TY - THES A1 - Stein, Nikolai Werner T1 - Advanced Analytics in Operations Management and Information Systems: Methods and Applications T1 - Advanced Analytics im Operations Management und Information Systems: Methoden und Anwendungen N2 - Die digitale Transformation der Gesellschaft birgt enorme Potenziale für Unternehmen aus allen Sektoren. Diese verfügen aufgrund neuer Datenquellen, wachsender Rechenleistung und verbesserter Konnektivität über rasant steigende Datenmengen. Um im digitalen Wandel zu bestehen und Wettbewerbsvorteile in Bezug auf Effizienz und Effektivität heben zu können müssen Unternehmen die verfügbaren Daten nutzen und datengetriebene Entscheidungsprozesse etablieren. Dennoch verwendet die Mehrheit der Firmen lediglich Tools aus dem Bereich „descriptive analytics“ und nur ein kleiner Teil der Unternehmen macht bereits heute von den Möglichkeiten der „predictive analytics“ und „prescriptive analytics“ Gebrauch. Ziel dieser Dissertation, die aus vier inhaltlich abgeschlossenen Teilen besteht, ist es, Einsatzmöglichkeiten von „prescriptive analytics“ zu identifizieren. Da prädiktive Modelle eine wesentliche Voraussetzung für „prescriptive analytics“ sind, thematisieren die ersten beiden Teile dieser Arbeit Verfahren aus dem Bereich „predictive analytics.“ Ausgehend von Verfahren des maschinellen Lernens wird zunächst die Entwicklung eines prädiktiven Modells am Beispiel der Kapazitäts- und Personalplanung bei einem IT-Beratungsunternehmen veranschaulicht. Im Anschluss wird eine Toolbox für Data Science Anwendungen entwickelt. Diese stellt Entscheidungsträgern Richtlinien und bewährte Verfahren für die Modellierung, das Feature Engineering und die Modellinterpretation zur Verfügung. Der Einsatz der Toolbox wird am Beispiel von Daten eines großen deutschen Industrieunternehmens veranschaulicht. Verbesserten Prognosen, die von leistungsfähigen Vorhersagemodellen bereitgestellt werden, erlauben es Entscheidungsträgern in einigen Situationen bessere Entscheidungen zu treffen und auf diese Weise einen Mehrwert zu generieren. In vielen komplexen Entscheidungssituationen ist die Ableitungen von besseren Politiken aus zur Verfügung stehenden Prognosen jedoch oft nicht trivial und erfordert die Entwicklung neuer Planungsalgorithmen. Aus diesem Grund fokussieren sich die letzten beiden Teile dieser Arbeit auf Verfahren aus dem Bereich „prescriptive analytics“. Hierzu wird zunächst analysiert, wie die Vorhersagen prädiktiver Modelle in präskriptive Politiken zur Lösung eines „Optimal Searcher Path Problem“ übersetzt werden können. Trotz beeindruckender Fortschritte in der Forschung im Bereich künstlicher Intelligenz sind die Vorhersagen prädiktiver Modelle auch heute noch mit einer gewissen Unsicherheit behaftet. Der letzte Teil dieser Arbeit schlägt einen präskriptiven Ansatz vor, der diese Unsicherheit berücksichtigt. Insbesondere wird ein datengetriebenes Verfahren für die Einsatzplanung im Außendienst entwickelt. Dieser Ansatz integriert Vorhersagen bezüglich der Erfolgswahrscheinlichkeiten und die Modellqualität des entsprechenden Vorhersagemodells in ein „Team Orienteering Problem.“ N2 - The digital transformation of business and society presents enormous potentials for companies across all sectors. Fueled by massive advances in data generation, computing power, and connectivity, modern organizations have access to gigantic amounts of data. Companies seek to establish data-driven decision cultures to leverage competitive advantages in terms of efficiency and effectiveness. While most companies focus on descriptive tools such as reporting, dashboards, and advanced visualization, only a small fraction already leverages advanced analytics (i.e., predictive and prescriptive analytics) to foster data-driven decision-making today. Therefore, this thesis set out to investigate potential opportunities to leverage prescriptive analytics in four different independent parts. As predictive models are an essential prerequisite for prescriptive analytics, the first two parts of this work focus on predictive analytics. Building on state-of-the-art machine learning techniques, we showcase the development of a predictive model in the context of capacity planning and staffing at an IT consulting company. Subsequently, we focus on predictive analytics applications in the manufacturing sector. More specifically, we present a data science toolbox providing guidelines and best practices for modeling, feature engineering, and model interpretation to manufacturing decision-makers. We showcase the application of this toolbox on a large data-set from a German manufacturing company. Merely using the improved forecasts provided by powerful predictive models enables decision-makers to generate additional business value in some situations. However, many complex tasks require elaborate operational planning procedures. Here, transforming additional information into valuable actions requires new planning algorithms. Therefore, the latter two parts of this thesis focus on prescriptive analytics. To this end, we analyze how prescriptive analytics can be utilized to determine policies for an optimal searcher path problem based on predictive models. While rapid advances in artificial intelligence research boost the predictive power of machine learning models, a model uncertainty remains in most settings. The last part of this work proposes a prescriptive approach that accounts for the fact that predictions are imperfect and that the arising uncertainty needs to be considered. More specifically, it presents a data-driven approach to sales-force scheduling. Based on a large data set, a model to predictive the benefit of additional sales effort is trained. Subsequently, the predictions, as well as the prediction quality, are embedded into the underlying team orienteering problem to determine optimized schedules. KW - Operations Management KW - Managementinformationssystem KW - Entscheidungsunterstützung KW - Maschinelles Lernen KW - Big Data KW - Advanced Analytics KW - Prescriptive Analytics KW - Predictive Analytics KW - Entscheidungsunterstützungssystem KW - Wirtschaftsinformatik KW - Tourenplanung Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-192668 ER - TY - THES A1 - Griebel, Matthias T1 - Applied Deep Learning: from Data to Deployment T1 - Deep Learning in der Praxis: von der Datenerhebung bis zum Einsatz N2 - Novel deep learning (DL) architectures, better data availability, and a significant increase in computing power have enabled scientists to solve problems that were considered unassailable for many years. A case in point is the “protein folding problem“, a 50-year-old grand challenge in biology that was recently solved by the DL-system AlphaFold. Other examples comprise the development of large DL-based language models that, for instance, generate newspaper articles that hardly differ from those written by humans. However, developing unbiased, reliable, and accurate DL models for various practical applications remains a major challenge - and many promising DL projects get stuck in the piloting stage, never to be completed. In light of these observations, this thesis investigates the practical challenges encountered