Wissen und Information in konditionalen Modellen: zur Entscheidungsvorbereitung im Anfrage- und Auftragsmanagement
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| Format: | Buch |
| Sprache: | Deutsch |
| Veröffentlicht: |
Wiesbaden
Dt. Univ.-Verl.
2002
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| Ausgabe: | 1. Aufl. |
| Schriftenreihe: | Wirtschaftsinformatik
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| Beschreibung: | Zugl.: Hagen, Fern-Univ., Diss., 2001 |
| Umfang: | XVIII, 184 S. graph. Darst. : 21 cm |
| ISBN: | 3824421585 |
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|---|---|
| adam_text | Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis XIII
Tabellenverzeichnis XV
Notationsweisen XVII
1 Einführung 1
1.1 Information als Grundlage der Wissensverarbeitung 1
1.2 Information als Basis von Modellen 2
1.3 Aufbau der Arbeit 4
2 Information und Wissen 7
2.1 Von der Kommunikationstheorie zur Informationstheorie 7
2.1.1 Vorbemerkungen 7
2.1.2 Ein erstes Maß für Information 7
2.1.3 Optimale Informationsübermittlung 12
2.1.4 Der Begriff des Informationsgewinns 22
2.2 Informationstheorie und künstliche Intelligenz 26
2.2.1 Anfänge der Wissensverarbeitung 26
2.2.2 Die Wissensdomäne im Kontext probabilistischer Modellbildung . . 28
2.2.2.1 Grundannahmen und Basiskomponenten 28
2.2.2.2 Exkurs: Wahrscheinlichkeitstheorie 36
2.2.2.3 Erste informationstheoretische Aspekte der Modellbildung 39
2.2.3 Der Informationsgehalt graphischer Strukturmodelle 41
2.2.3.1 Kausale Netze 41
2.2.3.2 Der Hypergraph als Visualisierung
probabilistischen Wissens 48
2.2.3.3 Graphische Strukturmodelle
aus Sicht der Informationstheorie 51
2.2.4 Entropie als Prinzip in der Wissensverarbeitung 53
2.2.4.1 Informationstreue Wissensrepräsentation 53
X Inhaltsverzeichnis
2.2.4.2 Der entropieoptimale Inferenzprozeß 55
2.2.4.3 Informationsgehalt einer Wissensbasis 56
2.2.4.4 Informationsvorsprung nach Inferenz 57
2.2.4.5 Entropiemaß der Informationstheorie
aus Sicht der Wissensverarbeitung 58
3 Informationstreue Entscheidungsunterstützung 63
3.1 Die Expertensystem Shell SPIRIT 63
3.2 Grundsätze der Modellentwicklung 65
3.3 Realproblem und Modell 66
3.4 Systemorientierte Modellbildung ein Demonstrationsbeispiel 68
3.4.1 Vom Wortmodell zum Wirkungsgraph 68
3.4.1.1 Die Vielfalt unternehmerischer Entscheidungen 68
3.4.1.2 Verbale Modellbeschreibung 70
3.4.1.3 Visualisierung der kausalen Beziehungen 71
3.4.2 Modellbildung bei probabilistischer Wissensrepräsentation 74
3.4.2.1 Die Vorgehensweise im Überblick 74
3.4.2.2 Die Eingabe der Modellgrößen
und ihrer Ausprägungen 75
3.4.2.3 Kausale Beziehungen als Konditionale 77
3.4.2.4 Generierung der Wissensbasis 79
3.4.3 Die Wissensbasis in ihren Darstellungsformen 80
3.4.3.1 Graph und Hypergraph 80
3.4.3.2 Wahrscheinlichkeiten und Entropie 82
3.4.4 Einfache Methoden der Modellvalidierung 84
3.4.4.1 Evidenziierung und Evaluation 84
3.4.4.2 Komplexe Anfragen unter Unsicherheit 85
4 Entscheidungsunterstützung im Auftragsmanagement 89
4.1 Management der Transaktion 89
4.1.1 Die Transaktion als konstituierendes Merkmal eines Marktes .... 89
4.1.2 Planung und Durchführung von Markttransaktionen 90
4.2 Methoden der Entscheidungsvorbereitung 92
4.2.1 Erweiterung klassischer Verfahren 92
4.2.2 Merkmale und ihre Erfassung 93
