Entwicklung eines KI-basierten Portfoliomanagementsystems für Wohnungsunternehmen

Im Mittelpunkt der vorliegenden Dissertation steht die Entwicklung eines Rahmenkonzept für ein intelligentes Wohnimmobilien-Portfoliomanagementsystem, welches einen Übergang von einem herkömmlichen Management-Informationsystem zu einer ganzheitlichen Modellierung der Entscheidungsfindungsprozesse in einem Wohnungsunternehmen gewährleistet und die Entscheidungsträger auf mehreren Ebenen somit weitgehend ergänzt. Der Entwicklungsbedarf orientiert sich dabei an den benötigten Grad der Entscheidungsunterstützung, welcher sich aus der hohen Granularität eines Wohnungsportfolios, der Vielfältigkeit von wirkenden Einflussfaktoren sowie einer grundsätzlich hohen Entwicklungsdynamik auf dem Mietmarkt ergibt. Um die steigenden Anforderungen an die Informationsverfügbarkeit zu erfüllen, werden im Rahmen der Systementwicklung ausgewählte Ansätze aus dem Bereich Künstliche Intelligenz untersucht und implementiert. Dabei werden die theoretischen Methoden und Modelle des Immobilienmanagements schrittweise mit den Instrumenten der Wirtschaftsinformatik verknüpft. Die Erarbeitung der Systemkonzeption erfolgt in mehreren aufeinander aufbauenden Schritten. Zunächst wird eine umfassende Analyse der wohnungswirtschaftlichen Portfoliomanagementaufgaben vorgenommen. Diesbezüglich werden die Spezifik der Assetklasse Wohnimmobilien, die zur Verfügung stehenden Diversifikationspotenziale sowie das grundsätzliche Handlungs- und Entscheidungsspektrum, welche der wohnungsunternehmerischen Wertschöpfung zugrundeliegen, diskutiert. Im Ergebnis wird ein spezifischer Erklärungsansatz, welcher das wohnungswirtschaftliche Portfoliomanagement als eine eigenständige Disziplin charakterisiert, formuliert. In dem zweiten Teil der Arbeit erfolgt die Ableitung konkreter Anforderungen an ein effizientes Portfoliomanagementsystem. In diesem Zusammenhang werden einerseits die vorhandenen Systeme aus der methodischen und der technologischen Perspektive ausgewerten. Andererseits werden die Weiterentwicklungspotenziale identifiziert und auf deren Umsetzbarkeit geprüft. Es werden dabei sukzessive die Vorgaben für das iWIPMS abgeleitet und in Bezug auf die Systemfunktionen und die Systemarchitektur konkretisiert. Die Effizienz der Systemfunktionen hängt unmittelbar von der Ausgestaltung der methodischen Basis, auf welcher dieses beruht, ab. Im vorliegendan Fall zählen dazu die im Unternehmen etablierte Managementmethodik sowie die in diesem Zusammenhang angewendeten Entscheidungsmodelle und Analyseinstrumente. So wird in dem dritten Teil ein integrativer Portfoliomanagementansatz erarbeitet, welcher eine umfassende Modifikation des Shareholder-Value-Ansatzes darstellt. Dies soll in erster Linie zur ganzheitlichen Operationalisierung der wohnungswirtschaftlichen Wertschöpfung in dem System sowie zu der Verknüpfung der Asset- und Ressourcenallokation im Rahmen der Portfolioanalyse, -planung, -steuerung und -kontrolle dienen. Ein einheitliches, für die wohnungswirtschaftliche Anwendung konstruiertes Kennzahlensystems, welches sowohl die unmittelbar immobilienbezogenen Parameter als auch die interdisziplinär relevanten Kenngrößen integriert, soll dabei eine logische Grundlage für die Umsetzung der agentenbasierten Modellierung