Zusammenfassung
Das einleitende Kapitel widmet sich der Charakterisierung des Umfelds der vorliegenden Forschungsarbeit, indem die Relevanz des Themenbereichs sowie die zugrundeliegende Problemstellung analysiert wird. Darauffolgend wird das Forschungsumfeld untersucht, um zunächst die Forschungslücke aufzuzeigen. Auf dieser Grundlage erfolgt die Abgrenzung der Zielsetzung und der Forschungsfrage.
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Notes
- 1.
Das Begriffsverständnis für Digitalisierung variiert und ist dadurch schwer abgrenzbar. Dasselbe gilt für Industrie 4.0 (vgl. Mertens u. a. (2017a), S. 46). Dieser Forschungsarbeit wird folgendes Verständnis zugrunde gelegt: Industrie 4.0 charakterisiert die vierte industrielle Revolution und fasst „verschiedene, primär IT-getriebene Veränderungen in Produktionssystemen [zusammen] …“ (Lasi u. a. (2014a), S. 264). Dies impliziert organisatorische sowie technische Auswirkungen auf industrielle Unternehmen. Unter Digitalisierung ist in diesem Zusammenhang ein Sammelbegriff zu verstehen, der die Technologien subsumiert, welche Industrie 4.0 ermöglichen (bspw. Additive Manufacturing). Vgl. Kleemann und Glas (2020), S. 3 ff., Mertens u. a. (2017a), S. 67 und Lasi u. a. (2014a), S. 261 ff.
- 2.
Hierunter können bspw. Produktentstehungsprozesse fallen, vgl. Witherell u. a. (2016), S. 140.
- 3.
Hierunter können bspw. Kommissionierungsprozesse fallen, vgl. Bommers und Castrup (2020), S. 101 ff.
- 4.
Logistik schafft die grundlegenden Voraussetzungen zur Umsetzung von Industrie 4.0. In diesem Zusammenhang wird deshalb auch von Logistik 4.0 gesprochen. Vgl. Schneider und Hanke (2020), S. 166 und ten Hompel und Henke (2017), S. 248 ff.
- 5.
Durch AM werden Bauteile durch einen schichtweisen Aufbau hergestellt. Weiteres hierzu, vgl. Unterkapitel 2.1.1.
- 6.
Weitere Treiber sind bspw. Smart Sensors oder Big Data. Weitere Informationen hierzu, vgl. Hofmann und Staiger (2020), S. 86 ff. und Schönsleben (2020), S. 47–49.
- 7.
Vgl. Hofmann und Staiger (2020), S. 87 ff., Schneider und Hanke (2020), S. 166, Huber (2018), S. 6, Witten und Schmidt (2019) S. 318 und Lasi u. a. (2014a), S. 262.
- 8.
Vgl. Gibson u. a. (2021), S. 9, Henke und Hegmanns (2020), S. 545 und Huber (2018), S. 6 und 40.
- 9.
Vgl. Hiller u. a. (2016), S. 399.
- 10.
Vgl. Wegner (2019), S. 295 f., Gebhardt u. a. (2016), S. 4 und Weingarten u. a. (2015), S. 113.
- 11.
Vgl. Eßig u. a. (2019), S. 222–224, Fricke u. a. (2018), S. 157 ff. und Gebhardt u. a. (2016), S. 552 f. Ersatzteile werden in Unterkapitel 2.1.2 definiert und abgegrenzt.
- 12.
Weitere AM-Anwendungsgebiete sind bspw. Rapid Prototy** oder Rapid Manufacturing. Weitere Informationen hierzu, vgl. Unterkapitel 2.1.3.
- 13.
Unter produzierenden Unternehmen werden in der vorliegenden Forschungsarbeit solche verstanden, welche die Produkthoheit über das zu produzierende Produkt innehaben.
- 14.
Vgl. VDI 2892 (2019), S. 6 f., Geissbauer u. a. (2012), S. 167 und Biedermann (2008), S. 6 und 127. Die hohe Bedeutung in der Maschinen- und Anlagenbaubranche hängt u. a. mit der Art der produzierten Produkte zusammen – so handelt es sich bspw. um langlebige Investitionsgüter. Vgl. Pawellek (2016), S. 58 ff. und Biedermann (2008), S. 127.
