Industrielle Digitalisierung: Entwicklungen und Strategien für mittelständische Unternehmen

Management und Controlling im Mittelstand

Reihe herausgegeben von

Wolfgang Becker

Otto-Friedrich-Universität Bamberg, Bamberg, Deutschland

Patrick Ulrich

Hochschule Aalen -Technik und Wirtschaft, Aalen, Deutschland

Ziel der Reihe „Management und Controlling im Mittelstand ist es, die Gesamtheit der mittelstandsorientierten Betriebswirtschaftslehre abzubilden. Sie folgt der Maxime „a small business is not a little big business (Welsh/White), nach der mittelständische Unternehmen bedarfsgerechte Konzepte benötigen. Die Reihe strebt die Generierung fundierter, praxisnaher, aber auch theoretisch auf State-of-the-Art-Niveau stehender wissenschaftlicher Erkenntnisse an, die dem Mittelstand auch im Forschungsbereich eine Bedeutung verschaffen sollen, die er aufgrund seiner volkswirtschaftlichen Stellung schon lange verdient. Diese Erkenntnisse sollen dann in konkrete Managementkonzepte und -instrumente überführt werden. Die Konkretisierung dieser Zielsetzung besteht darin, zunächst eine mittelständische Problemlandkarte zu entwerfen, die von den gegenwärtigen und zukünftigen Erfolgsfaktoren mittelständischer Unternehmen ausgeht. Auf dieser Basis sollen gegenwärtige Erfolgsfaktoren analysiert, zukünftige Erfolgsfaktoren identifiziert und Handlungsempfehlungen für die Unternehmenspraxis abgeleitet werden. Die Reihe hat einen hohen theoretischen Anspruch, ist letztlich anwendungsorientiert ausgerichtet und zudem ausdrücklich offen für neue inhaltliche und publizistische Formate. Sie nutzt die bildhafte Vermittlung als Gestaltungsinstrument und bietet zeitgemäße, wissenschaftlich solide, dabei aber verständliche und praxisorientierte Fachpublikationen.

Weitere Bände in dieser Reihe http://​www.​springer.​com/​series/​13362

Wolfgang Becker, Patrick Ulrich, Oliver Schmid und Christoph Feichtinger

Industrielle Digitalisierung

Entwicklungen und Strategien für mittelständische Unternehmen

Wolfgang Becker

Universität Bamberg, Bamberg, Deutschland

Patrick Ulrich

Hochschule Aalen - Technik u. Wirtschaft, Aalen, Deutschland

Oliver Schmid

Unternehmensführung und Controlling, Otto-Friedrich-Universität Bamberg, Bamberg, Deutschland

Christoph Feichtinger

Lehrstuhl Uf&C, Universität Bamberg, Bamberg, Deutschland

ISSN 2567-773Xe-ISSN 2567-7853

Management und Controlling im Mittelstand

ISBN 978-3-658-28814-3e-ISBN 978-3-658-28815-0

https://doi.org/10.1007/978-3-658-28815-0

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Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung 1

