Digitale Innovationen und GreenTech · ECONOMICA – Digitale Innovationen und GreenTech i Inhalt Executive Summary 1 Zusammenfassung 3 1 Einleitung 5 2 Schnittstellen von Digitalisierung,

Analysebericht

Digitale Innovationen und GreenTech

Regio-spezifische Stärkefelder, Vernetzungspotenziale im Innovatoren-Netzwerk um Digitalisierung,

Technologiekonvergenz und Lebenszyklus

14. Juli 2017

Berrer, H., Dolle, B., Frotzbacher, M., Helmenstein, C.,

Krabb, P., Linder, A., Pohl, P., Stadlbauer, M.

ECONOMICA – Digitale Innovationen und GreenTech i

Inhalt

Executive Summary 1

Zusammenfassung 3

1 Einleitung 5

2 Schnittstellen von Digitalisierung, smart-Economies und GreenTech 6

3 Technologiereife und regio-spezifische Stärken 18

3.1 Selective Content Distribution 26

3.2 RFID, NFC 29

3.3 Bildgebende Verfahren 31

3.4 Human Computer Interface 34

3.5 Cyberphysikalische Produktionssysteme 37

3.6 Kartendienste 39

3.7 VR/AR 42

3.8 Robotik 45

3.9 3D-Druck 50

3.10 Digitale Signatur 53

3.11 Cloud Computing 56

3.12 Vernetzte Sensoren 59

3.13 Verschlüsselung, Schlüsselaustausch 61

3.14 QR Code/Digitale Marker 64

3.15 Block-Chain 66

3.16 Holografie 68

3.17 Datenkomprimierung 71

3.18 Gegenüberstellung regionaler Stärkefelder 73

4 Halbwertszeit der ausgewählten Digitalisierungstechnologien 75

4.1 Der Technologielebenszyklus 75

4.2 Technologielebenszyklusanalyse 81

4.3 Technologiezyklen von Digitalisierungs-Key-Enabling-Technologies 82

ECONOMICA – Digitale Innovationen und GreenTech ii

4.3.1 Additive Manufacturing (3D-Druck) 83

4.3.2 Block Chain 84

4.3.3 Cloud Technologies 85

4.3.4 Cyberphysikalische Produktionssysteme 86

4.3.5 Datenkomprimierung 87

4.3.6 Digitale Signatur 88

4.3.7 Hologramme 89

4.3.8 Human Machine Interface 90

4.3.9 Imaging Processes 91

4.3.10 Kartendienste 92

4.3.11 Product Design und Virtual Reality 93

4.3.12 QR-Code 94

4.3.13 RFID/NFC 95

4.3.14 Robotik 96

4.3.15 Vernetzte Sensoren 97

4.3.16 Verschlüsselung 98

4.3.17 Selective Content Distribution 99

4.4 Technologiehalbwertszeiten von Digitalisierungs-Key-Enabling-Technologies 102

Literatur 105

Tabellenverzeichnis 106

Abbildungsverzeichnis 108

Anhang 111

ECONOMICA – Digitale Innovationen und GreenTech 1

Executive Summary

The key enabling technologies (KETs1) of digitalization exhibit extraordinary innovation dynamics and

the technology diffusion to smart economies as in the context of industrial production ("smart

production"), medicine ("smart health"), vehicles and transportation ("smart mobility") or agriculture

("smart farming") is gaining momentum. With regard to green technologies, particularly in the field of

energy efficiency ("smart energy"), the technology diffusion process from digitalization KETs is already

observed, for example at the interface of the KET robotics and energy. Automated robotic assembly of

blades for wind turbines, or cleaning robots for solar panels, are already described in patent literature.

In contrast, conventional environmental technologies show minor co-patenting-rates in combination

with digitalization key enabling technologies yet. A few examples have been identified, for example at

the interface of block-chain and environmental monitoring, where block-chain encryption is used to

detect manipulation of sensors or power-meters. Still, the penetration of KETs in environmental

technologies lags behind other applications. "Smart environment" is therefore a potentially strong

driver of future innovations.

The prerequisites for such inter-disciplinary innovations between green technologies and digitalization

KETs are fulfilled with regard to the results of regional strength analysis of Austria. 13 out of 17 KETs

are represented by at least one Austrian NUTS-2 region ranked among the top-25 in terms of inventor

densities. Particularly Vienna, Upper Austria and Vorarlberg have such strong position (top-25 within

all NUTS-2 regions in Europe) in 3 or even 4 key enabling technologies.

From the perspective of the technology half-life-period, individual KETs differ substantially and times

range from 6 (e.g. QR-code, RFID/NFC) up to 19 years (imaging processes). This makes highly

differentiated strategies necessary when it comes to the required dynamics and flexibility of the

interfaces and cooperation structures to be built.

Cross-cluster initiatives would be an excellent opportunity to foster and catalyze interdisciplinary

innovation - even when involving competences of short half-life-periods. Agile innovators from

application-oriented clusters could be immediately included in green technology innovations.

1 Cypher block-chain (CBC), cloud technologies, cyber physical production systems (CPPS), data compression, digital signature, holograms, human/machine-Interface, imaging processes, map services, product design and virtual reality, QR-code, RFID/NFC, robotics, selective content distribution, sensor networks and encryption.


With regard to the technology-maturity of the individual KETs stagnation (i.e. high level of maturity) is

observed with cloud technologies, digital signature, holograms and sensor-networks. For those

technologies it is very probable, that successor technologies are on the horizon. Hence, particular

support and funding intensity is suggested for those innovative companies, which are actively

developing technology successors. By measures driving the awareness of other companies, the

number of innovators in those promising technologies may be increased.

In contrast, the topics additive manufacturing, block chain, human-machine interface, map services,

product design and virtual/augmented reality, QR-code, RFID/NFC, robotic, encryption and selective

content distribution are in the middle of their technology life-cycle. The connected businesses could

be supported with consumer funding (to support sales in the domestic market), measures to drive

awareness in the domestic market, or export-funding with a focus on consulting and reducing entry

barriers. Furthermore, international cross-cluster initiatives (between green technology clusters of

different countries) could support know-how transfer and contribute to market development in

specific segments.


Zusammenfassung

Bei hoher Innovationsdynamik in den untersuchten Digitalisierungs-Key-Enabling-Technologies2 bilden

sich aktuell intensive Verknüpfungen mit smart Economies etwa mit Güterproduktion (Industrie 4.0

„smart Production“), aber auch mit Medizin („smart Health“), Mobilität („smart Mobility“) oder

Landwirtschaft („smart Farming“). Im Bereich der GreenTech Themen wurde besonders bei

Energieeffizienz („smart Energy“) bereits beginnende Technologiekonvergenz beobachtet. Beispiele

für Innovationen auf dem Gebiet sind z.B. an der Schnittstelle zwischen Robotik und Energie Systeme

zur automatischen Montage von Windturbinen, oder Reinigungsroboter für Solaranlagen.

Im Gegensatz dazu zeigen klassische Umwelttechnologien aktuell noch geringe Ko-

Patentanmeldefrequenzen mit den Key-Enabling-Technologies, wie etwa an der Schnittstelle zwischen

Block-Chain und dem Bereich Umweltmonitoring, bei der die Manipulationserkennung und

Verschlüsselung von Zähler- bzw. Sensordaten bereits heute in Zusammenhang mit GreenTech

Themen stehen. In diesem Themenfeld „smart Environment“ bieten sich erhebliche Potenziale durch

den intensiveren Einsatz von Digitalisierungs-Innovationen.

Die Voraussetzungen für solche inter-disziplinären Innovationen sind aus Sicht der regionalen

Stärkeanalysen für Österreich sehr gut. Bei 13 der 17 Key-Enabling-Technologies bestehen in

Österreich ausgeprägte Innovatoren-Hubs mit Top-Ranking von Erfinderdichten im europäischen

Vergleich. Besonders Wien, Oberösterreich und Vorarlberg weisen 3 bzw. 4 der Key-Enabling-

Technologies ein Ranking unter den Top-25.

Aus der Technologie-Lebenszyklusanalyse der einzelnen Digitalisierungs-KETs geht das breite

Spektrum an Zykluszeiten zwischen 6 (z.B. QR-Code, RFID/NFC) und 19 Jahren (z.B. Imaging Processes),

was eine differenzierte Strategie hinsichtlich der erforderlichen Dynamik des Schnittstellenaufbaus,

wie auch der Flexibilität der Kooperationsstrukturen erforderlich macht.

Cross-Cluster Initiativen sind eine Möglichkeit, diese Form der inter-disziplinären Innovationen

zwischen Technologien oft auch kurzer Technologie-Halbwertszeiten, im Bereich der

2 Cypher Blockchain (CBC), Cloud Technologies, Cyberphysikalische Produktionssysteme (CPPS), Datenkomprimierung, Digitale Signatur, Hologramme, Human/Machine-Interface, Imaging Processes, Kartendienste, Product Design und Virtual Reality, QR-Code, RFID/NFC, Robotik, Selective Content Distribution, Vernetzte Sensoren und Verschlüsselung.


Ressourceneffizienz zu katalysieren und die Agilität der Akteure bestmöglich in bestehende Strukturen

einzubeziehen.

Die Technologielebenszyklusanalyse zeigt speziell bei Cloud Technologies, Digitaler Signatur,

Hologrammen und vernetzten Sensoren ein Auslaufen der letzten Innovationsphase. In diesen

Technologien bietet sich eine besondere Förderintensität für jene Unternehmen an, die das Potenzial

im Technologiezykluswechsel erkannt haben, bzw. die Installation von Informationsplattformen zur

Erhöhung des Bewusstseins und Aktivierung von Unternehmen in den vielversprechenden

Forschungsgebieten.

Die Themen Additive Manufacturing, Block Chain, Human Machine Interface, Kartendienste, Product

Design und Virtual Reality, QR-Code, RFID/NFC, Robotik, Verschlüsselung und Selective Content

Distribution befinden sich in der Mitte ihres Technologiezyklus. Jene Technologien können durch

Verbraucherförderungen (zur Absatzunterstützung im heimischen Markt), bewusstseinsbildende

Maßnahmen für den heimischen Markt, oder Exportförderung mit einem Fokus auf

Markteintrittsberatung/Markteintrittserleichterungen unterstützt werden. Internationale Cross-

Cluster-Initiativen (zwischen Green Tech Clustern unterschiedlicher Länder) können darüber hinaus

zum Know-How Transfer und vor allem zur Erschließung der Märkte in den speziellen Segmenten

beitragen.


1 Einleitung

Vor dem Hintergrund des rasch voranschreitenden Transformationsprozesses zu Smart Economies,

wie er durch die technischen Innovationen im Bereich der Digitalisierung ermöglicht und beschleunigt

wird, ergeben sich im Bereich GreenTech erhebliche Innovationspotenziale.

Neue Prozesse und eine bislang unerreichte Daten- und Informationsdichte, die Güter und deren

Ströme künftig begleiten, lassen „Intelligent Assets“ entstehen, deren Einsatz neue Dimensionen der

Ressourceneffizienz und Chancen für die Kreislaufwirtschaft eröffnet. Neben einem

Paradigmenwechsel der industriellen Produktion und Fertigung werden besonders auch von

Innovationen im Bereich der Geschäftsmodelle das Konsum- und Konsumentenverhalten fundamental

verändern. Daraus leitet sich das Potenzial für Ressourceneffizienz durch Digitalisierung ab.

Besonders in den Bereichen Re-Manufacturing, Data-Driven Economy und Kreislaufwirtschaft eröffnen

sich neue Innovationschancen, von denen ein erheblicher Beitrag zur Ressourceneffizienz und

Kreislaufwirtschaft erwartet werden kann.

Patente sind ein anerkannter Parameter um technologischen Fortschritt zu messen. Besondere

Bedeutung kommt beim gewählten Analysenansatz den themenüberschneidenden

Patentanmeldungen zu. Dabei werden Innovationen, die Key Enabling Technologies (KETs) der

Digitalisierung im Kontext von GreenTech Themen betreffen, identifiziert und quantitativ ausgewertet.

In einem ersten Analysenschritt werden die Digitalisierungs-KETs auf ihre Technologieschnittstellen

mit smart-Economies und GreenTech Themenfelder hin untersucht und ein Technologie-Netzwerk,

wie es aus den inter-disziplinäre Patentanmeldungen abgeleitet wird, dargestellt.

Im zweiten Analysenschritt werden die so erhaltenen Technologie-Schnittstellen auf regionale Stärken

in Österreich untersucht. Aus dieser regio-spezifische Analyse wird das Benchmarking der

österreichischen NUTS-2 Regionen (als Ranking unter allen 280 NUTS-2 Regionen Europas) erhalten.

Darüber hinaus erfolgt eine Technologie Lebenszyklusanalyse, wie sie aus der weltweiten

Patentanmeldedynamik abgeleitet wird.

Der dritte Analysenabschnitt widmet sich der Frage nach den Technologiehalbwertszeiten von

digitalen Innovationen im Bereich GreenTech.


2 Schnittstellen von Digitalisierung, smart-Economies und Green-Tech

In einem vorgelagerten Analysenschritt wurden die Key Enabling Technologies (KET) der Digitalisierung

durch Patentklassen parametriert und durch die Analyse des weltweiten Patentanmeldeverhaltens die

bestehende Technologiekonvergenz mit Wirtschaftszweigen der smart-Economy bestimmt.

Der Themenkatalog von Digitalisierungs-KETs umfasste Additive Manufacturing, Cypher Blockchain

(CBC), Cloud Technologies, Cyberphysikalische Produktionssysteme (CPPS), Datenkomprimierung,

Digitale Signatur, Hologramme, Human/Machine-Interface, Imaging Processes, Kartendienste, Product

Design und Virtual Reality, QR-Code, RFID/NFC, Robotik, Selective Content Distribution, Vernetzte

Sensoren und Verschlüsselung. Im Zeitraum Oktober 2006 bis September 2016 wurden in diesen

Themen 495511 Patentfamilien3 veröffentlicht.

TABELLE 1: PATENTANMELDEFREQUENZ UND DYNAMIK IN DIGITIALISIERUNGS-KETS

Digitalisierung Key Enabling Technology F120 [1/mth] Dyn120 [1/mth] F36 [1/mth]

Selective Content Distribution 680.28 0.385% 813.42

RFID, NFC 602.73 0.008% 574.44

Bildgebende Verfahren 478.32 0.291% 513.78

Human Computer Interface 256.88 1.633% 435.31

Cyberphysikalische Produktionssysteme 258.17 1.278% 393.33

Kartendienste 407.74 0.092% 408.58

VR/AR 273.19 0.637% 326.44

Robotik 166.62 1.418% 272.44

3D-Druck 91.43 2.586% 224.53

Digitale Signatur 300.30 -0.404% 244.67

Cloud Computing 466.43 -0.759% 232.86

Vernetzte Sensoren 140.68 0.600% 146.97

Verschlüsselung, Schlüsselaustausch 96.68 0.008% 99.47

QR Code 74.17 0.407% 87.97

Block-Chain 25.92 0.318% 29.61

Holografie 46.57 -0.575% 36.56

Datenkomprimierung 36.38 -0.706% 26.44

Quelle: Economica (2016).

3 Patentfamilien aus über 90 Patentämtern, kein regionaler Filter (weltweite Betrachtung)


Dabei unterscheiden sich die Digitalisierungs-KETs erheblich in ihrer Dynamik, wie dies in Tabelle 1 und

Abbildung 1 gezeigt ist (Beobachtungszeitraum: 10-Jahre).

Die quantitativ häufigsten Themenbereiche sind Selective Content Distribution, RFID/NFC,

Bildgebende Verfahren, Cloud Computing und Kartendienste, wobei die Dynamik dieser Themen nur

schwach positiv, bzw. im Falle von Cloud Computing sogar negativ ist. Der Grad der Technologiereife

in diesen Technologien ist als hoch einzustufen.

Rückläufige Patentanmeldefrequenzen wurden ebenfalls für die Bereiche digitale Signatur,

Datenkomprimierung und Holographie beobachtet. Die Themen Verschlüsselung, Block-Chain und QR

weisen niedrige Wachstumsraten hinsichtlich ihrer Patentanmeldefrequenzen auf.

Die Wachstumsthemen bei Digitalisierungs-KETs sind vernetzte Sensoren, Virtual/Augmented Reality,

Robotik, Cyberphysikalische Produktionssysteme, Human/Computer Interfaces und 3D-Druck.

ABBILDUNG 1: THEMENPORTFOLIO DIGITALISIERUNGS-KETS

Quelle: Economica (2016). Blasengröße…36-Monatsfrequenz. 10/2006-09/2016


Um dem Umstand Rechnung zu tragen, dass Patentfamilien stark unterschiedliche geographische

Schutzumfänge abbilden, wurden die Patentfamilien entsprechend der Summe der BIP-Anteile der

Anmeldeländer gewichtet und „Intellectual Protection Units“ (IPUs) berechnet.

Der zeitliche Verlauf des Patentanmeldeverhaltens im Bereich der Digitalisierungs-KETs ist in

Abbildung 2 für den Zeitraum 10/2006 bis 9/2016 dargestellt. Dabei zeigt die Periode zwischen 2006

und 2010 langsames Wachstum bei Patentfamilien wie auch IPUs, bevor es zu einem Ausbruch der

Patentaktivität in Digitalisierungs-KETs kommt. Zwischen 2010 und 2014 erhöht sich die

Patentanmeldefrequenz (veröffentlichte Patentfamilien im 2-Jahreintervall) um 32% von rund 90.000

im 2-Jahresintervall 2010-2011 auf 119.000 im Intervall 2013-2014. Ab 2015 ist ein langsameres

Wachstum der Patentintensität zu verzeichnen, mit ähnlicher Dynamik wie zwischen 2006 und 2010.

ABBILDUNG 2: DYNAMIK DIGITALISIERUNGS-KETS


Im Laufe des Technologielebenszyklus ist die Ausweitung des durchschnittlichen geographischen

Schutzumfanges von Patenten charakteristisch. Dabei nimmt der IPU-Wert stärker zu, als die Anzahl

der Patentfamilien (der durchschnittliche IPU-Wert von einzelnen Patentfamilien nimmt im Laufe des

0

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IPUs IPUs (LL) Patentfamilien


Technologielebenszyklus zu). Das bei Digitalisierungs-KETs langsamere Wachstum der Patentanmelde-

frequenz, wie auch das nahezu konstante Verhältnis zwischen IPUs und Patentfamilien deutet auf eine

relative Technologiereife bei (zumindest den hochfrequenten) Digitalisierungs-KETs hin. Eine

differenzierte Betrachtung der Technologiereife einzelner Digitalisierungs-KETs erfolgt im nächsten

Abschnitt, wobei aus dem Themenportfolio (Abbildung 1) bereits jene aktuell wachsenden Themen im

Diagramm links oben eingetragen sind. Bei den Themen vernetzte Sensoren, Virtual/Augmented

Reality, Robotik, Cyberphysikalische Produktionssysteme, Human/Computer Interfaces und 3D-Druck

wird eine ungebrochen starke Dynamik bis in die Gegenwart beobachtet.

Hinsichtlich der Industriestruktur im Bereich der Digitalisierungs-KETs wurden alle Patentanmelder

weltweit, bzw. alle Anmelder mit Erfindern in Österreich ausgewertet und in Tabelle 2 (weltweit) und

Tabelle 3 (mit Erfindern in Österreich) zusammengefasst.

Bei der Analyse der Patente in den einzelnen Digitalisierungs-KETs kommt dem interdisziplinären

Charakter von Innovationen besondere Bedeutung zu. Erfindungen, die gleichzeitig Themen aus dem

Katalog der Digitalisierung (im Sinne ihrer Key Enabling Technologies, z.B. Big-Data, Cyber-

Physikalische Produktionssysteme, RFID, Kryptographie, 3D-Drucken, usw.), wie auch Anwendungen

aus Bereichen der smart-Economy4 (z.B. Smart Energy, Smart Mobility, Smart Health, usw.) enthalten

sind, stehen dabei für repräsentative Elemente der Technologiekonvergenz von Digitalisierung mit

Anwendungen aus den jeweiligen Wirtschaftszweig.

Darauf aufbauend wurden die konkreten Verschneidungen von Digitalisierung, Smart Economies und

den dadurch maßgeblich beeinflussten Themen aus den Bereichen der Ressourceneffizienz und

Kreislaufwirtschaft untersucht. Es wurde auf die Taxonomie aus der Studie GreenTech Innovations-

dynamik (BMLFUW/Economica, August 2016) zurückgegriffen, die die beiden Cluster

Energie/Mobilität und Umwelttechnologien strukturiert sind5. Das auf Basis von inter-disziplinären

Patentfamilien erstellte Themennetzwerk ist als Graph in Abbildung 3 gezeigt.

Fokussiert man auf die häufigsten Verknüpfungen zwischen Digitalisierungs-KETs und GreenTech

Themen, wie diese in Tabelle 4 gezeigt sind, so zeigt sich deutlich, dass die höchsten Ko-Frequenzen

mit den Themen aus dem Bereich Energie/Energieeffizienz auftreten.

4 Smart Economies wurden in Smart Administration, Smart Consuming, Smart Defence, Smart Education, Smart Energy, Smart Factory, Smart Farming, Smart Health, Smart Home, Smart Media, Smart Mobility, Smart Packaging und Smart Textiles.

5 Abfall, Boden/Altlasten, Energie, Energieeffizienz, Integrierte Technologie, Lärmschutz, Luft/Reinigung/ Klima, Recycling, Umweltmonitoring, Verkehr/Mobilität und Wasser/Abwasser


TABELLE 2: INDUSTRIESTRUKTUR DIGITALISIERUNGS-KETS (WELTWEIT)

Patentfamilien weltweit Veröffentlichungszeitraum 1/2007-12/2016

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SAMSUNG ELECTRONICS 937 134 8 246 1353 505 783 239 41 350 689 80 48 3511 1669 136 193 9807

IBM 318 28 14 7 3620 766 27 305 77 52 146 72 63 379 386 116 236 6077

SONY CORP 645 187 43 37 437 337 47 280 13 135 711 35 36 2771 653 127 214 5867

MICROSOFT CORP 625 17 6 6 2880 700 7 264 20 58 53 29 20 741 739 38 148 5552

LG ELECTRONICS 204 58 20 74 293 135 9 276 50 112 278 4 10 2346 955 103 26 4597

SIEMENS AG 416 7 108 91 117 244 2940 101 440 72 178 10 24 45 59 17 77 4488

TOSHIBA CORP 140 37 15 15 54 199 1907 88 72 44 577 6 20 978 72 35 187 4225

CANON KK 356 48 48 125 300 245 1436 36 26 103 269 10 41 664 142 91 86 3813

GOOGLE INC 364 6 3 50 1106 151 6 450 14 38 83 3 9 651 381 11 37 2998

KOREA ELECTRONICS 291 82 7 83 493 178 25 149 15 235 312 35 10 904 155 57 81 2888

ZTE CORP 27 1 0 0 215 524 0 64 34 147 514 16 6 1172 103 21 185 2813

KONINKL PHILIPS 302 32 4 10 46 84 1739 28 2 147 100 22 5 219 117 16 61 2677

HUAWEI TECH 52 2 1 0 485 699 0 27 12 143 137 43 4 889 100 147 304 2671

QUALCOMM INC 272 1 3 6 486 248 3 300 4 503 285 34 8 461 215 106 146 2664

TOSHIBA MEDICAL 141 0 1 0 4 1 2630 1 0 0 9 0 0 3 7 0 0 2661

FUJIFILM CORP 163 147 21 1 19 15 2046 26 16 0 61 1 7 53 15 3 3 2495

INTEL CORP 317 6 2 3 518 331 1 71 1 117 159 76 8 388 285 47 171 2141

GEN ELECTRIC 145 50 77 20 94 26 1529 80 76 27 54 1 9 10 37 10 10 2126

PANASONIC CORP 130 22 9 65 85 108 165 291 52 62 310 10 10 697 91 78 89 2105

FUJITSU LTD 161 43 4 11 259 266 27 152 62 195 377 24 34 264 167 44 111 2002

TOSHIBA KK 146 30 2 9 70 127 885 22 32 19 166 9 17 474 50 5 98 1948

SHARP KK 90 43 7 12 77 92 13 121 121 29 150 3 19 1058 148 15 34 1928

AT & T 29 0 0 0 728 113 0 55 8 44 31 3 6 989 69 4 26 1884

MITSUBISHI ELECTRIC 130 4 3 32 40 145 27 650 112 81 199 13 13 347 63 26 106 1869

Quelle: Economica (2016). Beobachtungsintervall: 2007-2016.


TABELLE 3: INDUSTRIESTRUKTUR DIGITALISIERUNGS-KETS (ÖSTERREICH)

Patentfamilien mit min. 1 Erfinder in AT Veröffentlichungszeitraum 1/2007-12/2016 P

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INFINEON TECHNOLOGIES 2 0 0 1 0 2 0 0 3 0 74 3 17 0 5 0 1 92

SIEMENS AG 4 0 0 5 4 6 8 10 6 6 17 0 0 5 1 0 1 70

GEN ELECTRIC 5 0 0 0 0 0 40 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 43

NXP BV 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 34 1 3 1 1 0 0 38

KAPSCH TRAFFICCOM 0 0 3 0 1 3 0 9 1 4 6 0 0 0 0 0 3 27

KOREA ELECTRONICS 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 15 0 2 0 0 0 0 15

UNIV WIEN 1 0 10 0 0 0 2 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 14

SKIDATA AG 1 0 0 0 1 2 0 1 0 0 9 0 1 0 0 0 0 13

KEBA AG 0 0 0 7 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 2 0 0 11

AVL LIST 2 0 0 0 0 2 1 1 3 1 1 0 1 0 0 1 0 11

AIT 3 0 0 0 0 0 1 1 0 0 4 2 0 0 0 0 1 11

SEIBERSDORF LABOR 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10 0 1 0 0 0 0 10

IVOCLAR VIVADENT 0 0 10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10

UNIV GRAZ 0 0 0 1 0 0 5 1 0 0 2 1 0 0 0 0 0 10

ENGEL AUSTRIA 0 0 0 6 0 0 0 0 3 0 1 0 0 0 1 0 0 10

QUALCOMM INC 9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 9

FERROBOTICS COMPLIANT 0 0 0 9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 9

DEUTSCHE TELEKOM 0 0 0 0 1 1 0 2 0 2 1 0 0 3 0 0 0 9

AGFA HEALTHCARE 5 0 0 0 1 0 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8

SIEMENS VAI 0 0 0 4 0 0 0 0 3 0 1 0 0 0 0 0 0 8

SONY DADC 0 3 0 0 1 2 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 1 8

FTS COMPUTERTECHNIK 0 0 0 0 3 4 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 7

FRONIUS INT 0 0 0 2 1 0 0 0 3 0 0 0 1 0 1 0 0 7

NOKIA SIEMENS 0 0 0 0 4 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 7

FM MARKETING 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 4 2 0 0 7

HUECK FOLIEN 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 3 0 3 0 0 0 0 7

Quelle: Economica (2017). Beobachtungsintervall: 2007-2016. Mindestens ein Erfinder in Österreich.


