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Prof. Dr. Ingo Däberitz

Prof. Dr. Ingo Däberitz | Allgemeine BWL, insb. Supply Chain Analytics

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E-Mail: Ingo.Daeberitz(at)remove-this.hs-rm.de
Mobil: +4961194953164

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Postfach 3251
65022 Wiesbaden

Besuchsadresse:

Bleichstraße 44
65183 Wiesbaden

Sprechzeiten:

Nach Vereinbarung.

MANAGEMENT IM DIGITALEN ZEITALTER

Das Management von Unternehmen stellt die Führungskräfte und Mitarbeiter täglich vor neue Herausforderungen. Die Digitalisierung liefert mit unterschiedlichsten Ansätzen Lösungen, um Praxisprobleme umfassender als je zuvor zu optimieren.

Eine aufeinander abgestimmte, zielorientierte Vorgehensweise führt zu einem nachhaltigen Wettbewerbsvorteil. Dazu müssen Unternehmen und ihre Mitarbeiter in der Lage sein, das klassische Managementverständnis zu internalisieren und gleichzeitig die Transformation des digitalen Zeitalters nutzen lernen.

An der Wiesbaden Business School und speziell im Rahmen der Professur für Supply Chain Analytics legen wir die Grundlage des benötigten Verständnissen von Zusammenhängen unternehmerischer Abläufe und unternehmerischen Handelns und verbinden es mit den diversen Potenzialen der Digitalisierung. Hierzu bilden wir die Studenten durch die Vermittlung eines sowohl breiten als auch tiefen Know Hows durch praxisnahe Vorlesungen aus und legen damit den Grundstein für die später in der Praxis benötigten umfangreichen Kompetenzen.

FORSCHUNGSTHEMEN - Angewandte Forschung aus Bereichen der Industrie und des täglichen Lebens

1 Digitale Lösungen - Themencluster App-Entwicklung

Schnelle, praktikable Lösungen bedeuten Wettbewerbsvorteile. Eine gezielte und auf den Anwendungsfall zugeschnittene Lösung ist erforderlich. Hierzu werden digitale Lösungen in Form von Applikationen (Apps) konzipiert. Dafür werden Prozesse transparent gemacht und optimale Lösungen entwickelt. Dies ermöglicht Wettbewerbsvorteile für die klassischen Anwendungen in der Industrie aber z.B. auch für aktuell durch die Corona-Pandemie getriebene kontaktlose, verschwendungsoptimierte Abläufe wie Bestell- und Abholvorgänge oder die Steuerung von Personen und Einhaltung von Personenobergrenzen.

Ziel ist die Beschleunigung von App-getriebenen, digitalen Lösungen, die Praxisprobleme schnell, aber nachhaltig stark verbessern.

Im Fokus der Forschung stehen die Digital-Strategie des Unternehmens, die Idee und das Konzept der App zur Lösung des Praxisproblems, die Innovation und die Erfolgsfaktoren der App, die Barrieren einer erfolgreichen Umsetzung der App und neben einer zeitlichen Terminierung zur Implementierung die technische Umsetzung sowie das interne wie externe Marketing für eine Akzeptanz der App bei den Mitarbeitern bzw. Kunden.

Beispiele für die Logistik

  • Optimale Steuerung von Materialanlieferungen ► Yard-Management
  • Optimale Steuerung von Automatisierten Fahrsystemen ► FTS-Tracking

Beispiele für die Produktion

  • Echtzeit-Überwachung vom Produktionsanlagenoutput ► Yield-Management
  • Predictive Analytics im Instandhaltungsmanagement ► OEE-Monitoring

Beispiele für Human Resources

  • Tracking und Optimierung von Durchlaufzeiten im Bewerbermanagement ► Hiring Status
  • Optimierung des Rangs von Stellenanzeigen in Bewerberportalen ► Hiring Ranking

Beispiele für den Vertrieb

  • Intelligente Steuerung von Personen unter Einhaltung von Personenobergrenzen bspw. in Fitnessstudios, Kaufhäusern und Restaurants
  • Wartezeitenoptimierung von Bestell- und Abholvorgängen in Baumärkten, Autohäusern und Apotheken

2 Digitale Lösungen - Themencluster Predictive Analytics

Predictive Analytics umfasst das aktuelle Gebiet der datenbasierten, analytischen Vorhersage von Ereignissen und Zuständen. Erkennt man die Entwicklungen im Vorfeld und bezieht man diese Erkenntnisse in das unternehmerische oder private Handeln ein, lassen sich zahlreiche Optimierungen und Leistungssteigerungen herbeiführen.

Das Themengebiet umfasst unterschiedlichste Ausprägungen wie beispielsweise 

  • Predictive Maintenance
  • Predictive Shippig
  • Predictive Providing
  • Predictive Positioning
  • Predictive Supply

Zu all den genannten Ausprägungen laufen im Rahmen der Professur unterschiedliche Untersuchungen, die bestehende Geschäftsmodelle basierend auf Predictive Analytics Ansätzen analysieren, aber die vor allem das Ziel haben, diese Ansätze auf ein neues Anwendungsfeld zu transferieren. Dazu gehören Untersuchungen wie bspw.

