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Projekte

laufende Projekte (Auswahl)
Supply Chain Management im Energiesektor

Kaum ein anderer Sektor steht momentan so im medialen Fokus wie der Energiesektor. Vor allem durch politische Einwirkungen steht dieser Sektor einem großen Wandel gegenüber. Dieser Wandel lässt sich ebenfalls auf Ebene der Zulieferketten beobachten. Ziel ist es bestehende SCM-Konzepte zu beleuchten und weitere Koordinierungspotentiale zu betrachten.
(Dissertationsprojekt)

Georg Vetter

Einfluss von Bedarfsvorschauen auf die Koordination von Kunden-Lieferanten-Beziehungen

Gegenstand der Untersuchung ist eine zweistufige Supply-Chain bestehend aus einem Lieferanten und einem Kunden, wobei letzterer einen Endkundenmarkt mit stochastischer Nachfrage bedient. Untersucht wird zum Beispiel, inwieweit eine vorzeitige Bekanntgabe des Bedarfs seitens des Kunden die Supply-Chain bei bestimmten Vertragsgestaltungen koordinieren kann. Zusätzlich werden in diesem Kontext konvergierende sowie divergierende Supply-Chain-Strukturen betrachtet.
(Dissertationsprojekt)

Philipp Schlüter

Risikomanagement in verteilten System am Beispiel der Bankenkrise

Die Bankenkrise ab 2007 hat gezeigt, dass im Bankensektor einige Risken falsch eingeschätzt wurden und so eine Vielzahl von Banken in die Zahlungsunfähigkeit geraten ist. Im Rahmen des Projektes soll daher das Risikomanagement in diesem verteilten System analytisch betrachtet werden. Dafür werden sowohl die komplexen Verflechtungen in dem verteilten System der Bankenwirtschaft als auch die vorhandenen Risiken identifiziert und modelliert. Durch Simulation und Analyse der Strukturen und der Krisenauswirkungen können wertvolle Erkenntnisse bezüglich Risikoabschätzung und -management in verteilten Systemen gewonnen werden.
(Dissertationsprojekt)

Wladimir Wenner

Konzeption eines integrierten Risikomanagementinformationssystems
Ziel des Projektes ist die Schwachstellenanalyse bestehender Risikomanagementinformationssysteme (RMIS) und die Entwicklung eines Konzeptes zur Verbesserung dieser Systeme. Dazu werden zum einen systematisch entlang des Risikomanagementprozesses die Verbesserungspotentiale im Risikomanagement durch den Einsatz von Software herausgearbeitet. Zum anderen werden die Erweiterungspotentiale bestehender RMIS analysiert. Auf dieser Basis wird ein Risikomanagementinformationssystem konzipiert, welches die Mängel bestehender RMIS beseitigt und um Funktionen erweitert, die Unternehmen dabei unterstützen, die Probleme und Herausforderungen im Risikomanagement besser zu bewältigen.
(Dissertationsprojekt)

Tobias Anton

abgeschlossene Projekte (Auswahl)
Geschäftsprozessanalyse, -optimierung und -simulation am Beispiel eines IT-Unternehmens

 

Optimierung von Produktzuschnitt und Preisstruktur bei Gasspeichern

 

Markttransparenz im Bankensektor und Kreditvolumen

 

Automatisierung von Datenintegrationsprozessen im Data Warehouse - Möglichkeiten und Grenzen am Beispiel des ETL-Prozesses in zeb/control

 

Analytisches Customer Relationship Management - Konzeption und Realisierung auf Basis der Business-Intelligence-Instrumente Data Warehouse und Data-Mining

