Performance-Measurement-Systeme für mittelständische Unternehmen. Entscheidungsunterstützende Informationssysteme im Geschäftsprozessmanagement E-Book

Simon Schmidt

• Herausgeber: Studylab
• Kategorie: Wissenschaft und neue Technologien
• Sprache: Deutsch

Seitenzahl: 103

Veröffentlichungsjahr: 2018

Beschreibung

Die Märkte werden immer dynamischer, der Wettbewerbsdruck steigt und Produkte haben immer kürzere Lebenszyklen. Diese Entwicklung bringt zahlreiche Herausforderungen gerade für mittelständische Unternehmen mit sich. Besonders für diese Unternehmen wird es immer wichtiger, Prozesse zu optimieren und die eigene Informationsverarbeitung weiter auszubauen. Simon Schmidt erklärt in seiner Publikation, wie mittelständische Unternehmen trotz der neuen Herausforderungen wettbewerbsfähig bleiben. Der Schlüssel hierzu sind Performance-Measurement-Systeme. Es handelt sich dabei um entscheidungsunterstützende Informationssysteme im Geschäftsprozessmanagement. Sie agieren sowohl auf fachlicher als auch auf softwaretechnischer Ebene. Schmidt entwickelt speziell für mittelständische Unternehmen ein Process-Performance-Measurement Framework zur Optimierung der Geschäftsprozesse und geht auch auf dessen praktische Umsetzung ein. Aus dem Inhalt: - Performance-Measurement-System; - Geschäftsprozessoptimierung; - Mittelständische Unternehmen; - KMU; - Performance-Data-Warehouse

Leseprobe

Impressum:

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Inhaltsverzeichnis

Abstract / Zusammenfassung

Abkürzungsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

1 Einleitung

1.1 Problemstellung

1.2 Zielsetzungen und abgeleitete Fragestellungen der Arbeit

1.2.1 Theoretischer Teil

1.2.2 Praktischer Teil

1.3 Aufbau der Arbeit

1.4 Methodische Vorgehensweise

2 Theoretischer Rahmen und Definitionen

2.1 Kleine und mittlere Unternehmen (KMU)

2.1.1Entwicklungsdynamik mittelständischer Unternehmen

2.2 Geschäftsprozessmanagement (GPM)

2.2.1Geschäftsprozess

2.2.2GPM

2.2.3IT und Business Process Reenigneering (BPR)

