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Anhang
244
Anwendbarkelt der Technologie wlaeensbaslerter Systeme - Expertenwissen ist knapp oder Experten starl< durch Routineaufgaben gebunden
- Wissen muß gesichert werden
-Verschiedene Experten notwendig -Wissen muß verteiH werden - Schwerpunkt nicht auf umfangreiche Berechnungen - Kaum Algorithmen zur Problemlösung - Anwendung in großen Suchräumen - Primär kognitive Aufgabenstellung - Aufgabe gleicht existierenden Expertensystemen
ExpertenverfOg barkelf - Das Problem wird heute schon von Experten gelöst - Die Experten sind als solche anerkannt - Experten sind bis zu 10 Std./Woche verlügbar - Experten sind kooperativ und motiviert und bereit ihr Wissen preis zu geben
- Experten haben selbst Interesse an der Problemlösung
- Experten können ihr Wissen formulieren -Inhaltliche Übereinstimmung mehrerer Experten Beurteilung des Problembereiches - Schwierigkeitsgrad der Aufgabenstellung - Vermeidbarkeit eines Fehlschlages
- Abgrenzbarl<eit des Aufgabengebietes und relativ statischer Aufgabenbereich - Häufigkeit der Nutzung von XPS - Input und Outj)Ut des Systems sind bekannt - Modularisierbarl<eit der Problemlösung - Problemlösung ist weder sensitiv noch kontrovers - Prozentsatz unQ!~!ügender Lösungen wird toleriert
- Projekt ist auf keinem kritischen Pfad - Es handeH sich nicht um ein Real-time-System - Gestaltung der OberflAche ist nicht zu aufwendig
- Einfache Datenerlassung
- Akzeptanz bei den Benutzem vorhanden und Publikumswirl<samkeit ist gegeben
- T est!AIIe sind verlügbar - Die Einführung des Systems ist problemlos
- Integration in die konventionelle DV notwendig Rahmenbedingungen - Unterstützung durch das Management gewAhrleistet
- EinhaHung des Entwicklungsrahmens (u.a. Budget)
- Entwicklungsdauer Wlrtschaftallchkaltabetrachtung - Schnelles Erreichen des Break-Even-Points - Günstiges VerhAHnis von Aufwand und Ertrag
Tab. A-1: Nutzwertanalyse 1m Rahmen der ProJektauswahi/Kntenenaoe
808 Vgl. Schweneker/Entwicklung eines Expertensystems/S. 39, Prerau/Appropriate Domain for an Expert System/S.27 II.
Anhang
Anhang
• Auf welcher Hardware unter welchem Betriebssystem soll das Expertensystem entwickelt und eingesetzt werden?
• Ist die Software auf verschiedenen Rechnern ablauffähig?
• Gibt es eine Runtime-Version des Werkzeugs?
• Für welchen Anwendungsbereich ist das Expertensystementwicklungswerkzeug konzipiert worden?
• Welche Wissensrepräsentationsschemata, lnferenz- und Ablaufstrategien sind vorgesehen?
• Wie wird mit unsicherem Wissen gearbeitet?
• Sind bei inkrementaller Erweiterung des Systems Laufzeit-, Stabilitäts- und/oder Speicherverwaltungsprobleme zu befürchten?
• Welche Modularisierungsmöglichkeiten der Wissensbasis werden angeboten?
• Wie leistungsfähig ist die Er1<1ärungskomponente?
• Welche Gestaltungsmöglichkeiten gibt es für die Entwicklung einer attraktiven Benutzeroberfläche?
• Welche externen Schnittstellen zu Datenbanken und anderer konventioneller Software sind standardmäßig vorgesehen?
• Wie werden die Daten aus anderen Programmen übernommen und an diese weitergegeben?
• Gibt es ein Online-Hilfesystem?
• Wie ist die Qualität der Dokumentation?
• Welche Unterstützung bietet der Hersteller in der Anfangsphase und wie ist die Erlernbar1<eit des Systems zu beurteilen?
