Leseprobe
Inhaltsverzeichnis
II. Vorwort zur gekürzten Version
III. Danksagung
V. Abbildungsverzeichnis
VI. Tabellenverzeichnis
1. Einführung in die Thematik
1.1 Einleitung
1.2 Ziele der Arbeit
2. Umfeld der Arbeit
2.1 Vorstellung des Projektes
3. Success Resource Deployment (SRD)
3.1 Eingliederung
3.2 Geschichte
3.3 Grundlagen und Erweiterungen
3.3.1 Means-End-Theory
3.3.2 Verändernde Faktoren entlang des Produktlebenszyklusses
3.3.3 Erweiterung der Means-End-Theory im Success Resource Deployment
3.4 SRD-Tower
3.4.1 Grundlagen von SRD
3.4.2 Ressourcenkomponenten
3.4.3 Erfolgsfaktoren
3.4.4 Beziehungsmatrix
3.4.5 Wettbewerbsvergleich
3.4.6 Wechselwirkung
3.4.7 Aktionsmatrix: „Munitionskiste“
3.5 Maßnahmenpriorisierung
4. SAP R/3
5. Projektverlauf
5.1 Vorbereitungen
5.1.1 SRD -Team
5.1.2 Software
5.1.3 Ausrichtung der Methode
5.1.4 Erfolgsfaktoren
5.1.5 Ressourcenkomponenten
5.2 Befragung
5.3 Auswertung und Analyse
5.4 Auswertung der Fragebögen
6. Ergebnisse der Methodenanalyse
6.1 Betrachtung der Erfolgsfaktoren
6.1.1 Relevanz der Erfolgsfaktoren
6.1.2 Einflussintensitäts- Relevanzveränderungsportfolio
6.1.3 Maßnahmenpriorisierungsportfolio
6.2 Analyse der Ressourcenkomponenten
6.2.1 Relevanz der Ressourcenkomponenten
6.2.2 Potenzialreserven der Ressourcenkomponenten
7. Maßnahmenkatalog
8. Zusammenfassung
8.1 Projektablauf
8.2 Analyse
8.3 Ergebnisse
8.4 Ausblick
V. Literaturverzeichnis
VI. Anhang
9. Erfolgsfaktoren
9.1 Einflussintensitäten-, Relevanzveränderungsportfolio
9.2 Prozessuales Einflussintensitäts-, Relevanzveränderungsportfolio
9.3 Anwenderorientiertes Einflussintensitäts-, Relevanzveränderungsportfolio
9.4 Betriebswirtschaftliches Einflussintensitäts-, Relevanzveränderungsportfolio
9.5 Relevanzen der Erfolgsfaktoren
9.6 Potenzialreserven der Erfolgsfaktoren
9.7 Maßnahmenpriorisierungsportfolios
9.7.1 Betriebswirtschaftliches Maßnahmenpriorisierungsportfolio
9.7.2 Anwender Maßnahmenpriorisierungsportfolio
9.7.3 Prozessuales Maßnahmenpriorisierungsportfolio
9.7.4 Technisches Maßnahmenpriorisierungsportfolio
10. Ressourcenkomponenten
10.1 Relative Relevanzen
10.2 Einflussintensität der Ressourcenkomponenten
11. Aktionsmatrix
12. Maßnahmenkatalog
VII. Persönliche Erklärung
II. Vorwort zur gekürzten Version
In Diplomarbeiten steckt sehr viel Arbeit und Enthusiasmus des Autors. Leider wissen viele Unternehmen nicht um die Vorteile solcher wissenschaftlicher Arbeiten, die dann meist in der Schublade landen ohne dass davon weiter Notiz genommen wird. Ich habe das Glück, dass mein Projektleiter den Wert dieser Diplomarbeit erkannt hat und immer noch von den Ergebnissen daraus zehrt. So hat die Umsetzung einiger Maßnahmen das neue SAP R/3 – System zu einem gut und viel verwendeten Arbeitsmittel der Anwender gemacht. Mit der Umsetzung von Maßnahmen ist aber fast immer die Diskussion um Budgets verbunden; genau dort unterstützt diese Arbeit. Mehrmals konnten weitere Budgets für die Optimierungen gewonnen werden.
Die vorliegende Version ist leicht gekürzte und anonymisiert, da immer noch dieses SAP R/3 - System bei diesem großem deutschen Unternehmen optimiert werden. Das mindert aber nicht den fachlichen Inhalt und die Idee, welche vermittelt werden soll.
Jetzt wünsche ich Ihnen viel Spaß beim Lesen der folgenden Diplomarbeit. Zu einer fachlichen anregenden Diskussion bin ich stets offen.