- 15.
Vgl. Biedermann (2008), S. 125 ff.
- 16.
Eine hohe Lieferbereitschaft bedeutet einen Sicherheitsbestand an Ersatzteilen vorzuhalten, der durch hohe Kapitalbindungskosten charakterisiert ist. Vgl. Biedermann (2008), S. 38 f.
- 17.
Weitere Informationen zu Pay-per-Use-Geschäftsmodellen, vgl. bspw. Born (2018), S. 41 ff.
- 18.
Das bedeutet, dass Servicekompetenzen eine zunehmend wichtige Rolle im Unternehmen einnehmen. Vgl. Reinhart und Zühlke (2017), S. 36.
- 19.
Das Verständnis des Produktlebenszyklus bezieht sich in diesem Fall auf das marktorientierte Lebenszyklusmodell. Weitere Informationen hierzu, vgl. Fußnote 1 im Kap. 2.
- 20.
Vgl. Savolainen und Collan (2020), S. 120 und Reinhart und Zühlke (2017), S. 35.
- 21.
AM-E-Potenziale sind solche, die aufgrund von Charaktereigenschaften der Fertigungstechnologie AM im Zusammenhang mit der Ersatzteilversorgung genutzt werden können. Die AM-E-Potenziale werden im Verlauf des Unterkapitels 2.1 charakterisiert.
- 22.
Ersatzteile werden anstatt in physischem Zustand im Lager als digitales Produktmodell gespeichert. Vgl. Savolainen und Collan (2020), S. 151.
- 23.
Vgl. Sgarbossa u. a. (2021), S. 15, Korpela u. a. (2020), S. 32, Urbani und Collan (2020), S. 143, Eßig u. a. (2019), S. 210 f., Ford und Despeisse (2016), S. 1579 f., Achillas u. a. (2015), S. 330, Chen u. a. (2015), S. 621 und Mani u. a. (2014), S. 421. Insbesondere produzierende Unternehmen profitieren vom AM-Einsatz in der Ersatzteilversorgung, da strategiegetrieben Ersatzteilversorgungszeiten verkürzt, Lagerbestände abgebaut sowie Kunden vom Kauf der Originalersatzteile überzeugt werden sollen. Vgl. Savolainen und Collan (2020), S. 150.
- 24.
Vgl. Watson und Taminger (2018), S. 1316 ff., Dinar und Rosen (2017), S. 1 ff. und Lan u. a. (2005), S. 169 ff.
- 25.
Vgl. Savolainen und Collan (2020), S. 162.
- 26.
Vgl. Ford und Despeisse (2016), S. 1582 und 1584.
- 27.
Hiermit sind insbesondere die bereits erwähnten Aktivitäten zur Umstellung von zuvor konventionell gefertigten Ersatzteilen auf AM-Ersatzteile gemeint.
- 28.
Weitere Informationen zu Wissen und dem Zusammenhang zu Kompetenz, vgl. Unterkapitel 2.2.
- 29.
Vgl. Woehe und Kurz (2021), S. 6.
- 30.
Vgl. Adolf und Stehr (2014), S. 23. Wissen wird zudem als strategischer Wettbewerbsfaktor bezeichnet. Vgl. North (2021), S. 62 ff. Darüber hinaus beeinflusst Wissen das Investitionsverhalten von Unternehmen. Vgl. North (2021), S. 131, Gottlieb u. a. (2020), S. 48, Korpela u. a. (2020), S. 25 und Achillas u. a. (2015), S. 331.
- 31.
Der Wandel hin zur globalen Informations- und Wissensgesellschaft lässt sich durch die Auffassung des fünften Kondratieff-Zyklus bestätigen. Vgl. Klodt u. a. (1996), S. 63, zitiert nach: North (2021), S. 15 f.
- 32.
Vgl. North (2021), S. 14 f. und Krcmar (2015), S. 660.
- 33.
AM-E-Wissen kann aus AM-Wissen und Ersatzteilversorgungswissen bestehen.
- 34.
Vgl. Rong u. a. (2018), S. 234 ff.
- 35.
