Zusammenfassung
Nachdem bisher die generelle Qualitätsproblematik von Dienstleistungen sowie entscheidungsunterstützende Ansätze zur qualitätsbezogenen Verbesserung des Dienstleistungsdesigns diskutiert wurden, beschäftigt sich dieses Kapitel mit der — für die Implementierung eines Qualitätsmanagement-Konzepts für Dienstleistungen — erforderlichen Infrastruktur. Nur durch eine funktionierende Generierung und Verteilung von Qualitätsinformationen und Qualitätswissen kann der Erfolg und die Wirtschaftlichkeit eines Qualitätsmanagements gewährleistet werden.
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Literatur
Vgl. die Darstellung der Bedeutung der unterschiedlichen Qualitätsmerkmale für die realisierte Qualität in Abschnitt 2.6.6.
Vgl. die Diskussion von Explicit- und Tacit-Knowledge in Abschnitt 2.4.
In Abschnitt 2.5.4.1 werden verschiedene Indikatoren der Dienstleistungsqualität vorgestellt und aufgezeigt, wie eine Qualitäts-Scorecard zum Empowerment der Mitarbeiter dienen kann.
Vgl. Jacobson et al. (1995) S.35, siehe auch Abschnitt 4.3.1
Eine Definition der unterschiedlichen Prozessarten liefert Abschnitt 4.1.2
Ansätze hierzu wurden im zweiten Kapitel vorgestellt.
Auf eine Darstellung der objektorientierten Modellierung in Form von ausgewählten Aspekten der UML kann nicht verzichtet werden, da diese die Grundlagen des zu entwickelnden Referenzmodells bilden.
Vgl. Scheer / Trumpold (1996) S.7, Moro / Troll (1996) S.772.
Damit wird die Ausprägung eines Qualitätsmerkmals zur Qualitätsinformation, sobald sie in einen qualitätsrelevanten Zusammenhang gebracht wird. Die Bezeichnung Qualitätsinformation wird in dieser Arbeit sowohl im engeren als auch im weiteren Sinne benutzt. Im Referenzmodell werden zusätzliche Elemente eingeführt, die die Struktur und die Syntax von den unterschiedlichen Qualitätsinformationen präzisieren.
Vgl. Eversheim (1997) S.128 und die Abschnitte 2.2.1 sowie 2.6.3.
Vgl. die Konzeption eines prozessorientierten Qualitätsverständnisses in Abschnitt 2.2.1
Vgl. Weck et al. (1990) S.441
Unter prozessorientierter Betrachtungsweise ist hier eine — die Prozesse in den Vordergrund stellende — Sichtweise auf die Elemente der Aufbau- und Ablauforganisation der Unternehmung gemeint.
Vgl. Seghezzi(1994) S.28
Vgl. Hollmann (1991) S.3
Vgl. Woll (1994) S.37 und Pfeifer (1993) S.297
Vgl. die Qualitätsorientierung zur Fokussierung der Führungsstrategie in Abschnitt 2.3 sowie die Verankerung des Double-Loop Learning im Vorgehensmodell in Abschnitt 5.2.
Z.B. Seghezzi (1994) S.24, Seghezzi (1996) S.79
Wird die Qualitätsinformation bereits im System erfasst, entsteht ein Regelkreis durch die softwaretechnische Überwachung der Qualitätsausprägungen sowie durch entsprechende Meldemechanismen.
Vgl. hierzu die Grundbegriffe der Regelungstechnik in Föllinger (1992) S.1–20, DIN 19226 (1997), Meins (1989) S.421–444. Im Vorgriff auf den nächsten Abschnitt sei angemerkt, dass es bei Dienstleistungen häufig wünschenswert oder sogar erforderlich ist, den Menschen nicht nur beim Aufsetzen der Regelkreise und bei der Festlegung der Führungsgrößen, sondern auch als mit Entscheidungskompetenz ausgestatteten Regler in das System zu involvieren. Diese Erweiterung des Regelkreisgedankens ist insbesondere für das Double-Loop Learning mit Hilfe ebenenübergreifender Regelkreise von Bedeutung.
Vgl. Föllinger (1992) S.1
Föllinger (1992) S.2
Zu der begrifflichen Definition von Regelkreisen und Qualitätsregelkreisen vgl. DIN 19226 (1997) Teil 6, DIN 19226 (1994) Teil 4, Pfeifer (1993) S.300–303, Eversheim (1997) S.130
Vgl. Lehmann (1993) S.113, Gogoll (1996)
Die Integration des Faktors Mensch erfolgt in zweierlei Hinsicht. Zum einen kann er als eine Störgröße auf die Regelstrecke einwirken. Zum anderen besteht die Möglichkeit, dass er als Entscheidungsträger selber in die Qualitätsregelung eingreift.
Vgl. Eversheim (1997) S.129 und das in Bieri (1995) beschriebene Konzept eines kybernetischen Controllings mit Hilfe von Kennzahlen.
Eversheim(1997)S.129
Da eine Abgrenzung unterschiedlicher Prozessbegriffe für das Verständnis der Regelstrecke nicht erforderlich ist, werden in diesem Kapitel Makroprozesse, Subprozesse und Aktivitäten allgemein als Dienstleistungsprozesse bezeichnet, und zunächst wird noch keine Unterscheidung zwischen Produktiv- und Qualitätsprozessen vorgenommen.
Vgl. die Phasen der Dienstleistung in Abschnitt 2.1.4
Vgl. Abschnitt 2.5.4 sowie die im S-QIS vorgesehene Qualitäts-Scorecard (QSC)
Die Zusammenfassung von Kunden- und Anbieternutzen geht mit dem prozessorientierten Qualitätsverständnis konform, bei dem der Qualitätsnutzen des Kunden zu einer wesentlichen Bestimmungsgröße des Qualitätsnutzens des Anbieters wird.
Vgl. die Bedeutung des Preises für die Dienstleistungsqualität in Kap. 2.6.5.
Unter Potenziale kann z.B. die durch eine erfolgreiche Dienstleistung aufgebaute oder gefestigte Kundenbindung verstanden werden. Bei Synergien ist hier an Teilergebnisse oder Erfahrungen gedacht, die im Rahmen der Dienstleistung entstehen und sich bei zukünftigen Projekten kostensenkend auswirken.