München im Mai 2004
Jürgen Krieg
III. Danksagung
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
V. Abbildungsverzeichnis
Abbildung 2: Projektablaufplan
Abbildung 3: Schematische Darstellung des erweiterten Fishbein Modells
Abbildung 4: Grundidee von Means-End-Chains nach Olson/Reynolds 1983
Abbildung 5: Anwendungsbeispiel einer Means-End-Chain
Abbildung 6: SRD-Tower
Abbildung 7: Untersuchungskaskade SRD (Quelle: Schneider)
Abbildung 8: Schematische Darstellung der Aktionsmatrix (Munitionskiste); (Quelle: Krieg)
Abbildung 9: Client-Server-Architektur des Systems R/3 (Quelle: Morrow)
Abbildung 10: Kaskadierung
Abbildung 11: Screenshot Umfrage Login
Abbildung 12: Screenshot mfrage Fragebogen
Abbildung 14: Top Relevanzen der Erfolgsfaktoren heute/zukünftig (sortiert)
Abbildung 15: Einflussintensitäts- Relevanzveränderungsportfolio, schematische Darstellung (Quelle: Krieg)
Abbildung 16: Einflussintensitäts-, Relevanzveränderungsportfolio der Top Erfolgsfaktoren
Abbildung 17: Prozentuales Relevanzveränderungsportfolio (SRD -Team)
Abbildung 18: Prozentuale Relevanzveränderung (User)
Abbildung 19: Top Maßnahmenpriorisierungsportfolio
Abbildung 20: Potenzialreserven der Ressourcenkomponenten
Abbildung 21: Technisches Einflussintensitäts-, Relevanzveränderungsportfolio
Abbildung 22: Prozessuales Einflussintensitäts-, Relevanzveränderungsportfolio
Abbildung 23: Anwender Einflussintensitäts-, Relevanzveränderungsportfolio
Abbildung 24: Betriebswirtschaftliches Einflussintensitäts-, Relevanzveränderungsportfolio
Abbildung 25: Relevanz der Erfolgsfaktoren heute/zukünftig
Abbildung 26: Prozentuale Relevanzveränderung der Erfolgsfaktoren
Abbildung 27: Beeinflussung der Erfolgsfaktoren
Abbildung 28: Potenzialreserven der Erfolgsfaktoren
Abbildung 29: Betriebswirtschaftliches Maßnahmenpriorisierungsportfolio
Abbildung 30: Anwender Maßnahmenpriorisierungsportfolio
Abbildung 31: Prozessuales Maßnahmenpriorisierungsportfolio
Abbildung 32: Technisches Maßnahmenpriorisierungsportfolio
Abbildung 33: Relative Relevanzen
Abbildung 34: Einflussintensitätsdiagramm
VI. Tabellenverzeichnis
Tabelle 1: Erfolgsfaktoren
Tabelle 2: Ressourcenkomponenten
Tabelle 3: Kategorisierung der Erfolgsfaktoren
Tabelle 4: Betriebswirtschaftliche Erfolgsfaktoren
Tabelle 5: Anwenderorientierte Erfolgsfaktoren
Tabelle 6: Prozessuale Erfolgsfaktoren
Tabelle 7: Technische Erfolgsfaktoren
1. Einführung in die Thematik
1.1 Einleitung
Monatelanges Programmieren und Customizing stehen vor der Einführung jeder neuen Industrie-Software. Genaue Anpassungen der Software an die Geschäftsprozesse des Unternehmens und eventuelle Integrationen anderer verwendeter Software ist erforderlich. Der Ressourcenaufwand und die damit verbundenen Investitionen sind enorm hoch; für manche Firmen schon zu hoch.
Im Vordergrund der Entscheidung über Neueinführung oder Aktualisierung einer Software stehen primär finanzielle Aspekte. Durch Standardisierung und Optimierung der Bearbeitungsprozesse wird seitens der Unternehmensführung eine hohe Kostendegression vor allem in Folge von Prozessoptimierungen erwartet. Wie kann jedoch die banale Frage nach der Rechtfertigung einer solch großen Investition beantwortet werden?
1.2 Ziele der Arbeit
Ziel dieser Arbeit ist es eine Antwort auf die Frage nach der Rechtfertigung von Investitionen in einen SAP R/3-Releasewechsel zu geben. Die Argumente sollen aus fundierten Ergebnissen einer methodischen Nutzenanalyse stammen und belegbar sein. Des Weiteren ist es der Projektleitung wichtig, dass das neue R/3-System sehr nah an den Anforderungen der Anwender entwickelt wird. Diese Arbeit soll ein Kompendium sein, das den derzeitigen Zustand der R/3-Systeme analysiert und letztendlich Maßnahmen zur Steigerung des Nutzens für die Anwender bereitstellt.
Dem Leser soll verdeutlicht werden, warum ein SAP R/3-System weiterentwickelt werden muss und welchen Nutzen diese Evolution in sich birgt, beziehungsweise welche fatalen Folgen eine unterlassene Weiterentwicklung auslösen würde. Es kommt nicht nur darauf an, in einem System möglichst genau die Geschäftsprozesse abzubilden, vielmehr kann dies nur ein Teilziel sein. Mindestens genauso wichtig ist die performante[1] Abbildung dieser Prozesse, damit diese abgebildeten Geschäftsprozesse auch anwenderfreundlich im SAP R/3-System bearbeitet werden können.
Des Weiteren werden die Kommunikatoren innerhalb des Projektes, in das die vorliegende Arbeit integriert ist, dahingehend unterstützt, dass ihnen ex-ante punktgenau Problemfelder des migrierten R/3-Systems aufgezeigt werden. Somit ist es dem Projektteam möglich, vor Auftreten von Problemen exakt an den richtigen Stellschrauben zu optimieren und zu vitalisieren; als Folge kann bei den SAP-Anwendern eine maximale Akzeptanz erreicht werden.
Ein Unterziel der vorliegenden Arbeit ist, die Kontakte zwischen dem Migrationsprojekt und seinen zukünftigen Anwendern derart positiv zu gestalten, dass jegliche Risiken vor möglichen Abneigungen der zukünftigen Systemanwender frühzeitig eliminiert werden. Die Durchführung der Nutzenanalyse im Rahmen der angewandten Methodik macht es notwendig, die Anwender zu befragen. In der Befragung wird der Anwenderschaft nochmals das neue System vorgestellt und die Ziele des Projektes erklärt. Durch die Befragung wird dem Anwender das Gefühl vermittelt, bei der Entwicklung des neuen Systems mitwirken zu können; gleichzeitig ist es eine Möglichkeit das neue System zu präsentieren, so dass Dissonanzen durch die positiven Elemente der Entwicklungsbeteiligung ausgeräumt werden (double strategic hit).
