Skip to main content
SpringerLink
Log in

Wissenstransfer bei hoher Komplexität im Innovationsprozess

  • Chapter
Book cover Wissenstransfer bei hoher Produkt- und Prozesskomplexität

  • 2733 Accesses

Auszug

Kernthema dieser Arbeit ist die Untersuchung des Wissenstransfers vor dem Hintergrund hoher Komplexität im Innovationsprozess. Ziel der folgenden Kapitel ist es daher, zunächst ein Grundverständnis über Modelle des Innovationsprozesses zu vermitteln. Aufbauend hierauf werden theoretische Grundlagen zum Wissenstransfer dargelegt, wobei insbesondere auf individuelles und organisationales Lernens sowie Modelle des Wissenstransfers eingegangen wird. Als Anknüpfungspunkte für die weiteren Ausführungen werden abschließend Formen und typische Probleme des Wissenstransfers beleuchtet.

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

Access this chapter

Log in via an institution
Chapter
USD 29.95
Price excludes VAT (USA)
  • Available as PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
eBook
USD 69.99
Price excludes VAT (USA)
  • Available as PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
Softcover Book
USD 74.99
Price excludes VAT (USA)
  • Compact, lightweight 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

Preview

Unable to display preview. Download preview PDF.

Unable to display preview. Download preview PDF.

Literatur

  1. Das Fachgebiet Technologie und Innovationsmanagement ist im deutschen Sprachraum in den letzten zehn Jahren stark ausgebaut worden. Für eine Übersicht der relevanten Monografien und Fachzeitschriften siehe Gerybadze (2004b, S. 43–46). Zu den aktuellen Entwicklungen im transnationalen Management von Innovationen siehe Gerybadze/Reger (1999).

    Google Scholar 

  2. Vgl. Tidd/ Bessant/ Pavitt (1997, S. 32).

    Google Scholar 

  3. Vgl. Gerybadze (2004b, S. 23–25).

    Google Scholar 

  4. Siehe zum Kompetenzbegriff von Krogh/Roos (1992, S. 424) und Sanchez/Heene/Thomas (1996, S. 8).

    Google Scholar 

  5. Vgl. Kline/Rosenberg (1986, S. 289) und Myers/Rosenbloom (1996, S. 212–214).

    Google Scholar 

  6. Von Hippel (1988, S. 107) beschreibt Lead User als Personen, die ihre Bedürfnisse vor der Mehrzahl der Marktteilnehmer äußern und signifikante Vorteile aus bedarfsgerechten Lösungen erlangen. Siehe hierzu auch Von Hippel (1986).

    Google Scholar 

  7. Vgl. Gerybadze (2004b, S. 25–29). Ein detaillierter Vergleich des linear-sequentiellen Modells und des Chain-Link-Modells findet sich in OECD (1997).

    Google Scholar 

  8. Vgl. Koschatzky/ Reinhard/ Grenzmann (2003, S. 1–6).

    Google Scholar 

  9. Vgl. Wheelwright/ Clark (1992, Kapitel 8) und Clark/Fujimoto (1991, Kapitel 9).

    Google Scholar 

  10. McDonough/ Kahn/ Barczak (2001, S. 111) unterscheiden in Bezug auf die räumliche Zusammenlegung von Teams insgesamt drei Arten: 1) Das co-located Team: physisch zusammengelegt, 2) Das virtuelle Team: örtlich verteilt, 3) Das globale Team: Virtuelles Team mit kulturellen Unterschieden zwischen Teammitgliedern.

    Google Scholar 

  11. Siehe hierzu auch Clark/ Fujimoto (1991, S. 254) und Fujimoto (1999, S. 191). Die Studien zeigen, dass Schwergewichts-Projektmanagement im Rahmen der Produktentwicklung zunehmend an Bedeutung gewinnt.

    Google Scholar 

  12. Iansiti (1993, S. 147) weist darauf hin, dass Unternehmen den Innovationsprozess als kontinuierlichen Strom von kompetenzerweiternden Projekten verstehen müssen und nicht als Serie isolierter Aktivitäten.

    Google Scholar 

  13. Wheelwright/ Clark (1992, S. 215–217).

    Google Scholar 

  14. Vgl. Cooper (2001, S. XI).

    Google Scholar 

  15. Beispiele sind die Pharmaentwicklung, Ölexploration, Werkstoffinnovationen, Automobil-und Flugzeugbau. Für jeden Bereich wurden spezifische Stufen-und Screeningmodelle entwickelt, da jeder Bereich individuelle Anforderungen an die Zergliederung des Arbeitsprozesses hat (Gerybadze 2004b, S. 11).

