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Konzeption und Realisierung eines Controlling-Leitstands

  • Wolfgang Kraemer
Part of the Schriften zur EDV-Orientierten Betriebswirtschaft book series (SCHEB)

Zusammenfassung

Der Begriff “Leitstand” wurde bisher vorrangig mit der Fertigungssteuerung und -Überwachung verbunden, wobei zahlreiche marktreife und bereits in die Unternehmens-EDV-Infrastruktur integrierte Systeme den Entwicklungsstand dokumentieren [340]. Aufgabe der Fertigungsleitstände ist es, als eigenständige Steuerungssysteme für dezentrale Einheiten im Rahmen vorgegebener Eckdaten Aufträge, Betriebsmittel und Werkzeuge zu disponieren. Sie basieren auf einem interaktiven, den Disponenten einbeziehenden Planungskonzept und zeichnen sich durch eine gegenüber herkömmlichen EDV-Systemen deutlich verbesserte benutzerfreundliche grafische Oberfläche aus. Leitstände können Planungsfunktionen in unterschiedlichen Fertigungsstrukturen übernehmen und unterstützen unterschiedliche Ferti-gungssteuerungsstrategien [341]. Hinsichtlich der Unterstützung des Benutzers bei seinen Planungs-, Dispositions- und Überwachungsaufgaben übernimmt der Leitstand auch informations- und entscheidungsbezogene Auswertungsfunktionen. So ermöglichen die im Fertigungsleitstand bereitgehaltenen Daten, wie zum Beispiel Maschinenlaufzeiten/-stillstände, Personalzeiten, Material-/Energieverbräuche, Ausschuß, Reparatur-/Instandhaltungszeiten sowie Störgründe, durch die Gegenüberstellung von Soll- und Istdaten, ein auf Leistungsdaten basierendes Produktions-Controlling [342]. Damit können Aussagen hinsichtlich einer Wirtschaftlichkeit von Produktionsprozessen getroffen und kostensenkende Maßnahmen bereits bei der Kostenverursachung initiiert werden.

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Literatur

  1. [340]
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    Vgl. Renner, A.: Kostenorientierte Produktionssteuerung — Anwendung der Prozeßkostenrechnung in einem datenbankgestützten Modell für flexibel automatisierte Produktionssysteme, München 1991. Ein interessanter Ansatz wird auch von Zell vorgeschlagen, der mit seinem System “PROCOS -Produktions-Controlling — Objektorientierte Simulation” durch Simulationsexperimente einen Alternativenvergleich von Fertigungssteuerungsstrategien vornimmt und damit eine kostenmäßige Bewertung ableitet.Google Scholar
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    Vgl. hierzu Zell, M., Scheer, A.-W.: Datenstruktur einer graphikunterstützten Simulationsumgebung für die dezentrale Fertigungssteuerung, in: Reuter, A. (Hrsg.): Gl — 20. Jahrestagung n, Informatik auf dem Weg zum Anwender, Berlin et al. 1990, S. 26–35.Google Scholar
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    Vgl. Kraemer, W.: Wissensbasierte Kosten- und Erlösrechnung, in: Reichmann, T. (Hrsg.): Tagungsband zum 7. Deutschen Controlling Congress, München 1992, S. 36.Google Scholar
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    Vgl. Küpper, H.-U., Winckler, B., Zhang, S.: Planungsverfahren und Planungsinfonnationen als Instrumente des Controlling, in: Die Betriebwirtschaft 50(1990)4, S. 440.Google Scholar
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    Vgl. Hahn, D.: Integrierte und flexible Untemehmensführung durch computergestütztes Controlling, in: Zeitschrift für Betriebswirtschaft 59(1989)11, S. 1136.Google Scholar
  17. [349]
    Ohne dabei auf eine konkrete betriebswirtschaftliche und EDV-technische Konzeption einzugeben, kommentiert diese Entwicklung Lehmann, F.-O.: Zur Entwicklung eines koordinationsorientierten Controlling-Paradigmas, in: Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung 44(1992)1, S. 45–61.Google Scholar
  18. [349a]
    Das Entwurfsprinzip der Koordinationsebene wird auch von Fertigungssteuerungssystemen berücksichtigt Vgl. hierzu Scheer, A.-W.: Koordinierte Planungsinseln: Ein neuer Lösungsansatz für die Produktionsplanung, in: Scheer, A.-W. (Hrsg.): Veröffentlichungen des Instituts für Wirtschaftsinformatik, Heft 86, Saarbrücken 1991, S. 9.Google Scholar
  19. [350]
    Vgl. Weiße, W.: Controlling als entscheidungsorientiertes Instrument mittelfristiger Ertragssicherung, in: Horváth, P.: Strategieunterstützung durch das Controlling: Revolution im Rechnungswesen?, Stuttgart 1990, S. 152.Google Scholar
  20. [351]
    Vgl. Hahn, D.: Controlling — Stand und Entwicklungstendenzen unter besonderer Berücksichtigung des CIM-Konzeptes, in: Scheer, A.-W. (Hrsg.): Rechnungswesen und EDV, Tagungsband zur 8. Saarbrücker Arbeitstagung, Heidelberg 1987, S. 4–39.Google Scholar
  21. [352]
    Vgl. Scheer, A.-W., Kraemer, W.: Wie beeinflußt CIM das Rechnungswesen, in: io Management Zeitschrift 58(1989)6, S. 82.Google Scholar
  22. [353]
    Dies entspricht weitgehend dem von Ackoff propagierten Controlling-Konzept einer interaktiven Planung. Vgl. Ackoff, R.L., Finnel, E.V., Gharajedaghi, J.: Zukunftssicherung durch Controlling, Stuttgart 1989, S. 18–22.Google Scholar
  23. [354]
    Weitere Gestaltungsvorschläge finden sich in Hoitsch, H.-J., Baumann, F.: Gestaltung dezentraler Controllingorganisationen, in: Controlling 3(1991)5, S. 236–243.Google Scholar
  24. [355]
    Vgl. Hahn, D.: Integrierte und flexible Untemehmensführung durch computergestütztes Controlling, in: Zeitschrift für Betriebswirtschaft 59(1989)11, S. 1148.Google Scholar
  25. [356]
    Ein Anwendungsgebiet ist zum Beispiel der Kostenvergleich zwischen einem Outsourcing der EDV-Diensüeistungen, des Fuhrparks oder der Kantine und der Eigenerstellung dieser Leistungen. Zum Begriff “Outsourcing” vgl. Heinzl, A.: Die Ausgliederung der betrieblichen Datenverarbeitung — Eine empirische Analyse der Motive, Formen und Wirkungen, Stuttgart 1991Google Scholar
  26. [356a]
    Herrmann, G.: Neue Organisationsformen des IV-Betriebes: Outsourcing, Facilities Management, in: Handbuch der modernen Datenverarbeitung 28(1991)158, S. 8–15Google Scholar
  27. [356b]
    Schmitz, P.: Outsourcing — eine Modeerscheinung, in: Wirtschaftsinformatik 32(1990)4, S. 305–306.Google Scholar
  28. [357]
    Vgl. Sokolovsky, Z., Kraemer, W.: Controlling der Informationsverarbeitung, in: Information Management 5(1990)3, S. 16–27.Google Scholar
  29. [358]
    Als Konsequenz sieht Striening die Kostenverantwortlichkeit prozeßbezogen und fordert die Einrichtung von Prozeßverantwortlichen (process owner). Vgl. Striening, H.-D.: Prozeßmanagement im indirekten Bereich, in: Controlling 1(1989)6, S. 324–331.Google Scholar
  30. [359]
    Vgl. Scheer, A.-W.: Das Informationsmanagement entdeckt die Organisation, in: Information Management 7(1992)1, S. 3.Google Scholar
  31. [360]
    Vgl. Scheer, A.-W.: Architektur integrierter Informationssysteme — Grundlagen der Unternehmensmodellierung, Berlin et al. 1991, S. 93–94.Google Scholar
  32. [361]
    Vgl. Kobsa, A.: Benutzermodellierung in Dialogsystemen, Berlin et al. 1985, S. 1.Google Scholar
  33. [362]
    Vgl. Kagermann, H.: Ergonomische Benutzeroberflächen für komplexe Informationssysteme, in: Zeitschrift für wirtschaftliche Fertigung und Automatisierung 84(1989)6, S. 327–330.Google Scholar
  34. [363]
    Vgl. Kraemer, W.: Ausgewählte Aspekte zum Stand der EDV-Unterstützung für das Kostenmanagement — Modellierung benutzerindividueller Auswertungssichten in einem wissensbasierten Controlling-Leitstand, in: Scheer, A.-W. (Hrsg.): Veröffentlichungen des Instituts für Wirtschaftsinformatik, Heft 77, Saarbrücken 1991.Google Scholar
  35. [364]
    Vgl. Bodendorf, F., Wittmann, S.: Benutzermodelle in Expertensystemen, in: Information Management 3(1988)1, S. 30–38Google Scholar
  36. [364a]
    Kobsa, A.: Benutzermodellierung in Dialogsystemen, Berlin et al. 1985, S. 4–8CrossRefGoogle Scholar
  37. [346b]
