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Digitale Transformation ist heutzutage eine Pflichtaufgabe. Die Literatur zu dem Themengebiet bietet sehr viel Auswahl. Trotzdem fehlt es immer noch an einem gängigen Konzept, welches bei der digitalen Transformation unterstützten soll.
Dementsprechend beschäftigt sich die vorliegende Masterarbeit mit der Fragestellung, ob es sich beim Enterprise Architecture Management (EAM, auf Deu. Unternehmensarchitektur) um so ein gängiges Konzept handeln könnte.
Um dies zu beantworten und eine gewisse Übersicht in den Stand der aktuellen Forschung zu bringen, wurde eine Literaturrecherche durchgeführt. Diese beinhaltet neben den theoretischen Hintergründen zur digitalen Transformation und EAM auch noch ein Ausarbeiten der digitalen Anforderungen an das EAM.
Ein EA-Framework wird als Referenzmodell ausgewählt und anhand der neuen Anforderungen einer kritischen Betrachtung unterzogen. Die Arbeit soll zum einen Erkenntnisse darüber liefern ob es ich sich bei dem gewählten Framework um ein mögliches Werkzeug handelt, welches bei der digitalen Transformation einen Mehrwert liefert. Zum anderen soll sie zeigen ob mit EAM die Lücke zum fehlenden Konzept geschlossen werden kann.
Predictive maintenance
(2020)
Das Ziel dieser Arbeit ist es aufzuzeigen, wie Predictive Maintenance in Vorarlberger Unternehmen verbreitet ist und wie sich dies mit dem aktuellen Stand der Forschung deckt. Dazu werden die folgenden Forschungsfragen gestellt: Wie ist der aktuelle Stand der Forschung auf dem Gebiet Predictive Maintenance? Wie deckt sich der Stand der Forschung im Bereich Predictive Maintenance mit der Verbreitung in Vorarlberger Unternehmen? Um die erste Forschungsfrage zu beantworten, wurde eine Literaturrecherche und -analyse durchgeführt. Um die zweite Forschungsfrage zu beantworten, wurden zwölf Interviews mit Vorarlberger Unternehmen durchgeführt. Die Ergebnisse der qualitativen Forschung wurden mit den Erkenntnissen aus der Literatur verglichen. Predictive Maintenance wird in Vorarlberger Unternehmen noch nicht oft angewendet. Die qualitative Forschung hat gezeigt, dass vor allem Engineering-Unternehmen ein Interesse am Einsatz von Predictive Maintenance habe, da sie damit ihre Produkte verbessern und Wartungskosten senken können. Produktionsunternehmen haben ein weniger starkes Interesse an der Umsetzung von Predictive Maintenance.
Einkauf 4.0
(2020)
Traditionelle Einkaufsprozesse haben viele Fehlerquellen und ungenütztes Potential. Viele Konzepte, die meist im Zusammenhang mit Digitalisierung und Industrie 4.0 stehen, versprechen Optimierungen. Diese Vielfalt führt jedoch in der Praxis zu Unklarheiten, da fraglich ist, was tatsächlich hinter den Konzepten steckt. Insbesondere der sogenannte „Einkauf 4.0“, der mehr als eine Digitalisierung der Beschaffungsprozesse verspricht, wirft viele Fragen auf.
Das Ziel der vorliegenden Forschungsarbeit ist es festzulegen, welche Merkmale dem „Einkauf 4.0“ zugeschrieben werden können und ob sich diese in Praxis wiederfinden. Dazu werden folgende Forschungsfragen gestellt:
1. Welche Merkmale können eindeutig dem Begriff „Einkauf 4.0“ zugeordnet werden, um eine aktuell gültige Umfangsdefinition zu erstellen?
2. Werden die gefundenen Merkmale des Einkauf 4.0 in der Praxis als relevant erachtet und umgesetzt? Falls ja, welche?
Um die erste Forschungsfrage zu beantworten wurden eine qualitative und eine quantitative Inhaltsanalyse durchgeführt. Die Merkmale des Begriff Einkauf 4.0 konnten dadurch eindeutig festlegt und abgrenzt werden. Die zweite Forschungsfrage wurde beantwortet in dem ein Vergleich der gefundenen Merkmale mit der Studie „BME-Barometer Elektronische Beschaffung 2020“ des BME e. V. erfolgte.
Die Auswertung der Inhaltsanalysen zeigt, dass sich Merkmale für den Einkauf 4.0 finden lassen, diese jedoch kritisch zu hinterfragen sind. Der Vergleich der Merkmale mit der Studie des BME e.V., ergibt, dass einige Merkmale in der Praxis wiederzufinden sind; Sie sind jedoch von unterschiedlicher Relevanz. Weiterführende Forschung ausgehend von der hier formulierten Definition würden tiefere Einblicke in das Konzept des Einkauf 4.0 ermöglichen.
In einer Zeit, in der Daten eine immer größere Rolle spielen, nehmen Schlagwörter wie Big Data, Data Analytics oder Data Mining auch in Organisationen eine große Rolle ein. Daten werden zum neuen digitalen Öl, das durch alle Systeme der Unternehmen und externe Quellen fließt. Richtig eingesetzt, unterstützen sie bei der Strategiefindung, bei der Umsetzung neuer Geschäftsmodelle, beim Gestalten neuer Abläufe und Prozesse und insbesondere bei der Entscheidungsfindung.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit den Themen Daten und Unternehmenssystemen. Von diesen Themen ausgehend wird versucht, eine Brücke zu den Themenfeldern Prozessmanagement und Prozessinnovation zu schlagen. Die Arbeit soll aufzeigen, welche strategischen und operativen Ansätze die Nutzung von Daten als Treiber für Prozessinnovation zulassen. Aufbauend auf einer theoretischen Einordnung der vier skizzierten Gebiete, bildet ein empirischer Teil das Herzstück dieser Arbeit. In diesem Teil werden Aussagen von ExpertInnen darüber zusammengetragen, welche Ansätze zur datengetriebenen Prozessinnovation sie in ihren jeweiligen Unternehmen anwenden. Diese Aufarbeitung ist gegliedert in die drei Ebenen Rahmenbedingungen, Faktoren und Ansätze. Abgeschlossen wird diese Arbeit durch konkrete Handlungsempfehlungen für Unternehmen.
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.
Marktforschung in Japan
(2009)
Quasilineare Tauchankerspule
(2020)
Sponsorship
(2006)
