Innovationsmanagement der Chemischen Industrie Im Digitalen Zeitalter: Den Digitalen Wandel Effektiv Gestalten
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
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| Format: | Elektronisch E-Book |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Berlin, Heidelberg
Springer Berlin / Heidelberg
2020
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| Online-Zugang: | HWR01 |
| Beschreibung: | Description based on publisher supplied metadata and other sources |
| Beschreibung: | 1 Online-Ressource (247 pages) |
| ISBN: | 9783662613580 |
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| 505 | 8 | |a Intro -- Grußwort: Verband der Chemischen Industrie e. V. (VCI) -- Vorwort -- Inhaltsverzeichnis -- Innovationsstrategien für das digitale Zeitalter der chemischen Industrie -- Zusammenfassung -- 1 Besonderheiten und Herausforderungen bei der Erstellung einer Innovationsstrategie in der chemischen Industrie -- 1.1 Merkmale und Besonderheiten der chemischen Industrie -- 1.2 Herausforderungen im Rahmen einer Innovationsstrategie -- 2 Einfluss der Digitalisierung auf Innovationsstrategien in der chemischen Industrie -- 2.1 Erweiterung des Optionenraums -- 2.2 Digitale Werkzeuge für den Innovationsbereich -- 2.2.1 Informationsbeschaffung und Dokumentation -- 2.2.2 Laborautomatisierung -- 2.2.3 Retrosynthese und Quantenchemie -- 2.3 Digitale Werkzeuge für die Strategieerstellung -- 3 Entwicklung einer Innovationsstrategie -- 3.1 Projektinitiierung und Scoping -- 3.1.1 Festlegung der Ziele und Verantwortlichkeiten -- 3.1.2 Scope-Definition -- 3.2 Analyse: Positionsbestimmung und Chancen -- 3.2.1 Positionsbestimmung -- 3.2.1.1 SWOT-Analyse -- 3.2.1.2 Segmentierung -- 3.2.1.3 Umsatz-Projektion -- 3.2.1.4 Analyse des Innovations-Outputs -- 3.2.1.5 Pipeline-Analyse -- 3.2.1.6 Strategische Positionierung der Innovationsfelder -- 3.2.2 Identifikation und Analyse zusätzlicher Chancen -- 3.3 Strategieformulierung und Innovationsfelder -- 3.4 Erstellung einer Roadmap -- 4 Umsetzungsplanung und Umsetzung -- 4.1 Verankerungselemente für eine Innovationsstrategie -- 4.1.1 Nutzung vorhandener Steuerungsprinzipien -- 4.1.2 Vorgabe von Zielen für funktionale Strategien und Zielvereinbarungen -- 4.1.3 Prozesse und Werkzeuge -- 4.1.4 Organisation/Kompetenzen -- 4.1.5 Change Management -- 4.2 Dynamisches Monitoring der Umsetzung -- 5 Fazit und Ausblick -- Literatur -- Innovationen jenseits des Kerngeschäfts -- Zusammenfassung | |
| 505 | 8 | |a 1 Innovationen außerhalb des bestehenden Geschäfts -- 2 Identifikation von Entwicklungspotenzialen für neue Geschäftsfelder -- 2.1 Identifikation von unerfüllten Marktbedürfnissen -- 2.2 Analyse von Megatrends -- 2.3 Technologie-Scouting -- 2.4 Co-Creation -- 2.5 Design Thinking -- 3 Bausteine des Innovationsmanagements -- 3.1 Kollaboration -- 3.2 Innovationskultur -- 3.3 Externe Zusammenarbeit -- 4 Innovationsräume - ausgewählte Praxisbeispiele -- 4.1 Konzernforschung -- 4.2 Strategische Innovationseinheiten - Projekthäuser -- 4.3 Innovationskampagnen -- 4.4 Accelerator -- 4.5 Inkubatoren -- 4.6 Corporate Venturing -- 5 Zusammenfassende Bewertung der betrachteten Ansätze zur Diversifikation -- Literatur -- Corporate Venture Capital in der chemischen Industrie -- Zusammenfassung -- 1 Die Definition von Corporate Venture Capital -- 2 Ein paar Worte zur Klärung -- 3 Besonderheiten des Corporate Venture Capital in der chemischen Industrie -- 4 Relevante Aspekte im Kontext von Corporate Venture Capital-Investments -- 4.1 Die Ziele von Corporate Venture Capital -- 4.2 Zusammensetzung einer CVC-Organisation -- 4.3 Der Deal Flow - die Quelle der Start-Ups -- 4.4 Was es bei Investitionen zu beachten gilt -- 4.5 CVC-Investments: ein Geben und Nehmen -- 5 Das Leben nach dem Investment -- 6 Fazit -- Literatur -- Bewertung von Innovationsprojekten in VUCA Welt -- Zusammenfassung -- 1 Projektbewertung - Voraussetzung für die effektive Projektauswahl -- 2 Gängige Bewertungsmethoden am Beispiel der BASF SE -- 3 Lernen aus Projekten - das Erfolgsmodell der BASF SE -- 4 Ausgewählte Bewertungsmethoden für die VUCA Welt -- 4.1 Anpassung der bestehenden Verfahren -- 4.1.1 Denken in Szenarien und Sensitivitätsanalysen -- 4.1.2 Business Case Szenarien und Monte Carlo Simulation -- 4.2 Ergänzung um qualitative Verfahren | |
| 505 | 8 | |a 4.2.1 Mehrdimensionale Beurteilung durch Scoringmodelle -- 4.2.2 Die Multifaktoren-Analyse der BASF SE -- 5 Fazit und Ausblick -- Literatur -- Die große Herausforderung: Messung des "Return on Innovation" -- Zusammenfassung -- 1 Einleitung -- 2 Wichtige Konventionen im Innovationsmanagement -- 3 Typische Lebenszyklen von Chemieprodukten -- 4 Berechnungszeitraum und Kalkulationsbasis für den "Return on Innovation" -- 5 Return on Innovation auf Basis vom Neu-Produkt-Umsatz und jährlichen Prozesskosteneinsparungen -- 6 Kommunikationskultur -- 6.1 Offenheit und Transparenz -- 6.2 Anerkennung von Innovation -- 7 Fazit -- Literatur -- Design moderner Innovationsorganisationen -- Zusammenfassung -- 1 "Was" versus "Wie" - Structure follows Strategy -- 2 Innovation im Kerngeschäft -- 2.1 Zieldefinition: Was wollen wir erreichen? -- 2.2 Struktur: Wie organisieren wir uns? -- 3 Innovation außerhalb des Kerngeschäfts -- 3.1 Zieldefinition: Was wollen wir erreichen? -- 3.2 Struktur: Wie organisieren wir uns? -- 4 Starre Strukturen versus Agilität -- 4.1 Wie werden Projekte priorisiert? -- 4.2 Flexibilität der Teamstrukturen -- 4.3 Sizeable team -- 4.4 Wer ist der beste Owner -- 5 Struktur - Prozesse - Mindset -- 6 Fazit -- Literatur -- Der Innovationsprozess im digitalen Zeitalter -- Zusammenfassung -- 1 Entwicklung von Innovationsprozessen - ein historischer Abriss -- 2 Herausforderungen im Kontext von Innovationsprozessen -- 2.1 Der richtige Grad an Freiheit und Verbindlichkeit -- 2.2 Definition von Innovationsprojekten -- 2.3 Verschiedene Perspektiven auf den Prozess: Managementperspektive und operative Perspektive -- 3 Ansätze zur Ausgestaltung eines Stage-Gate-Prozesses -- 3.1 Integriert von Start bis Ende oder jeder Stage ein Projekt -- 3.2 Verschiedene Ansätze zur Ausgestaltung eines Stage-Gate-Prozesses: Minimale Gate Anzahl oder viele optionale Gates | |