TABELLE 4: HÄUFIGE NETZWERKKANTEN ZWISCHEN DIGITALISIERUNG UND GREENTECH

Key Enabling Technology GreenTech Thema Ko-Frequenz

Kartendienste Verkehr/Mobilität 22.54

RFID/NFC Verkehr/Mobilität 16.88

Vernetzte Sensoren Energieeffizienz 13.97

Kartendienste Energie 9.77

RFID/NFC Energie 9.74

Additive Manufacturing Integrierte Technologie 8.35

Imaging Processes Energie 8.02

RFID/NFC Umweltmonitoring 6.08

RFID/NFC Energieeffizienz 5.96

Cloud Technologies Energieeffizienz 5.83

RFID/NFC Lärmschutz 5.13

Imaging Processes Umweltmonitoring 4.92

Cyberphysikalische Produktionssysteme Energie 4.46

Cyberphysikalische Produktionssysteme Energieeffizienz 3.23

Kartendienste Umweltmonitoring 3.17

Cyberphysikalische Produktionssysteme Verkehr/Mobilität 2.80

Digitale Signatur Energie 2.47

Selective Content Distribution Energieeffizienz 2.30

Cloud Technologies Energie 2.28

Cyberphysikalische Produktionssysteme Umweltmonitoring 2.08

HumanMachineInterface Energieeffizienz 1.88

Vernetzte Sensoren Umweltmonitoring 1.87

Digitale Signatur Verkehr/Mobilität 1.77

Verschlüsselung Energie 1.60

Robotik Energie 1.56

Selective Content Distribution Umweltmonitoring 1.34

Cyberphysikalische Produktionssysteme Luft/Reinigung/ Klima 1.30

HumanMachineInterface Umweltmonitoring 1.25

Cloud Technologies Verkehr/Mobilität 1.16

Vernetzte Sensoren Energie 1.10

HumanMachineInterface Energie 1.07

HumanMachineInterface Lärmschutz 1.05

Hologramme Energie 1.01

Selective Content Distribution Energie 1.00

Quelle: Economica (2016). Filter: mindestens eine themenübergreifende Patentfamilie pro Monat.


ABBILDUNG 3: THEMENNETZWERK DIGITALISIERUNG/SMART ECONOMIES/GREENTECH


Der Netzwerkgraph (Abbildung 3) stellt die Verknüpfungen zwischen einzelnen Key Enabling

Technologies und den Wirtschaftszweigen der smart-Economy mit dem GreenTech Themennetzwerk

dar. Die Kanten repräsentieren Technologiekonvergenz zwischen KETs und Anwendungen (im Sinne

von Smart Economies bzw. GreenTech Themen) und ermöglichen einerseits eine regio-spezifische

Analyse von regionalen Stärkefeldern samt Benchmarking der österreichischen NUTS-2 Regionen (als

Ranking unter allen rund 280 NUTS-2 Regionen Europas), als auch eine Technologie

Lebenszyklusanalyse, wie sie aus der weltweiten Patentanmeldedynamik abgeleitet wird. Die

entsprechende Analyse ist im nächsten Abschnitt dargestellt.


TABELLE 5: KO-PATENTANMELDEFREQUENZ ZWISCHEN KETS UND GREENTECH THEMEN

Energieeffizienz/Mobilität Umwelttechnologie

Key Enabling

Technologies /

FWO, 2006/19-2016/09

Ener

gie

Ener

gie

effi

zien

z

Inte

gri

erte

Tec

hn

olo

gie

Ver

keh

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ob

ilitä

t

Ab

fall

Bo

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last

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Lärm

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Luft

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nig

un

g/

Klim

a

Rec

yclin

g

Um

wel

tmo

nit

ori

ng

Wa

sser

/Ab

wa

sser

3D-Druck 0.97 0.40 8.35 0.40 0.22 0.65 0.33 0.37 0.04

CBC 0.06 0.14 0.04 0.01

Cloud Technologies 2.28 5.83 0.02 1.16 0.02 0.01 0.07 0.03 0.04 0.74 0.01

CPPS 4.46 3.23 0.31 2.80 0.46 0.06 0.31 1.30 0.03 2.08 0.63

Datenkomprimierung 0.18 0.16 0.01 0.07 0.04 0.01 0.02

Digitale Signatur 2.47 0.84 0.01 1.77 0.11 0.02 0.01 0.28 0.01

Hologramme 1.01 0.29 0.01 0.03 0.01 0.09 0.07 0.09 0.42

HumanMachineInterf. 1.07 1.88 0.02 0.37 1.05 0.03 1.25 0.02

Imaging Processes 8.02 0.34 0.10 0.66 0.99 0.04 0.56 4.92

Kartendienste 9.77 0.99 0.03 22.5 0.03 0.35 0.23 3.17

Product Design und VR 0.56 0.43 0.08 0.58 0.02 0.17 0.27 0.67 0.02

QR-Code 0.78 0.13 0.32 0.03 0.21 0.15 0.48 0.01

RFID/NFC 9.74 5.96 0.24 16.8 0.18 5.13 0.49 0.25 6.08

Robotik 1.56 0.17 0.16 0.80 0.06 0.51 0.13 0.08 0.22 0.03

Selective Content Dist. 1.00 2.30 0.46 0.02 0.78 0.01 1.34

Vernetzte Sensoren 1.10 13.97 0.01 0.92 0.15 0.79 0.01 1.87 0.02

Verschlüsselung 1.60 0.31 0.20 0.02 0.05 0.01



ABBILDUNG 4: THEMENNETZWERK DIGITALISIERUNGS-KETS UND GREENTECH THEMEN


Die internationalen Wissensnetzwerke, wie sie aus länderübergreifenden Erfinderteams abgeleitet

wurden, bauten sich in den letzten 40 Jahren deutlich aus. Abbildung 5 zeigt das Ko-Erfindernetzwerk

im Zeitraum 2007-2016, mit 152 in internationale Wissensnetzwerke eingebundene Länder und 963

unterschiedliche Vernetzungen (mit jeweils zumindest einer Patentfamilie von Erfindern der beiden

verknüpften Länder). Dies entspricht einer Netzwerkdichte von 0.0846.

6 Die Netzwerkdichte D errechnet sich aus der Zahl der beobachteten Verknüpfungen E (Kanten, engl. Edges) und der Zahl der Netzwerkknoten N (engl. Nodes) aus dem Verhältnis von beobachteten Verknüpfungen zu der Zahl der maximal

möglichen Verknüpfungen mit 𝐷 =2∙𝐸

𝑁∙(𝑁−1) .


Seit 1977 hat sich die Zahl der Länder, die in internationale Ko-Erfindernetzwerke eingebunden sind,

von 47 (1977-1986) auf 152 (2007-2016) erhöht, und die Netzwerkdichte nahm in den beiden

Zeiträumen von 0.029 auf 0.084 zu.

Tabelle 6 zeigt die zeitliche Entwicklung der Netzwerkparameter aus internationalen

Wissensnetzwerken seit 1977. Im Anhang (Abbildung 68) sind die korrespondierenden

Netzwerkgraphen (Ko-Erfindernetzwerke für die vier Perioden 1977-1986, 1987-1996, 1997-2006 und

2007-2016) gezeigt.

TABELLE 6: PARAMETER INTERNATIONALER WISSENSNETZWERKE

Verknüpfte Länder Verknüpfungen Netzwerkdichte

Zahl der unterschiedlichen Länder aller inter-nationalen Erfinderteams (Zahl der Netz-

werkknoten)

Zahl der durch inter-nationa-len Erfinderteams verknüpften

Länder (Zahl der Netzwerk-kanten)

Tatsächlich beobachtete Kan-ten bezogen auf alle mögli-

chen Kanten

1977-1986 47 31 0.029

1987-1996 73 118 0.045

1997-2006 114 464 0.072

2007-2016 152 963 0.084 Quelle: Economica (2016).

ABBILDUNG 5: GLOBALES KO-ERFINDERNETZWERK (2007-2016)



TABELLE 7: GLOBALE POSITION ÖSTERREICHS

CC Patentfamilien Erfinder Ko-Erfindernationen

US 99563 87106 105

KR 47289 3359 52

JP 35862 18281 33

CN 21805 16394 40

DE 18365 17548 65

TW 10842 2513 30

CA 7767 7672 56

FR 7565 8238 49

IN 4166 4724 49

GB 3983 3773 55

IL 3927 4581 34

NL 3364 2750 39

FI 2476 2340 44

SE 2425 2218 33

RU 1952 3933 36

CH 1946 2162 41

AU 1368 1636 33

UA 1231 2142 18

ES 1008 1547 32

AT 981 1103 34



3 Technologiereife und regio-spezifische Stärken

Das internationale Netzwerk österreichischer Erfinder auf dem Gebiet der Digitalisierungs-KETs ist in

Abbildung 6 dargestellt, wobei 35 Ko-Erfinder-Länder durch Netzwerkkanten verbunden sind.

ABBILDUNG 6: KO-ERFINDERNETZWERK ÖSTERREICHS


Österreichische Erfinder sind in 142 Patentfamilien betreffend Digitalisierungs-KETs gemeinsam mit

Erfindern in Deutschland genannt, gefolgt von Erfindern aus den USA (72 Patentfamilien), der Schweiz

(37), Korea (18) und Kanada (13). Die häufigsten Ko-Erfinderländer sind in Tabelle 8 gezeigt.

TABELLE 8: TOP-10 KO-ERFINDERLÄNDER

Ko-Erfinder Patentfamilien

DE 142

US 72

CH 37

KR 18

CA 13

GB 13

NL 12

UA 11

LI 8

SK 7



Der Anteil der Patentfamilien mit internationalen Erfinderteams ist bei Digitalisierungs-KETs

überdurchschnittlich hoch.

Der zeitliche Verlauf der veröffentlichten Patentfamilien ist für alle Patentfamilien weltweit und jene

von Erfindern in Österreich in Abbildung 7 dargestellt und zeigt ein interessantes Bild.

Weltweit kommt es etwa 1998 zu einer deutlichen Erhöhung des Patentoutputs, dessen Dynamik

zwischen 2001 und 2003, sowie zwischen 2007 und 2012 gebremst war – ein Bild, das typisch für

ineinandergreifende Technologiezyklen ist (Vergleich Abschnitt 4). Die Innovationsdynamik aus

Österreich verläuft im Wesentlichen parallel zur weltweiten Entwicklung.

ABBILDUNG 7: PATENTFAMILIEN IN DIGITALISIERUNGS-KETS IN ÖSTERREICH


Während weltweit über den Zeitraum der letzten 10 Jahre (10/2006-9/2016) eine Erhöhung der

Patentanmeldefrequenz verzeichnet wurde, so reduzierte sich die Zahl der Patentveröffentlichungen

mit Erfindern in Österreich zwischen 2008 und 2012 deutlich, bevor es zu einer Erholung auf ein Niveau

knapp über dem von 2008 kam.

0

100

200

300

0

50000

100000

150000

1977

/01

-197

9/01

1979

/01

-198

0/12

1981

/01

-198

2/12

1983

/01

-198

4/12

1985

/01

-198

6/12

1987

/01

-198

8/12

1989

/01

-199

0/12

1991

/01

-199

2/12

1993

/01

-199

4/12

1995

/01

-199

6/12

1997

/01

-199

8/12

1999

/01

-200

0/12

2001

/01

-200

2/12

2003

/01

-200

4/12

2005

/01

-200

6/12

2007

/01

-200

8/12

2009

/01

-201

0/12

2011

/01

-201

2/12

2013

/01

-201

4/12

2015

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-201

6/12

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Pat

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tfam

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sin

terv

all]


Diese Schwankungen beim Patentoutput aus Österreich gehen mit einer Verschiebung der

Industriestruktur einher und sind so begründet. Abbildung 8 zeigt die Top-5 Patentanmelder im 2-

Jahreszeitraum 1/2008 bis 12/2009, die mit NXP, Siemens, Infineon, Korea Electronics und General

Electric 34% der gesamten Patentfamilien aus Österreich ausmachen. Im 2-Jahreszeitraum 1/2015 bis

12/2016 tragen die Top-5 Infineon, General Electric, Kapsch TrafficCom, NXP und Skidata zu 32% aller

Patentfamilien aus Österreich bei.

ABBILDUNG 8: VERGLEICH INDUSTRIESTRUKTUR 2007-2008 UND 2015-2016


Die differenzierte Betrachtung der einzelnen Key Enabling Technologies gibt Aufschlüsse über die

relativen Stärken in Österreich bei einzelnen Schlüsseltechnologien der Digitalisierung. Dabei wurde –

wie in Tabelle 9 gezeigt – das Verhältnis der Patentanmeldefrequenz mit Erfindern in Österreich

(Patentfamilien pro Monat, FAT) und der weltweiten Patentanmeldefrequenz (FWO) gebildet. Österreich

hat bei den Bereichen QR-Code, Robotik, RFID, Block-Chain, 3D-Druck und Virtual/Augmented Reality

eine hohe relative Patentanmeldefrequenz.

Ein weiterer Parameter ist die relative monatliche Änderungsrate (in % der durchschnittlichen

Patentanmeldefrequenz) der Patentanmeldefrequenz, die ebenfalls für alle Patentfamilien weltweit

(DynWO) und jene mit zumindest einem Erfinder in Österreich (DynAT) bestimmt wurde und daraus die

Überschuss-Dynamik (DynAT - DynWO) berechnet wurde. Während die Überschuss-Dynamik bei den

Themen mit größter relativer Patentanmeldefrequenz (QR Code, Robotik, RFID, Block-Chain, 3D-Druck)

negativ ist, und somit die relative Dynamik in Österreich unter dem weltweiten Benchmark liegt, so


weist das relative starke Thema Virtual/Augmented Reality (VR/AR) eine hohe Überschuss-Dynamik

auf. Dies bedeutet, dass die Patentanmeldefrequenz in Österreich rascher wächst als im weltweiten

Vergleich.

TABELLE 9: RELATIVE STÄRKEFELDER ÖSTERREICHS IN DIGITALISIERUNGS-KETS

Digitalisierung KET FAT/FWO DynAT-DynWO FAT,120

Selective Content Distribution 0.08% -0.24% 0.53

RFID, NFC 0.39% -0.73% 2.34

Bildgeb.Verf. 0.19% -0.22% 0.92

Human Computer Interface 0.18% 0.36% 0.47

CPPS 0.14% -1.05% 0.36

Kartendienste 0.13% -0.43% 0.53

VR/AR 0.31% 1.01% 0.86

Robotik 0.43% -1.53% 0.71

3D-Druck 0.34% -0.38% 0.31

Digitale Signatur 0.19% -0.08% 0.56

Cloud Computing 0.10% -0.97% 0.46

Vernetzte Sensoren 0.14% 0.33% 0.19

Verschlüsselung 0.19% -0.42% 0.18

QR Code 0.56% -1.13% 0.42

Block-Chain 0.39% -0.44% 0.10

Holografie 0.11% 2.26% 0.05

Datenkomprimierung 0.21% -1.47% 0.08


Weitere Themen mit vergleichsweise geringer relativer Patentanmeldefrequenz in Österreich zeigen

ebenfalls positive Überschuss-Dynamik, besonders Holografie, Human/Computer Interfaces und

Vernetzte Sensoren. Abbildung 9 zeigt die Themen auf den beiden Achsen relative

Patentanmeldefrequenz und Überschuss-Dynamik, wobei die Blasengröße dem durchschnittlichen

Wert der Patentanmeldefrequenz aus Österreich der letzten 10 Jahre (FAT,120) entspricht.


ABBILDUNG 9: RELATIVE STÄRKEFELDER ÖSTERREICHS IN DIGITALISIERUNGS-KETS

Quelle: Economica (2016). Blasengröße: FAT,120

Um die Intensität der Technologieverknüpfungen in Patenten aus Österreich, wie sie bereits zwischen

den Digitalisierungs-KETs und GreenTech Themen bestehen, beurteilen zu können, wurden die Ko-

Patentanmeldefrequenzen7 weltweit (Tabelle 5) mit jenen aus Österreich (Tabelle 10) bestimmt und

verglichen. Aus dem Verhältnis der österreichischen Ko-Patentanmeldefrequenz und der weltweiten

Ko-Patentanmeldefrequenz (FAT/FWO) lassen sich die relativen Stärken Österreichs bei den jeweiligen

7 Unter Ko-Patentanmeldefrequenz wird hier die durchschnittliche Zahl der monatlich veröffentlichten Patentfamilien, die technologisch sowohl einer Digitalisierungs-KET, als auch einem GreenTech Thema zuzuordnen sind, verstanden. Die Ko-Patentanmeldefrequenz ist somit ein Maß der bestehenden Technologieverknüpfung zwischen der jeweiligen Digitalisierungs-KET und dem entsprechenden GreenTech Thema.


Technologieschnittstellen ableiten. Die Technologiekombinationen entsprechen den Netzwerkkanten

des Graphen von Abbildung 4 und sind in Tabelle 11 gezeigt.

TABELLE 10: KO-PATENTANMELDEFREQUENZ ZWISCHEN KETS UND GREENTECH THEMEN


Key Enabling Technologies /

FAT

Ener

gie

Ener

gie

effi

zien

z

Inte

grie

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Tech

no

logi

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Ver

keh

r/M

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Lärm

sch

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Luft

/Rei

nig

un

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Klim

a

Rec

yclin

g

Um

wel

tmo

nit

ori

ng

Additive Manufacturing 0.042 0.008 0.008 0.008 0.017

CBC 0.008

Cloud Technologies 0.058 0.008 0.008

Cyberphysikalische Produktionssysteme 0.008 0.017

Digitale Signatur 0.008

Human-Machine Interface 0.025

Imaging Processes 0.025 0.008 0.033

Kartendienste 0.025 0.008 0.042

Product Design und Virtual Reality 0.008

QR-Code 0.017 0.008

RFID/NFC 0.042 0.017 0.017 0.058 0.017 0.025

Robotik 0.025 0.008 0.008

Vernetzte Sensoren 0.017


Auffallend ist die hohe Konzentration und Fokussierung auf bestimmte Themenkombinationen.

Österreich besetzt bei weitem nicht alle der weltweit bestehenden Technologieschnittstellen zwischen

Digitalisierungs-KETs und GreenTech Themen, jedoch weisen einige der in Österreich vertretenen

Themenkombinationen hohe relative Stärke auf.

Im Sinne der Datenqualität sind die geringen Patentanmeldefrequenzen kritisch zu würdigen. Sie

untermauert jedoch gleichzeitig die Aktualität des Forschungsthemas und das hohe Potenzial für

entsprechende Forschungsimpulse.

Herausragend sind die relativen Patentanmeldefrequenzen an den Top-7 Schnittstellen

Block-Chain und Energie,


Robotik und Energieeffizienz,

QR-Code und Energieeffizient,

Digitale Signatur und Energie,

Additive Manufacturing (3D-Druck) und Recycling,

Additive Manufacturing (3D-Druck) und Energie, sowie

Additive Manufacturing (3D-Druck) und Energieeffizienz.

Abbildung 10 zeigt die Verteilung der relativen Ko-Patentanmeldefrequenzen an den Schnittstellen

zwischen Digitalisierungs-KETs und GreenTech Themen.

ABBILDUNG 10: RELATIVE PATENTANMELDEFREQUENZ AN TECHNOLOGIESCHNITTSTELLEN



TABELLE 11: RELATIVE STÄRKEFELDER AN TECHNOLOGIESCHNITTSTELLEN


Key Enabling Technologies /

FAT/FWO

Ener

gie

Ener

gie

effi

zien

z

Inte

grie

rte

Tech

no

logi

e

Ver

keh

r/M

ob

ilitä

t

Lärm

sch

utz

Luft

/Rei

nig

un

g/

Klim

a

Rec

yclin

g

Um

wel

tmo

nit

ori

ng

Additive Manufacturing 0.208 0.200 - 0.091 0.059 - 0.222 -

CBC 1.000 - - - - - - -

Cloud Technologies 0.113 0.001 - 0.037 - - - -

Cyberphysikalische Produktionssysteme - 0.004 - - - 0.040 - -

Datenkomprimierung - - - - - - - -

Digitale Signatur 0.250 - - - - - - -

Hologramme - - - - - - - -

Human-Machine Interface - 0.015 - - - - - -

Imaging Processes 0.005 - - - 0.011 - - 0.008

Kartendienste 0.004 0.011 - 0.003 - - - -

Product Design und Virtual Reality (new) - - - 0.017 - - - -

QR-Code - 0.286 - - - - - 0.027

RFID/NFC 0.008 0.004 0.100 0.004 0.004 - - 0.004

Robotik 0.111 0.500 0.071 - - - - -

Selective Content Distribution - - - - - - - -

Vernetzte Sensoren - 0.001 - - - - - -

Verschlüsselung - - - - - - - -


Das Bild, das aus der Betrachtung der Schnittstellen (Tabelle 11) erhalten wird, ist weitgehend

konsistent mit den Ergebnissen der relativen Stärkefelder der einzelnen Digitalisierungs-KETs (Tabelle

9), aus der die starke Position Österreichs in den Themen QR Code, Robotik, RFID, Block-Chain und 3D-

Druck hervorging. Die Digitalisierungs-Stärkefelder sind auch besonders häufig an den regional am

stärksten ausgeprägten Technologieschnittstellen mit GreenTech Themen.

In den folgenden Abschnitten werden die einzelnen Schlüsseltechnologien der Digitalisierung vor dem

Hintergrund bestehender Schnittstellen mit GreenTech Themen betrachtet. Diskutiert werden dabei

neben dem Technologielebenszyklus der Digitalisierungs-KET auch die Position der österreichischen

NUTS-2 Regionen im Ranking nach Erfinderdichten, und konkrete Fallbeispiele anhand von Patenten

an den entsprechenden Technologieschnittstellen.


3.1 Selective Content Distribution

Die Key Enabling Technologie „Selective Content Distribution” (die Verteilung von Inhalten mit

Auswahlmöglichkeit, beispielsweise interaktives Fernsehen oder „Video On Demand“) ist ein weltweit

wachsendes Technologiefeld mit Verknüpfungen zu Energie, Energieeffizienz, Verkehr/Mobilität,

Lärmschutz und Umweltmonitoring (siehe Abbildung 11).

In Europa weisen die Regionen Bretagne, Stockholm, North Yorkshire, Région lémanique und

Sydsverige die höchsten Erfinderdichten (Erfinder pro Einwohner) auf. Die Top-10 Regionen nach

Erfinderdichte sind in Tabelle 12 aufgelistet.

Dabei sind die patentaktivsten Unternehmen in der Bretagne (FR52) THOMSON LICENSING, ORANGE,

CANON KABUSHIKI, TDF, ENENSYS TECHNOLOGIES, FRANCE TELECOM, VIACCESS, FRANCE BREVETS,

ALCATEL LUCENT und HARMONIC INC. Patentanmelder in der Region Stockholm (SE11) sind

TELEFONAKTIEBOLAGET LM, SPOTIFY AB, SKYPE, MAGINE HOLDING, VIDISPINE AB, STOCKHOLMS

UNIVERSITET, DOLBY INTERNATIONAL, ACTIWAVE AB und TELE2 SVERIGE. In North Yorkshire (UKE2)

sind die Anmelder mit den meisten EP-Patentveröffentlichungen der letzten 10 Jahre ECHOSTAR UK,

ELDON TECHNOLOGY, PIKSEL INC., PACE PLC, STRATEGY, ECHOSTAR TECHNOLOGIES, AXIVITY LIMITED,

BRADLEY MEDIA.

TABELLE 12: NUTS-2 SELECTIVE CONTENT DISTRIBUTION, TOP-10 REGIONEN Rang NUTS-2 Region Einwohner in 1000 EP Patente EP Erfinder EP Erf-Dichte

1 FR52 Bretagne 3209.7 369 286 0.089

2 SE11 Stockholm 2036.8 177 141 0.069

3 UKE2 North Yorkshire 802.1 75 45 0.056

4 CH01 Région lémanique 1472.3 119 74 0.050

5 SE22 Sydsverige 1390.1 42 65 0.047

6 FI18 Etelä-Suomi 2681 109 121 0.045

7 FI19 Länsi-Suomi 1357.6 113 53 0.039

8 FI20 Åland 27.9 2 1 0.036

9 NL41 Noord-Brabant 2449.2 93 85 0.035

10 DE25 Mittelfranken 1710.9 31 50 0.029

Quelle: Economica (2016). EP-Patentveröffentlichungen, 10/06-09/16.Regio-Allokation nach Erfinderort.


TABELLE 13: NUTS-2 SELECTIVE CONTENT DISTRIBUTION, AT-REGIONEN Rang NUTS-2 Region Einwohner in 1000 EP Patente EP Erfinder EP Erf-Dichte

29 AT21 Kärnten 558.8 5 6 0.011

61 AT12 Niederösterreich 1610 11 7 0.004

68 AT13 Wien 1706.5 10 6 0.004

73 AT33 Tirol 708.5 9 2 0.003

97 AT32 Salzburg 530.8 1 1 0.002

107 AT31 Oberösterreich 1411.9 1 2 0.001


Tabelle 13 zeigt die österreichischen Bundesländer nach Erfinderdichte gereiht. Dies stellt eine

Ergänzung zur europaweiten Betrachtung dar, da für Österreich alle Regionen aufgelistet sind, auch

über Rang 10 hinaus. Innovative Unternehmen mit Patentoutput von Erfindern in Österreich im

Bereich Selective Content Distribution sind BITMOVIN, INTERDIGITAL PATENT, NOVOMATIC, SIEMENS,

AXEL SPRINGER, FUNKE DIGITAL, DEUTSCHE TELEKOM, MOTIVE TELEVISION, SMARTSPECTOR

ARTIFICIAL, NXP B.V., YOUR FAMILY, OLOGN TECHNOLOGIES, FM MARKETING und KEBA.

