TY - THES A1 - Weinhard, Alexander T1 - Managing RFID Implementations - Implications for Managerial Decision Making T1 - Management von RFID-Implementierungen - Implikationen für die Management Entscheidungsfindung N2 - The present dissertation investigates the management of RFID implementations in retail trade. Our work contributes to this by investigating important aspects that have so far received little attention in scientific literature. We therefore perform three studies about three important aspects of managing RFID implementations. We evaluate in our first study customer acceptance of pervasive retail systems using privacy calculus theory. The results of our study reveal the most important aspects a retailer has to consider when implementing pervasive retail systems. In our second study we analyze RFID-enabled robotic inventory taking with the help of a simulation model. The results show that retailers should implement robotic inventory taking if the accuracy rates of the robots are as high as the robots’ manufacturers claim. In our third and last study we evaluate the potentials of RFID data for supporting managerial decision making. We propose three novel methods in order to extract useful information from RFID data and propose a generic information extraction process. Our work is geared towards practitioners who want to improve their RFID-enabled processes and towards scientists conducting RFID-based research. N2 - Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit dem Management von RFID Implementierungen im Einzelhandel. Dabei leistet die Arbeit einen Beitrag, indem wichtige aber bisher in der wissenschaftlichen Fachliteratur nur wenig beachtete Aspekte beleuchtet werden. Hierfür werden drei Studien zu drei relevanten Managementaspekten durchgeführt. Zunächst wird die Kundenakzeptanz im Bezug auf pervasive Retail Applikationen betrachtet und mithilfe der Privacy Calculus Theorie ermittelt, welche Aspekte für die Kundenakzeptanz pervasiver Systeme besonders relevant sind. In Studie zwei wird eine RFID-gestützte Roboterinvnetur anhand einer Simulationsstudie evaluiert. Die Studie zeigt, dass eine durch Roboter durchgeführte Inventur für einen Einzelhändler zu empfehlen ist, falls die Roboter tatsächlich mit den von den Herstellern beworbenen Erkennungsraten arbeiten. In der dritten und letzten Studie werden die Potenziale von RFID-Daten zur Entscheidungsunterstützung des Managements evaluiert. Es werden drei Methoden vorgestellt um aus RFID-Daten nützliche Informationen zu gewinnen. Abschließend wird ein generisches Vorgehensmodell zur Informationsextraktion entwickelt. Die Arbeit ist sowohl an Praktiker gerichtet, die ihre RFID-basierten Prozesse verbessern möchten, als auch an Wissenschaftler die RFID-basierte Forschung betreiben. KW - RFID KW - Simulation KW - Management KW - Privatsphäre KW - Roboter KW - Data Analytics Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-178161 ER - TY - THES A1 - Buckel, Thomas T1 - Verbesserung und Überwachung von RFID-Infrastrukturen im Einzelhandel – ein aktionsforschungsbasierter Ansatz T1 - Improvement and monitoring of RFID infrastructures in retail – a novel action research based approach N2 - Die Grundlage für eine hohe Bestandsgenauigkeit ist die unternehmensübergreifende Identifikation und Nachverfolgung von Waren, die mit automatisierten Identifizierungstechnologien (Auto-ID-Technologien) ermöglicht wird. Die Einführung der Auto-ID-Technologie des Barcodes hat die Industrie vor mehr als 30 Jahren fundamental verändert. Darauf aufbauend versprechen neuere Auto-ID-Technologien wie die „Radio Frequency Identification“ (RFID) Probleme wie die Nichtverfügbarkeit von Waren, eine intransparente Diebstahlrate oder Warenschwund durch eine bessere Nachverfolgung aller Waren und eine höhere Bestandsgenauigkeit zu lösen. Die Vorteile von RFID gegenüber dem Barcode sind unter anderem die höhere Datendichte, die größere Robustheit gegenüber Umwelteinflüssen sowie die schnellere und mehrfache Erfassung von Gegenständen. Viele Unternehmen sehen sich jedoch vor allem nach der Implementierung einer RFID-Infrastruktur mit einer Vielzahl von Problemen konfrontiert. Aspekte wie wenig Unterstützung durch das Management, interner Widerstand durch Mitarbeiter, Probleme bei der Integration von Hardware und Software und vor allem eine mangelnde Datenqualität verhindern, dass die prognostizierten positiven Effekte erreicht werden können. Derartige Phänomene werden passend unter dem Begriff „Credibility Gap“ zusammengefasst. Dieser beschreibt die Problematik, dass es insgesamt an Verfahren, Methoden und gezielter Unterstützung mangelt, um die in der Literatur umfangreich versprochenen positiven Effekte tatsächlich und nachhaltig zu realisieren. Passend werden die erwarteten Einsparungen und Verbesserungen durch den RFID-Einsatz oftmals als Expertenschätzungen und sogar als größtenteils rein spekulativ bezeichnet. Das Ziel dieser Dissertation ist es, Praktikern das Erreichen der positiven RFID-Effekte zu ermöglichen. Hierzu wurden vielfältige Untersuchungen auf Basis einer langfristigen Kooperation mit einem der weltweit größten Bekleidungshändler durchgeführt, indem ein RFID-Implementierungsprojekt begleitet und intensiv mitgestaltet wurde. Zunächst wird bestätigt, dass die prognostizierten Vorteile der RFID-Technologie tatsächlich nicht allein durch die Implementierung der benötigten Infrastruktur erreicht werden können. Als Grund werden hohe Bestandsungenauigkeiten der verwendeten Bestandssysteme identifiziert, die sowohl auf technische als auch auf menschlich verursachte Fehler zurückzuführen sind. Als Folge ist die RFID-Datenqualität nicht verlässlich. Die Dissertation setzt an den Problemen des Credibility Gap an und diagnostiziert bei einer bereits implementierten