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Titlebook: Betriebswirtschaftliche Aspekte von Industrie 4.0; Mischa Seiter,Lars Grünert,Sebastian Berlin Book 2017 Der/die Herausgeber bzw. der/die

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樓主: Opiate
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發(fā)表于 2025-3-25 07:25:01 | 只看該作者
https://doi.org/10.1007/978-3-319-76261-6s IoT-Ertragsmodellmuster dargestellt. Diese IoT-Ertragsmodellmuster lassen sich jeweils einem von drei Ertragsmodelltypen – Produkt-basiert, Service-basiert, hybrid – zuordnen. Im Rahmen einer einfachen Cashflow- und Kapitalwertanalyse wird aufgezeigt, dass sich für alle drei Ertragsmodelltypen pro
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發(fā)表于 2025-3-25 08:48:37 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 12:08:27 | 只看該作者
Nedaa Baker Al Barghuthi,Madeleine Togherd, wie sich verschiedene Risiken unter dem Einfluss der Digitalisierung zukünftig entwickeln k?nnen. Anschlie?end erfolgt neben der Auswertung von Aussagen zum ver?nderten Ablauf des SCRM die Analyse, inwiefern sich durch die Digitalisierung neue M?glichkeiten für die Implementierung eines SCRM erge
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發(fā)表于 2025-3-25 18:58:09 | 只看該作者
Nedaa Baker Al Barghuthi,Huwida E. Saidrt. Mit diesem Beitrag soll es Praxisvertretern aus den Bereichen Personal und Produktion erm?glicht werden, kompetenzbezogene Ableitungen für ihr Unternehmen zu treffen, um einen Hebel zur betriebswirtschaftlichen Nutzung der technologischen M?glichkeiten von I4.0 zur Verfügung zu haben.
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發(fā)表于 2025-3-25 23:46:37 | 只看該作者
2567-1081 dellinnovation ab. Kersten, Schr?der und Indorf analysieren die Auswirkungen der Digitalisierung auf das Supply Chain Risikomanagement. Butschan, Nestle, Munck und Gleich befassen sich mit dem Kompetenzaufbau z978-3-658-18487-2978-3-658-18488-9Series ISSN 2567-1081 Series E-ISSN 2749-3679
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發(fā)表于 2025-3-26 00:59:03 | 只看該作者
Ertragsmodelle im Internet der Dinge,s IoT-Ertragsmodellmuster dargestellt. Diese IoT-Ertragsmodellmuster lassen sich jeweils einem von drei Ertragsmodelltypen – Produkt-basiert, Service-basiert, hybrid – zuordnen. Im Rahmen einer einfachen Cashflow- und Kapitalwertanalyse wird aufgezeigt, dass sich für alle drei Ertragsmodelltypen pro
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發(fā)表于 2025-3-26 06:59:01 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 11:02:03 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 13:57:39 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 19:55:08 | 只看該作者
Abstracting Audit Data for Lightweight Intrusion Detection KDD 1999 data are used to validate the two strategies of data abstraction. The extensive test results show that the process of exemplar extraction significantly improves the detection efficiency and has a better detection performance than PCA in data abstraction.
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