Konzeption und Implementierung eines wissensbasierten Systems zur Akquisitionsunterstützung für den Outsourcing-Markt:
Gespeichert in:
1. Verfasser: | |
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Format: | Abschlussarbeit Partitur Buch |
Sprache: | German |
Veröffentlicht: |
Regensburg
Roderer
1997
|
Schriftenreihe: | Theorie und Forschung
486 |
Schlagworte: | |
Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
Beschreibung: | XX, 306 S. Ill., graph. Darst. |
ISBN: | 3890731570 |
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Inhaltsverzeichnis
Tabellenverzeichnis XIII
Abbildungsverzeichnis XV
Abkürzungsverzeichnis XVIII
0 EINFÜHRUNG 1
0.1 Problemstellung 1
0.2 Ziel der Arbeit 4
0.3 Verlauf, Methodik und Ergebnisse der Untersuchungen 5
1 OUTSOURCING: BEGRIFFS UND MARKTABGRENZUNG 8
1.1 Abgrenzung und Erklärung des Outsourcing Begriffs 8
1.1.1 Begriffserklärung 9
1.1.2 Abgrenzung des Outsourcing Begriffs 9
1.1.3 Varianten von Outsourcing 13
1.2 Der aktuelle Outsourcing Markt in Deutschland 16
1.2.1 Marktfbrm 16
1.2.2 Markt ent Wicklungen 20
1.3 Nachfragerund Anbieter auf dem Outsourcing Markt 22
1.3.1 Nachfrager von Outsourcing Leistungen 22
1.3.2 Anbieter von Outsourcing Leistungen 23
VIII
2 PROBLEMSTELLUNG UND KERNFORDERUNGEN DER ARBEIT 27
2.1 Einführung in die Thematik „Konzeption eines Modells bzw. Werkzeugs zur
Akquisitionsunterstützung 27
2.2 Erläuterung verwendeter Begriffe 29
2.3 Eingrenzung der Problemstellung 32
2.4 Annahmen zur Eingrenzung der Kernproblematik 33
2.4.1 Annahme zur Outsourcing Entscheidung 33
2.4.2 Fokussierung auf den Mittelstand 34
2.4.3 Beschränkung auf die Betrachtung des Marktes aus Anbieter Sicht 35
2.4.4 Annahme zum bereits erfolgreich durchgeführten Interessentenmarketing 36
2.5 Problemanalyse anhand eines Akquisitionsablaufs 36
2.5.1 Ablauf einer Akquisition am Beispiel des Outsourcinganbieters OSA 37
2.5.2 Problemanalyse am Beispiel des Outsourcinganbieters OSA 42
2.6 Verlauf und Methodik der Untersuchung 53
2.6.1 Daten, Datenbankschema, Erfassung und Vollständigkeit der Daten 55
2.6.2 Methodische Basis für die empirische Analyse 61
2.6.3 Die Klassifizierung von Unternehmen als Kernforderung der Problemanalyse 63
2.6.4 Zusammenfassung der methodischen Konzeption 64
3 NEUE MODULE EDB, LACUNA: DATENERHEBUNG/ ERFASSUNG, PFLEGE,
MISSING VALUES 66
3.1 Datenerhebung 67
3.1.1 Datenerhebung via Fragebogen 68
3.1 2 Aufbau und Fragebogen Dramaturgie 68
3.1.3 Das konzeptionelle Datenbankschema 71
3.2 Datenerfassung 72
3.2.1 Erfassung mit Hilfe des AionDS Moduls EDB 73
3.2.2 Die Erklärung der einzelnen Merkmale 74
3.2.3 Meßniveau der Variablen und wichtige Datentransformationen 85
IX
3.3 Die Erfahrungsdatenbank und das Software Modul EDB 87
3.3.1 Die dBase Datenbankschnittstelle in AionDS 87
3.3.2 Das konzeptionelle Datenbankschema 89
3.3.3 Das interne Datenbankschema 90
