Verfügbarkeit: Datenbasierte Optimierung des Business Management Systems

Datenbasierte Optimierung des Business Management Systems: Geschäftsprozesse verbessern mit Data Analytics, Industrie 4.0, KI, Chatbots und Co.

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Fritz, Jürgen 1949- (VerfasserIn)
Format:	Buch
Sprache:	German
Veröffentlicht:	München Hanser [2022]
Schlagworte:	Unternehmen Digitalisierung Prozesskette Datenanalyse Betriebliches Informationssystem Prozessmanagement Datenmanagement Prozessoptimierung Künstliche Intelligenz Prozessverbesserung FBWIPROZ: Prozessmanagement WIRT2022
Online-Zugang:	Inhaltsverzeichnis
Beschreibung:	XIII, 290 Seiten Illustrationen 25 cm
ISBN:	9783446471313 3446471316

Internformat

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Datensatz im Suchindex

_version_	1804183389698260992
adam_text	INHALT VORWORT ........................................................................................................ V TEIL I: WARUM? DATEN STEHEN IM MITTELPUNKT UND BEEINFLUSSEN MASSGEBLICH DIE STRATEGIE - UND DAMIT DIE GESCHAEFTSPROZESSE ..................................... 1 RASANTE ENTWICKLUNG ................................................................................. 3 1 EINFLUSS VON DATEN AUF GESCHAEFTSPROZESSE ................................. 9 1.1 BUSINESS MANAGEMENT SYSTEM ................................................................... 9 1.2 DATEN ............................................................................................................. 15 1.2.1 HERAUSFORDERUNG: DATENFLUT .............................................................. 15 1.2.2 HERAUSFORDERUNG: EISBERGMODELL ...................................................... 16 2 DATEN ALS MITTELPUNKT ...................................................................... 19 2.1 DATEN: STRUKTUR UND UNTERSCHEIDUNGSKRITERIEN ........................................ 19 2.2 OPTIMIERUNG DURCH STRUKTUR UND TRANSPARENZ ........................................ 25 2.3 BEDEUTUNG VON DATEN UND DATENKULTUR .................................................... 27 2.4 BEISPIELE FUER DATENBASIERTEN OPTIMIERUNG DES BMS ................................ 28 2.4.1 MANAGEMENTPROZESSE ........................................................................ 28 2.4.2 OPERATIVE KERNPROZESSE .................................................................... 29 2.4.3 UNTERSTUETZENDE PROZESSE .................................................................. 30 3 STRATEGIE DEFINIEREN UND UMSETZEN .............................................. 31 3.1 BAUSTEINE UND GRUNDPFEILER DER DATENBASIERTEN OPTIMIERUNG DER GESCHAEFTSPROZESSE ...................................................................... 33 3.1.1 TECHNOLOGIEN, TECHNIKEN UND METHODEN ........................................ 34 3.1.2 TRANSFORMATION DER GESCHAEFTSPROZESSE ............................................. 35 3.1.3 ORGANISATION ....................................................................................... 36 3.1.4 QUALIFIKATION DER MITARBEITENDEN ..................................................... 38 3.1.5 KULTURELLE TRANSFORMATION ................................................................. 41 3.2 VORGEHEN ZUR DEFINITION UND UMSETZUNG DER STRATEGIE .......................... 43 3.2.1 REIFEGRAD ERMITTELN ............................................................................. 45 3.2.1.1 REIFEGRADMODELLE FUER PRODUKTIONSSYSTEME ........................ 45 3.2.1.2 REIFEGRADMODELLE FUER GESCHAEFTSPROZESSE .......................... 48 3.2.1.3 QUALITATIVE BEWERTUNG DURCH EXPERTENINTERVIEWS ............ 50 3.2.1.4 KRITISCHE BEWERTUNG DER REIFEGRADERMITTLUNG .................. 