innerhalb des Systems darstellen. Mit der Entwicklung eines agentenbasierten Modells beschäftigt sich der vierte Arbeitsteil. Hierbei liegt der Diskussionsschwerpunkt auf der Implementierung eines Selbststeuerungsmechanismus für ein Wohnimmobilienportfolio, welches sich an die ausgewählten Merkmale der Organisation eines Wohnungsunternehmens orientiert. In diesem Zusammenhang wird eine verteilte Agentenarchitektur entworfen, in der sowohl die symbolischen als auch die neuronalen KI-Ansätze implementiert werden können. Abschließend werden ausgewählte Aspekte der praktischen Umsetzung des Systems erörtert.:Inhaltsverzeichnis Vorwort I Abbildungsverzeichnis VIII Tabellenverzeichnis XI Abkürzungsverzeichnis XII 1. Abschnitt: Portfoliomanagement in einem wohnungswirtschaftlichen Kontext 1 A. Immobilienwirtschaftliche Erklärungsansätze 2 B. Berücksichtigung der wohnungswirtschaftlichen Besonderheiten 5 I. Assetklasse Wohnimmobilie 5 a) Substanzielle Eigenschaften 5 b) Eigenschaften als Kapitalanlage 6 II. Wohnimmobilienportfolio 7 a) Diversifikationspotenziale 8 b) Wechselwirkungen 9 III. Wohnungsunternehmen 11 a) Schwerpunkte der Geschäftstätigkeit 11 b) Wertschöpfungsprozess 12 C. Definitorische Konkretisierung 14 I. Aufgaben des Portfoliomanagements in einem Wohnungsunternehmen 15 a) Intradisziplinäre Funktionsbereiche 15 1. Portfolioanalyse 15 2. Portfolioplanung 17 3. Portfoliosteuerung 18 4. Ergebniskontrolle 19 b) Interdisziplinäre Schnittstellen 20 1. Unternehmensplanung 20 2. Rechnungswesen 21 3. Risikomanagement 22 4. Organisationsmanagement 23 5. Finanzmanagement 23 6. Service-Management 24 II. Portfolioperformance als Ergebnis der Managemententscheidungen 25 a) Entscheidungsprozess 25 b) Entscheidungsstrukturen 27 1. Immobilienbezogene Entscheidungen 28 2. Komplementäre Entscheidungen 29 2. Abschnitt: Entwicklungsvorgaben für ein intelligentes Wohnimmobilien-Portfoliomanagementsystem (iWIPMS) 31 A. Entwicklungspotenziale der Management-Informationssysteme 31 I. Methodische Weiterentwicklung 32 a) Portfoliomanagementansatz 32 1. Qualitativer Ansatz 32 2. Quantitativer Ansatz 34 b) Entscheidungsmodell 37 c) Analyseinstrumente 39 II. Technologische Weiterentwicklung 41 a) Systemübergreifende Datenintegration 41 b) Automatisierung der Entscheidungsfindung 43 B. Transformation zu einem wissensbasierten System 45 I. Funktionsweise eines WBS im Portfoliomanagement 46 II. Künstliche Intelligenz als Systembestandteil 48 a) Systemtheoretische Perspektive 48 1. Kriterien eines intelligenten Systems 50 2. Klassifizierung der KI-Formen 51 i) Symbolbasierte KI 52 ii) Konnektionistische KI 54 iii) Neuro-symbolische KI 59 b) Anwendungsbezogene Perspektive 63 1. Intelligente Agenten 63 2. Agentenbasierte Modellierung 64 C. Formalisierung der Systementwicklungsvorgaben 65 I. Systemaufgaben 66 II. Systemarchitektur 68 3. Abschnitt: Methodisches Rahmenkonstrukt eines iWIPMS 70 A. Leitansatz der wertorientierten Unternehmenssteuerung 70 I. Grundkonzept Shareholder-Value 70 II. Wohnungswirtschaftliche Anpassung 72 B. Modifikation zum integrativen Portfoliomanagement 75 I. Zielsystem 76 a) Interpretation des Spitzenzielwertes 77 b) Zielkonformität im Entscheidungsprozess 81 II. Rechenmodell 85 a) Berechnungsverfahren 85 b) Diskontierungszinssatz 88 c) Cashflow 92 1. Zuordnungsprinzip 