Entwicklung eines Kennzahlencockpits für Supply Chain Management am Beispiel eines Unternehmens der Elektronikbranche

Research output: ThesisMaster's Thesis

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@mastersthesis{dd6e973ce6284f988268f5f446ec67d0,
title = "Entwicklung eines Kennzahlencockpits f{\"u}r Supply Chain Management am Beispiel eines Unternehmens der Elektronikbranche",
abstract = "Die fortschreitende Digitalisierung und das dynamische Wettbewerbsumfeld konfrontieren Unternehmen zunehmend mit neuen Herausforderungen, welche es zur Sicherung der Wettbewerbsf{\"a}higkeit der Unternehmen zu bew{\"a}ltigen gilt. Dies bedingt, dass bestehende Strukturen ge{\"a}ndert werden m{\"u}ssen. Die {\"A}nderungen reichen von Anpassungen der internen als auch externen Supply Chain bis hin zur Neuausrichtung der Unternehmensstrategie. Dadurch gewinnen moderne Kennzahlensysteme, die aufgrund ihres starken Strategiebezugs nicht nur zur Leistungsmessung, sondern direkt zur Bewertung der Strategieumsetzung herangezogen werden, immer mehr an Bedeutung. Da die Leistungen des Unternehmens stark von den gew{\"a}hlten Kooperationspartnern entlang der Supply Chain abh{\"a}ngig sind, muss das zusammenwirkende Lieferanten-Hersteller-Kunden-Geflecht zur Sicherung und Verbesserung der aufkommenden Waren- und Wertefl{\"u}sse aktiv gesteuert und koordiniert werden. Die Ergebnisse der Supply Chain Aktivit{\"a}ten lassen sich zur laufenden {\"U}berpr{\"u}fung wiederum in einem Kennzahlensystem darstellen, wobei die Vertrauensw{\"u}rdigkeit und Verl{\"a}sslichkeit der Ergebnisse erst bei einer angemessenen Datenqualit{\"a}t gegeben ist. Die vorliegende Masterarbeit umfasst die Entwicklung eines Kennzahlencockpits f{\"u}r Supply Chain Management in einem Unternehmen der Elektronikbranche. Dazu widmen sich die ersten beiden Kapitel den theoretischen Grundlagen von Daten und Datenqualit{\"a}t sowie von Kennzahlen und Kennzahlensystemen. Diese dienen als Basis f{\"u}r die Ausarbeitung der praktischen Fallstudie, welche die einzelnen Schritte der Entwicklung eines Kennzahlencockpits beschreibt. Da die Erstellung eines Kennzahlensystems ein individueller Prozess ist, werden zun{\"a}chst die Ist-Situation des Unternehmens sowie die internen Anforderungen anhand von Experteninterviews erhoben. Die Ergebnisse der Experteninterviews dienen wiederum als Grundlage f{\"u}r die Durchf{\"u}hrung von Workshops zur schrittweisen Kennzahlencockpitentwicklung. Danach wird die Datenbasis der Kennzahlen durch Anwendung eines Reifegradmodells hinsichtlich ihrer Datenqualit{\"a}t bewertet und Handlungsempfehlungen zur Verbesserung der bestehenden Datenqualit{\"a}t abgegeben. Ergebnis der Arbeit ist die Fertigstellung des Kennzahlencockpits, welches zur {\"U}berpr{\"u}fung und Verbesserung der Leistungen des Supply Chain Managements im Unternehmen eingesetzt wird.",
keywords = "Daten, Datenqualit{\"a}t, Datenqualit{\"a}tsbewertung, Einkauf, Kennzahlen, Kennzahlencockpit, Kennzahlensysteme, Reifegradmodell, Supply Chain Management, Data, Data quality, Data quality assessment, Purchasing, Key figures, Key figure cockpit, Key figure systems, Maturity model, Supply chain management",
author = "Anna Baier",
note = "gesperrt bis null",
year = "2020",
language = "Deutsch",
school = "Montanuniversit{\"a}t Leoben (000)",

}

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TY - THES

T1 - Entwicklung eines Kennzahlencockpits für Supply Chain Management am Beispiel eines Unternehmens der Elektronikbranche

