No description available.

No description available.

Der Austausch von Wissen zwischen Organisationen gewinnt aufgrund beschleunigter Entwicklungsschleifen und begrenzten internen Möglichkeiten zur Wissensgenerierung immer mehr an Bedeutung. Der vorliegende Beitrag untersucht in diesem Zusammenhang, welche Barrieren den interorganisationalen Wissensaustausch auf der Ebene einzelner Personen einschränken. Dazu wurde anhand einer Literaturanalyse ein ganzheitlicher Ordnungsrahmen zur Identifikation, Zuordnung und Beschreibung der Barrieren gebildet. Darauf aufbauend wurden Methoden entwickelt, die eine Messung und Bewertung der Barrieren ermöglichen. Die Ergebnisse dienen Entscheidungsträgern in Wirtschaft und Wissenschaft, um Störungsquellen in interorganisationalen Wissensflüssen zu identifizieren und liefern eine Grundlage für die Ableitung gezielter Maßnahmen.

Despite the fact that knowledge management (KM) challenges cannot be solved by installing a technical system alone, technical support for KM initiatives is still an important issue and nowadays requires handling of context, intelligent content analysis and extended collaboration support. Since information systems have significantly improved in the last ten years with regards to implementing Web 2.0 features and semantic content analysis, knowledge workers can expect better support from IT than ever. After the human-oriented, technology-oriented (documents), process-riented and social KM phases, KM support now needs integration of those beneficial technologies instead of hyping one and neglecting the other. The true nature and potential of social media does only manifest when people incorporate them into their day-to-day work routines or even "live" the social media idea. The same is true for business process management (BPM). If BPM tools are not integrated into the existing, well-known information systems, acceptance will be low. Practice shows, that employees often do not even know in which process they are currently working.

Die vorliegende Arbeit zur Logistik,verstanden als eine anwendungsorientierte Wissenschaftsdisziplin, verfolgt eine wissenschaftliche sowie praxisorientierte Zielsetzung. Als übergeordnetes Ziel ist die Feststellung des Status quo und der Entwicklungsperspektiven des 4PL-Ansatzes anzuführen. Durch die Verwendung von etablierten Forschungsmethoden wird die wissenschaftliche Rigorosität sichergestellt. Zur Erfüllung der praxisorientierten Zielsetzung wurden Fallstudien und Experteninterviews im Rahmen des Forschungsprozesses verwendet, um zum einen das Wissen aus der Praxis einzubinden und zum anderen eine Relevanz für die Praxis sicherzustellen. Für eine konsistente Praxis-Orientierung wurde die Branche der landwirtschaftlichen Schüttgutlogistik als exemplarisches Anwendungsfeld zur Untersuchung des 4PL-Ansatzes gewählt. Die Schüttgutlogistik beschreibt das Bindeglied zwischen der Landwirtschaft, dem Handel und der Ernährungsindustrie und somit einen Teil eines Netzwerkes. Das Transportvolumen betrug im Jahr 2010 ca. 3,5 Mrd. t, wobei 76 % (2,7 Mrd. t) auf den Straßenverkehr entfielen (Bundesministerium für Ernährung, Landwirtschaft und Verbraucherschutz 2010). In Anlehnung an die Trends der Logistik konnten gefestigte und klassische Strukturen vorgefunden werden, weshalb der 4PL-Ansatz als wahre Innovation untersucht werden konnte. Dies ist dadurch begründet, dass die Branche über genossenschaftliche Strukturen verfügt und neue technologische Trends eher zurückhaltend verfolgt. Dennoch sind die logistischen Herausforderungen wie die Reduzierung von Leerkilometern, die Optimierung der Frachtraumkapazitäten sowie die CO2-Reduzierung laut den befragten Akteuren der Branche von hoher Bedeutung (Müller 2010). Im Rahmen dieser Arbeit wurden daher Methoden, Modelle, Applikationen und Vorgehensweisen entwickelt, welche zur Beantwortung der folgenden übergeordneten Forschungsfragen herangezogen werden: 1. Was ist der Status quo des 4PL-Ansatzes sowie das Anforderungsprofil der landwirtschaftlichen Schüttgutlogistik an den 4PL? 2. Was sind die wichtigsten Diffusionsfaktoren des 4PL-Ansatzes in der deutschen landwirtschaftlichen Schüttgutlogistik? 3. Was sind die Potenziale innerhalb einer Branche durch Einführung eines 4PL? 4. Wie können eine Implementierung sowie die organisatorische Einordnung des 4PL-Ansatzes für eine Branche erfolgen? 5. Welche Trends der Zukunft zeigen Parallelen zum 4PL-Ansatz auf? Die vorliegende kumulative Dissertation zeigt Potenziale für die Branche auf und trägt zum Verständnis einer zukünftigen Entwicklung des 4PL-Ansatzes bei. Zur Zielerreichung wird ein Mixed-Methods-Ansatz verfolgt.

