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Operationalisierung von Produktionssystemen Steigerung der Leistungsfähigkeit produzierender Unternehmen am Beispiel der Pharmaindustrie
Type
doctoral thesis
Date Issued
2022-09-19
Author(s)
Abstract
In recent history, the conceptualization of an own, firm-specific production system has become a trend observable across a wide range of industries. Despite the continued interest and commonly improved understanding, as production systems are implemented, firms experience difficulties in quantifying the impact of individual and bundled production system elements on operational performance metrics. At the same time, the ability to make data-informed decisions based on current performance and profound expertise on the most relevant levers of a production system represents a high potential for manufacturing companies, which is still exploited to a limited extent by a few progressive actors. There is a general consensus in the relevant literature that the self-reinforcing effects of reciprocal interactions of production system principles have not yet been conclusively empirically explored, which is why several scholars argue for the importance of further scientific research. The present dissertation contributes to knowledge generation in the pharmaceutical context by investigating the effects of principles among themselves and their impact on performance metrics. The research findings show decision makers of pharmaceutical companies in which elements they have to invest the highest amount of resources to achieve the strongest possible impact depending on certain problems or purposes. Thus, the dissertation makes a direct contribution to solving the problems identified for manufacturing firms, which are especially associated with the introduction of production systems. The present research addresses the existing knowledge gap by consistently identifying, conceptualizing, and operationalizing relevant principles of contemporary production systems. Besides, the empirical review provides significant findings regarding the explanation of the strongest levers per performance dimension, which should be implemented for an effective as well as efficient improvement of the performance of manufacturing plants. By matching the operationalized production principles with the St.Gallen OPEX model as well as by designing and validating an abbreviated performance metrics system, the possibility of a semi-automated benchmarking is provided. This will enable pharmaceutical firms to obtain a real-time assessment of their performance compared to that of their competitors on the basis of data that is already available. In addition, the principles that only show a medium level of agreement with the St.Gallen OPEX Model suggest conceivable areas of improvement for its further development.
Abstract (De)
Die Konzeptualisierung eines eigenen, firmenspezifischen Produktionssystems hat sich jüngst zu einem Trend entwickelt, der über verschiedenste Branchen beobachtbar ist. Trotz des anhaltenden Interesses und des allgemein verbesserten Verständnisses haben Unternehmen mit zunehmendem Umsetzungsgrad von Produktionssystemen Schwierigkeiten in Bezug auf die Quantifizierung des Effektes einzelner und gebündelter Produktionssystemelemente auf operative Leistungsmetriken. Gleichzeitig bildet die Möglichkeit, dateninformierte Entscheidungen basierend auf der aktuellen Leistungsfähigkeit und einer profunden Expertise hinsichtlich der relevantesten Hebel eines Produktionssystems zu treffen, ein hohes Potenzial für verarbeitende Unternehmen, das nach wie vor nur von wenigen progressiven Akteuren in beschränktem Umfang ausgeschöpft wird. In der einschlägigen Literatur herrscht allgemeiner Konsens darüber, dass die selbstverstärkenden Effekte der reziproken Wechselwirkungen von Produktionssystemprinzipien bis anhin noch nicht abschliessend empirisch erforscht sind, wodurch etliche Forscher für die Wichtigkeit von weiteren wissenschaftlichen Arbeiten plädieren. Die vorliegende Dissertation leistet durch die Analyse der Effekte von Prinzipien untereinander und der Auswirkungen auf Leistungsmetriken einen Beitrag zur Wissensgenerierung im pharmazeutischen Kontext. Die Resultate zeigen Entscheidungsträgern von Pharmaunternehmen auf, in welche Prinzipien sie den höchsten Ressourcenaufwand investieren müssen, um in Abhängigkeit bestimmter Problemstellungen oder Zielsetzungen einen möglichst starken Effekt zu erzielen. Die Dissertation leistet sonach einen direkten Lösungsbeitrag für die identifizierten Probleme produzierender Firmen, die im Besonderen mit der Einführung von Produktionssystemen einhergehen. Die vorliegende Arbeit adressiert die existierende Wissenslücke mit der konsequenten Identifikation, Konzeptualisierung und Operationalisierung von relevanten Prinzipien zeitgenössischer Produktionssysteme. Darüber hinaus werden mit der empirischen Überprüfung signifikante Befunde in Bezug auf die Erklärung der stärksten Hebel je Leistungsdimension erarbeitet, welche für eine effektive als auch effiziente Verbesserung der Leistungsfähigkeit von Produktionswerken herangezogen werden sollten. Durch Gegenüberstellung der operationalisierten Produktionsprinzipien mit dem St.Galler OPEX Modell sowie mithilfe der Entwicklung und Validierung eines abgekürzten Leistungskennzahlensystems wird ferner die Möglichkeit eines semi-automatisierten Benchmarkings geboten. Damit haben Pharmaunternehmen künftig die Möglichkeit, anhand der ohnehin vorhandenen Daten eine Echtzeit-Beurteilung der eigenen Leistung im Vergleich zu deren Wettbewerbern zu erhalten. Im Übrigen suggerieren die Prinzipien, die allein über mittlere Übereinstimmungen mit dem St.Galler OPEX Modell verfügen, denkbare Verbesserungsfelder für dessen Weiterentwicklung.
Language
German
Keywords
Operations Management
Produktionsmanagement
Lean Production
Performance Management
Pharmazeutische Industrie
EDIS-5137
Operational Excellence
HSG Classification
not classified
HSG Profile Area
None
Publisher
Universität St. Gallen
Publisher place
St.Gallen
Official URL
Subject(s)
Division(s)
Eprints ID
267335
File(s)
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open access
Name
Dis5137.pdf
Size
3.22 MB
Format
Adobe PDF
Checksum (MD5)
9cd5a0c9387259fc9e56ea0e431baf57