2 Executive Summary 3

3 Grundlagen 7

3.​1 Industrie 4.​0 und Internet der Dinge 7

3.​2 Digitalisierung und digitale Transformation 12

3.​3 Mittelstand 17

3.​4 Aktuelle empirische Studien zu Industrie 4.​0 im Mittelstand 20

Literatur 32

4 Forschungsmethod​ik 37

4.​1 Forschungsdesign​ 37

4.​2 Erhebungsmethode​n 40

4.​3 Ablauf der Datenerhebung 43

4.​4 Methoden der Datenanalyse 44

Literatur 45

5 Charakterisierun​g der Probanden 47

5.​1 Rechtsform 47

5.​2 Branche 47

5.​3 Umsatz 49

5.​4 Mitarbeiter 50

5.​5 Zusammensetzung des Leitungsgremiums​ 50

5.​6 Gründungsjahr 51

5.​7 Kontrastierungsb​asen 52

Literatur 52

6 Führungsstruktur​ 53

6.​1 Mitglieder Leitungsgremium 53

6.​2 Familienmitglied​er im Leitungsgremium 53

6.​3 Mitglieder Aufsichtsgremium​ 55

6.​4 Familienmitglied​er im Aufsichtsgremium​ 55

7 Rahmenbedingunge​n 57

7.​1 Verständnis 57

7.​2 Bedeutung und Vorbereitung 66

7.​3 Treiber 70

7.​4 Industrie 4.​0-Projekte 74

Literatur 78

8 Strategien und Geschäftsmodelle​ für Industrie 4.​0 81

8.​1 Strategische Perspektive 81

8.​2 Geschäftsmodell 85

Literatur 92

9 Digitalisierung in der Wertschöpfungske​tte 95

9.​1 Digitale Vernetzung der Wertschöpfungske​tte 95

9.​2 Formalisierung des Produktcontrolli​ngs 105

9.​3 Einfluss des Datenschutzes 107

10 Industrie 4.​0 und Rolle des Top-Managements 109

10.​1 Einflussnahme auf Industrie 4.​0-Projekte 109

10.​2 Rolle in Industrie 4.​0-Projekten 115

10.​3 Entscheidungssti​l 124

Literatur 132

11 Industrie 4.​0 und Data Analytics 133

11.​1 Bedeutung von Data Analytics 133

11.​2 Nutzung von Data Analytics in der Wertschöpfungske​tte 134

Literatur 135

12 Industrie 4.​0 und Mittelstandschar​akteristika 137

12.​1 Herausforderunge​n 137

12.​2 Mittelständische​ Unternehmen und Industrie 4.​0 139

Literatur 143

13 Auswirkungen auf den Unternehmenserfo​lg 145

13.​1 Ökonomische Situation des Unternehmens 146

13.​2 Erfolg und Bewertung von Industrie 4.​0-Projekten 148

13.​3 Investitionsvolu​mina in Industrie 4.​0-Projekten 151

Literatur 155

14 Gegenüberstellun​g wesentlicher Erkenntnisse der Studien aus 2015 und 2018 157

Literatur 176

15 Best Practices 177

Abbildungsverzeichnis

Abb.​ 3.​1 Die vier Phasen der industriellen Revolution (in Anlehnung an Kagermann et al.​ 2013, S.​ 17) 9

Abb.​ 3.​2 Quantitative Mittelstandsdefi​nition des EFAM (in Anlehnung an Becker und Ulrich 2011, S.​ 29) 18

Abb.​ 3.​3 Typologie des Mittelstandes (in Anlehnung an Becker und Ulrich 2011, S.​ 30) 19

Abb.​ 4.​1 Integration qualitativer/​quantitativer Designs (in Anlehnung an Srnka 2007, S.​ 254) 38

Abb.​ 4.​2 Ermittlung empirischer Zusammenhänge (in Anlehnung an Becker und Ulrich 2011, S.​ 88) 39

