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Unternehmensübergreifende Data Warehouses für RFID-basiertes Supply Chain Management

Konzeption und Realisierung eines Prototypen

von Esad Kokic (Autor) Dinko Berberovic (Autor) Jafar Suleymanov (Autor)

Bachelorarbeit 2011 81 Seiten

Informatik - Wirtschaftsinformatik

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

I Grundlagen

1 Einleitung
1.1 Zielsetzung und Gegenstand
1.2 Aufbau der Arbeit

2 Grundlagen
2.1 RFID-Grundlagen
2.1.1 Grundlagen
2.2 Supply Chain Management
2.2.1 SCM-Arten
2.2.2 RFID im Supply Chain Management
2.3 Data Warehouse
2.3.1 Verteiltes Data Warehouse
2.3.2 Virtuelles Data Warehouse
2.4 Daten
2.5 Metadaten
2.5.1 Metadaten und ihre Rolle im Data Warehousing
2.5.2 Technische Metadatenintegration
2.5.3 Standard als Basis für die Metadatenintegration

II Entwurf

3 Szenarien
3.1 Szenariobildung
3.2 Konzern
3.2.1 State of the Art
3.2.2 Verteilte DWHs
3.3 Zwei unmittelbare SC-Partner
3.3.1 Verteilter DWH-Einsatz
3.3.2 Extrakte und Dimensionen
3.3.3 Fazit
3.4 Dynamisches SC-Netzwerk
3.4.1 Fallbeispiel
3.4.2 Identifizieren von Anwendungen mit hoher Priorität
3.4.3 Soll-Situation
3.4.4 Ablauf und Informationsaustausch
3.4.5 Schlussfolgerung

4 Aspekte
4.1 Datensicherheit
4.2 Metadatenmanagement
4.2.1 Dynamisches Netzwerk
4.2.2 Konzern
4.2.3 Unternehmen
4.3 Datenhaltung
4.4 Datenverteilung
4.4.1 Motivieren
4.4.2 Verteilung

III Praktischer Teil

5 Prototyp
5.1 Konzeptueller Entwurf
5.2 Logischer Entwurf
5.3 Implementierung
5.3.1 Aufbau
5.3.2 Entwicklungsumgebung
5.4 Realisierung

