Betriebswirtschaft: Business Process Management
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Operative Exzellenz wird als Sammelbegriff für strategische Managementansätze angesehen, welche anhand von Optimierungsinitiativen die Geschäftsprozesse des Unternehmens auf Kundenbedürfnisse, Qualität wie auch auf Effizienz ausrichten. Exzellenzmodelle kombinieren sowohl technische als auch soziale Faktoren im Streben nach nachhaltiger Verbesserung und basieren nicht nur auf dem Betriebsmanagement und den technischen Prozessen, sondern widmen auch den Menschen und ihrem Einfluss auf die erfolgreiche Umsetzung eines Optimierungsprogramms besondere Aufmerksamkeit. Ziel dieser Masterarbeit ist es, die entscheidende Rolle von Führungskräften und deren Führungsstile zu diskutieren, welche laut der ausgewerteten akademischen Literatur, sich für eine nachhaltige Verankerung von operativer Exzellenz im Umfeld der Industrie 4.0 als erfolgsversprechend nennen lassen, indem die gewünschte Organisationskultur durch gezielte Anwendung von Führungskonzepten gefördert wird. Die Fragestellung der Masterarbeit wird anhand eines theoretisch-konzeptionellen Vorgehens beantwortet. Die Untersuchungen haben die Erkenntnisse zu Tage gebracht, dass sich mit dem Wandel der Anforderungen an die Unternehmen, auch die Führungskonzepte an die Anforderungen angepasst haben und somit auch die Führungsphilosophie von „Command and Control“ zu „Empowerment“, „agiler Führung“ und „transformationaler Führung“ übergegangen ist. Für eine nachhaltige Verankerung von operativer Exzellenz im Umfeld der Industrie 4.0 konnten die Führungskonzepte „Transformationale Führung“, „Symbolische Führung“, „Mitarbeiter empowern“ und „Agile Führung“ identifiziert werden. Es besteht Grund zur Annahme, dass eine Kombination der vorgestellten Führungskonzepte die besten Ergebnisse liefern würde, insofern das geeignetste Führungskonzept situationsadäquat angewendet wird.
Einfluss verhaltensökonomischer Faktoren auf die Nutzung neuer Technologien im Prozessmanagement
(2023)
Process Mining ist ein effektives Werkzeug, um bestehende Lücken in der Prozessüberwachung eines im Unternehmen integrierten Prozessmanagements zu verringern. Trotz dem weitverbreiteten Bewusstsein über diesen Umstand, wird Process Mining bisher in wenigen Unternehmen erfolgreich eingesetzt. Da die Einführung einer neuen Technologie als Change-Projekt einzustufen ist, ist die soziale Ebene in Form der Mitarbeitenden zu berücksichtigen. Da Menschen nicht ausschließlich rational entscheiden und handeln, ist davon auszugehen, dass auch Erkenntnisse aus der Verhaltensökonomie in diesem Zusammenhang eine Rolle spielen. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich insbesondere mit möglichen verhaltensökonomischen Faktoren, die für die Nutzung neuer Technologien im Prozessmanagement relevant sind. Für die Beantwortung dieser Frage wurde als Anwendungsbeispiel das Feld des Process Mining und ein theoretisch-konzeptionelles Vorgehen gewählt. Dabei werden zunächst die Forschungsfelder Process Mining, Change Management und Verhaltensökonomie theoretisch aufgearbeitet und mit verschiedenen Eigenschaften charakterisiert, um dann mögliche verhaltensökonomische Faktoren abzuleiten. Diese Masterarbeit zeigt, dass verhaltensökonomischen Faktoren in Form von kognitiven Verzerrungen entscheidend zum Erfolg bei der Einführung neuer Technologien beitragen. Von den drei ermittelten Charakteristika der „Neuartigkeit“, der „Komplexität der Technologie“ und den mit der Technologie einhergehenden „Ängsten und Unsicherheiten“ lassen sich folgende kognitive Verzerrungen ableiten: Der Status-Quo-Bias, die Verlustaversion, der Confirmation Bias, der Appeal to Novelty und der Pessimism Bias. Für jede kognitive Verzerrung wurden Gegenmaßnahmen aufgezeigt.
