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    <title language="eng">Data Mining mit unsicheren Daten</title>
    <abstract language="eng">Im Zeitalter von Big Data werden immense Informationsbestände aus unterschiedlichen Quellen gesammelt. Die Daten sind häufig unvollständig, unsicher und ungenau. Ein Beispiel hierfür ist das OpenStreetMap Projekt, bei dem Nutzer auf der ganzen Welt einmal mehr und einmal weniger „sauber“ bzw. vollständig Daten beisteuern. In diesem Beitrag wird gezeigt, ob sich diese Daten eignen um ein betriebswirtschaftliches Problem zu lösen. Ein konkretes Fallbeispiel verdeutlicht, wie gut Standortentscheidungen einer Fast Food Kette unter Anwendung fortgeschrittener datenanalytischer Verfahren, wie bspw. Künstlicher Neuronaler Netze, Entscheidungsbäume und Logit-Modelle, nachempfunden werden können. Als Grundlage dienen die Daten des OpenStreetMap Projekts. Im Konkreten geht es darum, potenzielle Filialstandorte hinsichtlich deren Güte mittels OpenStreetMap Daten zu klassifizieren und die prognostizierten Lokationen mit tatsächlichen Standortentscheidungen zu vergleichen. Dabei zeigt sich, dass die Daten des OpenStreetMap Projekts grundsätzlich für die Prognose von Standorten geeignet sind. Allerdings ist die Wahl des datenanalytischen Verfahrens von Bedeutung. Im vorliegenden Fall konnte mit Hilfe der Künstlichen Neuronalen Netze das beste Prognoseergebnis erzielt werden.</abstract>
    <parentTitle language="eng">HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik</parentTitle>
    <subTitle language="deu">Fallbeispiel OpenStreetMap</subTitle>
    <additionalTitle language="eng">Data Mining Based on Uncertain Data : an OpenStreetMap Case Study</additionalTitle>
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    <author>Nadine Schröder</author>
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    <title language="deu">Mit CO2-Kennzahlen die Ökobilanz verbessern</title>
    <abstract language="deu">CO-Emissionen sind ein wichtiger Indikator für die Beurteilung der ökologischen Nachhaltigkeit von Unternehmen. In der Praxis sind sie jedoch schwierig zu bestimmen. Insbesondere für Logistik-und Transportaktivitäten, auf die ein Großteil der Emissionen entfällt, sind zuverlässige Methoden zur Ermittlung und Reduktion des Schadstoffausstoßes erforderlich.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Controlling &amp; Management Review</parentTitle>
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    <author>Florian Kellner</author>
    <author>Anna Christina Goerk</author>
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    <title language="eng">Understanding the robustness of optimal FMCG distribution networks</title>
    <abstract language="eng">Distribution network design is about recommending long-term network structures in an environment where logistic variables like transportation costs or retailer order sizes dynamically change over time. The challenge for management is to recommend an optimal network configuration that will allow for longer term optimal results despite of environmental turbulences. This paper studies the robustness of cost-optimized FMCG (fast-moving consumer goods) distribution networks. It aims at observing the impact of changing variables/conditions on optimized logistic structures in terms of the optimal number and geographical locations of existing distribution centers. Five variables have been identified as relevant to the network structure. A case study approach is applied to study the robustness of an existing, typical, and optimized FMCG network. First, distribution network data of a German manufacturer of FMCG are recorded and analyzed. A quantitative model is set up to reflect the actual cost structure. Second, a cost optimal network configuration is determined as a benchmark for further analysis. Third, the variables investigated are altered to represent changes, both isolated (ceteris paribus) and in combination (scenario analysis). Each one of the variables investigated proves to be fundamentally able to suggest a change of the optimal network structure. However, the scenario analysis indicates that the expected changes will by and large compensate each other, leaving the network in near optimal condition over an extended period of time.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Logistics Research</parentTitle>
