Betriebswirtschaft: Business Process Management
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Die Suche nach geeigneten Maßnahmen im Kampf gegen den Pflegefachkräftemangel geht lange Zeit zurück. Immer mehr schnelle und nicht abgestimmte Lösungen kommen dabei auf. Um wirksam die Personallücke schließen zu können, muss an den Problemursachen angeknüpft werden.
In dieser Masterthesis wird der Personalmangel aus einer neuartigen Perspektive betrachtet. Mit Hilfe des Prozessfokus werden die existierenden Ideen mit folgender Fragestellung näher begutachtet: „Inwieweit spielt Business Process Management (BPM) eine Rolle bei den bisherigen Ideen? Kann BPM einen Beitrag zur Arbeitsentlastung der Pflegekräfte und damit zur Linderung des Personalmangels leisten?“
Um diese Frage beantworten zu können, ist eine zweiteilige Methodik erforderlich. Die Literaturrecherche wird mit dem Wissen aus einer Prozessbegehung ergänzt. Da die Kombination verschiedener Methoden ein Basisfachwissen voraussetzt, ist die Zielgruppe durch dieses Faktum definiert.
Am Ende kann die Digitalisierung in Verbindung mit organisatorischen Umstrukturierungen als geeigneter BPM-Lösungsansatz betitelt werden. Dieser knüpft an den Basisanforderungen an, um auf lange Sicht den Pflegemangel beherrschbar machen zu können.
Die Entwicklungen im Bereich der Algorithmen, Machine Learning und Künstlicher Intelligenz sind rasant und halten Einzug in immer mehr Bereichen des alltäglichen Lebens, insbesondere in den Unternehmen. Aus diesem Grund wird in dieser Arbeit der Frage nachgegangen, inwiefern dieser Trend Auswirkungen auf die benötigten Management-Kompetenzen hat. Zur Beantwortung dieser Frage wird zuerst die klassische Management-Lehre mit ihren zentralen Begrifflichkeiten und bestehenden Kompetenzmodellen beleuchtet und basierend auf diesen Erkenntnissen ein Analyse-Hilfsmodell entwickelt. Im Anschluss werden die wichtigsten Grundlagen zum Themenkomplex Algorithmus, Machine Learning und Künstliche Intelligenz behandelt und auf dieser Basis benötigte Management-Kompetenzen abgeleitet. Zusätzlich werden aktuelle Studien großer Beratungsunternehmen und Fachartikel analysiert und ebenfalls Kompetenzen für den Einsatz von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz identifiziert. Schliesslich wird eine Gap-Analyse durchgeführt mit dem Resultat, dass keine grundsätzlich neuen Kompetenzen notwendig sind, diese jedoch teils erweitert werden müssen und sich deren Wichtigkeit verschiebt.
Die schnelllebige und sich verändernde Welt, in der die Menschen gegenwärtig leben, stellt Unternehmen ständig vor neue Herausforderungen. Der Wettbewerb wird immer anspruchsvoller und das Hervorstechen in jeder Branche ist von zahlreichen Faktoren abhängig. Einer davon, der zweifellos einen der grundlegenden Schlüssel zum Erfolg darstellt, ist die Entscheidungsfindung. Um letztere zu unterstützen, werden verschiedene Systeme geschaffen. Unter diesen Systemen lassen sich Business-Analytics-Systeme finden, deren Aufgabe sich auf die Umwandlung von Daten in Informationen konzentriert, um Evidenzen zu schaffen, die es den Managern ermöglicht, Entscheidungen auf der Grundlage von Daten – und nicht auf derjenigen von Intuition – zu treffen. Es ist jedoch Folgendes festzustellen: Obwohl diese Systeme immer besser werden, ist die Mehrheit der Manager in vielen Unternehmen nicht in der Lage, effektive Entscheidungen zu treffen.
Daher ist es das Ziel dieser Arbeit, den Personen in der Wirtschaftswelt eine Untersuchung und Analyse der kognitiven verhaltenspsychologischen Phänomene zur Verfügung zu stellen, um festzulegen, welche dieser Phänomene beim Treffen von Entscheidungen im Rahmen von Business Analytics auftreten und ein Problem verursachen können. Dazu wird die folgende Forschungsfrage gestellt: Welchen Einfluss haben die kognitionspsychologischen Phänomene des Verhaltens in der Business Analytics?
Um diese zu beantworten, ist eine systematische Literaturrecherche durchgeführt worden. Die Analyse der Phänomene anhand eines Data-Mining-Vorgehensmodells (CRISP-DM) zeigte, dass der Einfluss der Phänomene auf Business Analytics signifikant ist und sich auf mehrere Aspekte der Analytik bezieht.
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.
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.
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
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
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.
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.
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.