Die digitale Geschäftstransformation forciert Unternehmen regelrecht, grundlegende sowie neue Fähigkeiten zu entwickeln, um weiterhin wettbewerbsfähig zu bleiben. Unter anderem auch in der Supply Chain. Die Integration digitaler Anwendungen in diesem Bereich ist aller-dings äußerst mangelhaft. Aus diesem Grund wird zunächst der aktuelle Grad der Digitalisierung von global agierenden Unternehmen eruiert. Als ein weiteres Ziel dieser Arbeit wird die Erreichung einer nachhaltigen Wettbewerbsfähigkeit hinsichtlich einer Supply-Chain-4.0-Integration anhand der Theorie der Business Capabilities untersucht. Dazu wird die Forschungsfrage wie folgt definiert: „Was lässt sich fundiert über den Grad der Digitalisierung von global agierenden Unternehmen in ihrer Supply Chain sagen und welche Rolle spielt dabei das Business Capability Manage-ment?” Um die Forschungsfrage erfolgreich beantworten zu können, wird ein theoretisch-konzeptio-nelles Vorgehen angewendet. In Verbindung mit der Methode der konzentrischen Kreise wird eine umfassende Literaturrecherche ermöglicht. Die Auseinandersetzung mit der Literatur zeigt auf, dass die Anwendung der Digitalisierung in diesem Bereich in einer Vielzahl neuer Business Capabilities mit weiterführenden positiven Auswirkungen resultiert.
Die vorliegende Arbeit setzt sich mit Forschungstrends im Bereich der Entscheidungsfindung von Manager:innen auseinander. Dabei stehen komplexe Entscheidungen im Vordergrund. Im theoretischen Teil erfolgte eine Einführung in die Entscheidungstheorie. Anschließend wird die Funktion des Managements als Entscheidungsträger:in thematisiert. Anhand einer vertieften Literarturrecherche wurde eine Trendanalyse durchgeführt, um herauszufinden, welche Themenbereiche besonders viel Aufmerksamkeit in der Forschung über komplexe Managemententscheidungen erlangt haben. Herausgefunden wurde, dass besonders multikriterielle Entscheidungsmethoden beforscht wurden. Es wurde häufig im Bereich Energiewirtschaft, Nachhaltigkeit und Klimawandel geforscht, da hier die Voraussetzungen für komplexe Entscheidungen gegeben sind. Neben mathematisch fundierten Methoden kommen auch heuristische Ansätze zur Komplexitätsreduktion zur Anwendung, lässt sich aus den Forschungsergebnissen ableiten. Insgesamt wurden 12 Trends identifiziert, die sich teilweise überschneiden. Aus den gesichteten Forschungsarbeiten ließen sich Handlungsempfehlungen ableiten, die in einem eigenen Kapitel präsentiert werden.
Um Data Analytics gezielt und effektiv einzusetzen, gilt es als wichtig, die organisationale Reife eines Unternehmens in Bezug auf die Umsetzung von Data Analytics zu messen und zu verstehen. Da viele Unternehmen allerdings noch nicht bereit für die Implementierung von Supply Chain Analytics sind, benötigen sie ein Tool mit dem die eigene organisationale Reife gemessen und verbessert werden kann. Dafür wird in dieser Arbeit ein Readiness-Assess- ment-Framework entwickelt, das die organisationale Reife eines Unternehmens bestimmt und mittels ergänzendem Leitfaden Möglichkeiten zur Optimierung der eigenen Reife aufzeigt. Die Besonderheit dieses Assessments liegt in der Aufteilung in einzelne organisationale und tech- nologische Kategorien sowie deren Erfolgsfaktoren. Der Aufbau dieser Arbeit folgt dem De- sign-Science-Ansatz von Peffers et al. (2006). Mittels eines Literature Reviews und Expert:in- neninterviews wurden die Kategorien und Erfolgsfaktoren für das Assessment identifiziert und verifiziert. Nach der Entwicklung des Assessments wurde in einem Workshop die Praxistaug- lichkeit des Frameworks überprüft. Abschließend werden Ansatzpunkte für künftige Weiter- entwicklungen des Frameworks dargestellt.
