Wissensbasierte Diagnose von Industrieunternehmen: Modellkonzeption und empirische Fundierung
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INHALTSVERZEICHNIS
I
INHALTSVERZEICHNIS
ABBILDUNGSVERZEICHNIS
IV
ABKUERZUNGSVERZEICHNIS
' VI
A EINFUEHRUNG 1
1 AUSGANGSSITUATION UND PROBLEMSTELLUNG 1
2 BEHANDLUNG DES THEMAS IN DER LITERATUR 9
3 CHARAKTERISIERUNG DES LOESUNGSANSATZES UND GANG
DER UNTERSUCHUNG - 17
B UNTERNEHMENSANALYSE ALS ANWENDUNGSGEBIET
DER WISSENSBASIERTEN DIAGNOSE 19
1 BEGRIFFSABGRENZUNGEN 19
2 VORGEHENS WEISE DER UNTERNEHMENSANALYSE 21
3 INFOMATIONSBASIS 24
3.1 KENNZAHLEN 25
3.2 KENNZAHLENSYSTEME 26
4 VERGLEICHSMETHODEN ZUR DIAGNOSE 30
4.1 INNERBETRIEBLICHE VERGLEICHE 30
4.2 UNTEMEHMENSVERGLEICHE 35
4.3 BENCHMARKING 38
4.4 VERGLEICHBARKEIT VON UNTERNEHMEN 42
4.5 BEWERTUNG DER DIAGNOSEMETHODEN 45
5 DEFIZITE DER KONVENTIONELLEN INFORMATIONSVERARBEITUNG
BEI DER UNTERNEHMENSANALYSE 48
6 ANFORDERUNGSPROFIL AN WISSENSBASIERTE DIAGNOSEN 49
BIBLIOGRAFISCHE INFORMATIONEN
HTTP://D-NB.INFO/948016884
II
INHALTSVERZEICHNIS
C
WISSENSBASIERTE PROBLEMLOESUNG MITTELS MUSTER
ERKENNUNG
51
1 GRUNDLAGEN DER MUSTERERKENNUNG 51
2 PROZESS DER KLASSIFIKATION VON MUSTERN 54
3 MATHEMATISCHE KLASSIFIKATIONSVERFAHREN 62
3.1 STATISTISCHE VERFAHREN 63
3.2 NICHT-PARAMETRISCHE VERFAHREN 65
3.3 GEOMETRISCHE VERFAHREN 67
3.4 KLASSIFIKATION UND MULTIVARIATE STATISTIK 68
4 KUENSTLICHE NEURONALE NETZE 72
4.1 AUFBAU UND FUNKTIONALITAET NEURONALER NETZE 74
4.2 NETZMODELLE 77
4.3 KLASSIFIKATION MITTELS NEURONALER NETZE 83
5 DATENAGGREGATION UND DATENUNVOLLSTAENDIGKEIT 86
6 UNTEMEHMENSANALYSE UND MUSTERERKENNUNG 87
D MODELLKONZEPTION ZUR DIAGNOSE VON
INDUSTRIEUNTERNEHMEN 9 J
1 MODELLKONZEPTION UND -ANALYSE 91
2 KONZEPTIONELLER BEZUGSRAHMEN UND MODELL ZUR
UNTEMEHMENSDIAGNOSE 97
3 ALLGEMEINE UNTEMEHMENSDATEN 99
4 STRUKTURMUSTER 2Q2
4.1 PRODUKTSTRUKUR 2Q2
4.2 KOSTENSTRUKTUR 205
4.3 WERTSCHOEPFUNGSKETTE 208
4.4 AUFBAUORGANISATION 212
4.5 KUNDEN-UND MARKTSTRUKTUR 215
5 LEISTUNGSMUSTER 217
5.1 FINANZIELLES ERGEBNIS 217
5.2 LOGISTIKLEISTUNG 219
5.3 KUNDEN- UND SERVICEORIENTIERUNG 122
5.4 INNOVATIONSLEISTUNG 225
INHALTSVERZEICHNIS
III
6 LEISTUNGSINDEXSYSTEM 127
7 REORGANISATIONSSCHWERPUNKTE 129
7.1 BESCHAFFUNG 130
7.2 FERTIGUNG 132
7.3
PRODUKTIONSPLANUNG UND -STEUERUNG
134
7.4 ORGANISATION * 136
7.5 QUALITAETSSICHERUNG 137
7.6 INFORMATIONSSYSTEME 138
7.7 PRODUKTGESTALTUNG 140
E PROTOTYP ZUR IMPLEMENTIERUNG EINES WISSENS
BASIERTEN DIAGNOSESYSTEMS 143
1 DATENBANKDESIGN 144
2 MERKMALE DES NEURONALEN NETZES 146
2.1 STRUKTUR DES IMPLEMENTIERTEN NEURONALEN NETZES 146
2.2 RAHMENDATEN DER WISSENSBASIS 149
2.3 EIGENSCHAFTEN DER SIMULATIONSSOFTWARE 153
2.4 REALISIERUNG DES KLASSIFIKATORS 154
2.5 VALIDITAET UND LEISTUNGSPOTENTIAL 157
3 BENUTZERSCHNITTSTELLE DES DIAGNOSESYSTEMS 160
3.1 WISSENSBASIERTE DIAGNOSE 162
3.2 DIAGNOSESPEZIFISCHE VERGLEICHE 163
3.3' VERWALTUNGSFUNKTIONEN 167
3.4 EXKURS: WEITERE ANALYSEMETHODEN 168
4 BEISPIELSZENARIO EINER WISSENSBASIERTEN DIAGNOSE 170
5 GRENZEN UND PERSPEKTIVEN DES PROTOTYPS 173
F ZUSAMMENFASSUNG: DIAGNOSE MITTELS MUSTER
ERKENNUNG 177
LITERATURVERZEICHNIS 181 |
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