Faculty of Industrial economics, Blekinge Institute of Technology 371 79 Karlskrona, Sweden
Master of Science in Industrial Management and Engineering February 2021
Acceptans för IoT-lösningar
- En studie av svenska SMF inom tillverkningsindustrin -
Ludvig de Fine Licht
ii
This thesis is submitted to the Faculty of Industrial Economics at Blekinge Institute of Technology in partial fulfilment of the requirements for the degree of Master of Science in Industrial Management and Engineering
The thesis is equivalent to 20 weeks of full-time studies. The authors declare that they are the sole authors of this thesis and that they have not used any sources other than those listed in the bibliography and identified as references. They further declare that they have not submitted this thesis at any other institution to obtain a degree.
Contact Information:
Author:
Ludvig de Fine Licht
E-mail: Lude15@student.bth.se
University advisor:
Emil Numminen
Department for Industrial Economics and Management
Faculty of Industrial economics Blekinge Institute of Technology SE-371 79 Karlskrona, Sweden
Internet : www.bth.se Phone : +46 455 38 50 00 Fax : +46 455 38 50 57
iii
A BSTRACT
Background: The importance of data increases for current and future companies. As a result of prominent research within the field of information and communication technology, the interest in Internet of Things (IoT) and its industrial applications has grown strong from both research and the public sector. Due to advancements in the technological infrastructure, the IoT-solutions are available to the broader market, but despite being accredited with praise and promise of real potential, current IoT-solutions are mostly utilized by large enterprises (LE:s).
A fundamental understanding for the cause of the aforementioned unbalance was acquired by revisiting theory and former studies of technology diffusion. It appears that the challenge for IoT-solutions resonates with a recurring phenomenon within diffusion of new technology. As a result from rapid advancements, technology often finds itself in a productivity paradox. This basically means that practitioners perceive them as too expensive and too complicated to use, thusly, they won’t be as productive as required to generate enough economic value. Therefore, new technologies can paradoxically be unproductive. As demanded from research and commercial actors, this study seeks to deepen the understanding for the cause of Small and Medium sized Enterprises (SME:s) Intention to use IoT-solutions, hence bridging the current market unbalance and gap in research.
Objective: The purpose of the study is to deepen the understanding for SME:s Intention to use IoT-solutions. Therefore, the study is based on the research question: Which factors can explain SME:s Intention to use IoT- solutions?
Methods: To find a proper tool for analysis, the author probed the literature of technology acceptance models related to sociology and psychology. With an explorative research design, an adapted version of the Unified Theory of Acceptance and use of Technology (UTAUT) was developed according to the reaming parts of the literature review. 6 hypotheses were formulated based on the research question and UTAUT. Thereafter, a survey was used to collect quantitative data from 165 SME:s within the Swedish sector of manufacturing. The hypotheses were tested with the support of Explorative Factor Analysis (EFA) and multiple regression analysis in SPSS.
Results: The main result shows that Performance expectancy, Facilitating conditions, Social Influence and Price value exerts a significant correlation with the Intention to use IoT- applications. Effort Expectancy and Hindering conditions was to be found insignificant. The factors explained 27,9% of the total variance within the Intention. An additional effect from the survey reveals a low amount of knowledge for IoT- solutions amongst the responding SME:s.
Conclusions: In light of the objective, the result provides both practical and theoretical implications. Practically, commercial actors can use the findings from this study to influence the Intention to use IoT-applications within the Swedish manufacturing sector by operationalizing Performance expectancy, Facilitating conditions, Social Influence and Price value. From a theoretical perspective, the extended and validated version of the current technology acceptance models, UTAUT-FP, can be applied for future research.
Keywords: IoT-solution, Swedish manufacturing SME:s, UTAUT, EFA, Regression analysis.
iv
S AMMANFATTNING
Bakgrund: Dataflödet intar en alltmer central funktion för sam- och framtidens företag. Som ett resultat av framstående forskning och tekniska landvinningar på området för informations- och kommunikationsteknologi har ett uppseendeväckande intresse för Internet of Things (IoT) - och dess industriella tillämpningar - vuxit fram. Med den nödvändig infrastrukturen väl på plats är dagens IoT-lösningar tillgängliga för en bred marknad. Men trots lovord om oumbärliga konkurrensfördelar så återfinns majoriteten av dagens IoT-lösningar likväl hos stora företag (SF).
En grundläggande förståelse för orsaken förvärvades genom att återbesöka teori och tidigare studier över acceptans för nya teknologier. Problemet med IoT-lösningar visar sig resonera med ett återkommande fenomen för spridning av ny teknologi. Som ett resultat av hastig teknikutveckling uppstår regelbundet en så kallad produktivitetsparadox. Det visar sig att frontlinjens teknologier alltid löper risken att upplevas som för dyra och komplicerade i relation till hur mycket värde användaren uppfattar att de skapar. För att överbrygga dagens låga användning av IoT-lösningar efterfrågar forskare och kommersiella aktörer sålunda en djupare förståelse för vad som formar Små och Medelstora Företags (SMF:s) Intention till att använda ny teknologi, i denna studie IoT-lösningar.
Syfte: Syftet med studien är att fördjupa kunskapen om varför SMF inte använder IoT- lösningar. Således utformas studien efter forskningsfrågan: Vilka faktorer kan förklara SMF:s Intention till att använda IoT-lösningar?
Metod: För att hitta ett adekvat analysverktyg sonderade författaren fältet av beteendevetenskapens adoptionsmodeller för ny teknologi. Utifrån en explorativ forskningsansats anpassades Unified Theory of Acceptance and use of Technology (UTAUT).
I enlighet med studiens litteraturgenomgång bildade författaren således UTAUT-FP. Med bas i forskningsfrågan och UTAUT-FP utvecklades 6 hypoteser. Med en enkätundersökning samlades kvantitativa data in från 165 SMF. Med Explorativ Faktoranalys (EFA) och linjär regressionsanalys kunde studiens hypoteser testats i SPSS.
Resultat: Studiens primära resultat visar att faktorerna Prestationsföväntning, Underlättande förhållanden, Socialt inflytande och Prisbild utövar en signifikant korrelation med Intentionen till att använda IoT-lösningar. Indirekta Hjälpmedel och Förhindrande förhållanden var insignifikanta för Intentionen. Faktorerna förklarar 27,9% av Intentionens varians. En bieffekt av studiens enkätundersökning lyckas spegla SMF:s okunskap kring studiens särskilda aspekter av IoT-lösningar.
Slutsatser:I ljuset av forskningsfrågan generar studiens resultat dels praktiska, dels teoretiska implikationer. Praktiskt medför resultatet att dagens leverantörer delges en djupare insikt för hur de kan påverka SMF:s inställning och således Intention till IoT-lösningar genom att operationalisera resultatet för Prestationsföväntning, Underlättande förhållanden, Socialt inflytande och Prisbild. Teoretiskt bidrar studien med en validerad adoptionsmodell för IoT- lösningar - UTAUT-FP.
Nyckelord: IoT-lösning, svenska SMF inom tillverkningsindustrin, UTAUT, EFA, Regressionsanalys.
v
F ÖRORD
Först och främst vill jag rikta ett stort tack till dig Emil. I rollen som min handledare har du varit en värdefull och inspirerande diskussionspartner. Tack!
Jag vill även tacka er, Stefan och Fredrik. Trots att mycket har skett på distans är jag tacksam för våra möten och den tid ni lagt ner i mitt arbete.
Karlskrona, Sverige, 7:e februari 2021
………
Ludvig de Fine Licht
vi
B EGREPPSDEFINITIONER
IoT Internet of Things.
IoT-lösning Industriell tillämpning av Internet of Things.
SF Stora Företag.
SMF Små och Medelstora Företag.
Adoptionsmodell Modell som med en uppsättning bakomliggande faktorer förutsätts förklara acceptansen och således Intentionen till att använda (adoptera) ny teknologi.
