658 Allgemeines Management
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On the background of the supplementary applicant-job fit theory, this study tests the application of a weighted closed vocabulary approach as introduced by Ostendorf on a large corpus of online job advertisements (OJA). Therefore, a large dataset of online job advertisements (OJAs) was scraped from a German job portal (N = 151k), and a sample (n = 3,239) was selected based upon Porter’s Value Chain and corresponding job functions. The dataset was pre-processed with techniques of natural language processing, and the predefined words extracted from the OJAs were weighted with the average subject matter expert rating, as offered in the vocabulary of Ostendorf. The results reveal that, first, 0 to 12 words describing personality are used across OJAs, second, that HR, sales, and finance positions show values higher than sample mean (3.22), third, that HR positions show loadings across all dimensions of personality above the sample means (extroversion: 2.32, agreeableness: 3.98, conscientiousness: 4.28, emotional stability: 3.54, openness: 2.0) followed by sales. The job profiles being significantly parallel on equal levels are HR clerk and referee, as well as IT, R&D, and procurement. While conscientiousness is reported to be an important predictor of performance, our study showed only low to average importance in OJAs.
From human experts to AI agents: Agentic AI for knowledge-intense problem-solving in logistics?
(2025)
Logistics planning is a complex and complicated problem solving process requiring a wide range of knowledge and competence. A planning person or team represents a particular set of knowledge, skills, experience and personal attitudes. His, her or their level of competence decides about success or failure of the planning and about the quality of its results. With this, logistics planning is knowledge-based and knowledge-creating. Because of this, Knowledge Management can provide tremendous support to the planning person. Even though, there is a wide variety of (software) tools applicable to solve specific sub-problems throughout the planning process, human expertise is the key to develop creative planning solutions so far. Latest developments with regard to Artificial Intelligence (AI) might change this picture. AI is one of the most promising technological advancements, but also one of the most ambivalently discussed topics these days. It has surpassed humans at a number of tasks already and continues in doing so at new tasks in an increasing rate. Because of this, AI is capable to assist humans in many different ways. The latest boost of development moved AI application from those sophisticated communicators or task-oriented AI to intelligent agents or agentic AI allowing for autonomous, goal-driven decision-making. Hybrid approaches combine those advanced AI capabilities with human oversight, offering context-aware adaptability without full autonomy. In this way, artificial intelligence and human intelligence join forces in teams, for example, to solve complex problems creatively. Against this background, the paper analyses agentic AI with regard to its potential to support creative problem solving in a knowledge-intense field like logistics planning. Will AI agents become co-workers in logistics planning teams or can agentic AI design logistics solutions autonomously? With this, the paper focusses on chances and challenges coming with the highly dynamic evolution of AI within a complex, knowledge-intense application area where human experience, problem-solving capability and creativity is decisive. It contributes to discussions about necessary adjustments in how organizations manage their knowledge considering artificial and human intelligence.
The aim of this paper is to provide information on the general characterization of multimodal transport, intermodal and combined transport. There is also mentioned the distribution of basic transport processes and types of transhipment. Finally, this paper describes the practical examples of multimodal transport.
The project “Freight and Logistics Advancement in Central/South-East Europe - Validation of trade and transport processes, Implementation of improvement actions, Application of co-coordinated structures” (in short - FLAVIA) is carried out under the Central Europe – Cooperation for Success Programme, cofunded by the European Regional Development Fund. One of the main objectives of FLAVIA project is to consolidate a logistic corridor from Central Europe (CE) to the South-East Europe (SEE) and the Black Sea Region, based on rail and inland waterways intermodal transport. In this paper we discuss the partial outputs of FLAVIA project, mainly related to the identified actual status of rail-based intermodal transport and trade obstacles of the freight flows on the Romanian territory and the used methodology. Several operational and long-term measures to improve the trade and intermodal transport are listed, considering the advantages of the geo-strategic potential of Romania location, connected with the several improvement directions already considered into the new released intermodal strategy.
Purpose – This study sets out to examine the mediating role of quiet quitting in the relationship between various workplace antecedents and turnover intention, with a specific focus on generational differences across GenX, GenY, and GenZ.
