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Die Zunahme von IT- und Informationstechnologien und die Vernetzung von Personen und Dingen im Zuge der digitalen Transformation unterstützen die höhere Verfügbarkeit von Daten. Für produzierende Unternehmen werden Daten bereits als die Schlüsselressource der modernen Welt beschrieben. Wie bei sämtlichen betrieblichen Ressourcen gilt es, diese aus Unternehmenssicht effizient zu nutzen. Bei der Ressource Daten stellt dies insbesondere für die produzierende Industrie eine große Herausforderung dar. So war eine gezielte Datennutzung unter Anwendung umfangreicher Datenanalyseverfahren in der Vergangenheit stark auf Branchen mit einem direkten Endkundenbezug (z.B. Banken, Versicherungen, Handel) beschränkt.
Das Ziel der vorliegenden Arbeit besteht darin, Unternehmen der Einzel- und Kleinserienfertigung zu befähigen, verfügbare Daten als eine betriebliche Ressource zu verstehen und zielgerichteter zu nutzen. So kann die Prozessqualität in der Auftragsabwicklung gesteigert werden, um letztlich die Wettbewerbsfähigkeit an einem Hochlohnstandort wie Deutschland zu erhalten. Hierzu muss sowohl der Wirkungsgrad als auch der Reifegrad bei der Anwendung von Data Analytics gesteigert werden.
Zunächst wird der Status-quo bei der Anwendung von Data Analytics mittels einer explorativ-empirischen Studie mit 100 produzierenden Unternehmen untersucht, um ein Verständnis für die Ursachen des bislang geringen Wirkungs- und Reifegrades zu schaffen. Die identifizierten Defizite werden anschließend durch die anwendungsorientierte Beschreibung konkreter Data Analytics Anwendungsszenarien adressiert. Das resultierende Modell stellt eine Entscheidungsunterstützung für kundenindividuell produzierende Unternehmen dar, um die existierenden Potenziale der Steigerung der Prozessqualität durch eine zielgerichtete Anwendung von Data Analytics zu erschließen.
Die vorliegende Arbeit fokussiert die kundenindividuelle Auftragsabwicklung, wie sie in der Praxis bei Unternehmen der Einzel- und Kleinserienfertigung zu beobachten ist. Diese Prozesse sind oftmals geprägt durch fehlende Standardisierung und weisen somit zahlreiche Verbesserungspotenziale hinsichtlich der Prozessqualität auf. Beispiele sind der Sondermaschinenbau oder der Werkzeugbau. Durch die zunehmende Kundenindividualisierung entwickeln sich auch andere Branchen in Richtung kleinerer Losgrößen und sehen sich zunehmend mit vergleichbaren Herausforderungen konfrontiert.