Wirtschaftsinformatik Vorlesung/Übung 1

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Author:
huatieulans
ID:
296853
Filename:
Wirtschaftsinformatik Vorlesung/Übung 1
Updated:
2015-02-25 11:55:52
Tags:
WS
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BWL
Description:
Klausur
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  1. Definition: Anwendungssystem
    Ein System, das alle Software beinhaltet, die für ein bestimmtes betriebliches Aufgabengebietentwickelt wurde, inklusive der Technik(IT-Infrastruktur), auf der das Anwendungssystem läuft und der Daten, die vom Anwendungssystem genutzt werden.

    • - technisches System
    • - Produkt von „der Stange“
  2. Definition: Informationssystem
    Ein System, das für die Zwecke eines bestimmten Unternehmens geschaffen bzw. in diesem Betrieb eingesetzt wird. Ein Informationssystem enthält die dafür notwendige Anwendungssoftware und Daten und ist in die Organisations-, Personal-und Technikstrukturen des Unternehmens eingebettet.

    • - sozio-technisches System
    • - ins Unternehmen„eingebettet“
  3. Ziele des Einsatzes von Informationssystemen
    - Unterstützung der betrieblichen Planung, Steuerung und Kontrolle

    • - Beschleunigung von Geschäftsprozessen
    • - Verbesserung von Qualität und Service
    • - Ermöglichung neuer Organisationsformen                            

    •               flachere  Hierarchien
    •               virtuelle Unternehmen

    • - Rationalisierung = Kosteneinsparungen
    • - Strategische Wettbewerbsvorteile
  4. Verbesserung von Arbeitsabläufen mittels IS
    Folgen:
    • Beschleunigung des Geschäftsprozesses
    • Verbesserung von Qualität und Service
    • Kosteneinsparungen
  5. Definition: Operative Systeme
    Anwendungssysteme, die die täglichen, für den Geschäftsbetrieb notwendigen Routinetransaktionen ausführen und aufzeichnen.

    Beispiele

    • Kassensystem in Supermarkt, Geldautomaten, Buchhaltung
    • Lagerverwaltung, Arbeitszeiterfassung

    Informationseingabe: Transaktionen & Ereignisse

    • Informationsausgabe
    • > Detaillierte Berichte 
    • > Listen, Übersichten

    Benutzer: Mitarbeiter der operativen Ebene, Gruppenleiter

    Der Ausfall operativer Systeme führt dazu, dass zentrale Geschäftsaktivitäten zum Erliegen kommen.
  6. Definition: Managementinformationssysteme (MIS)
    Anwendungssysteme, die durch die Bereitstellung von Standard- übersichtsberichten, sowie Berichten über Abweichungen der Planung, Kontrolle und Entscheidungsfindung dienen.

    • Informationseingabe
    • >Transaktionsdaten aus operativen Systemen

    • Aufbereitung
    • >Informationsverdichtung
    • >Einfache Modelle

    • Informationsausgabe
    • >Regelmäßige Berichte zu vordefinierten Fragestellungen
    • >Berichte über Ausnahmefälle/ Planabweichungen

    • Benutzer
    • >Mittleres Management
  7. Definition: Entscheidungsunterstützungssysteme (EUS)
    Anwendungssysteme, die analytische Modelle sowie Daten-analysewerkzeuge bereitstellen, um schwach strukturierte Entscheidungsfindungsprozesse zu unterstützen.

    • Informationseingabe
    • >Daten aus operativen Systemen und externen Informationsquellen 

    • >Aufbereitung
    • >>>Daten-gestützte EUSOLAP: Drill-down/Roll-up
    • >>>Data-Mining

    • Modell-gestützte EUS
    • >Simulation (Was-wäre-wenn Fragen)
    • >Mathematische Optimierung


    • Informationsausgabe
    • >Spezialberichte, Antworten auf Fragen

    • Benutzer
    • >Fachexperten, Management

    • Entscheidungsprobleme
    • >Wo soll ich meine Werke bauen?
    • >Welche Routen sollen meine LKWs fahren?
    • >Welchen Preise soll ich für meine Produkte verlangen?
    • >Unter welchen Annahmen rentiert es sich für eine Fluggesellschaft eine Strecke anzubieten?
    • Wie sieht der optimale Beladungsplan für ein Containerschiff aus?
  8. Beispiel: Sortimentsoptimierung in Verkaufsstellen
    >Anwendungssystem, das im Rahmen eines IT-Beratungs-projektesfür Herlitz entwickelt wurde. 

    >Vorher: Außendienstmitarbeiter stellen aufgrund langjähriger Erfahrungen ein „gewinnoptimales Sortiment“ zusammen.

    >Problem: Durch ca. 15.000 Artikel in über 8.000 Verkaufsstellen ist die Auswahl des optimalen Sortiments komplex und zeitaufwendig.

    >Lösung: Mathematisches Optimierungsmodell, mit dem für jede Filiale unter Einbeziehung aller Restriktionen, Regeln und Basisdaten ein rhertragsmaximales Sortiment bestimmt wird. >
  9. Definition: Führungsunterstützungssysteme (FUS)
    Anwendungssysteme auf der strategischen Ebene des Unternehmens, die Daten aus diversen internen und externen Quellen integrieren und in einfach verwendbarer, oft graphischer Form Führungskräften zur Verfügung stellen.

    • >Informationseingabe
    • >>>Aggregierte Daten aus externen und internen Quellen

    • >Aufbereitung
    • >>>Verdichtung mit Drill-down Möglichkeit
    • >>>Szenariorechnungen

    • >Informationsausgabe
    • >>>Visualisierungen, z.B. BalancedScorecard, Management Cockpit
    • >>>Vorhersagen

    • >Benutzer
    • >>>Top-Management 

    • >Fragestellungen
    • >>>Liegen alle Eckdaten des Unternehmens im Plan?
    • >>>Was macht die Konkurrenz?
    • >>>Was sind die wichtigsten Branchen-News?
  10. Vertriebsunterstützungssysteme
    • Anwendungssysteme, die dem Unternehmen dabei helfen,
    • -Produkte und Dienstleistungen zu bewerben 
    • -Produkte und Dienstleistungen zu verkaufen und 
    • -kontinuierlichen Service für den Kunden bereitzustellen.
  11. Fertigungs-und Produktionssysteme
    Anwendungssysteme, die zur Planung, Entwicklung und Produktion von Produkten und Dienstleistungen sowie zur Überwachung des Produktionsablaufs dienen.
  12. Grundfunktionen eines Warenwirtschaftssystems
    • Bestandsführung
    • >Bestandsfortschreibung durch Erfassen der Zu-und Abgänge

    • Primärbedarfsermittlung
    • >Primärbedarfsermittlung der Endprodukte und Ersatzteile
    • Basis: Aufträge, Absatz-Zeitreihen

    • Stücklistenauflösung
    • >Ermittlung des Sekundärbedarfs (Teile, Baugruppen)
    • Basis: Primärbedarf und Stücklisten

    • Nettobedarfsrechnung
    • >Sekundärbedarf + Ersatzteilbedarf + Sicherheitszuschlag = Bruttobedarf
    • -Lagerbestand -Lagerzugang (Fertigung oder Bestellung) = Nettobedarf

    • Produktionsplannung
    • >Festlegung, wann was produziert werden sollMaschinenbelegungsplan

    • Bestelldisposition
    • >Ermittlung der kostengünstigsten Bestellmengen
    • >Festlegung der Bestellzeitpunkte
  13. Finanz-und Buchhaltungssysteme
    Anwendungssysteme, die zur Verwaltung der finanziellen Vermögenswerte und der Ein-und Ausgaben einer Firma dienen.

