Marheine, ChristianGruber, LukasBack, Andrea2021-03-252021-03-2520192019http://dx.doi.org/10.1365/s40702-019-00573-yhttps://dl.gi.de/handle/20.500.12116/36016Getrieben durch Technologietrends wie das Internet der Dinge und günstigere Sensorik zielen Industrieunternehmen zunehmend darauf ab, aus den eigenen Daten und Analyseverfahren neue, innovative Produkte und Dienstleistungen zu schaffen. Durch den Einsatz von vernetzen Geräten und entsprechender Software entstehen häufig individuelle IoT-Lösungen mit denen sich Unternehmen im Markt differenzieren wollen. Doch wo liegen die Kernunterschiede zwischen verschiedenen IoT-Lösungen und welches Innovationspotenzial geht mit ihnen einher? Auch die Literatur gibt wenig Aufschluss über diese Frage. Basierend auf der Untersuchung 18 bereits existierender Reifegradmodelle sowie 5 Experteninterviews identifizieren wir vier Schlüsseldimensionen, (1) Datenquelle, (2) Datenziel, (3) Datenanalyse und (4) Datenbasierte Transformation, die mit ihren vier Ausprägungen das Innovationspotenzial verschiedener Enterprise IoT-Lösungen beschreiben. Auf Basis dieser Ergebnisse leiten wir ein Innovationsstufenmodell ab, das Unternehmen dabei hilft das Innovationspotenzial Ihrer IoT-Lösung zu erkennen und weitere Ausbaustufen aufzeigt. Im Anschluss demonstrieren wir die Anwendung des Modells, indem wir es zur Klassifizierung von zwei IoT-Lösungen aus Industrieunternehmen benutzen. Dabei schließen wir einerseits die konzeptionelle Lücke mit einem Modell, das Aussagen über den Einfluss von IoT auf Unternehmensinnovation macht, und bieten der Praxis ein konkretes Werkzeug, um Managementaufgaben im Zusammenhang mit der Entwicklung neuer und innovativer Produkte und Dienstleistungen zu unterstützen. Driven by trends in technology, like the Internet of Things, industrial companies seek to create new, innovative products and services based on their own data. By using connected things and data analytics companies leverage individual enterprise IoT solutions to differentiate in the market. But what characteristics define different maturity levels of IoT solutions? How do these IoT solutions open up a company’s further potential to innovate? Based on a study of 18 existing maturity models and 5 expert interviews, we identify four key dimensions of IoT solutions’ innovation stages: (1) data source, (2) data target, (3) data analysis and (4) data-based transformation. This model helps companies to determine the innovation potential of their IoT solution and to plan further innovation stages. We demonstrate the model’s utility by applying it to two industrial IoT solutions. On the one hand, we close the conceptual gap with a model that makes statements about the influence of IoT on business innovation. On the other hand, we offer a specific instrument to support management tasks in connection with the development of new and innovative products and services.Data analyticsDatenanalyseEnterprise IoT solutionEnterprise IoT-LösungenIndustrie 4.0Industry 4.0Innovation stage modelInnovationsstufenmodellSensor technologySensorikSmart products and servicesSmarte Produkte und DienstleistungenText/Journal Article10.1365/s40702-019-00573-y2198-2775