RFID-Infrastruktur zunächst die Fehler und Ursachen der mangelnden Datenqualität. Darauf aufbauend werden Maßnahmen und Handlungsanweisungen vorgestellt, mit deren Hilfe die Fehler behoben und die Infrastruktur schließlich verbessert und überwacht werden kann. Um insgesamt die Anforderungen der Praxis und der Wissenschaft erfolgreich miteinander zu verknüpfen, wird als Forschungsmethode eine neuartige Kombination zweier Ausprägungen der Aktionsforschung verwendet. Als Ergebnis werden einerseits für Praktiker hilfreiche Frameworks und Tests zur Fehlerbehebung, Überwachungskennzahlen sowie Regeln des effektiven RFID-Systemmanagements beschrieben. Alle durchgeführten und in der Dissertation vorgestellten Maßnahmen führen nachweislich zu einer erhöhten Datenqualität eines implementierten RFID-Systems und stellen Möglichkeiten zur kennzahlenbasierten Visualisierung der RFID-Prozessperformance bereit. Andererseits wird ein Modell für die Verwendung der Aktionsforschung vorgeschlagen sowie eine umfangreiche Validierung der Methodik durchgeführt. Auf diese Weise wird neben der Praxisrelevanz der Ergebnisse auch die Präzision der Forschungsergebnisse sichergestellt. Sämtliche Ergebnisse dienen als Basis für vielfältige Forschungsansätze. So ermöglichen eine höhere Verlässlichkeit und Datenqualität der RFID-Informationen aussagekräftigere Analysen. Weiter sind durch fehlerkorrigierte Prozessdaten neuartige Methoden des RFID-Data-Mining denkbar. Dieser Forschungsbereich ist nach wie vor größtenteils unberührt und bietet enormes Potential, weitere durch RFID in Aussicht gestellte Vorteile zu realisieren. N2 - The automatic identification, tracking and tracing of goods is a prerequisite for stock accuracy. In the 1980s, the barcode as an automatic identification technology substantially changed retail operations. On this basis, the rise of radio-frequency identification (RFID) in the past years was meant to solve problems such as unavailability of products, theft and shrinkage through a higher product transparency along the supply chain. Benefits of using RFID instead of using the barcode are an increased data density, a higher degree of resistance to environmental effects as well as a bulk identification of items, among others. However, companies still face a series of problems after implementing a RFID infrastructure. Issues like low management support, internal resistance among the staff, complex soft-/hardware integration issues as well as low data quality prevent companies from gaining the expected benefits. These phenomena properly are described as a „credibility gap“. This term refers to the lack of methods and procedures, to achieve the effects discussed in literature. Consequently, the expected benefits and improvements through using RFID technology are declared as expert estimates or even purely speculative assumptions. The aim of this dissertation is to facilitate practitioners in gaining the positive effects of RFID. For this purpose, an investigation in the scope of an RFID implementation project conducted by one of the world’s largest fashion retailers has been accomplished. It can be initially confirmed that a RFID implementation alone does not necessarily result in (expected) benefits. Reasons identified are various inconsistencies between the RFID and the existing inventory system caused by both technical and human issues. As a result, the RFID stock information is not reliable. Given the objective to solve the described problems associated with the credibility gap, reasons for poor data quality are identified in a first step. Subsequently, systematic procedures are introduced aiming to solve these issues in order to improve and to monitor the RFID infrastructure. To expand scientific knowledge and simultaneously assist in practical problem-solving, a novel combination of two action research types is used. On the one hand, several error-handling procedures, monitoring options and specific rules for an effective RFID system management for practitioners are described. All introduced measures demonstrably increase data quality of the implemented RFID system and provide indicator-based tools to review the RFID process performance. On the other hand, an application model for action research including a validation of the specific research method is proposed. This approach contributes to both dimensions of the rigor and relevance framework. These findings may serve as a basis for further research in various directions. An increased reliability of RFID information enables more meaningful analyses, accordingly. In addition, error-corrected processes and data lead to new methods of RFID data mining, which still poses a widely untapped area of research. KW - RFID KW - Aktionsforschung KW - Datenqualität KW - Einzelhandel KW - Data Mining KW - RFID KW - Action Research KW - Data Quality KW - Retail KW - Data Mining Y1 - 2014 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-106719 ER - TY - THES A1 - Salinas Segura, Alexander T1 - The Internet of Things: Business Applications, Technology Acceptance, and Future Prospects T1 - Das Internet der Dinge: Unternehmensanwendung, Technologieakzeptanz und Zukunftsaussichten N2 - This dissertation explores the Internet of Things from three different perspectives for which three individual studies were conducted. The first study presents a business application within supply chain management. The second study addresses user acceptance of pervasive information systems, while the third study covers future prospects of the Internet of Things. The first study is about wireless sensor technologies and their possibilities for optimizing product quality in the cold chain. The processing of sensor data such as temperature information allows for the construction of novel issuing