6 Zusammenfassung und Ausblick

Literatur

Anhang

Anhang A: Herausforderungskatalog

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildungsverzeichnis

1.1 Aufbau der Arbeit

2.1 RFID-System

2.2 Suply Chain Menagement

2.3 Datenaustausch zwischen Partnerunternehmen im SCM

2.4 RFID im SCM

2.5 Ein verteiltes Datenbanksystem

2.6 Ein vollständig verteiltes Datenbanksystem

2.7 Ein verteiltes Datenbanksystem mit globalem Data Warehouse

2.8 Virtuelles Data Warehouse

2.9 Zentrale Architektur

2.10 Dezentrale Architektur

2.11 Verteilte Architektur

3.1 Bsp. zum horizontalen Konzern

3.2 BIS-Integration in Unternehmen

3.3 RFID/EPC-global basiertes SCM im Konzern

3.4 Mehrstufige Verteilung

3.5 Konzernweite DWH-Verteilung

3.6 Aufwand-Vergleich - direkte und indirekte Verteilung

3.7 Weiche Faktoren bei DWH-Verteilungsvarianten

3.8 Herausforderungen beim verteilten DWH-Einsatz

3.9 DWH und SCM

3.10 Sternschema bei der Partnerfirma

3.11 Datenverteilung für SCM in Partnerfirmen

3.12 Supply-Chain-Netzwerk

3.13 Lösungsansatz

4.1 Datensicherheit

4.2 Datenschutz

4.3 Metadaten

4.4 Metadaten im Konzern

4.5 SCM mit EPC-Netzwerk in Verbindung mit verteilten DWHs

4.6 Datenqullen in verteiltem DWH

4.7 Sphere of Control bei verteilten Datenbanken

4.8 Mini Welt zur verteilten Daten

5.1 Erstellung von verteilten DWHs aus dem Datengenerator

5.2 Ersetzen der zentralen DWH- durch verteilten DWH-Datenstruktur .

5.3 verteilte Datenstruktur

5.4 Aufbau des Systems

5.5 Testen des verteilten Einsatzes im Browser

5.6 Ausgabe der Anfrage bei dem Partner

5.7 Ausgabe der Analyse

6.1 Herausforderungen bei verteilten Data Warehouses

6.2 SCMS-Datenversorgung

Tabellenverzeichnis

2.1 Eigenschaften operativer und dispositiver Daten

3.1 Priorisierung der Teilanforderungen

3.2 Priorisierung der Aforderungen

3.3 Informationsautausch im Netzwerk

4.1 Metadaten

4.2 Chancen und Risiken der Datenverteilung

5.1 Werkzeuge

6.1 Anforderungen an DWH

Teil I

Grundlagen

Kapitel 1 Einleitung

Mit einer zunehmenden Marktdynamik, kurzen Produktlebenszyklen und einer hohen Variationsvielfalt, ist die Optimierung und Koordination der Wertschöpfungsketten (Sup­ply Chains) zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor für produzierende Unterneh­men geworden. Das Supply Chain Management legt ihren Schwerpunkt nicht nur in der Produktion, den Betriebsmitteln, der Fertigung oder den Distributionszentren, sondern auch im Material- und Informationsfluss. Die Kopplung dieser Daten wird seit einigen Jahren mit Hilfe der Radiofrequenz-Identifikation (RFID)-Technologie umgesetzt.

Die RFID-Technologie ist eine Art der berührungslosen automatischen Identifikation. Das Grundprinzip liegt in der Verwendung der Radiofrequenz um statische oder beweg­te Güter zu identifizieren.[1] In erster Linie stand die Erhöhung der Transparenz entlang der Supply Chain - vom Lieferanten über den Produzenten bis hin zum Kunden-.[2] Die stetig anfallenden RFID-Daten führen jedoch nicht automatisch zu einer verbesserten Entscheidungsfindung, denn um dies zu ermöglichen, werden die Daten in einem Data Warehouse bereitgestellt. Das Data Warehousing ist ein wertvolles Werkzeug um große Datenbestände zu aggregieren, zu verdichten und mit den Geschäftsdaten anzureichern um damit neue Informationen für die Managementunterstützung zu generieren.

Ein wichtiger Ansatzpunkt für die Optimierung liegt auch in den Schnittstellen zwi­schen den beteiligten Unternehmen. Wenn ein Unternehmen in eine Supply Chain - Part­nerschaft eintritt, kann es sein, dass das Data Warehouse umgestaltet werden muss. Bei der Umgestaltung sind verschiedene Aspekte zu berücksichtigen wie Daten-Schemata, Vervielfältigung von Daten, Datensicherheit und Homogenität des Data Warehouses. Um dies zu umgehen, ist ein möglicher Ansatz verteilte Data Warehouses einzusetzen.[3]

Das Marktforschungsinstitut Gartner sieht das verteilte Data Warehousing als ein Modernisierungsansatz für das Data Warehouse. Der Studie nach etabliert sich das ver-

teilte Data Warehousing seit 2007.[4] Die Vorteile dieses Ansatzes liegen in der hohen Verfügbarkeit, größerer Datensicherheit, besseren Antwortzeiten und einer stärkeren Subjektorientierung.[5]

Universelle Datenbank-Treiber erleichtern in besonderem Maße die Integration ver­teilter Datenbanken in E-Business-Konzepte.[6]

1.1 Zielsetzung und Gegenstand

In dieser Bachelorarbeit sollen Konzepte für den RFID-Datenaustausch im verteilten Da­ta Warehousing entwickelt werden. Das Ziel ist es, die verschieden in der Analysephase erhaltenen Informationen der Ist-Daten zu verdichten und die Schnittstellen zu verei­nen. Dabei sollen die Eigenschaften sowie Vor- und Nachteile verschiedener Konzepte erarbeitet werden.[7] Anschließend soll ein auf diesem Konzept basierender Prototyp ent­wickelt werden, um die Tauglichkeit des Konzeptes überprüfen zu können.

