Auflistung nach Autor:in "Rieck, Julia"
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- ZeitschriftenartikelDigitale Transformation im Retoureneingang: Klassifikationsmodell zur Vorsortierung von Retourenpaketen(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 60, No. 6, 2023) Stevenson, Anthony Boyd; Rieck, JuliaDie vorliegende Arbeit präsentiert die Entwicklung eines Klassifikationsmodells und eines Software-Systems zur Vorsortierung von Retourenpaketen bei einem B2C-E-Commerce Versandhändler, dessen Rücksendungen durch die Verwendung von Retourenscheinen bearbeitet werden. Im Rahmen der Klassifikation wird mithilfe vorhandener Daten und unter Verwendung eines dreistufigen Berechungsschemas die Artikelanzahl in einem Retourenpaket vorhergesagt. Hierdurch wird eine präzisere Klassifikation gegenüber dem ersten Prototyp aus einer früheren Arbeit für die Prozessoptimierung ermöglicht. Eine Evaluierung des Systems zeigt eine signifikante Verbesserung gegenüber dem Prototyp. Das System wurde kostengünstig in die bestehende IT-Infrastruktur integriert und trägt zur Steigerung der Digitalisierung des Retourenlagers bei. Die vorgestellte Case Study belegt den Nutzen des Software-Systems und zeigt, dass Unternehmen, insbesondere KMUs, durch den Einsatz von Logistik‑4.0‑Technologien ihre Effizienz steigern und wettbewerbsfähig bleiben können. Zudem wird diskutiert, ob durch das Software-System ein Paradigmenwechsel zu Logistik 5.0 im Retoureneingang erreicht wird. This paper presents the development of a classification model and a software system for pre-sorting return packages at a B2C e‑commerce retailer whose returns are processed through the use of return slips. In the classification process, the number of items in a return package is predicted using existing data and a three-step calculation scheme. This enables a more precise classification compared to the first prototype from an earlier work for process optimization. An evaluation of the system shows a significant improvement over the prototype. The system was cost-effectively integrated into the existing IT infrastructure and helps to increase the digitization of the returns warehouse. The presented case study proves the benefit of the software system and shows that companies, especially SMEs, can increase their efficiency and remain competitive by using logistics 4.0 technologies. In addition, it is discussed whether the software system achieves a paradigm shift to Logistics 5.0 in incoming returns.
- TextdokumentGame-based Learning: Acquiring Supply Chain Management Skills Through Playing Computer Games(INFORMATIK 2021, 2021) Ganske, Michael; Meißner, Katherina; Rieck, JuliaComputer games can support university teaching by promoting strategic, planning, and networked thinking. Especially in supply chain management, many processes require coordination, effects of actions need to be predicted, and decisions are made under time pressure. A structured and analytical approach is therefore of great importance, which is particularly promoted by playing computer games. We demonstrate the use of Rise of Industry to deepen students’ understanding of supply chain management, covering logistics and production control as well as interactions and interdependencies between the components of supply chains. Using Constructive Alignment, we define intended learning outcomes and activities of a computer game-based learning course and derive requirements for selecting and adapting a computer game. Evaluating a three-day seminar, we find that students were able to apply prior knowledge to the game world and improve their decision making while experiencing the immediate economic and ecological impacts of their actions through the game.
- ZeitschriftenartikelOptimierung der Prozesse im Retoureneingang: E-Commerce Case Study für den B2C-Bereich(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 60, No. 1, 2023) Stevenson, Anthony Boyd; Rieck, JuliaDie Anzahl der Bestellungen im B2C-E-Commerce nimmt stetig zu und so auch die Anzahl der Retouren (vgl. Asdecker et al. 2021, S. 606). Bei einigen Online-Shops wurde dieses Wachstum durch die Corona-Pandemie begünstigt, was dazu führte, dass die logistischen Prozesse dem starken Anstieg der Bestellungen und Retouren nicht mehr gewachsen sind. Vor allem kleine Unternehmen mit nicht-digitalisierten Prozessen haben Schwierigkeiten, sich diesen Herausforderungen zu stellen und effizient und wirtschaftlich zu arbeiten. In einer Case Study wird das Retourenlager eines kooperierenden B2C-Onlineshops für Möbel und Wohnaccessoires analysiert und im Hinblick auf den Prozess des Retoureneingangs und der -bearbeitung optimiert. In einem ersten Schritt werden mittels Frequent Itemset Mining häufig auftretende Retouren-Charakteristika identifiziert. Aufgrund der gewonnenen Erkenntnisse werden Klassen gebildet, in die eintreffende Retouren eingeordnet werden. Die Lagermitarbeitenden werden bei dieser Vorsortierung durch einen implementierten Prototyp unterstützt, der eingehende Retouren anhand der Daten aus dem ERP-System gezielt sortiert. Durch die entsprechende Abarbeitung der Retouren ergibt sich eine deutliche Verbesserung der Prozesse gegenüber der aktuell umgesetzten FIFO-Abarbeitung. The number of orders in B2C e‑commerce is constantly increasing and so is the number of returns (cf. Asdecker et al. 2021, S. 606). For some online shops, this growth was favoured by the Corona pandemic, which led to logistical processes no longer being able to cope with the sharp increase in orders and returns. Especially small companies with non-digitised processes have difficulties to face these challenges and to work efficiently and economically. In a case study, the returns warehouse of a cooperating B2C online shop for furniture and home accessories is analysed and optimised regarding the process of receiving and processing returns. In a first step, frequently occurring return characteristics are identified by using Frequent Itemset Mining. Based on the findings, classes are defined to which incoming returns are allocated. The warehouse employees allocating the incoming returns are supported by an implemented prototype that sorts incoming returns specifically based on the data from the ERP system. The pre-sorted processing of the returns results in a significant improvement of the processes compared to the currently implemented FIFO processing.