Intention Avsikt, vilja.
UTAUT Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (adoptionsmodell).
UTAUT-FP Unified Theory of Acceptance and Use of Technology - studiens anpassade adoptionsmodell.
EFA Explorativ Faktoranalys. Analysmetod för att reducera eller representera större mängder kvantitativa data med ett mindre antal faktorer.
Regressionsanalys Analysmetod för att studera korrelation mellan beroende och oberoende data.
vii
I NNEHÅLL
ABSTRACT ... III SAMMANFATTNING ... IV FÖRORD ... V BEGREPPSDEFINITIONER ... VI INNEHÅLL ... VII
1 INTRODUKTION ... 1
1.1 INLEDNING ... 1
1.2 PROBLEMATISERING ... 3
1.3 SYFTE OCH PRECISERING AV FORSKNINGSFRÅGA ... 4
1.4 AVGRÄNSNINGAR ... 4
1.5 DISPOSITION ... 4
2 REFERENSRAM ... 5
2.1 INTERNET OF THINGS ... 5
2.2 HINDER OCH FÖRDELAR MED ANVÄNDNING AV IOT-LÖSNINGAR ... 9
2.3 SPRIDNING AV NY TEKNOLOGI ... 14
2.4 TIDIGARE STUDIER ... 23
3 METOD ... 29
3.1 FORSKNINGSANSATS ... 29
3.2 FORSKNINGSMETOD ... 29
3.3 FORSKNINGSDESIGN ... 29
3.4 DATAINSAMLING ... 30
3.5 URVALSGRUPP FÖR ENKÄTUNDERSÖKNING ... 33
3.6 DATAANALYS ... 34
4 RESULTAT OCH ANALYS ... 38
4.1 INLEDANDE FRÅGOR ... 38
4.2 AVSLUTANDE FRÅGOR ... 42
4.3 UTAUT-FP:S FRÅGOR ... 43
4.4 RESULTAT HYPOTESTESTER ... 45
5 DISKUSSION ... 51
5.1 INLEDANDE FRÅGOR ... 51
5.2 AVSLUTANDE FRÅGOR ... 52
5.3 UTAUT-FP:S FRÅGOR OCH HYPOTESTESTER ... 52
6 SLUTSATS ... 59
6.1 SAMMANFATTNING ... 59
6.2 STUDIENS BEGRÄNSNINGAR ... 59
6.3 PRAKTISKA IMPLIKATIONER ... 60
6.4 TEORETISKA IMPLIKATIONER ... 60
6.5 FRAMTIDA FORSKNING ... 61
7 LITTERATURFÖRTECKNING ... 62
8 BILAGOR ... 3
8.1 BILAGA 1:BAKGRUND FALLFÖRETAG ... 3
8.2 BILAGA 2:KORSTABULERING ... 6
8.3 BILAGA 3:TOLKADE DATA ... 8
0
Figurförteckning
FIGUR 1:TEKNOLOGIER FÖR IOT-LÖSNINGAR, ANPASSAD (ČOLAKOVIĆ AND HADŽIALIĆ,2018) ... 6
FIGUR 2:EKOSYSTEM (LEE,2019) ... 7
FIGUR 3:INDUSTRIER OCH APPLIKATIONSOMRÅDEN FÖR IOT(FRAGA-LAMAS M.FL.,2016) ... 8
FIGUR 4:PORTERS KONKURRENSMODELL, ANPASSAD (PORTER,1979) ... 12
FIGUR 5:KATEGORIER AV KONSUMENTER UR THE CHASM (MOORE,1999) ... 16
FIGUR 6:GRUNDTANKE FÖR ADOPTIONSMODELLER ... 17
FIGUR 7:DOI,BESLUTSPROCESS (ROGERS,2003) ... 18
FIGUR 8:TRA, ANPASSAD (MADDEN,ELLEN OCH AJZEN,1992) ... 19
FIGUR 9:TPB, ANPASSAD (MADDEN,ELLEN OCH AJZEN,1992) ... 19
FIGUR 10:TAM ANPASSAD (DAVIS M.FL.,1989) ... 20
FIGUR 11:VAM, ANPASSAD (KIM,CHAN OCH GUPTA (2007) ... 20
FIGUR 12:UTAUT, ANPASSAD (VENKATESH M.FL.,2003) ... 21
FIGUR 13UTAUT-FP ... 28
FIGUR 14:INLEDNING 2 ... 38
FIGUR 15:INLEDNING 1 ... 39
FIGUR 16:TIDIGARE ANVÄNDNING JMF.INTENTION ... 40
FIGUR 17:INLEDNING 3 ... 41
FIGUR 18:INLEDNING 4 ... 41
FIGUR 19:AVSLUT 1–7 ... 42
FIGUR 20:UTAUT-FP:S FRÅGOR ... 44
FIGUR 21:VALIDERAD UTAUT-FP ... 61
FIGUR 22:TCXN PARTNEREKOSYSTEM ... 4
FIGUR 23:FRÅN RÅ DATA TILL KUNDVÄRDE (TELENOR CONNEXION,2020) ... 4
Tabellförteckning
TABELL 1:JÄMFÖRELSE ADOPTIONSMODELLER ... 23TABELL 2:ENKÄT ... 33
TABELL 3:EFA,VET EJ =6 ... 45
TABELL 4:REGRESSIONSANALYS,VET EJ =6 ... 46
TABELL 5:EFA,VET EJ =0 ... 47
TABELL 6:REGRESSIONSANALYS,VET EJ =0 ... 48
TABELL 7:EFA,VET EJ =3 ... 49
TABELL 8:REGRESSIONSANALYS,VET EJ =3 ... 50
TABELL 9: KORSTABULERING ... 7
TABELL 10:INDEPENDENT SAMPLES T-TEST ... 9
TABELL 11:GROUP STATISTICS ... 11
1
1 I NTRODUKTION
1.1 Inledning
Dataflödet intar en alltmer central funktion för sam- och framtidens företag. Som ett resultat av framstående forskning och tekniska landvinningar på området för informations- och kommunikationsteknologi har ett uppseendeväckande intresse för Internet of Things (IoT) - och dess industriella tillämpningar - vuxit fram. Men trots lovord om oumbärliga konkurrensfördelar, ökade intäkter, kostnadsbesparingar och högre produktivitet så återfinns dagens IoT-lösningar i första hand hos Stora Företag (SF). Samtidigt försäkrar Ericsson (2020) oss om att IoT-lösningar lägger grunden för tvärindustriella förändringar redan de kommande åren, t.ex. som del i tillverkningsindustrins ”Industri 4.0”. Trenden och marknadens tillgänglighet för IoT-lösningar verkar sammantaget tydlig, likväl sackar Små och Medelstora Företag (SMF) märkbart efter - Varför?
Alltsedan det tidiga internet har informations- och kommunikationsteknologins samhälleliga konsekvenser varit föremål för omfattande framtidsspaningar. Bland annat förklarar Bard och Söderqvist (1999) att dataflöden kan tämjas till makt- och konkurrensmedel. Med Orwellska förtecken kastar författare som Zuboff (2019) ljus över dataflödets baksida genom att skärskåda IoT som ett jättelikt övervakningssystem i sin bok The age of surveillance capitalism. Zuboff (2019) observerar särskilt hur de djupgående samhällseffekterna från den globala internetifiering i mångt och mycket tycks undgå vår uppmärksamhet trots en vardaglig bekantskap med den allestädes pågående digitaliseringen.
Sålunda förknippar forskare det aldrig tidigare så aktuella och flitigt debatterade IoT-begreppet med ömsom fördelar ömsom nackdelar. Oavsett allmänhetens nuvarande förståelse för IoT:s tveeggade följder har företag - allra minst SMF - ingalunda råd att bortse från att det de facto är en av samtidens fundamentalt omvälvande och banbrytande teknologier. Mot bakgrund av vetskapen om hur banbrytande teknologier sätter kursen för framtiden är det avgörande för sam- och framtidens SMF att förr eller senare anpassa sig enligt premissen för IoT-lösningar.