Inhaltsverzeichnis XI
4.2.2.1 Checklistenverfahren 93
4.2.2.2 Der Merkmalsraum 95
4.2.3 Profilvergleich 97
4.2.3.1 Auswertung der Profilgebirge 97
4.2.3.2 Vergleich im probabilistischen Profil 99
4.2.4 Bewertung mittels Kennzahlen 103
4.2.4.1 Aggregation in Kennzahlensystemen 103
4.2.4.2 Probabilistische Auswertung von Kennzahlen 105
4.2.5 Gesamtbewertung auf der Basis von Scoring Modellen 107
4.2.5.1 Scoring Modell als Punktwertverfahren 107
4.2.5.2 Nutzung des Scoring Modells als Wissensbasis 111
4.3 Entscheidungsunterstützung im Investitionsgütermarketing 121
4.3.1 Charakteristika des Anlagengeschäfts 121
4.3.2 Entscheidungen in der Angebotserstellungsphase 122
4.3.3 Konzepte der Anfragenselektion 124
4.3.3.1 Verwendung von Bewertungsverfahren 124
4.3.3.2 Überprüfung von Mindestanforderungen 125
4.3.3.3 Kennzahlen zur Anfragenbewertung 125
4.3.3.4 Wertziffernverfahren zur Anfragenbewertung 128
4.3.3.5 Ein erweitertes Schema zur Anfragenbewertung 129
4.3.4 Anfragenselektion mit SPIRIT 133
4.3.4.1 Allgemeine Anforderungen und
Beschreibung der Vorgehensweise 133
4.3.4.2 Aufbau einer Wissensbasis zum Grundmodell 135
4.3.4.3 Vailidierung des Grundmodells 138
4.3.4.4 Modellerweiterung
als Ergebnis von Abhängigkeitsanalysen 138
4.3.4.5 Stufen der Anfragenbewertung
im erweiterten Modell 140
4.3.4.6 Anfragenselektion im Entropie AE Raum 143
4.3.4.7 Abschließende Betrachtung
der Anfragenbewertung mit SPIRIT 145
5 Zusammenfassung und Ausblick 147
XII Inhaltsverzeichnis
Anhang 148
A Beweis zum Hartley Informationsmaß 149
B Regelmengen und Wissensbasen 151
B.l Regelmenge Punktbewertung« 151
B.2 Regelmenge zum Scoring Modell »Lieferantenanalyse« 152
B.3 Merkmale und ihre Aggregation im Anfragenbewertungssystem 158
B.3.1 Merkmalsgewichte im Scoring Modell 158
B.3.2 Visualisierung im Hypergraph 161
B.3.3 Variablenmenge zur Anfragenbewertung 163
B.3.4 Regelmenge zur Anfragenbewertung (Auszug) 166
B.3.5 Projektdaten 171
Literaturverzeichnis 175
Abbildungsverzeichnis
Kapitel 2
2.1 Schema für ein allgemeines Kommunikationssystem 13
2.2 Graphische Repräsentation eines Markoff Prozesses 16
2.3 Topologische Bäume zur Zerlegung von Nachrichten 17
2.4 Funktionsgraphen zu H(p, 1 — p) und plog2p / (1 p) Iog2(l p) ... 18
2.5 Semantischer Baum zu Beispiel 2.6 (Quelle: [GNI 1989], S.272) 33
2.6 Alternative Kausalstrukturen für drei Variable 42
2.7 Kausales Netz zum Beispiel »Unternehmensmodell« 44
2.8 Moralisierter Graph zu Abbildung 2.7 48
2.9 Hypergraph zu Abbildung 2.8 49
2.10 Dualer Hypergraph zu Abbildung 2.9 50
2.11 Verbindungsgraph zum dualen Hypergraph in Abbildung 2.10 50
2.12 Kausalkette mit vier Variablen A, B, C, D 52
2.13 Markoff Prozess zu Abbildung 2.12 52
Kapitel 3
3.1 SPIRIT nach Programmstart 64
3.2 Kausales Netz zum Beispiel »Unternehmensmodell « 69
3.3 Wirkungsgraph »Preis Werbepolitik (P W) 74
3.4 Variable des Modells P W in SPIRIT 75
3.5 Ausgewählte Variablenausprägungen des Modells P W 76
3.6 Editor zur Regeleingabe in SPIRIT 77
3.7 Regelmenge in SPIRIT zum Modell P W 77
3.8 Zuordnung von Wahrscheinlichkeiten
zu verbalen Beschreibungen (Quelle: [HED 1991], S.21) 78
3.9 Auswahl der Datenbasis in SPIRIT 79
3.10 Schaltflächen zur Generierung der Wissensbasis in SPIRIT 79
3.11 Abhängigkeitsgraph in SPIRIT zum Modell P W 81
3.12 LEG Struktur zum Modell P W 81
XIV Abbildungsverzeichnis
