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.identifier.isbn	978-3-88579-605-3
dc.identifier.issn	1617-5468
dc.identifier.uri	http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/17614
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.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
dc.pubPlace	Bonn
mci.reference.pages	39-42
mci.conference.sessiontitle	Regular Research Papers
mci.conference.location	Potsdam
mci.conference.date	20.-21. Februar 2013