Auswirkungen von Qualitätsunterschieden von Produktdaten auf betriebliche IT-Systeme am Beispiel eines Produktkonfigurators

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung

1.1 Motivation

1.2 Problemstellung

1.3 Zielsetzung

1.4 Vorgehensweise

2 Grundlagen und Begrifflichkeiten

2.1 Systeme

2.2 Produkte, Baugruppen und Varianten

2.3 Betriebliche IT-Systeme, Daten und Informationen

2.4 Der PEP als Teil des Produktlebenszyklus

2.4.1 Organisationsformen des PEP

2.4.2 Übersicht über IT-Systeme und Produktdaten im PEP

2.5 Qualität von Produktdaten

3 Fallbeispiele für Auswirkungen von Qualitätsunterschieden von Produktdaten

3.1 Vorgehensweise

3.1.1 Empirische Datengewinnung

3.1.2 Auswahl der Unternehmen

3.2 Funktionsweise und Aufbau der eingesetzten Produktkonfiguratoren

3.2.1 Produktmodell

3.2.2 Produktregeln

3.3 Fallbeispiel 1

3.3.1 Aufbau des Produktkonfigurators

3.3.2 Problemfälle

3.4 Fallbeispiel 2

3.4.1 Aufbau des Produktkonfigurators

3.4.2 Problemfälle

4 Systematische Analyse der Fallbeispiele

4.1 Erläuterung der Vorgehensweise

4.2 Analyse des 1. Fallbeispieles

4.2.1 Systemunterstützende Datenqualität

4.2.2 Inhärente Datenqualität

4.2.3 Darstellungsbezogene Datenqualität

4.2.4 Zweckabhängige Datenqualität

4.3 Analyse des 2. Fallbeispieles

4.3.1 Systemunterstützende Datenqualität

4.3.2 Inhärente Datenqualität

4.3.3 Darstellungsbezogene Datenqualität

4.3.4 Zweckabhängige Datenqualität

4.4 Verallgemeinerung der Analyseergebnisse

4.5 Zusammenfassung der Ergebnisse

5 Diskussion der Analyse

5.1 Auswahl des IT-Systems

5.2 Auswahl der empirischen Datenerhebungsmethode

5.3 Auswahl der Unternehmen

5.4 Ermittlung von Anforderungen des Produktkonfigurators

5.5 Vorgehensweise und Eingrenzung der Analyse

5.6 Diskussion der Analyseergebnisse

6 Zusammenfassung und Ausblick

Zielsetzung & Themen

Diese Masterthesis untersucht die Auswirkungen von Qualitätsunterschieden bei Produktdaten auf betriebliche IT-Systeme. Ziel ist es, diese Auswirkungen systematisch zu ermitteln, abzubilden und auf die Kennzahlen des Produktentstehungsprozesses (PEP) zu beziehen, um Entscheidungsträgern ein besseres Verständnis für die Bedeutung der Datenqualität zu vermitteln.

• Qualität von Produktdaten im industriellen Kontext
• Analyse von IT-Systemen am Beispiel eines Produktkonfigurators
• Methodische Erfassung von Problemen durch Experteninterviews
• Einfluss der Datenqualität auf Performance und Kundenzufriedenheit
• Systematische Einordnung mittels IQ-Dimensionen

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1 Einleitung: Vorstellung der Motivation, Problemstellung und Zielsetzung der Arbeit zur Untersuchung von Datenqualitätsauswirkungen.

2 Grundlagen und Begrifflichkeiten: Definition von zentralen Begriffen wie Systemen, IT-Infrastruktur im Produktentstehungsprozess (PEP) und dem Konzept der Informationsqualität.

3 Fallbeispiele für Auswirkungen von Qualitätsunterschieden von Produktdaten: Präsentation zweier industrieller Fallbeispiele, deren empirische Datenbasis sowie der Aufbau der verwendeten Produktkonfiguratoren.

4 Systematische Analyse der Fallbeispiele: Detaillierte Untersuchung und Kategorisierung der in den Fallbeispielen identifizierten Probleme anhand der IQ-Dimensionen.

5 Diskussion der Analyse: Kritische Reflexion der methodischen Vorgehensweise und der gewonnenen Erkenntnisse hinsichtlich der Auswahl von IT-Systemen und Unternehmen.

6 Zusammenfassung und Ausblick: Fazit der Arbeit sowie Zusammenfassung der Auswirkungen von Datenqualitätsunterschieden auf betriebliche Prozesse.

Schlüsselwörter

Produktentstehungsprozess, PEP, Datenqualität, Produktkonfigurator, IT-Systeme, Informationsqualität, Investitionsgüterindustrie, Produktlebenszyklus, Produktmodell, Produktregeln, Experteninterviews, Kundenzufriedenheit, Prozessoptimierung, Qualitätsmanagement, Variantenvielfalt

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in der Arbeit grundsätzlich?

Die Arbeit analysiert, wie sich unterschiedliche Qualitäten von Produktdaten negativ auf betriebliche IT-Systeme, insbesondere auf Produktkonfiguratoren, auswirken.

Was sind die zentralen Themenfelder?

Die Arbeit verbindet Aspekte des Produktentstehungsprozesses, der Informationsqualität, der Systemanalyse und der praktischen Anwendung von Produktkonfiguratoren in der Investitionsgüterindustrie.

Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?

Das Ziel ist es, die Auswirkungen von Datenqualitätsunterschieden systematisch zu identifizieren, zu dokumentieren und deren Konsequenzen für Kennzahlen wie Durchlaufzeiten und Kundenzufriedenheit aufzuzeigen.

Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?

Es wird ein qualitativer Ansatz gewählt, der auf Experteninterviews in zwei Unternehmen basiert, um reale Problemfälle zu erfassen und zu systematisieren.

Was wird im Hauptteil behandelt?

Der Hauptteil gliedert sich in eine theoretische Fundierung, die Vorstellung der Fallbeispiele, deren systematische Analyse anhand von IQ-Dimensionen sowie eine kritische Diskussion der Ergebnisse.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?

Zentrale Begriffe sind Produktentstehungsprozess, Datenqualität, Produktkonfigurator, Informationsqualität und Prozessoptimierung.

Warum wurde ausgerechnet der Produktkonfigurator als Beispiel gewählt?

Der Produktkonfigurator eignet sich besonders gut, da er als IT-System am Ende des PEP steht, Produktdaten aus verschiedenen Quellen integriert und somit ein hohes Potenzial für die Manifestation von Datenqualitätsmängeln bietet.

Welche Rolle spielt die Balanced Scorecard in dieser Analyse?

Die Balanced Scorecard dient als Instrument, um die identifizierten Probleme qualitativ auf betriebswirtschaftliche Kennzahlen wie Umsatz, Produkteinführungszeit und Kundenzufriedenheit zu beziehen.

Was ist der Unterschied zwischen direkten und indirekten Auswirkungen?

Direkte Auswirkungen sind unmittelbare technische Probleme im IT-System (z. B. Verarbeitungsfehler), während indirekte Auswirkungen aus den Maßnahmen zur Fehlerbehebung resultieren, wie z. B. gesteigerter Einarbeitungsaufwand oder Systemverlangsamung.