| 505 | 8 | |a 3.3 Verschiedene Ansätze zur Ausgestaltung eines Stage-Gate-Prozesses: "One Process fits all" oder mehrere Prozesse -- 4 Innovationsprozess und Organisation -- 5 Digitalisierung und Agilisierung stellen Stage-Gate-Prozess infrage -- 5.1 Der Trichter wird löchrig: Fuzzy Front-end und Open Innovation in der chemischen Industrie -- 5.2 Die Forschungsabteilungen selber tragen zu neuen Arbeitsweisen bei -- 5.3 Agiles Entwickeln auch in der Chemie? -- 5.4 Die nächsten Schritte in Richtung Agilität -- 6 Fazit und Ausblick -- Literatur -- Einsatz von computerbasierten Methoden und künstlicher Intelligenz in der chemischen Innovation -- Zusammenfassung -- 1 Einleitung -- 2 Was verstehen wir unter Künstlicher Intelligenz -- 3 Das Finden besserer Moleküle -- 3.1 Lernen aus der Vergangenheit - Daten -- 3.1.1 Datenerfassung -- 3.1.2 Datenmanagement in der Nussschale -- 3.1.3 Literatursuche -- 3.2 Eröffnung eines neuen Horizonts: Neue Moleküle -- 3.3 Screening -- 3.3.1 In vivo Screening -- 3.3.2 Virtuelles Screening -- 4 Veränderung der Prozesse -- 4.1 Der Selektionsprozess in der Forschung -- 4.2 Entscheidungsfindung -- 4.3 Die Syntheseroute -- 4.4 Der Produktionsprozess -- 5 Konsequenzen der Implementierung von K.I. in der chemischen Industrie - ein paar Denkanstöße -- 6 Fazit: Es lohnt sich -- Literatur -- Daten Management im Chemielabor -- Zusammenfassung -- 1 Das Labor der Zukunft -- 1.1 Ein historischer Vergleich -- 1.2 Eine Zukunftsvision -- 2 Der Business Case für das Labor der Zukunft -- 2.1 Überblick: Was kann das Labor der Zukunft (schon heute) leisten? -- 2.2 Ausgewählte Use Cases: Gerätestatusabfrage -- 2.3 Ausgewählte Use Cases: Digitale Workflows -- 2.4 Ausgewählte Use Cases: Automatisierter Datentransfer und Dokumentation -- 2.5 Ausgewählte Use Cases: Datensuche und -Aggregation -- 2.6 Ausgewählte Use Cases: Auslastungsanalyse | |
| 505 | 8 | |a 3 Datenmanagement im Labor ist kein Kinderspiel -- 3.1 Gewachsene Strukturen: Alte Datenmanagementsysteme, taubstumme Geräte und Papierberge -- 3.2 Regulatorische Herausforderungen und die Betrachtung von Daten als physisches Wirtschaftsgut -- 3.2.1 GxP, ISO, CFR 21 part 11, Qualifizierung und Validierung -- 3.2.2 Cloud-Software und Cloud-Daten vs. Lokaldatenpatriotismus -- 4 Lösungsansätze -- 4.1 Die "Platform Economy" außerhalb des Labors ist getrieben von der "API Economy" -- 4.2 Geräte-Kommunikationsstandards -- 4.3 Datenstandards für nach-nutzbare Daten -- 4.4 Neue Ansätze für das regulierte Umfeld -- 5 Wann ist Zukunft? -- Literatur -- Start-Up-Kultur im Konzern -- Zusammenfassung -- 1 Einleitung -- 2 Unternehmenskultur und ihre Rolle in Bezug auf Innovation -- 3 Kontrast zwischen Unternehmenskulturen typischer Start-Ups und Konzernen -- 4 Die goldene Mitte - Faktoren einer erfolgreichen Innovationskultur im 21. Jahrhundert -- 5 Beispiele von Start-Up-Kulturansätzen in der