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Einflussmatrix zu den Trendindikatoren für die Zukunft der Industrie
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Die Einflussanalyse (EIA) ist eine wissenschaftliche Methode der Zukunftsforschung. Dabei werden in einem ersten Schritt potentielle Einflussfaktoren gesammelt. Für sie wird in einem zweiten Schritt in einer Kreuzmatrix gegenseitig überprüft, ob die einzelnen Faktoren einen schwachen, starken oder keinen Einfluss aufeinander ausüben. Ein entsprechender Wert von 0-3 wird eingetragen. Die Werte aller Zeilen und Spalten werden aufaddiert. Nun kann sowohl festgestellt werden, wie hoch für den jeweiligen potenziellen Einflussfaktor der kumulierte aktive Einfluss (beeinflusst) und wie hoch der kumulierte passive Einfluss (wird beeinflusst) ist. Hohe Aktivsumme und hohe Passivsumme identifizieren kritische Faktoren (vernetzt), hohe Aktiv- und niedrige Passivsumme aktive Faktoren (Hebel). Niedrige Aktivsumme und hohe Passivsumme identifizieren hingegen passive Faktoren (Indikatoren). Generell niedrige Werte entlarven träge Faktoren (Puffer).
Quelle und Datum
18.08.16 – Hightext Verlag
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( 13.06.14, Quelle: Capgemini Consulting )
Durchschnittliche EBIT-Margen-Steigerung durch Internet der Dinge
( 06.03.15, Quelle: goetzpartners )
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( 04.12.14, Quelle: Tomorrow Focus Media )
Interesse deutscher Internet-Nutzer an Smart Home / vernetztem Wohnen
( 04.12.14, Quelle: Tomorrow Focus Media )
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Wo deutsche Unternehmen Investitionen in Digitale Transformation planen
( 08.09.15, Quelle: PAC/Materna )
Anzahl der Unternehmen, die sich mit Industrie 4.0 beschäftigt haben
( 03.09.14, Quelle: Experton Group )
Gründe, warum Industrie 4.0 nicht interessant ist
( 03.09.14, Quelle: Experton Group )
DAX-Konzerne und ihre Start-up-Investitionen nach Branchen
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( 24.05.16, Quelle: HighText Verlag )
Maßnahmen zur digitalen Transformation bei deutschen Banken
( 20.05.16, Quelle: Q-Perior )
Entwicklung der Industrieroboter-Verkäufe weltweit
( 06.10.16, Quelle: Statista 2016; Grafik: HighText Verlag; Bild: Grenzebach )
Verantwortung für die Digitale Transformation in deutschen Unternehmen
( 16.02.18, Quelle: Horvath AG )
Branchenumsatz-Entwicklung im deutschen Consultingmarkt 2005 bis 2014
( 24.02.15, Quelle: www.bdu.de )
Der digitale Transformationsprozess
( 02.10.15, Quelle: Nexum )
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( 26.01.16, Quelle: Bearing Point )
Fünf digital Shifts als Voraussetzung für Digital Leaders
( 26.01.16, Quelle: Bearing Point )
Klassifikation der Unternehmen im Bereich Mobilität und ihre Chancen zur Digitale Transformation
( 14.10.15, Quelle: Roland Berger )
Einsatz von externen Spezialisten in deutschen Unternehmen wegen Digitaler Transformation
( 18.11.15, Quelle: Hays )
Digitale Transformation und die Top-/Flop-Technologien 2016 in der deutschen Industrie
( 01.03.16, Quelle: Cap Gemini )
Hindernisse bei der Digitalen Transformation in Unternehmen
( 11.11.16, Quelle: Arithnea )
So viele Unternehmen nutzen 3D-Druck (2018)
( 13.06.18, Quelle: Bitkom.org )
Einsatz von Big-Data-Techniken in der produzierenden Industrie
( 05.09.14, Quelle: PAC/Freudenberg-OT )
Einsatz von Public Cloud und Private Cloud in der deutschen Industrie
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Einsatz von Cloud-Computing -Techniken in der produzierenden Industrie
( 05.09.14, Quelle: PAC/Freudenberg-IT )
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( 05.09.14, Quelle: PAC/Freudenberg-IT )
Einschätzung von KMUs zum Internet der Dinge
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Auswertung Digitale Transformation Jobprofile
( 13.06.18, Quelle: Joblift )
Welche Verbesserungen durch Industrie 4.0-Maßnahmen erwartet werden
( 13.04.15, Quelle: HighText Verlag; Quelle: www.csc.com )
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( 26.01.18, Quelle: ComTeam )
Welche Herausforderungen dazu führen, dass mehr Eigenverantwortung auf mehreren Ebenen notwendig wird
( 26.01.18, Quelle: ComTeam )
Fortschritt der digitalen Transformation deutscher Banken aus Kundensicht 2016 - Gesamtwertung
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