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1. (2009), S. 40 195 Vgl. Blackhurst, J. et al. (2004), S. 1639ff.; Haehling von Lanzenauer, C., PilzGlombik, K. (2002), S. 59ff.; Kortus-Schultes, D., Ferfer, U. (2005), S. 33. 196 Vgl. Blackhurst, J. et al (2004), S. 1639ff. 197 Vgl. Schulze, U. (2009), S. 40ff. 198 Vgl. Blackhurst, J. et al. (2004), S. 1639ff.; Haehling von Lanzenauer, C., PilzGlombik, K. (2002), S. 59ff.; Lee, H. L., Billington, C. (1993), S. 835ff.; Wu, T. et al.
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2. (2011), S. 332ff. 159 Vgl. Haehling von Lanzenauer, C., Pilz-Glombik, K. (2002), S. 59ff. 160 Vgl. Zhou, H. et al. (2011), S. 332ff. 161 Vgl. Zhou, H. et al. (2011), S. 332ff.
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3. (2014), S. 22; Reynolds, H. (2016b), S. 6f. 41 Vgl. Earley, S. (2015), S. 8f.; Feldman, S. (2016), S. 38ff.; Reynolds, H., Feldman, S.
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4. (2014), S. 22. 42 Vgl. Earley, S. (2015), S. 8f. 43 Vgl. Feldman, S. (2016), S. 38ff.; Reynolds, H., Feldman, S. (2014), S. 22; Reynolds, H. (2016a), S. 6f. 44 Vgl. Earley, S. (2015), S. 8f.; Furbach, U. et al. (2015), S. 29ff. 45 Vgl. Feldman, S. (2016), S. 38ff. 46 Vgl. Modha, D. S. et al. (2011), S. 62ff. 47 Vgl. Modha, D. S. et al. (2011), S. 62ff. Schriftenreihe Logistikforschung Bd. 53: Einsatzpotentiale von Cognitive Computing 8
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5. 33; Schulze, U. (2009), S. 40. 207 Vgl. Blackhurst, J. et al. (2004), S. 1639ff.; Lee, H. L., Billington, C. (1993), S. 835ff.; Sengupta, S. (2013), S. 58ff.; Wu, T. et al. (2007), S. 1665ff. 208 Vgl. Chen, D. Q. et al. (2015), S. 4ff. 209 Vgl. Chen, D. Q. et al. (2015), S. 4ff. Schriftenreihe Logistikforschung Bd. 53: Einsatzpotentiale von Cognitive Computing 24 3.4 Einsatz von Informationstechnologie IT-Systeme sollen bei der Entscheidungsfindung unterstützen und zu einer Überwindung der genannten Problemfelder beitragen.210 Sie dienen als verbindendes Element zwischen den unterschiedlichen Partnern der SC.211 Hierzu finden verschiedene Technologien und Systeme Anwendung.
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6. 4.1.1 Expertenbefragung Die verschiedenen Methoden der Experteneinbindung lassen sich in vier Formen klassifizieren. Experten können einzeln, in der Gruppe oder auch mehrmals befragt werden, wie es im Rahmen der sogenannten Delphi-Methode erfolgt. Im Zuge einer Schätzklausur liegt der Fokus auf der Beobachtung gruppendynamischer Aspekte. Die Methoden lassen sich darüber hinaus nach ihrem Vorgehen untergliedern. Im Gegensatz zum dialogischen Vorgehen, bei dem der Austausch mit beziehungsweise zwischen den Experten forciert werden soll, verfolgt das analytische Vorgehen die Erfassung von Expertenurteilen. Die 229 Vgl. Buber, R., Holzmüller, H. H. (2009), S. 671f.
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7. 4.2.1 Leitfadengestützte Experteninterviews Im Zeitraum vom 13.04.2016 bis 24.06.2016 sind elf Interviews geführt und so zwölf Experten befragt worden. Mit Ausnahme eines Interviews fanden alle Experteninterviews in Einzelgesprächen statt. Insgesamt wurden 15 260 Vgl. Mayring, P. (2015), S. 67-87. 261 Vgl. Mayring, P. (2015), S. 86-87. 262 Vgl. Mayring, P. (2015), S. 87. Schriftenreihe Logistikforschung Bd. 53: Einsatzpotentiale von Cognitive Computing 33 Ansprechpartner kontaktiert. Dazu wurde sowohl das private wie berufliche Netzwerk der Autorin genutzt. In Anlehnung an das sogenannte Schneeballverfahren263 wurden die befragten Experten im Anschluss an das Interview außerdem um die Empfehlung weiterer Kontaktpersonen aus dem eigenen Netzwerk gebeten. Die Abbildung 6 gibt Auskunft über relevante Charakteristika der Experten.
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8. Abbildung 1: Iterativer Lernprozess Quelle: Eigene Abbildung nach: Shi, Z. (2011): S.18.
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9. Baur, N., Blasius, J. (2014): Handbuch Methoden der empirischen Sozialforschung, Wiesbaden 2014.
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10. Benz, M. (2016): Wer die Daten hat, macht das Geschäft, in: Logistik Heute 2016, o. Jg., o. Nr., S. 46-47.
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11. Blackhurst, J., Wu, T., O’Grady, P. (2004): Network-based approach to modelling uncertainty in a supply chain, in: International Journal of Production Research 2004, 42. Jg., Nr. 8, S. 1639-1658.
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12. Blanchard, D. (2014): Supply Chains Need to Be Ready for the Internet of Things, in: Industryweek 2014, o. Jg., o. Nr., S. 26-28.
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13. Brüsemeister, T. (2008): Qualitative Forschung, 2. Aufl., Wiesbaden 2008.
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14. Brannan, M. (2011): Improving the supply chain through business intelligence, in: Focus 2011, o. Jg., o. Nr., S. 38-42.
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15. Bretzke, W.-R., Ploenes, P. (2004): Wenn‘s hinten und vorne nicht passt, in: Computerwoche 2004, o.Jg., Nr. 6, S. 40-41.
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16. Cassidy, W. B. (2014): The Internet of ‘Transportation Things’, in: The Journal of Commerce 2014, o. Jg., o. Nr., S. 4.
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17. Chae, B. K., Olson, D. L. (2013): Business Analytics for Supply Chain: A Dynamic-Capabilities Framework, in: International Journal of Information Technology & Decision Making 2013, 12. Jg., Nr. 1, S. 9-26.