    Google Scholar 

  16. Vgl. Cooper (2001, Kapitel 5).

    Google Scholar 

  17. Stage-Gate-Modelle sind skalierbar und können mehr oder weniger als die genannten 5 Stufen beinhalten. Eine Adaption auf 2 und 3 Stufen findet sich bei Cooper (2006, S. 23).

    Google Scholar 

  18. Vgl. Cooper (2001, Kapitel 5).

    Google Scholar 

  19. Vgl. Cooper (2001, Kapitel 5).

    Google Scholar 

  20. Vgl. Cooper (2001, Kapitel 5).

    Google Scholar 

  21. Vgl. Cooper (2001, Kapitel 5). Siehe zu weiteren Darstellungen zu Produktentwicklungsprozessen auch Ehrlenspiel (1995, S. 121–137) und Ulrich/Eppinger (1995, S. 15).

    Google Scholar 

  22. Vgl. Clark/ Fujimoto (1991, S. 11). Zu einer Übersicht über die wichtigsten Technologien und Entwicklungstrends der Automobil-und Zuliefererindustrie siehe Mercer Management Consulting (2001, 2004).

    Google Scholar 

  23. Ein guter Überblick zu organisatorischen Aspekten der gegenwärtigen Produktentwicklungspraxis bei den wichtigsten OEMs findet sich beispielsweise bei Pfaffmann (2001, S. 66–69). Die neueren Entwicklungen im Bereich der Automobilproduktion sind bei Shimokawa/Jürgens/Fujimoto (1997) beschrieben. Darstellungen zur der Internationalisierung von F&E in der Automobilindustrie finden sich bei Schlenker (2000).

    Google Scholar 

  24. Vgl. VDA (1998, S. 14). Eine Beschreibung der Checklisten zu den einzelnen Meilensteinen findet sich bei VDA (1998, S. 18–40).

    Google Scholar 

  25. Vgl. VDA (1998, S. 15).

    Google Scholar 

  26. Die in Abbildung 8 aufgezeigte gemeinsame Lösung von Produkt-und Prozessentwicklung wird auch als Design for Manufacturing bezeichnet. Siehe hierzu Ulrich/ Eppinger (1995, Kapitel 9).

    Google Scholar 

  27. Vgl. VDA (1998, S. 15–17)

    Google Scholar 

  28. Siehe zu generischen Technologiestrategien Gerybadze (2001, S. 101). Die in diesem Fallbeispiel genannte Strategie der Innovationsführerschaft entspricht dort der Strategie der technologischen Führerschaft.

    Google Scholar 

  29. Dieses Beispiel zeigt, wie der Strom einzelner Projekte zur Kompetenzerweiterung genutzt wird. Siehe hierzu Iansiti (1993, S. 147).

    Google Scholar 

  30. Vgl. Glogler/ Henseler (2003, S. 24).

    Google Scholar 

  31. Vgl. Glogler/ Henseler (2003, S. 24).

    Google Scholar 

  32. Vgl. Glogler/ Henseler (2003, S. 24).

    Google Scholar 

  33. Vgl. Glogler/ Henseler (2003, S. 24–25).

    Google Scholar 

  34. Vgl. Glogler/ Henseler (2003, S. 25).

    Google Scholar 

  35. Siehe hierzu Simon (1991, S. 125): „All learning takes place in individual heads...“ und Senge (1990, S. 139): „Organizations learn only through individuals who learn.“ sowie Kim (1993).