ABBILDUNG 11: SCHNITTSTELLEN VON SELECTIVE CONTENT DISTRIBUTION UND GREENTECH


0 0.5 1 1.5 2 2.5

Energie

Energieeffizienz

Integrierte Technologie

Verkehr/Mobilität

Abfall

Boden/Altlasten

Lärmschutz

Luft/Reinigung/ Klima

Recycling

Umweltmonitoring

Wasser/Abwasser

FWO [Patentfamilien pro Monat]


Von den in Abbildung 11 gezeigten Schnittstellen zwischen „Selective Content Distribution“ und

GreenTech Themen wurde exemplarisch der Bereich Umweltmonitoring hinsichtlich

Schnittstellendynamik und Musterdokumenten untersucht (siehe Abbildung 12).

ABBILDUNG 12: SCHNITTSTELLE SELECTIVE CONTENT DISTRIBUTION - UMWELTMONITORING


Die Dynamik der Technologieschnittstelle zwischen “Selective Content Distribution” und

Umweltmonitoring ist äußerst hoch. Während es im Jahr 2000 keine nennenswerte Patentaktivität von

themenübergreifenden Innovationen zwischen den beiden Themen gab, so wurden 2014 bereits

knapp 50 Patentfamilien an der Technologieschnittstelle veröffentlicht. Musterdokumente, wie sie in

Abbildung 12 rechts angeführt sind, betreffen etwa Effizienzsteigerung in Gebäuden, Übertragung von

Biosignalen oder Anzeigevorrichtungen zur Alarmierung bei Naturkatastrophen. Sehr früh begann sich

das Thema mit dem Bereich Automotik zu vernetzen, wobei hier Warnsysteme zur Kollisionsverhütung

oder Synchronisierung von persönlichen Geräten (z.B. Smartphone-Kalender) und dem Fahrzeug (z.B.

Verkehrsinformationen) als punktuelle Beispiele aus einer Vielzahl von Schnittstellen-Innovationen

angeführt werden.


3.2 RFID, NFC

Während die Themen RFID und NFC lange Tradition haben, so erfahren sie durch die aktuellen

Entwicklungen von komplementären Technologien und dadurch ermöglichten neuen

Anwendungsfeldern in jüngster Vergangenheit eine hohe Beschleunigung, die seit 1996 mit einer

kurzen zyklischen Unterbrechung zwischen 2006 und 2011 bis heute anhält.

Die europaweit – hinsichtlich Erfinderdichten – führenden NUTS-2 Regionen auf dem Gebiet sind

Noord-Brabant (NL41), Wien (AT13), Oberbayern (DE21), Mittelfranken (DE25), Provence-Alpes-Côte

d'Azur (FR82). Die Top-10 Regionen sind in Tabelle 14 angeführt.

Die Erfinder in der Region um Eindhoven, Nord-Brabant (NL41), waren besonders für die Unternehmen

NXP B.V., KONINKLIJKE PHILIPS, PHILIPS LIGHTING, TYCO ELECTRONICS, GREENPEAK TECHNOLOGIES,

PHILIPS INTELLECTUAL, MECO EQUIPMENT und TE CONNECTIVITY patentaktiv. Die häufigsten EP-

Patentfamilien von Erfindern in Wien wurden für NXP B.V., KONINKLIJKE PHILIPS, EVVA

SICHERHEITSTECHNOLOGIE, SIEMENS AKTIENGESELLSCHAFT, MONDI TECHNOLOGY, AIT, QUOTAINNE

ENTERPRISES, MUENZE ÖSTERREICH, FTS COMPUTERTECHNIK und CABLERUNNER AUSTRIA angemel-

det. Von Erfindern in Oberbayern wurden die meisten EP-Patentanmeldungen von GIESECKE, SIEMENS

AKTIENGESELLSCHAFT, TEXAS INSTRUMENTS, SCHLEIFRING UND, SCHREINER GROUP,

KATHREINWERKE KG, KILIAN DIETER, IDENT TECHNOLOGY, SIMONSVOSS TECHNOLOGIES und AUDI AG

angemeldet.

TABELLE 14: NUTS-2 RANKING RFID, NFC, TOP-10 REGIONEN Rang NUTS-2 Region Einwohner in 1000 EP Patente EP Erfinder EP Erf-Dichte

1 NL41 Noord-Brabant 2449.2 214 188 0.077

2 AT13 Wien 1706.5 162 104 0.061

3 DE21 Oberbayern 4364.4 473 257 0.059


5 FR82 Provence-Alpes-Côte d'Azur 4930.7 535 280 0.057

6 FI18 Etelä-Suomi 2681.0 190 145 0.054

7 FI1A Pohjois-Suomi 645.4 23 34 0.053

8 DE23 Oberpfalz 1081.3 77 56 0.052

9 FI19 Länsi-Suomi 1357.6 89 63 0.046

10 CH02 Espace Mittelland 1747.4 111 76 0.043



TABELLE 15: NUTS-2 RANKING RFID, NFC, AT-REGIONEN Rang NUTS-2 Region Einwohner in 1000 EP Patente EP Erfinder EP Erf-Dichte

2 AT13 Wien 1706.5 162 104 0.061

16 AT22 Steiermark 1209.5 47 37 0.031

22 AT34 Vorarlberg 369.4 13 10 0.027

33 AT21 Kärnten 558.8 21 10 0.018



59 AT33 Tirol 708.5 8 7 0.010

89 AT32 Salzburg 530.8 7 3 0.006


Im Ranking der österreichischen Bundesländer nach Erfinderdichten auf dem Gebiet RFID/NFC führt

Wien (europaweit auf Rang 2) mit deutlichem Abstand vor der Steiermark (Rang 16, mit Erfindern für

die Institutionen NXP B.V., AMS AG, HOLWEG KARIN, TECHNISCHE UNIVERSITAET, SATYATEK SA, 7ID

TECHNOLOGIES, BAUMANN/HOLDING/1886 GMBH, SCHRIEBL MARKUS, ELECTRONICS AND, TRECHIP)

und Vorarlberg (Rang 22 unter allen europäischen NUTS-2 Regionen, mit Erfindern für die

Patentanmelder IDENTEC SOLUTIONS, GIESECKE, HIRSCHMANN AUTOMOTIVE, GANTNER

ELECTRONIC, SIEMENS AKTIENGESELLSCHAFT und SMARTLIBERTY SA). In Tabelle 15 sind die

österreichischen Bundesländer nach EP-Erfinderdichte gereiht.

ABBILDUNG 13: SCHNITTSTELLEN VON RFID, NFC UND GREENTECH


0 2 4 6 8 10 12 14 16 18

Energie

Energieeffizienz


Verkehr/Mobilität

Abfall

Boden/Altlasten

Lärmschutz


Recycling

Umweltmonitoring

Wasser/Abwasser



Themenübergreifende Patentfamilien sind zwischen RFID/NFC und Energie, Energieeffizienz,

Verkehr/Mobilität, Lärmschutz und Umweltmonitoring besonders häufig, wie in Abbildung 13 gezeigt.

Die interdisziplinären Patentfamilien zwischen RFID/NFC und Lärmschutz wurden exemplarisch

ausgewertet. Ihre Dynamik ist seit 2000 sehr hoch – die Zahl der Patentfamilien, die sowohl RFID/NFC

als auch Lärmschutz betreffen, stieg von rund 10 im Jahr 2001 auf über 130 im Jahr 2012. In den letzten

Jahren nimmt die Anmeldefrequenz der Patentfamilien in der Themenkombination wieder ab

(Abbildung 14).

ABBILDUNG 14: SCHNITTSTELLE RFID, NFC MIT LÄRMSCHUTZ


3.3 Bildgebende Verfahren

Bei bildgebenden Verfahren, die ihre Hauptanwendung in der Medizintechnik haben, sind europaweit

die Regionen Noord-Brabant, Mittelfranken, Oberfranken, Trøndelag und Stockholm führend, wie in

Tabelle 16 gezeigt.

Die Unternehmen der Erfinder in Nord-Brabant (NL41) sind dabei KONINKLIJKE PHILIPS, GIESEN

DESIGN, SCHMUHL FASERVERBUNDTECHNIK, ENCAPSON B.V., VETJENS MARINUS, BOSTON

SCIENTIFIC, T TAPE und FRENCKEN EUROPE. Erfinder in Mittelfranken (DE25) waren für die Anmelder

SIEMEN, FRAUNHOFERGESELLSCHAFT, MIR MEDICAL, ZIEHM IMAGING, W.L. GORE, und BIOTRONIK


CRM patentaktiv, und in Oberfranken (DE24) für SIEMENS, ZIEHM IMAGING, ZONARE MEDICAL,

BIOSENSE WEBSTER und die FRAUNHOFERGESELLSCHAFT.

TABELLE 16: NUTS-2 RANKING BILDGEBENDE VERFAHREN, TOP-10 REGIONEN

Rang NUTS-2 Region Einwohner in 1000 EP Patente EP Erfinder EP Erf-Dichte

1 NL41 Noord-Brabant 2449.2 1435 900 0.367


3 DE24 Oberfranken 1073.9 76 53 0.049

4 NO06 Trøndelag 424.2 19 14 0.033

5 SE11 Stockholm 2036.8 62 67 0.033

6 DE21 Oberbayern 4364.4 187 137 0.031

7 DK01 Hovedstaden 1689.8 61 47 0.028


9 BE31 Prov. Brabant Wallon 381.2 13 10 0.026

10 CH03 Nordwestschweiz 1066.2 52 26 0.024


Die österreichischen Bundesländer weisen keine ausgeprägte Stärke bei ihren Erfinderdichten auf dem

Gebiet bildgebender Verfahren auf. Einzig Oberösterreich liegt auf Rang 21 unter den Top-25 in

Europa. Tabelle 17 zeigt den Rang der österreichischen NUTS-2 Regionen.

TABELLE 17: NUTS-2 RANKING BILDGEBENDE VERFAHREN, AT-REGIONEN Rang NUTS-2 Region Einwohner in 1000 EP Patente EP Erfinder EP Erf-Dichte


32 AT22 Steiermark 1209.5 11 15 0.012

37 AT13 Wien 1706.5 13 17 0.010

73 AT33 Tirol 708.5 5 4 0.006


93 AT32 Salzburg 530.8 2 2 0.004

110 AT34 Vorarlberg 369.4 2 1 0.003


Die Anmelder mit Erfindern in Oberösterreich sind dabei GENERAL ELECTRIC, SPIESSBERGEREICHHORN

PETER, DEUTSCHMANN HEINRICH, SPS MED und MKW ELECTRONICS. Institutionen mit Erfindern in der

Steiermark sind vor allem im akademischen Bereich, wie JOANNEUM RESEARCH, TU und Universität

GRAZ. Erfinder in Wien wurden in den Patentveröffentlichungen von AGFA HEALTHCARE, EMTENSOR

GMBH, der Med. Uni Wien, FEKE GILBERT, SIEMENS AG, GENERAL ELECTRIC und BRAINCON angeführt.


ABBILDUNG 15: SCHNITTSTELLEN VON BILDGEBENDE VERFAHREN UND GREENTECH


ABBILDUNG 16: SCHNITTSTELLE BILDGEBENDE VERFAHREN MIT RECYCLING


Die exemplarische Schnittstelle zwischen bildgebenden Verfahren und Recycling zeigt ab 2001

kontinuierliche konstante Aktivität, wobei sowohl die Herstellung von Szintillatoren, besonders aber

auch die Wiederaufbereitung von Kontrastmitteln in der Medizintechnik als Anwendungen genannt

sind (Abbildung 16).

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Energie

Energieeffizienz


Verkehr/Mobilität

Abfall

Boden/Altlasten

Lärmschutz


Recycling

Umweltmonitoring

Wasser/Abwasser



3.4 Human Computer Interface

Die Top-Erfinderregionen in Europa auf dem Gebiet der Mensch-Maschinen-Schnittstellen sind in

Tabelle 18 gezeigt. Es führen hinsichtlich ihrer Erfinderdichten Sydsverige (SE22, mit Erfindern für die

Anmelder SONY, CRUNCHFISH AB, BLACKBERRY LIMITED, SENSEG LTD, TELEFONAKTIEBOLAGET und

FINGERPRINT CARDS) vor Pohjois-Suomi (FI1A, mit Erfindern für die Anmelder NOKIA, POLAR ELECTRO

und CORE WIRELESS), Noord-Brabant (NL41, mit Erfindern für PHILIPS, NXP B.V., FRIESLAND BRANDS,

HERE GLOBAL, VIRTUAL PROTEINS, WOOX INNOVATIONS und ENTROPIC COMMUNICATIONS), Länsi-

Suomi (FI19, mit Erfinder für NOKIA, JOLLA OY, TAMPEREEN YLIOPISTO und INTEL) und Etelä-Suomi

(FI19, mit Erfindern für NOKIA, SENSEG, IMMERSION, AITO, TELEFONAKTIEBOLAGET LM, CANATU,

AETHER THINGS und ROVIO ENTERTAINMENT).

TABELLE 18: NUTS-2 RANKING HUMAN COMPUTER INTERFACE, TOP-10 REGIONEN Rang NUTS-2 Region Einwohner in 1000 EP Patente EP Erfinder EP Erf-Dichte

1 SE22 Sydsverige 1390.1 136 106 0.076


3 NL41 Noord-Brabant 2449.2 124 146 0.060

4 FI19 Länsi-Suomi 1357.6 132 80 0.059

5 FI18 Etelä-Suomi 2681 197 157 0.059

6 DE21 Oberbayern 4364.4 191 166 0.038

7 SE11 Stockholm 2036.8 58 63 0.031

8 LI00 Liechtenstein 36 1 1 0.028

9 DK01 Hovedstaden 1689.8 31 43 0.025

10 NO01 Oslo og Akershus 1134.1 26 25 0.022


Die österreichischen NUTS-2 Regionen (Bundesländer) liegen im europäischen Vergleich hinsichtlich

ihrer Erfinderdichten abgeschlagen, einzig mit Vorarlberg unter den Top-25 Regionen. Dabei sind die

Institutionen mit Erfindern aus Vorarlberg HEXAGON TECHNOLOGY, LEICA GEOSYSTEMS und

ZUMTOBEL LIGHTING.

Anmelder mit Erfindern auf dem Gebiet der Mensch-Maschinen-Schnittstelle mit EP-

Patentveröffentlichungen zwischen 10/2006 und 9/2016 sind exemplarisch angeführt.

Aus der Steiermark: AMS, LOGICDATA ELECTRONIC, BUNDESDRUCKEREI, LEICA GEOSYSTEMS,

QUALCOMM und SPIELO INTERNATIONAL,


Aus Niederösterreich: NEXT SYSTEM, OTTO BOCK, SPEECH PROCESSING, NOVOMATIC,

CHERRADI I., CARETEC GMBH und ABALO MEDIA,

Aus Oberösterreich: NEXT SYSTEM, SIEMENS, TGW LOGISTICS, PLAYOKE und FRONIUS,

Aus Wien: NXP, SIEMENS, BUNDESDRUCKEREI GMBH, AIT und DAIMLER.

TABELLE 19: NUTS-2 RANKING HUMAN COMPUTER INTERFACE, AT-REGIONEN Rang NUTS-2 Region Einwohner in 1000 EP Patente EP Erfinder EP Erf-Dichte

24 AT34 Vorarlberg 369.4 8 4 0.011

37 AT22 Steiermark 1209.5 13 10 0.008



55 AT13 Wien 1706.5 10 9 0.005

101 AT32 Salzburg 530.8 2 1 0.002

104 AT21 Kärnten 558.8 2 1 0.002


Zwischen dem Thema Mensch-Maschinen Schnittstelle und den GreenTech Themen bestehen vor

allem in den Bereichen Energie, Energieeffizienz, Verkehr/Mobilität, Lärmschutz und

Umweltmonitoring Vernetzungen. Die Häufigkeiten der Veröffentlichung von Patentfamilien an den

Schnittstellen zu den einzelnen GreenTech Themen ist in Abbildung 17 dargestellt.

Exemplarisch ist die Netzwerkkante zwischen Energieeffizienz und Mensch-Maschinen-Schnittstelle

anhand von Musterdokumenten sowie der Patentanmeldedynamik in Abbildung 18 zusammengefasst.

Ab 2007 kam es zu einem rapiden Wachstum der veröffentlichten Patentfamilien, wobei die

Themenkombination sowohl den Einsatz von modernen Mensch-Maschinen-Schnittstellen für höhere

Energieeffienz adressiert (z.B. WO2016095353, ZTE, TERMINAL POWER CONSUMPTION-

CONTROLLING METHOD, DEVICE AND TERMINAL), als auch Verbesserung der Energieeffizienz für die

Geräte der Mensch-Maschinen-Schnittstelle einfließen (z.B. US2016239190, Qualcomm, EFFICIENT

DISPLAY OF CONTENT ON WEARABLE DISPLAYS).


ABBILDUNG 17: SCHNITTSTELLEN VON HUMAN COMPUTER INTERFACE UND GREENTECH


ABBILDUNG 18: SCHNITTSTELLE HUMAN COMPUTER INTERFACE MIT ENERGIEEFFIZIENZ


0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2

Energie

Energieeffizienz


Verkehr/Mobilität

Abfall

Boden/Altlasten

Lärmschutz


Recycling

Umweltmonitoring

Wasser/Abwasser



3.5 Cyberphysikalische Produktionssysteme

Auf dem Gebiet der Cyberphysikalischen Produktionssysteme führen die Regionen Mittelfranken,

Oberpfalz, Karlsruhe, Nordwestschweiz und Östra Mellansverige hinsichtlich ihrer Erfinderdichten.

Dabei sind die Patentanmelder mit Erfindern in Mittelfranken z.B. SIEMENS, BOSCH, BECKHOFF

AUTOMATION, GOODYEAR DUNLOP, RODENSTOCK, PERCEPTRON, CERTA SYSTEMS und SUMITOMO,

in der Oberpfalz z.B. SIEMENS, KRONES, FIT FRUTH, WITRON LOGISTIK, MUEHLBAUER, SYMAX

SYSTEMTECHNIK, REHAU und KRONES, und jene in Karlsruhe SIEMENS, ABB, SEWEURODRIVE, NEC,

HOMAG und ENDRESS+HAUSER.

TABELLE 20: NUTS-2 RANKING CYBERPHYSIKALISCHE PRODUKTIONSSYSTEME, TOP-10 REGIONEN Rang NUTS-2 Region Einwohner in 1000 EP Patente EP Erfinder EP Erf-Dichte


2 DE23 Oberpfalz 1081.3 67 60 0.055

3 DE12 Karlsruhe 2742.4 158 145 0.053


5 SE12 Östra Mellansverige 1563.8 65 60 0.038

6 DE13 Freiburg 2197.6 96 68 0.031

7 DE11 Stuttgart 4001.7 99 117 0.029

8 DE26 Unterfranken 1320 48 36 0.027

9 DE21 Oberbayern 4364.4 102 106 0.024

10 DEA4 Detmold 2040.8 55 47 0.023


TABELLE 21: NUTS-2 RANKING CYBERPHYSIKALISCHE PRODUKTIONSSYSTEME, AT-REGIONEN Rang NUTS-2 Region Einwohner in 1000 EP Patente EP Erfinder EP Erf-Dichte


26 AT34 Vorarlberg 369.4 4 3 0.008

54 AT32 Salzburg 530.8 3 2 0.004

57 AT11 Burgenland 284.4 1 1 0.004

61 AT22 Steiermark 1209.5 2 4 0.003


66 AT13 Wien 1706.5 7 5 0.003

89 AT33 Tirol 708.5 1 1 0.001



Tabelle 20 zeigt die Top-10 der europäischen Regionen, gereiht nach Erfinderdichte. Oberösterreich

ist die einzige Region in Österreich unter den Top-25 in Europa mit Anmeldern wie zum Beispiel

SIEMENS, STIWA, KEBA, ROCKWELL AUTOMATION, FRONIUS und PRIMETALS TECHNOLOGIES.

Weitere Anmelder mit Erfindern in Österreich sind z.B. Zumtobel, Servus Intralogistik, Kiefel,

Sumitomo, AMS, AVL, Rockwell Automation, Kapsch, Moeller Gebäudeautomation und EATON.

ABBILDUNG 19: SCHNITTSTELLEN VON CYBERPHYSIKALISCHE PRODUKTIONSSYSTEME UND GREENTECH


Die Schnittstellen zwischen Cyberphysikalischen Produktionssystemen (CPPS) und GreenTech Themen

sind besonders stark in den Bereichen Energie, Energieeffizienz, Integrierte Technologie,

Verkehr/Mobilität, Abfall, Lärmschutz, Luft/Reinigung/Klima, Umweltmonitoring und

Wasser/Abwasser ausgeprägt.

Eine exemplarische Darstellung der Schnittstelle zwischen CPPS und Luft/Reinigung/Klima ist in

Abbildung 19 gezeigt. Dabei weist die Patentanmeldedynamik (Zahl der veröffentlichten

Patentfamilien im Zeitverlauf) das charakteristische Muster von Technologiereife – nach einem

exponentiellen Anstieg ab 2007 wurden in den letzten beiden Jahren (2014 und 2015) bereits

rückläufige Zahlen der veröffentlichten Patentfamilien beobachtet.

0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5

Energie

Energieeffizienz


Verkehr/Mobilität

Abfall

Boden/Altlasten

Lärmschutz


Recycling

Umweltmonitoring

Wasser/Abwasser



Musterdokumente an der Schnittstelle von CPPS und den GreenTech Bereich Luft/Reinigung/Klima

sind z.B. Ofensteuerungen (LU91520, Wurth, COMPUTERS SYSTEM AND METHOD FOR CONTROLLING

CHARGING OF A BLAST FURNACE BY MEANS OF A USER INTERFACE), oder die Optimierung von LNG-

Prozessen (z.B. US2007227187, Honeywell, SYSTEM AND METHOD FOR COORDINATION AND

OPTIMIZATION OF LIQUEFIED NATURAL GAS (LNG) PROCESSES). Ein Auszug aus

Patentveröffentlichungen der exemplarischen Schnittstelle mit CPPS sind in Abbildung 20 rechts

aufgelistet.

ABBILDUNG 20: SCHNITTSTELLE CYBERPHYSIKALISCHE PRODUKTIONSSYSTEME MIT LUFT/REINIGUNG/KLIMA


3.6 Kartendienste

In der europäischen Betrachtung führen die deutschen Regionen Oberbayern, Braunschweig und

Hannover vor Nord-Holland und der finnischen Region Länsi-Suomi. Die Top-10 NUTS-2 Regionen nach

Erfinderdichte sind in Tabelle 22 aufgelistet.

Die Anmelder aus den Top-5 Regionen mit höchster Erfinderdichte in Europa sind vor allem aus den

Bereichen Verkehr, Luft- und Raumfahrt sowie Exploration, wie z.B. AUDI, HARMAN BECKER, BMW,

SIEMENS, DEUTSCHES ZENTRUM F. LUFT- U. RAUMFAHRT, CONTINENTAL AUTOMOTIVE,

VOLKSWAGEN, MAN TRUCK, FURUNO ELECTRIC, ASTRIUM SAS, TRAJET, TOMTOM GERMANY, TELE


ATLAS, STMICROELECTRONICS, NOKIA, INTEL, SANDVIK MINING, TEAM ACTION, PONSSE, JC INERTIAL,

HERE GLOBAL und ARIADNA TECH.

TABELLE 22: NUTS-2 RANKING KARTENDIENSTE, TOP-10 REGIONEN Rang NUTS-2 Region Einwohner in 1000 EP Patente EP Erfinder EP Erf-Dichte

1 DE21 Oberbayern 4364.4 387 284 0.065

2 DE91 Braunschweig 1613 145 91 0.056

3 DE92 Hannover 2140.6 273 115 0.054

4 NL32 Noord-Holland 2680.3 379 143 0.053

5 FI19 Länsi-Suomi 1357.6 91 72 0.053

6 DE11 Stuttgart 4001.7 239 182 0.045

7 FI18 Etelä-Suomi 2681 123 115 0.043


9 NL41 Noord-Brabant 2449.2 131 96 0.039

10 DE30 Berlin 3451.7 204 133 0.039


Das Thema „Kartendienste“ ist in Österreich sehr schwach durch Erfinder besetzt. Dies drückt sich auch

darin aus, dass Vorarlberg als Bundesland mit höchster Erfinderdichte in Österreich im europäischen

Vergleich unter rund 280 NUTS-2 Regionen lediglich auf Rang 52 liegt. Der Rang der österreichischen

Bundesländer im europaweiten Vergleich ist in Tabelle 23 gezeigt.

TABELLE 23: NUTS-2 RANKING KARTENDIENSTE, AT-REGIONEN Rang NUTS-2 Region Einwohner in 1000 EP Patente EP Erfinder EP Erf-Dichte

52 AT34 Vorarlberg 369.4 5 3 0.008

55 AT32 Salzburg 530.8 7 4 0.008

60 AT11 Burgenland 284.4 2 2 0.007


70 AT13 Wien 1706.5 10 9 0.005

82 AT22 Steiermark 1209.5 5 5 0.004

118 AT21 Kärnten 558.8 1 1 0.002



Patentanmelder mit Erfindern in Österreich sind beispielsweise HEXAGON TECHNOLOGY,

AUTOMOTIVE DISTANCE, HILTI, KAPSCH TRAFFICCOM, BEWAG GEOSERVICE, SIEMENS, MAGNA


ELECTRONICS, CONTINENTAL AUTOMOTIVE, FTW. FORSCHUNGSZENTRUM, ZENO TRACK, DAIMLER

AG, DYNAMIC PERSPECTIVE oder EMPORIA TELECOM.

Die Betrachtung der Schnittstellen zwischen Kartendiensten und GreenTech Themen zeigt den Bereich

Verkehr/Mobilität am stärksten ausgeprägt (im Beobachtungszeitraum der letzten 10 Jahre), aber

auch die Schnittstellen mit Energie, Energieeffizienz und Umweltmonitoring sind stark ausgeprägt mit

Patentanmeldefrequenzen über 1 pro Monat.

