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Entscheidungsunterstützungssysteme in der Produktentwicklung von Unternehmen

  • Mit zunehmender Dynamik im Forschungsumfeld – Digitalisierung der Produktentwicklung – steigen neben der Komplexität auch die technischen Anforderungen an die künftigen Entscheidungsprozesse. Die Einführung von neuen IT-Systemen zur Automation von Entscheidungen haben Anpassungen in den derzeitigen Geschäftsprozessen der Unternehmen zur Folge. Für eine erfolgreiche Implementierung neuer IT-Informationstools gilt es im Voraus mögliche Auswirkungen auf die bisherigen Anwendersysteme genauer zu untersuchen. Neue Technologien, KI-Informationssysteme oder auch neues Wissen entstehen in der Wissenschaft oft durch Interpretation und Synthese von bestehendem Wissen. Aus diesem Grund nimmt die Qualität von Literaturanalysen eine immer größere Relevanz in der Ingenieur- und Informatikwissenschaft ein. Neben der Anzahl an Publikationen wächst auch der Aufwand für die strukturierte Literaturrecherche (SLA). Die Autoren stellen in diesem Paper den Rechercheprozess und die Ergebnisse einer SLA vor. Mit dieser Arbeit soll der derzeitige Forschungsstand zur Entscheidungsunterstützung in der Produktentwicklung von Klein- und mittelständischen Unternehmen sowie Großunternehmen in der Automobilbranche ermittelt und nach Analyse sowie Bewertung mögliche Forschungslücken zu automatisierten Entscheidungsunterstützungssystemen (aEUS) aufgezeigt werden.
  • With increasing dynamics in the research environment – digitalization of product development – the technical requirements for future decision-making processes are also increasing in addition to complexity. The introduction of new IT systems for the automation of decisions results in adjustments to the current business processes of the companies. For a successful implementation of new IT information tools, it is necessary to examine in advance possible effects on the existing user systems in more detail. In science, new technologies, AI information systems and new knowledge are often created by interpreting and synthesizing existing knowledge. For this reason, the quality of literature analyses is becoming increasingly relevant in engineering and computer science. In addition to the number of publications, the effort for structured literature research (SLA) is also growing. In this paper, the authors present the research process and the results of a structured literature analysis. The purpose of this paper is to identify the current state of research on decision support in the product development of small and medium-sized enterprises (SME) as well as large companies in the automotive industry and, after analysis and evaluation, to identify possible research gaps on automated decision support systems (aDSS). The paper ends with an outlook on future research work on aDSS.

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Metadaten
Author of HS ReutlingenWeiland, Jens
DOI:https://doi.org/10.18420/muc2023-mci-ws10-235
Erschienen in:Mensch und Computer 2023 – Workshopband, 03.-06. September 2023, Rapperswil (SG), proceedings
Publisher:Gesellschaft für Informatik e.V
Place of publication:Bonn
Document Type:Conference proceeding
Language:German
Publication year:2023
Tag:Automobilindustrie; Produktentwicklung; selbstlernende Entscheidungsunterstützung; strukturierte Literaturanalyse
Page Number:6
DDC classes:600 Technik
Open access?:Nein
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