eXamen.press

eXamen.press ist eine Reihe, die Theorie und Praxis aus allen Bereichen der Informatik für die Hochschulausbildung vermittelt.

Mehr Informationen zu dieser Reihe auf http://www.springer.com/series/5520

Klaus-Dieter Gronwald

Integrierte Business-InformationssystemeERP, SCM, CRM, BI, Big Data Analytics – Prozesssimulation, Rollenspiel, Serious Gaming

2., erweiterte und aktualisierte Auflage

Dr.Klaus-Dieter GronwaldHochschule LuzernGempenSchweiz

ISBN 978-3-662-55468-5 ISBN 978-3-662-55469-2 (eBook)https://doi.org/10.1007/978-3-662-55469-2

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ISSN 1614-5216eXamen.press

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Für

IngeAlexandraVictoria

VII

Vorwort zur 2. Auflage

Zwei Jahre nach Erscheinen der ersten Auflage hat sich das Konzept als kombiniertes Lehrbuch und interaktives online Planspiel in der Praxis weitgehend bewährt. Es hat sich allerdings gezeigt, dass für viele Lehrende das integrierte didaktische Modell, welches wir 2014 unter dem Arbeitstitel Didaktik als Performance an der Hochschule Luzern entwi-ckelt haben, noch nicht transparent genug ist. Christof Arn hat dieses Konzept mittlerweile in seinem Buch unter dem Titel Agile Hochschuldidaktik weiterentwickelt (Arn 2017). Die Loslösung von traditionellen Lehr- und Lernmustern gestaltet sich in der Praxis offen-sichtlich schwieriger als erwartet. So taucht unter anderem immer wieder die Frage nach Musterlösungen für die Review-Meetings auf. Antwort: es gibt keine, da es keine fal-schen Antworten gibt. Die Beurteilung der Qualität der Analyse durch die Studierenden hängt unmittelbar mit den erzielten Resultaten ihrer Teams zusammen. So kann zum Bei-spiel ein Team in Runde zwei ein Modell realisiert haben, das in allen Geschäftsbereichen ohne Lager auskommt und lediglich im Einzelhandel ein Pufferlager betreibt, ein anderes dagegen bei der Umsetzung einer Optimierung ihrer Supply Chain vollkommen versagt hat. Beide Teams können Präsentationen liefern, die gleich gut zu bewerten sind, die einen für eine detaillierte Analyse ihrer erfolgreichen Strategie und die anderen für die Gründe ihres Scheiterns. Die im Game erzielten Wettbewerbsvorteile sind natürlich motivierend für den Wettkampf der Teams untereinander, sollten allerdings keinen Einfluss auf die Beurteilung der Erreichung der Lernziele haben.

Die in der ersten Auflage propagierte prinzipielle Eigenständigkeit des Lehrbuches ohne online Simulation ist zwar weiterhin gegeben, aber für das Ziel der Umsetzung einer interaktiven, durch die Lernenden gesteuerten Wissenserarbeitung wenig sinnvoll. Das ergänzende Übungs- und Informationsmaterial im Downloadbereich der Planspielum-gebung wurde laufend ergänzt und erweitert. Das Kursmaterial der Kap. 10–14 steht in konzentrierter Form als PowerPoint kompatible Dozentenpräsentationen in Deutsch und Englisch ebenso zur Verfügung wie ein Mediabereich mit themenbezogenen Videoclips. Entsprechend wurde das Kap. 20, welches sich mit dem Zugang und dem Umgang mit der kdibis Planspielumgebung befasst, drastisch gekürzt und auf die elementaren Zugangs-informationen reduziert. Alle Details für die Gamesteuerung wurden in ein spezielles Supervisor-Manual integriert, welches ohne Registrierung über den Gast-Login von www.

VIII Vorwort zur 2. Auflage

Literatur

Arn C (2017) Agile Hochschuldidaktik, Beltz Juventa. Verlagsort, Weinheim.

kdibis.com heruntergeladen werden kann. Die mit jeder Klasse neu gefundenen Erfahrun-gen werden in Best Practices Manuals periodisch aktualisiert.

Um die nach jeder Spielrunde vorgesehenen Übungen, die als Review Meetings Teil des Rollenspiels sind, mehr in die Planspielumgebung zu integrieren, wurde ein Webinar-System implementiert, das in eigenen Meetingräumen für jedes Team und für den Super-visor die Durchführung von online Präsentationen und die Diskussion von Ergebnissen virtuell auch ausserhalb des Klassenraums ermöglicht. Das vorhandene optionale Quiz wird ergänzt durch ein vollständiges elektronisches Prüfungssystem (kdibisExam), das die bisherigen Papierprüfungen ersetzt.

Neben Kap. 20 wurde Kap. 14 Big Data Analytics vollständig überarbeitet. Das Thema ist weiterhin dynamisch obwohl es sich in den letzten zwei Jahren zu einer weitgehend etablierten Disziplin stabilisiert hat. Waren es vor zwei Jahren noch fünf Dimensionen (Vs), um Big Data zu charakterisieren, sind es aktuell sieben bis neun. Die Verarbei-tung unstrukturierter Daten steht im Fokus und wurde um den Bereich Image Analysis erweitert. Die Suche nach Mustern und ihrer mathematischen Repräsentation verbindet Ästhetik, Natur und Technik. Das Kapitel Einführung von R als Programmiersprache für Analytics und Statistik wurde gestrichen und die dort enthaltenen Themenbereiche gestrafft.

Luzern, Juni 2017 Klaus-Dieter Gronwald

IX

Vorwort

Standardisierte IT-gestützte Informationssysteme und Geschäftsprozesse beeinflussen sich gegenseitig. Sie sind fest in unternehmerisches Denken und Handeln integriert. Gerade die jüngsten Entwicklungen von Big Data Methoden und In-Memory Computing zeigen dieses sehr deutlich. Es sind technologiegetriebene Innovationen, die Unternehmensstruk-turen und ihre Wettbewerbssituation nachhaltig verändern. Das MIT bezeichnet daher Big Data auch als Die Management Revolution (McAfee und Brynjolfsson 2012).

Integrierte Business-Informationssysteme entwickeln sich mehr und mehr zu Intelligen-ten Business-Integrationssystemen.