Samtidens datadrivna ekonomi kräver inget mindre när det nu ännu en gång kommer vara de bäst lämpade som överlever.
Trots etablerad roll i dagens teknikutveckling förekom IoT-begreppet inom ramen för RFID- taggar redan 1999 på MIT (Harwood, 2019). Sedan dess har det utvecklats till ett paraplybegrepp för samverkande teknologier och potentiella applikationer. Av den anledningen beskrivs IoT som en general purpose technology, varför innebörden inte sällan varierar beroende på kontext och tillämpning (Edquist, Goodridge and Haskel, 2019; Čolaković och Hadžialić, 2018; Atzori m.fl., 2010).
Följer vi International Telecommunication Unions (2020) definition kan IoT beskrivas som ”A global infrastructure for the information society, enabling advanced services by interconnecting (physical and virtual) things based on existing and evolving interoperable information and communication technologies.”
För att ta pulsen på marknaden för IoT-lösningar tillfrågade Cisco (2017) 1800 IT-chefer kring deras användning och vidare framtidsutsikter. Resultatet visar hur endast ett av fyra företag nått framgång med sina IoT-projekt. Företagskultur och långsiktig strategi betonas som särskilt kritiska.
2
Trots begränsad framgång konstateras en obestridlig tillväxt i global internetifiering. 2019 hade antalet internetifierade saker passerat jordens befolkning med 2 miljarder (Ericsson, 2020).
Intäkterna för den globala marknaden förutsätts generera över $1 trillion redan 2022, främst av aktörer med fokus på IoT:s tjänster och mjukvara (IDC, 2019).
Ytterligare marknadsanalyser av Analysis Mason (2019) och Vodafone (2019) presenterar dessutom en tydlig skillnad mellan SMF och SF. I dagsläget används majoriteten av IoT- lösningar av SF. En del i diskrepansen förklaras av att SMF:s särskilda behov anses som svårare att tillgodose. En annan förklaring uppges vara SF:s finansiellt starkare positioner som möjliggör omfattande assistans i den praktiska process som en funktionell implementering av dagens IoT-lösningar kräver (Tibblin, 2020). Flera författare menar därtill att framgång med IoT-lösningar hänförs till kompetent ledarskap och interdisciplinärt samarbete, egenskaper som i högre utsträckning besitts av SF (Moeuf m.fl., 2019; Kim, Jang och Yang, 2016)
För svensk del visar SCB (2021) att vart femte (20%) företag använder någon form av IoT- lösning. Sektorn för Energi och återvinning ligger i särskild framkant (47%) medan Byggindustrin ligger klart efter (15%). Tillverkningsindustrins användning visar sig ligga något över genomsnittet (25%). Utöver det framträder precis som i nyssnämnda studier särskilda skillnader mellan SMF och SF - särskilt för tillverkningsindustrin. Sandbacka Science Park Research (2020), SKF (2018), svensk industriförening (2017) och Brand Arena (2017) återger flera gemensamma nämnare för SMF som står i begrepp att implementera IoT-lösningar;
bristande teknisk kompetens, låg teknisk beredskap, knappa resurser, konservativ organisationskultur, kortsiktiga strategier och en generell oförståelse för praktiska tillämpningar. Samtidigt betryggar Roland Berger (2016) Sveriges internationella ställning inom tillverkningsindustrin genom att ranka oss som tredje bäst förberedda land för digitalisering.
Likväl står det klart att det förhållandevis stora utbudet av IoT-leverantörer och SMF:s förhållandevis låga efterfrågan försätter marknaden i en märkbar obalans. Ny teknologi finns alltså tillgänglig, ändå används den inte. Samtidigt understryker bland andra Javidnia, Nasiri och kiani far (2012) vikten av att företag - SMF som SF - kontinuerligt adopterar ny teknologi för att bibehålla långsiktig konkurrenskraft. I en anslutande tankeslinga fyller Porter och Heppelmann (2014) på resonemanget genom att förklara hur IoT medför fundamentalt nya konkurrensfördelar på en fundamentalt ny marknad av producenter och konsumenter. Därför menar författarna att ett tvär-industriellt skifte av konkurrensfördelar är vänta.
Genom att betänka de kommersiella incitamenten och den idoga forskningen kan vi krasst sluta oss till insikten att adoption av IoT-lösningar kommer bli oundviklig, inte minst för SMF. För leverantörerna av IoT-lösningar innebär detta emellertid att de närmsta åren kommer ägnas åt att fördjupa förståelsen för hur man borde positionera sig - för att påverka SMF - så att marknadens etablering av IoT-lösningar ska falla ut till sin särskilda fördel. Med rötter i psykologin och sociologin framträder av den anledningen ett forskningsfält som uteslutande analyserar användaracceptans för ny teknologi.
3
1.2 Problematisering
Som en logisk turordning har majoriteten av forskningen hitintills dedikerats åt IoT-lösningars tekniska aspekter. Därför har förhållandevis få studier ägnats åt IoT-lösningars kommersialisering (Whitmore, Agarwal och Da Xu, 2014). En av de största utmaningarna är rätt och slätt att förstå vad det är som hindrar IoT-lösningar från att etableras på den breda marknaden - vilken för svensk del utgörs av 99% SMF (SCB, 2020; Analysis Mason, 2019).
Samtidigt presenterar tidigare studier en hel räcka hinder och utmaningar med IoT-lösningar för SMF. Höga initialkostnader, bristfällig teknisk och affärsmässig kompetens samt behov av diverse utbildningar av intern personal repeteras alla flitigt. Utmaningarna består bland andra i att åstadkomma interdisciplinära samarbeten och att upprätta långsiktigt hållbara strategier (Parra and Guerrero, 2020; Masood and Sonntag, 2020; Orzes m.fl., 2019; Oesterreich och Teuteberg, 2016). Dessa hinder och utmaningar bekräftas i hög utsträckning i studier av svenska SMF (Aminzoui och Knapp, 2020; Takki, 2019; Karimov och Abrahamsson, 2019; Nylander, Wallberg och Hansson, 2017).
Likväl uppehåller litteraturen och forskningen sig vid modeller där SMF:s förmåga till adoption kvantifieras enligt ett värde som förutsätts spegla dess ”IoT-beredskap” eller ”IoT-mognad”
(Mittal m.fl., 2018; Horvath och Szabo 2019). I forskningssammanhang betecknas sådana modeller ofta som ”Maturity-Models”. Karimov och Abrahamsson (2019) visar bland annat att
”IoT-beredskapen” för svenska SMF inte korrelerar med storleken för dess intäkter men att SMF:s inverterade storlek tycks göra det. De avtäcker även – i enlighet med tidigare studier - att finansiella resurser utgör det största hindret samtidigt som omfattande kompetensbrist gäller oavsett företagens storlek.
Dessvärre är beredskapsmodeller otillräckliga om målsättningen är att förstå SMF:s egen avsikt (Intention) till användning (adoption) av IoT-lösningar. Eftersom majoriteten av de ekonomiska besluten fattas av ett fåtal individer i toppen av SMF:s organisationshierarki förutsätts adoptionsprocessen av IoT-lösningar initieras av dessa - för sammanhanget - nyckelpersoner (Moeuf m.fl., 2019). Vad beredskapsmodeller inte åstadkommer är att redogöra för vilka faktorer som förklarar en beslutsfattande individs Intention till att investera i och följaktligen adoptera en IoT-lösning i sitt företag. Vi kan inte förutsätta rationella beslutsfattare som adopterar IoT-lösningar i perfekt korrelation med ett övergripande värde för ”IoT-beredskap”.
Således krävs ett annorlunda perspektiv.