chemisch-pharmazeutischen und Life Science Industrie -- 6 Fazit -- Literatur -- Kulturkreisübergreifendes Innovationsmanagement - Erfahrungsberichte aus der Praxis -- Zusammenfassung -- 1 Einleitung -- 2 Herausforderungen zur Umsetzung globaler Innovationssteuerung -- 2.1 Mentalitätsbedingte Herausforderungen -- 2.2 Aufbau und Aufrechterhaltung von Expertenwissen -- 2.3 Kommunikationshürden -- 3 Erfahrungen und Lösungsvorschläge -- 4 Fazit und Ausblick -- Erratum zu: Innovationsmanagement der chemischen Industrie im digitalen Zeitalter -- Erratum zu: S. Landwehr-Zloch und J. Glaß (Hrsg.), Innovationsmanagement der chemischen Industrie im digitalen Zeitalter, https://doi.org/10.1007/978-3-662-61358-0 | |
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-- 2.2 Struktur: Wie organisieren wir uns? -- 3 Innovation außerhalb des Kerngeschäfts -- 3.1 Zieldefinition: Was wollen wir erreichen? -- 3.2 Struktur: Wie organisieren wir uns? -- 4 Starre Strukturen versus Agilität -- 4.1 Wie werden Projekte priorisiert? -- 4.2 Flexibilität der Teamstrukturen -- 4.3 Sizeable team -- 4.4 Wer ist der beste Owner -- 5 Struktur - Prozesse - Mindset -- 6 Fazit -- Literatur -- Der Innovationsprozess im digitalen Zeitalter -- Zusammenfassung -- 1 Entwicklung von Innovationsprozessen - ein historischer Abriss -- 2 Herausforderungen im Kontext von Innovationsprozessen -- 2.1 Der richtige Grad an Freiheit und Verbindlichkeit -- 2.2 Definition von Innovationsprojekten -- 2.3 Verschiedene Perspektiven auf den Prozess: Managementperspektive und operative Perspektive -- 3 Ansätze zur Ausgestaltung eines Stage-Gate-Prozesses -- 3.1 Integriert von Start bis Ende oder jeder Stage ein Projekt -- 3.2 Verschiedene Ansätze zur Ausgestaltung eines Stage-Gate-Prozesses: Minimale Gate Anzahl oder viele optionale Gates 3.3 Verschiedene Ansätze zur Ausgestaltung eines Stage-Gate-Prozesses: "One Process fits all" oder mehrere Prozesse -- 4 Innovationsprozess und Organisation -- 5 Digitalisierung und Agilisierung stellen Stage-Gate-Prozess infrage -- 5.1 Der Trichter wird löchrig: Fuzzy Front-end und Open Innovation in der chemischen Industrie -- 5.2 Die Forschungsabteilungen selber tragen zu neuen Arbeitsweisen bei -- 5.3 Agiles Entwickeln auch in der Chemie? 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-- 2.2 Struktur: Wie organisieren wir uns? -- 3 Innovation außerhalb des Kerngeschäfts -- 3.1 Zieldefinition: Was wollen wir erreichen? -- 3.2 Struktur: Wie organisieren wir uns? -- 4 Starre Strukturen versus Agilität -- 4.1 Wie werden Projekte priorisiert? -- 4.2 Flexibilität der Teamstrukturen -- 4.3 Sizeable team -- 4.4 Wer ist der beste Owner -- 5 Struktur - Prozesse - Mindset -- 6 Fazit -- Literatur -- Der Innovationsprozess im digitalen Zeitalter -- Zusammenfassung -- 1 Entwicklung von Innovationsprozessen - ein historischer Abriss -- 2 Herausforderungen im Kontext von Innovationsprozessen -- 2.1 Der richtige Grad an Freiheit und Verbindlichkeit -- 2.2 Definition von Innovationsprojekten -- 2.3 Verschiedene Perspektiven auf