Enterprise Resource Planning (ERP), Supply Chain Management (SCM), Customer Relationship Management (CRM), Business Intelligence (BI) und Big Data Analytics (BDA) sind unternehmerische Aufgaben und Prozesse, die mit Hilfe standardisierter Soft-waresysteme realisiert werden. Sie sind eng miteinander vernetzt und setzen interdiszi-plinäre Teams von Sales, Marketing, Produktion und Technik voraus. Von Informatikern erfordert das managementorientiertes Denken und Handeln, wenn sie sich mit den oben genannten Themen auseinandersetzen. Timothy Leonard, Analytiker und Data Scientist (Eckerson 2012), formulierte das treffend wie folgt: „Ich bin durch die technischen Ränge gewachsen und habe auf harte Weise gelernt, dass man nicht als IT-Person wahrgenom-men werden kann. Man muss als Businessperson akzeptiert werden, die Technologie ver-wendet, um Businessprobleme zu lösen“. Dieser Satz lässt sich direkt auf Informatiker übertragen, sobald sie sich mit geschäftsprozessorientierten Themen befassen. Ich habe diesen Kurs sowohl für technische als auch Wirtschaftsinformatiker gegeben und gleich-ermassen hohe Akzeptanz für diesen Ansatz gefunden. Daher richtet sich dieses Buch nicht vornehmlich an Wirtschaftsinformatiker, sondern an alle Informatiker, die sich mit geschäftsprozessorientierten IT-Lösungen befassen.

Es liegt nahe, Studierende diese Themen direkt aus der Businessperspektive erfahren zu lassen, zum Beispiel als Geschäftsleitungsmitglieder einer virtuellen Musterfirma. Die Ursprünge dafür gehen zurück bis in die Mitte der 90er Jahre, wo wir uns mit der Mög-lichkeit des Einsatzes von rollenbasiertem Lernen in einer virtuellen Musterfirma in der Ingenieursausbildung in den Bereichen Fertigung, Logistik, Produktionsplanung und –steuerung beschäftigten. Als Vorlage diente ein in der Schweiz bis heute sehr erfolgreiches

X Vorwort

computergestütztes Simulations- und Rollenspiel WIWAG® der Ernst Schmidheiny Stif-tung (Ernst Schmidheiny Stiftung 2014). Zielgruppen sind vor allem Schülerinnen und Schüler von Gymnasien in der Schweiz und im Fürstentum Liechtenstein, die in einwöchi-gen Projekt- und Erlebniswochen (Wirtschaftswochen) in die Rolle von Unternehmens-leitungen mehrerer miteinander in Wettbewerb stehender Unternehmen schlüpfen. Der Fokus liegt auf Marktentwicklung, Wettbewerb und der Umsetzung von Marketingkon-zepten. Ich selbst habe als Wirtschaftswochenfachlehrer eine Reihe von Wirtschaftswo-chen durchgeführt. Didaktische und gruppendynamische Erfahrungen aus dieser Zeit sind direkt in das in diesem Buch vorgestellte Konzept eingeflossen, umgesetzt, bestätigt und weiterentwickelt worden.

Die Musterfirma, die wir seinerzeit kreierten, hiess Sisy AG und produzierte Massen-produkte wie RFID-Tags für die Warensicherung in Kaufhäusern und Supermärkten, Kleinserien von Handscannern und Barcode-Lesegeräten sowie grosse Supermarktkassen mit Barcode-Scannern, wie sie in allen Märkten heute üblich sind. Es stellte sich sehr schnell heraus, dass dieses Unternehmen sich nicht für den Einsatz mit dem Fokus auf unsere Ziele im Unterricht eignete. Das Geschäftsmodell der Kombination eines Grossse-rienproduzenten mit dem Projektgeschäft der Supermarktgeräte und letztendlich die Kom-plexität der Produkte selbst brachten das Konzept zum Scheitern.

Ein Game aus den 60er Jahren, von der Sloan System Dynamics Group entwickelt, um ursprünglich wissenschaftliche Prinzipien im Management zu lehren, das Beer Game oder Beer Distribution Game des MIT (Sterman 1987) brachte um 2010 die Wende. Ursprüng-lich als Paper & Pencil Version gespielt, wurde es nun als online-Game verfügbar und wird heute vornehmlich zur Demonstration des Bullwhip-Effekts, eines Phänomens in nicht-kommunikativen Supply Chains, eingesetzt (Riemer 2012). Eine online-Version wird von der ETH Zürich angeboten (Nienhaus 2010).

Das klassische Beer Game dient als Basis für das in diesem Buch verwendete Supply Chain Konzept. Mit dem Beer Game war gleichzeitig auch das Unternehmens- und Pro-duktproblem gelöst: Bier ist das ideale Produkt für ein Supply Chain Game. Es ist leicht zu produzieren, besteht aus drei Hauptzutaten und hat einen einheitlichen Fertigungszyklus von 7 Tagen. Es lässt sich leicht in beliebigen Produkten vermarkten: „Flasche, Bügelfla-sche, Party-Fass, 6-er Pack,…“ und leicht verteilen. Es gibt einen kontinuierlichen, aber schwankenden Absatz, saisonal und zufallsbedingt, der eine gute Dynamik für das Fore-casting und das Inventory-Management als wesentliche Supply Chain Management Kom-ponenten garantieren. Die Retail-Gruppen lassen sich ebenfalls wunderbar diversifizieren, von dem Getränkeabholmarkt über den normalen Einzelhandel bis zur „Bier-Boutique“, jede mit speziellem Produktportfolio. Die Wettbewerbssituation im Consumer Business ist ebenfalls ideal. Es gibt zwar eine relative Produkttreue bei Markenbieren, aber wenn die nicht liefern können, kauft man eher ein anderes als gar keines.