throughout the life cycle of DL projects and proposes solutions to develop and deploy rigorous DL models. The first part of the thesis is concerned with prototyping DL solutions in different domains. First, we conceptualize guidelines for applied image recognition and showcase their application in a biomedical research project. Next, we illustrate the bottom-up development of a DL backend for an augmented intelligence system in the manufacturing sector. We then turn to the fashion domain and present an artificial curation system for individual fashion outfit recommendations that leverages DL techniques and unstructured data from social media and fashion blogs. After that, we showcase how DL solutions can assist fashion designers in the creative process. Finally, we present our award-winning DL solution for the segmentation of glomeruli in human kidney tissue images that was developed for the Kaggle data science competition HuBMAP - Hacking the Kidney. The second part continues the development path of the biomedical research project beyond the prototyping stage. Using data from five laboratories, we show that ground truth estimation from multiple human annotators and training of DL model ensembles help to establish objectivity, reliability, and validity in DL-based bioimage analyses. In the third part, we present deepflash2, a DL solution that addresses the typical challenges encountered during training, evaluation, and application of DL models in bioimaging. The tool facilitates the objective and reliable segmentation of ambiguous bioimages through multi-expert annotations and integrated quality assurance. It is embedded in an easy-to-use graphical user interface and offers best-in-class predictive performance for semantic and instance segmentation under economical usage of computational resources. N2 - Die Entwicklung neuer Deep Learning (DL) Architekturen, flankiert durch eine bessere Datenverfügbarkeit und eine enorme Steigerung der Rechenleistung, ermöglicht Wissenschaftler:innen die Lösung von Problemen, die lange Zeit als unlösbar galten. Ein Paradebeispiel hierfür ist das 50 Jahre alte „Proteinfaltungsproblem“ in der Biologie, das vor Kurzem duch das DL-System AlphaFold gelöst wurde. Andere Beispiele sind moderne, DL-basierte Sprachmodelle. Diese können unter anderem Zeitungsartikel verfassen, die nur schwer von Artikeln menschlicher Autoren:innen unterscheidbar sind. Die Entwicklung unvoreingenommener, zuverlässiger und präziser DL-Modelle für die praktische Anwendung bleibt jedoch eine große Herausforderung. Dies wird an zahlreichen vielversprechenden DL-Projekten sichtbar, die nicht über die Pilotphase herauskommen. Vor diesem Hintergrund untersuche ich in dieser Dissertation die Herausforderungen, die während des Lebenszyklus von DL-Projekten auftreten, und schlage Lösungen für die Entwicklung und den Einsatz verlässlicher DL-Modelle vor. Der erste Teil der Arbeit befasst sich mit dem Prototyping von DL-Lösungen für verschiedene Anwendungsgebiete. Zunächst werden Richtlinien für die angewandte Bilderkennung konzipiert und deren Anwendung in einem biomedizinischen Forschungsprojekt gezeigt. Dem folgt die Darstellung einer Bottom-up-Entwicklung eines DL-Backends für ein Augmented-Intelligence-System im Fertigungssektor. Im Anschluss wird der Entwurf eines künstlichen Fashion-Curation-Systems für individuelle Outfit-Empfehlungen vorgestellt, das DL-Techniken und unstrukturierte Daten aus sozialen Medien und Modeblogs nutzt. Es folgt ein Abschnitt darüber, wie DL-Lösungen Modedesigner:innen im kreativen Prozess unterstützen können. Schließlich stelle ich meine prämierte DL-Lösung für die Segmentierung von Glomeruli in menschlichen Nierengewebe-Bildern vor, die für den Kaggle Data Science-Wettbewerb HuBMAP - Hacking the Kidney entwickelt wurde. Im zweiten Teil wird der Entwicklungspfad des biomedizinischen Forschungsprojekts über das Prototyping-Stadium hinaus fortgesetzt. Anhand von Daten aus fünf Laboren wird gezeigt, dass die Schätzung einer Ground-Truth durch die Annotationen mehrerer Experten:innen und das Training von DL-Modell-Ensembles dazu beiträgt, Objektivität, Zuverlässigkeit und Validität in DL-basierten Analysen von Mikroskopie-Bildern zu manifestieren. Im dritten Teil der Dissertation stelle ich die DL-Lösung deepflash2 vor, welche die typischen Herausforderungen beim Training, der Evaluation und der Anwendung von DL-Modellen in der biologischen Bildgebung adressiert. Das Tool erleichtert die objektive und zuverlässige Segmentierung von mehrdeutigen Mikroskopie-Bildern durch die Integration von Annotationen mehrerer Experten:innen und integrierte Qualitätssicherung. KW - artificial intelligence KW - deep learning KW - bioimage analysis Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-277650 ER - TY - THES A1 - Hofmann, Adrian T1 - Challenges and Solution Approaches for Blockchain Technology T1 - Herausforderungen und Lösungsansätze der Blockchain Technologie N2 - The digital transformation facilitates new forms of collaboration between companies along the supply chain and between companies and consumers. Besides sharing information on centralized platforms, blockchain technology is often regarded as a potential basis for this kind of collaboration. However, there is much hype surrounding the technology due to the rising popularity of cryptocurrencies, decentralized finance (DeFi), and non-fungible tokens (NFTs). This leads to potential issues being overlooked. Therefore, this thesis aims to investigate, highlight, and address the current weaknesses of blockchain technology: Inefficient consensus, privacy, smart contract security, and scalability. First, to provide a foundation, the four key challenges are introduced, and the research objectives are defined, followed by a brief presentation of the preliminary work for this thesis. The following four parts highlight the four main problem areas of blockchain. Using big data analytics, we extracted and analyzed the blockchain data of six major blockchains to identify potential weaknesses in their consensus algorithm. To improve smart contract security, we classified smart contract functionalities to identify similarities in structure and design. The resulting taxonomy serves as a basis for future standardization efforts for security-relevant features, such as safe math functions and oracle services. To challenge privacy assumptions, we researched consortium blockchains from an adversary role. We chose four blockchains with misconfigured nodes and extracted as much information from those nodes as possible. Finally, we compared scalability solutions for blockchain applications and developed a decision process that serves as a guideline to improve the scalability of their applications. Building on the scalability framework, we showcase three potential applications for blockchain technology. First, we develop a token-based approach for inter-company value stream mapping. By only relying on simple tokens instead of complex smart-contracts, the computational load on the network is expected to be much lower compared to other solutions. The following two solutions use offloading transactions and computations from the main blockchain. The