92 2. Strukturelle Zusammensetzung 94 (1) Aperiodischer Cashflow 95 (2) Periodischer Cashflow 97 III. Kennzahlensystem 100 a) Steuerungsrelevante Basiskennzahlen 102 1. Immobilienbezogene Steuerungsparameter 103 i) Operativer Betrieb 103 ii) Investitionstätigkeit 109 iii) Desinvestitionstätigkeit 112 2. Ressourcenbezogene Steuerungsparameter 114 i) Finanzierung 114 ii) Organisation 116 iii) Steuerlast 120 b) Prognoselogik 122 c) Prognoserelevante Einflussfaktoren 123 1. Immobiliensubstanz 123 i) Standortqualität 124 ii) Gebäudequalität 124 2. Marktlage 126 i) Angebotsumfang 126 ii) Nachfrageumfang 127 3. Unternehmenspotenziale 129 i) Wettbewerbsposition des Portfolios 130 ii) Unternehmensbonität 131 C. Wertsteuerung im Portfoliomodell 132 I. Standardisierung der Angebotspalette 132 II. Standardisierung der immobilienbezogenen Handlungsstrategien 135 a) Investitionsstrategie 135 b) Instandhaltungsstrategie 136 c) Vermietungsstrategie 138 III. Objektselektion 139 4. Abschnitt: Umsetzung der agentenbasierten Architektur im Inferenzmechanismus des iWIPMS 142 A. Zentrale Modellierungsprämissen 142 I. Umgebungsmodell 143 a) Modellelemente 144 b) Parametrisierung 148 1. Umgebungseigenschaften 148 2. Umgebungszustände 149 c) Modelldynamik 152 II. Agentenstruktur 155 a) Hierarchie 156 b) Koordination 158 c) Portfoliomanagementzyklus 161 1. Bottom-Up-Phase 163 2. Top-Down-Phase 164 3. Abstimmungsphase 164 B. Funktionsprinzip der einzelnen Agenten 165 I. Logikbasierte Komponente 166 II. Neuronale Komponente 169 5. Abschnitt: Implementierung des Systems 174 A. Organisatorische Herausforderungen 174 B. Technologische Herausforderungen 175 I. Lernprozess 176 a) Training der neuronalen Netze 176 b) Lernen im BDI-Kontext 177 II. Datengrundlage 178 Schlussbemerkung VIII Thesen X Quellenverzeichnis XIV Index XLVI Eidesstattliche Erklärung

Ein Framework zur Analyse komplexer Produktportfolios mittels Machine Learning

Die Nachfrage der Kunden nach individualisierten Produkten, die Globalisierung, neue Konsummuster sowie kürzere Produktlebenszyklen führen dazu, dass Unternehmen immer mehr Varianten anbieten. Aufgrund der Arbeitsteilung und der unterschiedlichen Perspektiven können einzelne Entwickler die Komplexität des Produktportfolios nicht durchdringen. Dennoch sind die heutigen Verfahren im Produktportfolio- und Variantenmanagement geprägt durch manuelle und erfahrungsbasierte Aktivitäten. Eine systematische Analyse und Optimierung des Produktportfolios sind damit nicht möglich. Unternehmen benötigen stattdessen intelligente Lösungen, welche das gespeicherte Wissen in Daten nutzen und einsetzen, um Entscheidungen über Innovation, Differenzierung und Elimination von Produktvarianten zu unterstützen. Zielstellung dieses Forschungsvorhabens ist die Entwicklung eines Frameworks zur Analyse komplexer Produktportfolios mittels Machine Learning. Machine Learning ermöglicht es, Wissen aus Daten unterschiedlicher Lebenszyklusphasen einer Produktvariante automatisiert zu generieren und zur Unterstützung des Produktportfolio- und Variantenmanagements einzusetzen. Für die Unterstützung der Entscheidungen über Produktvarianten ist Wissen über deren Abhängigkeiten und Beziehungen sowie die Eigenschaften der einzelnen Elemente erforderlich. Dadurch soll ein Beitrag zur besseren Handhabung