Die Zielgruppe der vorliegenden Arbeit gelten neben den Entwicklern, auch Un­ternehmen, die bereits erste Erfahrungen mit RFID gesammelt haben oder kurz vor der Einführung der Technologie stehen. Diese können Vergleichsmöglichkeiten herlei­ten und die Ergebnisse durch Berichte bereitstellen, um die eigenen Referenzmodelle und Methoden zu überprüfen.

1.2 Aufbau der Arbeit

Die vorliegende Arbeit ist entsprechend der Abbildung 1.1[8] aufgebaut.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1.1: Aufbau der Arbeit

In Kapitel 2 werden die Grundlagen zu RFID, Supply Chain und Data Warehouse- Systeme erläutert sowie mögliche Einsatzszenarien skizziert. Im Kapitel 3 werden zu­nächst die Szenarienbildung geklärt, danach folgen die Grundmöglichkeiten für den Aufbau der Szenarien. Hierbei liegt der Schwerpunkt auf den verschiedenen Ansätzen zum verteilten Data Warehousing. Das folgende Kapitel 4 beleuchtet die verschiedenen Aspekte. Zudem werden in Kapitel 5 die Umsetzung und Optimierung eins Szenarios in der Praxis gezeigt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Kapitel 2 Grundlagen

Im Folgenden werden grundlegende Begriffe erläutert. Zunächst wird im Kapitel auf den Aufbau und die Funktionsweise von RFID eingegangen und eine Einordnung der Technologie in das Supply Chain Management vorgenommen. Danach wird auf die BI- Grundlagen eingegangen.

2.1 RFID -Grundlagen

2.1.1 Grundlagen

Das Akronym RFID steht für „Radio Frequency Identification“ und bezeichnet Techno­logien, mit denen es möglich ist, Objekte per Funk zu identifizieren. Das Grundprinzip liegt in der Verwendung der Radiofrequenz um statische oder bewegte Güter zu iden- tifizieren.[1] RFID ist seit einigen Jahren ein aktuelles Thema für eine Vielzahl von ge­schäftlichen Anwendungsmöglichkeiten, wobei es keine neue Technologie ist. Die ersten Publikationen gehen auf das Jahr 1948 zurück und sie fand ihre Anwendung im indus­triellen und militärischen Bereich. Zudem ist die Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit der Technologie gut dokumentiert.[2]

Ein RFID-System besteht aus mindestens drei Komponenten, diese werden nachfol­gend erläutert und in der Abbildung 2.1[3] veranschaulicht.

1. RFID Tag

RFID Tags, auch Transponder genannt, werden an Objekte angebracht. Jeder Trans­ponder besteht aus einem Mikrochip und einer Antenne. Der Tag enthält einen „Electronic Product Code“ welches die automatische Identifikation ermöglicht.

2. RFID Reader

Der Reader wird auch als das Lesegerät bezeichnet, besteht aus einer Antenne sowie dem eigentlichen Lesemodul. Hier werden die Daten des Transponders aus­gelesen. Die erhaltenen Rohdaten beinhalten Duplikate und Leseanomalien.[4]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2.1: RFID-System

3. Middleware

Im Hintergrund eines RFID-Systems fungiert eine Software zur Steuerung von Geschäftsprozessen, eine Logistiksoftware oder eine Software für das Kundenbe­ziehungsmanagement. Die Middleware übermittelt die gefilterten Daten und leitet diese an die Geschäftsanwendungen im Backend weiter. Außerdem dient sie als Verbindung vom Lesegerät zu den Unternehmensanwendungen.[5]

Die Eigenschaften eines RFID-Systems sind die elektronische Identifikation, Kon­taktlose Datenübertragung und das Senden auf Abruf. Der wesentliche Vorteil gegen­über anderen automatischen Identifikationstechnologien, wie z.B. dem Barcode, ist die Speicherkapazität der Tags. Diese ermöglicht das Schreiben, Lesen, Übertagen und die Aktualisierung der Tags. Ein weiterer wichtiger Vorteil ist der dynamische Informations­fluss.