first approach uses secure multiparty computation to offload the matching of supply and demand for manufacturing capacities to a trustless network. The transaction is written to the main blockchain only after the match is made. The second approach uses the concept of payment channel networks to enable high-frequency bidirectional micropayments for WiFi sharing. The host gets paid for every second of data usage through an off-chain channel. The full payment is only written to the blockchain after the connection to the client gets terminated. Finally, the thesis concludes by briefly summarizing and discussing the results and providing avenues for further research. N2 - Die digitale Transformation ermöglicht neue Formen der Zusammenarbeit zwischen Unternehmen entlang der Wertschöpfungskette, sowie zwischen Unternehmen und Verbrauchern. Neben dem Austausch von Informationen auf zentralen Plattformen wird die Blockchain-Technologie häufig als mögliche Grundlage für diese Art der Zusammenarbeit angesehen. Allerdings gibt es auch durch die steigende Popluarität von Cryptowährungen, Decentralized Finance (DeFi) und non-fungible Tokens (NFTs) einen großen Hype um die Technologie. Dieser führt dazu, dass mögliche Probleme übersehen werden. Daher sollen in dieser Thesis die derzeitigen Schwachstellen der Blockchain-Technologie aufgezeigt und ausgewählte Maßnahmen zur Verbesserung aufgezeigt werden. Es werden dabei vier Schwachstellen betrachtet: Ineffizienter Konsens, Datenschutz, Sicherheit von Smart Contracts und Skalierbarkeit. Als Grundlage werden zunächst die vier zentralen Herausforderungen vorgestellt und die Forschungsziele definiert. Es folgt eine kurze Darstellung der Vorarbeiten für diese Arbeit. In den folgenden vier Teilen wird für jedes der vier Hauptproblembereiche von Blockchain ein spezifisches Problem beleuchtet: Ineffizienter Konsens, Datenschutz, Smart-Contract-Sicherheit und Skalierbarkeit. Mit Hilfe von Big-Data-Analytics wurden die Blockchain-Daten von sechs großen Blockchains extrahiert und analysiert, um potenzielle Schwachstellen in deren Konsens-Algorithmus zu identifizieren. Um die Sicherheit von Smart Contracts zu verbessern, wurden die Funktionalitäten von Smart Contracts klassifiziert, um Ähnlichkeiten in Struktur und Design zu identifizieren. Die sich daraus ergebende Taxonomie dient als Grundlage für künftige Standardisierungsbemühungen für sicherheitsrelevante Funktionen, wie z. B. sichere mathematische Funktionen und Orakeldienste. Um die Annahmen von Datenschutz in Frage zu stellen, wurden Konsortialblockchains aus der Angreiferperspektive untersucht. Es wurden vier Blockchains mit falsch konfigurierten Knoten betrachtet mit dem Ziel so viele Informationen wie möglich aus diesen Knoten zu extrahieren. Schließlich wurden Lösungen für die Skalierbarkeit von Blockchain-Anwendungen verglichen und einen Entscheidungsprozess entwickelt, der als Leitfaden für die Verbesserung der Skalierbarkeit ihrer Anwendungen dient. Aufbauend auf dem Skalierbarkeitsframework werden potenzielle Anwendungen für die Blockchain-Technologie vorgestellt. Zunächst wurde einen Token-basierter Ansatz für die Abbildung eines unternehmensübergreifenden Wertstroms entwickelt. Da sich hier nur auf einfache Token anstelle von komplexen Smart-Contracts gestützt wurde, sollte die Rechenlast im Netzwerk im Vergleich zu anderen Lösungen deutlich geringer sein. Die beiden anderen Lösungen nutzen die Auslagerung von Transaktionen und Berechnungen aus der Hauptblockchain heraus. Der erste Ansatz nutzt Secure Multiparty Computation, um das Matching von Angebot und Nachfrage für Produktionskapazitäten in ein vertrauensfreies Netzwerk auszulagern. Erst wenn das Matching erfolgt ist, wird die Transaktion in die Haupt-Blockchain geschrieben. Der zweite Ansatz nutzt das Konzept von Payment Channel Networks, um hochfrequente bidirektionale Micropayments für WiFi-Sharing zu ermöglichen. Der Host wird für jede Sekunde der Datennutzung über einen Off-Chain-Chanel bezahlt. Die vollständige Zahlung wird erst dann in die Blockchain geschrieben, wenn die Verbindung zum Client beendet wird. Zum Abschluss der Arbeit werden die Ergebnisse zusammengefasst, diskutiert und Mög-lichkeiten für weitere Forschungsarbeiten aufgezeigt. KW - Blockchain KW - Skalierbarkeit KW - Informationssicherheit KW - Datenschutz Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-282618 ER - TY - THES A1 - Meller, Jan Maximilian T1 - Data-driven Operations Management: Combining Machine Learning and Optimization for Improved Decision-making T1 - Datengetriebenes Operations Management: Kombination von maschinellem Lernen und Optimierung zur besseren Entscheidungsunterstützung N2 - This dissertation consists of three independent, self-contained research papers that investigate how state-of-the-art machine learning algorithms can be used in combination with operations management models to consider high dimensional data for improved planning decisions. More specifically, the thesis focuses on the question concerning how the underlying decision support models change structurally and how those changes affect the resulting decision quality. Over the past years, the volume of globally stored data has experienced tremendous growth. Rising market penetration of sensor-equipped production machinery, advanced ways to track user behavior, and the ongoing use of social media lead to large amounts of data on production processes, user behavior, and interactions, as well as condition information about technical gear, all of which can provide valuable information to companies in planning their operations. In the past, two generic concepts have emerged to accomplish this. The first concept, separated estimation and optimization (SEO), uses data to forecast the central inputs (i.e., the demand) of a decision support model. The forecast and a distribution of forecast errors are then used in a subsequent stochastic optimization model to determine optimal decisions. In contrast to this sequential approach, the second generic concept, joint estimation-optimization (JEO), combines the forecasting and optimization step into a single optimization problem. Following this approach, powerful machine learning techniques are employed to approximate highly complex functional relationships and hence relate feature data directly to optimal decisions. The first article, “Machine learning for inventory management: Analyzing two concepts to get from data to decisions”, chapter 2, examines performance differences between implementations of these concepts in a single-period Newsvendor setting. The paper first proposes a novel JEO implementation based on the random forest algorithm to learn optimal decision rules directly from a data set that contains historical sales and auxiliary data. Going forward, we analyze structural properties that lead to these performance differences. Our results show that the JEO implementation achieves significant cost improvements over the SEO approach. These differences are strongly driven by the decision problem’s cost structure and the amount and structure of the remaining forecast uncertainty. The second article, “Prescriptive call center staffing”, chapter 3, applies