Die Umsetzung von Konzepten der Industrial Internet of Things (IIoT) stellt Unternehmen vor große Herausforderungen. Ein Kernaspekt dabei ist das Vernetzen maschineller und menschlicher Akteure, sodass sich diese gegenseitig verstehen und dadurch sinnvolle Entscheidun-gen treffen können. Dieses Verstehen setzt eine semantische Interoperabilität der Akteure voraus, die meist mithilfe von Ontologien und Ontologie Matching ermöglicht werden soll. Ziel dieser Arbeit ist es, die Grundkonzepte zum Ermöglichen semantischer Interoperabilität zusammenzufassen und aktuelle Anwendungsbeispiele und Herangehensweisen zu besprechen, um darauf aufbauend bestimmen zu können, wie weit Forschung und Unternehmen noch von der Umsetzung der semantischen Interoperabilität im Kontext der IIoT entfernt sind. Dazu wurde ein theoretisch-konzeptionelles Vorgehen gewählt. Die Ergebnisse der vorliegenden Arbeit weisen darauf hin, dass in naher Zukunft nicht mit einer erfolgreichen Umset-zung zu rechnen ist, welche generisch genug ist, in unterschiedlichen Bereichen der IIoT eingesetzt zu werden. Dafür konnte gezeigt werden, dass sich mehrere, mitunter gegenseitig beeinflussende Trends in der Herangehensweise zur Lösung der semantischen Interoperabilität ausgebildet haben, nämlich hybride Alignmentarchitekturen, ein modularer Aufbau von Ontologien, das Erstellen von maschinenlesbaren Standards und dazu gehörenden Ontologien sowie ein Trend zur Verwendung von Wissensgraph Embeddings. Besonders der letzte Trend ist dabei kritisch zu betrachten. Darüber hinaus konnten in dieser Arbeit offene Problemfelder bestimmt werden, die aus derzeitiger Sicht einer erfolgreichen Umsetzung semantischer Interoperabilität entgegenstehen. Dies betrifft einerseits das Fehlen einer Harmonisierung von IIoT-Standards und andererseits den Mangel an Alignmentdatenbanken und Benchmarks für Ontologie Alignments im Bereich der IIoT. Darüber hinaus bedarf es eines abgestimmten, strategischen Vorgehens der derzeit laufenden und zukünftigen Initiativen, um vorhandene Erkenntnisse besser zu nutzen und um sich wiederholende Probleme nachhaltig zu lösen.
Der stationäre Handel ist von zunehmenden Unsicherheiten gekennzeichnet, wobei die wachsende Verlagerung des Einkaufs auf die digitalen Vertriebskanäle dabei eine zentrale Rolle spielt. Jenen Entwicklungen kann mitunter mit der Einführung eines Omnichannel-Geschäftsmodells entgegengewirkt werden, wodurch der Fortbestand der stationären Geschäfte unterstützt werden kann. Für die Omnichannel-Etablierung ist eine Umstrukturierung des Handels essenziell, vielfach hängt dies mit einer Neuausrichtung der Geschäftsarchitektur zusammen. In diesem Kontext werden die relevanten Geschäftsprozesse in Frage gestellt und gegebenenfalls neu definiert. Das Hauptziel dieser Arbeit war es daher, auf Basis einer theoretisch-konzeptionellen Methodik herauszufinden, wie der stationäre Handel durch die Ausrichtung der Geschäftsprozesse an einem Omnichannel-Geschäftsmodell langfristig und nachhaltig optimiert werden kann. Anhand der Ergebnisse konnte ein Leitfaden entwickelt werden, welcher sich an EinzelhändlerInnen richtet und bei der Omnichannel-Transformation Unterstützung gewährleisten soll. Aus den durchgeführten Analysen wurden schließlich dezidierte Fokuspunkte abgeleitet, denen in der Transformationsphase besondere Aufmerksamkeit zu schenken gilt. Hierzu zählt nicht nur die IT-Landschaft und die Datenanalytik, sondern auch die Organisation samt den involvierten Personen und den entsprechenden Kompetenzen. Die Berücksichtigung aller Aspekte kann die Chancen einer erfolgreichen Omnichannel-Integrierung erhöhen, aber aufgrund der Komplexität nicht garantieren.