AU - Baier, Anna

N1 - gesperrt bis null

PY - 2020

Y1 - 2020

N2 - Die fortschreitende Digitalisierung und das dynamische Wettbewerbsumfeld konfrontieren Unternehmen zunehmend mit neuen Herausforderungen, welche es zur Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit der Unternehmen zu bewältigen gilt. Dies bedingt, dass bestehende Strukturen geändert werden müssen. Die Änderungen reichen von Anpassungen der internen als auch externen Supply Chain bis hin zur Neuausrichtung der Unternehmensstrategie. Dadurch gewinnen moderne Kennzahlensysteme, die aufgrund ihres starken Strategiebezugs nicht nur zur Leistungsmessung, sondern direkt zur Bewertung der Strategieumsetzung herangezogen werden, immer mehr an Bedeutung. Da die Leistungen des Unternehmens stark von den gewählten Kooperationspartnern entlang der Supply Chain abhängig sind, muss das zusammenwirkende Lieferanten-Hersteller-Kunden-Geflecht zur Sicherung und Verbesserung der aufkommenden Waren- und Werteflüsse aktiv gesteuert und koordiniert werden. Die Ergebnisse der Supply Chain Aktivitäten lassen sich zur laufenden Überprüfung wiederum in einem Kennzahlensystem darstellen, wobei die Vertrauenswürdigkeit und Verlässlichkeit der Ergebnisse erst bei einer angemessenen Datenqualität gegeben ist. Die vorliegende Masterarbeit umfasst die Entwicklung eines Kennzahlencockpits für Supply Chain Management in einem Unternehmen der Elektronikbranche. Dazu widmen sich die ersten beiden Kapitel den theoretischen Grundlagen von Daten und Datenqualität sowie von Kennzahlen und Kennzahlensystemen. Diese dienen als Basis für die Ausarbeitung der praktischen Fallstudie, welche die einzelnen Schritte der Entwicklung eines Kennzahlencockpits beschreibt. Da die Erstellung eines Kennzahlensystems ein individueller Prozess ist, werden zunächst die Ist-Situation des Unternehmens sowie die internen Anforderungen anhand von Experteninterviews erhoben. Die Ergebnisse der Experteninterviews dienen wiederum als Grundlage für die Durchführung von Workshops zur schrittweisen Kennzahlencockpitentwicklung. Danach wird die Datenbasis der Kennzahlen durch Anwendung eines Reifegradmodells hinsichtlich ihrer Datenqualität bewertet und Handlungsempfehlungen zur Verbesserung der bestehenden Datenqualität abgegeben. Ergebnis der Arbeit ist die Fertigstellung des Kennzahlencockpits, welches zur Überprüfung und Verbesserung der Leistungen des Supply Chain Managements im Unternehmen eingesetzt wird.

AB - Die fortschreitende Digitalisierung und das dynamische Wettbewerbsumfeld konfrontieren Unternehmen zunehmend mit neuen Herausforderungen, welche es zur Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit der Unternehmen zu bewältigen gilt. Dies bedingt, dass bestehende Strukturen geändert werden müssen. Die Änderungen reichen von Anpassungen der internen als auch externen Supply Chain bis hin zur Neuausrichtung der Unternehmensstrategie. Dadurch gewinnen moderne Kennzahlensysteme, die aufgrund ihres starken Strategiebezugs nicht nur zur Leistungsmessung, sondern direkt zur Bewertung der Strategieumsetzung herangezogen werden, immer mehr an Bedeutung. Da die Leistungen des Unternehmens stark von den gewählten Kooperationspartnern entlang der Supply Chain abhängig sind, muss das zusammenwirkende Lieferanten-Hersteller-Kunden-Geflecht zur Sicherung und Verbesserung der aufkommenden Waren- und Werteflüsse aktiv gesteuert und koordiniert werden. Die Ergebnisse der Supply Chain Aktivitäten lassen sich zur laufenden Überprüfung wiederum in einem Kennzahlensystem darstellen, wobei die Vertrauenswürdigkeit und Verlässlichkeit der Ergebnisse erst bei einer angemessenen Datenqualität gegeben ist. Die vorliegende Masterarbeit umfasst die Entwicklung eines Kennzahlencockpits für Supply Chain Management in einem Unternehmen der Elektronikbranche. Dazu widmen sich die ersten beiden Kapitel den theoretischen Grundlagen von Daten und Datenqualität sowie von Kennzahlen und Kennzahlensystemen. Diese dienen als Basis für die Ausarbeitung der praktischen Fallstudie, welche die einzelnen Schritte der Entwicklung eines Kennzahlencockpits beschreibt. Da die Erstellung eines Kennzahlensystems ein individueller Prozess ist, werden zunächst die Ist-Situation des Unternehmens sowie die internen Anforderungen anhand von Experteninterviews erhoben. Die Ergebnisse der Experteninterviews dienen wiederum als Grundlage für die Durchführung von Workshops zur schrittweisen Kennzahlencockpitentwicklung. Danach wird die Datenbasis der Kennzahlen durch Anwendung eines Reifegradmodells hinsichtlich ihrer Datenqualität bewertet und Handlungsempfehlungen zur Verbesserung der bestehenden Datenqualität abgegeben. Ergebnis der Arbeit ist die Fertigstellung des Kennzahlencockpits, welches zur Überprüfung und Verbesserung der Leistungen des Supply Chain Managements im Unternehmen eingesetzt wird.

KW - Daten

KW - Datenqualität

KW - Datenqualitätsbewertung

KW - Einkauf

KW - Kennzahlen

KW - Kennzahlencockpit

KW - Kennzahlensysteme

KW - Reifegradmodell

KW - Supply Chain Management

KW - Data

KW - Data quality

KW - Data quality assessment

KW - Purchasing

KW - Key figures

KW - Key figure cockpit

KW - Key figure systems

KW - Maturity model

KW - Supply chain management

M3 - Masterarbeit

ER -