2. Umfeld der Arbeit
2.1 Vorstellung des Projektes
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 1: Projektablaufplan
Das Projekt hat zum Ziel zwei Konzern-interne SAP R/3-Systeme in einem System unter der Version SAP R/3 4.0B zusammen zu fassen. Hierbei stehen das Redesign der Geschäftsprozesse und deren performante Umsetzung in den SAP R/3-Applikationen im Vordergrund. In einem zweiten Schritt wird das neu integrierte und redesignte System innerhalb eines Releasewechsels auf Version 4.6C migriert (siehe Abbildung 1)
Eine zentrale Aufgabe ist es, der latenten Gefahr zu begegnen, dass die Anwenderschaft das neue System nicht akzeptiert und dadurch das investierte Kapital gefährdet. Das geschieht durch die Einbeziehung der Anwender in die Entwicklung des neuen R/3-Systems und darüber hinaus durch die fortwährende Intension der Projektleitung der ständigen Verbesserung des SAP R/3-Systems und der Geschäftsprozesse. Ein wesentlicher Beitrag hierzu soll die vorliegende Arbeit sein. Der Autor sieht seine Aufgabe als Mittler zwischen den Anwendern als Kunden und dem Entwicklungsteam. Die Methode Success Resource Deployment (SRD) wird dabei erstmals im Bereich Software angewandt; aus dieser Perspektive also eine Innovation.
3. Success Resource Deployment (SRD)
3.1 Eingliederung
Das Instrument Success Resource Deployment (SRD) gehört zu den überlegenen Methoden multifunktional einsetzbarer Instrumente im Rahmen der Unternehmensentwicklung und –beratung. Es kann sowohl auf Produkte, Dienstleistungen, Unternehmenssegmente oder ganze Unternehmensbereiche zu deren Nutzenanalyse, Optimierung und Vitalisierung angewendet werden. Übersetzt bedeutet Success Resource Deployment soviel wie der erfolgreiche Einsatz oder die erfolgreiche Weiterentwicklung von Ressourcen.
3.2 Geschichte
Das Mutterinstrument von SRD ist das an der japanischen Tamagawa-Universität entwickelte Quality Function Deployment (QFD; japanisch: hinshitsu kino tenkai), was soviel bedeutet wie „... die Planung und Entwicklung der Qualitätsfunktionen eines Produktes entsprechend den von den Kunden geforderten Qualitätseigenschaften[2].“ Prof. Yoji Akao und Dr. Shigeru Mizuno haben das QFD Ende der sechziger Jahre als eine Qualitätsmethode entwickelt, um Kundenanforderungen zu ermitteln und diese direkt umsetzen zu können.[3]
Im Jahre 1984 wurde QFD am Massachusetts Institute of Technology (MIT), USA aktiv aufgenommen und von Firmen wie Ford Motor Company, Kodak, Hewlett Packard AG und Digital Equipment in die Praxis transferiert. Nach Europa kam die Methode Ende der achtziger Jahre durch eine praktische Diffusion dieses Verfahrens. Das ASI (Amercian Supplier Institute) – eine Tochter der Ford Motor Company – schulte hierbei auch deutsche Mitarbeiter.[4]
Bei Firmen wie BMW AG München (seit 1991), DaimlerChrysler AG (seit 1988), VW AG (seit 1991), ZF Friedrichshafen AG (seit 1990) oder VDO AG (seit 1991) hat QFD inzwischen seinen festen Platz im Methodenrepertoire von Produktentwicklung und
-optimierung gefunden.[5]
Die Anforderungen an die Methode QFD stiegen in vielen Projekten und es traten vermehrt Anwendungsprobleme auf. QFD ist eine Methode, die vor allem für die Produktentwicklung von Industriegütern konzipiert wurde und unter Umständen auch auf Dienstleistungen anwendbar ist. Des Weiteren ist die Aussagekraft der Einflussintensitäten relativ gering aufgrund der oft vernachlässigten Unterscheidung zwischen Kundenanforderungen und Produkteigenschaften. Ein weiterer Punkt ist die statische Betrachtungsweise der Kundenwünsche, Gewichtung und Produkteigenschaften. Typische praktische Einsatzbegrenzungen und der Ruf in der Praxis nach einem Weg aus dieser Perspektivenverengung forderten schon Engelhardt/Freiling.[6]
Unter diesem Druck entwickelte Prof. Dr. Dietram Schneider[7] am Kompetenzzentrum für Unternehmensentwicklung und –beratung e.V. (KUBE e.V.) in Zusammenarbeit mit der Hochschule für Wirtschaft und Technik in Kempten (Allgäu) Ende der neunziger Jahre das Success Resource Deployment (SRD). Er komplettierte die Methode QFD durch mehrere sinnvolle Ergänzungen. Eine der wichtigsten Ergänzungen ist die Means-End-Theory, so dass Mittel und Zweck (Kundenanforderungen und Produkteigenschaften) in der Matrix genau getrennt werden (siehe Kapitel 3.3.1). Des Weiteren ist eine Mehrfachanalyse der Einflussintensitäten in der Beziehungsmatrix möglich, sowie eine Beziehungsanalyse nicht nur der Produkteigenschaften/Ressourcen, sondern auch der Kundenanforderungen/Erfolgsfaktoren. Außerdem werden die Kundenanforderungen/Erfolgsfaktoren temporär gewichtet in heute und zukünftig.
