtweise als theoretische Grundlage der komplementären Faktoren zu IT | 539 |
| 4.4.2 Komplementäre organisatorische Ressourcen | 540 |
| 4.4.3 Kontextfaktoren | 542 |
| 4.4.4 Art der IT-Investition | 543 |
| 4.4.5 Modell der Einflussfaktoren auf den Zusammenhang zwischen IT-Investition und Produktivität | 544 |
| 4.5Zeitverzögerungen zwischen IT-Investitionen und Produktivitätseffekten | 545 |
| 5Diskussion des modernen Produktivitätsparadoxons | 546 |
| 6Fazit | 550 |
| Literatur | 551 |
| Organisationaler Wandel und Mitarbeiterakzeptanz. Vorgehen und Handlungsempfehlungen | 558 |
| 1Akzeptanz und Wandel – einleitende Betrachtung | 558 |
| 1.1Herausforderungen für Theorie und Praxis | 559 |
| 1.2Die Industrie-4.0-Fabrik im Fokus | 560 |
| 2Wandlungsprozess, Akzeptanzmodelle und Innovationen | 561 |
| 2.1Wandlungsprozess und Wandlungsmanagement | 562 |
| 2.2Phasen des Akzeptanzprozesses | 563 |
| 2.3Akzeptanzmodelle im Kontext von Innovationen | 564 |
| 2.4Implikationen im Kontext der Transformation zur Industrie-4.0-Fabrik | 567 |
| 3Vorgehen für organisationalen Wandel mit Fokus auf die Mitarbeiterakzeptanz | 569 |
| 4Handlungsempfehlungen aus drei Anwendungsfällen | 573 |
| 4.1Im Kontext der Transformationsplanung (Initialisierung und Konzeption) | 573 |
| 4.2Im Kontext der Reflektion und Evaluation (SB und AM) | 574 |
| 4.3Im allgemeinen Kontext der Kommunikation und Partizipation: | 575 |
| 5Zusammenfassung und Ausblick | 576 |
| Literatur | 577 |
| Der Wandel der Arbeitswelt in einer Industrie 4.0 | 581 |
| 1Ausgangspunkt: Vernetzung und Digitalisierung | 582 |
| 2Implikationen für die Arbeitswelt | 587 |
| 2.1Modifizierte Arbeitswerkzeuge | 587 |
| 2.2Flexibilisierung von Ort und Zeit | 587 |
| 2.3Änderung der Arbeitsteilung | 588 |
| 2.4Automatisierung | 592 |
| 3Neue Anforderungen an Mitarbeiter und Führungskräfte | 594 |
| 4Ausblick | 596 |
| Literatur | 598 |
| Bestimmung der digitalen Fitness in der produzierenden Industrie | 601 |
| 1Problemstellung | 601 |
| 2Vorgehen | 602 |
| 3Die Bestimmung der Bedürfnisse | 603 |
| 4Die Standortbestimmung mithilfe von Bewertungswerkzeug | 604 |
| 5Die Umsetzungsvorbereitung | 610 |
| 6Zusammenfassung und nächste Schritte | 613 |
| Literatur | 614 |
| Survival of the Quickest – Agilität als organisationale Ressource in der digitalen Transformation | 615 |
| 1Einleitung | 615 |
| 2Literaturübersicht zur Agilitätsforschung | 618 |
| 2.1Methodik | 618 |
| 2.2Begriffsabgrenzung | 619 |
| 2.3Verständnis von organisationaler Agilität | 621 |
| 3Konzeption eines Treibermodells zur Erklärung und Messung von Agilität | 624 |
| 3.1Vorüberlegungen und Herangehensweise | 625 |
| 3.2Agilitätsdimensionen und Treiber | 626 |
| 4Fazit | 634 |
| Literatur | 636 |
| Herausforderungen für das IT- Architekturmanagement im Zuge der Digitalisierung | 641 |
| 1Neue Aufgaben für das IT-Architekturmanagement | 641 |
| 2Herausforderungen für das Architekturmanagement durch Cloud-Computing | 644 |
| 3Einbeziehung der Produktions-IT ins Architekturmanagement | 649 |
| 4Neue Aufgaben für das Architekturmanagement durch die Datenschutz-Grundverordnung | 651 |
| 5Fazit und Ausblick | 654 |
| Literatur | 654 |
| Erweiterung datenbasierter Wertschöpfungsketten um transferierbare Modelle | 656 |
| 1Einleitung | 656 |
| 2Gegenstand dieser Arbeit | 658 |
| 3Maschinelles Lernen | 658 |
| 4Knowledge Discovery in Databases – Prozess | 660 |