Vad dagens forskning saknar är alltså en fördjupad förståelse för vad som utgör SMF:s trösklar för Intention till adoption av IoT-lösningar. Vad det är som gör att teknologin - som bevisligen står dagens SMF till reds - inte absorberas lika friktionsfritt som leverantörerna förväntar sig?
Geels och Smit (2000) förmedlar klarsynt problematiken genom att betona hur litteratur och forskningsrapporter kan anföra fördelar med ny teknologi in absurdum. Om interaktionen mellan producent och konsument inte följsamt adresseras riskerar teknologin att förringas av marknaden alldeles oaktat fördelarna. I vanlig ordning spelar alltså den mänskliga faktorn en avgörande roll.
Genom att fördjupa förståelsen för SMF:s Intention till adoption av IoT-lösningar förutsätts leverantörer vidta proaktiva åtgärder för att uppnå en större kommersiell framgång. En framträdande aspekt som påverkar Intentionen till adoption av ny teknologi bottnar i vissheten för framtiden. Kommer dagens tongivande teknologi bli ersatt av morgondagens? (Van Heerde, Mela och Manchanda, 2004; Rogers, 2003). Kombinationen av hastig teknikutveckling med marknadens överväldigande och ständigt varierande utbud medför att IoT-lösningar ofta
4
associeras med förvirring och osäkerhet. Är det ens lönt att investera? (Masood and Sonntag, 2020; Lee 2019)
Med bas i problematiseringen och näringsgrenen för svensk tillverkning bildar denna studie slutligen sin unikitet inom ett högaktuellt forskningsområde. Av konsulterad litteratur och forskning anser författaren att det saknas empiri som avhandlar prediktiva faktorer för svenska SMF:s Intention till adoption av IoT-lösningar.
1.3 Syfte och precisering av forskningsfråga
Syftet med studien är att identifiera och undersöka orsaker som ligger till grund för SMF:s Intention till adoption av IoT-lösningar. Med en explorativ forskningsansats förväntas studien bidra med ny kunskapsbildning genom att besvara följande forskningsfråga:
• Vilka faktorer kan förklara SMF:s Intention till att använda IoT-lösningar?
1.4 Avgränsningar
Avgränsningar för studien görs med utgångspunkt i fem avseenden. Den första och viktigaste avgränsningen innebär att studien sluter sig till perspektivet för IoT-lösningars praktiska tillämpningar. Av den anledningen blir tekniskt ingående aspekter sekundära i sammanhanget.
För att angripa den kommersiella problematiken söker denna studie identifiera beteenderelaterade faktorer som kan förklara SMF:s acceptans för IoT-lösningar. Vi lyfter helt enkelt blicken för att studera hur presumtiva användare uppfattar ytskiktet.
En andra avgränsning görs genom att koncentrera studien till den svenska tillverkningsindustrin för SMF. En tredje avgränsning uppstår från premissen att responderande SMF:s Intention till adoption av IoT-lösningar förutsätts kunna representeras av dess produktionsledare, alt.
personal med motsvarande befattning. En fjärde avgränsning för studien gäller datainsamlingens begränsade tidsperiod under hösten 2020. En femte och sista avgränsning berör studiens arbetsinsats om 30 HP.
1.5 Disposition
Rapporten är disponerad över 6 kapitel.
• Kapitel 1. Introduktion
• Kapitel 2. Referensram
• Kapitel 3. Metod
• Kapitel 4. Resultat och Analys
• Kapitel 5. Diskussion
• Kapitel 6. Slutsats
5
2 R EFERENSRAM
Detta kapitel inleds med en kort översikt av IoT-lösningar. Därefter återges hinder och fördelar för SMF:s implementering och användning av IoT-lösningar. Detta åtföljs av adoptionsmodeller för ny teknologi inom ramen för IoT-lösningar. Kapitlet avslutas med studiens anpassade adoptionsmodell, vilken följaktligen lägger grunden för studiens datainsamling.
2.1 Internet of Things
Mot bakgrund av studiens syfte följer en kort redogörelse över litteraturens tekniska grundpelare för Internet of Things (IoT). Därmed erhålls relevanta förkunskaper och en rikare förståelse för studiens ändamål.
För att påminna om innebörden för IoT repeteras definitionen som används av International Telecommunication Union (2020) ”A global infrastructure for the information society, enabling advanced services by interconnecting (physical and virtual) things based on existing and evolving interoperable information and communication technologies.”
Därtill adderas en grundläggande insikt, värd att hålla i minnet - för innovationer i allmänhet och för IoT-lösningar i synnerhet: IoT-lösningar befinner sig i ett förstadium med häftig tillväxt de kommande åren. Gemensamt för såväl de underliggande teknologierna som dess primära aktörer är hög förändringstakt på flera nivåer. (Lee, 2019; Čolaković & Hadžialić, 2018; Lee &
Lee 2015).
2.1.1 Teknologier
I litteraturen återfinns stora mängder forskning över IoT-lösningars ingående teknologier (Čolaković and Hadžialić, 2018; Al-Fuqaha m.fl. 2015). Patel och Patel (2016) gör en övergripande distinktion med följande kategorisering;
• Teknologier som tillåter fysiska ting att läsa in kontextuella data.
• Teknologier som möjliggör (samma) data att transporteras, bearbetas och analyseras.
• Teknologier som uppehåller säkerhet och integritet.
Čolaković och Hadžialić (2018) liknar teknologierna med byggklossar som i ett större antal tillämpas inom olika domäner för IoT-lösningar. Domänen för molntjänster och plattformar kräver främst transportteknologier. T.ex. cellulära konnektivitetsteknologier som 2G, 3G, 4G (LTE-M, NB-IoT) och 5G, vilka sänds över privata frekvenser. För konnektivitetsteknologier i nätverk för publika frekvenser används Sigfox, LoRa, Wi-fi och Bluetooth. (Northstream, 2020)
Totalt bildar teknologierna ett omspännande nätverk av hård- och mjukvara som servar varje upptänkligt applikationsområde, Se Figur 1. Därmed vilar kundvärdet fullkomligt på att detta underliggande system av mjuk- och hårdvara är fullständigt synkroniserat (Xu, He och Li, 2014). För gemene användare känns således majoriteten av teknologierna inte till. Det relevanta är huruvida dess sammantagna funktionalitet lyckas skapa användarvärde. I praktiken kommer därför användare främst i kontakt med IoT-lösningar och dess teknologier inom den Fysiska domänen och Applikationsdomänen.
