Die nachfrageorientierte Gestaltung von Produktlinien nimmt in Zeiten steigender Wettbewerbsintensität und gesättigter Märkte eine Schlüsselrolle für Unternehmen und deren Überlebensfähigkeit auf den Märkten ein. Vor diesem Hintergrund stellt Georg Bechler einen modellbasierten Ansatz zur Produktlinienoptimierung vor, der erstmals eine zentrale Eigenschaft menschlichen Wahlverhaltens berücksichtigt: die Tendenz zur Mitte bzw. Präferenzen für Kompromissalternativen. In einer Reihe von experimentellen Untersuchungen zeigt der Autor auf, dass der Ansatz für Unternehmen mit Blick auf wesentliche Zielgrößen wie den Gewinn ein erhebliches Potenzial besitzt. Ein umfassender Überblick mit Analyse über bisher veröffentlichte Ansätze zur Produktlinienoptimierung rundet das Werk ab.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Die nachfrageorientierte Gestaltung von Produktlinien nimmt in Zeiten steigender Wettbewerbsintensität und gesättigter Märkte eine Schlüsselrolle für Unternehmen und deren Überlebensfähigkeit auf den Märkten ein. Vor diesem Hintergrund stellt Georg Bechler einen modellbasierten Ansatz zur Produktlinienoptimierung vor, der erstmals eine zentrale Eigenschaft menschlichen Wahlverhaltens berücksichtigt: die Tendenz zur Mitte bzw. Präferenzen für Kompromissalternativen. In einer Reihe von experimentellen Untersuchungen zeigt der Autor auf, dass der Ansatz für Unternehmen mit Blick auf wesentliche Zielgrößen wie den Gewinn ein erhebliches Potenzial besitzt. Ein umfassender Überblick mit Analyse über bisher veröffentlichte Ansätze zur Produktlinienoptimierung rundet das Werk ab.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Waren Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) bis vor wenigen Jahren noch ausschließlich ein Thema von wissenschaftlichen Diskussionen, so finden sie heute zunehmend Eingang in Produkte des täglichen Lebens. Gleichzeitig wächst die Menge der produzierten und verfügbaren Daten aufgrund der zunehmenden Digitalisierung, der Integration digitaler Mess- und Regelsysteme und des automatischen Austausches zwischen Geräten (Internet of Things). Dabei wird zukünftig der Einsatz von Business Intelligence (BI) und ein Blick in die Vergangenheit für die meisten Unternehmen nicht mehr ausreichen.Um in Zukunft im Wettbewerb bestehen zu können, wird vielmehr Business Analytics benötigt, also vorausschauende und prädiktive Analysen und automatisierte Entscheidungen. Die Nutzung der wachsenden Datenmengen ist dabei eine bedeutende Herausforderung und einen der wichtigsten Bereiche der Datenanalyse stellen Methoden der Künstliche Intelligenz dar.Das Buch führt in komprimierter Form in die essenziellen Aspekte des Einsatzes von Methoden der Künstlichen Intelligenz für Business Analytics ein, stellt das Maschinelle Lernen und die wichtigsten Algorithmen in verständlicher Form anhand des Business Analytics Technologieframeworks vor und zeigt Anwendungsszenarien aus verschiedenen Branchen. Dazu liefert es mit dem Business Analytics Model for Artificial Intelligence ein Referenzvorgehensmodell zur Strukturierung von BA- und KI-Projekten im Unternehmen.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Waren Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) bis vor wenigen Jahren noch ausschließlich ein Thema von wissenschaftlichen Diskussionen, so finden sie heute zunehmend Eingang in Produkte des täglichen Lebens. Gleichzeitig wächst die Menge der produzierten und verfügbaren Daten aufgrund der zunehmenden Digitalisierung, der Integration digitaler Mess- und Regelsysteme und des automatischen Austausches zwischen Geräten (Internet of Things). Dabei wird zukünftig der Einsatz von Business Intelligence (BI) und ein Blick in die Vergangenheit für die meisten Unternehmen nicht mehr ausreichen.Um in Zukunft im Wettbewerb bestehen zu können, wird vielmehr Business Analytics benötigt, also vorausschauende und prädiktive Analysen und automatisierte Entscheidungen. Die