In einer zunehmend komplexen und dynamischen Welt sind Unternehmen mit zahlreichen Herausforderungen konfrontiert: Permanenter technologischer Fortschritt, verschärfter globaler Wettbewerb bei simultan knapper werdenden Ressourcen. Neben der Gewinnung von Rohstoffen und Energieträgern sind auch die Beschaffung von Information und geeigneten Personen (Stichwort demographischer Wandel) zunehmend heraufordernd. Gleichzeitig wird von Unternehmen die Übernahme von gesellschaftlicher und ökologischer Verantwortung verstärkt eingefordert. Diese Entwicklungen sorgen in ihrer Gänze dafür, dass Unternehmen Nachhaltigkeit nicht mehr als „grünen“ Zusatz, sondern als strategische Notwendigkeit begreifen. Nachhaltigkeit zielt als integratives Gesamtkonzept auf die sogenannte Triple-Bottom-Line aus interdependenter ökonomischer, ökologischer und sozialer Nachhaltigkeit, so dass die Beschäftigung mit dem Themengebiet eine besondere Komplexität aufweist. Gleichzeitig erlaubt die Durchdringung sämtlicher Lebens- und Wirtschaftsbereiche mit Informationstechnik und Informationstechnologie (IT) die Nutzung von IT als Enabler für die Erreichung von Nachhaltigkeit. Da für IT aber auch Ressourcen genutzt werden, muss auch die IT selbst Gegenstand von Nachhaltigkeitsbemühungen sein. In der vorliegenden Schrift wird dies adressiert, indem untersucht wird wie nachhaltige IT genutzt werden kann, um Unternehmen nachhaltiger zu gestalten. Dabei wird unter dem Begriff Nachhaltige IT sowohl IT als Enabler für wie auch als Gegenstand von Nachhaltigkeitsbemühungen inkludiert. In einem ersten Schritt wird der Status Quo in Forschung und Praxis der Wirtschaftsinformatik untersucht. Darauf aufbauend werden konkrete Artefakte konstruiert und diskutiert, bevor schließlich die Fragestellung untersucht wird, wie nachhaltige IT auf der Ebene der (IT-)Führung, insbesondere durch Weiterbildung und IT-Governance, verankert werden kann.

Der Anteil älterer und alter Menschen an der Gesamtbevölkerung steigt kontinuierlich an. Diese Entwicklung wird sich auch in den kommenden Jahren fortsetzen. So werden 2050 rund 40 % der deutschen Bevölkerung 60 Jahre oder älter sein. Die Alterung der Bevölkerung wirkt sich auf nahezu alle Lebensbereiche aus und stellt damit Planer und Entscheider auf staatlicher wie auf privater Seite vor neue Herausforderungen. Dies betrifft auch die Frage, wie innerstädtische Einkaufsstandorte, und zwar traditionelle innerstädtische Einkaufsstraßen und innerstädtische Shopping Center, gestaltet werden müssen, um den Anforderungen und Bedürfnissen möglichst aller Altersgruppen und damit auch denjenigen der älteren und alten Konsumenten zu entsprechen. Am Beispiel der Städte Erlangen, Koblenz und Zwickau wird in vorliegender Untersuchung der Frage nachgegangen, wie ältere und alte Menschen die verschiedenen innerstädtischen Einkaufsstandorte wahrnehmen und nutzen, welche Unterschiede diesbezüglich zu jüngeren Kundengruppen bestehen und welche Schlussfolgerungen sich daraus für eine zukunftsgerichtete Gestaltung der traditionellen Einkaufsstraßen und der innerstädtischen Shopping Center ableiten lassen. Für die Untersuchung kam ein breites methodisches Instrumentarium aus Zeitungsrecherchen, Kartierungen, qualitativen Beobachtungen, qualitativen Haushaltsbefragungen sowie quantitativen Passantenbefragungen zur Anwendung. / The portion of the elderly and the aged in Germany’s total population is continuously growing. This development will continue also in the coming years. It is assumed that in 2050 about 40 % of Germany’s population is 60 years of age or older. The ageing of the population has effects on almost all aspects of life und poses new challenges for public and private planners and decision makers. This also goes for the question of designing shopping locations in the city centre including traditional city-centre shopping streets as well as city-centre shopping malls in a way that preferably corresponds to the needs and exigencies of all age groups and hence also to those of the elderly and aged consumers. Using the example of the cities of Erlangen, Koblenz and Zwickau the present investigation explores as to how elderly and aged people conceive and make use of the various shopping locations in the city centre, how this differs from younger groups of customers and which conclusions can be drawn from the results in regard of achieving a forward-looking design of traditional shopping streets and shopping malls in the city centre. A wide methodological spectrum ranging from newspaper research, mapping, qualitative observations and qualitative household surveys to quantitative passers-by surveys were brought to bear within the investigation.