3.3.4 Das externe Datenbankschema 90
3.3.5 Das Datenbankmodul EDB 90
3.3.6 Pflege und Erweiterung der Erfahrungsdatenbank 91
3.4 Das Missing Values Modul LACUNA 92
3.4.1 Problemstellung: Schließen von Datenlücken 92
3.4.2 Lösungsansatz zur Schließung von Datenlücken 94
3.4.3 Abbildung von Expertenwissen in einer Matrix 97
3.4.4 Zusammenfassung der Forderungen 101
3.4.5 Das Experton 102
3.4.6 Generierung eines Schätzwerts für ein Missing Value 109
3.4.7 Maximaler Dissens/Konsens 114
4 DISKUSSION GEEIGNETER VERFAHREN ZUR
INFORMATIONSAUSWERTUNG 118
4.1 Auswahl geeigneter Informationsauswertungsverfahren 118
4.1.1 Rekapitulation der Problemstellung 118
4.2 Analytische Verfahren der Informationsauswertung 119
4.2.1 Clusteranalyseverfahren 120
4.2.1.1 Gruppierungs und Klassifzierungsverfahren 126
4.2.1.1.1 Hierarchisch agglomerative Verfahren 128
4.2.1.1.2 Partitionierende, iterative Verfahren 132
4.2.1.1.3 Unscharfe Klassifikation Fuzzy Clustering 134
4.2.2 Korrelationsanalyse 134
4.2.3 Faktorenanalyse 135
4.2.4 Regressionsanalyse 136
4.2.5 Diskriminanzanalyse 138
X
43 Deskriptive Analyse und Grafische Verfahren der Informationsauswertung 138
4.3.1 Deskriptive Statistik 138
4.3.1.1 Grundbegriffe 139
4.3.1.2 Auswertungsmethoden 140
4.3.2 Grafische Darstellungsverfahren 144
4.4 Auswahl eines geeigneten Klassifikationsverfahrens 150
4.4.1 Die Clusteranalyse als Klassifikationsverfahren 152
4.4.2 Auswahl eines geeigneten Distanzmaßes 152
4.4.3 Auswahl des geeigneten Clusteranalyse Verfahrens 153
4.5 Das Complete Linkage Verfahren 158
5 DAS IDEALAKQUISITIONSMODELL 163
5.1 Begriffsdefintion und Anwendung 163
5.1.1 BegrifTsdefinition 163
5.1.2 Begriffsanwendung 163
5.2 Das Idealkundenmodell 165
5.2.1 Entwurf eines Idealkunden 165
5.2.2 Klassifizierung von Akquisitionsobjekten im Idealakquisitionsmodell 166
5.2.2.1 Taxierendes Idealakquisitionsmodell 168
5.2.2 2 Selektierendes Idealakquisitionsmodell 171
5.2.3 Synergieeffekte des Idealakquisitionsmodells 172
5.2.3.1 Ähnliche Unternehmen 172
5.2.3.2 Stop Bedingungen 173
5.2.3.3 Strategische Analyse 174
5.2.3.4 Statistische Informationsauswertungen 175
5 2.4 Ein Angebotsunterstützendes Expertisesystem 176
5.2.4.1 Die Expertise 177
5.2.4.2 Die Automatische Erzeugung von Angebotsbausteinen 181
5.2.4.3 Automatische Angebotserstellung 182
XI
6 KONZEPTION EINES SOFTWAREWERKZEUGS ZUR UMSETZUNG DES
IDEALAKQUISITIONSMODELLS 184
6.1 Einleitung und Vorbemerkungen 184
6.1.1 Anforderungen an ein modernes Software Tool 186
6.1.2 Objektorientierte Programmierung 186
6.1.2.1 Datenabstraktion 187
6.1.2.2 Dynamisches Binden 188
6.1.2.3 Vererbung 188
6.1.3 Systemintegration 188
6.1.4 Die Entscheidung für das Software EntwickJungs Tool 189
6.2 Wichtige Aspekte zu wissensbasierten Systemen 189
6.2.1 Was sind wissensbasierte Systeme? 190
6.2.1.1 Expertensysteme als Teildisziplin der Künstlichen Intelligenz 190
