<p>“Industrial cluster” is one type of agglomeration and the concept has been increasingly used and recognized as an essential part of regional development strategies and thinking in recent years. However, there has <em>not</em> been an explicit collection-work devoted to exploring the <strong>Critical Success Factors</strong> (CSFs). So, this thesis aims to explore such CSFs based on literature review as well as illustrative case study.</p><p>The major finding of this thesis is exploration of 18 (possible) CSFs based on extensive literature review and grouping them into 5 success categories (see Table 3 for the full list of them). The contribution of each explored CSFs to the success of a typical cluster has been checked, in order to assure that each explored CSF is really functioning as a CSF. Then, SMIL as a real-life cluster with 25 years old in Linköping region of Sweden is used as an illustrative case study, in order to observe the literature-based explored CSFs in reality.</p><p>In addition, based on both literature review and illustrative case, a number of relations between CSFs have been identified. In particular, such relations can be described as; some CSFs may lead to creation of some other CSFs.</p><p>Illustrative case study shows that some of the literature-based explored CSFs are not observable in a real-life cluster, i.e. SMIL. The main reasons for such lack of the validity of some CSFs in SMIL cluster are mostly deal with the SMIL (association) as the node organizer of SMIL cluster. Such main reasons are; weak linkage between SMIL association and some of its actors, and/or being out of the scope of SMIL’s agenda and focus.</p><p>The other finding of this thesis is that; in terms of resource, network-based clusters with network activities (such as SMIL cluster) are richer in soft resources (such as pre and post existence of knowledge in the region) than hard ones (like infrastructural resources).</p><p>At the end, there are some recommendations for SMIL in order to improve its overall performance, by considering some possible CSFs.</p>

“Industrial cluster” is one type of agglomeration and the concept has been increasingly used and recognized as an essential part of regional development strategies and thinking in recent years. However, there has not been an explicit collection-work devoted to exploring the Critical Success Factors (CSFs). So, this thesis aims to explore such CSFs based on literature review as well as illustrative case study. The major finding of this thesis is exploration of 18 (possible) CSFs based on extensive literature review and grouping them into 5 success categories (see Table 3 for the full list of them). The contribution of each explored CSFs to the success of a typical cluster has been checked, in order to assure that each explored CSF is really functioning as a CSF. Then, SMIL as a real-life cluster with 25 years old in Linköping region of Sweden is used as an illustrative case study, in order to observe the literature-based explored CSFs in reality. In addition, based on both literature review and illustrative case, a number of relations between CSFs have been identified. In particular, such relations can be described as; some CSFs may lead to creation of some other CSFs. Illustrative case study shows that some of the literature-based explored CSFs are not observable in a real-life cluster, i.e. SMIL. The main reasons for such lack of the validity of some CSFs in SMIL cluster are mostly deal with the SMIL (association) as the node organizer of SMIL cluster. Such main reasons are; weak linkage between SMIL association and some of its actors, and/or being out of the scope of SMIL’s agenda and focus. The other finding of this thesis is that; in terms of resource, network-based clusters with network activities (such as SMIL cluster) are richer in soft resources (such as pre and post existence of knowledge in the region) than hard ones (like infrastructural resources). At the end, there are some recommendations for SMIL in order to improve its overall performance, by considering some possible CSFs.