Die aufgezählten Kostengrößen entsprechen den Konformitätskosten. Die Nichtkonformitätskosten und insbesondere auch die Opportunitätskosten werden über den Qualitätsnutzen berücksichtigt. Vgl. Abschnitt 2.6.
Diese Überlegung wird in Abschnitt 2.1.4.4 erörtert.
An dieser Stelle wird zunächst vernachlässigt, dass mit diesem Störpotenzial auch Kreativität und Nutzen verbunden sein kann. Vgl. hierzu die Institutionalisierung des kreativen Chaos in Nonaka / Takeuchi (1995) S. 78 ff sowie im S-QIS Vorgehensmodell in Kapitel 5.
Auch wenn die Immaterialität als ein konstitutiver Faktor von Dienstleistungen herausgestellt wurde, findet man im Umfeld von Dienstleistungen häufig materielle Elemente, Vgl. Kap. 2.1.2. Eine besondere Gefahr geht in diesem Zusammenhang von Surrogaten aus, die als Materialisierung der Dienstleistung angenommen werden, jedoch u.U. gar keinen Bestandteil derselben darstellen. Diese Art der Störung muss im Rahmen e-benenübergreifender Regelkreise, in die sie integriert werden kann, kompensiert werden.
Vgl. Abschnitt 2.5.4.1
Vgl Abschnitt 2.4.3.4
Vgl. die Bestimmung des spezifischen Codes einer Dienstleistung in den Abschnitten 2.6.6, 3.2 und 3.3.
Vgl. Seghezzi (1996) S.89
In diesem Zusammenhang sei auf den in Abschnitt 2.3 vorgestellten Ansatz verwiesen, die Qualitätsorientierung zur Fokussierung einer übergeordneten Führungsstrategie einzusetzen.
Vgl. Schneider (1995) S. 100–102, Pfeifer (1993) S.313–318
Der Begriff „Organizational Learning“ wird in der deutschsprachigen Literatur oft mit lernender Organisation übersetzt. Gemeint ist die Befähigung einer Organisation, einen eigenen Lernprozess zu durchlaufen, der sich analog zum individuellen Lernen vollzieht. Zur Theorie des „Organizational Learnings“ vergleiche die Arbeiten von Strauß (1996) und Argyris (1993).
Nonaka / Takeuchi (1995) S.44 ff.
Das System ebenenübergreifender und ebeneninterner Regelkreise ist in Anlehnung an die Struktur technischer und organisatorischer Qualitätsregelkreise in Weck et al. (1990) S.442 entstanden und wurde an die Besonderheiten von Dienstleistungen angepasst.
Vgl. Weck et al. (1990) S.442, Heger (1994), Spur et al. (1993) S.21
Vgl. Pfeifer (1993) S.309, Seghezzi (1996) S.75 ff
z.B. stellt Kirstein (1991) ein Regelkreissystem für Produkt — Kunden — Beziehungen vor, das aus einem Prozessregelkreis, einem Kundenregelkreis, einem Prozessmanagementregelkreis und einem Auditregelkreis besteht. Für den Prozessmanagementregelkreis schlägt er in Kirstein (1993) S.230 eine weitergehende Unterteilung in mehrere Ebenen vor. Dabei beschränkt sich Kirsteins Regelkreissystem insgesamt auf die Regelung innerhalb der operativen Ebene und der Steuerungsebene im Sinne des hier vorgestellten Modells. Im Rahmen des St. Galler Konzeptes ‚Integriertes Qualitätsmanagement‘ präsentiert auch Seghezzi (1996) S.87 ff eine Hierarchie von Regelkreisen, die sich direkt an der Produktionshierarchie orientiert.
Die hier vorgestellte vierstufige Hierarchie wurde in Anlehnung an die vier Unternehmensebenen in Willenbacher (1994) entworfen: Managementebene, planerische Ebene, administrative Ebene, operative Ebene. Vgl. auch Abschnitt 2.5.4.1.
Mit Kundenkontakt ist hier die Integration eines wie auch immer gearteten externen (Kunden-) Faktors in die Aktivität gemeint.
Vgl. das in Abschnitt 2.1.3 erläuterte Uno-Actu-Prinzip.
Solche Informationen können z.B. durch Marktstudien oder spezielle Forschungsprojekte generiert werden.
Vgl. Abschnitt 2.3.
Vgl. Bleicher (1994), Seghezzi (1996) S.129
Vgl. die Qualitätskosten- und -nutzenbetrachtung im prozessorientierten Qualitätsverständnis in Abschnitt 2.6.6
Ein Prozess wird durch die Faktoren Input — Verarbeitung — Output beschrieben. Da diese Betrachtungsweise unabhängig vom Prozessdetaillierungsgrad ist, kann sie sowohl für einzelne Arbeitsschritte (elementare oder atomare Einzelaktivitäten) als auch für komplette Arbeitsabläufe (z.B. Dienstleistungsmakroprozesse) angewandt werden. Vgl. Scholz / Vrohlings (1994) S.39. Vgl. auch die Ausführungen zur Transparenz der Dienstleistungsqualität in Abschnitt 2.5.4.2.
Seghezzi(1996)S.76
Ursprünglich beschrieben in Haist / Fromm (1989) S.97
Zur Prozesshierarchisierung vgl. u.a. Krcmar (1997) S.90, Milling (1981) S.103–105
Vgl. Spur et al. (1993) S.21, Meins (1989) S.620–634
Die Begriffe Aktivität und Prozess stellen zwei Betrachtungsweisen desselben Vorgangs dar. Während die Bezeichnung Aktivität mehr die Ausführung betont, stellt die Bezeichnung Prozess den Ablauf in den Vordergrund.
Vgl. Seghezzi(1996) S.76
Das in diesem Kapitel entwickelte System dient zunächst primär der Überwachung von Prozessdaten, da die zweite Zielsetzung eine umfassende Analyse und Strukturierung aller Geschäftsprozesse unter organisatorischen und produktionsorientierten Gesichtspunkten erfordern würde. Dies ist nur bei einer sehr konkreten Problemstellung sinnvoll und vergrößert die Komplexität entsprechend. Daher bleibt es übergeordneten, weniger formalen Regelkreisen bis hin zum Double-Loop Learning vorbehalten, aus den gewonnenen Daten Rückschlüsse auf potenzielle Probleme innerhalb der zugrunde liegenden Geschäftsprozesse oder der Organisationsstrategie zu ziehen. Dies kann jedoch nicht automatisiert geschehen, sondern muss durch einen Entscheidungsträger veranlasst werden.
