Masterarbeit, 2017
159 Seiten, Note: 1,0
1 Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Zielsetzung und Gang der Untersuchung
2 Grundlegendes Verständnis von Industrie 4.0
2.1 Definition und historische Einordnung
2.2 Technologische Treiber
2.2.1 Big Data
2.2.2 Cloud Computing
2.2.3 Cyber-physische Systeme
2.2.4 Internet of Things
2.2.5 Smart Factory
2.2.6 Industrie 4.0 als integratives Zusammenspiel
2.3 Zentrale Paradigmen
2.3.1 Vertikale und horizontale Integration
2.3.2 Dezentrale Intelligenz und dezentrale Steuerung
2.3.3 Durchgängiges digitales Engineering
2.4 Kritische Reflexion der 4.0-Konzeption
3 Organisationstheorie im Kontext von Industrie 4.0
3.1 Definition und Begriffsabgrenzung
3.1.1 Der Organisationsbegriff
3.1.2 Aufbau- und Ablauforganisation
3.1.3 Prozessorganisation
3.2 Bewertung organisationaler Leistungsfähigkeit
3.2.1 Konzeption des Organisationscontrollings
3.2.2 Situativer Ansatz
3.2.3 Nutzwertanalytische Verfahren
3.3 Einflussdimensionen von Industrie 4.0 auf die Organisationstheorie
3.3.1 Organisationsdesign
3.3.2 Arbeit und Beschäftigung
3.3.3 Qualifizierung und Bildung
4 Beschaffung im Kontext von Industrie 4.0
4.1 Rollenverständnis der Beschaffung in der digitalen Revolution
4.2 Gestaltungsdimensionen der Beschaffung 4.0
4.2.1 Technologien und Systeme
4.2.2 Beschaffungsportfolio
4.2.3 Management und Mensch
4.2.4 Organisation und Prozesse
4.3 Diskussion bestehender Organisationsformen der Beschaffung
4.3.1 Zentrale Beschaffung
4.3.2 Dezentrale Beschaffung
4.3.3 Category Management
4.3.4 Resümee zur 4.0-Eignung der generischen Formen
5 Zukunftsbild Beschaffungsorganisation 4.0
5.1 Strategieentwicklung und digitale Roadmap
5.2 Ablauforganisation und Prozessdesign
5.2.1 Strategische Beschaffungsaktivitäten
5.2.2 Operative Beschaffungsprozesse
5.3 Aufbauorganisatorische Gestaltung
5.3.1 Funktionale Betrachtung der Beschaffungsorganisation
5.3.2 Eingliederung in die Unternehmensorganisation
5.4 Reifegradmodell
6 Fazit
Die Arbeit analysiert die Auswirkungen der Digitalisierung im Kontext von Industrie 4.0 auf Beschaffungsorganisationen. Ziel ist die Entwicklung eines ganzheitlichen Modells, das Unternehmen als Orientierungshilfe dient, um ihre Beschaffungsstrukturen an eine veränderte Wertschöpfungslogik anzupassen.
2.2.1 Big Data
Mit der Vielzahl an Veröffentlichungen zum Thema Big Data geht eine Reihe unterschiedlicher Definitionen einher. Ein überwiegender Teil davon bleibt jedoch eine klare semantische Abgrenzung zur klassischen Datenhaltung und -verarbeitung im Unternehmen schuldig. Unter anderem eine Antwort auf eben jene Frage nach der Unterscheidung soll im vorliegenden Unterabschnitt erarbeitet werden.
Als Einstieg in die Begriffsbildung können unter Big Data solche Daten verstanden werden, „[…] die über das normale Maß in Bezug auf Datenmenge, Heterogenität der Daten und der Frequenz des Datenanfalls hinausgehen.“ Wenngleich in der Kürze noch etwas unscharf, kristallisieren sich aus diesem Verständnis die wichtigsten Merkmale heraus. So werden Big Data von den gängigsten Definitionen vier spezifische Eigenschaften zugewiesen, was gemeinhin als das 4V-Konzept bezeichnet wird; Volume, Velocity, Variety, Veracity. Die jeweilige Bedeutung dieser Definitionsmerkmale sind in der nachstehenden Tabelle gegenübergestellt.
