Die Digitalisierung ist einer der größten Wirtschaftstreiber der heutigen Zeit. Sie bedeutet für Unternehmen in vielerlei Hinsicht eine große Chance. Doch gleichzeitig sehen einige Branchen sie auch als Bedrohung. Denn große IT-Unternehmen dringen in immer weitere Bereiche entlang ihrer Wertschöpfungskette vor. Gerade Onlinehändler dürfen sich deshalb nicht abhängen lassen.
Tristan Lizardo zeigt in seiner Publikation, wie Onlinehändler und Logistikunternehmen die Digitalisierung ihres Geschäfts vorantreiben. Dazu gehört der Einsatz von Big Data Technologie wie Data Mining und die Transformation der Logistik hin zur Logistik 4.0.
Mithilfe von Data Mining Algorithmen können Unternehmen Kommissionierspitzen nivellieren. Auf der Basis der Transaktionsdaten eines Onlinehändlers hat Lizardo eine Assoziationsanalyse durchgeführt. Seine Publikation erklärt, wie Unternehmen mittels Big Data die Kommissionierung optimieren.
Aus dem Inhalt:
- FP-Growth-Algorithmus;
- Nutzwertanalyse
- Frequent Item Sets;
- Effektivität;
- Effizienzsteigerung
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Problemstellung und Rahmenbedingungen
1.2 Ziele & Aufbau der Arbeit
2 Grundlagen der Kommissionierung
2.1 Statische Kommissionierverfahren (Mann-zur-Ware-Systeme)
2.2 Dynamische Kommissionierverfahren (Ware-zum-Mann-Systeme)
2.3 Einstufige, mehrstufige, serielle und parallele Kommissionierverfahren
3 Grundlagen des Data Mining
3.1 Definition und Beschreibung
3.2 Beschreibung und grundlegende Begriffe der Assoziationsanalyse
4 Auswahl eines geeigneten Algorithmus
4.1 Vorgehen zur Auswahl eines Algorithmus
4.2 Einschränkung der zu suchenden Artikelgruppierungen
4.2.1 Häufige Artikelmengen
4.2.2 Maximal Item Sets
4.2.3 Closed Item Sets
4.2.4 Assoziationsregeln
4.2.5 Auswahl einer oder mehrerer zu berechnender Artikelgruppen
4.3 Algorithmen zum Item Set Mining
4.3.1 Einordnung der vorhandenen Item Set Mining Algorithmen
4.3.2 Apriori-Algorithmus
4.3.3 Eclat-Algorithmus und Linear Time Closed Item Set Miner
4.3.4 Frequent-Pattern-Growth-Algorithmus
4.3.5 Auswahl eines geeigneten Frequent Item Set Algorithmus
5 Implementierung des FP-Growth-Algorithmus in RapidMiner
5.1 Einführung in RapidMiner
5.2 Datenstruktur und Datenaufbereitung
5.3 Darstellung des Data Mining Prozesses
5.4 Durchführung des Data Mining Prozesses
6 Analyse der Outputdaten
6.1 Ergebnisse des programmierten Algorithmus
6.2 Bewertung der Ergebnisse
6.3 Anwendung der Ergebnisse
6.4 Ergebnis der Nivellierung der Kommissionierspitzen
7 Fazit und Ausblick
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht, wie Data Mining Methoden, spezifisch der FP-Growth-Algorithmus in RapidMiner, eingesetzt werden können, um Kommissionierspitzen im E-Commerce zu nivellieren. Ziel ist es, durch eine effizientere Auftragsstruktur und Vorkommissionierung eine gleichmäßigere Auslastung zu erreichen.
- Grundlagen der Kommissionierung und Kommissioniersysteme
- Konzepte des Data Mining und der Assoziationsanalyse
- Nutzwertanalyse zur Auswahl geeigneter Algorithmen
- Implementierung von Data Mining Prozessen in RapidMiner
- Analyse und Bewertung der Ergebnisse zur Nivellierung von Kommissionieraufkommen
Auszug aus dem Buch
1 Einleitung
Die Digitalisierung ist einer der größten Wirtschaftstreiber der heutigen Zeit und ist in vielerlei Hinsicht als Chance für Unternehmen zu begreifen. Allerdings wird sie ebenfalls als Bedrohung für ganze Branchen und Wirtschaftszweige gesehen. Große IT-Unternehmen von der amerikanischen Westküste drängen ausgehend von ihrem Stammgeschäft in immer weitere Bereiche entlang ihrer Wertschöpfungskette vor und werden zunehmend als Bedrohung für Unternehmen konservativer Branchen wahrgenommen. So drängt ein amerikanischer Onlinehändler aus Seattle in immer weitere Wirtschaftsbereiche vor, entwickelt neue Geschäftsfelder und löst sich zunehmend von seinen Wurzeln.