    Rich, E.: User are Individuals: Individualizing User Models, in: International Journal on Man Machine Studies 18(1983)3, S. 201Google Scholar
  38. [346c]
    Wittmann, S.: Ausgewählte Weiterentwicklung von Wissensbasierten Systemen zur Unternehmensanalyse für den Steuerberater, Dissertation, Erlangen-Nürnberg 1988, S. 76–80.Google Scholar
  39. [365]
    Vgl. Kass, R., Finin, T.: General User Modeling: A Facility to Support Intelligent Interaction, in: Sullivan, J.W., Tyler, S.W. (Hrsg.): Intelligent User Interfaces, Reading et al. 1991, S. 111–128.Google Scholar
  40. [366]
    Vgl. Kass, R., Finin, T.: Modeling the User in Natural Language Systems, in: Computational Linguistics 14(1988)3, S. 5–22.Google Scholar
  41. [367]
    Vgl. Rich, E.: User Modeling via Stereotypes, in: Cognitive Science 3(1979)4, S. 329–354.Google Scholar
  42. [368]
    Vgl. Chin, D.N.: Knome: Modeling What the User Knows in UC, in: Kobsa, A., Wahlster, W. (Hrsg.): User Models in Dialog Systems, Berlin et al. 1989, S. 74–107.CrossRefGoogle Scholar
  43. [369]
    Vgl. hierzu Taubner, M.J.: Mentale Modelle, in: Handbuch der modernen Datenverarbeitung 22(1985)126, S. 45–52.Google Scholar
  44. [370]
    Vgl. z.B. Kass, R., Finin, T.: The Need for User Models in Generating Expert Systems Explanations, in: International Journal of Expert Systems 1(1988)4» S. 345–375.Google Scholar
  45. [370a]
    Weiterentwicklungen auf diesem Gebiet werden beschrieben von Gunzenhäuser, R.: Dialogmodelle und Benutzermodelle — Neuere Aspekte und Anwendungen der wissensbasierten Mensch-Computer-Kommunikation, in: Handbuch der modernen Datenverarbeitung 28(1990)160, S. 25–34.Google Scholar
  46. [371]
    Ein Trigger beschreibt eine Aktion mit dem sie auslösenden Anlaß. Zum Triggerbegriff vgl. Scheer, A.-W.: EDV-orientierte Betriebswirtschaftslehre — Grundlagen für ein effizientes Informationsmanagement, 4. Auflage, Berlin et al. 1990, S. 63. Das Triggerkonzept wird im Controlling-Leitstand zur Ablaufsteuerung des Systems und zur automatischen Überwachung von Toleranzgrenzen eingesetztGoogle Scholar
  47. [372 ]
    Dieser Zustand bezieht sich auf die Erfüllung der in Punkt C.3. explizierten Analysebedingungen.Google Scholar
  48. [373]
    Vgl. Bouwman, M.J.: Expert versus Novice Decision Making in Accounting: A Summary, in: Accounting, Organizations and Society 9(1984)4, S. 325–328Google Scholar
  49. [373a]
    Choo, F., Trotinan, K.T.: The Relationship between Knowledge Structure and Judgements for Experienced and Inexperienced Auditors, in: The Accounting Review 66(1991)3, S. 464–485.Google Scholar
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    Vgl. Barr, A., Cohen, P.R., Feigenbaum, E.A. (Hrsg.): The Handbook of Artificial Intelligence, Band 1–4, Reading et al. 1986Google Scholar
  51. [374a]
    Charniak, E., McDermott, D.: Introduction to Artificial Intelligence, Reading et al. 1985Google Scholar
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    Gammack, J., Young, R.: Psychological Techniques for Eliciting Expert Knowledge, in: Bramer, M. A. (Hrsg.): Research and Development in Expert Systems, Cambridge 1985, S. 105–112Google Scholar
  53. [374c]
    Specht, D.: Wissensbasierte Systeme im Produktionsbetrieb, München, Wien 1989, S. 6–8.Google Scholar
  54. [375]
    Vgl. Kreutzer, W.: Grundkonzepte und Werkzeugsysteme objektorientierter Systementwicklung, in: Wirtschaftsinformatik 32(1990)3, S. 224.Google Scholar
  55. [376]
    Im weiteren wird sich zeigen, daß dies ein sehr wichtiges Entwurfsprinzip für den Einsatz in der Unternehmenspraxis istGoogle Scholar
  56. [377]
    Zur empirischen Fundierung der Höhe der Kostenarten bei verschiedenen Fertigungstechnologien vgl. Platt, J.: Kostenanalyse bei flexibel automatisierten Fertigungssystemen, München 1987, S. 1 ff.Google Scholar
  57. [378]
    Vgl. hierzu auch Eversheim, W., Schönheit, M.: Kostenstrukturveränderungen flexibler Fertigung -Erste Phase bei der Entwicklung eines “PC-Tool” zur Kostenbewertung, in: VDI-Z 131(1989)7, S. 64–68.Google Scholar
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    Vgl. Hildebrand, K., Müßig, M.: Modellierung zeitbezogener Daten im unternehmensweiten Datenmodell (UDM), in: Wirtschaftsinformatik 33(1991)3, S. 238–243.Google Scholar
  59. [380]
    Vgl. Bleisinger, R.: TEMPO — ein integrierter Ansatz zur Modellierung qualitativer und quantitativer zeitlicher Informationen, in: Christaller, Th. (Hrsg.): GWAI-91, 15. Fachtagung für Künstliche Intelligenz, Berün et al. 1991, S. 167–176.Google Scholar
  60. [381]
    Zu diesem Thema vgl. Faidt, K., Rohr, S., Bleisinger, R.: Repräsentation und Verarbeitung von zeitlichem Wissen, in: Retti, J., Leidlmair, K. (Hrsg.): 5. österreichische Artificial-Intelligence-Fach-tagung, Berün et al. 1989, S. 303–312.CrossRefGoogle Scholar
  61. [382]
    Vgl. hierzu auch die Entwicklung von Zeitpunkt- und zeitraum-bezogenen Toleranzgrenzen in Punkt A.2.2.2.2.Google Scholar
  62. [383]
    Dieses Wissen spiegelt sich dann in der Festlegung von Analyseobjekt-typischen Toleranzgrenzen wider. Vgl. hierzu die Darstellung in Punkt A.2.2.2.2.Google Scholar
  63. [384]
    Vgl. Harmon, D., King, D.: Expertensysteme in der Praxis — Perspektiven, Werkzeuge, Erfahrungen, 3. Auflage, München, Wien 1988, S. 36.Google Scholar
  64. [385]
    Vgl. hierzu Zimmer, A., Körndle, H.: Schematheoretische Begründung für die Ordnung unsicheren Wissens, in: Heyer, G., Krems, J., Götz, G. (Hrsg.): Wissensaiten und ihre Darstellung, Berlin et al. 1988, S. 176.Google Scholar
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    Vgl. Buhl, H. U., Massler, T., Weinhardt, C.: Ein Erweiterungsansatz zur Darstellung und Verarbeitung unsicheren Wissens in wissensbasierten Systemen, in: Wirtschaftsinformatik 33(1991)3, S. 213–218.Google Scholar
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    Zur Theorie der Fuzzy Sets vgl. Bandemer, H., Gottwald, S.: Einführung in FUZZY-Methoden -Theorie und Anwendungen unscharfer Mengen, Frankfurt 1990.Google Scholar
  67. [388]
    Bei der im folgenden verwendeten Syntax handelt es sich um eine semiformale Struktur der Regeldarstellung. Sie ist noch nicht an einem konkreten Expertensystem-Entwicklungswerkzeug ausgerichtet, kann aber so einfach EDV-technisch umgesetzt werden.Google Scholar
  68. [389]
    Zu weitergehenden Ausführungen über Phasenmodelle von Entscheidungsprozessen vgl. Newell, A., Simon, H.: Human Problem Solving, Englewood Cliffs 1972, S. 1 ff.Google Scholar
  69. [390]
    Bei dieser Arbeit wird nicht von einer konkreten Organisationsstruktur eines Unternehmens, sondern von einem beispielhaften Organisationsmodell ausgegangen.Google Scholar
  70. [391]
    Vgl. Kilger, W.: Flexible Plankostenrechnung und Deckungsbeitragsrechnung, 9. Auflage, Wiesbaden 1988, S. 323.Google Scholar
  71. [392]
    Vgl. Reisen, P.: Konzeption eines integrativen Produktions-Controlling, Dissertation, St. Gallen 1990.Google Scholar
  72. [393]
    Eine detaillierte Beschreibung hierzu findet sich in Hoffmann, M.: Hypertextsystem — Begrifflichkeit, Modelle, Problemstellungen, in: Wirtchaftsinformatik 33(1991)3, S. 177–185.Google Scholar
  73. [394]
    Von Controlling-Experten wurde die Aussage getroffen, daß in herkömmlichen Kostenrechnungssystemen ca. 90 % der Kostenauswertungszeit mit der manuellen Suche nach signifikanten Abweichungen verbracht wird. Zur Reduzierung dieses hohen Auswertungsaufwands eignet sich der Controlling-Leitstand in besonderem Maße. Vgl. Kraemer, W., Sinzig, W., Scheer, A.-W.: EDV-gestütztes Kostenmanagement — Intelligenter Controlling-Leitstand, Protokolle vom 29.11.1991 und 23.03.1992, SAP-Workshop, Walldorf 1991/1992.Google Scholar
  74. [395]