50 3.2.2 POTENZIALBEWERTUNG VORNEHMEN ....................................................... 51 3.2.3 ANWENDUNGSFAELLE GESTALTEN UND UMSETZEN ...................................... 52 3.2.4 PROJEKTIERUNG DURCHFUEHREN ............................................................... 52 3.2.5 SKALIERUNG UND BREITE UMSETZUNG ................................................... 53 TEIL II: WIE? MIT DATENBASIERTEN TECHNOLOGIEN, TECHNIKEN UND METHODEN EINEN MEHRWERT SCHAFFEN ........................................................................ 55 KLARHEIT ZU DEN BEGRIFFEN ......................................................................... 57 4 BIG DATA: AUS DER FLUT SEGEN MACHEN .......................................... 59 4.1 DATEN SPEICHERN UND ANALYSIEREN ............................................................... 59 4.2 DATA LAKE UND DATA WAREHOUSE ................................................................... 61 4.3 CLOUD: SERVICEMODELLE UND UMSETZUNGSKONZEPTE .................................... 65 4.3.1 TECHNISCHE UMSETZUNG MIT DER CLOUD .............................................. 65 4.3.2 CLOUD VS. ON-PREMISES .................................................................... 65 4.3.3 CLOUD: SERVICEMODELLE UND STRATEGIEN .............................................. 68 4.4 DATENQUALITAET, DATEN UND INFORMATIONEN .................................................. 71 4.4.1 DATENQUALITAET ....................................................................................... 71 4.4.2 VON DATEN UEBER INFORMATIONEN ZU WISSEN ...................................... 73 5 INTERNET OF THINGS: MIT VERNETZUNG PUNKTEN ............................... 75 5.1 INDUSTRIE 4.0 ................................................................................................... 76 5.2 KOLLABORIERENDE ROBOTER (COBOTS) ............................................................... 84 5.3 MOBILE NETZWERKE MIT 5G ............................................................................. 87 5.4 ERWEITERTE REALITAET: VR-AR-MR-SYSTEME ..................................................... 91 5.4.1 VIRTUELLE REALITAET (VIRTUAL REALITY) .................................................. 91 5.4.2 VERBESSERTE ODER ERWEITERTE REALITAET (AUGMENTED REALITY/ ASSISTED REALITY) ................................................................................. 92 5.4.3 GEMISCHTE REALITAET (MIXED REALITY) ................................................... 96 5.4.4 ERZEUGUNG DER ERWEITERTEN REALITAETEN ............................................ 97 5.5 BLOCKCHAIN ..................................................................................................... 98 5.5.1 GRUNDLAGEN ......................................................................................... 98 5.5.2 OEFFENTLICHE (PUBLIC) UND ZUGRIFFSBEGRENZTE (PERMISSIONED) BLOCKCHAIN-NETZWERKE ....................................................................... 102 5.5.3 ANWENDUNGEN FUER DIE BLOCKCHAIN .................................................... 102 5.5.4 UMSETZUNG DER BLOCKCHAIN .............................................................. 103 5.6 DIGITALE ZWILLINGE ......................................................................................... 104 6 DATA SCIENCE, DATA ANALYTICS, DATA MINING UND CO.: VON ERKENNTNISGEWINNUNG ZU ERFOLGREICHEM LERNEN ................ 107 6.1 DATA-ANALYTICS-PROZESS: VON DESKRIPTIVEN ZU PRAESKRIPTIVEN ANALYSEN .. 108 6.1.1 DESKRIPTIVE ANALYSEN (DESCRIPTIVE ANALYTICS) ................................ 109 6.1.2 DIAGNOSTISCHE ANALYSE (DIAGNOSTIC ANALYTICS) ................................ 109 6.1.3 PRAEDIKTIVE ANALYSE (PREDICTIVE ANALYTICS) ...................................... 