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Gesamtkatalog

Catalogue complet

 Anonymous

Die Auswirkungen des E-Commerce auf das traditionelle logistische Management

Bhupendra Thapa

Impact on Buying Behavior

Supply and Demand: How They Impact Markets and Buying Decisions

mitp Business

&lt;b&gt;Künstliche Intelligenz im Unternehmen strategisch einsetzen und KI-Transformation wirksam anleiten&lt;/b&gt;
&lt;ul&gt;
    &lt;li&gt;Für &lt;b&gt;Führungskräfte und Entscheider/innen&lt;/b&gt; , die &lt;b&gt;KI fundiert verstehen&lt;/b&gt; und gezielt in ihre Organisation integrieren möchten&lt;/li&gt;
    &lt;li&gt;&lt;b&gt;KI-Grundlagen für Führungskräfte&lt;/b&gt; sowie zentrale Auswirkungen auf &lt;b&gt;Arbeitsweise, Entscheidungsprozesse und Zusammenarbeit&lt;/b&gt;&lt;/li&gt;
    &lt;li&gt;Bewährte &lt;b&gt;Führungskonzepte im Kontext von KI&lt;/b&gt; anwenden und den Wandel der Führungsrolle aktiv gestalten&lt;/li&gt;
    &lt;li&gt;&lt;b&gt;Modelle und Strategien für die Unternehmenstransformation&lt;/b&gt; durch KI kompetent entwickeln&lt;/li&gt;
    &lt;li&gt;Praxisimpulse für den Führungsalltag, inklusive &lt;b&gt;konkreter Prompts zur Arbeit mit KI&lt;/b&gt;&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;p&gt;&lt;/p&gt;

Jan Ahrend

KI-Transformation im Unternehmen erfolgreich gestalten

KI braucht Führung

Alain Van de Velde

Les ressources humaines - le leadership - les deux inséparables

Social Sciences (R0)

Stefan Kühl

Judith Muster

A Very Brief Introduction

Managing Leadership

Studienarbeit aus dem Jahr 2024 im Fachbereich BWL - Beschaffung, Produktion, Logistik, Note: 1,7, FOM Essen, Hochschule für Oekonomie  &amp; Management gemeinnützige GmbH, Hochschulleitung Essen früher Fachhochschule, Veranstaltung: Business Conulting - Methoden, Sprache: Deutsch, Abstract: Die vorliegende Projektarbeit bedient sich der sequenziellen Analyse nach Robert Holland. Mit Hilfe dieser Analysemethode werden in den einzelnen Kapiteln, ausgehend von der Frage „Was ist das Problem?“ bis hin zur Frage „Was sollen wir dagegen tun?“, einzelne Fragen beantwortet. 
Um den Begriff der Klimaneutralität in der hiesigen Transportlogistik einordnen zu können, werden einleitend die Grundlagen der Klimaneutralität erläutert. Dabei werden die Definition von Klimaneutralität, die rechtlichen Grundlagen und die historische Entwicklung von Klimaneutralität in der Logistik dargestellt. 

Es folgt die Analyse bestehender CO2-Kompensationsstrategien anhand der Corporate Social Responsibility- (CSR) und Nachhaltigkeitsberichte der Deutsche Post DHL Group, der Hermes Europe GmbH sowie der DPDgroup, um aufzuzeigen, was die genannten Logistikunternehmen bereits heute für die Kompensation ihrer emittierten THGe tun und welche Maßnahmen sie zukünftig bzw. bis zum Jahr 2050 umsetzen wollen. 

Im darauffolgenden Kapitel werden die zukünftigen Maßnahmen, die den Transport- und Logistikunternehmen zur Verfügung stehen, beleuchtet und schließlich in Kapitel sechs die Chancen und Risiken, die mit der Umsetzung dieser Maßnahmen verbunden sind, analysiert. 