    Vgl Kraemer, W.: Wissensbasierte Systeme zum intelligenten Soll-Ist-Kostenvergleich, in: Scheer, A.-W. (Hrsg.): Rechnungswesen und EDV, Tagungsband zur 10. Saarbrücker Arbeitstagung, Heidelberg 1989, S. 194Google Scholar
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    Landsberg, G. v.: Control Reporting — Informationsverdichtung und Abweichungserklärung, in: Kostenrechnungspraxis 32(1988)1, S. 105–106.Google Scholar
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    Vgl. Mertens, P., Wedel, T., Hartinger, M.: Management by Parameters?, in: Zeitschrift für Betriebswirtschaft 61(1991)5/6, S. 569–588.Google Scholar
  77. [397]
    Vgl. Büttner, U., Dräger, U., Geiß, M., Krug, P., Mertens, P., Purnhagen, J., Rauh, N., Wittmann, S.: Expertensysteme zur Jahresabschlußanalyse für mittlere und kleine Unternehmen, in: Zeitschrift für Betriebswirtschaft 58(1988)2, S. 246.Google Scholar
  78. [398]
    Vgl. Scheer, A.-W.: Die papierlose Beratung, in: Information Management 6(1991)4, S. 6–15.Google Scholar
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    Vgl. Johnson, PJE., Nachtsheim, J.C., Zualkernan, I.A.: Consultant Expertise, in: Expert Systems 4(1987)3, S. 180–188.Google Scholar
  80. [400]
    Vorschläge für solche Systeme finden sich bei Brown, C.E., Phillips, M.E.: Expert Systems for Management Accountants, in: Management Accounting 71(1990)7, S. 20Google Scholar
  81. [400a]
    Jost, W., Keller, G., Scheer, A.-W.: Konzeption eines DV-Tools im Rahmen der CIM-Planung, in: Zeitschrift für Betriebswirtschaft 61(1991)1, S. 33–64Google Scholar
  82. [400b]
    Müller-Wunsch, M.: Computer-assistiertes Strategie Audit — ein wissensbasiertes System zur Strategieberatung, in: Information Management 4(1989)2, S. 26–30.Google Scholar
  83. [401]
    Vgl. Kraemer, W.: Wissensbasierte Kosten- und Erlösrechnung, in: Reichmann, T. (Hrsg.): Tagungsband zum 7. Deutschen Controlling Congress, München 1992, S. 40.Google Scholar
  84. [402]
    Zu den Folgen hierzu vgl. eine Untersuchung von Schick, A.G., Gordon, L.A.: Information Overload: A Temporal Approach, in: Accounting Organizations and Society 15(1990)3, S. 199–220.Google Scholar
  85. [403]
    Zu diesen Begriffen vgl. auch Wittmann, S.: Ausgewählte Weiterentwicklungen von Wissensbasierten Systemen zur Unternehmensanalyse für den Steuerberater, Dissertation, Erlangen-Nürnberg 1989, S. 89.Google Scholar
  86. [404]
    Diese Unterscheidung wird auch mit dem Terminus “Muß-” und “Kann-Objekte” beschrieben. Vgl. hierzu Fiedler, R., Hamann, N., Riedel, C: KOSTEX — ein prototypisches wissensbasiertes System zur Kostenstellenanalyse, in: Information Management 4(1989)4» S. 29.Google Scholar
  87. [405]
    Keimzahlen sind entweder absolute (Einzelzahlen, Summen, Differenzen und Mittelwerte) oder Verhältniszahlen (Gliederungs,- Beziehungs- und Indexzahlen), die in komprimierter Form unternehmensrelevante Informationen erfassen, aufbereiten und darstellen. Eine Diskussion des Kennzahlenbegriffs findet sich bei Küting, K.: Grundsatzfragen von Kennzahlen als Instrumente der Unternehmensführung, in: Wirtschaftswissenschaftliches Studium 12(1983)5, S. 237–241Google Scholar
  88. [405a]
    Küting, K.: Kennzahlensysteme in der betrieblichen Praxis, in: Wirtschaftswissenschaftliches Studium 12(1983)6, S. 291–296Google Scholar
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    Siegwart, H.: Kennzahlen für die Unternehmensführung, Bern 1987Google Scholar
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    Reichmann, T.: Controlling mit Kennzahlen — Grundlagen einer systemgestützten Controlling-Konzeption, 2. Auflage, München 1990, S. 18–25.Google Scholar
  91. [406]
    So verwendet zum Beispiel das wissensbasierte Controlling-System “BETREX” eine Kennzahlenpyramide zur Ursachenforschung im Rahmen der Betriebsergebnisanalyse. Vgl. Fiedler, R.: Ein Wissensbasiertes Controllingsystem auf der Basis einer kommerziellen Rechnungswesen-Standardsoftware, in: Spang, S., Kraemer, W. (Hrsg.): Expertensysteme — Entscheidungsgrundlage für das Management, Wiesbaden 1991, S. 148.Google Scholar
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    In diesem Zusammenhang wird auf die Schwierigkeiten einer prozeßbezogenen Kostenkontrolle hingewiesen. Vgl. Glaser, H.: Prozeßkostenrechnung als Kontroll- und Entscheidungsinstrument, in: Scheer, A.-W. (Hrsg.): Rechnungswesen und EDV, Tagungsband zur 12. Saarbrücker Arbeitstagung, Heidelberg 1991, S. 229–230.Google Scholar
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    Vgl. Horváth, P.: Grundprobleme der Wirtschaftlichkeitsanalyse beim Einsatz neuer Informations- und Produktionstechnologien, in: Horváth, P. (Hrsg.): Wirtschaftlichkeit neuer Informations- und Produktionstechnologien, Tagungsband, Stuttgart 1988, S. 1–14Google Scholar
  94. [408a]
    Horváth, P., Kleiner, F., Mayer, R.: Dynamische Investitionsrechnung für flexibel automatisierte Werkzeugmaschinen, in: Die Betriebswirtschaft 47(1987)1, S. 69–83Google Scholar
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    Schlingensiepen, J.: Wirtschaftlichkeitsrechnungen und kostenrechnerische Kalküle für flexible Fertigungssysteme (FFS), in: Kostenrechnungspraxis 31(1987)5, S. 179–186;Google Scholar
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    Vgl. Kraemer, W.: Wissensbasiertes Produktions-Controlling, in: Scheer, A.-W. (Hrsg.): PPS-Software der 90er Jahre, Bad Soden 1992, S. 12/15–17.Google Scholar
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    Vgl. Howell, R.A., Soucy, S.R.: Cost Accounting in the New Manufacturing Environment, in: Management Accounting 69(1987)2, S. 42–48Google Scholar
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    Zur Vereinfachung wurden in diesem Beispiel die Intervalle einer Kostenartengruppe in einer Regelzeile zusammengefaßt.Google Scholar
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    Vgl. hierzu auch Thieme, H.-R.: Verhaltensbeeinflussung durch Kontrolle — Wirkungen von Kontrollsystemen und Folgerungen für die Kontrollpraxis, Berlin 1982.Google Scholar
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    Vgl. Zadeh, L.A.: Fuzzy Sets, in: Information and Control 8(1965)6, S. 338–353.Google Scholar
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    Vgl. Milling, P.: Entscheidungen bei unscharfen Prämissen — Betriebswirtschaftliche Aspekte der Theorie unscharfer Mengen, in: Zeitschrift für Betriebswirtschaft 52(1982)8, S. 717–718.Google Scholar
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    Vgl. z.B. Palm, R., Hellendoorn, H.: Fuzzy-Control — Grundlagen und Entwicklungsmethoden, in: Künstliche Intelligenz 5(1991)4, S. 18–23Google Scholar
  108. [416a]
    Palm, R., Hellendoorn, H.: Fuzzy-Methoden in der Robotik, in: Künstliche Intelligenz 5(1991)4, S. 41–46.Google Scholar
  109. [417]
    Vgl. z.B. Xu, J.: Fuzzy-Diagnosesysteme und ihre Anwendungen bei der Fehlerdiagnose und Betriebsüberwachung von Maschinenanlagen, Dissertation, Aachen 1988.Google Scholar
  110. [418]
    Vgl. hierzu Zimmermann, H.-J.: Fuzzy Sets Theory — and Its Applications, 2. Auflage, Boston 1990.Google Scholar
  111. [419]
    Vgl. Rommelfanger, H.: Entscheiden bei Unschärfe — Fuzzy Decision Support-Systeme, Berlin et al. 1988, S. 4.Google Scholar
  112. [420]
    “Sehr” wurde hier als Modifikator verwendetGoogle Scholar
  113. [421]
    Vgl. Graham, I.: Fuzzy Logic in Commercial Expert Systems — Results and Prospects, in: Fuzzy Sets and Systems 40(1991)3, S. 457.Google Scholar
  114. [422]
    Von einer ähnlichen Vorgehensweise berichten Mamdani, E.H., Ostergaard, J.J., Lembessis, E.: Use of Fuzzy Logic for Implementing Rule Based Control of Industrial Processes, in: Zimmermann, H.-J., Zadeh, L.A., Gaines, B.R. (Hrsg.): Fuzzy Sets and Decision Analysis, Amsterdam et al. 1984, S. 436.Google Scholar
