Skip to main content

Technologiefrüherkennung

  • Chapter
  • First Online:
Digitalisierungs- und Informationsmanagement

Zusammenfassung

Unter Technologiefrüherkennung wird im Folgenden die gezielte Auseinandersetzung mit dem Technologiemarkt und unternehmensspezifischen Anwendungsfällen verstanden. Der Technologieeinsatz kann für Unternehmen entscheidend sein, um ihre Strategie, z. B. die Kostenführerschaft, erfolgreich zu verfolgen. Gleichzeitig können neue Technologien, wie z. B. der 3D-Druck, Markteintrittsbarrieren senken, sodass die Gefahr besteht, dass neue Wettbewerber in den Markt eintreten. Die vernetzte Digitalisierung profitiert unter anderem davon, dass (Informations-)Technologien günstiger und performanter werden. Durch diesen Trend empfiehlt es sich, den sich stetig ändernden Technologiemarkt im Blick zu behalten und eine Übersicht über relevante Technologien zu schaffen. Im folgenden Kapitel werden Methoden vorgestellt, mit denen dieser Überblick gezielt erreicht werden kann.

This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.

Access this chapter

Chapter
USD 29.95
Price excludes VAT (USA)
  • Available as PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
eBook
USD 79.99
Price excludes VAT (USA)
  • Available as EPUB and PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
Hardcover Book
USD 99.99
Price excludes VAT (USA)
  • Durable hardcover edition
  • Dispatched in 3 to 5 business days
  • Free shipping worldwide - see info

Tax calculation will be finalised at checkout

Purchases are for personal use only

Institutional subscriptions

Literatur

  1. Amberg M, Bodendorf F, Möslein KM (2011) Wertschöpfungsorientierte Wirtschaftsinformatik. Springer, Berlin

    Book  Google Scholar 

  2. Bürgel HD, Reger G, Ackel-Zakour R (2008) Technologie-Früherkennung in multinationalen Unternehmen: Ergebnisse einer empirischen Untersuchung. In: Möhrle MG (Hrsg) Technologie-Roadmapping. Zukunftsstrategien für Technologieunternehmen, Bd. 38, 3., neu bearb. und erw. Aufl. Springer, Berlin, S 31–57

    Google Scholar 

  3. Dedehayir O, Steinert M (2016) The hype cycle model: A review and future directions. Technol Forecast Soc Chang 108:28–41. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2016.04.005

    Article  Google Scholar 

  4. Duncker C, Schütte L (2018) Trendbasiertes Innovationsmanagement. Ein Modell für markenbasiertes Produktmanagement. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-19871-8. Zugegriffen am 09.11.2020

  5. Ertel W (2016) Grundkurs künstliche Intelligenz. Eine praxisorientierte Einführung, 4., überarb. Aufl. Springer Vieweg, Wiesbaden

    Google Scholar 

  6. Hölzle K, Puteanus-Birkenbach K, Wagner D (Hrsg) (2014) Entrepreneurship Education. Das Potsdamer Modell der Gründungslehre und -beratung. Books on Demand, Norderstedt

    Google Scholar 

  7. Kohl H, Mertins K, Seidel H (Hrsg.) (2016) Wissensmanagement im Mittelstand. Grundlagen – Lösungen – Praxisbeispiele, 2., vollst., überarb. u. erg. Aufl. Springer Gabler, Berlin. https://doi.org/10.1007/978-3-662-49220-8. Zugegriffen am 09.11.2020

  8. Linden A, Fenn J (2003) Understanding Gartner’s Hype Cycles. Unter Mitarbeit von A. Linden und J. Fenn. Gartner Inc. (Hrsg) (R-20-1971). http://www.ask-force.org/web/Discourse/Linden-HypeCycle-2003.pdf. Zugegriffen am 09.11.2020

  9. Norling PM, Herring JP, Rosenkrans WA, Stellpflug M, Kaufman SB (2000) Putting competitive technology intelligence to work. Res Technol Manag 43(5):23–28. https://doi.org/10.1080/08956308.2000.11671377

    Article  Google Scholar 

  10. Rohrbeck R, Heuer J, Arnold H (2006) The technology radar – an instrument of technology intelligence and innovation strategy. In: Chai KH, Hang CC, Xie M (Hrsg) IEEE international conference on management of innovation and technology, ICMIT 2006. Singapore, China, 6/21/2006 – 6/21/2006. IEEE, Piscataway (NJ), S 978–983