This dissertation deals with composite-based methods for structural equation models with latent variables and their enhancement. It comprises five chapters. Besides a brief introduction in the first chapter, the remaining chapters consisting of four essays cover the results of my PhD studies.Two of the essays have already been published in an international journal. The first essay considers an alternative way of construct modeling in structural equation modeling.While in social and behavioral sciences theoretical constructs are typically modeled as common factors, in other sciences the common factor model is an inadequate way construct modeling due to its assumptions. This essay introduces the confirmatory composite analysis (CCA) analogous to confirmatory factor analysis (CFA). In contrast to CFA, CCA models theoretical constructs as composites instead of common factors. Besides the theoretical presentation of CCA and its assumptions, a Monte Carlo simulation is conducted which demonstrates that misspecifications of the composite model can be detected by the introduced test for overall model fit. The second essay rises the question of how parameter differences can be assessed in the framework of partial least squares path modeling. Since the standard errors of the estimated parameters have no analytical closed-form, the t- and F-test known from regression analysis cannot be directly used to test for parameter differences. However, bootstrapping provides a solution to this problem. It can be employed to construct confidence intervals for the estimated parameter differences, which can be used for making inferences about the parameter difference in the population. To guide practitioners, guidelines were developed and demonstrated by means of empirical examples. The third essay answers the question of how ordinal categorical indicators can be dealt with in partial least squares path modeling. A new consistent estimator is developed which combines the polychoric correlation and partial least squares path modeling to appropriately deal with the qualitative character of ordinal categorical indicators. The new estimator named ordinal consistent partial least squares combines consistent partial least squares with ordinal partial least squares. Besides its derivation, a Monte Carlo simulation is conducted which shows that the new estimator performs well in finite samples. Moreover, for illustration, an empirical example is estimated by ordinal consistent partial least squares. The last essay introduces a new consistent estimator for polynomial factor models. Similarly to consistent partial least squares, weights are determined to build stand-ins for the latent variables, however a non-iterative approach is used. A Monte Carlo simulation shows that the new estimator behaves well in finite samples. / Die vorliegende Dissertation beschäftigt sich mit kompositenbasierten Schätzverfahren für Strukturgleichungsmodelle mit latenten Variablen sowie deren Weiterentwicklung und einhergehenden Problemen bei deren Verwendung in empirischen Studien. Die Arbeit umfasst insgesamt fünf Kapitel. Neben einer kurzen Einleitung im ersten Kapitel beinhalten die verbleibenden Kapitel Teile der Ergebnisse meiner Promotion, die in Form von vier, teilweise schon veröffentlichten Aufsätzen präsentiert werden. Der erste Aufsatz befasst sich mit einer alternativen Modellierungsweise der theoretischen Konstrukte in der Strukturgleichungsmodellierung. Während in den Sozial- und Verhaltenswissenschaften die theoretischen Konstrukte klassischerweise durch sogenannte common factors modelliert werden, stellt dies in manchen Situationen bzw. in anderen Wissenschaftsbereichen eine unplausible Annahme dar. In diesem Teil der Arbeit wird eine abgewandelte Form der konfirmatorischen Faktorenanalyse, die konfirmatorische Kompositenanalyse, vorgestellt, in welcher die theoretischen Konstrukte anstatt durch common factors mit Hilfe von Kompositen modelliert werden. Neben der Ausführung der theoretischen Grundlage wird durch eine Monte Carlo Simulation gezeigt, dass die konfirmatorische Kompositenanalyse geeignet ist, Fehlspezifikationen im zugrundeliegenden Kompositenmodell aufzudecken. In der zweiten Studie wird die Frage aufgeworfen, wie Parameterunterschiede im Rahmen der partial least squares Pfadmodellierung getestet werden können. Da die Standardfehler des Schätzers keine analytisch-geschlossene Form besitzen, kann der aus der Regressionsanalyse bekannte t- bzw. F-Test nicht direkt für die Beantwortung dieser Frage verwendet werden. Einen Ausweg bietet das Bootstrapping, durch welches Konfidenzintervalle um den geschätzten Parameterunterschied konstruiert werden können. Mit Hife dieser können statistische Aussagen über den Parameterunterschied in der Grundgesamtheit gemacht werden. Das vorgestellte Verfahren wird anhand eines empirischen Beispiels demonstriert. Der dritte Aufsatz dieser Arbeit geht der Frage nach, wie ordinale Indikatoren mit festen Kategorien in der partial least squares Pfadmodellierung berücksichtigt werden können. Es wird ein neues, konsistentes Schätzverfahren vorgestellt, das den qualitativen Charakter der ordinalen Variablen mittels der polychorischen Korrelation bei der Schätzung berücksichtigt. Der neue Schätzer trägt den Namen „ordinal consistent partial least squares“ und kombiniert die Verfahren consistent partial least squares und ordinal partial least squares. Neben der Darbietung des Schätzverfahrens wird mit Hilfe einer Monte Carlo Simulation gezeigt, dass das Verfahren ordinal consistent partial least squares geeignet ist, Modelle, die ordinale Indikatoren mit festen Kategorien enthalten, zu schätzen. Darüber hinaus wird ein empirisches Beispiel mit ordinal consistent partial least squares geschätzt. Das letzte Kapitel widmet sich der Schätzung nicht-linearer Strukturgleichungsmodelle mit latenten Variablen, wobei sich die Nichtlinearität auf die latenten Variablen und nicht auf deren Parameter bezieht. In diesem Kontext wird ein neues Schätzverfahren vorgestellt, welches ähnlich wie consistent partial least squares funktioniert und konsistente Parameterschätzungen für rekursive, nicht-lineare Gleichungssysteme liefert. Im Gegensatz zu consistent partial least squares benötigt der vorgestellte Momentenschätzer kein iteratives Verfahren, um die Gewichte für die Bildung der Kompositen zu bestimmen. Es wird mit Hilfe einer Monte Carlo Simulation gezeigt, dass der Schätzer geeignet ist, nicht-lineare Strukturgleichungsmodelle mit latenten Variablen zu schätzen.