    • Funktionen:
    • >Stammdatenverwaltung, Debitoren und Kreditoren
    • >Debitorenbuchhaltung
    • >Kreditorenbuchhaltung
    • >Anlagenbuchhaltung
    • >Kostenrechnung
    • >Betriebsergebnisrechnung
  14. Anwendungssysteme für das Personalwesen
    Anwendungssysteme, mit denen Personaldaten geführt und Informationen über Fähigkeiten, Arbeitsleistung und Weiterbildung der Mitarbeiter verzeichnet werden, sowie die Planung des Arbeitsentgelts und der beruflichen Laufbahn der Mitarbeiter unterstützt wird.
  15. Betriebliche Standardsoftware
    Software für allgemeine, unternehmens-neutrale Funktionen und Problemstellungen.

    • >Beispiele
    • Microsoft Office
    • Buchführungssoftware
    • SAP

    • Erstellung durch spezialisierten Softwareproduzenten
    • >>>Software wird professionell entwickelt und getestet.
    • >>>Entwicklungskosten verteilen sich auf alle Unternehmen, die die Software einsetzen.

    • Herausforderungen für das Unternehmen >>>Auswahl der richtigen Standardsoftware und 
    • >>>Anpassung der Software an die Bedürfnissen der Kunden (Manchmal auch umgekehrt)
  16. Individualsoftware
    Software, die für ein einzelnes Unternehmen entwickelt wurde, um spezielle Anforderungen zu realisieren.

    >Erstellung durch IT-Abteilung des Unternehmens oder externe Dienstleister 

    • >Vorteil
    • >>>Exakte Abdeckung der Anforderungen des Unternehmens

    • >Nachteile
    • >>>durch singulären Einsatz extrem teuer (Entwicklungskosten verteilen sich nicht auf mehrere Unternehmen)
    • >>>insbesondere bei größeren, komplexeren Softwareprojekten besteht ein hohes Entwicklungsrisiko
    • >>>>>>1/3 aller komplexen Systeme werden vor Fertigstellung abgebrochen
    • >>>>>>viele Systeme funktionieren nicht wie geplant oder werden nicht eingesetzt

    >>>lange Ausreifungszeit, da es länger dauert bis alle Fälle „durchgespielt“ und alle Fehler erkannt werden
  17. Folge: Trend zu Standardsoftware
    • >Gründe:
    • >>>geringeres Entwicklungsrisiko
    • >>>oft höhere Qualität/Fehlerfreiheit
    • >>>kostengünstiger
    • >>>langfristige Wartung und Pflege durch Softwareanbieter (Outsourcing)

    • >Trotz des Trends zur Standardsoftware gibt es nur wenige Unternehmen, die nur Standardsoftware einsetzen.
    • >>>Strategische Vorteile durch Abgrenzung von der Konkurrenz
    • >>>Software-Altlasten
  18. Globale Trends haben Implikationen für Informationssysteme
    • 1. Rasanter Fortschritt der Informations-und Kommunikationstechnik
    • 2. Globalisierung der Wirtschaft
    • 3. Zunehmende Bedeutung wissensintensiver Produkte und Dienstleistungen
    • 4. Wandel der Unternehmensstruktur und -kultur
  19. Implikationen des technischen Fortschritts für Unternehmen
    • >Verarbeitung immer größerer Informationsmengen möglich
    • >>>Data Mining auf Kundendaten, Usage-Log-Mining
    • >>>Entscheidungsunterstützung mittels mathematischer Optimierung, Simulation, Bildverarbeitung 

    • >Verbesserung der Kommunikation mit den Kunden
    • >>>E-Commerce , Online-Support, SocialMedia

    • >Verbesserung der Kommunikation mit Mitarbeitern und Lieferanten
    • >>>Globale Supply Chains 
    • >>>Neuartige Organisationsformen und Unternehmenskooperationen

    • >Neue Herausforderungen
    • >>>Hohes Tempo erfordert schnellere Anpassung an technologische Entwicklungen
    • >>>Schnellere Kommunikation kann auch der Reputation schaden
    • >>>Verdrängung durch neue Produkten neuer Wettbewerber
  20. 2. Globalisierung
    Triebkräfte: Liberalisierung des Welthandels, sinkende Transportkosten, verbesserte Kommunikation

    • Folgen für die Unternehmen:
    • >Globale Wertschöpfungsketten und Unternehmensnetzwerke: z.B. Teile für elektrische Zahnbürsten kommen aus 18 Ländern, Call-Center in Indien

    >Möglichkeit zum Vertrieb von Produkten und Dienstleistungen auf neuen Märkten

    >Neue Wettbewerber und höherer Wettbewerbsdruck erfordern rasches Reagieren auf Änderungen im betrieblichen Umfeld.

    Folgen für Informationssysteme

    • >Zwang zur Rationalisierung führt zu einer immer höherer IT-Durchdringung aller betrieblichen Kernprozesse.
    • >Steigende Anforderungen an die Flexibilität und zwischenbetriebliche Integrationsfähigkeit von Informationssystemen (Lösungsansatz: Web Services).
  21. Wissensintensive Produkte und Dienstleistungen
    Zunehmende Bedeutung wissensintensiver Produkte und Dienstleistungen.

    Wissen wird zur zentralen produktiven und strategischen Ressource im Wettbewerb mit Niedriglohnländern.

    Die Halbwertzeiten des Wissens sinken.