2.2.4Geschäftsprozessoptimierung

2.3 Performance Measures und Performance Measurement (PM)

2.3.1Performance

2.3.2Performance Measures

2.3.3Performance Measurement (PM) in mittelständischen Unternehmen

2.4 Performance-Measurement-Systeme (PMS)

2.4.1Bestehende PMS-Ansätze

2.4.2Modellierungsphasen eines PMS

2.4.3Schwächen bestehender PMS-Frameworks

2.5 PMS für mittelständische Unternehmen

2.5.1Bestehende PMS-Ansätze für mittelständische Unternehmen

2.6 Process-Performance-Measurement-Systems (PPMS)

2.6.1 Vorteile eines PPMS gegenüber einem PMS

2.6.2Modellierungsphasen eines PPMS

3. Sicherstellung der Akzeptanz

2.7 Performance Data-Warehouse (PDWH)

2.7.1Business Intelligence und Data-Warehouse

2.7.2PDWH

2.7.3 Online Transactional Processing (OLTP) versus Online Analytical Processing (OLAP)

2.7.4 Multidimensionales OLAP (MOLAP) versus Relationales OLAP (ROLAP)

2.8 Multidimensionale Datenmodellierung

2.8.1Multidimensionale Datenstrukturen in relationalen Datenbanken

2.8.2Modellierungsmethoden und Datenmodelle

2.8.3Konzeptuelle Entwurfsebene

2.8.4 Logische Entwurfsebene

2.8.5Physische Entwurfsebene

3 Praktischer Teil

3.1 Einführung der Business Process Performance Scorecard (BPP Scorecard)

3.1.1Elemente der BPP-Scorecard

3.1.2Zusammenfassung und Fazit

3.2 Fallbeispiel – Vertriebsprozessoptimierung eines mittelständischen Unternehmens

3.3 Modellierung des IT-seitigen Process-Performance- Measurement-Systems

3.3.1 Analyse der Vertriebsstrategie und Ist-Aufnahme des Vertriebsprozesses

3.3.2Unternehmensziele und Vertriebsprozessziele

3.3.3 Process Key Performance Indicators

3.3.4Konzeptuelle Entwurfsebene – ADAPT-Entwurf

3.3.5Logische Entwurfsebene – Star-Schema-Entwurf

4 Zusammenfassung und Ausblick

4.1 Zusammenfassung

4.2 Kritische Würdigung und Ausblick

5 Literaturverzeichnis

6 Anhang

6.1 A1 – ADAPT, Dimensionen und Dimensionselemente Teil I

6.2 A2 – ADAPT, Dimensionen und Dimensionselemte Teil II

6.3 A3 – ADAPT, Cubes und Dimensionen

6.4 A4 – BPP-Scorecard Vertriebsprozess

Abstract / Zusammenfassung

Thema der Bachelorarbeit

Modellierung eines Performance Measurement Systems zur Optimierung der Geschäftsprozesse eines mittelständischen Unternehmens

Stichworte

Performance-Measurement-System, Geschäftsprozessoptimierung, Mittelständische Unternehmen, Multidimensionale Datenmodellierung, Star Schema, Performance-Data-Warehouse, ADAPT, Key Performance Indicator

Kurzzusammenfassung

Abkürzungsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Methodische Vorgehensweise der Arbeit

Abbildung 2: Definition Prozess (in Anlehnung an [DinE15]).

Abbildung 3: Definition Geschäftsprozess (in Anlehnung an [ScSe08, S. 5]).

Abbildung 4: BPM-Lebenszyklus (in Anlehnung an [HoFL10, S. 623]).

Abbildung 5: The performance causal model (in Anlehnung an [Leba95, S. 28])

Abbildung 6: Die vier Typen von Leistungsindikatoren (in Anlehnung an [Parm07, S. 2]).

Abbildung 7: Definition Performance-Measurement-Systeme (in Anlehnung an [NeGP95, S. 81]).

Abbildung 8: Die Balanced Scorecard – Perspektiven (in Anlehnung an [KaNo92, S. 72]).

Abbildung 9: Performance Pyramid (in Anlehnung an [LyCr92, S. 65]).

Abbildung 10: Die fünf Seiten der Performance Prism (in Anlehnung an [NeAC01, S. 12]).

Abbildung 11: Integrated Performance-Measurement-System (in Anlehnung an [Lait02, S. 79]).

Abbildung 12: Das OPM-System (in Anlehnung an [Chen00, S. 6]).

Abbildung 13: PMMC-Framework in Anlehnung an ([JaMo11, S. 208]).

Abbildung 14: Fünf Performance relevante Sichtweisen (in Anlehnung an [KuKr99, S. 153]).

Abbildung 15: Architektur Performance Data-Warehouse (in Anlehnung an [KuWL01, S. 70]).

Abbildung 16: Anforderungen an OLAP-Systeme (Quelle: [Hype98, S. 12]; [Toto00, S. 58ff.]).

Abbildung 17: Operatoren auf OLAP-Architekturen (in Anlehnung an [Toto00, S. 63]).

Abbildung 18: Mehrdimensionaler Cube (in Anlehnung an [Toto00, S.56.]).

Abbildung 19;: Realitätsbezug der Datenmodelle (in Anlehnung an [Hahn06, S. 179]).

Abbildung 20: Ebenen multidimensionaler Modellierung (in Anlehnung an [BöUl00, S.7]).

Abbildung 21: Vertriebs-Cube mit fünf Dimensionen (in Anlehnung an [GlKS09, S. 4]).

Abbildung 22: Kunden-Dimensionen mit ADAPT-Kernelementen

Abbildung 23: ADAPT Metamodell (Quelle: GlKS09, S. 5]).

Abbildung 24: Vereinfachte abstrakte Darstellung eines Star Schemas im Vertriebs-Bereich.

Abbildung 25: Flache Struktur (in Anlehnung an [Hahn05, S. 107]).