Anders als im traditionellen Beer Game mit einer Firma, einer einfachen vierstufigen Versorgungskette (Einzelhandel, Verteiler, Grosshandel, Brauerei) und einem Produkt (Bier) gibt es hier vier Unternehmensgruppen mit je einer vierstufigen Versorgungskette

Vorwort XI

und je vier Einzelhandelsketten, die sich sowohl in ihrer Struktur als auch in ihren Portfo-lios aus bis zu elf Produkten unterscheiden und die miteinander in direktem Wettbewerb stehen. Für jedes Produkt, für jede Einzelhandelskette wird ein durch einen Zufallsgene-rator gesteuerter Demand (Bedarf) erzeugt. Diesem wird noch eine von vier, ebenfalls durch Zufall ausgewählte, jährliche saisonale Verbrauchsverteilung überlagert. Diese Ver-teilungen entsprechen realen Daten aus den Ländern Deutschland, Österreich, Schweiz und USA ebenso wie die durchschnittlichen Verbrauchsschwankungen beim Demand. Das geschieht für jede der 4 Unternehmensketten. Daraus resultiert für jedes Unterneh-men eine eigene, sich von den anderen unterscheidende Ausgangslage. Vervollständigt wird das Szenario mit einer dem jeweiligen Land angepassten Fracht- und Distributions-logistik, in der die realen Entfernungen zwischen den Unternehmenseinheiten berücksich-tigt werden und sich in den Transportkosten und den Lieferzeiten (Lieferverzögerungen) niederschlagen.

Daraus hat sich ein kombiniertes rollen- und gamebasierendes Konzept entwickelt, das sich auf strategische und später operative Entscheidungen konzentriert. Es beginnt mit einer typischen Post-Merger Situation mit Geschäftsbereichen, die weder organisatorisch noch technisch harmonieren. Mit den strategischen Zielen einer ERP-Einführung (Stan-dardisierung der Geschäftsprozesse, Vereinheitlichung der Stammdaten, Optimierung der IT-Infrastruktur) wird diese Situation für die vier Unternehmensgruppen entsprechend bereinigt. Im nächsten Schritt erfolgt die Optimierung der jeweiligen Supply Chains (Ver-sorgungsketten) durch die Einführung von Supply Chain Management (SCM) Methoden. Mit dem Fokus auf Sales und Marketing wird Customer Relationship Management (CRM) umgesetzt und im Wettbewerb der vier Unternehmensgruppen untereinander erfahren. Realtime Big Data Analytics bildet die letzte Stufe der vollständigen Implementierung von Integrierten Business- Informationssystemen.

Rollenspiel und Gamephasen wechseln sich schrittweise ab, beginnend mit der Formie-rung der Geschäftsleitungen und der Analyse der aktuellen Geschäftssituation.

Die Struktur des Buches richtet sich nach der oben beschriebenen schrittweisen Imple-mentierung und Integration von ERP, SCM, CRM, BI, Big Data Analytics aus Unter-nehmens- und Businesssicht. Der Kurs ist so angelegt, dass er innerhalb eines Semester-programms absolviert werden kann. In diesem Teil beschränken sich die theoretischen Grundlagen auf die Unternehmensziele. Teil II enthält ausführliche Kapitel zu jedem der oben behandelten Informationssysteme, allerdings ausschliesslich aus Methoden-, Busi-ness- und Managementsicht. Es werden weder Produkte noch Hardware oder Software behandelt. Teil III enthält Anhänge mit Informationen zum Game, zur Geschäftssituation und Templates.

Die eigens für dieses Projekt geschaffene kdibis-Welt (http://www.kdibis.com) mit dem Ibis-Kopf als Symbol ist die virtuelle Umgebung, in der das Game stattfindet. Es ist ein vollständig Web basierendes System, das ohne lokale Installation oder Apps mit jedem gängigen Browser, der HTML5-fähig ist, gespielt werden kann. Das schliesst mobile Geräte wie Tablets und Smartphones mit ein (herstellerunabhängig). Über die kdibis-Web-seite können Templates und länderspezifische Informationen heruntergeladen werden.

XII Vorwort

Während der Umfang dieses Buches sich auf den deutschsprachigen Raum (Deutschland, Österreich, Schweiz) beschränkt, enthält die kdibis-Welt weitere Länder, z. B. USA.

Das Rollenspiel bezieht die Dozierenden aktiv in das Spiel ein als Chairperson jeder Unternehmensgruppe, an die die Geschäftsleitungen berichten. Die Board Review Mee-tings mit den Geschäftsleitungen sind für jedes der vier Teams anders und die Einfluss-nahme auf das weitere Vorgehen der Teams erfolgt nicht als Dozierende, sondern als Geschäftsleitungsmitglied des jeweiligen Unternehmens. Das zugrunde liegende didak-tische Konzept ist unter dem Begriff Didaktik als Performance (Arn 2014) an der Hoch-schule Luzern entwickelt worden. Es ist ein didaktisches Konzept, das das Ziel im Fokus hat, jedoch nicht unbedingt den Weg. Es beinhaltet spontane Änderungen im methodi-schen Vorgehen aufgrund der Interaktion mit den Studierenden: Lehraktivität aus dem Moment heraus (Arn 2014).

Ideale Gruppengrössen sind 20–30 Studierende (Rollen können doppelt besetzt werden). Es ist allerdings möglich mit kleineren Gruppen, also mit weniger als vier Unter-nehmensgruppen zu arbeiten. Wichtig für eine unmittelbare Identifikation mit ihrer Unter-nehmensgruppe ist die geeignete Unterrichtumgebung. Idealerweise ein Raum mit vier (runden oder quadratischen) Tischen an denen 8–10 Personen bequem Platz finden mit genügend Elektroanschlüssen für Notebooks und wifi-Internetzugang. Die Aufteilung des Raumes in vier separate „Firmeninseln“ ist einer der Schlüssel für die frühe Identifikation mit „ihrer“ Firma.

Sowohl die Games als auch das Rollenspiel sind optional. Das Lehrbuch eignet sich ebenso als reines strukturiertes Lehrbuch, bei dem Teil I als Projekthandbuch für die schrittweise Einführung der jeweiligen Informationssysteme dient. Es gibt allerdings keine direkten Übungen für jedes Kapitel. Es wird auch hier davon ausgegangen, dass die Kursteilnehmenden ihre jeweiligen Arbeitsergebnisse und Unternehmensentscheidungen im Kursverlauf präsentieren. Aus dem Material im Anhang lassen sich allenfalls entspre-chende Übungen generieren.

Ohne Game und Rollenspiel geht allerdings ein erheblicher Teil der Ziele dieses Kurses verloren und vor allem der Spass. Denn wir lernen immer noch spielerisch am besten und wenn wir emotional engagiert sind, also im Wettbewerb.