    Google Scholar 

  36. Vgl. Nelson/ Winter (1982, S. 97).

    Google Scholar 

  37. Vgl. Nelson/ Winter (1982, S. 73).

    Google Scholar 

  38. Vgl. Simon (1976, S. 81).

    Google Scholar 

  39. Vgl. March/ Simon 1993, S. 162).

    Google Scholar 

  40. Vgl. Teece/ Pisano (1994, S. 544–545) und Teece/Pisano/Shuen (1997, S. 520).

    Google Scholar 

  41. Vgl. Dosi/ Marengo (1994, S. 162).

    Google Scholar 

  42. Vgl. Nelson/ Winter (1982, S. 99).

    Google Scholar 

  43. Vgl. Nelson/ Winter (1982, S. 99–107).

    Google Scholar 

  44. Vgl. Nelson/ Winter (1982, S. 107–112).

    Google Scholar 

  45. Vgl. Levitt/ March (1988, S. 320).

    Google Scholar 

  46. Vgl. Nelson/ Winter (1982, S. 128–131).

    Google Scholar 

  47. Vgl. Gerybadze (2004b, S. 14). Zu routinegleiteten Innovationsprozessen siehe beispielsweise Tidd/Bessant/Pavitt (2001, Kapitel 2). Siehe zu Routinen weiterhin Gersick/Hackman (1990), Pentland/Rueter (1994) und Cohen/Burkhart/Dosi/Egidi/Marengo/Warglien/Winter (1996).

    Google Scholar 

  48. Vgl. Argyris/ Schön (1996, S. 13).

    Google Scholar 

  49. Vgl. Argyris/ Schön (1996, S. 12–15).

    Google Scholar 

  50. Vgl. Argyris/ Schön (1996, S. 12–15).

    Google Scholar 

  51. Vgl. Argyris/ Schön (1996, S. 20–21).

    Google Scholar 

  52. Vgl. Argyris/ Schön (1996, S. 29).

    Google Scholar 

  53. Eine ausführliche Klassifizierung dieser Studien findet sich bei Choo (1998, S. 31).

    Google Scholar 

  54. Vgl. Choo (1998, S. 31).

    Google Scholar 

  55. Vgl. Choo (1998, S. 31).

    Google Scholar 

  56. Vgl. Wilson (1994, S. 32).

    Google Scholar 

  57. Vgl. Wilson (1981, S. 11).

    Google Scholar 

  58. Vgl. Allen (1984, S. 183–193).

    Google Scholar 

  59. Vgl. Belkin (1980, S. 137).

    Google Scholar 

  60. Vgl. Allen (1984, S. 236–241).

    Google Scholar 

  61. Siehe hierzu auch Armstrong/ Cole (2002, S. 170), die dies als „Out of sight out of Mind“-Problem bezeichnen.

    Google Scholar 

  62. Vgl. Allen (1984, S. 236–241). Siehe hierzu auch Tomlin (1979) und De Meyer (1991).

    Google Scholar 

  63. Vgl. Choo/ Auster (1993, S. 284–285).

    Google Scholar 

  64. Bei Romhardt (1998, S. 21–22) findet sich eine Sammlung von 40 Dichotomien zum Wissensbegriff in alphabetischer Reihenfolge aus verschiedensten Wissenschaftsdisziplinen. Siehe zur Verwendung des Wissensbegriffs auch die Übersichtsdarstellung von Blackler (1995).

    Google Scholar 

  65. Vgl Polanyi (1966, S. 4).

    Google Scholar 

  66. Vgl. Polanyi (1962, S. 49).

    Google Scholar 

  67. Vgl. Nonaka/ Konno (1998, S. 42–47).

    Google Scholar 

  68. Vgl. Nonaka/ Konno (1998, S. 42–44).

    Google Scholar 

  69. Vgl. Nonaka/ Konno (1998, S. 45). Siehe zu kontinuierlichen Verbesserungsprozessen durch Learning by Doing die Ausführungen bei Solow (1997) basierend auf Arrow (1962).

    Google Scholar 

  70. Vgl. Nonaka/ Konno (1998, S.40).

    Google Scholar 

  71. Vgl. Nonaka/ Konno (1998, S. 47).

    Google Scholar 

  72. Vgl. Nonaka/ Konno (1998, S. 47).

    Google Scholar 

  73. Vgl. Nonaka/ Konno (1998, S. 47).

    Google Scholar 

  74. Vgl. Crossan/ Lane/ White (1999, S. 525).

    Google Scholar 

  75. Vgl. Crossan/ Lane/ White (1999, S. 525).

    Google Scholar 

  76. Vgl. Crossan/ Lane/ White (1999, S. 525).

    Google Scholar 

  77. Siehe zur Unterscheidung zwischen Exploration und Exploitation March (1991, S. 71–72).

    Google Scholar 

  78. Vgl. Cook/ Brown (1999, S. 387).

    Google Scholar 

  79. Vgl. Cook/ Brown (1999, S. 391). Spender (1996) verwendet eine sehr ähnliche Matrix, bei der einerseits zwischen explizitem und implizitem Wissen und andererseits zwischen individuellem und sozialem Wissen unterschieden wird. Die Wissensarten sind hier bewusstes (conscious), objektiviertes (objectified), automatisches (automatic) und kollektives (collective) Wissen anstelle von Konzepten, Storys, Fertigkeiten und Genres.