  115. [423]
    Vgl. Dubois, D., Prade, H.: Processing of Imprecision and Uncertainty in Expert System Reasoning Models, in: Ernst, C. (Hrsg.): Management Expert Systems, Wokingham et al. 1988, S. 83.Google Scholar
  116. [424]
    Zur Verarbeitung von unsicherem Wissen allgemein vgl. Sombé, L.: Schließen bei unsicherem Wissen in der Künstlichen Intelligenz — Vergleich von Formalismen anhand eines Beispiels, Wiesbaden 1992.Google Scholar
  117. [425]
    Vgl. Zeleny, M.: On the (Ir)relevancy of Fuzzy Sets Theories, in: Human Systems Management 4(1984)4, S. 302.Google Scholar
  118. [426]
    Vgl. Geyer-Schulz, A.: Unscharfe Mengen in Operations Research, Dissertation, Wien 1986, S. 81.Google Scholar
  119. [427]
    Vgl. Zebda, A.: The Inversigation of Cost Variances: A Fuzzy Set Theory Approach, in: Decision Sciences 15(1984)3, S. 384.Google Scholar
  120. [428]
    Vgl. hierzu auch Müller-Stewens, G.: Strategische Suchfeldanalyse — Die Identifikation neuer Geschäfte zur Überwindung struktureller Stagnation, 2. Auflage, Wiesbaden 1990, S. 60.Google Scholar
  121. [429]
    Dieser Begriff wird in sehr unterschiedlichen Problemkontexten verwendet, so zum Beispiel als Problemklasse (Überwachung) für eine Einzelkomponente von Expertensystemen. Vgl. Hayes-Roth, F., Lenat, D.B., Watermann, DA. (Hrsg.): Building Expert Systems, London et al. 1983, S. 15Google Scholar
  122. [429a]
    O’Neill, D.M.: A Knowledge-Based Approach to Real Time Signal Monitoring, in: Proceedings of the 5th Conference for Artificial Intelligence Applications, Washington 1989, S. 133–140. Femer wird dieser Ansatz auf die Entwicklung von Kennzahlen- und Grafiksystemen für die Produktionsplanung und-Steuerung übertragen.CrossRefGoogle Scholar
  123. [429a]
    Vgl. hierzu Wiendahl, H.-P.: Monitoring und Diagnosesystem als neue PPS-Komponente, in: Mertens, P., Wiendahl, H.-P., Wildemann, H. (Hrsg.): PPS im Wandel, München 1990, S. 617–644. Es finden sich auch Ansätze, die den Überwachungsaspekt hervorheben. So kann mit Hilfe der Zuverlässigkeitstheorie ein Modell entwickelt werden, das quantitative Aussagen über die Ergebnisqualität von überwachten Prozessen ermöglicht Dieses Modell ermöglicht auch die Ermittlung der Gesamtkosten eines Überwachungsprozesses und den Kostenvergleich von überwachten mit nicht überwachten Alternativen.Google Scholar
  124. [429b]
    Damit wird ein Instrumentarium zur betriebswirtschaftlichen Beurteilung von Überwachungsvorgängen vorgestellt Vgl. Baetge, J., Schuppen, A.: Zur Wirtschaftlichkeit der Überwachung von Routinetätigkeiten — Ein Modell der Überwachungs- und Kostentheorie, Teil 1, in: Zeitschrift für Betriebswirtschaft 61(1991)9, S. 1045–1061, und Teil 2, in: Zeitschrift für Betriebswirtschaft 61(1991)10, S. 1131–1148.Google Scholar
  125. [430]
    Vgl. Aguilar, F.J.: Scanning the Business Environment, London 1967Google Scholar
  126. [430a]
    zitiert nach Konrad, L.: Strategische Früherkennung — Eine kritische Analyse des “weak signals”-Konzeptes, Bochum 1991, S. 3.Google Scholar
  127. [431]
    Vgl. Ansoff, H.I.: Managing Strategic Surprise by Response to Weak Signals, in: California Management Review 18(1975)2, S. 21–33.Google Scholar
  128. [432]
    Vgl. z.B.: Krampe, G., Müller, G.: Diffusionsfunktion als theoretisches und praktisches Konzept zur strategischen Frühaufklärung, in: Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung 33(1981)5, S. 384–401.Google Scholar
  129. [433]
    Vgl. Krystek, U.: Controlling und Frühaufklärung — Stand und Entwicklungstendenzen von Systemen der Frühaufklärung, in: Controlling 2(1990)2, S. 68.Google Scholar
  130. [434]
    Vgl. Krystek, U.: Controlling und Frühaufklärung — Stand und Entwicklungstendenzen von Systemen der Frühaufklärung, in: Controlling 2(1990)2, S. 74.Google Scholar
  131. [435]
    Vgl. Muchna, C.: Früherkennung und strategische Marketing-Planung, in: Reichmann, T. (Hrsg.): Tagungsband zum 5. Deutschen Controlling Congress, München 1990, S. 394–416.Google Scholar
  132. [436]
    Vgl. Feischer, K.: Krisenursachen und rechnergestützte Frühwarnung — Die Eignung ausgewählter Subsysteme des Rechnungswesens zur Diagnose von Gefährdungstatbeständen, Pfaffenweiler 1988Google Scholar
  133. [436a]
    Reiß, M: Die Früherkennungseffizienz des Gemeinkosten-Managements, in: Hax, H., Kern, W., Schröder, H.-H. (Hrsg.): Zeitaspekte in betriebswirtschaftlicher Theorie und Praxis, Suttgart 1988, S. 89–102.Google Scholar
  134. [437]
    Vgl. Schreyögg, G., Steinmann, H.: Strategische Kontrolle, in: Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung 37(1985)5, S. 391–410.Google Scholar
  135. [438]
    Vgl. hierzu Kloock, J.: Kostenkontrolle auf der Basis kombinierter und lernorientierter Feedback-Feed-forward-Prozesse, Diskussionsbeiträge zum Rechnungswesen, Nr. 1, Köln 1990Google Scholar
  136. [438a]
    Zelewski, S.: Frühwarnung und Künstliche Intelligenz, in: Die Unternehmung 41(1987)4, S. 256–265.Google Scholar
  137. [439]
    Vgl. Hansmann, K.-W., Raubach, U.: Der Einsatz von Kennzahlen zur Aufdeckung von Unternehmenskrisen, in: Jacob, H. (Hrsg.): Früherkennung und Steuerung von Unternehmensentwicklungen, Schriften zur Untemehmensführung, Band 34, Wiesbaden 1986, S. 33.Google Scholar
  138. [440]
    Vgl. Krystek, U.: Controlling und Frühaufklärung — Stand und Entwicklungstendenzen von Systemen der Frühaufklärung, in: Controlling 2(1990)2, S. 69 f.Google Scholar
  139. [441]
    Vgl. z.B. Baetge, J.: Möglichkeiten der Früherkennung negativer Unternehmensentwicklungen mit Hilfe statistischer Jahresabschlußanalysen, in: Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung 41(1989)9, S. 792–811.Google Scholar
  140. [442]
    Vgl. hierzu auch Lachnit, L.: Betriebliche Früherkennung auf Prognosebasis, in: Jacob, H. (Hrsg.): Früherkennung und Steuerung von Unternehmensentwicklungen, Schriften zur Unternehmensführung, Band 34, Wiesbaden 1986, S. 5–30.Google Scholar
  141. [443]
    Vgl. Kühn, R., Walliser, M.: Problementdeckungssystem mit Frühwarneigenschaften, in: Die Unternehmung 32(1978)3, S. 230.Google Scholar
  142. [444]
    Vgl. Müller-Merbach, H.: Frühwarnsysteme zur betrieblichen Früherkennung und Modelle zur Beurteilung von Krisenabweichungsmaßnahmen, in: Plötzeneder, H.D. (Hrsg.): Computerunterstützte Unternehmensplanung, Stuttgart 1979, S. 429.Google Scholar
  143. [445]
    Vgl. Gerberich, C.W.: Ansatzpunkte zur Erweiterung der Controlling-Instrumente durch ein Frühwarnsystem, in: Kostenrechnungspraxis 25(1981)4, S. 151–159.Google Scholar
  144. [446]
    Als Gegensteuerungszeitpunkt tG wird der Kontrollzeitpunkt tK definiert.Google Scholar
  145. [447]
    Lackes schlägt hier ein dreistufiges Alarmsystem vor, das nicht die bislang ermittelte Gesamtabweichung, sondern die augenblickliche Veränderung der Gesamtabweichung berücksichtigt (bei stetiger Betrachtung die Grenzabweichung). Vgl. Lackes, R.: EDV-orientiertes Kosteninformationssystem -Flexible Plankostenrechnung und neue Technologien, Wiesbaden 1989, S. 344.Google Scholar
  146. [448]
    Gans und Reiß sprechen hier von einem Soll-Wird-Vergleich. Die Verwendung des Begriffs der Sollkosten ist aber nach Ansicht des Verfassers irreführend, da in dem gewählten Beispiel von Plankosten ausgegangen wird und Sollkosten im Sinne einer flexiblen Plankostenrechnung explizit nicht ermittelt werden. Vgl. Gans, C., Reiß, M.: Diagnostisches Rechnungswesen: Die Nutzung der Kostenrechnung zur Erkennung betrieblicher Handlungsnotwendigkeiten, in: Kostenrechnungspraxis 30(1986)3, S. 98.Google Scholar
  147. [449]
    Unter einem “Peak” versteht man eine Abweichung, die die Warngrenze überschritten hat Zur Erkennung von saisonalen Mustern können auch andere statistische Methoden verwendet werden, denen aber hier nicht gefolgt wird.Google Scholar