the logic of integrating data analysis and optimization to a more complex problem class, an employee staffing problem in a call center. We introduce a novel approach to applying the JEO concept that augments historical call volume data with features like the day of the week, the beginning of the month, and national holiday periods. We employ a regression tree to learn the ex-post optimal staffing levels based on similarity structures in the data and then generalize these insights to determine future staffing levels. This approach, relying on only few modeling assumptions, significantly outperforms a state-of-the-art benchmark that uses considerably more model structure and assumptions. The third article, “Data-driven sales force scheduling”, chapter 4, is motivated by the problem of how a company should allocate limited sales resources. We propose a novel approach based on the SEO concept that involves a machine learning model to predict the probability of winning a specific project. We develop a methodology that uses this prediction model to estimate the “uplift”, that is, the incremental value of an additional visit to a particular customer location. To account for the remaining uncertainty at the subsequent optimization stage, we adapt the decision support model in such a way that it can control for the level of trust in the predicted uplifts. This novel policy dominates both a benchmark that relies completely on the uplift information and a robust benchmark that optimizes the sum of potential profits while neglecting any uplift information. The results of this thesis show that decision support models in operations management can be transformed fundamentally by considering additional data and benefit through better decision quality respectively lower mismatch costs. The way how machine learning algorithms can be integrated into these decision support models depends on the complexity and the context of the underlying decision problem. In summary, this dissertation provides an analysis based on three different, specific application scenarios that serve as a foundation for further analyses of employing machine learning for decision support in operations management. N2 - Diese Dissertation besteht aus drei inhaltlich abgeschlossenen Teilen, welche ein gemeinsames Grundthema besitzen: Wie lassen sich neue maschinelle Lernverfahren in Entscheidungsunterstützungsmodelle im Operations Management einbetten, sodass hochdimensionale, planungsrelevante Daten für bessere Entscheidungen berücksichtigt werden können? Ein spezieller Fokus liegt hierbei auf der Fragestellung, wie die zugrunde liegenden Planungsmodelle strukturell angepasst werden müssen und wie sich in Folge dessen die Qualität der Entscheidungen verändert. Die vergangenen Jahre haben ein starkes Wachstum des global erzeugten und zur Verfügung stehenden Datenvolumens gezeigt. Die wachsende Verbreitung von Sensoren in Produktionsmaschinen und technischen Geräten, Möglichkeiten zur Nachverfolgung von Nutzerverhalten sowie die sich verstärkende Nutzung sozialer Medien führen zu einer Fülle von Daten über Produktionsprozesse, Nutzerverhalten und -interaktionen sowie Zustandsdaten und Interaktionen von technischen Geräten. Unternehmen möchten diese Daten nun für unterschiedlichste betriebswirtschaftliche Entscheidungsprobleme nutzen. Hierfür haben sich zwei grundsätzliche Ansätze herauskristallisiert: Im ersten, sequentiellen Verfahren wird zunächst ein Vorhersagemodell erstellt, welches zentrale Einflussgrößen (typischerweise die Nachfrage) vorhersagt. Die Vorhersagen werden dann in einem nachgelagerten Optimierungsproblem verwendet, um unter Berücksichtigung der verbliebenen Vorhersageunsicherheit eine optimale Lösung zu ermitteln. Im Gegensatz zu diesem traditionellen, zweistufigen Vorgehensmodell wurde in den letzten Jahren eine neue Klasse von Planungsmodellen entwickelt, welche Vorhersage und Entscheidungsunterstützung in einem integrierten Optimierungsmodell kombinieren. Hierbei wird die Leistungsfähigkeit maschineller Lernverfahren genutzt, um automatisiert Zusammenhänge zwischen optimalen Entscheidungen und Ausprägungen von bestimmten Kovariaten direkt aus den vorhandenen Daten zu erkennen. Der erste Artikel, “Machine learning for inventory management: Analyzing two concepts to get from data to decisions”, Kapitel 2, beschreibt konkrete Ausprägungen dieser beiden Ansätze basierend auf einem Random Forest Modell für ein Bestandsmanagementszenario. Es wird gezeigt, wie durch die Integration des Optimierungsproblems in die Zielfunktion des Random Forest-Algorithmus die optimale Bestandsmenge direkt aus einem Datensatz bestimmt werden kann. Darüber hinaus wird dieses neue, integrierte Verfahren anhand verschiedener Analysen mit einem äquivalenten klassischen Vorgehen verglichen und untersucht, welche Faktoren Performance-Unterschiede zwischen den Verfahren treiben. Hierbei zeigt sich, dass das integrierte Verfahren signifikante Verbesserungen im Vergleich zum klassischen, sequentiellen, Verfahren erzielt. Ein wichtiger Einflussfaktor auf diese Performance-Unterschiede ist hierbei die Struktur der Vorhersagefehler beim sequentiellen Verfahren. Der Artikel “Prescriptive call center staffing”, Kapitel 3, überträgt die Logik, optimale Planungsentscheidungen durch integrierte Datenanalyse und Optimierung zu bestimmen, auf eine komplexere Problemklasse, die Schichtplanung von Mitarbeitern. Da die höhere Komplexität eine direkte Integration des Optimierungsproblems in das maschinelle Lernverfahren nicht erlaubt, wird in dem Artikel ein Datenvorverarbeitungsverfahren entwickelt, mit dessen Hilfe die Eingangsdaten mit den ex post-optimalen Entscheidungen angereichert werden. Durch die Vorverarbeitung kann dann eine angepasste Variante des Regression Tree Lernverfahrens diesen Datensatz nutzen, um optimale Entscheidungen zu lernen. Dieses Verfahren, welches mit sehr wenigen und schwachen Modellierungsannahmen bezüglich des zugrunde liegenden Problems auskommt, führt zu deutlich geringeren Kosten durch Fehlplanungen als ein konkurrierendes Verfahren mit mehr Modellstruktur und -annahmen. Dem dritten Artikel, “Data-driven sales force scheduling”, Kapitel 4, liegt ein noch komplexeres Planungsproblem, die Tourenplanung von Außendienstmitarbeitern, zugrunde. Anhand eines konkreten Anwendungsszenarios bei einem Farben- und Lackhersteller beschreibt der Artikel, wie maschinelle Lernverfahren auch bei Einsatz im traditionellen, sequentiellen Ansatz als reine Vorhersagemodelle die nachgelagerten Entscheidungsmodelle verändern können. In diesem Fall wird ein Entscheidungsbaum-basiertes Lernverfahren in einem neuartigen Ansatz verwendet, um den Wert eines Besuchs bei einem potentiellen Kunden abzuschätzen. Diese Informationen werden dann in einem Optimierungsmodell, welches die verbliebene Unsicherheit der Vorhersagen berücksichtigen kann, zur Routenplanung verwendet. Es wird ersichtlich, dass Daten und fortschrittliche Analyseverfahren hier den Einsatz von neuen Optimierungsmodellen erlauben, welche vorher mangels zuverlässiger Schätzung von wichtigen Eingangsfaktoren nicht nutzbar waren. Die in dieser Dissertation erarbeiteten Ergebnisse belegen, dass