• Welchen Preis haben die zugrundeliegende Hardware, das Entwicklungssystem und ein eventuelles Runtime-Modul?
Tab. A-2: Checkliste zur Auswahl der Entwicklungsumgebung809
Puppe/Einführung in Expertensysteme/8.148 ff. Rolston/Princlples of Artifical lntelligence/8.141 ff.
809 Vgl.lebsanlt/Projektmanagement/S.731. Schweneker/Entwicklung eines Expertensystems/8.98, sowie eigene Angaben.
245
246 Anhang
PRODUKT UNTERSI'Ü'TZTE DATENBANKSYSTEIE ADEPT DBASE 111+; ORACLE ADS OB ZISQL; SQUDS; SOL; DUI; VSAM; ORACLENM; ORACLE/082;
IBM DA TA-BASE MANAGER; QSAM, DBASE 111 und IV; sowie jede definierte OB-Schnittstelle
Babyion ORACLE; SOL-Schnittstelle COPERNICUS SQUINFORMIX (in Entwicklung) Delphla Prolog ORACLE; INGRES DB Expert CA-DBIVAX; RDB; RMS; CA-IDMS/DB; VSAM (CICS) E'G'E'RTA DBASE ESE SQUOS;DB2 Goldworks II DBASE 111; eigene OB-files über ASCII Parser GS Real· Time ORACLE; RDB; ASCII Guru Guru-eigene, Knowledge-man/2; OBJECT/1; DBASE; in Vorbereitung
mit OS/2 auch SOL-Server HUMBLE ICAD ORACLE IPW SQUDS Kappa/PC DBASE 111; DBASE 111+; DBASE IV; (ORACLE geplant) KBMS DB2;1MS/DB;SQUOB;IDMS;ADABAS; VSAM; Teradata sequent.;OS/2
Data Manaaer·RDB,RMS ORACLE (VMS) KEE relationale DBS KES ORACLE(Eigenentw.)(mit CACC-Schnittstelle realisierb.) KET DBASE Knossos Allgernein über Prozedurschnittstelle (C, Fortran, Pascal) Knowledge Craft SOL- Datenbanken(ORACLE) Knowledge Tool Alle, die von PU1 unterstützt werden (z.B. SOL; DB2) Kool ORACLE Leonardo DBASE; Btrieve; Data Ease Level 5 Object DBASE 111 Malntex DBASE; ORACLE; INGRES; SYBASE; INFORMIX; DEC RDB;
DATATRIEVE· FOCUS· VSAM· QSAM· ISAM Natural exoert VSAM;ISAM (DBASE;ORACLE;INGRES;DEC RDB;FOCUS geplant) NexDert Oblect RDB;ORACLE;SYBASE;INGRES;INFORMIX;DB2;DBASE ProKappa relationale Datenbanken SML ORACLE; INGRES; SYBASE Tablo ORACLE;RMS Testbench über eine C-Schnittstelle TIRS alle (über C-lnterface-Routinen) TWAICE Low-Level zu beliebigen SQL-DB High-Level zu DDB/4 VAXDec. Exp spez. Textdateinen; OB-Systeme mit Progr.-schnittstellen XI Plus eigene Datenverwaltung; DBASE II; ORACLE zeno Expert DBASE (geplant) Zeno Prof. DBASE; ORACLE (geplant)
-Tab. A-3: Unterstützte Datenbanksystemern Expertensystemshellss1o
810 Vgl. von Bechtholsheim; Schweichhart; Winand/Expertensystemwerkzeuge/S. 121, Hoff; Zinn; Kurz/Marktspiegel Expertensysteme/S. 118 - 120 und eigene Quellen.