Wie fast alle Technologien hat auch die RFID ein paar Nachteile. Diese sind die ho­hen Datenübertragungsraten und die Verarbeitung der anfallenden großen Datenmen­gen. Es entstehen auch Probleme bei der Erkennung von Metall- und Flüssigkeitsein- fluss.[6]

Mit dem Ziel eine allgemeingültige Standardisierung im Bereich der RFID-Techno- logie einzuführen, wurde im Jahr 2003 das EPCglobal-Netzwerk gegründet. EPCglobal ist eine Non-Profit-Organisation, das die Entwicklung, Zusammenführung und Anwen­dung im RFID-Bereich vorantreibt. Die Standards ermöglichen Daten unternehmensin­tern oder -übergreifend einheitlich zu nutzen und legen beispielsweise Frequenzen oder Protokolle fest. Einige Standards wurden bereits von der International Organization for Standardization (ISO) übernommen. Der EPCglobal Standard ist auf Basis des Elektro­nischen Produkt-Codes, EPC, welches als primäres Identifikationsmittel dient.[7] EPC ist auch mit dem Barcode kompatibel und ermöglicht eine hybride Nutzung.

Laut der BITKOM-Gruppe ist die RFID-Technologie in vielen Bereichen bereits ein­geführt. Bekannte Anwendungsgebiete sind Tieridentifikation, Personenidentifikation, Produktionssteuerung, Logistik, Customer Relationship Management und das Supply Chain Management.[8]

2.2 Supply Chain Management

Unternehmen konzentrieren sich zunehmend auf eigene Kernkompetenzen, beteiligen sich mehr und mehr auf Leistungserstellung und delegieren sonstige Aufgaben an Part- nerfirmen.[9] Dadurch entstehen komplexe Netzwerke und neue Schnittstellen zwischen einzelnen Unternehmen. So gewinnt das gesamte Management entlang der unterneh­mensübergreifenden Wertschöpfungsketten immer mehr an Bedeutung.

Ganzheitliche Organisation solcher Vorgänge zwischen einzelnen Wertschöpfungs­ketten wird als Wertschöpfungskettenmanagement[10] bezeichnet und ist „die unterneh­mensübergreifende Koordination der Material- und Informationsflüsse über den gesam­ten Wertschöpfungsprozess von der Rohstoffgewinnung über die einzelnen Veredelungs­stufen bis hin zum Endkunden mit dem Ziel, den Gesamtprozess sowohl zeit- als auch kostenoptimal zu gestalten.“[11]

Oft wird SCM mit Logistik gleichgestellt, wie die Abbildung 2.2 suggeriert. Der wesentliche Unterschied liegt darin, dass Material-, Information- und Finanzflüsse im SCM zwischen zwei oder mehreren Unternehmen stattfinden. Außerdem sind die SCM- Rahmen deutlich breiter. So verknüpft das SCM verschiedene weitere Gebiete wie An­schaffung, Produktion, Marketing, Controlling, etc. Der Schwerpunkt dabei liegt nicht nur auf operativen, sondern auch auf strategischen Aspekten, wobei sich über Taktik die einzelnen Akteure entscheiden.[12]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2.2: Suply Chain Menagement[13]

Nach der obigen Definition des SCM soll entlang der unternehmensübergreifenden Wertschöpfungskette ein Optimum erreicht werden. Vorausgesetzt wird eine vertrau­ensvolle Kollaboration zwischen Unternehmen, vor allem durch den Datenaustausch [14]. Die entsprechende Daten (z. B.Umsatzplanmengen, Lagerbestände, laufende und ge­plante Aufträge) liegen in Datenbanken des Geschäftspartners.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2.3: Datenaustausch zwischen Partnerunternehmen im SCM[15]

2.2.1 SCM-Arten

Zusammenarbeit zwischen Partnerunternehmen können in verschiedenen Formen auf­treten:

1. Zwischen Tochterunternehmen

Nicht selten sind die relevante Information wie z. B. Lagerbestände in Konzernun­ternehmen dezentral verfügbar. Eine Zentralisation solcher Informationen ermög­licht „just in time “Datenaustausch um Ineffizienz zu vermeiden.

2. Zwischen zwei unmittelbaren Geschäftspartnern

Der Informationsaustausch zwischen direkten Geschäftspartnern wird nicht mehr über EDI[16] erfolgen, vielmehr passiert die gesamte Koordination automatisch und ohne Medienbrüche.