Vgl. Eversheim (1995) S.7
vgl. Jacobson et al. (1995), Hammer (1996), Eversheim (1997b), Gaitanides et al. (1994), Hammer / Champy (1993)
Vgl. hierzu auch die Bestimmung von Qualitätskosten und Qualitätsnutzen in Abschnitt 2.6.6
Vgl. Hennig (1996) S.3
ERP: Enterprise Resource Planning
Vgl. z.B. Berry / Parasuraman (1997), Scherr / Trumpold (1996), Seghezzi (1996), Horváth / Urban (1990) S.54 ff., Eversheim et al. (1987)
Vgl. Drees / Gerkens / Hennig (1990), Hannen / Schieferdecker (1997)
Vgl. Campanella (1990)
Vgl. Niemand / Rassat (1997) S.41
Vgl. Köster/Siech (1990)
Scheer / Trumpold (1996)
Ausführliche Erläuterungen zur OMT finden sich z.B. in Rumbaugh et al. (1993), Derr (1995), Rumbaugh (1996), Awad et al. (1996), vgl. auch Ausführungen zu den Modellierungsmethoden in Abschnitt 4.3.1
Vgl. Spur et al. (1993), Süssenguth (1991), Meins (1989) S.626
Scheer / Trumpold (1996) S. 17
Vgl. Scheer / Trumpold (1996) S.43 ff
Während die dienstleistungsspezifischen Merkmale in dem in Abschnitt 4.3.4 vorgestellten Referenzmodell Eingang finden, wird die sukzessive Adaption insbesondere über das in Kapitel 5 vorgeschlagene Vorgehensmodell berücksichtigt.
Berry / Parasuraman (1997)
Vgl. Abschnitt 2.5.3.1
Berry (1995) S.34, Übersetzung durch den Verfasser
Zu den drei wesentlichen Kundentypen zählen Berry und Parasuraman externe Kunden, die bereits Erfahrung mit dem Angebot der Organisation haben, Kunden der Wettbewerber, die zu eigenen Kunden werden sollen, und interne Kunden (Mitarbeiter), die auf interne Dienstleistungen angewiesen sind, um ihre eigentliche Aufgabe zu erfüllen.
Das entspricht der auch im SERVQUAL aufgestellten Forderung, die Servicequalität als Differenz zwischen Beurteilung und Erwartung des Kunden bezüglich eines Merkmales zu ermitteln. Vgl. hierzu z.B. Zeithaml et al. (1992), Parasuraman et al. (1994) und Haller (1995) S.89 ff sowie die Operationalisierung des kundenbasierten Qualitätsverständnisses in Abschnitt 2.5.1.1.
Die Qualität der Information wird determiniert durch Relevanz, Genauigkeit, Nutzen, Zusammenhang, Glaubwürdigkeit, Verständlichkeit und besonders durch den Zeitpunkt, an dem sie zur Verfügung steht. Vgl. Berry / Parasuraman (1997) S.70
Vgl. Abschnitt 2.4.3.2
Verfahren aus dem Umfeld des Reengineerings kommen für diesen Anwendungsfall nur eingeschränkt in Betracht, da die Mehrzahl von ihnen nicht hinreichend formal ist, um die Basis für ein informationstechnisch umsetzbares Referenzmodell darzustellen.
Chen (1976), vgl. Date (1995) S.347–371
Petri (1962), eine ausführliche Bibliographie zu Petri-Netz- Theorie und Anwendungen enthält Murata (1989)
z.B. Structured Analysis / Structured Design (SA/SD), vgl. DeMarco (1979), SADT und IDEF, vgl. Harrington (1985) und Ross (1985), Jackson Structured Development (JSD), vgl. Jackson (1983)
Eine Gegenüberstellung der objektorientierten Modellierungsmethoden findet sich u.a. in Schäfer (1994)
Coad / Yourdon (1991a), Coad / Yourdon (1991b),
Wirfs-Brock et al. (1990)
Rumbaugh et al. (1993)
Booch (1994), Booch (1995)
Jacobson (1994)
Das objektorientierte Paradigma stellt sicher, dass bei der Modellbildung Funktionskomplexe nicht in Prozeduren und Module zerlegt werden, sondern dass als Modellkern direkte Abstraktionen der Realität bzw. des zugrunde gelegten Systems Verwendung finden. Damit ähnelt das objektorientierte Modell dem realen System sehr viel stärker als ein prozedurales Modell und ermöglicht ein intuitiveres Verständnis.
Diese Kriterien leiten sich aus dem Abbildungsmerkmal, dem Verkürzungsmerkmal sowie dem pragmatischen Merkmal eines Modells ab. Vgl. hierzu Spur et al. (1993) S.9 ff und S.27
Verschiedene Modellierungsverfahren werden z.B. in Spur et al.(1993) S.27 ff und Schäfer (1994) einander gegenübergestellt.
In Anlehnung an Rational (1997) S.4
In der Zwischenzeit wurde von dem UML-Team unter der Federführung von Ivar Jacobson der Rational Unified Process vorgestellt, der im wesentlichen eine Weiterentwicklung des ebenfalls von Jacobson im Rahmen seiner OOSE — Methode konzipierten Objectory Process darstellt. Vgl. Jacobson et al. (1999).
Für das in dieser Arbeit verfolgte Anliegen spielt der Softwareentwicklungsprozess eine untergeordnete Rolle. Es ist wesentlich, die Elemente zu beschreiben, aus denen das Referenzmodell des Dienstleistungs-QIS besteht. Die für die Entwicklung angewandten Verfahren sind dabei nebensächlich. Wichtig ist dagegen der Prozess der Modellanwendung, der im Vorgehensmodell im nächsten Kapitel beschrieben wird.