Die Überlegenheit von SRD gegenüber QFD zeigt sich einmal mehr in der hier projektierten softwarespezifischen Anwendung von SRD. Versuchte sich doch schon NEC IC Microcomputer Systems an der Entwicklung einer Software anhand QFD, „... obwohl QFD -Methoden für die Software-Entwicklung noch nicht ausgereift sind[8].“ Den großen Problemen der Messungen bei diesem Software-Projekt gegenüber erscheint SRD geradezu minimalistisch in seinen Anforderungen und übermäßig in seiner Ergebnisvielfalt.
3.3 Grundlagen und Erweiterungen
3.3.1 Means-End-Theory
Basis und erste elementare Erweiterung von QFD zu SRD ist die Means-End-Theory. Klar separiert werden hier Kundenwünsche (Ends) von Produkteigenschaften (Means), genauer noch geht es primär um die Identifizierung der eigentlichen Kundenwünsche von einem Produkt und die Entdeckung und Analyse der Zusammenhängen von relevanten Produkteigenschaften und den elementaren Wertvorstellungen des Kunden. Diese Wertvorstellungen sind, auf der Grundlage von Erfahrungen und Informationsverarbeitung, erlernte Neigungen auf bestimmte gegebene Objekte positiv oder negativ zu reagieren[9]. Von dem Einstellungskonzept nach Fishbein/Ajzen ausgehend, werden dabei Verhalten und Einstellung auch von kognitiven und affektiven Komponenten beeinflusst.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 2: Schematische Darstellung des erweiterten Fishbein Modells
Beeinflusst werden können diese Einstellungen demnach durch das soziale Umfeld und gesellschaftliche Normen sowie die Bedingungen der Kaufsituation[10]. Die Grundstruktur des erweiterten Fishbein-Modells wird in Abbildung 4 schematisch dargestellt.
Bei den Means-End-Chains (Mittel-Zweck-Verkettung) geht es ebenso um die Beziehung von Konsumenten zu Produkten, vor allem geht es aber um die Interkonnexion von Produkteigenschaften über Konsequenzen hin zu den Werten, beziehungsweise um den umgekehrten Weg. Der Kunde möchte den End-Wert wie beispielsweise soziale Anerkennung erfüllen und begibt sich nun bewusst und/oder unbewusst auf die Suche nach Produkten, die diese Bedürfnisse befriedigen. Nachfolgend ein kleines Beispiel zur Verdeutlichung.
Entschließt sich ein beliebiger Kunde dazu ein Mobiltelefon zu kaufen, so will er einerseits vor allem telefonieren und/oder erreichbar sein. Identifiziert man aber die wahren Ziele des Kunden, so stellt sich heraus, dass er damit eigentlich nur seine soziale Stellung verbessern möchte, weil er vielleicht das neueste Modell besitzt und für seine Freunde immer und überall erreichbar ist.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 3: Grundidee von Means-End-Chains nach Olson/Reynolds 1983
Olson/Reynolds[11] haben die Means-End-Chain von Kuß[12] wissenschaftlich differenzierter vervollständigt (siehe Abbildung 3). Anzumerken ist hierbei, dass nicht alle Glieder der Kette durchlaufen werden müssen.
In Abbildung 3 dargestellte Beispiele von Means -End-Chains sollen die Theorie veranschaulichen. Das SMS[13] -Beispiel zeigt den Weg vom Mean T9 (Software zur automatisierten Texteingabe), also einem Produktbestandteil eines Mobiltelefons, zu dem dadurch beim Kunden generierten End. Letztendlich steht die soziale Akzeptanz durch einfachere Kommunikation per SMS im Vordergrund der Kaufentscheidung für ein bestimmtes Mobiltelefon. Die automatische Texterkennung steigert also den Nutzen des Gesamtproduktes für den Kunden, weil dies seine soziale Akzeptanz und weiterreichend vielleicht sogar die gesamte Lebensqualität steigert. So existieren viele Means, die das End soziale Akzeptanz beeinflussen können.
Abbildung 4: Anwendungsbeispiel einer Means-End-Chain
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Die Means-End-Theory geht grundsätzlich davon aus, „... dass Nachfrager Leistungsbündel als Mittel (Means) betrachten, um wünschenswerte Werte (Ends) zu realisieren.“[14] Diese Mittel (Means) sind assoziierte Attribute um bestimmte Werte (Ends) zu befriedigen.[15] Typische Ends sind soziale Anerkennung, Sicherheit und Erfolg, wobei sich die Ends befriedigende Means ständig den Bedürfnissen der Kunden anpassen müssen. Eine entscheidende Rolle spielt hier die fortwährende Evolution der auf dem Markt befindlichen Produkte. Zur adäquaten Erklärung dient der Produktlebenszyklus[16] kombiniert mit den Ansätzen von Grund- und Zusatznutzen nach Vershofen[17] und den Basis-, Leistungs- und Begeisterungsfaktoren nach Kano[18]. Der Autor möchte nur kurz auf die Erklärung der einzelnen Konzepte eingehen, da es sich hier um fundamentales Wissen im Wirtschaftswissenschaftsbereich handelt.