Aims(s) – The primary aim is to identify the antecedents that show significant indirect generation-specific effects on turnover intention via quiet quitting. Design/methodology/approach – Utilizing a sample of 2,193 urban and suburban employees from Berlin, Germany, this study tested a mediation model featuring five independent variables linked to quiet quitting, with turnover intention as the outcome variable. The analysis employed Cronbach’s alpha, confirmatory factor analysis, multicollinearity checks, and multiple-mediation regression techniques.
Findings – The results reveal that quiet quitting partially mediated the relationship between dissatisfaction and turnover intention for GenY, as well as the relationship between negative extra-role behavior and cynicism/depersonalization for GenZ. Additionally, negative work-life balance showed partial mediation across all three generations—GenX, GenY, and GenZ. Full mediation effects were observed specifically in GenZ for both negative extra-role behavior and cynicism/depersonalization. No significant mediating effect of quiet quitting was found for disengagement. Limitations of the study – The sample is limited to Berlin and its suburbs, with no comparative data from other regions. The generational groups are represented by moderately sized subsamples. Additionally, after conducting reliability analysis and confirmatory factor analysis (CFA), most scales were reduced to just two or three items.
Originality/value – This study positions quiet quitting as a mediating factor within a network of related variables and is among the first to examine how these mediation effects differ across GenX, GenY, and GenZ.
Die digitale Transformation und das Potenzial Künstlicher Intelligenz (KI) stellen insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU) vor komplexe Herausforderungen. KI-Technologien bieten einerseits erhebliche Potenziale für Innovationen und Wettbewerbsfähigkeit. Andererseits ist die Nutzung dieser Potenziale voraussetzungsreich und erfordert die Verfügung bzw. den Aufbau von Ressourcen, wie Fachwissen, Daten, finanziellen Ressourcen und IT-Infrastruktur. KI-Kooperationen sind ein zunehmend relevantes strategisches Instrument für KMU, um diesen strukturellen Defiziten zu begegnen und den Unternehmen Zugänge zu benötigten Ressourcen zu ermöglichen. Darüber hinaus können sie im Sinne der organisationalen Ambidextrie die Balance zwischen Exploration, der Suche und Erschließung neuer Handlungsfelder und Exploitation, dem Ausbau etablierter Wertschöpfungspotenziale im Unternehmen und damit langfristig die Wettbewerbsfähigkeit des Mittelstandes unterstützen. Der vorgestellte Forschungsansatz erweitert das Konzept der organisationalen Ambidextrie um eine systematische Analyse von KI-Kooperationssystemen an der Schnittstelle von KI-Technologie-Anwendung, Organisations- und Innovationsentwicklung sowie der menschenzentrierten Produktion.
Indonesia has enjoyed impressive economic growth since the early 2000s and consequently attracted significant business interest from western companies. Yet, the Indonesian business context has also been notoriously impacted by corruption, which presents a serious challenge for international business negotiations. Interestingly, in scholarly research little is known about the indigenous management practices within the Indonesian context. This study therefore investigates indigenous management practices during international business negotiations taking place in the emerging market of Indonesia, that may determine the success or failure of multinational corporations’ negotiations. We conduct an inductive analysis of rich and context-specific data generated through 55 in-depth interviews of Indonesian and non-Indonesian managers. We discover: (1) the importance of perantara as a third-party agent, specific to Indonesia, that operates as a backchannel conduit for communication between parties and is essential for progressing to the face-to-face negotiation stage; and (2) the unique relationship-building process essential for business negotiations in Indonesia, which moves from task orientation to relationship-building orientation. To the best of our knowledge, our study is one of the first to tackle such specific indigenous management behaviours during international business negotiation in Indonesia from a context-specific insider’s perspective. This study provides useful insights for managers of foreign multinational corporations on how to manage certain indigenous Indonesian management behaviours if they are to achieve successful investment outcomes.