    Google Scholar 

  80. Vgl. Cook/ Brown (1999, S. 391–392).

    Google Scholar 

  81. Vgl. Cook/ Brown (1999, S. 383–385).

    Google Scholar 

  82. Vgl. Almeida/ Grant (1998, Abschnitt 6).

    Google Scholar 

  83. Eine solche Vorgehensweise erfordert eine hohe wissensökonomische Reife. Diese liegt dann vor, wenn für die Nutzung einer Information oder die Weiterverarveitung eines Produkts nicht mehr auf das zugrunde liegende Fachwissen zurückgegriffen werden muss. Siehe hierzu Dietl (1993, S. 174–177) und Dietl (1995, S. 574–576). Scheuble (1998) spricht in diesem Zusammenhang von Wissenssurrogaten.

    Google Scholar 

  84. Vgl. Szulanski (2003, S. 10).

    Google Scholar 

  85. Vgl. Von Hippel (1994, S. 430).

    Google Scholar 

  86. Vgl. Szulanski (2003, S. 14).

    Google Scholar 

  87. Vgl. Szulanski (2003, S. 59).

    Google Scholar 

  88. Vgl. Rumelt (1984, S. 567).

    Google Scholar 

  89. Vgl. Jensen/ Meckling (1992, S. 255).

    Google Scholar 

  90. Vgl. Brown/ Duguid (1991, S.40).

    Google Scholar 

  91. Vgl. Szulanski (2003, S. 27–29).

    Google Scholar 

  92. Vgl. Szulanski (2003, S. 29)

    Google Scholar 

  93. Vgl. Katz/ Allen (1982, S. 7)

    Google Scholar 

  94. Vgl. Szulanski (2003, S. 65)

    Google Scholar 

  95. Vgl. Cohen/ Levinthal (1990, S. 131)

    Google Scholar 

  96. Vgl. Szulanski (2003, S. 29)

    Google Scholar 

  97. Vgl. Szulanski (2003, S. 30). Eine interessante Übersicht mit Beispielen, bei denen technisches und organisatorischen Wissen nach erfolgreicher Implementierung nicht weiter angewendet wurde, findet sich bei Glaser/Abelson//Garrison (1983, S. 221–251).

    Google Scholar 

  98. Vgl. Szulanski (2003, S. 31).

    Google Scholar 

  99. Vgl. Szulanski (2003, S. 33–35).

    Google Scholar 

  100. Vgl. Szulanski (2003, S. 56).

    Google Scholar 

  101. Vgl. Szulanski (2003, S. 67).

    Google Scholar 

  102. Vgl. Dörner (2000, S. 60).

    Google Scholar 

  103. Vgl. Reither (1997, S. 14)

    Google Scholar 

  104. Vgl. Hobday (1998, Kapitel 1.5).

    Google Scholar 

  105. Vgl. Hobday (1998, Kapitel 1.5). Durand (1997, S. 132) weist ebenfalls darauf hin, dass der Neuartigkeitsgrad einer Innovation firmenspezifisch ist: „...the competence perspective clearly implies that the intensity of an innovation is foirm-dependend. What may be felt as a major change for one organization may be s simple adaptation to another“.

    Google Scholar 

  106. Vgl. Hobday (1998, Kapitel 1.5). Siehe zum Komplexitätsmanagement beispielsweise Wildemann (2000) und Schuh/Schwenk (2001).

    Google Scholar 

  107. Vgl. Dietl (1995, S. 574).

    Google Scholar 

  108. Siehe zum Begriff der Koordination beispielsweise Reger (1997, Kapitel 2) und Nadler/Tushman (1988, S. 469–486).

    Google Scholar 

Download references

Rights and permissions

Reprints and permissions

Copyright information

© 2008 Betriebswirtschaftlicher Verlag Dr. Th. Gabler | GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden

About this chapter

Cite this chapter

(2008). Wissenstransfer bei hoher Komplexität im Innovationsprozess. In: Wissenstransfer bei hoher Produkt- und Prozesskomplexität. Gabler. https://doi.org/10.1007/978-3-8349-9704-3_2

Download citation

Publish with us

Policies and ethics

Search

Navigation