Anhang
PRODUKT vw VAGES WISSEN ADEPT ja Fuzzy Sets
ADS ja numerisch Certainty factors
Babyion nein COPERNICUS ja Certaintyfactors
Delphla Proloa nein DB Expert ja Fuzzy if
E'G'E'RTA ja logikbasiert numerisch
ESE ja Fuzzy logic
Goldworks II ja Certainty factors
GS Real· Time nein Guru ja Certainty factors; Fuzzy Variablen
HUMBLE ja Certainty factors
ICAD ja Wahrscheinlichkeiten
IPW nein Kappa/PC nein KBMS nein KEE ja Unsicherheiten/vom Benutzer programmiert
KES ja Certainty factors
KET ja Confidence
Knossos ja Certainty factors; modale Prädikaten
Knowledge Craft nein Knowledge Tool nein Kool nein Leonarclo ja Certainty factors; Bayes Theorem
Level 5 Oblect ja numerische Confidence
Malntex ja Certainty factors; Unsicherheiten
Natural expert ja Certainty factors; Unsicherheiten
Nexpert Oblect ja nur dreiwertige Logik
ProKappa [ja Prioritäten
SML nein Tablo nein Testbench nein TIRS nein TWAICE lla Certainty factors
VAXDec. Exp lia dreiwertige Logik, Gewichtung
XI Plus nein Zeno Expert Ua first all, first best
Zeno Professional lia quasi homomorphische lnferenz -Tab. A-4: Berucks1cht1gung von vagem W1ssen 1n ExpertensystemshellsB11
811 Vgl. von Bechtholsheim; Schweichhart; Winand/Expertensystemwerkzeuge/S. 50, Hoff; Zinn; Kurz/Marktspiegel Expertensysteme/S. 96, Buhl; Weinhardi/EAG: Ein Verfahren zur Gewißheitsverarbeitung/S. 297, Payne; Mc Arthur/Developing Expert Systems/S. 383 und eigene Quellen.
247
248 Anhang
j_ I ! ! I = jj~
I I x~ !Q a- ji I n i ! i EI- !I ~~ ~ I t ~
~ §~ ~ ~ ~ O"' ~j I r~ ~ i~ i ~< ~ Verfahren a.< (I) ILQ. (I)
graphische Datenanalyse
X X X X X X X X X X X X P< X xjx
funktionsbezogene X X X Datenanalyse
X X X X X X X X X X
einfache/multiple Uneare X X Regreulonaanalyse
X X X X X X X X X X X X X X
Spezialverfahren X Regressionsanalyse
X X X X X X X X X X
gleitende Durchschnitte
X X X X X X X X X
einfache exponentielle X X X X X X X X X Gllttung
X X X X X X X X X X
mehrfache exponentielle X Gllttung
X X X X X X X X X X X
Holt-Verfahren X X X X X X X X X X X X
Winters-Verfahren X X X X X X X X X X X X X X
nichtautomatische univa-riete Identifikationsmodelle
X X X X X X X X X X XX
automatische univariate X X X X X X Identifikationsmodelle
mullivarlate Transfer-funktionarnodelle
X X X X
Spezialmodelle X X
Tab. A-5: Leistungsspektrum von spezieller Prognosesoftware812
812 VrJ. Weber/Prognosemethoden und -Soflware/8. 121.
Anhang 249
stat. partielle lineare u. schritt- nicht- Glättungs ARMA Spektral-
Prozeduren Korrela- multiple weise. lineare verfahren ARIMA analyse
Produkte tlon. Regress. Regress. Regress.
BMDP/PC X X X X X X X
CSS2.1 X X X X X X X
HP Statlstlca X X X Ubrery Minitab Statlstl· X X X cal Software MPSS1.02 X X X X
NCSS5.03 X X X X X X X
P-stat 2.13 X X X X X X
Pe-statistik 2.0 X X
Prodas X X X X
S.Piua1.1 X X X X X
SAS6.04 X X X X X X X
Slgstat X X X X X X X
SPSSfOr X X X X X X X Wlndows 5.0.1 Stata 2.1 X X X X
Statgraphlca 5.0 X X X X X X
StatPac Gold X X X X X X 3.0 Statpro 2.0 X X X X X
Systat/Sygraph X X X X X X 5.0 .. Tab. A-6: Leistungsumfang von Prognoseverfahren fur ausgesuchte PC·