Abbildung 26: Balancierte Baum- und Waldstruktur (in Anlehnung an [Hahn05, S. 107f.]).

Abbildung 27: Unbalancierte Struktur (in Anlehnung an [Hahn05, S. 108f.]).

Abbildung 28: Parallele Hierarchie (in Anlehnung an [Hahn05, S. 109f.]).

Abbildung 29: Beziehung zwischen Geschäftsprozessen und Faktentabellen

Abbildung 30: Report mit 0-Eintrag (in Anlehnung an [Adam10, S. 63f.])

Abbildung 31: Getrennte Faktentabellen ohne 0-Eintrag (in Anlehnung an [Adam10, S. 67]).

Abbildung 32: Drilling Across von Faktentabellen (in Anlehnung an [Adam10, S. 75]).

Abbildung 33: SQL Pattern (in Anlehnung an [Adam10, S. 13f.]).

Abbildung 34: Die Business Process Performance Scorecard

Abbildung 35: Vertriebsprozess nach dem Selling Cycle (in Anlehnung an [HeHo12, S. 70]).

Abbildung 36: Vertriebsprozess im Direktvertrieb in BPMN 2.0

Abbildung 37: Beispielperspektiven der BPP-Scorecard

Abbildung 38: Erfolgskritische Geschäftsprozesse der BPP-Scorecard

Abbildung 39: PKPI-Monitoring der BPP-Scorecard

Abbildung 40: ADAPT, Ausschnitt aus dem konzeptuellen Entwurf

Abbildung 41: ADAPT, Kundendimension

Abbildung 42: Star Schema Vertriebsprozess

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: KMU-Definition des IfM (Quelle: [Inst16 ]).

Tabelle 2: KMU-Definition der Europäischen Kommission (Quelle: Az. K(2003) 1442)

Tabelle 3: Operative vs. analytische Systeme (Quellen: [BöUl00, S. 3]; [Adam10, S. 5])

Tabelle 4: OLAP-Architekturen (Quelle: [HuWi05, S. 8]).

1 Einleitung

1.1 Problemstellung

Steigender Wettbewerbsdruck, dynamischer werdende Märkte und kürzere Produktlebenszyklen sorgen dafür, dass neben großen Unternehmen vor allem mittelständische Unternehmen einen erheblichen Umstrukturierungsprozess durchlaufen. In den Fokus von mittelständischen Unternehmen rückt im Rahmen der Anpassung ihrer Unternehmensstruktur eine starke Prozessorientierung. Informationssysteme und Frameworks zur Informationsverarbeitung bieten interessante Chancen zum Ausbau und zur Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit mittelständischer Unternehmen. Die steigende Wirtschaftskraft des deutschen Mittelstandes ist in diesem Zusammenhang auch für IT- Anbieter interessant (vgl. [LeRe00, S. 179ff.].

Der wirtschaftsstarke deutsche Mittelstand bekräftigt die gute Lage der deutschen Wirtschaft auch im internationalen Vergleich. Mit einem Beitrag von ca. 55 % zur gesamten Wirtschaftsleistung im Jahr 2013 und einem Auslandsumsatz von ca. 195,2 Mrd. Euro im Jahr 2011 ist er der Motor der deutschen und europäischen Wirtschaft (vgl. [Bund14, S. 3]). Zudem steigt laut einer aktuellen Studie der DZ Bank die Investitionsbereitschaft mittelständischer Unternehmen weiter an. 81,3 % der mittelständischen Unternehmen wollen in den kommenden sechs Monaten in ihr Unternehmen investieren. Weiterhin wollen 30 % der Unternehmen ihr Investitionsvolumen insgesamt steigern (vgl. [Bank16, S. 4]).

Seit Mitte der 1980er-Jahre stieg die Anzahl der Publikationen zum Themenbereich der Performance-Measurement-Systeme (PMS) stetig an. Dabei zeigte sich, dass große und mittelständische Unternehmen unterschiedliche Anforderungen an den Entwurf, die Funktionsweise und die Implementierung von Performance-Measurement-Systemen stellen.