policies in distribution centers. The objective of the study was to investigate the possible economic potential of sensor-based issuing policies in a cold chain. By means of simulation, we analyzed a three-echelon supply chain model, including a manufacturer, a distribution center, and a retail store. Our analysis shows that sensor-based issuing policies bear the potential to become an effective complement to conventional issuing policies. However, the results also indicate that important trade-offs must be taken into account in the selection of a specific issuing policy. The second study deals with the increasing emergence of pervasive information systems and user acceptance. Based on the integration of the extended “Unified Theory of Acceptance and Use of Technology” (UTAUT2) and three pervasiveness constructs, we derived a comprehensive research model to account for pervasive information systems. Data collected from 346 participants in an online survey was analyzed to test the developed research model using structural equation modeling and taking into account multi-group and mediation analysis. The results confirm the applicability of the integrated UTAUT2 model to measure pervasiveness. The third study addresses future prospects of the Internet of Things within the retail industry. We employed a research framework to explore the macro- as well as microeconomic perspective. First, we developed future projections for the retail industry containing IoT aspects. Second, a two-round Delphi study with an expert panel of 15 participants was conducted to evaluate the projections. Third, we used scenario development to create scenarios of the most relevant projections evaluated by the participants. N2 - Die vorliegende Dissertation untersucht das „Internet der Dinge“ aus drei verschiedenen Perspektiven, wofür drei Studien durchgeführt wurden. Die erste Studie präsentiert eine kommerzielle Anwendung innerhalb des Supply Chain Managements. Die zweite Studie behandelt das Thema Nutzerakzeptanz im Kontext allgegenwärtiger Informationstechnologien, während sich die dritte Studie mit Zukunftsaussichten des Internets der Dinge im Einzelhandel befasst. Die erste Studie evaluiert die Möglichkeiten kabelloser Sensortechnologien zur Optimierung der Produktqualität verderblicher Güter in der Kühlkette. Dabei ermöglicht die Verarbeitung von Sensordaten, wie bspw. Temperaturinformationen, neuartige Ansätze bei sog. Verbrauchsfolgeverfahren in der Lagerhaltung im Verteilzentrum. Das Ziel der Studie ist die möglichen ökonomischen Potenziale sensorbasierter Verbrauchsfolgeverfahren in der Kühlkette zu untersuchen. Mittels Simulation wurde eine dreistufige Lieferkette, bestehend aus einem Hersteller, einem Verteilzentrum und einem Einzelhandelsgeschäft, analysiert. Die Analyse verdeutlicht, dass sensorbasierte Verbrauchsfolgeverfahren das Potenzial besitzen sich zu einer wirkungsvollen Ergänzung zu üblichen Verbrauchsfolgeverfahren zu entwickeln. Die Ergebnisse zeigen jedoch auch, dass wichtige Kompromisse bei der Auswahl spezifischer Verbrauchsfolgeverfahren zu berücksichtigen sind. Die zweite Studie behandelt das Thema Nutzerakzeptanz von sog. pervasiven Informationssystemen. Auf der Grundlage der Integration der erweiterten „Unified Theory of Acceptance and Use of Technology” (UTAUT2) und drei Konstrukten zu „Pervasiveness“, wurde ein umfassendes Forschungsmodell entwickelt um pervasiven Informationssytemen Rechnung zu tragen. Hierzu wurden Daten von 346 Teilnehmern einer Onlineumfrage gesammelt und analysiert, um das Forschungsmodell unter Verwendung von Strukturgleichungsmodellierung zu testen. Weitere Bestandteile der Analyse waren eine Mehrgruppen-Moderation und Mediation. Die Ergebnisse bestätigen die Anwendbarkeit des integrierten UTAUT2-Modells um die Nutzerakzeptanz pervasiver Informationssysteme zu messen. Die dritte Studie befasst sich mit den Zukunftsaussichten des Internets der Dinge im Einzelhandel. Vor dem Hintergrund makro- und mikroökonomischer Faktoren wurden zunächst Zukunftsprojektionen im Kontext des Internets der Dinge im Einzelhandel erstellt. Anschließend wurde eine zweistufige Delphi-Studie mit einer 15 Teilnehmer umfassenden Expertengruppe durchgeführt zur Bewertung der Projektionen. Im letzten Schritt stand die Szenarioentwicklung im Vordergrund, in der potenzielle Zukunftsszenarien aus den relevantesten Projektionen, basierend auf den Expertenmeinungen, entwickelt wurden. KW - Internet der Dinge KW - Internet of Things KW - Sensors KW - Supply Chain KW - Technology Acceptance KW - Delphi Study Y1 - 2016 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-131605 ER - TY - THES A1 - Heinrich, Christian T1 - Situative Entscheidung in Produktionsbetrieben durch integrierte Planung T1 - Integrated Business Planning - Decision-Making in Industry Companies N2 - Im Umfeld von Unternehmenssoftware, Planung und Entscheidung in Wertschöpfungsnetzen sind verschiedene Schlagwörter weit verbreitet. Technologisch getriebene Themen wie Real-Time-Enterprise-Management, Big Data, Business Intelligence, Corporate Performance Ma-nagement und die dazugehörige Software werden in diversen Anwendungskontexten verwen-det. In Unternehmen jedoch werden die klassischen betriebswirtschaftlichen Aufgaben wie Unternehmens-, Absatz- und Produktionsplanung rein methodisch und funktional durchge-führt. Eine abteilungsübergreifende Prozessbetrachtung kann nicht als gegeben betrachtet werden. Das Zusammentreffen von technologischem Fortschritt durch Standardanwendungs-software verbunden mit innovativen Datenspeicher- und Informationsverarbeitungsmethoden und den organisatorischen Strukturen in global agierenden Produktionsunternehmen, bewirkt einen nie da gewesenen Anstieg der Komplexität. Folglich müssen sich die Organisation und