Referenzmodell-gestütztes Customizing unter Berücksichtigung unscharfer Daten

参考模型支持的定制考虑模糊数据

• 批准号: 5408739
• 负责人: Professor Dr. August-Wilhelm Scheer
• 金额: --
• 依托单位: Institut für Wirtschaftsinformatik (IWi)
• 依托单位国家: 德国
• 项目类别: Research Grants
• 财政年份: 2004
• 资助国家: 德国
• 起止时间: 2003-12-31 至 2007-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/5408739?language=en
• 关键词: Referenzmodell; gest; tztes; Customizing; unter

Die unternehmungsspezifische Adaption von Referenzmodellen ist in der Unternehmenspraxis dadurch charakterisiert, dass Entscheidungsprämissen nicht in Form mathematischer Modelle oder numerischer Werte vorliegen. Entschlüsse sind durch Abwägung und Kreativität gekennzeichnet und werden meist aus unscharfen Bedingungen, wie 'geringe Durchlaufzeit' oder 'hohe Qualität', abgeleitet. Obwohl die in diesen Prämissen verwendeten Adjektive nicht präzise sind, ist mit ihnen jedoch zur Erfassung einer konkreten Unternehmungssituation zusätzliche und bedeutsame Information verbunden. Für das Referenzmodell-gestützte Customizing besitzen daher verbale Informationen sowie vage formulierte Aussagen, Prämissen, Zielvorstellungen und Restriktionen einen hohen Stellenwert. Die systematische Berücksichtigung unscharfer Daten bei der Adaption von Referenzmodellen gelingt nur, wenn schon die zu adaptierenden Modelle selbst eine Berücksichtigung unscharfer Daten ermöglichen. Gleichwohl liegen zur Integration von Unschärfe in die Unternehmungsmodellierung kaum Forschungsergebnisse vor - eine Werkzeugunterstützung existiert nicht. Die Fuzzy-Set-Theorie-basierte Erweiterung der Unternehmensmodellierung bildet in diesem Forschungsvorhaben die Grundlage zur Entwicklung einer Methodik sowie zur prototypischen Realisierung eines Werkzeugs zum Referenzmodell-gestützten Customizing unter Berücksichtigung unscharfer Daten. Durch die Berücksichtigung unscharfer Bedingungen und vage formulierter Zielvorstellungen mit Hilfe der Fuzzy-Set-Theorie kann der Anwender, der über das fachliche Prozesswissen verfügt, durch intuitive und einfache linguistische Bewertungen selbst die unternehmungsspezifische Adaption von Referenzmodellen vornehmen. Die Fuzzy-Set-Theorie ermöglicht die Abbildung der erfahrungsgestützten Entscheidungslogik der Geschäftsprozessverantwortlichen und dadurch eine transparente und nachvollziehbare Unterstützung der Adaptionsentscheidung. Ähnlich dem Menschen trifft das Customizing-Werkzeug Entscheidungen auf der Basis unscharfer Begriffe.

对参考模型的适应性在数学模型中有很大的特点，但在数学模型或数值模型中并不存在。Entschlüsse sind durch Abwägung und Kreativität gekennzeichnet und韦尔登meist aus unscharfen Bedingungen，wie 'geringe Durchlaufzeit' oder 'hohe Qualität，abgeletet.尽管在这个前提下，Adjektive并不实用，但它需要一个统一的、统一的信息框架。Für das Referenzmodel-gestützte Customizing besitzen daher verb Informationen sowie vage formulierte Aussagen，Prämissen，Zielvorstellungen und Restriktionen einen Stellenwert.系统化的数据处理仅适用于参考模型的自适应，如果自适应模型本身不需要数据处理。Gleichwohl liegen zur Integration von Unschärfe in die Unternehmungsmodellierung kaum Forschungsergebnisse vor - eine Werkzeugunterstützung appropritiert nicht.基于模糊集理论的数学模型在研究中的应用，为实现一种基于数据的参考模型定制的原型化方法奠定了基础。利用模糊集理论的帮助，可以通过直观和语言学的方法来实现对参考模型的适应性。模糊集合论是对历史过程的经验判断和适应性判断的理解。人们可以根据自己的需求来定制产品。