komplexer Produktportfolios geleistet werden. Das Framework zur Analyse komplexer Produktportfolios mittels Machine Learning besteht aus drei Bausteinen, die das zentrale Ergebnis dieser Arbeit darstellen. Zuerst wird in Baustein 1 auf die Wissensbedarfe bei der Analyse und Anpassung komplexer Produktportfolios eingegangen. Anschließend werden in Baustein 2 die Daten, welche für Entscheidungen und somit für die Wissensgenerierung im Produktportfolio- und Variantenmanagement erforderlich sind, beschrieben und charakterisiert. Abschließend findet in Baustein 3 die Datenvorbereitung und die Implementierung der Machine Learning Verfahren statt. Es wird auf unterschiedliche Verfahren eingegangen und eine Unterstützung bei der Auswahl und Evaluation der Algorithmen sowie die Möglichkeiten zum Einsatz des generierten Wissens für die Analyse komplexer Produktportfolios aufgezeigt. Das Framework wird in einer Fallstudie bei einem Industriepartner aus der Nutzfahrzeugbranche mit einem besonders komplexen Produktportfolio angewendet. Dabei werden die drei Anwendungsfälle Prognose von „marktspezifischen und technischen Eigenschaften der Produktvarianten“, Ermittlung von „Ähnlichkeiten von Produktvarianten“ und Identifikation von „Korrelationen zwischen Merkmalsausprägungen“ mit realen Daten des Industriepartners umgesetzt. Das Framework sowie die in der Fallstudie beim Industriepartner erzielten Ergebnisse werden anschließend Experten im Produktportfolio- und Variantenmanagement vorgestellt. Diese bewerten die Ergebnisse hinsichtlich der funktionalen Eigenschaften sowie dem Mehrwert aus Sicht der Forschung und industriellen Praxis anhand zuvor definierter Kriterien.:1 Einführung 1.1 Motivation 1.2 Komplexe Produktportfolios: Eine Industrieperspektive 1.3 Zielsetzung und Forschungsfragen 1.4 Aufbau der Arbeit 2 Grundlagen zur Analyse von Produktportfolios mittels Machine Learning 2.1 Komplexe Produktportfolios 2.1.1 Terminologie komplexer Produktportfolios 2.1.2 Strukturierung komplexer Produktportfolios 2.1.3 Analyse und Anpassung komplexer Produktportfolios 2.1.4 Zusammenfassung: Komplexe Produktportfolios 2.2 Machine Learning 2.2.1 Machine Learning als Teil der künstlichen Intelligenz 2.2.2 Terminologie Machine Learning 2.2.3 Wissensgenerierung mit Machine Learning 2.2.4 Datenanalyseprozess 2.2.5 Machine Learning Verfahren und Algorithmen 2.2.6 Zusammenfassung: Machine Learning 3 Ansätze zur Analyse von Produktportfolios mittels Machine Learning 3.1 Kriterien zur Bewertung bestehender Ansätze 3.2 Bestehende Ansätze aus der Literatur 3.2.1 Einsatz überwachter Lernverfahren 3.2.2 Einsatz unüberwachter Lernverfahren 3.2.3 Einsatz kombinierter Lernverfahren 3.3 Resultierender Forschungsbedarf 4 Forschungsvorgehen 4.1 Design Research Methodology (DRM) 4.2 Vorgehen und Methodeneinsatz 4.3 Kriterien für die Entwicklung des Frameworks 4.4 Schlussfolgerungen zum Forschungsvorgehen 5 Framework zur Analyse komplexer Produktportfolios 5.1 Übersicht über das Framework 5.2 Baustein 1: Wissensbedarfe zur Analyse komplexer Produktportfolios 5.2.1 Informationssuche 5.2.2 Formulierung von Alternativen 5.2.3 Prognose 5.2.4 Kriterien zur Auswahl der Wissensbedarfe 5.3 Baustein 2: Datenbasierte Beschreibung komplexer Produktportfolios 5.3.1 Produktdatenmodell 5.3.2 Vertriebsdaten 5.3.3 