@misc{GronauSchmid2005,
  author    = {Gronau, Norbert and Schmid, Simone},
  title     = {Mart{\"u}berblick : Konfiguratoren in ERP-/PPS-Systemen},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus-6826},
  year      = {2005},
  abstract  = {Die Orientierung am Kunden und dessen individuellen W{\"u}nschen ist heutzutage von großer Bedeutung. Mit Hilfe eines Produktkonfigurationssystems ist es m{\"o}glich, Produkte nach bestimmten Regeln aus bestimmten Bauteilen virtuell zu entwickeln [1] und somit die gew{\"u}nschten Leistungsmerkmale der Kunden auf ihre Durchf{\"u}hrbarkeit hin zu {\"u}berpr{\"u}fen. In der vorliegenden Marktuntersuchung wurden die Leistungsf{\"a}higkeit von Konfiguratoren sowohl in ERP-/PPS-Systemen als auch als Stand-alone-L{\"o}sung untersucht und darauf {\"u}berpr{\"u}ft, inwiefern sie zur Bew{\"a}ltigung komplexer und variantenreicher Produktgestaltungsaufgaben geeignet sind.},
  subject      = {Marktanalyse},
  language  = {de}
}
@misc{Gronau2005,
  author    = {Gronau, Norbert},
  title     = {Ermittlung der Zukunftsf{\"a}higkeit unternehmensweiter Anwendungssysteme},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus-6843},
  year      = {2005},
  abstract  = {Bei Entscheidungen {\"u}ber abzul{\"o}sende oder neue Anwendungssysteme kann mit Hilfe funktionaler Anforderungen immer nur der gegenw{\"a}rtige oder vorhersehbare Bedarf ermittelt werden. In einem turbulenten Umfeld sind die Anwendungssysteme jedoch h{\"a}ufig langere Zeit im Einsatz als die Anforderungen g{\"u}ltig sind, mit Hilfe derer sie ausgew{\"a}hlt wurden. An der Universit{\"a}t Potsdam wird im Rahmen des BMBF-Projektes CHANGE eine Vorgehensweise zur Ermittlung der Zukunftsf{\"a}higkeit unternehmensweiter Anwendungssysteme entwickelt, deren wesentliche Merkmale in diesem Beitrag beschrieben werden.},
  subject      = {Enterprise-Resource-Planning},
  language  = {de}
}
@misc{SchmidAndresenGronau2005,
  author    = {Schmid, Simone and Andresen, Katja and Gronau, Norbert},
  title     = {Optimierung werks{\"u}bergreifender Gesch{\"a}ftsprozesse am Beispiel der Automobilzuliefererindustrie},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus-6837},
  year      = {2005},
  abstract  = {Die Bedeutung der Zulieferer f{\"u}r die Automobilhersteller w{\"a}chst stetig, weil die Zulieferer immer st{\"a}rker in den gesamten Wertsch{\"o}pfungsprozess des Herstellers eingebunden werden und somit st{\"a}ndig Planung, Qualit{\"a}t und Logistikabl{\"a}ufe optimiert werden m{\"u}ssen. Betriebliche Anwendungen, wie Enterprise Resource Planning- (ERP-) oder Produktionsplanung- und -steuerungs-(PPS-) Systeme werden ben{\"o}tigt, um den st{\"o}rungsfreien und reibungslosen Ablauf der Gesch{\"a}ftsprozesse und damit die st{\"a}ndige Lieferf{\"a}higkeit gegen{\"u}ber dem Automobilhersteller zu garantieren [1]. Anhand eines Markt{\"u}berblicks werden in diesem Beitrag innovative Ans{\"a}tze, M{\"o}glichkeiten und Koordinationsmechanismen zur Unterst{\"u}tzung der Produktion in verteilten Standorten von aktuellen ERP-/PPS-Systemen vorgestellt.},
  subject      = {Enterprise-Resource-Planning},
  language  = {de}
}
@misc{GrumKoerppenKorjahnetal.2022,
  author    = {Grum, Marcus and K{\"o}rppen, Tim and Korjahn, Nicolas and Gronau, Norbert},
  title     = {Entwicklung eines KI-ERP-Indikators},
  publisher = {Center for Enterprise Research, Universit{\"a}t Potsdam},
  address   = {Potsdam},
  pages     = {27},
  year      = {2022},
  abstract  = {K{\"u}nstliche Intelligenz (KI) gewinnt in zahlreichen Branchen rasant an Bedeutung und wird zunehmend auch in Enterprise Resource Planning (ERP)-Systemen als Anwendungsbereich erschlossen. Die Idee, dass Maschinen die kognitiven F{\"a}higkeiten des Menschen imitieren k{\"o}nnen, indem Wissen durch Lernen auf Basis von Beispielen in Daten, Informationen und Erfahrungen generiert wird, ist heute ein Schl{\"u}sselelement der digitalen Transformation. Jedoch charakterisiert der Einsatz von KI in ERP-System einen hohen Komplexit{\"a}tsgrad, da die KI als Querschnittstechnologie zu verstehen ist, welche in unterschiedlichen Unternehmensbereichen zum Einsatz kommen kann. Auch die Anwendungsgrade k{\"o}nnen sich dabei erheblich voneinander unterscheiden. Um trotz dieser Komplexit{\"a}t den Einsatz der KI in ERP-Systemen erfassen und systembezogen vergleichen zu k{\"o}nnen, wurde im Rahmen dieser Studie ein Reifegradmodell entwickelt. Dieses bildet die Ausgangsbasis zur Ermittlung der KI-Reife in ERP-Systemen und grenzt dabei die folgenden vier KI- bzw. systembezogenen Ebenen voneinander ab: 1) Technische M{\"o}glichkeiten, 2) Datenreife, 3) Funktionsreife und 4) Erkl{\"a}rf{\"a}higkeit des Systems.},
  language  = {de}
}