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Die Arbeitswelt der Wirtschaftsprüfer unterliegt einem dauerhaften Wandel von Regulatorik und Technik. Während der deutsche Gesetzgeber für die durchzuführende Abschlussprüfung als Hauptanker lediglich verlangt, dass diese „gewissenhaft“ zu erfolgen hat (§§ 317 Abs. 1 Satz 3, 323 Abs. 1 Satz 1 HGB, 43 Abs. 1 WPO), schildern die entwickelten berufsständischen Normapparate ein detailliertes Vorgehen. Als weitere und neue Kraft der Veränderung in der Arbeitswelt der Wirtschaftsprüfer wirkt die Digitalisierung. Mit ihr entstehen neue Anwendungen in Form informationstechnologischer (IT) Verfahren für die Durchführung von Abschlussprüfungen.
Konfliktpotential bieten insbesondere Verfahren der regelsuchenden Systeme. Ihre Eigenschaft, Muster in unstrukturierten Datengrundlagen von selbst zu entdecken und aus diesen zu lernen, macht insbesondere die Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) im Bereich der Entscheidungen des Abschlussprüfers über die Risiken wesentlicher falscher Angaben aufgrund von Verstößen („fraud“) bedeutsam (IDW PS 210/ISA [DE] 240). Sie stehen den noch häufig regelbasierten Suchverfahren von Manipulationen in den Buchungsdaten gegenüber, bei denen der Prüfer zunächst selbst auf Basis seiner Risikoeinschätzung dem System die zu analysierenden Risikobereiche vorgibt. Maschine und Mensch ergänzen sich hier bisher. Der technische Fortschritt deutet an, dass es nicht dabei bleiben muss. KI übernimmt anschaulich bedeutsame Arbeitsschritte auch auf einer persönlichen, subjektiv-bezogenen oder auch kognitiven Ebene.
Konfliktär erscheinen vor diesem Hintergrund die personen-bezogenen, subjektiv-bezogenen Pflichten des Abschlussprüfers wie die Eigenverantwortlichkeit (§ 43 Abs. 1 Satz 1 WPO), das pflichtgemäße Ermessen und die Wahrung einer kritischen Grundhaltung (§ 43 Abs. 4 WPO). Der hier zu untersuchende Fragenkomplex mit Blick auf die fortschreitende Digitalisierung der Abschlussprüfung lautet daher: Welchen Einfluss hat der Wirtschaftsprüfer als persönlicher Pflichtenträger noch auf sein Prüfungsurteil? – und: Welchen Einfluss muss er zwingend behalten? Wann kann im digitalen Zeitalter noch von einer „gewissenhaften Abschlussprüfung“ gesprochen werden?
Dass Künstliche Neuronale Netze – eine KI, die auf erlernten Daten und Dateninhalten fußt, welche dem Praktischen, dem entspringen, was war – eine Reflexion anhand eines davon unabhängigen Sollensanspruchs vornehmen, bleib zweifelhaft. Im Ergebnis wird hier für eine gewissenhafte Abschlussprüfung festgestellt, dass diese zwar keine Subjektivität bei der Bestimmung des rechtlich Erforderlichen zulässt. Doch aufgrund des nicht auflösbaren Verantwortungszusammenhangs von Handlung und Haftung bedarf es auch zukünftig einer natürlichen, intelligiblen Person mit der Fähigkeit, eine Überlegung über Getanes und dem, was getan werden soll (Sollensanspruch) vornehmen zu können.
Die vorliegende kumulative Dissertation befasst sich mit vier Problemstellungen der Transportplanung im Falle der Übernahme des Paket- und Medikamententransports durch Lieferwagen und Drohnen.
Der erste Beitrag thematisiert die Fahrzeugflottenplanung und Zuweisung von Drohnen zu Mikrodepots, wenn Lieferwagen und Drohnen den Transport von Paketen in der letzten Meile übernehmen. Im Vordergrund stehen die taktischen Entscheidungen, welche Kombination von Auslieferungsformen mit Lieferwagen und Drohnen optimal wäre sowie die Ausgestaltung der Fahrzeugflotte. Die Problemstellung wird als gemischt-ganzzahliges lineares Programm (MILP) modelliert. Zudem wird eine adaptive große Nachbarschaftssuche (ALNS) eingeführt, die neue problemspezifische Operatoren beinhaltet.
Der zweite Beitrag fokussiert sich auf die operative Tourenplanung eines Lieferwagens, welcher mit mehreren Drohnen ausgerüstet ist. Hierfür wird ein effizientes MILP entwickelt, welches ein kommerzieller Solver schneller lösen kann als vergleichbare MILPs für eine Ein-Drohnen Problematik aus der Literatur.
Der dritte Beitrag optimiert die simultane Bestands- und Tourenplanung für die Belieferung von Krankenhäusern unter der Berücksichtigung ihrer Lagerhaltungspolitiken. Es wird analysiert, welchen Einfluss Drohnen als Vehikel für Notfalltransporte zur Vermeidung von Fehlmengen haben. Die Problemstellung wird als zweistufiges stochastisches Programm präsentiert und eine problemspezifische ALNS wird entwickelt, welche einen innovativen Algorithmus zur Bestimmung von Bestellpunkten innerhalb der Lagerhaltungspolitiken beinhaltet.
Der vierte Beitrag thematisiert die Ausgestaltung der Drohnenflotte für die Belieferung von Apotheken und Krankenwagen im Einsatz durch einen Großhändler. Hierfür wird die Drohnenflotte in einer ereignisdiskreten Simulationsstudie hinsichtlich der Kosten bzw. der CO2-Emissionen optimiert.