Digitalization affects all industries, there among the manufacturing industry where the majortransformation can be mentioned as the fourth industrial revolution. Manufacturing companieswho are experts within their traditional area often perform minor incremental improvements,however, companies embracing digitalization consequently also perform more radical innovations.Incremental and radical innovation require different management, hence, does also digitalinnovation. The project was carried out at two manufacturing companies, the Pulp Comp and theTool Comp, who both had expressed initiatives within digital innovation. Thereby, this thesis aimsto create an understanding of how to support digital innovation projects at manufacturingcompanies using managerial controls and formal development processes. By identifying possibleinfluencing factors, such as success factors, obstacles and challenges, the thesis will providemanagers with knowledge in how they can support digital innovation projects. To achieve that, 27semi-structured interviews were conducted with project members and people with a generalknowledge within the two companies’ projects. A total of five projects were investigated. Aliterature study was also performed to create a theoretical framework, that together with the codeddata from the interviews were used to make an analysis to answer the two research questions.Additionally, a discussion is presented that concerns for instance, how employees at differentpositions use different managerial controls and how crucial it can be to balance the use ofmanagerial controls. Finally, a conclusion with general managerial implications is presentedregarding how managerial controls, attention and formal development processes can supportdigital innovation projects at manufacturing companies. Two main results from this study are thatit has shown to be necessary to combine different controls to get successful result and the formaldevelopment processes might need a more dynamic, iterative and parallel approach. / Digitaliseringen påverkar alla industrier, däribland tillverkningsindustrin där den storatransformationen kan omnämnas som den fjärde industriella revolutionen. Tillverkningsföretagsom är experter inom deras traditionella områden utför ofta inkrementella förbättringar, menföretag som anammar digitaliseringen utför även mer radikala innovationer. Inkrementell ochradikal innovation behöver olika typer av ledning, därmed även digital innovation Projektet harutförts på två tillverkningsföretag, Pulp Comp (Massaföretaget) och Tool Comp(Verktygsföretaget), som båda har uttryckt initiativ inom digital innovation. Därmed syftarrapporten till att skapa en förståelse för hur digitala innovationsprojekt på tillverkningsföretag kanstöttas genom användandet av ledningskontroller och formella utvecklingsprocesser. Genom attidentifiera möjliga påverkande faktorer, så som framgångsfaktorer, hinder och utmaningar, förseruppsatsen ledare med kunskap om hur de kan stötta digitala innovationsprojekt. För att uppnå dettahar 27 semistrukturerade intervjuer utförts tillsammans med projektmedlemmar och personer meden generell kunskap om de två företagen och deras projekt. Totalt fem projekt har undersökts. Enlitteraturstudie har utförts för att skapa ett teoretiskt ramverk, som tillsammans med kodade datafrån intervjuerna användes för att utföra en analys för att svara på de två forskningsfrågorna.Dessutom presenteras en diskussion som berör bland annat hur anställda på olika positioneranvänder olika ledningskontroller och hur avgörande det kan vara att balansera användandet avledningskontroller. Sammanfattningsvis presenteras en slutsats med generellaledningsimplikationer angående hur ledningskontroller, uppmärksamhet och formellautvecklingsprocesser kan stötta digitala innovationsprojekt på tillverkningsföretag. Tvåhuvudsakliga resultat från denna studie är att det har visat sig vara nödvändigt att kombinera olikaledningskontroller för att erhålla ett framgångsrikt resultat, samt att formella utvecklingsprocesserkan behöva ett mer iterativt, dynamiskt och parallellt tillvägagångssätt.

