Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-5572
Main Title: Innovationsprojekte schneller zum Erfolg führen
Subtitle: Entscheidungshilfe zur ganzheitlichen Beschleunigung von Entwicklungsprozessen in der chemischen Industrie
Translated Title: How to speed up innovation projects successfully
Translated Subtitle: decision support for holistic acceleration of development processes in the chemical industry
Author(s): Streit, Bettina Marianne von
Advisor(s): Schomäcker, Reinhard
Referee(s): Schomäcker, Reinhard
Schembecker, Gerhard
Granting Institution: Technische Universität Berlin
Type: Doctoral Thesis
Language Code: de
Abstract: Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Entwicklung einer Entscheidungshilfe zur optimalen Methodenauswahl, um Entwicklungsprozesse in der chemischen Industrie zu beschleunigen. Die Forschungslücke besteht in der Verzahnung von praxisbezogenen Methoden und Technologien, die innerhalb der Fachdisziplinen der chemischen Forschung und Entwicklung (F&E) entstehen, mit dem aktuellen Forschungsstand des Innovationsmanagements. Anhand einer empirischen Fallstudienerhebung wird untersucht wie bewährte und neuartige Entwicklungsmethoden einzusetzen sind, um die Durchlaufzeiten von Projekten der chemischen Entwicklung wesentlich zu reduzieren. Als Grundlage für die Erhebung wird ein theoretisches Konzept entwickelt, das die Elemente zur Beeinflussung der Entwicklungsgeschwindigkeit beschreibt: die Zielsetzung, die Entwicklungsaufgabe, der Entwicklungsprozess und im Ergebnis der Entwicklungserfolg. Die Operationalisierung des Neuheits- und Komplexitätsgrads der Entwicklungsaufgabe erfolgt durch qualitative und quantitative Messgrößen der Dimensionen Produkt, Laborsynthese, Verfahren, Anwendung und Projekt. Die Beschleunigung des F&E Prozesses erfolgt über die Stellhebel der Verkürzung, Parallelisierung und Vermeidung von Problemlösungszyklen. Anhand von fünf Fallstudien aus der chemischen F&E werden Methoden zur Beschleunigung der Entwicklung erhoben und diesen Stellhebeln zugeordnet. Der Methodeneinsatz wird an der Beschaffenheit und dem Ergebnis der untersuchten Entwicklungsaufgaben gespiegelt, um induktiv Empfehlungen zum Methodeneinsatz abzuleiten. Bei geringem Neuheitsgrad in der Produkt-, Verfahrens- und Anwendungsentwicklung eignen sich Design of Experiments (DoE), Modellierung und Simulation ebenso wie Data Mining zur Beschleunigung experimenteller Arbeiten. Bei hohem Neuheitsgrad und hohem Komplexitätsgrad ist High Throughput Experimentation (HTE) ein sinnvoller Ansatz zur Beschleu-nigung der Produkt- und Verfahrensentwicklung. Unabhängig vom Komplexitätsgrad bietet es sich bei hohem Neuheitsgrad von Entwicklungsprojekten an, eine starke Führungspersönlichkeit einzusetzen, Know-how durch externe Partner einzubinden und Fachexpertise zu bündeln. Bei geringer Komplexität sind die kontinuierliche Prozessführung / Intensivierung sowie Miniaturisierung geeignete Konzepte zur Beschleunigung der Maßstabsvergrößerung in der Entwicklungsphase. Modularisierung ist ein geeigneter Ansatz zur Reduzierung der Komplexität bei geringem Neuheitsgrad der Verfahrensentwicklung. Die Arbeit mündet in der Empfehlung eines fünfstufigen Planungsansatzes zur Bestimmung des optimalen Methodeneinsatzes auf Portfolio- und Einzelprojektebene. Anhand eines fiktiven Projektbeispiels wird die Anwendbarkeit der vorgeschlagenen Planungsmethode demonstriert. Mit Hilfe eines Referenzfalls wird das Potenzial zur Entwicklungszeitverkürzung durch den abgeleiteten Methodeneinsatz auf über 50% geschätzt.
The target of this dissertation is a decision support for an optimal selection of methods to accelerate development cycle time in the chemical industry. The research gap is a missing link between methods and technologies emerging from chemical research & development (R&D) practice with current state of the art in innovation management. Case study research will identify how actual and novel approaches are applied in their context to significantly reduce development cycle time of projects in the chemical industry. As a basis for the case study investigation a theoretical concept will be developed describing elements that influence development cycle time: development target, task, process and as a result development success. Novelty and complexity of the development task are operationalized by qualitative and quantitative measures for the dimensions product, lab synthesis, process, application and project. The R&D process is accelerated by shortening, parallelizing and avoiding problem-solving cycles. Methods addressing these levers to reduce development cycle time and their context are surveyed based on five case studies from chemical R&D. The application of methods is mirrored with the novelty, complexity and the outcome of the respective development tasks leading to recommendations for an optimal method application. In case of low novelty in product, process and application development, design of experiments (DoE), modelling and simulation as well as data mining are suitable techniques to accelerate experimental work. In case of high novelty and high complexity, high throughput experimentation (HTE) is a suitable approach to accelerate product and process development. It is recommended to put a strong leader in place, incorporate knowledge from external partners and foster competence clusters in case of development projects with high degree of novelty (in-dependent of their complexity). In case of low complexity, continuous processing / intensification and miniaturization are suitable concepts to accelerate process scale-up in the development phase. Modularization accelerates process development by reducing complexity in case of low novelty. This work concludes with a recommendation for a five-step planning approach to define the optimal mix of methods on innovation portfolio level and single project level. The feasibility of this approach is demonstrated by applying it to a fictitious project example. The potential for shortening development cycle time is estimated to above 50% based on a reference case.
URI: http://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/5985
http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-5572
Exam Date: 19-Jul-2016
Issue Date: 2016
Date Available: 16-Nov-2016
DDC Class: DDC::600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften::620 Ingenieurwissenschaften::620 Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
DDC::500 Naturwissenschaften und Mathematik::540 Chemie::540 Chemie und zugeordnete Wissenschaften
Subject(s): Innovationsmanagement
Chemische Industrie
Entwicklungszeit
innovation management
chemical industry
time to market
Creative Commons License: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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