Abb.​ 4.​3 Forschung im Gegenstrom (in Anlehnung an Becker 1990, S.​ 296) 40

Abb.​ 4.​4 Rücklaufstruktur​ 44

Abb.​ 5.​1 Rechtsform der befragten Unternehmen [N =​ 115] 48

Abb.​ 5.​2 Branchenzuordnun​g [N =​ 115] 48

Abb.​ 5.​3 Umsatz 49

Abb.​ 5.​4 Anzahl der Mitarbeiter 50

Abb.​ 5.​5 Zusammensetzung des Leitungsgremiums​ [N =​ 115] 51

Abb.​ 5.​6 Gründungsjahr 52

Abb.​ 6.​1 Anzahl der Mitglieder im Leitungsgremium 54

Abb.​ 6.​2 Anzahl der Familienmitglied​er im Leitungsgremium 54

Abb.​ 6.​3 Anzahl der Mitglieder im Aufsichtsgremium​ 55

Abb.​ 6.​4 Anzahl der Familienmitglied​er im Aufsichtsgremium​ 56

Abb.​ 7.​1 Assoziationen mit Industrie 4.​0 58

Abb.​ 7.​2 Verständnis von Industrie 4.​0 und Unternehmensgröß​e 59

Abb.​ 7.​3 Verständnis von Industrie 4.​0 und Gewinnprognose 60

Abb.​ 7.​4 Verständnis von Industrie 4.​0 und Industrie 4.​0-Projekte 60

Abb.​ 7.​5 Verständnis von Industrie 4.​0 und Familienzugehöri​gkeit 61

Abb.​ 7.​6 Aussagen zu Industrie 4.​0 62

Abb.​ 7.​7 Aussagen zu Industrie 4.​0 und Unternehmensgröß​e 63

Abb.​ 7.​8 Aussagen zu Industrie 4.​0 und Gewinnprognose 63

Abb.​ 7.​9 Aussagen zu Industrie 4.​0 und Industrie 4.​0-Projekte 64

Abb.​ 7.​10 Aussagen zu Industrie 4.​0 und Familienzugehöri​gkeit 65

Abb.​ 7.​11 Aktuelle Bedeutung von Industrie 4.​0 66

Abb.​ 7.​12 Zukünftige Bedeutung von Industrie 4.​0 67

Abb.​ 7.​13 Vorbereitung auf Industrie 4.​0 68

Abb.​ 7.​14 Vorbereitung auf Industrie 4.​0 im Wettbewerbsvergl​eich 69

Abb.​ 7.​15 Treiber von Industrie 4.​0 70

Abb.​ 7.​16 Treiber von Industrie 4.​0 und Unternehmensgröß​e 71

Abb.​ 7.​17 Treiber von Industrie 4.​0 und Gewinnprognose 72

Abb.​ 7.​18 Treiber von Industrie 4.​0 und Industrie 4.​0-Projekte 72

Abb.​ 7.​19 Treiber von Industrie 4.​0 und Familienzugehöri​gkeit 73

Abb.​ 7.​20 Industrie 4.​0-Projekt(e) [N =​ 105] 74

Abb.​ 7.​21 Durchgeführte Industrie 4.​0-Projekte 75

Abb.​ 7.​22 Industrie 4.​0-Projekte und Unternehmensgröß​e 76

Abb.​ 7.​23 Industrie 4.​0-Projekte und Gewinnprognose 77

Abb.​ 7.​24 Industrie 4.​0-Projekte und Industrie 4.​0-Projekte 77

Abb.​ 7.​25 Industrie 4.​0-Projekte und Familienzugehöri​gkeit 78

Abb.​ 8.​1 Strategische Bedeutung von Industrie 4.​0 [N =​ 105] 82

Abb.​ 8.​2 Wettbewerbssitua​tion 82

Abb.​ 8.​3 Aussagen zu Industrie 4.​0 im strategischen Kontext 83

Abb.​ 8.​4 Zeithorizont für Umsetzung formulierter Industrie 4.​0-Ziele 84

Abb.​ 8.​5 Typologisierung von Geschäftsmodelle​n (in Anlehnung an Weill et al.​ 2005, S.​ 31) 86