ABBILDUNG 21: SCHNITTSTELLEN VON KARTENDIENSTE UND GREENTECH


Exemplarisch für die Schnittstellen von Kartendiensten und GreenTech Themen wurden

themenübergreifende Patentveröffentlichungen zwischen Kartendiensten und Umweltmonitoring

betrachtet (Abbildung 22). Seit 2000 hat sich die Zahl der veröffentlichten Patentfamilien an der

Technologieschnittstelle mehr als versechsfacht und erreichte im Jahr 2010 den Maximalwert.

Geo-Informationssysteme für Notfälle (z.B. WO2008134607, Geocommand, EMERGENCY RESPONDER

GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEM), oder im Bereich Wearables (z.B. US2016210834, Toyota,

WEARABLE SMART DEVICE FOR HAZARD DETECTION AND WARNING BASED ON IMAGE AND AUDIO

DATA).

0 5 10 15 20 25

Energie

Energieeffizienz


Verkehr/Mobilität

Abfall

Boden/Altlasten

Lärmschutz


Recycling

Umweltmonitoring

Wasser/Abwasser



ABBILDUNG 22: SCHNITTSTELLE KARTENDIENSTE MIT UMWELTMONITORING


3.7 VR/AR

Im Bereich Virtual-/Augmented-Reality führt hinsichtlich Erfinderdichten die niederländische Region

Nord-Brabant (NL41) mit Patentanmeldern wie beispielsweise PHILIPS, NXP, TOMTOM, STERICSSON,

ENTROPIC COMMUNICATIONS, ION VIRTUAL oder ULTRAD COOEPERATIEF.

Weitere Regionen mit hoher Erfinderdichte sind Länsi-Suomi (FI19), Sydsverige (SE22), Zürich (CH04)

und Oberbayern (DE21). Die Liste der Top-10 NUTS-2 Regionen ist in Tabelle 24 gezeigt.

In Österreich liegt lediglich die Steiermark auf Rang 15 unter den Top-25 Regionen nach

Erfinderdichten. Innovierende Unternehmen mit Erfindern in der Steiermark zum Thema Virtual-/

Augmented Reality sind dabei QUALCOMM, SIEMENS, AVL LIST, REACTIVE REALITY, SPIELO

INTERNATIONAL und VASCOPS. Weitere Anmelder mit Erfindern in Österreich sind z.B. AGFA

HEALTHCARE, GENERAL ELECTRIC, AIT, HEXAGON TECHNOLOGY, ZF FRIEDRICHSHAFEN, ZUMTOBEL

LIGHTING, AUTODESK oder METAIO.


TABELLE 24: NUTS-2 RANKING VR/AR, TOP-10 REGIONEN Rang NUTS-2 Region Einwohner in 1000 EP Patente EP Erfinder EP Erf-Dichte

1 NL41 Noord-Brabant 2449.2 244 223 0.091

2 FI19 Länsi-Suomi 1357.6 69 52 0.038

3 SE22 Sydsverige 1390.1 82 53 0.038

4 CH04 Zürich 1360.1 32 35 0.026

5 DE21 Oberbayern 4364.4 115 108 0.025

6 FR52 Bretagne 3209.7 107 79 0.025


8 BE24 Prov. Vlaams-Brabant 1081.7 24 25 0.023


10 FR10 Île de France 11832 257 271 0.023


TABELLE 25: NUTS-2 RANKING VR/AR, AT-REGIONEN Rang NUTS-2 Region Einwohner in 1000 EP Patente EP Erfinder EP Erf-Dichte

15 AT22 Steiermark 1209.5 13 22 0.018

27 AT13 Wien 1706.5 14 17 0.010

38 AT34 Vorarlberg 369.4 3 3 0.008

59 AT21 Kärnten 558.8 2 3 0.005



126 AT33 Tirol 708.5 2 1 0.001


Die Schnittstellen von VR/AR mit GreenTech Themen, deren Häufigkeit in Abbildung 23 gezeigt sind,

sind mit nahezu allen untersuchten Themen bereits leicht ausgeprägt: Energie, Energieeffizienz,

integrierte Technologien, Verkehr/Mobilität, Lärmschutz, Luft/Reinigung/Klima und

Umweltmonitoring sind bereits schwach mit VR/AR vernetzt.

Eine beispielhafte Betrachtung der Schnittstelle zwischen VR/AR und integrierten Technologien zeigt

(bei geringen Ko-Patentanmeldefrequenzen) einen Schwerpunkt auf Anwendungen im 3D-Druck oder

Montagehilfen von Passivhäusern (Abbildung 24). Seit 2000 kommt es punktuell zu

themenübergreifenden Patentveröffentlichungen.


ABBILDUNG 23: SCHNITTSTELLEN VON VR/AR UND GREENTECH


ABBILDUNG 24: SCHNITTSTELLE VR/AR UND INTEGRIERTE TECHNOLOGIEN


0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8

Energie

Energieeffizienz


Verkehr/Mobilität

Abfall

Boden/Altlasten

Lärmschutz


Recycling

Umweltmonitoring

Wasser/Abwasser



3.8 Robotik

Die Key Enabling Technology „Robotik“ ist am stärksten mit den Themen Energie, Verkehr/Mobilität

und Lärmschutz verknüpft. Schwache Verknüpfungen bestehen mit Integrierten Technologien,

Wasser/Abwasser, Luft/Reinigung/Klima, Recycling, Umweltmonitoring und Abfall. Mit

Boden/Altlasten bestehen noch keine in der Patentliteratur erkennbaren Verknüpfungen (Abbildung

25: Themennetzwerk Robotik/GreenTech). Die Linienstärke der Kanten dieses Netzwerks ist

proportional zu Ko-Patentanmeldefrequenz der verknüpften Themen skaliert und einzeln in Abbildung

26 gezeigt.

ABBILDUNG 25: THEMENNETZWERK ROBOTIK/GREENTECH

Quelle: Economica (2016). Weltweite Technologiekonvergenz (>90 Patentämter, 10/06-09/16).


Die globale Dynamik des Themas Robotik ist stark wachsend, mit durchschnittlich 167 veröffentlichten

Patentfamilien monatlich und einer Steigerungsrate der Patentanmeldefrequenz von monatlich

1.418% (siehe Tabelle 1). Die Patentanmeldefrequenz aus Österreich beträgt 0.71 Patentfamilien pro

Monat und beträgt damit 0.43% der weltweiten Patentanmeldefrequenz. Die Dynamik in Österreich

liegt 1.53% unter der weltweiten (vgl. Tabelle 9).

Unter den 280 NUTS-2 Regionen Europas sind die führenden hinsichtlich Erfinderdichten (Anzahl der

Erfinder pro 1000 Einwohner) Schwaben, Mellansverige, Liechtenstein, Stuttgart, Mittelfranke,

Karlsruhe, Oberösterreich, Oberbayern, Tübingen und Oberpfalz.

TABELLE 26: NUTS-2 RANKING ROBOTIK, TOP-10 REGIONEN

Rang NUTS-2 Region Einwohner in 1000

EP Patente EP Erfinder EP Erfinder-dichte

1 DE27 Schwaben 1784.8 271 177 0.099

2 SE12 Mellansverige 1563.8 183 123 0.079


4 DE11 Stuttgart 4001.7 127 129 0.032


6 DE12 Karlsruhe 2742.4 117 78 0.028


8 DE21 Oberbayern 4364.4 150 116 0.027

9 DE14 Tübingen 1807.8 47 41 0.023

10 DE23 Oberpfalz 1081.3 20 21 0.019


Unternehmen mit Patenten von Erfindern in Schwaben sind etwa KUKA, LIEBHERRVERZAHNTECHNIK,

MULTIVAC und AROTEC AUTOMATION. In Mellansverige sind es ABB, VOLVO, MORPHIC

TECHNOLOGIES, MABEMA, BINAR und OPIFLEX AUTOMATION, in Liechtenstein LICONIC, in Stuttgart

DUERR, KUKA, FESTO, ROBERT BOSCH, SIEMENS, DAIMLER, SCHUNK, INOS AUTOMATIONSSOFTWARE.

Auf Rang 7 ist mit Oberösterreich eine österreichische Region unter den Top-10 in Europa. Die

patentintensiven Unternehmen mit Erfindern aus Oberösterreich sind FERROBOTICS, KEBA, STIWA,

MICROEPSILON MESSTECHNIK, SIEMENS VAI (nunmehr Primetals, Korea), IH TECH, TRUMPF

MASCHINEN, SIEMENS und INTELLIGENT MOTION.


Die weiteren gereihten österreichischen Bundesländer (unter allen NUTS-2 Regionen, sortiert nach

Erfinderdichte) sind Steiermark auf Rang 33, Niederösterreich auf Rang 44, Vorarlberg auf Rang 48,

Salzburg auf Rang 69, Wien auf Rang 73 und Tirol auf Rang 83.

TABELLE 27: NUTS-2 RANKING ROBOTIK, AT-REGIONEN

Rang NUTS-2 Region Einwohner in 1000 EP Patente EP Erfinder EP Erfinder-dichte


33 AT22 Steiermark 1209.5 10 9 0.007


48 AT34 Vorarlberg 369.4 12 2 0.005

69 AT32 Salzburg 530.8 2 2 0.004

73 AT13 Wien 1706.5 8 6 0.004

83 AT33 Tirol 708.5 4 2 0.003


Die Verknüpfungen von Robotik mit den GreenTech Themen ist im Netzwerkgraphen von Abbildung

25 gezeigt. Eine disaggregierte Betrachtung auf IPC Patentklassen ist in Tabelle 28: TOP-5 Crossing-

Technologies zwischen Robotik und GreenTech dargestellt. Dabei sind die häufigsten 5 verknüpften

Patentklassen (gereiht nach der weltweiten Ko-Patentanmeldefrequenz, Durchschnitt der letzten 120

Monate, FWO,120) exemplarisch gelistet.

TABELLE 28: TOP-5 CROSSING-TECHNOLOGIES ZWISCHEN ROBOTIK UND GREENTECH

X-IPC X-IPC Descr FWO,120 DynWO,120

H02K7

Erzeugung, Umwandlung oder Verteilung von elektrischer Energie .. Dynamoelektri-sche Maschinen .. Anordnungen fuer den Gebrauch mechanischer Energie, soweit sie baulich mit der Maschine vereinigt sind, z.B. bauliche Vereinigung mit mechanischem Antriebsmotor oder dynamoelektrischer Hilfsmaschine

0.55 0.91%

F16H57 Maschinenelemente oder -einheiten .. Getriebe .. Allgemeine Einzelheiten von Getrie-ben

0.37 -0.16%

H02J7

Erzeugung, Umwandlung oder Verteilung von elektrischer Energie .. Schaltungsanord-nungen oder Systeme fuer die Abgabe oder Verteilung elektrischer Leistung .. Schal-tungsanordnungen zum Laden oder Depolarisieren von Batterien oder zum Speisen von Stromverbrauchern durch Batterien

0.18 1.94%

B60L11 Transportieren .. Antrieb von elektrisch angetriebenen Fahrzeugen .. Elektrischer An-trieb mit auf dem Fahrzeug bereitgestellter Energie

0.16 -0.16%

F03G7

Kraft- und Arbeitsmaschinen oder Kraftmaschinen fuer Fluessigkeiten .. Feder-, Ge-wichts-, Traegheits- oder aehnliche Kraftmaschinen .. Vorrichtungen oder Anordnun-gen zur Erzeugung von mechanischer Energie, soweit anderweitig nicht vorgesehen oder mit Ausnutzung anderweitig nicht vorgesehenen Energiequellen

0.15 0.42%



Hybridantriebe, Getriebe, Laden von Batterien, Elektroantriebe und alternative Energiequellen sind

häufige Unterthemen, die gemeinsam mit Robotik im Kontext von GreenTech in Patenten beschrieben

sind. Eine Fallstudie für die Netzwerkkante zwischen Robotik und Energie ist in Abbildung 27 gezeigt.

ABBILDUNG 26: SCHNITTSTELLEN VON ROBOTIK UND GREENTECH


0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8

Energie

Energieeffizienz


Verkehr/Mobilität

Abfall

Boden/Altlasten

Lärmschutz


Recycling

Umweltmonitoring

Wasser/Abwasser



ABBILDUNG 27: SCHNITTSTELLE ROBOTIK UND ENERGIE


Robotik an der Schnittstelle zu Energie betrifft, wie aus der Tag-Cloud, die aus den häufigsten

Titelwörtern der betreffenden Patentfamilien abgeleitet wurde, ersichtlich wird, Aktuatoren,

Motoren, Antriebe, aber auch das Thema Solar und weitere. Die Anmelder mit den meisten IPUs (nach

geographischem Schutzumfang gewichtete Patentfamilien) sind YASKAWA ELECTRIC CORP, NIPPON

KOGAKU KK | NIPPON TELEGRAPH & TELEPHONE, HARVARD COLLEGE, ABB AB und SONY CORP.

Die weltweite Patentanmeldedynamik an der Schnittstelle zeigt einen signifikanten Anstieg ab 2010.

Einige Beispiele der Patentfamilien, die der Themendefinition der Netzwerkkante zwischen Robotik

und Energie entsprechen, sind in Tabelle 29 gezeigt. Ein Hyperlink (unterlegt bei der Patentnummer)

verweist zum Rohdokument auf dem Server des Europäischen Patentamts (espacenet).

TABELLE 29: BEISPIELDOKUMENTE AN DER SCHNITTSTELLE ROBOTIK/ENERGIE

Patent ID Assignee, TITLE

WO03093648 2003-11-13

NANOMUSCLE INC ACTUATOR FOR TWO ANGULAR DEGREES OF FREEDOM

US5727391 1998-03-17

UNIV MCGILL DEFORMABLE STRUCTURAL ARRANGEMENT

WO2012081793 2012-06-21

SAMSUNG HEAVY IND WIND TURBINE ASSEMBLY AND MANAGEMENT ROBOT AND WIND TURBINE SYSTEM INCLUDING SAME

http://worldwide.espacenet.com/searchResults?submitted=true&locale=de_EP&DB=EPODOC&ST=singleline&query=WO03093648&Submit=SUCHEN

http://worldwide.espacenet.com/searchResults?submitted=true&locale=de_EP&DB=EPODOC&ST=singleline&query=US5727391&Submit=SUCHEN



EP2607685 2013-06-26

JOHST KENNETH ROBOTER ZUM ANBRINGEN UND FESTZIEHEN VON SCHRAUBEN FüR WINDTURBINEN

US2008290743 2008-11-27

TOYOTA ENG & MFG NORTH AMERICA ENERGY EFFICIENT ROBOTIC SYSTEM

WO2010021583 2010-02-25

ESAB AB DEVICE FOR WELDING

DE19843273 2000-03-23

UNIV DRESDEN TECH MECHANISM TO GENERATE SWIVEL MOVEMENTS OF DRIVEN COMPONENTS E.G. GRAB HAS FORM MEMORY ELEMENTS AND ENERGY ACCUMULATORS BETWEEN COMPONENTS

US2014041321 2014-02-13

POIVET ALAIN BUILDING SYSTEMS

WO2012126559 2012-09-27

SENER ING & SIST CLEANING SYSTEM FOR CLEANING PARABOLIC TROUGH COLLECTOR PLANTS AND CLEANING METHOD USING SAID SYSTEM

ITMI20092258 2010-06-24

MENDEZ DE LA CUESTA RAFAEL MA DISPOSITIVO DI PULIZIA PER PANNELLI FOTOVOLTAICI E PANNELLI TERMOSOLARI

WO02098618 2002-12-12

NAT INST OF ADVANCED IND SCIEN WORKING MECHANISM USING SHAPE MEMORY ALLOY


3.9 3D-Druck

Als eine weitere Key-Enabling Technologie der digitalen Transformation wurden additive

Fertigungsverfahren von Metallen und Kunststoffen (“3D-Druck”) untersucht. Das Thema weist

insgesamt außerordentlich hohe Dynamik auf, wobei die Erfinder-Hubs im Sinne lokal hoher

Erfinderdichten (Erfinder pro Einwohner) in Deutschland, der Schweiz und den Niederlanden mit der

deutlich führenden Region Oberbayern, gefolgt von Nordwestschweiz, Nord-Brabant und Schwaben

sind. Rechnerisch weist auch Liechtenstein hohe Erfinderdichte auf – jedoch aufgrund der geringen

Absolutzahl an Erfindern mit entsprechend hoher Unsicherheit. Die Top-10 Regionen nach

Erfinderdichte auf dem Gebiet „3D-Druck“ sind in Tabelle 30 gezeigt.

Als Anmelder mit Erfindern aus den jeweiligen Regionen scheinen in der Patentliteratur für

Oberbayern beispielsweise EOS, MTU, VOXELJET, SIEMENS, EADS, LINDE, AIRBUS DEFENCE, BMW und

3M, für die Nordwestschweiz GENERAL ELECTRIC, ALSTOM, HUNTSMAN, 3D SYSTEMS, SYNTHES, EOS

http://worldwide.espacenet.com/searchResults?submitted=true&locale=de_EP&DB=EPODOC&ST=singleline&query=EP2607685&Submit=SUCHEN



http://worldwide.espacenet.com/searchResults?submitted=true&locale=de_EP&DB=EPODOC&ST=singleline&query=DE19843273&Submit=SUCHEN



http://worldwide.espacenet.com/searchResults?submitted=true&locale=de_EP&DB=EPODOC&ST=singleline&query=ITMI20092258&Submit=SUCHEN



und ABB, und für Nord-Brabant PHILIPS, BEGO BREMER, STICHTING DUTCH, FEI, PTS SOFTWARE, SABIC

und DSM IP auf.

TABELLE 30: NUTS-2 RANKING 3D-DRUCK, TOP-10 REGIONEN Rang NUTS-2 Region Einwohner in 1000 EP Patente EP Erfinder EP Erf-Dichte


2 DE21 Oberbayern 4364.4 335 181 0.041


4 NL41 Noord-Brabant 2449.2 64 60 0.024

5 DE27 Schwaben 1784.8 99 43 0.024

6 NL42 Limburg (NL) 1122.7 28 24 0.021


8 DE11 Stuttgart 4001.7 65 79 0.020

9 DE50 Bremen 661.2 19 13 0.020

10 FR72 Auvergne 1346.8 48 24 0.018


Keine der österreichischen NUTS-2 Regionen liegt unter den Top-25 in Europa (siehe Tabelle 31). Tirol

liegt auf Rang 36 vor Wien (38), Steiermark (58), Vorarlberg (61), Niederösterreich (79) und

Oberösterreich (Rang 102). Patentanmelder mit Erfindern in Österreich sind dabei z.B. PLANSEE,

IVOCLAR VIVADENT, KAPSCH TRAFFICCOM, WAY TO, HUECK FOLIEN, HEXAGON TECHNOLOGY, BMW,

NORSK TITANIUM oder DREVE PRODIMED.

TABELLE 31: NUTS-2 RANKING 3D-DRUCK, AT-REGIONEN Rang NUTS-2 Region Einwohner in 1000 EP Patente EP Erfinder EP Erf-Dichte

36 AT33 Tirol 708.5 4 6 0.008

38 AT13 Wien 1706.5 29 14 0.008

58 AT22 Steiermark 1209.5 2 7 0.006

61 AT34 Vorarlberg 369.4 4 2 0.005




Technologieverknüpfungen mit 3D-Druck besteht bei GreenTech Themen in den Bereichen Energie,

Energieeffizienz, integrierte Technologien, Verkehr/Mobilität, Abfall, Lärmschutz,


Luft/Reinigung/Klima und Recycling. Die entsprechenden Ko-Patentanmeldefrequenzen von 3D-Druck

mit den einzelnen GreenTech Themen sind in Abbildung 28 gezeigt.

ABBILDUNG 28: SCHNITTSTELLEN VON 3D-DRUCK UND GREENTECH


Am Beispiel der Schnittstelle 3D-Druck und Recycling ist die Dynamik der Technologiekonvergenz samt

Musterdokumenten gezeigt. Eine Besonderheit im Technologielebenszyklus von „3D-Druck“ liegt

darin, dass additive Fertigungsverfahren etwa im Bereich Rapid Prototyping, lange Tradition bis in die

80er Jahre des vorigen Jahrhunderts haben. Dennoch ermöglichen komplementäre Technologien aus

dem Portfolio der Digitalisierungs-KETs (z.B. CPPS, VR/AR, 3D-Modelling) einen grundlegend neuen

und breiteren Einsatz der Technologie, was zu einer in jüngsten Zeit deutlich gestiegenen

Patentanmeldedynamik im Bereich 3D-Druck führte. An der Schnittstelle zu Recycling drückt sich dies

durch eine kontinuierliche Patentaktivität mit hohem Rauschen aus, wobei ein Maximum der

veröffentlichten Patentfamilien im Jahr 2015 (dem letzten Beobachtungsintervall) bestimmt wurde.

Anwendungen von 3D-Druck im Recycling sind z.B. Verfahren zur Erhöhung der Recyclingfähigkeit von

Polymeren für den 3D-Druck, oder die Wiederverwertung von 3D-Druck Trägermaterialien. Einige

Musterdokumente an der Technologieschnittstelle sind gemeinsam mit der Begriffs-Wolke der

häufigsten Titelwörter in den Patentfamilien und dem zeitlichen Verlauf der Patentveröffentlichungen

in Abbildung 29 gezeigt.

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Energie

Energieeffizienz


Verkehr/Mobilität

Abfall

Boden/Altlasten

Lärmschutz


Recycling

Umweltmonitoring

Wasser/Abwasser



ABBILDUNG 29: SCHNITTSTELLE 3D-DRUCK MIT RECYCLING


3.10 Digitale Signatur

Datensicherheit gewinnt mit Fortschreiten der digitalen Transformation an Bedeutung und die digitale

Signatur adressiert als eine Möglichkeit der Authentifizierung diese Anforderung. Die Regionen mit

größter Erfinderdichte sind – wieder abgesehen von Liechtenstein, das den europaweit höchsten Wert

der Erfinderdichte bei sehr geringer absoluter Anzahl von Erfindern – in Finnland, Niederlande und

Schweden. Die Top-10 Regionen sind in Tabelle 32 aufgelistet.

Dabei sind die Anmelder mit Erfindern in der finnischen NUTS-2 Region Etelä-Suomi (FI18)

beispielsweise NOKIA, TELEFONAKTIEBOLAGET, TELIASONERA, VALIMO WIRELESS, MERIDEA

FINANCIAL und EMILLION, jene mit Erfindern in der niederländischen Region Nord-Brabant (NL41)

beispielsweise PHILIPS, NXP, INTRINSIC ID, PRIVID B.V., IRDETO und AUTHASAS, und jene mit Erfindern

in der Region Stockholm (SE11) TELEFONAKTIEBOLAGET, ENIGIO TIME, SECURITY ALLIANCE, SCANIA,

MIDEYE, EMERGING SENSE, GIESECKE, ERICSTAM und IDENTITRADE.


TABELLE 32: NUTS-2 RANKING DIGITALE SIGNATUR, TOP-10 REGIONEN Rang NUTS-2 Region Einwohner in 1000 EP Patente EP Erfinder EP Erf-Dichte


2 FI18 Etelä-Suomi 2681 158 119 0.044

3 NL41 Noord-Brabant 2449.2 103 103 0.042

4 SE11 Stockholm 2036.8 89 76 0.037

5 FI20 Åland 27.9 2 1 0.036


7 DE21 Oberbayern 4364.4 173 121 0.028

8 SE22 Sydsverige 1390.1 43 37 0.027

9 CH04 Zürich 1360.1 25 35 0.026

10 FR10 Île de France 11832 343 287 0.024


Österreich ist mit keinem Bundesland unter den Top-25 unter den rund 280 NUTS-2 Regionen

vertreten. Tabelle 33 zeigt die Erfinderdichten der Bundesländer.

Anmelder mit Erfindern in Österreich sind dabei beispielsweise BACHMANN, GIESECKE, AUTHENTIC

VISION, NXP, CONTINENTAL AUTOMOTIVE, SIEMENS, CISC SEMICONDUCTOR, OLOGN TECHNOLOGIES,

FTS COMPUTERTECHNIK, KAPSCH TRAFFICCOM und XYZMO SOFTWARE.

TABELLE 33: NUTS-2 RANKING DIGITALE SIGNATUR, AT-REGIONEN Rang NUTS-2 Region Einwohner in 1000 EP Patente EP Erfinder EP Erf-Dichte

26 AT34 Vorarlberg 369.4 2 3 0.008

27 AT32 Salzburg 530.8 2 4 0.008

36 AT13 Wien 1706.5 6 10 0.006

57 AT11 Burgenland (AT) 284.4 2 1 0.004

60 AT22 Steiermark 1209.5 3 4 0.003

96 AT21 Kärnten 558.8 1 1 0.002

105 AT33 Tirol 708.5 9 1 0.001




Die Key-Enabling Technologie „Digitale Signatur“ fand in inter-disziplinären Patentveröffentlichungen

der letzten 10 Jahre Anwendung in den GreenTech Themen Energie, Energieeffizienz,

Verkehr/Mobilität, Lärmschutz und Umweltmonitoring (siehe Abbildung 30), wobei die Schnittstelle

mit Energie exemplarisch genauer ausgeführt wird.


ABBILDUNG 30: SCHNITTSTELLEN VON DIGITALE SIGNATUR UND GREENTECH


Die themenübergreifenden Patentveröffentlichungen zwischen digitaler Signatur und Energie

betreffen beispielsweise Preissysteme in smarten Stromnetzwerken, Authentifizierung von

Akkumulatoren, sichere Energieversorgung für Industriesteuerungen oder die Erkennung von

unauthorisierten Verbindungen. Musterdokumente dazu sind in Abbildung 31 gezeigt.

Die Patentanmeldedynamik zeigt ein interessantes Muster, da in dem Bereich offensichtlich die

technologische Reife erreicht ist, bzw. Folgetechnologien im Set der anderen Key-Enabling-

Technologies (hier speziell auch Block-Chain) zu finden sind. Dies drückt sich in der exponentiellen

Zunahme von Patentveröffentlichungen zwischen 2002 und 2007 aus, bevor es an der Schnittstelle

zwischen Energie und digitaler Signatur zu einem abrupten Abfall der Patentintensität kam.