Bradley (1997)
Vgl. Rational (1997b), Wahl (1998)
Vgl. Rumbaugh et al. (1999) S.24
Reinhold / Versteegen (1997)
Eine detailliertere Darstellung der UML enthält u.a. Rumbaugh et al. (1999), Booch et al. (1999), Fowler / Scott (1997)
Vgl. Jacobson (1994)
Vgl. Jacobson et al. (1995) S. 102
Vgl. Abschnitt 4.3.2.2.2. Eine Möglichkeit, die Mehrfachvererbung im Klassenstrukturmodell durch Aggregation zu substituieren, zeigt das multifunktionale Objekt in Abschnitt 4.3.4.2.11.
Vgl. Abschnitt 4.3.2.2.2
Vgl. Booch et al. (1999) S. 233 ff
Vgl. Jacobson et al. (1995) S.105
Die Konzepte Vererbung, Generalisierung und Spezialisierung werden im Abschnitt 4.3.2.2.2 im Zusammenhang mit dem Klassenstrukturmodell ausführlich beschrieben.
Fowler / Scott (1997) S.46 vertreten z.B. die Ansicht, dass nur eine Kommunikationsbeziehung zwischen einem Aktor und einem Use-Case besteht, wenn der Aktor den Use-Case benötigt.
Vgl. Use-Case-Modell des S-QIS in Abschnitt 4.3.4.1
Vgl. Fowler / Scott (1997) S.44
Mit der UML 1.3 haben sich Jacobson, Rumbaugh und Booch ebenfalls auf diesen Ansatz festgelegt, vgl. Rumbaugh et al. (1999) S. 488 ff
Für eine vollständige Darstellung der UML vgl. Rumbaugh et al. (1999) und Booch et al. (1999)
Fragestellungen wie: „Sind Klassen auch Objekte?“, oder: „Sind Attribute von Objekten Instanzen anderer Klassen oder müssen Kompositionen über Beziehungen modelliert werden?“ werden je nach Programmiersprache unterschiedlich beantwortet.
Eine Ausnahme stellt z.B. die graphische Modellierungssprache in Geidel (1994) dar.
Vgl. Rational (1997a)
Vgl. Objekte als Instanzen von Klassen in Abschnitt 4.3.2.2.4
Statt der Bezeichnung instanziierbare Klasse verwenden einige Autoren auch die Begriffe konkrete Klasse und generische Klasse. Andere Autoren verstehen unter generische Klasse oder generische Einheit jedoch eine mit Typ-Parametern versehene Schablone für Unterklassen, die selbst nicht instanziiert werden kann. Leider existieren im Umfeld der objektorientierten Modellierung und Programmierung zahlreiche widersprüchliche Definitionen. So ist auch die hier gegebene Definition einer abstrakten Klasse nicht vollständig unumstritten. Da es jedoch keinen Sinn macht, sämtliche potenziellen Bedeutungen und Definitionen aller objektorientierten Begriffe zu erörtern, werden in dieser Arbeit die gebräuchlichsten und die dem Verständnis des Autoren naheliegensten Bezeichnungen gewählt.
In einem Service — Qualitätsinformationssystem hängt es vom konkreten Anwendungsfall ab, ob ein Sachverhalt als Attribut oder als eigenständige Klasse modelliert werden sollte. Um die Komplexität zu reduzieren, werden in dem im Abschnitt 4.3.4 vorgestellten Referenzmodell die nicht struktur- sondern lediglich ablaufrelevanten Konstrukte als Attribute modelliert, obwohl es bei der anwendungsspezifischen Implementierung des Modells durchaus zweckmäßig sein kann, hierfür eigene Klassen zu verwenden.
Normalerweise ist es sinnvoll, innerhalb einer Klasse eindeutige Namen für die Methoden zu vergeben. Es kann aber notwendig sein, die gleiche Methode mit unterschiedlichen Parametertypen zur Verfügung zu stellen. In einem solchen Fall werden die gleichnamigen Methoden durch die Parameterliste unterschieden. Dieses Vorgehen wird als Überladen von Methoden bezeichnet.
Die explizite Angabe von Parametern während des Methodenaufrufs ist nicht ganz unproblematisch, da bestimmte Parameter sowohl übergeben als auch während des Ablaufs der Methode ermittelt werden können.
Diesen Definitionen lässt sich entnehmen, dass es sich bei einer Oberklasse nicht unbedingt um eine abstrakte 680 Klasse handeln muss. Obwohl genau das in der Regel der Fall ist, gibt es auch Ausnahmen, wie Abschnitt 4.3.4.2.8 zeigen wird.
Vgl. Rumbaugh et al. (1993) S.80 f
Die Vorteile der Mehrfachvererbung können von Systemen mit Einfachvererbung durch Delegation, als besondere Form der Aggregation, oder durch verschachtelte Generalisierungen kompensiert werden. Vgl. hierzu Rumbaugh et al. (1993) S.82 ff sowie die in Abschnitt 4.3.4.2.11 beschriebenen multifunktionalen Objekte.
Soll lediglich eine einseitige Navigierbarkeit modelliert werden, so kann die Navigationsrichtung durch einen Pfeil an einem Ende der Assoziation symbolisiert werden, vgl. Booch et ai. (1999) S.144. Dies kann beispielsweise bei der Kommunikation zwischen einem Benutzer- und einem Passwortobjekt sinnvoll sein. Für den Benutzer ist das Passwort sichtbar, während vom Passwort aus keine Rückschlüsse auf den Benutzer gezogen werden können.
Vgl. Rational (1997b) S.45, Booch et al. (1999) S.348
Vgl. Rational (1997a) S.21
Fehlt die Angabe einer Multiplizität, so gilt das Modell als unvollständig. Ein fehlender Wert wird jedoch häufig als Null oder mehr (*) interpretiert.
Das bedeutet, dass ein Objekt zwar die Eigenschaften und das Verhalten der Oberklassen der instanziierten 688 Klasse erbt, jedoch durch die Instanziierung nicht gleichzeitig auch Instanz der beerbten Oberklassen wird.
Der Objektidentifizierer kann ein eindeutiger Name oder eine ID sein, die in der Regel vom Computersystem vergeben wird. Durch ihn wird sichergestellt, dass zwei Objekte immer voneinander unterschieden werden können, auch wenn die Ausprägungen sämtlicher Attribute und Beziehungen identisch sind.
Diese Einschränkung ist für das Anliegen dieser Arbeit zweckmäßig, obwohl sie durchaus umstritten ist. Vgl. z. B. die Programmiersprache Smalltalk: „Everything is an Object“ Goldberg / Robson (1989).