18. Chae, B., Olson, D., Sheu, C. (2014): The impact of supply chain analytics on operational performance: a resource-based view, in: International Journal of Production Research 2014, 52. Jg., Nr. 16, S. 4695-4710.
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19. Chen, D. Q., Preston, D. S., Swink, M. (2015): How the Use of Big Data Analytics Affects Value Creation in Supply Chain Management, in: Journal of Management Information Systems 2015, 32. Jg., Nr. 4, S. 4-39.

20. Der Begriff Analytics lässt sich nicht einer einzelnen Technologie oder Methodik zuordnen.77 Vielmehr beschreibt der Ausdruck eine Kombination verschiedener IT-gestützter Anwendungen, welche die Datenverarbeitung und-analyse zum Ziel haben.78 Zu Methoden im Bereich der Predictive beziehungsweise Prescriptive Analytics, der IT-gestützten Zukunftsforschung79, zählen unter anderem die mathematische Optimierung und Simulationen.80 77 Vgl. Chae, B. et al. (2014), S. 4695ff. 78 Vgl. Chae, B. et al. (2014), S. 4695ff. 79 Vgl. Marlinghaus, S., von der Gracht, H. (2013). 80 Vgl. Chae, B. K., Olson, D. L. (2013), S. 9ff.
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21. Die SC kann heute nicht mehr als lineare Kette verstanden werden, vielmehr existieren Unternehmensnetzwerke.127 Innerhalb dieser Netzwerke agieren unter anderem Zulieferer, Produzenten, Großhändler, Speditionen und weitere Dienstleister sowie Einzelhändler.128 Jede der Parteien kann Teil mehrerer unterschiedlicher Netzwerke sein.129 Die Partner sind durch eine Infrastruktur in Form von Transporten, Informations- und Finanzströmen miteinander verbunden.130 123 Vgl. Werner, H. (2013), S.7 ff. 124 Vgl. Werner, H. (2013), S.7 ff. 125 Vgl. Werner, H. (2013), S.7 ff. 126 Vgl. Werner, H. (2013), S.7 ff. 127 Vgl. Schulze, U. (2009), S. 35. 128 Vgl. Blackhurst, J. et al. (2004), S. 1639ff.; Köhler, R. et al. (2007), S. 1721ff. 129 Vgl. Mentzer, J. T. et al. (2001), S. 1ff. 130 Vgl. Blackhurst, J. et al. (2004), S. 1639ff.
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22. Earley, S. (2016): Getting started with cognitive computing, in: KM World 2016, 25. Jg., Nr. 4, S. 12-14.
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23. et al (2013), S. 2123ff.; Surana, A. et al. (2005), S. 4235ff. 188 Vgl. o.V. (2010), S. 34. 189 Vgl. Haehling von Lanzenauer, C., Pilz-Glombik, K. (2002), S. 59ff.; Kortus-Schultes, D., Ferfer, U. (2005), S. 33; o.V. (2010), S. 34. 190 Vgl. Benz, M. (2016), S. 46f. 191 Vgl. Brannan, M. (2011), S. 38ff. 192 Vgl. Göpfert, I. (2016), S. 320; Haehling von Lanzenauer, C., Pilz-Glombik, K. (2002), S. 59ff. 193 Vgl. Kortus-Schultes, D., Ferfer, U. (2005), S. 33. 194 Vgl. Blackhurst, J. et al. (2004), S. 1639ff.; Isik, F. (2010), S. 3681ff.; Schulze, U.
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24. Feldman, S. (2016): Cognitive Computing – If I Only Had A(Nother) Brain, in: Online Searcher 2016, o. Jg., o. Nr., S. 38-45.
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25. Feldman, S., Reynolds, H. (2014): Cognitive computing: A definition and some thoughts, in: KM World 2014, 23. Jg., Nr. 10, S. 20.
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26. Göpfert, I. (2016): Logistik der Zukunft, 7. Aufl., Wiesbaden 2016.
