A3 - Monitoring der Selbststeuerung logistischer Prozesse - Entwicklung von Indikatoren für die Beschreibung und Bewertung des Verhältnisses von Selbst- und Fremdsteuerung logistischer Prozesse aus ökonomischer Perspektive

Motivation

Um die ökonomische Sinnhaftigkeit von Investitionen in Technologien (z.B. Smart Tags), Formen (z.B. dezentrale Disposition auf Stückgutebene) und Verfahren der Selbststeuerung (z.B. Methoden reaktiver Planung) beurteilen zu können, bedarf es einer unternehmenswertorientierten Entscheidungsunterstützung. Motivation des Teilprojekts A3 ist es deshalb, ein Instrument zu entwickeln, das den Einsatz der Selbststeuerung hinsichtlich ihrer Effekte auf Rendite und Risiko abbildet und diese in Beziehung zum Grad der Selbststeuerung für die verschiedenen Ebenen logistischer Prozesse (Management-, Informations- sowie Materialflussebene) setzt.


Ergebnisse 1. Phase (2004-2007)

Das Forschungsziel des Teilprojektes A3 ist die Identifikation, Beschreibung und Bewertung von Beiträgen der Selbststeuerung logistischer Prozesse zur strategischen Differenzierung & unternehmerischen Performance.

In der 1. Förderphase wurde ein indikatorgestütztes Werkzeug für das Monitoring der Selbststeuerung entwickelt. Hierzu wurde ein multiattributives Messsystem erarbeitet, bestehend aus drei Komponenten:

1. Ein Scoringmodell zur Beschreibung des Selbststeuerungsgrades logistischer Prozesse, also dem Verhältnis von Selbst- und Fremdsteuerung auf Management-, Informations-, Kommunikations- und Materialflussebene.


2. Ein Polarisationsgraph zur Visualisierung des Selbststeuerungsgrades.


3. Eine systemtheoretische Beschreibung zur zeitlich-räumlichen Gültigkeitsmessung.

Ausgehend von diesem Messinstrument wurden kompetenzorientierte Basisoptionen abgeleitet, die qualitative Beiträge zu strategischen Effekten der Selbststeuerung liefern. Diese wurden in einem realoptionsbasierten Unternehmenswertmodell abgebildet, die den Zusammenhang zwischen den Flexibilitätseffekten der Selbststeuerung, den daraus resultierenden Handlungsoptionen und dem Unternehmenswert herstellen.

Ziele 2. Phase (2008-2011)

Das Teilprojekt A3 widmet sich den Erklärungsbeiträgen der Selbststeuerung logistischer Prozesse zum Unternehmenswert sowie strategisch-qualitativen Beiträgen der Selbststeuerung zur Positionierung von Logistik-Dienstleistern. Anhand empirischer Untersuchungen sollen Realtypologien von Selbststeuerungsgrad, ökonomischem Erfolg und Kontextdeterminanten beschrieben und in ein differenziertes, empirisch geprüftes Kausalmodell überführt werden. Zudem soll mittels des Competence-based View analysiert werden, welche strategischen Gestaltungsoptionen aus der Selbststeuerung für das Geschäftsmodelldesign und das Service Engineering von Logistik- Dienstleistern zur Positionierung und Differenzierung resultieren.

Vorgehen 2. Phase (2008-2011)

Um das in der 1. Phase logisch konstruierte Kausalmodell zum Zusammenhang zwischen Selbststeuerung und Unternehmenswert sowie strategischer Positionierungsoptionen empirisch zu validieren, werden vier zentrale Erkenntnisstränge verfolgt:

1. Die Entwicklung eines stilisierten, lösbaren Modells zentraler und dezentraler Kontrolle in der Transportlogistik.


2. Eine komplexitätstheoretische Analyse & Simulation ’Smart Part‘-basierter Design Optionen transportlogistischer Prozesse in komplex-adaptiven logistischen Systemen (CALS).


3. Eine quantitative Analyse von Aktienkursänderungen in Abhängigkeit des Einsatzes von Selbststeuerungstechnologien.


4. Eine qualitative Analyse und Expertenbefragungen zu Optionen des selbststeuerungsbasierten Geschäftsmodelldesigns sowie des Service Engineerings.

Ergebnisse 2. Phase (2008-2011)

Die Ergebnisse der vier zentralen Erkenntnisstränge deuten auf eine Bestätigung des in der 1. Phase logisch konstruierten Kausalmodells zum Zusammenhang zwischen Selbststeuerung und Unternehmenswert sowie strategischer Positionierungsoptionen:

1. Die Kostenvorteilhaftigkeit der Selbststeuerung, in Abhängigkeit der szenariospezifischen Interaktionsanzahl, wurde in einem stilisierten, lösbaren Modell zentraler und dezentraler Steuerung gezeigt.


2. Aus einer komplexitätstheoretischen Analyse wurden Design Optionen für die Steuerung transportlogistischer Prozesse auf Basis sog. ‚Smart Parts’ in komplex-adaptiven logistischen Systemen gewonnen.


3. Eine Analyse von selbststeuerungsinduzierten Aktienkursveränderungen börsennotierter Logistikdienstleister bestätigte den positiven Zusammenhang zwischen Selbststeuerung und Unternehmenswert.


4. Als Rentabilitätstreiber wurden strategische Differenzierungspotentiale der Selbststeuerung logistischer Prozesse untersucht, wofür Effekte zur Veränderung von Geschäftsmodellen und Nutzung im Service Engineering ermittelt wurden (z.B. Value-based Order Prioritizing).