Mein Dank geht an die Hochschule Luzern, die dieses Projekt mit einer Sonderförde-rung unterstützt und sich damit gleichzeitig zu neuen Lehr- und Lernmethoden bekannt hat. Ebenso gilt mein Dank den Studierenden der Wirtschaftsinformatik der Hochschule Luzern, die zwischen 2012 und 2014 diesen Kurs besucht und meine Experimente mit Engagement, viel Humor, Spass unterstützt und (alle) erfolgreich abgeschlossen haben. Dasselbe gilt für die Studierenden der Informatik an der Fachhochschule Nordwest-schweiz in Brugg-Windisch, die ebenfalls erfolgreich und engagiert diesem Programm in 2-semestrigen Blockseminaren zum Erfolg verholfen und bewiesen haben, dass auch technische Informatiker durchaus Spass an Wirtschaftsthemen haben.

Vorwort XIII

Literaturverzeichnis

Arn C (2014) Kompaktkurs Didaktik als Performance, Zentrum für Lernen und Lehren, Hochschule Luzern. https://www.hslu.ch/en/zll/zll-weiterbildung/kurzkurse/hochschuldi-daktik/zll-kompaktkurs-didaktik-als-performance/. Gesehen 16. November 2014Eckerson W (2012) Secrets of Analytical Leaders: Insights from Information Insiders, Technics Publications, LLC, Westfield. http://searchbusinessanalytics.techtarget.com/feature/Data-driven-culture-helps-analytics-team-generate-business-value. Gesehen: 16. November 2014Ernst Schmidheiny Stiftung (2014) Wirtschaftswochen. http://www.esst.ch/de-CH/Wirt-schaftswochen.aspx. Gesehen: 16. November 2014McAfee A, Brynjolfsson E (2012) Big Data: The Management Revolution, Harvard Busi-ness Review. https://hbr.org/2012/10/big-data-the-management-revolution/ar. Gesehen: 16. November 2014Nienhaus J (2010) The Beer Distribution Game, ETHZ, Zürich. http://www.beergame.lim.ethz.ch. Gesehen 16. November 2014Riemer K (2012) Bullwhip effect, The University of Sydney. http://www.beergame.org/the-game/bullwhip-effect. Gesehen 16. November 2014Sterman J (1987) Modeling Managerial Behaviour: Misperception of Feedback in a Dynamic Decisionmaking Experiment, Sloan School of Management, Massachusetts Ins-titute of Technology, Cambridge, MA.

XV

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1Literatur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

Teil I Rollenbasierendes Business Game

2 Vorbereitung und Initiierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52.1 Ausgangslage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52.2 Registrierung und Rollenverteilung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

2.2.1 Registrierung bei kdibis.com . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62.2.2 Rollenverteilung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

3 Entwicklung und Umsetzung einer ERP-Strategie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93.1 Situationsanalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93.2 ERP-Strategie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103.3 M&A IT-Integration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113.4 Produktportfolioanalyse, Bereinigung und

Geschäftsprozessstandardisierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133.4.1 Order-to-Deliver Prozess Einzelhandelskette 1 – Verteiler . . . . . . . . 133.4.2 Order-to-Deliver Prozess Einzelhandelskette 2 – Verteiler . . . . . . . . 143.4.3 Order-to-Deliver Prozess Einzelhandelskette 3 – Verteiler . . . . . . . . 143.4.4 Order-to-Deliver Prozess Einzelhandelskette 4 – Verteiler . . . . . . . . 143.4.5 Order-to-Deliver Prozess Verteiler – Grosshandel – Brauerei . . . . . . 153.4.6 Order-to-Deliver Prozess Brauerei und Produktion . . . . . . . . . . . . . . 15

3.5 Aufgabe – Board Review Meeting 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163.5.1 Agenda . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

Literatur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

XVI Inhaltsverzeichnis

4 Gamerunde 1 – Supply Chain nicht optimiert . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194.1 Ausgangslage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194.2 SCM Game 1 – Vorbereitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

4.2.1 Registrierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204.2.2 Game(s) generieren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204.2.3 Produktportfolio(s) bereinigen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

4.3 SCM Game 1 – Ablauf . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 214.3.1 Fiskaljahr, Bestellzyklus und Lieferverzögerung . . . . . . . . . . . . . . . 214.3.2 Spielregeln . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 224.3.3 Resultate . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 254.3.4 Die Rolle der CEOs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

5 Entwicklung und Umsetzung einer SCM-Strategie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 295.1 Supply Chain Management – Definition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 295.2 Der Bullwhip-Effekt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 305.3 Demand Forecasting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

5.3.1 Qualitative Forecasting Methoden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 315.3.2 Quantitative Forecasting Methoden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

5.4 Inventory Management – Lagerhaltungsmanagement . . . . . . . . . . . . . . . . . . 325.4.1 Lagerhaltungsmodelle – Überblick . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 335.4.2 Economic Order Quantity Models (EOQ) – Überblick . . . . . . . . . . . 335.4.3 Das Basis EOQ – Modell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 345.4.4 Non-instantaneous Receipt Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 345.4.5 Shortages Model – Fehlmengenmodell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 355.4.6 Schlussbemerkungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36

5.5 Aufgabe – Board Review Meeting 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 365.5.1 Agenda . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 365.5.2 Typische Resultate . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37

Literatur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37

6 Gamerunde 2 – Supply Chain optimiert . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 396.1 Fiskaljahr, Bestellzyklus und Lieferverzögerung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 396.2 Spielregeln . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 396.3 Resultate . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 416.4 Aufgabe – Board Review Meeting 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43

7 Entwicklung und Umsetzung einer CRM – Strategie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 457.1 Ausgangslage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 457.2 CRM – Ziele und Methoden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46

7.2.1 Strategisches CRM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 467.2.2 Analytisches CRM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47

Inhaltsverzeichnis XVII

7.2.3 Operatives CRM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 477.2.4 Kommunikatives CRM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47

Literatur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47

8 Gamerunde 3 – CRM-SCM-Integration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 498.1 Ausgangslage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 498.2 CRM - Promotion für ein oder mehrere Produkte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 498.3 CRM – Discount für ein oder mehrere Produkte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 508.4 CRM - Preisänderungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 508.5 CRM - Änderung des Produktportfolios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 508.6 CRM – Share of Wallet und Grosskunden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50