3. Zwischen mehr als zwei Unternehmen entlang der Wertschöpfungskette

Notwendige Informationen liegen in einem zentralen Datenpool, um eine Koordi­nation über mehrstufige Wertschöpfungskette zu ermöglichen.[17]

2.2.2 RFID im Supply Chain Management

Der Einsatz von RFID im Supply Chain hat in der letzten Zeit viel Aufmerksamkeit erweckt. Der wesentliche Vorteil von RFID ist laut Fleich und Telekamp (2006) die ver­besserte Integration der realen und digitalen Welt. Im Bezug auf das SCM bedeute dies die Verbesserung des Informationsflusses. Es erlaubt eine automatisierte Verbuchung von Wareneingängen und -abgängen und steigert somit die Transparenz des Informa­tionsflusses. Alle weiteren Nutzenpotenziale resultieren aus der erhöhten Transparenz und der Automatisierung.[18]

Die Abbildung 2.4[19] verdeutlicht den Einsatz von RFID entlang der Supply Chain. Wirtschaftsgüter werden nach ihrer Herstellung mit einem Transponder ausgestattet. Der Transponder enthält den Electronic Product Code, kurz EPC und registriert ihn an einer Datenbank. Da nur die Identifikationsnummer auf den Transponder gespeichert ist, existiert ein Object Naming Service (ONS), der unter Angabe des EPC an die entspre­chenden Datenquellen weiterleitet. Diese Daten sollen vom EPC-Informationssystem angeboten werden. Wenn die Distributioszentren erreicht werden, werden erneut Da­ten erfasst und im EPC vermerkt.[20] Dieser Vorgang wird wiederholt bis die Waren zum

Einzel- oder Großhändler angekommen sind. Dies ermöglicht die Waren entlang der ge­samten Wertschöpfungskette vom Hersteller bis zum Händler besser automatisch iden­tifizieren zu können und zu verfolgen.

Einzelhändler

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2.4: RFID im SCM

Die dadurch entstandenen transparenten Kennzahlen über die gesamte Wertschöp­fungskette, bieten dem Unternehmen enorme Kostenersparnisse. Auch die Reaktions­fähigkeit, die Flexibilität und die Problemlösungen in dem Supply Chain lassen sich dadurch steigern.

2.3 Data Warehouse

Um richtige Entscheidungen unter ständig erhöhenden Wettbewerbsbedingungen tref­fen zu können, müssen in unterschiedlichen Formaten und Qualitäten vorliegende Ge­schäftsdaten analysiert werden. Die Transformation der externen und internen Daten­bestände ist sehr erforderlich, da die Daten erst nach der Harmonisierung für den Analysezweck optimiert benutzt werden können. Unter einem Data Warehouse wird ein dispositives Datenhaltungssystem verstanden, die unternehmensweite, einheitliche Informationen für alle Arten von Managementunterstützungssystemen zur Verfügung stellt.[21]

Inmon hat den Begriff „Data Warehouse“ mit der Veröffentlichung „Building the Data Warehouse“ durch vier wesentliche Kernbegriffe charakterisiert:

„A data warehouse is a subject oriented, integrated, non-volatile, and time variant
collection of data in support of managements decisions“[22]

Die integrierten Daten werden nämlich nicht überschrieben, sondern dauerhaft neu abgelegt und historisiert, damit die vorgespeicherten Informationen auch für die be­triebswirtschaftliche Analyse benutzt werden können. Neben der Integration besteht im Data Warehouse auch die betriebswirtschaftliche Anforderung an der effizienten Nut­zung der Daten. Damit dient ein Data Warehouse als eine Datenbank, für die Integration und Bereitstellung der Daten aus unterschiedlichen Quellen zu der Entscheidungsunter­stützung in den BI-Anwendungssystemen.[23] Außerdem besitzt ein Data Warehouse eine multidimensionale Sichtweise, die anhand der multidimensionalen Datenhaltung erzielt wird. Die multidimensionale Datenhaltung bietet die vielseitigen Architekturalternati­ven der Dimensionstabellen und zugleich auch die unterschiedliche Auswertungsmög­lichkeit der entscheidungsrelevanten Daten an.

In der Praxis werden je nach Anforderungen des Systems unterschiedliche DWH- Architekturvarianten entworfen, welche im Folgenden aufgezählt werden: zentral, ver­teilt, föderiert und virtuell.

