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Sustainability is a development that meets the needs of the present without compromising the ability of future generations to meet their own needs.
Business Model is a plan for the successful operation of a business, identifying sources of revenue, the intended customer base, products, and details of financing.
Circular economy is an approach of how a company creates, captures and delivers value, with a value creation logic designed to improve resource efficiency through contributing to extending the useful life of products and parts (e.g., through long-life design, repair and remanufacturing) and closing material loops.
Stetiger Wandel macht auch vor dem Vertriebsprozess deutscher KMU nicht Halt. Evolutive Umwelteinflüsse sowie revolutionäres Handeln stehen im Zentrum eines Umbruchs im Vertrieb. Ergebnisse aus einem quantitativen Stimmungsbarometer deutscher KMU ermöglichen das Ableiten unternehmerischer Handlungsempfehlungen für Vertriebsorganisationen.
Digitale Arbeitswelt : wie Unternehmen erfolgreich die digitale Transformation gestalten können
(2021)
Der Weg in die digitale Arbeitswelt ist für viele Unternehmen eine herausfordernde und komplexe Veränderung. Um diesen Weg erfolgreich zu beschreiten, benötigen Unternehmen funktionierende Managementinstrumente. Im Projekt "DigiTraIn 4.0: Indiziert. Transformiert. Digitalisiert. Instrumente für den erfolgreichen Wandel ins Arbeiten 4.0" wurden vier Instrumente für eine gelingende Transformation in das digitale Arbeiten entwickelt und in der Unternehmenspraxis erprobt.
In diesem Herausgeberwerk werden die zentralen Projektergebnisse vorgestellt. Die Autorinnen und Autoren führen in die einzelnen Instrumente ein und zeigen anwendungsnah weitere vertiefende Aspekte der digitalen Transformation für die Unternehmenspraxis auf (z. B. Technostress, digitales Mindset, Führung, Homeoffice).
Intermittent time series forecasting is a challenging task which still needs particular attention of researchers. The more unregularly events occur, the more difficult is it to predict them. With Croston’s approach in 1972 (1.Nr. 3:289–303), intermittence and demand of a time series were investigated the first time separately. He proposes an exponential smoothing in his attempt to generate a forecast which corresponds to the demand per period in average. Although this algorithm produces good results in the field of stock control, it does not capture the typical characteristics of intermittent time series within the final prediction. In this paper, we investigate a time series’ intermittence and demand individually, forecast the upcoming demand value and inter-demand interval length using recent machine learning algorithms, such as long-short-term-memories and light-gradient-boosting machines, and reassemble both information to generate a prediction which preserves the characteristics of an intermittent time series. We compare the results against Croston’s approach, as well as recent forecast procedures where no split is performed.