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Fähigkeitsbündel zur Steigerung der Arbeitsproduktivität für intelligente produzierende Unternehmen

Dissertationsschrift - Großformatiges Paperback. Klappenbroschur
BuchKartoniert, Paperback
316 Seiten
Deutsch
Apprimus Verlagerschienen am25.09.2023
Die wirtschaftlich sinnvoll strukturierte Erschließung der Potenziale von Datentechnologien gelingt produzierenden Unternehmen derzeit lediglich in Einzelfällen. Dabei werden Projekte meist isoliert betrachtet und somit zu wenig im Kontext der erforderlichen datentechnologischen Transformation des Unternehmens hinterfragt. Dementsprechend mangelt es an einer systematischen Abstimmung und Verbindung von Projekten sowie insbesondere an deren Verknüpfung zu messbaren Zielgrößen.Das Ziel der Arbeit liegt daher in der Identifikation und zielgerichteten Verknüpfung von Fähigkeiten, die der Transformation zu einem intelligenten produzierenden Unternehmen zugrunde liegen. Dazu werden diese als Maß der Wirtschaftlichkeit in Bezug zur Steigerung der Arbeitsproduktivität gesetzt. Mit dem Ergebnis dieser Arbeit erhalten Anwender somit systematischen Zugang zu einer zentralen Transformationsaufgabe produzierender Unternehmen. Zur Lösung der Zielstellung werden drei Modelle erarbeitet: Die Detaillierung von Produktivitätseinflussgrößen ermöglicht es dem Anwender zu verstehen, welche Herausforderungen zur Steigerung der Arbeitsproduktivität durch die Applikation von Datentechnologien lösbar sind. Darüber hinaus schafft die Analyse der Fähigkeiten intelligenter produzierender Unternehmen die Grundlage für die systematische Transformation zu einem unternehmerischen Zielzustand, in dem die Industrie 4.0 vollständig umgesetzt ist und die Potenziale von Datentechnologien bestmöglich ausgeschöpft werden. Die generische Zuordnung von Produktivitätsherausforderungen und Fähigkeiten legt schließlich die Grundlage für die Bildung produktivitätssteigernder Fähigkeitsbündel. Mit deren Umsetzung erhalten Unternehmen jeweils Zugang zu sprungartigen Steigerungen der Arbeitsproduktivität und sind somit in der Lage die Transformationsinvestitionen ökonomisch sinnvoll zu planen.mehr

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KlappentextDie wirtschaftlich sinnvoll strukturierte Erschließung der Potenziale von Datentechnologien gelingt produzierenden Unternehmen derzeit lediglich in Einzelfällen. Dabei werden Projekte meist isoliert betrachtet und somit zu wenig im Kontext der erforderlichen datentechnologischen Transformation des Unternehmens hinterfragt. Dementsprechend mangelt es an einer systematischen Abstimmung und Verbindung von Projekten sowie insbesondere an deren Verknüpfung zu messbaren Zielgrößen.Das Ziel der Arbeit liegt daher in der Identifikation und zielgerichteten Verknüpfung von Fähigkeiten, die der Transformation zu einem intelligenten produzierenden Unternehmen zugrunde liegen. Dazu werden diese als Maß der Wirtschaftlichkeit in Bezug zur Steigerung der Arbeitsproduktivität gesetzt. Mit dem Ergebnis dieser Arbeit erhalten Anwender somit systematischen Zugang zu einer zentralen Transformationsaufgabe produzierender Unternehmen. Zur Lösung der Zielstellung werden drei Modelle erarbeitet: Die Detaillierung von Produktivitätseinflussgrößen ermöglicht es dem Anwender zu verstehen, welche Herausforderungen zur Steigerung der Arbeitsproduktivität durch die Applikation von Datentechnologien lösbar sind. Darüber hinaus schafft die Analyse der Fähigkeiten intelligenter produzierender Unternehmen die Grundlage für die systematische Transformation zu einem unternehmerischen Zielzustand, in dem die Industrie 4.0 vollständig umgesetzt ist und die Potenziale von Datentechnologien bestmöglich ausgeschöpft werden. Die generische Zuordnung von Produktivitätsherausforderungen und Fähigkeiten legt schließlich die Grundlage für die Bildung produktivitätssteigernder Fähigkeitsbündel. Mit deren Umsetzung erhalten Unternehmen jeweils Zugang zu sprungartigen Steigerungen der Arbeitsproduktivität und sind somit in der Lage die Transformationsinvestitionen ökonomisch sinnvoll zu planen.
ZusammenfassungDie wirtschaftlich sinnvoll strukturierte Erschließung der Potenziale von Datentechnologien gelingt nur wenigen produzierenden Unternehmen. Projekte werden meist isoliert betrachtet und zu wenig im Kontext der erforderlichen datentechnologischen Transformation des Unternehmens hinterfragt. Diese Dissertation adressiert daher die Identifikation und produktivitätsorientierte Verknüpfung von Fähigkeiten, die der Transformation zu einem intelligenten produzierenden Unternehmen zugrunde liegen.