Grin logo
en de es fr
Shop
GRIN Website
Texte veröffentlichen, Rundum-Service genießen
Zur Shop-Startseite › Informatik - Wirtschaftsinformatik

Wie Digital Leadership und Real-Time Business Analytics das Shopfloor Management optimieren. Welche Potentiale ergeben sich durch Big Data Analytics?

Titel: Wie Digital Leadership und Real-Time Business Analytics das Shopfloor Management optimieren. Welche Potentiale ergeben sich durch Big Data Analytics?

Masterarbeit , 2022 , 119 Seiten , Note: 1,0

Autor:in: Lukas Gernoth (Autor:in)

Informatik - Wirtschaftsinformatik
Leseprobe & Details   Blick ins Buch
Zusammenfassung Leseprobe Details

Das Ziel dieser Arbeit ist es, ein potentielle Verbesserung im Bereich Lean Management, genauer Shopfloor Management, zu entwickeln. Die Forschungsfrage der Masterthesis lautet: Wie können produzierende Unternehmen durch Big Data Analytics im Bereich des Shopfloor Managements Verbesserungspotentiale erzielen?

Im Genaueren wird in dieser Arbeit ein praxisbezogenes Verbesserungspotential erarbeitet, mit welchem Unternehmen und Organisationen die Lücke zwischen analogem und digitalem Shopfloor Management schließen können. Es wird dargestellt, wie wichtig definierte Kennzahlen für eine konsistente Entscheidungsfindung sind. Zusätzlich wird aufgezeigt, wie Beschäftigte im Spannungsfeld von Digitalisierung und Industrie 4.0 mithilfe eines visuellen Informationssystems in digitale Prozesslandschaften eingebunden werden können.

Diese Masterthesis wurde bei einem deutschen Luftfahrtlogistikunternehmen durchgeführt, welches ein breites Spektrum an Logistikkomplettlösungen anbietet. Das Prinzip des (analogen) Shopfloor Managements wird hier konsequent angewendet, um im Spannungsfeld von stringenten Luftfahrtregularien und hohem Wettbewerbsdruck zu bestehen. Dabei fällt auf, dass die Erstellung der KPIs meist weder automatisiert noch standardisiert, sondern analog abläuft. Das Ergebnis ist ein hoher manueller Aufwand, hohes Fehlerpotential und ein geringer Grad an Transparenz für Beschäftigte und Führungskräfte. Aus diesem Grund lag es nahe, ein Projekt mit dem Ziel, Verbesserungspotentiale herauszustellen, zu initiieren.

Leseprobe


Inhaltsverzeichnis (Table of Contents)

  • Kurzzusammenfassung
  • Abstract
  • Danksagung
  • 1 Einleitung
  • 2 Theoretische Grundlagen
  • 2.1 Shopfloor Management
  • 2.2 Industrie 4.0
  • 2.3 Real-Time Business Analytics
  • 2.4 Digital Leadership
  • 2.5 Digitaler Zwilling
  • 3 Reifegradeinstufung von Kennzahlen
  • 3.1 Grundlagen der Kennzahlenanalyse
  • 3.2 Framework zur Reifegradeinstufung von Kennzahlen
  • 3.3 Diskussion der Reifegradeinstufung von Kennzahlen
  • 4 Konzeptionelle Gestaltung des digitalen Shopfloor Managements
  • 4.1 Konzeption des digitalen Shopfloor Managements
  • 4.2 Diskussion der Konzeption des digitalen Shopfloor Managements
  • 5 Entwicklung eines Demonstrationsprototypen für das digitale Shopfloor Management
  • 5.1 Entwicklung eines Demonstrationsprototypen
  • 5.2 Diskussion der Entwicklung des Demonstrationsprototypen
  • 6 Validierung des Konzepts mittels Feldexperiment
  • 6.1 Design des Feldexperiments
  • 6.2 Durchführung des Feldexperiments
  • 6.3 Ergebnisse und Diskussion des Feldexperiments
  • 7 Zusammenfassung und Ausblick
  • 7.1 Zusammenfassung der Ergebnisse
  • 7.2 Ausblick
  • Literaturverzeichnis
  • Anhang

Zielsetzung und Themenschwerpunkte (Objectives and Key Themes)

Die vorliegende Masterarbeit befasst sich mit der Optimierung des Shopfloor Managements in produzierenden Unternehmen im Kontext der Industrie 4.0. Der Fokus liegt auf dem Einsatz von Real-Time Business Analytics und Digital Leadership, um die Effizienz und Flexibilität der Produktion zu steigern.