betriebswirtschaftliche Planungsmodelle durch die Berücksichtigung neuer Daten und Analysemethoden fundamental verändert werden und davon in Form von besserer Entscheidungsqualität bzw. niedrigerer Kosten durch Fehlplanungen profitieren. Die Art und Weise, wie maschinelle Lernverfahren zur Datenanalyse eingebettet werden können, hängt hierbei von der Komplexität sowie der konkreten Rahmenparameter des zu Grunde liegenden Entscheidungsproblems ab. Zusammenfassend stellt diese Dissertation eine Analyse basierend auf drei unterschiedlichen, konkreten Anwendungsfällen dar und bildet damit die Grundlage für weitergehende Untersuchungen zum Einsatz von maschinellen Lernverfahren bei der Entscheidungsunterstützung für betriebswirtschaftliche Planungsprobleme. KW - Operations Management KW - Maschinelles Lernen KW - Entscheidungsunterstützung KW - Prescriptive Analytics KW - Advanced Analytics KW - Big Data Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-206049 ER - TY - THES A1 - Taigel, Fabian Michael T1 - Data-driven Operations Management: From Predictive to Prescriptive Analytics T1 - Datenbasiertes Operations Management: Von prädiktiven zu präskriptiven Verfahren N2 - Autonomous cars and artificial intelligence that beats humans in Jeopardy or Go are glamorous examples of the so-called Second Machine Age that involves the automation of cognitive tasks [Brynjolfsson and McAfee, 2014]. However, the larger impact in terms of increasing the efficiency of industry and the productivity of society might come from computers that improve or take over business decisions by using large amounts of available data. This impact may even exceed that of the First Machine Age, the industrial revolution that started with James Watt’s invention of an efficient steam engine in the late eighteenth century. Indeed, the prevalent phrase that calls data “the new oil” indicates the growing awareness of data’s importance. However, many companies, especially those in the manufacturing and traditional service industries, still struggle to increase productivity using the vast amounts of data [for Economic Co-operation and Development, 2018]. One reason for this struggle is that companies stick with a traditional way of using data for decision support in operations management that is not well suited to automated decision-making. In traditional inventory and capacity management, some data – typically just historical demand data – is used to estimate a model that makes predictions about uncertain planning parameters, such as customer demand. The planner then has two tasks: to adjust the prediction with respect to additional information that was not part of the data but still might influence demand and to take the remaining uncertainty into account and determine a safety buffer based on the underage and overage costs. In the best case, the planner determines the safety buffer based on an optimization model that takes the costs and the distribution of historical forecast errors into account; however, these decisions are usually based on a planner’s experience and intuition, rather than on solid data analysis. This two-step approach is referred to as separated estimation and optimization (SEO). With SEO, using more data and better models for making the predictions would improve only the first step, which would still improve decisions but would not automize (and, hence, revolutionize) decision-making. Using SEO is like using a stronger horse to pull the plow: one still has to walk behind. The real potential for increasing productivity lies in moving from predictive to prescriptive approaches, that is, from the two-step SEO approach, which uses predictive models in the estimation step, to a prescriptive approach, which integrates the optimization problem with the estimation of a model that then provides a direct functional relationship between the data and the decision. Following Akcay et al. [2011], we refer to this integrated approach as joint estimation-optimization (JEO). JEO approaches prescribe decisions, so they can automate the decision-making process. Just as the steam engine replaced manual work, JEO approaches replace cognitive work. The overarching objective of this dissertation is to analyze, develop, and evaluate new ways for how data can be used in making planning decisions in operations management to unlock the potential for increasing productivity. In doing so, the thesis comprises five self-contained research articles that forge the bridge from predictive to prescriptive approaches. While the first article focuses on how sensitive data like condition data from machinery can be used to make predictions of spare-parts demand, the remaining articles introduce, analyze, and discuss prescriptive approaches to inventory and capacity management. All five articles consider approach that use machine learning and data in innovative ways to improve current approaches to solving inventory or capacity management problems. The articles show that, by moving from predictive to prescriptive approaches, we can improve data-driven operations management in two ways: by making decisions more accurate and by automating decision-making. Thus, this dissertation provides examples of how digitization and the Second Machine Age can change decision-making in companies to increase efficiency and productivity. N2 - Diese Dissertation besteht aus fünf inhaltlich abgeschlossenen Teilen, die ein übergeordnetes Thema zur Grundlage haben: Wie können Daten genutzt werden, um bessere Bestands- und Kapazitätsplanung zu ermöglichen? Durch die zunehmende Digitalisierung stehen in verschiedensten Wirtschaftsbereichen mehr und mehr Daten zur Verfügung, die zur besseren Planung der Betriebsabläufe genutzt werden können. Historische Nachfragedaten, Sensordaten, Preisinformationen und Daten zu Werbemaßnahmen, sowie frei verfügbare Daten wie z.B. Wettervorhersagen, Daten zu Schulferien, regionalen Events, Daten aus den Sozialen Medien oder anderen Quellen enthalten potentiell relevante Informationen, werden aber häufig noch nicht zur Entscheidungsunterstützung genutzt. Im ersten Artikel, ”Privacy-preserving condition-based forecasting using machine learning”, wird aufgezeigt, wie sensitive Zustandsdaten zur Nachfragevorhersage von Ersatzteilbedarfen nutzbar gemacht werden können. Es wird ein Modell entwickelt, das es erlaubt, Vorhersagen auf verschlüsselten Zustandsdaten zu erstellen. Dies ist z.B. in der Luftfahrt relevant, wo Dienstleister für die Wartung und Ersatzteilversorgung von Flugzeugen verschiedener Airlines zuständig sind. Da die Airlines befürchten, dass Wettbewerber an sensitive Echtzeitdaten gelangen können, werden diese Daten dem Wartungsdienstleister nicht im Klartext zur Verfügung gestellt. Die Ergebnisse des implementierten Prototyps zeigen, dass eine schnelle Auswertung maschineller Lernverfahren auch auf großen Datenmengen, die verschlüsselt in einer SAP HANA Datenbank gespeichert sind, möglich ist. Die Artikel zwei und drei behandeln innovative, datengetriebene Ansätze zur Bestandsplanung. Der zweite Artikel ”Machine learning for inventory management: “Analyzing two concepts to get from data to decisions” analysiert zwei Ansätze, die Konzepte des maschinellen