Entscheidungsmodell zur Auswahl und Priorisierung von nutzenoptimalen Business Analytics-Projekten in KMU der produzierenden Industrie
Bearbeitende Forschungsstellen:
Forschungsinstitut für Rationalisierung e.V. (FIR)
Prof. Dr.-Ing. Volker Stich
RWTH Aachen
Forschungsinstitut für Unternehmensführung, Logistik und Produktion
Prof. Dr. Dr. h.c. mult. Horst Wildemann
Technische Universität München (TUM)
Ausgangssituation
Business Analytics-Tools haben heute eine Reife erreicht, mit denen eine Vielzahl an technischen und betriebswirtschaftlichen Problemen lösbar ist. Diesen potenziellen Wettbewerbsvorteil hat ein Großteil der Unternehmen erkannt: Um auch in Zukunft die Wettbewerbsfähigkeit zu sichern, setzen Unternehmen in zunehmender Häufigkeit Business Analytics (BA) ein, um sowohl die strategische Ausrichtung als auch das operative Geschäft zu verbessern. Trotz der vielen realisierbaren Vorteile können 82 Prozent der Unternehmen, welche Business Analytics in ihrem Unternehmen einsetzen, keinen ausreichenden Return on Investment auf ihre Analytics-Investitionen erzielen.
Die Gründe hierfür sind verschieden, lassen sich aber auf einige Hauptursachen zurückführen: An erster Stelle ist zu erwähnen, dass den Unternehmen nur sehr begrenzte Analytics-Ressourcen zur Verfügung stehen. Es stellt sich somit die Frage, welche BA-Projekte mit den vorhandenen Ressourcen überhaupt realisierbar sind. Diese Problematik wird dadurch verstärkt, dass 30 Prozent der Unternehmen lediglich erste Erfahrungen mit Business Analytics gemacht haben. Diese geringe Erfahrung im Umgang mit Business Analytics führt dazu, dass fast ein Drittel der Unternehmen Analysetools fehlerhaft verwendet.
Ziel des Forschungsprojekts
Im Forschungsvorhaben BA Value wird ein Entscheidungsmodell entwickelt, welches insbesondere KMU bei der Realisierung ihrer BA-Projekte, von der systematischen Einordnung und Beschreibung bis hin zur Optimierung der Unternehmensressourcen durch Nutzenidentifikation und Priorisierung, unterstützt. Zunächst soll hierfür ein für Anwender aus der Praxis geeigneter Überblick über die Methoden und Algorithmen anhand von Praxisbeispielen und einer Systemlandkarte als Ergebnis der Untersuchung von Softwaretools gegeben werden. In einem Business Analytics-Canvas werden dann iterativ alle Dimensionen und Merkmale, welche ein BA-Projekt beschreiben, aggregiert.
Zur Bestimmung des betriebswirtschaftlichen Nutzens von Business Analytics werden die verschiedenen Kostentreiber, welche auf ein BA-Projekt wirken, identifiziert und ein Vorgehen zur Abschätzung dieser entwickelt. Anschließend wird eine Methodik entwickelt, um Business Analytics-bezogene Risiken wie datenbezogene, kompetenzbezogene, monetäre und weitere projektbezogene Risiken zu erkennen und zu reduzieren. Die Zusammenführung von Kosten und Business Analytics-bezogenen Risiken in Verbindung mit dem Potenzial, welches durch die Umsetzung des Projekts geschaffen wird, führt zur Prognostizierbarkeit eines Nutzens des BA-Projekts für das KMU. Mit der Bewertbarkeit von BA-Projekten auf Basis des erwartbaren Nutzenversprechens können die einzelnen Projekte priorisiert und somit nutzenoptimal ausgewählt werden.
Industriepartner
Die Bedürfnisse von KMU werden in repräsentativen Expertengesprächen, regelmäßigen Workshops und Sitzungen eines forschungsprojektbegleitenden Ausschusses mit KMU und Großunternehmen erarbeitet. Wenn Sie Interesse bei der Mitarbeit am Forschungsprojekt haben, melden Sie sich bitte bei den Ansprechpartnern des Forschungsprojekts.
Nutzen für KMU
Die im Rahmen des Forschungsprojekts erarbeitenden Lösungen ermöglichen den Unternehmen die informierte Auswahl geeigneter werthaltiger Referenz-Use-Cases von BA-Projekten. Der konkrete Nutzen für KMU im Rahmen des Forschungsprojektes ist:
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- Zugriff auf wissenschaftliche Untersuchungen ohne finanzielle Zusatzkosten
- Austausch mit anderen Unternehmen aus der Branche
- Evaluierung der Potenziale von BA-Projekten durch den Aufbau eines Kosten-, Nutzen- und Risikobewertungsmodells
- Vermittlung von Wissen über den aktuellen Forschungsstand
- Aktive Einflussnahme auf das Forschungsvorhaben und zukünftige Forschungsschwerpunkte
Ansprechpartner
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- Benedict Langer, M. Sc., Forschungsinstitut für Unternehmensführung, Logistik und Produktion der Technischen Universität München
- Dominic Schober, M. Sc., Forschungsinstitut für Unternehmensführung, Logistik und Produktion der Technischen Universität München
Studienarbeiten
In Rahmen des Forschungsprojekts besteht die Möglichkeit Abschlussarbeiten anzufertigen.
Publikationen zum Thema