    Implikationen für Informationssysteme

    • >Verstärkter Fokus aufWissensmanagementsysteme
    • >Verstärkter Fokus auf Systemezur Personalentwicklung und Schulung (on-/offline)
    • >Trend zu unternehmens-weiten Systemen mit integrierter Datenbasis
  22. 4. Wandel der Unternehmensstruktur und -kultur
    • Trend zu
    • >flacheren Organisationsstrukturen
    • >Dezentralisierung
    • >Übertragung von Verantwortung an Ausführende
    • >Standortunabhängigkeit
    • >Unternehmensübergreifende Kooperation und Teamarbeit


    • Implikationen für Informationssysteme
    • >Fokus auf Erleichterung des Informationszugangs für Mitarbeiter und Kooperationspartner
    • >>>Unternehmensportale, Intranets, Extranets
    • >>>Informationsaustausch entlang der Supply Chain

    • >Unterstützung standortunabhängiger Gruppenarbeit
    • >>>Externer Zugriff auf das Unternehmensnetzwerk (Laptop, PDA)
    • >>>Groupware, Wiki-Systeme
  23. UnternehmensweiteAnwendungssysteme
    • Wettbewerb zwingt Unternehmen zur Optimierung aller Geschäftsprozesse.
    • Erfolgreiche Unternehmen kennzeichnet:
    • >Der Kunde steht im Mittelpunkt
    • >Produkte und Dienstleistungen höchster Qualität 
    • >flache, dezentrale, flexible Organisationsstrukturen
    • >höchste Beachtung der eigenen Mitarbeiter
    • Einsatz modernster IT sowohl >unternehmensweit als auch zur Vernetzung Kunde-Firma-Lieferant.

    Problem: Dem entgegen steht oft eine auf den Funktionsbereich oder die Abteilung ausgerichtete Denkweise.
  24. Problem: Abbildung der funktions-orientierten Denkweise in Informationssystemen
    Folge: Großunternehmen setzen oft hunderte unterschiedlicher Informationssysteme gleichzeitig ein (Insellösungen, Systemwildwuchs)

    • Hieraus ergeben sich Probleme:
    • Erschwerter Informationsaustausch zwischen den Anwendungssystemen
    • Inkonsistente Daten
    • Fragmentierung und Verlangsamung von Geschäftsprozessen
    • Komplizierte und teure Pflege und Wartung
  25. Lösungsansatz: Denken in Geschäftsprozessen über Funktionsgrenzen hinweg
    Geschäftsprozess: Folge logisch zusammenhängender Aktivitäten, die für das Unternehmen einen Beitrag zur Wertschöpfung leisten, einen definierten Anfang und ein definiertes Ende haben, wiederholt durchgeführt werden und sich in der Regel am Kunden orientieren.
  26. Unternehmensweite Anwendungssysteme
    Unternehmensweite Anwendungssysteme automatisieren Geschäftsprozesse, die mehrere Geschäftsfunktionen und Organisationsebenen sowie externe Geschäftspartner und Kunden umfassen können.
  27. Enterprise-Resource-Planning-Systeme (ERP)
    Unternehmensweites Anwendungssystem, das alle zentralen Geschäftsprozesse eines Unternehmens in einem einzigen Softwaresystem integriert und so den reibungslosen unternehmensweiten Informationsaustausch ermöglicht.
  28. Architektur eines ERP-Systems
    ERP-Systeme bestehen aus mehreren Softwaremodulen und einer zentralen Datenbank.

    • Vorteile der zentralen Datenhaltung:unterschiedliche Geschäftsprozesse und Funktionsbereiche können Daten unternehmensweit gemeinsam nutzen.
    • Vermeidung von Dateninkonsistenzen und Synchronisationsproblemen.
  29. Gründe für die zunehmende Verbreitung von ERP-Systemen
    Konsistente, unternehmensweite Datenbasis keine Synchronisationsprobleme zwischen verschiedenen Systemen

    Einheitliche technische Plattform weniger Wartungsaufwand

    Hohe Funktionalität und Qualität nicht erreichbar mit Individualentwicklung

    • Einführung zwingt zur Analyse bestehender Geschäftsprozesse und Organisationsstrukturen >Vereinheitlichung der Organisationsstrukturen
    • >System gibt effiziente kundenorientierte Geschäftsprozesse vor

    Weiterentwicklung des Systems durch die Erfahrungen und Anforderungen einer Vielzahl von Unternehmen
  30. Supply Chain (Lieferkette)
    Netzwerk von Unternehmen und Geschäftsprozessen, das zur Materialbeschaffung, zur Umformung der Rohmaterialien in Zwischenprodukte oder fertige Produkte und zur Verteilung der fertigen Produkte an die Kunden dient.
  31. Herausforderungen im Bereich Supply Chain
    • GlobalisierungVerlängerung der Lieferketten auf interkontinentale Entfernungen
    • Dynamisierung der Lieferketten durch größere Anzahl möglicher Lieferanten

    • Dynamisierung der MärkteKürzere Produktlebenszyklen
    • Erhöhung der Komplexität und Dynamik der Lieferketten

    • Gestiegene KundenanforderungenZwang zu hoher Qualität
    • Zwang zu schneller Auftragserledigung

    • KonkurrenzdruckZwang zur Kostenreduktion durchEffizienzsteigerung bei operativen Prozessen
    • Verbesserung der Planung über Unternehmensgrenzen hinweg
  32. Push-Lieferkettenmodelle
    • Beispiele: Konsumprodukte in Supermärkten und Tankstellen
    • Eigenschaften der Lieferkette
    • >vorhersehbarer Bedarf
    • >lange Produktlebenszyklen
    • >häufig geringe Gewinnspannen

    Lieferkettenstrategie

    Effizienzsteigerung durch Koordinieren von Aktivitäten über Unternehmensgrenzen hinweg, um den vorhersehbaren Bedarf bei minimaler Lagerhaltung und minimalen Kosten zu erfüllen.

    Ziel: Just-in-Time Lieferkette mit minimaler Lagerhaltung.
  33. Pull-Lieferkettenmodelle
    Beispiele: komplexere, teure Investitionsprodukte;z.B. Maschinen, Autos 

    • Eigenschaften der Lieferkette
    • eher nicht vorhersehbarer Bedarf
    • kürzere Produktlebenszyklen
    • höhere Gewinnspannen



    • Lieferkettenstrategie
    • reaktive Lieferkette
    • größerer Lagerpufferbestand, der strategisch verteilt wird, um Auftragsvorlaufzeiten zu minimieren und Auftragserfüllungsquoten zu maximieren.
  34. Supply Chain Management
    Unter Supply Chain Management versteht man Ansätze zur unternehmensübergreifenden Koordination der Material-, Informations-und Zahlungsflüsse über die gesamte Lieferkette.

    • Ziele
    • Lieferanten, Hersteller und Vertrieb so zu integrieren und zu steuern, dass Wirtschaftsgüter in der richtigen Menge zum richtigen Zeitpunkt produziert und zu den richtigen Orten verteilt werden. 
    • Verkürzung der Lieferzeiten 
    • Verringerung der eingesetzten Ressourcen, insbesondere der Lagerbestände (Vermeidung von Bullwhip-Effekten)
    • Minimierung der Systemkosten unter Einhaltung hoher Servicegrade (z.B. Lieferzeiten, max. Fehlmengen)
  35. Supply-Chain-Management-Systeme
    Anwendungssysteme, die den Informationsaustausch zwischen einem Unternehmen und seinen Lieferanten und Kunden automatisieren, um Planung, Beschaffung, Fertigung und Vertrieb von Produkten und Dienstleistungen zu optimieren.