Statistikpakete813
813 Eigene Zusammenstellung des Verfassers.
250
Notwendiger Stichprobenumfang bel vorgegebenen absoluten Genauigkeitsforderungen
Anhang
Die gewählte Stichprobe sollte im Hinblick auf die Unternehmungsgröße
repräsentativ sein, da erwartet wurde, daß die Innovationsfreudigkeit der
Unternehmungen und damit die Informationsversorgung im lnnovationsprozeß
von der Unternehmungsgröße abhängig ist. Die Stichprobenauswahl bezog
sich auf die Unternehmungsgröße (gemessen in Beschäftigtenzahlen). Die
Anteilssätze sind in den einzelnen in Betracht kommenden Grundgesamtheiten
annähernd identisch. Es wurden die notwendigen Stichprobenumfänge n für die
Bundesrepublik814, für Hessen815, die IHK-Kassel816 und eine konzentrierte
Auswahl (Maschinenbau, Elektrotechnik, EBM-Waren, Kunststoffe, Ernährung
• 42% der Grundgesamtheit)817 berechnet (Stand jeweils 1989).
P(200-400 Beschäftigte) • 0.0936; a•0,05; u0,975=1 ,96; maximale Zufallsabweichung
des Schätzwertes. 0,01818.
Der Stichprobenumfang n ergibt sich aufgrund folgender Gleichung:819
1, 962 • 0, 0936 • 0, 9064
Für die einzelnen Grundgesamtheiten N ergaben sich Stichprobenumfänge:
NaRo• 46124 neRo• 3044
NHessen• 3595 "Hessen= 1709
NIHK.J<assel= 705 niHK.J<aaael= 580
Nkonz.• 301 nkonz.= 275
folgende
Als praktikable Grundgesamtheit der Stichprobe wurde die konzentrierte
Auswahl gewählt, da hier vollständige Adressenverzeichnisse von Seiten der
IHK-Kassel vorhanden waren. Die Rücklaufquote betrug 18,9%. Auf eine
Nachfassaktion wurde verzichtet.
814 vgl. Institut der Deutschen Wirtschaft; Zahlen zur wirtschaftlichen Entwicklung der Bundesrepublik Deutschland, Köln, 1991, Tab. 63.
815 vgl. IHK-Kassel; Nordhessen in Zahlen 1989, Kassel, 1990.
81& vgl. IHK-Kassel; Nordhessen in Zahlen 1989, Kassel, 1990.
817 vgl. IHK-Kassel; Nordhessen in Zahlen 1989, Kassel, 1990.
818 Innerhalb der einzelnen Klassen wurde jeweils eine Gleichverteilung angenommen.
819 vgl. Schwarz, Heinrich; Stichprobenverfahren; Berlin, 1975, S. 61ft.
Anhang 251
Fragebogen
WJev..ae neue Produkte haben Sie ln den veraanaenen 5 Jahren •••
geplant? Cl keine Cl 1 - 2 Cl 3 - 10 Cl11 - 50 Cl mehr als 50
getestet? Cl keine Cl 1 - 2 Cl 3 - 10 Cl11 - 50 Cl mehr als 50
auf den Markt gebracht? Cl keine Cl 1 - 2 Cl 3 - 1 0 Cl 11 - 50 Cl mehr als 50
Wo haben Sie Ihre Absatzchancen fOr neue Produk• geteetet? (Mehrfachnennungen mögHch)
Cl Laborversuch zur Schätzung Cl Regionaltest/Storetest Cl sonstigesO Cl nicht des Marktpotentials z.B. in Nordhessen getestet
Wieviele Produktlnnov.Uonen waren davon •••
wirtschaftlich erfolgreich 0 0- 10% Cl 10- 25% Cl 25-50% 0 50-75% 0 mehr als 75% Image fördernd Cl 0 - 10% Cl10- 25% Cl 25-50% 0 50 - 75% 0 mehr als 75%
FQr Ihre Produkte beeltzen Sie feste Abnehmer •••
Anzahlmäßig für etwa Cl 0-10% 0 10-25% 0 25-50% Cl 50-90% Cl über 90%
Umsatzmäßig für etwa Cl 0-10% Cl 10-25% Cl 25-50% Cl 50-90% Cl über 90%
Wie erfassen Sie KundenwOnache? (Mehrfachnennungen möglich I)
Cl Außendienst- 0 Messe- 0 Konkurrenz- Cl Marktforschungs-Cl sonstiges berichte gaspräehe i nformationen Institute
Wie haben Sie Ihre Umsatz- und Kundendat.n geapelchert?