0 0.5 1 1.5 2 2.5 3

Energie

Energieeffizienz


Verkehr/Mobilität

Abfall

Boden/Altlasten

Lärmschutz


Recycling

Umweltmonitoring

Wasser/Abwasser



ABBILDUNG 31: SCHNITTSTELLE DIGITALE SIGNATUR MIT ENERGIE


3.11 Cloud Computing

Die Schlüsseltechnologie “Cloud Computing” ist in diesem Zusammenhang als parallele Anordnung von

Prozessen, etwa der Verteilung von Rechen- oder Speicherprozessen über eine Mehrzahl von

Systemen in Computernetzwerken hinweg definiert. In Europa ist die Erfinderkonzentration in

Finnland am höchsten, mit den beiden Regionen Länsi-Suomi und Etelä-Suomi, und den zugehörigen

Patentanmeldern wie beispielsweise NOKIA, LUMI TECHNOLOGIES, VRINGO INFRASTRUCTURE,

INTELLIPOCKET, SEVEN NETWORKS, JETBET, MYGOBS, FUSIONLAYER, TELEFONAKTIEBOLAGET oder

NIXU SOFTWARE.

Die führenden europäischen NUTS-2 Regionen nach Erfinderdichten sind in Tabelle 34 aufgelistet.

Insgesamt ist das Thema in Europa relativ schwach besetzt. Der Vollständigkeit halber wurde auch die

Situation der österreichischen Bundesländer mit einer äußerst geringen Anzahl von EP-Erfindern in

Tabelle 35 angeführt (Anmelder ist hier IBM).


TABELLE 34: NUTS-2 RANKING CLOUD COMPUTING, TOP-10 REGIONEN Rang NUTS-2 Region Einwohner

in 1000 EP Patente EP Erfinder EP Erf-Dichte

1 FI19 Länsi-Suomi 1357.6 30 36 0.027

2 FI18 Etelä-Suomi 2681 43 47 0.018

3 UKJ3 Hampshire and Isle of Wight 1883.7 13 18 0.010



6 UKJ1 Berkshire, Buckinghamshire and Oxfordshire 2252.6 18 15 0.007

7 CH04 Zürich 1360.1 10 7 0.005

8 SE21 Småland med öarna 810.8 2 4 0.005

9 SE11 Stockholm 2036.8 9 10 0.005

10 UKK1 Gloucestershire, Wiltshire, Bristol/Bath area 2351.9 15 11 0.005


TABELLE 35: NUTS-2 RANKING CLOUD COMPUTING, AT-REGIONEN Rang NUTS-2 Region Einwohner in 1000 EP Patente EP Erfinder EP Erf-Dichte

18 AT11 Burgenland (AT) 284.4 2 1 0.004


68 AT13 Wien 1706.5 2 1 0.001


Technologieschnittstellen mit GreenTech Themen bestehen in den Bereichen Energie,

Energieeffizienz, Verkehr/Mobilität und Umweltmonitoring.

Die exemplarisch ausgeführte Kombination von Cloud Computing und Verkehr/Mobilität deutet auf

eine hohe Technologiereife bzw. zumindest das Ende eines Technologiezyklus hin, wie aus der

Abnahme der Patentanmeldefrequenz in den letzten beiden Jahren hervorgeht (siehe Abbildung 32

links). Musterdokumente von Cloud Computing im Bereich Verkehr/Mobilität betreffen beispielsweise

Elektromobilität (z.B. verteiltes Laden, Verbindung zu Apps), Datentransfer oder den Einsatz von

Flotten für medizinische Zwecke).


ABBILDUNG 32: SCHNITTSTELLEN VON CLOUD COMPUTING UND GREENTECH


ABBILDUNG 33: SCHNITTSTELLE CLOUD COMPUTING MIT VERKEHR/MOBILITÄT


0 1 2 3 4 5 6 7

Energie

Energieeffizienz


Verkehr/Mobilität

Abfall

Boden/Altlasten

Lärmschutz


Recycling

Umweltmonitoring

Wasser/Abwasser



3.12 Vernetzte Sensoren

Eine weitere Schlüsseltechnologie im Bereich der Digitalisierung betrifft vernetzte Sensoren. Aus

europäischer Sicht weisen die skandinavischen Länder Finnland und Schweden wie auch die

Niederlande in den Regionen Pohjois-Suomi (FI1A), Etelä-Suomi (FI18), Nord-Brabant (NL41) und

Stockholm (SE11) besonders hohe Erfinderdichten auf. Tabelle 36 zeigt die Liste der Top-10 Regionen

in Europa, gereiht nach ihrer Erfinderdichte. Vorarlberg belegt dabei Rang 8 und ist auch die einzige

Region in Österreich unter den Top-25 unter allen NUTS-2 Regionen.

Die Anmelder mit Erfindern in Finnland sind beispielsweise NOKIA, 9SOLUTIONS, SENIORTEK,

TEKNOLOGIAN TUTKIMUSKESKUS, POLAR ELECTRO, RENESAS MOBILE, KYYNEL, WALKBASE,

TELEFONAKTIEBOLAGET, WRISTOP TECHNOLOGIES, CASAMBI TECHNOLOGIES, JOIKUSOFT und

WIREPAS. Jene mit Erfindern in Schweden sind TELEFONAKTIEBOLAGET, OPTIS CELLULAR, TRUE

HEADING, SCANIA, COMTRACK, HUAWEI, SONY, CRUNCHFISH, TERRANET, BLACKBERRY, ABB

RESEARCH, HART COMMUNICATION, OPTIS CELLULAR, VOLANTIC AB, FREE2MOVE und LUMENRADIO.

Erfinder in Nord-Brabant sind auf den Patenten von Philips und Greenpeak Technologies angeführt.

TABELLE 36: NUTS-2 RANKING VERNETZTE SENSOREN, TOP-10 REGIONEN Rang NUTS-2 Region Einwohner in 1000 EP Patente EP Erfinder EP Erf-Dichte


2 FI20 Åland 27.9 1 1 0.036

3 FI18 Etelä-Suomi 2681 108 91 0.034

4 NL41 Noord-Brabant 2449.2 71 79 0.032

5 SE11 Stockholm 2036.8 48 59 0.029

6 FI19 Länsi-Suomi 1357.6 41 34 0.025

7 SE22 Sydsverige 1390.1 23 25 0.018

8 AT34 Vorarlberg 369.4 2 6 0.016

9 DE21 Oberbayern 4364.4 71 63 0.014

10 SE12 Östra Mellansverige 1563.8 32 17 0.011


Die Patente von Erfindern in Österreich sind für TRIDONIC, SIEMENS, KAPSCH TRAFFICCOM, NXP und

NOKIA SOLUTIONS angemeldet.


TABELLE 37: NUTS-2 RANKING VERNETZTE SENSOREN, AT-REGIONEN Rang NUTS-2 Region Einwohner in 1000 EP Patente EP Erfinder EP Erf-Dichte

8 AT34 Vorarlberg 369.4 2 6 0.016

27 AT13 Wien 1706.5 12 8 0.005



Thematische Anknüpfungspunkte bestehen besonders im Bereich der Energieeffizienz, aber auch in

den Bereichen Energie, Verkehr/Mobilität, Luft/Reinigung/Klima und Umweltmonitoring.

ABBILDUNG 34: SCHNITTSTELLEN VON VERNETZTE SENSOREN UND GREENTECH


Die beispielhafte Auswertung der Schnittstelle von vernetzten Sensoren mit Energieeffizienz zeigte

besonders zwischen 2008 und 2012 eine hohe Dynamik. In dem Zeitraum versechsfachten sich die

Patentveröffentlichungen, wobei aktuelle Beispiele etwa die Steuerung von Lichtsystemen betreffen.

Abbildung 35 zeigt links den zeitlichen Verlauf veröffentlichter Patentfamilien und weist rechts einige

Musterdokumente der Schnittstelle „vernetzte Sensoren“ und „Energieeffizienz“ aus.

0 2 4 6 8 10 12 14 16

Energie

Energieeffizienz


Verkehr/Mobilität

Abfall

Boden/Altlasten

Lärmschutz


Recycling

Umweltmonitoring

Wasser/Abwasser



ABBILDUNG 35: SCHNITTSTELLE VERNETZTE SENSOREN MIT ENERGIEEFFIZIENZ


3.13 Verschlüsselung, Schlüsselaustausch

Auch Verschlüsselung steht im unmittelbaren Zusammenhang mit Datensicherheit, wie auch das zuvor

betrachtete Thema der digitalen Signatur, oder das später diskutierte Thema Block-Chain. Die

regionalen Innovatoren-Hubs sind auch beim Thema Verschlüsselung in Nordeuropa, besonders in

Finnland und den Niederlanden, mit den Top-Regionen Åland (FI20), Nord-Brabant (NL41) und Etelä-

Suomi (FI18) – die Top-10 sind in Tabelle 38 aufgelistet.

Als Patentanmelder mit Erfindern aus den führenden finnischen Regionen treten dabei NOKIA, SSH

COMMUNICATIONS, TELEFONAKTIEBOLAGET, VENAFI, GIESECKE, MERIDEA FINANCIAL und ENVAULT

auf. Erfinder aus Nord-Brabant sind bei Patenten für PHILIPS, INTRINSIC ID, IRDETO, BOSCH, PRIVID

und GENKEY NETHERLANDS angeführt.

Erfinder in den österreichischen NUTS-2 Regionen Wien und Kärnten (europaweit auf den Rängen 19

bzw. 28, siehe Tabelle 39) sind in Patentveröffentlichungen von AIT, NXP, CONTINENTAL, PHILIPS und

KAPSCH genannt.


TABELLE 38: NUTS-2 RANKING VERSCHLÜSSELUNG, SCHLÜSSELAUSTAUSCH, TOP-10 REGIONEN Rang NUTS-2 Region Einwohner in 1000 EP Patente EP Erfinder EP Erf-Dichte

1 FI20 Åland 27.9 2 1 0.036

2 NL41 Noord-Brabant 2449.2 111 83 0.034


4 FI18 Etelä-Suomi 2681 88 65 0.024


6 DE21 Oberbayern 4364.4 113 94 0.022

7 SE11 Stockholm 2036.8 69 40 0.020

8 CH04 Zürich 1360.1 12 23 0.017

9 FR10 Île de France 11832 177 183 0.015



TABELLE 39: NUTS-2 RANKING VERSCHLÜSSELUNG, SCHLÜSSELAUSTAUSCH, AT-REGIONEN Rang NUTS-2 Region Einwohner in 1000 EP Patente EP Erfinder EP Erf-Dichte

19 AT13 Wien 1706.5 8 13 0.008

28 AT21 Kärnten 558.8 1 3 0.005

78 AT33 Tirol 708.5 3 1 0.001

94 AT22 Steiermark 1209.5 5 1 0.001


Technologieschnittstellen zu GreenTech Themen wurden vor allem bei den Bereichen Energie,

Energieeffizienz, Verkehr/Mobilität beobachtet. Exemplarisch ist in Abbildung 37 anhand der

Schnittstelle mit Energie der zeitliche Verlauf der Patentveröffentlichungen dargestellt, wobei ein

Maximum im Jahr 2007 auftrat, als im Bereich des Mobilfunks (bei dem peripheren Konzept Energie,

etwa im Bereich von Akkumulatoren) zahlreiche Verschlüsselungsverfahren patentiert wurden.

Thematisch verschiebt sich in jüngster Zeit der inhaltliche Schwerpunkt von Patentveröffentlichungen

an der Schnittstelle hin zur Verschlüsselung von Daten über Stromverbrauch etwa im Smart Grid und

beim Energie- und Batteriemanagement, wobei in diesem Teilbereich auch eine positive Dynamik in

den letzten Jahren (speziell ab 2010, nach dem Maximum 2007) einsetzt.


ABBILDUNG 36: SCHNITTSTELLEN VON VERSCHLÜSSELUNG, SCHLÜSSELAUSTAUSCH UND GREENTECH


ABBILDUNG 37: SCHNITTSTELLE VERSCHLÜSSELUNG, SCHLÜSSELAUSTAUSCH UND ENERGIE


0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8

Energie

Energieeffizienz


Verkehr/Mobilität

Abfall

Boden/Altlasten

Lärmschutz


Recycling

Umweltmonitoring

Wasser/Abwasser



3.14 QR Code/Digitale Marker

Digitale Marker, die hier auch plakativ mit “QR Code” betitelt werden, tragen im Zusammenhang mit

Digitalisierung zur qualitätssichernden automatischen Identifikation von Objekten bei.

Die Innovatoren-Hubs in Europa (Tabelle 40) sind dabei vor allem in der Schweiz (CH01 -

Genferseeregion) und Oberbayern (DE21) mit Anmeldern wie beispielsweise NESTEC, SICPA, MONTRES

BREGUET, PHILIP MORRIS, SCANTRUST, NISS, MHM MICROTECHNIQUE oder NOVELTY GROUP (mit

Erfinderin in der Genferseeregion), bzw. GIESECKE, MAURER ELECTRONICS, SIEMENS, RAT ASSET, EOS,

HOLOGRAM INDUSTRIES, CONNECTMESMART, KRAUSSMAFFEI oder S+P SAMSON (mit Erfindern in

Oberbayern).

TABELLE 40: NUTS-2 RANKING QR CODE/DIGITALE MARKER, TOP-10 REGIONEN Rang NUTS-2 Region Einwohner in 1000 EP Patente EP Erfinder EP Erf-Dichte


2 DE21 Oberbayern 4364.4 43 53 0.012


4 DE13 Freiburg 2197.6 15 19 0.009

5 CH04 Zürich 1360.1 10 11 0.008

6 CH06 Zentralschweiz 743.2 8 6 0.008

7 SE22 Sydsverige 1390.1 17 11 0.008

8 FI18 Etelä-Suomi 2681 11 21 0.008

9 CH05 Ostschweiz 1098 6 8 0.007

10 DE30 Berlin 3451.7 21 25 0.007


TABELLE 41: NUTS-2 RANKING QR CODE/DIGITALE MARKER, AT-REGIONEN Rang NUTS-2 Region Einwohner in 1000 EP Patente EP Erfinder EP Erf-Dichte

16 AT32 Salzburg 530.8 3 3 0.006

20 AT34 Vorarlberg 369.4 2 2 0.005


75 AT33 Tirol 708.5 2 1 0.001

95 AT22 Steiermark 1209.5 1 1 0.001

103 AT13 Wien 1706.5 2 1 0.001



Erfinder in Österreich sind über die Bundesländer Salzburg, Vorarlberg, Oberösterreich, Tirol,

Steiermark und Wien vereinzelt verteilt, mit Salzburg und Vorarlberg unter den Top-25 hinsichtlich

Erfinderdichten (unter den europäischen NUTS-2 Regionen, siehe Tabelle 41).

Die Bedeutung von digitalen Markern ist bei GreenTech Themen sowohl in der klassischen

Umwelttechnik, speziell bei Abfall, Recycling, Lärmschutz und Umweltmonitoring, als auch bei den

Themen der Energie/Energieeffizienz/Verkehr/Mobilität durch themenübergreifende

Patentveröffentlichungen ersichtlich. Abbildung 38 zeigt die Häufigkeiten der inter-disziplinären

Patente mit digitalen Markern.

ABBILDUNG 38: SCHNITTSTELLEN VON QR CODE/DIGITALE MARKER UND GREENTECH


Die exemplarische Betrachtung der Schnittstelle zwischen digitalen Markern und Recycling (Abbildung

39) zeigt keinen ausgeprägten Trend, sondern konstante Patentaktivität auf niedrigem Level.

Musterdokumente betreffen beispielsweise die Verwendung von rezyklierten Kunststoffen als

Rohstoff für bedruckte (ID-)Karten, oder die Markierung von rezyklierbaren Materialien.

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9

Energie

Energieeffizienz


Verkehr/Mobilität

Abfall

Boden/Altlasten

Lärmschutz


Recycling

Umweltmonitoring

Wasser/Abwasser



ABBILDUNG 39: SCHNITTSTELLE QR CODE/DIGITALE MARKER MIT RECYCLING


3.15 Block-Chain

Im Bereich der Chiffrierung mit Block-Chain Verfahren ist die Dichte an Erfindern in Nord-Brabant

(NL41) europaweit am höchsten (Tabelle 42), gefolgt von der Region Provence-Alpes-Côte d'Azur

(FR82) und Oberbayern (DE21), mit Anmeldern wie beispielsweise PHILIPS, IRDETO und NXP (mit

Erfindern in Nord-Brabant), bzw. STMICROELECTRONICS, INSIDE SECURE, GEMALTO, FRANCE

TELECOM und INSIDE CONTACTLESS (mit Erfindern in Provence-Alpes-Côte d'Azur), bzw. GIESECKE,

SIEMENS, MICRONAS, ROHDE, BECKHOFF AUTOMATION oder TEXAS INSTRUMENTS (mit Erfindern in

Oberbayern).

Erfinder in Österreich sind in den Bundesländern Wien, Niederösterreich und Steiermark (Tabelle 43)

mit den Patentanmeldern NXP, FINALOGIC, LOGODYNAMIC und CMLA. Bei geringer absoluter Anzahl

von Erfindern und entsprechender statistischer Schwankungsbreite liegen Wien (Rang 11) und

Niederösterreich (Rang 21) dabei unter den Top-25 Regionen in Europa, bezieht man die Zahl der EP-

Erfinder auf die Einwohnerzahlen der jeweiligen Regionen.

Die Technologieschnittstellen sind, wie bei digitaler Signatur und dem weiteren Thema

Verschlüsselung, vor allem im Bereich Energie, Energieeffizienz, Mobilität und Umweltmonitoring.


TABELLE 42: NUTS-2 RANKING BLOCK-CHAIN, TOP-10 REGIONEN Rang NUTS-2 Region Einwohner

in 1000 EP Patente EP Erfinder EP Erf-Dichte

1 NL41 Noord-Brabant 2449.2 43 31 0.013


3 DE21 Oberbayern 4364.4 37 30 0.007


5 FI18 Etelä-Suomi 2681 13 16 0.006

6 FR10 Île de France 11832 97 67 0.006

7 UKE1 East Yorkshire and Northern Lincolnshire 921 1 4 0.004

8 DE12 Karlsruhe 2742.4 6 11 0.004

9 SE11 Stockholm 2036.8 6 7 0.003



TABELLE 43: NUTS-2 RANKING BLOCK-CHAIN, AT-REGIONEN Rang NUTS-2 Region Einwohner in 1000 EP Patente EP Erfinder EP Erf-Dichte

11 AT13 Wien 1706.5 6 5 0.003


47 AT22 Steiermark 1209.5 5 1 0.001


ABBILDUNG 40: SCHNITTSTELLEN VON BLOCK-CHAIN UND GREENTECH


0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 0.16

Energie

Energieeffizienz


Verkehr/Mobilität

Abfall

Boden/Altlasten

Lärmschutz


Recycling

Umweltmonitoring

Wasser/Abwasser



So zählen im Bereich Umweltmonitoring etwa die Manipulationserkennung und Verschlüsselung von

Zählerdaten zu Beispielen, in denen Block-Chain bereits in Zusammenhang mit GreenTech Themen

stehen (Abbildung 41).

ABBILDUNG 41: SCHNITTSTELLE BLOCK-CHAIN MIT UMWELTMONITORING


3.16 Holografie

Holografie wird im Zusammenhang mit optischen Sicherheitsmerkmalen und Markierungen, aber auch

zur Visualisierung von 3D-Inhalten (z.B. auch im Kontext von Mensch-Maschinen-Schnittstellen) als Key

Enabling Technologie der digitalen Transformation betrachtet. Erfinder-Hubs mit der höchsten

Erfinderdichte in Europa befinden sich in den Belgien, Deutschland und der Schweiz (Tabelle 44).

Patentanmelder mit Erfindern in den führenden Regionen sind etwa IMEC und OVIZIO IMAGING (mit

Erfindern in Vlaams-Brabant), SEEREAL TECHNOLOGIES, FRAUNHOFERGESELLSCHAFT, SHARP

KABUSHIKI, LEIBNIZINSTITUT und S.D. WARREN (mit Erfindern in Dresden), oder ECOLE

POLYTECHNIQUE, LYNCEE TEC, MIMOTEC und NANOLIVE mit Erfindern in der Genferseeregion.


Erfinder in Österreich (in den Regionen Salzburg, Kärnten, Wien und Steiermark, siehe Tabelle 45) sind

auf Patentveröffentlichungen von SONY, BUNDESDRUCKEREI, CARL ZEISS und GIESECKE angeführt.

TABELLE 44: NUTS-2 RANKING HOLOGRAFIE, TOP-10 REGIONEN Rang NUTS-2 Region Einwohner in 1000 EP Patente EP Erfinder EP Erf-Dichte


2 DED2 Dresden 1629.2 149 27 0.017


4 DEC0 Saarland 1020.1 4 9 0.009

5 DE21 Oberbayern 4364.4 50 35 0.008

6 SE22 Sydsverige 1390.1 12 11 0.008



9 NL41 Noord-Brabant 2449.2 15 17 0.007

10 DEA2 Köln 4387.9 41 28 0.006


TABELLE 45: NUTS-2 RANKING HOLOGRAFIE, AT-REGIONEN Rang NUTS-2 Region Einwohner in 1000 EP Patente EP Erfinder EP Erf-Dichte

12 AT32 Salzburg 530.8 3 3 0.006

54 AT21 Kärnten 558.8 2 1 0.002

57 AT13 Wien 1706.5 4 3 0.002

60 AT22 Steiermark 1209.5 4 2 0.002


Schnittstellen zwischen Holografie und GreenTech Themen wurden mit Energie, Energieeffizienz,

Lärmschutz, Luft/Reinigung/Klima, Recycling und Umweltmonitoring festgestellt (Abbildung 42).

Exemplarisch wurden themenübergreifende Patentveröffentlichungen an der Schnittstelle zwischen

Holografie und Luft/Reinigung/Klima untersucht (Abbildung 43).

Die angeführten Musterdokumente beschreiben einerseits holografische Sicherheitsmerkmale bei

Filtern, aber auch Aspekte der Luftreinigung bei der Produktion von Hologrammen und deren

Vorprodukten.


ABBILDUNG 42: SCHNITTSTELLEN VON HOLOGRAFIE UND GREENTECH


ABBILDUNG 43: SCHNITTSTELLE HOLOGRAFIE MIT LUFT/REINIGUNG/KLIMA


0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2

Energie

Energieeffizienz


Verkehr/Mobilität

Abfall

Boden/Altlasten

Lärmschutz


Recycling

Umweltmonitoring

Wasser/Abwasser



3.17 Datenkomprimierung

Komprimierung spielt bei der Speicherung und vor allem auch in der effizienten Übertragung von

Daten eine wesentliche Rolle.

Europäische Regionen mit höchster Erfinderdichte (bezogen auf die Einwohner) auf dem Gebiet der

Datenkomprimierung sind Mittelfranken (DE25), die finnischen Regionen Länsi-Suomi (FI19) und

Pohjois-Suomi (FI1A), Nordjylland (DK05) und Stockholm (SE11), wie in Tabelle 46 gezeigt.

Die korrespondierenden Anmelder mit Erfindern in Mittelfranken sind dabei beispielsweise die

FRAUNHOFERGESELLSCHAFT, SIEMENS, DOLBY SWEDEN, UNIFY GMBH, CODING TECHNOLOGIES und

IAD, jene mit Erfindern in den beiden finnischen Regionen und Dänemark sind z.B. NOKIA, GURULOGIC

MICROSYSTEMS, HEAD INHIMILLINEN und SANHILL, jene mit Erfindern in der Region Stockholm sind

z.B. TELEFONAKTIEBOLAGET, GOOGLE, HUAWEI, DOLBY und KELICOMP.

Wien liegt im europäischen Ranking an 18. Stelle, die Steiermark auf Rang 53 (Tabelle 47) mit den

Patentanmeldern SIEMENS, TECHNION RESEARCH, UNIFY, NXP und GOOGLE.

TABELLE 46: NUTS-2 RANKING DATENKOMPRIMIERUNG, TOP-10 REGIONEN Rang NUTS-2 Region Einwohner in 1000 EP Patente EP Erfinder EP Erf-Dichte


2 FI19 Länsi-Suomi 1357.6 44 17 0.013


4 DK05 Nordjylland 579.7 2 6 0.010

5 SE11 Stockholm 2036.8 28 19 0.009

6 DE12 Karlsruhe 2742.4 13 17 0.006

7 SE33 Övre Norrland 507.7 6 3 0.006

8 NL21 Overijssel 1132.4 4 6 0.005

9 FI18 Etelä-Suomi 2681 17 13 0.005

10 CH04 Zürich 1360.1 4 6 0.004



TABELLE 47: NUTS-2 RANKING DATENKOMPRIMIERUNG, AT-REGIONEN Rang NUTS-2 Region Einwohner in 1000 EP Patente EP Erfinder EP Erf-Dichte

18 AT13 Wien 1706.5 4 5 0.003

53 AT22 Steiermark 1209.5 5 1 0.001


Inter-disziplinäre Verknüpfungen bestehen hauptsächlich zwischen Datenkomprimierung und Energie,

Energieeffizienz, Verkehr/Mobilität, Lärmschutz und Umweltmonitoring (siehe Abbildung 44).

ABBILDUNG 44: SCHNITTSTELLEN VON DATENKOMPRIMIERUNG UND GREENTECH


An der exemplarisch dargestellten Schnittstelle zwischen Datenkomprimierung und Lärmschutz

(Abbildung 45) zeigt sich die stetige Patentaktivität, bei der die Übertragung und -verarbeitung von

audio-kodierten Daten beschrieben wird, wie sie im Zusammenhang mit Lärmschutz im Bereich Active

Noise Cancellation von Bedeutung sind.

0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 0.16 0.18 0.2

Energie

Energieeffizienz


Verkehr/Mobilität

Abfall

Boden/Altlasten

Lärmschutz


Recycling

Umweltmonitoring

Wasser/Abwasser



ABBILDUNG 45: SCHNITTSTELLE DATENKOMPRIMIERUNG MIT LÄRMSCHUTZ


3.18 Gegenüberstellung regionaler Stärkefelder

Der Rang der Erfinderdichten von 17 Digitalisierungs-Key-Enabling-Technologies unter allen

europäischen NUTS-2 Regionen ist in Tabelle 48 gezeigt. Ränge unter 25 sind farblich hinterlegt.