    • Ziele
    • Verbesserung des Informationsflusses zwischen Unternehmen
    • gemeinsame Planung über die gesamte Lieferkette hinweg

    Man   unterscheidet:Lieferkettenplanungssysteme (Management-Ebene)

    Lieferkettensteuerungssysteme (Operative Ebene)
  36. Lieferkettenplanungssysteme und ihre Funktionen
    Anwendungssysteme, die es ermöglichen, Bedarfsvorhersagen für ein Produkt zu erstellen und Einkaufs-und Produktionspläne für die gesamte Lieferkette des Produkts zu entwickeln.

    • Bedarfsplanung
    • basierend auf Prognosen oder Aufträgen
    • Stücklistenauflösung 

    • Auftragsplanung
    • Bestellmengen, Bestellzeitpunkte

    • Produktionsplanung
    • z.B. Maschinenbelegung
    • Transportplanungmit Tourenplanungssoftware können die Fahrzeuge optimal eingesetzt werden und überflüssige Fahrten reduziert werden.

    • Strategische Planung
    • Optimierung der Standorte von Produktionsstätten, Zentrallagern und Umschlaglagern
    • Einsatzgebiet mathematischer Optimierungssoftware
  37. Lieferkettensteuerungssysteme
    Systeme zur Verwaltung des Produktlaufs durch Verteilzentren und Lager, um sicherzustellen, dass die Produkte auf effiziente Weise an die richtigen Standorte ausgeliefert werden.

    • Funktionen von Lieferkettensteuerungssystemen
    • Lagerauffüllung mittels automatisierter Bestellungen
    • Kommissionierung
    • Wareneingangskontrolle
    • Sendungsverfolgung (oft mit Web-Zugriff für Empfänger)
    • Koordination von Material und Informationsfluss

    Ziel: Effizienzsteigerung innerhalb der operativen Prozesse
  38. Koordination von Material und Informationsfluss
    Eindeutige Kennzeichnung von Produkten und Transporteinheiten mittels EAN oder EPC bzw. NVE Nummern.

    Erfassung dieser Nummern entlang der gesamten Lieferkette mittels Barcodes-Scannern oder RFID-Chip Lesegeräten.

    Elektronische Datenübertragung mittels standardisierter Datenformate (EDI).
  39. EAN und EPC Nummern
    • EAN (European ArticleNumber)13 oder 8 Ziffern identifizieren einen Produkttyp weltweit eindeutig
    • alle Produkte eines Typs haben die gleiche EAN.
    • Vergabe der Betriebsnummer erfolgt zentral und ist kostenpflichtig.
    • Darstellung als Strichcode und als Ziffernfolge (EAN13):
    • EPC (Electronic ProductCode) Neuer Standard zur global eindeutigen Identifikation einzelner Produkte.

    96-Bit-Implementierung ermöglicht die eindeutige Vergabe von > 68Milliarden Seriennummern für jedes von > 16Millionen Produkten eines von > 268Millionen Herstellern.

    Metro, Tescound Carrefour nutzen EPC auf RFID-Chips.
  40. Radio Frequency IDentification (RFID)
    • RFID-Chips bestehen aus Transpondern (Transmitter-Responder) und sind auch über größere Distanzen lesbar.
    • VorteileRFID-Chips benötigen keinen direkten Kontakt zum Scanner und können auch durch Umverpackungen hindurch gelesen werden.

    Dank Kapselung funktionieren sie auch in staubigen oder feuchten Umgebungen.

    Mehrere RFID-Chips können gleichzeitig gelesen werden. 

    RFID-Chips können wesentlich mehr Informationen als ein Barcode speichern.

    • Einsatzbereiche
    • Sendungsverfolgung in der Logistik 
    • Sicherungsetiketten in Kaufhäusern 
    • Zugangskontrollen 
    • Bibliotheken 
    • Kfz-Maut (USA)
  41. Electronic Data Interchange (EDI)
    Austausch standardisierter Geschäftsdokumente zwischen Informationssystemen über elektronische Netzwerke.

    • Hauptziel: Zeitersparnis und Verringerung der Fehlerraten gegenüber Papier
    • JIT-Logistikstrategien sind nur durch EDI möglich

    • Schnittstellenproblematik: Unternehmen setzen verschiedene Anwendungssysteme ein.
    • Die Systeme laufen auf heterogenen Systemplattformen (Windows, UNIX, Linux)

    Lösung:Inhaltliche Standardisierung der ausgetauschten Dokumente


    • Standardisierung von Regeln und Prozessen (Bestellung Bestellbestätigung)
    • Standardisierung der Informationsrepräsentation (ASCII, Unicode)
    • Standardisierung der Schnittstellen (EDIFACT-Netze, HTTP, SMTP, SOAP)

    • Entwicklung
    • 80er, 90er Jahre: EDIFACT dominiert
    • 2000+: Aufkommen neuer XML-basierter E-Business Standards
  42. EDIFACT
    • Der EDIFACT-Standard (Electronic Data Interchange ForAdministration, Commerce andTransport) wird seit über 20 Jahren von der UN entwickelt 
    • legt Regeln fest, wie EDIFACT-Nachrichten zu erstellen sind:d.h. der Aufbau der einzelnen Nachrichten
    • die Form, in der die jeweiligen Inhalte codiert werden müssen.


    • Branchen, die EDIFACT einsetzen: Automobilindustrie 
    • Konsumgüterindustrie 
    • Chemische Industrie
    • Handel, Elektroindustrie 
    • ...

    Viele ERP-und SCM-Systeme bieten EDIFACT-Schnittstellen.
  43. XML-basierte E-Business Standards
    • XML-basierte Dokumentenformate zum Austausch von Geschäftsdaten gewinnen zunehmend an Bedeutung.
    • Einsatzbereiche sind beispielsweise elektronische Marktplätze und Kataloge.
  44. Customer Relationship Management (CRM)
    • CRM ist eine kundenorientierte Unternehmensphilosophie, die mit Hilfe moderner Informations-und Kommunikationstechnologien versucht, auf lange Sicht profitable Kundenbeziehungen durch ganzheitliche und individuelle Marketing-, Vertriebs-und Servicekonzepte aufzubauen und zu festigen.
    • Der Kunde steht im Mittelpunkt Versus „Kunde als Störfaktor“ und „Service-Wüste Deutschland“
    • Erfordert oft Wandel der Unternehmenskultur

    • Ziele von CRM?
    • Kundenselektion:
    • Welche Kunden sind auf Dauer meine profitabelsten?
    • Kundenbindung: Was muss ich tun, um profitable Kunden langfristig an mein Unternehmen zu binden?
    • Kundengewinnung: Wie kann ich neue profitable Kunden auf Dauer gewinnen?
  45. Customer-Relationship-Management-Systeme
    Anwendungssysteme, die sämtliche Interaktionen der Firma mit Kunden aufzeichnen und analysieren, um Umsatz, Rentabilität, Kundenzufriedenheit und Kundenbindung zu verbessern.
  46. Analytisches CRM
    CRM-Anwendungen, die Kundendaten analysieren, um Informationen für die Verbesserung der Geschäftsleistung bereitzustellen.