Ziel aller Bemühungen beim Management von Kundenbeziehungen sind zusätzliche Kundenakquisitions- und -bindungseffekte. Als Lösungsansatz wird seit Jahren das analytische Customer Relationship Management (aCRM) diskutiert, das auf Basis der Business-Intelligence-(BI)- Instrumente Data Warehouse und Data-Mining aufgebaut wird. Nach Durchsicht der Literatur lässt sich allerdings feststellen, dass noch kein in sich geschlossenes Unternehmensführungskonzept mithilfe des BI von der Konzeption bis zur Realisierung vorliegt. Deshalb entwickelte der Autor Dr. Dirk Hiestermann einen ganzheitlichen Ansatz, der die Vorgehensweise im aCRM beschreibt und in Form von Leitfäden umfassend abbildet. Die praktische Relevanz wird zudem durch eine Fallstudie auf Basis von Kundendaten eines Unternehmens gezeigt. Das Buch richtet sich an Fach- und Führungskräfte in Vertrieb/Marketing, Controlling und IT, um sich grundlegend zu informieren und/oder das analytische CRM im Unternehmen einzuführen. Aufgrund der theoretischen Basis ist das Buch zudem für Studierende der Wirtschaftsinformatik und BWL prädestiniert.
(Dissertationsprojekt Dr. Dirk Hiestermann)

Konzept für ein verteiltes, selbstlernendes Regelsystem auf Basis von Prozessdaten in einem verteilten System

 

Das kalkulierte Risiko - Die Risikokostenrechnung als Informationssystem für ein integriertes Risikomanagement

Die Bedeutung des Risikomanagements rückt vielfach erst bei spektakulären Unternehmenszusammenbrüchen oder -krisen in das Bewusstsein der Menschen. Das ist aber der Zeitpunkt, an dem es meist zu spät ist, um einer Krise wirkungsvoll entgegensteuern zu können. Vielfach können dann nur noch die Symptome behandelt werden. Aus diesem Grund sollte jedes Unternehmen ein Risikoinformationssystem betreiben, das Aufschluss über die Risikobehaftung aller möglichen Unternehmensbereiche und ihrer -leistungen gibt. Zur besseren Akzeptanz und einfachen Handhabbarkeit wird dieses in die bestehenden Systeme integriert anstatt wieder ein neues System zu schaffen. Dabei werden alle Risiken mit einheitlichen Maßstäben monetär bewertet, so dass sofort ersichtlich wird, welche Risiken existenzbedrohend und welche verkraftbar sind. Um auf den Eintritt von Risiken vorbereitet zu sein, wird die Bildung von Reserven zur „Finanzierung“ eintretender Risiken über eine Einpreisung von Risikokosten vorgeschlagen.
(Dissertationsprojekt Dr. Markus Siepermann)

Entwicklung eines strategischen Lieferantenmanagements für die Luftfahrtbranche und Implementierung eines darauf aufbauenden Lieferantencontrollings

 

Ethno-Marketing - Erschließung russischsprachiger Kunden im deutschen Bankensektor am Beispiel der Berliner Volksbank

 

Konzeption und praktische Erprobung eines Systems zur Reihenfolgeplanung für JIS-Produktionen

 

Qualitätsmanagement im Backoffice-Bereich von Dienstleistungsunternehmen am Beispiel eines Telekommunikationsdienstleisters

 

Data Mining zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen

Data Mining ist als Anwendung von Algorithmen zur Ermittlung von Datenmustern aus großen Datenbeständen bekannt. Diese Dissertation weitet die in der Literatur zumeist rein technisch geführte Diskussion von Data-Mining-Verfahren auf deren betriebswirtschaftliche Anwendungspotentiale aus. Sie untersucht die Unterstützungsmöglichkeiten betrieblicher Entscheidungsprozesse durch Data-Mining-Verfahren. Zunächst wird ein formaler 'Baukasten' zur Entwicklung neuer Data-Mining-Verfahren eingeführt, der die Gestaltungsmöglichkeiten von Data-Mining-Modelltypen und Suchverfahren sowie die Bewertung der Interessantheit von ökonomischen Modellen umfasst. Aus der Betrachtung betriebswirtschaftlicher Data-Mining-Anwendungen wird ein generelles Schema zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen per Data Mining abgeleitet. Der Modelltyp des Entscheidungsmodells wird genauer betrachtet und ein Data-Mining-Verfahren zur Generierung von Entscheidungsmodellen entwickelt. Abschließend wird das Verfahren an Testdaten evaluiert und auf eine Problemstellung zur Selektion von Kunden für eine Direktmarketingaktion im Versicherungsmarktangewendet.
(Dissertationsprojekt Dr. Christoph Tillmanns)