den Prozess: Managementperspektive und operative Perspektive -- 3 Ansätze zur Ausgestaltung eines Stage-Gate-Prozesses -- 3.1 Integriert von Start bis Ende oder jeder Stage ein Projekt -- 3.2 Verschiedene Ansätze zur Ausgestaltung eines Stage-Gate-Prozesses: Minimale Gate Anzahl oder viele optionale Gates</subfield></datafield><datafield tag="505" ind1="8" ind2=" "><subfield code="a">3.3 Verschiedene Ansätze zur Ausgestaltung eines Stage-Gate-Prozesses: "One Process fits all" oder mehrere Prozesse -- 4 Innovationsprozess und Organisation -- 5 Digitalisierung und Agilisierung stellen Stage-Gate-Prozess infrage -- 5.1 Der Trichter wird löchrig: Fuzzy Front-end und Open Innovation in der chemischen Industrie -- 5.2 Die Forschungsabteilungen selber tragen zu neuen Arbeitsweisen bei -- 5.3 Agiles Entwickeln auch in der Chemie? 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-- 2.2 Ausgewählte Use Cases: Gerätestatusabfrage -- 2.3 Ausgewählte Use Cases: Digitale Workflows -- 2.4 Ausgewählte Use Cases: Automatisierter Datentransfer und Dokumentation -- 2.5 Ausgewählte Use Cases: Datensuche und -Aggregation -- 2.6 Ausgewählte Use Cases: Auslastungsanalyse</subfield></datafield><datafield tag="505" ind1="8" ind2=" "><subfield code="a">3 Datenmanagement im Labor ist kein Kinderspiel -- 3.1 Gewachsene Strukturen: Alte Datenmanagementsysteme, taubstumme Geräte und Papierberge -- 3.2 Regulatorische Herausforderungen und die Betrachtung von Daten als physisches Wirtschaftsgut -- 3.2.1 GxP, ISO, CFR 21 part 11, Qualifizierung und Validierung -- 3.2.2 Cloud-Software und Cloud-Daten vs. Lokaldatenpatriotismus -- 4 Lösungsansätze -- 4.1 Die "Platform Economy" außerhalb des Labors ist getrieben von der "API Economy" -- 4.2 Geräte-Kommunikationsstandards -- 4.3 Datenstandards für nach-nutzbare Daten -- 4.4 Neue Ansätze für das regulierte Umfeld -- 5 Wann ist Zukunft? -- Literatur -- Start-Up-Kultur im Konzern -- Zusammenfassung -- 1 Einleitung -- 2 Unternehmenskultur und ihre Rolle in Bezug auf Innovation -- 3 Kontrast zwischen Unternehmenskulturen typischer Start-Ups und Konzernen -- 4 Die goldene Mitte - Faktoren einer erfolgreichen Innovationskultur im 21. Jahrhundert -- 5 Beispiele von Start-Up-Kulturansätzen in der chemisch-pharmazeutischen und Life Science Industrie -- 6 Fazit -- Literatur -- Kulturkreisübergreifendes Innovationsmanagement - Erfahrungsberichte aus der Praxis -- Zusammenfassung -- 1 Einleitung -- 2 Herausforderungen zur Umsetzung globaler Innovationssteuerung -- 2.1 Mentalitätsbedingte Herausforderungen -- 2.2 Aufbau und Aufrechterhaltung von Expertenwissen -- 2.3 Kommunikationshürden -- 3 Erfahrungen und Lösungsvorschläge -- 4 Fazit und Ausblick -- Erratum zu: Innovationsmanagement der chemischen Industrie im digitalen Zeitalter -- Erratum zu: S. Landwehr-Zloch und J. 