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27. Gläser, J., Laudel, G. (2010): Experteninterviews und qualitative Inhaltsanalyse – Als Instrumente rekonstruierender Untersuchungen, 4. Aufl., Wiesbaden 2010.
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28. Haehling von Lanzenauer, C., Pilz-Glombik, K. (2002): Coordinating supply chain decisions: an optimization model, in: OR Spectrum 2002, o. Jg., Nr. 24, S. 59-78.
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29. Herforth, S. (2014): Predictive Analytics – Digitales Gold schürfen, in: Beschaffung aktuell 2014, o. Jg., Nr. 11, S. 18.
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30. IBM (2016): Watson Services. URL: https://www.ibm.com/watson/ developercloud/services-catalog.html, Abruf am 22.07.2016.
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31. Isik, F. (2010): An entropy-based approach for measuring complexity in supply chains, in: International Journal of Production Research 2010, 48. Jg., Nr. 12, S. 3681-3696.
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32. Köhler, R., Küpper, H.-U., Pfingsten, A. (2007): Handwörterbuch der Betriebswirtschaft, Schäfer Poeschel Verlag 2007.
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33. Kaiser, R. (2014): Qualitative Experteninterviews – Konzeptionelle Grundlagen und praktische Durchführung, Wiesbaden 2014.
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34. Kent, E. L. (2015): An evolution in computing, in: KM World 2015, 24. Jg., Nr. 10, S. 22-23.
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35. Kortus-Schultes, D., Ferfer, U. (2005): Logistik und Marketing in der Supply Chain – Wertsteigerung durch virtuelle Geschäftsmodelle, Wiesbaden 2005.
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36. L. (2013), S. 9ff.; Chae, B. et al. (2014), S. 4695ff. 222 Vgl. Blanchard, D. (2014), S. 28. 223 Vgl. o.V. (2015d), S. 8. 224 Vgl. Rozados, I. V., Tjahjono, B. (2014), S. 7. 225 Vgl. Cassidy, W. B. (2014), S. 4; Vgl. Chae, B. K., Olson, D. L. (2013), S. 9ff.; Chae, B. et al. (2014), S. 4695ff. 226 Vgl. Blanchard, D. (2014), S. 28; Cassidy, W. B. (2014), S. 4; Vgl. Chae, B. K., Olson, D. L. (2013), S. 9ff.; Chae, B. et al. (2014), S. 4695ff. 227 O.V. (2014), S. 66. Schriftenreihe Logistikforschung Bd. 53: Einsatzpotentiale von Cognitive Computing 26 benötigten Systeme sind über verschiedene Unternehmen hinweg zu etablieren.
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37. Lamont, J. (2015): Cognitive Computing: Real-World applications for an emerging technology, in KM World 2015, 24. Jg., Nr. 8, S. 8-9.
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38. Langdale, P. (2008): Putting intelligence in your supply chain, in: Manufacturers’ Monthly 2008, o. Jg., o. Nr., S. 26-27.
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39. Laucken, U., Schick, A., Höge, H. (1996): Einführung in das Studium der Psychologie, Stuttgart 1996.
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40. Lee, H. L., Billington, C. (1993): Material Management in Decentralized Supply Chains, in: Operations Research 1993, 41. Jg., Nr. 5, S. 835-847.

