Vorwort | 9 |
Inhaltsverzeichnis | 11 |
Verzeichnis der Abbildungen | 17 |
Verzeichnis der Tabellen | 23 |
Verzeichnis der Abkürzungen | 24 |
Verzeichnis der Formelzeichen | 27 |
Zusammenfassung | 33 |
Summary | 35 |
1 Einleitung | 37 |
1.1 Motivation | 38 |
1.2 Zielsetzung und Forschungsfragen der Arbeit | 41 |
1.3 Forschungskonzeption der Arbeit | 43 |
1.4 Aufbau der Arbeit | 48 |
2 Grundlagen und Definitionen | 51 |
2.1 Produktentwicklung | 51 |
2.1.1 Produktentwicklung im Kontext von F&E | 51 |
2.1.2 Produktentwicklungsprozess | 55 |
2.1.3 Produktentwicklungsprojekt | 58 |
2.2 Steuerung von Entwicklungsprojekten | 62 |
2.2.1 Aufgaben und Elemente des Projektmanagements | 62 |
2.2.2 Projektcontrolling | 65 |
2.2.3 Projektcontrolling-Regelkreis | 66 |
2.3 Datenbasierte Prognosen | 69 |
2.3.1 „Knowledge Discovery in Databases“-Prozess | 69 |
2.3.2 Data Mining | 72 |
2.3.3 Predictive Analytics | 77 |
2.4 Neuronale Netze als Prognoseverfahren | 80 |
2.4.1 Elemente und Grundstruktur Neuronaler Netze | 81 |
2.4.2 Auslegung Neuronaler Netze | 85 |
2.5 Zwischenfazit: Grundlagen und Definitionen | 91 |
3 Bestehende Ansätze zur Projektsteuerung | 93 |
3.1 Herausforderungen in der Praxis | 93 |
3.2 Darstellung und Bewertung bestehender Ansätze zurProjektsteuerung | 97 |
3.2.1 Kriterien zur Bewertung bestehender Ansätze | 97 |
3.2.2 Darstellung bestehender Ansätze zur Projektsteuerung | 100 |
3.2.2.1 Ansätze zur Modellierung und Planung von Entwicklungsprojekten | 100 |
3.2.2.2 Ansätze zur Wertstromanalyse in der Produktentwicklung | 105 |
3.2.2.3 Ansätze zum Controlling von Entwicklungsprojekten | 109 |
3.2.2.4 Ansätze zur antizipativen Bewertung von Entwicklungsprojekten | 115 |
3.2.3 Bewertung bestehender Ansätze und Positionierung der Arbeit | 122 |
3.3 Zwischenfazit: Forschungsbedarf zur prädiktiven Steuerungvon Produktentwicklungsprojekten | 126 |
4 Konzeption der Methodik zur Projektsteuerungmittels Predictive Analytics | 129 |
4.1 Zielbild zur Projektsteuerung mittels Predictive Analytics | 129 |
4.2 Anforderungen an die Methodik zur Projektsteuerung mittelsPredictive Analytics | 131 |
4.2.1 Inhaltliche Anforderungen | 131 |
4.2.2 Formale Anforderungen | 133 |
4.3 Angestrebte Nutzenpotenziale der Projektsteuerung mittelsPredictive Analytics | 134 |
4.4 Grobkonzept zur Projektsteuerung mittels Predictive Analytics | 137 |
4.4.1 Systematische Ermittlung und Beschreibung der Daten inEntwicklungsprojekten | 139 |
4.4.2 Ermittlung der Zusammenhänge zwischen Abweichungsindikatoren undAbweichungen von Aktivitäten | 141 |
4.4.3 Antizipation von Abweichungen auf Aktivitätenebene | 143 |
4.4.4 Ableitung von Handlungsfeldern zur Implementierung vonSteuerungsmaßnahmen | 144 |
4.5 Ableitung von Teilmodellen | 145 |
4.6 Zwischenfazit: Konzept zur Projektsteuerung mittelsPredictive Analytics | 147 |
5 Detaillierung der Methodik zur Projektsteuerungmittels Predictive Analytics | 149 |
5.1 Systematische Ermittlung und Beschreibung der Daten inProduktentwicklungsprojekten | 150 |
5.1.1 Ermittlung der relevanten Systemelemente zum Aufbau des PredictiveAnalytics-Modells | 151 |
5.1.1.1 Exkurs: Grundlagen zur Systemtheorie | 151 |
5.1.1.2 Systemtheoretische Betrachtung von Unternehmensprozessen | 152 |
5.1.2 Beschreibung von Entwicklungsprojekten | 155 |
5.1.3 Beschreibung von Aktivitäten | 156 |
5.1.3.1 Herleitung Beschreibungsmerkmale | 157 |
5.1.3.2 Herleitung der Bewertungsmerkmale | 161 |
5.1.4 Beschreibung von Abweichungsindikatoren | 170 |
5.2 Ermittlung der Zusammenhänge zwischen Abweichungsindikatorenund Abweichungen von Aktivitäten | 173 |
5.2.1 Ableitung der Grobstruktur und Auswahl der Neuronalen Netze | 174 |
5.2.2 Vorbereitung der Daten für das Trainieren der Neuronalen Netze | 180 |
5.2.3 Festlegung der Architektur der Neuronalen Netze | 186 |
5.2.4 Trainieren der Neuronalen Netze | 191 |
5.3 Antizipation von Abweichungen auf Aktivitätenebene | 197 |
5.3.1 Modellierung des Produktentwicklungsprojektes | 198 |
5.3.2 Anwendung der Neuronalen Netze zur Antizipation der Abweichung | 206 |
5.4 Ableitung von Handlungsfeldern zur Implementierung vonSteuerungsmaßnahmen | 212 |
5.4.1 Ermittlung der Auswirkung von antizipierten Abweichungen auf denProjektabschnitt | 213 |
5.4.2 Ermittlung der Auslösersensitivitäten | 219 |
5.5 Zwischenfazit: Methodik zur Projektsteuerung mittelsPredictive Analytics | 225 |
6 Validierung und kritische Reflexion | 229 |
6.1 Ausgangssituation der Schienenfahrzeug AG | 229 |
6.2 Anwendung der Methodik zur Projektsteuerung mittelsPredictive Analytics | 230 |
6.2.1 Systematische Ermittlung und Beschreibung der Daten inProduktentwicklungsprojekten | 230 |
6.2.2 Ermittlung der Zusammenhänge zwischen Abweichungsindikatoren undAbweichungen | 234 |
6.2.3 Antizipation von Abweichungen auf Aktivitätenebene | 241 |
6.2.4 Ableitung von Handlungsfeldern zur Implementierung von Steuerungsmaßnahmen | 243 |
6.3 Kritische Reflexion und Anwendungserfahrung | 247 |
7 Zusammenfassung und Ausblick | 251 |
8 Literaturverzeichnis | 257 |
A Anhang | 271 |
A.1 Datenbasis zum Trainieren des Neuronalen Netzes | 271 |
A.2 Trainingsergebnisse verschiedener Netzarchitekturen | 276 |
A.3 Gewichtungen des trainierten Neuronalen Netzes | 280 |
A.4 Funktionen zur Ableitung der Indikatorsensitivitäten | 280 |
Lebenslauf | 283 |
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