Entwicklung eines Integrationsmodells zur Auslegung resilienter Wertschöpfungssysteme im Kontext der digitalen Transformation

Abstract

Unternehmen stehen heutzutage vor einer Vielzahl von Herausforderungen, von wirtschaftlichen Schwankungen, geopolitischen Konflikten bis hin zu technologischen Disruptionen. Resilienz, die Fähigkeit eines Unternehmens, sich an veränderte Rahmenbedingungen anzupassen und Transformationsprozesse erfolgreich zu bewältigen, ist daher wichtiger denn je. Die vorliegende Arbeit untersucht, wie Unternehmen im Kontext der digitalen Transformation durch die resiliente Auslegung vonGeschäftsmodellen, -prozessen und Zielsystemen gestärkt werden können, um zukünftigen Schocks der internen und externen Einflussfaktoren besser standzuhalten. Im Forschungskern steht die Entwicklung eines Integrationsmodells, welches durch die Zusammenführung technischer, organisatorischer und analytischer Elemente Unternehmen unterstützt, sowohl vorhersehbare als auch unvorhersehbare Herausforderungen systematisch mit einem Methodenbaukasten anzugehen. Das Modell ermöglicht es, potentielle Entwicklungsszenarien, die die eigenen Wertschöpfungsprozesse beeinflussen, vorherzusagen und sich darauf vorzubereiten. Der Ansatz verbindet etablierte Methoden und erweitert diese im Kontext eines strategischen und unternehmerischen Resilienzmanagements. Die Operationalisierung erfolgt durch die Definition und Überwachung von Resilienzindikatoren, die als Frühwarnsystem für potentielle Risiken aber auch als Leitgrößen für Lern- und Verbesserungsprozesse dienen. Im Fokus stehen vor allem proaktive und technologiebasierte Ansätze, damit schon im Vorfeld Prozesse und Geschäftsmodelle so gestalten werden können, dass diese flexibler und anpassungsfähiger sind. Einen besonderen Stellenwert erfährt die generative KI, die es ermöglicht, verschiedene Entwicklungsszenarien zu modellieren und Unternehmen Veränderungsperspektiven in der Geschäftsausrichtung aufzuzeigen. Dadurch können große Datenmengen analysiert sowie Muster, Risiken und Chancen frühzeitig erkannt werden. Unternehmen werden befähigt, sich kontinuierlich zu verbessern, indem aus vergangenen Ereignissen gelernt und Resilienzstrategien anhand definierter Phasen ausgerichtet werden. Insgesamt versteht sich das Integrationsmodell einerseits als Werkzeug zur Organisations und Prozessoptimierung und anderseits als strategischer Ansatz, welches die Schnittstellen zwischen Technologie, Umweltveränderungen und Unternehmensführung adressiert. Es unterstützt Unternehmen, Resilienz als Wettbewerbsvorteil zu verstehen, zu nutzen als auch langfristig die Stabilität sowie Innovationsfähigkeit zu stärken. Im Anwendungsteil der Arbeit sind zwei Praxis- und eine Simulationsstudie umgesetzt, die neben einer Validierung aufzeigen, wie mithilfe des entwickelten Rahmens durch Technologielösungen und den Einsatz generativer KI die unternehmerische Resilienzfähigkeit gesteigert werden kann.

Today, companies face a multitude of challenges, from economic fluctuations and geopolitical conflicts to technological disruptions. Resilience, the ability of a company to adapt to changing conditions and successfully manage transformation processes, is therefore more important than ever. This thesis examines how companies can be strengthened in the context of digital transformation by resiliently designing business models, processes and target systems in order to better withstand future shocks from internal and external influencing factors. The core of the research is the development of an integration model that supports companies by combining technical, organizational and analytical elements to systematically address both foreseeable and unforeseeable challenges with a methodological toolbox. The model makes it possible to predict and prepare for potential future scenarios that influence a company's own value creation processes. The approach combines established methods and expands on them in the context of strategic and entrepreneurial resilience management. It is operationalized by defining and monitoring resilience indicators that serve as an early warning system for potential risks but also as benchmarks for learning and improvement processes. The focus is primarily on proactive and technology-based approaches so that processes and business models can be designed in advance to be more flexible and adaptable. Particular importance is attached to generative AI, which makes it possible to model various future scenarios and to show companies perspectives for change in their business orientation. This enables the analysis of large amounts of data and the early detection of patterns, risks and opportunities. Companies are empowered to continuously improve by learning from past events and aligning resilience strategies based on defined phases. Overall, the integration model sees itself, on the one hand, as a tool for optimizing organization and processes and, on the other, as a strategic approach that addresses the interfaces between technology, environmental changes and corporate management. It supports companies in understanding and using resilience as a competitive advantage, as well as in strengthening long-term stability and innovative ability. In the application part of the work, two practical and one simulation study are implemented, which, in addition to a validation, show how the developed framework can be used to increase corporate resilience through technology solutions and the use of generative AI.