3.3.2 Verändernde Faktoren entlang des Produktlebenszyklusses
Der Produktlebenszyklus (Product Life Circle kurz PLC) beschreibt das Leben eines Produktes in mehreren Phasen von der technologischen Entwicklung (Entwicklungszyklus) über Einführung, Wachstum, Reife, Sättigung und Degeneration (Marktzyklus). Genauer sollen hier die Konzepte von Vershofen über Grund- und Zusatznutzen, beziehungsweise des von Kano disaggregierten Ansatzes Vershofens über Basis-, Leistungs- und Begeisterungsfaktoren und deren Zusammenspiel mit dem Produktlebenszyklus und der Means-End-Theory, erklärt werden.
Vershofen bezeichnet einerseits stofflich-technische Eigenschaften als Grundnutzen und andererseits seelisch-geistige Eigenschaften als Zusatznutzen. Grundnutzen präsentiert den eigentlichen Zweck eines Produktes. So dient ein Telefon zur fernmündlichen Kommunikation. Ist dieser Grundnutzen nicht gegeben, sind sämtliche Zusatznutzen wie Wahlwiederholung, Zielspeicherwahl, Rufnummernanzeige bis hin zum Faxen, Konferenzschaltungen und versenden von SMS[19] ohne Bedeutung. Würde man hier Nutzen bewerten, wäre es unabdingbar Grundnutzen immer höher einzustufen wie Zusatznutzen, denn ohne Grundnutzen kein Zusatznutzen. Dass dieses Konzept auch kritisch betrachtet werden kann, zeigt die Überlegung wie softwarespezifische Means stofflich-technischer Natur sein sollen? Hier muss vielmehr über den weitläufigeren Sinn von Means nachgedacht werden. Zuerst aber noch zum Ansatz der Basis-, Leistungs- und begeisternden Faktoren.
Die Basisnutzen von Kano entsprechen prinzipiell den Grundnutzen von Vershofen. Des letzteren Zusatznutzen werden aber von Kano noch genauer unterteilt in Leistungs- und Begeisterungsfaktoren. Leistungsfaktoren sind Produktmerkmale, welche bestimmte Spezifikationen beispielsweise bei einem Produkt als Sonderausstattung verfügbar machen und den Kunden bei Erfüllung zufrieden aber konträr bei Nichterfüllung auch unzufrieden stimmen können. Begeisterungsfaktoren empfindet der Kunde als nützlich und angenehm, erwartet diese aber nicht aktiv, weil das Bedürfnis danach nur latent in ihm schlummert. Es handelt sich also um neue, noch nie da gewesene Produktmerkmale, die die Kundenzufriedenheit enorm steigern.
Zusatznutzen wandeln sich entlang des Produktlebenszyklusses zu Grundnutzen. Wollte man vor 20 Jahren mit einem Telefon nur telefonieren so sind heute Wahlwiederholung und Zielspeicherwahl Standards, welche damals wiederum höchst innovativ gewesen wäre. Diese Transformation ist zum Einen bedingt durch die schon im Einstellungskonzept aufgeführten Punkte, andererseits beeinflussen hier auch Gesellschaft und Erziehung mit. Der Autor verweist hier auf Entwicklungsländer, die von uns empfundene Basisfaktoren als Begeisterungsfaktoren ansehen würden und als „unnötig“ empfänden. Hierdurch wird auch klar, dass zu viel Innovation genauso produktschädigend sein kann wie zu wenig Innovation. Deutlich wird dies auch, betrachtet man die Geschwindigkeit der Transformation entlang des Produktlebenszyklusses als Differenzierungsevaluation zu anderen Produkten.
3.3.3 Erweiterung der Means-End-Theory im Success Resource Deployment
Die in dieser Arbeit verwendete Methode Success Resource Deployment (SRD) macht nun eine erweiterte Anwendung der Means -End-Theory erforderlich. Unter Betrachtung der vielfältigen und komplexen Anwendungsgebiete von SRD kann hier nicht mehr von einfachen Means-End-Chains gesprochen werden (siehe Kapitel 3.4 ff.), vielmehr verlangt die multioptionale und -funktionale Anwendung der Methode nach umfassenderen Termini. So expandieren Means zu Ressourcenkomponenten und Ends zu Erfolgsfaktoren[20]. Des Weiteren muss die Definition von Erfolgsfaktoren und Ressourcenkomponenten auf ein neues Aufgabengebiet zugeschnitten werden, schließlich erfolgt in dieser Arbeit erstmals die Analyse einer Industrie-Software anhand Success Resource Deployment.
Der Autor möchte diese Theorie über Means und Ends anhand der Entwicklung einer Software verdeutlichen. Während bei einem Produkt wie einem Automobil das End Sicherheit einfach mit Means wie Airbag oder Sicherheitsgurt unterfüttert werden kann, ist die Suche bei softwarespezifischen Means und Ends sehr schwierig. Hier ist es notwendig abstrakter zu denken und sich vor allem bei den Means nicht an physikalische Eigenschaften zu klammern. Bei dieser Abstraktion werden die Means zu Ressourcenkomponenten und die Ends zu Erfolgsfaktoren. In der Software finden sich dann Ressourcenkomponenten wie Internet oder BAPIs[21] und Erfolgsfaktoren wie Offene Systemgrenzen oder Technische Transparenz. Um nun wieder zurück zum Nutzen eines Systems wie SAP R/3 zu kommen, betrachtet der Autor Grund- und Zusatznutzen. Der Grundnutzen wäre hier demnach die Soll-Abbildung der Geschäftsprozesse in einem System, also beispielsweise das Eingeben eines Kundenauftrages. Den Zusatznutzen bringt die performante Abwicklung von der Eingabe des Auftrages bis zur Fakturierung. So konnte bereits die Durchlaufzeit dieses Geschäftsprozesses, durch Optimierung des Prozesses und Aktivierung von Zusatznutzen, nachweisbar um 40 Prozent gesenkt werden[22]. SRD soll im Projekt einerseits dazu dienen den Gesamtnutzen messbar zu machen und andererseits in einem weiteren Schritt diesen Gesamtnutzen durch Optimierung des Ressourceneinsatzes zu maximieren.
