Refine
Language
- German (3)
Has Fulltext
- yes (3)
Keywords
- Bauwirtschaft (2)
- Innovationen (2)
- Innovationsmanagement (2)
- Lernalgorithmen (1)
- learning algorithms (1)
Faculty / Organisational entity
Im Forschungsprojekt „Innovationen in der Bauwirtschaft – Von der Idee bis zum Markt“ wurde in Zusammenarbeit mit acht Industriepartnern an einer Zusammenstellung von geeigneten Konzepten zur umfassenden Begleitung des betrieblichen Innovationsmanagements in der Baubranche gearbeitet.
Das Wissensmodul 2 „Innovationsideen erfolgreich umsetzen“ bildet den zweiten Teil der im Forschungsprojekt entstandenen Broschürenreihe und ergänzt die in Wissensmodul 1 vorgestellten Themenfelder. Während in Wissensmodul 1 auf die Schaffung allgemeiner Rahmenbedingungen für Innovationsfähigkeit und Innovationsbereitschaft in Unternehmen der Bauwirtschaft eingegangen wird, stehen in diesem Wissensmodul 2 Konzepte im Vordergrund, welche die Umsetzung konkreter Innovationsvorhaben und deren anschließende „Vermarktung“ an die jeweilige Zielgruppe unterstützen. Ausgedrückt in den gängigen Fachbegriffen der Innovationsforschung bezieht sich diese Broschüre demnach auf die drei Phasen der Ideenakzeptierung, der Ideenrealisierung und der Diffusion der entstandenen Innovation im Innovationsprozess. Die in der Broschüre behandelten Themenfelder sind die Chancen-Risiken-Analyse zum Zeitpunkt der Ideenauswahl, das Innovationsprojektmanagement für die Umsetzung der Innovationsidee und schließlich die gezielte Ansprache und Einbindung von Personengruppen oder Organisationen, die als „Adoptoren“ für die Übernahme und Akzeptanz der Innovation besonders wichtig sind.
Das Ziel beider Broschüren ist es, Unternehmen der Bauwirtschaft bei ihrem Weg von der Entwicklung bis hin zur Vermarktung von Innovationsideen durch praxisnah beschriebene Konzepte und Methoden zu unterstützen. Aufbauend auf einer Analyse der vorhandenen Strukturen und Vorgehensweisen bei der Entwicklung und Umsetzung von Innovationsideen der im Projekt beteiligten Partnerunternehmen, wurden hierfür zunächst bewährte Konzepte und Gestaltungsansätze des Innovationsmanagements ausgewählt. Diese wurden anschließend zusammen mit den Unternehmenspartnern auf ihre Anwendbarkeit und Eignung sowie ihren Nutzen für ein betriebliches Management von Innovationsprozessen in der bauwirtschaftlichen Praxis untersucht.
Das in dieser Broschüre vorgestellte Wissensmodul 1 „Innovationsfähigkeit und -bereitschaft in Unternehmen der Bauwirtschaft fördern“ bildet den ersten Teil der zweiteiligen Broschürenreihe des Forschungsprojekts „Innovationen in der Bauwirtschaft – Von der Idee bis zum Markt“.
Das Ziel beider Broschüren ist es, Unternehmen der Bauwirtschaft bei ihrem Weg von der Entwicklung bis hin zur Vermarktung von Innovationsideen durch praxisnah beschriebene Konzepte und Methoden zu unterstützen. Aufbauend auf einer Analyse der vorhandenen Strukturen und Vorgehensweisen bei der Entwicklung und Umsetzung von Innovationsideen der im Projekt beteiligten Partnerunternehmen, wurden hierfür zunächst bewährte Konzepte und Gestaltungsansätze des Innovationsmanagements ausgewählt. Diese wurden anschließend zusammen mit den Unternehmenspartnern auf ihre Anwendbarkeit und Eignung sowie ihren Nutzen für ein betriebliches Management von Innovationsprozessen in der bauwirtschaftlichen Praxis untersucht.
In Wissensmodul 1 wird zunächst auf die grundlegenden Rahmenbedingungen eines erfolgreichen Innovationsmanagements eingegangen. So steht noch vor der eigentlichen Umsetzung eines konkreten Innovationsprojekts (Gegenstand von Wissensmodul 2) eine gute Idee („Invention“), deren Entstehung und Weiterentwicklung nicht dem Zufall überlassen werden sollte. Mitarbeiter, die in ihrem betrieblichen Erfahrungskontext – aber auch darüber hinaus – bewusst ihre Augen für Verbesserungen und neuartige Problemlösungen offen halten, leisten hierzu einen entscheidenden Beitrag. Dafür müssen sie wissen, wohin die Reise ihres Unternehmens gehen soll, das heißt, welche Vision und strategischen Ziele die Unternehmensentwicklung leiten und welchen Beitrag der einzelne Mitarbeiter dazu leisten kann. Wenn die entstandenen Ideen im Unternehmen dann „auf fruchtbaren Boden fallen“, also in einer offenen Kultur der Wertschätzung weiterentwickelt werden und nicht im betrieblichen Alltag „verloren gehen“, sind schon wichtige Rahmenbedingungen für eine erfolgreiche Umsetzung von Innovationsvorhaben geschaffen. Um dies sicherzustellen, ist auch ein professioneller Umgang mit entstandenen Ideen und dem im Unternehmen vorhandenen Problemlösungswissen entscheidend. Nur dann kann bestehendes Know-how im Innovationsprozess genutzt und die Auswahl erfolgversprechender Innovationsideen gefördert werden.
Das Ziel dieses Projekts war es, anhand von empirischen Untersuchungen klassische statistische Verfahren und aktuelle Methoden des Maschinellen Lernens mit einem Ansatz zu vergleichen, der in der Arbeitsgruppe entworfen und theoretisch analysiert wurde. Implementiert wurden f"unf Verfahren, einige davon in verschiedenen Varianten: FeedForward Neuronale Netze, Entscheidungsbäume, Bayes Entscheidungen, die auf Chow-Expansionen beruhen, Harmonische Analyse und die Methode des N"achsten Nachbarn. Als Referenzmassstab wurden Vorhersagen herangezogen, die den Trend oder den Mittelwert der letzten letzten Beobachtungen vorhersagten. Als Daten standen 16 Zeitreihen von Aktien- und Devisenkursen zur Verf"ugung. Jede der Zeitreihen bestand aus 2000 Daten, von denen die ersten 1500 zum Training und die restlichen 500 für den Vergleich der Verfahren dienten. Dabei zeigte es sich, dass die naiven Referenzverfahren einen recht guten Pr"ufstein darstellten. Die Bayes-Entscheidungen und die Entscheidungsbäume erwiesen sich als besonders stark und übertrafen die Referenzmethoden fast immer. Neuronale Netze und die Methode des n"achsten Nachbarn waren etwa genausogut, während die Harmonische Analyse für kurzfristige Vorhersagen schlechter und für langfristige besser war. Bei Entscheidungsbäumen und Neuronalen Netzen fiel auf, dass kleine B"aume bzw. Netze bessere Ergebnisse lieferten als grosse.