Die Masterarbeit gibt Antworten auf die Frage, ob und welche Chancen für Startups im Bereich Industrie 4.0, bezogen auf die Stahlindustrie, bestehen. Industrie 4.0 beschreibt nach verwendeter Definition einen Zustand, der sich über stärkere Integration der Wertschöpfungs- und Prozessketten charakterisiert. Die Digitalisierung, also die Entwicklung hin zu diesem Zustand, und die damit in Zusammenhang stehenden Technologien bieten neue Chancen für Marktteilnehmer, die die notwendige Expertise im Bereich Informationstechnologien mit Domänenwissen und ausgeprägtem Netzwerk in der Stahlindustrie verbinden. Das Einlesen und Aufarbeiten in die Fachliteratur schafft einen Überblick über den Begriff Industrie 4.0 und die damit in Zusammenhang stehenden Technologien sowie die derzeitigen Anwendungen und Herausforderungen in der Implementierung. Des Weiteren schafft die detaillierte Darstellung von drei konkreten Beispielen aus der Stahlindustrie ein konkretes Bild der Digitalisierung von metallurgischen Prozessketten. Einschlägige Literatur gibt ferner Einblicke in die Rolle von Startups in Technologie- und Innovationsmanagement von etablierten Unternehmen, sowie die bestehenden Kooperationsformen. Für die Entwicklung von Geschäftsmodellen wurde die Lean-Startup-Methode und der inhärente Build-Measure-Learn-Feedback-Zyklus herangezogen. Die initiale Hypothese geht davon aus, dass die Digitalisierung der Stahlindustrie Chancen für Startups schafft. Das erste vorläufige Geschäftsmodell zeigt eine Data-Analytics-Collaboration-Platform, die die Zusammenarbeit zwischen örtlich getrennten Datenanalysten und Prozessexperten erleichtern soll. Ein weiteres Geschäftsmodell ist eine Software zur prädiktiven Instandhaltung, um auf Basis von Vorhersagen, Empfehlungen für optimale Instandhaltungszeitpunkte zu finden und das Gesamtergebnis des Betriebes zu verbessern. Letztlich soll eine Verkaufssoftware den Kundenprozess erleichtern und Verkäufer für die Entwicklung und Markteinführung von neuen Produkten freistellen. Interviews mit Experten der Stahlunternehmen und Anlagenbauer sowie unabhängigen Experten in wichtigen Bereichen geben Aufschluss über die Erfolgschancen der Geschäftsmodelle. Ein wichtiger Aspekt dabei ist die Erkenntnis, dass die Komplexität der Thematik einen kontinuierlichen Zugang zu Domänenexperten notwendig macht. Die bisherigen Geschäftsmodelle finden nur mäßigen Zuspruch. Mehrmals wurde jedoch ein anderes Thema, prädiktive Qualitätsanalytik, als vielversprechende zukünftige Anwendung genannt. Die Erkennung von Zusammenhängen zwischen Prozessparameter und Produktqualität macht dabei Anpassungen möglich, die zu einer Verbesserung des Gesamtergebnisses führt. Projektbasierte Machine-Learning-Services in der prädiktiven Qualitätsanalytik haben als finales Geschäftsmodell den Vorteil, dass sie den Stahlunternehmen unmittelbar helfen, sowie dem Startup erlauben, einen Spezialisierungsgrad und ein Netzwerk aufzubauen. Die Erstellung des Geschäftsmodells erfolgte noch vor der letzten Interview-Runde, welche dem Vorhaben einen optimistischen Ausgang zuschrieb.