Die Investitionsgüterindustrie in Deutschland agiert unter dem Einfluss stetig steigender Variantenvielfalt und der zunehmenden Digitalisierung des Produktentstehungsprozesses (PEP). Da unterschiedliche Abteilungen wiederum unterschiedliche IT-Systeme einsetzen, sind Auswirkungen von Qualitätsunterschieden von Produktdaten häufig nur lokal bekannt. Im Rahmen dieser Arbeit werden jene Auswirkungen ermittelt und systematisch abgebildet.
Hierdurch soll den Verantwortlichen für die Qualitätsunterschiede ein besseres Verständnis der Auswirkungen ermöglicht werden. Die Auswirkungen werden am Beispiel eines Produktkonfigurators beschrieben. Hierfür wurden Problemfälle mithilfe von Experteninterviews gesammelt.
Die Experten sind Anwender des Produktkonfigurators aus zwei Unternehmen der Investitionsgüterindustrie. Mithilfe des Konzeptes der DGIQ (Deutsche Gesellschaft für Informations- und Datenqualität e.V.) zur Beschreibung von Datenqualität werden die Anforderungen des Produktkonfigurators an die Eigenschaften der Daten des IT-Systems ermittelt und Auswirkungen auf das IT-System zu allen Kriterien des IQ-Konzepts aufgestellt, sollten die Eigenschaften der Daten den Anforderungen des IT-Systems nicht entsprechen.
Die Produktkonfiguratoren der zwei Unternehmen verzeichnen durch Systemgrenzerweiterungen gestiegene Anforderungen an die Eigenschaften der Daten bezüglich der Syntax und Semantik der Daten. Damit das IT-System diese Daten weiterhin verarbeiten kann, werden Anpassungen an die Daten der Produktkonfiguratoren vorgenommen.
Diese Anpassungen haben weitere Auswirkungen auf den Produktkonfigurator, wie beispielsweise eine sinkende Rechenleistung des Produktkonfigurators. Neben den Auswirkungen von Qualitätsunterschieden von Produktdaten auf das IT-System werden mögliche Auswirkungen auf Kennzahlen des PEP untersucht und aus der Balanced Scorecard abgeleitet. Diese Kennzahlen stellen die Produkteinführungszeit, den Umsatz des Produktes sowie die Kundenzufriedenheit dar.
Mithilfe der Kennzahlen soll den Verantwortlichen für die Qualitätsunterschiede von Produktdaten ein besseres Verständnis vermittelt werden, so dass die Auswirkungen nicht nur bestimmte Abteilungen oder IT-Systeme betreffen, sondern Auswirkungen auf den Produktentstehungsprozess haben.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Motivation
1.2 Problemstellung
1.3 Zielsetzung
1.4 Vorgehensweise
2 Grundlagen und Begrifflichkeiten
2.1 Systeme
2.2 Produkte, Baugruppen und Varianten
2.3 Betriebliche IT-Systeme, Daten und Informationen
2.4 Der PEP als Teil des Produktlebenszyklus
2.4.1 Organisationsformen des PEP
2.4.2 Übersicht über IT-Systeme und Produktdaten im PEP
2.5 Qualität von Produktdaten
3 Fallbeispiele für Auswirkungen von Qualitätsunterschieden von Produktdaten
3.1 Vorgehensweise
3.1.1 Empirische Datengewinnung
3.1.2 Auswahl der Unternehmen
3.2 Funktionsweise und Aufbau der eingesetzten Produktkonfiguratoren
3.2.1 Produktmodell
3.2.2 Produktregeln
3.3 Fallbeispiel 1
3.3.1 Aufbau des Produktkonfigurators
3.3.2 Problemfälle
3.4 Fallbeispiel 2
3.4.1 Aufbau des Produktkonfigurators
3.4.2 Problemfälle
4 Systematische Analyse der Fallbeispiele
4.1 Erläuterung der Vorgehensweise
4.2 Analyse des 1. Fallbeispieles
4.2.1 Systemunterstützende Datenqualität
4.2.2 Inhärente Datenqualität
4.2.3 Darstellungsbezogene Datenqualität
4.2.4 Zweckabhängige Datenqualität
4.3 Analyse des 2. Fallbeispieles
4.3.1 Systemunterstützende Datenqualität
4.3.2 Inhärente Datenqualität
4.3.3 Darstellungsbezogene Datenqualität
4.3.4 Zweckabhängige Datenqualität
4.4 Verallgemeinerung der Analyseergebnisse
4.5 Zusammenfassung der Ergebnisse
5 Diskussion der Analyse
5.1 Auswahl des IT-Systems
5.2 Auswahl der empirischen Datenerhebungsmethode
5.3 Auswahl der Unternehmen
5.4 Ermittlung von Anforderungen des Produktkonfigurators
5.5 Vorgehensweise und Eingrenzung der Analyse
5.6 Diskussion der Analyseergebnisse
6 Zusammenfassung und Ausblick
Zielsetzung & Themen
Diese Masterthesis untersucht die Auswirkungen von Qualitätsunterschieden bei Produktdaten auf betriebliche IT-Systeme. Ziel ist es, diese Auswirkungen systematisch zu ermitteln, abzubilden und auf die Kennzahlen des Produktentstehungsprozesses (PEP) zu beziehen, um Entscheidungsträgern ein besseres Verständnis für die Bedeutung der Datenqualität zu vermitteln.
