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Entwicklung eines KI-basierten Portfoliomanagementsystems fĂĽr 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 geprĂĽft. Es werden dabei sukzessive die Vorgaben fĂĽr 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
AbkĂĽrzungsverzeichnis XII
1. Abschnitt: Portfoliomanagement in einem wohnungswirtschaftlichen Kontext 1
A. Immobilienwirtschaftliche Erklärungsansätze 2
B. BerĂĽcksichtigung 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 fĂĽr 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) SystemĂĽbergreifende Datenintegration 41
b) Automatisierung der Entscheidungsfindung 43
B. Transformation zu einem wissensbasierten System 45
I. Funktionsweise eines WBS im Portfoliomanagement 46
II. KĂĽnstliche 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
Das Methodenpaket IeMAX mit dem Fuzzy-Simulationsmodell FLUCS - Entwicklung und Anwendung eines EntscheidungsunterstĂĽtzungssystems fĂĽr die integrative Raumplanung
Ausgehend von der Tatsache, dass bei unterschiedlichen Nutzungsansprüchen an einen Raum Konfliktsituationen auftreten können, entwickelt die vorliegende Untersuchung zur Unterstützung von Entscheidungsfindungen das Methodenpaket IeMAX (Integrated environmental Modelling and Assessment with a Fuzzy Logic Expert System) mit dem Fuzzy-Simulations-modell FLUCS (Fuzzy Logic based agricultural land use change Simulation System) als Entscheidungsunterstützungssystem mit den Komponenten Systemanalyse, Modellierung und Bewertung. Grundlage für die Erprobung des Systems anhand der für Schleswig-Holstein typischerweise konfligierenden Raumansprüche der Land- und Wasserwirtschaft sowie der Siedlungs- und Verkehrsentwicklung sind die als Systemkomponente ‚Wissensmanagement' zusammengefassten einschlägigen Erkenntnisse der Ökosystemforschung und Umweltökonomie sowie des Umweltrechts. Die Modellentwicklung folgt den Prinzipien der Szenariobildung und stützt sich vor allem auf die Methoden der Fuzzy Logic und der Expertensystemtechnik. Das regelbasierte Fuzzy-Simulationsmodell FLUCS besteht aus drei Teilmodellen mit 15 linguistischen Variablen, 53 diese beschreibenden Termen und 136 ‚Wenn-Dann-Regeln'. Das Modell berechnet als entscheidungsrelevantes Gesamtergebnis Art und Ausmaß der zur Konfliktlösung notwendigen Flächenumwidmungen und Nutzungsänderungen
Entwicklung und Umsetzung eines EntscheidungsunterstĂĽtzungssystems fĂĽr das Outsourcing in der komponentenbasierten Softwareentwicklung
Software wird heutzutage oftmals unter Einbeziehung eines oder mehrerer Zulieferbetriebe erstellt. Die Verteilung der zu erstellenden Softwarekomponenten zwischen den einzelnen Entwicklerteams stellt dabei eine besondere Herausforderung dar, um ein auslieferbares Gesamtsystem zu erhalten. Zu diesem Zweck wird in diesem Buch die Entwicklung und Umsetzung eines Entscheidungsunterstützungssystems beschrieben, mit dessen Hilfe alle Komponenten einer Softwarearchitektur hinsichtlich ihrer Eignung für das Outsourcing klassifiziert werden können. Neben der theoretischen Herleitung eines entsprechenden Entscheidungsmodells werden die Implementierung eines zugehörigen Entscheidungsunterstützungssystems und dessen systematische Evaluation in diesem Buch dargelegt
Relevanzbasierte Informationsbeschaffung fĂĽr die informierte Entscheidungsfindung intelligenter Agenten
This dissertation introduces relevance-based information acquisition for intelligent software agents based on Howard s information value theory and decision networks. Active information acquisition is crucial in domains with partial observability in order to establish situation awareness of autonomous systems for deliberate decisions. The new semi-myopic approach addresses the complexity challenge of decision-theoretic relevance computation by reducing the set of variables to be evaluated in the first place. Links in a decision network encode stochastic dependencies of variables. Through utility dependency analysis using Pearl s d-separation criterion, the set of relevant variables can be efficiently reduced to a proven minimum without actually computing information value. In addition to an implementation with detailed runtime performance analysis, the applicability of the approach is shown in the domain of intelligent logistics control