6.2.1.2 Unterscheidung von konventioneller Anwendungssoftware 193
6.2.1.3 Bedarf und Einsatz von Expertensystemen 195
6.2.1.4 Typisierung von Expertensystemen 196
6.2.1.5 Die Komponenten von Expertensystemen 199
6.2.2 Expertensystem Shells 201
6.2.2.1 Expertensystem Sprachen 203
6.2.3 Expertensysteme als Instrumente zur Erzielung von Marktwirkungseffekten 204
6.2.4 Wartung von wissensbasierten Systemen 205
6.3 Die Expertensystem Shell AionDS 206
6.3.1 Inferenzgetriebene Datenverarbeitung 207
6.3.2 Wissensrepräsentation in AionDS 209
6.3.3 Objektorientiertes Programmieren bei AionDS 211
6.3.4 Regeibasierte Programmierung in AionDS 211
6.3.5 Listenverarbeitung in AionDS 214
6.3.6 Prozedurale Programmierung in AionDS 217
6.3.7 AionDS unter MS Windows 218
6.3.8 Die Version AionDS/win 6.2 219
6.4 Das Eipertisesyjtem OASE 220
6.4.1 Expertensystemtechnische Beschreibung des OASE Moduls 220
XII
6.4.2 Generierung der Expertise 221
6.4.2.1 Voraussetzungen für den Betrieb des OASE Moduls 221
6.4.2.2 Überblick über die Funktionen des OASE Moduls 221
6.4.2.3 Umsetzung des Idealkundenmodells im OASE Modul 224
6.4.2.4 Aufbau einer Distanzmatrix mit AionDS 224
6.4.2.5 Die Clusteranalyseverfahren des OASE Moduls 228
6.4.3 Grenzen eines Prototyps 229
7 FALLSTUDIE 230
7.1 Konzeption der Fallstudie 230
7.1.1 Intention der Fallstudie 231
7.1.2 Problemstellung der Fallstudie 232
7.1.3 Ziel der Fallstudie 232
7.1.4 Lösungsansatz der Fallstudie 233
7.2 Die OSA als Beispiel für einen Outsourcing Anbieter aus dem Mittelstand 234
7.2.1 Allgemeines über den Outsourcing Anbieter (OSA) 234
7.2.2 Das OSA Leistungsangebot 235 j
7.2.3 Die Strategieausrichtung der OSA 237 j
i
7.3 Die Gerresheimer Glas AG 238
7.4 Softwaretechnische Umsetzung und Einsatz der Software 240
7.4 1 Programmierung mit der Expertensystem Shell Sprache AionDS 240
7.4.2 Ein modulares Softwaresystem 241
7 4.3 Rapid Prototyping 242
7.5 Das Datenpflegemodul für die Erfahrungsdatenbank 242
7.5.1 Funktionsumfang und Beispiellauf des Datenpflegemoduls EDB 243
7.6 Das LACUNA Modul als Umsetzung des Missing Values Moddls 247
7.6.1 Programmablauf des Softwaremoduls LACUNA 258
XIII
7.7 Das Expertisesystem OASE 264
7.7.1 Programmablauf des OASE Moduls am Beispiel der Gerresheimer Glas AG 264
7.8 Systemseite 275
7.9 Hardwarevoraussetzungen 276
Anhang 1 Sourcecode Auszug Clusteranalyseverfahren 277
Anhang 2 Matrix der paarweisen Objektdistanzen 291
Anhang 3 Korrelationsmatrix 298
Literaturverzeichnis 301
XIV
Tabellenverzeichnis
Tab. 1 1: Die zehn größten Outsourcing Anbieter Deutschlands 19
Tab. 2 1: Die vier Phasen der Outsourcingkunden Akquisition 30
Tab. 2 2: KZ Kostenmodell (OSA 1994) 41
Tab. 2 3: Beeinflussungsfaktoren des Akquisitionsprozesses 43
Tab. 3 1: Die dBase Datenbankstruktur 72
Tab. 3 2: Übersicht für die dBase Kommandos in AionDS 88
Tab. 3 3: Einflußmatrix des LACUNA Modells 98