41. Liu, S., Leat, M., Moizer, J., Megicks, P., Kasturiratne, D. (2013): A decisionfocused knowledge management framework to support collaborative decision making for lean supply chain management, in: International Journal of Production Research 2013, 51. Jg., Nr. 7, S. 2123-2137.
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42. Maienschein, B. (2010): Intelligente Supply Chains leben von ihrer Datenqualität, in: Maschinenmarkt 2010, o. Jg., Nr. 11, S. 24-25.
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43. Mann, H., Kumar, U., Kumar, V., Mann, I. J. S. (2010): Drivers of Sustainable Supply Chain Management, in: The IUP Journal of Operations Management 2010, 9. Jg., Nr. 4, S. 52-63.
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44. Marchese, K., Dollar, B. (2015): Supply Chain Talent of the Future – Findings from the third annual supply chain survey, New York 2015.
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45. Marlinghaus, S., von der Gracht, H. (2013): Forschung und Supply Chain Management – Vom Einbinden der Zukunft in den Einkaufsprozess, in: Beschaffung aktuell 2013, o. Jg., Nr. 9, S. 14.
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46. Mattys, K. (2014): Vision vom Cybernetic Friend, in: LEAD digital 2014, o. Jg., Nr. 11, S. 26-31.
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47. Mayring, P. (2015): Qualitative Inhaltsanalyse – Grundlagen und Techniken, 12.
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48. Modha, D. S., Ananthanarayanan, R., Esser, S. K., Ndirango, A., Sherbody, A. J., Singh, R. (2011): Cognitive Computing, in: Communications of the ACM 2011, 54. Jg., Nr. 8, S. 62-71.
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49. Niederberger, M., Wassermann, S. (2015): Methoden der Experten- und Stakeholdereinbindung in der sozialwissenschaftlichen Forschung, Wiesbaden 2015.
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50. Nohl, A.-M. (2009): Interview und dokumentarische Methode – Anleitung für die Forschungspraxis, 3. Aufl., Wiesbaden 2009.
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51. o.V. (2010): Lieferketten-Management: Automobilindustrie vermisst Effizienz – Bremsklotz Daten-Wirrwarr, in: Industrieanzeiger 2010, o. Jg., Nr. 10, S. 34.
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52. o.V. (2014): Zitate der Woche, in: Markt & Technik 2014, o. Jg., Nr. 50, S. 66.
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53. o.V. (2015a): Cognitive Computing wird zum Milliardenmarkt, in: business impact 2015, o. Jg., Nr. 1, S. 30.
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54. o.V. (2015b): Das neue Computing mit Watson – predictive, cognitive und creative?, in: Computerwoche 2015, o. Jg., Nr. 23.
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55. o.V. (2015c): Cognitive computing for cooks, in: KM World 2015, 24. Jg., Nr. 9, S. 6.
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56. Quelle: Eigene Darstellung nach: Gläser, J., Laudel, G. (2010): S.164. Zwei der Interviews wurden in englischer Sprache geführt und im Zuge der Transkription ins Deutsche übersetzt, um ein einheitliches Sprachniveau aller Interviews zu schaffen. Die transkribierten Interviews finden sich in Anhang C.
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57. Reynolds, H. (2016a): Big data and cognitive computing – Part 1, in KM World 2016, 25 Jg., Nr. 1, S. 6-7.
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58. Reynolds, H. (2016b): Big data and cognitive computing – Part 2, in KM World 2016, 25 Jg., Nr. 2, S. 6-7.
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59. Rozados, I. V., Tjahjono, B. (2014): Big Data Analytics in Supply Chain Management: Trends and Related Research, Bali 2014.
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60. Schriftenreihe Logistikforschung Bd. 53: Einsatzpotentiale von Cognitive Computing 16 Unternehmen zu beobachten.123 Die Information wird innerhalb des Unternehmens an die jeweils vorgelagerte Wertschöpfungsstufe weitergereicht.124 Im Zuge der Erfüllung des Kundenauftrags erfolgt der Warenfluss in die entgegengesetzte Richtung über die involvierten Unternehmensbereiche hinweg zum Kunden.125 Nach Ablieferung der vereinbarten Leistungen leitet der Kunde den Finanzmittelfluss ein, der wiederum durch das Unternehmen gelenkt und teilweise an die jeweiligen Vorlieferanten weitergeführt wird.126 Abbildung 3: Order-to-Payment-S Quelle: Eigene Abbildung nach: Werner (2013): S.68.