1 Einleitung: Herleitung der Problemstellung und der Notwendigkeit einer Transformation der Beschaffung im Kontext von Industrie 4.0 sowie Erläuterung des Aufbaus der Arbeit.
2 Grundlegendes Verständnis von Industrie 4.0: Theoretische Fundierung durch Definition, historische Einordnung, technologische Treiber, zentrale Paradigmen sowie eine kritische Reflexion des Industrie-4.0-Konzepts.
3 Organisationstheorie im Kontext von Industrie 4.0: Erläuterung betriebswirtschaftlicher Organisationslehre, Methoden zur Bewertung von Organisationen und Analyse der Auswirkungen von Industrie 4.0 auf Organisationsdesign, Arbeit und Qualifizierung.
4 Beschaffung im Kontext von Industrie 4.0: Untersuchung der spezifischen Rollenänderung der Beschaffung, ihrer Gestaltungsdimensionen und der Eignung bekannter Organisationsformen (zentral, dezentral, Category Management) für die digitale Transformation.
5 Zukunftsbild Beschaffungsorganisation 4.0: Entwicklung eines ganzheitlichen Modells zur Strategieentwicklung, Prozessgestaltung und Aufbauorganisation sowie Konzeption eines Reifegradmodells für die Beschaffung 4.0.
6 Fazit: Zusammenfassende Betrachtung der Ergebnisse und Implikationen für die betriebswirtschaftliche Forschung sowie die unternehmerische Praxis.
Industrie 4.0, Beschaffung 4.0, Digitale Transformation, Wertschöpfungskette, Prozessorganisation, Category Management, Reifegradmodell, Big Data, Cyber-physische Systeme, Organisationsdesign, Strategischer Einkauf, Netzwerkorganisation.
Das Hauptziel ist die Entwicklung eines ganzheitlichen Modells für die Beschaffungsorganisation der Zukunft, das die durch Industrie 4.0 ausgelösten Paradigmenwechsel berücksichtigt und als Orientierungshilfe für effiziente Strukturen dient.
Die Arbeit behandelt primär Big Data, Cloud Computing, Cyber-physische Systeme, das Internet of Things sowie das Konzept der Smart Factory als zentrale Treiber.
Die Beschaffung wandelt sich vom operativen Erfüllungsgehilfen zum strategischen Innovationstreiber und Netzwerkgestalter, der durch seine Schnittstellenfunktion maßgeblich zur Integration von Wertschöpfungspartnern beiträgt.
Die Arbeit vergleicht die zentrale Beschaffung, die dezentrale Beschaffung und das Category Management hinsichtlich ihrer Eignung für die Anforderungen von Industrie 4.0.
Mittels einer Nutzwertanalyse untersucht der Autor, wie gut die jeweiligen Modelle die Anforderungen an Industrie 4.0 erfüllen. Das Category Management schneidet dabei mit deutlichem Vorsprung am besten ab.
Es ist ein in der Arbeit entwickeltes Instrument, mit dem Unternehmen ihren aktuellen Status im digitalen Transformationsprozess (in fünf Stufen von "Outsider" bis "Star") bestimmen und spezifische Handlungsfelder identifizieren können.
Eine digitale Roadmap ist essenziell, um die übergeordnete Unternehmensstrategie mit konkreten Maßnahmen, Verantwortlichkeiten und zeitlichen Meilensteinen zu verknüpfen und so eine strukturierte Transformation der Beschaffung zu gewährleisten.
Operative, repetitive Aufgaben werden zunehmend durch autonome Systeme ersetzt. Strategische Beschaffungsmanager werden hingegen zu Multitalenten mit ausgeprägten Kompetenzen in den Bereichen Datenanalyse, Projektmanagement und interdisziplinäre Kommunikation.
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