Tab. 3 4: Einflußmatrix eines Merkmals 100
Tab. 3 5: Semantische Ausprägungen der Intervallskala. 103
Tab. 3 6: Ausgewählte Merkmale zur Bewertung des Merkmals Reifegrad. 104
Tab. 3 7: Einflußmatrix des Merkmals Reifegrad 105
Tab. 3 8: Häufigkeitstableau für das Merkmal Reifegrad 106
Tab. 3 9: Tableau der relativen Häufigkeiten für das Merkmal Reifegrad 107
Tab. 3 10: Experton für das Merkmal Reifegrad. 109
Tab. 3 11: Intervalle der gewogenen Mittelwerte HO
Tab. 3 12: Präferenzenrelation 111
Tab. 3 13: Intervallmitten der Intervalle der gewogenen Mittelwerte aus Tab. 3 11 111
Tab. 3 14: Berechnete Gewichte der Intervallmitten aus Tab. 3 13 112
Tab. 4 1: Algorithmus der agglomerativen Verfahren 129
Tab. 4 2: Eindimensionale Auswertungsmethoden 142
Tab. 4 3: Berechnungsvorschriften der Lageparameter 143
Tab. 4 4: Ausgewählte Merkmale und Skalierungen 154
Tab. 4 5: Clusterverteilung verschiedener Verfahren 155
Tab. 4 6: Clusterung mit Fokussierung auf das Objekt tVERSlCHER F39 156
Tab. 5 1: Merkmalsvektor Idealkunde 166
Tab. 5 2: Kombinationsmöglichkeiten von Akquisitionsobjekten 167
XV
Tab. 6 1: Trends der 90er Jahre auf dem Gebiet der Informationsverarbeitung. 184
Tab. 6 2: Marktübersicht Kl Werkzeuge 189
Tab. 6 3: Übersicht Unterscheidungskriterien konventioneller und wissensbas. Systeme 194
Tab. 6 4: Wissensrepräsentation in AionDS. 210
Tab. 6 5: List und Set Operationen in AionDS 216
Tab. 7 1: Kennzahlen der Firma OSA 235
Tab. 7 2: Das Leistungsangebot der Firma OSA 236
Tab. 7 3: Kennzahlen der Gerresheimer Glas AG (1992/93) inMio. DM 239
Tab. 7 4: Merkmale der Fallstudie 250
Tab. 7 5: Transformation der Korrelationskoeffizienten 252
Tab. 7 6: Matrix der Einflüsse aller Merkmale auf das Merkmal Reifegrad. 253
Tab. 7 7: Häuflgkeitstableau der Einfluß Matrix für das Merkmal Reifegrad 254
Tab. 7 8: Erwartungswerte für das Merkmal Reifegrad 255
XVI
Abbildungsverzeichnis
Abb. 1 1: Mögliche Strukturierung des Outsourcing Begriffs 13
Abb. 1 2: Der Outsourcing Zyklus 15
Abb. 1 3: Übersicht Marktformen 17
Abb. 1 4: Nachfrageerwartungen unternehmensnaher Dienstleister in Deutschland 20
Abb. 1 5: Marktentwicklung DeutschlandFacilities Management (FM) 21
Abb. 1 6: Differenzierung der Outsourcing Anbieter nach ihrer Herkunft 24
Abb. 2 1: Fokussierung auf die Problemstellung 32
Abb. 2 2: Akquisitionsebenen der OSA, November 1993 38
Abb. 2 3: Beeinflussungsfaktoren für die Qualität eines Outourcing Angebots 49
Abb. 2 4: Angebotsverbesserung durch computerunterstützt bedingter Zeiteinsparung 53
Abb. 2 5: Methodische Konzeptionen. 65
Abb. 3 1: Konzeption zur Schließung von Informationslücken 67
Abb. 3 2: Fragebogen zur Datenerfassung 70
Abb. 3 3: Bildschirmmaske: OSA Fragebogen 73
Abb. 3 4: Eingabe des Branchencodes in die Erfahrungsdatenbank 76
Abb. 3 5: Spezifizierung der Outsourcing Motivation 79