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    <author>Florian Kellner</author>
    <author>Andreas Otto</author>
    <author>Andreas Busch</author>
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    <title language="deu">Rucksackprobleme in der Praxis – schnelle Entscheidungen schwer gemacht</title>
    <abstract language="deu">Unternehmen sind häufig mit Situationen konfrontiert, in denen schnell Entscheidungen bezüglich der Auswahl mehrerer Handlungsalternativen gefunden werden müssen. Mathematische Verfahren können hierbei unterstützen, z. B. für die Ermittlung einer ersten Diskussionsbasis. Verfügbare Softwarelösungen errechnen zwar häufig optimale Ergebnisse, zeigen jedoch Schwächen bei der praktischen Anwendbarkeit. So ist eine Einarbeitung in komplexe Optimierungssoftware für die teilweise sporadisch auftretenden Probleme in der Regel für Unternehmen nicht möglich, unter anderem auch unter Anbetracht der teilweise hohen Kosten der Standardsoftware und dem benötigten hohen Einarbeitungsaufwand. Gerade Problemstellungen in Fachbereichen, die nicht auf mathematische Problemlösung spezialisiert sind, münden daher regelmäßig in Ineffizienzen. Basierend auf den in der Literatur diskutierten Lösungsansätzen wurde ein praxisorientierter Ansatz zur Entscheidungsunterstützung für Rucksackprobleme bzw. 0–1 Probleme mithilfe von Genetischen Algorithmen (GA) entwickelt und technisch in Microsoft Excel® umgesetzt. Ein Praxistest bei einem chinesischen Textilunternehmen belegt erhöhte Effektivität und Effizienz. Die Software kann kostenfrei nach MIT Lizenz unter http://www.solvega.de/ heruntergeladen werden.</abstract>
    <parentTitle language="deu">HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1365/s40702-016-0207-z</identifier>
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    <author>Li Zeng</author>
    <author>Florian Kellner</author>
    <author>Bernhard Lienland</author>
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      <value>Entscheidungsunterstützung</value>
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      <value>0–1 Entscheidungen</value>
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      <value>Genetische Algorithmen</value>
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    <title language="eng">Analyse logistischer Systeme mittels Online-Navigationsdiensten – Bessere Planung auf Grundlage besserer Daten</title>
    <abstract language="eng">Online-Navigationsdienste ermöglichen die Planung einer Reise von einem Start- zu einem Ziel-Ort. Die Berechnung von Reisedauer und Streckenlänge erfolgt auf Grundlage eines detaillierten Straßennetzes und unter Berücksichtigung Orts- und Zeit-typischer Verkehrsaufkommen. Dieser Beitrag zeigt, inwiefern Online-Navigationsdienste die Planung und Analyse logistischer Systeme unterstützen können. Er thematisiert insbesondere die Qualität der zur Verfügung gestellten Verkehrsinfrastrukturdaten und hebt die komparativen Vorteile des Einsatzes von Online-Navigationsdiensten im Vergleich zu ‚herkömmlichen‘ Verkehrsinformationsquellen hervor. Ein Anwendungsfall, bei dem die durch Transportaktivitäten verursachten CO2-Emissionen eines Güternahverkehrsnetzes untersucht werden, verdeutlicht die gewonnenen Erkenntnisse.</abstract>
    <parentTitle language="eng">HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik</parentTitle>
    <additionalTitle language="deu">Using online navigation services for logistics systems analyses – better planning based on better data</additionalTitle>
    <identifier type="doi">10.1365/s40702-016-0245-6</identifier>
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    <author>Florian Kellner</author>
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    <title language="deu">Übungsbuch Produktionswirtschaft</title>
    <abstract language="deu">Dieses Buch bietet mehr als 60 Übungsaufgaben und Fallstudien inklusive ausführlicher Lösungen zu ausgewählten Themen der Produktionswirtschaft. Jedes Kapitel enthält eine kurze Einleitung sowie zu erreichende Lernziele. Querverweise auf das Lehrbuch „Produktionswirtschaft“ von Kellner/Lienland/Lukesch erleichtern das Selbststudium und eine optimale Prüfungsvorbereitung. Der Inhalt Produktionsfaktoren: Mensch, Betriebsmittel, Material, Information Produktionsplanung: Lineare Programmierung, Bedarfsrechnung, Materialbedarfsplanung Produktionssteuerung: Reihenfolgeplanung Industrie 4.0 Die Autoren Maximilian Lukesch, M. Sc./MBA, ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre, insb. Controlling und Logistik der Universität Regensburg. Dr. Florian Kellner ist Akademischer Rat am Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre, insb. Controlling und Logistik der Universität Regensburg.</abstract>