109 6.1.4 PRAESKRIPTIVE ANALYSE (PRESCRIPTIVE ANALYTICS) ................................ 110 6.2 DATA MINING: TEXT-, WEB-, PROCESS-, TASK MINING ...................................... 110 6.2.1 DATA MINING ......................................................................................... 110 6.2.1.1 BEOBACHTUNGSPROBLEME ........................................................ 111 6.2.1.2 PROGNOSEPROBLEME ................................................................. 115 6.2.1.3 ZUSAMMENFASSUNG .............................................................. 123 6.2.2 TEXT MINING ......................................................................................... 124 6.2.2.1 ALGORITHMEN UND ANWENDUNGEN ........................................ 125 6.2.2.2 GRENZEN VON TEXT MINING .................................................... 128 OE.2.2.3 UMSETZUNG VON TEXT MINING ............................................... 128 6.2.3 WEB MINING ......................................................................................... 128 6.2.3.1 INHALTE (CONTENT MINING) ................................................... 130 OE.2.3.2 STRUKTUR DER VERLINKUNG (STRUCTURE MINING) ................... 130 OE.2.3.3 NUTZERVERHALTEN (USAGE MINING) ........................................ 130 OE.2.3.4 WEB MINING TOOLS ................................................................. 131 6.2.4 LOESUNGEN FUER DATA-MINING-PROJEKTE ................................................. 131 6.2.5 PROCESS MINING UND TASK MINING ..................................................... 132 6.2.6 AUTOMATISIERUNG VON UNTERNEHMENSPROZESSEN - ROBOTIC PROCESS AUTOMATION (RPA) ............................................................................... 137 6.3 KUENSTLICHE INTELLIGENZ ................................................................................... 139 6.3.1 WISSENSREPRAESENTATION (KNOWLEDGE REPRESENTATION) .................... 141 6.3.2 MASCHINELLES LERNEN (MACHINE LEARNING) ...................................... 142 6.3.2.1 TYPEN DES MASCHINELLEN LERNENS ...................................... 146 6.3.2.2 SCHRITTE BEIM MASCHINELLEN LERNEN .................................... 152 6.3.2.3 EXTRAKTION DER MERKMALE (FEATURE EXTRACTION) ................ 153 6.3.2.4 DEEP LEARNING ....................................................................... 154 6.4 KUNDENINTERAKTIONSMANAGEMENT (CUSTOMER INTERACTION MANAGEMENT) ................................................................................................. 162 TEIL III: WAS? ANWENDUNGSFAELLE FUER DIE DATENBASIERTE OPTIMIERUNG DES BUSINESS MANAGEMENTSYSTEMS ............................................................... 167 7 MANAGEMENTPROZESSE: STRATEGIE FESTLEGEN, DIE ORGANISATION LEITEN, VERBESSERN UND MENSCHEN EINBINDEN ............................. 171 7.1 ZIELE DEFINIEREN UND VERFOLGEN ..................................................................... 171 7.1.1 STRATEGISCHE POSITIONIERUNG ............................................................... 171 7.1.2 TRANSPARENZ DURCH UNTER NEHMENS WEITE DATENVERFUEGBARKEIT ........ 174 7.1.3 VISUELLES MANAGEMENT ....................................................................... 175 7.2 MANAGEMENTBEWERTUNG ............................................................................... 177 7.2.1 INDIKATOREN (KPI) ............................................................................... 177 7.2.2 TRANSPARENZ UEBER ALLE GESCHAEFTSPROZESSE, INDIKATOREN ZU PROZESSERGEBNISSEN ........................................................................... 178 7.2.3 AUDIT-MANAGEMENT ............................................................................. 