Entscheidungsunterstützungspontetiale neuronaler und fuzzy-basierter Ansätze in der operativen Materialwirtschaft

Mit den Methoden der Computational Intelligence (CI) werden gemeinhin spezielle Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) assoziiert, die nicht auf einer Symbolverarbeitung beruhen wie klassische Ansätze der KI und darüber hinaus mit dem Phänomen der Unsicherheit umzugehen vermögen. Neuronale und fuzzy-basierte Ansätze sind bekannte Vertreter der CI. Die Abhandlungen zu ihren Einsatzbereichen lassen jedoch eine fundierte Analyse der Einsatzvoraussetzungen sowie eine konsistente Begriffsverwendung vermissen. Aufgrund ihrer Aufgabenvielfalt und der Differenziertheit ihrer Entscheidungsprobleme stellt die Materialwirtschaft ein geeignetes Forschungsfeld dar. Das Projekt analysiert Materialwirtschaft und Computational Intelligence wissenschaftstheoretisch und beschreibt die Einsatzmöglichkeiten neuronaler und fuzzy-basierter Ansätze in der operativen Materialwirtschaft. Dazu wird der Begriff der Entscheidungsunterstützung definiert und hierfür ein Grundmodell abgeleitet. Die theoretischen Abhandlungen zur Anwendbarkeit neuronaler und fuzzy-basierter Ansätze in Disposition, Beschaffung, Lagerhaltung, bei Transport- und Entsorgungsaufgaben werden anhand zweier Fallbeispiele praktisch erprobt.
(Dissertationsprojekt Dr. Dagmar Mack)

Konzeption und Entwicklung eines Verfahrens zur engpassorientierten Materialdisposition und Terminierung in PPS-Systemen

MRP-basierte PPS-Systeme sind zunehmender Kritik ausgesetzt. Zwar gelingt eine noch ausreichend gute Mengenplanung, die Terminplanung führt jedoch häufig zu unbefriedigenden Ergebnissen. Diese mangelnde Ergebnisgüte drückt sich insbesondere in der Realisierungsphase, also der Produktionssteuerung, durch hohe Werkstattbestände, lange Durchlaufzeiten, geringe Termintreue usw. aus. Auf der Basis dieser Kritikpunkte entwickelt der Autor in dieser Arbeit ein an das MRP-basierte Planungskonzept angelehntes Verfahren zur engpass-orientierten Produktionsplanung und -steuerung. Das entwickelte Konzept umfasst primär die Funktionen der Produktionsplanung, und hier insbesondere Teile der die Materialdisposition und die Termin- und Kapazitätsplanung. Zwar wird innerhalb des Verfahrens weiterhin dem Sukzessivplanungsgedanken gefolgt, jedoch eine strikte Engpassorientierung in die Produktionsplanung integriert. Diese ist dadurch gekennzeichnet, dass innerhalb der Planungsschritte der PPS alle Entscheidungen an ihrer Kapazitäts- und Terminwirkung gemessen und bei möglichen Verletzungen verworfen werden. Ermöglicht wird diese Vorgehensweise durch den expliziten Einbezug der für die Produktionsdurchführung benötigten Ressourcen und Verfahrensvorschriften. Das bedeutet, dass die zentralen Entscheidungen der Produktionsplanung wie Auftragsbildung und Terminierung der Aufträge nicht produkt-, sondern arbeitsplatz- und arbeitsgangbezogen getroffen werden. Umgesetzt wird dieses Vorgehen durch eine heuristische, engpassorientierte Methode zur Terminierung und Losbildung. Das entwickelte Konzept wurde prototypisch implementiert. Die Ergebnisse konkreter Planungsläufe wurden mit denen konventioneller Verfahren der PPS verglichen. Insgesamt zeigte sich, dass eine engpassorientierte Materialdisposition und Terminierung in der hier vorgeschlagenen Form zu günstigeren Planungsergebnissen führt und sinnvoll in die Produktionsplanung MRP-basierter PPS-Systeme integriert werden kann.
(Dissertationsprojekt Dr. Guido Schnödt)



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