Lernens nutzen um aus historischen Daten Bestandsentscheidungen zu lernen. Im dritten Artikel, ”Machine learning for inventory management: Analyzing two concepts to get from data to decisions”, wird ein neues Modell zur integrierten Bestandsoptimierung entwickelt und mit einem Referenzmodell verglichen, bei dem die Schätzung eines Vorhersagemodells und die Optimierung der Bestandsentscheidung separiert sind. Der wesentliche Beitrag zur Forschung ist hierbei die Erkenntnis, dass unter bestimmten Bedingungen der integrierte Ansatz klar bessere Ergebnisse liefert und so Kosten durch Unter- bzw. Überbestände deutlich gesenkt werden können. In den Artikeln vier und fünf werden neue datengetriebene Ansätze zur Kapazitätsplanung vorgestellt und umfassend analysiert. Im vierten Artikel ”Datadriven capacity management with machine learning: A new approach and a case-study for a public service office wird ein datengetriebenes Verfahren zur Kapazitätsplanung eingeführt und auf das Planungsproblem in einem Bürgeramt angewandt. Das Besondere hierbei ist, dass die spezifische Zielfunktion (maximal 20% der Kunden sollen länger als 20 Minuten warten müssen) direkt in ein maschinelles Lernverfahren integriert wird, womit dann ein Entscheidungsmodell aus historischen Daten gelernt werden kann. Hierbei wird gezeigt, dass mit dem integrierten Ansatz die Häufigkeit langer Wartezeiten bei gleichem Ressourceneinsatz deutlich reduziert werden kann. Im fünften Artikel, ”Prescriptive call center staffing”, wird ein Modell zur integrierten Kapazitätsoptimierung für ein Call Center entwickelt. Hier besteht die Innovation darin, dass die spezifische Kostenfunktion eines Call Centers in ein maschinelles Lernverfahren integriert wird. Die Ergebnisse für Daten von zwei Call Centern zeigen, dass mit dem neuentwickelten Verfahren, die Kosten im Vergleich zu dem gängigen Referenzmodell aus der Literatur deutlich gesenkt werden können. KW - Maschinelles Lernen KW - Big Data KW - Bestandsplanung KW - Kapazitätsplanung KW - data-driven KW - Operations Management KW - Inventory Management KW - Capacity Management Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-206514 ER - TY - THES A1 - Oberdorf, Felix T1 - Design and Evaluation of Data-Driven Enterprise Process Monitoring Systems T1 - Design und Evaluation von datengetriebenen Prozess Überwachungssystemen in Unternehmen N2 - Increasing global competition forces organizations to improve their processes to gain a competitive advantage. In the manufacturing sector, this is facilitated through tremendous digital transformation. Fundamental components in such digitalized environments are process-aware information systems that record the execution of business processes, assist in process automation, and unlock the potential to analyze processes. However, most enterprise information systems focus on informational aspects, process automation, or data collection but do not tap into predictive or prescriptive analytics to foster data-driven decision-making. Therefore, this dissertation is set out to investigate the design of analytics-enabled information systems in five independent parts, which step-wise introduce analytics capabilities and assess potential opportunities for process improvement in real-world scenarios. To set up and extend analytics-enabled information systems, an essential prerequisite is identifying success factors, which we identify in the context of process mining as a descriptive analytics technique. We combine an established process mining framework and a success model to provide a structured approach for assessing success factors and identifying challenges, motivations, and perceived business value of process mining from employees across organizations as well as process mining experts and consultants. We extend the existing success model and provide lessons for business value generation through process mining based on the derived findings. To assist the realization of process mining enabled business value, we design an artifact for context-aware process mining. The artifact combines standard process logs with additional context information to assist the automated identification of process realization paths associated with specific context events. Yet, realizing business value is a challenging task, as transforming processes based on informational insights is time-consuming. To overcome this, we showcase the development of a predictive process monitoring system for disruption handling in a production environment. The system leverages state-of-the-art machine learning algorithms for disruption type classification and duration prediction. It combines the algorithms with additional organizational data sources and a simple assignment procedure to assist the disruption handling process. The design of such a system and analytics models is a challenging task, which we address by engineering a five-phase method for predictive end-to-end enterprise process network monitoring leveraging multi-headed deep neural networks. The method facilitates the integration of heterogeneous data sources through dedicated neural network input heads, which are concatenated for a prediction. An evaluation based on a real-world use-case highlights the superior performance of the resulting multi-headed network. Even the improved model performance provides no perfect results, and thus decisions about assigning agents to solve disruptions have to be made under uncertainty. Mathematical models can assist here, but due to complex real-world conditions, the number of potential scenarios massively increases and limits the solution of assignment models. To overcome this and tap into the potential of prescriptive process monitoring systems, we set out a data-driven approximate dynamic stochastic programming approach, which incorporates multiple uncertainties for an assignment decision. The resulting model has significant performance improvement and ultimately highlights the particular importance of analytics-enabled information systems for organizational process improvement. N2 - Der zunehmende globale Wettbewerb zwingt Unternehmen zur Verbesserung ihrer Prozesse, um sich dadurch einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. In der Fertigungsindustrie wird das durch die die digitale Transformation unterstützt. Grundlegende Komponenten in den entstehenden digitalisierten Umgebungen sind prozessorientierte Informationssysteme, die die Ausführung von Geschäftsprozessen aufzeichnen, bei der Prozessautomatisierung unterstützen und wiederum Potenzial zur Prozessanalyse freisetzen. Die meisten Informationssysteme in Unternehmen konzentrieren sich jedoch auf die Anzeige von Informationen, Prozessautomatisierung oder Datenerfassung, nutzen aber keine predictive analytics oder prescriptive analytics, um datengetriebene Entscheidungen zu unterstützen. Daher wird in dieser Dissertation der Aufbau von analytics-enabled Informationssystemen in fünf unabhängigen Teilen untersucht, die schrittweise analytische Methoden einführen und potenzielle Möglichkeiten zur Prozessverbesserung in realen Szenarien bewerten. Eine wesentliche Voraussetzung für den Auf- und Ausbau von analytics-enabled Informationssystemen ist