Während in den Bereich Selective Content Distribution, Kartendienste, 3D-Druck und Digitale Signatur

keine österreichische Region unter den Top-25 Regionen in Europa liegt, so sind es bei RFID mit Wien,

Steiermark und Vorarlberg drei Regionen unter den Top-25. Bei bildgebenden Verfahren liegt

Oberösterreich auf Rang 21, bei Human-Computer-Interface ist Vorarlberg auf Rang 24, bei

Cyberphysikalischen Produktionssystemen Oberösterreich auf Rang 17. Die Steiermark ist bei Virtual

Reality auf Rang 15, Oberösterreich bei Robotik auf Rang 7, Burgenland gelegt im Ranking nach

Erfinderdichten im Bereich Cloud Technologies Rang 18, Vorarlberg liegt bei vernetzten Sensoren auf

Rang 8. Bei der Key-Enabling-Technology Verschlüsselung ist die Erfinderdichte in Wien auf Rang 19,

bei QR Code befinden sich Tirol und Vorarlberg mit den Rängen 16 und 20 im europäischen Spitzenfeld.

Wien und Niederösterreich belegen bei Block-Chain die Ränge 11 und 21, bei Holographie liegt

Salzburg auf Rang 12 und bei Datenkomprimierung liegt Wien auf Rang 18.


Die Darstellung zeigt, dass es bei 13 der 17 Key-Enabling-Technologies in Österreich ausgeprägte

Innovatoren-Hubs mit Top-Ranking im europäischen Vergleich gibt. Besonders Wien, Oberösterreich

und Vorarlberg weisen 3 bzw. 4 der Key-Enabling-Technologies ein Ranking unter den Top-25.

TABELLE 48: RANKING DER BUNDESLÄNDER IN DIGITALISIERUNGS-KETS


4 Halbwertszeit der ausgewählten Digitalisierungstechnologien

Die vorangegangenen Abschnitte haben sich im Wesentlichen auf die Analyse des

Patentanmeldegeschehens im Bereich der Digitalisierungstechnologien konzentriert. Gerade im

Bereich der Digitalisierung können Innovationen zum Teil schnelllebig sein, sodass in diesem Abschnitt

die Analyse von Halbwertszeiten der Digitalisierungstechnologien im Bereich der GreenTech Themen

eine wertvolle Ergänzung zu den oben beschriebenen Erkenntnissen liefern kann. Als Methode der

Wahl wird dabei auf die Technologielebenszyklusanalyse zurückgegriffen. Dabei sollten verschiedene

Fragen beantwortet werden, wie beispielsweise „Welche Phasen von Technologielebenszyklen sind

beobachtbar?“, „Wie lange sind derartige Zyklen / wie lange sind Technologie-Halbwertszeiten?“ oder

„Sind Unterschiede bzw. Gemeinsamkeiten zwischen den Technologien erkennbar?“. Im ersten Teil

dieses Abschnittes wird die Technologielebenszyklusanalyse beschrieben. Im zweiten Teil werden die

Technologiezyklen der Digitalisierungs-Key-Enabling-Technologies beschrieben. Dabei werden die

einzelnen Zyklen exemplarisch anhand der „Selective Content Distribution“ thematisch entschlüsselt.

Eine Gegenüberstellung der Technologie-Halbwertszeiten fasst den Abschnitt zusammen.

4.1 Der Technologielebenszyklus

Jedes Produkt, jede technologische Entwicklung oder jedes Marktphänomen hat einen Lebenszyklus,

der von den unterschiedlichsten Aspekten aus betrachtet und nach Kategorien klassifiziert werden

kann. Dabei gibt es zahlreiche definierte Lebenszyklen, die darauf abzielen, Entscheidungsprozesse von

Unternehmen beziehungsweise Branchen zu erleichtern. (Shahmarichatghie et al. 2015).

Ein in der alltäglichen Wahrnehmung bekanntester Lebenszyklus ist der Produktlebenszyklus, der den

Weg eines (marktfähigen) Gutes von seiner Markteinführung bis zu seiner Herausnahme aus dem

Markt beschreibt. Beim Produktlebenszyklus wird die Produktlebenszeit als Zeitspanne, die die

Schwankungen der Produktumsatzerlöse im Laufe der Zeit vom Beginn der Herstellung des Produktes

bis hin zu dem Zeitpunkt, an dem sich von dem Produkt nichts mehr erwirtschaften lässt,

veranschaulicht. Die Produktlebenszeit wird in mehrere Phasen eingeteilt: Einführungsphase,

Wachstumsphase, Reife/-Sättigungsphase und Rückgangs/-Degenerationsphase.

Der Technologielebenszyklus gründet auf der Idee, wonach sich Technologien einem idealtypischen

Lebenszyklus, ähnlich wie Produkte dem Produktlebenszyklus, entwickeln. Er stellt die kumulativen


Produktentwicklungen einer Technologie beziehungsweise die Technologie-Performance im Laufe der

Zeit dar. Das Technologielebenszyklus-Modell nach Arthur D. Little stellt beispielsweise das

Wettbewerbspotenzial von Technologien in Abhängigkeit mit der Zeit. Dies bedeutet, dass auf der x-

Achse die Zeit abgebildet wird, wohingegen die y-Achse die Bezugsgröße „Grad der Erreichung des

Wettbewerbspotenzials“ widerspiegelt. Es wird davon ausgegangen, dass sich Technologien im

Zeitverlauf in verschiedenen Phasen entwickeln. Die 4 typischen Technologielebenszyklus-Phasen, die

hierbei von Technologien durchlaufen werden, sind: Entstehung, Wachstum, Reife und Alter (siehe

Abbildung 46). Dieses Konzept berücksichtigt darüber hinaus auch die Tatsache, dass nicht alle

Technologien den gesamten Lebenszyklus durchlaufen, sondern dass sie auch verdrängt oder

aufgegeben werden können (Höft 1992). Eine derartige Entwicklung würde dem S-Kurven-Konzept

entsprechen, was weiter unten ausgeführt wird.

ABBILDUNG 46: TECHNOLOGIELEBENSZYKLUS-PHASEN

Quelle: Höft(1992:78).

Neben dem Grad der Wettbewerbsfähigkeit werden in der Literatur nachfolgende Charakterisierungen

genannt, um den Technologielebenszyklus abzubilden (ebd.):

Grad der Unsicherheit über die technische Leistungsfähigkeit

Investition in die Technologieentwicklung


Breite der Einsatzgebiete und Anwendungen

Typ der Entwicklungsanforderung

Auswirkungen der Technologie auf das Kosten-Leistungsverhältnis der Produkte

Zahl der Patentanmeldungen und Typ der Patente

Zugangsbarrieren

Verfügbarkeit der Technologie

Den Weg der Charakterisierung der Technologielebenszyklen mittels Patente wählt auch Haupt et al.

(2007). Die Autoren ziehen dabei einen Patentindex, welcher sich über die Patentanmeldungen

(Patentaktivität) konstituiert, heran.

Die Patentanmeldungen als Charakteristikum von Technologielebenszyklen heranzuziehen hat gute

Gründe: Erstens informieren Patente über die technologische Entwicklung selbst, da sie das

technologische Know-how enthalten. Zweitens geben sie Aufschluss über das kommerzielle Potenzial

einer Technologie, weil die Möglichkeit der kommerziellen Nutzung von Patenten oftmals ein

gewünschtes Resultat der Patentanmelder darstellt. Drittens kann der Technologielebenszyklus aus

Patenten als Vorlaufindikator für andere Zyklen – wie beispielsweise den Produktzyklus – dienen.

Innovationen (in der Form von Patenten) finden in der Regel vor diversen anderen Marktaktivitäten

statt. Zu guter Letzt können Patentanmeldungen leicht und objektiv unter Verwendung von

Datenbanken gemessen werden.

Aus den soeben genannten Gründen, sowie um mit den vorangegangenen Ergebnissen dieser Studie

konsistent zu sein, werden für die nachfolgende Technologielebenszyklusanalyse Patentdaten

herangezogen und ausgewertet.

Die typischen Phasen des Technologielebenszyklus – wie in Abbildung 46 dargestellt – können wie folgt

charakterisiert werden:

Entstehung

Zu Beginn einer neuen Technologieentwicklung ist die Anzahl der Patentanmeldungen gering,

da es typischerweise nur eine kleine Anzahl von Pionierfirmen und Erfindern als Patentan-


melder gibt, die bereit sind, die hohen F&E-Kosten und Risiken zu tragen. In der Einführungs-

stufe dauert es oftmals eine beachtliche Zeit, bis eine Technologie vom Konzept zur Anwen-

dung gelangt. Die Bewältigung der grundlegenden technologischen Probleme als Vorausset-

zung für die Entwicklung marktfähiger Produkte kann so lange dauern, dass die Entwicklung

von Patentanmeldungen stagniert oder sogar zum Ende der Einführungsphase der Technolo-

gie abfällt. Da das Investitionsrisiko in dieser Phase des Lebenszyklus noch sehr hoch ist, weil

innovative Produkte noch zu teuer sind, die Kundenakzeptanz noch gering ist und die Band-

breite der Technologieanwendungsmöglichkeiten noch nicht klar ist, fällt die Wettbewerbsfä-

higkeit ebenfalls sehr gering aus.

Wachstum

Wenn die grundlegenden technologischen Unsicherheiten und die Unsicherheiten über den

Markt verschwinden, kann die Technologie dafür verwendet werden, marktanwendbare Pro-

dukte zu entwickeln. In dieser Phase des Lebenszyklus nimmt das F&E-Risiko allmählich ab,

wodurch sich die Anzahl der Patentanmeldungen erhöht. Da nun aber neue Konkurrenten

erscheinen, sinkt das Konzentrationsverhältnis, das heißt die Patentanmeldungen pro An-

tragsteller auf einem bestimmten technologischen Gebiet sinken.

Reife

In der darauf folgenden Reife- beziehungsweise Sättigungsphase bleibt die Anzahl der Pa-

tentanmeldungen typischerweise konstant. Das Investitionsrisiko ist immer noch sehr gering

und die Zahl der Konkurrenten befindet sich in ihrem Höhepunkt.

Alter

Wenn das Potenzial für neue Produktinnovationen auf der Basis der Technologie und damit

die Anzahl der jährlichen Patentanmeldungen stetig abnimmt, beginnt die Degenerations-

phase der Technologie. In dieser Phase sinkt die Wettbewerbsfähigkeit wieder.

In den meisten Fällen einer Technologieentwicklung bzw. eines Technologielebenszyklus verschwindet

die genannte Technologie nicht einfach am Ende ihres Technologielebenszyklus. Viel plausibler

erscheint die Vorstellung, dass nach der Technologiereife und dem beginnenden Abschwung (der

Patentanmeldungen) eine neue Innovation / eine neue Technologie die alte ersetzt und somit als

Resultat einer Übergangsphase den Beginn eines neuen Technologielebenszyklus markiert. Diese


Entwicklung, zweier aufeinanderfolgender Technologielebenszyklen – wie in Abbildung 47 dargestellt

– wird auch S-Kurve des Lebenszyklus genannt. Den Beginn einer jeden Kurve stellt die Geburt einer

neuen Marktchance da, während sich das Ende der Kurve auf die Obsoleszenz der Technologie auf dem

Markt bezieht. In einigen Branchen bewegen sich S-Kurven jedoch schneller als in anderen. High-Tech

S-Kurven neigen sich beispielsweise schneller dem Ende zu im Gegensatz zu anderen Konsumgütern.

S-Kurven messen demnach die Geschwindigkeit der Anpassung einer konkreten Technologie am

Markt. In der Regel markiert das Ende einer S-Kurve das Entstehen einer neuen S-Kurve – diejenige,

die die Technologie durch Weiterentwicklungen verdrängt.

ABBILDUNG 47: S-KURVE DES TECHNOLOGIELEBENSZYKLUS

Quelle: Economica.

Ein Beispiel für den S-kurvenförmigen Verlauf von Technologielebenszyklen stellt die

„Schreibmaschinen-Industrie“ dar. Das Aufkommen der manuellen Schreibmaschine im 19.

Jahrhundert war ein echter Durchbruch. Diese manuelle Technologie wurde jedoch durch den IBM

Selectric, eine Schreibmaschine mit Kugelkopf, 1961 verdrängt. Dieser schaffte eine neue „Elektro-

Schreibmaschinen“ Industrie. Anschließend folgten Textverarbeitungsprogramme, die das Geschäft

von IBM in Obsoleszenz trieb. Die Textverarbeitungsprogramme wurden schließlich durch Computer


verdrängt. Die neueste S-Kurve wird heute repräsentiert durch immer leichter werdende Laptops und

Tablets, Microsoft Word sowie die Drucker-Möglichkeit (siehe Abbildung 48).

ABBILDUNG 48: S-KURVE SCHREIBMASCHINEN-INDUSTRIE

Quelle: Kaplan (2017:3).

Ein weiteres Beispiel für S-Kurven in der Technologielebenszyklus-Betrachtung liefern die

unterschiedlichen Mobilfunk-Generationen. Dabei können die Übergänge zwischen technologischen

Generationen als eine Reihe von S-Kurven-Leistungsverbesserungen im Laufe der Zeit angesehen

werden (siehe Abbildung 49). In der Mobilkommunikation konnten bis vor kurzem vier

Hauptgenerationen – von sprachzentrischen 1G- und 2G-Plattformen bis hin zu sprach- und

datenzentrischen 3G-Plattformen und dem 4G-LTE-Netz sowie einer Zwischen-2.5G-Plattform. Schon

bald wird auch der LTE-Nachfolger 5G einen Meilenstein in der Mobilfunktechnik markieren (Ansari

/Garud 2008).


ABBILDUNG 49: S-KURVE MOBILFUNK

Quelle: Ansari/Garud (2008:5).

4.2 Technologielebenszyklusanalyse

Da die S-Form (im Falle einer temporären Stagnation oder Degeneration: Doppel-S-Form) von

Anwendungen in so vielen Fällen beobachtet werden konnte, sind Patentdaten und deren

Anmeldeverhalten wertvolle Indikatoren für die aktuelle Technologie-Lebenszyklusstufe. Allerdings

erfordert die Messung von Patentanmeldungen eine vollständige statistische Übersicht aller

Patentanmeldungen und Antragsteller des betrachteten technologischen Feldes. Deshalb werden

oftmals Patentindizes herangezogen, die typischerweise unterschiedliche Werte in jeder

Lebenszyklusstufe einer bestimmten Technologie aufweisen, ohne die vollständige Übersicht aller

Patentanmeldungen und Patentanmelder, die zu dieser Technologie gehören, zu erfordern. Bei der

Ermittlung dieser Indizes kann man auf bereits vorhandene Indizes von Technologien des gleichen

technologischen Gebiets, die eine vollständige Übersicht über Patentanmeldungen gewähren,

zurückgreifen, um diese zum Vergleich heranzuziehen und die Dauer der Lebenszyklusstufen auf der

Basis des bewährten Indikators für Patentanmeldungen bestimmen zu können. Damit der Patentindex

ein geeigneter Indikator ist, muss sich der Mittelwert zwischen den Lebenszyklusstufen deutlich

unterscheiden. Dann kann man mit Hilfe des geeigneten Indikators Indexwerte über mehrere Jahre

erfassen, um die aktuelle Lebenszyklusstufe zu bestimmen. Hier ist es notwendig, Ausreißereffekte


durch die Berechnung von Indexkurven auf der Basis von gleitenden Mittelwerten mehrerer

aufeinanderfolgender Jahre zu eliminieren. Andernfalls würde man eine nicht signifikante

wiederkehrende Veränderung eines jährlichen Indikatorwerts als Beginn einer neuen

Lebenszyklusstufe interpretieren. (Haupt et al. 2007).

Im Falle der vorliegenden Studie ist es nicht notwendig, auf derartige Patentindizes zurückzugreifen.

Durch die Patentdatenbank von Economica ist eine mehr oder weniger vollständige Übersicht über

sämtliche Patentaktivitäten zu jedem Technologiefeld weltweit – zumindest für die letzten Dekaden –

vorhanden.

Eine Methode zur Identifikation der jeweiligen Phase des Technologielebenszyklus ist die so genannte

Trendanalyse (vgl. Agarwal 1998). Dabei wird (zum Teil mittels statistischer Methoden) analysiert, ob

sich die entsprechende Patentaktivität zum Betrachtungszeitpunkt in einer Aufschwungphase, in einer

Abschwungphase bzw. in einer Stagnationsphase befindet. Für die vorliegende Untersuchung wurden

Patentanmeldedaten seit dem Jahr 1975 herangezogenen und analysiert. Dabei wurde für jedes Jahr

die Dynamik der Patentanmeldeaktivität bestimmt, sprich die Steigerungsraten im Verlauf berechnet.

Eine Trendwende wurde dann attestiert, wenn auf (mindestens) zwei darauf folgenden Perioden (in

diesem Fall Jahre) eine Veränderung im Verlauf, d.h. eine Veränderung des Vorzeichens bzw. eine

Veränderung der Steigung der Dynamik, festgestellt werden konnte oder die Veränderung von einer

auf die anderen Periode sich in einem 2-stelligen Prozentbereich verändert hat. Eine abgeschlossene

Trendwende sowie eine steigende Dynamik markieren einen Technologielebenszyklus.

4.3 Technologiezyklen von Digitalisierungs-Key-Enabling-Technologies

Nachstehend werden für die 17 identifizierten Digitalisierungs-Key-Enabling-Technologies aus dem

Themengebiet von GreenTech hinsichtlich ihrer Technologielebenszyklen und somit

Technologiehalbwertszeiten analysiert. Exemplarisch wurden für das Thema Selective Content

Distribution die einzelnen Zyklusphasen thematisch aufgelöst (siehe Abschnitt 4.3.17).


4.3.1 Additive Manufacturing (3D-Druck)

Für den Bereich “Additive Manufacturing” konnten 4 Technologiezyklen identifiziert werden. Der erste

Technologiezyklus markiert das Ende eines Zyklus kommend aus den 1970er Jahren. Im Jahr 1979 gab

es, nach einer Phase des Abschwungs der Patentanmeldeaktivitäten, eine Trendumkehr mit einer

Phase eines leichten Anstiegs der Patentaktivität. Dieser zweite Technologiezyklus dauerte bis 1983

und betrifft Verfahren, die zum damaligen Zeitpunkt als „Rapid Prototyping“ bekannt waren. Die

Patentaktivität sank bis 1985 auf nahezu null. Der dritte Technologiezyklus, von 1986 bis 2012 ist eine

Phase des mäßigen Anstiegs, gefolgt vom – noch nicht geendeten – vierten Technologiezyklus, mit

einer äußerst dynamischen Anmeldeentwicklung. Der gesamte Verlauf ist in Abbildung 50 dargestellt.

ABBILDUNG 50: TECHNOLOGIELEBENSZYKLEN ADDITIVE MANUFACTURING

Quelle: Economica.

Der dritte Technologiezyklus ist mit 27 Jahren der längste, Zyklus eins und zwei hatten fünf bzw. vier

Jahre. Der aktuelle Technologiezyklus dauert bis zum Jahr 2016 vier Jahre, das Ende dieses Zyklus ist

noch nicht prognostizierbar. Die durchschnittliche Technologiehalbwertszeit von „Additive

Manufacturing“ in diesem Betrachtungszeitraum beträgt zehn Jahre, rechnet man den noch laufenden

(nicht abgeschlossenen Zyklus) heraus, beträgt der Durchschnitt 12 Jahre.


4.3.2 Block Chain

Ebenfalls vier Technologiezyklen konnten für den Bereich „Block Chain“ identifiziert werden. Wobei

der erste Zyklus, beginnend im Jahr 1975, eine Phase des leichten Aufschwungs markiert, gefolgt von

einer sich senkenden Patentaktivität bis zum Jahr 1989. Der zweite Technologiezyklus, eine erneute

Phase des Aufschwungs, endete im Jahr 1995. Daraufhin folgte eine temporäre Stagnation bis

schließlich ab dem Jahr 1998 erneut ein Zyklus startete. Diese dauerte bis zum Jahre 2009 an und wird

durch eine sich senkende Patentaktivität gestoppt.8 Ab 2012 steigt die Patentaktivität wieder rapide

an – dieser vierte Zyklus dauert bis heute an. Der Verlauf der Technologiezyklen des Bereiches „Block

Chain“ wird in Abbildung 51 veranschaulicht.

ABBILDUNG 51: TECHNOLOGIELEBENSZYKLEN BLOCK CHAIN

Quelle: Economica.

Mit jeweils 13 beziehungsweise 12 Jahren markieren der dritte sowie der erste Technologiezyklus die

beiden längsten Zyklen, gefolgt vom zweiten Zyklus mit einer Dauer von 7 Jahren. Der aktuelle Zyklus,

beginnend im Jahr 2012, dauerte bis zum Jahr 2016 fünf Jahre – ein Ende der Phase des Aufschwungs

kann noch nicht vorhergesagt werden. In diesem Betrachtungszeitraum des Bereiches „Block Chain“

8 In diesem Fall sowie in den Bereichen „Kartendienste“ sowie „Selective Content Distribution“ konnte nicht exakt identifiziert werden, inwieweit der Rückgang der Patentanmeldeaktivität durch das Aufkommen eines neuen Technologiezyklus zurückzuführen ist oder Ausdruck einer (zumindest dreijährigen) Schwächephase aufgrund der Wirtschaftskrise ist.


beträgt die durchschnittliche Halbwertszeit 9,3 Jahre. Der Durchschnitt beträgt 10,7 Jahre, wenn der

noch nicht abgeschlossene Zyklus nicht mitgerechnet wird.

4.3.3 Cloud Technologies

Der Bereich „Cloud Technologies“ weist drei Technologiezyklen auf. Der erste der drei Zyklen startete

mit einer Phase des Aufschwungs zu Betrachtungsbeginn und endete 1992. Das Ende des Zyklus

markierte eine Phase des relativ langen Abschwungs, die in eine Phase der rapid steigenden

Patentaktivität im Jahr 1998 übergeht. Dieser zweite Zyklus dauerte bis zum Jahr 2012. In diesem Jahr

änderte sich die Patentaktivität schlagartig – so dynamisch die Anmeldeaktivität war, umso schneller

nimmt die Anmeldeaktivität bis heute ab. Dieser gesamte Verlauf wird in Abbildung 52 dargestellt.

ABBILDUNG 52: TECHNOLOGIELEBENSZYKLEN CLOUD TECHNOLOGIES

Quelle: Economica.

In dem genannten Betrachtungszeitraum ist der erste Zyklus mit 18 Jahren der längste der drei Zyklen,

gefolgt vom zweiten Zyklus mit 15 Jahren. Der aktuelle Zyklus, der im Jahr 2012 begann und dessen

Ende noch nicht prognostizierbar ist, dauerte bis zum Jahr 2016 bisher fünf Jahre. Die durchschnittliche

Halbwertszeit der Technologien des Bereiches „Cloud Technologies“ beträgt somit 12,7

beziehungsweise 16,5 Jahre, wenn der noch laufende Zyklus nicht berücksichtigt wird.


4.3.4 Cyberphysikalische Produktionssysteme

Für den Bereich „Cyberphysikalische Produktionssysteme“ konnten drei Zyklen identifiziert werden.

Der erste Zyklus, als eine Phase des mäßigen Aufschwungs, endete im Jahr 1993. Dieser war gefolgt

von einem leichten Rückgang der Patentaktivität bis zum Jahr 1998. Der beginnende zweite Zyklus war

geprägt durch einen erneuten mäßigen Aufschwung, welcher im Jahr 2003 durch eine kurzfristige

Stagnation gestoppt wurde. Schließlich folgte im Jahr 2006 eine Phase des rapiden Aufschwungs – der

dritte Zyklus dieses Bereiches. Ob der Einbruch der Patentanmeldedynamik 2015 bereits das Ende des

dritten Technologiezyklus eingeläutet hat, lässt sich zum gegenwärtigen Zeitpunkt noch nicht sagen.

Veranschaulicht wird der gesamte Verlauf der Technologiezyklen dieses Bereiches in Abbildung 53.

ABBILDUNG 53: TECHNOLOGIELEBENSZYKLEN CYBERPHYSIKALISCHE PRODUKTIONSSYSTEME

Quelle: Economica.

Mit einer Dauer von 19 Jahren weist der erste Zyklus den längsten Verlauf auf. Der aktuelle Zyklus ist

momentan mit 11 Jahren der zweitlängste. An letzter Stelle mit einer Halbwertszeit von 6 Jahren

befindet sich hingegen der zweite Zyklus. Die durchschnittliche Technologiehalbwertszeit beläuft sich

somit auf 12 Jahre, rechnet man den noch laufenden (nicht abgeschlossenen Zyklus) heraus, beträgt

der Durchschnitt 12,5 Jahre.


4.3.5 Datenkomprimierung

Für den Bereich „Datenkomprimierung“ konnten im Betrachtungszeitraum vier Technologiezyklen

eruiert. Beginnend im Jahr 1975 mit einer Phase mäßiger Patentaktivität, die 1981 durch einen rapiden

Anstieg der Anmeldeaktivität abgelöst wurde. Dieser zweite Zyklus dauerte bis zum Jahr 1999 an. Die

Patentdynamik ist durch damals teure nicht-volatile Speicher, sowie die Notwendigkeit von

komprimierten Formaten, etwa für die Speicherung und Übertragung von Audio- und Videodaten (z.B.

„mp3“). Nach einem kurzfristigen Rückgang der Patentanmeldungen folgte der dritte Zyklus, eine

Phase des Aufschwungs von 2000 bis 2002. Daraufhin folgte eine Trendumkehr mit einer Phase des

permanenten Abschwungs – ein Ende dieses Zyklus ist noch nicht vorhersehbar. Es deutet aber vieles

darauf hin, dass aufgrund der – im Zyklus 2 und 3 erzielten – Fortschritte der Datenkompressionsraten,

größerer Bandbreiten und hoher Verfügbarkeit von nicht-volatilen Speichern, die Problematik gelöst

ist. Der gesamte Technologielebenszyklusverlauf kann in Abbildung 54 eingesehen werden.

ABBILDUNG 54: TECHNOLOGIELEBENSZYKLEN DATENKOMPRIMIERUNG

Quelle: Economica.

