Bislang existiert eine Vielzahl empirischer und theoretischer Literatur, welche die wechselseitige Abhängigkeit zwischen Informations- und Kommunikationstechnologien und Lean Manufacturing adressieren. Gleichwohl besteht innerhalb der aktuellen Forschungslage eine Forschungslücke hinsichtlich einer Analyse der Schnittstellen und Wechselwirkungen zwischen Künstlicher Intelligenz und dem Lean Management. Angesichts steigender betriebswirtschaftlicher Herausforderungen, insbesondere im europäischen Produktionssektor, gewinnen ganzheitliche Ansätze zur Weiterentwicklung an strategischer Relevanz, um die unternehmerische Gesamtleistung zu erhöhen und langfristige Wettbewerbsfähigkeit sicherzustellen. Vor diesem Hintergrund ergibt sich die zentrale Fragestellung, inwiefern der Einsatz Künstlicher Intelligenz das Lean Management in Produktionsunternehmen, mit besonderem Fokus auf das Qualitätsmanagement in der Automobilindustrie, optimieren kann. Eine bestehende Forschungslücke in diesem Bereich verhindert bislang, dass produzierende Unternehmen die Synergiepotenziale beider Ansätze vollständig nutzen, um dadurch ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. Die Masterarbeit gliedert sich in sechs Kapitel. Einleitend wird die Relevanz des Themas dargestellt, die Problemstellung erläutert sowie Zielsetzung und Forschungsfragen abgeleitet. Darauf aufbauend wird das methodische Vorgehen beschrieben, um die wissenschaftliche Herangehensweise nachvollziehbar zu machen. Kapitel zwei legt die theoretischen Grundlagen des Qualitätsmanagements im industriellen Kontext dar. Kapitel drei widmet sich den Prinzipien, Methoden und der aktuellen Bedeutung von Lean Management. In Kapitel vier werden die technologischen Grundlagen der Künstlichen Intelligenz sowie deren Einsatz im Qualitätsmanagement behandelt. Das fünfte Kapitel bildet den analytischen Kern der Arbeit und untersucht systematisch die Synergiepotenziale zwischen KI und Lean Management im Qualitätsmanagement, inklusive konkreter Einflussbereiche sowie die Optimierung von Qualitätsmanagementprozessen. Zudem werden die Weiterentwicklung von Entscheidungsprozessen durch KI sowie die Chancen und Hemmnisse untersucht. Abschließend fasst das letzte Kapitel die zentralen Erkenntnisse zusammen, benennt Limitationen und gibt einen Ausblick auf weiterführende Forschung. Die Analyse der zugrunde liegenden Prinzipien und Methoden des Lean Managements sowie der Künstlichen Intelligenz verdeutlicht, welche Synergiepotenziale sich durch deren Kombination im Kontext des Qualitätsmanagements ergeben. Die gezielte Kombination der Stärken beider Ansätze ermöglicht es, produzierenden Unternehmen, wirtschaftlichen Herausforderungen effektiv zu begegnen und insbesondere innerhalb der Automobilindustrie die Wettbewerbsfähigkeit langfristig zu sichern. Die daraus resultierenden Synergieeffekte leisten einen substanziellen Beitrag zur Optimierung qualitätsbezogener Prozesse in der Produktion. Unter Berücksichtigung der identifizierten Chancen und potenziellen Hemmnissen können diese Effekte gezielt nutzbar gemacht und sowohl das Qualitätsmanagement optimiert, als auch die Qualität strategischer Entscheidungsfindung nachhaltig verbessert werden.
Synergien von Lean Management und Künstlicher Intelligenz in der Produktion: Potenziale für das Qualitätsmanagement
Riegler, M. (Autor). 2025
Studienabschlussarbeit: Masterarbeit