  148. [450]
    Vgl hierzu auch Burger, A.: Die Entscheidungsrelevanz von Fixkosten, Fixleistungen und Deckungsvorgaben, in: Die Betriebswirtschaft 51(1991)5, S. 649–656.Google Scholar
  149. [451]
    Zu den Bindungsintervallen vgl. auch Fiedler, R., Hamann, N., Riedel, C.: KOSTEX — ein prototypisches wissensbasiertes System zur Kostenstellenanalyse, in: Information Management 4(1989)4, S. 31.Google Scholar
  150. [452]
    Durch eine Zusammenfassung von einzelnen Frühaufklärungsindikatoren (Frühaufklärungs-Cluster) kann eine Signalverstärkung erreicht werden. Vgl. hierzu auch Link, J.: Aufbau und Einsatz eines datenbankgestützten Früherkennungssystems im mittelständischen Unternehmen, in: Zeitschrift für Betriebswirtschaft 61(1991)7, S. 787.Google Scholar
  151. [453]
    Bei den folgenden Regeln sollen immer nur einzelne Fälle und nicht das ganze Spektrum der kombinatorischen Möglichkeiten vorgestellt werden.Google Scholar
  152. [454]
    Vgl. z.B. Althoff, K., Nökel, K., Rehbold, R., Richter, M.M.: A Sophisticated Expert System for the Diagnosis of a CNC Machining Center, in: Zeitschrift für Operations Research 32(1988)4, S. 251–269Google Scholar
  153. [454a]
    Gleisinger, R.: Wissensbasierte technische Diagnose von komplexen Anlagen und Prozessen, in: CIM Management 7(1991)5, S. 56–59Google Scholar
  154. [454b]
    Laczkovich, R.R.: Expertensysteme zur technischen Fehlerdiagnose -eine betriebswirtschaftlich orientierte Analyse ihrer Leistungs- und Gestaltungspotentiale, Berlin 1990Google Scholar
  155. [454c]
    Voß, H., Puppe, F. (Hrsg.): Abstracts über Diagnostikexpertensysteme — Gesammelte Beiträge zu den ersten vier Workshops der Fachgruppe “Diagnostik und Klassifikation”, Arbeitspapiere der GMD, Nr. 514, St. Augustin 1991Google Scholar
  156. [454d]
    Zelewski, S.: Expertensysteme zur Diagnose von technischen Anlagen, in: Handbuch der modernen Datenverarbeitung 26(1989)147, S. 63–76.Google Scholar
  157. [455]
    Vgl. Chandrasekaran, B.: Generic Tasks in Knowledge-Based Reasoning: High-Level Building Blocks for Expert System Design, in: IEEE Expert 3(1986)1, S. 23–30.Google Scholar
  158. [456]
    Vgl. MacKenzie, C.A.: Heuristic Search and Tree Systems Inference for Structural Pattern Recognition, in: Knowledge-Based Systems 1(1988)2, S. 78–89.Google Scholar
  159. [457]
    Vgl. Puppe, F.: Einführung in Expertensysteme, 2. Auflage, Berlin et al. 1991, S.76.CrossRefGoogle Scholar
  160. [458]
    Vgl. Clancey, W.: Heuristic Classification, in: Artificial Intelligence 7(1985)3, S. 296.Google Scholar
  161. [459]
    Vgl. Puppe, F.: Einführung in Expertensysteme, 2. Auflage, Berlin et al. 1991, S. 78–79.CrossRefGoogle Scholar
  162. [460]
    Diese Methode ist jedoch wenig flexibel, da sich für das Kostenmanagement keine durchgängige Hierarchie konstruieren läßt.Google Scholar
  163. [461]
    Vgl. Seidlmeier, H.: Kostenrechnung und wissensbasierte Systeme — Theoretische Überlegungen und Entwicklung eines prototypischen Anwendungssystems, München 1991, S. 109.Google Scholar
  164. [462]
    Vgl. hierzu auch Lin, D., Goebel, R.: A Minimal Connection Model of Abductive Diagnostic Reasoning, in: Proceedings of the 6th Conference for Artificial Intelligence Applications, Washington 1990, S. 16–22.CrossRefGoogle Scholar
  165. [463]
    Zur Erläuterung der einzelnen Beziehungen vgl. Kraemer, W., Wiechmann, D.: BDE-gestützte Kosteninfonnationssysteme, in: CIM Management 6(1990)3, S. 10–21.Google Scholar
  166. [464]
    Handelt es sich bei der Kostenstelle zum Beispiel um ein flexibles Fertigungssystem, wäre die Ermittlung von Spezialabweichungen ausgeschlossen.Google Scholar
  167. [465]
    Vgl. Kraemer, W., Wiechmann, D.: Die Betriebsdatenerfassung als integraler Bestandteil der Fertigungssteuerung und Kostenrechnung, in: Scheer, A.-W. (Hrsg.), unter Mitarbeit von Kraemer, W., Zell, M.: Fertigungssteuerung — Expertenwissen für die Praxis, München, Wien 1991, S. 332–346.Google Scholar
  168. [466]
    Es wäre aber auch denkbar, die automatische Überprüfung der Ausgangsdaten für alle analysefahigen Untersuchungsobjekte zu verwenden.Google Scholar
  169. [467]
    Vorschläge hierzu unterbreiten Fung, F.C.Y.: Framework for Building Rule-Based Machine Diagnostic Expert Systems, in: Knowledge-Based Systems 2(1989)4, S. 228–238Google Scholar
  170. [467a]
    Lambert, H., Eshelman, L., Iwasaki, Y.: Aquiring and Complementing the Model for Diagnostic Tasks, in: Proceedings of the 8th European Conference on Artificial Intelligence, London 1988, S. 73–78.Google Scholar
  171. [468]
    Vgl. hierzu Jansen, B., Compton, P.: Data Dictionary Approach to the Maintenance of Expert Systems: The Knowledge Dictionary, in: Knowdedge-Based Systems 2(1989)1, S. 14–26.Google Scholar
  172. [469]
    Ein weiterer Lösungsansatz zur Abbildung dieser Beziehungen ist das von Puppe und Gappa entwickelte grafische Wissenserwerbssystem CLASSIKA. Dieses System unterstützt durch den Aufbau einer Symptom- und Diagnosehierarchie die heuristische Diagnose. Vgl. Puppe, F.: Problemlösungsmethoden in Expertensystemen, Berlin et al. 1990, S. 66.CrossRefGoogle Scholar
  173. [470]
    Vgl. Zelewski, S.: Kritische Faktoren beim Einsatz von Expertensystemen, in: Zeitschrift für Betriebswirtschaft 61(1991)2, S. 242–243Google Scholar
  174. [470a]
    de Kleer, J., Williams, B.C.: Diagnosing Multiple Faults, in: Artificial Intelligence 9(1987)1, S. 97–130.Google Scholar
  175. [471]
    Vgl. Puppe, F.: Problemlösungsmethoden in Expertensystemen, Berlin et al. 1990, S. 114–126.Google Scholar
  176. [472]
    Vgl. Puppe, F.: Modellgestützte Diagnostik, in: Künstliche Intelligenz 3(1989)3, S. 14Google Scholar
  177. [473]
    Vgl. Busche, R., Krickhahn, R.: Modellgestützte Entwicklung eines wissensbasierten Systems für die Fehleldiagnose in komplexen Industrieanlagen, in: Künstliche Intelligenz 3(1989)3, S. 4–13.Google Scholar
  178. [474]
    Vgl. Kobayashi, T.K.: Causal Ordering und Kostenabweichungsanalyse, in: Bloech, J. (Hrsg.): Industrielles Management — Festgabe zum 60. Geburtstag von Wolfgang Lücke, Göttingen 1986, S. 148–165.Google Scholar
  179. [475]
    Die Ergebnisse dieser Entwicklungsanalyse schlägt Fiedler als Auswahlkriterium für die Untersuchung einer Kostenart vor. Vgl. Fiedler, R.: CONTREX — Ein Beitrag zum wissensbasierten Controlling unter Verwendung der Modularsoftware SAP-RK, Dissertation, Erlangen-Nümberg 1990, S. 86.Google Scholar
  180. [476]
    In einer Untersuchung zu den Anforderungen an Management-Informationssysteme wurden der Bedienelkomfort, die grafische Darstellung und die Möglichkeit zur Bildung von Kennzahlen mit höchster Bedeutung genannt Danach folgen die Forderungen nach Aktualität, Schnelligkeit und Integration. Ein Vergleich zwischen den vorhandenen und geplanten MIS-Ergebnisdarstellungen bei den Befragten, ergab, daß der größte zu erwartende Zuwachs bei der grafischen Bildschirmdarstellung liegt Danach folgen erst tabellarische Bildschirmdarstellungen und grafische Papierausgaben. Vgl. Hichert, R., Stumpp, M.: Ist-Situation und Zukunftserwartungen bei Management-Informationssystemen — Ergebnisse einer Befragung, in: Hichert, R., Moritz, M. (Hrsg.): Management-Informationssysteme — Praktische Anwendungen, Berlin et al. 1992, S. 91 f.Google Scholar
  181. [477]
    Vgl. Grunst, G., Oppermann, R., Thomas, C.: Intelligente Benutzerschnittstellen — Kontext-sensitive Hilfen und Adaptivität, in: Handbuch der modernen Datenverarbeitung 28(1991)160, S. 3547.Google Scholar
  182. [478]
    Vgl. Rieger, B.: Wissensbasierte Erweiterung von Planungssprachen, in: Ehrenberg, D., Krallmann, H., Rieger, B. (Hrsg.): Wissensbasierte Systeme in der Betriebswirtschaft — Grundlagen, Entwicklung, Anwendungen, Berlin 1990, S. 259–260.Google Scholar