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61. Schriftenreihe Logistikforschung Bd. 53: Einsatzpotentiale von Cognitive Computing 75 Literaturverzeichnis Ansari, Z. N., Qureshi, M. N. (2015): Sustainability in Supply Chain Management: An Overview, in: The IUP Journal of Supply Chain Management 2015, 12. Jg., Nr. 2, S. 24-46.
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62. Schriftenreihe Logistikforschung Bd. 53: Einsatzpotentiale von Cognitive Computing 76 Earley, S. (2015): Cognitive computing, machine learning and personalization – New marketing constructs or new capabilities?, in: KM World 2015, 24. Jg., Nr. 10, S. 8-9.
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63. Schriftenreihe Logistikforschung Bd. 53: Einsatzpotentiale von Cognitive Computing 77 Koplowitz, R. (2015): Hey, enterprises, AI is in the house, in: KM World 2015, 24. Jg., Nr. 10, S. 1.
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64. Schriftenreihe Logistikforschung Bd. 53: Einsatzpotentiale von Cognitive Computing 78 Mentzer, J. T., DeWitt, W., Keebler, J. S., Min, S., Nix, N. W., Smith, C. D., Zacharia, Z. G. (2001): Defining Supply Chain Management, in: Journal of Business Logistics 2001, 22. Jg., Nr. 2, S. 1-25.
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65. Schriftenreihe Logistikforschung Bd. 53: Einsatzpotentiale von Cognitive Computing 79 Reynolds, H., Feldman, S. (2014): Cognitive Computing: Beyond the Hype, in: KM World 2014, 23. Jg., Nr. 7, S. 22.
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66. Schriftenreihe Logistikforschung Bd. 53: Einsatzpotentiale von Cognitive Computing 80 Internetquellen Friedman, L. (2015): The CEO of IBM just made a bold prediction about the future of artificial intelligence. URL: http://uk.businessinsider.com/ginni-romettyon -ibm-watson-and-ai-2015-5, Abruf am 12.07.2016.
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67. Schulze, U. (2009): Informationstechnologieeinsatz im Supply Chain Management, Diss., Wiesbaden 2009.
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68. Schweppenhäuser, G. (2001): Die Fluchtbahn des Subjekts – Beiträge zu Ästhetik und Kulturphilosophie, Münster 2001.
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69. Sengupta, S. (2013): 10 Trends, in: Logistics Management 2013, 52. Jg., Nr. 7, S. 58-64.
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70. Shi, Z. (2011): Advanced Artificial Intelligence, Singapur 2011.
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71. Spies, R. (2014): Cognitive Computing, in: CIO – IT-Strategie für Manager, Meldung vom 22.01.2014.
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72. Surana, A., Kumara, S., Greaves, M., Raghavan, U. N. (2005): Supply-chain networks: a complex adaptive systems perspective, in: International Journal of Production Research 2005, 43. Jg., Nr. 20, S. 4235-4265.
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73. Vaske, H. (2015): Die digitale Transformation lässt keinen Stein auf dem anderen, in: Computerwoche 2015, o. Jg., Nr. 47.
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74. Weiss, H. (2014): Siri, Google now & Co. sind erst der Anfang, in: VDI Nachrichten 2014, 39. Jg., Nr. 40, S. 20.
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75. Werner, H. (2013): Supply Chain Management – Grundlagen, Strategien, Instrumente und Controlling, 5. Aufl., Wiesbaden 2013.
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76. Wu, T., Blackhurst, J., O’Grady, P. (2007): Methodology for supply chain disruption analysis, in: International Journal of Production Research 2007, 45. Jg., Nr. 7, S. 1665-1682.
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77. Zhou, H., Benton, W. C., Schilling, D. A., Milligan, G. W. (2011): Supply Chain Integration and the SCOR Model, in: Journal of Business Logistics 2011, 32. Jg., Nr. 4, S. 332-334.
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1. Motivators and Inhibitors for Business Analytics Adoption from the Cross-Cultural Perspectives: A Data Mining Approach. (2024). Min, Hokey ; Lea, Bih-Ru.
   In: Information Systems Frontiers.
   RePEc:spr:infosf:v:26:y:2024:i:3:d:10.1007_s10796-023-10399-1.