179 7.2.4 KUNDENSTATUS ....................................................................................... 180 7.3 KOMMUNIKATION ............................................................................................. 181 7.3.1 INTERAKTION UND ZUSAMMENARBEIT (KOLLABORATION) ......................... 181 7.3.1.1 VIDEOKONFERENZSYSTEME ....................................................... 181 7.3.1.2 STANDARDANWENDUNGEN - UNTERSTUETZT DURCH DIE CLOUD ... 181 7.3.1.3 INTERAKTIVE FORMATE ............................................................... 182 7.3.2 WEBINARE ZUR STRATEGISCHEN POSITIONIERUNG MIT DIGITALEN FORMATEN .................................................................................. 185 7.4 VERBESSERUNG .................................................................................................. 185 7.4.1 KUNDEN UND MEINUNGSUMFRAGEN ..................................................... 186 7.4.2 WISSENSMANAGEMENT ......................................................................... 186 7.4.2.1 DATEN AUSWAEHLEN ................................................................... 188 7.4.2.2 DATEN IN NUTZERTAUGLICHE INFORMATIONEN VERARBEITEN .... 188 7.4.2.3 REGELMAESSIGE AKTUALISIERUNG DES SYSTEMS ........................ 189 7.4.3 PRODUKTINTEGRITAET ................................................................................. 189 7.4.4 AKTIVE MARKT UND FELDBEOBACHTUNG ................................................ 191 8 OPERATIVE KERNPROZESSE: KUNDENFORDERUNGEN UEBERSETZEN, WERTSCHOEPFUNG ERZEUGEN UND SERVICE SICHERSTELLEN ................... 193 8.1 KUNDENFORDERUNGEN DEFINIEREN ................................................................... 193 8.1.1 MARKTANFORDERUNGEN ERMITTELN ......................................................... 193 8.1.2 KUNDENANFORDERUNGEN DETAILLIERT ERFASSEN ...................................... 194 8.1.3 KUNDENAKQUISE UNTERSTUETZEN ........................................................... 195 8.2 PRODUKT-, PROZESS UND DIENSTLEISTUNGSENTWICKLUNG ................................ 195 8.2.1 IP-MANAGEMENT ................................................................................... 197 8.2.2 VERBESSERUNG UND BESCHLEUNIGUNG VON ENTWICKLUNGSPROZESSEN 198 8.2.3 PROTOTYPENERSTELLUNG UND -VISUALISIERUNG MIT DEM DIGITALEN ZWILLING ............................................................................................... 201 8.2.4 LIEFERANTENEINBINDUNG ...................................................................... 202 8.3 PRODUKT UND PROZESSVALIDIERUNG .............................................................. 202 8.3.1 VALIDIERUNG MIT DEM DIGITALEN ZWILLING .......................................... 203 8.3.2 SOZIALE NETZWERKE .............................................................................. 203 8.3.3 VERTRIEBSDATEN .................................................................................... 203 8.3.4 PROZESSSIMULATIONEN .......................................................................... 204 8.3.5 LIEFERANTENPORTALE .............................................................................. 204 8.4 PRODUKTION UND DIENSTLEISTUNGSERBRINGUNG .............................................. 206 8.4.1 DURCHGAENGIGKEIT DER DATEN ZWISCHEN ENTWICKLUNG UND ERBRINGUNG .......................................................................................... 206 8.4.2 AUTOMATISIERUNG UND AUTONOMISIERUNG VON PROZESSEN ................ 206 8.4.3 INFORMATIONSAUSTAUSCH UND -VERARBEITUNG DURCH DIGITALE PROZESSDOKUMENTATION, XR UND NLP ............................................... 209 8.4.3.1 DIGITALE PROZESSDOKUMENTATIONEN ...................................... 