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Seit über 160 Jahren ist die Hochschule Reutlingen ein Innovationsmtor in der Region. Die Webschule zur Förderung der Textilindustrie entwickelt sich in dieser Zeit zu einer der größten Hochschulen für angewandte Wissenschaften im Land. An fünf Fakultäten studieren mehr als 5500 Fach- und Führungskräfte von morgen - praxisnah und mit internationaler Ausrichtung.
Die vorliegende Studie zeigt, dass das Thema Smart Innovation (der Einsatz von KI-Systemen im Innovationsprozess) von hoher Relevanz ist und Zustimmung für den Einsatz von KI im Innovationsprozess besteht. Sowohl von den Unternehmen als auch von den Studierenden werden Effizienzsteigerung, schnellere Bearbeitung großer Datenmengen, die Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit und Kosteneinsparungen als Gründe für den Einsatz von KI im Innovationsprozess gesehen. In Deutschland finden KI-Technologien bereits jetzt punktuell und branchenunabhängig Anwendung im Innovationsprozess. Einflussfaktoren, wie Hochschulkooperationen, Innovationsabteilungen und Open Innovation können den Einsatz fördern. Vor allem KMU aus den frühen Phasen der Industrialisierung sollten davon Gebrauch machen. In einem Zusammenspiel von menschlicher Expertise und der schnellen und präzisen Datenverarbeitung der KI liegt das Erfolgsgeheimnis eines möglichst effizienten Innovationsprozesses. Es wird deutlich, dass verschiedene Einflussfaktoren erforderlich sind, um die Anwendung von Smart Innovation praktikabel zu gestalten. So gilt es zunächst die technischen Voraussetzungen einer funktionierenden IT-Infrastruktur zu erfüllen. Gleichbedeutend sind offene Fragestellungen hinsichtlich der Datenverfügbarkeit, des Dateneigentums und der Datensicherheit. Ohne rechtlichen Rahmen sind kaum Akteure gewillt, ihre Daten zu teilen und zugänglich zu machen. Erschwert wird der Einsatz von KI durch den nationalen IT-Fachkräftemangel. So sehen sowohl Unternehmen als auch die Studierenden das größte Hindernis im Mangel von KI-relevantem Know-how. Dies hemmt einerseits die Forschung, andererseits fehlt es den Unternehmen an erforderlichen Fachkräften für eine Einführung von KI im Unternehmen. Es ist jedoch notwendig, den Unternehmen durch das Aufzeigen von Anwendungsbeispielen, die Potenziale und Chancen von Smart Innovation zu vermitteln. Es gilt, die anwendungsorientierte Forschung zu fördern und einen reibungslosen Transfer in die Wirtschaft sicherzustellen. Dieser Wissensaustausch erfordert zudem eine höhere unternehmerische Risikobereitschaft. Es wächst die Notwendigkeit, unternehmensspezifische KI-Strategien zu entwerfen. Die Technologien entwickeln sich schnell, es gilt daher auch für Unternehmen sich diesem Fortschritt anzupassen, um den Anschluss nicht zu verlieren und die Wettbewerbsfähigkeit zu sichern. So liegt die größte Herausforderung im grundlegenden Wandel der Geschäftsmodelle, denn die Wertschöpfung erfolgreicher Unternehmen basiert zunehmend auf "digitalen assets". Daten gelten generell als die neue Ressource, als Rohstoff, auch für Smarte Innovationen. Die Bedeutung von Smart Innovation wird in Zukunft weiterhin ansteigen. Kurz- und mittelfristig unterstützt die Schwache KI vor allem bei der Datensammlung und -analyse, bei der Prozessautomatisierung sowie bei der Bedürfnis- und Trendidentifikation. Weiter werden sich inkrementelle Veränderungen im Innovationsmanagement mithilfe von Simulationen und der zufälligen Kombination von Technologien erhofft. Langfristig wird eine stärkere KI den Einsatz der Menschen im Innovationsprozess in Teilen ersetzen können. Ob autonomes Innovieren zukünftig möglich sein wird, hängt zunächst von dem Ausmaß der Neuheit einer Innovation, aber vor allem auch von der Möglichkeit einer kreativen KI ab. Es ist davon auszugehen, dass die Fortschritte im Bereich der KI nicht nur radikale Innovationen ermöglichen werden, sondern auch zu einer strukturellen Veränderung unseres heutigen Verständnisses des Innovationsmanagements führen.
