@phdthesis{Buckel2014,
  author    = {Buckel, Thomas},
  title     = {Verbesserung und {\"U}berwachung von RFID-Infrastrukturen im Einzelhandel - ein aktionsforschungsbasierter Ansatz},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-106719},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2014},
  abstract  = {Die Grundlage f{\"u}r eine hohe Bestandsgenauigkeit ist die unternehmens{\"u}bergreifende Identifikation und Nachverfolgung von Waren, die mit automatisierten Identifizierungstechnologien (Auto-ID-Technologien) erm{\"o}glicht wird. Die Einf{\"u}hrung der Auto-ID-Technologie des Barcodes hat die Industrie vor mehr als 30 Jahren fundamental ver{\"a}ndert. Darauf aufbauend versprechen neuere Auto-ID-Technologien wie die „Radio Frequency Identification" (RFID) Probleme wie die Nichtverf{\"u}gbarkeit von Waren, eine intransparente Diebstahlrate oder Warenschwund durch eine bessere Nachverfolgung aller Waren und eine h{\"o}here Bestandsgenauigkeit zu l{\"o}sen. Die Vorteile von RFID gegen{\"u}ber dem Barcode sind unter anderem die h{\"o}here Datendichte, die gr{\"o}ßere Robustheit gegen{\"u}ber Umwelteinfl{\"u}ssen sowie die schnellere und mehrfache Erfassung von Gegenst{\"a}nden. Viele Unternehmen sehen sich jedoch vor allem nach der Implementierung einer RFID-Infrastruktur mit einer Vielzahl von Problemen konfrontiert. Aspekte wie wenig Unterst{\"u}tzung durch das Management, interner Widerstand durch Mitarbeiter, Probleme bei der Integration von Hardware und Software und vor allem eine mangelnde Datenqualit{\"a}t verhindern, dass die prognostizierten positiven Effekte erreicht werden k{\"o}nnen. Derartige Ph{\"a}nomene werden passend unter dem Begriff „Credibility Gap" zusammengefasst. Dieser beschreibt die Problematik, dass es insgesamt an Verfahren, Methoden und gezielter Unterst{\"u}tzung mangelt, um die in der Literatur umfangreich versprochenen positiven Effekte tats{\"a}chlich und nachhaltig zu realisieren. Passend werden die erwarteten Einsparungen und Verbesserungen durch den RFID-Einsatz oftmals als Expertensch{\"a}tzungen und sogar als gr{\"o}ßtenteils rein spekulativ bezeichnet. Das Ziel dieser Dissertation ist es, Praktikern das Erreichen der positiven RFID-Effekte zu erm{\"o}glichen. Hierzu wurden vielf{\"a}ltige Untersuchungen auf Basis einer langfristigen Kooperation mit einem der weltweit gr{\"o}ßten Bekleidungsh{\"a}ndler durchgef{\"u}hrt, indem ein RFID-Implementierungsprojekt begleitet und intensiv mitgestaltet wurde. Zun{\"a}chst wird best{\"a}tigt, dass die prognostizierten Vorteile der RFID-Technologie tats{\"a}chlich nicht allein durch die Implementierung der ben{\"o}tigten Infrastruktur erreicht werden k{\"o}nnen. Als Grund werden hohe Bestandsungenauigkeiten der verwendeten Bestandssysteme identifiziert, die sowohl auf technische als auch auf menschlich verursachte Fehler zur{\"u}ckzuf{\"u}hren sind. Als Folge ist die RFID-Datenqualit{\"a}t nicht verl{\"a}sslich. Die Dissertation setzt an den Problemen des Credibility Gap an und diagnostiziert bei einer bereits implementierten RFID-Infrastruktur zun{\"a}chst die Fehler und Ursachen der mangelnden Datenqualit{\"a}t. Darauf aufbauend werden Maßnahmen und Handlungsanweisungen vorgestellt, mit deren Hilfe die Fehler behoben und die Infrastruktur schließlich verbessert und {\"u}berwacht werden kann. Um insgesamt die Anforderungen der Praxis und der Wissenschaft erfolgreich miteinander zu verkn{\"u}pfen, wird als Forschungsmethode eine neuartige Kombination zweier Auspr{\"a}gungen der Aktionsforschung verwendet. Als Ergebnis werden einerseits f{\"u}r Praktiker hilfreiche Frameworks und Tests zur Fehlerbehebung, {\"U}berwachungskennzahlen sowie Regeln des effektiven RFID-Systemmanagements beschrieben. Alle durchgef{\"u}hrten und in der Dissertation vorgestellten Maßnahmen f{\"u}hren nachweislich zu einer erh{\"o}hten Datenqualit{\"a}t eines implementierten RFID-Systems und stellen M{\"o}glichkeiten zur kennzahlenbasierten Visualisierung der RFID-Prozessperformance bereit. Andererseits wird ein Modell f{\"u}r die Verwendung der Aktionsforschung vorgeschlagen sowie eine umfangreiche Validierung der Methodik durchgef{\"u}hrt. Auf diese Weise wird neben der Praxisrelevanz der Ergebnisse auch die Pr{\"a}zision der Forschungsergebnisse sichergestellt. S{\"a}mtliche Ergebnisse dienen als Basis f{\"u}r vielf{\"a}ltige Forschungsans{\"a}tze. So erm{\"o}glichen eine h{\"o}here Verl{\"a}sslichkeit und Datenqualit{\"a}t der RFID-Informationen aussagekr{\"a}ftigere Analysen. Weiter sind durch fehlerkorrigierte Prozessdaten neuartige Methoden des RFID-Data-Mining denkbar. Dieser Forschungsbereich ist nach wie vor gr{\"o}ßtenteils unber{\"u}hrt und bietet enormes Potential, weitere durch RFID in Aussicht gestellte Vorteile zu realisieren.},
  subject      = {RFID},
  language  = {de}
}
@article{AlKassabThiesseBuckel2013,
  author    = {Al-Kassab, Jasser and Thiesse, Frederic and Buckel, Thomas},
  title     = {RFID Data Analytics in Retail Logistics: A Case Example},
  series = {Journal of Theoretical and Applied E-Commerce Research},
  volume    = {8},
  journal   = {Journal of Theoretical and Applied E-Commerce Research},
  number    = {2},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-129500},
  pages     = {112-137},
  year      = {2013},
  abstract  = {The growing interest in Radio Frequency Identification (RFID) technology in recent years has sparked an intensive debate on the benefits to be expected. With the growth of RFID implementations in size and scope comes a shift away from infrastructural aspects to the question of how to draw value from the large amounts of collected data. However, the necessary procedures for the handling of massive RFID data sets are still an under-researched issue. Against this background, the study presents results from a real-world trial conducted by a large apparel retailer. The objective of the trial was to explore the opportunities for generating novel performance indicators and reports on the reality of store processes and customer behavior on the sales floor. We give an overview of the algorithms used for RFID data processing and the interpretation of the resulting insights from a practitioner's point of view. The case example thus provides an overview of the potential of RFID as a powerful tool for assortment optimization, customer research, store layout design, and other management tasks in retail.},
  language  = {en}
}