IT-Management durch KI-Methoden und andere naturanaloge Verfahren [electronic resource] /
Klüver, Christina.author.
Klüver, Jürgen.author.
IT-Management gewinnt immer mehr an Bedeutung. Aufgrund unserer eigenen Erfahrungen sind für Probleme des IT-Managements 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-Managements. In jedem Kapitel werden zu den Themen einschlägige naturanaloge Verfahren dargestellt. Der Inhalt Personalmanagement durch Genetische Algorithmen – Teambildungen durch Zellularautomaten – Zuordnung von Führungsstilen zu Persönlichkeitstypen durch neuronale Netze – Größen- und Aufwandsschätzungen durch ein Fuzzy-Expertensystem – Optimierung von Zeitpuffern durch verschiedene Evolutionäre Algorithmen – Bonitätsanalyse durch ein neuronales Netz – Auswahl von Vorgehensmodellen durch ein neuronales Netz – Auswahl von Kooperanten bei der Softwareentwicklung durch ein Boolesches Netz – Optimierung der Einführung von Standards in Informationssystemen durch einen Genetischen Algorithmus. Die Zielgruppen - Praktiker im IT-Management - Studierende der Wirtschaftswissenschaften, der Informatik und Wirtschaftsinformatik - Studierende anderer Ingenieurswissenschaften Die Autoren 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“.
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Vorwort; Inhaltsverzeichnis; 1 Einleitung: Ein weites Feld; 2 Die Organisation und der Mensch; 2.1 Organisationsstrukturen und deren Dimensionen; 2.2 Organisationsstruktur in Projekten; 2.2.1 Organisationsstruktur bei geographisch verteilten Projekten; 2.3 Formale und informale Strukturelemente; 2.4 Fallbeispiele: Die Modellierung von institutionellen Kommunikationsflüssen durch zwei spezielle Netze; 2.4.1 Fallbeispiel: Die Modellierung von Informationsflüssen in einer Organisation in Abhängigkeit von den Strukturen durch ein einfaches Netz12
2.4.2 Fallbeispiel: Analyse von Belastungen durch E-Mails in der innerbetrieblichen Kommunikation durch ein Simulationsnetz2.5 Der Mensch und seine Rolle in der Organisation; 2.5.1 Der allgemeine Rollenbegriff; 2.5.2 Rollen-, Entscheidungs-, Kontroll- und Autoritätsstruktur; 2.5.3 Verteilung von Entscheidungs-, Kontroll- und Autoritätsbefugnissen auf die einzelnen Rolleninhaber; 2.5.4 Konkrete Rollen im Projektmanagement; 2.6 Fallbeispiel: Die Entstehung sozialer Rollen durch individuelle Lernprozesse; 2.7 Führungsstil; 2.8 Kommunikative Kompetenzen
2.9 Kommunikation in geographisch verteilten Teams2.10 Neuronale Netze und das SEN; 2.11 Fallbeispiel: Klassifizierung von Kommunikationsmedien durch ein selbstorganisiert lernendes neuronales Netz; 2.12 Grundtypen sozialer Interaktion; 2.13 Allgemeine Betrachtung der Gruppe / Gruppenbildung; 2.14 Einführung in die Grundlagen von Zellularautomaten (ZA); 2.15 Fallbeispiel: Selbstorganisierte Gruppenbildung modelliert mit einem Zellularautomaten (ZA); 2.16 Allgemeine Kommunikationsnetze in Gruppen; 2.17 Bildung des konkreten Teams
2.18 Fallbeispiel: Führungsstile und Persönlichkeitstypen modelliert durch ein SEN3 IT-Projektmanagement; 3.1 Die Projektplanung; 3.1.1 Projektstrukturplan; 3.1.2 Größen- und Aufwandsschätzung; 3.2 Fuzzy-Mengenlehre und Fuzzy-Logik; 3.3 Fallbeispiel: Aufwandschätzungen mit Hilfe eines Fuzzy-Expertensystems; 3.4 Aktivitätenzeitplan; 3.5 Evolutionäre Algorithmen und der Genetische Algorithmus; 3.6 Fallbeispiel: Optimierungen von Personalplanungen durch einen Genetischen Algorithmus; 3.7 Risikomanagement; 3.8 Fallbeispiel: Bonitätsanalyse (potentieller) Kunden durche in SEN
3.9 Fallbeispiel: Analyse der Lieferantenstruktur mit einem SEN bei Auslagerung von Teilen der Softwareentwicklung473.10 Boolesche Netze; 3.11 Fallbeispiel: Analyse von Kooperanten durch ein Boolesches Netz; 3.12 Die Optimierung von Zeitpuffern; 3.13 Evolutionsstrategien; 3.14 Fallbeispiel: Die Optimierung von Zeitpuffern durch eine Evolutionsstrategie; 3.15 Simulated Annealing; 3.16 Fallbeispiel: Anwendung eines SA-Modells auf das Zeitpufferproblem; 3.17 Risikoüberwachung; 3.18 Vorgehensmodelle; 3.19 Fallbeispiel: Auswahl eines Vorgehensmodells durch ein Self Enforcing Network (SEN)
4 Projektsteuerung und Projektkontrolle
Includes bibliographical references and index.
IT-Management gewinnt immer mehr an Bedeutung. Aufgrund unserer eigenen Erfahrungen sind für Probleme des IT-Managements 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-Managements. In jedem Kapitel werden zu den Themen einschlägige naturanaloge Verfahren dargestellt. Der Inhalt Personalmanagement durch Genetische Algorithmen – Teambildungen durch Zellularautomaten – Zuordnung von Führungsstilen zu Persönlichkeitstypen durch neuronale Netze – Größen- und Aufwandsschätzungen durch ein Fuzzy-Expertensystem – Optimierung von Zeitpuffern durch verschiedene Evolutionäre Algorithmen – Bonitätsanalyse durch ein neuronales Netz – Auswahl von Vorgehensmodellen durch ein neuronales Netz – Auswahl von Kooperanten bei der Softwareentwicklung durch ein Boolesches Netz – Optimierung der Einführung von Standards in Informationssystemen durch einen Genetischen Algorithmus. Die Zielgruppen - Praktiker im IT-Management - Studierende der Wirtschaftswissenschaften, der Informatik und Wirtschaftsinformatik - Studierende anderer Ingenieurswissenschaften Die Autoren 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“.
Management information systems.
Computer science.
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Management of Computing and Information Systems.
Information Systems Applications (incl. Internet).