Minuten können in medizinischen Notfällen unmittelbar die Anwendbarkeit von Behandlungsmethoden, das Ausmaß von bleibenden Einschränkungen sowie die Überlebenschancen beeinflussen. Doch hat das präklinische Notfallmanagement heute mit steigenden Einsatzzahlen, zunehmenden Einsätzen ohne Dringlichkeit und dem demografischen Wandel bei gleichzeitigem Fachkräftemangel zu kämpfen. Entsprechend gewinnt das Prozessmanagement zur Gestaltung effizienter Rettungsketten an Bedeutung. Vor diesem Hintergrund ging die vorliegende Arbeit der Frage nach, welche Potentiale die Datenanalytik in vernetzten Rettungsketten für das Prozessmanagement hat, um wertvolle Zeit zu gewinnen. Zudem wurden die Herausforderungen der Datenanalytik in diesem Bereich betrachtet. Zur Beantwortung der Forschungsfrage wurde dabei eine theoretisch-konzeptionelle Vorgehensweise gewählt. Die Untersuchung zeigte, dass die Potentiale der Datenanalytik in diesem Kontext in der Entscheidungsunterstützung zur Standortwahl, zur Kapazitätsplanung und in der Abwicklung von Notfällen liegen. Zudem könnte diese bei der Prozessanalyse, sowie der Prävention und Vermeidung von Einsätzen unterstützen. Dahingegen liegen die Herausforderungen in der Notwendigkeit einer übergeordneten Strategie, der hinreichenden Datenqualität und Verfügbarkeit der Daten. Darüber hinaus bestehen Herausforderungen im Bereich der IT-Sicherheit und des Datenschutzes, sowie der oft fehlenden Vernetzung. Zusammenfassend wären die Potentiale der Datenanalytik zur Optimierung der Zeit in Rettungsketten vielversprechend, jedoch stehen dem Einsatz dieser aktuell noch eine Vielzahl an Herausforderungen gegenüber.
In den letzten Jahren wurde den technischen Aspekten der Datenanalyse viel Aufmerksamkeit gewidmet, den organisatorischen Implikationen jedoch nur wenig, was dazu geführt hat, dass eine Reihe von Unternehmen nicht in der Lage war, den vollen Nutzen aus ihren Data Analytics-Investitionen zu ziehen was u.a. dazu führte das die Potenziale von Data Analytics nicht vollständig ausgeschöpft wurden. Ziel dieser Arbeit ist es, die organisatorischen Herausforderungen aus der Sicht des Managements, der Kultur und der Organisation zu beleuchten und unter der theoretischen Orientierung des „Dynamic Capability View“ die Haupttreiber für die organisatorische Verankerung von Data Analytics zu beleuchten, um die Potenziale der evidenzbasierten Entscheidungsfindung in einer datengetriebenen Organisation voll auszuschöpfen. Die Literaturarbeit zu Data Analytics und ihren organisatorischen Auswirkungen, die auf der Grundlage einer theoretisch-konzeptionellen Forschungsarbeit durchgeführt wurde, zeigt, dass es in diesem Kontext eine Vielzahl von Parametern gibt, die sich gegenseitig beeinflussen. Diese Studie hat gezeigt, dass Unternehmen einen ganzheitlichen Ansatz verfolgen müssen, um die Vorteile der modernen Data-Analytics-Methoden voll ausschöpfen zu können. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Hauptantriebskräfte für Datenanalysefähigkeiten gut ausgebildete Manager mit einem ausgeprägten analytischen Verständnis sind, die von klar definierten evidenzbasierten Prozessen geleitet werden, welche in einer hoch kultivierten datengetriebenen Kultur eingebettet sind. Dies ist die Grundlage für Wettbewerbsvorteile in hochdynamischen Umgebungen und führt in weiterer Folge zu einem höheren Niveau der Wertschöpfung.
Projekte zeichnen sich aus durch ihre Einmaligkeit und Offenheit. Unternehmen sind bestrebt ihre Projekte zum positiven Abschluss zu bringen. In dieser Ausarbeitung wird die Rolle der Verhaltensökonomie im Projektmanagement beleuchtet. Dabei wird der Fokus auf die Projektplanung und insbesondere auf die Aufwandsschätzung gelegt. Der theoretische Rahmen bildet ein solides Verständnis von Verhaltensökonomie und Projektmanagement. Mittels systematischer Literaturrecherche für den Zeitraum von 2017 bis 2023 werden die gängigsten kognitiven Verzerrungen ergründet, die in Projekten, insbesondere bei Aufwandsschätzungen häufig auftreten. Die häufigste kognitive Verzerrung ist der Optimism Bias, gefolgt vom Escalation of Commitment, Strategic Misrepresentation bis hin zur Planning Fallacy und dem Endownment Effect. Das Ergebnis dieser Ausarbeitung zeigt, dass kognitive Verzerrungen den Projekterfolg maßgeblich beeinflussen können.
