Betriebswirtschaft: Business Process Management
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Diese Forschungsarbeit analysiert die Konfliktfähigkeit der Generation Z im Rahmen des Projektma-nagements und strebt die Entwicklung individuelle Konfliktmanagementstrategien an, die den Bedürf-nissen und Präferenzen dieser Generation gerecht werden. Angesichts der sich ständig wandelnden Arbeitswelt, stellt die effektive Bewältigung von Konflikten eine zentrale Herausforderung für Unter-nehmen dar. Die zentrale Frage lautet: „Wie können Unternehmen wirkungsvolle Strategien für das Konfliktma-nagement entwickeln, um im Rahmen des Projektmanagements die Konfliktfähigkeit der Generation Z angemessen zu berücksichtigen?“ Die Beantwortung erfolgt durch die Anwendung qualitativer For-schungsmethoden, inklusive Experteninterviews von Führungskräften und Projektleiter:innen, die be-reits mit dieser Altersgruppe, in Bezug auf das Projektmanagement zusammengearbeitet oder im Team angeleitet haben. Die Ergebnisse verdeutlichen spezifische Konfliktmuster und Präferenzen innerhalb der Generation Z, die sich klar von den Generationen zuvor unterscheiden. Massgeschneiderte Konfliktmanagement-strategien tragen dazu bei, Konflikte effizienter zu bewältigen und ein harmonisches Arbeitsumfeld zu schaffen. Die Strategien umfassen Insbesondere eine stärkere Einbindung von digitalen Kommunika-tionsmöglichkeiten, flexiblere Arbeitsstrukturen und gezielte Schulungen zur Konfliktlösung. Demzufolge wird offensichtlich, dass die Integration dieser Strategien essenziell ist, um die Konflikt-bewältigung und die Arbeitsatmosphäre zu optimieren. Daher richtet sich diese Arbeit besonders an Interessierte, die tiefere Einsichten in die Gestaltung von Konfliktbewältigung und das Potenzial dieser Altersgruppe suchen. Die Masterarbeit stützt sich auf eine umfassende Recherche, die auf einer sorgfältigen Analyse von Büchern, Fachzeitschriften, Forschungsarbeiten und Onlinequellen basiert. Unabhängig von meiner eigenen individuellen Perspektive und den Erfahrungen, die ich in Projekten mit der Generation Z gesammelt habe, verfolgt diese Arbeit das Ziel, einen eingehenden Einblick in den Umgang mit Kon-flikten sowie das Potential dieser spezifischen Altersgruppe zu vermitteln. Dieser Forschungsansatz trägt dazu bei, die Erkenntnisse dieser Masterarbeit in einen umfassenden Kontext zu setzen und ihre Relevanz für die praxisorientierte Gestaltung von Konfliktmanagement zu unterstreichen
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 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.
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.
Mit Industrie 4.0 kündigte sich in Unternehmen ein großer Wandel. Dieser ist insbesondere im Bereich der Fertigung und Produktion spürbar. Von der vierten industriellen Revolution sollen Unternehmen profitieren, indem Prozesse digitalisiert und automatisiert, neue Technologien implementiert und die Wettbewerbsfähigkeit gesichert wird. Deswegen wird die Industrie 4.0 von vielen Unternehmen als Chance gesehen. Mit dem Einsatz von digitalen Technologien erhoffen sich Unternehmen, ihre Potenziale auszuschöpfen und sich Wettbewerbsvorteile zu sichern.
Im Hinblick auf die Industrie 4.0 sind jedoch kleine und mittlere Unternehmen vor Herausforderungen gestellt. Die Gründe hierfür sind vielfältig und werden in der vorliegenden Masterarbeit beleuchtet.
Dies führt dazu, dass KMU bei dem technischen, digitalen Fortschritt im Rahmen der Industrie 4.0 hinterherhinken. Es fällt ihnen schwer, den eigenen Status quo zu ermitteln und richtige Entscheidungen zu treffen, um die Hürden der Industrie 4.0 erfolgreich zu meistern. Damit dies gelingt, empfiehlt sich zu analysieren, wo das jeweilige Unternehmen aktuell steht und wie es sich abheben möchte, um seine Entscheidungen gezielt auf die Transformation von Industrie 4.0 ausrichten zu können.
Solche Orientierungshilfen, wie Referenz- oder Reifegradmodelle, die auf die Bedürfnisse der KMU eingehen und explizit auf ihre individuellen Anforderungen ausgerichtet sind, sind ein wichtiger Bestandteil der Masterarbeit.
In der vorliegenden Masterarbeit soll somit folgende Forschungsfrage beantwortet werden:
Warum sind die IT-Prozesse besonders kritisch für KMU in der Industrie 4.0 und lässt sich ein unterstützendes, reifegradbasiertes Referenzmodell zur Verbesserung der IT-Prozesse entwickeln?