    Chapter  Google Scholar 

  11. Rohrbeck R (2010) Harnessing a network of experts for competitive advantage: technology scouting in the ICT industry. R&D Manag 40(2):169–180. https://doi.org/10.1111/j.1467-9310.2010.00601.x

    Article  Google Scholar 

  12. Rohrbeck R (2014) Trend scanning, scouting and foresight techniques. In: Gassmann O, Schweitzer F (Hrsg) Management of the fuzzy front end of innovation. Springer, Cham, S 59–73

    Chapter  Google Scholar 

  13. Rosemann M, vom Brocke J (2015) The six core elements of business process management. In: vom Brocke J, Rosemann M (Hrsg) Handbook on business process management 1. Introduction, methods, and information systems, Bd. 4. 2nd ed. Springer, Berlin, S 105–122

    Chapter  Google Scholar 

  14. Sadin SR, Povinelli FP, Rosen R (1988) The NASA technology push towards future space mission systems. IAF International Astronautical Congress 36, 73–77

    Google Scholar 

  15. Schuh G (Hrsg) (2011) Technologiemanagement. Reihe Handbuch Produktion und Management, Bd. 2. Springer, Berlin

    Google Scholar 

  16. Schuh G, Kampker A, Huesmann R (2011) Unternehmensentwicklung. In: Schuh G, Kampker A (Hrsg) Strategie und Management produzierender Unternehmen. Reihe Handbuch Produktion und Management, Bd. 1. Springer, Berlin, S 231 ff

    Google Scholar 

  17. Schuh G, Klappert S, Orilski S (2011) Technologieplanung. In: Schuh G (Hrsg) Technologiemanagement. Handbuch Produktion und Management, Bd. 2. Springer, Berlin, S 171–222. https://doi.org/10.1007/978-3-642-12530-0_7. Zugegriffen am 09.11.2020

    Google Scholar 

  18. ISO 16290 (November 2013) Space systems definition of the technology readiness levels (TRLs) and their criteria of assessment. https://www.iso.org/standard/56064.html. Zugegriffen am 09.11.2020

  19. Steiner R (2017) Grundkurs Relationale Datenbanken. Einführung in die Praxis der Datenbankentwicklung für Ausbildung, Studium und IT-Beruf, 9., erw. u. akt. Aufl. Springer Vieweg, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-17979-3. Zugegriffen am 09.11.2020

    Book  Google Scholar 

  20. Teichert C (2018) Risikofreier Umstieg in Industrie 4.0 mit der Produktions- und Logistiksimulationssoftware WITNESS. In: Granig P, Hartlieb E, Heiden B (Hrsg) Mit Innovationsmanagement zu Industrie 4.0. Springer, Wiesbaden, S 29–42

    Chapter  Google Scholar 

  21. Veugelers M, Bury J, Viaene S (2010) Linking technology intelligence to open innovation. Technol Forecast Soc Chang 77(2):335–343. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2009.09.003

    Article  Google Scholar 

  22. Wellensiek M, Schuh G, Hacker PA, Saxler J (2011) Technologiefrüherkennung. In: Schuh G (Hrsg) Technologiemanagement. Reihe Handbuch Produktion und Management, Bd. 2. Springer, Berlin, S 89–169

    Google Scholar 

  23. Wördenweber B, Wickord W (2008) Technologie- und Innovationsmanagement im Unternehmen. Lean Innovation. 3., neu bearb. u. erw. Aufl. Springer, Berlin. https://doi.org/10.1007/978-3-540-77694-9. Zugegriffen am 09.11.2020

    Book  Google Scholar 

Download references

Author information

Authors and Affiliations

Authors

Corresponding author

Correspondence to Jan Hicking .

Editor information

Editors and Affiliations

Rights and permissions

Reprints and permissions

Copyright information

© 2022 Der/die Autor(en), exklusiv lizenziert durch Springer-Verlag GmbH, DE, ein Teil von Springer Nature

About this chapter

Check for updates. Verify currency and authenticity via CrossMark

Cite this chapter

Hicking, J., Stroh, MF. (2022). Technologiefrüherkennung. In: Schuh, G., Zeller, V., Stich, V. (eds) Digitalisierungs- und Informationsmanagement. Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-63758-6_13

Download citation

  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-63758-6_13

  • Published:

  • Publisher Name: Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg

  • Print ISBN: 978-3-662-63757-9

  • Online ISBN: 978-3-662-63758-6

  • eBook Packages: Computer Science and Engineering (German Language)

Publish with us

Policies and ethics