Nutzungsdaten 5.4 Baustein 3: Systematische Generierung und Einsatz von Wissen 5.4.1 Baustein 3.0: Vorbereitung von Produktportfoliodaten 5.4.2 Baustein 3.1: Regressionsanalyse 5.4.3 Baustein 3.2: Klassifikationsanalyse 5.4.4 Baustein 3.3: Clusteranalyse 5.4.5 Baustein 3.4: Assoziationsanalyse 5.5 Anwendung des Frameworks 5.6 Schlussfolgerung zum Framework 6 Validierung des Frameworks 6.1 Konzept der Validierung 6.2 Baustein 1: Wissensbedarfe zur Analyse komplexer Produktportfolios 6.3 Baustein 2: Datenbasierte Beschreibung komplexer Produktportfolios 6.4 Baustein 3: Systematische Generierung und Einsatz von Wissen 6.4.1 Marktspezifische und technische Produkteigenschaften 6.4.2 Ähnlichkeiten von Produktvarianten 6.4.3 Korrelationen zwischen Merkmalsausprägungen 6.5 Erfolgsvalidierung mit einer Expertenbefragung 6.6 Schlussfolgerung zur Validierung 7 Diskussion 7.1 Nutzen und Einschränkungen 7.2 Ergebnisbeitrag für die Forschung 7.3 Ergebnisbeitrag für die Industrie 8 Zusammenfassung und Ausblick 8.1 Zusammenfassung 8.2 Ausblick 9 Literaturverzeichnis 10 Abbildungsverzeichnis 11 Tabellenverzeichnis Anhang A-

Bewertung zukünftiger Erfolgspotenziale von M&A-Transaktionen im Rahmen einer Due-Diligence-Prüfung unter Zuhilfenahme eines standardisierten Analyseinstruments basierend auf einem künstlichen neuronalen Netzwerk

Die folgende Arbeit beschäftigt sich mit dem Thema der Bewertung von Unternehmensbeteiligungen und Unternehmensakquisitionen mittels einem standardisierten Analyseinstrument basierend auf Künstlichen Neuronalen Netzwerken. Zielsetzung dabei ist festzustellen ob eine angestrebte M&A-Transaktion erfolgreich sein wird. Das Bewertungssystem beruht auf dem Rahmenwerk der Due Diligence Prüfung speziell auf den Bereich der Commercial oder Market Due Diligence. Die inhaltliche Ausgestaltung des Analyseinstruments richtet sich im Wesentlichen auf marktspezifische und symbiotische Aspekte sowie auf entscheidende externe Faktoren. Somit deckt die Prüfung im Rahmen des KNN-Analyseinstruments alle relevanten Einflussgrößen auf den M&A Erfolg ab und extrahiert daraus eine objektive Entscheidungsempfehlung über Durchführung oder Unterlassung einer M&A Aktivität

Eine ökonomische Analyse des Informationseinsatzes aus Sicht deutscher Verbundunternehmen

Ausgangspunkt dieser Arbeit war die Erkenntnis, dass auf einem liberalisierten deut-schen Handelsmarkt der Informationseinsatz ein wesentlicher Erfolgsfaktor ist. Erfahrungen liberalisierter Märkte als auch die bisherige Entwicklung in Deutschland zeigen, dass starker Wettbewerb zur Erosion von Handelsmargen und einer scharfen Konsolidierung der Branche führen wird. Um sich im Wettbewerb zu behaupten, müssen die Stromhändler in der Lage sein, Wettbewerbsvorteile durch Informations- und Transaktionskostenvorteile gegenüber anderen Marktteilnehmern zu generieren. Wesentlicher Ansatzpunkt ist hier der Informationseinsatz unter strengen ökonomischen Gesichtspunkten. Zielsetzung war es daher, Informationen zu identifizieren, die notwendig sind, um Handel zu betreiben und diesem Informationsbedarf durch ökonomisch sinnvolle Gestaltung des Bereitstellungsprozesses ein Informationsangebot entgegenzustellen, welches Informations- und Transaktionskostenvorteile ermöglicht. Die Fokussierung auf die VU erfolgte durch die Tatsache, dass