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Auflistung nach Autor:in "Kellner, Florian"

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  • Zeitschriftenartikel
    Analyse logistischer Systeme mittels Online-Navigationsdiensten – Bessere Planung auf Grundlage besserer Daten
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 53, No. 6, 2016) Kellner, Florian
    Online-Navigationsdienste ermöglichen die Planung einer Reise von einem Start- zu einem Ziel-Ort. Die Berechnung von Reisedauer und Streckenlänge erfolgt auf Grundlage eines detaillierten Straßennetzes und unter Berücksichtigung Orts- und Zeit-typischer Verkehrsaufkommen. Dieser Beitrag zeigt, inwiefern Online-Navigationsdienste die Planung und Analyse logistischer Systeme unterstützen können. Er thematisiert insbesondere die Qualität der zur Verfügung gestellten Verkehrsinfrastrukturdaten und hebt die komparativen Vorteile des Einsatzes von Online-Navigationsdiensten im Vergleich zu ‚herkömmlichen‘ Verkehrsinformationsquellen hervor. Ein Anwendungsfall, bei dem die durch Transportaktivitäten verursachten CO2-Emissionen eines Güternahverkehrsnetzes untersucht werden, verdeutlicht die gewonnenen Erkenntnisse.AbstractOnline navigation services allow calculating trips for specific origin-destination pairs. The calculated travel time and trip length are based on a detailed road network and take into account the local and time-typical exposure of the road network to traffic congestion. This article shows how online navigation services may support the analyses of logistics networks. It focuses on the quality of the processed data and highlights the advantages of this data source when compared to ‘conventional’ traffic data sources. An example case, which explores the CO2 emissions caused by transport activities in a short-distance road freight network, illustrates the findings.
  • Zeitschriftenartikel
    Data Mining mit unsicheren Daten
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 55, No. 3, 2018) Kellner, Florian; Schröder, Nadine
    Im Zeitalter von Big Data werden immense Informationsbestände aus unterschiedlichen Quellen gesammelt. Die Daten sind häufig unvollständig, unsicher und ungenau. Ein Beispiel hierfür ist das OpenStreetMap Projekt, bei dem Nutzer auf der ganzen Welt einmal mehr und einmal weniger „sauber“ bzw. vollständig Daten beisteuern. In diesem Beitrag wird gezeigt, ob sich diese Daten eignen um ein betriebswirtschaftliches Problem zu lösen. Ein konkretes Fallbeispiel verdeutlicht, wie gut Standortentscheidungen einer Fast Food Kette unter Anwendung fortgeschrittener datenanalytischer Verfahren, wie bspw. Künstlicher Neuronaler Netze, Entscheidungsbäume und Logit-Modelle, nachempfunden werden können. Als Grundlage dienen die Daten des OpenStreetMap Projekts. Im Konkreten geht es darum, potenzielle Filialstandorte hinsichtlich deren Güte mittels OpenStreetMap Daten zu klassifizieren und die prognostizierten Lokationen mit tatsächlichen Standortentscheidungen zu vergleichen. Dabei zeigt sich, dass die Daten des OpenStreetMap Projekts grundsätzlich für die Prognose von Standorten geeignet sind. Allerdings ist die Wahl des datenanalytischen Verfahrens von Bedeutung. Im vorliegenden Fall konnte mit Hilfe der Künstlichen Neuronalen Netze das beste Prognoseergebnis erzielt werden. In the age of big data, a huge amount of information is being collected from diverse sources. These data are often incomplete, uncertain, and imprecise. An excellent example is the OpenStreetMap project, where users across the whole world contribute data on a more or less precise and complete level. This article shows whether these data are suited to support management decisions. A real-world example illustrates the extent to which location decisions of a fast food restaurant chain may be reproduced by means of advanced data analytic techniques, such as neural networks, decision trees, and logit models. The data are retrieved form the OpenStreetMap project. The basic task deals with classifying potential locations of the fast food restaurant chain and comparing the predicted locations with the actual locations. We find that data based on the OpenStreetMap project are generally suited for forecasting locations. However, the choice of the data analytic technique is important. In the case under consideration, neural networks resulted in the best forecast.