6
Domän Teknologier, exempel och användningsområden Funktionalitet
Applikationer
IoT applikationer Tillverkning, Fordon, Transport,
Jordbruk, Sjukvård etc. Visualisering, Applikations-
utveckling, System av sensorer, Kontroll och managering av
data
Arkitekturer SOA, RESTful
Mjukvara och API LiteOS, Android, WeGL
Mellanvara
Plattformar för molntjänster AWS, Google Cloud, Oracle IoT, TCXN
Datalagring, Databearbetning,
Dataanalys Dataprocessering AWS-W3C, Big Query, Apache
Hadoop
Datalagring AWS-DynamoDB,
Apache Cassanda
Nätverk
Kommunikationsprotokoll Applikationer: MQTT, DDS Transport: TCP NätverK: IPv4, IPv6
Konnektivitet närsomhelst och
varsomhelst mellan vem som helst och vad som
helst
Gränssnitt IEEE 802.11, 3GPP
Adoptionsmekanismer adoptionslager, gateways
Fysisk
Plattformar för hårdvara Arduino, Rasberry Pi,
Identifiering, Sensorering, Dataprocessering, Energiförsörjning inbyggda smarta instrument RFID-taggar, sensorer,
touchscreens Mekaniska och elektriska
komponenter Batterier, mikroprocessorer Figur 1: Teknologier för IoT-lösningar, anpassad (Čolaković and Hadžialić, 2018)
I nära anslutning till beskrivningen av IoT-lösningar och dess domäner diskuteras IoT- lösningens tekniska arkitektur. I vissa avseenden tenderar litteraturen att gå isär men likväl känns huvuddelarna igen; Sensorer som samlar in data från den fysiska världen. En central molntjänst med kapacitet och processorkraft att lagra, bearbeta och analysera data som över tid ackumuleras via nämnda sensorer. Slutligen, applikationsområden där affärsnyttan skapas genom visuellera analysen av data via ett användargränssnitt. I sammanhanget således snarlikt applikationsdomänerna för IoT i Figur 1. Northstream (2020) beskriver en formell arkitektur med fem lager där huvudkomponenterna utgörs av; 1) Sensorer, 2) Smarta prylar, 3) Konnektivitet, 4) Plattformar & 5) Applikationer. (Lee, 2019; Burhan m.fl., 2018; Lee och Lee, 2015)
Framtidens utmaningar för IoT-lösningar hävdas bestå i Interoperabiliteten mellan lager och dess ingående teknologier i takt med tilltagande säkerhets- och integritetsrisker (Čolaković och Hadžialić, 2018; Patel och Patel, 2016)
7
2.1.2 Marknadens ekosystem
I sin marknadsanalys för IoT-lösningar kartlägger Lee (2019) ett ekosystem av fem aktörer som i ömsesidigt beroende möjliggör en fullskalig IoT-lösning (Figur 2). Då marknaden för IoT- lösningar består av insamling, förmedling och analyser av dataflöden utgörs ekosystemets nav av de aktörer som driver plattformar och molntjänster. Konkreta exempel är klassiska operatörer inom telekomindustrin som vidareutvecklar sin befintliga informationsteknologiska infrastruktur för IoT-lösningar, tex Ericsson eller studiens fallföretag (Bilaga 1). IDC (2019) menar därför att mjukvarans aktörer kommer generera högre ekonomisk tillväxt än de som renodlat fokuserar på hårdvaran. Återigen är det plattformarna och dess molntjänster som drar det längsta stråt i den datadrivna ekonomin. I ett anslutande perspektiv framhåller Alareqi m.fl.
(2018) likt Bosche m.fl. (2016) att plattforms- och molntjänstföretagen måste erbjuda dynamiska lösningar - likaledes breda som tillräckligt anpassningsbara utefter varje näringsgrens applikationsområde - en standardiserad variabel om man så vill.
Figur 2: Ekosystem (Lee, 2019)
Genom att tillsätta en ekonomisk referenspunkt förvärvas en ökad förståelse för marknadens omfattning. Tillgängliga prognoser varierar men tillåter likväl en fingervisning. Al-Fuqaha m.fl. (2015) beräknar en årlig omsättning på $2,7 - $6,2 triljoner 2025. Manyika (2015) gör en något mer optimistisk prognos på $3,9 - $11,1 triljoner. I Sverige antas IoT-lösningar svara för 6% av BNP, vilket 2019 motsvarade $ 34 miljarder (Dmitriy, Polozhentseva, Kremleva and Kalimullini, 2020; SCB 2020).
8
2.1.3 Applikationsområden
I litteraturen omnämns ett dussintal applikationsområden för IoT-lösningar. Vanligt förekommande är inom tillverkningsindustrin, sjukvården, fordonsindustrin och smarta städer.
(Northstream, 2020; Čolaković and Hadžialić, 2018; Matta, Pant and Aorora (2017)
Fraga-Lamas m.fl. (2016) expanderar perspektivet för potentiella applikationsområden med en uttömmande kartläggning i Figur 3. I mitten återfinns generiska applikationsområden men även dess avknoppningar och mer konkreta tillämpningar i marginalen. För tillverkningsindustrin (Smart Industry) ser vi t.ex. att IoT-lösningar kan tillämpas för lagerhållning, pumpar &
ventiler, översikt & kontroll samt för miljöaspekter. Multituden av ytterligare exempel ger resonans åt beskrivningen av IoT-lösningar som en general purpose technology (Edquist, Goodridge och Haskel, 2019).
Figur 3: Industrier och applikationsområden för IoT-lösningar (Fraga-Lamas m.fl., 2016)
9
2.2 Hinder och fördelar med användning av IoT-lösningar
I en av få handfasta och praktiska fallstudier över IoT-lösningar kontrasterar Nylander, Wallberg och Hansson (2017) akademins teoretiska hållning kring IoT-lösningar. Författarna delger processen för hur ett svenskt tillverkningsföretag integrerar en IoT-lösning i sitt produkterbjudande. I studien får läsaren ta del av de faktiska hinder och utmaningar som ett litet företag går igenom vid adoption av en IoT-lösning.
Dessvärre redogör litteratur och akademisk forskning till stor del för modeller över allmän beredskap för IoT-lösningar med utgångspunkt i konceptuella hinder (Mittal m.fl., 2018;
Horvath och Szabo 2019). Med undantag för hur Gartner (2017) presenterar konceptuella implementeringsfaser kvarstår i mångt och mycket de praktiska utmaningarna.
2.2.1 Hinder
Flera källor har konsulterats för att förvärva tillräckliga insikter i de hinder och utmaningar som tillverkande SMF står inför vid implementering och användning av IoT-lösningar. En systematisk litteraturstudie av Oesterreich och Teuteberg (2016) och en fokusstudie över 37 SMF av Orzes m.fl. (2019) används som huvudkällor för att sammanfatta litteraturens återkommande tematik.
Teknisk stress och ångest: Om en användare förknippar negativa aspekter med ny teknologi kan det leda till stress vilket påverkar användarens vilja att till sig teknologin. Fem faktorer förknippas med teknisk stress: teknisk invasion, teknisk överväldning, teknisk osäkerhet, tekniska otrygghet och tekniska komplexitet. Teknisk stress och en negativ attityd i form av en allmän ångest inför IoT hävdas utgöra ett stort hinder för adoption. (Lee och Shin, 2019;
Nylander, Wallberg och Hansson, 2017; Chen and Chang, 2013; Tarafdar m.fl., 2011)
Tveksamhet till Adoption: Totalt fordras höga initialkostnader vilket bidrar till viss försiktighet till följd av att fördelarna med IoT upplevs ovissa. Således krävs exempel som tydligt förevisar praktiska användningsområden för att facilitera adoptionen. Det framkommer även att den expansiva utvecklingen medför en fortsatt upplevd osäkerhet. Oro kopplat till att SMF inte upplever att en garant kan ges för att ytterligare investeringar inte kommer krävas.
(Oesterreich och Teuteberg, 2016)
Bristfälligt ledarskap: För SMF urskiljs särskilda egenskaper hos ledarskapet där adoptionsprocessen av IoT-lösning riskerar att undermineras. Exempel är; För starkt fokus på kortsiktig vinning framför långsiktiga strategier, Utebliven förstudie specifik för organisationen, Bristande förståelse för implementeringsmetoder samt en bristande teknisk förståelse vilket föranleder behovet av extern support.