  183. [479]
    Vgl. Scheer, A.-W.: Wirtschaftsinformatik — Informationssysteme im Industriebetrieb, 3. Auflage, Berlin et al. 1990, S.23.Google Scholar
  184. [480]
    Vgl. z.B. Seubert, M.: Entwicklungsstand und Konzeption des SAP-Datenmodells, in: Scheer, A.-W. (Hrsg.): Praxis relationaler Datenbanken, Tagungsband, Saarbrücken 1991, S. 87–109.Google Scholar
  185. [481]
    Vgl. Scheer, A.-W.: Entwurf des konzeptionellen Schemas einer Datenbank für das innerbetriebliche Rechnungswesen, in: Scheer, A.-W. (Hrsg.): Grenzplankostenrechnung — Stand und aktuelle Probleme, 2. Auflage, Wiesbaden 1991, S. 179–205.Google Scholar
  186. [482]
    Vgl. Scheer, A.-W.: Unternehmensdatenmodell — Voraussetzung integrierter Informationsverarbeitung der 90er Jahre, in: Scheer, A.-W. (Hrsg.): Rechnungswesen und EDV, Tagungsband zur 10. Saarbrücker Arbeitstagung, Heidelberg 1989, S. 27.Google Scholar
  187. [483]
    Modellierungsvorschläge für die Kostenrechnung finden sich bei McCarthy, W.E.: An Entity-Relation-Ship View of Accounting Models, in: The Accounting Review 54(1986)4, S. 667–686Google Scholar
  188. [483a]
    Rushinek, A., Rushinek, S.F.: Data Base Administration in Accounting Information Systems, in: Data Base 16(1985)3, S. 13–17Google Scholar
  189. [483b]
    Sinzig, W.: Datenbankorientiertes Rechnungswesen — Grundzüge einer EDV-ge-stützten Realisierung einer Einzelkosten- und Deckungsbeitragsrechnung, 3. Auflage, Berlin et al. 1990;Google Scholar
  190. [483c]
    Waleschkowski, N.: Datenmodelle zur Spezifikation konzeptioneller Schemata am Beispiel der Kostenrechnung, München 1987.Google Scholar
  191. [484]
    Vgl. Scheer, A.-W.: Wirtschaftsinformatik — Informationssysteme im Industriebetrieb, 3. Auflage, Berlin et al. 1990, S. 481.Google Scholar
  192. [485]
    Vgl. Scheer, A.-W.: Prozeßketten und Untemehmensdatenbanken — Herausforderung auch für das Controlling, in: Scheer, A.-W. (Hrsg.): Rechnungswesen und EDV, Tagungsband zur 11. Saarbrücker Arbietstagung, Heidelberg 1990, S. 9.Google Scholar
  193. [486]
    Vgl. Scheer, A.-W., Kraemer, W., Spang, S.: Databases and Strategic Management Accounting — The Use of Knowledge-Based Systems in the Area of Controlling, in: Vedso, L. (Hrsg.): Økonomi Styring og Strategi — Nye ideer, nye erfaringer, Hernig 1991, S. 156.Google Scholar
  194. [487]
    Vgl. hierzu Chen, P.P.: The Entity-Relationship-Model: Towards a Unified View of Data, in: ACM Transactions on Database Systems 1(1976)1, S. 9–36Google Scholar
  195. [487a]
    Scheer, A.-W.: Architektur integrierter Informationssysteme — Grundlagen der Unternehmensmodellierung, Berlin et al. 1991, S. 51–54.Google Scholar
  196. [488]
    Vgl. Scheer, A.-W.: Wirtschaftsinformatik — Informationssysteme im Industriebetrieb, 3. Auflage, Berlin et al. 1990, S. 26–41.Google Scholar
  197. [489]
    Für die Kostenverrechnung steht das BAB-Element im Zentrum der Datenstruktur. Vgl. Scheer, A.-W.: Wirtschaftsinformatik — Informationssysteme im Industriebetrieb, 3. Auflage, Berlin et al. 1990, S. 481.Google Scholar
  198. [490]
    Vgl. auch Armitage, H.M., McCarthy, W.E.: Decision Support Using Entity-Relationship Modeling, in: Journal of Accounting and EDP 3(1987)3, S. 12–19Google Scholar
  199. [490a]
    Reuber, A.R., Lepage, M.T.: From Data Modeling to Management Decisions, in: Financial & Accounting Systems 6(1990)2, S. 11–20.Google Scholar
  200. [491]
    Vgl. Kraemer, W., Spang, S.: Expertensysteme zum intelligenten Soll-Ist-Kostenvergleich, in: Handbuch der modernen Datenverarbeitung 26(1989)147, S. 89–91.Google Scholar
  201. [492]
    Vgl. Staehle, W.: Management — Eine vernaltenswissenschaftliche Perspektive, 6. Auflage, München 1991, S. 40.Google Scholar
  202. [493]
    Vgl. Mintzberg, H.: The Nature of Managerial Work, New York et al. 1973, S. 167 ff.Google Scholar
  203. [494]
    Ein Vorschlag hierzu findet sich in Prat, A., Lores, J., Fletcher, P., Catot, J.M.: Back-End Manager. An Interface between a Knowledge-Based Front End and its Application Subsystems, in: Knowledge-Based Systems 3(1990)4, S. 225–229.Google Scholar
  204. [495]
    Für diese Darstellung wurde das Vorgangskettendiagramm um die Wissensbasis erweitertGoogle Scholar
  205. [496]
    Auf eine Veränderung der Aufbau- und Ablauforganisation, die durch den Einsatz eines Expertensystems in einer Unternehmung bedingt ist, deutet auch Sviokla hin. Vgl. Sviokla, J.J.: An Examination of the Impact of Expert Systems on the Firm: The Case of XCON, in: MIS Quarterly 14(1990)2, S. 126–140.Google Scholar
  206. [497]
    Zur Funktionsintegration vgl. Scheer, A.-W.: CIM — Der computergesteuerte Industriebetrieb, 4. Auflage, Berlin et al. 1990, S. 3–5.Google Scholar
  207. [498]
    Diese Darstellung erfolgt in Anlehnung an Krallmann, H., Rieger, B.: Vom Decision Support System (DSS) zum Executive Support System (ESS), in: Handbuch der modernen Datenverarbeitung 24(1987)138, S. 30.Google Scholar
  208. [499]
    Vgl. hierzu Edmonds, E., McDaid, E.: An Architecture for Knowledge-Based Front Ends, in: Knowledge-Based Systems 3(1990)4, S. 221–224Google Scholar
  209. [499a]
    Plattner, H.: Controlling in verteilten Systemen, Vortrag, 11. Saarbrücker Arbeitstagung “Rechnungswesen und EDV”, Saarbrücken 1990.Google Scholar
  210. [500]
    Vgl. Jarke, M., Eherer, S., Jeusfeld, M., Rose, T.: Konzeptuelle Modellierung als Grundlage der Managementunterstützung in verteilten Anwendungen, in: Reuter, A. (Hrsg.): Gl — 20. Jahrestagung I, Informatik auf dem Weg zum Anwender, Berün et al. 1990, S. 127–135.Google Scholar
  211. [501]
    Dies bestätigt eine empirische Untersuchung in der Projektleiter erfolgreicher und nicht erfolgreicher Expertensystem-Projekte befragt wurden. Vgl. Krcmar, H.: Kritische Erfolgsfaktoren beim Einsatz von Expertensystemen, in: Scheer, A.-W. (Hrsg.): Rechnungswesen und EDV, Heidelberg 1991, S. 162–165.Google Scholar
  212. [502]
    Vgl. Bechtolsheim, M.v.: Der gordische KI-Knoten: Die technische Integration von Expertensystemen, in: Information Management 6(1991)1, S. 24–31.Google Scholar
  213. [503]
    Vgl. Stuber, F.: KI in Standard-Software?, in: Handbuch der modernen Datenverarbeitung 27(1990)154, S. 110–118.Google Scholar
  214. [504]
    Vgl. Al-Zobaidie, A., Grimson, J.B.: Expert Systems and Database Systems: How Can they Serve Each Other, in: Expert Systems 4(1987)1, S. 30–37.Google Scholar
  215. [505]
    Jarke und Vassiliou unterscheiden vier Stufen der Verbindung von Datenbank- und Expertensystemen. In der ersten Stufe werden die Daten nicht von einem speziellen Datenbanksystem, sondern von dem Expertensystem selbst mitverwaltet. Bei der zweiten Stufe wird das Expertensystem um Datenbank-managementfunktionen erweitert. Die dritte Stufe — die lose Kopplung — ermöglicht generell einen Datentransfer vom Datenbanksystem zum Expertensystem. Die Kopplung ist statisch, d.h., die relevanten Daten werden als Kopie in das Expertensystem übertragen. Eine enge Kopplung hegt vor, wenn erst bei der Abarbeitung der Wissensbasis ein dynamischer Zugriff auf das Datenbanksystem erfolgt Vgl. Jarke, M., Vassiliou, Y.: Coupling Expert Systems with Database Management Systems, in: Reitmann, W. (Hrsg.): Artificial Intelligence Applications for Business, 2. Auflage, Norwood 1985, S. 65–85Google Scholar
  216. [505a]
    zitiert nach Kurbel, K.: Entwicklung und Einsatz von Expertensystemen — Eine anwendungs-orientierte Einführung in wissensbasierte Systeme, 2. Auflage, Berlin et al. 1992, S. 180–181.Google Scholar
  217. [505b]
    Zu Implementierungsaspekten vgl. Reuter, A.: Kopplung von Datenbank- und Expertensystemen, in: Informationstechnik 29(1987)3, S. 164–175Google Scholar
  218. [505c]