Nutzung der wachsenden Datenmengen ist dabei eine bedeutende Herausforderung und einen der wichtigsten Bereiche der Datenanalyse stellen Methoden der Künstliche Intelligenz dar.Das Buch führt in komprimierter Form in die essenziellen Aspekte des Einsatzes von Methoden der Künstlichen Intelligenz für Business Analytics ein, stellt das Maschinelle Lernen und die wichtigsten Algorithmen in verständlicher Form anhand des Business Analytics Technologieframeworks vor und zeigt Anwendungsszenarien aus verschiedenen Branchen. Dazu liefert es mit dem Business Analytics Model for Artificial Intelligence ein Referenzvorgehensmodell zur Strukturierung von BA- und KI-Projekten im Unternehmen.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Waren Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) bis vor wenigen Jahren noch ausschließlich ein Thema von wissenschaftlichen Diskussionen, so finden sie heute zunehmend Eingang in Produkte des täglichen Lebens. Gleichzeitig wächst die Menge der produzierten und verfügbaren Daten aufgrund der zunehmenden Digitalisierung, der Integration digitaler Mess- und Regelsysteme und des automatischen Austausches zwischen Geräten (Internet of Things). Dabei wird zukünftig der Einsatz von Business Intelligence (BI) und ein Blick in die Vergangenheit für die meisten Unternehmen nicht mehr ausreichen.Um in Zukunft im Wettbewerb bestehen zu können, wird vielmehr Business Analytics benötigt, also vorausschauende und prädiktive Analysen und automatisierte Entscheidungen. Die Nutzung der wachsenden Datenmengen ist dabei eine bedeutende Herausforderung und einen der wichtigsten Bereiche der Datenanalyse stellen Methoden der Künstliche Intelligenz dar.Das Buch führt in komprimierter Form in die essenziellen Aspekte des Einsatzes von Methoden der Künstlichen Intelligenz für Business Analytics ein, stellt das Maschinelle Lernen und die wichtigsten Algorithmen in verständlicher Form anhand des Business Analytics Technologieframeworks vor und zeigt Anwendungsszenarien aus verschiedenen Branchen. Dazu liefert es mit dem Business Analytics Model for Artificial Intelligence ein Referenzvorgehensmodell zur Strukturierung von BA- und KI-Projekten im Unternehmen.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Waren Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) bis vor wenigen Jahren noch ausschließlich ein Thema von wissenschaftlichen Diskussionen, so finden sie heute zunehmend Eingang in Produkte des täglichen Lebens. Gleichzeitig wächst die Menge der produzierten und verfügbaren Daten aufgrund der zunehmenden Digitalisierung, der Integration digitaler Mess- und Regelsysteme und des automatischen Austausches zwischen Geräten (Internet of Things). Dabei wird zukünftig der Einsatz von Business Intelligence (BI) und ein Blick in die Vergangenheit für die meisten Unternehmen nicht mehr ausreichen.Um in Zukunft im Wettbewerb bestehen zu können, wird vielmehr Business Analytics benötigt, also vorausschauende und prädiktive Analysen und automatisierte Entscheidungen. Die Nutzung der wachsenden Datenmengen ist dabei eine bedeutende Herausforderung und einen der wichtigsten Bereiche der Datenanalyse stellen Methoden der Künstliche Intelligenz dar.Das Buch führt in komprimierter Form in die essenziellen Aspekte des Einsatzes von Methoden der Künstlichen Intelligenz für Business Analytics ein, stellt das Maschinelle Lernen und die wichtigsten Algorithmen in verständlicher Form anhand des Business Analytics Technologieframeworks vor und zeigt Anwendungsszenarien aus verschiedenen Branchen. Dazu liefert es mit dem Business Analytics Model for Artificial Intelligence ein Referenzvorgehensmodell zur Strukturierung von BA- und KI-Projekten im Unternehmen.
Aktualisiert: 2023-05-11
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Das Fachbuch „Künstliche Intelligenz“ ist eine Einführung für Unternehmen, die Grundlagen, Anwendungsfelder und Umsetzungsstrategien von KI aufzeigt.