Informationssysteme im Sinne der Integration aneinander annähern, um Koordinations-schwierigkeiten bei bereichsübergreifenden Arbeitsabläufen und deren Informationsflüssen zu reduzieren. Die zunehmende Automatisierung inner- und zwischenbetrieblicher Planungsabläufe sowie der Anstieg der Informationsquellen für zukünftige Geschäftsentscheidungen hat eine große Datenmenge zur Folge. Um den unbestrittenen Mehrwert von richtiger Information am richti-gen Ort zur richtigen Zeit für Unternehmen nutzbar zu machen und die daraus abgeleiteten Entscheidungen umzusetzen, bedarf es einer präzisen Beschreibung der relevanten Geschäfts-prozesse und der spezifischen Informationen. Deshalb verändern sich die Planungs- und Ent-scheidungsprozesse durch die Konsolidierung moderner Informationstechnologie massiv. Hierfür wird ein innovativer und praxiserprobter Ansatz entwickelt: Unter integrierter Planung- und Entscheidung (IPE) ist die Standardisierung der dezentralen Entscheidungsfindung unter Einbeziehung aller relevanten Informationen im Absatz-, Pro-duktionsgrob- und Finanzplanungsprozess zu verstehen. Basis ist die zentrale Informations-administration. Der Autor entwickelt ein Vorgehensmodell zur Standardisierung des integrierten Planungs- und Entscheidungsprozesses, das alle wesentlichen Funktionen und Abteilungen eines produ-zierenden Unternehmens verbindet. Dabei werden die relevanten Informationen identifiziert und in ein ganzheitliches IPE-Rahmenwerk eingebettet. Dies zeigt das Zusammenspiel der allgemeinen informationstechnologischen und organisatorischen Anforderungen mit den auf-gabenbezogenen Zielsetzungen im taktischen Planungs- und Entscheidungsprozess auf. Das Modell löst die Planungsproblematik im Anwendungsfall eines multinationalen Unterneh-mens. Anwender erhalten mit der Arbeit einen praxisgerechten Leitfaden zur Einführung standardi-sierter Planungs- und Entscheidungsprozesse. Dabei wird die Automatisierung insofern be-rücksichtigt, dass das Vorgehensmodell auch für Unternehmen mit heterogenen Informations-systemlandschaften Nutzen stiftet. Darüber hinaus, kann das IPE-Modell für Software-Firmen als Ausgangspunkt zur Weiterentwicklung von Standardanwendungssoftware im taktischen Managementbereich dienen. N2 - There are many different terms in the field of enterprise software as well as in planning and decision-making in value networks. Technologically-driven issues such as real-time enterprise management, Big Data, Business Intelligence, Corporate Performance Management and the accompanying software are used in various application contexts. In companies, however, the traditional tasks such as business, sales and production planning are carried out purely methodical and functional. An interdepartmental process consideration can not be taken for granted. The combination of technological progress-step connected by standard application software with innovative data storage and information processing methods and organizational structures in globally-acting production companies, are causing an unprecedented increase in complexity. Consequently, the business processes and information systems must converge in the sense of integration to reduce coordination difficulties in cross-divisional working. Increasing automation within and between operational planning processes and the increase in information sources for future business decisions has a large amount of data as consequence. To use the indisputable added value of proper information on right place at the right time and implement the derived decisions in business, a precise description of the relevant business processes and the specific information is needed. Therefore, the planning and decision-making processes change significantly by the consolidation of modern information technology. For this purpose, an innovative and field-proven approach is developed: Integrated Planning and Decision-Making (IPD) comprises the standardization of decentralized decision-making involving all relevant information in sales, production and financial planning processes. Base is the central information administration. The author developed a procedure model for the standardization of integrated planning and decision-making process, which combines all the essential functions and departments of industrial companies. The relevant information is identified and embedded in a holistic IPD framework. This points to the interplay of the general information technology and organizational requirements with the related objectives in the planning and tactical decision-making process. The model solves the planning problem in the application of a multinational company. Practicioners get an applicable guideline for the implemenation of standardized planning and decision-making processes. The model can be implemeneted also from companies with heterogeneous information systems. In addition, the IPE model can provide a starting point for further development of standard application software in the tactical management area for software companies. KW - Entscheidungsunterstützungssystem KW - Produktionsplanung KW - Sales and Operations Planning KW - Business Planning KW - Absatz- und Produktionsplanung KW - Unternehmensplanung KW - Supply Chain Management KW - Absatzplanung KW - Business Intelligence Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-114153 ER - TY - THES A1 - Schickhardt, Irene T1 - A Process Model for Selecting the Most Appropriate Production Site : an Application-oriented Approach for OEMs based on a Literature Analysis T1 - Ein Prozessmodell für die Wahl des geeignetsten Produktionsstandorts N2 - The global selection of production sites is a very complex task of great strategic importance for Original Equipment Manufacturers (OEMs), not only to ensure their sustained competitiveness, but