Die steigende Komplexität und Entwicklungsdynamik mittelständischer Unternehmen führte zu einer Annäherung der unternehmerischen Herausforderungen von mittelständischen und großen Unternehmen. PMS können eine entscheidende Rolle in der Unterstützung dieser neuen Herausforderungen einnehmen und ermöglichen eine Weiterentwicklung des strategischen Managements (vgl. [GaBB05, S. 25]).

Die neuen Ansätze der Leistungserfassung grenzen sich von traditionellen Kennzahlensystemen, die sich ausschließlich auf finanzielle Kennzahlen beziehen, in ihrer holistischen Betrachtungsweise ab. Gleichermaßen finanzielle und nicht-finanzielle Kennzahlen bilden eine ausgewogene Sichtweise auf die aktuelle und zukünftige Performance eines Unternehmens ab (vgl. [KaNo92, S. 172]).

Bisherige Forschungsarbeiten befassen sich größtenteils mit dem Einsatz von Performance- Measurement-Systemen in großen Unternehmen. Nur wenige Publikationen befassen sich mit der Entwicklung von Performance-Measurement-Systemen für mittelständische Unternehmen (vgl. [HuSB01, S. 1096]; [GaBB05, S. 28]). Dies führte dazu, dass bestehende Performance-Measurement-Systeme hauptsächlich auf die Anforderungen von großen und weniger von mittelständischen Unternehmen ausgerichtet sind. Beide Unternehmensgrößen setzten jedoch unterschiedliche Charakteristiken voraus, die ein Performance- Measurement-System erfüllen muss. Völlig unterschiedliche Strukturen und Dimensionen von mittelständischen Unternehmen gegenüber Großkonzernen erschweren die Implementierung von bestehenden PMS in die Strukturen mittelständischer Unternehmen (vgl. [TaCB08, S. 1 ff.]). Diese benötigen ein einfaches und leicht verständliches Performance- Measurement-System, welches die kritischen Bereiche der Unternehmensaktivitäten abbildet. Der Implementierungsprozess sollte aufgrund von limitierten Ressourcen unkompliziert sein (vgl. [TeRU01, S. 4]).

Business Process Reengineering, Geschäftsprozessoptimierung, Prozessmanagement und weitere ähnliche sogenannte Buzzwords zeigten in der Vergangenheit einen Trend auf, der die prozessorientierte Ausrichtung von modernen Unternehmen stark hervorhob. Dennoch haben bis zum heutigen Tage nur wenige Unternehmen Systeme zur Analyse der Performance von Geschäftsprozessen eingesetzt (vgl. [Kuen00, S. 67]).

Bis Ende 2000 haben 40-60 % der größten US-Konzerne die von KAPLAN und NORTON [KaNo92] konzipierte Balanced Scorecard als Performance-Measurement-System in ihre Management-Prozesse implementiert. Prekär ist dabei das Resultat, dass bis zu 70 % dieser Implementierungen nicht durchweg erfolgreich waren. Einerseits sind die meisten Performance-Measurement-Systeme unzureichend modelliert und andererseits schwer zu implementieren (vgl. [NeBo00, S. 3]). Des Weiteren werden KPIs von Unternehmen teilweise ungeeignet definiert, obwohl KPIs die Basis für eine erfolgreiche Leistungserfassung bilden (vgl. [Kaga13, S. 70]).

1.2 Zielsetzungen und abgeleitete Fragestellungen der Arbeit

Aufbauend auf der zugrunde liegenden Problemstellung ist es das Ziel dieser Bachelorarbeit, ein Process-Performance-Measurement-System, welches die Geschäftsprozessoptimierung mittelständischer Unternehmen unterstützt, zu modellieren. Das Ergebnis dieser Arbeit untergliedert sich in zwei Bereiche. Zum einen wird ein generisches Process-Performance- Measurement-Framework zur Identifikation von Process Key Performance Indicators konzipiert und erläutert. Weiterhin liegt der Fokus dieser Arbeit auf dem Entwurf eines ganzheitlichen Modellierungsansatzes eines Process-Performance-Measurement-Systems. Der Ansatz konzentriert sich auf den Entwurf eines konzeptuellen Schemas nach der ADAPT- Notation und den Entwurf eines logischen Datenmodells nach dem Star Schema-Ansatz. Beide Entwürfe werden im Rahmen eines Fallbeispiels für ein fiktives mittelständisches Unternehmen modelliert und bilden zusammen den Ansatz eines Implementierungsprozesses eines Process-Performance-Measurement-Systems durch ein Performance-Data-Warehouse. Exemplarisch wird der Vertriebsprozess eines mittelständischen Unternehmens modelliert. Die physische Entwurfsebene wird im Rahmen dieser Bachelorarbeit nicht praktisch behandelt.

