Table Of ContentAndreas Zeller
TechnologiefriihaufkUirung mit Data Mining
GABLER EDITION WISSENSCHAFT
Forschungs-/Entwicklungs-/lnnovations
Management
Herausgegeben von
Professor Dr. Hans Dietmar Burgel
Universitat Stuttgart (em.)
Professorin Dr. Diana Grosse, vorm. de Pay
Technische Universitat Bergakademie Freiberg
Professor Dr. Martin G. Mohrle
Universitat Bremen
Die Reihe stellt aus integrierter Sicht von Betriebswirtschaft und
Technik Arbeitsergebnisse auf den Gebieten Forschung, Entwicklung
und Innovation vor. Die einzelnen Beitrage sollen dem wissenschaft
lichen Fortschritt dienen und die Forderungen der Praxis auf Umsetz
barkeit erfullen.
Andreas Zeller
Technologiefriihaufklarung
mit Data Mining
Informationsprozessorientierter Ansatz zur
Identifikation schwacher Signale
Mit einem Geleitwort von
Prof. Dr. Hans Dietmar Burgel
Deutscher
Universit~its-Verlag
Bibliografische Information Der Deutschen Bibliothek
Die Deutsche Bibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen
Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet Ober
<http://dnb.ddb.de> abrufbar.
Dissertation Universitiit Stuttgart, 2003
u.d.T.: Zeller, Andreas: Informationsgewinnung und -verarbeitung zur Identifikation
schwacher Signale mit Data Mining im Rahmen der TechnologiefrOhaufkliirung
093
1. Auflage September 2003
Aile Rechte vorbehalten
© Deutscher Universitiits-Verlag/GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden 2003
Lektorat: Brigitte Siegel / Jutta Hinrichsen
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waren und daher von jedermann benutzt werden dOrften.
Umschlaggestaltung: Regine Zimmer, Dipl.-Designerin, Frankfurt/Main
ISBN-13: 978-3-8244-7914-6 e-ISBN-13: 978-3-322-81586-6
DOl: 10.1007/978-3-322-81586-6
Geleitwort v
Geleitwort
Von der Technik her bedingte EinflOsse mit Zeit- und Komplexitatsbeherrschung als
Notwendigkeiten und vom Markt her bedingte EinflOsse mit Bewaltigung zunehmen
den Wettbewerbsdrucks als Aufgabe lassen auch TechnologiefrOhaufklarung bei den
Unternehmen zunehmend unabdingbar werden. Es geht darum, frOhzeitig in Er
fahrung zu bringen, wohin und wann sich Technologien wie entwickeln oder abrupt
andern werden, um den eigenen Technologiekalender nach Moglichkeit vor anderen
darauf ausrichten und damit strategischen Spielraum schaffen zu konnen. Nach
Competitive Intelligence - mit Betonung der Suche nach drohenden MarkteinflOssen
durch Konkurrenten - ist es jetzt Technology Intelligence - Betonung: Suche nach
Technologiechancen und deren Risiken - welche bei technologieintensiven Unter
nehmen die strategische Basis verbessern soli. Schneller Aufbau von tech nolo
gischen Ressourcen und Wissen um ihre Einsatzpotenziale sind die Stichworte, die
auf dem Gebiet von Forschung und Entwicklung schon immer gesucht wurden.
Herr Zeller hat mit seiner Arbeit eine LOcke in diesem Forschungszweig des Tech
nologiemanagements aufgetan, als er sich ausschlieBlich der bisher am wenigsten
untersuchten, namlich frOhen Phase der FrOhaufklarung zuwendet - der Identifikati
onsphase (danach folgen im sequenziellen Ablauf Analyse und Evaluation des Iden
tifizierten). Damit ist das in den 70er Jahren von Ansoff entwickelte Konzept der
"schwachen Signale" gefordert, seine Vorhersagetauglichkeit im Zusammenhang mit
Technologien unter Beweis zu stellen. Diese Herausforderung wird bestanden unter
Zuhilfenahme des erst in den gOer Jahren entwickelten Konzeptes des "Data Mining".
Dieses Konzept wird in der Arbeit von Zeller eingesetzt im Sinne einer gezielten,
prospektivischen und proaktiven Informationsbeschaffung aus potenziell moglichen
Informationen in groBen Datenbestanden. Die Menge an solchen Datenbestanden
und deren exponenzielles Wachstum - beides oft beklagt, weil es Wissen um die Zu
sammenhange durchaus noch nicht von selbst mit sich bringt - wird also umgekehrt
als Chance angesehen, selbst feinste Verastelungen und Auffalligkeiten aus diesem
Material herauszudestillieren, - eben solches Wissen zu generieren. Natorlich haben
die heutigen Moglichkeiten des offentlichen Informationszugangs und der Informa
tionsverarbeitung das ihre zu dieser Entwicklung getan. Ein solches Vorhaben war in
den 70er Jahren noch nicht durchfOhrbar.