  • Predictive Analytics for Charging Solutions for eMobility
  • Predictive Analytics for eScooter & public Mobility
  • Predictive Analytics for Fitness & Healtcare
  • Predictive Analytics for Transparency & Acceleration within HR-Management

Die Untersuchung und gezielte Nutzung der Potenziale von Predictive Analytics im Zusammenhang mit Industrie 4.0 wird maßgeblich den Erfolg von Unternehmen in den nächsten Jahren beeinflussen. Speziell StartUps profitieren von diesen Ansätzen bzw. lassen sich gerade auf Basis des Transfers dieser Ansätze auf neue Themenfelder im industriellen sowie im öffentlichen Bereich generieren.

 

LEHRE

Veranstaltungen im Studiengang Digital Business Management

Aktuelle und vorherige Vorlesungen

  • Einführung in die Allgemeine BWL
  • Operations 1
  • Operations 2
  • eProcurement
  • Wirtschaftsmathematik / Statistik 2

Veranstaltungen im Studiengang International Management

Aktuelle und vorherige Vorlesungen

  • Beschaffung und Produktion

 

BACHELORARBEITEN

Bachelorarbeiten im Spannungsfeld von Geschäftsmodellen und Digitalisierung

Die Bachelorarbeiten setzen sich immer aus zwei Schwerpunkten zu gleichen Anteilen zusammen. Der erste Schwerpunkt ist eine literaturbasierte Erarbeitung wesentlicher zur Lösung der Fragestellung der Bachelrarbeit benötigten Inhalte. Der zweite Schwerpunkt beinhaltet die Transferleistung aus den erarbeiteten Erkenntnissen, umgesetzt in neuartige, ganzheitliche Konzepte und Lösungen zur Beantwortung der Fragestellung der Bachelorarbeit.

WS 2021/2022

  • Predictive Analytics am Frankfurter Flughafen – Erkennung und Analyse von Bewegungsmustern
  • Predictive Analytics für eine optimierte Customer Journey – Am Beispiel der Lufthansa AG
  • Einsatz von Predictive Analytics zur Ermittlung und Verknüpfung raumbezogener Bewegungsmuster
  • Einsatz von Predictive Analytics zur Entscheidungsfindung in HR
  • Entwicklung eines Dashboards vor dem Hintergrund von People Analytics
  • Vorhersage von menschlichem Verhalten – Predictive Analytics zur Analyse von Kündigungsgründen
  • Konzeption einer App zur optimalen Verteilung von Lastkraftwagen auf Autobahnrastplätzen vor dem Hintergrund von Predictive Mobility
  • Umsetzung und Evaluierung einer Ladesäulennutzerbefragung in Zusammenarbeit mit ESWE
  • Entwicklung einer App an der Schnittstelle der Fahrzeugarchitektur
  • Performancesteigerung von virtuellen Teams durch holographische Anwendungen
  • Reverse Marketing für Invest Prediction
  • Dynamic pricing an Ladesäulen für Elektroautos – Am Beispiel von ESWE

SS 2021

  • Predictive Analytics Potenziale - Eine Analyse aus branchenorientierter Sicht 
  • Predictive Analytics for Fitness - Eine Analyse aus businessorientierter Sicht
  • Predictive Analytics for Cost Optimization - Eine Analyse aus businessorientierter Sicht
  • Predictive Analytics für textile Wertschöpfungsketten – Frühzeitige Trenderkennung für StartUps
  • Predictive Analytics for Transparency & Acceleration within HR-Management
  • Predicitve Analytics for eScooter & Mobility – Eine Analyse aus businessorientierter Sicht

 

WEITERBILDUNG

Seminare in Kooperation mit KompetenzCampus

Digitalisierung der Supply Chain

Die Veranstaltung befasst sich mit der Digitalisierung der Supply Chain. Die Schwerpunkte liegen neben der Logistik auf der Produktion und einem ganzheitlichen Supply Chain Ansatz. Im Fokus stehen dabei die Begriffe Smart Factories und Cyber Physical Systems, darüber hinaus werden Kooperationen in der Supply Chain näher betrachtet. Smart Factories und Cyber Physical Systems nehmen eine zentrale Rolle in der Entwicklung der Supply Chain ein. Die volle Vernetzung aller Abläufe von Logistik und Produktion bildet die Grundlage einer ganzheitlichen Optimierung der Supply Chain.

Weiterführende Informationen unter: Digitalisierung in der Supply Chain (kompetenzcampus.de)

Predictive Analytics in der Supply Chain

Die Veranstaltung befasst sich mit Predictive Analytics in der Supply Chain. Auf unterschiedlichen Anwendungsgebieten werden Merkmale, Voraussetzungen, Nutzen und Grenzen des Einsatzes von Predictive Analytics in der Supply Chain betrachtet. Predictive Analytics beschreibt, was in der Zukunft passieren wird und ermöglicht so, Transparenz zu erzeugen, um darauf basierend geeignete Maßnahmen abzuleiten. Speziell im Bereich der Advanced Digitalization wird anhand verschiedener Business Cases das Thema Predictive Analytics in der Supply Chain vertieft und zusammen mit den Teilnehmern erarbeitet. Schwerpunkte bilden hierbei Predictive Analytics Ansätze in Verbindung mit der Distributionslogistik. Das Seminar besitzt Workshop-Charakter.

Weiterführende Informationen unter: Predictive analytics in der Supply Chain (kompetenzcampus.de)

 

WEITERE PROFILE IM INTERNET

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