Abteilung Innovation and Transformation

Die Abteilung »Innovation and Transformation« entwickelt im Kontext der digitalen Transformation neue Lösungen für datengetriebene Geschäftsmodelle, Organisationen und Geschäftsstrategien, indem sie das Zusammenspiel von technischen Trends, IoT-Innovationen und dem Faktor Mensch gleichermaßen berücksichtigt und in die Unternehmen einbringt.

Ziel ist, Unternehmen nachhaltig und effizient durch die Herausforderungen der digitalen Transformation zu lotsen. Deshalb erforscht die Abteilung, wie in diesem Umfeld neue Geschäftsfelder erschlossen, Markt- und Technologiepotenziale identifiziert, daraus strategische Handlungsempfehlungen und Lösungskonzepte abgeleitet und diese in neue Geschäftsmodelle und Servicesysteme überführt werden können. Dafür entwickelt sie – auch automatisiert – Methoden und Verfahren, mit denen die Perspektiven der Endkunden eingenommen und menschliche und organisationale Einflussfaktoren berücksichtigt werden können.

Eine detaillierte Beschreibung, warum und wie wir Unternehmen durch die Herausforderungen der digitalen Transformation lotsen wollen, finden Sie auch hier.

Forschungsschwerpunkte der Abteilung

  • Entwicklung, Transformation und Bewertung von Servicesystemen und Geschäftsmodellen im Kontext der Digitalen Welt
  • Evaluierung und Weiterentwicklung organisationaler Kompetenz für Servitization
  • Co-Creation in der Produkt- und Serviceentwicklung
  • Future Engineering zur Identifikation, Analyse und Bewertung von Markt- und Technologietrends sowie strategische Marktanalysen
  • Verhaltensökonomische und organisationspsychologische Bewertung von Mensch-Technik-Interaktion (Prosumententum und Arbeit in der digitalen Welt)

Forschungsfelder der Abteilung

Die für die Entwicklung datengetriebener Geschäftsmodelle, Organisationen und Strategien erforderlichen Methoden und Verfahren werden aktuell in folgenden Forschungsfeldern angewandt.

 

Mensch-Technik-Interaktion

Jede erfolgreiche digitale Innovation stellt den Menschen in den Mittelpunkt – je qualifizierter, motivierter und stärker eingebunden er ist, desto besser. Sein Verhalten gibt darüber Aufschluss.

 

Datengetriebene Geschäftsmodelle

Erfolgreiche zukünftige Geschäftsmodelle basieren auf Daten. Dafür braucht es neue Werkzeuge, die kreative Methoden um eine Datenorientierung ergänzen.

 

Datenbasierte Trend- und Szenarioforschung

Kontinuierlich Markt- und Technologietrends aus einer großen Menge unstrukturierter Informationen herausfiltern – mit Methoden, die auf Knopfdruck individuelle Analysen erlauben.

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Kernkompetenz

Strategie und Organisation in der digitalen Transformation

Um den Rohstoff »Daten« zu gewinnen, bringen wir unter anderem neue Blickwinkel in Unternehmen und lotsen sie so durch die Herausforderungen der digitalen Transformation. Lesen Sie hier, warum dafür das Zusammenspiel von technischen Trends, IoT-Innovationen und dem Faktor Mensch unerlässlich ist.

Forschung außerhalb des Labors

Im JOSEPHS®, einem Innovationslabor für Produkt- und Servicetests in der Nürnberger Innenstadt, können Unternehmen live und direkt mit dem Endkunden und Nutzer interagieren und ihre Ideen und Prototypen auf den Prüfstand stellen. Das Innovationslabor wurde von der Arbeitsgruppe für Supply Chain Services aufgebaut und nun erfolgreich ausgegründet. Hier können Sie hautnah erleben, wie innovative Mensch-Technik-Interkation und Geschäftsmodell- und Organisationsentwicklung aussehen

»Der Lunch zum Snack«

Abschlussgespräch zur ersten Knowledge Snack-Reihe »Digitale Transformation«

Als erste Starthilfe für Unternehmen auf ihrem Weg der digitalen Transformation bietet die Arbeitsgruppe SCS im Rahmen der Knowledge-Snack-Plattform des Leistungszentrum Elektronik LZE immer wieder kurze virtuelle Vorträge an. Mit dem Lunch zum Snack endete die erste Webinarreihe. Zum Abschluss unternahmen unsere Digitalisierungs-Expert*innen eine Gesamtschau auf die Onlinereihe, fassten die wesentlichen Faktoren einer erfolgreichen Digitalen Transformation rückblickend zusammen und diskutierten mit dem Auditorium.