Das Ergebnis der Arbeit von Zeller sind dann auch Handlungsempfehlungen zur
Identifikation solcher schwacher und schwachster Signale, die es Unternehmen
erstmals ermoglichen konnen, sich in diesem Handlungsumfeld professionell zu be
wegen. Dabei wurden die theoretischen Ableitungen mit vier historischen Fallbei
spielen auf ihre Praxistauglichkeit getestet, ein Test, welcher die formulierten Hypo
thesen mehrheitlich als valide erkennt. Dass hier gegenwartig in Unternehmen unter
suchte, akute Faile mit Begleitforschung noch reizvoller gewesen waren, macht dem
VI Geleitwort
Erkenntniswert der Arbeit keinen Abbruch, sondern kann nur nahelegen, nach der
jetzt erfolgten Konzeptualisierung des Themas nun auch - und dann ohne zeitliches
Limit - die ErhMung und Verfeinerung der gewonnenen Erkenntnisse durch empiri
sche Langzeitforschung zu betreiben. Schon jetzt haben Praxiserfahrungen im Um
gang mit diesem neuen Instrument gezeigt, welche Aussagekraft ihm innewohnt, und
wie Unternehmen sich damit auf eine neue Stufe der Durchdringung ihrer technologi
schen Umgebung bringen konnen.
Prof. Dr. Hans Dietmar BOrgel
Vorwort VII
Vorwort
Diese Dissertationsschrift wurde wahrend meiner Zeit als wissenschaftlicher Mitar
beiter am Lehrstuhl fOr Forschungs- und Entwicklungs-(F&E-)Management der Uni
versitat Stuttgart begonnen. Die Idee dafOr entstand wahrend eines Forschungspro
jektes zur Gestaltung und Implementierung eines TechnologiefrOhaufklarungspro
zesses bei der Deutschen Telekom AG, das zwischen Juli 1997 und Marz 2000 am
Lehrstuhl - in Zusammenarbeit mit der T-Nova Innovationsgesellschaft der Deut
schen Telekom AG - durchgefOhrt wurde. Das BedOrfnis der Praxis, geeignete und
umsetzbare Empfehlungen und Konzepte fOr eine Identitikation schwacher Signale
im Rahmen der TechnologiefrOhaufklarung zu erhalten, auf der einen sowie das
Fehlen geeigneter Losungen hierfOr seitens der Wissenschaft auf der anderen Seite,
erweckten den Wunsch, dieses Thema detaillierter zu untersuchen und bis zu den
hier vorgelegten Ergebnissen weiterzuverfolgen.
Bedanken mochte ich mich bei meinem akademischen Lehrer, Herm Prof. Dr. Hans
Dietmar BOrgel, fOr seine Ermutigung, dieses Thema aufzugreifen, und seine Bereit
schaft, das Thema mit methodischen Anregungen und konstruktiver Kritik bis zum
Schluss zu begleiten sowie bei Herm Prof. Dr. Markus Voeth fOr die Obemahme des
Zweitgutachtens.
Bedanken mochte ich mich auch bei meinen Kolleginnen und Kollegen am Lehrstuhl
fOr F&E-Management - insbesondere Herm Dipl.-Kfm. Rene Ackel-Zakour, Frau
Dipl.-Kff. Christine Haller, Herm Dipl.-Kfm. Steffen Hess, Herm Dipl.-Kfm. JOrgen Luz
und Herm Dr. Rainer Schultheir.. - und bei Porsche fOr ihre inhaltliche Diskussions
bereitschaft und moralische UnterstOtzung, aur..erdem bei allen Gesprachspartnem
aus Praxis und Wissenschaft, die mit ihren Anregungen zum Gelingen dieser Arbeit
beigetragen haben.
Besonderer Dank gilt meinen Eltem, die mir wahrend meiner gesamten Ausbildung,
die mit dieser Dissertation letztendlich ihren Abschluss tindet, jegliche UnterstOtzung
zukommen lier..en.