Vidare hävdas organisationshierarkin vara starkt vertikal där de ekonomiska och praktiska besluten fattas av ett fåtal i toppen. 2018 var genomsnittsåldern 49 år för chefspositioner inom svensk tillverkningsindustri (SCB, 2020). Således är ledarskapets attityd kritiskt för framgången med IoT-lösningar. Efter initiering av ledarskapet krävs att ett interdisciplinärt samarbete i resterade del av organisationen. Litteraturen lyfter särskilt fram vikten av att ledarskapet är välförankrat med den praktiska processen. (Moeuf m.fl., 2019; Kim, Jang and Yang, 2017; Oesterreich och Teuteberg, 2016)
Hög implementationskostnad: Kostnader består dels i inköp av teknisk utrustning, dels i intern fortbildning, dels i extern support och dels i kontinuerlig R&D. Metoder som - systematiskt - estimerar och justerar ekonomiska fördelar mot nackdelar uppges otillräckliga i kontexten för SMF och IoT-lösningar. SMF saknar i regel det finansiella utrymmet för att
10
investera i projekt som garanterar säker avkastning. I en explorativ studie över 1500 irländska SMF betonas just aspekten av Prisvärde som särskilt viktig (Masood and Sonntag, 2020; Parra and Guerrero, 2020; Stentoft m.fl., 2020; Oesterreich och Teuteberg, 2016; Doherty m.fl., 2015)
Förändring kopplad till organisation och processer: En central del i fältet för IoT-lösningar är dess kontinuerliga förändring. Det gäller därmed att lyckas upprätthålla en intern dynamik som tillåter kontinuerlig utvärdering och omstrukturering av processer när ny teknik behöver implementeras. Samförstånd tvärsigenom organisationen är därför fundamental men inte alltid i nivå med vad som krävs (Moeuf m.fl., 2019; Oesterreich och Teuteberg, 2016)
Behov av tekniska färdigheter: Generellt är den tekniska kunskapsnivån för IoT-lösningar låg. Därför består en stor utmaning i att attrahera extern personal och kontinuerligt tillhandahålla intern kompetensutveckling. Personal med Interdisciplinära färdigheter blir därför nyckelspelare vid integrering av nya teknologier för SMF. Likväl framhåller litteraturen frekvent att extern support och rådgivning kommer vara oundviklig. Till sist adderas en positiv aspekt i form av att SMF är mer flexibla än SF när en rockad genomförs vilket kan vara till fördel vid implementering av IoT-lösningar. (Masood and Sonntag, 2020; Parra and Guerrero, 2020; Moeuf m.fl., 2019; Oesterreich och Teuteberg, 2016)
Kunskapsmanagering: Projekt inom tillverkning karakteriseras ofta av att vara specifik från fall till fall. En utmaning som identifieras för industrin är därmed att bättre överföra kunskap från föregående projekt till nya. Här understryks att standarder bör utvecklas internt där historik systematiskt sparas och analyseras. (Oesterreich och Teuteberg, 2016)
Intern Acceptans från organisationen: Organisationskulturen inom tillverkningsindustrin tenderar att beskrivas som rigid och konservativ. För sammanhanget återkommer aspekter med industrins relativa eftersläp i adoption av nya teknologier. En delvis förklaring kan vara farhågor relaterade till samtidens digitalisering. Enkelt uttryckt rädd är personal rädda om jobben (Oesterreich och Teuteberg, 2016)
Standarder och referensarkitektur: Trots att flera teknologier i industrin är välutvecklade fortsätter bristande standarder för bland annat RFID-taggar och protokoll vara ett stort problem, därav följer inkompabilitet för mellan olika mjukvaror. Litteraturen beskriver att den fysiska miljön är särskilt utmanande inom tillverkningsindustrin. Således menar vissa på att den bästa lösningen torde vara att utveckla egna standarder för att möta kraven som omgivningen ställer på tekniken. Exempelvis är tillverkningsindustrin särskilt utsatt för externa faktorer som kan påverka hårdvaran. Väder, vind, damm, vibrationer och trafik är några exempel som medför att instrument och utrustning som integreras i IoT-lösning måste vara extra tåliga. (Oesterreich och Teuteberg, 2016)
Bättre IT-system: Eftersom IoT-lösningar bygger på effektiv delning av data mellan saker, system och människor krävs att de fysiska miljöerna har tillräcklig åtkomst till kanaler för dataöverföring. I tillverkningsindustrin finns diverse kritiska tillämpningar för IoT-lösningar där latens blir direkt kritisk. Funktionalitet för större system fodrar således en fullgod infrastruktur för IT och dess förlängning IoT. (Orzes m.fl., 2019; Oesterreich och Teuteberg, 2016; Doherty m.fl., 2015)
Juridisk efterlevnad och dataintegritet: Ett av de större och gemensamma problemen för IoT-lösningar är frågor kring säkerhet och integritet. All data som ackumuleras och delas mellan
11
saker, system och människor kräver pålitlig design för integritet och säkerhet. Centrala system av protokoll som hanterar distribuering utgör därför ett centralt område för framtida forskning.
Integritetsbegreppet avser också data över personalen. En allmänt tilltagen oro för övervakning på jobbet fordrar transparens för hur och av vem sådan data används.
Således måste företag ta ställning i juridiska betänkligheter kopplade till datahantering. Ett fåtal RFID-taggar utgör ett juridiskt riskmoment för den oförsiktiga. 2018 dessutom GDPR laga kraft vilket höjer kraven för vilken data som samlas in, hur data samlas in och hur data hanteras.
Därmed spiller GDPR över i samtliga IT-relaterade industrier och därför för de där IoT- lösningar används. Följderna blir att extra resurser behöver avsattas för legal rådgivning för att efterleva de nya lagarna före implementering av en IoT-lösning. (Wachter, 2018; Čolaković och Hadžialić, 2018; Oesterreich och Teuteberg, 2016)
2.2.2 Fördelar
För att skildra fördelarna med IoT-lösningar för tillverkande företag återanvänds Orzes m.fl.
(2019) och Oesterreich och Teuteberg (2016) som huvudsakliga referenser.
Kostnadsbesparingar: IoT-lösningar har potentialen att reducera kostnadsposter med automation av processer och operationer och därigenom skära ner i mantimmar. Med integrerade sensorer tillåter IoT-lösningar förbättrad översikt och kontroll av flöden, processer och material. En kontinuerlig översikt bidrar följaktligen till bättre budgetering och ekonomiska prognoser. (Oesterreich och Teuteberg, 2016)
Tidsbesparingar: Att möta tidsplaner är ett återkommande problem för tillverkningsindustrin när många moment är svårestimerade på förhand. Med sensorer som kontinuerligt samlar in data för moment och processer erhålls bättre översikt och således bättre tidsperspektiv. En av flera tillämpningar för IoT-lösningar är inom konceptet additiv tillverkning. Med additiv tillverkning möjliggörs effektivare tillverkning vilket är tidseffektivt relativt konventionella metoder. (Oesterreich och Teuteberg, 2016)
Uppkopplade produkter: Likt en trappa med fyra steg beskriver Porter och Heppelmann (2014) hur IoT-lösningar integreras i tilltagande komplexitet; (1) Översikt, (2) Kontroll, (3) Optimering och fullständig (4) Autonomi längst upp. Sammantaget medförs kostnads- och tidsbesparingar samtidigt som konventionellt arbete ersätts. Likt SF rekommenderas SMF följa rådet att börja i liten skala. Ett hanterbart först steg är således att fokusera på grundläggande internetifiering som möjliggöra översikt.
Förbättrad kommunikation och samarbete: Ofta är ett större antal intressenter involverade i ett projekt. Med effektivare datakommunikation förväntas kommunikationen och samarbete underlättas. Genom att erbjuda centraliserade uppdateringar av data i real-tid kan intressenter enklare ta del av information. (Oesterreich och Teuteberg, 2016)
Förbättrad hållbarhet: I dagsläget bidrar tillverkningsindustrin med höga koldioxidutsläpp och därtill en negativ miljöpåverkan relativt flera industrier. Genom att integrera sensorer i tillverkningsprocessen tilltar kontrollen miljöpåverkan på ett att delta i den problematik som industrin brottas med sett till hållbarhet och miljöfrågor. (Oesterreich och Teuteberg, 2016) Stärkt status i sin industri: Ett välkänt karaktärsdrag för tillverkningsindustrin är dess konservativa organisationskultur och eftersläp i digitalisering. Genom att dels adoptera ny
12
teknologi och dels genom att appellera till nya målgrupper på arbetsmarknaden menar vissa att statusen kan tillta som ett resultat av IoT-lösningar (Oesterreich och Teuteberg, 2016)
2.2.3 Konkurrens
Som komplement till litteraturens hinder och fördelar kan effekterna av IoT-lösningar nyanseras genom att belysa dess marknadsmässiga konkurrensaspekter. Vad de flesta företag i slutändan är intresserade av är trots allt vad som står på sista raden. Således kastas ljus över de underliggande strukturer som vinsten för en internetifierad industri vilar på. I sin originaltext analyserar Porter (1979) hur industriell konkurrens manifesteras genom fem faktorer;
Konsumentens förhandlingsstyrka, Underleverantörens förhandlingsstyrka, Konkurrens mellan befintliga aktörer, Konkurrens från nya aktörer och Substitut (Figur 4). Enligt Porter (1979) är det är konkurrensförutsättningarna, inte industrin i sig, som avgör vilka aktörer som utverkar den långsiktiga vinsten. Således bör framsynta företag följsamt likrikta sin strategi med dynamiken mellan Porters faktorer.
