Papers by Prof. Dr. Adem Alparslan
Industrie Management, 18. Jg. (2002), Nr. 6, S. 45-48. , 2002
Wissensmanagement im Anlagenbau 45 © GITO-Verlag Eine zentrale Aufgabe des Wissensmanagements im ... more Wissensmanagement im Anlagenbau 45 © GITO-Verlag Eine zentrale Aufgabe des Wissensmanagements im Anlagenbau erstreckt sich auf die Identifikation von Personen als Wissens-und Kompetenzträger in allen Prozessphasen. Ein computergestütztes Wissensmanagementsystem kann hierbei aktiv zur besseren Nutzung des unternehmensintern vorhandenen Wissens ("organizational memory") über die Mitarbeiterkompetenzen beitragen. Dabei steigt der Anwendungsnutzen erheblich, wenn es mittels computergestützter Schlussfolgerungen ("Inferenzen") gestattet, zur Beantwortung von Kompetenzanfragen lediglich implizit vorhandenes Wissen explizit zu-gänglich zu machen. Ein ontologiebasiertes Wissensmanagementsystem bietet hierbei eine Reihe von Vorteilen, die in dem Beitrag anhand instruktiver Beispiele skizziert werden. Bedeutung des Wissensmanagements für den Anlagenbau Im Zeitraum Juli bis November 1999 erfolgte in Kooperation mit dem VDMA eine Befragung führender Maschinenund Anlagenbauunternehmen in Deutschland, Österreich und der Schweiz, um Bedeutung und Schwerpunkte des Wissensmanagements im Anlagenbau zu erkunden. Diese empirische Untersuchung ergab u.a. folgende Erkenntnisse [1, 2]: Wissen ist der entscheidende Produktions-und Wettbewerbsfaktor im wis-sensintensiven Anlagenbau, der in Zukunft einen Anteil von bis zu 80 Prozent an der Gesamtwertschöpfung der betroffenen Unternehmen einnehmen soll. Erfolgreiches Wissensmanagement baut auf einem gemeinsamen Begriffsverständnis auf. Fehlt dieses Verständnis, wird Wissensmanagement zum "Sammelbegriff" für unzählige Aktivitäten und droht somit, zu einem zwar "modischen", aber für die betriebliche Praxis weit gehend belanglosen Schlagwort zu degenerieren. Aufgrund sich verschärfender Marktund Wettbewerbsbedingungen hat die Wissensintensität der Innovations-, Produktions-und Serviceprozesse im Anlagenbau deutlich zugenommen. Wissen im Anlagenbau lässt sich hinsichtlich des Wissensträgers in personenabhängiges und personenunabhängiges Wissen differenzieren. Das perso-
Arbeitsbericht Nr. 21, Institut für Produktion und Industrielles Informationsmanagement, Universität Duisburg-Essen, Campus Essen. Essen 2004., 2004
The agency theory is concerned with problems resulting from conflicts of interest that emerge in ... more The agency theory is concerned with problems resulting from conflicts of interest that emerge in contractual relationships when the involved parties are differently informed or uncertain. The objective of agency models is either to explain or to suggest how contracts were really designed or should be rationally designed, respectively, in order to deal with precontractual (adverse selection) and/or postcontractual problems (moral hazard) and which behaviour these contracts induce. There are numerous agency models that are directed to analyze production management issues. This paper examines an agency model from ALLES, DATAR and LAMBERT (ADL), which deals with moral hazard and management control problems in Just-in-Time production settings. ADL explain with their model, among other issues, why and how Just-in-Time production systems lead to improvements in worker's productivity. The ADL-model is characterized by a structuring defect. This structuring defect results from the formulation of this model according to the conventional conception of theories. At best two components of the ADL-model can be identified: axioms and theorems. Beside this minimal structure no further structure can be identified. This becomes a problem when targeting to answer questions regarding the nomological essence of this model. In order to overcome the structuring defect, a theory conception is required which allows the modelling of the essential theory-components. Therefore, the ADL-model is reconstructed from the structuralist point of view. In this paper, it will be shown, that the reconstruction of this model not only clarifies its nomological essence but also leads to new insights regarding production management models.