Hinsichtlich der Zunahme der Digitalisierung kann hier von Big Data gesprochen werden. Big Data steht für die Zunahme der Datenmenge (Volume), die Geschwindigkeit des Datenanstiegs (Velocity) und den Zuwachs der Datenheterogenität (Variety). Zusätzlich wird durch Big Data die Zunahme der Glaubwürdigkeit (Veracity) sowie des Werts (Value) der Daten, v. a. im Zusammenhang mit einer Entscheidungsunterstützung, charakterisiert. Vgl. Hoeren und Uphues (2020), S. 114 f.
- 36.
Der in der Abbildung genannte Zusammenhang zwischen Daten, Information und Wissen bzw. Erfahrungswissen wird in Unterkapitel 2.2 konkret aufgegriffen. Ungeachtet dessen wird hierfür auf folgende Literatur verwiesen: Vgl. Mertens u. a. (2017b), S. 35 ff.
- 37.
Weitere Informationen hierzu, vgl. Unterkapitel 2.2.3.
- 38.
Unter Analytics-Anwendungen werden komplexe und analytische Ansätze zur Informationsgenerierung verstanden. Weitere Details hierzu, vgl. Unterkapitel 2.2.2.
- 39.
Vgl. Urbani und Collan (2020), S. 97 ff.
- 40.
Es soll darauf hingewiesen werden, dass die Perspektiven nicht disjunkt sind, sondern Aspekte aus einer Perspektive auch aus Sicht einer anderen Perspektive betrachtet werden können. Die hier vorzufindende Zuordnung beschreibt eine Fokussierung der Aspekte – so wird bspw. AM-Wissen aufgrund der Zielsetzung der Forschungsarbeit (siehe Unterkapitel 1.3) eher aus der IT-Perspektive, als aus der betriebswirtschaftlichen Perspektive betrachtet.
- 41.
Eigene Darstellung.
- 42.
Vgl. Korpela u. a. (2020), S. 33, Savolainen und Collan (2020), S. 162, Brickwede und Eirich (2017), S. 115 und Weller u. a. (2015), S. 46 ff.
- 43.
Vgl. Korpela u. a. (2020), S. 22, Bonnard u. a. (2019), S. 1172 und Wenzel-Schinzer und Fiedler (2018), S. 836.
- 44.
Personenbezogene Formulierungen werden in der vorliegenden Forschungsarbeit zur besseren Lesbarkeit im generischen Maskulinum geschrieben.
- 45.
Vgl. Gibson u. a. (2021), S. 651 ff., Korpela u. a. (2020), S. 17 ff., Bacciaglia u. a. (2019), S. 901, Diegel u. a. (2019), S. 209, Dwivedi u. a. (2019), S. 398 und Chekurov u. a. (2018), S. 95.
- 46.
Die strukturierte Ablage von Wissen – in Form von Daten – unterstützt Unternehmen beim Wissensaufbau. Vgl. Dalkir (2017), S. 421.
- 47.
AM-E-Themenaspekte sind solche, die im Rahmen der wissenschaftlichen Beiträge als Untersuchungsgegenstand fokussiert werden – Beispiele hierfür sind u. a. Geschäftsmodelle oder AM-Produktionsstrukturen in Zusammenhang mit AM-E.
- 48.
Aufgrund der Interdisziplinarität des Forschungsumfelds sind in der Literaturanalyse Beiträge aus den Disziplinen der Betriebswirtschaftslehre, der Ingenieurwissenschaft sowie der Wirtschaftsinformatik betrachtet worden.
- 49.
Die Methodik der strukturierten Literaturanalyse ist angelehnt an Schryen (2015), S. 286 ff., vom Brocke u. a. (2009), S. 2206 ff. und Levy und Ellis (2006), S. 181 ff.
- 50.
Eigene Darstellung. Verband der Hochschullehrer für Betriebswirtschaft (VHB)-Journal ist ein Zeitschriftenranking für u. a. die Disziplin der Wirtschaftsinformatik. Weitere Informationen hierzu, vgl. VHB (2021), URL siehe Literaturverzeichnis.
- 51.
Die Beiträge werden in Tabelle 1.1 aufgelistet. Demnach wird hier auf die Quellangaben dieser verzichtet.