Auf Kunden-Karteikarten Cl ja Cl nein
ln einfachen Listen (manuell geführt) Cl ja Cl nein
ln einfachen Dateien auf Rechnern Cl ja Cl nein
Spezielle Datenbank für Absatzzahlen Cl ja Cl nein
Innerhalb einer Marketingdatenbank Cl ja Cl nein
Integriert in die Unternehmensdatenbank Cl ja Cl nein
Schitun Sie Ihren zukOnftlgen Absatz •••
mit Informationen aus Paneldaten (z.B. GfK, Nielsen ... ) Cl ja Cl nein
mit Informationen aus externen Datenbanken (z.B. Genios) Cl ja Cl nein
Nutzen Sie fOr Ihre Umsatz- und Kundeneliten •••
Schnittstellen zu Informationssystemen Cl ja Cl nein (Rechnungswesen, Vertriebssteuerung ... )
Schnittstellen zu Entscheidungsunterstützungssystemen Cl ja Cl nein
Schnittstellen zu wissensbasierten Systemen Qja Cl nein
252 Anhang
a.tr.lben Sie die Awwerlung lhree blsheriQen Abutzee rechnerunterstOtzt?
Cl nein Qja letreiben Sie die Schltzuna lhree zukOnftlaen Abutzee rechnerunteratOtzt?
Cl nein Qja
Welche Software n&~Dn Sie? (u.hrfachnennungen mOgllch I)
Vertriebssysteme (z.B. VSTSNMIS, SALES FORCE, ... ) Cl nein Cl ja wenn ja, welche Integrierte Pakete (z.B. Open Access, LOTUS 1 2 3, ... ) Cl nein Cl ja wenn ja, welche Tabellenkalkulationsprogramme (z.B. MULTIPLAN, EXCEL, ... ) Cl nein Cl ja wenn ja, welche Allgemeine Statistikpakete {z.B. SPSS, BMDP, NCSS, ... ) Cl nein Q ja wenn ja, welche Spezialpakete fOr Prognosen {z.B. FOCA, FOASYS, AUTOCAST, ... )Cl nein Q ja wenn ja, welche Programmierapreehen {z.B. COBOL, PL1, C, ... ) Qnein Q ja wenn ja, welche
Sonstiges
ln welchem Produktionsbereich sind Sie tltJg? (Mehrfachnennungen möglch Q
a Konsumgüter Cl Investitionsgüter a Handel Cl Zu lieferar a Dienstleistungen
Ordnen Sie bitte Ihre UnterMtunung gr6BenkluMnspezlflach zu.
a Beschlftlgtenzahl (1992) b Jahresumsatz (1992)
Cl1 - 19 a unter 1 Mio. DM
020-99 a 1 Mio. - 5 Mio. DM
a 100-199 Cl 5 Mio. - 10 Mio. DM
a2oo -499 Cl 1 0 Mio. - 50 Mio. DM
asoo -999 Cl 50 Mio. - 250 Mio. DM
a1 000 - 50000 Cl 250 Mio. - 1 Mrd. DM
aOberSOOOO Cl über 1 Mrd. DM
Wie lat der Konkurrenzdruck aufihren Mlrkten elnzuachltzen ?
aschwach Cl mittel Ostar1<
WS. lat der Prelldruck auf Ihren lllrkten elnzuschltzen ?
aschwach Cl mittel Q star1<
Wie beurteilen Sie du Umsatzwachstum Ihrer Unternehmung ln den letzWn 5 Jahren? Cl rOckläufig Q stagnierend Cl gering Cl kontinuiertich Cl Oberproportional
steigend steigend steigend
Wie llt Ihr Umaetzwachatum/-rOckpng Im Vergleich zum Brenchencuuchachnltt elnzuschltzen?