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2. Human-related capabilities in big data analytics: a taxonomy of human factors with impact on firm performance. (2023). Korherr, Philipp ; Kanbach, Dominik.
   In: Review of Managerial Science.
   RePEc:spr:rvmgts:v:17:y:2023:i:6:d:10.1007_s11846-021-00506-4.

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3. Transforming Supply Chains: Powering Circular Economy with Analytics, Integration and Flexibility Using Dual Theory and Deep Learning with PLS-SEM-ANN Analysis. (2023). Adeel, Umar ; Yeo, Sook Fern ; Shafique, Muhammad Noman ; Rashid, Ammar.
   In: Sustainability.
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4. The Impact of Business Intelligence and Analytics Adoption on Decision Making Effectiveness and Managerial Work Performance. (2023). Muntean, Mihaela ; Hurbean, Luminiea ; Militaru, Florin ; Danaiata, Doina.
   In: Scientific Annals of Economics and Business (continues Analele Stiintifice).
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5. Supply chain analytics adoption: Determinants and impacts on organisational performance and competitive advantage. (2022). Tsolakis, Naoum ; Kalaitzi, Dimitra.
   In: International Journal of Production Economics.
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6. Reducing Food Waste in the Retail Supply Chains by Improving Efficiency of Logistics Operations. (2021). Nikolicic, Svetlana ; Bojic, Sanja ; Kilibarda, Milorad ; Maslaric, Marinko ; Mircetic, Dejan.
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7. A Research Review and Taxonomy Development for Decision Support and Business Analytics Using Semantic Text Mining. (2020). Kő, Andrea ; Gillani, Saira ; Ko, Andrea.
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8. Values, challenges and future directions of big data analytics in healthcare: A systematic review. (2019). Kumar, S ; Galetsi, P ; Katsaliaki, K.
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9. Performance cause and effect studies: Analyzing high performance manufacturing companies. (2019). Gouvea, Sergio Eduardo ; de Lima, Edson Pinheiro ; Okoshi, Cleina Yayoe.
   In: International Journal of Production Economics.
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10. Business analytics use in CRM: A nomological net from IT competence to CRM performance. (2019). Lee, Jun Yeong ; Nam, Dalwoo.
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11. Big data on the shop-floor: sensor-based decision-support for manual processes. (2018). Stein, Nikolai ; Meller, Jan ; Flath, Christoph M.
    In: Journal of Business Economics.
    RePEc:spr:jbecon:v:88:y:2018:i:5:d:10.1007_s11573-017-0890-4.