Andreas Zeller
Inhaltsverzeichnis IX
Inhaltsverzeichnis
I nhaltsverzeichnis ....................................................................................................... IX
Abbildungsverzeichnis ............................................................................................. XIII
Tabellenverzeichnis ............................................................................................... XVII
AbkOrzungsverzeichnis ........................................................................................... XIX
Einleitung ............................................................................................................. 1
1.1 Problemstellung ................................................................................................ 1
1.1.1 Theoretische ForschungslOcke ................................................................. 6
1.1.2 Empirische ForschungslOcke .................................................................... 6
1.1.3 Methodisch-instrumentelle ForschungslOcke ............................................ 7
1.2 Zielsetzung der Arbeit ...................................................................................... 8
1.3 Aufbau der Arbeit ........................................................................................... 11
1.4 Forschungsdesign .......................................................................................... 14
2 TechnologiefrOhaufklarung ................................................................................. 17
2.1 Grundlagen der TechnologiefrOhaufklarung ................................................... 17
2.1.1 Generationen der FrOhaufklarung ........................................................... 17
2.1.2 Untersuchungsgegenstand der TechnologiefrOhaufklarung .................... 26
2.1.3 Konzeptionen und Prozessmodelle der TechnologiefrOhaufklarung ....... 29
2.1.4 Methodische Unterstotzung der TechnologiefrOhaufklarung ................... 33
2.2 Technologische Diskontinuitaten als Hauptproblem technologischer Pfade .. 35
2.2.1 Grundmuster und Erklarungsmodelle technologischer Pfade ................. 46
2.2.2 Kritik am 8egriff der Diskontinuitat .......................................................... 56
3 Die Identifikationsphase im Rahmen der TechnologiefrOhaufklarung ................ 63
3.1 Informationsgewinnung und -verarbeitung zur TechnologiefrOhaufklarung ... 63
3.2 Exkurs: Psychologische Kreativitatsforschung ............................................... 70
3.3 Schwache Signale .......................................................................................... 77
3.3.1 Umsetzung des Konzepts der schwachen Signa Ie ................................. 81
3.3.2 Kritik am Konzept der schwachen Signale .............................................. 83
3.4 Aktivitaten der TFA-Identifikationsphase ........................................................ 89
x Inhaltsverzeichnis
3.4.1 Festlegung der Beobachtungsbereiche und Auswahl der .......................... .
Informationsquellen ................................................................................. 90
3.4.2 Informationswahrnehmung und -identifkation ....................................... 102
3.4.3 Informationsfilterung und Trennung relevanter von irrelevanter ................. .
Information ............................................................................................ 11 0
3.5 Anforderungen an eine die bisherigen Kritikpunkte berOcksichtigende ............. .
TechnologiefrOhaufklarung ........................................................................... 114
4 Data-Mining-Einsatz in der TechnologiefrOhaufklarung ................................... 119
4.1 EinfOhrung in die Wissensentdeckung in Datenbanken ............................... 119
4.1.1 Evolution des Data Mining ..................................................................... 12t
4.1.2 Aufgabenstellungen des Data Mining .................................................... 124
4.1.3 Ablauf des Data Mining ......................................................................... 130
4.2 Bibliometrie und Technologielandkarten ...................................................... 135
4.3 Eignung von Data Mining fOr die TechnologiefrOhaufklarung ....................... 140
5 TFA-gerechte Ausgestaltung des Data-Mining-Prozesses ............................... 147
5.1 Schritt1: Zielformulierung .............................................................................. 147
5.2 Schritt 2: Datenauswahl und -bereitstellung ................................................. 156
5.3 Schritt 3: Datenbereinigung und -aufbereitung ............................................ 163
5.4 Schritt 4: Verfahrenswahl und DurchfOhrung der Analyse mittels ...................... .
Indikatoren-Radar ......................................................................................... 165
5.5 Schritt 5: Ergebnisaufbereitung .................................................................... 174
6 Test des erarbeiteten Data-Mining-gestOtzten TFA-Identifikationsprozesses ....... .
anhand von Fallbeispielen ............................................................................... 177
6.1 Formulierung von Hypothesen und Vorbereitung des Tests ......................... 177
6.2 Fallbeispiel 1: Automobiltechnik ................................................................... 182
6.2.1 Ausgangssituation ................................................................................. 182
6.2.2 Test ....................................................................................................... 183
6.2.3 Ergebnis ................................................................................................ 189
6.3 Fallbeispiel 2: Mikrosystemtechnik ............................................................... 189
6.3.1 Ausgangssituation ................................................................................. 189
6.3.2 Test ....................................................................................................... 191
Inhaltsverzeichnis XI
6.3.3 Ergebnis ................................................................................................ 202
6.4 Fallbeispiel 3: Optische DatenObertragung ................................................... 203
6.4.1 Ausgangssituation ................................................................................. 203
6.4.2 Test ....................................................................................................... 204
6.4.3 Ergebnis ................................................................................................ 209
6.5 Fallbeispiel 4: Elektronische Datenspeicherung ........................................... 210
6.5.1 Ausgangssituation ................................................................................. 210
6.5.2 Test ....................................................................................................... 210
6.5.3 Ergebnis ................................................................................................ 214
7 Auswertung der Fallbeispiele und OberprOfung der Hypothesen ..................... 217
7.1 Hypothese 1 ................................................................................................. 218
7.2 Hypothese 2 ................................................................................................. 221
7.3 Hypothese 3 ................................................................................................. 223
7.4 Hypothese 4 ................................................................................................. 224
7.5 Hypothese 5 ................................................................................................. 224
7.6 Hypothese 6 ................................................................................................. 226
7.7 Schlussfolgerungen ...................................................................................... 226
8 Zusammenfassung und Ausblick ..................................................................... 229
Literaturverzeichnis ................................................................................................. 235