Vgl. Harel (1987)
Weiter dedizierte Ereignisse der UML beschreiben Booch et al (1999) S.295 ff
Vgl. Arten der Assoziation in Abschnitt 4.3.2.2.3
Vgl. Hard (1987) S.242
Neben Signal-Ereignissen kennt die UML auch Anruf-Ereignisse, Veränderungs-Ereignisse und Zeit-Ereignisse, vgl. Rumbaugh et al. (1999) S.68 ff.
Vgl. Kap. 4.1.2
Vgl. Gielingh / Suhm (1993) S.4
Vgl. Spur et al. (1993)
Diese drei Klassen stellen auch die Grundlage für das Objektmodell der Forschergruppe Qualitätssicherung dar. Vgl. Kap 4.2.1 und Scheer / Trumpold (1996) S.18
Vgl. z.B. Patzak (1982), Dolezalek / Warnecke (1981)
Konsanke / Vlietstra (1989), Gielingh / Suhm (1993)
Zu den Elementen bzw. Operanden des Systems Produktionsunternehmen vgl. Süssenguth (1991) S.74 ff
Vgl. die definitorische Erfassung des Dienstleistungsbegriffs in Kap. 2.1
Vgl. Kap 4.1.2
Es wurde in dieser Arbeit bereits mehrfach darauf hingewiesen, dass eine vollständig Erfassung und Bewertung aller Aspekte der Dienstleistungsqualität aufgrund zahlreicher unscharfer und weicher Einflussfaktoren weder sinnvoll noch möglich ist. Trotz des hierdurch vorhandenen Rauschens ermöglicht die Quantifizierung einzelner Qualitätselemente den Einsatz von Regelmechanismen, die eine Verbesserung der Gesamtqualität bewirken können, indem sie die Bandbreite des Qualitätsprozesses auf ein verbessertes Niveau bringen. Vgl. hierzu die Abschnitt 2.6.6 und 4.1.1.2.
Das S-QIS sammelt und strukturiert prozessbezogenes Qualitätswissen und stellt dies den Qualitätsmanagern direkt sowie zur Anwendung in Qualitätsmanagement-Verfahren zur Verfügung. Der Zugriff auf allgemeines Qualitätswissen wie zum Beispiel Normen, Verfahrensbeschreibungen und Literatur wird über das S-QIS zwar grundsätzlich gewährleistet, die dafür erforderlichen Strukturen sind jedoch nicht speziell ausgearbeitet und stellen keinen Schwerpunkt dieser Arbeit dar. Eine entsprechende Erweiterung des S-QIS zu einer umfassenden Qualitätswissensbasis ist jedoch prinzipiell möglich.
Vgl. Abschnitt 2.3.
Vgl. Abschnitt 2.5.1.3 und Abschnitt 2.6.6.
Die Bezeichnung Qualitätsmanager ist in diesem Zusammenhang nicht auf einzelne Personen beschränkt. Vgl. hierzu Abschnitt 4.3.4.1.1.7
Der Zusammenhang zwischen Qualitätsinformationen, Qualitätsmerkmalen und Qualitätsindikatoren wird im Klassenstrukturmodell erläutert. Eine formale Unterscheidung wird bereits hier vorgenommen, um eine Ü-bereinstimmung mit der später benutzten Terminologie zu gewährleisten.
Vgl. Abschnitt 2.6.6 und Kapitel 3.
vgl. die Qualitätsproduktionskosten im prozessorientierten Qualitätsverständnis in Abschnitt 2.6.6.1
Zur Qualitätsregelung auf Basis externer Informationen vgl. z.B. Edler / Schäckel / Schön (1998).
Die Potenziale solcher Datenbestände zeigen u.a. Nonaka / Takeuchi (1995) S.254 auf.
Vgl. Abschnitt 2.6.6.2.
Vgl. die rekursive Aggregation von Produktivprozessen im Klassenstrukturmodell in Abschnitt 4.3.4.2.1.
Vgl. die Abschnitte 2.6.6 und 4.1.2.
Es ist allerdings denkbar, dass eine solche Differenzierung im Zusammenhang mit der Betrachtung der quali-tätsbezogenen Kosten vorgenommen wird, vgl. Abschnitt 2.6.5. Die mögliche Untergliederung einer Ressource ist jedoch an dieser Stelle des S-QIS nicht von Bedeutung.
Vgl. hierzu die Integration des externen Faktors in Abschnitt 2.1.1.
Es wurde bereits darauf hingewiesen, dass dasselbe reale Objekt die Rolle mehrerer Aktoren übernehmen kann.
Diese Vorgehensweisen werden im Rahmen des Klassenstrukturmodells genauer beschrieben.
Vgl. Abschnitt 2.4.3.3
Vgl. den Auswertung & Meldungs — Use-Case in Abschnitt 4.3.4.1.2.15
Vgl. das Kano — Modell in Abschnitt 2.2.1. Vgl. hierzu auch die Überhol- und die Überspring- Strategie zur Qualitätsverbesserung in Buzzell / Gale (1987) S. 126.
Soll bei der Optimierung des Dienstleistungsdesigns statt des Maximumprinzips das Optimumprinzip angewendet werden, vgl. Abschnitt 2.6.6, dann wird es sich allerdings kaum umgehen lassen, eine eng mit der Prozesskostenrechnung verknüpfte Qualitätsnutzenrechnung zu etablieren.
Vgl. Abschnitt 2.4. Für den Wissensingenieur ist bisher noch kein Aktor vorgesehen. Er kann bei Bedarf aber problemlos ergänzt werden.
Vgl. hierzu die Ausführungen über Wertschöpfungsprozesse in Abschnitt 2.6.2.3.
Vgl. das in Abschnitt 3.2 vorgestellte Verfahren zu interaktiven Entscheidungsunterstützung bei Mehrzielproblemen.
Vgl. die Entscheidungsunterstützung bei der Qualitätsnutzenoptimierung in Abschnitt 3.3.
Vgl. Abschnitt 2.5.4
Vgl. Abschnitt 4.1.1.2
Vgl. das Goal Deployment in Conti (1993) S.150 ff
Vgl. Abschnitt 2.4.3.4
Zu den Gestaltungsmerkmalen einer Verbesserungsplanung vgl. Hummel (1998) S.174 ff
Vgl. die Implementierung der Qualitätsmerkmale in Abschnitt 4.3.4.2.6.