hier besondere Informationsvorteile, bedingt durch die hohen Erzeugungs-, Netz- und Vertriebskapazitäten, vorliegen sollten. Durch die zu erwartende Konsolidierung im VU-Bereich sollte sich dieser Vorteil in den Folgejahren noch vergrößern. Um eine Aussage über den Informationsbedarf zu ermöglichen, mussten zunächst die organisatorischen und produktspezifischen Rahmenbedingungen geklärt werden. Insbesondere die Einbindung des Stromhandels in die bestehenden Funktionsbereiche eines VU war eine bisher ungeklärte Frage und bedurfte daher einer eingehenden Analyse. Vor allem die Vorteile der Kraftwerkeinsatzoptimierung durch Zukäufe am Handels-markt und die Möglichkeit Kraftwerke und Vertriebslieferungen als natürliche Positio-nen in den Handelsplan und das Risikomanagement einzubeziehen, sprechen für eine Integration des Handels in das VU. Auf Basis definierter organisatorischer und produktspezifischer Rahmenbedingungen wurde ein Aufgaben- und Prozessmodell entwickelt und soweit detailliert, bis die benötigten Informationen zur Erfüllung der Teilaufgaben ersichtlich wurden. Allerdings musste konstatiert werden, dass eine vollständige Ermittlung aufgrund der teilweise vorherrschenden Komplexität insbesondere im Bereich der fundamentalen Analyse nicht möglich war. Ergebnis ist eine Katalogisierung des Informationsbedarfs ohne den Anspruch auf Vollständigkeit zu erheben und erste Erkenntnisse über Möglichkeiten zur Schaffung von Wettbewerbsvorteilen: § Da verschiedene Bedarfe mehrfach und von unterschiedlichen Aufgabenträgern benötigt werden, gilt es ein Informationsangebot unter Vermeidung redundanter Informationsbeschaffung bereitzustellen. Mehrfachverwendungsmöglichkeiten bestehen vor allem bei Preisinformationen zur Erarbeitung des Handelsplans, Pricing, Risikomanagement und Settlement. § Durch hohe Aktualität der bereitgestellten Informationen in der Marktprognose können temporäre Informationsvorsprünge gegenüber anderen Marktteilnehmern geschaffen werden. § Wissen und Erfahrung ist auf einem jungen Strommarkt ein bedeutender Faktor für die Qualität der Aufgabenerfüllung. Die Nutzung des Wissens in den Köpfen bestimmt daher wesentlich über den Erfolg auf einem liberalisierten Handelsmarkt. Der nachfolgende Teil dieser Arbeit widmete sich der Frage, wie die benötigten Infor-mationen in ökonomisch sinnvollerweise Weise bereitgestellt werden können, wobei zunächst die originäre Informationsbereitstellung zur Durchführung von Handelstrans-aktionen betrachtet wurde. In der Informationsbeschaffung sollen geeignete Informatio-nen zur Deckung des Informationsbedarfs selektiert werden. Angesichts der Menge und Veränderlichkeit des Informationsangebots bestehen potenzielle Wettbewerbsvorteile vor allem in der Reduktion der Informationssuche auf aussichtsreiche Quellen und in einer rigorosen Beschränkung der Beschaffung auf Quellen, deren Nutzen die Kosten übersteigt. Hierzu konnten konkrete quellenspezifische Eignungskriterien zur Fokussie-rung der Suche abgeleitet und ein Bewertungssystem zur Bestimmung des Informati-onsnutzens entwickelt werden. Auf dessen Basis wurde eine Informationsselektion mit folgenden Ergebnissen durchgeführt: § Nachrichtendienste, gefolgt von Front-Office, dem eigenen Netzbereich und der Systemoptimierung sowie die Handelspartner zählen