WI 1 MUS Allg., Abfrage- und Berichtssysteme, MUS auf operativer Ebene Kap. 06, Teil 01/1

Folien zum Textbuch

• Kapitel 6:

Managementunter-stützungssysteme

• Teil 1:

– Allgemeine Anforderungen

– Abfrage- und Berichtssysteme

– Managementunterstützung auf

operativer und taktischer Ebene

• Textbuch-Seiten 773 - 794

WI 1 MUS Allg., Abfrage- und Berichtssysteme, MUS auf operativer Ebene Kap. 06, Teil 01/2

Forschung &Entwicklung

Material-wirtschaft

ProduktionVertrieb,

Marketing

Finanz- undRechnungs-

wesen

Personal-wirtschaft

SonstigeVerwaltung

IndividuelleUnterstützung

Gruppen-unterstützung

Vorgangs-bearbeitung

Abfrage- und Berichtssysteme

MUS auf operativer

und taktischer Ebene

MUS

auf

strategischer

Ebene

Operative

Informa-

tions-

sys-

teme

Planungs- und

Kontrollsysteme

Trans-

aktions-

systeme

Büro-

Informations-

systeme

Management-

unterstützungs-

systeme (MUS)

Einordnung

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Unterstützung von Entscheidungsträgern

• Aufgabengerechte Informationsinhalte

• Benutzergerechte, dem Stil des Managements entsprechende Präsentation und Bedienungsfreundlichkeit

• Information zur rechten Zeit am rechten Ort

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Organisatorische Ebenen und

typische Art der Entscheidungen

Operative Entscheidungen

Taktische Entscheidungen

Strategische Entscheidungen

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Informations-

merkmale

Operatives

Management

Taktisches

Management

Strategisches

Management

Gegenstand

Spektrum eng sehr weit

Bereich funktionsspezifisch übergreifend

Ausrichtung weitgehend intern intern und extern

Variabilität stabil flexibel

Zeithorizont gegenwärtig, histor. zukünftig

Art

Beschaffenheit quantitativ qualitativ

Aggregationsstufe detailliert aggregiert

Aktualität zeitnah mäßig aktuell

Genauigkeit präzise annähernd

Aufbereitung gering aufwendig

Präsentation formatierte Daten Tabellen, Grafik, Text

Einsatz

Verwendung periodisch unregelmäßig

Gebrauch häufig sporadisch

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Entscheidungsarchitektur

Branche, Ver-

kaufsobjekte,

Betriebstyp,

Lebensphase

des Betriebs

determinieren

typische Entscheidungen

Werden durch entschei-

dungsunterstützende

Methoden/Systeme

vorbereitet

Determinieren

Informationsbedarf

Legen Aufbereitungen

nahe, z.B. Kennzahlen

Bedingen

Datenbedarf

Beschaffung

von innen

Beschaffung

von außen

Pflichten

aus RollenPersönliche

Präferenzen

Entscheidungsträger

Bedin-

gungs-

lage

Nach: P. Mertens

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Top-

Management-

Informations-

systeme

Analytische

Anwendungs-

systeme

Klassische

EUS für die

operative und

taktische

Ebene

Abfrage-

und

Berichts-

systeme

Datenverwaltung

und -auswertung

Unterstützung

von Entschei-

dungsträgern

Aktionsfelder der

IT-Unterstützung

des Managements

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Abfrage- und

Berichtssysteme

Auskünfte Berichte

Reine Berichtssysteme

Ausnahmeberichts-

systeme

Frühwarnsysteme

Standardisierte

Abfragen

Individuelle

Abfragen

Expertisesysteme

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Ausnahme-

bericht-

erstattung

Quelle: Gluchowski/Gabriel/Chamoni

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Jahresbericht

eines LM-

Filialbetriebs

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Bericht (webbasiert)

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Daten-

bank

Fachspezialist

Methoden-

bank

Modell-

bank

Abruf/

Antwort

Abruf/

Antwort

Abruf/

Antwort

Analyse und

Präsentation

Komponenten

eines

klassischen

Entscheidungs-

unterstützungs-

systems

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Modelle

Abstraktion

Realität Modell

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Methoden

METHODE

Problem Lösung

3

4

?