Cl niedriger Cl etwa gleich a höher
Anhang 253
Wie schltzen Sie den zukünftigen Absatz fQr Ihre tlaaltQtHlla Pr a d · k t • ? (Mehffachnennungen mögtich I)
wlahlufl fQr walehan laltrau.m .. "'""'11 .. mMisl ...... kur:t "'a11; kun· .,,_ long--t· 2monotlg mMisl bio tl1ottg trla11g tl1a11g llc:hbl• bloJIMich 1- bio
,_ bio
durch .... monatlich
,_ bio 2Joln SJoln
V una Q Q Q Q Q Q Q
una Q Q Q Q Q Q Q
Koneumentenbefnlg. Q Q Q Q Q Q Q
NutZIIn Sie mathematlache PrognoMvertatnn? • (z.B einfache l:lneinQja oder exponentielle Glättung, lineare Regression zur Trendschatzuna. Wachstumskurven multiple Reoression o.A.)
wenn ja welche .... wla hlufla (a.o.} fQr welchen Zeltreum Ca.o.)
Q Q Q Q Q Q Q
Q Q Q Q Q Q Q
Q Q Q Q Q Q Q
BerOckalchtlgen Sie aub)aktlve Marilt.fntormatlonan fQr Absatzschltzungen vonm?
QVertretem l:l Lieferanten QMilbewerbem QVerbänden Q l:lnein
Wie schltzen Sie den zukünftigen Absatz fQr Ihre a 1 u 1 a I (Mehrfachnennungen mögtich I)
f
254
Einzelergebnisse
Ermittlung eines selbstdefinierten Innovationsfaktors
(geplante, getestete und realisierte Innovationen)
Anhang
Um die Stärke der Innovationstätigkeit in den einzelnen Branchen und
insgesamt zu ermitteln, wird differenziert nach Beschäftigtenzahl und
Umsatzklasse in jeder Klasse ein Innovationskoeffizient berechnet, der die
Innovationstätigkeit der Unternehmungen mißt. lk = [ o• Betriebe ohne Innovationen + 1 • Betriebe mit 1-2 Innovationen + 2 • Betriebe mit 3-10 Innovationen + 3 • Betriebe mit 11 - 50 Innovationen + 4 • Betriebe mit über 50 Innovationen] I Anzahl aller Betriebe in dieser Klasse
Dieser Formel liegt die Annahme zugrunde, daß das Innovationsstärke einer
Branche bzw. einer Unternehmung nicht linear mit der Anzahl der Innovationen
zunimmt sondern eher mittels einer Exponentialfunktion dargestellt werden
kann. Als Begründung hierfür kann angeführt werden, daß bei einer geringen Anzahl von Innovationen das Know-How überproportional ansteigt, ab einer
bestimmten Anzahl von Innovationen jedoch kaum noch zusätzliches Know
How erworben werden kann. Das Sättigungsniveau wurde fiktiv bei etwa 50
Innovationen angesetzt.
Koeffizient des 4 lnnovations-Know-hows
3,5
3
2,5
2
Anzahlder 0 0• 1.,..,...,3""'""'.,............, .... 1 "T1 .,............,"T"T.,......,..,....."T"T.,......,..,....."T"T.,...,....,..,.....'T'T".,..,...,,......'T'T".,..,...,50.-. Innovationen
Abb. A-1: Innovationsfaktor
Anhang
Der Innovationsfaktor ergibt sich aufgrundder drei Einzelfaktoren: - geplante Innovationen - getestete Innovationen und - realisierte Innovationen.
255
Der ermittelte Gesamtinnovationsfaktor ist die Summe aus den drei
Einzelfaktoren.
