O Economic Development, Technological Change, and Growth
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Digitale Souveränität
(2021)
Mit der zunehmenden Digitalisierung aller Lebensbereiche der Menschen profitieren Staat, Unternehmen und Privatpersonen nicht nur von unbegrenzten Vernetzungsmöglichkeiten, sondern sehen sich mit neuen Risiken und Herausforderung konfrontiert. In dieser Masterarbeit wird aufgezeigt, wie bedeutend die digitale Souveränität in Unternehmen ist und worin sie besteht. Außerdem wird erarbeitet, wie die digitale Souveränität sichergestellt werden kann. Durch eine umfassende Literaturrecherche wird der notwendige Hintergrund der Thematik aufbereitet und durch Synthese werden Antworten auf die Forschungsfragen gegeben. Zur besseren Veranschaulichung des Themas werden aktuelle Entwicklungen und Projekte herangezogen. Basierend auf diesen Erarbeitungen werden Handlungsempfehlungen für Unternehmen zur Umsetzung bzw. Steigerung der digitalen Souveränität in verschiedenen Umsetzungsbereichen entwickelt. Auch wenn das Bewusstsein für die Abhängigkeit von Großkonzernen vorhanden ist, können sie nicht alle Herausforderungen allein bewältigen. Der Staat hat in diesem Bereich eine ebenso große Verantwortung. Gesetze und Regularien können von Unternehmen nicht allein beeinflusst werden; es bedarf einem Zusammenschluss verschiedener Interessensgruppen, um das gewünschte Ziel zu erreichen. Dies ist vor allem deshalb notwendig, da Unternehmen in der Diskussion um digitale Souveränität gerne außen vorgelassen werden. Da sich die politische Diskussion aber hauptsächlich auf Individuen und die Politik an sich konzentriert, füllt diese Dissertation die entstandene Lücke aus der Perspektive der Unternehmen. Digitale Souveränität gilt nach Abschluss dieser Arbeit als ein erstrebenswertes Ziel zur Sicherung der Unabhängigkeit und Wettbewerbsfähigkeit, dass aufgrund der digitalen Vernetzung nie vollständig erreicht werden kann.
Unternehmen müssen ihre Prozesse stetig weiterentwickeln und verbessern, damit sie trotz des stärkeren Wettbewerbsdrucks am globalen Markt bestehen können. Process Mining verknüpft hochinnovative Technologie mit der Evaluation und Entwicklung von Geschäftsprozessen. Process Mining ist ein Verfahren, das dazu dient, bestehende Geschäftsprozesse aus gesammelten Daten von Informationssystemen zu identifizieren, mit bestehenden Soll-Prozessen zu vergleichen und die Geschäftsprozesse anhand der gewonnenen Erkenntnis zu verbessern. Dadurch werden Prozesse optimiert und die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen wird nachhaltig gesteigert. Dennoch zeigen Erfahrungsberichte und Untersuchungen aus der Marktforschung, dass viele Process Mining Projekte scheitern, weil gewisse Faktoren der Unternehmenskultur nicht berücksichtigt werden. Es besteht eine Wissenslücke, inwiefern die Faktoren den zielführenden Einsatz von Process Mining beeinflussen. Deshalb war es das Ziel dieser Masterarbeit, herauszufinden, welche Faktoren der Unternehmenskultur den zielführenden Einsatz von Process Mining beeinflussen. Hierfür wurden in einer Literaturrecherche N= 1,491 Titel und N= 97 Abstrakte gescannt, bis N=28 wissenschaftliche Artikel und Erfahrungsberichte übrig waren, die von Relevanz und wissenschaftlichen Wert für diese Arbeit waren. Um diese N=28 wissenschaftlichen Artikel und Erfahrungsberichte zu analysieren, wurde eine Kombination aus der Vorgehensweise der Hermeneutik nach Gadamer sowie einer induktiven qualitativen Analyse nach Mayring angewendet. Die Ergebnisse aus der qualitativen Analyse aus dieser Masterarbeit haben gezeigt, dass neben der technologischen Infrastruktur die Faktoren der Unternehmenskultur wie Potenziale der Mitarbeitenden, Vision und Mission, Kommunikation mit den Mitarbeitenden, Partizipation der Mitarbeitenden und Kundenorientierung eine zentrale Rolle für den zielführenden Einsatz von Process Mining spielen. Zusammenfassend wird in dieser Masterarbeit gezeigt, dass es vor dem Beginn eines Projektes wesentlich ist, das Process Mining in die Unternehmensstrategie zu integrieren und gleichzeitig Vertrauen aufzubauen. Die Kompetenzen der Mitarbeitenden und deren Kooperation haben während der Umsetzung nicht nur einen Einfluss auf das Process Mining, sondern werden dadurch auch gestärkt. Zukünftige qualitative Studien könnten dazu beitragen, weitere Faktoren zu identifizieren, die aus Sicht der Mitarbeitenden, des Managements, der Kunden und anderer Stakeholder den zielführenden Einsatz von Process Mining in Unternehmen behindern oder ermöglichen. Außerdem könnte ein Fragebogen entwickelt und validiert werden, um die Bereitschaft von Unternehmen für ein Process Mining Projekt zu evaluieren.