Zugleich wächst der Onlinehandel und wird dies nach aktuellem Kenntnisstand in den nächsten Jahren weiterhin tun. Um in diesem Geschäft bestehen zu können, müssen Unternehmen zeitnah die Digitalisierung ihres Geschäfts vorantreiben. Zu diesen Methoden gehört der Einsatz von Big Data Technologie, wie Data Mining, und die Transformation der Logistik hin zur „Logistik 4.0“. Nebst Margendruck sind die Erfüllung von Kundenanforderungen, Effektivitäts- und Effizienzsteigerungen im Unternehmen, sowie die Beschleunigung nahezu aller Unternehmensprozesse die Treiber der erfolgreichen Digitalisierung von Logistikunternehmen.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Die Arbeit identifiziert die Digitalisierung als wesentlichen Wirtschaftstreiber und formuliert das Ziel, Kommissionierprozesse im E-Commerce durch Data Mining effizienter zu gestalten.
2 Grundlagen der Kommissionierung: Es werden Definitionen und verschiedene Kommissionierverfahren, wie Mann-zur-Ware-Systeme, vorgestellt sowie der Kommissionierprozess in seine Teilschritte zerlegt.
3 Grundlagen des Data Mining: Dieses Kapitel erläutert den KDD-Prozess und führt grundlegende Begriffe der Assoziationsanalyse ein, um die theoretische Basis für die spätere Optimierung zu legen.
4 Auswahl eines geeigneten Algorithmus: Mittels einer Nutzwertanalyse wird der FP-Growth-Algorithmus als die geeignetste Methode für das Item Set Mining innerhalb der Logistikoptimierung ausgewählt.
5 Implementierung des FP-Growth-Algorithmus in RapidMiner: Die praktische Umsetzung wird detailliert beschrieben, angefangen bei der Datenaufbereitung über die Operator-Konfiguration bis hin zur Prozessdurchführung.
6 Analyse der Outputdaten: Die generierten Frequent Item Sets und Assoziationsregeln werden bewertet und auf ihre praktische Anwendbarkeit zur Nivellierung von Kommissionierspitzen geprüft.
7 Fazit und Ausblick: Die Arbeit resümiert, dass eine Nivellierung durch Data Mining erfolgreich möglich ist und zeigt auf, dass weitere Effizienzsteigerungen durch Automatisierung und leistungsfähigere IT-Systeme erreichbar sind.
Schlüsselwörter
Logistik 4.0, Data Mining, Kommissionierung, FP-Growth-Algorithmus, RapidMiner, Assoziationsanalyse, Frequent Item Sets, E-Commerce, Prozessoptimierung, Warenkorbanalyse, Nivellierung, Kommissionierspitzen, KDD-Prozess, Nutzwertanalyse, Logistik
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich mit der Optimierung von Kommissionierprozessen im E-Commerce durch den Einsatz von Data Mining Technologien, um effizienter auf Auftragsschwankungen zu reagieren.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die Arbeit verbindet logistische Grundlagen der Kommissionierung mit Methoden des Data Mining, insbesondere der Assoziationsanalyse, und deren technischer Implementierung.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Das Hauptziel ist die Nivellierung und Verstetigung des Kommissionieraufkommens, um Spitzenstunden zu entlasten und Stunden mit geringem Aufkommen besser auszulasten.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es wird eine Kombination aus Literaturrecherche, einer Nutzwertanalyse zur algorithmischen Entscheidungsfindung und einer praktischen Implementierung mittels RapidMiner durchgeführt.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil umfasst die theoretischen Grundlagen, die Auswahl des geeigneten Algorithmus, die detaillierte Beschreibung der Software-Implementierung sowie die Analyse und Bewertung der erzielten Ergebnisse.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Zentrale Begriffe sind Logistik 4.0, Data Mining, FP-Growth-Algorithmus, Frequent Item Sets, Kommissionierung und Prozessoptimierung.
Warum wurde der FP-Growth-Algorithmus gegenüber dem Apriori-Algorithmus bevorzugt?
Der FP-Growth-Algorithmus wurde aufgrund seiner höheren Geschwindigkeit und Effizienz ausgewählt, da er rechenintensive Kandidatengenerierungen, wie sie bei Apriori anfallen, vermeidet.
Welche Herausforderungen traten bei der Implementierung auf?
Eine zentrale Herausforderung war die begrenzte Speicherkapazität (RAM) des verwendeten Computers bei der Verarbeitung der großen Menge an Transaktionsdaten, was die Notwendigkeit von Datenreduzierungen oder leistungsstärkerer Hardware verdeutlichte.
Wie trägt diese Arbeit zur Effizienz in Logistikunternehmen bei?
Durch die Erkenntnisse aus der Warenkorbanalyse können Artikel vorkommissioniert werden, was die Pickzahlen während kritischer Lastspitzen reduziert und somit zu einer gleichmäßigeren Auslastung der Anlage führt.
- Citation du texte
- Tristan Lizardo (Auteur), 2019, Wie die Logistik 4.0 Daten effizient nutzt. Implementierung eines Data Mining Algorithmus zur Nivellierung von Kommissionierspitzen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/459663
