Masterarbeit, 2015
113 Seiten, Note: 2
Die Masterarbeit untersucht die Absatzprognose unter Einbezug von Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI). Ziel ist ein Vergleich traditioneller Absatzprognoseverfahren mit praxisrelevanten KI-Methoden, insbesondere künstlichen neuronalen Netzen (KNN) und Expertensystemen. Die Arbeit soll zeigen, welche Verfahren für unterschiedliche Szenarien am besten geeignet sind und welche Vorteile KI-basierte Ansätze bieten.
1 Einleitung: Dieses Kapitel führt in die Thematik der Absatzprognose ein und beschreibt die Problemstellung, nämlich die zunehmende Komplexität und Dynamik von Absatzmärkten. Es wird die Notwendigkeit anspruchsvollerer Prognosemodelle, inklusive KI-basierter Ansätze, hervorgehoben und der Aufbau der Arbeit skizziert.
2 Definition und Begriffserklärung von Verfahren der Absatzprognose: Das Kapitel definiert den Begriff "Absatzprognose" und grenzt ihn von der Planung ab. Es werden verschiedene Aspekte der Prognoseerstellung beleuchtet, und die Unterscheidung zwischen quantitativen und qualitativen Verfahren erläutert. Die Kapitel 2.1 und 2.2 liefern einen umfassenden Überblick über die traditionellen Methoden der Absatzprognose.
3 Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Prognoserechnung: Dieses Kapitel widmet sich dem Einsatz von KI in der Prognoserechnung. Es definiert KI und konzentriert sich auf künstliche neuronale Netze (KNN), Expertensysteme und Hybridsysteme. Der Aufbau und die Funktionsweise von KNN werden detailliert beschrieben, inklusive verschiedener Lernverfahren. Die Anwendungsmöglichkeiten von KNN und Expertensystemen in der betrieblichen Prognose werden erläutert.
4 Vor- und Nachteile von KI im Vergleich praxisrelevanter Prognosemodelle: Kapitel 4 analysiert Vor- und Nachteile von KI-basierten Prognosemethoden im Vergleich zu traditionellen Verfahren. Es werden verschiedene Vergleichsstudien aus der Literatur präsentiert, welche die Leistung von KNN im Vergleich zu statistischen Methoden untersuchen. Fallstudien zur Absatzprognose im Bekleidungseinzelhandel und im Bereich von Warenautomaten werden vorgestellt, welche die praktische Anwendbarkeit und Leistungsfähigkeit verschiedener Methoden beleuchten.
Absatzprognose, Künstliche Intelligenz, neuronale Netze, Expertensysteme, Hybridsysteme, Zeitreihenanalyse, quantitative Verfahren, qualitative Verfahren, Prognosegenauigkeit, Modellvergleich, Fallstudie, betriebliche Anwendung.
Die Masterarbeit untersucht den Vergleich traditioneller Absatzprognoseverfahren mit modernen Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere künstlichen neuronalen Netzen (KNN) und Expertensystemen. Ziel ist es, die jeweils beste Eignung für unterschiedliche Szenarien zu ermitteln und die Vorteile KI-basierter Ansätze aufzuzeigen.
Die Arbeit betrachtet sowohl traditionelle quantitative und qualitative Absatzprognoseverfahren als auch KI-basierte Methoden wie künstliche neuronale Netze (KNN), Expertensysteme und Hybridsysteme. Ein detaillierter Überblick über traditionelle Methoden wird ebenso gegeben wie eine umfassende Erklärung der Funktionsweise von KNN.
Der Vergleich erfolgt durch eine Gegenüberstellung der Vor- und Nachteile der einzelnen Verfahren. Die Arbeit stützt sich dabei auf Literaturstudien und präsentiert Fallstudien aus der Praxis, beispielsweise aus dem Bekleidungseinzelhandel und dem Bereich der Warenautomaten, um die Leistungsfähigkeit der verschiedenen Methoden empirisch zu belegen.
Die Arbeit konzentriert sich hauptsächlich auf künstliche neuronale Netze (KNN), insbesondere das mehrschichtige Perzeptron (MLP). Zusätzlich werden Expertensysteme und Hybridsysteme als KI-Ansätze in der Absatzprognose diskutiert.
Die Arbeit beschreibt detailliert den Aufbau und die Funktionsweise künstlicher neuronaler Netze, einschließlich des biologischen Vorbilds, des Perzeptrons, der Signalverarbeitung im Neuron, verschiedener Lernverfahren und der Anwendungsmöglichkeiten im Bereich der betrieblichen Prognose.
Die Arbeit beinhaltet Fallstudien zur Absatzprognose im Bekleidungseinzelhandel und im Bereich von Warenautomaten. Diese Fallstudien dienen dazu, den empirischen Vergleich von neuronalen Netzen mit traditionellen Methoden zu illustrieren und die praktische Anwendbarkeit der verschiedenen Methoden zu demonstrieren.
Die Arbeit zielt darauf ab, einen umfassenden Vergleich zwischen traditionellen und KI-basierten Absatzprognoseverfahren zu liefern. Sie soll Entscheidungshilfen für die Auswahl geeigneter Prognosemethoden in Abhängigkeit von unterschiedlichen Szenarien bieten und die Potenziale von KI-basierten Ansätzen in der Absatzprognose hervorheben.
Schlüsselwörter sind: Absatzprognose, Künstliche Intelligenz, neuronale Netze, Expertensysteme, Hybridsysteme, Zeitreihenanalyse, quantitative Verfahren, qualitative Verfahren, Prognosegenauigkeit, Modellvergleich, Fallstudie, betriebliche Anwendung.
Die Arbeit gliedert sich in eine Einleitung, ein Kapitel zur Definition und Begriffserklärung von Absatzprognoseverfahren, ein Kapitel zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Prognoserechnung und ein Kapitel zum Vergleich von KI-basierten und traditionellen Prognosemodellen. Jedes Kapitel wird durch eine Zusammenfassung ergänzt.
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