9 Business Intelligence (BI) und Big Data Analytics (Big Data) . . . . . . . . . . . . . 539.1 Ausgangslage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 539.2 BI und Big Data- Abgrenzung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 549.3 Analytics Evolution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54

9.3.1 Descriptive Analytics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 549.3.2 Predictive Analytics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 549.3.3 Prescriptive Analytics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 559.3.4 Sentiment Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 559.3.5 Text Mining . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55

9.4 Gamerunde 4 – CRM-Big Data-Integration. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 569.5 Aufgabe – Abschlussbericht – Board Review Meeting 4 . . . . . . . . . . . . . . . . 56Literatur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56

Teil II Theoretische Grundlagen

10 ERP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6110.1 Definition und Ziele . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6110.2 Strategische Ziele . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62

10.2.1 Geschäftsprozessstandardisierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6210.2.2 Order-to-Delivery Zielprozess . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6210.2.3 Lokalisierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6310.2.4 Stammdatenoptimierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6410.2.5 Standardisierung der IT-Infrastruktur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6410.2.6 TCO – Total Cost of Ownership . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6510.2.7 ERP-Template . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6510.2.8 Organisation Change Management . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6710.2.9 Lokalisierungsanforderungen an ein Template . . . . . . . . . . . . . . . . 68

10.3 Organisational Readiness . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70

XVIII Inhaltsverzeichnis

10.3.1 BS7799 und ISO20000 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7110.3.2 ITIL – Information Technology Infrastructure Library . . . . . . . . . 7110.3.3 CMMI – Capability Maturity Model Integration . . . . . . . . . . . . . . 7210.3.4 Six Sigma . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7510.3.5 Lean IT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7610.3.6 Schlussfolgerungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76

10.4 M&A – Merger & Acquisition IT Integration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7710.4.1 Motivation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7710.4.2 Ziele . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7710.4.3 Herausforderungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7710.4.4 IT-Integrationsstrategien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7810.4.5 IT-Integrationssequenz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80

Literatur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81

11 SCM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8311.1 Definition und Ziele . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8311.2 Demand Forecasting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84

11.2.1 Qualitative Forecasting Methoden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8411.2.2 Quantitative Forecasting-Methoden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8511.2.3 Zeitserien-Forecasting-Komponenten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8611.2.4 Naiver Forecast . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8611.2.5 Einfacher gleitender Mittelwert Forecast . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8711.2.6 Gewichteter gleitender Mittelwert Forecast . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8811.2.7 Exponentiell geglätteter Mittelwert Forecast . . . . . . . . . . . . . . . . . 8911.2.8 Linearer Trend Forecast . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90

11.3 Inventory Management . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9211.3.1 Lagerkosten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9211.3.2 Lagerhaltungsmodelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9311.3.3 Lagerhaltungskosten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9311.3.4 EOQ Modelle – Bestellpunkt – Modell (fixed-order

quantity model) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93Literatur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104

12 CRM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10512.1 CRM Strategie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10512.2 CRM – Kundenbindung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10612.3 Strategisches CRM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10612.4 Analytisches CRM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106

12.4.1 Loyalty Management und Share of Wallet. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10712.4.2 Customer Lifetime Value CLTV . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10712.4.3 Customer Lifetime Value NPV . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109

Inhaltsverzeichnis XIX

12.5 Operatives CRM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10912.6 Kommunikatives CRM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11112.7 Warum CRM-Projekte scheitern . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111

12.7.1 Fallstudie: CRM Contributes to a Scary Halloween for Hershey . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112

12.7.2 Einflussfaktoren von gescheiterten CRM Projekten auf die Unternehmensperformance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113

Literatur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114

13 BI – Business Intelligence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11513.1 Einleitung und Definitionen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11513.2 OLAP und OLTP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11613.3 ETL-Prozess . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11713.4 Data Mining . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118

13.4.1 Fallstudie: Target Data Mining . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11813.4.2 Fallstudie Tesco: Data Mining für Realtime

Inventory Management und Forecasting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11913.4.3 Fallstudie: LAPD (Los Angeles Police Department)

kann Verbrechen vorhersagen, bevor sie passieren . . . . . . . . . . . . 120Literatur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121

14 Big Data Analytics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12314.1 Standortbestimmung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12314.2 Big Data im Spannungsfeld zwischen Business und IT . . . . . . . . . . . . . . . 12414.3 Paradigmenwechsel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125

14.3.1 Abgrenzung BI und Big Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12514.3.2 Fallstudie Paradigmenwechsel: Das Disney MagicBand . . . . . . . . . 125

14.4 Die sieben+ Vs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12614.4.1 Volume (Datenmenge) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12714.4.2 Velocity (Speed) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12814.4.3 Variety (Vielfalt und Komplexität der Datenquellen) . . . . . . . . . . . 12814.4.4 Veracity (Datenunsicherheit) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12814.4.5 Validity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12814.4.6 Volatility . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12814.4.7 Value (ökonomischer Nutzen) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128

14.5 Das Problem der unstrukturierten Daten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12914.6 Image Analytics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130

14.6.1 Der Goldene Schnitt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13014.6.2 Der Goldene Schnitt und die Fibonaccizahlen . . . . . . . . . . . . . . . . 13314.6.3 Die Fibonacci-Spirale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134

14.7 Visualisierung – Datenqualität – Outlier Detection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136

XX Inhaltsverzeichnis

14.7.1 Einleitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13614.7.2 Die Normalverteilung (Harrington 2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13714.7.3 Datenqualität und Outlier Detection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139

14.8 Textanalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14114.8.1 Text Mining – Kategorien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14114.8.2 Text Mining – linguistischer & mathematischer Ansatz . . . . . . . . 14214.8.3 Text Mining – Numerische Transformation nach Duffy (2008) . . 14214.8.4 Text Mining – Numerische Transformation nach Lu (2013) . . . . . 14314.8.5 Text Mining – Vektorraummodell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143

14.9 MapReduce – Grundlagen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146

14.11 Hadoop . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14914.12 Analytics Lifecycle – Big Data Analytics Prozessmodelle . . . . . . . . . . . . 151Literatur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152