  • Zeitschriftenartikel
    Projektauswahl mit der linearen Optimierung im Mittelstand
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 49, No. 3, 2012) Lienland, Bernhard; Kellner, Florian
    Die Projektauswahl stellt eine Herausforderung insbesondere für mittelständische Industrieunternehmen dar. Abhängigkeiten verschiedener Alternativen und vorgegebene Investitionsbudgets führen bei Anwendung von in der Praxis standardmäßig eingesetzten Verfahren regelmäßig zu suboptimalen Projektkombinationen. In enger Abstimmung mit einem Automobilzulieferer wurde ein Ansatz zur Projektauswahl unter Berücksichtigung von Ressourcen und laufenden Projekten entwickelt sowie technisch umgesetzt. Implementierte Praxistests belegen Verbesserungen bei der Projektauswahl, aber auch bei der Budgeteinhaltung, der Fixkostenreduzierung sowie der Angebotspreisbestimmung.
  • Zeitschriftenartikel
    Rucksackprobleme in der Praxis – schnelle Entscheidungen schwer gemacht
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 53, No. 3, 2016) Zeng, Li; Kellner, Florian; Lienland, Bernhard
    Unternehmen sind häufig mit Situationen konfrontiert, in denen schnell Entscheidungen bezüglich der Auswahl mehrerer Handlungsalternativen gefunden werden müssen. Mathematische Verfahren können hierbei unterstützen, z. B. für die Ermittlung einer ersten Diskussionsbasis. Verfügbare Softwarelösungen errechnen zwar häufig optimale Ergebnisse, zeigen jedoch Schwächen bei der praktischen Anwendbarkeit. So ist eine Einarbeitung in komplexe Optimierungssoftware für die teilweise sporadisch auftretenden Probleme in der Regel für Unternehmen nicht möglich, unter anderem auch unter Anbetracht der teilweise hohen Kosten der Standardsoftware und dem benötigten hohen Einarbeitungsaufwand. Gerade Problemstellungen in Fachbereichen, die nicht auf mathematische Problemlösung spezialisiert sind, münden daher regelmäßig in Ineffizienzen. Basierend auf den in der Literatur diskutierten Lösungsansätzen wurde ein praxisorientierter Ansatz zur Entscheidungsunterstützung für Rucksackprobleme bzw. 0–1 Probleme mithilfe von Genetischen Algorithmen (GA) entwickelt und technisch in Microsoft Excel® umgesetzt. Ein Praxistest bei einem chinesischen Textilunternehmen belegt erhöhte Effektivität und Effizienz. Die Software kann kostenfrei nach MIT Lizenz unter http://www.solvega.de/ heruntergeladen werden.
  • Zeitschriftenartikel
    Webbasierte Fertigungssteuerung in der Praxis
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 47, No. 2, 2010) Obermaier, Robert; Hofmann, Johann; Kellner, Florian
    enManufacturing-Execution-Systeme (MES) werden in der Fertigungsindustrie dazu eingesetzt, einen durchgehenden Informationsfluss zwischen den an der Fertigung beteiligten Systemen herzustellen. Von der Vernetzung aller an der Produktion beteiligten Systeme wird dabei eine gesteigerte Produktivität auf Shop-Floor-Ebene erwartet. Beim Durchlauf des beispielhaft gezeigten Fertigungsauftrages wurden durch den Einsatz von MR-CM©, einem von der Maschinen-fabrik Reinhausen entwickelten und implemen-tierten MES, bereits einige Produktivitätspotenziale im Vergleich mit der konventionellen Abwicklung ohne Einsatz des MES deutlich. Diese resultieren im Wesentlichen aus der Eliminierung von nicht wertschöpfenden Schnittstellenproblemen zwischen den an der Auftragsdurchführung beteiligten Maschinen. Die erzielten Produktivitätszuwächse bestehen im Kern aus einer Verkürzung der Maschinenrüstzeiten, was zu einer Reduktion der Produktionskosten und einer Zunahme der Produktionsflexibilität führt und zu einer Reduzierung der Werkzeugbestände sowie der damit verbundenen Kapitalbindungskosten.