Abb.​ 8.​6 Geschäftsmodellt​yp 87

Abb.​ 8.​7 Zukünftiges Überdenken des Geschäftsmodells​ 87

Abb.​ 8.​8 Industrie 4.​0 und Geschäftsmodelle​lemente 89

Abb.​ 8.​9 Geschäftsmodell und Unternehmensgröß​e 90

Abb.​ 8.​10 Geschäftsmodell und Gewinnprognose 90

Abb.​ 8.​11 Geschäftsmodell und durchgeführte Industrie 4.​0-Projekte 91

Abb.​ 8.​12 Geschäftsmodell und Familienzugehöri​gkeit 92

Abb.​ 9.​1 Unternehmensweit​e Vernetzung der Produktion 96

Abb.​ 9.​2 Charakterisierun​g der Produktion 97

Abb.​ 9.​3 Intensität der digitalen Vernetzung mit Lieferanten 98

Abb.​ 9.​4 Intensität der digitalen Vernetzung mit Kunden 99

Abb.​ 9.​5 Digitalisierungs​grad einzelner Funktionsbereich​e 100

Abb.​ 9.​6 Digitalisierungs​grad und Unternehmensgröß​e 101

Abb.​ 9.​7 Digitalisierungs​grad und Gewinnprognose 102

Abb.​ 9.​8 Digitalisierungs​grad und durchgeführte Projekte 103

Abb.​ 9.​9 Digitalisierungs​grad und Familienzugehöri​gkeit 104

Abb.​ 9.​10 Formalisierung des Produktionscontr​ollings 105

Abb.​ 9.​11 Produktionscontr​olling und Qualitätsmanagem​ent 106

Abb.​ 9.​12 Datenschutz und digitale Vernetzung mit Lieferanten 107

Abb.​ 9.​13 Datensicherheit und digitale Vernetzung mit Kunden 108

Abb.​ 10.​1 Hierarchieebene und Industrie 4.​0-Entscheidungen [N =​ 95] 110

Abb.​ 10.​2 Einflussnahme auf Industrie 4.​0-Projekte 111

Abb.​ 10.​3 Akteure und Unternehmensgröß​e 112

Abb.​ 10.​4 Akteure und Gewinnprognose 113

Abb.​ 10.​5 Akteure und durchgeführte Industrie 4.​0-Projekte 113

Abb.​ 10.​6 Akteure und Familienzugehöri​gkeit 114

Abb.​ 10.​7 Aussagen zu Industrie 4.​0-Projekten 115

Abb.​ 10.​8 Aussagen und Unternehmensgröß​e 117

Abb.​ 10.​9 Aussagen und Gewinnprognose 117

Abb.​ 10.​10 Aussagen und durchgeführte Industrie 4.​0-Projekte 118

Abb.​ 10.​11 Aussagen und Familienzugehöri​gkeit 119

Abb.​ 10.​12 Dimensionen bei Industrie 4.​0-Entscheidungen 120

Abb.​ 10.​13 Entscheidende Dimension bei Entscheidungen 121

Abb.​ 10.​14 Wissensmaß bei Entscheidungen 121

Abb.​ 10.​15 Wissen und Unternehmensgröß​e 122

Abb.​ 10.​16 Wissen und Gewinnprognose 123

Abb.​ 10.​17 Wissen und durchgeführte Industrie 4.​0-Projekte 123

Abb.​ 10.​18 Wissen und Familienzugehöri​gkeit 124

Abb.​ 10.​19 Persönliche Einschätzung von Entscheidungen 125

Abb.​ 10.​20 Entscheidungskom​petenzen und Unternehmensgröß​e 126

Abb.​ 10.​21 Entscheidungskom​petenzen und Gewinnprognose 126

Abb.​ 10.​22 Entscheidungskom​petenzen und Industrie 4.​0-Projekte 127

Abb.​ 10.​23 Entscheidungskom​petenzen und Familienzugehöri​gkeit 128

Abb.​ 10.​24 Entscheidungssti​l für Industrie 4.​0-Projekte 128

Abb.​ 10.​25 Entscheidungssti​l und Unternehmensgröß​e 129

Abb.​ 10.​26 Entscheidungssti​l und Gewinnprognose 130

Abb.​ 10.​27 Entscheidungssti​l und Industrie 4.​0-Projekte 131

Abb.​ 10.​28 Entscheidungssti​l und Familienzugehöri​gkeit 131

Abb.​ 11.​1 Bedeutung von Data Analytics 134

Abb.​ 11.​2 Nutzung von Data Analytics in der Wertschöpfungske​tte 135

Abb.​ 12.​1 Herausforderunge​n von Industrie 4.​0 für den Mittelstand 138

Abb.​ 12.​2 Aussagen zu mittelständische​n Unternehmen 140

Abb.​ 12.​3 Bewertung und Unternehmensgröß​e 141

Abb.​ 12.​4 Bewertung und Gewinnprognose 142

Abb.​ 12.​5 Bewertung und Familienunterneh​men 142

Abb.​ 13.​1 Ökonomische Situation des Unternehmens 146

Abb.​ 13.​2 Zufriedenheit im Vergleich 147

Abb.​ 13.​3 Einfluss von Industrie 4.​0 auf den Unternehmenserfo​lg 148

Abb.​ 13.​4 Erfolgsbewertung​ von Industrie 4.​0-Projekten [N =​ 71] 149

Abb.​ 13.​5 Künftige Bewertung von Industrie 4.​0-Projekten [N =​ 51] 149

Abb.​ 13.​6 Aufnahme von Industrie 4.​0-Projekten [N =​ 69] 150

Abb.​ 13.​7 Investitionsrech​nung für Industrie 4.​0-Projekte [N =​ 46] 151

Abb.​ 13.​8 Investitionsvolu​men für Industrie 4.​0-Projekte 152

Abb.​ 13.​9 Zufriedenheit und Unternehmensgröß​e 153

Abb.​ 13.​10 Zufriedenheit und Gewinnprognose 153

Abb.​ 13.​11 Zufriedenheit und durchgeführte Industrie 4.​0-Projekte 154

Abb.​ 13.​12 Zufriedenheit und Familienzugehöri​gkeit 155

Verzeichnis der Autoren

Wolfgang Becker

ist Ordinarius für Betriebswirtschaftslehre und Mitglied des Direktoriums des Kompetenzzentrums für Geschäftsmodelle in der digitalen Welt an der Otto-Friedrich-Universität Bamberg. In der Forschung leitet er das Europäische Forschungsfeld für Angewandte Mittelstandsforschung (EFAM), das Forschungsfeld für Value Based Management sowie das Forschungsfeld für Digitale Geschäftsmodelle. Professor Becker vertritt zudem das Fachgebiet Unternehmensführung & Controlling im MBA Studiengang Business Management an der Universität Erlangen-Nürnberg und im Executive MBA-Programm der Johannes Gutenberg-Universität Mainz. Schließlich ist er Gründer, Gesellschafter und Beiratsvorsitzender der Scio GmbH Professor Dr. W. Becker in Erlangen, die der Wirtschaftspraxis Beratung auf dem Gebiet des integrierten Strategie- und Organisationsdesigns anbietet.