209 8.4.3.2 INFORMATIONEN ZUM RICHTIGEN ZEITPUNKT AN DER RICHTIGEN STELLE MITTELS XR ................................................................... 210 8.4.3.3 DIGITALE SPRACHASSISTENTEN ................................................... 211 8.4.4 KOLLABORATIONSFAEHIGE ROBOTER (COBOTS) ............................................. 212 8.4.5 QUALITAETSSICHERUNG ............................................................................. 212 8.4.5.1 PRUEFUNG MIT BILDGEBENDEN VERFAHREN ................................ 213 8.4.5.2 GERAEUSCHPRUEFUNG ................................................................... 217 8.4.5.3 FUNKTIONSPRUEFUNG ................................................................. 217 8.4.5.4 PRUEFUNG MIT EXTENDED REALITY (XR) .................................... 218 8.5 KUNDENDIENST .................................................................................................. 220 8.5.1 PRODUKTANWENDUNG ............................................................................. 221 8.5.2 WARTUNG ............................................................................................... 222 8.5.2.1 EINSATZ VON SPRACHASSISTENTEN ............................................ 222 8.5.2.2 EINSATZ VON AUGMENTED REALITY (AR) .................................. 223 8.5.2.3 FERNWARTUNG ........................................................................... 224 8.5.2.4 AUSWERTUNG WARTUNGSBERICHTE .......................................... 225 8.5.3 BEANSTANDUNGSMANAGEMENT ............................................................. 226 8.5.3.1 AUTOMATISIERTE KUNDENINTERAKTION .................................... 226 8.5.3.2 ANALYSE VON BEANSTANDUNGEN ............................................ 227 8.5.3.3 LIEFERANTENEINBINDUNG ......................................................... 232 9 UNTERSTUETZUNGSPROZESSE: RAND UND RAHMENBEDINGUNGEN SCHAFFEN UND ERHALTEN ....................................................................... 233 9.1 QUALITAETSMANAGEMENT ................................................................................... 233 9.1.1 DIGITALE DOKUMENTATION FUER PROZESS-AUDITS .................................... 233 9.1.2 FERN-AUDITS (REMOTE AUDITS) ............................................................. 235 9.1.3 ORGANISATION, MANAGEMENT UND DURCHFUEHRUNG VON AUDITS .......... 236 9.2 AENDERUNGSMANAGEMENT ............................................................................... 237 9.3 INFRASTRUKTUR BEREITSTELLEN UND WARTEN ....................................................... 239 9.3.1 PRAEVENTIVE WARTUNG UND INSTANDHALTUNG ........................................ 239 9.3.2 KALIBRIERUNG VON MASCHINEN UND MESSMITTELN .............................. 242 9.3.3 VERBESSERTE PROGRAMMIERUNG VON ROBOTERN .................................. 243 9.4 MATERIALMANAGEMENT ................................................................................... 244 9.4.1 PLANUNG ............................................................................................... 245 9.4.2 TRANSPORT ............................................................................................. 246 9.4.2.1 LIEFERUNG ............................................................................... 246 9.4.2.2 WARENEINGANGSKONTROLLE ....................................................... 247 9.4.3 LAGERUNG ............................................................................................. 247 9.4.4 LOGISTIK ................................................................................................. 248 9.4.5 NUTZUNG ............................................................................................... 