Bewertung von Produktvarianten mittels Process Data Mining

Eine möglichst korrekte Bewertung von Produktvarianten ist für Unternehmen entscheidend, um Entscheidungen für einen nachhaltigen wirtschaftlichen Unternehmenserfolg treffen zu können. Aufgrund steigender Gemeinkosten bieten herkömmliche Kostenrechnungsverfahren keine ausreichende Genauigkeit für eine exakte Bewertung zahlreicher Produktvarianten. Um die zunehmenden Gemeinkosten verursachungsgerecht den entsprechenden Produktvarianten zuzuordnen wurden prozessorientierte Verfahren entwickelt, die aufgrund des hohen Aufwands, der geringen Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Aktualität in Unternehmen nur selten Anwendung finden. Die zunehmend automatische Erfassung von Prozessdaten in Informationssystem bietet Möglichkeiten, die genannten Defizite zu adressieren. Durch die Entdeckung von Wissen basierend auf diesen Prozessdaten können tatsächliche Aktivitäten, Prozesse und Ressourcenbeanspruchungen ermittelt werden. Die Nutzung dieser Daten für eine systematische Bewertung von Produktvarianten ist bisher noch nicht erfolgt.
Das Ziel dieser Dissertation besteht daher in der Reduktion des Aufwands sowie in der Steigerung der Verursachungsgerechtheit, der Zuverlässigkeit, der Genauigkeit und der Aktualität der Bewertung von Produktvarianten. Anhand einer durchgängigen Methodik sollen die in Informationssystemen erfassten Prozessdaten mittels Process Data Mining analysiert und hieraus die tatsächlichen Ressourcenbeanspruchungen sowie die damit einhergehenden Prozesskosten ermittelt werden.
Die Methodik besteht aus fünf Teilmodellen. Zunächst gilt es im ersten Schritt, Produktvarianten aus unternehmensexterner und unternehmensinterner Perspektive so zu beschreiben, dass die Anwendung von Process Data Mining ermöglicht wird. Im zweiten Schritt werden Unternehmensressourcen sowie deren jeweilige Kostensätze beschrieben. Im dritten Schritt sind die für die Prozesskostenermittlung und -zuordnung erforderlichen Prozessdaten zu beschreiben. Im vierten Schritt erfolgt die Entwicklung einer Methodik zur Ermittlung varianteninduzierten Prozesskosten mittels Process Data Mining. Die so ermittelten Kosten werden im fünften Schritt verursachungsgerecht zugeordnet und die Produktvarianten zur Unterstützung von Entscheidungen bewertet.