Weiterhin wird das Data Warehouse der Backend-Integration klassifiziert, wobei entweder die Daten physisch oder virtuell integriert werden können. Dieses Verfah­ren wurde in 1999 vom GartnerGroup als die zweite erfolgreichste Implementation im E-Business bewiesen.[24] Es könnte auch ein eindeutiger Hinweis darauf sein, dass Data Warehouse als ein wichtiger und nicht trennbarer Bestandteil von Business Intelligence angenommen wird.

2.3.1 Verteiltes Data Warehouse

Nach Ceri/Pelegatti besteht eine verteilte Datenbank aus einer Sammlung von Infor­mationseinheiten, die auf mehreren über ein Kommunikationsnetzwerk miteinander verbundenen Rechnern verteilt sind. An jedem Knoten liegt eine vollständige Instanz des Datenbanksystems vor, sie kann lokal verfügbare Daten verarbeiten und somit loka­le Anwendungen ausführen. Die einzelnen Knoten kooperieren zusätzlich durch Nach­richtenaustausch über ein Kommunikationsnetz. Diese Definition kann auf das verteilte Data Warehouse als spezialisierte Datenbank übertragen werden.

Aus Sicht der Benutzer verkehrt das verteilte Data Warehouse als eine einzige Da­tenbank, auch wenn diese Daten auf mehreren Rechnern verwaltet werden. Der Benut­zer muss nur eine einzelne Datenbank kennen und normalerweise muss dieser nicht wissen welche Daten in welcher Teildatenbank gespeichert ist. Sämtliche Aspekte der Verteilung sind dem Benutzer oder auch dem Anwendungsprogramm verborgen. Die Gewährleistung einer solchen Verteilungstransparenz ist die Hauptforderung an Ver­teilte Datenbanksysteme. Sie ist wichtig für eine einfache Benutzbarkeit des verteilten

Systems.[25]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2.5: Ein verteiltes Datenbanksystem[26]

Verteilte Datenbanken bieten die Vorteile verteilter Rechnerumgebungen im Bereich des Datenbankmanagements. Ein verteiltes Rechnersystem besteht aus einer Reihe von - nicht unbedingt homogenen - Verarbeitungselementen, die über ein Computernetz­werk miteinander verbunden sind und bei der Durchführung bestimmter Aufgaben zu­sammenarbeiten. Als allgemeines Ziel spalten verteilte Computersysteme ein großes, unhandliches Problem in kleinere Teile auf, um es effizient auf koordinierte Weise zu lösen. Die wirtschaftliche Machbarkeit dieses Ansatzes ergibt sich aus zwei Gründen: (1) Für die Lösung einer komplexen Aufgabe steht mehr Rechnerleistung zur Verfügung und (2) jedes autonome Verarbeitungselement kann unabhängig verwaltet werden und seine eigenen Anwendungen entwickeln.

Die Umsetzung eines verteilten Data Warehouse ist für Unternehmen sinnvoll, de­ren bestehnde Systeme dezentral betrieben werden, da hier die benötigte Infrastruktur besteht.[27]

Zwei mögliche Alternativen für verteiltes Data Warehouseing sind:

2.3.1.1 Vollständig verteilte Struktur

Bei einer vollständig verteilten Struktur liegt der Vorteil in der Verfügbarkeit aller loka­len Daten in allen Unternehmensbereichen. Aufgrund der verfügbaren Client-/ Server­Umgebung ist die Flexibilität sehr hoch. Die Unternehmen verfügen über ein lokales Data Warehouse. Falls Einheitsübergreifende Analysen oder Abfragen benötigt werden, müssen diese in der Zentrale durchgeführt werden. Hierbei kann es zu hohen Netz- belastungen kommen, da die entsprechenden Daten aus den lokalen Data Warehouses geladen werden.[28]

[...]


[1] Jvgl. Zhang X., Lian X.: Design of Warehouse Information Acquisition System Based on RFID. IEEE 2008.

[2] vgl. Thoroe L., Schumann M.: Objektinformationsbedarfe und RFID-Nutzenpotenziale in Reverse Logistics. GI 2008.

[3] vgl. Du T. C., Wong J., Lee M.: Designing Data Warehouses for Supply Chain Management. IEEE 2009.