  • Shopfloor Management im Kontext von Industrie 4.0
  • Einsatz von Real-Time Business Analytics
  • Rolle von Digital Leadership
  • Entwicklung eines digitalen Shopfloor Management-Konzepts
  • Validierung des Konzepts mittels Feldexperiment

Zusammenfassung der Kapitel (Chapter Summaries)

Die Arbeit beginnt mit einer Einleitung, die den Kontext und die Relevanz der Thematik im Rahmen der Industrie 4.0 beleuchtet. Anschließend werden die theoretischen Grundlagen des Shopfloor Managements, der Industrie 4.0, Real-Time Business Analytics, Digital Leadership und des Digitalen Zwillings erläutert. Im Anschluss wird ein Framework zur Reifegradeinstufung von Kennzahlen vorgestellt, welches die Grundlage für die konzeptionelle Gestaltung des digitalen Shopfloor Managements bildet. Die Arbeit beschreibt die Entwicklung eines Demonstrationsprototypen für das digitale Shopfloor Management und validiert das Konzept mithilfe eines Feldexperiments. Die Ergebnisse des Feldexperiments werden diskutiert und die Arbeit schließt mit einer Zusammenfassung und einem Ausblick auf zukünftige Forschungsfelder.

Schlüsselwörter (Keywords)

Die wichtigsten Schlüsselwörter der Arbeit sind: Industrie 4.0, Shopfloor Management, Real-Time Business Analytics, Digital Leadership, Digitaler Zwilling, Kennzahlenanalyse, digitale Transformation, Feldexperiment, Demonstrationsprototyp.

Ende der Leseprobe aus 119 Seiten  - nach oben

Details

Titel
Wie Digital Leadership und Real-Time Business Analytics das Shopfloor Management optimieren. Welche Potentiale ergeben sich durch Big Data Analytics?
Hochschule
Ferdinand Porsche FernFH
Note
1,0
Autor
Lukas Gernoth (Autor:in)
Erscheinungsjahr
2022
Seiten
119
Katalognummer
V1248108
ISBN (eBook)
9783346683779
ISBN (Buch)
9783346683786
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Management Shopfloor Management Lean Management Ressourcen Industrie 4.0 Führung Digital Leadership Real-Time Business Analytics Big Data Echtzeitdaten
Produktsicherheit
GRIN Publishing GmbH
Arbeit zitieren
Lukas Gernoth (Autor:in), 2022, Wie Digital Leadership und Real-Time Business Analytics das Shopfloor Management optimieren. Welche Potentiale ergeben sich durch Big Data Analytics?, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1248108
Blick ins Buch
  • Wenn Sie diese Meldung sehen, konnt das Bild nicht geladen und dargestellt werden.
  • Wenn Sie diese Meldung sehen, konnt das Bild nicht geladen und dargestellt werden.
  • Wenn Sie diese Meldung sehen, konnt das Bild nicht geladen und dargestellt werden.
  • Wenn Sie diese Meldung sehen, konnt das Bild nicht geladen und dargestellt werden.
  • Wenn Sie diese Meldung sehen, konnt das Bild nicht geladen und dargestellt werden.
  • Wenn Sie diese Meldung sehen, konnt das Bild nicht geladen und dargestellt werden.
  • Wenn Sie diese Meldung sehen, konnt das Bild nicht geladen und dargestellt werden.
  • Wenn Sie diese Meldung sehen, konnt das Bild nicht geladen und dargestellt werden.
  • Wenn Sie diese Meldung sehen, konnt das Bild nicht geladen und dargestellt werden.
  • Wenn Sie diese Meldung sehen, konnt das Bild nicht geladen und dargestellt werden.
  • Wenn Sie diese Meldung sehen, konnt das Bild nicht geladen und dargestellt werden.
  • Wenn Sie diese Meldung sehen, konnt das Bild nicht geladen und dargestellt werden.
  • Wenn Sie diese Meldung sehen, konnt das Bild nicht geladen und dargestellt werden.
  • Wenn Sie diese Meldung sehen, konnt das Bild nicht geladen und dargestellt werden.
  • Wenn Sie diese Meldung sehen, konnt das Bild nicht geladen und dargestellt werden.
  • Wenn Sie diese Meldung sehen, konnt das Bild nicht geladen und dargestellt werden.
  • Wenn Sie diese Meldung sehen, konnt das Bild nicht geladen und dargestellt werden.
  • Wenn Sie diese Meldung sehen, konnt das Bild nicht geladen und dargestellt werden.
  • Wenn Sie diese Meldung sehen, konnt das Bild nicht geladen und dargestellt werden.
  • Wenn Sie diese Meldung sehen, konnt das Bild nicht geladen und dargestellt werden.
  • Wenn Sie diese Meldung sehen, konnt das Bild nicht geladen und dargestellt werden.
  • Wenn Sie diese Meldung sehen, konnt das Bild nicht geladen und dargestellt werden.
  • Wenn Sie diese Meldung sehen, konnt das Bild nicht geladen und dargestellt werden.
  • Wenn Sie diese Meldung sehen, konnt das Bild nicht geladen und dargestellt werden.
  • Wenn Sie diese Meldung sehen, konnt das Bild nicht geladen und dargestellt werden.
  • Wenn Sie diese Meldung sehen, konnt das Bild nicht geladen und dargestellt werden.
Leseprobe aus  119  Seiten
Grin logo
  • Grin.com
  • Zahlung & Versand
  • Impressum
  • Datenschutz
  • AGB
  • Impressum