3.4 SRD-Tower
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 5: SRD-Tower
3.4.1 Grundlagen von SRD
SRD basiert prinzipiell auf den Interkonnexionen zwischen und den Intrakonnexionen von Ressourcenkomponenten (RK) und Erfolgsfaktoren (EF) bei den analysierten Objekten. Diese durch Experten- und Kundenbewertung gewonnenen Daten werden mit weiteren Infokategorien wie Relevanz der Erfolgsfaktoren heute und zukünftig, marktlichem und technischem Wettbewerbsvergleich statistisch ausgewertet (siehe Abbildung 5). Wie schon im Kapitel 3.3.1 beschrieben, müssen dabei die Ressourcenkomponenten und Erfolgsfaktoren eindeutig nach der Means-End-Theory identifiziert und kategorisiert werden, ansonsten läuft man Gefahr sich in Tautologien entlang der Means-End-Chain zu verrennen und somit das Potenzial der Methode zu beschneiden. An dieser Stelle sei auch schon erwähnt, dass wohl die Methode SRD seltenst zu 100% voll genutzt werden kann. Vielmehr bietet SRD ein so weites Spektrum an Anwendungsmöglichkeiten, dass nach Praxiserfahrung des Autors und Angaben des Kompetenzzentrums für Unternehmensentwicklung und -beratung durchschnittlich in Projekten nur zirka 50% der Analysemöglichkeiten ausgeschöpft werden. Gleichzeitig ist es diffizil diese Schätzungen zu relativieren, schließlich versteht der Autor den SRD-Tower als einen Flexible Tower, der in seinen Ausstattungen der Informationskategorien je nach Belang verändert beziehungsweise auch angebaut werden kann, und somit aufgrund der Flexibilität eine Skalierung nicht eindeutig feststellbar ist.
Durch die multioptionale und –funktionale Ausgestaltung der Informationskategorien, kann man im Flexible Tower of Success des SRD nicht wie im House of Quality des QFD nur von Wohnungen sprechen. Im SRD handelt es sich vielmehr um luxuriöse, den jeweiligen Anforderungen ausgestattete, Suiten. Durch virtuoses Verknüpfen der Suiten, erlaubt die Methode eine Vielzahl von objektorientierten Ergebnissen. Standardmäßig zählen hierzu: Relevanzveränderung der Erfolgsfaktoren, relevanter Benchmark-Abstand, Stärken-Schwächen-Vergleich, (relevante) Potenzialreserve und viele mehr.
3.4.2 Ressourcenkomponenten
Durch den weitgefassten Begriff Ressourcenkomponenten lässt sich schon erkennen, dass eine Analyse mit SRD auf eine offene Bandbreite von analysierbaren Objekten anwendbar ist. Klassische Anwendungsgebiete sind ‑ wie beim Mutterinstrument QFD ‑ Konsum-, Industrie- oder Dienstleistungsprodukte. Unter der Anwendung von SRD auf Unternehmen, Institutionen oder Organisationen, beziehungsweise wie in der vorliegenden Arbeit erstmals auf Industrie-Software, erlangt der Begriff „Ressourcenkomponente“, wird er mit entsprechenden Inhalten gefüllt, seine wahre Multioptionalität. Ein besonderer Vorzug von Ressourcenkomponenten liegt auch darin, dass sich Objekte auf verschiedenen Ebenen untersuchen lassen. So kann die Unternehmung als gesamtes über Abteilungen bis hin zum einzelnen Arbeitsplatz untersucht werden (siehe Abbildung 6). Die Ressourcenkomponenten verhalten sich dabei opportunistisch ideal zur jeweiligen Untersuchungsebene. SRD ist gänzlich unabhängig von Art und Größe des Objektes, denn letztendlich setzt sich alles aus unterschiedlichen Aggregierungsebenen zusammen, deren Ressourcenkomponenten sich positiv auf gesellschaftlich und/oder marktlich relevante Erfolgsfaktoren auswirken.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 6: Untersuchungskaskade SRD (Quelle: Schneider)
Ziel ist es das Objekt so zu vitalisieren und/oder optimieren, dass dessen Situation einen positiven Nutzeneffekt erlangt; sei es um zu überleben, profitabler zu agieren und/oder kunden- und marktorientierter präsent zu sein.[23] Die Methode kann sich also extern auswirken z.B. anhand einer Produktneuentwicklung oder –verbesserung aber auch innerhalb der Unternehmung um beispielsweise Organisationen zielgerichtet weiterzuentwickeln[24].
3.4.3 Erfolgsfaktoren
Die Erfolgsfaktoren im SRD werden den Ressourcenkomponenten in der Beziehungsmatrix (vgl. Kapitel 3.4.4) gegenübergestellt. Sie sind die Kundenanforderungen oder Ends, also das eigentliche Ziel, das der Kunde zu erfüllen sucht. Bei der Festlegung der Erfolgsfaktoren kommt es, ähnlich wie bei den Ressourcenkomponenten, auf die Kaskadierungsebene an, wobei die Erfolgsfaktoren sich aus der übergeordneten Ebene disaggregieren. Es macht Sinn bei Betrachtung von Konzernen strategisch kritische Erfolgsfaktoren wie günstige Kostenposition, Produktivität und Image zu wählen, während bei hoher Detaillierung beziehungsweise tiefer Kaskadierung funktionsorientierten Erfolgsfaktoren wie günstige Beschaffungspreise, hohe Materialqualität, kurze Bestellzeiten interessant sind[25].
