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Original title:
Datengetriebene Geschäftsmodellinnovationen im Maschinen- und Anlagenbau
Original subtitle:
Eine theoretische und empirische Analyse
Translated title:
Data-driven business model innovations in the mechanical and industrial engineering sector
Translated subtitle:
A theoretical and empirical analysis
Author:
Berndt, Sebastian
Year:
2023
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
TUM School of Management
Advisor:
Wildemann, Horst (Prof. Dr. Dr. h.c. mult.)
Referee:
Wildemann, Horst (Prof. Dr. Dr. h.c. mult.); Henkel, Joachim (Prof. Dr.)
Language:
de
Subject group:
WIR Wirtschaftswissenschaften
Keywords:
Datengetriebene Geschäftsmodelle, Geschäftsmodellinnovation, Internet of Things, Maschinen- und Anlagenbau, produzierende Industrie
Translated keywords:
Data-driven business models, business model innovation, Internet of Things, mechanical and plant engineering, manufacturing industry
TUM classification:
WIR 780; WIR 775
Abstract:
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.
Translated abstract:
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
Date of submission:
20.07.2023
Oral examination:
06.11.2023
Last change:
05.12.2023
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