Databases Reference
In-Depth Information
Um dieses Potential nutzen zu können, muss an den Ursachen der Iterationen gearbeitet wer-
den. Aus diesem Grund wurde in einem weiteren Schritt mit Hilfe von Methoden des Text
Mining in den Änderungsanträgen nach den Ursachen für die Iterationen gesucht. Diese sind
oftmals in den Antworten der Produktentwickler auf die Arbeitsfolgen enthalten und konnten
aus den Daten gefiltert werden. Die Analyse nach den Gründen hat ergeben, dass es vornehm-
lich Kostenthemen sind, die zu Iterationen führen. Dem folgen Gründe, die in der Kategorie
technische/qualitäts-/risiko-/steuerungsbezogene (TQRS) zusammengefasst wurden. Bei der
Prüfung der Ursachen wurde jedoch gleichzeitig festgestellt, dass sehr oft die Gründe nicht in
den Änderungsanträgen dokumentiert sind und somit die Analysen erschwert werden.
Handlungsempfehlungen
Aus der Untersuchung werden folgende Handlungsempfehlungen abgeleitet: Zum einen be-
steht kein Zweifel, dass bisherige Anstrengungen in der Produktentwicklung des Herstellers
zu einer Abnahme der Änderungen mit Iterationen führen. In Anbetracht der Auswirkungen
und den Zielen der Verkürzung der Produktentwicklungszeiten müssen jedoch die Maßnah-
men zur Senkung fortgeführt und um weitere ergänzt werden. Auch hinsichtlich der steigen-
den Unsicherheit im Prozess ist dies zu empfehlen. Um jedoch die Wirkungen der
Maßnahmen zu erhöhen, müssen zum anderen die Ursachen die zu Iterationen führen klar
identifiziert werden. Eine ausnahmslose Dokumentation der Gründe muss dazu als Standard
im Prozess eingeführt werden, um die Transparenz im Prozess zu erhöhen. Eine separate An-
gabe in einem dafür vorgesehenem Datenfeld ist daher zwingend notwendig.
Nutzen von KDD
Die Vorgehensweise im Knowledge Discovery in Databases und die dabei eingesetzten Me-
thoden helfen bei der Analyse der Auswirkungen sowie bei der Analyse der Gründe der Itera-
tionen. In Abhängigkeit von den verfügbaren Daten können die einzelnen Prozessschritte der
Analyse angepasst werden, und helfen bei der Ableitung von Maßnahmen zur Reduktion der
Iterationshäufigkeiten.
Weiterer Forschungsbedarf
Bezüglich dieser Fragestellung können weiterführende Analysen helfen, die Ursachen die zu
Iterationen führen tiefergehend zu identifizieren. Dazu kann die Anzahl der Kategorien der
Gründe erweitert und auf dieser Basis die Auswirkungen auf die Durchlaufzeit untersucht
werden. Dies ermöglicht eine Klassifikation auf Grundlage der Wirkungen und hilft bei der
zielgerichteten Fokussierung der Maßnahmen zur Reduzierung der Durchlaufzeit der Ände-
rungsanträge (Elezi et al. 2011, 8).
6.3
Überblick über die Ergebnisse der Analysen
Das Spektrum der Analysen ist aus Sicht des untersuchten Inhalts, der genutzten Daten und
der dabei erzielten Ergebnisse relativ breit. In den vorangegangenen Abschnitten ist darge-
stellt, welche Ergebnisse die Analyseprozesse geliefert haben und wie diese interpretiert wer-
den können. Aus diesen Resultaten wurden Handlungsempfehlungen abgeleitet, die aus Sicht