Um adäquate Ergebnisse zu erzielen hat sich eine Anzahl von mindestens 30 Erfolgsfaktoren Schneider als guter Richtwert erwiesen[26] ; in der vorliegenden Arbeit wurden 45 Erfolgsfaktoren definiert. Hierbei sei zu erwähnen, dass bei größerer Anzahl von Erfolgsfaktoren Komprimierungsverfahren wie pragmatische Sichtkontrolle durchaus üblich sind, um den Überblick nicht zu verlieren. Das Verhältnis in der Anzahl der Erfolgsfaktoren zu den Ressourcenkomponenten sollte dabei immer laut Schneider zwischen 3:1 bis 2:1 liegen.
Die Erfolgsfaktoren werden schließlich nach ihrer Relevanz heute und zukünftig in einer Kundenbefragung beurteilt. Stellt man hier wieder den Produktlebenszyklus gegenüber und betrachtet kongruent die Ansätze von Vershofen und Kano, so stellt sich heraus, dass Zusatznutzenkriterien beziehungsweise Begeisterungsfaktoren nach Überschreiten des Wendepunktes im Produktlebenszyklus einer zeitlichen Dynamik unterliegen (vgl. Kapitel 3.3.2). Unternehmen sind gegen Ende des Zyklusses mit einer größeren marktlichen Konkurrenz konfrontiert, so dass Zusatznutzenkriterien beziehungsweise Begeisterungsfaktoren in Zukunft an Bedeutung zunehmen werden.
3.4.4 Beziehungsmatrix
In der Beziehungsmatrix wird die Einflussintensität von Ressourcenkomponenten auf Erfolgsfaktoren abgebildet, das heißt hier wird dargestellt wie stark eine bestimmte Ressource einen bestimmten Erfolgsfaktor subventioniert. Zur Messung dient eine Punkteskala, die durchaus auch negative Einflüsse zulässt. Im aktuellen Projekt wurde auf Letzteres verzichtet und eine Skala von 0 Punkten (kein Einfluss) bis 7 Punkte (hoher Einfluss) gewählt, da ansonsten Negativbeziehungen in ihrer Wechselbeziehung zueinander hätten untersucht werden müssen. Standardmäßig ist neben der Ist-Einflussmessung auch die Messung von Kann-Einflüssen explizit vorgesehen. In der vorliegenden Arbeit wurde der Flexible Tower zusätzlich zur Ist-/Kann-Messung mit einer weiteren Ist-Komponente ausgestattet. Auf die Beweggründe und Vorteile dieser Neuerung im SRD kommt der Autor weiter unten zu sprechen.
Vergleicht man nun die unterschiedlichen Einflüsse von Ist und Kann, so erhält man aus deren Differenz die freien Potenziale der Ressourcenkomponenten. Experten ist es nun möglich durch zielgerichtete Maßnahmen an den richtigen Stellschrauben Ressourcenkomponenten zu optimieren und zu vitalisieren. Ähnlich wie bei der Trainings- und Leistungskurve von Spitzensportlern[27] nähert sich die Einflussintensität mit abnehmender Potenzialreserve asymptotisch dem Maximaleinfluss. Anders gesagt steigt der Aufwand zur Vitalisierung/Optimierung einer Ressourcenkomponente mit abnehmendem Potenzial. Ergo wird primär an den Ressourcenkomponenten mit dem größten Potenzial verbessert, da hier mit vergleichsweise wenig Aufwand die Einflussintensität am einfachsten gesteigert werden kann.
Es wird deutlich, dass SRD trivial erklärt ein Verfahren zur statistischen Komprimierung und Vernetzung von Experten- und Kundenwissen ist, wobei den Experten vor allem „auf die Sprünge geholfen wird, Ihre Kreativität in die richtige Richtung zu lenken“. Im Grunde genommen ist dies ein weiterer Vorteil von SRD, denn der SRD -Berater muss oder sollte vielleicht sogar über kein Detailwissen des zu untersuchenden Objektes verfügen.
3.4.5 Wettbewerbsvergleich
Zwei weitere Informationskategorien (Info-Kats) im SRD sind der marktliche und technische Wettbewerbsvergleich. Durch Kundenbefragung – stichprobenartig bis hin zur Vollerhebung – kann hierbei die marktliche Position des zu untersuchenden Objektes mit konkurrierenden Objekten verglichen werden. Den technischen Vergleich erhält man durch rechnerisches Kombinieren der Info-Kats Erfolgsfaktoren mit deren Relevanzen.
Da die in dieser Arbeit untersuchte Industrie-Software SAP R/3 keine vergleichbare Konkurrenz über das gesamte Anwendungsspektrum hat und Experten, welche sowohl Module von SAP R/3 kennen als auch über konkurrenzfähige Produkte Bescheid wissen, rar sind, wurde auf einen Wettbewerbsvergleich verzichtet.
3.4.6 Wechselwirkung
In den Dächern des SRD -Towers werden die gegenseitigen Einflussnahmen der Erfolgsfaktoren beziehungsweise Ressourcenkomponenten gemessen. Dies kann etwa durch die Netzwerkanalyse in Anlehnung an Probst und Gomez[28] geschehen. Hierbei werden die Beziehungen der einzelnen Elemente als passiv, kritisch, träge oder aktiv identifiziert. Wichtig ist dieses Wissen vor allem, wenn es daran geht einzelne Ressourcenkomponenten zu eliminieren und/oder zu ersetzen, beziehungsweise zu ergänzen.