[4] vgl. Feinberg D., Beyer A.: Magic Quadrat for Data Warehouse Database Management Systems. Gartner Reseach 2010.

[5] vgl. Y., Inan: Semantische Modellierung komplexer OLAP-Anwendungen mit der Objekttypenmethode OTM. 1997.

[6] vgl. MAGAZIN, Midragne: IT-Wissen und Lösungen für Server im Unternehmensnetzwerke. Midragne MAGAZIN 2002.

[7] vgl. Baars H., Sun X.: Datengeneratoren für die Unterstützung von Design-Science-Projekten im Umfeld RFID-basierter Analyseanwendungen. Multikonferenz Wirtschaftsinformatik 2010.

[8] Eigene Darstellung

[1] vgl. Zhang X., Lian X.: Design of Warehouse Information Acquisition System Based on RFID. IEEE 2008.

[2] vgl. I., Aguirre J.: EPCglobal: A Universal Standard. University of Göttingen 2007.

[3] Eigene Darstellung

[4] vgl. I., Aguirre J., a. a. O.

[5] Melski A., Schumann M.: Konzeptuelles Modell zur objektbegleitenden Datenspeicherung in RFID-gestützten Logistiknetzwerken. University of Göttingen 2008.

[6] vgl. Leimeister s., Leimeister J. m., Knebel U. und Krcmar H.: A cross-national comparison of perceived strategic importance of RFID for CIOs in Germany and Italy. International Journal of Information Management 2009.

[7] vgl. I., Aguirre J., a. a. O.

[8] vgl. B., Heinz: White Paper RFID Technologie, Systeme und Anwendungen. BITKOM 2005.

[9] Vgl. Abts, D. und Mülder, W.(Hrsg.): Masterkurs Wirtschaftsinformatik. Wiesbaden: Vieweg+Teubner, 2010, S. 178.

[10] engl. Supply Chain Management

[11] nvgl. Busch, A und Dangelmaier, W.: Integriertes Supply Chain Management. Wiesbaden: Gabler, 2004, S. 15 ff.

[12] vgl. Abts, D. und Mülder, W.(Hrsg.), a. a. O., S. 6 sowie Larsona, P. D. und Halldorssonb, A.: An international survey, International Journal of Logistics Research and Applications. A Leading Journal of Supply Chain Management 2004.

[13] Eigendarstellung

[14] s. Abbildung 2.3

[15] vgl. Knolmayer, G., Mertens P. Zeier A.: Supply Chain Management auf der Basis von SAP-Systemen. Berlin: Springer, 2000

[16] Abbildung 2.3

[17] vgl. Knolmayer, G., Mertens P. Zeier A., a. a. O., S. 15.

[18] vgl. Melski A., Thoroe L., Schumann m.: Managing RFID data in supply chains. University of Göttingen 2007.

[19] Eigene Darstellung

[20] vgl. C., Flörkemeier: EPC-Technologie - vom Auto-ID Center zu EPCglobal. ETH Zürich 2005.

[21] Kemper H.G., Baars H.: Business Intelligence-Grundlagen und praktische Anwendungen. Band 3, Wiesbaden: Vieweg, 2010.

[22] W.H., Inmon: Building the Data Warehouse. NEW YORK: Wiley, 2002.

[23] Bauer A., Günzel H.: Data dpunkt System. Band 3, Heidelberg: Vieweg, 2009.

[24] Magazin, CIO: 12th Annual CIO-100. CIO MAGAZIN 1999.

[25] J., Holthuis: Der Aufbau von Data Warehouse-Systemen. Wiesbaden: DUV, 2001.

[26] eigene Darstellung

[27] J., Holthuis, a. a. O.

[28] J., HOLTHUIS, a. a. O.

Details

Seiten
81
Jahr
2011
ISBN (eBook)
9783656027140
ISBN (Buch)
9783656027294
Dateigröße
5.8 MB
Sprache
Deutsch
Katalognummer
v180094
Institution / Hochschule
Universität Stuttgart – Information Systems
Schlagworte
verteiltes DWH RFID SCM Datenaustauch Metadaten Datenverteilung APS

Autoren

  • Autor: Esad Kokic

    Esad Kokic (Autor)

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