249 9.5 PERSONAL UND KOMPETENZMANAGEMENT ....................................................... 252 9.5.1 PERSONALMANAGEMENT ......................................................................... 253 9.5.2 KOMPETENZMANAGEMENT ..................................................................... 257 9.6 FINANZMANAGEMENT ....................................................................................... 260 9.7 SICHERHEITS-, UMWELT UND ENERGIEMANAGEMENT ...................................... 262 TEIL IV: ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK ............................................................ 265 TEIL V: ANHANG ........................................................................................................ 275 LITERATURVERZEICHNIS ..................................................................................... 277 ABKUERZUNGEN ............................................................................................... 281 INDEX ............................................................................................................. 285 DER AUTOR ....................................................................................................... 291
adam_txt	INHALT VORWORT . V TEIL I: WARUM? DATEN STEHEN IM MITTELPUNKT UND BEEINFLUSSEN MASSGEBLICH DIE STRATEGIE - UND DAMIT DIE GESCHAEFTSPROZESSE . 1 RASANTE ENTWICKLUNG . 3 1 EINFLUSS VON DATEN AUF GESCHAEFTSPROZESSE . 9 1.1 BUSINESS MANAGEMENT SYSTEM . 9 1.2 DATEN . 15 1.2.1 HERAUSFORDERUNG: DATENFLUT . 15 1.2.2 HERAUSFORDERUNG: EISBERGMODELL . 16 2 DATEN ALS MITTELPUNKT . 19 2.1 DATEN: STRUKTUR UND UNTERSCHEIDUNGSKRITERIEN . 19 2.2 OPTIMIERUNG DURCH STRUKTUR UND TRANSPARENZ . 25 2.3 BEDEUTUNG VON DATEN UND DATENKULTUR . 27 2.4 BEISPIELE FUER DATENBASIERTEN OPTIMIERUNG DES BMS . 28 2.4.1 MANAGEMENTPROZESSE . 28 2.4.2 OPERATIVE KERNPROZESSE . 29 2.4.3 UNTERSTUETZENDE PROZESSE . 30 3 STRATEGIE DEFINIEREN UND UMSETZEN . 31 3.1 BAUSTEINE UND GRUNDPFEILER DER DATENBASIERTEN OPTIMIERUNG DER GESCHAEFTSPROZESSE . 33 3.1.1 TECHNOLOGIEN, TECHNIKEN UND METHODEN . 34 3.1.2 TRANSFORMATION DER GESCHAEFTSPROZESSE . 35 3.1.3 ORGANISATION . 36 3.1.4 QUALIFIKATION DER MITARBEITENDEN . 38 3.1.5 KULTURELLE TRANSFORMATION . 41 3.2 VORGEHEN ZUR DEFINITION UND UMSETZUNG DER STRATEGIE . 43 3.2.1 REIFEGRAD ERMITTELN . 45 3.2.1.1 REIFEGRADMODELLE FUER PRODUKTIONSSYSTEME . 45 3.2.1.2 REIFEGRADMODELLE FUER GESCHAEFTSPROZESSE . 48 3.2.1.3 QUALITATIVE BEWERTUNG DURCH EXPERTENINTERVIEWS . 50 3.2.1.4 KRITISCHE BEWERTUNG DER REIFEGRADERMITTLUNG . 50 3.2.2 POTENZIALBEWERTUNG VORNEHMEN . 51 3.2.3 ANWENDUNGSFAELLE GESTALTEN UND UMSETZEN . 52 3.2.4 PROJEKTIERUNG DURCHFUEHREN . 52 3.2.5 SKALIERUNG UND BREITE UMSETZUNG . 53 TEIL II: WIE? MIT DATENBASIERTEN TECHNOLOGIEN, TECHNIKEN UND METHODEN EINEN MEHRWERT SCHAFFEN . 55 KLARHEIT ZU DEN BEGRIFFEN . 57 4 BIG DATA: AUS DER FLUT SEGEN MACHEN . 59 4.1 DATEN SPEICHERN UND ANALYSIEREN . 59 4.2 DATA LAKE UND DATA WAREHOUSE . 61 4.3 CLOUD: SERVICEMODELLE UND UMSETZUNGSKONZEPTE . 65 4.3.1 TECHNISCHE UMSETZUNG MIT DER CLOUD . 65 4.3.2 CLOUD VS. ON-PREMISES . 65 4.3.3 CLOUD: SERVICEMODELLE UND STRATEGIEN . 68 4.4 DATENQUALITAET, DATEN UND INFORMATIONEN . 71 4.4.1 DATENQUALITAET . 71 4.4.2 VON DATEN UEBER INFORMATIONEN ZU WISSEN . 73 5 INTERNET OF THINGS: MIT VERNETZUNG PUNKTEN . 75 5.1 INDUSTRIE 4.0 . 76 5.2 KOLLABORIERENDE ROBOTER (COBOTS) . 84 5.3 MOBILE NETZWERKE MIT 5G . 87 5.4 ERWEITERTE REALITAET: VR-AR-MR-SYSTEME . 91 5.4.1 VIRTUELLE REALITAET (VIRTUAL REALITY) . 91 5.4.2 VERBESSERTE ODER ERWEITERTE REALITAET (AUGMENTED REALITY/ ASSISTED REALITY) . 92 5.4.3 GEMISCHTE REALITAET (MIXED REALITY) . 96 5.4.4 ERZEUGUNG DER ERWEITERTEN REALITAETEN . 97 5.5 BLOCKCHAIN . 