3.4.7 Aktionsmatrix: „Munitionskiste“
Eine der wichtigsten Resultate der Analyse mit SRD ist die Aktionsmatrix oder auch Munitionskiste (Abbildung 7). Es handelt sich um ein Portfolio, in dem Erfolgsfaktoren und Ressourcenkomponenten nach besonderen Kriterien sortiert und an deren Schnittstellen Potenzialreserven dargestellt werden. Steht ein Wettbewerbsvergleich zur Verfügung kann einfach nach diesen Kriterien sortiert werden. In der vorliegenden Arbeit wurden, auf Grund des fehlenden Wettbewerbsvergleiches, die Erfolgsfaktoren nach der zukünftigen Relevanz (abnehmend) und die Ressourcenkomponenten nach der heutigen Relevanz (abnehmend) sortiert. Anhand dieser Matrix ist es Experten möglich, durch die punktgenaue Beleuchtung von Stellschrauben mit überdurchschnittlichem Potenzial, Maßnahmen zur Optimierung beziehungsweise Vitalisierung der wichtigen Ressourcenkomponenten zu generieren. Natürlich hat eine einzelne Ressourcenkomponente auf mehrere Erfolgsfaktoren Einfluss, so dass sich eine Priorisierung der Maßnahmen nicht nur anhand der Portfolioquadranten ergeben kann. Vielmehr ist hier eine pragmatische Sichtkontrolle durchaus anwendbar.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 7: Schematische Darstellung der Aktionsmatrix (Munitionskiste); (Quelle: Krieg)
3.5 Maßnahmenpriorisierung
Eine der wichtigsten und besten Möglichkeit, um einen schnellen Überblick über Prioritäten der Maßnahmengenerierung und -umsetzung zu bekommen, bietet das Maßnahmenpriorisierungsportfolio. Dahinter verbergen sich zwei Indices, die die Dimensionen des Portfolios aufspannen und aus dem Einflussintensitäts-, Relevanzveränderungsportfolio hervorgehen. Die Prämisse in der Überlegung dieser Betrachtungsweise ist, dass sowohl Anwender als auch Experten über die Wichtigkeit von Maßnahmen entscheiden sollen. Die Anwendermeinung ist vertreten durch die Relevanz der Erfolgsfaktoren und die Meinung der Experten durch die Einflussintensitäten.
Der erste Index misst die Länge und Steigung der Grafen aus dem Einflussintensitäts-, Relevanzveränderungsportfolio. Die Länge spiegelt entweder eine starke Relevanz- oder Einflussintensitätszunahme, beziehungsweise beides in Kombination, wieder. Gleichzeitig ist die Steigung des Grafen interessant, weil sie die Proportionalität zwischen Einflussintensitäts- und Relevanzveränderung misst. Ein idealer Ressourceneinsatz spiegelt sich in einer Winkelhalbierenden zwischen den beiden Dimensionen wieder, da hier die Relevanzzunahme (Kundenmeinung) genau mit der Einflussintensitätszunahme (Experteneinschätzung) übereinstimmt.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Der zweite Index gibt Auskunft über die Position des Grafen. Das ist wichtig, um Grafen bezüglich ihrer absoluten Relevanz und/oder Einflussintensität identifizieren zu können. Das Portfolio wird also zum Einen Priorität und Proportionalität und zum Anderen die absolute Position des Grafen zeigen.
[...]
[1] performant: einfache Bedienung, Systemlaufzeit
[2] vgl. Akao (1992), S. 15
[3] vgl. Akao (1997), S. 1
[4] vgl. Saatweber (1997), S. 10 - 12
[5] vgl. Schneider (2000), S. 214
[6] vgl. Schneider (2001), S. 30
[7] Prof. Dr. Dietram Schneider ist ordentlicher Professor an der Hochschule für Technik und Wirtschaft in Kempten (Allgäu) und Vorstand des Kompetenzzentrums für Unternehmensentwicklung und -beratung e.V.
[8] vgl. Akao (1992), S. 300
[9] in Anlehnung an Fishbein/Ajzen (1975), S. 6
[10] vgl. Fishbein/Ajzen (1975), S.301 ff.
[11] in Anlehnung an Peter/Olson (1987), S.104-146
[12] vgl. Kuß (2000)
[13] SMS: Short Message Service (englisch): Kurznachrichtenversand per Handy
[14] vgl. Baur, Huber (3/98), S. 30
[15] vgl. http://medialine.focus.de (2001-09-13)
[16] vgl. Wöhe, G. (1996), S. 645 ff.
[17] vgl. Vershofen, W. (1959)
[18] vgl. Kano, N. (1984), S. 39-48
[19] SMS: short message service (engl.) Kurzmitteilungsservice
[20] in Anlehnung an Schneider (2000), S. 223
[21] BAPI: Business Application Interface Programming (siehe auch Tabelle 2)
[22] vgl. Klein (2001), S. 58
[23] in Anlehnung an Schneider (2000), S. 225-227
[24] in Anlehnung an Krieg (2000), S. 5 ff.
[25] vgl. Schneider (2000), S. 227
[26] vgl. Schneider (2000), S. 227
[27] vgl. Blum/Friedmann (1991), S. 8
[28] vgl. Probst/Gomez (1995), S. 251-265