Aktualisiert: 2022-02-17
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NOT-Statistik umfasst den gesamten Datenanalyse-Prozess und zeigt anhand von zwei Praxisbeispielen die Umsetzung in Minitab R19 und R:
+Planung und Auswahl der Daten
+Prozess-Beschreibung und Ziele der Datenanalyse
+Plausibilitätsprüfung
+Grafiken für Einflüsse und Zusammenhänge
+Modellierung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen
+Bewertung der Modell-Qualität und Ansatzpunkte zur Verbesserung
+Nutzung von Modellen für Vorhersagen, Simulationen, Optimierungen, Nachweisführung und Toleranzermittlung
Beispiel 1: Spritzgussprozess
Ziele: Vorhersage von Prozess-Ergebnissen und Ermittlung von Toleranzgrenzen
Beispiel 2: Projektlaufzeit
Ziele: zuverlässige Einschätzung von Projektlaufzeiten, Nachweis maximale Laufzeit
Die angewendeten Methoden (general linear model) gehören zum Bereich Maschinelles Lernen. NOT-Statistik liefert damit einen roten Faden für die Auswertung komplexerer Daten und zeigt, wie die Ergebnisse für die Produktentwicklung und Prozessoptimierung genutzt werden können. Die Daten und Programmdateien sind online verfügbar. Alle Beispiele können Schritt für Schritt selbständig nachvollzogen werden.
NOT-Statistik: Nachweis - Optimierung - Toleranzermittlung
Aktualisiert: 2021-04-15
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Waren Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) bis vor wenigen Jahren noch ausschließlich ein Thema von wissenschaftlichen Diskussionen, so finden sie heute zunehmend Eingang in Produkte des täglichen Lebens. Gleichzeitig wächst die Menge der produzierten und verfügbaren Daten aufgrund der zunehmenden Digitalisierung, der Integration digitaler Mess- und Regelsysteme und des automatischen Austausches zwischen Geräten (Internet of Things). Dabei wird zukünftig der Einsatz von Business Intelligence (BI) und ein Blick in die Vergangenheit für die meisten Unternehmen nicht mehr ausreichen.Um in Zukunft im Wettbewerb bestehen zu können, wird vielmehr Business Analytics benötigt, also vorausschauende und prädiktive Analysen und automatisierte Entscheidungen. Die Nutzung der wachsenden Datenmengen ist dabei eine bedeutende Herausforderung und einen der wichtigsten Bereiche der Datenanalyse stellen Methoden der Künstliche Intelligenz dar.Das Buch führt in komprimierter Form in die essenziellen Aspekte des Einsatzes von Methoden der Künstlichen Intelligenz für Business Analytics ein, stellt das Maschinelle Lernen und die wichtigsten Algorithmen in verständlicher Form anhand des Business Analytics Technologieframeworks vor und zeigt Anwendungsszenarien aus verschiedenen Branchen. Dazu liefert es mit dem Business Analytics Model for Artificial Intelligence ein Referenzvorgehensmodell zur Strukturierung von BA- und KI-Projekten im Unternehmen.
Aktualisiert: 2023-04-01
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Waren Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) bis vor wenigen Jahren noch ausschließlich ein Thema von wissenschaftlichen Diskussionen, so finden sie heute zunehmend Eingang in Produkte des täglichen Lebens. Gleichzeitig wächst die Menge der produzierten und verfügbaren Daten aufgrund der zunehmenden Digitalisierung, der Integration digitaler Mess- und Regelsysteme und des automatischen Austausches zwischen Geräten (Internet of Things). Dabei wird zukünftig der Einsatz von Business Intelligence (BI) und ein Blick in die Vergangenheit für die meisten Unternehmen nicht mehr ausreichen.Um in Zukunft im Wettbewerb bestehen zu können, wird vielmehr Business Analytics benötigt, also vorausschauende und prädiktive Analysen und automatisierte Entscheidungen. Die Nutzung der wachsenden Datenmengen ist dabei eine bedeutende Herausforderung und einen der wichtigsten Bereiche der Datenanalyse stellen Methoden der Künstliche Intelligenz dar.Das Buch führt in komprimierter Form in die essenziellen Aspekte des Einsatzes von Methoden der Künstlichen Intelligenz für Business Analytics ein, stellt das Maschinelle Lernen und die wichtigsten Algorithmen in verständlicher Form anhand des Business Analytics Technologieframeworks vor und zeigt Anwendungsszenarien aus verschiedenen Branchen. Dazu liefert es mit dem Business Analytics Model for Artificial Intelligence ein Referenzvorgehensmodell zur Strukturierung von BA- und KI-Projekten im Unternehmen.
