Bachelorarbeit, 2020
90 Seiten, Note: 1,8
Die vorliegende Bachelorarbeit untersucht die Auswirkungen eines Produktkonfigurators auf die Auftragsabwicklungsprozesse in der auftragsbezogenen Leichtmetallbauindustrie. Ziel ist es, die Effizienz und Effektivität der Auftragsabwicklung durch den Einsatz eines Produktkonfigurators zu analysieren und potentielle Vorteile und Herausforderungen zu identifizieren.
Das erste Kapitel der Arbeit stellt die Ausgangssituation dar, beschreibt die Problemstellung und definiert die Zielsetzung der Arbeit. Kapitel zwei befasst sich mit dem Stand der Wissenschaft und Technik. Es werden die Leichtmetallbauindustrie, Produktionsstrategien, insbesondere im Kontext des Engineer-to-Order (ETO)-Modells, und die Funktion eines Produktkonfigurators erläutert. Die Methodik zur Untersuchung der Auswirkungen des Konfigurators wird im dritten Kapitel vorgestellt. Kapitel vier präsentiert eine exemplarische Anwendung der Untersuchung. Es werden die Ergebnisse der Auftragsabwicklung mit und ohne Produktkonfigurator analysiert und gegenübergestellt. Abschließend werden im fünften Kapitel Nutzen, Grenzen und Übertragbarkeit des Produktkonfigurators untersucht.
Die Arbeit beschäftigt sich mit den Themen Auftragsabwicklung, Leichtmetallbauindustrie, Produktkonfigurator, Engineer-to-Order (ETO), Effizienzsteigerung, Prozessoptimierung und Technologieakzeptanz.
Er automatisiert die Schnittstelle zwischen Kunde und Produktion, reduziert den manuellen Aufwand im Vertrieb und minimiert Fehler durch vordefinierte technische Regeln.
ETO ist eine Produktionsstrategie, bei der Produkte erst nach Auftragseingang kundenspezifisch konstruiert und gefertigt werden, was eine hohe Komplexität in der Abwicklung bedeutet.
Während ein PLM-System intern den Lebenszyklus verwaltet, ist ein Konfigurator oft direkt für den Kunden zugänglich (z.B. auf der Website) und unterstützt so bereits die Akquisephase.
Durch die informationstechnische Wissensintegration werden nur technisch machbare Varianten zugelassen, was Fehlplanungen und teure Nacharbeiten in der Produktion verhindert.
Die Arbeit zeigt durch eine Gegenüberstellung, dass die Prozesskosten pro Auftrag sinken, da die Zeitspanne von der Anfrage bis zum fertigen Angebot drastisch verkürzt wird.
Grenzen liegen oft in der hohen Komplexität der Datenpflege sowie bei extrem individuellen Kundenwünschen, die über die vordefinierten Logiken des Tools hinausgehen.
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