Christoph Feichtinger

,M.Sc., ist Doktorand und wissenschaftlicher Mitarbeiter des Lehrstuhls für BWL, insbes. Unternehmensführung und Controlling der Otto-Friedrich-Universität Bamberg sowie Projektmitarbeiter im Europäischen Forschungsfeld für Angewandte Mittelstandsforschung (EFAM). Seine Forschungsschwerpunkte sind Controlling, Agiles Management, Digitalisierung, Big Data und Data Analytics.

Oliver Schmid

,M.Sc., ist wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand am Lehrstuhl für Unternehmensführung & Controlling sowie Mitarbeiter im Kompetenzzentrum für Geschäftsmodelle in der digitalen Welt an der Otto-Friedrich-Universität Bamberg. Außerdem ist er Projektmitarbeiter im Europäischen Forschungsfeld für Angewandte Mittelstandsforschung (EFAM) und für das Forschungsfeld für Digitale Geschäftsmodelle (FDGM). Seine Forschungsschwerpunkte bewegen sich in den Bereichen Controlling, Organisationsdesign und C-Level-Forschung (insbes. CDO) sowie Mittelstandsforschung im Rahmen der Digitalisierung.

Patrick Ulrich

ist Professor für Unternehmensführung und -kontrolle an der Hochschule Aalen, Technik und Wirtschaft und leitet das dortige Aalener Institut für Unternehmensführung (AAUF). Zudem ist er Privatdozent an der Otto-Friedrich-Universität Bamberg. Als Lehrbeauftragter ist er an den Universitäten Bamberg und Siegen, der WBA/GSO Aalen, der NORDAKADEMIE Elmshorn sowie der VWA Nürnberg tätig. Seine Promotion und Habilitation legte er im Bereich Unternehmensführung und Controlling an der Otto-Friedrich-Universität Bamberg ab. Er ist Herausgeber dreier Buchreihen und Autor von mehr als 200 referierten Veröffentlichungen. Seine Forschungsschwerpunkte bewegen sich in den Bereichen Controlling, Corporate Governance, Leadership- und Geschäftsmodellinnovationen. Er ist als freiberuflicher Unternehmensberater tätig.

© Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2020

W. Becker et al.Industrielle DigitalisierungManagement und Controlling im Mittelstandhttps://doi.org/10.1007/978-3-658-28815-0_1

1. Einleitung

Wolfgang Becker¹ , Patrick Ulrich², Oliver Schmid³ und Christoph Feichtinger⁴

(1)

Universität Bamberg, Bamberg, Deutschland

(2)

Hochschule Aalen – Technik u. Wirtschaft, Aalen, Deutschland

(3)

Unternehmensführung und Controlling, Otto-Friedrich-Universität Bamberg, Bamberg, Deutschland

(4)

Lehrstuhl Uf&C, Universität Bamberg, Bamberg, Deutschland

Wie kein zweites Thema beschäftigt die Digitalisierung und damit verbundene Konzepte aktuell Politik, Gesellschaft und Wirtschaft. In diesem Zusammenhang wird im deutschsprachigen Raum insbesondere Industrie 4.0, die vierte industrielle Revolution, diskutiert. Industrie 4.0 bezieht sich auf die Vernetzung sich selbststeuernder, sensorgestützter Produktionsressourcen und der damit einhergehenden Verschmelzung der physischen und virtuellen Welt zu sogenannten Cyber-Physikalischen Systemen. Für Unternehmen ergeben sich dadurch signifikante Nutzenpotenziale, wie die Steigerung der Produktionsflexibilität, die Verbesserung von Reaktionszeiten, die Optimierung von Monitoring- und Entscheidungsprozessen sowie die Entwicklung innovativer Produkte. Gleichzeitig ist Industrie 4.0 in der Regel mit nicht unerheblichem Investitions- und Finanzierungsaufwand verbunden.

Als treibende Kraft der deutschen Wirtschaft stellt sich auch für den Mittelstand die Frage, wie mit der Thematik Industrie 4.0 umgegangen wird. In einer 2015 durchgeführten persönlichen und schriftlichen Befragung von Führungskräften mittelständischer Unternehmen ging das ehemals Europäische Kompetenzzentrum für Angewandte Mittelstandsforschung (EKAM) (heute: Europäisches Forschungsfeld für Angewandte Mittelstandsforschung (EFAM)) an der Universität Bamberg dieser und weiterer Fragestellungen auf den Grund,