Vgl. Reichling / Spremann (1989), Edler / Schäckel / Schön (1998) S.34
Diese Schwellenwertregler werden im Klassenstrukturdiagramm durch Alarmregeln präzisiert. Vgl. Abschnitt 4.3.4.2.10
Vgl. Abschnitt 4.3.4.2.
Vgl. die Beschreibung des Qualitätsinformationscontainers in Abschnitt 4.3.4.2.5
Die mit diesem Use-Case verbundene Funktionalität wird im Zustandsmodell detaillierter dargestellt, vgl. Abschnitt 4.3.5.3.1.
Vgl. Woll (1994) S.32, Woll spricht in diesem Zusammenhang von den Arten der Erfassung von Rückmeldungen. In dieser Arbeit wird demgegenüber die Rückmeldung als eigenständige aktive Komponente des Qualitätsinformationssystems betrachtet und beschrieben. Im Sinne des S-QIS bedeutet eine Rückmeldung nicht nur, dass eine Information transformiert und anschließend an ihre ursprüngliche Quelle zurückgeschickt wird, sondern sie ist vielmehr das Übertragungsmedium eines Regelkreises zwischen den unterschiedlichsten Quellen und Senken von Informationen.
Vgl. Aufbau und hierarchische Strukturierung der Qualitätsregelkreise, Kapitel 4.1.1.3
Die Grenzbedingung einer Qualitätsregelkarte kann eine Warn- oder Eingriffsgrenze oder auch ein erkannter Run oder Trend sein.
Dabei handelt es um konkrete Methoden, die einen entsprechenden Verwaltungsaufwand verursachen (z.B. eine FMEA oder das QFD), vgl. Kap. 2.5.2.4. Ständige oder einfache Verfahren wie die kontinuierliche Verbesserung oder Poka-Yokes werden in diesem Use-Case lediglich grundsätzlich geplant und organisiert. Ihre Umsetzung wird in der Regel jedoch nicht Use-Case induziert sein, da der damit verbundene organisatorische Aufwand in den meisten Fällen nicht in einem sinnvollen Verhältnis zum erreichbaren Nutzen steht.
SQL (Structured Query Language) ist die Standardsprache für relationale Datenbanken. Vgl. Date (1995) QBE steht für Query-By-Example und ist eigentlich eine eigene Abfragesprache. Vgl. Zloof (1975). In diesem Zusammenhang ist mit QBE-Modul aber nicht unbedingt eine exakte Umsetzung dieser Sprache gemeint, sondern vielmehr eine einfache, anwenderfreundliche und nach Möglichkeit graphische Abfragemöglichkeit.
Dies ist ein typisches Beispiel für eine mögliche Erweiterung des Use-Case-Modells bzw. für eine Anpassung an eine konkrete Anwendungsumgebung. Bisher wird die Abfrage der Qualitätsinformationsbasis als ein Teil des QM Methodenanwendungs — Use-Case betrachtet. Wird dieser Vorgang als hinreichend komplex und wichtig angesehen, oder soll er auch anderen Use-Cases zur Verfügung stehen, dann muss die entsprechende Funktionalität aus dem QM Methodenanwendungs — Use-Case in einen eigenständigen Use-Case extrahiert werden.
Aus wie vielen Use-Cases eine Modell bestehen soll, ist durchaus umstritten. Übersichtlichkeit und damit Handhabbarkeit sowie Aussagekraft stehen sich als konträre Forderungen gegenüber. Jacobson (1995) S.157 schlägt 10–20 Use Cases vor, während Fowler / Scott (1997) S.51 von guten Erfahrungen mit Projekten, die über 100 Use-Cases umfassten, berichtet. Cockburn (1997), (1997b) bestätigt die größere Anzahl von handhabbaren Use-Cases mit einem erfolgreichen, 200 Use-Cases umfassenden Projekt.
Vgl. Jacobson (1995) S.319 ff
Wrapper ist eine in der objektorientierten Modellierung gebräuchliche Bezeichnung für ein Hüllenobjekt, das das Verhalten enthaltener Objekte nach außen kapselt. Reale Objekte interagieren mit dem S-QIS über ihre künstlichen Abbilder. So wird zum Beispiel der Kunde Franz Maier durch das Objekt „Kunde — Maier“ im S-QIS repräsentiert, das gleichzeitig alle Daten zum Kunden Franz Maier verfügbar macht. Eine Aktion von Franz Maier löst über das Objekt „Kunde — Maier“ Aktionen im S-QIS aus.
Vgl. Abschnitt 4.1.2
Vgl. die in Abschnitt 4.1.2 vorgenommene Unterscheidung zwischen Produktiv- und Qualitätsprozessen.
Eine Alternative zu dem hier vorgeschlagenen Ansatz besteht darin, die Klassen als eigenständige Objekte mit eigenen Klassenvariablen und Klassenmethoden zu versehen. Dies ist z.B. in der Programmiersprache Smalltalk möglich. Bei einer solchen Modellierung würde jede Ressource und jeder Produktivprozess nicht als Instanz, sondern als eigene Klasse abgebildet werden. Eine Instanz einer solchen Klasse repräsentiert dann jeweils eine konkrete Aktivität.
Im S-QIS werden die Ausprägungen eines Qualitätsmerkmals zusammen mit den Referenzen auf die ursächlichen Objekte als Qualitätsinformationen bezeichnet.
Vgl. Abschnitt 2.5.4.1
Setzt ein Qualitätsmanager einen Qualitätsindikator zur Überwachung des Dienstleistungsgeschehens ein, so wird das Zuordnen als Abonnieren eines Qualitätsindikators bezeichnet.
Es wurde bereits darauf hingewiesen, dass die Objekte im Klassenstrukturmodell des S-QIS sowohl das Verhalten ihrer Vorbilder implementieren als auch die zu ihnen gehörenden Daten organisieren. Da in der Objektorientierung Daten- und Methodenbereiche, die sich auf dasselbe Objekt beziehen, nicht logisch oder physikalisch getrennt werden, müssen die Daten direkt über die Objekte verwaltet werden.
