Masterarbeit aus dem Jahr 2022 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,0, Ferdinand Porsche FernFH, Sprache: Deutsch, Abstract: Das Ziel dieser Arbeit ist es, ein potentielle Verbesserung im Bereich Lean Management, genauer Shopfloor Management, zu entwickeln. Die Forschungsfrage der Masterthesis lautet: Wie konnen produzierende Unternehmen durch Big Data Analytics im Bereich des Shopfloor Managements Verbesserungspotentiale erzielen?Im Genaueren wird in dieser Arbeit ein praxisbezogenes Verbesserungspotential erarbeitet, mit welchem Unternehmen und Organisationen die Lucke zwischen analogem und digitalem Shopfloor Management schlie en konnen. Es wird dargestellt, wie wichtig definierte Kennzahlen fur eine konsistente Entscheidungsfindung sind. Zusatzlich wird aufgezeigt, wie Beschaftigte im Spannungsfeld von Digitalisierung und Industrie 4.0 mithilfe eines visuellen Informationssystems in digitale Prozesslandschaften eingebunden werden konnen. Diese Masterthesis wurde bei einem deutschen Luftfahrtlogistikunternehmen durchgefuhrt, welches ein breites Spektrum an Logistikkomplettlosungen anbietet. Das Prinzip des (analogen) Shopfloor Managements wird hier konsequent angewendet, um im Spannungsfeld von stringenten Luftfahrtregularien und hohem Wettbewerbsdruck zu bestehen. Dabei fallt auf, dass die Erstellung der KPIs meist weder automatisiert noch standardisiert, sondern analog ablauft. Das Ergebnis ist ein hoher manueller Aufwand, hohes Fehlerpotential und ein geringer Grad an Transparenz fur Beschaftigte und Fuhrungskrafte. Aus diesem Grund lag es nahe, ein Projekt mit dem Ziel, Verbesserungspotentiale herauszustellen, zu initiieren.