also due to the sizeable long-term investment associated with a production site. With this in mind, this work develops a process model with which OEMs can select the most appropriate production site for their specific production activity in practice. Based on a literature analysis, the process model is developed by determining all necessary preparation, by defining the properties of the selection process model, providing all necessary instructions for choosing and evaluating location factors, and by laying out the procedure of the selection process model. Moreover, the selection process model includes a discussion of location factors which are possibly relevant for OEMs when selecting a production site. This discussion contains a description and, if relevant, a macroeconomic analysis of each location factor, an explanation of their relevance for constructing and operating a production site, additional information for choosing relevant location factors, and information and instructions on evaluating them in the selection process model. To be successfully applicable, the selection process model is developed based on the assumption that the production site must not be selected in isolation, but as part of the global production network and supply chain of the OEM and, additionally, to advance the OEM’s related strategic goals. Furthermore, the selection process model is developed on the premise that a purely quantitative model cannot realistically solve an OEM’s complex selection of a production site, that the realistic analysis of the conditions at potential production sites requires evaluating the changes of these conditions over the planning horizon of the production site and that the future development of many of these conditions can only be assessed with uncertainty. N2 - Die globale Standortwahl ist eine sehr komplexe Aufgabe von immenser strategischer Bedeutung für Automobilhersteller (OEMs). Die strategische Bedeutung rührt nicht nur daher, dass die Standortwahl wichtig für die Wettbewerbsfähigkeit von OEMs ist, sondern auch von der großen langfristigen Investition, die ein Produktionsstandort erfordert. In der vorliegenden Arbeit wird ein Prozessmodell entwickelt, mit dessen Hilfe OEMs in der Praxis einen für ihre Produktionsaktivität geeigneten Standort finden können. Das Prozessmodell wird auf Basis einer Literaturanalyse entwickelt: erstens werden vorbereitende Maßnahmen bestimmt, zweitens werden die Eigenschaften des Prozessmodells definiert und alle notwendigen Anleitungen für die Auswahl und Auswertung von Standortfaktoren dargestellt und drittens wird der Ablauf des Prozessmodells entworfen. Das Prozessmodell beinhaltet darüber hinaus eine Diskussion der Standortfaktoren, die für die Produktionsstandortsuche eines OEM relevant sein können. Diese Diskussion setzt sich aus der Beschreibung jedes Standortfaktors, einer makroökonomischen Analyse – soweit relevant –, einer Erklärung der Bedeutung des Standortfaktors für den Bau und Betrieb der Produktionsstätte sowie zusätzlichen Informationen für die Auswahl und Auswertung der Standortfaktoren zusammen. Damit der Auswahlprozess erfolgreich angewandt werden kann, wurde er unter der Annahme entwickelt, dass ein Produktionsstandort nicht isoliert gewählt werden kann, sondern als Teil des globalen Produktionsnetzwerkes und Supply Chain des OEM sowie unter Berücksichtigung der strategischen Ziele des OEM. Darüber hinaus wurde angenommen, dass ein rein quantitatives Modell die komplexe Produktionsstandortwahl eines OEM nicht lösen kann und die realistische Analyse der Bedingungen an potenziellen Standorten eine dynamische Analyse für den Planungshorizont des Produktionsstandortes erfordert und die zukünftige Entwicklung dieser Bedingungen nur mit Ungewissheit bewertet werden kann. KW - Produktionsstandort KW - Standortfaktor KW - Produktionsstandort KW - Standortfaktor KW - Location Factors KW - Production Site Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-276652 ER - TY - THES A1 - Wanner, Jonas Paul T1 - Artificial Intelligence for Human Decision-Makers: Systematization, Perception, and Adoption of Intelligent Decision Support Systems in Industry 4.0 T1 - Künstliche Intelligenz für menschliche Entscheidungsträger: Systematisierung, Wahrnehmung und Akzeptanz von intelligenten Entscheidungsunterstützungssystemen im Kontext der Industrie 4.0 N2 - Innovative possibilities for data collection, networking, and evaluation are unleashing previously untapped potential for industrial production. However, harnessing this potential also requires a change in the way we work. In addition to expanded automation, human-machine cooperation is becoming more important: The machine achieves a reduction in complexity for humans through artificial intelligence. In fractions of a second large amounts of data of high decision quality are analyzed and suggestions are offered. The human being, for this part, usually makes the ultimate decision. He validates the machine’s suggestions and, if necessary, (physically) executes them. Both entities are highly dependent on each other to accomplish the task in the best possible way. Therefore, it seems particularly important to understand to what extent such cooperation can be effective. Current developments in the field of artificial intelligence show that research in this area is particularly focused on neural network approaches. These are considered to be highly powerful but have the disadvantage of lacking transparency. Their inherent computational processes and the respective result reasoning remain opaque to humans. Some researchers assume that human users might therefore reject the system’s suggestions. The research domain of explainable artificial intelligence (XAI) addresses this problem and tries to develop methods to