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12. Investment decision-making and coordination of a three-stage supply chain considering Data Company in the Big Data era. (2018). Yi, Shu-Ping ; Liu, Pan.
    In: Annals of Operations Research.
    RePEc:spr:annopr:v:270:y:2018:i:1:d:10.1007_s10479-018-2783-5.

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13. A study on supply chain investment decision-making and coordination in the Big Data environment. (2018). Yi, Shu-Ping ; Liu, Pan.
    In: Annals of Operations Research.
    RePEc:spr:annopr:v:270:y:2018:i:1:d:10.1007_s10479-017-2424-4.

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14. Distribution network design with big data: model and analysis. (2018). Wang, Gang ; Gunasekaran, Angappa.
    In: Annals of Operations Research.
    RePEc:spr:annopr:v:270:y:2018:i:1:d:10.1007_s10479-016-2263-8.

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15. Big Data and supply chain management: a review and bibliometric analysis. (2018). Papadopoulos, Thanos ; Childe, Stephen J ; Mishra, Deepa ; Gunasekaran, Angappa.
    In: Annals of Operations Research.
    RePEc:spr:annopr:v:270:y:2018:i:1:d:10.1007_s10479-016-2236-y.

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16. Back in business: operations research in support of big data analytics for operations and supply chain management. (2018). Hill, Raymond R ; Skipper, Joseph B ; Boone, Christopher A ; Hazen, Benjamin T.
    In: Annals of Operations Research.
    RePEc:spr:annopr:v:270:y:2018:i:1:d:10.1007_s10479-016-2226-0.

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17. Understanding big data analytics capabilities in supply chain management: Unravelling the issues, challenges and implications for practice. (2018). Kumar, Niraj ; Kawalek, John Paul ; Arunachalam, Deepak.
    In: Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review.
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18. Business intelligence & analytics in management accounting research: Status and future focus. (2018). Rikhardsson, Pall ; Yigitbasioglu, Ogan.
    In: International Journal of Accounting Information Systems.
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19. Einsatzpotentiale von Cognitive Computing zur Unterstützung der Entscheidungsfindung im Supply Chain Management. (2017). Peretzke, Julia ; Sandhaus, Gregor .
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20. Decision-Making in a Real-Time Business Simulation Game: Cultural and Demographic Aspects in Small Group Dynamics. (2017). Seppala, Tomi ; Lainema, Timo ; Malo, Pekka ; Bragge, Johanna ; Kallio, Henrik.
    In: International Journal of Information Technology & Decision Making (IJITDM).
    RePEc:wsi:ijitdm:v:16:y:2017:i:03:n:s0219622017500171.

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21. Mitigating Supply Chain Risk via Sustainability Using Big Data Analytics: Evidence from the Manufacturing Supply Chain. (2017). Venkatesh, Mani ; Delgado, Catarina ; Mani, Venkatesh ; Patel, Purvishkumar ; Hazen, Benjamin T.
    In: Sustainability.
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22. Impact of business analytics and enterprise systems on managerial accounting. (2017). Yan, Zhaokai ; Vasarhelyi, Miklos ; Appelbaum, Deniz ; Kogan, Alexander.
    In: International Journal of Accounting Information Systems.
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23. An exploratory study of the adoption, application and impacts of continuous auditing technologies in small businesses. (2016). Dull, Richard ; Rikhardsson, Pall.
    In: International Journal of Accounting Information Systems.
    RePEc:eee:ijoais:v:20:y:2016:i:c:p:26-37.

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24. Insights from hashtag #supplychain and Twitter Analytics: Considering Twitter and Twitter data for supply chain practice and research. (2015). Chae, Bongsug.
    In: International Journal of Production Economics.
    RePEc:eee:proeco:v:165:y:2015:i:c:p:247-259.

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