Traditional fashion retailers are increasingly hard-pressed to keep up with their digital competitors. In this context, the re-invention of brick-and-mortar stores as smart retail environments is being touted as a crucial step towards regaining a competitive edge. This thesis describes a design-oriented research project that deals with automated product tracking on the sales floor and presents three smart fashion store applications that are tied to such localization information: (i) an electronic article surveillance (EAS) system that distinguishes between theft and non-theft events, (ii) an automated checkout system that detects customers’ purchases when they are leaving the store and associates them with individual shopping baskets to automatically initiate payment processes, and (iii) a smart fitting room that detects the items customers bring into individual cabins and identifies the items they are currently most interested in to offer additional customer services (e.g., product recommendations or omnichannel services). The implementation of such cyberphysical systems in established retail environments is challenging, as architectural constraints, well-established customer processes, and customer expectations regarding privacy and convenience pose challenges to system design. To overcome these challenges, this thesis leverages Radio Frequency Identification (RFID) technology and machine learning techniques to address the different detection tasks. To optimally configure the systems and draw robust conclusions regarding their economic value contribution, beyond technological performance criteria, this thesis furthermore introduces a service operations model that allows mapping the systems’ technical detection characteristics to business relevant metrics such as service quality and profitability. This analytical model reveals that the same system component for the detection of object transitions is well suited for the EAS application but does not have the necessary high detection accuracy to be used as a component of an automated checkout system. / Das fortschreitende Wachstum des Online-Handels setzt traditionelle Modehändler zunehmend unter Druck. Als entscheidender Schritt zur Rückgewinnung von Kunden wird die Transformation traditioneller Ladengeschäfte hin zu intelligenten Ladenumgebungen gesehen. Die vorliegende gestaltungsorientierte Arbeit beschäftigt sich mit der automatischen Verfolgung von Produkten auf der Verkaufsfläche und stellt drei intelligente Anwendungen vor, die auf derartige Informationen angewiesen sind: (i) ein Diebstahlsicherungssystem, (ii) ein System zur Automatisierung des Kassiervorgangs und (iii) eine intelligente Umkleidekabine. Das erste System erkennt Produkte mit denen Kunden die Verkaufsfläche verlassen; das zweite System ordnet diese zusätzlich den richtigen Warenkörben zu. Das dritte System erkennt die Produkte, die ein Kunde in eine Umkleidekabine bringt und identifiziert, basierend auf der Interaktion des Kunden mit den Produkten, an welchem Produkt er aktuell am meisten Interesse hat. Zu diesem sollen anschließend maßgeschneiderte Dienste angeboten werden (z.B. Produktempfehlungen). Die Einbettung derartiger cyber-physischer Systeme in bestehende Einzelhandelsumgebungen ist aufgrund architektonischer Einschränkungen, etablierten Kundenprozessen und Kundenerwartungen hinsichtlich Datenschutz und Einkaufskomfort mit zahlreichen Herausforderungen verbunden. Zur Lösung der einzelnen Erkennungsaufgaben untersucht die Arbeit den Einsatz von RFID-Technologie und maschinellen Lernverfahren. Um die Systeme zudem optimal zu konfigurieren und belastbare Aussagen über den Wertbeitrag dieser zu treffen, wird zudem ein analytisches Modell vorgestellt, welches es ermöglicht die technischen Erkennungsmerkmale der Systeme auf geschäftsrelevante Kennzahlen wie Servicequalität und Rentabilität abzubilden. Die Bewertung der Systeme mit diesem Modell zeigt, dass die gleiche Systemkomponente zur Erkennung von Objektübergängen als Komponente eines Diebstahlsicherungssystems geeignet ist, jedoch nicht die erforderliche Erkennungsgenauigkeit aufweist, um als Komponente eines Systems zu Automatisierung des Kassiervorgangs verwendet werden zu können.

