Mit der steigenden Digitalisierung und Durchdringung der Industrie 4.0 steigen auch die Anforderungen an die Instandhaltung und somit die Notwendigkeit einer Dynamisierung der Instandhaltung. Besonders in pharmazeutischen Unternehmen, bei denen die Patientenversorgung an oberster Stelle steht, muss schnell auf Veränderungen reagiert werden um in einem, durch die Digitalisierung bedingtem volatilen Umfeld, bestehen zu können. Kritische Anlagen müssen laufend identifiziert werden, sodass Maßnahmen zur Steigerung der Anlagenverfügbarkeit, Risikominimierung und in weiterer Folge Sicherung der Patientenversorgung rasch eingeleitet werden können. Ein bewährtes Tool hierfür ist die Kritikalitätsbewertung, welche anhand ausgewählter, unternehmensbezogener Kriterien eine Priorisierung der kritischen Anlagen vornimmt. Je nach Komplexität des Unternehmens oder einzelner Unternehmensbereiche, kann von einer bedarfsorientierten, über eine dynamische bis hin zu einer automatisierten Kritikalitätsbewertungsmethodik angedacht werden. Die tatsächlich realisierbare Bewertungsmethodik hängt stark von der Datenqualität sowie -verfügbarkeit der vorherrschenden Daten des betrachteten Unternehmens ab. Mit steigender Qualität und Verfügbarkeit der Daten steigt die Möglichkeit einer dynamischen, datengestützten Kritikalitätsbewertung der Anlagen eines Unternehmens. Ziel dieser Arbeit ist daher die Möglichkeit der Einführung einer bereichsübergreifenden, dynamischen Kritikalitätsbewertung auf Basis der vorherrschenden Datenreife an einem Standort eines produzierenden pharmazeutischen Unternehmens, anhand eines im Rahmen dieser Masterarbeit entwickelten Leitfadens, zu prüfen.
Im Theorieteil dieser Arbeit wird der Nutzen und die Vorteile sowie die Unabdingbarkeit der Evaluierung der Datenqualität und -verfügbarkeit als Basis einer dynamischen Kritikalitätsbewertung im Kontext der Instandhaltung hervorgehoben. Der Leitfaden zur Einführung einer dynamischen Kritikalitätsbewertung, von der Auswahl der Anlagen , der Überprüfung der Datenqualität anhand eines Datenreifegrades, bis zur Bewertung der Anlagen mithilfe eines Bewertungstools wird auf Basis der methodischen Vorgehensweise des CRISP-DM vorgestellt. Im praktischen Teil der Arbeit folgt eine kritische Würdigung der Dateninfrastruktur des Unternehmens sowie die praktische Anwendung des soeben erwähnten Leitfadens. Anhand diesem wird unter anderem die Datenreife des Unternehmens evaluiert und die Möglichkeit der Einführung einer dynamischen Kritikalitätsbewertung geprüft. Zusätzlich werden entsprechende Handlungsempfehlungen zur Steigerung der für eine dynamische Kritikalitätsbewertung notwendigen Datenqualität und -verfügbarkeit abgegeben.