Die Ergebnisse der einzelnen Analysen werden im inhaltlich abschließenden Kapitel sieben unter Berücksichtigung der Teilziele bis 2030 und der geplanten CO2-Neutralität bis 2050 bewertet und in eine Handlungsempfehlung für Transport- und Logistikunternehmen überführt. 

Die Projektarbeit schließt in Kapitel acht mit einem Fazit der vorgenannten Untersuchungen sowie einer abschließenden Bewertung der aufgestellten Hypothesen und gibt einen Ausblick auf die zukünftige Entwicklung der CO2-Kompensation in der Transport- und Logistikdienstleistungsbranche. 

CO2-Kompensationsstrategie in der Transportlogistik mit dem Ziel der Klimaneutralität bis 2050

Doctoral Thesis / Dissertation from the year 2025 in the subject Business economics - Supply, Production, Logistics, grade: magna cum laude, Mendel University (Business and Economics), language: English, abstract: The dissertation explores the integration of artificial intelligence (AI) with supply chain management (SCM), highlighting both opportunities and challenges. It begins by discussing the current state of AI in SCM, identifying research gaps, and explaining foundational concepts like SCM complexities, the Supply Chain Operational Reference Model (SCOR), and AI algorithms in SCM.

Using a structured methodology, the study includes a detailed literature review, survey design, and expert interviews. Key findings reveal that AI adoption in SCM is driven by increased efficiency, improved decision-making, and cost reduction. However, barriers such as data quality issues, resistance to change, and lack of understanding and trust in AI are significant. To overcome these barriers, companies should involve all stakeholders, focus on data quality, and integrate AI solutions with existing processes.

The research emphasizes avoiding common mistakes in AI implementation, such as neglecting explainability and transparency, underestimating stakeholder involvement, and rushing into large-scale implementation without pilot projects. It concludes with actionable guidelines for businesses on developing, purchasing, and implementing AI solutions in SCM. These guidelines include prioritizing data quality, enhancing technical expertise, focusing on tangible business benefits, and upholding ethical standards.

The dissertation also discusses the implications for academia and industry, acknowledging limitations and suggesting future research directions. It highlights the potential of AI to revolutionize areas like demand forecasting, inventory optimization, and transportation through advanced predictive analytics and integration with technologies like IoT, blockchain, and robotics. The study underscores the importance of ethical AI implementation, transparency, and human-AI collaboration to address SCM challenges effectively.

Dr. Johannes Hangl

Drivers, Barriers and Social Considerations for AI Adoption in Supply Chain Management

Case Study from the year 2024 in the subject Business economics - E-Commerce, grade: A, , language: English, abstract: This paper focuses on how Artificial Intelligence and Machine Learning have changed decisions in retailing, healthcare, financing, and manufacturing careers. They demonstrate how AI is used in supply chain management to support the decision-making process by making forecasts, processing data, and optimizing operations, leading to higher efficiency, decreased costs, and increased customer satisfaction. Thus, the research incorporates quantitative and qualitative approaches, such as surveys and interviews with key stakeholders, and employs statistical and content analysis methods

While adopting the decision theory and systems thinking perspectives, this research paper highlights the necessity of effectively and adequately implementing AI into an organization permanently to achieve more benefits. The following are realizable out-of-the-box solutions that the study suggests, including audiences for employees, data protection for compliance, and conscientization of fairness in AI algorithms. Future directions include situations where these applications are to be broadened to weigh on ethical issues and to encourage optimal technological fairness that will, in turn, ensure sustainable business improvement and innovation.

Joeleen Kimbell

Decision-Making in Business Management through Artificial Intelligence and Machine Learning

Business and Management (R0)

The author draws on his experience and expertise as a Senior Global Executive, CIO, Strategist, Scientist, and Inventor, to provide an in-depth look at the 'learning layer' a new business phenomenon that merges people and systems into a whole new operation and how it will transform the performance of any organization.

