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Christian Marheine

Wissenschaftlicher Mitarbeiter
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IWI-HSG
Müller-Friedberg-Strasse 8
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Büro 52-6106
9000 St. Gallen
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+41 71 224 3219

Schwerpunkte


  • Industrie 4.0
  • Digitale Plattformen
  • Analysebasierte Dienstleistungen
  • Publikationen


    Dieser Artikel zeigt die zunehmende Relevanz von Business-to-Business-Online-Marktplätzen sowie deren Funktionsweise auf. Anschließend werden Designprinzipien vorgestellt, welche Unternehmen bei der Entwicklung eigener Business-to-Business-Online-Marktplätze auf strategischer Ebene unterstützen sollen. Die Designprinzipien wurden auf Basis einer Literaturrecherche und mehrerer Experteninterviews aufgestellt.

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    Spurred by the internet of things, industry firms are increasingly establishing platforms that animate an ecosystem of external actors to provide complementary offerings. But why do independent firms decide to join these ecosystems and to become complementors? The goal of this study is to disentangle their motivational factors in the context of the industrial internet of things. A theoretical framework is developed a priori based on the knowledge-based view of the firm and complementary logics. The framework is empirically explored using a case study design. Our results indicate that financial, technology, and knowledge gains positively influence the decision of complementors to join the ecosystem. Yet, our interviews reveal relative differences in motivations based on complementors’ uncertainty. Our findings contribute to the research on joining nascent digital platform eco-systems from a complementor perspective and the growing stream of research on industrial internet of things platforms.

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    The widespread uptake of the Internet of Things spurred both software and hardware firms to compete for platform leadership. Information systems research has acknowledged that a platform’s success depends on the innovational output of its ecosystem of firms. However, the question whether platform owners should coordinate these firms through cooperative or competitive strategies to create complementary applications remains unaddressed. To address this gap, an exploratory, multiple case study of four German companies with IoT platforms was conducted. Five of the six governance strategies derived from the literature were confirmed: opening, alliancing, coring, entering, and pricing. In these strategies, 19 distinct governance mechanisms and their positive or negative effects were identified. The findings contribute to research on business-to-business platforms by demonstrating that cooperation between platform owners and complementors represents the dominant meta-level strategy in IoT platforms.

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    While the generativity of digital platform ecosystems has been studied extensively in many business-to-consumer domains, research on the novel phenomenon of IIoT platforms is sparse. The peculiarities of IIoT platform ecosystems are a double-edged sword: On the one hand, the heterogeneity of actors and devices leads to high generative potential. On the other hand, the resulting complexity can impede its realization. Even though generativity is often seen as a platform’s inherent characteristic, our study suggests that it must be driven deliberately in complex domains like the IIoT. As initial results of a theory elaboration case study, we propose two modes that drive generativity in the form of a virtuous cycle by moving from abstraction of individual solutions to concretization of generic modules and vice versa. Our final results will contribute to extant literature on generativity in complex digital platform ecosystems and provide valuable insights for practitioners in the IIoT domain.

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    Getrieben 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.

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    Ausbildung


    2016 - 2019: M.Sc. in Wirtschaftsinformatik, Universität Mannheim

    2013 - 2016: B.Sc. in International Management for Business and Information Technology, DHBW Mannheim

    Lehraktivitäten


    5,127 Management in the Digital Economy

    • Internetökonomie
    • Digitale Transformation
    • Agiles Unternehmen

    Projekte


    Projektleiter für den Smart IoT & Mobile Business Award

    Berufserfahrung


    2017 - 2019: Werkstudent bei DLCON AG

    2017 - 2017: Berater bei KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft

    2013 - 2016: Dualer Student bei ECENTA AG