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| spellingShingle | Landwehr-Zloch, Sabine Innovationsmanagement der Chemischen Industrie Im Digitalen Zeitalter Den Digitalen Wandel Effektiv Gestalten Intro -- Grußwort: Verband der Chemischen Industrie e. V. (VCI) -- Vorwort -- Inhaltsverzeichnis -- Innovationsstrategien für das digitale Zeitalter der chemischen Industrie -- Zusammenfassung -- 1 Besonderheiten und Herausforderungen bei der Erstellung einer Innovationsstrategie in der chemischen Industrie -- 1.1 Merkmale und Besonderheiten der chemischen Industrie -- 1.2 Herausforderungen im Rahmen einer Innovationsstrategie -- 2 Einfluss der Digitalisierung auf Innovationsstrategien in der chemischen Industrie -- 2.1 Erweiterung des Optionenraums -- 2.2 Digitale Werkzeuge für den Innovationsbereich -- 2.2.1 Informationsbeschaffung und Dokumentation -- 2.2.2 Laborautomatisierung -- 2.2.3 Retrosynthese und Quantenchemie -- 2.3 Digitale Werkzeuge für die Strategieerstellung -- 3 Entwicklung einer Innovationsstrategie -- 3.1 Projektinitiierung und Scoping -- 3.1.1 Festlegung der Ziele und Verantwortlichkeiten -- 3.1.2 Scope-Definition -- 3.2 Analyse: Positionsbestimmung und Chancen -- 3.2.1 Positionsbestimmung -- 3.2.1.1 SWOT-Analyse -- 3.2.1.2 Segmentierung -- 3.2.1.3 Umsatz-Projektion -- 3.2.1.4 Analyse des Innovations-Outputs -- 3.2.1.5 Pipeline-Analyse -- 3.2.1.6 Strategische Positionierung der Innovationsfelder -- 3.2.2 Identifikation und Analyse zusätzlicher Chancen -- 3.3 Strategieformulierung und Innovationsfelder -- 3.4 Erstellung einer Roadmap -- 4 Umsetzungsplanung und Umsetzung -- 4.1 Verankerungselemente für eine Innovationsstrategie -- 4.1.1 Nutzung vorhandener Steuerungsprinzipien -- 4.1.2 Vorgabe von Zielen für funktionale Strategien und Zielvereinbarungen -- 4.1.3 Prozesse und Werkzeuge -- 4.1.4 Organisation/Kompetenzen -- 4.1.5 Change Management -- 4.2 Dynamisches Monitoring der Umsetzung -- 5 Fazit und Ausblick -- Literatur -- Innovationen jenseits des Kerngeschäfts -- Zusammenfassung 1 Innovationen außerhalb des bestehenden Geschäfts -- 2 Identifikation von Entwicklungspotenzialen für neue Geschäftsfelder -- 2.1 Identifikation von unerfüllten Marktbedürfnissen -- 2.2 Analyse von Megatrends -- 2.3 Technologie-Scouting -- 2.4 Co-Creation -- 2.5 Design Thinking -- 3 Bausteine des Innovationsmanagements -- 3.1 Kollaboration -- 3.2 Innovationskultur -- 3.3 Externe Zusammenarbeit -- 4 Innovationsräume - ausgewählte Praxisbeispiele -- 4.1 Konzernforschung -- 4.2 Strategische Innovationseinheiten - Projekthäuser -- 4.3 Innovationskampagnen -- 4.4 Accelerator -- 4.5 Inkubatoren -- 4.6 Corporate Venturing -- 5 Zusammenfassende Bewertung der betrachteten Ansätze zur Diversifikation -- Literatur -- Corporate Venture Capital in der chemischen Industrie -- Zusammenfassung -- 1 Die Definition von Corporate Venture Capital -- 2 Ein paar Worte zur Klärung -- 3 Besonderheiten des Corporate Venture Capital in der chemischen Industrie -- 4 Relevante Aspekte im Kontext von Corporate Venture Capital-Investments -- 4.1 Die Ziele von Corporate Venture Capital -- 4.2 Zusammensetzung einer CVC-Organisation -- 4.3 Der Deal Flow - die Quelle der Start-Ups -- 4.4 Was es bei Investitionen zu beachten gilt -- 4.5 