Produktivitätsorientiertes Service Engineering
Der 39. Band der Leipziger Beiträge zur Informatik setzt sich mit den Herausforderungen im Zusammenhang mit der zunehmenden Industrialisierung der Dienstleistungswirtschaft auseinander. Eine hohe Komplexität der Dienstleistungsportfolios sowie eine zunehmende
Dienstleistungsorientierung ehemals rein produktionswirtschaftlich ausgerichteter Unternehmen bedürfen leistungsfähiger und angepasster Methoden und Werkzeuge. Voraussetzung dafür ist die präzise und umfassende Modellierung von Dienstleistungen,
die Berücksichtigung von Aspekten der Produktivität sowie die Entwicklung geeigneter Softwarewerkzeuge. Das vorliegende Buch beschäftigt sich mit diesen Herausforderungen und Fragestellungen und schlägt verschiedene Lösungsansätze vor.:Stephan Klingner
Produktivitätssteigerung durch komponentenbasierte Dienstleistungen – Ergebnisse eines Forschungsprojekts
Thomas Meiren, Sabrina Lamberth
Beschreibung und Strukturierung von Dienstleistungsan
geboten
Sabrina Lamberth
Dienstleistungsproduktivität – Grundlagen und Kennzahlen für die komponentenbasierte Produktivitätsbetrachtung von Dienstleistungen.
Stephan Klingner, Martin Böttcher
Der Begriff der Komponente als Grundlage von Konfigurationen in der Dienstleistungsdomäne
Michael Becker, Stephan Klingner
Metamodell zur komponentenbasierten Modellierung komplexer Dienstleistungen.
Michael Becker, Stephan Klingner
Abhängigkeitsbeziehungen zwischen Elementen von
Dienstleistungsportfolios
Michael Becker, Stephan Klingner, Frank Schumacher
Werkzeug zur komponentenbasierten Modellierung und Konfiguration von Dienstleistungen
Sabrina Lamberth, Thomas Meiren
Methodik zur produktivitätsorientierten Granularitätsoptimierung bei komponentenbasierten Dienstleistungen
Sabrina Lamberth
Methodik zur Analyse und Optimierung der Dienstleistungsproduktivität unter Berücksichtigung qualitativer Faktoren
Mike Freitag, Franz Pauthner, Stefan Ochs, Mathias Mayer
Entwicklung eines Frameworks zum Change Management für ECM-Lösungen
Ronni Swialkowski, Arndt Döhler
Komponentisierung des Full-Services E-Commerce Angebots bei Intershop
Till Post, Wilhelm Taurel
Aus der Praxis der Produktivität internationaler Hightech-Dienstleistungssystem
Expertensystem zur Bereitstellung von Produktionssytem-Wissen fĂĽr den Werkzeug- und Formenbau
[no abstract
Digital Intelligence – Möglichkeiten und Umsetzung einer informatikgestützten Frühaufklärung: Digital Intelligence – opportunities and implementation of a data-driven foresight
Das Ziel der Digital Intelligence bzw. datengetriebenen Strategischen Frühaufklärung ist, die Zukunftsgestaltung auf Basis valider und fundierter digitaler Information mit vergleichsweise geringem Aufwand und enormer Zeit- und Kostenersparnis zu unterstützen. Hilfe bieten innovative Technologien der (halb)automatischen Sprach- und Datenverarbeitung wie z. B. das Information Retrieval, das (Temporal) Data, Text und Web Mining, die Informationsvisualisierung, konzeptuelle Strukturen sowie die Informetrie. Sie ermöglichen, Schlüsselthemen und latente Zusammenhänge aus einer nicht überschaubaren, verteilten und inhomogenen Datenmenge wie z. B. Patenten, wissenschaftlichen Publikationen, Pressedokumenten oder Webinhalten rechzeitig zu erkennen und schnell und zielgerichtet bereitzustellen. Die Digital Intelligence macht somit intuitiv erahnte Muster und Entwicklungen explizit und messbar.
