Wirtschaftswissenschaften
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Die Service-Profit Chain (SPC) wird als theoretisches Konzept und als Leitfaden zur Steigerung des wirtschaftlichen Erfolgs von Dienstleistungsunternehmen in Forschung und Unternehmenspraxis genutzt. Problematisch hieran ist, dass bisherige empirische Befunde zur SPC unzureichend, widersprüchlich und stark fragmentiert sind. Die SPC konstatiert, dass die Kombination verschiedener Praktiken des Human Resource Managements einen positiven Effekt auf den Unternehmenserfolg hat. Dieser positive Effekt wird durch die Wahrnehmungen, die Zufriedenheit und das sich daraus ergebende Verhalten von Mitarbeitern einerseits und Kunden andererseits vermittelt. Dementsprechend vereint die SPC unternehmensinterne, mitarbeiterzentrierte und unternehmensexterne, kundenzentrierte Faktoren zu einer Wirkkette. Diese Wirkkette bildet die wichtigsten Prozesse im Wertschöpfungsprozess eines Dienstleistungsunternehmens ab. Gemäß der SPC sind Dienstleistungsunternehmen besonders erfolgreich, wenn sie ihre Mitarbeiter und Kunden zufriedenstellen und dauerhaft an sich binden. International führende Dienstleistungsunternehmen richten ihre Unternehmensphilosophie entlang dieser Grundsätze aus.
Diese Dissertation überprüft die SPC und potenzielle Erweiterungen der Wirkkette mithilfe meta- und pfadanalytischer Verfahren. Die Arbeit trägt so zu einem besseren Verständnis der Wirkmechanismen innerhalb der SPC bei, auf dem Dienstleistungsunternehmen und Wissenschaftler aufbauen können. Die Ergebnisse bestätigen einerseits die grundlegende Argumentationsstruktur der SPC mit wenigen Einschränkungen. Andererseits liefern die Erkenntnisse dieser Forschungsarbeit Hinweise darauf, dass der Dienstleistungskontext Einfluss auf Beziehungen des unternehmensinternen Abschnitts der SPC und hier im Speziellen auf die Beziehungen zwischen den Human Ressource Praktiken und der Mitarbeiterzufriedenheit hat. Darüber hinaus können zusätzliche positive und negative Effekte innerhalb der SPC belegt werden, welche die Wirkmechanismen der SPC ergänzen. Durch diese zusätzlichen Beziehungen werden u. a. Effizienzeffekte mitberücksichtigt, welche die SPC in ihrer ursprünglichen Form nicht abbildet. Insgesamt zeigen die Ergebnisse, dass Dienstleistungsunternehmen die SPC weiterhin als grundlegenden Leitfaden für langfristigen Unternehmenserfolg nutzen können. Allerdings muss dabei der jeweilige Dienstleistungskontext mitberücksichtigt werden. Durch die Erweiterungen der SPC verschiebt sich der Fokus der Wirkkette weg von der Zufriedenheit der Mitarbeiter und Kunden hin zu den Human Ressource Praktiken, der Mitarbeiterleistung und der Kundenloyalität. Die Limitationen der Arbeit werden diskutiert.
Die Losgrößenplanung bestimmt optimale Produktionsmengen unter Berücksichtigung von Rüst- und Lagerhaltungskosten. In der stochastischen dynamischen Variante werden dabei dynamische Nachfragen in einem diskreten Periodenraster unterstellt, wobei von der Nachfrage (bis sie sich realisiert) lediglich die stochastische Verteilung bekannt ist. Die Realisierung erfolgt typischerweise in der gleichen Periode, in der die Nachfrage fällig wird. Dies ändert sich allerdings, wenn Kunden mit positiven Vorlaufzeiten bestellen. In diesem Fall erhält man bereits einige Zeit vor der Nachfrageperiode Informationen, welche bei der Entscheidung über die optimale Losgröße relevant sind. Diese Informationen heißen auch Advance Demand Information.
In dieser Arbeit wird der Effekt von positiven Bestellvorlaufzeiten auf stochastische Losgrößenplanungsprobleme untersucht. Dabei wird zunächst die Problemstellung detailliert analysiert. Ein Ergebnis dabei ist, dass sich positive Bestellvorlaufzeiten insbesondere bei Problemen unter der sogenannten statisch-dynamischen Unsicherheitsstrategie auswirken. Aus diesem Grund werden im Anschluss bestehende Ansätze aus der Literatur für diese Problemklasse untersucht und bewertet. Danach werden daraus neue Ansätze entwickelt, welche durch Berücksichtigung der Advance Demand Information bessere Ergebnisse erzielen können. Diese Ansätze werden im folgenden Schritt schließlich einer numerischen Analyse unterzogen. Sie werden dabei anhand von aussagekräftigen Testdatensätzen auf ihre Genauigkeit, ihre Kostenersparnis und ihren praktischen Nutzen hin untersucht. Die Arbeit endet mit einem Fazit und einem Überblick über offene Forschungsfragen.