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Die Digitalisierung hat in den vergangenen Jahren stetig an Relevanz gewonnen und soll weiterhin einer der großen Treiber der Zukunft sein. In der Wirtschaft liegt das hauptsächlich darin begründet, dass Unternehmen große Potenziale in einer Vernetzung und Automatisierung von Prozessen durch die Informationstechnologie sehen und so ihre unterschiedlichen Unternehmensprozesse unterstützen sowie optimieren möchten. Aufgrund dieser Tatsache stellen sich Unternehmen aktuell die Frage, ob eine Digitalisierung ihrer Prozesse empfehlenswert ist und welche Aspekte bei einer solchen Entscheidung…mehr

Produktbeschreibung
Die Digitalisierung hat in den vergangenen Jahren stetig an Relevanz gewonnen und soll weiterhin einer der großen Treiber der Zukunft sein. In der Wirtschaft liegt das hauptsächlich darin begründet, dass Unternehmen große Potenziale in einer Vernetzung und Automatisierung von Prozessen durch die Informationstechnologie sehen und so ihre unterschiedlichen Unternehmensprozesse unterstützen sowie optimieren möchten. Aufgrund dieser Tatsache stellen sich Unternehmen aktuell die Frage, ob eine Digitalisierung ihrer Prozesse empfehlenswert ist und welche Aspekte bei einer solchen Entscheidung berücksichtigt werden sollen. Im Rahmen dieser Arbeit wird diese Fragestellung für den Instandhaltungsprozess von Maschinen detailliert betrachtet und ein Verfahren zur Bewertung von Predictive Maintenance zur Unterstützung der Investitionsentscheidung entwickelt. Ein wesentlicher Bestandteil des Bewertungsverfahrens ist das für den Instandhaltungsprozess entwickelte Reifegradmodell, um den aktuellen Instandhaltungsprozess basierend auf seinem Softwareintensivierungsgrad im Vergleich zur Predictive Maintenance einzuordnen sowie die jeweils unternehmensindividuellen Bewertungen der Aufwände, des Nutzens und der Risiken für den konkreten Anwendungsfall. Diese einzelnen Bewertungen werden abschließend zu einer anwendungsfallspezifischen Gesamtbewertung kombiniert sowie die Entscheidungsunterstützung inklusive Ausblick abgeleitet. Diese Arbeit richtet sich sowohl an Praktiker als auch an Wissenschaftler, die sich mit dem Themenkomplex der Digitalisierung, insb. mit der Digitalisierung der Produktion, auch Industrie 4.0 genannt, und/oder der Predictive Maintenance auseinandersetzen.
Autorenporträt
Tobias Tauterat studierte Wirtschaftsinformatik an den Universitäten Hohenheim und Stuttgart. Anschließend war er Doktorand an der interdisziplinären und praxisorientierten Graduate School of Excellence advanced Manufacturing Engineering (GSaME) der Universität Stuttgart am Lehrstuhl für ABWL und Wirtschaftsinformatik II von Prof. Dr. Georg Herzwurm. Seine Forschungsschwerpunkte liegen im Themenkomplex der Digitalisierung, insb. in Bezug auf die Produktion (Industrie 4.0). Die Promotion zum Dr. rer. pol. erfolgte im Februar 2018.