Klüver / Kluever IT-Management durch KI-Methoden und andere naturanaloge Verfahren

2011
ISBN: 978-3-8348-8171-7
Verlag: Vieweg & Teubner
Format: PDF
Kopierschutz: 1 - PDF Watermark

E-Book, Deutsch, 240 Seiten, eBook

Reihe: Edition CIO

IT-Management gewinnt immer mehr an Bedeutung. Längst gibt es dazu einschlägige Tools, die jedoch gewöhnlich sehr umfangreich und schwer verständlich sind. Aufgrund unserer eigenen Erfahrungen sind für Probleme des IT-Management besonders Methoden der Künstlichen Intelligenz sehr gut geeignet- diese werden auch als Soft Computing bzw. naturanaloge Verfahren bezeichnet. Diese Methoden sind relativ leicht zu verstehen, auch für Nichtinformatiker. Das Buch thematisiert die wichtigsten Bereiche des IT-Management wie Personalmanagement, Projektmanagement und Prozess- sowie Qualitätsmanagement. In jedem Kapitel werden zu den Themen einschlägige KI-Methoden dargestellt und es wird anhand von Beispielen gezeigt, wie diese speziellen Methoden erfolgreich auf Probleme des IT-Managements angewandt werden können. Nichtprogrammierer können unter besonderen Konditionen von den Autoren Shells zu den KI-Methoden erhalten, mit denen eigene Modelle konstruiert und Probleme gelöst werden können.

PD Dr. Christina Klüver ist Privatdozentin für Informatik an der Universität Duisburg-Essen; Prof. Dr. Jürgen Klüver ist der Leiter der Forschungsgruppe COBASC an der gleichen Universität, Fakultät für Wirtschaftswissenschaften. Beide arbeiten im Schwerpunkt 'Computerbasierte Modellierung sozialer und kognitiver Prozesse'.

Zielgruppe

Professional/practitioner

Autoren/Hrsg.