Dieses Arbeitspapier gibt einen umfassenden Überblick über aktuelle Normen und Standards, die für das Projektmanagement (PM) von Bedeutung sind. Hierfür kamen Methoden der Dokumentenanalyse, der systematischen Literaturanalyse und der qualitativen Inhaltsanalyse zum Einsatz. Als relevante Normungsorganisationen werden die International Organization for Standardization (ISO), das Deutsche Institut für Normung (DIN), das US-amerikanische American National Standards Institute (ANSI) und The British Standards Institution (BSI) berücksichtigt. Bei den Standards werden solche Organisationen als relevant erachtet, die in der Lage sind, den von ihnen publizierten Standard einem breiten, im Projektmanagement tätigen Adressatenkreis publik zu machen, Dienstleistungen, wie z. B. Schulungen, anzubieten, und eine Weiterentwicklung des Standards sicherzustellen. Insgesamt werden 37 PM-Normen und 54 PM-Standards, die von 29 Trägerorganisationen publiziert werden, beschrieben. Die Darstellung umfasst beispielsweise die Normenreihen DIN 6990x und ISO 215xx. Als Projektmanagement-Standards werden neben den bekannten PM-Standards, wie der IPMA Individual Competence Baseline® (IPMA ICB®), PRINCE2®, PM2 oder dem PMBOK® Guide, auch neuere PM-Standards, die sich z. B. der Agilität oder der Nachhaltigkeit im Projektmanagement widmen, behandelt. Auch Standards für Programm- und Portfoliomanagement sowie Standards für die Prüfung von Projekten finden Berücksichtigung. Jede Norm und jeder Standard werden einzeln systematisch dargestellt. Die jeweilige Beschreibung enthält eine prägnante Inhaltsangabe, den formellen Status der Norm bzw. des Standards und Links für die eigene Recherche. Insofern soll dieses Arbeitspapier nicht nur eine aktuelle, systematische Zusammenstellung bieten, sondern es stellt auch eine Hilfestellung für ein schnelles Orientieren und Nachschlagen dar. Hierfür wurden die PM-Normen und -Standards verschiedenen Kategorien zugeordnet, die ihre inhaltliche Ausrichtung signalisieren.
In der heutigen dynamischen Industrie erfordern erfolgreiche Gründungen nicht nur innovative Ideen, sondern auch die richtigen Partner – Künstliche Intelligenz kann helfen, diese effizient und gezielt zusammenzubringen. Der Beitrag thematisiert die Rolle Künstlicher Intelligenz (KI) im Kooperationsmanagement von Gründungsveranstaltungen. Die Autoren stellen das KI-gestützte Matchmaking-Tool „KIKma“ vor, das Gründern, Investoren und Mentoren anhand von Profil- und Interessenanalysen gezielte Kooperationsvorschläge macht. Das System basiert auf einem Transformer-Modell, das Teilnehmerprofile klassifiziert und für gezielte Speed-Dating-Slots Vorschläge generiert. Die Ergebnisse zeigen eine hohe Treffsicherheit, allerdings treten gelegentlich Fehlzuordnungen durch Ambiguitäten auf. Dies könnte durch ein Finetuning des Modells oder eine Optimierung der Fragebögen verbessert werden. Ziel ist es, den Austausch in der Gründerlandschaft zu erleichtern und langfristig ein intelligentes, adaptives Kooperationsnetzwerk zu etablieren. Die Autoren sehen in der kontinuierlichen Optimierung des Matching-Algorithmus großes Potenzial für zukünftige Anwendungen im Innovationsmanagement.
Unternehmen stehen vor erheblichen Herausforderungen beim Erhalt, bei der Nutzung und Weitergabe zentralen Wissens. Demografischer Wandel, zunehmender Mitarbeiterfluktuation und steigende organisatorische Komplexität erschweren klassische Dokumentations- und Austauschprozesse, welche auf erhebliche Mitarbeitendenmitwirkung angewiesen sind. Mithilfe generativer KI und agentischer Recommender-Systeme lassen sich diese Hindernisse überwinden, indem wichtiges Wissen ”on-the-fly“ und weitestgehend automatisiert erfasst wird. Ein zentrales Element bildet hierbei die Kombination aus semantischen Embeddings, einer Graphdatenbank und spezialisierten KI-Agenten, die Dokumente und Chatverläufe analysieren, Mitarbeiter gezielt mit Vorschlägen unterstützen und Wissen so kontinuierlich aktualisieren. So entsteht eine effektive Wissenskultur mit niedrigen Barrieren für die Nutzung dank minimalem Mehraufwand für die menschlichen Nutzer.

