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Reifegradanalyse im Kontext digitaler Transformation

  • Mit dem Voranschreiten und der Weiterentwicklung der Informationstechnologie und Industrie 4.0 stehen Industrieunternehmen, speziell im Bereich der Fertigung und Produktion, vor der Herausforderung, ihre Prozesse zu digitalisieren und automatisieren. Durch die Digitalisierung werden Daten gesammelt, die zur Regelung der Prozesse und Unterstützung von Entscheidungen eingesetzt werden. Um die digitale Transformation erfolgreich umzusetzen und vor allem die Veränderung der Arbeitsabläufe im Unternehmen zu etablieren, braucht es gewissenhafte Vorbereitung. Es bietet sich im Vorfeld eines Projektes an, mittels Reifegradmodellen zur Digitalisierung, den aktuellen Status des Unternehmens zu erheben. Diese Masterarbeit setzt sich zum Ziel zu evaluieren, ob Reifegradmodelle geeignete Tools sind, um Hindernisse und Chancen von Digitalisierungsprojekten im Vorfeld zu erkennen und abzufangen. Um vorhandene Ressourcen zielgerichtet und verschwendungsfrei einzusetzen, müssen kritische Bereiche identifiziert werden, auf die der Fokus gelegt werden sollte. Zur Bearbeitung des Themas wurde folgende Forschungsfrage gestellt: Sind Reifegradmodelle geeignete Werkzeuge, um aktiv und präventiv Barrieren für digitale Transformationsprojekte zu identifizieren und vermeiden? Um die Forschungsfrage zu beantworten wurde eine systematische Literaturrecherche und -analyse durchgeführt. Dabei wurden bestehende Reifegradmodelle zur Digitalisierung untersucht, indem ihre Bewertungskriterien in einem Schema kategorisiert wurden. Durch die Kategorisierung wurde ersichtlich, welche Modelle für welchen Zweck einsetzbar sind, bzw. ob die wichtigen Bereiche abgedeckt werden. Ergebnis der Recherche sind sieben Reifegradmodelle, mit unterschiedlichen Herangehensweisen, die exemplarisch vorgestellt und analysiert werden.

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Metadaten
Author:Mathias Raos
DOI:https://doi.org/10.25924/opus-3951
Subtitle (German):Unterstützung digitaler Transformationsprojekte in Produktionsunternehmen anhand von Reifegradmodellen
Advisor:Irene Häntschel-Erhart, Markus Becker
Document Type:Master's Thesis
Language:German
Year of publication:2021
Publishing Institution:FH Vorarlberg (Fachhochschule Vorarlberg)
Granting Institution:FH Vorarlberg (Fachhochschule Vorarlberg)
Release Date:2021/04/06
Tag:ERP; Industrie 4.0; IoT; MES; Reifegradmodell
Number of pages:IX, 69
DDC classes:600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / 650 Management
JEL-Classification:L Industrial Organization
Open Access?:ja
Course of Studies:Betriebswirtschaft: Business Process Management
Licence (German):License LogoUrhG - The Austrian Copyright Act applies - Es gilt das österr. Urheberrechtsgesetz