Aus Sicht der Innovationsforschung besteht der Kern eines erfolgreichen Unternehmens aus folgender Formel: Innovative Ideen + Gute Umsetzung = Unternehmenserfolg. Hierbei spielten Service Center in der allgemeinen Managementwahrnehmung bislang eine untergeordnete Rolle. Damit wird ihnen Unrecht getan. Denn im Innovationsprozess stehen die Service Center am Ende des Produktzyklus. Was übersehen wird, ist, dass sie zugleich den Anfang eines neuen Produktzyklus bilden können. Insbesondere da in den Service Centern alle Erfahrungen zusammen laufen - vor allem die der Kunden. Um dieses Missverhältnis zwischen allgemeiner Wahrnehmung und effektiver Bedeutung von Service Centern für den Innovationsprozess herauszuarbeiten und Korrekturmöglichkeiten aufzuzeigen, wurden im Rahmen der Dissertation informationstechnische Methoden und Werkzeuge entworfen, entwickelt und eingesetzt. Am Ende entstand daraus sogar ein eigenes Produkt, das in Kundensituationen eingesetzt werden kann.:1 Einleitung 1.1 Ausgangssituation 1.2 Methodischer Bedarf 1.3 Zielsetzung und Forschungsfrage 1.4 Forschungsansatz 1.5 Iteratives Vorgehen bei der Entwicklung der IT-Lösung 2 Kundenzentriertes Innovationsmanagement im Service Center als Entwicklungsobjekt 2.1 Begriffsbildung 2.1.1 Definition von Innovationsmanagement 2.1.2 Open Innovation 2.1.3 Kundenzentriertes Innovationsmanagement 2.1.4 Service Center 2.1.5 IT-gestütztes kundenzentriertes Innovationsmanagement im Service Center 2.2 Einbettung der Begrifflichkeit in das aktuelle Forschungsumfeld 2.2.1 Kundenmanagement 2.2.2 Innovationsmanagement 2.2.3 Open Innovation 2.2.4 Kundenintegration in Innovationsmanagementaktivitäten 2.2.5 Service Center 2.2.6 IT-Lösungen für Kundeneinbindung in Innovationsmanagement 2.2.7 IT-Lösungen im Service Center Umfeld 2.2.8 Qualitätsmanagement 2.2.9 Wissensmanagement 2.2.10 Marktforschung 2.2.11 Zusammenfassung relevanter, quantitativer, empirischer Studien 2.3 Empirische Untersuchung 2.3.1 Begründung und Grundlagen der empirischen Untersuchung 2.3.2 Konzeption der qualitativen Datenerhebung durch Experteninterviews 2.4 Analyse der Nachteile und Restriktionen 2.4.1 Restriktion auf Kundenseite 2.4.2 Restriktion auf Unternehmensseite 2.4.3 Zusammenfassung 2.5 Analyse der Vorteile 2.5.1 Unterstützung des gesamten Innovationsprozesses 2.5.2 Vielfalt an Kundeninformationen 2.5.3 Repräsentativität 2.5.4 Vorhandene Informationsfülle 2.5.5 Informationstiefe 2.5.6 Direkte Aufnahme von Kundenbedürfnissen 2.5.7 Einblick in Nutzungsverhalten 2.5.8 Geringe Verarbeitungszeit von Informationen 2.5.9 Iterationsmöglichkeit 2.5.10 Unterstützungsmöglichkeit bei allen Innovationstypen 2.5.11 Zusammenfassung 3 Anforderungen für kundenzentriertes Innovationsmanagement im Service Center 3.1 Einzelanforderungen und Anforderungsrahmenkonzept 3.2 Grundvoraussetzungen 3.2.1 Einbindung in bestehende Strukturen 3.2.2 Minimale Auswirkung auf den Service Center Betrieb 3.2.3 Reporting 3.3 Anforderungen hoher Priorität 3.3.1 Adaptierbarkeit auf Unternehmensziele 3.3.2 Modulare Struktur der Lösung 3.3.3 Bidirektionale Ausrichtung der Lösung 3.3.4 Berücksichtigung der besonderen Kundeneigenschaften 3.4 Anforderungen mittlerer Priorität 3.4.1 Anpassung auf Kundeneigenschaften 3.4.2 Anpassung auf Mitarbeitereigenschaften 3.4.3 Bewertung und Verifikation durch Kunden 3.5 Anforderungen niedriger Priorität 3.5.1 Einstellung auf