@phdthesis{Waldhauser2022,
  type      = {Master Thesis},
  author    = {Georg Waldhauser},
  title     = {Lean Six Sigma in produzierende Unternehmen des 21 Jahrhunderts},
  journal    = {Lean Six Sigma in manufacturing companies of the 21st century},
  doi       = {10.25924/opus-4638},
  pages     = {XI, 117},
  year      = {2022},
  abstract  = {Die Digitalisierung in Unternehmen und somit der Vormarsch von Industrie 4.0 z{\"a}hlen zu den am h{\"a}ufigsten besprochenen Themenfeldern der letzten Jahre. Mit Industrie 4.0 fallen auch Schlagw{\"o}rter wie ‚Internet of Things‘ oder ‚Big Data‘. Diese Technologien sind daf{\"u}r zust{\"a}ndig, die Produktion zu vernetzen, Daten aufzubereiten und somit einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Dem gegen{\"u}ber steht die altbew{\"a}hrte ‚Lean Six Sigma‘-Methode, die gro{\"s}e Beliebtheit in Unternehmen genie{\"s}t und weltweit angewandt wird. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist, die Auswirkungen des digitalen Wandels auf die Methode Lean Six Sigma zu untersuchen. Daraus resultiert auch die Forschungsfrage: Welche Chancen und Risiken birgt der digitale Wandel durch Industrie 4.0 f{\"u}r die Nutzung von Lean Six Sigma in Unternehmen?. Um die Forschungsfrage beantworten zu k{\"o}nnen, wird in dieser Masterarbeit auf mehrere Fachquellen Bezug genommen, in denen der Zusammenhang zwischen Industrie 4.0 und Lean Six Sigma sowohl theoretisch als auch praktisch untersucht wird. Damit bewegt sich die Arbeit im theoretisch-konzeptionellen Bereich. Insgesamt 47 relevante Beitr{\"a}ge wurden dabei identifiziert. Aus den Beitr{\"a}gen ergeben sich vier Technologien, die den gr{\"o}{\"s}ten Einfluss auf Lean Six Sigma und den DMAIC-Zyklus (Define, Measure, Analyze, Improve, Control) haben. Diese Technologien sind Big Data, Data-Mining, Process-Mining und Simulation. Durch eine genaue Analyse der Literatur wird gezeigt, dass sich ein Zusammenspiel der beiden Methoden lohnt; es wird aber auch darauf hingewiesen, dass Risiken zu beachten sind. Keywords: Lean Six Sigma, Industrie 4.0, Big Data, Data-Mining, Process-Mining, Simulation},
  language  = {de}
}