S. Flinn

Building the Next Level of Intellect in Your Organization

The Learning Layer

&lt;ul&gt;
    &lt;li&gt;&lt;b&gt;Klarer Fahrplan zum systematischen Aufbau von KI-Kompetenz im Mittelstand&lt;/b&gt;&lt;/li&gt;
    &lt;li&gt;&lt;b&gt;Konkrete Use Cases, Quick Wins und messbare Ergebnisse&lt;/b&gt;&lt;/li&gt;
    &lt;li&gt;&lt;b&gt;Mit praxisnahen Beispielen und Checklisten zur KI-Transformation&lt;/b&gt;&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;p&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;b&gt;Wertschöpfung durch KI&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Künstliche Intelligenz ist kein Zukunftsthema mehr. Sie verändert bereits heute Märkte - auch im Mittelstand. Gleichzeitig herrscht große Unsicherheit: Was ist wirklich relevant? Wo bindet man Ressourcen, ohne Wirkung zu erzielen?&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Dieses Buch setzt genau hier an. Es richtet sich an Unternehmen, die sich bislang noch nicht systematisch mit KI beschäftigt haben, aber Handlungsbedarf sehen. Im Mittelpunkt steht nicht die Technologie, sondern die Frage nach konkreter Wertschöpfung: Wo kann KI sinnvoll entlasten, Prozesse verbessern oder Entscheidungen unterstützen? Und wie lässt sich dieser Nutzen realistisch bewerten?&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;b&gt;Use Cases und Quick Wins einsetzen&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Anhand eines strukturierten Readiness-Checks wird zunächst der eigene Status realistisch eingeordnet. Darauf aufbauend beleuchten die Autoren typische Fehlannahmen, notwendige Voraussetzungen und bewährte Vorgehensweisen aus der Praxis. Konkrete Use Cases, Quick Wins und messbare Ergebnisse machen den KI-Nutzen greifbar. Dabei wird klar aufgezeigt, was heute sinnvoll umsetzbar ist und wo falsche Erwartungen korrigiert werden sollten.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Mit diesem Buch erhalten Sie einen praxisnahen Leitfaden für Unternehmen, die KI fundiert, verantwortungsvoll und wirksam einsetzen wollen.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;b&gt;Aus dem Inhalt:&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;
&lt;ul&gt;
    &lt;li&gt;Was Künstliche Intelligenz kann - und warum sie für KMUs relevant ist&lt;/li&gt;
    &lt;li&gt;Exponentielles KI-Wachstum und seine Auswirkungen auf den Mittelstand&lt;/li&gt;
    &lt;li&gt;Readiness-Check: Reifegrad bestimmen und Handlungsfelder erkennen&lt;/li&gt;
    &lt;li&gt;Typische KI-Fehlannahmen im Mittelstand und deren Folgen&lt;/li&gt;
    &lt;li&gt;Technische, organisatorische und kulturelle Voraussetzungen&lt;/li&gt;
    &lt;li&gt;Die vier Säulen einer nachhaltigen KI-Transformation&lt;/li&gt;
    &lt;li&gt;Kompetenzaufbau für Mitarbeitende und Führungskräfte&lt;/li&gt;
    &lt;li&gt;Quick Wins und Pilotprojekte mit realistischem Aufwand&lt;/li&gt;
    &lt;li&gt;Messbarkeit, Kennzahlen und Bewertung von KI-Nutzen&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;

Oumar Langer

Fabienne Tressin

Praxisnahe Strategien für Entscheider

KI-Kompetenz im Unternehmen aufbauen

Benjamin Otto

Lösungen für eine glückliche Zukunft - ein ganzheitlicher Blick auf Unternehmen, Ökosysteme und die Menschheit - Vom gestaltenden Gesellschafter der Otto Group - manager magazin-Bestseller

Holismus

The Role of Dark Triad Traits, Employee Personality and Gender Differences

Destructive Leadership and Counterproductive Work Behaviour

Die Auswirkungen des E-Commerce auf das traditionelle logistische Management

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