realize systems that are highly efficient and explainable. This work is intended to provide further insights relevant to the defined goal of XAI. For this purpose, artifacts are developed that represent research achievements regarding the systematization, perception, and adoption of artificially intelligent decision support systems from a user perspective. The focus is on socio-technical insights with the aim to better understand which factors are important for effective human-machine cooperation. The elaborations predominantly represent extended grounded research. Thus, the artifacts imply an extension of knowledge in order to develop and/ or test effective XAI methods and techniques based on this knowledge. Industry 4.0, with a focus on maintenance, is used as the context for this development. N2 - Durch innovative Möglichkeiten der Datenerhebung, Vernetzung und Auswertung werden Potenziale für die Produktion freigesetzt, die bisher ungenutzt sind. Dies bedingt jedoch eine Veränderung der Arbeitsweise. Neben einer erweiterten Automatisierung wird die Mensch-Maschinen-Kooperation wichtiger: Die Maschine erreicht durch Künstliche Intelligenz eine Komplexitätsreduktion für den Menschen. In Sekundenbruchteilen werden Vorschläge aus großen Datenmengen von hoher Entscheidungsqualität geboten, während der Mensch i.d.R. die Entscheidung trifft und diese ggf. (physisch) ausführt. Beide Instanzen sind stark voneinander abhängig, um eine bestmögliche Aufgabenbewältigung zu erreichen. Es scheint daher insbesondere wichtig zu verstehen, inwiefern eine solche Kooperation effektiv werden kann. Aktuelle Entwicklungen auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz zeigen, dass die Forschung hierzu insbesondere auf Ansätze Neuronaler Netze fokussiert ist. Diese gelten als hoch leistungsfähig, haben aber den Nachteil einer fehlenden Nachvollziehbarkeit. Ihre inhärenten Berechnungsvorgänge und die jeweilige Ergebnisfindung bleiben für den Menschen undurchsichtig. Einige Forscher gehen davon aus, dass menschliche Nutzer daher die Systemvorschläge ablehnen könnten. Die Forschungsdomäne erklärbare Künstlichen Intelligenz (XAI) nimmt sich der Problemstellung an und versucht Methoden zu entwickeln, um Systeme zu realisieren die hoch-leistungsfähig und erklärbar sind. Diese Arbeit soll weitere Erkenntnisse für das definierte Ziel der XAI liefern. Dafür werden Artefakte entwickelt, welche Forschungsleistungen hinsichtlich der Systematisierung, Wahrnehmung und Adoption künstlich intelligenter Entscheidungsunterstützungssysteme aus Anwendersicht darstellen. Der Fokus liegt auf sozio-technischen Erkenntnissen. Es soll besser verstanden werden, welche Faktoren für eine effektive Mensch-Maschinen-Kooperation wichtig sind. Die Erarbeitungen repräsentieren überwiegend erweiterte Grundlagenforschung. Damit implizieren die Artefakte eine Erweiterung des Wissens, um darauf aufbauend effektive XAI-Methoden und -Techniken zu entwickeln und/ oder zu erproben. Als Kontext der eigenen Erarbeitung wird die Industrie 4.0 mit Schwerpunkt Instandhaltung genutzt. KW - Künstliche Intelligenz KW - Entscheidungsunterstützungssystem KW - Industrie 4.0 KW - Explainable AI KW - Erklärbare Künstliche Intelligenz KW - Artificial Intelligence KW - Industry 4.0 KW - Decision Support Systems Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-259014 ER - TY - THES A1 - Yazdani Rashvanlouei, Kourosh T1 - Developing a Framework for International Projects of ERP Implementation T1 - Entwicklung eines Rahmens für internationale Projekte der ERP-Implementierung N2 - Enterprise Systeme werden immer mehr von Bedeutung, was sie in die Mitte der Aufmerksamkeit und der Berücksichtigung durch Organisationen in verschiedensten Formen rückt – seien es Unternehmen oder Industrien von riesigen öffentlichen oder privaten Organisationen bis hin zu mittleren und kleinen Dienstleistungsunternehmen. Diese Systeme verbessern sich ständig, sowohl funktionell, als auch technologisch und sie sind unumgänglich für Unternehmen, um ihre Produktivität zu vergrößern und um in dem nationalen und globalen Wettbewerb mitzuhalten. Da lokale Softwarelösungen die Bedingungen, speziell von großen Betrieben, funktionell und technologisch nicht erfüllen konnten und da riesige globale Softwarehersteller, wie SAP, Oracle und Microsoft ihre Lösungen rapide verbessern und sie ihren Markt immer mehr über den Globus expandieren, nimmt die Nachfrage für diese globalen Marken und deren nahezu einwandfreien Softwarelösungen täglich zu. Die Zustimmung für internationale ERP Unternehmensberatungsanwendungen nimmt deswegen exponentiell zu, während die Forschung der beeinflussenden Faktoren und des Fachwissens wenig verbreitet ist. Deswegen ist es so dringlich, dieses Gebiet zu erforschen. Das schlussendliche fünf-in-fünf Framework dieser Studie sammelt zum ersten Mal in der Geschichte alle historisch erwähnten, kritischen Erfolgsfaktoren und Projektaktivitäten. Diese wurden in fünf Phasen unterteilt und nach den fünf Schwerpunkten der internationalen ERP Projektdurchführung kategorisiert. Dieses Framework bietet einen Überblick und bildet einen umfassenden Fahrplan für solche Projekte. N2 - The importance of enterprise systems is increasingly growing and they are in the center of attention and consideration by organizations in various types of business and industries from extra-large public or private organizations to small and medium-sized service sector business. These systems are continuously advancing functionally and technologically and are inevitable and ineluctable for the enterprises to maximize their productivity and integration in current competitive national and global business environments. Also, since local software solutions could not meet the requirements of especially large enterprises