Unberücksichtigt bleiben beispielsweise Attribute, die für die Identifizierung der Objekte zuständig sind, Methoden, die das Hinzufügen bzw. Entfernen von Komponenten ermöglichen, sowie Methoden, die die Werte von Attributen auslesen oder schreiben, obwohl diese im Sinne der Datenkapselung erforderlich sind. Ebenfalls nicht angeführt werden Methoden, die Informationen über assoziierte Objekte liefern, diese verknüpfen oder erzeugen. Es kann vielmehr davon ausgegangen werden, dass alle Daten von anderen Objekten, mit denen das betrachtete Objekte direkt oder indirekt (über ein anderes Objekt) in Verbindung steht, abgefragt werden können, soweit dies notwendig und sinnvoll ist.
Für das S-QIS ist vielmehr die Klasse Qualitätsprozess relevant, die im Abschnitt 4.3.4.2.2 detailliert wird.
Da die Unterklasse eine Spezialisierung der Oberklasse ist, können auch vorhandene Methoden der Oberklasse in der Unterklasse neu implementiert werden, um dem speziellen Verhalten der Unterklasse gerecht zu werden. Die Methoden dürfen dabei nur soweit angepasst werden, dass die Unterklasse vom Typ her weiterhin von der Oberklasse generalisiert wird. Ansonsten muss eine neue Klasse erzeugt werden. Vgl. hierzu Rumbaugh et al. (1993) S.297
Es macht kaum Sinn, dass an dem externen Kundenfaktor Herr Meier die Dienstleistung Inspektion mit dem Produktivprozess Ölwechsel ausgeführt wird. Zum UML- Konstrukt Verfeinerungen vgl. Rational (1997b) S.57
Theoretisch könnte auf die Klasse Dienstleistung gänzlich verzichtet werden und der Dienstleistungsmakro-prozess als komplexer Produktivprozess modelliert werden. Aus Gründen der Übersichtlichkeit wird jedoch an der hier durchgeführten Unterscheidung festgehalten.
Die Komplexität einer atomaren Einzelaktivität hängt vom Einsatzzweck der S-QIS ab. Es können durchaus auch komplexere Abläufe als atomare Einzelaktivität aufgefasst werden, wenn ihre Aufgliederung keine zusätzlichen Informationen liefert.
Dieses Qualitätsmerkmal wird in der Regel ein komplexes Qualitätsmerkmal sein, in dem sämtliche Qualitätsmerkmale aggregiert sind, deren Qualitätsinformationscontainer sich auf den Qualitätsprozess beziehen.
Diese Methode ist produktionsspezifisch und damit nur indirekt qualitätsrelevant, so dass sie hier nicht weiter vertieft wird. Da ein Kundenobjekt nur den Kunden repräsentiert und nicht die Eigendynamik des Kundenverhaltens abbilden kann, muss an der Schnittstelle zwischen dem S-QIS Kundenobjekt und dem realen Kunden eine Übergabe der Ausführungsparameter stattfinden. Für das S-QIS geschieht dies im Rahmen der Leis-tungsinanspruchnahmeO — Methode des Kundenobjektes, in der eine entsprechende Funktionalität implementiert sein muss.
Eine Alternative zu dieser Form der Kundenaggregation besteht darin, den Qualitätsprozess für jeden einzelnen Kunden zu verfolgen und die Kundengruppe anschließend mit Hilfe eines komplexen Qualitätsmerkmals zusammenzufassen. Vgl. Abschnitt 4.3.4.2.6. Letzterer Ansatz ist jedoch mit einem erhöhten Speicher- und Organisationsaufwand verbunden, so dass nach Möglichkeit die hier vorgeschlagene Methode eingesetzt werden sollte.
Die Klasse Merkmal verfügt über zwei unterschiedliche Generalisierungsstrukturen (1. elementares QM bzw. komplexes QM, 2. kardinales QM, nominales QM bzw. ordinales QM etc.). Diese beiden Generalisierungsstrukturen lassen sich auf drei verschiedene Arten parallel realisieren: Erstens mit Hilfe der Mehrfachvererbung, indem zwei Klassen instanziiert werden; zweitens durch eine Aggregationsklasse, die jeweils ein Objekt der beiden Generalisierungsstrukturen enthält, sowie drittens über eine redundante Modellierung, indem sowohl für das elementare als auch für das komplexe Qualitätsmerkmal jeweils getrennt die erweiterte Objekthierarchie implementiert wird.
Die Klasse Qualitätsmerkmal selbst ist abstrakt. Instanziiert werden können nur die abgeleiteten Unterklassen, die jedoch das Verhalten der Oberklasse Qualitätsmerkmal erben, so dass es hier zusammenfassend beschrieben werden kann.
Vgl. DIN 55350 (1995), Teil 11, DIN 55350 (1989), Teil 12
Kardinale Merkmale umfassen alle metrisch skalierten Merkmale. Bei Bedarf kann eine weitere Unterscheidung in Intervallskalierung, Ratioskalierung und Absolutskalierung vorgenommen werden.
Ein Beispiel hierfür ist die Beurteilung der Freundlichkeit des Kundenkontaktpersonals mit Hilfe von Schulnoten. Dieses Merkmal ist zunächst nur ordinal skaliert, wird jedoch durch die Definition einer Kosten- und Nutzenfunktion für die möglichen Ausprägungen auf ein kardinales Niveau gebracht.
Vgl. Abschnitt 2.4.3.3.
Vgl. Abschnitt 2.4
Aus diesem Grund ist es zulässig, dass komplexe Qualitätsmerkmale auch nur ein untergeordnetes Qualitätsmerkmal aggregieren, wenn beispielsweise bisher nur ein Kunde eines Typs an einem bestimmten Qualitäts-prozess teilgenommen hat. Analoges gilt für Kundengruppen und Ressourcengruppen.
Vgl. hierzu sowohl die Verstärkung schwacher Signale in Abschnitt 4.3.4.1.2.11 als auch die Konstruktion von Ursachen-Wirkungsbeziehungen in Abschnitt 2.5.4.1.
Vgl. hierzu Abschnitt 2.6.6
Geht man beispielsweise von drei Kundentypen aus, die die unterschiedlichen Kunden klassifizieren, die an einem Qualitätsprozess beteiligt sind, so können drei komplexe Qualitätsmerkmale erzeugt werden, die jeweils alle Qualitätsinformationen eines Kundentyps zusammenfassen. Jedem dieser komplexen Merkmale wird dann ein QDM zugeordnet, um ein kundentypspezifisches Design der Dienstleistung vornehmen zu können.