Die vorliegende Forschungsarbeit soll zum einen die Möglichkeiten der Informatik zur datengetriebenen Frühaufklärung aufzeigen und zum zweiten diese im pragmatischen Kontext umsetzen.
Ihren Ausgangspunkt findet sie in der Einführung in die Disziplin der Strategischen Frühaufklärung und ihren datengetriebenen Zweig – die Digital Intelligence.
Diskutiert und klassifiziert werden die theoretischen und insbesondere informatikbezogenen Grundlagen der Frühaufklärung – vor allem die Möglichkeiten der zeitorientierten Datenexploration.
Konzipiert und entwickelt werden verschiedene Methoden und Software-Werkzeuge, die die zeitorientierte Exploration insbesondere unstrukturierter Textdaten (Temporal Text Mining) unterstützen. Dabei werden nur Verfahren in Betracht gezogen, die sich im Kontext einer großen Institution und den spezifischen Anforderungen der Strategischen Frühaufklärung pragmatisch nutzen lassen. Hervorzuheben sind eine Plattform zur kollektiven Suche sowie ein innovatives Verfahren zur Identifikation schwacher Signale.
Vorgestellt und diskutiert wird eine Dienstleistung der Digital Intelligence, die auf dieser Basis in einem globalen technologieorientierten Konzern erfolgreich umgesetzt wurde und eine systematische Wettbewerbs-, Markt- und Technologie-Analyse auf Basis digitaler Spuren des Menschen ermöglicht.:Kurzzusammenfassung 2
Danksagung 3
Inhaltsverzeichnis 5
Tabellenverzeichnis 9
Abbildungsverzeichnis 10
A – EINLEITUNG 13
1 Hintergrund und Motivation 13
2 Beitrag und Aufbau der Arbeit 16
B – THEORIE 20
B0 – Digital Intelligence 20
3 Herleitung und Definition der Digital Intelligence 21
4 Abgrenzung zur Business Intelligence 23
5 Ăśbersicht ĂĽber unterschiedliche Textsorten 24
6 Informetrie: Bibliometrie, Szientometrie, Webometrie 29
7 Informationssysteme im Kontext der Digital Intelligence 31
B1 – Betriebswirtschaftliche Grundlagen der Digital Intelligence 36
8 Strategische Frühaufklärung 37
8.1 Facetten und historische Entwicklung 37
8.2 Methoden 41
8.3 Prozess 42
8.4 Bestimmung wiederkehrender Termini 44
8.5 Grundlagen der Innovations- und Diffusionsforschung 49
B2 – Informatik-Grundlagen der Digital Intelligence 57
9 Von Zeit, Daten, Text, Metadaten zu multidimensionalen zeitorientierten (Text)Daten 59
9.1 Zeit – eine Begriffsbestimmung 59
9.1.1 Zeitliche Grundelemente und Operatoren 59
9.1.2 Lineare, zyklische und verzweigte Entwicklungen 62
9.1.3 Zeitliche (Un)Bestimmtheit 62
9.1.4 Zeitliche Granularität 63
9.2 Text 63
9.2.1 Der Text und seine sprachlich-textuellen Ebenen 63
9.2.2 Von Signalen und Daten zu Information und Wissen 65
9.3 Daten 65
9.3.1 Herkunft 65
9.3.2 Datengröße 66
9.3.3 Datentyp und Wertebereich 66
9.3.4 Datenstruktur 67
9.3.5 Dimensionalität 68
9.4 Metadaten 69
9.5 Zusammenfassung und multidimensionale zeitorientierte Daten 70