    Albano, A., Attardi, G.: Issues in Data Base and Knowledge Base Integration, in: Schmidt, J.W., Thanos, C. (Hrsg.): Foundations of Knowledge Base Management — Contributions from Logic, Databases and Artificial Intelligence, Berlin et al. 1989, S. 283–287.Google Scholar
  219. [506]
    Vgl. Risch, T., Reboh, R., Hart, P., Duda, R.: A Functional Approach to Integrating Database and Expert Systems, in: Communications of the ACM 31(1988)12, S. 1424.Google Scholar
  220. [507]
    Ein Lösungsansatz für diese Einlagerungsstrategien findet sich bei Schäfer, T.: Wissensverwaltung in Expertensystemen, in: Künstliche Intelligenz 3(1989)2, S. 36–41.Google Scholar
  221. [508]
    Vgl. Härder, T., Mattos, N., Puppe, F.: Zur Kopplung von Datenbank- und Expertensystemen, Expertensysteme — State of the Art 3, München 1987, S. 23–34.Google Scholar
  222. [509]
    Vgl. Dittrich, K.R.: Objektorientiert, aktiv, erweiterbar: Stand und Tendenzen der “nachrelationalen” Datenbanktechnologie, in: Scheer, A.-W. (Hrsg.): Praxis relationaler Datenbanken, Tagungsband, Saarbrücken 1990, S. 10–12.Google Scholar
  223. [510]
    Vgl. Parsaye, K., Chignell, M., Khoshafian, S., Wong, H.: Intelligent Databases, New York 1989, S. 1 ff.Google Scholar
  224. [511]
    So zeigen Untersuchungen, daß die Gestaltung der Benutzerschnittstelle von Expertensystemen fast die Hälfte des Programmcodes und ungefähr 70 % der gesamten Entwicklungszeit beansprucht. Vgl. Berry, D.C., Broadbent, D.E.: Expert Systems and the Man-Machine Interface. Part Two: The User Interface, in: Expert Systems 4(1987)1, S. 19.Google Scholar
  225. [512]
    Vgl. Steinhoff, V.: Anforderungen und Gestaltungskriterien bei der Entwicklung von Benutzerschnittstellen für Expertensysteme, Bergisch Gladbach, Köln 1991.Google Scholar
  226. [513]
    Empirische Untersuchungen bestätigen, daß bei Benutzertypen, die sich durch den Erfahrungs- und Aufgabenhintergrund unterscheiden, differenzierte Anforderungen an die Benutzeroberfläche und Wissensrepräsentation in einem wissensbasierten System bestehen. Vgl. Lamberti, D.M., Wallace, W.A.: Intelligent Interface Design: An Empirical Assessment of Knowledge Presentation in Expert Systems, in: MIS Quarterly 14(1990)3, S. 279–311.Google Scholar
  227. [514]
    Mainka, O.: Normierung der Bedieneroberfläche durch CUA innerhalb SAA, in: Handbuch der modernen Datenverarbeitung 28(1991)160, S. 86–95Google Scholar
  228. [514a]
    Wheeler, E.F., Ganek, A.G.: Introduction to Systems Application Architecture (SAA), in: Information Management 5(1990)2, S. 18–25.Google Scholar
  229. [515]
    Vgl. hierzu Berlage, T.: OSF/Motif und das X-Window System, Bonn et al. 1991.Google Scholar
  230. [516]
    Vgl. Früchtenicht, H.W.: Prozeßvisualisierung und Benutzerschnittstelle für Leitstände, in: Handbuch der modernen Datenverarbeitung 28(1991)160, S. 125–136.Google Scholar
  231. [517]
    So muß der Anwender beim System CONTREX die Datenauswahl am Großrechner selbst vornehmen. Dabei werden auch Daten übertragen, die von CONTREX nicht benötigt werden. Vgl. Fiedler, R.: CONTREX — Ein Beitrag zum wissensbasierten Controlling unter Verwendung der Modularsoftware SAP-RK, Dissertation, Erlangen-Nümberg 1990, S. 118.Google Scholar
  232. [518]
    Vgl. z.B. Kraemer, W.: Expertensystemshell, in: Schneider, H.-J. (Hrsg.): Lexikon der Informatik und Datenverarbeitung, 3. Auflage, München, Wien 1991, S. 291.Google Scholar
  233. [519]
    Vgl. Barstow, D.R. et al.: Languages and Tools for Knowledge Engineering, in: Hayes-Roth, F., Waterman, D.A., Lenat, D.B.: Building Expert Systems, Reading et al. 1983, S. 287–291.Google Scholar
  234. [520]
    Vgl. Bechtolsheim, M.v., Schweichhart, K., Winand, U.: Expertensystem-Werkzeuge — Produkte, Aufbau, Auswahl, Braunschweig 1991Google Scholar
  235. [520a]
    Biethahn, J., Hoppe, U.: Vergleich von Tools zur Erstellung wissensbasierter Systeme auf Basis der Entwicklung einer konkreten Applikation, in: Ehrenberg, D., Krallmann, H., Rieger, B. (Hrsg.): Wissensbasierte Systeme in der Betriebswirtschaft — Grundlagen, Entwicklung, Anwendungen, Berlin 1990, S. 113–132Google Scholar
  236. [520b]
    Harmon, P., Maus, R., Morrissey, W.: Expertensysteme: Werkzeuge und Anwendungen, München, Wien 1991Google Scholar
  237. [520c]
    Karras, D., Kredel, L., Pape, U.: Entwicklungsumgebungen für Expertensysteme — Vergleichende Darstellung ausgewählter Systeme, Berlin, New York 1987Google Scholar
  238. [520d]
    Warnecke, G., Mertens, P.: Auswahlkriterien für Expertensystem-Entwicklungswerkzeuge, in: Zeitschrift für wirtschaftliche Fertigung 82(1987)2, S. 82–86.Google Scholar
  239. [521]
    Um die Beschränkung auf bestimmte Wissensrepräsentationsformen aufzuheben, wurden Konzepte zur Öffnung von Expertensystem-Entwicklungswerkzeugen entwickelt Vgl. Mescheder, B., Westerhoff, T.: Offene Architekturen in Expertensystem-Shells, in: Angewandte Informatik 30(1988)8, S. 390–398. So war aufgrund der hard- und softwaretechnischen Restriktionen des verwendeten Expertensystem-Entwicklungswerkzeugs des Vorgänger-Prototypen des Controlling-Leitstands (das Controlling-Expertenunterstützungssystem — CEUS) ein kommerzieller Einsatz in der Unternehmenspraxis nicht möglich gewesen.Google Scholar
  240. [521a]
    Vgl. hierzu Scheer, A.-W., Kraemer, W.: Konzeption und Realisierung eines Expertenunterstützungssystems im Controlling, in: Scheer, A.-W. (Hrsg.): Veröffentlichungen des Instituts für Wirtschaftsinformatik, Heft 60, Saarbrücken 1988, S. 17.Google Scholar
  241. [522]
    Nexpert Object ist eine in C programmierte, von der Firma Neuron Data entwickelte Shell zur Implementierung von Expertensystemen. Nexpert Object genügt den Anforderungen einer offenen Shell, indem sie Schnittstellen zu externen Programmen aufweist sowie den Aufruf von Programmen und Prozeduren in anderen Programmiersprachen (z.B. C) zuläßt und in andere Programme integriert werden kann. So ist auch die Einbeziehung eines relationalen Datenbanksystems wie ORACLE möglich. Vgl. Neuron Data (Hrsg.): Benutzerhandbuch zu Nexpert Object 2.0, Palo Alto 1991.Google Scholar
  242. [523]
    Vgl. hierzu Hein, M., Herrmann, H.H., Keereman, G., Unbescheid, G.: Das ORACLE-Handbuch — Das relationale Datenbanksystem und seine Werkzeuge, Bonn et al. 1991Google Scholar
  243. [523a]
    Wilke, H.D.: ORACLE-Datenbank-Management professionell, Bonn et al. 1989.Google Scholar
  244. [524]
    Vgl. z.B. Kruppke, H.: Integrierte Fertigungsleittechnik durch offene Standards, in: CIM Management 6(1990)3, S. 37.Google Scholar
  245. [525]
    Diese grafische Benutzeroberfläche hat sich im Bereich der UNIX-Systeme etabliert. Vgl. Mauri, G.A.: OSF/MOTIF und OPEN LOOK — Eine Bewertung der herstellerübergreifenden Standards für graphische Oberflächen, in: Handbuch der modernen Datenverarbeitung 28(1991)160, S. 65–73.Google Scholar
  246. [526]
    Vgl. hierzu Weitzel, J.R., Kerschberg, L.: Developing Knowledge-Based Systems: Reorganizing the System Development Life Cycle, in: Communications of the ACM 32(1989)4, S. 482–488.Google Scholar
  247. [527]
    Der Schwerpunkt dieses Systems lag in der hypothesebasierten Kostentiefendiagnose und der Kostensteuerung auf der Basis eines Soll-Ist-Kostenvergleichs.Google Scholar
  248. [528]
    Hier handelt es sich insbesondere um folgende Module: Controlling-Benutzermodell, Erweiterung der Such- und Prüfstrategien, Kostenfrühaufklärung, Kostenüberwachung, explorative Kostentiefendiagnose und Erweiterung der Kostensteuerung.Google Scholar
  249. [529]
    Vgl. hierzu auch Sena, J.A., Smith, L.M.: The Development of Accounting Expert Systems, in: Journal of Accounting and EDP 3(1987)2, S. 9–14.Google Scholar
  250. [530]
    Vgl. hierzu die Ergebnisse der Kapitel C. 1. — C.7.Google Scholar
  251. [531]
