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Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, einen Überblick über das Vorgehen, den Aufbau und die Methodenvielfalt im Bereich der Technologiefrüherkennung zu bieten, einen Einblick in das Umfeld der Railways Diagnostics and Monitoring Technologies (RDMT), deren Technologiemanagement und den branchenspezifischen Anforderungen an die Technologiefrüherkennung (insbesondere im Bereich von KMU) zu geben. Kombinierend daraus wird eine Handlungsempfehlung zur konkreten Nutzung der Forschungsergebnisse in Unternehmen dieser Größenordnung und Branche gegeben. Dazu wurden Literaturrecherchen im Bereich des Innovationsmanagements und des Railway Umfelds betrieben und ein Experte eines mittelständigen Technologieherstellers der RDMT-Branche interviewt. Die wichtigste Erkenntnis dabei ist, dass eine einzelne Methode den Anforderungen nicht gerecht wird, und eine Kombination von Methoden und Organisationsformen für eine effektive Technologiefrüherkennung notwendig ist.
Despite widespread plans of big companies like Amazon and Google to develop unmanned delivery drones, scholarly research in this field is scarce, especially in the information systems field. From technical and legal perspectives, drone delivery in last-mile scenarios is in a quite mature state. However, estimates of user acceptance are varying between high skepticism and exaggerated optimism. This research follows a mixed method approach consisting both qualitative and quantitative research, to identify and test determinants of consumer delivery drone service adoption. The qualitative part rests on ten interviews among average consumers, who use delivery services on a regular basis. Insights gained from the qualitative part were used to develop an online survey and to assess the influence of associated risks on adoption intentions. The quantitative results show that especially financial and physical risks impede drone delivery service adoption. Delivery companies who are currently thinking about providing a delivery drone service may find these results useful when evaluating usage behaviors in the future market for delivery drones.