- 52.
Die AM-E-Themenaspekte sind in Tabelle 1.1 aufgelistet und sind Ergebnis der Literaturanalyse. Es handelt sich um diejenigen, die in den Beiträgen (in den 64 Beiträgen der ersten Filterung) am häufigsten genannt worden sind.
- 53.
Eigene Darstellung.
- 54.
Die Verkürzung von Time-to-Market bezieht sich auf die Reduktion der Zeitspanne, die benötigt wird, um ein neues Produkt oder ein konstruktiv angepasstes Produkt auf den Markt zu bringen. Vgl. Pawar u. a. (1994), S. 14 f. Weitere Informationen hierzu, vgl. Unterkapitel 2.1.2.
- 55.
Weitere Informationen zu AM-Verfahren, vgl. Unterkapitel 2.1.1.
- 56.
Die AM-E-Themenaspekte sind nicht disjunkt.
- 57.
Die Legende in Tabelle 1.1 gibt Aufschluss über die unterschiedlichen Abstufungen der Abdeckungsgrade. Die Bewertung der Abdeckungsgrade basiert auf einem durchgeführten Vergleich der 21 Beiträge durch die Autorin.
- 58.
Vgl. Knofius u. a. (2019), Zijm u. a. (2019), Chan u. a. (2018), Kretzschmar u. a. (2018), Pour und Zanoni (2017), Knofius u. a. (2017a), Chiu u. a. (2016) und Westerweel u. a. (2016).
- 59.
Weitere Informationen zu AM-Maschinen, vgl. Unterkapitel 2.1.1.
- 60.
Weitere Informationen zu AM-Materialien, vgl. Unterkapitel 2.1.1.
- 61.
Vgl. Khajavi u. a. (2018), Strong u. a. (2018), Watson und Taminger (2018), Chiu u. a. (2016) und Meisel u. a. (2016).
- 62.
Vgl. Feldmann und Pumpe (2016) und Freichel u. a. (2019).
- 63.
Vgl. Freichel u. a. (2019), Sanfilippo u. a. (2019), Chan u. a. (2018), Kretzschmar u. a. (2018) und Park und Tran (2017).
- 64.
Inwieweit die ersatzteilversorgungsunabhängige Betrachtung trotzdem eine Rolle spielt, soll in der Forschungsarbeit konstatiert werden.
- 65.
Vgl. Knofius u. a. (2019), Ott u. a. (2019), Zijm u. a. (2019), Knofius u. a. (2017b), Li u. a. (2017), Chiu u. a. (2016) und Westerweel u. a. (2016).
- 66.
Vgl. Holmström und Partanen (2014), S. 423 und Holmström u. a. (2010), S. 695.
- 67.
Vgl. Korpela u. a. (2020), S. 33.
- 68.
Die Problemstellung bildet die Grundlage, um das Forschungsdesign sowie die hierfür geltende Zielsetzung zu formulieren. Vgl. Häder (2019), S. 22 f.
- 69.
Im weiteren Verlauf dieser Forschungsarbeit wird bei einer AM-basierten Ersatzteilversorgung nun von AM-E gesprochen. Werden Themen im Rahmen von AM-E betrachtet, wird dies mit der betreffenden Bezeichnung in Bezug gesetzt. Werden also bspw. Aktivitäten in AM-E betrachtet, wird von AM-E-Aktivitäten gesprochen.
- 70.
Forschungsfragen sind je nach Zielsetzung der Forschungsarbeit unterschiedlich ausgeprägt. Dabei ist die Gestaltung eine Art der Ausprägung. Vgl. Voss (2020), S. 64.
- 71.
Eine Unterteilung der zentralen Forschungsfrage in mehrere TFF führt dazu, dass diese strukturiert und umfänglich bearbeitet werden kann. Vgl. Häder (2019), S. 22.
- 72.
„Wirtschaftsinformatik kann [..] als Wissenschaft von Information und Kommunikation unter systematischer Verwendung von Informations- und Kommunikationstechnologien in Wirtschaft und Verwaltung auf individueller Ebene (z. B. Benutzer), Gruppenebene (z. B. Projektteams), Organisationsebene (z. B. Unternehmen oder Unternehmensteile) oder gesellschaftlicher Ebene beschrieben werden.“ (Heinrich u. a. (2011), S. 13).
