Data-Mining basierte Absatzprognosen unter Einbeziehung des Wetters – Lassen sich Lebensmittelabfälle mittels intelligenter Systeme reduzieren?

dc.contributor.author	Christensen, Björn
dc.contributor.editor	Clasen, Michael
dc.contributor.editor	Kersebaum, K. Christian
dc.contributor.editor	Meyer-Aurich, Andreas
dc.contributor.editor	Theuvsen, Brigitte
dc.date.accessioned	2018-10-31T12:28:50Z
dc.date.available	2018-10-31T12:28:50Z
dc.date.issued	2013
dc.description.abstract	Vor dem Hintergrund der aktuellen Diskussionen um die Reduktion von Abfällen verderblicher Lebensmittel wird im vorliegenden Beitrag ein Praxisbeispiel vorgestellt, wie sich mittels intelligenter Prognosesysteme (unter anderem unter Einbeziehung des Wetters) in größeren Filialbäckereien Retourenmengen reduzieren lassen, ohne dass dieses zu Lasten des Umsatzes geht.	de
dc.identifier.isbn	978-3-88579-605-3
dc.identifier.pissn	1617-5468
dc.identifier.uri	https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/17614
dc.language.iso	de
dc.publisher	Gesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartof	Massendatenmanagement in der Agrar- und Ernährungswirtschaft – Erhebung – Verarbeitung – Nutzung
dc.relation.ispartofseries	Lecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-211
dc.title	Data-Mining basierte Absatzprognosen unter Einbeziehung des Wetters – Lassen sich Lebensmittelabfälle mittels intelligenter Systeme reduzieren?	de
dc.type	Text/Conference Paper
gi.citation.endPage	42
gi.citation.publisherPlace	Bonn
gi.citation.startPage	39
gi.conference.date	20.-21. Februar 2013
gi.conference.location	Potsdam
gi.conference.sessiontitle	Regular Research Papers

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