Das Produktivitätsverständnis auf Unternehmensebene ist auch heute noch sehr stark von der Güterproduktion geprägt. Offenkundig unterliegt die Produktion von Dienstleistungen völlig anderen, zum Teil diametralen Bedingungen, weshalb die Aussagekraft der traditionellen Produktivitätskennzahl als Quotient von Output zu Input als eingeschränkt und ihre isolierte Betrachtung sogar als gefährlich bezeichnet werden muss. In der Dissertation wird ein integratives Produktivitätsmodell für wissensintensive Dienstleistungen vorgestellt. Mithilfe einer ganzheitlichen Produktivitätslogik werden Unternehmen befähigt, ein spezifisches Kennzahlensystem zur Erfassung und Bewertung aufzustellen. Die Einflussfaktoren auf die Produktivität der Dienstleistungserbringung wurden im Rahmen von 32 semi-strukturierten Interviews mit betrieblichen Experten aus der chemischen Industrie und der Energiewirtschaft identifiziert. Die empirische Überprüfung der im Modell abgebildeten Konstrukte und Wechselwirkungen erfolgte auf Basis einer Online Querschnittsstudie mit 386 Teilnehmenden und der Strukturgleichungsmodellierung in SmartPLS. Die Ergebnisse zeigen, dass bei Wissensarbeit die Analyse, Bewertung und Steuerung der Effektivität wichtiger ist als die der Effizienz. Für eine kontinuierliche Gestaltung und Optimierung von wissensintensiven Engineering Projekten werden zudem eine Modellierungsmethode basierend auf Design Structure Matrizen sowie ein Simulationsalgorithmus vorgestellt. Die stochastische und ereignisdiskrete Simulation unterstützt Manager/-innen dabei, die Produktivität einer Dienstleistungsorganisation mit geringem Modellierungsaufwand im Voraus zu untersuchen. Die "Was wäre, wenn?" Simulationsstudien können zudem dazu genutzt werden, Chancen zu erkennen und Risiken zu vermeiden.