functionally and technically, and as giant global enterprise software producers like SAP, Oracle and Microsoft are improving their solutions rapidly and since they are expanding their market to more corners of the globe, demand for these globally branded low-defect software solutions is daily ascending. The agreements for international ERP implementation project consultancy are, therefore, exponentially increasing, while the research on the influencing factors and know-hows is scattered and rare, and thus, a timely urgency for this field of research is being felt. The final developed five-in-five framework of this study, for the first time, collects all mentioned-in-the-history critical success factors and project activities, while sequencing them in five phases and categorizing them in five focus areas for international ERP implementation projects. This framework provides a bird’s-eye view and draws a comprehensive roadmap or instruction for such projects. KW - ERP KW - International IT Projects KW - ERP Implementation KW - Framework Develpment KW - ERP CSF Y1 - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-154000 ER - TY - THES A1 - Herm, Lukas-Valentin T1 - Algorithmic Decision-Making Facilities: Perception and Design of Explainable AI-based Decision Support Systems T1 - Förderung der algorithmischen Entscheidungsfindung: Wahrnehmung und Gestaltung von erklärbaren KI-basierten Entscheidungsunterstützungssystemen N2 - Recent computing advances are driving the integration of artificial intelligence (AI)-based systems into nearly every facet of our daily lives. To this end, AI is becoming a frontier for enabling algorithmic decision-making by mimicking or even surpassing human intelligence. Thereupon, these AI-based systems can function as decision support systems (DSSs) that assist experts in high-stakes use cases where human lives are at risk. All that glitters is not gold, due to the accompanying complexity of the underlying machine learning (ML) models, which apply mathematical and statistical algorithms to autonomously derive nonlinear decision knowledge. One particular subclass of ML models, called deep learning models, accomplishes unsurpassed performance, with the drawback that these models are no longer explainable to humans. This divergence may result in an end-user’s unwillingness to utilize this type of AI-based DSS, thus diminishing the end-user’s system acceptance. Hence, the explainable AI (XAI) research stream has gained momentum, as it develops techniques to unravel this black-box while maintaining system performance. Non-surprisingly, these XAI techniques become necessary for justifying, evaluating, improving, or managing the utilization of AI-based DSSs. This yields a plethora of explanation techniques, creating an XAI jungle from which end-users must choose. In turn, these techniques are preliminarily engineered by developers for developers without ensuring an actual end-user fit. Thus, it renders unknown how an end-user’s mental model behaves when encountering such explanation techniques. For this purpose, this cumulative thesis seeks to address this research deficiency by investigating end-user perceptions when encountering intrinsic ML and post-hoc XAI explanations. Drawing on this, the findings are synthesized into design knowledge to enable the deployment of XAI-based DSSs in practice. To this end, this thesis comprises six research contributions that follow the iterative and alternating interplay between behavioral science and design science research employed in information systems (IS) research and thus contribute to the overall research objectives as follows: First, an in-depth study of the impact of transparency and (initial) trust on end-user acceptance is conducted by extending and validating the unified theory of acceptance and use of technology model. This study indicates both factors’ strong but indirect effects on system acceptance, validating further research incentives. In particular, this thesis focuses on the overarching concept of transparency. Herein, a systematization in the form of a taxonomy and pattern analysis of existing user-centered XAI studies is derived to structure and guide future research endeavors, which enables the empirical investigation of the theoretical trade-off between performance and explainability in intrinsic ML algorithms, yielding a less gradual trade-off, fragmented into three explainability groups. This includes an empirical investigation on end-users’ perceived explainability of post-hoc explanation types, with local explanation types performing best. Furthermore, an empirical investigation emphasizes the correlation between comprehensibility and explainability, indicating almost significant (with outliers) results for the assumed correlation. The final empirical investigation aims at researching XAI explanation types on end-user cognitive load and the effect of cognitive load on end-user task performance and task time, which also positions local explanation types as best and demonstrates the correlations between cognitive load and task performance and, moreover, between cognitive load and task time. Finally, the last research paper utilizes i.a. the obtained knowledge and derives a nascent design theory for XAI-based DSSs. This design theory encompasses (meta-) design requirements, design principles, and design features in a domain-independent and interdisciplinary fashion, including end-users and developers as potential user groups. This design theory is ultimately tested through a real-world instantiation in a high-stakes maintenance scenario. From an IS research perspective, this cumulative thesis addresses the lack of research on perception and design knowledge for an ensured utilization of XAI-based DSS. This lays the foundation