zu den nützlichsten Quellen einer Handelseinheit in einem VU. Sie sollten im Mittelpunkt der Beschaffungsaktivitäten stehen. § Interne Quellen liefern eine Vielzahl exklusiver Marktinformationen zur fundamen-talen Marktanalyse und stellen einen Informationsvorsprung sowie Wettbewerbsvor-teil gegenüber unabhängigen Großhändlern dar. Dieser Vorteil ermöglicht dem Händler eines VU die Marktpreisentwicklung vorherzusehen und damit fast risiko-freie Spekulationsgewinne durch das Eingehen entsprechender Positionen zu erzie-len. In der Informationsabgabe wurde gezeigt, dass viele der exklusiven Informationen im VU verborgen sind, deren Zugang nicht über Weisungskompetenz möglich ist, sondern eine Abgabeentscheidung des Nutzers erfordert. Potenzielle Wettbewerbsvorteile lasen sich sichern, wenn es gelingt, wertvolle Informationen in schwer zugänglichen Quellen mit vertretbarem Aufwand zugänglich zu machen. Ansätze aus dem Bereich "Wissensmanagement" wurden auf ihre Eignung untersucht, die Abgabe zu unterstützen. Als zentraler Abgabemechanismus hat sich ein Anreizsystem zur Steigerung der Abgabebereitschaft herauskristallisiert, ergänzt um kleinere Einzelmaßnahmen. Im Bereich der Informationsübertragung besteht ein wesentlicher Ansatz zur Einsparung von Transaktionskosten in der Integration der Informationsflüsse, der Mehrfachnutzung von Informationen sowie der Bereitstellung adäquater Systemfunktionalität. Hier konnten verschiedene Gestaltungshinweise gegeben werden. Kernpunkt der Integration ist die Einrichtung einer Marktpreisdatenbank, als Datenbasis für Chartprogramme, Pricing-, Risikomanagement- und Abwicklungssysteme, eines Data Warehouse für die Marktanalyse, welches alle preisrelevanten Informationen aus einer Vielzahl von Quellen zusammenführt und zentral zur Verfügung stellt sowie einer Geschäftspartner- und Transaktionsdatenbank für alle Handelsbereiche. Funktionale Anforderungen können aus der Informationssuche, -bewertung und ?abgabe system-technisch abgeleitet werden. Die Schwerpunkte liegen in standardisierten Abfragen mit aktiver Bereitstellung preisrelevanter Informationen, intelligenten Agenten, einer Informationsbewertungsfunktion sowie Funktionen, die eine Nachverfolgung von Informationsübertragung zu Controllingzwecken, der Gewährung materieller Anreize oder für Feedback-Statistiken ermöglichen. Als Abschluss der Analyse zur originären Informationsbereitstellung wurden die Auswirkungen elektronischer Marktplätze für die Informationsbereitstellung untersucht. Wie gezeigt wurde, bringen sie Transaktionskosteneinsparungen, die jedoch allen Marktteilnehmern zugute kommen, so dass wenig Potenzial für Wettbewerbsvorteile entsteht. Darüber hinaus verringern sie das Informationsangebot, welches durch den Telefonhandel generiert wird. Da VU-Händler diesen Ausfall durch interne Quellen kompensieren können, wird die zunehmende Verbreitung der elektronischen Märkte dafür sorgen, dass der Informationsvorsprung der VU-Händler noch größer wird. Aus einem zur Zeit konsolidierenden Handelsmarkt dürften im Großhandel die VU daher als Gewinner hervorgehen. Neben originärer Informationsbereitstellung für laufende Handelstransaktionen kann der Informationseinsatz auch der Qualitätssicherung dienlich sein. Da Handelstransaktionen letztlich immer einer Informationsverarbeitung