Figur 4: Porters konkurrensmodell, anpassad (Porter, 1979)
Mot fonden av Porters konkurrensmodell målar sedermera Porter och Heppelmann (2014) bilden av en ny konkurrenskarta för en internetifierad industri. Nedan följer en tillämpning av IoT-lösningar för industriella konkurrens inom tillverkningsindustrin.
Konsumentens förhandlingsstyrka: Med IoT-lösningar har producenter möjlighet att öka sin förståelse för konsumenter utifrån ackumulerad användar- och sensordata. Därav är det möjligt att differentiera sitt produkterbjudande utefter varje typ av konsument. Således kan relationen med konsumenterna fördjupas vilket så småningom hindrar konsumenter att byta producent.
Ett skifte från konventionell fokus på pris till fokus på anpassade produkt-erbjudanden är att vänta vilket likväl stärker konsumentens förhandlingsstyrka när affärsmodeller som Product as a service reducerar kostnaderna att byta produkt och således producent. Därmed tilltar
13
konsumentens förhandlingsstyrka i en dimension och avtar i en annan. (Khoja, 2016; Porter och Heppelmann, 2014)
Underleverantörens förhandlingsstyrka: Den klassiska underleverantören antas tappa i förhandlingsstyrka. I den datadrivna industrin är just data centralt och med uppkopplade produkter förutsätts mjukvara generera majoriteten av kundvärdet. Hårdvara kommer därför bli sekundär och i förlängningen lättersättlig. (Khoja, 2016; Porter och Heppelmann, 2014) Konkurrens mellan befintliga aktörer: Med ackumulerad användar- och sensordata kan produkter skräddarsys. Från konsumenternas perspektiv benämns detta som en oro för ”vendor lock-in”. Google statuerar ypperligt exempel när man kraftigt försvårar plattformsbyte tack vara dess integrerade ekosystem av hård- och mjukvara. Således minskar konkurrensen mellan befintliga aktörer när marknadssegmenteringen koncentreras till aktörer som har råd att bekosta initialt höga investeringar i IoT-relaterad infrastruktur. (Khoja, 2016; Porter och Heppelmann, 2014)
Konkurrens från nya aktörer: Barriärerna för nya aktörer stiger i takt med att de initiala investeringarna stiger. Samtidigt är de etablerade aktörernas försprång med ackumulerad användar- och sensordata svårintagligt. Redan Att locka konsumenter till att byta IoT-tjänst blir på den vägen svårt att ekonomiskt motivera. Därför är konkurrens från nya aktörer relativt låg.
På senare tid har dock en tredje typ av aktör etablerat sig i den internetifierade industrin. Om en tredje part tillför infrastrukturen utefter behov (Software as a Service) erbjuds även SMF möjligheten att använda IoT-lösningar i takt med att de monetära barriärerna sänks. (Khoja, 2016; Doherty, 2015; Porter och Heppelmann, 2014)
Substitut: IoT-lösningar breder vägen för nya och subversiva affärsmodeller. Belysande exempel är Product as a Service och Software as a Service som minskar produkters styckvisa efterfrågan när samma produkt samanvändas enligt debiteringsmodellen pay-as-you-go.
Således reduceras antalet produkter i omlopp. Med IoT-lösningar stöps alltså den traditionella ägarformen om. Produkter med sporadisk användning får en ny funktion som hyr-produkter i den datadrivna ekonomins nya affärsmodeller. Således gagnas konsumenterna av nya skalfördelar, samtidigt drar producenterna nytta av de konkurrensfördelar mot substitut som kommer med ackumulation av användar- och sensordata. (Khoja, 2016; Porter och Heppelmann, 2014)
Överlag förklarar Porter och Heppelmann (2014) hur producenten befäster den starkaste positionen i den internetifierade industrin. Trots det problematiseras bilden när vanliga produkter fasförskjuts enligt, produkt, smart produkt, smart uppkopplad produkt, system av produkter, för att slutligen integreras i ett stort system av system. En utveckling som genererar ömsom fördelar ömsom nackdelar. Denna gradvisa förflyttning från diskret produkt till system av system bidrar till en aldrig tidigare skådad komplexitet som försätter användare av IoT- lösningar inför flera vägval. (Boos, Guenter, Grote och Kinder, 2013)
14
2.3 Spridning av ny teknologi
Sedan civilisationernas ursprung har vi utvecklat och använt oss av teknologier. Med historiska mått beskrivs vårt psyke som nära oförändrat, en historisk konstant, men teknologin som en progressiv och föränderlig process, en variabel. Som ett resultat av kollektivets teknologiska framsteg utsätts alltså samma biologiska hjärna och psykologiska mekanismer gång på gång för att omgivningen förändras. (Harari, 2015)
För att förstå processen för spridning och användning av ny teknologi kan sålunda beteendevetenskapens teoribildning över individens kognitionsprocesser förse studien med fundamentala analysverktyg.
2.3.1 Karaktäristik
Modern teori för hur idéer, teknologier och innovationer sprids växte fram ur sociologin och psykologin under 60-talet när man insåg hur kunskapen kunde avpassas för kommersiella ändamål. Teorierna gjorde gällande hur framgångsrik marknadsföring var avhängig hur konsumenten uppfattade en särskild uppsättning produktkarakteristika. Rogers (1962) föreslår att produkters relativa fördel, kompabilitet, komplexitet, testbarhet samt observerbara effekt är prediktiva egenskaper som konsumenter (o)medvetet tar ställning till. Senare studier av Dodgson, Gann och Salter (2008) adderar möjligheten att i efterhand justera och modifiera produkten samt ha tillgång till kontinuerlig kundsupport.
Alltsedan detta inledande teoribygge tilltar investeringar i diverse innovationsprocesser för teknologier. Likväl absorberar marknaden blott ett fåtal (Lee och O'Connor, 2003). Flera studier härleder detta missanpassade marknadsfenomen till kognitiva adoptionsmotstånd hos den individuella användaren. En briljant uppfinning med innovativa karakteristika är därför sällan tillräcklig (Molesworth och Suortti, 2002; Szmigin och Foxall, 1998). Författare som Geels och Smit (2000) förknippar en stor del av problemet med bristfällig marknadsföring som i förlängningen innebär en bristfällig förståelse för den individuella användaren.
2.3.2 Kategorier av Konsumenter
När nya produkter etableras på marknaden förklarar Rogers (1962) att en relativ benägenhet till användning uppstår eftersom samma produktkarakteristika kan uppfattas olika. Rogers (2003) delar metodiskt in konsumenter i fem ideala kategorier utifrån tidpunkten för när adoption och således användning uppstår. En bieffekt av indelningen visar på särskilda sociologiska och psykologiska egenskaper för varje kategori. I egenskap av fältets fundament möjliggör Rogers (1962) ramverk en konceptuell förståelse för hur spridning av nya teknologier går till. Senare författare som Moore (1999) delar upp kategorierna i två huvudsakliga marknadssegment, Innovators och Early Adopters i Early Market. Early Majority, Late Majority och Laggards i Mainstream market.
