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Automatisierungsansätze zur Unterstützung der ERP-Kategorienkonfiguration für KMU

Alternative Geschäftsmodelle wie Software as a Service (SaaS) und Open-Source-Software (OSS) steigern die Attraktivität von Enterprise Resource Planning (ERP) Systemen für Kleine und Mittelständische Unternehmen (KMU). Jedoch stellen die Beratungsleistungen, die für die Konfiguration eines ERP-Systems zur Anpassung an die spezifischen Bedürfnisse eines Unternehmens notwendig sind, eine hohe Einführungshürde dar. Eine Konfigurationsoption, die bei vielen ERP-Systemen eine Rolle spielt, ist die Kategorienkonfiguration. Mit Hilfe einer automatisierten Konfigurationsunterstützung können Geschäftsführer von kleinen Unternehmen die Kategorienkonfiguration selbst durchführen und einen Teil der Einführungskosten einsparen. Im Rahmen der kumulativen Dissertation werden Automatisierungsansätze zur Konfigurationsunterstützung für die ERP-Kategorienkonfiguration generiert und auf das Open-Source ERP-System ERP5 angewandt. Die Automatisierungsansätze basieren auf Ähnlichkeitsberechnungen zu Falldatensätzen von 235 Unternehmen, Kategorien-Konsolidierung durch Umleitungsinformationen in Wikipedia-Artikeln, Templates und Meta-Templates. Die empirische Evaluation in einem Laborexperiment mit 100 Teilnehmern und eine Umfrage bestätigen die Gültigkeit, Nützlichkeit und Effektivität der generierten Ansätze.

Die Konfigurationsunterstützung kann durch einen standardisierten Beratungsprozess und die Vermittlung des für eine konkrete ERP-Einführung notwendigen Wissens mittels Massenindividualisierung ergänzt werden. Dieser Ansatz wurde mit und für ERP5 umgesetzt und lässt sich auch auf andere Open-Source-Projekte übertragen.

Identiferoai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa.de:bsz:14-qucosa-200329
Date29 April 2016
CreatorsWölfel, Klaus
ContributorsTechnische Universität Dresden, Fakultät Wirtschaftswissenschaften, Prof. Dr. Susanne Strahringer, Prof. Dr. Susanne Strahringer, Prof. Dr. Dr. h.c. Wolfgang Uhr
PublisherSaechsische Landesbibliothek- Staats- und Universitaetsbibliothek Dresden
Source SetsHochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden
Languagedeu
Detected LanguageGerman
Typedoc-type:doctoralThesis
Formatapplication/pdf

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