Wie Digital Leadership und Real-Time Business Analytics das Shopfloor Management optimieren. Welche Potentiale ergeben sich durch Big Data Analytics?

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung

1.1. Einführung

1.2. Problemstellung

1.3. Aufbau und Zielsetzung

1.3.1. Aufbau

1.3.2. Ziel der Arbeit

1.3.3. Praxisbezug

2. Stand der Technik

2.1. Shopfloor Management

2.1.1. Begriffsbestimmung Lean Management

2.1.2. Begriffsbestimmung SFM

2.1.3. Prinzipien SFM

2.1.4. Probleme nachhaltig lösen

2.1.5. Führung vor Ort

2.1.6. Abweichungen erkennen

2.1.7. Optimierung Ressourceneinsatz

2.2. Industrie 4.0

2.2.1. Business Analytics

2.2.2. Digital Leadership

2.3. Kennzahlen und Echtzeitdaten in der Produktion

2.3.1. Echtzeitdaten im Unternehmenskontext

2.3.2. Business Analytics SFM

3. Methodik

3.1. Forschungsdesign

3.2. Primärmethodik: Konzeptionell-deduktive Analyse

3.3. Sekundärmethodik

3.3.1. Feldexperiment

3.3.2. Prototyping

3.4. Methoden zur Datenerhebung

3.4.1. Ist-Analyse

3.4.2. Expert:innen-Interviews

3.4.3. Fragebogen

3.4.4. Dokumentenanalyse und -auswertung

3.4.5. Messungen

4. Optimierung SFM

4.1. Identifikation der Kennzahlen SFM

4.1.1. Vorgehen

4.1.2. Aktueller Stand SFM im Unternehmen

4.1.3. Bewertung SFM-Kennzahlen

4.2. Bewertung Shopfloor Management

4.3. Potentiale & Entwicklungsmöglichkeiten

4.3.1. Potentiale

4.3.2. Weiterentwicklungsmöglichkeiten

4.4. Handlungsempfehlungen SFM

4.4.1. Anforderungen

4.4.2. Gestaltungsprinzipien

4.5. Einfluss Echtzeit-Analyse

4.5.1. Ziel des Experiments

4.5.2. Experimentdesign

4.5.3. Unterstützung durch Echtzeitdaten

4.5.4. Ermittlung der Kennzahlen

4.5.5. Auswertung

4.5.6. Berechnung der Teststatistik

4.5.7. Interpretation

4.6. Validierung des Vorgehens

4.6.1. Validierung des Ist-Zustands

4.6.2. Validierung des Experiments

4.7. Grenzen des Experiments

5. Umsetzung Prototyp digitales SFM

5.1. Vorgehen

5.2. Anforderungsanalyse

5.2.1. Funktionale Anforderungen

5.2.2. Nicht funktionale Anforderungen

5.2.3. User:innenspezifische Anforderungen

5.2.4. Technische Anforderungen

5.2.5. Organisatorische Anforderungen

5.3. Prototyping: digitales SFM

5.3.1. Design Thinking

5.3.2. UX-Workshop

5.3.3. Ergebnisse

5.4. Validierung des Prototyps

6. Abschließende Betrachtung

6.1. Zusammenfassung der Ergebnisse

6.2. Diskussion

6.2.1. Interpretation der Ergebnisse

6.2.2. Grenzen der Untersuchung

6.3. Ausblick

Zielsetzung & Themen

Die vorliegende Masterarbeit verfolgt das Ziel, das klassische, analoge Shopfloor Management (SFM) durch den zielgerichteten Einsatz von Big Data Analytics und Digital Leadership im Rahmen der Industrie 4.0 zu optimieren. Die zentrale Forschungsfrage untersucht, wie produzierende Unternehmen durch Echtzeitdaten und digitalisierte Prozesse Verbesserungspotentiale realisieren können, um so ihre Wettbewerbsfähigkeit in einem immer dynamischeren Umfeld zu stärken.