    Einheitliche Sicht auf den Kundendurch Integration aller Daten aus Kundenkontakten (Call-Center, Vertrieb, Website) in einem Data Warehouse

    • Analyse der Kundendaten mit dem Ziel:
    • Kundenpräferenzen zu erkennen, Produkte und Service zu verbessern (Beispiel: Bundling, Cross-Selling)
    • Klassifikation der Kunden nach Profitabilität/Potential und entsprechende genauere Ausrichtung der Marketing-Aktivitäten bzw. Abstufung des Service (Beispiel: Profitable Kunden zum Senior-Consultant, unprofitable in die Warteschleife)

    Verwendete Techniken: Data Mining, OLAP
  47. Kennzahlen im analytischen CRM
  48. Verkaufsabschlussrate
    • Anzahl der wiederholt kaufenden Kunden
    • Anteil des Budgets des Kunden
    • Kosten pro Interessent
    • Umwandlungsrate der Interessenten (in Käufer)
    • Wahrscheinlichkeit, dass ein neues Produkt gekauft wird
    • Kosten pro Serviceanruf eines Kunden
    • Kundenzufriedenheit
    • Anzahl oder Prozentsatz der Probleme/Beschwerden
    • Kundenlebenszykluswert (CLTV, CLV –Customer LifetimeValue) Differenz zwischen den Erlösen und den Ausgaben (etwa Anwerbung und Bedienung) über die erwartete Kundenbeziehungsdauer („Lebensdauer“), bezogen jeweils auf einen individuellen Kunden.
  49. Operatives CRM
    CRM-Anwendungen, die direkt mit dem Kunden zu tun haben, wie beispielsweise Werkzeuge für die Automatisierung von Aufgaben im Verkauf (SalesForce Automatisation (SFA)), zur Unterstützung im Call-Center und Kundendienst sowie zur Automatisierung im Marketing.

    • Ziele
    • Unterstützung der operativen Tätigkeiten der Bereiche Marketing, Vertrieb und Service durch verbessertes Wissen über die Kunden
    • Systematische und individuelle Kundenansprache (1-to-1-Marketing)
    • Verknüpfung und Synchronisation der verschiedenen Kommunikationskanäle (Telefon, eMail, Fax, Internet, Handy)
    • Reduzierung der Kosten für Kundenwerbung und Kundenbindung.
  50. Wissensmanagement
    • Gesamtheit aller Aktivitäten, die darauf abzielen, die Fähigkeiten eines Unternehmens zum Erwerb, der Erfassung, Speicherung, Weitergabe und Nutzung von firmenbezogenem Wissen zu verbessern.
    • Derzeit einer der wichtigsten Investitionssektoren bei Informationssystemen.
    • Gründe für das große Interesse am Wissensmanagement

    • Volkswirtschaftliche Bedeutung:
    • Produktion und Verteilung von Information und Wissen als wichtigste Quelle für Wohlstand und Reichtum; Wissens-und Informationszeitalter
    • Betriebswirtschaftliche Bedeutung:Ein Großteil des Unternehmenswertes hängt davon ab, ob das Unternehmen in der Lage ist, Wissen zu erzeugen und zu verwalten.
  51. Daten, Information und Wissen
    • Datenexplizit gemacht, in einem Alphabet kodiert
    • Beispiel: 12

    • InformationDaten + Semantik/Bedeutung (Daten im Kontext)
    • geordnete, strukturierte und systematisierte Daten
    • Beispiel: 12 Teile einer Bestellung von 20 Teilen wurden geliefert

    • WissenInformation + Vernetzung, Pragmatik, begründete Interpretationen, Theorien, subjektive Annahmen, Erfahrungen, Erwartungen
    • Wissen bildet den Rahmen für die Erstellung, Bewertung und Nutzung von Information
    • Beispiel: Teillieferung von Lieferant A ist verdächtig -> nachfragen

    Definition und Unterscheidung der Begriffe variieren erheblich je nach Fachgebiet, Sichtweise, Autor und Marketinginteresse.
  52. Wissensmanagement-Systeme
    Anwendungssysteme, die den Erwerb, die Erfassung, Speicherung, Weitergabe und Nutzung von firmenbezogenem Wissen und Fachkenntnissen unterstützen.

    • Wissensmanagementsysteme verwenden verschiedene Techniken um:
    • strukturierte und unstrukturierte Dokumente zu speichern
    • nach Informationen zu suchen 
    • die Erfahrung von Angestellten zu finden 
    • Wissen weiterzugeben 
    • Daten aus Enterprise-Anwendungen und anderen wichtigen Unternehmenssystemen zu nutzen.

    Effektives Wissensmanagement beinhaltet 80% Management, Organisation und Unternehmenskultur und nur 20% Technik.
  53. Dokumenten-orientierte Wissensmanagement-Systeme
    • Synonyme
    • Dokumenten Management Systeme (DMS)
    • Content Management Systeme (CMS)

    • Grundfunktionen: Speichern, Klassifizieren, Durchsuchen und Verteilen von Dokumenten und sonstigen digitalen Inhalten.
    • Klassifikation mittels Taxonomien
    • Vorher festgelegtes, hierarchisches Klassifikationsschema
    • Beispiele: Library of Congress Subject Headings (LCSH), Medical Subject Headings (MeSH), eClass

    • Klassifikation mittels Tags
    • Annotation von Dokumenten mit frei wählbaren Stichworten
    • Sehr erfolgreich im Web-Bereich, z.B. del.icio.us, flickr

    • Problem: Aufwand der Klassifikation
    • Lösungsansatz: Semi-automatisches Klassifizieren mittels Natural-Language-Processing Techniken. 
    • Trade-off: Aufwand versus Qualität
  54. Wiki-Systeme
    • Ein Wiki ist eine Sammlung von Intranet-oder Webseiten, die von den Benutzern nicht nur gelesen, sondern auch direkt online geändert werden kann.
    • Einsatzgebiete im Unternehmen
    • Gemeinsame Sammlung von Informationen, Brainstorming
    • Gemeinsame Erstellung von Dokumenten, z.B. RequirementsEngineering
  55. Blogs
    • Zeitlich-strukturierte, oft persönliche Webseite
    • Einfache Pflege mittels Web-basierter Blog-Publishing-Systeme
    • Diskussionen mittels Kommentaren zu den Posts