Aus der dargestellten Problemstellung und den Zielsetzungen der Arbeit lassen sich folgende Fragestellungen ableiten, die im weiteren Verlauf theoretisch und praktisch untersucht werden:

1.2.1 Theoretischer Teil

Wie wirkt sich die Globalisierung der Märkte auf die Entwicklung mittelständischer Unternehmen aus und welche Ansätze von Performance-Measurement-Systemen existieren für mittelständische Unternehmen?

Welche besonderen Anforderungen gibt es von mittelständischen Unternehmen an Performance Measurement und Performance-Measurement-Systeme?

Wie können Performance-Measurement-Systeme ganzheitlich durch ein Data Warehouse abgebildet werden?

1.2.2 Praktischer Teil

Wie sieht ein neuer Ansatz eines PMS-Frameworks zur Unterstützung der Analyse von Geschäftsprozessen und des KPI-Definitionsprozesses aus?

Wie sieht der Modellierungsprozess eines IT-seitigen Performance-Measurement Systems auf semantischer und auf logischer Entwurfsebne als Vorarbeit zur Implementierung eines Performance-Measurement-Systems durch ein Performance- Data-Warehouse aus?

1.3 Aufbau der Arbeit

Neben einem umfangreichen theoretischen Einstieg in die für die Bachelorarbeit relevanten Themenbereiche bildet das zweite Kapitel die aktuelle wissenschaftliche Ausgangslage für den praktischen Teil der Arbeit. Als wichtiger Bestandteil der Bachelorarbeit wird zunächst innerhalb des theoretischen Rahmens auf die besondere Stellung des deutschen Mittelstandes eingegangen. Darauf aufbauend werden Begriffe allgemeingültig definiert und in der Folge jeweils auf die besonderen Anforderungen mittelständischer Unternehmen bezogen. Mit dem Einstieg in den Themenbereich des Geschäftsprozessmanagements werden die Bedeutung und das Verständnis von Geschäftsprozessen herausgestellt. In diesem Zusammenhang werden die verschiedenen Arten erfolgsbringender Performance Measures aufgezeigt und in den Kontext mittelständischer Unternehmen eingeordnet. Bestehende für die Entwicklung von Performance-Measurement-Systemen wichtige Frameworks werden vorgestellt. Daraus resultierend werden Anforderungen des Mittelstandes an Performance-Measurement-Systeme abgeleitet und bestehende Framework-Ansätze für den Mittelstand aufgezeigt. Anschließend werden Performance- Measurement-Systeme als analytische Informationssysteme näher betrachtet. Auf dieser Basis wird der Ansatz des Performance-Data-Warehouse zur IT-seitigen Integration eines Performance-Measurement-Systems für mittelständische Unternehmen diskutiert. Es wird ein Modellierungsprozess präsentiert, der die fachliche und softwaretechnische Entwurfsebenen anhand der ADAPT-Notation und dem Star-Schema impliziert.

Im dritten Kapitel der Bachelorarbeit werden anhand eines Fallbeispiels zuvor theoretisch diskutierte Themenbereiche praktisch angewendet. In einem ersten Schritt wird ein neuer Ansatz eines Process-Performance-Measurement-Frameworks für mittelständische Unternehmen vorgestellt. Danach wird der Ansatz eines Implementierungsprozesses eines IT-seitigen Process-Performance-Measurement-Systems durch ein Process-Data-Warehouse dargestellt und auf semantischer und logischer Ebene umgesetzt.

Die Ergebnisse und Erkenntnisse werden in Kapitel vier zusammengefasst und mit einem Ausblick auf nächste Forschungsschritte und -fragen abgerundet.

1.4 Methodische Vorgehensweise