a² + b² = c²

5

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Methoden und Modelle in EUS

• Methode

– Beschreibt eine systematische Vorgehensweise zur Lösung eines Problems

– Ist Verfahrensvorschrift exakt und vollständig formuliert, so handelt es sich um einen Algorithmus

• Gibt an, wie Inputgrößen bei einem gegebenen Zielsystem in Outputgrößen umzuwandeln sind

• Modell

– Bildet einen Ausschnitt der Realität in vereinfachter Form ab

– In EUS Entscheidungsmodelle in mathematischer Form

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Modellierung

• Ein Modell ist eine vereinfachte Abbildung oder Abstraktion der Wirklichkeit (eines Realitätsausschnitts)

• Bildliches Modell: ein physikalisches Ebenbild

• Formales Modell: zeigt gewisse Eigenschaften in einer künstlichen Sprache, oft maschinell weiterverarbeitbar

• Grafisches Modell: besitzt eine grafische Notation (z.B. ER-Modell)

• Quantitatives Modell: mathematisches Gleichungssystem

• Zwecke: Beschreibung, Erklärung und Entscheidungsunterstützung in der Realität

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Mathematische Modelle

• Entscheidungsvariable– Beschreiben alternative Handlungsmöglichkeiten

– Beispiel: Budget für TV- und Zeitungswerbung

• Externe (nicht kontrollierbare) Variable und Parameter– Variable, die das Ergebnis beeinflussen, aber vom Entscheider

nicht bestimmt werden können

– Beispiel: Anzahl und Art der TV-Haushalte und Zeitungsabonnenten im Streugebiet, Einschaltquoten, Preise ...

• Ergebnisvariable– Der Grad des Erfolgs

– Beispiel: Werbewirkung (Erinnerung) und Werbeerfolg (Umsatz)

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Entwicklung eines Modells

• Analyse der Verhältnisse

• Bestimmung der Variablen– Welche Ergebnisse sind von Interesse?

– Welche Entscheidungsvariablen gibt es?

– Welcher Art ist die Verbindung zwischen Entscheidungsvariablen und Ergebnissen?

• Symbolische Beschreibung des Modells

• Test und Validierung des Modells

• Berechnung des Modells

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Zeiten, Ent-fernungen,

Kosten

Transport-mittel

Bestellungen

LP-Programm

Routen-vorschlag

Entscheidung über die Fahrten durch den

Fachspezialisten

Beispiel:

Transportplanung

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0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

0 1 2 3 4 5 6 7 8

Stü

ck

Beispiel: Prognose

Tag Mo Di Mi Do Fr Sa Mo Di

Stück 1.100 2.300 2.100 2.500 2.710 2.570 2.897 3.005

Stück = 806 x log t + 1.329

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Beispiel: Simulation

Szenario A B C

Stückpreis 10 11 12

Umsatz 1.000 1.100 1.200

Gewinn -150 -50 150

Fixe Parameter

Absatz Fixkosten

100 1.150

Variabler Parameter

Stückpreis

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Beispiel “Regaloptimierung” im

Lebensmittelhandel

• Ziel: Bestmögliche Ausnutzung der Verkaufsfläche

durch renditeorientierte Warenplatzierung

• Jeder Ware soll der Platz zugeordnet werden, der ihrem

Umsatz- und Ertragsbeitrag und den Kaufgewohnheiten am

besten entspricht

• Zentrale Erstellung, Filialen bekommen Pläne

• Bestückung der Regale laut Plan teils direkt durch die

Lieferanten

• Standardprogramm: Spaceman von A.C. Nielsen

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Bestückungsvorschlag eines

Regaloptimierungsprogramms

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Schritte beim Einsatz eines

Regaloptimierungsprogramms

1. Festlegung der Ziele und somit der

Optimierungskriterien

2. Bereitstellung der Produktdaten

3. Aufbau der Regale im Computerprogramm

4. Festlegung der Lager- und Merchandising-

Grundsätze

5. Erstellung von Regalbestückungsplänen

(Modellberechnung)

6. Durchführung und Kontrolle

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1. Festlegung der

Optimierungskriterien

• Verbesserung der Sortimentsgestaltung

– Regalproduktivität (Umsatz pro Regalmeter)