    • Content-Syndicationmittels RSS
    • Inhalte aller Blogs einer Community-of-Practice werden auf einer weiteren Website zusammengefasst.
    • Suche und Trendanalyse: technorati.com, BlogPulse.com
  56. Portale
    • Enterprise Information Portals (EIP) erlauben den einfachen, personalisierten Zugriff auf alle arbeitsrelevanten Inhalte und Anwendungen über einen Webbrowser.
    • Weiterentwicklung des Intranets
    • Grundfunktionen:
    • Zugriff auf Dokumente der Abteilung oder aus unternehmensweitem Dokumenten-Management-System
    • Zugang zu externen Informationsquellen (Web, kommerzielle Dienste)
    • Zugang zu sonstigen Geschäftsanwendungen (ERP, SCM, CRM)
    • Personalisierung, Kategorisierung, Indexierung und Suche von Inhalten aus unterschiedlichen Quellen
    • Verknüpfung von Inhalten.
  57. Häufige Wissensmanagement-Probleme
    • Unternehmenskultur
    • Angestellte haben Angst, ihr Wissen preiszugeben. 
    • Belohnungsmechanismen versus Unternehmenskultur-Änderung.

    • Qualität der Inhalte
    • Schlechte oder stark schwankende Qualität der Inhalte aufgrund unzureichender Bewertungsmechanismen.
    • Unzureichende Ressourcen für die Klassifizierung und Aktualisierung der Inhalte.

    • Kosten/NutzenKosten/Nutzen-Relation von Wissensmanagement-Projekten nur schwer quantifizierbar.
    • Effektives Wissensmanagement beinhaltet 80% Management, Organisation und Unternehmenskultur und nur 20% Technik.
  58. Definition von Geschäftsmodellund Geschäftssystem
    • Kurzform: „Geschäftsmodelle = Typen ökonomischer Aktivitäten“
    • Der Begriff „Geschäftsmodell“ bezeichnet allgemein-typisierend die Abbildung des betrieblichen Produktions-und Leistungssystems einer Unternehmung oder einer Kooperations-/ Anbietergemeinschaft. In stark vereinfachter, aggregierterund charakterisierender Form wird dargestellt, welche Inputgüter in die Unternehmung fließen und wie diese durch innerbetriebliche und kooperative Aktivitätsfolgen in vermarktungsfähige Leistungsbündel für als relevant erachtete Märkte transformiert werden. Ansatzpunkte zur Generierung von Erlösen und Kosten durch eine Geschäftstätigkeit werden aufgezeigt und somit die wesentlichen Grundlagen für Erfolg oder Misserfolg ökonomischer Aktivitäten analysiert

    • Davon abgegrenzt wird der Begriff „Geschäftssystem“ verwendet, der die konkrete Realisierung eines allgemeinen Geschäftsmodells bezeichnet, z.B.:
    • -Ebayist ein Elektronischer Marktplatz (z.B. ‚3rd party marketplace‘ / ‚e-auction‘ bei Timmers (1998); ‚brokerage‘ / ‚auction‘ bei Rappa(2010))
    • -Googleist als „Suchmaschine“ ein Information Broker
  59. E-Commerce
    bezieht sich allein auf die Realisierung der Koordination zwischen Käufer(n) und Verkäufer(n)

    • E-Commerce meint die Unterstützung und Realisierung wichtigerPhasendes Kaufens und Verkaufens durch die IT
    • Kern von E-Commerce-Anwendungen ist die Vorbereitung, Anbahnung und Realisierung echter Kaufakte
    • Ergänzendkönnen E-Commerce-Anwendungen auch Vor-und Nachkaufphasen unterstützen
    • E-Commerce meint neben dem Internet auch weitere technische Ansätze, die eine Computer-zu-Computer-Interaktion(Vernetzung) ermöglichen
  60. EUS: Begriffe
    • Entscheidungsunterstützende Systeme (EUS) beschreiben innerhalb der Wirtschaftsinformatik computergestützte Verfahren, die darauf abzielen, Entscheidungsgrundlagen für Unternehmen zu schaffen bzw. diese zu verbessern  i.d.R quantitativ! 
    • •Ausgeklügelte analytische Modelle oder Datenanalysemethoden für schwach strukturierte oder unstrukturierte Entscheidungsfindungprozesse 
    • •Für die Wirtschaftsinformatik stellen diese Verfahren eine Schnittstelle zwischen Wirtschaftswissenschaften, angewandter Mathematik und Informatik dar 
    • •Man spricht häufig auch von „Decision Support Systems“ oder, etwas formaler, von „Operations Research/Management Science“
  61. EUS
    1. Mathematische Optimierung
    • Eine der wichtigsten Methoden zur quantitativer Entscheidungsunterstützung ist die mathematische Optimierung 
    • •Dabei wird ein Teil der Realität als mathematisches Modell abgebildet, welches dann im Hinblick auf die zu treffende Entscheidung untersucht wird 
    • •Forderungen hinsichtlich Optimalität sind bspw. 
    • Gewinnmaximierung 
    • Kostenminimierung 
    • minimaler Bedarf an Material 
    • •Wie kann man Optimalität definieren? 
    • •Woran erkennt man ein Optimierungsproblem?
  62. EUS
    2. Simulationssysteme
    • Einige praktische Problemstellungen lassen sich nicht mit Optimierung lösen, u.a. 
    • komplexe Modelle, die sich nicht als deterministisches Optimierungsproblem formulieren lassen 
    • Systeme, die dynamisch beeinflussende Komponenten enthalten 
    • Modelle, bei denen nicht unbedingt klar ist, wie die einzelnen Größen zusammenhängen 
    • z.B. Bediensysteme - Mensakassen, Ampelkreuzung, Verspätungssimulation, Multiagentensysteme… 
    • •Simulation ist in den genannten Fällen eine Möglichkeit, verschiedene Einflüsse, Lösungsideen und Konfigurationsvarianten auszuprobieren 
    • •dabei geht es nicht um mathematisch optimale Lösungen, sondern vielmehr darum, das Systemverhalten zu verstehen und zu lernen, wie es beeinflussbar ist
  63. EUS
    3. Business Intelligence
    • Business Intelligence (kurz BI) 
    • •Oberbegriff für informationstechnische Instrumente zur Auswertung von unternehmensweit verfügbaren Fakten 
    • •Unterschied zur Optimierung und Simulation ist, dass Methoden des BI nicht primär modellbasiert sind, sondern auf gesammelten Daten aufbauen 
    • •Daten sollten möglichst vollständig und korrekt sein 

