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Das Konzept der Supply-Chain-Resilienz (SCR) hat seit der Covid-19-Pandemie erheblich an Bedeutung gewonnen, da Unternehmen verstärkt mit unvorhersehbaren Störungen in ihren Lieferketten konfrontiert sind. Trotz des zunehmenden Interesses an SCR bleibt das Potenzial digitaler Technologien, insbesondere im Bereich der Big Data Analysis (BDA) und Artificial Intelligence (AI), für die Stärkung der Resilienz noch weitgehend unerforscht. Diese Studie analysiert daher den Einfluss von BDA und AI auf präventive und reaktive Maßnahmen zur Förderung der SCR. Ein konzeptionelles Modell wird entwickelt, um präventive und reaktive Maßnahmen zu kategorisieren, bevor die Nutzung von BDA und SCR näher untersucht wird. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass digitale Technologien grundsätzlich die SCR unterstützen können; BDA und AI werden als vielversprechende Technologien identifiziert. Es wird jedoch festgestellt, dass der Einfluss dieser Technologien je nach proaktivem oder reaktivem Ansatz etwas variiert. Während digitale Technologien im proaktiven Ansatz einheitlich als unterstützend wahrgenommen werden, sind die Einschätzungen zum reaktiven Ansatz vielfältiger.

The rise of ecosystem prominence has provided several definitions of how we understand ecosystems nowadays. In this context, several scholars have considered influencing factors for ecosystem emergence. This paper addresses this consideration and analyzes the salient characteristics of different ecosystem types and their potential persistence since ecosystem founding to improve the understanding of emergence. We applied a three-step approach (1) identifying ecosystem types based on bibliometric analysis, (2) exploring salient characteristics per ecosystem type using qualitative content analysis and (3) deriving founding conditions from the salient characteristics following a conceptual approach. Based on a bibliometric analysis, we identified business/innovation, entrepreneurial and service ecosystems. In a second step, we developed salient characteristics within the themes of structure, power constellation/interdependencies and governance by inductive coding. As we identified a significant difference in alignment structure, we analyzed if alignment structure persists since ecosystem origin and explains why ecosystems differ. We analyzed potential pairings between alignment structure and their respective founding condition for every ecosystem type. With the alignment structures’ persistence, we can better understand why ecosystem types differ.