Teil III Informationsmaterial

15 Post-Merger Ausgangslage – Alpha Beer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15715.1 Alpha Beer Markt – Vertriebsstruktur – Kunden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157

15.1.1 Alpha Beer Einzelhandelskette 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15715.1.2 Alpha Beer Einzelhandelskette 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16015.1.3 Alpha Beer Einzelhandelskette 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16115.1.4 Alpha Beer Einzelhandelskette 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16215.1.5 Alpha Beer Verteiler . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16315.1.6 Alpha Beer Grosshandel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16315.1.7 Alpha Beer Brauerei . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163

15.2 Alpha Beer IT- Infrastruktur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16415.2.1 Alpha Beer Einzelhandelskette 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16415.2.2 Alpha Beer Einzelhandelskette 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16415.2.3 Alpha Beer Einzelhandelskette 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16415.2.4 Alpha Beer Einzelhandelskette 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16515.2.5 Alpha Beer Verteiler . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16515.2.6 Alpha Beer Grosshandel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16515.2.7 Alpha Beer Brauerei . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 166

16 Post-Merger Ausgangslage – Green Beer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16716.1 Green BeerMarkt – Vertriebsstruktur – Kunden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167

16.1.1 Green Beer Einzelhandelskette 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16716.1.2 Green Beer Einzelhandelskette 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17016.1.3 Green Beer Einzelhandelskette 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17116.1.4 Green Beer Einzelhandelskette 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172

14.10 MapReduce – Anwendung – Social Triangle – e-Discovery (EMC 2013) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148

Inhaltsverzeichnis XXI

16.1.5 Green Beer Verteiler . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17316.1.6 Green Beer Grosshandel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17316.1.7 Green Beer Brauerei . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173

16.2 Green Beer IT- Infrastruktur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17416.2.1 Green Beer Einzelhandelskette 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17416.2.2 Green Beer Einzelhandelskette 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17416.2.3 Green Beer Einzelhandelskette 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17416.2.4 Green Beer Einzelhandelskette 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17516.2.5 Green Beer Verteiler . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17516.2.6 Green Beer Grosshandel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17516.2.7 Green Beer Brauerei . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176

17 Post-Merger Ausgangslage – Royal Beer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17717.1 Royal Beer Markt – Vertriebsstruktur – Kunden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 177

17.1.1 Royal Beer Einzelhandelskette 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17717.1.2 Royal Beer Einzelhandelskette 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18117.1.3 Royal Beer Einzelhandelskette 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18117.1.4 Royal Beer Einzelhandelskette 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18217.1.5 Royal Beer Verteiler . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18317.1.6 Royal Beer Grosshandel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18317.1.7 Royal Beer Brauerei . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184

17.2 Royal Beer IT- Infrastruktur. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18417.2.1 Royal Beer Einzelhandelskette 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18417.2.2 Royal Beer Einzelhandelskette 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18417.2.3 Royal Beer Einzelhandelskette 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18517.2.4 Royal Beer Einzelhandelskette 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18517.2.5 Royal Beer Verteiler . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18517.2.6 Royal Beer Grosshandel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18517.2.7 Royal Beer Brauerei . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 186

18 Post-Merger Ausgangslage – Wild Horse Beer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18718.1 Wild Horse BeerMarkt – Vertriebsstruktur – Kunden . . . . . . . . . . . . . . . . . 187

18.1.1 Wild Horse Beer Einzelhandelskette 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18718.1.2 Wild Horse Beer Einzelhandelskette 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19018.1.3 Wild Horse Beer Einzelhandelskette 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19118.1.4 Wild Horse Beer Einzelhandelskette 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19218.1.5 Wild Horse Beer Verteiler . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19318.1.6 Wild Horse Beer Grosshandel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19318.1.7 Wild Horse Beer Brauerei . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193

18.2 Wild Horse Beer IT- Infrastruktur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19418.2.1 Wild Horse Beer Einzelhandelskette 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194

XXII Inhaltsverzeichnis

18.2.2 Wild Horse Beer Einzelhandelskette 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19418.2.3 Wild Horse Beer Einzelhandelskette 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19418.2.4 Wild Horse Beer Einzelhandelskette 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19518.2.5 Wild Horse Beer Verteiler . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19518.2.6 Wild Horse Beer Grosshandel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19518.2.7 Wild Horse Beer Brauerei . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 196

19 Share of Wallet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19719.1 Share of Wallet Alpha Beer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19719.2 Share of Wallet Green Beer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19819.3 Share of Wallet Royal Beer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19819.4 Share of Wallet Wild Horse Beer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19919.5 Share of Wallet KDISUPER . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19919.6 Share of Wallet KDIFRESH . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20019.7 Share of Wallet KDISCOUNT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20019.8 Share of Wallet KDIvalue . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 201

20 kdibis.com . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20320.1 Vorbereitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20320.2 Game Struktur und Organisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20420.3 Schritt 1 - Supervisor Registrierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20420.4 Schritt 2 – Kurse generieren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20420.5 Schritt 3 – Games generieren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20520.6 Schritt 4 – Teilnehmer registrieren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20620.7 Teilnehmer Login . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20620.8 Kdibis Webinar System . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 206

Stichwortverzeichnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 209

XXIII

Abbildungsverzeichnis

Abb. 2.1   Unternehmenslogos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6Abb. 2.2   Organigramm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6Abb. 3.1   Post-Merger IT-Strategie S1: Koexistenz/Symbiose . . . . . . . . . . . 11Abb. 3.2   Post-Merger IT-Strategie S2: Absorption/Übernahme. . . . . . . . . . . 12Abb. 3.3   Post-Merger IT-Strategie S3: Best of Breed/Standardisierung . . . . . . 12Abb. 3.4   Post-Merger IT-Strategie S4: Transformation . . . . . . . . . . . . . . . 12Abb. 3.5   Order-to-Deliver Prozess Einzelhandelskette 1– Verteiler . . . . . . . . 13Abb. 3.6   Order-to-Deliver Prozess Einzelhandelskette 2– Verteiler . . . . . . . . 14Abb. 3.7   Order-to-Deliver Prozess Einzelhandelskette 3– Verteiler . . . . . . . . 14Abb. 3.8   Order-to-Deliver Prozess Einzelhandelskette 4– Verteiler . . . . . . . . 15Abb. 3.9   Order-to-Deliver Prozess Verteiler – Grosshandel . . . . . . . . . . . . 15Abb. 3.10 Order-to-Deliver Prozess Grosshandel – Brauerei . . . . . . . . . . . . 15Abb. 3.11 Order-to-Deliver Prozess Brauerei – Produktion . . . . . . . . . . . . . 16Abb. 4.1   Marktanteile . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20Abb. 4.2   Lagerkosten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20Abb. 4.3   Gamezyklus 1 – Bestellung Ausgang . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21Abb. 4.4   Gamezyklus 1 – Bestellung Eingang . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22Abb. 4.5   Gamezyklus 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22Abb. 4.6   Bestellungen und Lieferungen. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23Abb. 4.7   Einzelhandel Total Bestelleingang – Produkte . . . . . . . . . . . . . . 24Abb. 4.8   Einzelhandel Total Bestelleingang – Einzelhandelsketten . . . . . . . . 24Abb. 4.9   Einzelhandel Total Bestelleingang . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25Abb. 4.10 Resultate Einzelhandel Bestelleingang . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25Abb. 4.11 Resultate Verteiler Bestelleingang . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26Abb. 4.12 Resultate Grosshandel Bestelleingang. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26Abb. 4.13 Resultate Brauerei Bestelleingang. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27Abb. 4.14 CEO Cockpit. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27Abb. 5.1   EOQ Basic Modell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34Abb. 5.2   EOQ Non-instantaneous Receipt Modell . . . . . . . . . . . . . . . . . 35Abb. 5.3   EOQ Shortages Modell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35Abb. 6.1   SCM Game Cockpit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40

XXIV Abbildungsverzeichnis

Abb. 6.2 Demand Forecasting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40Abb. 6.3 Ergebnisse Brauerei Gamerunde 2 mit Forecasting und

Inventory Management. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41Abb. 6.4 Ergebnisse Brauerei Gamerunde 1 ohne Forecasting und

Inventory Management. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42Abb. 6.5 Ergebnisse Brauerei Gamerunde 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42Abb. 6.6 Ergebnisse Brauerei Gamerunde 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43Abb. 10.1   ERP Template . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66Abb. 10.2   ERP Template Lokalisierung. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69Abb. 10.3   ERP Template Lokalisierung Prozessanalyse . . . . . . . . . . . . . . 69Abb. 10.4   ERP Template Lokalisierung Governance . . . . . . . . . . . . . . . . 70Abb. 10.5   ERP Template Qualitäts- und Prozessmodelle . . . . . . . . . . . . . . 71Abb. 10.6   Six Sigma. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75Abb. 10.7    Lean IT nach McDonald 2010, A Model for the Lean

IT Organization, Gartner . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76Abb. 10.8   Post-Merger IT-Strategie S1: Koexistenz/Symbiose . . . . . . . . . . . 78Abb. 10.9   Post-Merger IT Strategie S2: Absorption/Übernahme . . . . . . . . . . 78Abb. 10.10 Post-Merger IT Strategie S3: Best of Breed/Standardisierung. . . . . . 79Abb. 10.11 Post-Merger IT Strategie S4: Transformation . . . . . . . . . . . . . . 79Abb. 11.1   Forecasting: Naiver Forecast . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86Abb. 11.2   Forecasting: Einfacher gleitender Mittelwert . . . . . . . . . . . . . . 87Abb. 11.3   Forecasting: Gewichteter gleitender Mittelwert . . . . . . . . . . . . . 88Abb. 11.4   Forecasting: Exponentiell geglätteter Mittelwert – α = 0.3. . . . . . . . 89Abb. 11.5   Forecasting: Exponentiell geglätteter Mittelwert – α = 0.5. . . . . . . . 90Abb. 11.6   Forecasting: Linearer Trend . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91Abb. 11.7   Inventory Management EOQ Basic Modell . . . . . . . . . . . . . . . 94Abb. 11.8   EOQ Basic Model: Bestimmung der minimalen Lagerkosten . . . . . . 95Abb. 11.9   Bedarf für optimierte Supply Chain . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97Abb. 11.10 Bedarf für nicht optimierte Supply Chain . . . . . . . . . . . . . . . . 97Abb. 11.11 Inventory Management EOQ Non-instantaneous Receipt Model . . . . 99Abb. 11.12 Inventory Management: EOQ Shortages Model . . . . . . . . . . . . . 101Abb. 11.13 EOQ Shortages Model: Bestimmung der minimalen Lagerkosten . . . 102Abb. 12.1   Paradigmenwechsel im Marketing. (Ahlert et al. 2000) . . . . . . . . . 107Abb. 12.2   Kundenlebenszyklus. (Strauss 2000). . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108Abb. 13.1   Business Intelligence OLTP-ETL-OLAP Prozessfluss. . . . . . . . . . 117Abb. 14.1   Die invertierte Unternehmens-Pyramide (Quelle: Gronwald 2014) . . . 124Abb. 14.2   Moore’s Law – in Anlehnung an BCA Research. . . . . . . . . . . . . 125Abb. 14.3   Disney MagicBand . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126Abb. 14.4   Disney MagicBand – individuelle Kundenbetreuung . . . . . . . . . . 126Abb. 14.5   Die sieben Vs – wo die Daten herkommen. . . . . . . . . . . . . . . . 127Abb. 14.6   Big Data – Datenstrukturen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129Abb. 14.7   Caspar David Friedrich – Der Sommer (Quelle:

caspardavidfriedrich.org) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131