individuelle Unternehmensstrukturen 3.5.2 Optimierte Lösung für Informationsaufnahme 3.5.3 Vereinfachte Implementierung 4 Spezifikation des Unterstützungssystems für Innovationsmanagement im Service Center 4.1 Funktionalitätsentwicklung 4.1.1 Übersetzung der Anforderungen in Funktionalitäten 4.1.2 Zusammenfassung zu Services und Servicegruppen 4.1.3 Identifikation der Kernfunktionalitäten 4.2 Servicegruppe 1: Aufnahme der Kundeninformation 4.2.1 Einbeziehung bestehender Datenquellen 4.2.2 Vorqualifizierung 4.2.3 Informationserfassung 4.3 Servicegruppe 2: Informationsaufbereitung 4.3.1 Analyse der Kundeninformation 4.3.2 Detaillierung der Information 4.4 Servicegruppe 3: Entwicklung der Innovationsidee 4.4.1 Analyse Innovationspotential 4.4.2 Erfassung der Innovationsidee 4.4.3 Bewertung der Innovationsidee 4.4.4 Analyse des Anpassungsbedarfs 4.5 Servicegruppe 4: Verifikation und Bewertung der Innovationsidee 4.5.1 Anfrage nach weiterem Feedback 4.5.2 Verwaltung Feedback 4.6 Servicegruppe 5: Verwaltung und Management 4.6.1 Managementunterstützung 4.6.2 Berichtswesen 4.7 Prozess- und Produktmodell 4.7.1 Aufnahme Kundeninformation 4.7.2 Informationsaufbereitung 4.7.3 Entwicklung von Innovationsideen 4.7.4 Verifikation und Bewertung 4.7.5 Verwaltung und Management 4.8 Diskussion der optionalen Funktionalitäten 4.8.1 Aufnahme der Kundeninformation 4.8.2 Informationsaufbereitung 4.8.3 Verifikation und Bewertung der Innovationsidee 4.8.4 Aufnahme der Kundeninformation 4.8.5 Verwaltung und Management 5 Technologische Umsetzung des Lösungsmodells 5.1 Vorgehensbeschreibung 5.2 Ausgangssituation im Referenzunternehmen 5.2.1 Unternehmenskontext 5.2.2 Strukturelle Rahmenbedingungen 5.2.3 Systemtechnische Gegebenheiten 5.3 Design der technischen Lösung 5.3.1 Prozessmodell 5.3.2 Datenmodell 5.3.3 Konzeption der grafischen Nutzeroberfläche 5.4 Prototypische IT-Lösung 5.4.1 Vorgehen zur Softwareimplementierung 5.4.2 Generelle Aspekte der technischen Unterstützungslösung 5.4.3 Technische Unterstützungslösung für die Aufnahme der Kundeninformation 5.4.4 Technische Unterstützungslösung für die Detaillierung der Kundeninformation 5.4.5 Technische Unterstützungslösung für die Aufnahme von Innovationsideen 5.4.6 Technische Unterstützungslösung zur Bewertung und Verifikation 5.4.7 Technische Unterstützungslösung für Verwaltung und Management 5.5 Evaluation der Unterstützungslösung 5.5.1 Bewertung, basierend auf Anforderungsrahmenkonzept 5.5.2 Besonderheiten und kritische Aspekte beim Betrieb der Lösung 5.5.3 Diskussion von Implikationen und möglichen Modifizierungen 5.5.4 Konklusion der Evaluationsergebnisse 5.6 Skizzierung der nächsten Erweiterungsschritte 5.6.1 Stärken und Einsatzbereiche von Semantic Web Technologien 5.6.2 Verwendung zu Requirements Engineering mit großen Stakeholdergruppen 5.6.3 Einsatz semantischer Technologien zur Suche im Unternehmenskontext 5.6.4 Konzeption der nächsten Erweiterungsstufe als Semantic Web Lösung 5.6.5 Möglichkeiten der Einbindung unstrukturierter Daten mittels NLP 6 Zusammenfassung 6.1 Zusammenfassung der Ergebnisse 6.1.1 Vor- und Nachteile bestehender Kundenkontakte 6.1.2 Anforderungen an Innovationsmanagement im Service Center 6.1.3 Gesamtmodell einer informationstechnischen Unterstützungslösung 6.1.4 IT-Unterstützung für Innovationsmanagement im Service Center 6.2 Reflexion des gewählten Forschungsansatzes 6.3 Ansatzpunkte für weitere Forschung 6.4 Fazit und abschließende Bemerkung Literaturverzeichnis A Untersuchungsdesign der Experteninterviews B Ergebnisse der Experteninterviews C Modell zum kundenzentrierten Innovationsmanagement im Service Center D Technische Umsetzung E Analysen und Diskussionen zu weiteren relevanten Inhalten aus Forschung und Praxis F Selbstständigkeitserklärung