98 5.5.1 GRUNDLAGEN . 98 5.5.2 OEFFENTLICHE (PUBLIC) UND ZUGRIFFSBEGRENZTE (PERMISSIONED) BLOCKCHAIN-NETZWERKE . 102 5.5.3 ANWENDUNGEN FUER DIE BLOCKCHAIN . 102 5.5.4 UMSETZUNG DER BLOCKCHAIN . 103 5.6 DIGITALE ZWILLINGE . 104 6 DATA SCIENCE, DATA ANALYTICS, DATA MINING UND CO.: VON ERKENNTNISGEWINNUNG ZU ERFOLGREICHEM LERNEN . 107 6.1 DATA-ANALYTICS-PROZESS: VON DESKRIPTIVEN ZU PRAESKRIPTIVEN ANALYSEN . 108 6.1.1 DESKRIPTIVE ANALYSEN (DESCRIPTIVE ANALYTICS) . 109 6.1.2 DIAGNOSTISCHE ANALYSE (DIAGNOSTIC ANALYTICS) . 109 6.1.3 PRAEDIKTIVE ANALYSE (PREDICTIVE ANALYTICS) . 109 6.1.4 PRAESKRIPTIVE ANALYSE (PRESCRIPTIVE ANALYTICS) . 110 6.2 DATA MINING: TEXT-, WEB-, PROCESS-, TASK MINING . 110 6.2.1 DATA MINING . 110 6.2.1.1 BEOBACHTUNGSPROBLEME . 111 6.2.1.2 PROGNOSEPROBLEME . 115 6.2.1.3 ZUSAMMENFASSUNG . 123 6.2.2 TEXT MINING . 124 6.2.2.1 ALGORITHMEN UND ANWENDUNGEN . 125 6.2.2.2 GRENZEN VON TEXT MINING . 128 OE.2.2.3 UMSETZUNG VON TEXT MINING . 128 6.2.3 WEB MINING . 128 6.2.3.1 INHALTE (CONTENT MINING) . 130 OE.2.3.2 STRUKTUR DER VERLINKUNG (STRUCTURE MINING) . 130 OE.2.3.3 NUTZERVERHALTEN (USAGE MINING) . 130 OE.2.3.4 WEB MINING TOOLS . 131 6.2.4 LOESUNGEN FUER DATA-MINING-PROJEKTE . 131 6.2.5 PROCESS MINING UND TASK MINING . 132 6.2.6 AUTOMATISIERUNG VON UNTERNEHMENSPROZESSEN - ROBOTIC PROCESS AUTOMATION (RPA) . 137 6.3 KUENSTLICHE INTELLIGENZ . 139 6.3.1 WISSENSREPRAESENTATION (KNOWLEDGE REPRESENTATION) . 141 6.3.2 MASCHINELLES LERNEN (MACHINE LEARNING) . 142 6.3.2.1 TYPEN DES MASCHINELLEN LERNENS . 146 6.3.2.2 SCHRITTE BEIM MASCHINELLEN LERNEN . 152 6.3.2.3 EXTRAKTION DER MERKMALE (FEATURE EXTRACTION) . 153 6.3.2.4 DEEP LEARNING . 154 6.4 KUNDENINTERAKTIONSMANAGEMENT (CUSTOMER INTERACTION MANAGEMENT) . 162 TEIL III: WAS? ANWENDUNGSFAELLE FUER DIE DATENBASIERTE OPTIMIERUNG DES BUSINESS MANAGEMENTSYSTEMS . 167 7 MANAGEMENTPROZESSE: STRATEGIE FESTLEGEN, DIE ORGANISATION LEITEN, VERBESSERN UND MENSCHEN EINBINDEN . 171 7.1 ZIELE DEFINIEREN UND VERFOLGEN . 171 7.1.1 STRATEGISCHE POSITIONIERUNG . 171 7.1.2 TRANSPARENZ DURCH UNTER NEHMENS WEITE DATENVERFUEGBARKEIT . 174 7.1.3 VISUELLES MANAGEMENT . 175 7.2 MANAGEMENTBEWERTUNG . 177 7.2.1 INDIKATOREN (KPI) . 177 7.2.2 TRANSPARENZ UEBER ALLE GESCHAEFTSPROZESSE, INDIKATOREN ZU PROZESSERGEBNISSEN . 178 7.2.3 AUDIT-MANAGEMENT . 179 7.2.4 KUNDENSTATUS . 180 7.3 KOMMUNIKATION . 181 7.3.1 INTERAKTION UND ZUSAMMENARBEIT (KOLLABORATION) . 181 7.3.1.1 VIDEOKONFERENZSYSTEME . 181 7.3.1.2 STANDARDANWENDUNGEN - UNTERSTUETZT DURCH DIE CLOUD . 181 7.3.1.3 INTERAKTIVE FORMATE . 182 7.3.2 WEBINARE ZUR STRATEGISCHEN POSITIONIERUNG MIT DIGITALEN FORMATEN . 185 7.4 VERBESSERUNG . 185 7.4.1 KUNDEN UND MEINUNGSUMFRAGEN . 186 7.4.2 WISSENSMANAGEMENT . 186 7.4.2.1 DATEN AUSWAEHLEN . 188 7.4.2.2 DATEN IN NUTZERTAUGLICHE INFORMATIONEN VERARBEITEN . 188 7.4.2.3 REGELMAESSIGE AKTUALISIERUNG DES SYSTEMS . 189 7.4.3 PRODUKTINTEGRITAET . 189 7.4.4 AKTIVE MARKT UND FELDBEOBACHTUNG . 191 8 OPERATIVE KERNPROZESSE: KUNDENFORDERUNGEN UEBERSETZEN, WERTSCHOEPFUNG ERZEUGEN UND SERVICE SICHERSTELLEN . 193 8.1 KUNDENFORDERUNGEN DEFINIEREN . 193 8.1.1 MARKTANFORDERUNGEN ERMITTELN . 193 8.1.2 KUNDENANFORDERUNGEN DETAILLIERT ERFASSEN . 194 8.1.3 KUNDENAKQUISE UNTERSTUETZEN . 195 8.2 PRODUKT-, PROZESS UND DIENSTLEISTUNGSENTWICKLUNG . 195 8.2.1 IP-MANAGEMENT . 197 8.2.2 VERBESSERUNG UND BESCHLEUNIGUNG VON ENTWICKLUNGSPROZESSEN 198 8.2.3 PROTOTYPENERSTELLUNG UND -VISUALISIERUNG MIT DEM DIGITALEN ZWILLING . 201 8.2.4 LIEFERANTENEINBINDUNG . 202 8.3 PRODUKT UND PROZESSVALIDIERUNG . 202 8.3.1 VALIDIERUNG MIT DEM DIGITALEN ZWILLING . 203 8.3.2 SOZIALE NETZWERKE . 203 8.3.3 VERTRIEBSDATEN . 203 8.3.4 PROZESSSIMULATIONEN . 204 8.3.5 LIEFERANTENPORTALE . 204 8.4 PRODUKTION UND DIENSTLEISTUNGSERBRINGUNG . 