IT-Management durch KI-Methoden und andere naturanaloge Verfahren (eBook)

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“.

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