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

Masterarbeit aus dem Jahr 2022 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,0, Ferdinand Porsche FernFH, Sprache: Deutsch, Abstract: 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.