– Regalrentabilität (Ertrag pro Regalmeter)

– Steigerung der Abverkäufe

• Vermeidung von

– Ausverkaufssituationen

– Ständig wechselnden Regalplatzierungen

• Unterstützung der Präsentationsentscheidungen

– Kunden sollen sich gut orientieren können

– Sollen durch die Regaloptik positiv gestimmt werden

• Reduzierung der Lagerhaltungskosten

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2. Bereitstellung der Produktdaten

• Artikeldaten

– EAN, Produktbezeichnung, Preis, Umschlagshäufigkeit, Deckungsbeiträge, Maße, Gewichte, Verpackung, Schlichtweise

– Aus Warenwirtschaftssystem und vom Verband

• Artikelwertigkeit

– Ergibt sich aus Produktgestaltung und Bedarfs-/Preisinteresse

– Je größer die Artikelfrontlänge, desto höher die Absatzmenge

• Blockbildung

– Führt zu einer höheren Aufmerksamkeit als die Einzelplazierung

– Nach Warenart, Hersteller oder Erlebnisbereich

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3. Aufbau der Regale im Programm

• Ladeneinrichtungstypen

• Erfassung der Regalspezifikationen

– Anordnung, Art, Höhe, Breite, Anzahl der Fächer, Abmessungen usw.

– Maße von Trennteilen und Türen

• Unterschiedlichen Wertigkeit der Regalflächen

– Reckzone in über 160 cm Regalhöhe

– Sicht- und Augenzone (120 cm - 160 cm Regalhöhe)

– Griffzone (80 cm - 120 cm Regalhöhe)

– Bückzone

– Bewertung von Regalflächen durch gezielte Tests und Analyse der Kassendaten

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4. Festlegung der Lager- und

Merchandising-Grundsätze

• Liefer- und Regalbestückungsrhythmus

• Umsatzverteilung auf Wochentage

• Minimalbestände bzw. gewünschter Servicegrad

• Umsatzabhängigkeit der Platzierung

• Greifzwischenräume zwischen den Produkten

• Kaufverhalten (Kundenerwartungen, Greifhöhen, Sichtkontakte, Folgekäufe, Kontaktstrecken)

• Wertigkeitsausgleichende oder wertigkeitsanpassende Platzierung

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5. Erstellung von Regalbestückungs-

plänen (Modellberechnung)

• Berechnung Bestückungsvorschlag

• Simulation im Mensch-Maschine-Dialog

– Produkte können im Regal am Bildschirm beliebig platziert werden, ...

– um die Einflüsse einzelner Faktoren auf Umsatz oder Gewinn zu analysieren

• Leistungsfähige Programme

– Beziehen ganze Abteilungen oder sogar den gesamten Verkaufsraum mit ein

– Finanzwirtschaftliche Auswertungen

– Funktionen zum Zeichnen der Pläne

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Regalsicht für

Präsentationszwecke

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Daten-

bank

Fachspezialist

Methoden-

bank

Modell-

bank

Abruf/

Antwort

Abruf/

Antwort

Abruf/

Antwort

Entscheidungs-

aufgabe

Entscheidungs-

unterstützende

Methoden/Modelle

Benötigte

Daten

Daten-

quellen

Analyse und

Präsentation

Präsentation

Klassisches EUS Business Analytics

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Analytische Anwendungssysteme

Human

Resources

Analytics

Product

Lifecycle

Analysis

Supply

Chain

Analytics

Customer

Relationship

Management

Financial

Analysis

SAP

Business

Analytics

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Forschung &Entwicklung

Material-wirtschaft

ProduktionVertrieb,

Marketing

Finanz- undRechnungs-

wesen

Personal-wirtschaft

SonstigeVerwaltung

Finanzwirtschaftliche und andere aggregierte Daten

Vorhersagen, Was-wäre-wenn-

Szenarios

Überwachung derErgebnisse vonVeränderungen

Durchführung von Verände-

rungen

Operative

Prozesse

Transaktions-

systeme auf

operativer

Ebene

Data

Warehouse

Analyse dergegenwärtigen

Situation

Beispiel

Finanz-

analyse

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