    • Beispiele für Anwendungsgebiete 
    • •Erfahrungswerte, z.B. für Bestellmengen 
    • •Kaufverhalten von Kunden: Welche Produkte werden bevorzugt zusammen gekauft? 
    • •„Delay Mining“ – ein aktuelles Forschungsprojekt am Lehrstuhl Winfo, in Zusammenarbeit mit Lufthansa, Verspätungen verstehen und nachbilden
  64. EUS
    4. Multicriteria Decision Making
    • Multicriteria Decision Making (kurz MCDM) 
    • •Unternehmen haben oftmals Entscheidungen zu treffen, die mit großen finanziellen Investitionen, Einsparungen oder allgemein Risiken verbunden sind 
    • •aber auch bei wesentlich kleineren Entscheidungen im privaten Bereich kann es bereits sehr schwierig sein, die Güte einer Entscheidung abzuwägen 
    • •Grund dafür ist die Tatsache, dass die Kriterien, die der Entscheidung zugrunde liegen, so vielzählig sind, dass der Mensch nicht in der Lage ist, eine Abschätzung vorzunehmen
  65. EUS
    5. Strategische Entscheidungsunterstützung
    • Abgrenzung Strategische Entscheidungsunterstützung 
    • •mithilfe von Optimierung und Simulation können aus dem Ist-Zustand Verbesserungen für die nahe Zukunft abgeleitet werden; BI nutzt Daten der Vergangenheit für Entscheidungen der Gegenwart 
    • •für mittel- und langfristige Steuerung und Planung sind diese Techniken nur bedingt nutzbar 
    • •hier: Ansatz der Strategischen Entscheidungsunterstützung 

    • Methoden 
    • •Szenariomanagement - suche nach wahrscheinlichsten Szenarien und Entwicklung einer Strategie, die sich auf diese einstellen kann 
    • •War Gaming - Erprobung der eigenen Strategie in einem Planspiel
  66. Elemente eines Optimierungsproblems
    • Entscheidungsvariablen
    • Für das Ziel relevante Größen, die wir beeinflussen können

    • Zielfunktion
    • Eine Größe soll maximiert oder minimiert werden (oft Gewinn oder Kosten)

    • Restriktionen
    • Die Einflussgrößen (Variablenwerte) können nicht beliebig gewählt werden
  67. EUS
    Typische Optimierungsprobleme in der Betriebswirtschaft

    •Optimierungssysteme werden in vielen betrieblichen Bereichen eingesetzt 
    •z.B. Produktionsplanung und -steuerung, Logistik, Finanzplanung, Personaleinsatzplanung, Marketing etc. 
    •Im Folgenden werden einige wichtige Bereiche vorgestellt:
    Produktionsplanung im Allgemeinen

    • •Viele Produktionsplanungsprobleme lassen sich als Optimierungsprobleme definieren (z.B. Produktmix, Losgrößen-/Reihenfolgeplanung) 
    • •Unterschiedliche Ressourcen, wie Produktionsmaschinen, Rohstoffe, Teilprodukte und Personal müssen optimal eingesetzt werden 
    • •Dabei sind oft komplexe Reihenfolge- und Terminrestriktionen zu berücksichtigen 
    • •Wird oft im Rahmen von ERP-Systemen realisiert 
    • Supply Chain Management

    • •Optimierung gesamter Lieferketten, umfasst mehrere Ziele, wie z.B. 
    • Steigerung der Kundenzufriedenheit durch bedarfsgerechte Auslieferung 
    • schnellere Anpassung an Änderungen des Marktes 
    • Vermeidung von Lieferengpässen 
    • Senkung der Bestände in der Logistikkette (=Senkung der Kosten für das Vorhalten von Beständen) 
    • Verkürzung der Auftragsdurchlaufzeiten im Zeitwettbewerb 
    • •Wegen der Komplexität können meistens nicht alle Ziele gleichzeitig in einem Gesamtmodell berücksichtigt werden 
    • •Oft im Rahmen von APS (Advanced Planning Systems) eingesetz

    Transport

    • Transport- und Distributionsprobleme werden als Optimierungsmodelle formuliert 
    • z.B. Suche nach kürzesten oder kostenminimalen Transportwegen (GPS-Navigation) 
    • In Transportproblemen sind sowohl zeitliche als auch örtliche Restriktionen zu berücksichtigen (Tourenplanung, Sammelplanung) 
    • Basieren auf komplexen Netzwerken

    Energieproduktion

    • •Ein Stromnetz wird meistens von mehreren Energiequellen versorgt, die unterschiedliche Kapazitäten und Kostenstrukturen aufweisen 
    • •Die Last variiert stark nach Tageszeit (Industrie, Fernsehprogramm etc.) und die Produktion muss danach angepasst 
    • •werden 
    • •Dabei soll die Produktion möglichst kostengünstig erfolgen 
    • •Ein weiteres Problem ist die Bestimmung von Energietarifen, die den Produktionskosten möglichst gerecht entsprechen 

    • Wasserproduktion
    • • Im Gegensatz zu Strom kann gereinigtes Wasser gespeichert werden 
    • • Wann und wo Wasser gereinigt und gespeichert werden soll, um den Bedarf kostenminimal zu decken, kann als ein netzwerkorientiertes Optimierungsproblem dargestellt werden 

    Chemische Industrie

    • Ölfirmen sind traditionell Großanwender von Optimierungsmodellen 
    • Große Modelle beinhalten mehrere zehntausende von Restriktionen und Entscheidungsvariablen 
    • Unterschiedliche Entscheidungsprobleme müssen gelöst werden: 
    • Rohöleinkaufsplanung, Transportplanung, Produktplanung etc. 
    • Die Probleme werden formuliert u.a. als Transport-, Distributions-, Ressourcenzuordnungs-, Mischungs- und Marketingprobleme 

    • Finanzplanung
    • Eine der ältesten Anwendungen der mathematischen Optimierung ist die Portfolioanalyse 
    • Ein bestimmter Geldbetrag soll möglichst optimal in Aktien investiert werden 

    • Als Ziel soll der Erwartungswert der Erträge maximiert, aber die Varianz der Erträge minimiert werden 
    • Das Problem wird als ein quadratisches Optimierungsmodell formuliert 
    • Die Zielfunktion beinhaltet quadratische Terme 

    Media Scheduling

    • Optimierungsproblem: Verteilung eines Werbebudgets einer Firma zwischen verschiedenen Medien (Zeitungen, Fernsehen, Radio, Direktwerbung etc.) 
    • Anderes Optimierungsproblem: Ein kommerzieller Fernsehsender kann auch die Sendezeiten von Werbespots innerhalb von Programmpausen optimieren (der Ertrag wird maximiert) 
    • Ein mathematisches Optimierungsmodell kann jeweils dafür aufgestellt werden.