4
3.5
3
2.5
2
1.5
1
0,5
0 Ernäht~S~gs- Sonstige Kunststoffe Elektro EBM·Waren Maschinen- Insgesamt
gewerbe bau
9,6% 17,3% 23,1% 9,6% 17,3% 23,1% 100%
Abb. A-2: Brancheninnovationsfaktors20
820 Die Prozentzahlen geben den Anteil an der Ergebnisstichprobe wieder.
256 Anhang
Konkurrenzdruck Preisdruck realisierte lnnov. schwach mittel stark schwach mittel stark >50 Innovationen 50% 50% 16,6% 83,3% 11-50 Innovationen 27,3% 72,7% 27,3% 72,7% 3-10 Innovationen 4,2% 25% 70,8% 4,2% 25% 70,8% 1-2 Innovationen 14,3% 85,7% 100% keine Innovationen 25% 75% 100% Insgesamt 1,9% 26,9% 71,2% 1,9% 19,2% 78,9% Tab. A-7: lnnovationstätigke1t, Konkurrenz- und Preisdruck
Umsatzwachstum Umsatz Im Bren-der letzten 5 Jahre ehendurchschnitt
rück- stag- gering kont. überp. nie- etwa höher realisierte lnnov. läufia nier. steia. steia. steia. driaer aleich >50 Innovationen 66% 33% 50% 50% 11-50 Innovationen 63,6% 36,4% 45,5% 54,5% 3-10 Innovationen 4,2% 16,7% 20,8% 33,3% 25% 58,3% 41,7% 1-2 Innovationen 42,9% 42,9% 14,2% 28,6% 71,4% keine Innovationen 25% 25% 50% 100% Insaasamt 1,9% 13,5% 17,3% 40,4% 26,9% 3,9% 59,6% 36,5% - . Tab. A-8: lnnovat1onstat1gke1t und Umsatzwachstum
Wieviel Produktinnovationen waren davon ... 0-10% 10-25 25-50 50-75 >75 k.A. I:
wirtschaftlich erfolgreich? 0% 14,6% 17,1% 16,6% 25% 16,6% 100 davon >50 Innovationen 33% 33% 33% 100 11-50 Innovationen 9,1% 54,5% 18,2% 18,2% 100 3-10 Innovationen 16,7% 20,8% 12,5% 37,5% 12,5% 100 1-2 Innovationen 14,3% 14,3% 71,4% 100
0-10% 10-25 25-50 50-75 >75 k.A. I: Image fördernd? 8,3% 4,2% 25% 6,2% 25% 39,6% 100
davon >50 Innovationen 33,3% 66,6% 100 11-50 Innovationen 72,7% 27,3% 100 3-10 Innovationen 12,5% 8,3% 16,6% 8,3% 37,5% 16,6% 100 1-2 Innovationen 28,6% 71,4% 100 -. Tab. A-9: Erfolg be1lnnovat1onstat1gke1t
Anhang 2fi7
Betreiben Sie eine rechnerunterstützte ... Absatzauswertung Absatzschätzung
Insgesamt 84,6% 26,9%
davon >50 Innovationen 100% 50% 11-50 Innovationen 100% 54,5% 3-10 Innovationen 79,2% 16,6% 1-2 Innovationen 57,1% 14,3% keine Innovationen 100% 0%
neuen Produkten von
Benutzen Sie subjektive Markt-lnformationen für Absatzschätzungen bel ... Vertretern Ueferanten Mitbewerbern Verbänden
eingeführten 63,5% 32,7% 40,4% 30,8% Produkten von neuen 50% 33,3% 39,6% 14,6% Produkten von
Schätzen Sie Ihren zukQnftlgen Absatz mittels ... Panel Extern. OB
Insgesamt 5,8% 7,7% davon >50 Innovationen 0% 33,3% 11-501nnovationen 9,1% 0% 3-10 Innovationen 8,3% 0% 1-2 Innovationen 0% 0% keine Innovationen 0% 50%
Tab. A-1 0: Absatzauswertung von neuen und eingeführten Produkten
258 Anhang
Frequenz und Horizont von Befragungen zur Absatzschätzung