    Zu den Möglichkeiten einer Validierung von Expertensystemen vgl. O’Leary, D.E.: Validation of Expert Systems — with Applications to Auditing and Accounting Expert Systems, in: Decision Sciences 18(1987)3, S. 468–486.Google Scholar
  252. [532]
    Das System wurde bei der 10., 11., 12. und 13. Saarbrücker Arbeitstagung “Rechnungswesen und EDV”, der Hannover Messe Industrie’90 sowie der CeBIT’91 und CeBIT’92 einem breiten Fachpublikum präsentiert. Darüber hinaus wurden in Zusammenarbeit mit der SAP AG zwei Workshops durchgeführt, mit der Fragestellung einer praktischen Nutzung des Controlling-Leitstands für die Anwender der Kostenrechnungs-Standardsoftware RK.Google Scholar
  253. [533]
    Eine empirische Untersuchung von 176 Expertensystemen ergab, daß die Inhaltsvalidierung während der Systemerstellung und beim fertiggestellten System das am häufigsten angewendete Verfahren darstellt. Vgl. Kirchhoff, S.: Entwicklung und Validierung von Expertensystemen — Auswertung der wichtigsten Ergebnisse, Forschungsbericht des Instituts für Empirische Wirtschafts- und Sozialforschung, Dortmund 1992, S. 6.Google Scholar
  254. [534]
    Der Systemtest wurde erfolgreich abgeschlossen. Die Weiterentwicklung zu einem marktreifen Produkt ist in Vorbereitung.Google Scholar
  255. [535]
    Modifizierte Abbildung in Anlehnung an Esch, F.-R.: Expertensystem zur Beurteilung von Anzeigenwerbung, Heidelberg 1990, S. 55.CrossRefGoogle Scholar
  256. [536]
    Auf eine Beschreibung der Attribute des Controlling-Leitstands wird an dieser Stelle verzichtet, da sie bereits als Bestandteil der Auswertungsregeln aufgeführt wurden.Google Scholar
  257. [537]
    Das Konzept der Vererbung ist vergleichbar mit der Spezialisierung im Entity-Relationship-Modell, in dem zum Beispiel der Entitytyp ANALYSEBEDINGUNG durch die Entitytypen TOLERANZGRENZEN und FRÜHAUFKLÄRUNGSKRITERIUM spezialisiert werden kann.Google Scholar
  258. [538]
    Da sich grundsätzlich alle konkreten und abstrakten Gegenstände als Klassen und Objekte auffassen lassen, besteht allerdings ein Problem des objektorientierten Entwurfs in der Identifizierung der benötigten Klassen und Objekte. Es handelt sich deshalb nur um eine mögliche Lösungsvariante einer Klasseneinteilung für die Kostenauswertung. Dieses Problem sieht auch Becker, J.: Objektorientierung — eine einheitliche Sichtweise für die Ablauf- und Aufbauorganisation sowie Gestaltung von Informationssystemen, in: Jacob, H., Becker, J., Krcmar, H. (Hrsg.): Integrierte Informationssysteme, Schriften zur Untemehmensführung, Band 44, Wiesbaden 1991, S. 144 f.Google Scholar
  259. [539]
    Zu diesem Entwurfsprinzip vgl. Ow, P.S., Smith, S.F.: Two Design Principles for Knowledge-Based Systems, in: Decision Sciences 18(1987)3, S. 430–447.Google Scholar
  260. [540]
    Von ähnlichen Erfahrungen berichtet auch Fiedler, R.: CONTREX — Ein Beitrag zum wissensbasierten Controlling unter Verwendung der Modularsoftware SAP-RK, Dissertation, Erlangen-Nürnberg 1990, S. 109 f.Google Scholar
  261. [541]
    Vgl. Krickhahn, R., Schachter-Radig, M.J.: Grundkonzepte der regelorientierten Programmierung, in: Informationstechnik 30(1988)6, S. 439.Google Scholar
  262. [542]
    Vgl. Scheer, A.-W.: Architektur integrierter Informationssysteme (ARIS) — Neue Gestaltungsaufgaben im Controlling, in: Scheer, A.-W. (Hrsg.): Rechnungswesen und EDV, Tagungsband zur 12. Saarbrücker Arbeitstagung, Heidelberg 1991, S. 16.Google Scholar
  263. [543]
    Vgl. Hembry, D.M.: Wissensbasierte Systeme in der AD/Cycle-Umgebung, in: Corzilius, R. (Bearb. dieser Ausgabe): AD/Cycle — Ziele, Konzepte und Funktionen, München, Wien 1992, S. 203–225.Google Scholar
  264. [544]
    Eine Übersicht hierzu findet sich z.B. in Bond, A.H., Gasser, L. (Hrsg.): Readings in Distributed Artificial Intelligence, San Mateo 1988, S. 1 ff.Google Scholar
  265. [544a]
    Brauer, W., Hernández, D. (Hrsg.): Verteilte Künstliche Intelligenz und kooperatives Arbeiten, 4. Internationaler GI-Kongreß Wissensbasierte Systeme, Berün et al. 1991, S. 1 ff.Google Scholar
  266. [545]
    Vgl. Scheer, A.-W., Berkau, C., Kraemer, W.: Verteilte Controlling-Informationssysteme -wissensbasiertes Prozeßmanagement, interner Forschungsbericht des Instituts für Wirt-schaftsinformatik, Saarbrücken 1991.Google Scholar
  267. [546]
    Dies ist ein substantieller Vorteil der verteilten Künstlichen Intelligenz. Vgl. Martial, F. v.: Einführung in die Verteilte Künstliche Intelligenz, in: Künstliche Intelligenz 6(1992)1, S. 7.Google Scholar
  268. [547]
    Vgl. hierzu Weber, E., Kotschenreuther, W., Mertens, P.: Ein Verhandlungsmechanismus zwischen drei einfachen Wissensbasierten Systemen, in: Wirtschaftsinformatik 32(1990)1, S. 59–70.Google Scholar
  269. [548]
    Vgl. z.B. Albayrak, S., Bamberg, B., Unbehend, C.: Wissensbasierter Fertigungsleitstand auf der Basis einer Blackboardarchitektur, in: Krallmann, H.: (Hrsg.): Innovative Anwendungen der Informationsund Kommunikationstechnologien in den 90er Jahren, München, Wien 1990, S. 169–196Google Scholar
  270. [548a]
    Bullinger, H.-J., Reim, F., Rothkopf, B.: Verteilte Informationssysteme für das Produktionsmanagement, in: CIM Management 8(1992)1, S. 4–9Google Scholar
  271. [548b]
    Mertens, P., Hildebrand, R.J.N., Kotschenreuther, W.: Verteiltes wissensbasiertes Problemlösen im Fertigungsbereich, in: Zeitschrift für Betriebswirtschaft 59(1989)8, S. 839–854Google Scholar
  272. [548c]
    Parunak, H.V.D.: Distributed Artificial Intelligence Systems, in: Kusiak, A. (Hrsg.): Artificial Intelligence — Implications for CIM, Berlin et al. 1988, S. 223–251.Google Scholar
  273. [549]
    Vgl. Plattner, H.: Moderne Anwendungsarchitekturen für Rechnungswesen- und Controlling-Software, Vortrag, 12. Saarbrücker Arbeitstagung “Rechnungswesen und EDV”, Saarbrücken 1991.Google Scholar
  274. [549a]
    Zum Client-Server-Begriff vgl. Houy, C., Scheer, A.-W., Zimmermann, V.: Anwendungsbereiche von Client/Server-Modellen, in: Information Management 7(1992)3, S. 14–23.Google Scholar
  275. [550]
    Vgl. Krcmar, H.: Computer Aided Team — Ein Überblick, in: Information Management 7(1992)1, S. 6–9.Google Scholar
  276. [551]
    Vgl. Lutze, R., Kohl, A. (Hrsg.): Wissensbasierte Systeme im Büro — Ergebnisse aus dem WISDOM-Verbundprojekt, München, Wien 1991, S. 1 ff.Google Scholar
  277. [552]
    Vgl. hierzu Boite, C.: Koordination heterogener Expertensysteme, in: Information Management 6(1991)3, S. 36–41.Google Scholar
  278. [553]
    Vgl. Küting, K.: Rechnungslegung im Umbruch — Ein Plädoyer für ein Rechnungswesen des Konzerns, in: Küting, K., Weber, C.-P. (Hrsg.): Das Konzernrechnungswesen des Jahres 2000, Stuttgart 1991, S. 28.Google Scholar
  279. [554]
    Von einem Einsatz in einem betriebswirtschaftlichen Anwendungsgebiet berichten Bischoff, R., Bleile, C., Graalfs, J.: Der Einsatz Neuronaler Netze zur betriebswirtschaftlichen Kennzahlenanalyse, in: Wirtschaftsinformatik 33(1991)5, S. 375–385.Google Scholar
  280. [555]
    Auslöser hierzu ist die Studie von Womack, J.P., Jones, D.T.: Die zweite Revolution in der Autoindustrie, Frankfurt, New York 1991.Google Scholar
  281. [556]
    Vgl. Roever, M.: Gemeinkosten-Wertanalyse — Erfolgreiche Antwort auf die Gemeinkostenproblematik, in: Zeitschrift für Betriebswirtschaft 50(1980)6, S. 686.Google Scholar
  282. [557]
    Vgl. Kraemer, W.: Lean Controlling — Neue Ansätze zum Gemeinkostenmanagement, in: Scheer, A.-W. (Hrsg.): Rechnungswesen und EDV, Tagungsband zur 13. Saarbrücker Arbeitstagung, Heidelberg 1992, S. 200–246.Google Scholar

Copyright information

© Betriebswirtschaftlicher Verlag Dr. Th. Gabler GmbH, Wiesbaden 1993

Authors and Affiliations

  • Wolfgang Kraemer

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