3.13 Optionale Angaben zu einer Regelmenge 82
3.14 Abhängigkeitsgraph nach Evidenziierung von
(KONJUNKTUR=schlechter) und (BERATUNG=ja) 84
3.15 Vergleichende Prognose von ABSATZzahlen unter
(KONJUNKTUR=gleich) oder (KONJUNKTUR=besser) 86
Kapitel 4
4.1 Blueprint für die Auftragsakquisition (Quelle: [WJA 1995], S.569) 91
4.2 Realisierung einer Notenbewertung in SPIRIT 96
4.3 Profilanalyse zur Lieferantenbewertung (Quelle: [HAR 1989], S.33) 98
4.4 Probabilistischer Profilvergleich in einem Merkmal 100
4.5 Probabilistische Profilanalyse (vgl. Abbildung 4.3) 101
4.6 Probabilistische Kennzahlauswertung 107
4.7 Hierarchische Merkmalsstrukturierung 108
4.8 Vergabe einer (a) eindeutigen (b) nicht eindeutigen Punktzahl 114
4.9 Evidenziierung bei gleich gewichteten Merkmalen 116
4.10 Zuordnung von Punktzahlen zu Wahrscheinlichkeiten 117
4.11 Evidenziierung bei ungleichen Merkmalsgewichten 118
4.12 Zuordnung von Punktwerten zu Wahrscheinlichkeiten 119
4.13 Ausschnitt aus dem Abhängigkeitsgraphen in SPIRIT 119
4.14 Entscheidungsprozeß der Auftragsvergabe 122
4.15 Anfragenbewertung nach Backhaus (Quelle: [BAC 1997], S.453) 127
4.16 Berechnung und Interpretation der Gesamtwertziffer
(Quelle: [KAM 1973], S.72) 128
4.17 Ausschnitt aus dem Anfragenbewertungsschema nach Kambartel
(Quelle: [KAM 1973], S.68) 130
4.18 Synthese zur Zielgröße »Angebotserfolg« 131
4.19 Teilbaum »Zuschlagswahrscheinlichkeit« 137
4.20 SPIRIT mit Modell auf Scoring Basis zur Anfragenbewertung 137
4.21 Abhängigkeitsgraph zum erweiterten Modell nach 1. Bewertung 141
4.22 Projektbowertung im Zeitablauf 142
4.23 Projektbewertung durch Entropie und Erfolgswahrscheinlichkeit 144
Anhang
B.l Hypergraph zu der aus dem Scoring Modell generierten Wissensbasis mit
unterlegtem Teilgraph Zuschlagswahrscheinlichkeit« 161
B.2 Hypergraph zur modifizierten und erweiterten Wissensbasis Anfragense
lektion« 162
Tabellenverzeichnis
Kapitel 2
2.1 Wahrscheinlichkeiten zu einer Quelle mit einem 3elementigen Alphabet . . 15
2.2 Dualität von Unsicherheit und Information 19
2.3 Variable und ihre Ausprägungen zu Beispiel 2.5 31
2.4 Vollständige Elementarereignismenge zu Beispiel 2.5 31
2.5 Wahrheitswertetafel zu {.4, iA V B, B} 32
2.6 a) Wahrscheinlichkeitsverteilung P zu V = {K,B,A}
b) Randverteilung P zu V = {K,B} 34
2.7 Inzidenzmatrix zum Hypergraphen aus Abbildung 2.9 50
Kapitel 3
3.1 Variable und ihre Ausprägungen im Modell P W 75
Kapitel 4
4.1 Checkliste zur Lieferantenbewertung (Quelle: [HAR 1994]) 94
4.2 Zuordnung von Noten zu Wahrscheinlichkeiten 96
4.3 Kennzahlen zur Lieferantenanalyse Beispielrechnung 104
4.4 Kategorisierung der Kennzahlen zur Lieferantenanalyse 105
4.5 Lieferantenanalyse System (Scoring Modell) 111
4.6 Zuordnung von Punktzahlen zu Wahrscheinlichkeiten 114
4.7 Gruppenmerkmal Qualität« eines Lieferantenanalyse Systems 116
4.8 Anfragenbewertungssystem Merkmal bisherige Beziehungen« 132
4.9 Vergleichende Analyse mit Zielgröße Angebotserfolg (AE) 138
4.10 Entropie und Prognosewerte zu Abbildung 4.22 143
4.11 Entropie und Prognosewerte für acht Projekte im Überblick 143
XVI Tabellenverzeichnis
Anhang
B.l Scoring Gewichtung Merkmal Angebotserfolg« 158
B.2 Scoring Gewichtung zum Merkmal Auftragswahrscheinlichkeit« 159
B.3 Scoring Gewichtung Merkmal Risiken« 160
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