206 8.4.1 DURCHGAENGIGKEIT DER DATEN ZWISCHEN ENTWICKLUNG UND ERBRINGUNG . 206 8.4.2 AUTOMATISIERUNG UND AUTONOMISIERUNG VON PROZESSEN . 206 8.4.3 INFORMATIONSAUSTAUSCH UND -VERARBEITUNG DURCH DIGITALE PROZESSDOKUMENTATION, XR UND NLP . 209 8.4.3.1 DIGITALE PROZESSDOKUMENTATIONEN . 209 8.4.3.2 INFORMATIONEN ZUM RICHTIGEN ZEITPUNKT AN DER RICHTIGEN STELLE MITTELS XR . 210 8.4.3.3 DIGITALE SPRACHASSISTENTEN . 211 8.4.4 KOLLABORATIONSFAEHIGE ROBOTER (COBOTS) . 212 8.4.5 QUALITAETSSICHERUNG . 212 8.4.5.1 PRUEFUNG MIT BILDGEBENDEN VERFAHREN . 213 8.4.5.2 GERAEUSCHPRUEFUNG . 217 8.4.5.3 FUNKTIONSPRUEFUNG . 217 8.4.5.4 PRUEFUNG MIT EXTENDED REALITY (XR) . 218 8.5 KUNDENDIENST . 220 8.5.1 PRODUKTANWENDUNG . 221 8.5.2 WARTUNG . 222 8.5.2.1 EINSATZ VON SPRACHASSISTENTEN . 222 8.5.2.2 EINSATZ VON AUGMENTED REALITY (AR) . 223 8.5.2.3 FERNWARTUNG . 224 8.5.2.4 AUSWERTUNG WARTUNGSBERICHTE . 225 8.5.3 BEANSTANDUNGSMANAGEMENT . 226 8.5.3.1 AUTOMATISIERTE KUNDENINTERAKTION . 226 8.5.3.2 ANALYSE VON BEANSTANDUNGEN . 227 8.5.3.3 LIEFERANTENEINBINDUNG . 232 9 UNTERSTUETZUNGSPROZESSE: RAND UND RAHMENBEDINGUNGEN SCHAFFEN UND ERHALTEN . 233 9.1 QUALITAETSMANAGEMENT . 233 9.1.1 DIGITALE DOKUMENTATION FUER PROZESS-AUDITS . 233 9.1.2 FERN-AUDITS (REMOTE AUDITS) . 235 9.1.3 ORGANISATION, MANAGEMENT UND DURCHFUEHRUNG VON AUDITS . 236 9.2 AENDERUNGSMANAGEMENT . 237 9.3 INFRASTRUKTUR BEREITSTELLEN UND WARTEN . 239 9.3.1 PRAEVENTIVE WARTUNG UND INSTANDHALTUNG . 239 9.3.2 KALIBRIERUNG VON MASCHINEN UND MESSMITTELN . 242 9.3.3 VERBESSERTE PROGRAMMIERUNG VON ROBOTERN . 243 9.4 MATERIALMANAGEMENT . 244 9.4.1 PLANUNG . 245 9.4.2 TRANSPORT . 246 9.4.2.1 LIEFERUNG . 246 9.4.2.2 WARENEINGANGSKONTROLLE . 247 9.4.3 LAGERUNG . 247 9.4.4 LOGISTIK . 248 9.4.5 NUTZUNG . 249 9.5 PERSONAL UND KOMPETENZMANAGEMENT . 252 9.5.1 PERSONALMANAGEMENT . 253 9.5.2 KOMPETENZMANAGEMENT . 257 9.6 FINANZMANAGEMENT . 260 9.7 SICHERHEITS-, UMWELT UND ENERGIEMANAGEMENT . 262 TEIL IV: ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK . 265 TEIL V: ANHANG . 275 LITERATURVERZEICHNIS . 277 ABKUERZUNGEN . 281 INDEX . 285 DER AUTOR . 291
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spelling	Fritz, Jürgen 1949- Verfasser (DE-588)122301412 aut Datenbasierte Optimierung des Business Management Systems Geschäftsprozesse verbessern mit Data Analytics, Industrie 4.0, KI, Chatbots und Co. Jürgen Fritz München Hanser [2022] ©2022 XIII, 290 Seiten Illustrationen 25 cm txt rdacontent n rdamedia nc rdacarrier Unternehmen (DE-588)4061963-1 gnd rswk-swf Digitalisierung (DE-588)4123065-6 gnd rswk-swf Prozesskette (DE-588)4325683-1 gnd rswk-swf Datenanalyse (DE-588)4123037-1 gnd rswk-swf Betriebliches Informationssystem (DE-588)4069386-7 gnd rswk-swf Prozessmanagement (DE-588)4353072-2 gnd rswk-swf Datenmanagement (DE-588)4213132-7 gnd rswk-swf Prozessoptimierung (DE-588)4176074-8 gnd rswk-swf Digitalisierung Künstliche Intelligenz Prozessverbesserung FBWIPROZ: Prozessmanagement WIRT2022 Unternehmen (DE-588)4061963-1 s Betriebliches Informationssystem (DE-588)4069386-7 s Prozessmanagement (DE-588)4353072-2 s Prozesskette (DE-588)4325683-1 s Prozessoptimierung (DE-588)4176074-8 s Datenmanagement (DE-588)4213132-7 s Datenanalyse (DE-588)4123037-1 s Digitalisierung (DE-588)4123065-6 s DE-604 Erscheint auch als Online-Ausgabe, PDF 978-3-446-47254-9 Erscheint auch als Online-Ausgabe, EPUB 978-3-446-47388-1 DNB Datenaustausch application/pdf http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=033219257&sequence=000001&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA Inhaltsverzeichnis 1\p vlb 20211208 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#vlb
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