Zusammenfassung
Industrielle Dienstleistungen spielen heute eine wichtigere Rolle denn je zur Erschließung neuer Ertragspotenziale bei steigendem Wettbewerbsdruck für Industriegüterhersteller. Die Erbringung derartiger Dienstleistungen wird dabei in der industriellen Praxis nur unzureichenden Effizienzbeobachtungen unterzogen. Gefordert ist daher ein ganzheitlicher Ansatz zur Messung von Produktivität von Dienstleistungen. Dieser Beitrag widmet sich dieser Problematik und stellt die Methodik der Data Envelopment Analysis (DEA) als Ansatz zur Effizienzmessung industrieller Dienstleistungen vor. Dabei leiten die Autoren auf Basis der Literatur ein integriertes Dienstleistungsproduktivitätskonzept ab, welches den Handlungsrahmen für die Anwendung der DEA vorgibt. Mit der Vorstellung verschiedener DEA-Varianten werden Möglichkeiten und Potenziale der Methode aufgezeigt. Der besondere Mehrwert des Beitrags liegt in der detaillierten Dokumentation der DEA-Anwendung anhand eines Praxisfalls. Diese Anwendung umfasst sowohl die Ableitung von relevanten Input- und Outputfaktoren sowie die Ergebnisdarstellung auf unterschiedlichen Betrachtungsebenen. Daraus lassen sich verschiedene Praxisimplikationen ableiten. Der Beitrag schließt mit einer kritischen Würdigung der Potenziale und Herausforderungen der DEA-Anwendung, die sich im Verlauf des Beitrags gezeigt haben.
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Notes
- 1.
Eine zentrale Herausforderung für die letztendliche Implementierbarkeit eines solchen DEA-Modells in der industriellen Praxis betrifft die informationstechnische Umsetzung. Aufgrund ihrer herausragenden Bedeutung und ihres Umfangs werden die entsprechenden Forschungsbemühungen in einem gesonderten Beitrag (vgl. [9]) ausgewiesen.
- 2.
Die folgende Darstellung bis zum Ende des Abschnittes ist im Wesentlichen [4, S. 235–236], entnommen.
- 3.
- 4.
Zu einer Erklärung des λ-Wertes vgl. Banker, Charnes und Cooper [5].
- 5.
An dieser Stelle wurde ebenfalls eine einfache Varianzanalyse mit anschließendem Posthoc-Test durchgeführt. Während sich die Maximalausprägungen hochsignifikant (p < 0,001) von einander und sehr signifikant (p = 0,001) von den Mischgruppen unterscheiden, sind letztere untereinander statistisch als nicht unterschiedlich einzustufen.
- 6.
- 7.
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