Abbildungsverzeichnis XXV

Abb. 14.8   Der Goldene Schnitt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131Abb. 14.9   Der Sommer – der Goldene Schnitt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131Abb. 14.10 Der Sommer – der Goldene Schnitt im Detail . . . . . . . . . . . . . . 132Abb. 14.11 Der Goldene Schnitt und der menschliche Körper . . . . . . . . . . . . 132Abb. 14.12 Der Goldene Schnitt in der Architektur . . . . . . . . . . . . . . . . . 133Abb. 14.13 Der Goldene Schnitt und die Fibonaccizahlen . . . . . . . . . . . . . . 134Abb. 14.14 Die Fibonacci-Spirale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135Abb. 14.15 Die Fibonacci-Spirale (Quelle: www.Foto-Kurs.com) . . . . . . . . . . 135Abb. 14.16 Der Goldene Schnitt in der Fotogestaltung. . . . . . . . . . . . . . . . 136Abb. 14.17 Die Fibonacci-Spirale in der Natur. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136Abb. 14.18 Mittelwertverteilung für 1 Würfel 500 mal gewürfelt . . . . . . . . . . 137Abb. 14.19 Mittelwertverteilung für 1 Würfel 500.000 mal gewürfelt . . . . . . . . 138Abb. 14.20 Standardabweichung in der Normalverteilung . . . . . . . . . . . . . . 139Abb. 14.21 Algenblüte pH Messwertverteilung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140Abb. 14.22 Algenblüte Outlier Detection mit QQ Plot . . . . . . . . . . . . . . . . 140Abb. 14.23 Algenblüte Outlier Detection mit Boxplot . . . . . . . . . . . . . . . . 141Abb. 14.24 Text Mining – Vektorraummodell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144Abb. 14.25 MapReduce Task-Parallelismus (Nahrstedt und King 2007). . . . . . . 147Abb. 14.26 MapReduce e-Discovery Social Graph. . . . . . . . . . . . . . . . . . 148Abb. 14.27 Generischer Analytics Prozessfluss in Anlehnung an

Franks (2014) und EMC (2013) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151Abb. 15.1   Alpha Beer Produktportfolios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158Abb. 15.2   Alpha Total Sales pro Quartal [HL] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158Abb. 15.3   Alpha Total Sales pro Einzelhandelskette [HL] . . . . . . . . . . . . . 159Abb. 15.4   Alpha EBITDA pro Einzelhandelskette [%] . . . . . . . . . . . . . . . 159Abb. 15.5   Alpha Total Sales pro Produkt [HL] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 160Abb. 15.6   Alpha Total Sales pro Produkt Einzelhandel 1 [HL] . . . . . . . . . . . 160Abb. 15.7   Alpha Total Sales pro Produkt Einzelhandel 2 [HL] . . . . . . . . . . . 161Abb. 15.8   Alpha Total Sales pro Produkt Einzelhandel 3 [HL] . . . . . . . . . . . 162Abb. 15.9   Alpha Total Sales pro Produkt Einzelhandel 4 [HL] . . . . . . . . . . . 162Abb. 16.1   Green Beer Produktportfolios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168Abb. 16.2   Green Total Sales pro Quartal [HL] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168Abb. 16.3   Green Total Sales pro Einzelhandelskette [HL] . . . . . . . . . . . . . 169Abb. 16.4   Green EBITDA pro Einzelhandelskette [%] . . . . . . . . . . . . . . . 169Abb. 16.5   Green Total Sales pro Produkt [HL] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170Abb. 16.6   Green Total Sales pro Produkt Einzelhandel 1 [HL] . . . . . . . . . . . 170Abb. 16.7   Green Total Sales pro Produkt Einzelhandel 2 [HL] . . . . . . . . . . . 171Abb. 16.8   Green Total Sales pro Produkt Einzelhandel 3 [HL] . . . . . . . . . . . 172Abb. 16.9   Green Total Sales pro Produkt Einzelhandel 4 [HL] . . . . . . . . . . . 172Abb. 17.1   Royal Beer Produktportfolios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 178Abb. 17.2   Royal Total Sales pro Quartal [HL] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 178Abb. 17.3   Royal total Sales pro Einzelhandelskette [HL]. . . . . . . . . . . . . . 179Abb. 17.4   Royal EBITDA pro Einzelhandelskette [%] . . . . . . . . . . . . . . . 179

XXVI Abbildungsverzeichnis

Abb. 17.5 Royal Total Sales pro Produkt [HL] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 180Abb. 17.6 Royal Total Sales per Produkt Einzelhandel 1 [HL]. . . . . . . . . . . . 180Abb. 17.7 Royal Total Sales per Produkt Einzelhandel 2 [HL]. . . . . . . . . . . . 181Abb. 17.8 Royal Total Sales per Produkt Einzelhandel 3 [HL]. . . . . . . . . . . . 182Abb. 17.9 Royal Total Sales per Produkt Einzelhandel 4 [HL]. . . . . . . . . . . . 183Abb. 18.1 Wild Horse Beer Produktportfolios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188Abb. 18.2 Wild Horse Total Sales pro Quartal [HL] . . . . . . . . . . . . . . . . . 188Abb. 18.3 Wild Horse Total Sales pro Einzelhandelskette [HL] . . . . . . . . . . . 189Abb. 18.4 Wild Horse EBITDA pro Einzelhandelskette [%]. . . . . . . . . . . . . 189Abb. 18.5 Wild Horse Total Sales pro Produkt [HL] . . . . . . . . . . . . . . . . . 190Abb. 18.6 Wild Horse Total Sales pro Produkt Einzelhandel 1 [HL]. . . . . . . . . 190Abb. 18.7 Wild Horse Total Sales pro Produkt Einzelhandel 2 [HL]. . . . . . . . . 191Abb. 18.8 Wild Horse Total Sales pro Produkt Einzelhandel 3 [HL]. . . . . . . . . 192Abb. 18.9 Wild Horse Total Sales pro Produkt Einzelhandel 4 [HL]. . . . . . . . . 192Abb. 19.1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197Abb. 19.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 198Abb. 19.3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 198Abb. 19.4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199Abb. 19.5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199Abb. 19.6 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 200Abb. 19.7 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 200Abb. 19.8 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 201

XXVII

Tabellenverzeichnis

Tab. 5.1  Vergleichsresultate von drei EOQ Modellen. . . . . . . . . . . . . . . . 37Tab. 6.1  Bestellzyklusmodelle. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40Tab. 11.1 Demand Alpha Beer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92Tab. 11.2 Lagerkosten im Vergleich . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92Tab. 12.1 CLTV Parameter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108Tab. 12.2 CLTV Kundenvergleich . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108Tab. 12.3 NPV Parameter. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109Tab. 12.4 NPV Kundenvergleich . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109Tab. 14.1 Big Data Analytics Prozessmodelle Gegenüberstellung

(Quelle: Franks 2014, The Analytics Revolution, Wiley) . . . . . . . . . 152