Abb. 3 6: Bildschirmmaske Ansprechpartner 81
Abb. 3 7: Bildschirmmaske Unternehmen am Markt 83
Abb. 3 8: Bildschirmmaske DVinnerhalb des Unternehmens 84
Abb. 3 9: Bildschirmmaske Systemnähe zum Outsourcer . 85
Abb. 3 10: Lösungsstrategie zur Schließung von Datenlücken (LACUNA) 95
Abb. 3 11: Missing Values Modell aus der Sicht eines Entscheidungsträgers 115
Abb. 4 1: Verfahren der Informationsauswertung 120
Abb. 4 3: Systematisierung der Clusteranalyseverfahren 127
Abb. 4 4: Grundtypen der Clusteranalyseverfahren 128
Abb. 4 5: Darstellung der Häufigkeitsauszählung des Merkmals TYP als Balkendiagramm 145
Abb. 4 6: Darstellung der Häufigkeitsauszählung des Merkmals TYP als Kreisdiagramm.. 146
Abb. 4 7: Box Plos der ausgewählten Merkmale 147
Abb. 4 8: Übersicht über die Distanzmaße 152
XVII
Abb. 4 9: Ellenbogenkriterium Complete Linkage Verfahren 157
Abb. 4 10: Grafik Linkage Verfahren 158
Abb. 4 11: Dendogramm Complete Linkage Verfahren 159
Abb. 4 12: Ergebnis des Clusteranalyseverfahrens 162
Abb. 5 1: Sterndiagramm Idealkunde 166
Abb. 5 2: Entscheidungsverfahren Idealkundenmodell 170
Abb. 5 3: Häufigkeitsverteilung des Merkmals Status 175
Abb. 6 1: Übersicht Expertensystem Typen 198
Abb. 6 2: Komponenten eines Expertensystems 199
Abb. 6 3: Der Prozeß der Expertensystem Entstehung 202
Abb. 6 4: Expertensystem Tools 203
Abb. 6 5: Wartungsarten von Expertensystemen 206
Abb. 6 6: Die inferenzgetriebene Datenverarbeitung 207
Abb. 6 7: Aufbau inferenzgetriebener Datenverarbeitung 209
Abb. 6 8: Beispiel einer vorwärtsverketteten Regel in AionDS 212
Abb. 6 9: Beispiel einer rückwärtsverketteten Regel in AionDS 214
Abb. 6 10: Function Editor in AionDS. 218
Abb. 7 1: Konzeption der OSA Fallstudie 231
Abb. 7 3: AionDS Programmierwerkzeug (Expertensystem Shell) 240
Abb. 7 4: Windows Programmgruppe OSA 241
Abb. 7 5: Hauptmenü des Softwaremoduls EDB 243
Abb. 7 6: Bildschirmmaske Modifizieren eines Datensatzes 245
Abb. 7 7: Bildschirmmaske für die Eingabe Systemnähe zum Outsourcer . 246
Abb. 7 8: Bildschirmausgabe der Liste aller Firmen 247
Abb. 7 10: Übersicht Lacuna Modell 248
Abb. 7 11: Flußdiagramm des LACUNA Softwaremoduls. 257
Abb. 7 12: Hauptmenü des Softwaremoduls LACUNA 259
Abb. 7 13:Auswahlmenü Firmen 260
Abb. 7 14: Auswahlliste Merkmale 261
Abb. 7 15: Bildschirmmaske LACUNA Ergebnisbestimmung 262
Abb. 7 16: Hauptmenü des Softwaremoduls OASE 26.5
Abb. 7 17: Auswahlmenü Parameter/Erstellen/Ausgabe des OASE Moduls 266
XVIII
Abb. 7 18: Initialisierung der Parameter fiir die Clusteranalyseverfahren 266
Abb. 7 19: Clustering Monitor des OASE Moduls 268
Abb. 7 20: Ergebnis Monitor des OASE Moduls 268
Abb. 7 21: Expertise Monitor des OASE Moduls. 269
Abb. 7 22: Ergebnis Menü des Oase Moduls 270
Abb. 7 23: Auszug der Anzeige der erzeugten Klassen 271
Abb. 7 24: Beispiel fiir eine Expertise 273
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