| 4.1Domänenwissen aufbauen | 660 |
| 4.2Datenselektion | 660 |
| 4.3Datenbereinigung | 660 |
| 4.4Datenprojektion | 661 |
| 4.5Data-Mining-Methoden | 661 |
| 4.6Model Selection | 661 |
| 4.7Anwendung | 661 |
| 4.8Interpretation | 661 |
| 4.9Handeln | 662 |
| 5Rollenorientierte Datenwertschöpfungskette | 662 |
| 6Erweiterung mithilfe von Transfer Learning | 665 |
| 7Transferierbare Modelle | 666 |
| 8Privatheit | 669 |
| 9Fazit | 669 |
| Literatur | 670 |
| Teil V Industrie 4.0 und Digitale Transformation in Finanzwesen und Controlling | 671 |
| Industrie 4.0 – Auswirkungen auf Finanzierungsinstrumente und -prozesse sowie den Finanzleiter der Unternehmung | 672 |
| 1Einleitung: Digitalisierung als Revolution | 672 |
| 2Realwirtschaftliche Vernetzung und Supply Chain Finance | 674 |
| 3Trend zur Projekt- statt Unternehmensfinanzierung | 675 |
| 4Auswirkungen auf Finanzierungsprozesse | 678 |
| 5Rollenbild und Anforderungsprofil des Finanzleiters (CFO) | 683 |
| 6Fazit | 686 |
| Literatur | 688 |
| Controlling in der Echtzeit-Economy: Auswirkungen der digitalen Transformation auf die Unternehmenssteuerung | 691 |
| 1Einleitung: Die Probleme sind alt, die Lösungen neu | 691 |
| 2Grundlagen der Unternehmenssteuerung: Das Object-of-Control-Framework nach Merchant und Van der Stede | 693 |
| 3Vom traditionellen Reporting bis zur künstlichen Intelligenz: Digitale Technologien zur Unterstützung der Unternehmenssteuerung | 696 |
| 4Möglichkeiten und Grenzen einer Übertragung unternehmerischer Entscheidung an Systeme künstlicher Intelligenz | 698 |
| 5Unterstützung der Entscheidungsfindung und -steuerung im Management durch digitale Technologien | 701 |
| 6Zusammenfassung | 706 |
| Literatur | 706 |
| Controlling in einer Industrie 4.0 – Chancen und Herausforderungen für die Unternehmenssteuerung | 710 |
| 1Problemstellung | 710 |
| 2Konzeptioneller Kern des Controlling | 711 |
| 3Technologischer Kern einer Industrie 4.0 | 714 |
| 4Industrie 4.0 als Gegenstand des Controlling | 715 |
| 4.1Controlling der digitalen Transformation: Prozesse | 716 |
| 4.2Controlling der digitalen Transformation: Produkte und Dienstleistungen | 718 |
| 4.3Controlling der digitalen Transformation: Performance und Performativität | 720 |
| 5Controlling als Gegenstand einer Industrie 4.0 | 722 |
| 5.1Status quo des Controlling | 722 |
| 5.2Systembildung durch echtzeitbasierte Steuerung | 725 |
| 5.3Systemkopplung durch evidenzbasierte Steuerung | 727 |
| 6Die Rolle der Controller in einer Industrie 4.0 | 730 |
| 7Fazit | 734 |
| Literatur | 736 |
| Wirtschaftsprüfung im Zeitalter der Digitalisierung | 740 |
| 1Einleitung | 740 |
| 2Der Prüfungsprozess im Spannungsfeld der Digitalisierung | 741 |
| 2.1Objekt, Ansatz und Durchführung der Abschlussprüfung | 741 |
| 2.2Digitalisierung in der Abschlussprüfung heute | 743 |
| 2.3Potenziale für den Prüfungsprozess | 746 |
| 2.3.1 Auftragsannahme und Planung | 748 |
| 2.3.2 Identifikation von Fehlerrisiken und interne Kontrollen | 749 |
| 2.3.3 Prüferische Reaktion | 750 |
| 2.3.4 Auftragsbeendigung | 753 |
| 3Mehrwert der Abschlussprüfung versus Unabhängigkeit des Prüfers | 755 |
| 4Praxisorganisation aufseiten der Wirtschaftsprüfer | 757 |
| 5Folgen der Digitalisierung für den Berufsstand | 758 |
| 6Folgen der Digitalisierung für die Marktstruktur | 760 |
| 7Fazit | 761 |
| Literatur | 762 |