Der S&OP Prozess als Erfolgsfaktor im Supply Chain Management und die Rolle der Datenanalytik
(2022)
In einer Zeit, in der durch die Globalisierung und Internationalisierung die Märkte volatiler werden und Daten eine immer wichtigere Rolle spielen, werden Konzepte wie Big Data, Data Analytics oder Data Mining immer wichtiger. Unternehmen können durch die Verarbeitung und Nutzung der Daten mit den diversen Methoden der Datenanalytik wichtige Erkenntnisse gewinnen. Auch im Sales & Operations Planning Prozess sind Daten von großer Bedeutung. Dieser Prozess erzeugt und verwendet sehr viele interne und externe Daten.
Die vorliegende Masterarbeit beschäftigt sich mit den Themen S&OP Prozess als zentraler Erfolgsfaktor im SCM und mit der Kernaufgabe „Prognoseerstellung“. Die Arbeit zeigt auf, dass die Ermittlung der Prognose eine der wichtigsten Aufgaben im SCM ist und als Start-punkt des S&OP Prozesses mit den unterschiedlichen Methoden aus der Datenanalytik unterstützt und optimiert werden kann. Die aktuellen Geschehnisse auf der Welt mit Covid-19, Lockdowns, Lieferkettenproblemen und internationalen Konflikten zeigen, dass wir in einem Zeitalter mit großen Unsicherheiten leben. Aus diesem Grund ist es mit all den neuen Entwicklungen und Vorhersagemethoden in der Praxis eine spannende Zeit für Prognosen. Die vielen Möglichkeiten, die Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Data Mining bieten, welche unter dem Dachbegriff „Datenanalytik“ gesammelt wurden, liefern für die Prognose im Supply Chain Management im Vergleich zu traditionellen Methoden wesentlich bessere Ergebnisse. Nichtsdestotrotz müssen Menschen und Algorithmen Hand in Hand arbeiten, um die Prognosequalität zu steigern.
Durch die zunehmende Homogenität von Produkten ist der technologische Fortschritt des reinen Produktes kein Alleinstellungsmerkmal mehr. Die Entwicklung datenbasierter Services bietet die Option trotzdem langfristige Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Ein Großteil der KMU ist sich dabei in der Methodik unsicher. Es wird erörtert, wie KMU Geschäftsmodelle mit datenbasierten Services weiterentwickeln können. Mit einer qualitativen Untersuchung werden Praxiserfahrungen aufgezeigt und theoretische Thesen validiert.
Die Weiterentwicklung zu einem datenbasierten Geschäftsmodell ist ein umfangreicher Prozess, der mit Chancen und Herausforderungen einhergeht. Als Herausforderung hat sich die Wahl relevanter Methoden und die Anpassung an die jeweiligen Rahmenbedingungen herausgestellt. Referenzprozesse strukturieren das Vorgehen und sollen gleichzeitig Flexibilität gewährleisten. Während des Prozesses ist die Kundenorientierung und Akzeptanz sicherzustellen. Aufgabe der Geschäftsführung ist es, die Weiterentwicklung zu fördern, Mitarbeitende einzubinden und Ressourcen bereitzustellen. Insgesamt konnte gezeigt werden, dass die Weiterentwicklung zur Veränderung der gesamten Unternehmenslogik sowie einem Paradigmenwechsel vom reinen Produktverkauf zum umfassenden Serviceangebot führt.
Innerhalb des Managements haben sich im Laufe der Zeit Management-Disziplinen gebildet, die Unternehmen bei der systematischen Transformation unterstützen. Unter dem Einsatz von Vorgehensmodellen, Frameworks und abstrakten Darstellungsmethoden wird der Versuch unternommen, alle Aspekte eines Transformationsvorhaben zu berücksichtigen und den Anwender schrittweise durch die zunehmend komplexen und dynamischen Veränderungsprojekte zu führen. Begriffe wie das Business Engineering oder aber das Enterprise Architecture Management werden in diesem Zusammenhang oftmals benannt. Diese Management-Disziplinen überschneiden sich teilweise, bezogen auf die Vorgehensweise, die eingesetzten Methoden sowie den Inhalt und die Zielvorstellungen. Teilweise werden die Begrifflichkeiten synonym aufgegriffen, teilweise sind die Auffassungen über den Inhalt der Disziplinen unterschiedlich. In den Wirtschaftswissenschaften führen diese unterschiedlichen Auffassungen oftmals zu einer nicht unerheblichen Verwirrung. Begrifflichkeiten, die hierbei sehr ähnlich sind, können jedoch von unterschiedlicher Natur sein. Teilweise wird ein Umsturzversuch unternommen und Methoden sowie Best Practices werden für die eigenen Zwecke verwendet und als etwas „Neues“ veröffentlicht. Das Business Architecture Management, welches lange Zeit ausschließlich als Bestandteil des Enterprise Architecture Management angesehen wurde, hat sich mittlerweile innerhalb des Managements als eigene Management-Disziplin etabliert und versucht sich von anderen Management-Disziplinen abzugrenzen. Um mehr Klarheit über den Inhalt, die Charakteristika, die Merkmalsausprägungen und das Vorgehen zu schaffen, stellt diese Masterarbeit den Versuch dar, das Business Engineering mit dem Business Architecture Management im gemeinsamen Kontext zueinander zu untersuchen. Es werden die Fragen geklärt, welche Belastbaren Erkenntnisse der Vergleich beider Disziplinen ergibt, und ob eine sinnvolle Einordung beider
Disziplinen zueinander möglich ist.