Der zweite Zyklus liegt mit 19 Jahren an der Spitze der Technologiehalbwertszeiten dieses Bereiches,

gefolgt vom aktuellen Zyklus mit momentan 14 Jahren. Danach folgen der erste Zyklus (6 Jahre) sowie

der dritte Zyklus (3 Jahre). In diesem Betrachtungszeitraum des Bereiches „Datenkomprimierung“

beträgt die durchschnittliche Halbwertszeit 10,5 Jahre. Wenn der noch nicht abgeschlossene Zyklus

herausgerechnet wird, beträgt der Durchschnitt 9,3 Jahre.


4.3.6 Digitale Signatur

Der Bereich „Digitale Signatur“ weist drei Zyklen auf. Der erste Zyklus verzeichnete abermals einen

mäßigen Anstieg der Patentaktivitäten beginnend mit dem Betrachtungsbeginn bis zum Jahr 1994. Ab

diesem Zeitpunkt konnte eine dynamische Anmeldeaktivität bis zum Jahr 2007 festgestellt werden.

Das Ende dieses zweiten Zyklus, markierte eine kurzfristige Phase des Abschwungs. Der dritte Zyklus

startete 2012 mit einem kurzfristigen Aufschwung, gefolgt von einem Rückgang der Patentaktivität

und schließlich stagniert die Patentaktivität bis heute. Aufgrund der Schwankungen ist in diesem

Technologiezyklus bislang keine Trendumkehr feststellbar. Der genaue weitere Verlauf dieses Zyklus

ist allerdings noch nicht absehbar. Der Abbildung 55 kann der gesamte Verlauf des Bereiches „Digitale

Signatur“ entnommen werden.

ABBILDUNG 55: TECHNOLOGIELEBENSZYKLEN DIGITALE SIGNATUR

Quelle: Economica.

Mit einer Dauer von 20 Jahren ist der erste Zyklus der längste, gefolgt vom zweiten Zyklus mit 13

Jahren. Der aktuelle Zyklus dauerte bis zum Jahr 2016 fünf Jahre. Die durchschnittliche

Technologiehalbwertszeit beläuft sich somit auf 12,7 Jahre, rechnet man den noch nicht

abgeschlossenen Zyklus heraus, beträgt der Durchschnitt 16,5 Jahre.


4.3.7 Hologramme

Für den Bereich „Hologramme“ konnten vier Zyklen identifiziert werden. Der erste Technologiezyklus

markiert das Ende eines Zyklus kommend aus den 1970er Jahren. Im Jahr 1979 gab es, nach einer

Phase des Abschwungs der Patentanmeldeaktivitäten, eine Trendumkehr mit Phasen des leichten

Anstiegs sowie Phasen einer mehr oder weniger stagnierenden Entwicklung. Diesem Zyklus folgte eine

Phase des kontinuierlichen Aufschwungs – dieser zweite Zyklus dauerte bis zum Jahr 1994 an. Auf eine

Phase des kurzfristigen Abschwungs folgte im Jahr 1998 der dritte Zyklus, eine Phase des

kontinuierlichen Aufschwungs. Daraufhin folgte allerdings erneut ein kurzfristiger Rückgang der

Patenaktivität, der 2012 in den vierten Zyklus überging. Dieser aktuelle Zyklus dauert bis heute an und

ist geprägt von immer wiederkehrenden Auf- und Abschwüngen. Auch in diesem Bereich kann der

exakte weitere Verlauf beziehungsweise ein Ende des Zyklus – aufgrund der fehlenden Trendumkehr

– noch nicht prognostiziert werden.

ABBILDUNG 56: TECHNOLOGIELEBENSZYKLEN HOLOGRAMME

Quelle: Economica.

Der zweite und der dritte Zyklus sind mit einer identischen Halbwertszeit von 10 Jahren die beiden

längsten Zyklen, gefolgt vom ersten Zyklus mit 6 Jahren. Der aktuelle Zyklus dauerte bis zum Jahr 2016

fünf Jahre. Demnach beträgt die durchschnittliche Technologiehalbwertszeit des Bereiches

„Hologramme“ 7,8 bzw. 8,7 Jahre, wenn der noch laufende Zyklus nicht mitberücksichtigt wird.


4.3.8 Human Machine Interface

Der Bereich „Human Machine Interface“ weist seit 1975 nur zwei Zyklen auf. Bis 1990 war die

Anmeldeaktivität nahezu null. Der erste Zyklus, von 1990 bis 2005, war eine Phase des mäßigen

Aufschwungs, gestoppt durch einen kurzfristigen Rückgang der Patentaktivität. Daraufhin folgte im

Jahr 2008 eine Phase einer exponentiellen dynamischen Anmeldeaktivität. Das Ende dieses zweiten

Zyklus ist noch nicht absehbar. Der Abbildung 57 kann der gesamte Verlauf der Technologiezyklen

entnommen werden.

ABBILDUNG 57: TECHNOLOGIELEBENSZYKLEN HUMAN MACHINE INTERFACE

Quelle: Economica.

Im genannten Betrachtungszeitraum ist der erste Zyklus mit einer Dauer von 16 Jahren der längste

Zyklus. Der aktuelle Zyklus dauerte bis 2016 bereits neun Jahre. Die durchschnittliche

Technologiehalbwertszeit beläuft sich somit auf 12,5 Jahre, rechnet man den noch nicht

abgeschlossenen Zyklus heraus, beträgt der Durchschnitt 16 Jahre.


4.3.9 Imaging Processes

Für den Bereich „Imaging Processes“ konnten ebenfalls zwei Zyklen identifiziert werden. Der erste

Zyklus startete im Jahr 1975 und war bis zum Jahr 1992 geprägt durch eine Phase des Aufschwungs.

Bis zum Jahr 1998 folgte jedoch ein leichter Rückgang der Patentaktivität, der schließlich in den zweiten

Zyklus überging. Dieser war wiederum geprägt durch einen kontinuierlichen Anstieg der

Anmeldeaktivität. Aufgrund der fehlenden Trendumkehr (von zwei darauf folgenden Perioden), kann

noch nicht gesagt werden, ob der Abschwung der Patentanmeldeaktivität seit 2015 das Ende des

zweiten Zyklus markiert. Veranschaulicht wird der gesamte Verlauf der Technologiezyklen dieses

Bereiches in Abbildung 58.

ABBILDUNG 58: TECHNOLOGIELEBENSZYKLEN IMAGING PROCESSES

Quelle: Economica.

Der zweite (aktuelle) Zyklus ist mit 19 Jahren der längste Zyklus im Betrachtungszeitraum, dicht gefolgt

vom ersten Zyklus mit 18 Jahren. Demnach betragen die durchschnittliche Technologiehalbwertszeit

des Bereiches „Imaging Processes“ 18,5 bzw. 18 Jahre, wenn der noch laufende Zyklus nicht

mitberücksichtigt wird. Bildgebende Verfahren sind vor allem auch in der Medizintechnik von

herausragender Bedeutung. Generell weisen Technologien aus dem Bereich Medizin hohe

Technologiehalbwertszeiten auf. Es ist daher nicht überraschend, bei „Imaging Processes“ die längste

Halbwertszeit aller untersuchten Digitalisierungs-KETs zu beobachten.


4.3.10 Kartendienste

Für den Bereich „Kartendienste“ konnten seit dem Jahr 1975 drei Zyklen identifiziert werden. Der erste

Technologiezyklus begann 1981, nach einer Phase reger Patentaktivität, und verzeichnete bis 2000

einen kontinuierlichen Anstieg der Anmeldeaktivität. Nach kurzer Stagnation folgte eine noch

dynamischere Patentaktivität – der Beginn des zweiten Zyklus. Das Ende dieses Zyklus markierte 2009

eine Phase des kurzfristigen Abschwungs. Im Jahr 2012 war schließlich wieder ein Aufschwung zu

verzeichnen, der bis heute andauert. Der Abbildung 59 kann der gesamte Verlauf der

Technologiezyklen dieses Bereiches entnommen werden.

ABBILDUNG 59: TECHNOLOGIELEBENSZYKLEN KARTENDIENSTE

Quelle: Economica.

Der erste Zyklus ist mit 20 Jahren der längste Zyklus, Zyklus zwei hatte neun Jahre. Der aktuelle Zyklus

dauerte bis 2016 fünf Jahre, ein Ende kann noch nicht identifiziert werden. In diesem

Betrachtungszeitraum des Bereiches „Kartendienste“ beträgt die durchschnittliche

Technologiehalbwertszeit 11,3 Jahre. Wenn der noch nicht abgeschlossene Zyklus herausgerechnet

wird, beträgt der Durchschnitt 14,5 Jahre.


4.3.11 Product Design und Virtual Reality

Der Bereich „Product Design & Virtual Reality“ weist bis dato zwei Zyklen auf. Auf eine Phase quasi

inexistenter Anmeldeaktivität folgt im Jahr 1982 der erste Zyklus. Dieser war eine Phase des

kontinuierlichen Aufschwungs bis zum Jahr 2002. Aus heutiger Sicht etablierte Themen des „Computer

Aided Design“ (CAD) prägten diesen Zyklus. Das Ende des ersten Zyklus markierte ein kurzfristiger

Abschwung. Dieser ging in eine erneute Phase des Aufschwungs im Jahr 2005 über. Dieser zweite

Zyklus dauert bis heute an und ist von der Integration von Product Design, besonders auch im Sinne

der Integration in das geplante Umfeld. Der gesamte Verlauf der Technologiezyklen dieses Bereiches

wird in Abbildung 60 dargestellt.

ABBILDUNG 60: TECHNOLOGIELEBENSZYKLEN PRODUCT DESIGN UND VIRTUAL REALITY

Quelle: Economica.

Mit einer Dauer von 20 Jahren ist der erste Zyklus der längste. Der aktuelle Zyklus misst momentan 12

Jahre, doch ein Ende ist noch nicht absehbar. Die durchschnittliche Halbwertszeit dieses Bereiches liegt

bei 16,5 beziehungsweise 21 Jahren, wenn der noch laufende Zyklus herausgerechnet wird.


4.3.12 QR-Code

Für den Bereich „QR-Code“ konnten vier Technologiezyklen identifiziert werden. Zyklus 1 folgte im Jahr

1985 einer Phase der regen Anmeldeaktivität. Der Zyklus verzeichnete einen Anstieg der

Patentaktivität bis 1988. Nach einem kurzfristigen Abschwung folgte wiederum ein Aufschwung, der

schließlich in die Stagnation überging. Dieser zweite Zyklus endete im Jahr 2000 und markierte den

Anfang des dritten Zyklus, der durch einen kontinuierlichen Aufschwung geprägt war. Schließlich folgte

von 2006 bis 2011 abermals ein Rückgang der Patentaktivität. Ab dem Jahr 2011 konnte jedoch wieder

ein Anstieg der Anmeldeaktivität verzeichnet werden. Das Ende dieses vierten aktuellen

Technologiezyklus kann jedoch noch nicht prognostiziert werden. Veranschaulicht wird der gesamte

Verlauf der Technologiezyklen dieses Bereiches in Abbildung 61.

ABBILDUNG 61: TECHNOLOGIELEBENSZYKLEN QR-CODE

Quelle: Economica.

Der zweite Zyklus ist mit neun Jahren der längste der vier Zyklen, Zyklus drei und vier hatten sechs

Jahre, wobei für den letzten (vierten) Zyklus das Ende der Phase noch nicht vorhersehbar ist, und Zyklus

eins hatte vier Jahre. Die durchschnittliche Technologiehalbwertszeit beläuft sich somit auf 6,3 Jahre,

rechnet man den noch nicht abgeschlossenen Zyklus heraus, beträgt der Durchschnitt ebenfalls 6,3

Jahre. QR-Code ist eng mit dem Thema (Transport-)Verpackung verknüpft. Gerade die

Verpackungsindustrie ist von Trends- und Modeerscheinungen geprägt und die Produktlebenszyklen

sind kurz. Die beobachteten kurzen Zykluszeiten für QR-Code entsprechen somit der Erwartung.


4.3.13 RFID/NFC

Der Bereich „RFID/NFC“ weist seit dem Jahr 1975 bis dato vier Technologiezyklen auf. Nach einer Phase

des mäßigen Rückgangs der Patentaktivität folgte der erste Zyklus mit einer Phase des Aufschwungs

ab 1981 bis 1988. Einem kurzfristigen Rückgang folgte im Jahr 1992 ein Anstieg der Anmeldeaktivität.

Dieser zweite Zyklus dauerte bis 1993 und wurde durch einen erneuten kurzfristigen Abschwungs

beendet. Ein kontinuierlicher Anstieg der Patentaktivität konnte allerdings ab 1996 feststellen. Dieser

dritte Zyklus wurde wiederum durch einen kurzfristigen Abschwung im Jahr 2006 beendet. Daraufhin

folgte Zyklus vier, der durch eine Phase des Aufschwungs geprägt ist. Ein genaues Ende

beziehungsweise ein exakter weiterer Verlauf dieses Zyklus ist noch nicht absehbar. Der Abbildung 62

kann der gesamte Verlauf der Technologiezyklen dieses Bereiches entnommen werden.

ABBILDUNG 62: TECHNOLOGIELEBENSZYKLEN RFIC/NFC

Quelle: Economica.

Im genannten Betrachtungszeitraum ist der dritte Zyklus mit einer Dauer von 11 Jahren der längste der

vier Zyklen, gefolgt vom ersten Zyklus mit acht Jahren. Der aktuelle Zyklus dauerte bis zum Jahr 2016

bislang sechs Jahre. Der zweite Zyklus weist die niedrigste Zyklusdauer von zwei Jahren auf. Die

durchschnittliche Technologiehalbwertszeit beträgt 6,8 Jahre. Wenn der noch laufende Zyklus nicht

mitberücksichtigt wird, beträgt der Durchschnitt 7 Jahre.


4.3.14 Robotik

Für den Bereich „Robotik“ konnten drei Technologiezyklen identifiziert werden. Wobei der erste der

drei Zyklen im Jahr 1982 begann, nach einer Phase der steigenden Patentaktivität, und im Jahr 1986

endete. Dem ersten Zyklus, einer Phase des Aufschwungs, folgte ein mäßiger Rückgang der

Patentaktivität. Der Beginn eines erneuten Aufschwungs (1992) markierte den Anfang des zweiten

Zyklus, welcher nur bis 1993 andauerte. Daraufhin folgte abermals ein mäßiger Abschwungs. Im Fokus

stand das Thema Robotik erst mit Beginn des dritten Zyklus seit dem Jahr 2002 mit einer äußerst

dynamischen Anmeldeaktivität – das Ende dieses Aufschwungs ist noch nicht in Sicht. Der Abbildung

63 kann der gesamte Verlauf der Technologiezyklen dieses Bereiches entnommen werden.

ABBILDUNG 63: TECHNOLOGIELEBENSZYKLEN ROBOTIK

Quelle: Economica.

Der aktuelle (dritte) Technologiezyklus ist mit aktuell 15 Jahren der längste Zyklus. Die beiden

vorangegangenen Zyklen verzeichnen jeweils 5 Jahre (Zyklus eins) beziehungsweise nur zwei Jahre

(Zyklus zwei). Die durchschnittliche Halbwertszeit dieses Bereiches liegt bei 7,3 beziehungsweise 3,5

Jahren, wenn der noch laufende Zyklus herausgerechnet wird.


4.3.15 Vernetzte Sensoren

Der Bereich „Vernetzte Sensoren“ weist ab dem Jahr 1975 bis dato nur einen Zyklus auf. Bis zum Jahr

2000 lag die Patentaktivität nahezu bei null. Erst ab dem Jahr 2001 nahm die Anmeldeaktivität rapide

zu. Der Zyklus verzeichnete bis zum Jahr 2013 eine äußerst dynamische Patentaktivität. Ab 2013 ist

markierte eine Trendumkehr das Ende des (ersten) Zyklus – ein neuer Zyklus kann allerdings noch nicht

identifiziert werden. Der gesamte Verlauf der Technologiezyklen wird in der Abbildung 64dargestellt.

ABBILDUNG 64: TECHNOLOGIELEBENSZYKLEN VERNETZTE SENSOREN

Quelle: Economica.

Da nur ein Technologiezyklus bis dato vorhanden ist, ist dieser mit 13 Jahren der längste Zyklus dieses

Bereiches und die durchschnittliche Halbwertszeit beträgt ebenfalls 13 Jahre.


4.3.16 Verschlüsselung

Der Bereich „Verschlüsselung“ verzeichnete bis dato zwei Zyklen. Der erste Zyklus begann nach einer

langen Phase kaum vorhandener Patentaktivität erst im Jahr 1995. Dieser Zyklus war geprägt durch

eine Phase des stetigen Aufschwungs, die im Jahr 2007 durch einen mäßigen Rückgang der

Anmeldeaktivität beendet wurde. Der zweite Zyklus ist wiederum eine Phase des Aufschwungs, die

2012 begann und bis heute andauert. Dargestellt wird der gesamte Verlauf der Technologiezyklen in

Abbildung 65.

ABBILDUNG 65: TECHNOLOGIELEBENSZYKLEN VERSCHLÜSSELUNG

Quelle: Economica.

Der erste Zyklus ist mit einer Dauer von 13 Jahren der längste Zyklus im genannten

Beobachtungszeitraum. Der aktuelle Zyklus dauerte bis 2016 fünf Jahre – das Ende ist noch nicht

absehbar. Die durchschnittliche Technologiehalbwertszeit beläuft sich somit auf neun Jahre, rechnet

man den noch laufenden Zyklus heraus, beträgt der Durchschnitt 13 Jahre.


4.3.17 Selective Content Distribution

Für den Bereich „Selective Content Distribution“ konnten drei Zyklen identifiziert werden. Bis zum Jahr

1992 war die Patentaktivität nahezu null. Ab diesem Zeitpunkt konnten stetige Anstiege in der

Anmeldeaktivität verzeichnet werden. Dieser erste Zyklus dauerte bis 2002 an – beendet durch eine

Phase des mäßigen Rückgangs. Der zweite Zyklus, von 2005 bis 2009, war abermals geprägt durch eine

Phase des Aufschwungs. Nach einer Phase des kurzfristigen Abschwungs begann der dritte Zyklus im

Jahr 2012 mit einem erneuten Aufschwung, der bis heute anhaltet. Wie sich der Verlauf

weiterentwickelt, ist noch nicht absehbar. Der Abbildung 66 kann der gesamte Verlauf der

Technologiezyklen dieses Bereiches entnommen werden.

ABBILDUNG 66: TECHNOLOGIELEBENSZYKLEN SELECTIVE CONTENT DISTRIBUTION

Quelle: Economica.

Zyklus eins dauerte mit elf Jahren im Vergleich zu den darauffolgenden Zyklen am längsten. Zyklus zwei

und drei verzeichneten jeweils fünf Jahre, wobei das Ende des aktuellen Zyklus noch nicht

prognostizierbar ist. Die durchschnittliche Halbwertszeit dieses Bereiches liegt bei sieben

beziehungsweise acht Jahren, wenn der noch laufende Zyklus nicht mitberücksichtigt wird.


4.3.17.1 Selective Content Distribution als Teilmenge von „Bildübertragung“

Für das Technologiefeld Bildübertragung, von der „Selective Content Distribution“ eine Teilmenge ist,

konnte eine thematische Auflösung der Technologiezyklen unternommen werden. Somit war es

möglich, den S-kurvenförmigen Verlauf der Technologiezyklen, nach ihren treibenden Themen

aufzulösen und zu beschreiben. Der Verlauf sowie die Einteilung der Technologiezyklen des

übergeordneten Patentthemas „Bildübertragung“ (Patentklassifikation H04N) finden sich in Abbildung

67.

ABBILDUNG 67: TECHNOLOGIELEBENSZYKLEN SELECTIVE BILDÜBERTRAGUNG

Quelle: Economica.

Um die elf Subthemen der Kategorie Bildübertragung den einzelnen Technologiezyklen zuordnen zu

können, wurden die jeweiligen Entwicklungen und Dynamiken jeweils im Vergleich zur Überkategorie

Bildübertragung gesetzt und analysiert. Im Anhang finden sich die Grafiken mit den jeweiligen

Entwicklungen.

Im Ergebnis konnten nachstehende Themengebiete den jeweiligen Technologiezyklen zuordnet

werden (Tabelle 49). Dies bedeutet, dass die angeführten Subthemen einen maßgeblichen Einfluss auf


die Entwicklung des jeweiligen Zyklus hatten. In anderen Worten: Die zugeordneten Subthemen waren

die inhaltlichen Schwerpunkte der Patentaktivität im jeweiligen Technologiezyklus.

TABELLE 49: TECHNOLOGIEHALBWERTSZEITEN DIGITALISIERUNGSTECHNOLOGIEN

Quelle: Economica.

Das Thema „Selectiv Content Distribution“ (Code H04N21) ist im Technologiezyklus zwei – von 2005

bis 2009 – bereits vorhanden, maßgeblich beeinflusst es allerdings die Entwicklung des aktuellen,

dritten Zyklus seit 2012.


4.4 Technologiehalbwertszeiten von Digitalisierungs-Key-Enabling-Technologies

Werden die Ergebnisse aus Abschnitt 4.3 zusammengefasst, so zeigt sich, dass die durchschnittlichen

Technologiehalbwertszeiten je Themengebiet äußerst unterschiedlich sein können und eine große

Bandbreite aufweisen. Wie aus Tabelle 50 ersichtlich ist, reicht die Bandbreite der (durchschnittlichen)

Halbwertszeiten von sechs Jahren als Minimum und bis zu 19 Jahren als Maximum. Dabei wurde die

durchschnittliche Halbwertszeit je Patentthema über den gesamten Betrachtungszeitraum

herangezogen. Wird der jeweils aktuelle, noch nicht abgeschlossene Technologiezyklus, nicht

mitberücksichtigt (Halbwertszeit 2), ergeben sich Halbwertszeiten zwischen vier und 21 Jahren.

TABELLE 50: TECHNOLOGIEHALBWERTSZEITEN DIGITALISIERUNGSTECHNOLOGIEN

Quelle: Economica.

Anmerkung: Beobachtungsintervall 1975-216.

Neben der Länge der Halbwertszeiten lässt sich auch hinsichtlich eines möglichen allgemeinen Trends

der Halbwertszeiten der Digitalisierungs-Key-Enabling-Technologies im Bereich der GreenTech

Themen keine für alle Technologiebereiche gültige Schlussfolgerung ziehen. So konnten Technologien


identifiziert werden – wie beispielsweise Block Chain oder Robotik – deren Halbwertszeiten sich über

den Betrachtungszeitraum verlängert haben. Andere wiederum – wie beispielsweise digitale Signatur

oder Kartendienste – haben sich verkürzt. Für einige Technologien haben sich die Halbwertszeiten

nicht verändert (z.B.: Hologramme), für andere konnte kein klarer Trend eruiert werden (z.B.:

Datenkomprimierung).

Festzuhalten bleibt allerdings, dass für eine Mehrzahl der beschriebenen Technologien

(Digitalisierungs-Themen) die Patentdynamik in den letzten Jahren intensiviert hat. Zudem konnte ein

allgemeiner Trend hin zu einem starken Anstieg der Patentanmeldeaktivität in den letzten Jahrzehnten

beobachtet werden.

Weltweit ist eine deutliche Erhöhung der Patentanmeldefrequenzen über alle Themen und Regionen

zu beobachten, der jedoch besonders durch den exponentiellen Anstieg des Patentoutputs aus China

gestützt wird. Die Dynamik im Bereich der Digitalisierungs-Themen ist deutlich überproportional, was

ihren Charakter als Zukunftstechnologie widerspiegelt.



Literatur

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Organization, Vol. 16, 511-525.

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Commission, Taxation Working Paper No. 57, 1-42.

Ansari, S./Garud, R. (2008): Inter-generational transitions in socio-technical systems - The case of

mobile communications, Research Policy, 1-11.

Economica/IW Consult (2015): Strukturbericht für die M+E-Industrie in Deutschland, Projektbericht.

Economica/BMLFUW (2016): GreenTech Innovationsdynamik, Projektbericht.

Haupt, R./Kloyer, M./Lange, M. (2007): Patent indicators for the technology life cycle development,

Research Policy, Vol. 36, 387-398.

Höft, U. (1992): Lebenszykluskonzepte: Grundlage für das strategische Marketing- und

Technologiekonzepte, Berlin.

Kaplan, S. (2017): Innovation Lifecycles - Leveraging market, technology, and organizational S-curves

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Shahmarichatghie, M./Tolonen, A./Haapasolo, H. (2015): Product Life Cycle, Technology Life Cycle and

Market Life Cycle; Similarities, Differences and Applications. Joint International Conference 2015,

1143-1151.


Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Patentanmeldefrequenz und Dynamik in Digitialisierungs-KETs 6

Tabelle 2: Industriestruktur Digitalisierungs-KETS (weltweit) 10

Tabelle 3: Industriestruktur Digitalisierungs-KETS (Österreich) 11

Tabelle 4: Häufige Netzwerkkanten zwischen Digitalisierung und GreenTech 12

Tabelle 5: Ko-Patentanmeldefrequenz zwischen KETs und GreenTech Themen 14

Tabelle 6: Parameter internationaler Wissensnetzwerke 16

Tabelle 7: Globale Position Österreichs 17

Tabelle 8: Top-10 Ko-Erfinderländer 18

Tabelle 9: Relative Stärkefelder Österreichs in Digitalisierungs-KETs 21

Tabelle 10: Ko-Patentanmeldefrequenz zwischen KETs und GreenTech Themen 23

Tabelle 11: Relative Stärkefelder an Technologieschnittstellen 25

Tabelle 12: NUTS-2 Selective Content Distribution, TOP-10 Regionen 26

Tabelle 13: NUTS-2 Selective Content Distribution, AT-Regionen 27

Tabelle 14: NUTS-2 Ranking RFID, NFC, TOP-10 Regionen 29

Tabelle 15: NUTS-2 Ranking RFID, NFC, AT-Regionen 30

Tabelle 16: NUTS-2 Ranking Bildgebende Verfahren, TOP-10 Regionen 32

Tabelle 17: NUTS-2 Ranking Bildgebende Verfahren, AT-Regionen 32

Tabelle 18: NUTS-2 Ranking Human Computer Interface, TOP-10 Regionen 34

Tabelle 19: NUTS-2 Ranking Human Computer Interface, AT-Regionen 35

Tabelle 20: NUTS-2 Ranking Cyberphysikalische Produktionssysteme, TOP-10 Regionen 37

Tabelle 21: NUTS-2 Ranking Cyberphysikalische Produktionssysteme, AT-Regionen 37

Tabelle 22: NUTS-2 Ranking Kartendienste, TOP-10 Regionen 40

Tabelle 23: NUTS-2 Ranking Kartendienste, AT-Regionen 40

Tabelle 24: NUTS-2 Ranking VR/AR, TOP-10 Regionen 43

Tabelle 25: NUTS-2 Ranking VR/AR, AT-Regionen 43

Tabelle 26: NUTS-2 Ranking Robotik, TOP-10 Regionen 46

Tabelle 27: NUTS-2 Ranking Robotik, AT-Regionen 47

Tabelle 28: TOP-5 Crossing-Technologies zwischen Robotik und GreenTech 47

Tabelle 29: Beispieldokumente an der Schnittstelle Robotik/Energie 49

Tabelle 30: NUTS-2 Ranking 3D-Druck, TOP-10 Regionen 51


Tabelle 31: NUTS-2 Ranking 3D-Druck, AT-Regionen 51

Tabelle 32: NUTS-2 Ranking Digitale Signatur, TOP-10 Regionen 54

Tabelle 33: NUTS-2 Ranking Digitale Signatur, AT-Regionen 54

Tabelle 34: NUTS-2 Ranking Cloud Computing, TOP-10 Regionen 57

Tabelle 35: NUTS-2 Ranking Cloud Computing, AT-Regionen 57

Tabelle 36: NUTS-2 Ranking Vernetzte Sensoren, TOP-10 Regionen 59

Tabelle 37: NUTS-2 Ranking Vernetzte Sensoren, AT-Regionen 60

Tabelle 38: NUTS-2 Ranking Verschlüsselung, Schlüsselaustausch, TOP-10 Regionen 62

Tabelle 39: NUTS-2 Ranking Verschlüsselung, Schlüsselaustausch, AT-Regionen 62

Tabelle 40: NUTS-2 Ranking QR Code/Digitale Marker, TOP-10 Regionen 64

Tabelle 41: NUTS-2 Ranking QR Code/Digitale Marker, AT-Regionen 64

Tabelle 42: NUTS-2 Ranking Block-Chain, TOP-10 Regionen 67

Tabelle 43: NUTS-2 Ranking Block-Chain, AT-Regionen 67

Tabelle 44: NUTS-2 Ranking Holografie, TOP-10 Regionen 69

Tabelle 45: NUTS-2 Ranking Holografie, AT-Regionen 69

Tabelle 46: NUTS-2 Ranking Datenkomprimierung, TOP-10 Regionen 71

Tabelle 47: NUTS-2 Ranking Datenkomprimierung, AT-Regionen 72

Tabelle 48: Ranking der Bundesländer in Digitalisierungs-KETs 74

Tabelle 49: Technologiehalbwertszeiten Digitalisierungstechnologien 101

Tabelle 50: Technologiehalbwertszeiten Digitalisierungstechnologien 102

Tabelle 51: Ko-Patentanmeldefrequenz zwischen KETs und GreenTech Themen 1977-1986 111




Tabelle 55: Glossar 118

Tabelle 55: Digitalisierungs Key Enabling Technologies 119

Tabelle 56: Verwendete Ländercodes 120


Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Themenportfolio Digitalisierungs-KETs 7

Abbildung 2: Dynamik Digitalisierungs-KETs 8

Abbildung 3: Themennetzwerk Digitalisierung/Smart Economies/GreenTech 13

Abbildung 4: Themennetzwerk Digitalisierungs-KETs und GreenTech Themen 15

Abbildung 5: Globales Ko-Erfindernetzwerk (2007-2016) 16

Abbildung 6: Ko-Erfindernetzwerk Österreichs 18

Abbildung 7: Patentfamilien in Digitalisierungs-KETs in Österreich 19

Abbildung 8: Vergleich Industriestruktur 2007-2008 und 2015-2016 20

Abbildung 9: Relative Stärkefelder Österreichs in Digitalisierungs-KETs 22

Abbildung 10: Relative Patentanmeldefrequenz an Technologieschnittstellen 24

Abbildung 11: Schnittstellen von Selective Content Distribution und GreenTech 27

Abbildung 12: Schnittstelle Selective Content Distribution - Umweltmonitoring 28

Abbildung 13: Schnittstellen von RFID, NFC und GreenTech 30

Abbildung 14: Schnittstelle RFID, NFC mit Lärmschutz 31

Abbildung 15: Schnittstellen von Bildgebende Verfahren und GreenTech 33

Abbildung 16: Schnittstelle Bildgebende Verfahren mit Recycling 33

Abbildung 17: Schnittstellen von Human Computer Interface und GreenTech 36

Abbildung 18: Schnittstelle Human Computer Interface mit Energieeffizienz 36

Abbildung 19: Schnittstellen von Cyberphysikalische Produktionssysteme und GreenTech 38

Abbildung 20: Schnittstelle Cyberphysikalische Produktionssysteme mit Luft/Reinigung/Klima 39

Abbildung 21: Schnittstellen von Kartendienste und GreenTech 41

Abbildung 22: Schnittstelle Kartendienste mit Umweltmonitoring 42

Abbildung 23: Schnittstellen von VR/AR und GreenTech 44

Abbildung 24: Schnittstelle VR/AR und integrierte Technologien 44

Abbildung 25: Themennetzwerk Robotik/GreenTech 45

Abbildung 26: Schnittstellen von Robotik und GreenTech 48

Abbildung 27: Schnittstelle Robotik und Energie 49

Abbildung 28: Schnittstellen von 3D-Druck und GreenTech 52

Abbildung 29: Schnittstelle 3D-Druck mit Recycling 53

Abbildung 30: Schnittstellen von Digitale Signatur und GreenTech 55


Abbildung 31: Schnittstelle Digitale Signatur mit Energie 56

Abbildung 32: Schnittstellen von Cloud Computing und GreenTech 58

Abbildung 33: Schnittstelle Cloud Computing mit Verkehr/Mobilität 58

Abbildung 34: Schnittstellen von Vernetzte Sensoren und GreenTech 60

Abbildung 35: Schnittstelle Vernetzte Sensoren mit Energieeffizienz 61

Abbildung 36: Schnittstellen von Verschlüsselung, Schlüsselaustausch und GreenTech 63

Abbildung 37: Schnittstelle Verschlüsselung, Schlüsselaustausch und Energie 63

Abbildung 38: Schnittstellen von QR Code/Digitale Marker und GreenTech 65

Abbildung 39: Schnittstelle QR Code/Digitale Marker mit Recycling 66

Abbildung 40: Schnittstellen von Block-Chain und GreenTech 67

Abbildung 41: Schnittstelle Block-Chain mit Umweltmonitoring 68

Abbildung 42: Schnittstellen von Holografie und GreenTech 70

Abbildung 43: Schnittstelle Holografie mit Luft/Reinigung/Klima 70

Abbildung 44: Schnittstellen von Datenkomprimierung und GreenTech 72

Abbildung 45: Schnittstelle Datenkomprimierung mit Lärmschutz 73

Abbildung 46: Technologielebenszyklus-Phasen 76

Abbildung 47: S-Kurve des Technologielebenszyklus 79

Abbildung 48: S-Kurve Schreibmaschinen-industrie 80

Abbildung 49: S-Kurve Mobilfunk 81

Abbildung 50: Technologielebenszyklen Additive Manufacturing 83

Abbildung 51: Technologielebenszyklen Block Chain 84

Abbildung 52: Technologielebenszyklen Cloud Technologies 85

Abbildung 53: Technologielebenszyklen Cyberphysikalische Produktionssysteme 86

Abbildung 54: Technologielebenszyklen Datenkomprimierung 87

Abbildung 55: Technologielebenszyklen Digitale Signatur 88

Abbildung 56: Technologielebenszyklen Hologramme 89

Abbildung 57: Technologielebenszyklen Human Machine Interface 90

Abbildung 58: Technologielebenszyklen Imaging Processes 91

Abbildung 59: Technologielebenszyklen Kartendienste 92

Abbildung 60: Technologielebenszyklen Product DesiGN und Virtual Reality 93

Abbildung 61: Technologielebenszyklen QR-Code 94

Abbildung 62: Technologielebenszyklen RFIC/NFC 95


Abbildung 63: Technologielebenszyklen Robotik 96

Abbildung 64: Technologielebenszyklen Vernetzte Sensoren 97

Abbildung 65: Technologielebenszyklen Verschlüsselung 98

Abbildung 66: Technologielebenszyklen Selective Content Distribution 99

Abbildung 67: Technologielebenszyklen Selective Bildübertragung 100

Abbildung 68: Ko-Erfindernetzwerke in 10-Jahresintervallen ab 1977 115

Abbildung 68: Technologielebenszyklen H04N Bildübertragung, aufgelöst nach Themengebieten 116


Anhang

TABELLE 51: KO-PATENTANMELDEFREQUENZ ZWISCHEN KETS UND GREENTECH THEMEN 1977-1986

Energieeffizienz/ Mo-

bilität Umwelttechnologie

Key Enabling Technologies FWO, 1977/01-1986/12

Ener

gie

Ener

giee

ffiz

ien

z

Inte

grie

rte

Tec

hn

olo

gie

Ver

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ob

ilitä

t

Ab

fall

Bo

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/Alt

last

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Lärm

sch

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Luft

/Rei

nig

un

g/ K

lima

Re

cycl

ing

Um

wel

tmo

nit

ori

ng

Was

ser/

Ab

was

ser

Additive Manufacturing 0.30 0.44 0.14 0.03 0.28 0.65 0.28 0.35 0.07

Cloud Technologies 0.13 0.05 0.02 0.02 0.01 0.01 0.01

Cyberphysikalische Produktionssysteme 0.02 0.02 0.02 0.02 0.01 0.01

Datenkomprimierung 0.01 0.02

Hologramme 0.19 0.03 0.01 0.06 0.03 0.01 0.08


Kartendienste 0.11 0.04 0.11 0.02 0.01 0.02 0.06

QR-Code 0.01 0.03 0.01

RFID/NFC 0.64 0.23 0.02 0.09 0.22 0.03 0.14

Robotik 0.34 0.03 0.02 0.03 0.04 0.16 0.07 0.03 0.01 0.01




Energieeffizienz/ Mobilität Umwelttechnologie


Ener

gie

Ener

giee

ffiz

ien

z

Inte

grie

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Tec

hn

olo

gie

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r/M

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fall

Lärm

sch

utz

Luft

/Rei

nig

un

g/ K

lima

Re

cycl

ing

Um

wel

tmo

nit

ori

ng


CBC 0.01

Cloud Technologies 0.33 0.28 0.03 0.06 0.01 0.08 0.02

Cyberphysikalische Produktionssysteme 0.08 0.12 0.06 0.03 0.07 0.03 0.01 0.02 0.08

Datenkomprimierung 0.01 0.04 0.01

Digitale Signatur 0.01 0.02 0.02 0.01 0.01

Hologramme 0.32 0.05 0.03 0.08 0.03 0.05

HumanMachineInterface 0.04 0.03 0.02 0.01

Imaging Processes 0.86 0.03 0.02 0.08 0.06 1.22 0.03 0.15 0.50

Kartendienste 0.53 0.11 0.03 0.66 0.02 0.02 0.02 0.02 0.32

Product Design und Virtual Reality 0.03 0.01 0.02 0.08 0.01 0.03 0.01

QR-Code 0.17 0.01 0.06 0.02 0.03 0.04

RFID/NFC 2.99 0.96 0.17 0.46 0.03 0.23 0.04 0.12 0.29

Robotik 0.57 0.03 0.03 0.19 0.03 0.22 0.08 0.03 0.07

Selective Content Distribution 0.12 0.16 0.01 0.02

Vernetzte Sensoren 0.01




Energieeffizienz/ Mobilität

Umwelttechnologie


Ener

gie

Ener

giee

ffiz

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z

Inte

grie

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Tec

hn

olo

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nig

un

g/ K

lima

Re

cycl

ing

Um

wel

tmo

nit

ori

ng

Was

ser/

Ab

was

ser


CBC 0.01 0.02

Cloud Technologies 1.78 2.30 0.15 0.07 0.03 0.01 0.33 0.01

Cyberphysikalische Produktionssysteme 0.44 0.42 0.17 0.20 0.10 0.02 0.03 0.12 0.08 0.12 0.01

Datenkomprimierung 0.23 0.08 0.01 0.02 0.05

Digitale Signatur 2.08 0.23 0.03 0.04 0.01 0.02 0.27 0.01

Hologramme 0.60 0.08 0.01 0.07 0.03 0.04 0.38

Human/Machine Interface 0.20 0.11 0.02 0.01 0.01 0.11 0.02 0.07

Imaging Processes 5.04 0.28 0.03 0.18 0.04 1.48 0.08 0.50 2.07

Kartendienste 2.00 0.49 0.02 3.14 0.02 0.02 0.08 0.07 1.42

Product Design und Virtual Reality 0.36 0.15 0.18 0.53 0.03 0.01 0.09 0.02 0.02 0.28

QR-Code 0.77 0.18 0.02 0.03 0.08 0.05 0.04 0.13 0.53

RFID/NFC 9.67 3.58 0.36 1.19 0.37 1.02 0.35 0.28 1.66

Robotik 0.51 0.07 0.03 0.22 0.01 0.19 0.01 0.04 0.08 0.01

Selective Content Distribution 0.69 1.61 0.02 0.09 0.01 0.13 0.03 0.01 0.23

Vernetzte Sensoren 0.13 2.89 0.02 0.08 0.01 0.16

Verschlüsselung 1.87 0.08 0.02 0.01 0.02 0.03




Energieeffizienz/ Mobilität

Umwelttechnologie


Ener

gie

Ener

giee

ffiz

ien

z

Inte

grie

rte

Tec

hn

olo

gie

Ver

keh

r/M

ob

ilitä

t

Ab

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Bo

den

/Alt

last

en

Lärm

sch

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Luft

/Rei

nig

un

g/ K

lima

Re

cycl

ing

Um

wel

tmo

nit

ori

ng

Was

ser/

Ab

was

ser


CBC 0.10 0.23 0.04

Cloud Technologies 2.01 7.21 1.18 0.07 0.02 0.05 0.68 0.02

Cyberphysikalische Produktionssysteme 4.91 5.06 1.41 2.97 0.46 0.06 0.37 1.32 0.04 2.33 0.77

Datenkomprimierung 0.15 0.23 0.01 0.06 0.04 0.01 0.02

Digitale Signatur 2.35 1.17 0.03 2.00 0.01 0.13 0.01 0.35 0.01

Hologramme 1.07 0.35 0.03 0.04 0.01 0.07 0.06 0.09 0.61

HumanMachineInterface 1.42 3.31 0.62 1.29 0.05 1.34 0.03


Kartendienste 10.6 1.69 0.03 25.0 0.03 0.42 0.30 3.46

Product Design und Virtual Reality 0.80 0.66 0.10 0.66 0.19 0.37 0.86 0.03

QR-Code 0.78 0.20 0.03 0.31 0.04 0.22 0.16 0.58

RFID/NFC 10.5 12.8 0.29 20.5 0.31 5.98 0.68 0.31 7.20

Robotik 1.77 0.24 0.43 1.08 0.04 0.63 0.10 0.09 0.24 0.04

Selective Content Distribution 1.20 4.05 0.03 0.63 0.03 0.89 0.03 1.53

Vernetzte Sensoren 1.27 28.0 0.05 1.19 0.02 0.50 0.87 0.03 2.28 0.02

Verschlüsselung 1.34 0.46 0.21 0.01 0.02 0.04 0.02



ABBILDUNG 68: KO-ERFINDERNETZWERKE IN 10-JAHRESINTERVALLEN AB 1977

1977-1986 1987-1996

1997-2006 2007-2016



ABBILDUNG 69: TECHNOLOGIELEBENSZYKLEN H04N BILDÜBERTRAGUNG, AUFGELÖST NACH THEMENGEBIETEN


Quelle: Economica.


TABELLE 55: GLOSSAR

BEGRIFF BESCHREIBUNG

Patentfamilie Eine Erfindung, die in einer Vielzahl von Ländern zum Patent angemeldet wird, wurde als

Patentfamilie ausgewertet (Einfachzählung)

IPU Intellectual Protection Unit, Summe der BIP-Anteile (bezogen auf das Welt-BIP) von jenen

Ländern, in denen die jeweilige Patentfamilie zum Patent angemeldet wurde.

IPC Internationale Patentklasse, seit 1968 eingesetzt, weltweiter Standard, 70.000 Klassen

CPC Kooperative Patentklassifikation, seit 2013 eingesetzt, wird ständig angepasst mit mehr als

220.000 Klassen, ersetzt US-Klassifizierung und EP-Klassifizierung (ECLA).

Datum Veröffentlichungsdatum der Patentanmeldung

Erfinder In der Patentveröffentlichung genannte Erfinder, identifiziert über Nachname und Initial

des Vornamen

Regio-Allokation Die regionale Zuordnung von Erfindern bzw. Patentanmeldungen erfolgte über den Ort der

Erfinder, wie sie in der Patentveröffentlichung angeführt wurde

Ko-Erfinder Patentanmeldungen mit mehreren Erfindern, und zumindest einem Erfinder in der

definierten Zielregion, wurden auf ihren Wohnsitz ausgewertet. Dies bildet die Grundlage

für die Analyse der globalen Ko-Erfinder Netzwerke.

Crossing-Technologies Patentklassen, die durch eine Patentanmeldung verknüpft sind.

Patentanmeldefrequenz Zahl der Patentanmeldungen, die pro Monat veröffentlicht wurden.

Dynamik Durchschnittliche monatliche Änderungsrate (relativ zur durchschnittlichen Frequenz über

den jeweiligen Untersuchungszeitraum) der Patentanmeldefrequenz

Open Innovation Inter-organisatorische Innovation

EST Environmentally Sound Technologies (im Zusammenhang mit dem OECD Themenkatalog

verwendet)

KET Key Enabling Technology – im Zusammenhang mit Digitalisierung: Selective Content

Distribution, RFID, NFC, bildgebende Verfahren, Human Computer Interface,

Cyberphysikalische Produktionssysteme, Kartendienste, VR/AR, Robotik, 3D-Druck,

Digitale Signatur, Cloud Computing, vernetzte Sensoren, Verschlüsselung,

Schlüsselaustausch, QR Code, Block-Chain, Holografie, Datenkomprimierung

SCD Selective Content Distribution

AR Augmented Reality

VR Virtual Reality

3D-Druck Additive Fertigungsverfahren

CBC Cypher Block Chain

QR-Code Quick-Response Code, ein zweidimensionaler Punktcode, siehe EP0672994B1

NFC Near Field Communication

RFID Radio Frequency Identification


TABELLE 56: DIGITALISIERUNGS KEY ENABLING TECHNOLOGIES

KET Inhalt

Additive Manufacturing 3D-Druck von Polymeren oder von Metallen; Verfahren zur Erstellung

dreidimensionaler Objekte durch schichtweisen Aufbau

CBC Datenbanken/Transaktionssysteme mit blockweiser kryptographischen Verkettungen

Cloud Technologies Im Internet verteilte IT-Infrastrukturen, z.B. verteilte Daten-Speicherkapazitäten oder

verteilte Rechenleistung

Cyberphysikalische

Produktionssysteme (CPPS)

Übergreifende Fabrikationssteuerung, d.h. zentrale Steuerung einer Mehrzahl von

Maschinen, z.B. direkte oder verteilte numerische Steuerung ("distributed numerical

control", DNC), flexible Fertigungssysteme ("flexible manufacturing systems", FMS),

integrierte Fertigungssysteme ("integrated manufacturing systems", IMS),

rechnerunterstützte Fertigung ("computer integrated manufacturing", CIM)

Datenkomprimierung Komprimieren und Expandieren von Daten bzw. Unterdrücken nicht benötigter

Daten, z.B. Redundanzverringerung

Digitale Signatur Verschlüsselungsverfahren zur Feststellung der Identität oder der Berechtigung eines

Benutzers des Systems

Hologramme Verfahren zur Herstellung von Aufnahmen, die dem Betrachter ein echtes

dreidimensionales Bild vermitteln

HumanMachineInterface Eingabeeinrichtungen oder kombinierte Eingabe- und Ausgabeeinrichtungen für den

Dialog zwischen Benutzer und Rechner

Imaging Processes Tomographie, Ultraschall-, Schall- oder Infraschallanalysen

Kartendienste Navigation und -instrumente, Landkarten, Pläne, Leitwegdarstellungen

Product Design und Virtual

Reality

3D-Animation, Rendering von 3D-Bildern, Modellieren und Bearbeitung von 3D-

Bildern

QR-Code Quick-Response Code, ein zweidimensionaler gedruckter Punktcode, der digitale

Daten enthält und durch Scan-Verfahren ausgelesen wird.

RFID/NFC Digitale Marker, besonders durch Nahfeldkommunication und Funkidentifikation

mithilfe elektromagnetischer Wellen

Robotik Programmgesteuerte Manipulatoren und deren Steuerungen

Selective Content Distribution Verteilung von Inhalten mit Auswahlmöglichkeit (selective content), z.B. Interaktives

Fernsehen oder Video On Demand

Vernetzte Sensoren Topologien für Sensornetzwerke

Verschlüsselung Schlüsselverteilung für geheimen Nachrichtenverkehr


TABELLE 57: VERWENDETE LÄNDERCODES

CODE COUNTRY

AD Andorra AE United Arab Emirates AF Afghanistan AG Antigua and Barbuda AI Anguilla AL Albania AM Armenia AO Angola AR Argentina AT Austria AU Australia AW Aruba AZ Azerbaijan BA Bosnia and Herzegovina BB Barbados BD Bangladesh BE Belgium BF Burkina Faso BG Bulgaria BH Bahrain BI Burundi BJ Benin BM Bermuda BN Brunei Darussalam BO Bolivia BR Brazil BS Bahamas BT Bhutan BW Botswana BY Belarus BZ Belize CA Canada CF Central African Republic CG Congo CH Switzerland CI Côte d'Ivoire CK Cook Islands CL Chile CM Cameroon CN China, People's Republic of CO Colombia CR Costa Rica CU Cuba CV Cape Verde CY Cyprus CZ Czech Republic DE Germany DJ Djibouti DK Denmark DM Dominica


DO Dominican Republic DZ Algeria EC Ecuador EE Estonia EG Egypt ER Eritrea ES Spain ET Ethiopia FI Finland FJ Fiji FM Micronesia FR France GA Gabon GB United Kingdom GD Grenada GE Georgia GH Ghana GL Greenland GM Gambia GN Guinea GQ Equatorial Guinea GR Greece GT Guatemala GW Guinea-Bissau GY Guyana HK China: Hong Kong SAR HN Honduras HR Croatia HT Haiti HU Hungary ID Indonesia IE Ireland IL Israel IN India IQ Iraq IR Iran, Islamic Republic of IS Iceland IT Italy JM Jamaica JO Jordan JP Japan KE Kenya KG Kyrgyzstan KH Cambodia KI Kiribati KM Comoros KN Saint Kitts and Nevis KP North Korea KR South Korea KW Kuwait KY Cayman Islands KZ Kazakhstan LA Lao People's Democratic Republic


LB Lebanon LC Saint Lucia LI Liechtenstein LK Sri Lanka LR Liberia LS Lesotho LT Lithuania LU Luxembourg LV Latvia LY Libya MA Morocco MC Monaco MD Republic of Moldova ME Montenegro MG Madagascar MH Marshall Islands MK The former Yugoslav Republic of Macedoni ML Mali MM Myanmar MN Mongolia MR Mauritania MS Montserrat MT Malta MU Mauritius MV Maldives MW Malawi MX Mexico MY Malaysia MZ Mozambique NA Namibia NC New Caledonia NE Niger NG Nigeria NI Nicaragua NL Netherlands NO Norway NP Nepal NR Nauru NZ New Zealand OM Oman PA Panama PE Peru PF French Polynesia PG Papua New Guinea PH Philippines PK Pakistan PL Poland PR Puerto Rico PT Portugal PW Palau PY Paraguay QA Qatar RO Romania


RS Serbia RU Russian Federation RW Rwanda SA Saudi Arabia SB Solomon Islands SC Seychelles SD Sudan SE Sweden SG Singapore SI Slovenia SK Slovakia SL Sierra Leone SM San Marino SN Senegal SO Somalia SR Suriname ST Sao Tome and Principe SV El Salvador SY Syrian Arab Republic SZ Swaziland TC Turks and Caicos Islands TD Chad TG Togo TH Thailand TJ Tajikistan TL Timor-Leste TM Turkmenistan TN Tunisia TO Tonga TR Turkey TT Trinidad and Tobago TV Tuvalu TZ United Republic of Tanzania: Mainland UA Ukraine UG Uganda US United States UY Uruguay UZ Uzbekistan VC Saint Vincent and The Grenadines VE Venezuela (Bolivarian Republic of) VG British Virgin Islands VN Viet Nam VU Vanuatu WS Samoa YE Yemen ZA South Africa ZM Zambia ZW Zimbabwe

IMPRESSUM Medieninhaber und Herausgeber: Economica Institut für Wirtschaftsforschung Institute of Economic Research Liniengasse 50-52 A-1060 Wien www.economica.at AutorInnen: Berrer, H., Dolle, B., Helmenstein, C., Krabb, P., Linder, A., Pohl, P., Stadlbauer, M. Auftrageber: BUNDESMINISTERIUM FÜR LAND- UND FORSTWIRTSCHAFT, UMWELT UND WASSERWIRTSCHAFT Abt.V/7 – Betrieblicher Umweltschutz & Technologie Stubenring 1, 1010 Wien www.bmlfuw.gv.at Alle Rechte vorbehalten. Wien, Juli 2017 Wenn auf diesen Seiten die weibliche Form nicht der männlichen Form beigestellt ist, so ist der Grund dafür allein die bessere Lesbarkeit. Es sind jedoch immer beide Geschlechter im Sinne der Gleichbehandlung angesprochen.

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Digitale Innovationen und GreenTech · ECONOMICA – Digitale Innovationen und GreenTech i Inhalt Executive Summary 1 Zusammenfassung 3 1 Einleitung 5 2 Schnittstellen von Digitalisierung,