Klüver, Christina

Klüver, Jürgen

Kluever, Juergen

Inhaltsverzeichnis

1;Vorwort;4
2;Inhaltsverzeichnis;5
3;1 Einleitung: Ein weites Feld;9
4;2 Die Organisation und der Mensch;19
4.1;2.1 Organisationsstrukturen und deren Dimensionen;20
4.2;2.2 Organisationsstruktur in Projekten;22
4.2.1;2.2.1 Organisationsstruktur bei geographisch verteilten Projekten;26
4.3;2.3 Formale und informale Strukturelemente;27
4.4;2.4 Fallbeispiele: Die Modellierung von institutionellen Kommunikationsflüssen durch zwei spezielle Netze;28
4.4.1;2.4.1 Fallbeispiel: Die Modellierung von Informationsflüssen in einer Organisation in Abhängigkeit von den Strukturen durch ein einfaches Netz12;28
4.4.2;2.4.2 Fallbeispiel: Analyse von Belastungen durch E-Mails in der innerbetrieblichen Kommunikation durch ein Simulationsnetz;33
4.5;2.5 Der Mensch und seine Rolle in der Organisation;37
4.5.1;2.5.1 Der allgemeine Rollenbegriff;37
4.5.2;2.5.2 Rollen-, Entscheidungs-, Kontroll- und Autoritätsstruktur;42
4.5.3;2.5.3 Verteilung von Entscheidungs-, Kontroll- und Autoritätsbefugnissen auf die einzelnen Rolleninhaber;43
4.5.4;2.5.4 Konkrete Rollen im Projektmanagement;44
4.6;2.6 Fallbeispiel: Die Entstehung sozialer Rollen durch individuelle Lernprozesse;46
4.7;2.7 Führungsstil;54
4.8;2.8 Kommunikative Kompetenzen;57
4.9;2.9 Kommunikation in geographisch verteilten Teams;61
4.10;2.10 Neuronale Netze und das SEN;61
4.11;2.11 Fallbeispiel: Klassifizierung von Kommunikationsmedien durch ein selbstorganisiert lernendes neuronales Netz;68
4.12;2.12 Grundtypen sozialer Interaktion;72
4.13;2.13 Allgemeine Betrachtung der Gruppe / Gruppenbildung;74
4.14;2.14 Einführung in die Grundlagen von Zellularautomaten (ZA);77
4.15;2.15 Fallbeispiel: Selbstorganisierte Gruppenbildung modelliert mit einem Zellularautomaten (ZA);81
4.16;2.16 Allgemeine Kommunikationsnetze in Gruppen;85
4.17;2.17 Bildung des konkreten Teams;87
4.18;2.18 Fallbeispiel: Führungsstile und Persönlichkeitstypen modelliert durch ein SEN;92
5;3 IT-Projektmanagement;97
5.1;3.1 Die Projektplanung;97
5.1.1;3.1.1 Projektstrukturplan;97
5.1.2;3.1.2 Größen- und Aufwandsschätzung;98
5.2;3.2 Fuzzy-Mengenlehre und Fuzzy-Logik;105
5.3;3.3 Fallbeispiel: Aufwandschätzungen mit Hilfe eines Fuzzy-Expertensystems;117
5.4;3.4 Aktivitätenzeitplan;122
5.5;3.5 Evolutionäre Algorithmen und der Genetische Algorithmus;127
5.6;3.6 Fallbeispiel: Optimierungen von Personalplanungen durch einen Genetischen Algorithmus;131
5.7;3.7 Risikomanagement;141
5.8;3.8 Fallbeispiel: Bonitätsanalyse (potentieller) Kunden durche in SEN;146
5.9;3.9 Fallbeispiel: Analyse der Lieferantenstruktur mit einem SEN bei Auslagerung von Teilen der Softwareentwicklung47;148
5.10;3.10 Boolesche Netze;149
5.11;3.11 Fallbeispiel: Analyse von Kooperanten durch ein Boolesches Netz;154
5.12;3.12 Die Optimierung von Zeitpuffern;158
5.13;3.13 Evolutionsstrategien;160
5.14;3.14 Fallbeispiel: Die Optimierung von Zeitpuffern durch eine Evolutionsstrategie;162
5.15;3.15 Simulated Annealing;166
5.16;3.16 Fallbeispiel: Anwendung eines SA-Modells auf das Zeitpufferproblem;170
5.17;3.17 Risikoüberwachung;172
5.18;3.18 Vorgehensmodelle;173
5.19;3.19 Fallbeispiel: Auswahl eines Vorgehensmodells durch ein Self Enforcing Network (SEN);184
6;4 Projektsteuerung und Projektkontrolle;188
6.1;4.1 Projektcontrolling;189
6.2;4.2 Fortschrittsüberwachung;191
6.2.1;4.2.1 Fortschrittsüberwachung auf der Aktivitätenebene;191
6.2.2;4.2.2 Fortschrittsüberwachung auf der Projektebene;194
6.3;4.3 Fallbeispiel: Fortschrittsanalyse von Projekten auf der Basis eines SEN;200
6.4;4.4 Fallbeispiel: Lösung des Zeitpufferproblems durch einen Genetischen Algorithmus;204
6.5;4.5 Fallbeispiel: Bearbeitung des Zeitpufferproblems durch einen Regulator Genetischen Algorithmus;206
6.6;4.6 Konfigurations- und Änderungsmanagement;212
6.7;4.7 Fallbeispiel: Reaktion auf der Basis einer SEN-Analyse auf veränderte Projektbedingungen;215
7;5 Ein noch weiteres Feld: Modelle nicht nur für IT Projektmanager;219
7.1;5.1 Fallbeispiel: Modellierung von Businessplänen und der SWOT-Analyse durch Boolesche Netze;221
7.2;5.2 Fallbeispiel: Prognose des möglichen Verkauferfolgs neuer Handy-Modelle auf der Basis eines SEN77;225
7.3;5.3 Fallbeispiel: Simulation des betrieblichen Mahnwesens durch einen Zellularautomaten78;228
7.4;5.4 Fallbeispiel: Optimierung der Einführung von Standards in Informationssystemen mit einem Genetischen Algorithmus(GA)79;231
8;6 Epilog;237
9;Literatur;239
10;Index;244

Über Autor(innen)

PD Dr. Christina Klüver ist Privatdozentin für Informatik an der Universität Duisburg-Essen; Prof. Dr. Jürgen Klüver ist der Leiter der Forschungsgruppe COBASC an der gleichen Universität, Fakultät für Wirtschaftswissenschaften. Beide arbeiten im Schwerpunkt „Computerbasierte Modellierung sozialer und kognitiver Prozesse“.