die Identifikation von Erfolgsfaktoren, die wir im Kontext von Process Mining als deskriptive Methode untersuchen. Wir kombinieren einen etablierten Process Mining Framework und ein Process Mining Erfolgsmodell, um einen strukturierten Ansatz zur Bewertung von Erfolgsfaktoren zu ermöglichen, den wir aufbauend zur Identifizierung von Herausforderungen, Motivationen und des wahrgenommenen Mehrwerts (engl. Business Value) von Process Mining durch Mitarbeiter in Organisationen und Process Mining Experten nutzen. Auf Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse erweitern wir das bestehende Erfolgsmodell und leiten Implikationen für die Generierung von Business Value durch Process Mining ab. Um die Realisierung des durch Process Mining ermöglichten Business Value zu unterstützen, entwickeln wir ein Artefakt für kontextbezogenes Process Mining. Das Artefakt kombiniert standard Prozessdaten mit zusätzlichen Kontextinformationen, um die automatische Identifizierung von Prozesspfaden, die mit den Kontextereignissen in Verbindung gebracht werden, zu unterstützen. Die entsprechende Realisierung ist jedoch eine herausfordernde Aufgabe, da die Transformation von Prozessen auf der Grundlage von Informationserkenntnissen zeitaufwendig ist. Um dies zu überwinden, stellen wir die Entwicklung eines predictive process monitoring Systems zur Automatisierung des Störungsmanagements in einer Produktionsumgebung vor. Das System nutzt etablierte Algorithmen des maschinellen Lernens zur Klassifizierung von Störungsarten und zur Vorhersage der Störungsdauer. Es kombiniert die Algorithmen mit zusätzlichen Datenquellen und einem einfachen Zuweisungsverfahren, um den Prozess der Störungsbearbeitung zu unterstützen. Die Entwicklung eines solchen Systems und entsprechender Modelle ist eine anspruchsvolle Aufgabe, die wir durch die Entwicklung einer Fünf-Phasen-Methode für predictive end-to-end process monitoring von Unternehmensprozessen unter Verwendung von multi-headed neural networks adressieren. Die Methode erleichtert die Integration heterogener Datenquellen durch dedizierte Modelle, die für eine Vorhersage kombiniert werden. Die Evaluation eines realen Anwendungsfalls unterstreicht die Kompetitivität des eines aus der entwickelten Methode resultierenden Modells. Allerdings sind auch die Ergebnisse des verbesserten Modells nicht perfekt. Somit muss die Entscheidung über die Zuweisung von Agenten zur Lösung von Störungen unter Unsicherheit getroffen werden. Dazu können zwar mathematische Modelle genutzt werden, allerdings steigt die Anzahl der möglichen Szenarien durch komplexe reale Bedingungen stark an und limitiert die Lösung mathematischer Modelle. Um dies zu überwinden und das Potenzial eines prescriptive process monitoring Systems zu beleuchten, haben wir einen datengetriebenen Ansatz zur Approximation eines dynamischen stochastischen Problems entwickelt, der mehrere Unsicherheiten bei der Zuweisung der Agenten berücksichtigt. Das resultierende Modell hat eine signifikant bessere Leistung und unterstreicht letztlich die besondere Bedeutung von analytics-enabled Informationssystemen für die Verbesserung von Organisationsprozessen. KW - Operations Management KW - Wirtschaftsinformatik KW - Entscheidungsunterstützung KW - Maschinelles Lernen KW - Advanced Analytics KW - Predictive Analytics KW - Prescriptive Analytics Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-298531 ER - TY - THES A1 - Notz, Pascal Markus T1 - Prescriptive Analytics for Data-driven Capacity Management T1 - Prescriptive Analytics für datengetriebenes Kapazitätsmanagement N2 - Digitization and artificial intelligence are radically changing virtually all areas across business and society. These developments are mainly driven by the technology of machine learning (ML), which is enabled by the coming together of large amounts of training data, statistical learning theory, and sufficient computational power. This technology forms the basis for the development of new approaches to solve classical planning problems of Operations Research (OR): prescriptive analytics approaches integrate ML prediction and OR optimization into a single prescription step, so they learn from historical observations of demand and a set of features (co-variates) and provide a model that directly prescribes future decisions. These novel approaches provide enormous potential to improve planning decisions, as first case reports showed, and, consequently, constitute a new field of research in Operations Management (OM). First works in this new field of research have studied approaches to solving comparatively simple planning problems in the area of inventory management. However, common OM planning problems often have a more complex structure, and many of these complex planning problems are within the domain of capacity planning. Therefore, this dissertation focuses on developing new prescriptive analytics approaches for complex capacity management problems. This dissertation consists of three independent articles that develop new prescriptive approaches and use these to solve realistic capacity planning problems. The first article, “Prescriptive Analytics for Flexible Capacity Management”, develops two prescriptive analytics approaches, weighted sample average approximation (wSAA) and kernelized empirical risk minimization (kERM), to solve a complex two-stage capacity planning problem that has been studied extensively in the literature: a logistics service provider sorts daily incoming mail items on three service lines that must be staffed on a weekly basis. This article is the first to develop a kERM approach to solve a complex two-stage stochastic capacity planning problem with matrix-valued observations of demand and vector-valued decisions. The article develops out-of-sample performance guarantees for kERM and various kernels, and shows the universal approximation property when using a universal kernel. The results of the numerical study suggest that prescriptive analytics approaches may lead to significant improvements in performance compared to traditional two-step approaches or SAA and that their performance is more robust to variations in the exogenous cost parameters. The second article, “Prescriptive Analytics for a Multi-Shift Staffing Problem”, uses prescriptive analytics approaches to solve the (queuing-type) multi-shift staffing problem (MSSP) of an aviation maintenance provider that receives customer requests of uncertain number and at uncertain arrival times throughout each day and plans staff capacity for two shifts. This planning problem is particularly complex because the order inflow and processing are modelled as a queuing system, and the demand in each day is non-stationary. The article addresses this complexity by deriving an approximation of the MSSP that enables the planning problem to be solved using wSAA, kERM, and a novel Optimization Prediction approach. A numerical evaluation shows that wSAA leads to the best performance in this particular case. The solution method developed in this article builds a foundation for solving queuing-type planning problems using prescriptive analytics approaches, so it bridges the “worlds” of queuing theory and