In Anbetracht der zahlreichen Herausforderungen und Entwicklungen, denen mittlere und große Unternehmen ausgesetzt sind, besteht heute oft die Situation, dass zwischen der Geschäftsprozessarchitektur und IT-Architektur ein architektonisches Misalignment herrscht. Dieses architektonische Misalignment macht sich heute vor allem bei den voneinander getrennt verwalteten Prozesslandkarten und IT-Landkarten bemerkbar. Um jedoch bessere Erkenntnisse für erfolgsrelevante Managemententscheidungen bereitstellen zu können, bedarf es einer sogenannten Alignment-Architektur, die beide Teilarchitekturen zu einer Sichtweise und Informationsbasis integriert. Das übergeordnete Ziel der vorliegenden Masterarbeit liegt darin, Antworten auf die Forschungsfrage zu geben, wie die Geschäftsprozessarchitektur mit der IT-Architektur integriert bzw. beide Welten miteinander harmonisiert werden können, um insbesondere daraus bessere Erkenntnisse für Managemententscheidungen im Rahmen der durch das ökonomische Umfeld angetriebenen Unternehmensentwicklung zu gewinnen. Um dieses Ziel erreichen und die Forschungsfrage beantworten zu können, wurde eine theoretisch-konzeptionelle Forschungsarbeit im Rahmen eines erweiterten Literaturstudiums betrieben, indem mit Hilfe von bestehender Literatur theoretische Erklärungsmuster zum vorliegenden Thema gesammelt, analysiert und in ein eigenes sowie neues Erklärungsmuster eingeordnet wurden. Durch diese neue Einordung und die grundsätzliche Theoriearbeit charakterisiert sich die durchgeführte Forschungsarbeit zudem als eine gestaltungsorientierte und qualitative Forschung. Die Ergebnisse dieser Forschungsarbeit sind fünf meta-kognitive Ansätze zur Integration der Geschäftsprozessarchitektur und der IT-Architektur. Diese sind der ursachenbasierte, der erfolgsbasierte, der denkbasierte, der granular-iterative und der interarchitektonische Integrationsansatz. Die vorliegende Masterarbeit demonstriert anhand von fundierten theoretischen Erkenntnissen, wie eine Integration zu einer Alignment-Architektur zwischen der Geschäftsprozessarchitektur und IT-Architektur erfolgen und inwiefern daraus bessere Erkenntnisse für Managemententscheidungen gewonnen werden können. Schließlich zeigen diese Erkenntnisse auf, wie ein Architekturmanagement aus einer anderen Gesamtperspektive betrachtet werden kann, um eine erfolgreiche Architekturintegration zu ermöglichen.
Die Digitalisierung in Unternehmen und somit der Vormarsch von Industrie 4.0 zählen zu den am häufigsten besprochenen Themenfeldern der letzten Jahre. Mit Industrie 4.0 fallen auch Schlagwörter wie ‚Internet of Things‘ oder ‚Big Data‘. Diese Technologien sind dafür zuständig, die Produktion zu vernetzen, Daten aufzubereiten und somit einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Dem gegenüber steht die altbewährte ‚Lean Six Sigma‘-Methode, die große Beliebtheit in Unternehmen genießt 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 für die Nutzung von Lean Six Sigma in Unternehmen?.
Um die Forschungsfrage beantworten zu können, 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 Beiträge wurden dabei identifiziert.
Aus den Beiträgen ergeben sich vier Technologien, die den größten 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
Der Implementierungsprozess einer Unternehmensstrategie im Kontext der digitalen Transformation
(2022)
In den vergangenen Jahren hat die digitale Transformation Abläufe, Handlungen und Entscheidungen von vielen Personen enorm verändert. In der Privatwirtschaft werden die Arbeits-weisen bereits überwiegend digital abgewickelt. Auch das Privatleben wird von immer mehr digitalen Formen geprägt. Im öffentlichen Sektor hingegen sind zwar Entwicklungen zu erkennen, der Wandel ist aber noch nicht so weit fortgeschritten wie sonst gesellschaftlich zu er-kennen ist. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, die Kernaussagen der digitalen Transformation in der öffentlichen Verwaltung aufzuzeigen und den Status Quo darzulegen. Dabei wurden die Herausforderungen genau analysiert und daraus resultierend entsprechende Handlungsempfehlungen definiert. Für die bessere Nachvollziehbarkeit wurde das Projekt „Digitales Bauverfahren“ des Vorarlberger Gemeindeverbands als Praxisbeispiel einbezogen. Daraus wurden weitere Handlungsempfehlungen entwickelt. Diese Ergebnisse können für zu-künftige Entwicklungen in der Verwaltung herangezogen werden. Sie verstehen sich auch als Beitrag für die Forschung, die damit weiter ausgeweitet wird.