- 73.
Die Ziele der gestaltungsorientierten Wirtschaftsinformatik lassen sich von denen der verhaltensorientierten Wirtschaftsinformatik unterscheiden, indem hier anwendungsnahe und innovative Lösungen für Gestaltungsprobleme von Informationssystemen entwickelt und evaluiert werden. In der verhaltensorientierten Forschung hingegen werden kausale Beziehungen zwischen Informationssystem-Phänomenen validiert, vgl. Winter und Baskerville (2010), S. 257. Weitere Informationen zur gestaltungsorientierten Wirtschaftsinformatik, vgl. Österle u. a. (2010), S. 662 ff.
- 74.
Eine genaue Beschreibung der genannten Punkte kann Österle u. a. (2010), S. 666–668 entnommen werden.
- 75.
Ein IS integriert Menschen (als personelle Aufgabenträger), Informations- und Kommunikationstechnik (als maschineller Aufgabenträger) und Organisation (bspw. in Form von Geschäftsprozessen, Strukturen und Management). Vgl. Österle u. a. (2010), S. 666.
- 76.
Vgl. Österle, u. a. (2010), S. 667 f.
- 77.
Das Veröffentlichen von Forschungszwischenständen und die Veröffentlichung der fertiggestellten Dissertationsschrift sind Bestandteil der Diffusionsphase.
- 78.
Eigene Darstellung.
- 79.
Die Literaturanalyse stellt die zentrale Methodik zur Identifizierung der Forschungslücke dar. Die Erkenntnisse aus einer ersten Vorauswertung der in Kapitel 3 vorgestellten Online-Studie bestärken die Forschungslücke und ergänzen diese durch Erkenntnisse aus der Praxis. Erste veröffentlichte Erkenntnisse sind in Teilen aus Pfähler u. a. (2019) zu entnehmen.
- 80.
- 81.
Der Bezugsrahmen ist generell gehalten und erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit. Durch zu präzise Angaben in einem Bezugsrahmen können bestimmte Sachverhalte möglicherweise unentdeckt bleiben und somit besteht die Gefahr, dass die Vorteile des explorativen Forschungsvorgehens verloren gehen. Vgl. Kelle und Kluge (2010), S. 109.
- 82.
Gerade in Bezug auf die Neuartigkeit der betrachteten Forschungsthematik und insbesondere auch in Bezug auf die Disziplin der Wirtschaftsinformatik (vgl. Thiesse u. a. (2015)) eignet sich die Erstellung eines Bezugsrahmens. Vgl. Kubicek (1977), S. 16. Generell dient die Aufstellung eines Bezugsrahmens einem Erklärungsmodell, mit dem der Forschungsprozess gesteuert und eine Orientierungshilfe für die Problemlösung gegeben wird. Vgl. Mauchler (2010), S. 5, zitiert nach: Fischer (2012), S. 52, Kubicek (1977), S. 15–18 und Ulrich und Hill (1976), S. 306.
- 83.
Der Untersuchungsbereich zeigt das zu explorierende Umfeld des Forschungsvorhabens auf, während der Gestaltungsbereich den Teil abbildet, der durch das Forschungsvorhaben konzipiert bzw. verändert werden soll. Vgl. Haberfellner (2015), S. 55 f.
- 84.
Eigene Darstellung.
- 85.
Dies entspricht der Anspruchsgruppe des Forschungsvorhabens. Die Grenze ist gestrichelt dargestellt, da eine Untersuchung der Zusammenarbeit mit Wertschöpfungspartnern nicht ausgeschlossen werden soll.
- 86.
- 87.
Der Pfeil (Additive-Manufacturing-basierte Ersatzteilversorgung) stellt den angenommenen, zunehmenden Einfluss von AM auf die Ersatzteilversorgungsaktivitäten schematisch dar.
- 88.
Eigene Darstellung.
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Pfähler, K. (2022). Einleitung. In: Konzept eines IT-basierten Entscheidungsunterstützungssystems für den Einsatz von Additive Manufacturing in der Ersatzteilversorgung. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-37560-7_1
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