Aktualisiert: 2023-03-14
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Die digitale Revolution zwingt die etablierten Unternehmen ihre Geschäftsprozesse, Produkte und Services zu digitalisieren, um den Anschluss an die digitalisierte Wirtschaft nicht zu verpassen.
Idealerweise treiben die in einem Markt etablierten Spieler die Entwicklung. Dies ist freilich fundamental schwierig, setzt es doch voraus, das bestehende und (noch) erfolgreiche Geschäftsmodell selbst in Frage zu stellen und im extremsten Fall sogar selbst zu kannibalisieren.
Das grundsätzliche Dilemma für die etablierten Unternehmen besteht somit darin, den Spagat zwischen Existenzsicherung im Hier und Jetzt sowie der Vorbereitung einer Zukunftsfähigkeit zu bewerkstelligen.
Dieses Buch gibt eine Antwort darauf, wie vor allem die etablierten Unternehmen die Herausforderungen der Digitalen Transformation angehen und das Digitale Dilemma erfolgreich meistern können.
Mit dem "Digital Transformation Framework" wird ein in der Praxis erprobtes Vorgehensmodell vorgestellt, welches quasi als Navigationssystem durch die einzelnen Phasen des Transformationsprozesses dient. Es führt Unternehmen strukturiert zu einer ganzheitlichen Transformationsstrategie. Das Digital Transformation Framework basiert auf den Erkenntnissen und Erfahrungen zahlreicher, digitaler Transformationsprojekte in verschiedenen Branchen.
Aktualisiert: 2020-02-16
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Die nachfrageorientierte Gestaltung von Produktlinien nimmt in Zeiten steigender Wettbewerbsintensität und gesättigter Märkte eine Schlüsselrolle für Unternehmen und deren Überlebensfähigkeit auf den Märkten ein. Vor diesem Hintergrund stellt Georg Bechler einen modellbasierten Ansatz zur Produktlinienoptimierung vor, der erstmals eine zentrale Eigenschaft menschlichen Wahlverhaltens berücksichtigt: die Tendenz zur Mitte bzw. Präferenzen für Kompromissalternativen. In einer Reihe von experimentellen Untersuchungen zeigt der Autor auf, dass der Ansatz für Unternehmen mit Blick auf wesentliche Zielgrößen wie den Gewinn ein erhebliches Potenzial besitzt. Ein umfassender Überblick mit Analyse über bisher veröffentlichte Ansätze zur Produktlinienoptimierung rundet das Werk ab.
Aktualisiert: 2023-04-02
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Die nachfrageorientierte Gestaltung von Produktlinien nimmt in Zeiten steigender Wettbewerbsintensität und gesättigter Märkte eine Schlüsselrolle für Unternehmen und deren Überlebensfähigkeit auf den Märkten ein. Vor diesem Hintergrund stellt Georg Bechler einen modellbasierten Ansatz zur Produktlinienoptimierung vor, der erstmals eine zentrale Eigenschaft menschlichen Wahlverhaltens berücksichtigt: die Tendenz zur Mitte bzw. Präferenzen für Kompromissalternativen. In einer Reihe von experimentellen Untersuchungen zeigt der Autor auf, dass der Ansatz für Unternehmen mit Blick auf wesentliche Zielgrößen wie den Gewinn ein erhebliches Potenzial besitzt. Ein umfassender Überblick mit Analyse über bisher veröffentlichte Ansätze zur Produktlinienoptimierung rundet das Werk ab.
Aktualisiert: 2023-04-15
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