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Von der Erfolgssicherung zur Produktentwicklung – Datenanalyse bei Gebrüder Weiss im Fachbereich Corporate Logistics

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Die Digitalisierung der Controlling-Funktion

Zusammenfassung

Die Digitalisierung verändert die Rolle des Controllings bei Corporate Logistics. Es gibt neue Kundenanforderungen an die Informationsverfügbarkeit. Gleichzeitig steigt die Menge und Granularität der zur Verfügung stehenden Daten. Eine zunehmend komplexere und volatilere Umwelt erfordert eine flexible und vorausschauende Planung. Um eine adäquate Entscheidungsunterstützung zu gewährleisten und Kundenbedürfnisse zu befriedigen, bedarf es neuer Methoden, Werkzeuge und Prozesse im Controlling. Maschinelles Lernen, Simulationen und Netzwerkoptimierungen bieten zusätzliche Möglichkeiten um Geschäftsfragen zu beantworten. Dafür ist der Einsatz spezifischer Software-Produkte notwendig. Ebenso müssen die traditionellen Controlling-Prozesse angepasst werden. In diesem Zusammenhang entstehen neue Aufgaben für das Controlling, welches zunehmend in die digitale Produktentwicklung involviert ist.

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Literatur

  • Athanasopoulos, G., P. Gamakumara, A. Panagiotelis, R.J. Hyndman, und M. Affan. 2019. Hierarchical forecasting (No. 2/19). Monash University, Department of Econometrics and Business Statistics.

    Google Scholar 

  • Ayhan, S., P. Costas, und H. Samet. 2018, Juli. Predicting estimated time of arrival for commercial flights. In Proceedings of the 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining, 33–42. ACM.

    Google Scholar 

  • Beaverstock, M., E. Greenwood, und W. Nordgren. 2017. Applied simulation: Modeling and analysis using FlexSim, Orem (USA), FlexSim Software Products.

    Google Scholar 

  • Buchanan, G.B. 2006. A (Very) brief history of artifical intelligence. AI Magazine 26 (4): 53–60.

    Google Scholar 

  • Dåderman, A., und S. Rosander. 2018. Evaluating frameworks for implementing machine learning in signal processing: A comparative study of CRISP-DM, SEMMA and KDD.

    Google Scholar 

  • Gurjar, Y.S., und V.S. Rathore. 2013. Cloud business intelligence – Is what business need today. International Journal of Recent Technology and Engineering 1 (6): 81–86.

    Google Scholar 

  • Huber, S., H. Wiemer, D. Schneider, und S. Ihlenfeldt. 2019. DMME: Data mining methodology for engineering applications – A holistic extension to the CRISP-DM model. Procedia CIRP 79:403–408.

    Article  Google Scholar 

  • Hyndman, R.J., und G. Athanasopoulos. 2018. Forecasting: Principles and practice. OTexts.

    Google Scholar 

  • Lachnit, L., und S. Müller. 2012 Unternehmenscontrolling: Managementunterstützung bei Erfolgs, Finanz-, Risiko- und Erfolgspotentialsteuerung. Wiesbaden: Springler Gabler.

    Google Scholar 

  • Lantz, B. 2013. Machine learning with R. Packt Publishing Ltd.

    Google Scholar 

  • Lennerholt, C., J. van Laere, und E. Söderström. 2018. Implementation challenges of self service business intelligence: A literature review. In 51st Hawaii International Conference on System Sciences, Hilton Waikoloa Village, Hawaii, USA, January 3–6, 2018 (Volume 51, S. 5055–5063). IEEE Computer Society.

    Google Scholar 

  • Melo, M.T., S. Nickel, und F. Saldanha-Da-Gama. 2009. Facility location and supply chain management – A review. European Journal of Operational Research 196 (2): 401–412.

    Article  Google Scholar 

  • Öztürk, A., S. Kayalıgil, und N.E. Özdemirel. 2006. Manufacturing lead time estimation using data mining. European Journal of Operational Research 173 (2): 683–700.

    Article  Google Scholar 

  • Parolas, I. 2016. ETA prediction for containerships at the Port of Rotterdam using Machine Learning Techniques.

    Google Scholar 

  • Provost, F., und T. Fawcett. 2013. Data science for business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking. Sebastopol: O’Reilly Media Inc.

    Google Scholar 

  • Rüegg-Stürm, J., und S. Sander. 2009. Controlling für Manager: Was nicht-Controller wissen müssen. Frankfurt a. M.: Campus.

    Google Scholar 

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Selb, M. (2020). Von der Erfolgssicherung zur Produktentwicklung – Datenanalyse bei Gebrüder Weiss im Fachbereich Corporate Logistics. In: Keimer, I., Egle, U. (eds) Die Digitalisierung der Controlling-Funktion. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-29196-9_4

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  • Publisher Name: Springer Gabler, Wiesbaden

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