Markus Anton Bartoschek - Effektive Angebotsvielfalt industrieller Leistungssysteme

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Produktbeschreibung

Zahlreiche produzierende Unternehmen in Deutschland haben mit einem Ausbau ihres Dienstleistungsportfolios in den letzten Jahren einen strategischen Wandel vom reinen Sachleistungsgeschäft hin zum Anbieter von integrierten Lösungen, sog. Leistungssystemen, initiiert. Branchenweit besteht ein Konsens darüber, dass die Bedeutung von Leistungssystemen im Investitionsgütermarkt gestiegen ist und weiterhin steigen wird. Diverse Studien belegen jedoch auch, dass für den Großteil der befragten Unternehmen das Dienstleistungsgeschäft keinen oder nur einen geringen Anteil am finanziellen Gesamterfolg hat und somit hinter den hohen Erwartungen der Unternehmen liegt. Der wesentliche Grund für diesen Umstand ist darin zu sehen, dass die Unternehmen den zunehmenden Kundenforderungen nach Dienstleistungen eher ad hoc nachkommen, dadurch ihr Dienstleistungsportfolio unsystematisch planen und durch die unreflektierte Ausweitung der Unternehmensleistungen die vielfaltsbedingten Kom¬plexitätskosten in den internen Prozessen zunehmen. Diese Problematik greift der Autor auf und macht sich zum Ziel, produzierende Unternehmen bei Entscheidungen zur Festlegung der Angebotsvielfalt von Leistungssystemen zu unterstützen, um einen optimalen Grad zwischen dem Nutzen am Markt und den internen verursachten Komplexitätskosten erzielen zu können. Hierzu entwickelt der Autor ein Optimierungsverfahren, welches auf evolutionären Algorithmen basiert. Da die Bestimmung der Eingangswerte für die Optimierung mit Unsicherheiten behaftet ist, untersucht der Autor zudem, wie mit Messfehlern, Fehlangaben und Unsicherheiten umgegangen werden kann. Mittels einer Robustheitsuntersuchung wird der Einflusses von Unsicherheiten auf die Ergebnisse der Optimierung bewertet, bevor letztendlich ein Entscheidungsmodell entwickelt wird, anhand dessen Handlungsalternativen zur Gestaltung einer effektiven Angebotsvielfalt industrieller Leistungssysteme abgeleitet werden können.