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    ERPeL - Blended Learning in der ERP-Lehre

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    In diesem Heft wird beschrieben, wie ein traditioneller Kurs zum Thema Enterprise Resource Planning (ERP)-Systeme im Zuge des Projektes ERPeL in einen Blended Learning-Kurs transformiert wurde. Dazu wird der als Grundlage des Kurses verwendete multiperspektivische Ansatz zur Betrachtung von ERP-Systemen vorgestellt und die Wahl der Blended Learning-Form motiviert. Die einzelnen Phasen innerhalb des ERPeL-Projektes werden erläutert und anhand eines Beispiels die Umsetzung des erläuterten Konzeptes im ERPeL-Kurs gezeigt.This article presents how a traditional course on Enterprise Resource Planning (ERP)-systems is transformed into a Blended Learning course as main part of the ERPeL-project. Thus, the multiperspective approach on ERP-systems used as basis for the course is introduced and the reasons for chosing a Blended Learning-approach are given. The phases performed during the ERPeL-project are explained and on the basis of an example the implementation of the introduced concept in the ERPeL-course is show

    Serviceorientierte Architekturen : Gestaltung, Konfiguration und Ausführungvon Geschäftsprozessen

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    Die serviceorientierte Architektur (SOA) ist ein in Wissenschaft und Unternehmenspraxis viel diskutiertes Management- und Systemarchitekturkonzept. Dieser Beitrag erklärt die Bedeutung des Geschäftsprozessmanagements für die Serviceorientierung und zeigt auf, wie Prozessmodelle zum Entwurf und zur Realisierung serviceorientierter Architekturen eingesetzt werden können. Hierfür wird ein mehrstufiges Konzept vorgestellt, das eine Gestaltungs-, eine Konfigurations- und eine Ausführungsebene umfasst. Der präsentierte Ansatz, der am Beispiel der Ereignisgesteuerten Prozesskette (EPK), der Business Process Modeling Notation (BPMN), der Business Process Execution Language (BPEL) und der Web Services Description Language (WSDL) illustriert wird, schließt die im Forschungsstand bestehende Lücke zwischen der konzeptionellen Modellierung und der serviceorientierten IT-Unterstützung. Als Anwendungsfall dient die Anforderungsanalyse eines Online-Versandhändlers aus dem Bereich der Unterhaltungselektronik. Im Ergebnis wird deutlich, dass in der SOA-Diskussion bislang betriebswirtschaftlich-organisatorischen Aspekten zu wenig Bedeutung beigemessen wurde

    Entwicklung eines KI-basierten Portfoliomanagementsystems für Wohnungsunternehmen

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    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

    Künstliche Intelligenz in der Forschung

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    Dieses Buch ist eine Open Access Publikation. Der lange gehegte Traum von künstlicher Intelligenz (KI) wird in unserer Alltagswelt zunehmend Realität. Damit verbinden sich hohe gesellschaftliche Erwartungen, aber auch Sorgen hinsichtlich einer schleichenden Entmündigung des Menschen. Am Beispiel des Forschungssektors lotet dieser Band die Optionen, Entwicklungschancen und Risiken von KI-Techniken für die Zukunft des wissenschaftlichen Erkenntnisprozesses und der darauf beruhenden technischen Entwicklungen aus. Zu diesem Zweck wird zunächst der Stand der KI-Technik und ihrer Anwendungen dargestellt. Es folgen wissenschaftsphilosophische Untersuchungen zur Frage der Ersetzbarkeit des forschenden Menschen durch KI und zu erwartenden Veränderungen in der wissenschaftlichen Forschung. Weitere Abschnitte widmen sich den Folgen für die Arbeitswelt von Forschern/Forscherinnen sowie den durch KI erzeugten neuen Herausforderungen für die rechtliche Regulierung im Spannungsfeld von Wissenschaftsfreiheit und Datenschutz. Der Band schließt mit Empfehlungen für die verantwortlichen Akteure in Wissenschaft, Forschungspolitik und Gesellschaft aus interdisziplinärer Perspektive
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