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Originaltitel:
Datengetriebene Geschäftsmodellinnovationen im Maschinen- und Anlagenbau
Originaluntertitel:
Eine theoretische und empirische Analyse
Übersetzter Titel:
Data-driven business model innovations in the mechanical and industrial engineering sector
Übersetzter Untertitel:
A theoretical and empirical analysis
Autor:
Berndt, Sebastian
Jahr:
2023
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Management
Betreuer:
Wildemann, Horst (Prof. Dr. Dr. h.c. mult.)
Gutachter:
Wildemann, Horst (Prof. Dr. Dr. h.c. mult.); Henkel, Joachim (Prof. Dr.)
Sprache:
de
Fachgebiet:
WIR Wirtschaftswissenschaften
Stichworte:
Datengetriebene Geschäftsmodelle, Geschäftsmodellinnovation, Internet of Things, Maschinen- und Anlagenbau, produzierende Industrie
Übersetzte Stichworte:
Data-driven business models, business model innovation, Internet of Things, mechanical and plant engineering, manufacturing industry
TU-Systematik:
WIR 780; WIR 775
Kurzfassung:
Die wertschöpfende Nutzung von Daten, die während des Betriebs von Maschinen und Anlagen erzeugt werden, bergen für Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus ein hohes Innovationspotenzial. Es lässt sich allerdings ein noch immer junger Stand der Forschung und ein häufiges Scheitern in der Praxis beobachten. Diese Arbeit verfolgt daher die Ziele, die relevanten Parameter datengetriebener Geschäftsmodellinnovationen in einem Modell zu strukturieren und Empfehlungen für die Praxis abzuleiten.
Übersetzte Kurzfassung:
The value-creating use of data generated during the operation of machines and plants holds great innovation potential for companies in the mechanical and industrial engineering sector. However, a still young state of research and frequent failures in practice can be observed. This work therefore contributes to theory and practice by structuring the relevant parameters of data-driven business model innovations in a comprehensive model and by deriving recommendations for practitioners.
ISBN:
978-3-947730-38-4
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1687047
Eingereicht am:
20.07.2023
Mündliche Prüfung:
06.11.2023
Letzte Änderung:
05.12.2023
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