• Transformation des analogen Shopfloor Managements in eine digitale, echtzeitbasierte Lösung.
• Entwicklung eines Frameworks zur Reifegradeinstufung von Kennzahlen.
• Kombination von quantitativen Methoden (Feldexperiment) und qualitativen Ansätzen (Experteninterviews).
• Umsetzung eines Demonstrationsprototypen für digitales Shopfloor Management.
• Analyse und Optimierung von Prozessen zur Steigerung der Arbeitseffizienz und Mitarbeitermotivation.

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1. Einleitung: Diese Einleitung führt in die Herausforderungen der digitalen Transformation in Produktionsprozessen ein und erläutert die Problemstellung im Kontext des Shopfloor Managements.

2. Stand der Technik: Hier werden die theoretischen Grundlagen zu den Themen Shopfloor Management, Industrie 4.0 sowie Kennzahlen und Echtzeitdaten in der Produktion dargelegt.

3. Methodik: Dieses Kapitel erläutert den wissenschaftlichen Rahmen, insbesondere die Anwendung der "Mixed Methods" Methodik und der konzeptionell-deduktiven Analyse für diese Arbeit.

4. Optimierung SFM: Es wird ein Verfahren zur Bewertung des Shopfloor Managements entwickelt, ein Feldexperiment zur Nutzung von Echtzeitdaten durchgeführt und Optimierungspotentiale abgeleitet.

5. Umsetzung Prototyp digitales SFM: Dieses Kapitel beschreibt die Entwicklung und Validierung eines Demonstrationsprototypen für digitales Shopfloor Management basierend auf einer Anforderungsanalyse.

6. Abschließende Betrachtung: Die Arbeit schließt mit einer Zusammenfassung der Ergebnisse, einer kritischen Diskussion und einem Ausblick auf zukünftige Forschungsbedarfe.

Schlüsselwörter

Industrie 4.0, Shopfloor Management, Big Data Analytics, Digitaler Zwilling, Digital Leadership, Echtzeitdaten, Lean Management, Prozessoptimierung, Unternehmenssteuerung, Kennzahlensysteme, Change Management, Automatisierung.

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Masterarbeit grundlegend?

Die Arbeit untersucht, wie das klassische Shopfloor Management (SFM) durch moderne technologische Ansätze der Industrie 4.0, insbesondere durch Big Data Analytics, digitalisiert und hinsichtlich seiner Effizienz gesteigert werden kann.

Welches sind die zentralen Themenfelder?

Die Schwerpunkte liegen auf der Integration von Echtzeitdaten, der Optimierung von Führungsprozessen durch "Digital Leadership" und der methodischen Einbettung in ein Industrie 4.0 Reifegradmodell.

Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage der Arbeit?

Das primäre Ziel ist zu erforschen, wie produzierende Unternehmen mittels Big Data Analytics im Bereich des Shopfloor Managements messbare Verbesserungspotentiale erzielen können.

Welche wissenschaftliche Methodik wird verwendet?

Es wird eine "Mixed Methods" Methodik angewandt, die eine konzeptionell-deduktive Analyse mit einem praktischen Feldexperiment kombiniert, um sowohl theoretische Fundierung als auch empirische Validität zu gewährleisten.

Was wird im Hauptteil behandelt?

Der Hauptteil befasst sich mit der Analyse des Ist-Zustands, der Entwicklung eines Frameworks zur Reifegradeinstufung, der Durchführung eines Feldexperiments zur Wirksamkeitsprüfung von Echtzeitdaten sowie der Konzeption eines digitalen Prototyps.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?

Zentrale Begriffe sind Industrie 4.0, Shopfloor Management, Big Data Analytics, Digitaler Zwilling, Digital Leadership und Echtzeitdaten.

Welches waren die Haupterkenntnisse des durchgeführten Feldexperiments?

Das Experiment bestätigte, dass der Einsatz von Echtzeitdaten zu signifikanten Verbesserungen in den Bereichen Durchlaufzeit, Stressreduktion, Arbeitseinteilung und Mitarbeitermotivation führt.

Warum spielt die Mitarbeiterorientierung eine so zentrale Rolle bei der Digitalisierung?

Die Arbeit zeigt, dass digitale Transformation nicht nur ein technisches, sondern vor allem ein menschliches Change-Management-Thema ist; eine hohe Akzeptanz und Eigenverantwortung der Mitarbeiter sind entscheidende Erfolgsfaktoren für das digitale SFM.