    Personalplanung, Personaleinsatzplanung

    • Personal- und Personaleinsatzplanung wird in den meisten Unternehmen benötigt 
    • Langfristige Personalplanungsentscheidungen: wie entwickelt sich der Personalbestand in verschiedenen Unternehmensbereichen (Kapazitätsplanung) 
    • Kurzfristige Einsatzplanungsprobleme (wöchentliche und monatliche Pläne) werden als Optimierungsprobleme gelös

    • Revenue Management
    • Ertragsmaximierung bei Gütern, die aus Termingründen verderblich sind 
    • auch: Yield management 
    • Fluggesellschaften, Hotels, Autovermietungen, Reiseanbieter 
    • Restplätze können preiswert verkauft werden, weil sie einen positiven Ertrag generieren 
    • Economy-Flüge sind preisgünstig, unterliegen aber Restriktionen, so dass sie für Business-Kunden uninteressant sind (Marktsegmentierung) 

    • Revenue Management Systeme werden bei Fluggesellschaften seit den 70er Jahren eingesetzt 
    • Methodische Basis: 
    • stochastische Optimierung 
    • Simulation, Prognoseverfahren 

    Gesundheitswesen

    • Im Gesundheitswesen müssen viele Arten von knappen Ressourcen optimal zugeordnet werden 
    • Beispiele sind die Arbeitszeiten von Ärzten und Krankenschwestern, Benutzung von Operationssälen und Geräten wie Röntgen, Computertomografie etc. 
    • Eine wichtige Voraussetzung ist die Ermittlung von zuverlässigen Daten und Verteilungen, z.B. wie lange dauert eine bestimmte Operation
  68. Wie kann man Entscheidungen unterstützen?
    • •Solche Entscheidungsaufgaben beinhalten sehr viele Faktoren, sind dadurch mit Intuition oder Erfahrung alleine nicht lösbar 
    • •Für die analytische Unterstützung benötigt man eine Abbildung der Realität in einem abstrakten Modell 
    • •Das abstrakte Modell wird für die softwarebasierte Lösung benötigt
  69. Modell
    • Modell: eine Abstraktion der Realität, die das Entscheidungsproblem in seinen wesentlichen Aspekten korrekt abbildet 
    • •Übertragbarkeit der Ergebnisse durch Isomorphie des Modells mit der Realität 
    • •Modellierung: Bildung des abstraktes Modells aus der verbalen Beschreibung des Problems in einer für eine computerbasierte Darstellung geeigneter Form  „Kunst der Modellierung“ 

    Bsp. Optimierungsmodell, Simulationsmodell
  70. Optimierungsmodelle /-systeme
    • Formales mathematisches Optimierungsmodell mit drei Hauptkomponenten: 
    • 1.Entscheidungsvariablen, die unter der Kontrolle des Entscheiders sind, z.B. „Wann und wie viele Teile sollen von welchem Lieferanten bestellt werden?“ 
    • 2.Restriktionen für Entscheidungsvariablen, z.B. die begrenzte Produktionskapazität eines Fertigungssystems 
    • 3.eine Zielfunktion zur Bewertung der Entscheidungsalternativen, z.B. die Kostenminimierung 

    • Je nach Art der Variablen, Restriktionen und der Zielfunktion unterscheidet man lineare und nichtlineare Modelle sowie Modelle mit diskreten Variablen 
    • Optimierungssysteme: Betriebliche Anwendungssysteme, die Optimierungsmodelle generieren und verarbeiten können, 
    • und dabei durch formale Lösungsmethoden Ergebnisse produzieren, 
    • die eine möglichst gute Handlungsanweisung (Werte der Entscheidungsvariablen) im Sinne einer gegebenen Zielfunktion (oder manchmal mehrerer Zielfunktionen) darstellen
  71. Modellierung von Entscheidungssituationen
    • •Welche Zielsetzung habe ich? 
    • •Was kann dafür beeinflusst werden? 
    •  Entscheidungsvariablen 
    •  Zielfunktion; Minimierung bzw. Maximierung 
    • •Was kann nicht (im Rahmen dieser Entscheidung) beeinflusst werden? 
    •  Parameter 
    • •Welche Bedingungen muss ich berücksichtigen? 
    •  Restriktionen
  72. Erweiterte Ergebnisse: Reduzierte Kosten; Schattenpreise
    • Reduzierte Kosten für eine Variable: 
    • Durch „Nicht-Produktion“ vermiedener Verlust; Grenzkosten 
    • Koeffizient der Variable in der modifizierten Zielfunktion (Simplex) bei der optimalen Lösung 

    • Schattenpreis einer Restriktion: 
    • Grenzpreis der Begrenzung des Lösungsraumes durch diese Restriktion 
    • Entspricht (-1*) reduzierten Kosten der Schlupfvariable, die zu dieser Restriktion gehört
  73. EUS
    Sensitivitätsanalyse
    • Beantworten Sie die folgenden Fragen auf Basis Ihrer graphischen Lösung: 
    • 1.Wie ändert sich die Lösung, wenn 20 Stunden mehr Produktionszeit zur Verfügung stehen? 
    • 2.Wie ändert sich die Lösung, wenn nur noch 1000 Tonnen Stahlblech produziert werden dürfen?
  74. Spezialfälle von LP-Lösungen
    • Es gibt keine optimale Lösung 
    • Lösungsraum leer oder 
    • Lösungsraum unbegrenzt bzgl. der Zielfunktion 
    • in der Praxis i.d.R. ein Zeichen für falsche Problemstellung oder Modellierung! 
    • Mehrdeutige Lösung 
    • unendlich viele (gleichwertige) Lösungen (keine äußerste Ecke, sondern äußerste Facette) 
    • kommt in der Praxis häufig vor! 
    • Degenerierte Lösung 
    • Mehr Hyperebenen als nötig kreuzen sich in einer Ecke (wie viele Hyperebenen mind. kreuzen sich in einer Ecke?) 
    • Sehr häufig in der Praxis!
  75. Lineares Programmierungsproblem (LP)
    • •ein Entscheidungsproblem, wobei die Zielfunktion und die Restriktionen lineare Funktionen der n Variablen sind. 
    • •Alle möglichen Belegungen von Variablen bilden einen n-dimensionalen (Entscheidungs-)Raum 
    • •Restriktionen geben Halbräume in diesem Raum vor; die Grenzen der Halbräume sind Hyperebenen 
    • •Überschneidung dieser Halbräume enthält die Menge der zulässigen Lösungen; falls begrenzt: konvexes Polyeder 
    • •Konvexe vs. nichtkonvexe; linear vs. nichtlinear abgegrenzte Bereiche:
  76. Zusammenfassung OR und LP
    • Operations Research: 
    • Entwicklung und Einsatz quantitativer Modelle und Methoden zur betrieblichen Entscheidungsfindung 

    • Lineare Optimierung: 
    • Es handelt sich um ein Entscheidungsproblem (LP=Lineares Programm), wobei 
    • •die Zielfunktion und 
    • •die Restriktionen lineare Funktionen der Variablen sind. 

    • Angenommen, wir haben n Entscheidungsvariablen 
    • •Lösungsraum ist ein konvexes Polyeder im n-dimensionalen Raum 
    • Es kann eine, mehrere oder gar keine optimale Lösungen geben

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