for future research to obtain a holistic understanding of end-users’ heuristic behaviors during decision-making to facilitate the acceptance of XAI-based DSSs in operational practice. N2 - Jüngste technische und algorithmische Fortschritte treiben die Integration von Systemen auf der Basis von künstlicher Intelligenz (KI) in nahezu alle Bereiche unseres täglichen Lebens voran. Inzwischen sind diese Systeme in der Lage, menschliche Intelligenz anhand von algorithmischer Entscheidungsfindung nachzuahmen und sogar zu übertreffen. Insbesondere können KI-basierte Systeme als Entscheidungsunterstützungssysteme (Decision Support Systems - DSS) dienen und damit Domänenexperten in hochsensiblen Anwendungsfällen helfen, bei denen Menschenleben auf dem Spiel stehen. Dies resultiert in komplexen Modellen des maschinellen Lernens (ML), welche mathematische und statistische Algorithmen benutzen, um nichtlineares Entscheidungswissen automatisch abzuleiten. Besonders eine Unterklasse von ML-Modellen, die sogenannten Deep-Learning-Modelle (DL-Modelle), erreichen eine unübertroffene Leistung. Sie haben allerdings den Nachteil, dass sie für den Menschen nicht mehr nachvollziehbar sind. Diese Divergenz kann jedoch dazu führen, dass Endanwender nicht bereit sind, diese Art von KI-basierten DSS zu benutzen. Dadurch wird die Akzeptanz solcher Systeme beeinträchtigt. Um dieses Problem anzugehen, ist der Forschungszweig der erklärbaren KI (Explainable Artificial Intelligence - XAI) entstanden. Darin werden Techniken und Methoden entwickelt, die das wahrgenommene Blackbox-Verhalten dieser Modelle aufbrechen. Die XAI-Methoden können für KI-basierte DSS eingesetzt werden und ermöglichen es, Entscheidungen und Modelle zu rechtfertigen, zu bewerten, zu verbessern und zu verwalten. Dieser Ansatz resultiert jedoch in einer Vielzahl von Erklärungstechniken, aus denen die Anwender eine passende Erklärung wählen müssen. Gleichzeitig werden diese Methoden zurzeit primär von Entwicklern für Entwickler konzipiert, ohne, dass dabei ermittelt wird, ob eine tatsächliche Eignung für den Endanwender gewährleistet ist. Im Umkehrschluss ist daher unbekannt, wie sich das mentale Modell eines Endanwenders im Umgang mit solchen Erklärungstechniken verhält. Die vorliegende kumulative Dissertation thematisiert dieses Forschungsdefizit, indem die Wahrnehmung des Endanwenders im Umgang mit intrinsischen ML- und Post-Hoc-XAI-Erklärungen untersucht wird. Die gewonnenen Erkenntnisse werden in gestaltungsorientiertes Wissen synthetisiert, um den Einsatz von XAI-basierten DSS in der Praxis zu ermöglichen. Zu diesem Zweck umfasst die Dissertation sechs Forschungsbeiträge. Diese richten sich nach dem für den Bereich Information Systems (IS) typischen alternierendem Zusammenspiel zwischen verhaltenswissenschaftlicher und designorientierter Forschung und tragen wie folgt zu den übergeordneten Forschungszielen bei: Zu Beginn erfolgt durch Erweiterung und Validierung des Modells Unified Theory of Acceptance and Use of Technology eine Untersuchung des Einflusses von Transparenz und (initialem) Vertrauen auf die Akzeptanz der Endanwender. Die Studie zeigt einen starken, aber indirekten Effekt beider Faktoren auf die Systemakzeptanz und liefert damit die wissenschaftliche Bestätigung für weitere Forschungsinitiativen. Diese Arbeit konzentriert sich insbesondere auf diesen übergeordneten Einflussfaktor Transparenz. Darauf aufbauend wird eine Systematisierung in Form einer Taxonomie und Analyse bestehender nutzerzentrierter XAI-Studien durchgeführt, um zukünftige Forschungsbestrebungen zu strukturieren. Diese Systematisierung ermöglicht anschließend empirische Untersuchungen weiterer Einflussfaktoren auf die Endanwenderwahrnehmung. Zunächst wird eine Untersuchung des theoretischen Zielkonflikts zwischen Leistung und Erklärbarkeit in intrinsischen ML-Algorithmen vorgenommen, welche eine dreiteilige Anordnung empirisch bestätigt. Ebenso erfolgt eine empirische Untersuchung der vom Endanwender wahrgenommenen Erklärbarkeit von Post-Hoc-Erklärungstypen, wobei hier lokale Erklärungstypen am besten abschneiden. Anschließend wird der Zusammenhang zwischen Verständlichkeit und Erklärbarkeit betrachtet, wobei sich eine überwiegend (mit Ausreißern) signifikante Korrelation aufzeigen lässt. Der letzte Teil der empirischen Untersuchungen widmet sich dem Einfluss von XAI-Erklärungstypen auf die kognitive Belastung und die Auswirkung dieser Belastung auf die Aufgabenleistung und -zeit des Endanwenders. Hier zeigt sich, dass lokale Erklärungstypen ebenfalls verhältnismäßig am besten abschneiden und die Korrelationen zwischen kognitiver Belastung und Aufgabenleistung sowie kognitiver Belastung und Aufgabenzeit gegeben sind. Der letzte Forschungsbeitrag fügt u. a. die Ergebnisse zusammen und leitet daraus eine Design-Theorie für XAI-basierte DSS ab. Diese Design Theorie umfasst (Meta-)Design-Anforderungen, Design-Prinzipien und Design-Merkmale in einer domänenunabhängigen und interdisziplinären Art und Weise, welche den Einbezug sowohl von Endanwendern als auch von Entwicklern als potenzielle Nutzergruppen ermöglicht. Aus der Perspektive der IS Disziplin widmet sich diese kumulative Dissertation dem Mangel an Forschung zu Wahrnehmung und Designwissen für eine gesicherte Nutzung von XAI-basierten DSS. Damit legt sie den Grundstein für zukünftige Forschung, um ein ganzheitliches Verständnis des heuristischen Verhaltens der Endanwender während der Entscheidungsfindung zu erlangen und somit die Akzeptanz von XAI-basierten DSS in der betrieblichen Praxis zu fördern. KW - Künstliche Intelligenz KW - Entscheidungsunterstützungssystem KW - Artificial Intelligence KW - Explainable Artificial Intelligence KW - Decision Support Systems Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-322948 ER -