Prozessmodelle für effektives und effizientes Innovations-, Technologie- oder Forschungs- und Entwicklungsmanagement existieren sowohl in der Literatur als auch in der Praxis in unüberschaubarer Menge. Neben unzähligen Dissertationen und nicht unwesentlich weniger Individualentwicklungen einzelner Unternehmensberatungen für die Praxis existieren eine Vielzahl von Veröffentlichungen mit Vorschlägen zu optimalen Vorgehensweisen zur Realisierung innovativer Produkte, neuer Dienstleistungen, kundenoptimaler Lösungen, effizienter Prozesse, performanter Software oder bahnbrechender Geschäftsmodelle. Des Weiteren existieren Varianten von Vorgehensmodellen je nach Komplexität des Innovationsobjektes und der jeweilig relevanten Branche. Leider gilt dies unter anderem nicht für die Logistik. Über eine Analyse von über 70 verschiedenen Innovationsprozessmodellen wurde deutlich, dass nicht ein einziges Modell in der Lage ist, alle unterschiedlichen Vorhaben gleichermaßen gut bzw. in gewünschter Qualität zu unterstützen. Dabei gilt diese Erkenntnis nicht nur für die Logistik, sondern vielmehr für jede Innovationsmanagementabteilung, welche unterschiedliche Innovationsprojekte in einem Prozess abdecken muss. Diese Dissertation sollte jedoch nicht zum "Chaos" an bestehenden Prozessmodellen ein weiteres, logistikspezifisches Modell beisteuern. Stattdessen konnte ein Weg aufgezeigt werden, wie bestehende Kompetenz und Erfahrung aus spezialisierten Entwicklungsabteilungen übernommen und auf logistische Entwicklungsherausforderungen transferiert werden können. Adressaten dieser Ausarbeitung sind somit alle Mitarbeiter eines Unternehmens, welche in steuernder oder verwaltender Funktion anhand von Prozessen unterschiedliche Innovationsobjekte von der Idee über die Invention in eine Innovation umsetzen müssen und dabei effizienter und effektiver agieren möchten als bisher sowie Wissenschaftler, welche sich mit der prozessualen Steuerung von Innovationsvorhaben unterschiedlichster Innovationsobjekte aus theoretischer Sicht auseinandersetzen. In dieser Ausarbeitung wurde ein Ansatz erarbeitet, mit welchem es möglich ist, basierend auf einer intelligenten Kategorisierung und Klassifikation, über Ähnlichkeiten zwischen ausführlich analysierten Innovationsobjekten die Auswahl einer optimalen Entwicklungsvorgehensweise vorzuschlagen. Durch diese intelligente Auswahl und Anpassung eines perfekten Modells wird das bisher durchgängig gebräuchliche Credo des "Innovation follows Process" umgekehrt. Dies bedeutet, dass ein Innovationsobjekt nicht mehr in einen - unter Umständen nicht passenden - Prozess gezwängt werden muss, sondern sich der Prozess den Anforderungen der Entwicklung intelligent anpassen kann. Somit wird sichergestellt, dass dem Prozess geschuldete Ineffizienzen vermieden werden können und auf diesem Wege Zeit, Kosten und Qualität in der Entwicklung zeitgleich optimiert werden. Zusätzlich wird so sichergestellt, dass die Effektivität eines Innovationsbereiches gesteigert werden kann, da die "richtigen" Innovationsvorhaben besser bearbeitet werden können und die "falschen" Entwicklungsprojekte durch einen passenden Prozess schneller und besser erkannt und ggf. gestoppt werden. Der Grundsatz des "Process follows Innovation" Vorgehens wird im Rahmen des als "SmartDesign" bezeichneten Ansatzes über die Verwendung von mathematischen Methoden der künstlichen Intelligenz realisiert. Nach Erprobung unterschiedlicher Methoden und Verfahren ergaben agglomerative Clusteranalysen die beste Basis für die Bewertung von Ähnlichkeiten zwischen verschiedenen Innovationsvorhaben und den jeweils verwendeten, unterschiedlichen Prozessmodellen. Der Ansatz eines intelligenten Auswahlverfahrens für jeweils optimale Entwicklungsprozesse, wurde im Rahmen dieser Ausarbeitung als IT-Tool (dem als SmartDesign-Tool bezeichneten Verfahren) programmiert und exemplarisch implementiert. Auf verschiedenen Wegen wurde im Anschluss eine systematische Evaluierung gestarte

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