CVC-Investments: ein Geben und Nehmen -- 5 Das Leben nach dem Investment -- 6 Fazit -- Literatur -- Bewertung von Innovationsprojekten in VUCA Welt -- Zusammenfassung -- 1 Projektbewertung - Voraussetzung für die effektive Projektauswahl -- 2 Gängige Bewertungsmethoden am Beispiel der BASF SE -- 3 Lernen aus Projekten - das Erfolgsmodell der BASF SE -- 4 Ausgewählte Bewertungsmethoden für die VUCA Welt -- 4.1 Anpassung der bestehenden Verfahren -- 4.1.1 Denken in Szenarien und Sensitivitätsanalysen -- 4.1.2 Business Case Szenarien und Monte Carlo Simulation -- 4.2 Ergänzung um qualitative Verfahren 4.2.1 Mehrdimensionale Beurteilung durch Scoringmodelle -- 4.2.2 Die Multifaktoren-Analyse der BASF SE -- 5 Fazit und Ausblick -- Literatur -- Die große Herausforderung: Messung des "Return on Innovation" -- Zusammenfassung -- 1 Einleitung -- 2 Wichtige Konventionen im Innovationsmanagement -- 3 Typische Lebenszyklen von Chemieprodukten -- 4 Berechnungszeitraum und Kalkulationsbasis für den "Return on Innovation" -- 5 Return on Innovation auf Basis vom Neu-Produkt-Umsatz und jährlichen Prozesskosteneinsparungen -- 6 Kommunikationskultur -- 6.1 Offenheit und Transparenz -- 6.2 Anerkennung von Innovation -- 7 Fazit -- Literatur -- Design moderner Innovationsorganisationen -- Zusammenfassung -- 1 "Was" versus "Wie" - Structure follows Strategy -- 2 Innovation im Kerngeschäft -- 2.1 Zieldefinition: Was wollen wir erreichen? -- 2.2 Struktur: Wie organisieren wir uns? -- 3 Innovation außerhalb des Kerngeschäfts -- 3.1 Zieldefinition: Was wollen wir erreichen? -- 3.2 Struktur: Wie organisieren wir uns? -- 4 Starre Strukturen versus Agilität -- 4.1 Wie werden Projekte priorisiert? -- 4.2 Flexibilität der Teamstrukturen -- 4.3 Sizeable team -- 4.4 Wer ist der beste Owner -- 5 Struktur - Prozesse - Mindset -- 6 Fazit -- Literatur -- Der Innovationsprozess im digitalen Zeitalter -- Zusammenfassung -- 1 Entwicklung von Innovationsprozessen - ein historischer Abriss -- 2 Herausforderungen im Kontext von Innovationsprozessen -- 2.1 Der richtige Grad an Freiheit und Verbindlichkeit -- 2.2 Definition von Innovationsprojekten -- 2.3 Verschiedene Perspektiven auf den Prozess: Managementperspektive und operative Perspektive -- 3 Ansätze zur Ausgestaltung eines Stage-Gate-Prozesses -- 3.1 Integriert von Start bis Ende oder jeder Stage ein Projekt -- 3.2 Verschiedene Ansätze zur Ausgestaltung eines Stage-Gate-Prozesses: Minimale Gate Anzahl oder viele optionale Gates 3.3 Verschiedene Ansätze zur Ausgestaltung eines Stage-Gate-Prozesses: "One Process fits all" oder mehrere Prozesse -- 4 Innovationsprozess und Organisation -- 5 Digitalisierung und Agilisierung stellen Stage-Gate-Prozess infrage -- 5.1 Der Trichter wird löchrig: Fuzzy Front-end und Open Innovation in der chemischen Industrie -- 5.2 Die Forschungsabteilungen selber tragen zu neuen Arbeitsweisen bei -- 5.3 Agiles Entwickeln auch in der Chemie? -- 5.4 Die nächsten Schritte in Richtung Agilität -- 6 Fazit und Ausblick -- Literatur -- Einsatz von computerbasierten