entspringen, kann die Qualitätssicherung durch Bereitstellung weiterer Informationen erfolgen, welche der Unternehmensleitung und den Aufgabenträgern des Handels eine Validierung von Ergebnissen der Informati-onsverarbeitung ermöglichen. Wettbewerbsvorteile lassen sich erzielen, wenn es gelingt Wissensträger im Bereich der fundamentalen Analyse zur Weitergabe ihrer Expertise zu bewegen. Als geeignet erscheinen hier die energiewirtschaftlichen Forschungseinrich-tungen, die sich im Rahmen ihrer Forschungsarbeiten mit der Modellierung des elektri-zitätswirtschaftlichen Versorgungssystems befasst haben. Hier handelt es sich vor allem die energiewirtschaftlichen Lehrstühle der Universitäten. Aufgrund ihres methodischen und stromwirtschaftlichen Know-how, einer vergleichsweise einfachen Zugänglichkeit und eine geringe Motivation, dieses Wissen auch an Wettbewerber eines VU-Händlers zu vermarkten, kommt gerade diesen Forschungseinrichtungen als Wissensträger eine besondere Bedeutung zu. Allerdings erfordert eine derartige Entscheidung im konkreten Anwendungsfall vorab die Analyse der Know-how-Struktur beider Partner. Als Fazit dieser Arbeit kann gelten, dass der Informationseinsatz und die Informationsbereitstellung vielfältige Möglichkeiten zur Schaffung von Wettbewerbsvorteilen liefern, was Voraussetzung für die Erwirtschaftung einer Marge in einem kompetitiven Handelsmarkt ist. Handelseinheiten, die in ein VU eingebettet sind, haben eine deutlich bessere Ausgangsposition, wenn sie es schaffen, die eigenen Kraftwerke in ihre Handelsaktivitäten einzubeziehen und vor allem ihre Informationsvorsprünge zu nutzen. Quelle ihrer Handelsgewinne werden dann weniger die Arbitragegeschäfte sein, als vielmehr spekulative, aber aufgrund des Informationsvorsprungs fast risikofreie Eigen-positionen

Virtual enterprises, communities & social networks. Workshop GeNeMe \u2710, Gemeinschaften in Neuen Medien. TU Dresden, 07./08.10.2010

Die Tagungsreihe „GeNeMe - Gemeinschaften in Neuen Medien“ findet in diesem Jahr zum dreizehnten Mal mit einer Vielzahl interessanter Beiträge aus folgenden Themengebieten statt: Konzepte, Technologien und Methoden für Virtuelle Gemeinschaften (VG) und Virtuelle Organisationen (VO); Soziale Gemeinschaften in Neuen Medien; Wirtschaftliche Aspekte VG und VO; Wissensmanagement und Innovationsstrategien in VG, virtuelles Lehren und Lernen; Anwendungen und Praxisberichte zu VG und VO. (DIPF/Orig.

Die Geschaeftsbeziehung zwischen mittelstaendischen Unternehmen und ihrer Hausbank

Das Hausbankprinzip nimmt bei der Finanzierung mittelständischer Unternehmen in Deutschland traditionell eine zentrale Stellung ein. Diese Beziehung unterliegt aktuell einem starken Wandel. Als Konsequenz wird häufig eine Abkehr vom Hausbankprinzip gefordert. Diese Untersuchung widmet sich der Hausbankbeziehung aus einer interdisziplinären Sichtweise heraus. Es wird ein ganzheitliches Modell entwickelt, das sowohl ökonomische als auch verhaltenswissenschaftliche Aspekte umfasst. Danach erfordert eine Hausbankbeziehung von beiden Partnern kontinuierlich die Bereitschaft, den Geschäftspartner durch eine Übererfüllung von dessen Erwartungen emotional zu binden. Die Arbeit zeigt Mängel in der aktuellen Bankpraxis auf und leitet daraus praktisch-normative Gestaltungsempfehlungen ab