wt Werkstattstechnik online, 95. Jg. (2005), Heft 1/2, S. 35-37. , 2005
Proceedings zum Abschlussworkshop der Verbundprojekte GINA, KOEFFIZIENT und KOWIEN, 05.-06.10.2004 in Braunschweig. Essen 2004., 2004
In den letzten Jahren haben sich die Wettbewerbsbedingungen aufgrund verkürzter Technologie-und d... more In den letzten Jahren haben sich die Wettbewerbsbedingungen aufgrund verkürzter Technologie-und damit Produktlebenszyklen sowie gestiegener Kundenanforderungen verschärft. Wettbewerbsfähigkeit und Wachstum werden mehr denn je davon bestimmt, die Fähigkeit zu besitzen, betriebswirtschaftlich abgesicherte Innovationen zu entwickeln und umzusetzen. In einem immer enger werdenden Wettbewerb dienen Innovationen dem Unternehmen als Differenzierungsmöglichkeit, um dem gestiegenen Anspruchsniveau der Kunden gerecht zu werden und einen Vorsprung gegenüber dem Wettbewerb gewinnen zu können. Obwohl die Notwendigkeit von Innovationsfähigkeit von vielen Unternehmen erkannt wurde, sind im betrieblichen Alltag erhebliche Defizite zu erkennen. Innovationsprozesse sind oftmals dem Tagesgeschäft untergeordnet und kein eigenwertiger Bestandteil des Unternehmens. Kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) stehen aufgrund begrenzter Ressourcen vor einer besonderen Herausforderung, Chancen durch Innovation zu nutzen und gleichzeitig das mit einer Innovation verbundene technische und wirtschaftliche Risiko zu bewältigen. Einen Weg zur Nutzung der Chancen und Minimierung der Risiken von Innovationsprozessen stellen Kooperationen dar. Die Entwicklung neuer Produkte gehört zwar zum Alltag vieler Unternehmen, nicht jedoch die Erarbeitung innovativer Produkte und Technologien in einer Kooperation. Gründe hierfür sind sowohl fehlendes Vertrauen als auch ungenügende Methodenkenntnis für eine Zusammenarbeit. Dabei lassen sich ökonomisch und technologisch sinnvolle Projekte, die das Hervorbringen einer innovativen Lösung als Ziel haben, durch eine Nutzung von verteilten Ressourcen realisieren. Eine verteilte Innovation im Rahmen einer Kooperation (z.B. im Rahmen eines Netzwerkes) bietet vor allem KMU die Möglichkeit, eigenständig zu bleiben sowie gleichzeitig den Aktionsradius zu erweitern. Das Ziel des GINA-Projektes ist es, Innovationsprozesse innerhalb eines Unternehmens und zwischen verschiedenen Unternehmen umfassend zu untersuchen sowie Methoden und Werkzeuge für die Optimierung der Prozesse zur Verfügung zu stellen. Dazu wurden im Rahmen des Projektes vier interdisziplinäre, wissenschaftliche Schwerpunkte definiert: • Analyse und Optimierung der Innovations-und Kooperationsfähigkeit, • Entwicklung eines Methodenassistenzsystems zur Verbesserung des Methodeneinsatzes im (kooperativen) Entwicklungsprozeß, • Entwicklung von Instrumenten des innerbetrieblichen und unternehmensübergreifenden Controlling im Innovationsprozeß, • Durchführung und Analyse von Pilotprojekten mit konkreten Entwicklungszielen.
BI-Spektrum, 2023
Self-service analytics empowers end users to prepare the information they need in a timely manner... more Self-service analytics empowers end users to prepare the information they need in a timely manner. It is not a new concept of business analytics and has long been supported by self-service tools. End users access these tools to create information by performing drag-and-drop operations. However, a conversational approach to self-service analytics is emerging, driven by advances in AI and natural language processing. Conversational self-service analytics allows to obtain information by formulating requests in natural language. This article discusses the opportunities for information generation associated with this new approach, as well as the requirements for its successful application. The results are based on experiences gained in several projects where conversational self-service analytics has been implemented.
Wirtschaftsinformatik & Management, 2023
Business Intelligence & Analytics oder kurz „Business Analytics“ zielt darauf ab, aus Daten Infor... more Business Intelligence & Analytics oder kurz „Business Analytics“ zielt darauf ab, aus Daten Informationen zu gewinnen und in Unternehmensprozesse einfließen zu lassen. Es wird bereits seit langer Zeit intensiv erforscht und in der betrieb- lichen Praxis eingesetzt. Derzeit genießt es aufgrund der Attraktivität von „datenzentrierten Unternehmen“ enorme Aufmerksamkeit. Um einen genaueren Stand des Einsatzes von Business Analytics und dessen Reifegrad im Mittelstand zu identifizieren, wurde im Juli 2022 eine deskriptiv-explorative Studie durchgeführt. Ziel der Studie war es, sowohl die Verbreitung von Business Analytics im Mittelstand als auch Herausforderungen bei dessen Einsatz zu identifizieren. Geleitet wurde die Studie durch verschiedene Fragen: Welche Tools werden eingesetzt? Inwieweit werden Methoden des maschinellen Lernens im Mittelstand genutzt? Wie wird die Qualität der verarbeiteten Daten beurteilt? Der vorliegende Beitrag gibt Antworten auf diese und weitere Fragen und fasst damit wesentliche Ergebnisse der Studie zusammen.
BI-Spektrum, 2020
Business Analytics zielt darauf ab, aus Daten entscheidungsrelevantes Wissen abzuleiten und betri... more Business Analytics zielt darauf ab, aus Daten entscheidungsrelevantes Wissen abzuleiten und betrieblich zu nutzen. Als eine mögliche Quelle für die Wissensgewinnung kommen Modelle aus dem Bereich des Maschinellen Lernens in Frage. Sie erlernen automatisiert komplexe Regeln in hochdimensionalen Daten. Zwar ermöglichen diese Modelle treffsichere Prognosen, jedoch bleibt ihre Arbeitsweise oft verborgen (Black Box). Explainable Artificial Intelligence widmet sich genau diesem Problem. Mit Hilfe verschiedener Methoden wird die Arbeitsweise der Black-Box-Modelle gelüftet. Damit ergeben sich Chancen für die Gewinnung neuartiger Einsichten über betriebliche Zusammenhänge. Allerdings sind erst zahlreiche Herausforderungen zu meistern, um Wissen von den "lernenden Maschinen" ableiten zu können.
BIT, 2019
Graph databases currently receive great attention due to the intense use of datacentric analysis ... more Graph databases currently receive great attention due to the intense use of datacentric analysis in business and economics. Once a business domain is represented as a graph, complex relationships can be analyzed, and novel business insights may be inferred. This case study demonstrates the application of graph pattern matching in the public banking sector. Taking the de minimis assessment as an application example from promotional banking, modelling and analysis options of business partners and their relationships are illustrated. The applicability of graph databases is demonstrated by prototypically implementing the determination of the single undertaking.
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