Vertreterbefragung für eingeführte Produkte
keine 27ll
8 11 monatlich/1 Monat
~ monatlich/3 Monate
8 ll monatlich/2 Jahre
jährtich/2 Jahre 25 11 4 l l jährtich/5 Jahre
10 11 unregelm./3 Monate
17 11 unregelm./2 Jahre
10 20 3
Prozent
Abb. A-3: Vertreterbefragung für eingeführte Produkte
Vertreterbefagung für neue Produkte
keine 23 ll 6 Jl monatlich/1 Monat
4 I] monatlich/3 Monate
6 11 monatlich/2 Jahre
8 11 jährtich/3 Monat
jAhrtich/2 Jahre 23 ll 4 ll jährtich!5Jahre
.2.1] unregelm./3Monate
unregelm./2 Jahre 23 I]
~ unregelm./5 Jahre
10 20 3
Prozent
Abb. A-4: Vertreterbefragung für neue Produkte
Anhang 259
Expertenbefragung für eingeführte Produkte
keine 63 1 J 4 monatllch/2 Jahre
~ 4 jährtich/3 Monate
~ ~~---unregelm./3 Monate
15 l l unregelm./2 Jahre
8 l ] unregelm./5 Jahre
0 10 20 30 40 50 60 70
Prozent
Abb. A-5: Expertenbefragung für eingeführte Produkte
Expertenbefragung tor neue Produkte
keine 62 1]
~ monatlich/2 Jahre
6 J jähr1ich/2 Jahre
!lJ unregelm./3 Monate
19 1] unregelm./2 Jahre
a I ] unregelm./5 Jahre
10 20 30 40 !)() 60 I 0
Prozent
Abb. A-6: Expertenbefragung für neue Produkte
260
Konsumentenbefragung für eingeführte Produkte
keine
jährtich/3 Monate
8
unregelm./2 Jahre
Abb. A-7: Konsumentenbefragung für eingeführte Produkte
Konsumentenbefragung für neue Produkte
keine
jährlich/2 Jahre
unregelm./2 Jahre
10 20 30
Abb. A-B: Konsumentenbefragung für neue Produkte
58
60
Anhang
7
Prozent
7
Prozent
Anhang 261
Wie haben Sie Ihre Umsatz- und Kundendaten gespeichert? (Mehrfachnennungen möglich I)
Kartei- einfache einfache Absatz- Marketing Unterneh. karten Listen Dateien Datenbank Datenb. Datenb.
Insgesamt 34,6% 25% 51,9% 38,5% 3,8% 55,8% davon >50 Innovationen - - 50% 50% - 66,6% 11-50 Innovationen 18,2% 27,3% 72,7% 45,5% 9,1% 81,8% 3-10 Innovationen 41,7% 33,3% 50% 33,3% 4,17% 41,7% 1-2 Innovationen 57,1% 28,6% 42,9% 14,3% - 42,9% keine Innovationen 50% - 25% 75% - 75%
Nutzen Sie für Ihre Umsatz- und Kundendaten? Mehrfachne nnungen möglich !) IS EUS WBS
Insgesamt 55,8% 26,9% 5,8% davon >50 Innovationen 66,6% 16,7% -11-50 Innovationen 81,8% 36,4% -3-10 Innovationen 50% 29,2% -1-2 Innovationen 28,6% - 42,9% keine Innovationen 50% 50% -
Wie erfassen Sie Kundenwünsche?(Mehrfachnennungen möglich I) Außen- Messe Konkurrenz- Marktlor- Sonstige dienst Informationen schung
Insgesamt 92,3% 78,8% 57,7% 5,8% 17,3% davon >50 Innovationen 83,3% 50% 66,6% - 16,7% 11-50 Innovationen 100% 100% 72,7% 18,2% -3-10 Innovationen 91,7% 75% 54,2% 4,2% 25% 1-2 Innovationen 85,7% 100% 71,4% - 28,6% keine Innovationen 100% 50% - - -Tab. A-11: Vorhandenes Datenangebot 1n Unternehmungen
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