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Betriebswirtschaftslehre (B.Sc.)

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Wirtschaftsinformatik

Entscheidungsunterstützende Systeme (EUS) beschreiben innerhalb der Wirtschaftsinformatik computergestützte Verfahren die darauf abzielen, Entscheidungsgrundlagen für Unternehmen zu schaffen bzw. diese zu verbessern. Man spricht häufig auch von „Decision Support Systems“ oder, etwas formaler, von „Operations Research/Management Science“. Zu den komplexen quantitativen Methoden in Rahmen der EUS zählen:

  • Optimierung: Die Entscheidungssituation wird in einem formalen Modell abgebildet, das einen Raum der zulässigen Lösungen und eine Funktion zur Lösungsbewertung mathematisch beschreibt. Die Optimierung besteht in der Suche nach einer bestmöglichen (optimalen) Entscheidung in diesem Raum.
  • Simulation: Simulation ist die Nachbildung eines dynamischen Prozesses in einem Modell, um zu Erkenntnissen zu gelangen, die auf die Wirklichkeit übertragbar sind. Eine computerbasierte Simulation beinhaltet den Entwurf eines mathematisch-logischen Modells für ein reales System, das computergestützte Durchführen von Experimenten mit diesem Modell und die Auswertung der Ergebnisse.
  • Data Mining: Verfahren, mit deren Hilfe wertvolle Informationen aus großen Datenmengen extrahiert werden.

Unten sehen Sie eine Reihe von Beispielen für betriebswirtschaftliche Problemstellungen, die mit Hilfe derartiger Methoden gelöst werden sollen. Ordnen Sie jedem Beispiel die passende Methodenklasse zu. Nach Ihrer Antwort können Sie durch Drücken auf den Ergebnis-Button am unteren Ende der Seite prüfen, ob Sie mit Ihrer Antwort richtig oder falsch gelegen haben. Wenn Sie abschließend über die einzelnen Fragen scrollen, erhalten Sie ein inhaltliches Feedback zur richtigen Antwort.

Antwort
Es soll untersucht werden, ob durch eine neu zu beschaffende Fertigungslinie der komplexe dynamische Produktionsprozess eines Unternehmens besser auf Nachfrageschwankungen abgestimmt werden kann.
 
Hierfür werden die stochastischen Einflüsse (d.h. Nachfrageschwankungen) in einem dynamischen Prozess nachgebildet und computergestützt simuliert.
Die Scannerkassen einer Kaufhauskette zeichnen bei jedem Kaufvorgang die Filiale, gekaufte Artikel mit Mengenangabe und das Datum auf. Es fallen in kurzer Zeit große Transaktionsdatenmengen an. Eine Warenkorbanalyse soll nun feststellen, welche Waren in einer Filiale typischerweise gemeinsam gekauft werden.
 
Eine große Datenmenge soll mit anspruchsvollen, automatisierten Methoden aufbereitet werden, um handlungsrelevante Muster zu fördern (Data Mining). In diesem Fall können dadurch z.B. eine bessere Platzierung der Waren im Supermarket oder gezielte Marketingmaßnahmen anhand der Ergebnisse der Datenanalyse definiert werden.
Es soll ein gewinnmaximales Produktionsprogramm festgelegt werden. Dafür sind die Ausbringungsmengen einzelner Produkte zu bestimmen, die unter vorgegebenen Rohstoff-, Maschinenzeit- und Personalkapazitäten realisierbar sind.
 
Dies ist ein typisches Beispiel für die Optimierung einer Bewertungsfunktion (Gewinn) in Abhängigkeit von quantitativen Entscheidungsgrößen (Produktionsmengen) in einem mathematisch beschreibbaren Lösungsraum (alle realisierbare Produktionsprogramme).
1.
Optimierung
2.
Data Mining
3.
Simulation

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