Das DL-Code Objekt enthält die Codestruktur der Dienstleistung, vgl. Abschnitt 2.6.6.
Vgl. Abschnitt 3.2
Vgl. Abschnitt 3.3.
Der spezifische Code einer Dienstleistung beschreibt die Ausprägungen der Qualitätsdesignmerkmale bei einem konkreten Dienstleistungsdesign. Vgl. Abschnitt 2.6.6
Die Unterscheidung zwischen Leistungs- und Ergebnisindikatoren ist abhängig vom Bezugspunkt. Ergebnisindikatoren eines Bereiches können Leistungsindikatoren eines anderen Bereiches sein. Aus diesem Grund ist es im S-QIS zulässig, auch Führungsindikatoren als solche zu instanziieren, ohne den Verwendungszweck als Leistungs- oder Ergebnisindikator von vornherein festzulegen. Dadurch kann diese Entscheidung dem Qualitätsmanager überlassen werden, der den Indikator in seine Qualitäts-Scorecard aufnimmt.
Man nehme beispielsweise an, dass die Turnaroundzeiten aller Flugzeuge einer Flotte in einem komplexen Qualitätsmerkmal aggregiert werden. Mit Hilfe des Selektionsobjektes ist es möglich, verschiedene Indikatoren zu erzeugen, die sich alle auf dasselbe Merkmal beziehen, jedoch jeweils nur die Qualitätsinformationen herausfiltern, an denen ein bestimmtes Flugzeug als Ressource beteiligt ist.
Siehe hierzu das dynamische Modell der Klasse Qualitätsindikator in Abschnitt 4.3.4.3.1.
Vgl. Abschnitt 2.5.4. An dieser Stelle ist eine Synthese zwischen einem Empowerment, das dem einzelnen Qualitätsmanager einen großen Entscheidungsspielraum lässt, und einem Produktlinienansatz, der mit dem Ziel einer konstanten und reproduzierbaren Qualität sehr restriktive Vorgaben definiert, zu realisieren. Wie eine solche Synthese aussieht, hängt von der Struktur und der Kultur der Organisation ab. Die Qualitäts-Scorecard ermöglicht es, die Synthese beider Ansätze adaptiv und transparent zu vollziehen.
Ein einfaches Beispiel ist ein Werkzeug, das sich automatisch justiert, wenn eine bestimmte Toleranzgrenze überschritten wird.
Voraussetzung für ein nachvollziehbares, qualitätsorientiertes Handeln ist die Verfügbarkeit transparenter, strukturierter Informationen, die, soweit sie nicht automatisch verfügbar gemacht werden, bedarfsgesteuert abrufbar sind.
In Abschnitt 2.4.3.2 wurde als ein Zwischenschritt der Einsatz von Moderatoren oder Wissensingenieuren angeregt, um eine konsistente Struktur der erfassten Qualitätsinformationen sicherzustellen.
Die genaue Funktionalität dieser Methode ist von der Handlungsvollmacht des Qualitätsmanagers abhängig. Im konkreten Anwendungsfall kann es zweckmäßig sein, zusätzliche Methoden etwa für die Qualitätsmerkmalskonstruktion vorzusehen.
vgl. Abschnitt 4.1
Auf diesen Umstand wurde bereits im Zusammenhang mit der Qualitätsplanung und der Ableitung der Qualitätsdesignmerkmale eingegangen.
In Abschnitt 2.4.3.4 wurde auf die Gefahren der Informationsüberversorgung hingewiesen. Die kontrollierte Anwendung des Push-Prinzips mit Hilfe der Alarmierungsregeln ist ein weiterer Ansatz zur Begrenzung dieses Problems.
Hierzu gehören zum Beispiel das Initialisieren, Zuweisen, Reservieren etc.
Hinter dieser Forderung steht die Überlegung, dass neue Qualitätsinformationen gemeldet werden können, während die Auswertung der aktuellen QI noch nicht abgeschlossen ist. Die Parallelität mehrerer „Qualitätsinformation auswertend“ — Zustände ermöglicht es, gleichzeitig verschiedene Qualitätsinformationen zu bearbeiten. Realisiert wird diese Parallelität durch die Klasse QI-Auswertung als mehrfach instanziierbare Komponente der Klasse Qualitätsindikator, vgl. Abschnitt 4.3.4.2.8.
Der Zustand „Aktiv“ bedeutet nicht unbedingt, dass der Qualitätsmanager auch physikalisch verfügbar ist. Wie bereits dargestellt, repräsentieren die Instanzen im S-QIS sowohl reale Objekte wie z.B. den Sachbearbeiter Maier als auch deren informationstechnisches Abbild. Letzteres kann aktiv sein und Qualitätsinformationen sammeln, auch nachdem des reale Objekt Feierabend gemacht hat oder ausgeschaltet wurde. Sobald das reale Objekt dann wieder für sein informationstechnisches Abbild verfügbar ist, werden die in der Zwischenzeit gesammelten Qualitätsinformationen weiter verarbeitet. Wie beim Qualitätsindikator kann unter bestimmten Umständen auch beim Qualitätsmanager ein Parallelisieren von Handlungen sinnvoll sein. Dies ist im hier vorgestellten Referenzmodell jedoch nicht vorgesehen. Vielmehr wird davon ausgegangen, dass Meldungen der Qualitätsindikatoren sequentiell abgearbeitet werden, sobald sich der Qualitätsmanager wieder im Zustand „Bereit“ befindet. Sollte ein Parallelisierung erforderlich sein, so kann der Qualitätsmanager analog zur Klasse Qualitätsindikator modifiziert werden.
Vorausgesetzt, er hat die notwendigen Berechtigungen, die allerdings im Sinne eines „Open Book“ — Managements großzügig verteilt sein sollten. Vgl. Abschnitt 2.4.3.4
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Hennig, B. (2001). Objektorientierte Qualitätsinformationsmodellierung. In: Prozessorientiertes Qualitätsmanagement von Dienstleistungen. Deutscher Universitätsverlag. https://doi.org/10.1007/978-3-322-91483-5_4
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