Im Zusammenhang mit Industrie 4.0 wurde der Digital Twin in den letzten Jahren zu einem der Schlagwörter für die Forscher und Forscherinnen wie auch für einige Unternehmen. Wie oft vermutet, ist der Digital Twin aber nicht nur eine digitale Abbildung eines realen Objektes. Im Zusammenhang mit Digital Twins ist auch die Rede von der Sicherstellung der Datenintegration über den kompletten Produkt- sowie Anlagenlebenszyklus oder der Simulation verschiedenster Szenarien. Die Zielsetzung des Digital Twin Konzepts ist die bessere Prognose des Verhaltens von Produkten und Fertigungsanlagen und die damit verbundene Senkung von Qualitätsproblemen und -kosten. Dies birgt potenziell auch Konsequenzen für das Qualitätsmanagement in den produzierenden Unternehmen. Der Digital Twin als neuer Trend trifft somit auf eine etablierte Domäne, denn Qualitätsmanagement ist seit Jahrzehnten ein fester Bestandteil in der Praxis. Nebst der gesonderten Betrachtung beider Themengebiete gilt es die Potenziale und die Herausforderungen für die Implementierung und Anwendung der Digital Twins im Qualitätsmanagement anhand der Literaturrecherche und -synthese zu ermitteln. Die Potenziale und Herausforderungen sind an den Beispielen der echtzeitnahen Qualitätsregelkreise und der auf Prognosen gestützten und verkürzten Produkt- und Prozessplanung aufzuzeigen.
Unternehmen stehen aufgrund der digitalen Transformation vermehrt vor der Entscheidung, in Dateninitiativen zu investieren. In diesen Entscheidungssituationen werden verhaltensökonomische Faktoren kaum berücksichtigt. Zwar wird der Mensch in der Theorie als rationaler Entscheider dargestellt, doch zeigen die Erkenntnisse aus der Verhaltensökonomie, wie anfällig menschliche Entscheidungen für kognitive Verzerrungen sind. Ziel dieser Masterarbeit ist es zu beantworten, wie die Erkenntnisse aus der Verhaltensökonomie dazu beitragen können, die strategische Managemententscheidung in Bezug auf die Einführung einer Datenanalytik beherrschbarer zu machen. Hierfür wurde ein theoretisch-konzeptionelles Vorgehen gewählt. Die Ergebnisse zeigen, dass bei der Entscheidungssituation zur Einführung einer Datenanalytik die Komplexität, die Unsicherheit, der Zeitdruck und die kognitive Anstrengung sowie der soziale Einfluss große Herausforderungen für das Management darstellen. Durch die Verknüpfung dieser Faktoren mit den Erkenntnissen aus der Verhaltensökonomie wurden sieben relevante kognitive Verzerrungen identifiziert. Diese Masterarbeit zeigt, dass der Overconfidence Bias, die Planning Fallacy, der Sunk Cost Bias, das Escalation of Commitment, die Decision Fatigue, der Status Quo Bias und der Authority Bias kognitive Verzerrungen sind, welche bei der strategischen Managemententscheidung zur Einführung einer Datenanalytik häufig auftreten können. Weiters wurden für jede kognitive Verzerrung Gegenmaßnahmen ausgearbeitet. Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen auf, welche kognitiven Verzerrungen bei der Entscheidung zur Einführung einer Datenanalytik auftreten können und was das Management dagegen tun kann.