Die ideale Ergänzung zum Lehrbuch. Anhand von Übungen und Fallstudien lassen sich in diesem Band die zentralen Kapitel und Themen des erfolgreichen Lehrbuchs "Einführung in das Controlling" optimal wiederholen und vertiefen. Der Aufbau des Übungsbuchs orientiert sich an den wichtigsten im Lehrbuch vorgestellten Controlling-Instrumenten. Zu jedem Werkzeug bietet es Aufgaben und Fragestellungen aus der Praxis. Mithilfe der umfangreichen Fallstudie der X-presso AG, die jetzt auch in Englisch dargestellt wird, können die Studierenden sich die englische Terminologie und Fachsprache aneignen. Zusätzlich werden zusammenhängende und anspruchsvollere Aufgabenstellungen auf Prüfungsniveau angeboten. Hier können die Studierenden trainieren, das gesamte Controlling-Instrumentarium sicher zu beherrschen und anzuwenden. Zur Überprüfung gibt es ausführliche Lösungsvorschläge zu jeder Aufgabe.
Anhand von Übungen und Fallstudien lassen sich in diesem Band die zentralen Kapitel und Themen des Lehrbuchs optimal wiederholen und vertiefen.
Der Aufbau des Übungsbuchs orientiert sich an den wichtigsten im Lehrbuch vorgestellten Controlling- Instrumenten. Zu jedem Werkzeug bietet es Aufgaben und Fragestellungen aus der Praxis.
Mithilfe der umfangreichen Fallstudie der X-presso AG, die auch in Englisch dargestellt wird, können die Studierenden sich die englische Terminologie aneignen. Zusätzlich werden zusammenhängende und anspruchsvollere Aufgabenstellungen auf Prüfungsniveau angeboten.
Mit ausführlichen Lösungsvorschlägen zu jeder Aufgabe. Die 3. Auflage greift alle Aktualisierungen des Lehrbuchs auf.
Mit den Aufgaben und Fallstudien des Übungsbuchs lassen sich gezielt die zentralen Kapitel und Themen des Lehrbuchs wiederholen, vertiefen und auf Problemstellungen der Unternehmnespraxis übertraggen. Die detaillierten Lösungshinweise zu allen Aufgabenstellungen sind durch zahlreiche Abbildungen und Tabellen unmittelbar nachvollziehbar. Damit ermöglicht das Übungsbuch insbesondere eine optimale Prüfungsvorbereitung.
Mit den Aufgaben und Fallstudien des Übungsbuchs lassen sich die zentralen Kapitel und Themen des Lehrbuchs gezielt wiederholen und vertiefen. Es bietet zu jedem Werkzeug Aufgaben und Fragestellungen aus der Praxis. Zusätzlich werden komplexe Anwendungsfälle namhafter deutscher und internationaler Unternehmen wie Ernst & Young, HUGO BOSS, Alfred Kärcher und Bayer angeboten.
§ 251 Haftungsverhältnisse
(2023)
Unter der Bilanz sind, sofern sie nicht auf der Passivseite auszuweisen sind, Verbindlichkeiten aus der Begebung und Übertragung von Wechseln, aus Bürgschaften, Wechsel- und Scheckbürgschaften und aus Gewährleistungsverträgen aus der Bestellung von Sicherheiten für fremde Verbindlichkeiten zu vermerken; sie dürfen in einem Betrag angegeben werden. Haftungsverhältnisse sind auch anzugeben, wenn ihnen gleichwertige Rückgriffsforderungen gegenüberstehen.
Dieser Beitrag analysiert die Reform der IFRS und US-GAAP-Standards zur Bilanzierung von Leasingverhältnissen. Am Beispiel der McKesson Europe AG werden die Auswirkungen der erstmaligen Anwendung der Standards beim Leasingnehmer veranschaulicht. Von besonderem Interesse ist dabei ein Vergleich der Bilanzierungsmodelle nach den "alten" Standards IAS 17 und ASC 840 bzw. nach den "neuen" Standards IFRS 16 und ASC 842. Im Ergebnis zeigt sich keine vollständige Übereinstimmung von IFRS und US-GAAP. Vor allem beim Ausweis in der Gewinn- und Verlustrechnung ergeben sich Unterschiede, die sich auch auf die Ergebniskennzahlen auswirken.