- Qualität von Produktdaten im industriellen Kontext
- Analyse von IT-Systemen am Beispiel eines Produktkonfigurators
- Methodische Erfassung von Problemen durch Experteninterviews
- Einfluss der Datenqualität auf Performance und Kundenzufriedenheit
- Systematische Einordnung mittels IQ-Dimensionen
Auszug aus dem Buch
3.3 Fallbeispiel 1
Das Unternehmen des ersten Fallbeispieles ist ein Hersteller von Möbelbeschlägen mit über 6000 Mitarbeitern. Das Unternehmen entwickelt und produziert an verschiedenen Standorten in Deutschland. Dabei verkauft es einzelne Baugruppen bis hin zu Systemen, welche durch einen vertrieblichen Produktkonfigurator zusammengesetzt werden. Diese Systeme werden beim Endkunden durch Holzwerkstoffe ergänzt. Die Endkunden sind in der Regel Schreiner. Die Holzwerkstoffe werden durch das Unternehmen nicht verkauft, jedoch durch Produktregeln für die Konfiguration der Systeme mit berücksichtigt. Wird beispielsweise ein Korpus konfiguriert, werden die entsprechenden Baugruppen, wie Korpusschienen oder Scharniere, für den Korpus ausgewählt. Die Holzfront des Korpus wird dabei nicht verkauft, sondern durch den Abnehmer dem System hinzugefügt.
Im Folgenden wird der Aufbau eines neuen Korpussystems beschrieben. Vor Einführung dieses Systems wurden die einzelnen Baugruppen des Korpussystems separat ausgewählt und konfiguriert. Anschließend werden die Probleme beschrieben, welche bei der Einführung des Korpussystems im Produktkonfigurator durch Qualitätsunterschiede bei den Merkmalen der einzelnen Baugruppen ausgelöst werden.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Vorstellung der Motivation, Problemstellung und Zielsetzung der Arbeit zur Untersuchung von Datenqualitätsauswirkungen.
2 Grundlagen und Begrifflichkeiten: Definition von zentralen Begriffen wie Systemen, IT-Infrastruktur im Produktentstehungsprozess (PEP) und dem Konzept der Informationsqualität.
3 Fallbeispiele für Auswirkungen von Qualitätsunterschieden von Produktdaten: Präsentation zweier industrieller Fallbeispiele, deren empirische Datenbasis sowie der Aufbau der verwendeten Produktkonfiguratoren.
4 Systematische Analyse der Fallbeispiele: Detaillierte Untersuchung und Kategorisierung der in den Fallbeispielen identifizierten Probleme anhand der IQ-Dimensionen.
5 Diskussion der Analyse: Kritische Reflexion der methodischen Vorgehensweise und der gewonnenen Erkenntnisse hinsichtlich der Auswahl von IT-Systemen und Unternehmen.
6 Zusammenfassung und Ausblick: Fazit der Arbeit sowie Zusammenfassung der Auswirkungen von Datenqualitätsunterschieden auf betriebliche Prozesse.
Schlüsselwörter
Produktentstehungsprozess, PEP, Datenqualität, Produktkonfigurator, IT-Systeme, Informationsqualität, Investitionsgüterindustrie, Produktlebenszyklus, Produktmodell, Produktregeln, Experteninterviews, Kundenzufriedenheit, Prozessoptimierung, Qualitätsmanagement, Variantenvielfalt
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in der Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit analysiert, wie sich unterschiedliche Qualitäten von Produktdaten negativ auf betriebliche IT-Systeme, insbesondere auf Produktkonfiguratoren, auswirken.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die Arbeit verbindet Aspekte des Produktentstehungsprozesses, der Informationsqualität, der Systemanalyse und der praktischen Anwendung von Produktkonfiguratoren in der Investitionsgüterindustrie.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Das Ziel ist es, die Auswirkungen von Datenqualitätsunterschieden systematisch zu identifizieren, zu dokumentieren und deren Konsequenzen für Kennzahlen wie Durchlaufzeiten und Kundenzufriedenheit aufzuzeigen.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es wird ein qualitativer Ansatz gewählt, der auf Experteninterviews in zwei Unternehmen basiert, um reale Problemfälle zu erfassen und zu systematisieren.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in eine theoretische Fundierung, die Vorstellung der Fallbeispiele, deren systematische Analyse anhand von IQ-Dimensionen sowie eine kritische Diskussion der Ergebnisse.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Zentrale Begriffe sind Produktentstehungsprozess, Datenqualität, Produktkonfigurator, Informationsqualität und Prozessoptimierung.
Warum wurde ausgerechnet der Produktkonfigurator als Beispiel gewählt?
Der Produktkonfigurator eignet sich besonders gut, da er als IT-System am Ende des PEP steht, Produktdaten aus verschiedenen Quellen integriert und somit ein hohes Potenzial für die Manifestation von Datenqualitätsmängeln bietet.
Welche Rolle spielt die Balanced Scorecard in dieser Analyse?
Die Balanced Scorecard dient als Instrument, um die identifizierten Probleme qualitativ auf betriebswirtschaftliche Kennzahlen wie Umsatz, Produkteinführungszeit und Kundenzufriedenheit zu beziehen.
Was ist der Unterschied zwischen direkten und indirekten Auswirkungen?
Direkte Auswirkungen sind unmittelbare technische Probleme im IT-System (z. B. Verarbeitungsfehler), während indirekte Auswirkungen aus den Maßnahmen zur Fehlerbehebung resultieren, wie z. B. gesteigerter Einarbeitungsaufwand oder Systemverlangsamung.
- Quote paper
- Kotschei Borgy (Author), 2015, Auswirkungen von Qualitätsunterschieden von Produktdaten auf betriebliche IT-Systeme am Beispiel eines Produktkonfigurators, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/335379