    <identifier type="isbn">9783662576892</identifier>
    <identifier type="doi">10.1007/978-3-662-57689-2</identifier>
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    <author>Maximilian Lukesch</author>
    <author>Florian Kellner</author>
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    <title language="deu">Übungsbuch Produktionswirtschaft : Planung, Steuerung und Industrie 4.0</title>
    <abstract language="deu">Dieses Buch bietet Studierenden über 80 Übungsaufgaben und fünf Fallstudien inklusive ausführlicher Lösungen zu ausgewählten Themen der Produktionswirtschaft und Industrie 4.0. Jedes Kapitel enthält eine kurze Einleitung sowie zu erreichende Lernziele. Querverweise auf das Lehrbuch „Produktionswirtschaft“ von Kellner/Lienland/Lukesch erleichtern das Selbststudium und ermöglichen eine optimale Prüfungsvorbereitung. Die 3. Auflage wurde redigiert und um neue Rechenaufgaben sowie eine weitere Fallstudie zum Themenbereich Industrie 4.0 ergänzt.</abstract>
    <identifier type="isbn">978-3-662-68671-3</identifier>
    <identifier type="doi">10.1007/978-3-662-68672-0</identifier>
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    <title language="deu">Projektauswahl mit der linearen Optimierung im Mittelstand</title>
    <abstract language="deu">Die Projektauswahl stellt eine Herausforderung insbesondere für mittelständische Industrieunternehmen dar. Abhängigkeiten verschiedener Alternativen und vorgegebene Investitionsbudgets führen bei Anwendung von in der Praxis standardmäßig eingesetzten Verfahren regelmäßig zu suboptimalen Projektkombinationen. In enger Abstimmung mit einem Automobilzulieferer wurde ein Ansatz zur Projektauswahl unter Berücksichtigung von Ressourcen und laufenden Projekten entwickelt sowie technisch umgesetzt. Implementierte Praxistests belegen Verbesserungen bei der Projektauswahl, aber auch bei der Budgeteinhaltung, der Fixkostenreduzierung sowie der Angebotspreisbestimmung.</abstract>
    <parentTitle language="deu">HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1007/BF03340699</identifier>
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    <title language="deu">Optimierung der Unternehmenssteuerung</title>
    <abstract language="deu">Die Unternehmenssteuerung wird in der Praxis nach wie vor von Finanzkennzahlen dominiert, obwohl diese nur einen spezifischen Ausschnitt der Vorgänge einer Organisation widerspiegeln. Für einen umfassenden Steuerungsansatz, der Zukunftsfähigkeit und Rationalität fördert, ist eine gezielte Beeinflussung von Performancetreibern notwendig. Diese Performancetreiber haben oftmals einen nicht-finanziellen Charakter. Eine verstärkte Einbindung nicht-finanzieller Kennzahlen in die Unternehmenssteuerung ist erforderlich.</abstract>
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    <author>Justin Kanitzyk</author>
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    <title language="deu">Performance Measurement in Beratungsunternehmen</title>
    <abstract language="deu">Der vorliegende Beitrag untersucht die Implementierung des Performance Measurements in der wissensintensiven Dienstleistungsbranche am Beispiel einer KMU-Unternehmensberatung. Dabei werden zentrale Herausforderungen sowie praxisorientierte&#13;
Handlungsempfehlungen herausgearbeitet.</abstract>
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    <author>Maja Stojanovic-Blab</author>
    <author>Florian Kellner</author>
    <author>Bernhard Lienland</author>
    <collection role="institutes" number="FakBW">Fakultät Business and Management</collection>
    <collection role="persons" number="kellnerfbm">Kellner, Florian (Prof. Dr.) - FBM</collection>
    <collection role="persons" number="lienlandfbm">Lienland, Bernhard (Prof. Dr.) - FBM</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="2">Geistes- und Sozialwissenschaften</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Digitale Transformation</collection>
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