10 Zeitorientierte Datenexplorationsmethoden 73
10.1 Zeitorientierte Datenbankabfragen und OLAP 76
10.2 Zeitorientiertes Information Retrieval 78
10.3 Data Mining und Temporal Data Mining 79
10.3.1 Repräsentationen zeitorientierter Daten 81
10.3.2 Aufgaben des Temporal Data Mining 86
10.4 Text Mining und Temporal Text Mining 91
10.4.1 Grundlagen des Text Mining 98
10.4.2 Entwickelte, genutzte und lizensierte Anwendungen des Text Mining 107
10.4.3 Formen des Temporal Text Mining 110
10.4.3.1 Entdeckung kausaler und zeitorientierter Regeln 110
10.4.3.2 Identifikation von Abweichungen und Volatilität 111
10.4.3.3 Identifikation und zeitorientierte Organisation von Themen 112
10.4.3.4 Zeitorientierte Analyse auf Basis konzeptueller Strukturen 116
10.4.3.5 Zeitorientierte Analyse von Frequenz, Vernetzung und Hierarchien 117
10.4.3.6 Halbautomatische Identifikation von Trends 121
10.4.3.7 Umgang mit dynamisch aktualisierten Daten 123
10.5 Web Mining und Temporal Web Mining 124
10.5.1 Web Content Mining 125
10.5.2 Web Structure Mining 126
10.5.3 Web Usage Mining 127
10.5.4 Temporal Web Mining 127
10.6 Informationsvisualisierung 128
10.6.1 Visualisierungstechniken 130
10.6.1.1 Visualisierungstechniken nach Datentypen 130
10.6.1.2 Visualisierungstechniken nach Darstellungsart 132
10.6.1.3 Visualisierungstechniken nach Art der Interaktion 137
10.6.1.4 Visualisierungstechniken nach Art der visuellen Aufgabe 139
10.6.1.5 Visualisierungstechniken nach Visualisierungsprozess 139
10.6.2 Zeitorientierte Visualisierungstechniken 140
10.6.2.1 Statische Repräsentationen 141
10.6.2.2 Dynamische Repräsentationen 145
10.6.2.3 Ereignisbasierte Repräsentationen 147
10.7 Zusammenfassung 152
11 Konzeptuelle Strukturen 154
12 Synopsis fĂĽr die zeitorientierte Datenexploration 163
C – UMSETZUNG EINES DIGITAL-INTELLIGENCESYSTEMS 166
13 Bestimmung textbasierter Indikatoren 167
14 Anforderungen an ein Digital-Intelligence-System 171
15 Beschreibung der Umsetzung eines Digital-Intelligence-Systems 174
15.1 Konzept einer Dienstleistung der Digital Intelligence 175
15.1.1 Portalnutzung 177
15.1.2 Steckbriefe 178
15.1.3 Tiefenanalysen 180
15.1.4 Technologiescanning 185
15.2 Relevante Daten fĂĽr die Digital Intelligence (Beispiel) 187
15.3 Frühaufklärungs-Plattform 188
15.4 WCTAnalyze und automatische Extraktion themenspezifischer Ereignisse 197
15.5 SemanticTalk 200
15.6 Halbautomatische Identifikation von Trends 204
15.6.1 Zeitreihenkorrelation 205
15.6.2 HD-SOM-Scanning 207
D – ZUSAMMENFASSUNG 217
Anhang A: Prozessbilder entwickelter Anwendungen des (Temporal) Text Mining 223
Anhang B: Synopsis der zeitorientierten Datenexploration 230
Literaturverzeichnis 231
Selbstständigkeitserklärung 285
Wissenschaftlicher Werdegang des Autors 286
Veröffentlichungen 28