M Business Administration and Business Economics; Marketing; Accounting
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Die vorliegende Arbeit lässt sich im Bereich der Bonitätsbewertung einordnen. Es gibt bisweilen kein gängiges System, mit welchem eine Debt Capacity oder eine Bonitätsbewertung ermittelt wird. In der Praxis erfolgt oftmals die Vereinfachung dieser Bewertung anhand des EBITDA. Mit dieser Arbeit soll untersucht werden, ob diese Vereinfachung sinnvoll ist. Dazu werden neben dem EBITDA auch der Free Cashflow und die Debt Capacity von Unternehmen genauer untersucht. Für 69 Unternehmen werden die Jahresabschlussdaten und Credit Ratings der Big Three zusammengestellt. Anhand der Korrelations- und Regressionsanalyse werden die Werte verglichen. Das EBITDA unterliegt dem Free Cashflow sowohl bei der Abschätzung der Debt Capacity als auch bei der Ermittlung von Credit Ratings. Beide besitzen jedoch zu wenig Aussagekraft, um nur aufgrund dieser Daten Managemententscheidungen treffen zu können. Die Vereinfachung kann in dieser Form nicht unterstützt werden, und es sollte immer eine detailliertere Prüfung vorgezogen werden. Es gibt jedoch statistisch signifikante Zusammenhänge, weshalb das EBITDA und der Free Cashflow zumindest einen Anhaltspunkt für die Bewertung bieten können.
Durch das Voranschreiten der Digitalisierung hat die Technologie Robotic Process Automtion innerhalb der letzten Jahre an Bedeutung gewonnen und findet bereits in Bereichen des Rechnungswesens Anwendung. Ein Hauptargument für die Nutzung von sogenannten Software Robotern ist die dadurch generierte Steigerung der Prozesseffizienz. Dies ermöglich die Freisetzung von Mitarbeiterkapazitäten für wertschöpfende Tätigkeiten. Durch Automatisierung im Bereich des Cash Conversion Cycles kann der Geldumschlag in Tagen verringert werden, was wiederum zu mehr Liquidität führt. Trotzdem wird Robotic Process Automation in vielen Unternehmen noch nicht verwendet.
Ziel dieser Arbeit ist es, die Gründe für oder auch gegen eine Implementierung von Robotic Process Automation zu untersuchen. Die Beantwortung der Forschungsfrage erfolgt mittels leitfadengestützter Experteninterviews. Dazu wurden Sieben Personen in leitenden Funktionen im Finanzbereich befragt.
Die Ergebnisse der Untersuchung ergaben, dass einerseits die Eliminierung von manuellen Tätigkeiten und andererseits die Verringerung von Fehlerpotentialen als Gründe für eine Implementierung von Robotic Process Automation sprechen. Allerdings wurden auf der Gegenseite Gründe wie mangelnde Ressourcen und die skeptische Haltung seitens Mitarbeitenden und Management gegenüber der Technologie genannt. Einer der wesentlichen Gründe gegen die Einführung, welcher aus den Ergebnissen hervorging, war der bereits hohe Grad der Automatisierung.
Die digitale Geschäftstransformation forciert Unternehmen regelrecht, grundlegende sowie neue Fähigkeiten zu entwickeln, um weiterhin wettbewerbsfähig zu bleiben. Unter anderem auch in der Supply Chain. Die Integration digitaler Anwendungen in diesem Bereich ist aller-dings äußerst mangelhaft.
Aus diesem Grund wird zunächst der aktuelle Grad der Digitalisierung von global agierenden Unternehmen eruiert. Als ein weiteres Ziel dieser Arbeit wird die Erreichung einer nachhaltigen Wettbewerbsfähigkeit hinsichtlich einer Supply-Chain-4.0-Integration anhand der Theorie der Business Capabilities untersucht. Dazu wird die Forschungsfrage wie folgt definiert: „Was lässt sich fundiert über den Grad der Digitalisierung von global agierenden Unternehmen in ihrer Supply Chain sagen und welche Rolle spielt dabei das Business Capability Manage-ment?”
Um die Forschungsfrage erfolgreich beantworten zu können, wird ein theoretisch-konzeptio-nelles Vorgehen angewendet. In Verbindung mit der Methode der konzentrischen Kreise wird eine umfassende Literaturrecherche ermöglicht.
Die Auseinandersetzung mit der Literatur zeigt auf, dass die Anwendung der Digitalisierung in diesem Bereich in einer Vielzahl neuer Business Capabilities mit weiterführenden positiven Auswirkungen resultiert.
Reporting der Zukunft
(2023)
Das Reporting als Kernkompetenz des Controllings befindet sich in einem Prozess der Veränderung. Die Digitalisierung und sich ändernde Anforderungen an das Controlling erfordern eine Weiterentwicklung und den Einsatz neuer Analysemethoden.
Die deskriptiv ausgerichtete Welt des Reportings erfährt durch den Einsatz von Business Analytics eine Erweiterung um prädiktive und präskriptive Methoden, die Unternehmen in der Entscheidungsfindung unterstützen sollen. Voraussetzungen für den Einsatz von Business Analytics sind die in den Unternehmen eingesetzten Technologien zur Digitalisierung der Geschäftsprozesse und die für die Analyse verwendbaren Datengrundlagen. Neben sich ändern-den Prozessen innerhalb des Reportings, gilt es auch (Analyse-)Kompetenzen zu entwickeln.
