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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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( 26.01.16, Quelle: Bearing Point )
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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
( 05.09.14, Quelle: PAC/Freudenberg-IT )
Einsatz von Cloud-Computing -Techniken in der produzierenden Industrie
( 05.09.14, Quelle: PAC/Freudenberg-IT )
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Einschätzung von KMUs zum Internet der Dinge
( 18.12.14, Quelle: AVG )
Welche Verbesserungen durch Industrie 4.0-Maßnahmen erwartet werden
( 13.04.15, Quelle: HighText Verlag; Quelle: www.csc.com )
Erwartete Effizientsteigerung und Kostenreduktion durch Industrie-4.0-Anwendungen
( 13.04.15, Quelle: www.strategyand.pwc.com )
Welche Unternehmens-Abteilungen stärker in Digitalisierung investieren als im Vorjahr
( 24.11.16, Quelle: d.velop, Grafik: Hightext Verlag )
Fortschritt der digitalen Transformation deutscher Banken aus Kundensicht 2016 - Gesamtwertung
( 23.05.16, Quelle: HighText Verlag )