• Innovators: Framsynta och genuina entusiaster av ny teknologi. En generellt hög riskresiliens och relativ pristålighet. Teknologi är av primärt intresse medan dess kommersiella tillämpning betraktas som sekundärt.
• Early Adopters: Visionärer och i många avseenden lika Innovators men med större fokus på att identifiera kommersiella värden. Med hög riskbenägenhet är målsättningen att och etablera nya diskurser.
15
• Early Majority: Pragmatiska med viss försiktighet. För att appellera till Early Majority krävs empirisk evidens som styrker innovationens etablering för den breda marknaden.
Riskresiliensen är begränsad.
• Late Majority: Konservativa som adopterar dels av ekonomiskt nödtvång, dels utifrån sociala normer och dels först när produkten visat sig gångbar på den verkligt breda marknaden.
• Laggards: Skeptiska och ofta tekniskt begränsade. Påtvingas ofta adoption och användning av ny teknologi i sista stund som ett resultat av regleringar på marknaden.
Med anknytning till marknadens segmentering talar Mahajan och Muller (2000) för vikten av diversifierad kommunikation. Massmedial för Early Market och personlig kommunikation för Mainstream market. Tankegången bygger på att Early Market, för en kritisk användarmassa och oaktat massmedial marknadskommunikation, egenmäktigt sprider innovationen vidare.
Från en psykologisk vinkel understryker Moore (1999) en omvänd strategi. Moore tänker sig främst att individerna i Early market tilltalas av att ligga i framkant, att ha något andra inte har.
Mahajan och Muller (2000) tycks således bortse från rekylen av att torgföra nya produkter med massmedia. Intresset på Early Market väcks aldrig när produkten uppfattas som redan etablerad, således stängs inkörsporten till marknaden och produkten förpassas till majoriteten av kommersiellt misslyckad teknologi.
I Crossing the Chasm driver Moore (1999) en tes att det mellan Early Adopters och Early Majority finns en fundamental motsättning som litteraturen förringar. Moore (1999) hävdar att de två segmentens psykometri och disparata förhållande till innovation föranleder en, vid första anblick, oöverstiglig klyfta (Figur 5). Early Majority adopterar baserat på optimistiska visioner, övertygade om att den kritiska massan blott är en tidsfråga. Early Majority anser sig därför listigt ha adopterat i förtid. Early Majority delar dessvärre inte samma kommersiella världsbild.
Dessa kräver påvisad gångbarhet och ett gediget kundregister av likasinnade som bevismaterial innan adoption övervägs. Ett moment 22 uppstår därför när ingen i Early Majority är benägen att vara den första som adopterar. På så sätt kan en innovation, vass som en syl, penetrera Early Market. Lika lätt menar Moore (1999) att momentum kan förgås om motsättningen ovan inte konstruktivt erkänns och hanteras. Moore anmärker detta som pudelns kärna för misslyckad spridning av innovation. En bristfällig förståelse för att en marknad i grunden består av potentiella kunder som refererar till likasinnade när de uppskattar en produkt.
16
Figur 5: Kategorier av Konsumenter ur the Chasm (Moore, 1999)
Liknande utsagor presenteras av Gladwell (2002) i The tipping point där han utforskar tre kännetecknande principer för spridning av diverse tankegods i sociala kontexter; En innovation måste upplevas som sticky, individer måste bli introducerad till den i rätt kontext och innovation måste spridas vidare genom särskilt sociala individer enligt den ekonomiskt betingade 80/20- regeln: 80% av spridningen sker genom 20% av särskilt socialt individer. Efterlevs dessa principer förutsätts tankegodset att nå sin tipping point.
I linje med Gladwell delger Moore (1999) att nyckeln till framgång ligger i att strategiskt etableras på en nischad marknad med så få konsumenter som möjligt bland Early Majority - strategin lyder: ”fånga en stor fisk i en liten damm”. Genom att (1) förse rätt konsument (2) med rätt information (3) i rätt kommunikationskanal går det överbrygga the Chasm, eller för den delen generera tillräckligt momentum för att nå den eftertraktade tipping point som krävs för att en ny innovation ska plockas upp av Mainstream market.
2.3.3 En kort historik över adoptionsmodeller
Till följd av tekniska landvinningar för informations- och kommunikationsteknologi investerar företag betydande kapital i dess applikationsteknologier med förhoppningar om diverse produktivitetsökning. För att produktiviteten ska korrelera med storleken på investeringen krävs dock att användarna av den nya teknologin tar den till sig - vilket sällan är fallet. Sichel (1997) benämner detta som produktivitetsparadoxen. Trots nya teknologiers applikationspotential förblir de praktiskt underutnyttjade. En ekonomiskt låg räntabilitet är nära ofrånkomlig och gör fortsatta investeringar svårmotiverade (Venkatesh, Thong och Xu, 2012). För att lösa produktivitetsparadoxen argumenterar Geels och Smit (2000) för ett skriande behov av analysverktyg på området för informations- och kommunikationsteknologi.
Med grund i produktivitetsparadoxen påträffas ett antal modeller för adoption av ny teknologi.
Modellerna syfte är att begreppsliggöra den kognitionsprocess som resulterar i potentiella användares adoption av en ny teknologi. Samtliga modeller eftersöker en optimal projiceringsfaktor som processen - i formen av ett antal faktorer - kan återspeglas i. Av naturliga skäl känner man sällan till den faktiska adoptionen av ny teknologi. Forskare har därför sökt
17
en implicit faktor / proxy där Intentionen (avsikten, viljan) länge tjänat som best-practice.
(Venkatesh, Thong och Xu, 2012). Figur 6 illustrerar grundtanken.
Figur 6: Grundtanke för adoptionsmodeller
Härefter följer ett koncentrat av de namnkunnigaste adoptionsmodellera för att identifiera den lämpligaste i kontexten för IoT-lösningar. Pilarna i respektive figur tydliggör att det finns en signifikant korrelation mellan en faktor och projiceringsfaktorn Intention (gäller ej för DOI).
18
2.3.3.1 Diffusion of Innovation Theory – DOI
Diffusion of Innovation Theory utvecklas av Rogers (1962) och beskriver hur innovationer sprids och adopteras i sociala kontexter. Som ett resultat av att Rogers (1962) delar in konsumenter i fem ideala kategorier urskiljs psykologiska och sociologiska konturer för respektive kategori. Processen för DOI berör fyra aspekter och kan sammanfattas som ”… (1) En innovation (2) som kommuniceras genom särskilda kanaler (3) över tid (4) mellan medlemmar i ett socialt system” Rogers (2003, s.36).
Tidsaspekten är särskilt central då den avser hela förloppet från det att konsumenten blir medveten om innovationen tills ett aktivt ställningstagande har tagits - med eventuell implementation som följd. Teorin gör åtskillnad på förutsättningarna som föreligger beslutet för adoption; påtvingad av auktoritet alternativt frivillig adoption. Teorin beskriver även hur adoptionshastig både beror på karakteristika för innovationen och karakteristika för användaren (Rogers, 2003). Figur x illustrerar konceptet för DOI.
Figur 7: DOI, Beslutsprocess (Rogers, 2003)
DOI kritiseras ofta för att dra slutsatser baserat på extrapolerade och således spekulativa grunder. Det är t.ex. per definition inte alltid bättre befinns sig på Early Market. Det kan finnas mängder av strategiska fördelar med att avvakta när nya teknologi etableras. (Dodgson, Gann och Salter, 2008).
2.3.3.2 Theory of Reasoned Action - TRA
Theory of Reasoned Action tjänar främst syftet att förutse individers röstningsbeteende. Proxy för faktiskt agerande är Intentionen till agerandet. I TRA uttrycks Individens förutfattade trosuppfattning och Information inför ett visst agerande genom individens attityd och rådande subjektiva normer. Givet dessa båda faktorer förklaras Intentionen till det faktiska agerandet.