prescriptive analytics. The third article, “Explainable Subgradient Tree Boosting for Prescriptive Analytics in Operations Management” proposes a novel prescriptive analytics approach to solve the two capacity planning problems studied in the first and second articles that allows decision-makers to derive explanations for prescribed decisions: Subgradient Tree Boosting (STB). STB combines the machine learning method Gradient Boosting with SAA and relies on subgradients because the cost function of OR planning problems often cannot be differentiated. A comprehensive numerical analysis suggests that STB can lead to a prescription performance that is comparable to that of wSAA and kERM. The explainability of STB prescriptions is demonstrated by breaking exemplary decisions down into the impacts of individual features. The novel STB approach is an attractive choice not only because of its prescription performance, but also because of the explainability that helps decision-makers understand the causality behind the prescriptions. The results presented in these three articles demonstrate that using prescriptive analytics approaches, such as wSAA, kERM, and STB, to solve complex planning problems can lead to significantly better decisions compared to traditional approaches that neglect feature data or rely on a parametric distribution estimation. N2 - Digitalisierung und künstliche Intelligenz führen zu enormen Veränderungen in nahezu allen Bereichen von Wirtschaft und Gesellschaft. Grundlegend für diese Veränderungen ist die Technologie des maschinellen Lernens (ML), ermöglicht durch ein Zusammenspiel großer Datenmengen, geeigneter Algorithmen und ausreichender Rechenleistung. Diese Technologie bildet die Basis für die Entwicklung neuartiger Ansätze zur Lösung klassischer Planungsprobleme des Operations Research (OR): Präskriptive Ansätze integrieren Methoden des ML und Optimierungsverfahren des OR mit dem Ziel, Lösungen für Planungsprobleme direkt aus historischen Observationen von Nachfrage und Features (erklärenden Variablen) abzuleiten. Diese neuartigen Lösungsansätze bieten ein enormes Potential zur Verbesserung von Planungsentscheidungen, wie erste numerische Analysen mit historischen Daten gezeigt haben, und begründen damit ein neues Forschungsfeld innerhalb des OR. In ersten Beiträgen zu diesem neuen Forschungsfeld wurden präskriptive Verfahren für verhältnismäßig einfache Planungsprobleme aus dem Bereich des Lagerbestandsmanagements entwickelt. Häufig weisen Planungsprobleme aber eine deutlich höhere Komplexität auf, und viele dieser komplexen Planungsprobleme gehören zum Bereich der Kapazitätsplanung. Daher ist die Entwicklung präskriptiver Ansätze zur Lösung komplexer Probleme im Kapazitätsmanagement das Ziel dieser Dissertation. In drei inhaltlich abgeschlossenen Teilen werden neuartige präskriptive Ansätze konzipiert und auf realistische Kapazitätsplanungsprobleme angewendet. Im ersten Artikel, „Prescriptive Analytics for Flexible Capacity Management”, werden zwei präskriptive Verfahren entwickelt, und zwar weighted Sample Average Approximation (wSAA) und kernelized Empirical Risk Minimization (kERM), um ein komplexes, zweistufiges stochastisches Kapazitätsplanungsproblem zu lösen: Ein Logistikdienstleister sortiert täglich eintreffende Sendungen auf drei Sortierlinien, für die die wöchentliche Mitarbeiterkapazität geplant werden muss. Dieser Artikel ist der erste Beitrag, in dem ein kERM-Verfahren zur direkten Lösung eines komplexen Planungsproblems mit matrixwertiger Nachfrage und vektorwertiger Entscheidung entwickelt, eine Obergrenze für die erwarteten Kosten für nichtlineare, kernelbasierte Funktionen abgeleitet und die Universal Approximation Property bei Nutzung spezieller Kernelfunktionen gezeigt wird. Die Ergebnisse der numerischen Studie demonstrieren, dass präskriptive Verfahren im Vergleich mit klassischen Lösungsverfahren zu signifikant besseren Entscheidungen führen können und ihre Entscheidungsqualität bei Variation der exogenen Kostenparameter deutlich robuster ist. Im zweiten Artikel, „Prescriptive Analytics for a Multi-Shift Staffing Problem”, werden wSAA und kERM auf ein Planungsproblem der klassischen Warteschlangentheorie angewendet: Ein Dienstleister erhält über den Tag verteilt Aufträge, deren Anzahl und Zeitpunkt des Eintreffens unsicher sind, und muss die Mitarbeiterkapazität für zwei Schichten planen. Dieses Planungsproblem ist komplexer als die bisher mit präskriptiven Ansätzen gelösten Probleme: Auftragseingang und Bearbeitung werden als Wartesystem modelliert und die Nachfrage innerhalb einer Schicht folgt einem nicht stationären Prozess. Diese Komplexität wird mit zwei Näherungsmethoden bewältigt, sodass das Planungsproblem mit wSAA und kERM sowie dem neu entwickelten Optimization-Prediction-Verfahren gelöst werden kann. Die in diesem Artikel entwickelte Methode legt den Grundstein zur Lösung komplexer Warteschlangenmodelle mit präskriptiven Verfahren und schafft damit eine Verbindung zwischen den „Welten“ der Warteschlangentheorie und der präskriptiven Verfahren. Im dritten Artikel, „Explainable Subgradient Tree Boosting for Prescriptive Analytics in Operations Management”, wird ein neues präskriptives Verfahren zur Lösung der Planungsprobleme der ersten beiden Artikel entwickelt, das insbesondere durch die Erklärbarkeit der Entscheidungen attraktiv ist: Subgradient Tree Boosting (STB). Es kombiniert das erfolgreiche Gradient-Boosting-Verfahren aus dem ML mit SAA und verwendet Subgradienten, da die Zielfunktion von OR-Planungsproblemen häufig nicht differenzierbar ist. Die numerische Analyse zeigt, dass STB zu einer vergleichbaren Entscheidungsqualität wie wSAA und kERM führen kann, und dass die Kapazitätsentscheidungen in Beiträge einzelner Features zerlegt und damit erklärt werden können. Das STB-Verfahren ist damit nicht nur aufgrund seiner Entscheidungsqualität attraktiv für Entscheidungsträger, sondern insbesondere auch durch die inhärente Erklärbarkeit. Die in diesen drei Artikeln präsentierten Ergebnisse zeigen, dass die Nutzung präskriptiver Verfahren, wie wSAA, kERM und STB, bei der Lösung komplexer Planungsprobleme zu deutlich besseren Ergebnissen führen kann als der Einsatz klassischer Methoden, die Feature-Daten vernachlässigen oder auf einer parametrischen Verteilungsschätzung basieren. KW - Maschinelles Lernen KW - Operations Management KW - Entscheidungsunterstützung KW - Kapazitätsplanung KW - Prescriptive Analytics KW - Machine Learning KW - Explainability KW - Data-driven Operations Management KW - Capacity Management KW - Operations Management KW - Entscheidungsunterstützung Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-240423 ER - TY - THES A1 - Hauser, Matthias T1 - Smart Store Applications in Fashion Retail T1 - IoT-Lösungen für Smart Stores N2 - 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. N2 - 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. KW - Laden KW - Internet der Dinge KW - Textileinzelhandel KW - Automated Checkout KW - Smart Fitting Room KW - Electronic Article Surveillance KW - Maschinelles Lernen KW - Operations Management KW - Wirtschaftsinformatik Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-193017 ER -