Im Rahmen der Business Analytics kommen statistische Methoden zum Einsatz, die reale Umwelten modellierbar und somit quantifizier- und berechenbar machen. Doch welche Methoden werden im Bereich Business Analytics heute verwendet und dienen bereits jetzt oder zukünftig einer Datenanalyse und -aufbereitung im Sinne einer Advanced Analytics? Anhand einer Case Study mit vier befragten Unternehmen der Region wurde der aktuelle Entwicklungsstand des Reportings in eine fünfstufige Matrix eingestuft.
Die persönliche Black-Box
(2023)
This paper sought to identify and analyze what are the barriers towards women career’s development as business leaders in Brazil and Nicaragua when it comes to the country societal variables. In order to comprehend these barriers through women’s perception, qualitative data was chosen for this investigation, which was gathered through one-to-one interviews within businesswomen from Brazil and Nicaragua that have experience in leadership positions. The results of this research confirm that societal, economic, and political factors have great influence at gender equality and in how it affects women’s progress as business leaders. Thus, it can vary considerably between countries, even when they have similar culture backgrounds. Furthermore, it is imperative to comprehend these differences in order to close any gender gap in the field.
The e-commerce market has been growing for years and this trend seems to be continuing. Online stores for clothing are very successful. It seems that hardly any company can afford not to have a digital presence. This goes hand in hand with the fact that the range of products on offer to customers is getting bigger and bigger. But it's not just the range that's getting bigger, it's also the effort customers have to make to find the right product. For this reason, many successful online stores are already relying on AI. In doing so, companies are creating opportunities for customers that an employee could hardly manage. Implemented on the website, AI can check inventory, update it in real time, predict trends and evaluate customer or user data and make suitable recommendations. This is important for the customer because with the huge choice available, for one thing, personalization is increasingly important and being presented with a relevant selection. A central question is whether the recommendations are trustworthy and whether they can be equated with a real salesperson advising the customer. After all, trust is relevant in longterm customer relationships in that it leads to loyalty and satisfaction, which in turn increases the intention to repurchase. The recommendation tools mentioned are also of particular interest for another reason. On the one hand, they help customers to get a relevant selection of the offer and thus to get faster to the desired one. On the other hand, they are relevant for companies not only because of customer satisfaction, but also because of the chance to reduce returns. The large online stores for clothing offer their customers very generous opportunities to return the goods free of charge. In doing so, the companies have responded to customer wishes, because hardly anything is more important to them when it comes to online shopping: free returns. In this way, customers have minimized the risk of having to keep goods that do not fit or please them. This thesis examines whether recommendation tools can help customers to better assess the sizes and properties of clothing, so that they receive more suitable clothing and do not even feel the need to order several sizes of the same item of clothing. It can therefore be assumed that trust in the recommendations of the AI tools reduces uncertainty, which in turn should reduce the intention to return goods. Another assumption to be tested is that of the perceived usefulness of the recommendation tools. As a prerequisite to get an assessment of these assumptions is the usage of the tools. Therefore, a survey was initiated in the DACH region to assess the extent to which usage influences the factors mentioned. It was found by means of a regression analysis that the frequency of online purchases, mediated by perceived usefulness, explains the influence on trust.
Mit Industrie 4.0 kündigte sich in Unternehmen ein großer Wandel. Dieser ist insbesondere im Bereich der Fertigung und Produktion spürbar. Von der vierten industriellen Revolution sollen Unternehmen profitieren, indem Prozesse digitalisiert und automatisiert, neue Technologien implementiert und die Wettbewerbsfähigkeit gesichert wird. Deswegen wird die Industrie 4.0 von vielen Unternehmen als Chance gesehen. Mit dem Einsatz von digitalen Technologien erhoffen sich Unternehmen, ihre Potenziale auszuschöpfen und sich Wettbewerbsvorteile zu sichern.
Im Hinblick auf die Industrie 4.0 sind jedoch kleine und mittlere Unternehmen vor Herausforderungen gestellt. Die Gründe hierfür sind vielfältig und werden in der vorliegenden Masterarbeit beleuchtet.
Dies führt dazu, dass KMU bei dem technischen, digitalen Fortschritt im Rahmen der Industrie 4.0 hinterherhinken. Es fällt ihnen schwer, den eigenen Status quo zu ermitteln und richtige Entscheidungen zu treffen, um die Hürden der Industrie 4.0 erfolgreich zu meistern. Damit dies gelingt, empfiehlt sich zu analysieren, wo das jeweilige Unternehmen aktuell steht und wie es sich abheben möchte, um seine Entscheidungen gezielt auf die Transformation von Industrie 4.0 ausrichten zu können.
Solche Orientierungshilfen, wie Referenz- oder Reifegradmodelle, die auf die Bedürfnisse der KMU eingehen und explizit auf ihre individuellen Anforderungen ausgerichtet sind, sind ein wichtiger Bestandteil der Masterarbeit.
In der vorliegenden Masterarbeit soll somit folgende Forschungsfrage beantwortet werden:
Warum sind die IT-Prozesse besonders kritisch für KMU in der Industrie 4.0 und lässt sich ein unterstützendes, reifegradbasiertes Referenzmodell zur Verbesserung der IT-Prozesse entwickeln?
Kommunikation ist Begegnung
(2022)
