TY - CHAP A1 - Florian Kellner, A1 - Maximilian Lukesch, ED - Uwe-H. Pradel, ED - Wolfram Süssenguth, ED - Jochem Piontek, ED - Armin F. Schwolgin, T1 - Logistik nachhaltig gestalten: Die Bestimmung von CO2-Emissionen im Straßengütertransport T2 - Praxishandbuch Logistik: Erfolgreiche Logistik in Industrie, Handel und Dienstleistungsunternehmen N2 - Dieser Beitrag gibt eine prägnante Einführung in die Bestimmung von CO2-Emissionen im Straßengütertransport. KW - Grüne Logistik KW - Logistik KW - Treibhausgase Y1 - 2017 SN - 978-3-87156-340-9 PB - Dt. Wirtschaftsdienst CY - Köln ER - TY - GEN A1 - Kellner, Florian T1 - Supplier portfolio optimization T2 - Ipsera Conference, April 2017, Balatonfüred/Budapest Y1 - 2017 ER - TY - CHAP A1 - Kellner, Florian A1 - Otto, Andreas A1 - Lienland, Bernhard T1 - Cost Assignment Paradox: Indirect Tooling Costs and Production Orders T2 - Advances in Management Accounting N2 - Purpose Tooling is a common component of an industrial product’s manufacture. Specific tooling is devised to serve the fabrication of a particular product, while generic tooling can be used in the manufacture of multiple products. In the latter case, companies are confronted with the problem of fairly allocating the indirect costs of the tooling. This article studies how to allocate costs of generic tooling to single production orders. Methodology Ten allocation methods (AMs) are described that are in principle suited to the distribution of generic tooling costs to production orders. Since the presented methods have for the most part been discussed in differing contexts, we apply them to a specified generic tooling problem for comparison. Evaluation of the various methods is based on 16 criteria. Reasoning is supported by a computational Monte Carlo simulation. Furthermore, we suggest using the Analytical Hierarchy Process (AHP) to elaborate one final proposition concerning the most preferable allocation scheme. Findings The article reports the single allocation rules’ performances for different allocation scenarios. The described characteristics refer to fairness, efficiency, and simplicity as well as to empty-core performance. Using AHP analysis allows for the aggregation of the rules’ criteria ratings. Thus, especially suitable allocation schemes for the problem at hand are identified. Practical implications An allocation is required for budgeting reasons and also for the definition of projects’ bottom-up sales prices. Selecting the “right” AM is important, as a suboptimal AM can result in unfair allocation vectors, which will act as incentives to stop using the common resource, potentially leading to higher total costs. Originality/value of the article Research on the comparison of AMs is typically performed for certain purposes, such as enterprise networks, horizontal cooperative purchasing scenarios, or municipal service units. This article will augment the research evaluating AMs by introducing a novel set of evaluation criteria and by providing an in-depth comparison of AMs suited for the allocation of generic tooling costs. KW - Tooling KW - Cost allocation KW - Indirect cost KW - Overhead cost KW - Joint cost KW - Fairness criteria Y1 - 2014 U6 - https://doi.org/10.1108/S1474-787120140000023007 VL - 23 SP - 211 EP - 251 PB - Emerald ER - TY - GEN A1 - Kellner, Florian T1 - Business Analytics Anwendungen in der Logistik T2 - Werkstoffe in der Fertigung : das Portal für die Fertigungswelt von morgen N2 - Der Begriff Business Analytics (BA) beschreibt die datengetriebene Analyse von Geschäftsprozessen. Ziel ist es, mittels IT-Einsatz und unter Anwendung mathematischer und statistischer Verfahren vergangenheits- und zukunftsorientierte Einblicke in ein Unternehmen zu erhalten um, darauf aufbauend, möglichst optimale Handlungsempfehlungen abzuleiten. Die folgenden Ausführungen sind dazu gedacht, dem Leser anhand logistischer Fragestellungen ein grundsätzliches Verständnis für den Begriff „Business Analytics“ zu vermitteln. Y1 - 2022 UR - https://werkstoffzeitschrift.de/business-analytics-anwendungen-in-der-logistik/ ER - TY - JOUR A1 - Lukesch, Maximilian A1 - Kellner, Florian T1 - Green Controlling in Logistiknetzwerken JF - Controlling : Zeitschrift für erfolgsorientierte Unternehmenssteuerung Y1 - 2016 U6 - https://doi.org/10.15358/0935-0381-2016-8-9-526 VL - 28 IS - 8-9 SP - 526 EP - 529 PB - C.H. Beck ER - TY - GEN A1 - Kellner, Florian T1 - Changes in the field of FMCG distribution logistics and their impacts on the cost optimal distribution network - A simulation based case study T2 - 15th European Logistics Association Doctorate Workshop // June 2010, Nantes‐Saint Nazaire, France Y1 - 2010 ER - TY - JOUR A1 - Lienland, Bernhard A1 - Zeng, Li A1 - Mayrock, Michael A1 - Kellner, Florian T1 - Operations Research im Controlling JF - Controlling : Zeitschrift für erfolgsorientierte Unternehmenssteuerung Y1 - 2017 U6 - https://doi.org/10.15358/0935-0381-2017-2-55 VL - 29 IS - 2 SP - 55 EP - 57 PB - C.H. Beck ; Vahlen ER - TY - GEN A1 - Kellner, Florian T1 - Analyzing the greenhouse gas sensitivity of distribution networks T2 - Global Cleaner Production and Sustainable Consumption Conference // November 2015, Sitges/Barcelona Y1 - 2015 ER - TY - GEN A1 - Kellner, Florian T1 - GHG network analysis FMCG T2 - Logistikmanagement, September 2013, Bremen Y1 - 2013 ER - TY - JOUR A1 - Kellner, Florian A1 - Schröder, Nadine T1 - Data Mining mit unsicheren Daten BT - Fallbeispiel OpenStreetMap JF - HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik N2 - 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. T2 - Data Mining Based on Uncertain Data : an OpenStreetMap Case Study Y1 - 2018 U6 - https://doi.org/10.1365/s40702-018-0419-5 VL - 55 IS - 3 SP - 601 EP - 613 PB - Springer Natrure ER - TY - JOUR A1 - Kellner, Florian A1 - Goerk, Anna Christina A1 - Lienland, Bernhard T1 - Mit CO2-Kennzahlen die Ökobilanz verbessern JF - Controlling & Management Review N2 - 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. Y1 - 2017 U6 - https://doi.org/10.1007/s12176-017-0118-z VL - 61 IS - 9 SP - 58 EP - 64 PB - Springer ER -