Title: Ein Bewertungsmodell für den Digitalisierungs- und Automatisierungsgrad produzierender Unternehmen
Language: Deutsch
Authors: Schumacher, Andreas 
Keywords: Produktionsunternehmen; Wertstrom; Digitalisierung; Automatisierung; Reifegradmodell
Manufacturing Companies; Value Stream; Digitalization; Automation; Maturity Model
Advisor: Sihn, Wilfried 
Issue Date: 2020
Number of Pages: 154
Qualification level: Doctoral
Abstract: 
Die integrierte Nutzung der Digitalisierung und Automatisierung (DuA) gilt derzeit als einer der bestimmenden Faktoren zur Wohlstands- und Effizienzsteigerung in Gesellschaft und Industrie. Mit Fokus auf industrielle Produktionsunternehmen schreitet die Erhöhung des Implementierungsgrades der DuA, etwa in Form der Industrie 4.0, verglichen mit den technologischen Möglichkeiten, langsam voran. Forschungsprojekte sowie Interviews mit Industrieunternehmen über die letzten 4 Jahre und die Analyse des State of the Art zeigen, dass vor allem hohe Abstraktheit und Themenkomplexität der DuA, sowie fehlende operationalisierte Ansätze zur systematischen Bewertung und Steigerung des Unternehmens-DuA-Grades für die schleppende Umsetzung verantwortlich sind. Ziel dieser Dissertation ist es daher, die DuA auf Ebene industrieller Unternehmen zu analysieren, zu operationalisieren und mittels einer eigens entwickelten, praktisch anwendbaren Methoden in Produktionsunternehmen messbar, bewertbar und priorisierbar zu machen. Wissen über die eigene DuA-Reife, sowie priorisierte DuA-Handlungsfelder sollen Unternehmen befähigen, Zielzustände abzuleiten, Strategien zu definieren und letztendlich konkrete Investitionen in organisatorische und technologische Entwicklungen zu tätigen.Die Umsetzung der Dissertation folgt dem Design Science-Vorgehen, welches punktuell mit weiteren Forschungsmethoden angereichert wurde. Zur Umsetzung wurde ein integriertes Rahmenmodell der DuA aus ca. 700 Publikationen und 59 analysierten Bewertungsmodellen abgeleitet und dieses in operativ beobachtbare und quantitativ messbare DuA-Bewertungsattribute überführt. Zur Anwendung in Produktionsunternehmen wurde eine Anwendung- und Auswertungsmethode, sowie zugehörige Softwaretools entwickelt. Resultat ist ein Bewertungsmodell, bestehend aus 143 Bewertungsattributen in neun Dimensionen, welches die DuA-Reife von Unternehmen in 13 Reifelevel erfasst und für jedes Attribut eine Handlungsbedarf-Index zwischen 0-100 ausgibt. Die Validierung der theoretischen Entwicklungsschritte der Dissertation erfolgte über Interviews und eine Umfrage mit 24 Experten, sowie Veröffentlichung dieser in mehreren wissenschaftlichen Publikationen. Die praktische Validierung erfolgte über zwei Fallstudien in Industrieunternehmen, einer Anwenderbefragung mit deren 28 Bewertungsteilnehmern, sowie einer Querschnittsstudie über zwei Industriebranchen mit ca. 250 Unternehmen. Die Anwendungsergebnisse und Vergleiche mit existierenden Bewertungsansätzen zeigen aus wissenschaftlicher Sicht, dass die Nutzung operativer Bewertungsattribute und die quantitative Messung der Ausprägung zu einer objektiveren Bewertung der DuA-Reife führen. Aus Anwendungssicht trägt neben guter Anwendungssystematik vor allem die Ausgabe der Handlungsbedarf-Indizes für die Bewertungsattribute, und die damit ermöglichte Priorisierung von DuA-Handlungsfeldern, zu einer effizienteren strategischen Planung der DuA-Reife bei.

Currently, the utilization of Digitalization and Automation (DA) in integrated manners is one of the main determining factors of increasing prosperity, productivity, and efficiency in both - society and industry. With focus on industrial manufacturing companies, they seem reluctant to actively push DA-developments (e.g. through Industry 4.0-concepts) in their organizations in comparison to current technological possibilities. Research projects and interviews over the last 4 years as well as the analysis of the state-of-the-art show, that a high level of abstraction and complexity of DA-concepts, as well as missing methods and tools to assess and increase the DA-level are the main barriers towards realization. Therefore, this dissertation aims for the analysis and operationalization of DA on the level of industrial companies, and, furthermore, for the development of a method to measure and evaluate the degree of DA in real production environments. Knowledge about the company’s degree of DA and prioritized DA-action fields enables decision makers to derive DA-target states, define strategies, thus, to decide for targeted investments into organizational and technological developments.The methodological approach of this dissertation follows the Design Science approach in combination with selected research methods. For realization, an integrated DA-concept based on around 700 publications and 59 reviewed assessment models was derived and transferred into operationally observable and quantitively measurable maturity items. For practical application in manufacturing companies, required application methods and tools were developed. The result is an assessment model consisting of 143 maturity items in nine dimensions that evaluates the degree of DA-maturity in 13 progressive levels and provides a development index between 0-100 for each assessed item. Theoretical validation was carried out through interviews and a survey with 24 Expert and several peer reviewed publications. For practical validation, assessments were carried out in two industrial companies including an application-feedback survey with 28 assessment participants. Moreover, on a macro-level, studies including around 250 companies were conducted over two industries. Assessment results and comparison with existing approaches show, from a scientific point of view, that the utilization of operational maturity items and their quantitative measurement lead to more objective assessment of a company’s degree of DA-implementation. Practitioners report, that the systematic approach as well as the provision of a development index clearly increases efficiency during strategic planning of DA-implementation.
URI: https://doi.org/10.34726/hss.2020.79060
http://hdl.handle.net/20.500.12708/15802
DOI: 10.34726/hss.2020.79060
Library ID: AC15764018
Organisation: E330 - Institut für Managementwissenschaften 
Publication Type: Thesis
Hochschulschrift
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