Fakultät Betriebswirtschaft
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Dieses essential erläutert, wie B2B-Unternehmen Inbound-Marketing erfolgreich umsetzen können, um ihre Vertriebsergebnisse nachhaltig zu verbessern. Der Schlüssel liegt in kontinuierlich generiertem Content, der über geeignete Kanäle ausgespielt wird – mit dem Ziel, dass Potenzialkunden von sich aus auf das verkaufende Unternehmen zukommen. Marketing-Automation-Software ermöglicht dabei eine individuelle und gleichzeitig kostengünstige Interaktion mit potenziellen Kunden. Ist ein Lead „Sales Ready“, kann der Vertrieb den bereits interessierten und qualifizierten Kontakt übernehmen.
Hochschulen für angewandte Wissenschaften (HAW) kommt als regionalen Innovationstreibern eine gesellschaftliche Verantwortung durch ihre Zusammenarbeit mit Unternehmen und Gesellschaft zu. Diese Zusammenarbeit geschieht im Rahmen von Aktivitäten des Wissens- und Technologietransfers. Die Beurteilung des Erfolgs dieser Transferaktivitäten verursacht jedoch regelmäßig Schwierigkeiten, da geeignete Indikatoren zur Erfolgsmessung fehlen. Im Rahmen des vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderten Verbundforschungsprojektes Transfer_i wurde ein Modell zur Objektivierung und Messung von Forschungsleistung, forschungsbasiertem Transfer sowie dessen Umsetzung am Markt in Form von Innovationen erarbeitet. Mit dem Forschungsprojekt wurden kausale Zusammenhänge für das Gelingen von Transfer identifiziert und daraufhin entsprechende Indikatoren definiert, um auf dieser Basis die Steuerung von Transferprozessen zu ermöglichen.
In diesem Beitrag werden zwei im Projekt Transfer_i entwickelte Modelle und Indikatoren vorgestellt, die die Voraussetzungen für einen erfolgreichen Transferprozess abbilden können. Auf dieser Grundlage zeigen wir anhand eines Projekts (MAGGIE) der Ostbayerischen Technischen Hochschule (OTH) Regensburg mit mehreren regionalen Partnern, wie die vorher definierten Modelle und Indikatoren in einem konkreten Anwendungsfall verwendet werden können. Abschließend beschreiben wir die erforderlichen Rahmenbedingungen für die erfolgreiche Umsetzung von Transfer an Hochschulen und wie darauf bezogene Indikatoren effektiv eingeführt werden können.
Customer project selection is a challenge for many industrial companies. An inappropriate project selection approach can lead to constraint violations, high fixed costs, and suboptimal portfolios. To overcome these problems a cash-flow-based linear optimization model was developed in partnership with a tier-1 automotive supplier. Implementation barriers had been verified through a case study conducted at two organizational hierarchies. Results suggest that an application at the operating levels is possible. At higher levels, though, product and firm complexity require major implementation efforts. This article serves theorists as well as practitioners in multiple regards. First, an overview of existing project selection methods and their application in practice is provided. Additionally, the supplier's current appraisal process is depicted. Second, operations research implementation barriers are identified and validated for the adoption of the proposed mathematical project selection approach. Third, a guideline including procedures to overcome experienced difficulties is presented.
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.
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.
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.
The 0-1 multidimensional knapsack problem (MKP) is a well-known combinatorial optimization problem with several real-life applications, for example, in project selection. Genetic algorithms (GA) are effective heuristics for solving the 0-1 MKP. Multiple individual GAs with specific characteristics have been proposed in literature. However, so far, these approaches have only been partially compared in multiple studies with unequal conditions. Therefore, to identify the “best” genetic algorithm, this article reviews and compares 11 existing GAs. The authors' tests provide detailed information on the GAs themselves as well as their performance. The authors validated fitness values and required computation times in varying problem types and environments. Results demonstrate the superiority of one GA.
Prior research studies on supplier selection factors assess vendor reputation as a low ranked criterion. Reputation in these articles, however, only refers to the position in the industry, without considering the role of the final customer. Our results from a survey with 565 individuals suggest that the end user as a stakeholder should be also considered when analyzing a vendor’s prestige. We demonstrate that a supplier’s standing has negative as well as positive reputational effects on the buyer. Depending on the relevance of the purchased good as well as the reputation of the supplier and the buyer, low/high-ranked ingredients significantly decrease/increase the final customer’s perception of the buyer.