Methoden und künstlicher Intelligenz in der chemischen Innovation -- Zusammenfassung -- 1 Einleitung -- 2 Was verstehen wir unter Künstlicher Intelligenz -- 3 Das Finden besserer Moleküle -- 3.1 Lernen aus der Vergangenheit - Daten -- 3.1.1 Datenerfassung -- 3.1.2 Datenmanagement in der Nussschale -- 3.1.3 Literatursuche -- 3.2 Eröffnung eines neuen Horizonts: Neue Moleküle -- 3.3 Screening -- 3.3.1 In vivo Screening -- 3.3.2 Virtuelles Screening -- 4 Veränderung der Prozesse -- 4.1 Der Selektionsprozess in der Forschung -- 4.2 Entscheidungsfindung -- 4.3 Die Syntheseroute -- 4.4 Der Produktionsprozess -- 5 Konsequenzen der Implementierung von K.I. in der chemischen Industrie - ein paar Denkanstöße -- 6 Fazit: Es lohnt sich -- Literatur -- Daten Management im Chemielabor -- Zusammenfassung -- 1 Das Labor der Zukunft -- 1.1 Ein historischer Vergleich -- 1.2 Eine Zukunftsvision -- 2 Der Business Case für das Labor der Zukunft -- 2.1 Überblick: Was kann das Labor der Zukunft (schon heute) leisten? -- 2.2 Ausgewählte Use Cases: Gerätestatusabfrage -- 2.3 Ausgewählte Use Cases: Digitale Workflows -- 2.4 Ausgewählte Use Cases: Automatisierter Datentransfer und Dokumentation -- 2.5 Ausgewählte Use Cases: Datensuche und -Aggregation -- 2.6 Ausgewählte Use Cases: Auslastungsanalyse 3 Datenmanagement im Labor ist kein Kinderspiel -- 3.1 Gewachsene Strukturen: Alte Datenmanagementsysteme, taubstumme Geräte und Papierberge -- 3.2 Regulatorische Herausforderungen und die Betrachtung von Daten als physisches Wirtschaftsgut -- 3.2.1 GxP, ISO, CFR 21 part 11, Qualifizierung und Validierung -- 3.2.2 Cloud-Software und Cloud-Daten vs. Lokaldatenpatriotismus -- 4 Lösungsansätze -- 4.1 Die "Platform Economy" außerhalb des Labors ist getrieben von der "API Economy" -- 4.2 Geräte-Kommunikationsstandards -- 4.3 Datenstandards für nach-nutzbare Daten -- 4.4 Neue Ansätze für das regulierte Umfeld -- 5 Wann ist Zukunft? -- Literatur -- Start-Up-Kultur im Konzern -- Zusammenfassung -- 1 Einleitung -- 2 Unternehmenskultur und ihre Rolle in Bezug auf Innovation -- 3 Kontrast zwischen Unternehmenskulturen typischer Start-Ups und Konzernen -- 4 Die goldene Mitte - Faktoren einer erfolgreichen Innovationskultur im 21. Jahrhundert -- 5 Beispiele von Start-Up-Kulturansätzen in der chemisch-pharmazeutischen und Life Science Industrie -- 6 Fazit -- Literatur -- Kulturkreisübergreifendes Innovationsmanagement - Erfahrungsberichte aus der Praxis -- Zusammenfassung -- 1 Einleitung -- 2 Herausforderungen zur Umsetzung globaler Innovationssteuerung -- 2.1 Mentalitätsbedingte Herausforderungen -- 2.2 Aufbau und Aufrechterhaltung von Expertenwissen -- 2.3 Kommunikationshürden -- 3 Erfahrungen und Lösungsvorschläge -- 4 Fazit und Ausblick -- Erratum zu: Innovationsmanagement der chemischen Industrie im digitalen Zeitalter -- Erratum zu: S. Landwehr-Zloch und J. Glaß (Hrsg.), Innovationsmanagement der chemischen Industrie im digitalen Zeitalter, https://doi.org/10.1007/978-3-662-61358-0 |
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