Produktportfoliosteuerung mittels präskriptiver Datenanalyseverfahren

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Autor:
Jank, Merle-Hendrikje
ISBN
978-3-86359-957-7
39,00 €
Inkl. 7% MwSt.
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Quick Overview

Um frühzeitig einen Steuerungsbedarf am Produktportfolio zu erkennen und die richtigen Entscheidungen zu treffen, müssen Entscheidungen auf Basis subjektiven Expertenwissens durch eine datenbasierte Entscheidungsunterstützung erweitert werden. Die vorliegende Arbeit unterstützt das strategische Management bei der datenbasierten Identifikation von Handlungsempfehlungen zur unternehmenszielkonformen Produktportfoliosteuerung durch die Anwendung präskriptiver Datenanalyseverfahren.
Hohe Marktdynamiken und kurze Produktlebenszyklen machen es für Unternehmen unverzichtbar, ihr Produktportfolio kontinuierlich zu überprüfen und derart zu steuern, dass die Wettbewerbsfähigkeit langfristig gesichert wird. Um fundierte Steuerungsmaßnahmen zu identifizieren, eignet sich die Verwendung von Datenanalyseverfahren in der Produktportfoliosteuerung. Zwar steigt die Verfügbarkeit der dafür notwendigen Daten in Unternehmen in den letzten Jahren durch Digitalisierung an, Studien zeigen jedoch, dass Produktportfolioentscheidungen mehrheitlich auf Basis subjektiven Expertenwissens getroffen werden und damit einer notwendigen Objektivität entbehren. Die sich daraus ergebenen Probleme lassen sich in drei Bereiche fassen. Ersten werden aufgrund der hohen Komplexität in der Entscheidungssituation die falschen Maßnahmen zur Produktportfoliosteuerung identifiziert. Zweitens treten hohe Latenzzeiten bis zum Erkennen eines Steuerungsbedarfs auf. Drittens mangelt es an Transparenz im Entscheidungsprozess und an der Nachvollziehbarkeit des Entscheidungsergebnisses. Zur Überwindung dieser Problembereiche liefert die vorliegende Arbeit eine Methodik zur datenbasierten und unternehmenszielkonformen Produktportfoliosteuerung mittels präskriptiver Datenanalyseverfahren, die insbesondere variantenreiche Serienfertiger unterstützt. Die Methodik besteht aus vier Schritten. Im ersten Methodikschritt wird eine holistische und datenbasierte Produktportfoliobeschreibung aufgebaut. Analog dazu wird im zweiten Schritt das produktportfoliorelevante Unternehmenszielsystem datenbasiert beschrieben. Durch Anwendung der Ergebnisse aus den ersten beiden Methodikschritten gelingt es im dritten Schritt, Wirkzusammenhänge zwischen dem Produktportfolio und dem Zielsystem mittels Künstlicher Neuronaler Netze zu identifizieren. Auf Basis der ermittelten Zusammenhänge wird die aktuelle Zielkonformität des Produktportfolios bewertet und Optimierungspotenziale zur Steigerung der Produktportfoliokonformität identifiziert. Im vierten Schritt erfolgt die datenbasierte Ableitung von Handlungsempfehlungen zur Erreichung von Produktportfoliozuständen höherer Konformität. Die Arbeit liefert einen wichtigen Beitrag zur Implementierung einer datenbasierten Produktportfoliosteuerung. Dabei unterstützt die Methodik das strategische Management bei der Gestaltung der Produktportfoliosteuerung – vom Erkennen eines Steuerungsbedarfs bis zur Identifikation von Handlungsempfehlungen.
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Autor Jank, Merle-Hendrikje
Gewicht 0.515 kg
Erscheinungsdatum 01.04.2021
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Hohe Marktdynamiken und kurze Produktlebenszyklen machen es für Unternehmen unverzichtbar, ihr Produktportfolio kontinuierlich zu überprüfen und derart zu steuern, dass die Wettbewerbsfähigkeit langfristig gesichert wird. Um fundierte Steuerungsmaßnahmen zu identifizieren, eignet sich die Verwendung von Datenanalyseverfahren in der Produktportfoliosteuerung. Zwar steigt die Verfügbarkeit der dafür notwendigen Daten in Unternehmen in den letzten Jahren durch Digitalisierung an, Studien zeigen jedoch, dass Produktportfolioentscheidungen mehrheitlich auf Basis subjektiven Expertenwissens getroffen werden und damit einer notwendigen Objektivität entbehren. Die sich daraus ergebenen Probleme lassen sich in drei Bereiche fassen. Ersten werden aufgrund der hohen Komplexität in der Entscheidungssituation die falschen Maßnahmen zur Produktportfoliosteuerung identifiziert. Zweitens treten hohe Latenzzeiten bis zum Erkennen eines Steuerungsbedarfs auf. Drittens mangelt es an Transparenz im Entscheidungsprozess und an der Nachvollziehbarkeit des Entscheidungsergebnisses. Zur Überwindung dieser Problembereiche liefert die vorliegende Arbeit eine Methodik zur datenbasierten und unternehmenszielkonformen Produktportfoliosteuerung mittels präskriptiver Datenanalyseverfahren, die insbesondere variantenreiche Serienfertiger unterstützt. Die Methodik besteht aus vier Schritten. Im ersten Methodikschritt wird eine holistische und datenbasierte Produktportfoliobeschreibung aufgebaut. Analog dazu wird im zweiten Schritt das produktportfoliorelevante Unternehmenszielsystem datenbasiert beschrieben. Durch Anwendung der Ergebnisse aus den ersten beiden Methodikschritten gelingt es im dritten Schritt, Wirkzusammenhänge zwischen dem Produktportfolio und dem Zielsystem mittels Künstlicher Neuronaler Netze zu identifizieren. Auf Basis der ermittelten Zusammenhänge wird die aktuelle Zielkonformität des Produktportfolios bewertet und Optimierungspotenziale zur Steigerung der Produktportfoliokonformität identifiziert. Im vierten Schritt erfolgt die datenbasierte Ableitung von Handlungsempfehlungen zur Erreichung von Produktportfoliozuständen höherer Konformität. Die Arbeit liefert einen wichtigen Beitrag zur Implementierung einer datenbasierten Produktportfoliosteuerung. Dabei unterstützt die Methodik das strategische Management bei der Gestaltung der Produktportfoliosteuerung – vom Erkennen eines Steuerungsbedarfs bis zur Identifikation von Handlungsempfehlungen.
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Institut für Industriekommunikation und Fachmedien (IIF) GmbH an der RWTH Aachen

Steinbachstr. 25
52074 Aachen
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