Sales forecasts are an essential determinant of operational planning in entrepreneurial organizations. However, in China, as in other emerging markets, monthly sales forecasts are particularly challenging for multinational automotive enterprises and suppliers. A chief reason for this is that conventional approaches to sales forecasting often fail to capture the underlying market dynamics. To that end, this dissertation investigates the application of Artificial Neural Networks with an implemented backpropagation algorithm as a more “unconventional” sales forecasting method. A key element of statistical modelling is the selection of superior leading indicators. These indicators were collected as part of the researcher’s expert interviews with multinational enterprises and state associations in China. The economic plausibility of all specified indicators is critically explored in qualitative-quantitative pre-selection procedures. The overall objective of the present study was to improve the accuracy of monthly sales forecasts in the Chinese automotive market. This objective was achieved by showing that the forecasting error could be lowered to a new benchmark of less than 10% in an out-of-sample forecasting application. / Absatzprognosen sind ein zentraler Bestandteil der operativen Unternehmensplanung. In China, wie auch in anderen Schwellenländern, stellen vor allem monatliche Prognosen jedoch eine besondere Herausforderung für multinationale Automobilhersteller und deren Zulieferer dar. Ein Grund hierfür ist, dass konventionelle Prognoseverfahren der außergewöhnlich hohen Marktdynamik nicht ausreichend gerecht werden. In der vorliegenden Dissertationsschrift werden Künstliche Neuronale Netze mit integriertem Backpropagation-Algorithmus als alternatives Marktprognoseverfahren eingehend beleuchtet. Erprobt vor allem in hochvolatilen Finanzmarktanwendungen ist diese Form künstlicher Intelligenz imstande, hochkomplexe Zusammenhänge zu entschlüsseln und selbständig aus Prognosefehlern zu lernen. Ein Kernelement der statistischen Modellierung ist die Auswahl von geeigneten Frühwarnindikatoren, die unter anderem durch Experteninterviews in chinesischer Sprache bei Regierungsablegern erhoben wurden. Die ökonomische Plausibilität der genannten Indikatoren wird in qualitativ-quantitativen Vorauswahlverfahren kritisch reflektiert. Grundlegendes Ziel des Forschungsprojektes war es, die Güte der monatlichen Absatzprognosen im chinesischen Automobilmarkt zu verbessern. Dieses Ziel konnte mit Unterschreitung der entscheidenden 10%-Prognosefehlerschwelle im Validierungsdatensatz erreicht werden.