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Cloud computing is an essential part of the digital transformation journey. It offers many benefits to organisations, including the advantages of scalability and agility. Cloud customers see cloud computing as a moving train that every organisation needs to catch. This means that adoption decisions are made quickly in order to keep up with the new trend. Such quick decisions have led to many disappointments for cloud customers and have questioned the cost of the cloud. This is also because there is a lack of criteria or guidelines to help cloud customers get a complete picture of what is required of them before they go to the cloud. From another perspective, as new technologies force changes to the organizational structure and business processes, it is important to understand how cloud computing changes the IT and non-IT departments and how can this be translated into costs.
Accordingly, this research uses the total cost of ownership approach and transaction cost theory to develop a customer-centric model to estimate the cost of cloud computing. The Research methodology used the Design Science Research approach. Expert interviews were used to develop the model. The model was then validated using four case studies. The model, named Sunny, identifies many costs that need to be estimated, which will help to make the cloud-based digital transformation journey less cloudy. The costs include Meta Services, Continuous Contract management, Monitoring and ITSM Adjustment. From an academic perspective, this research highlights the management efforts required for cloud computing and how misleading the rapid provision potential of the cloud resources can be. From a business perspective, proper estimation of these costs would help customers make informed decisions and vendors make realistic promises.
Die in der Versorgungslogistik internationaler Automobilhersteller in China immanenten Risiken werden bislang bei versorgungslogistischen Entscheidungen nicht systematisch berücksichtigt. Um die Berücksichtigung dieser Risiken zu ermöglichen, wird ein empirisch entwickeltes Risikobewertungskonzept vorgestellt, welches an die verschiedenen Entscheidungssituationen anpassbar ist. Dieses besteht aus einem Risikobewertungsprozess und einer vorgelagerten Situationsanalyse, mit der geeignete Verfahren zur Konfiguration des Risikobewertungsprozesses identifiziert werden können. Der Risikobewertungsprozess, der alle Risiken mit einem Geldwert belegt, besteht aus fünf Schritten: 1) es werden Verteilungen der Risikofaktoren bestimmt; 2) deren Wirkung auf die Abweichung der sieben Zielgrößen der Versorgungslogistik werden ermittelt: 3) die Wirkung dieser Zielgrößenabweichung für das Unternehmen werden in Geldeinheiten ermittelt; 4) die Wirkung der Einzelrisiken werden aggregiert; 5) das Risikobewertungsergebnis wird visualisiert. Die so ermittelten Risiken werden nach der jeweiligen Abweichung von einem der sieben eingeführten versorgungslogistischen Zielgrößen benannt. Die diesem Risikobewertungsprozess vorgeschaltete Situationsanalyse unterscheidet alle versorgungslogistischen Entscheidungen in vier Basistypen, je nach Gewichtigkeit der Entscheidung für das Unternehmen und der prozess- und informationsbezogenen Qualität des Entscheidungsprozesses. Für jeden dieser vier Basistypen sind empirisch aufgenommene Anforderungen an die Risikobewertung hinterlegt, die zur Konfiguration des Risikobewertungsprozesses mit den optimal geeigneten Risikobewertungsverfahren verwendet werden. Eine Evaluation des Konzeptes zur Situationsanalyse und Konfiguration des Risikobewertungsprozesses, erfolgt anhand einer empirischen Fallstudie.
Bei der Gestaltung eines optimalen Materialflusses sind Lagersysteme von großer Bedeutung. Die Errichtung dieser Lagersysteme verursacht Kosten, die über einen längeren Zeitraum gebunden sind. Um diese Kosten zu ermitteln, müssen Daten berücksichtigt werden, die weit in der Zukunft liegen. Die sichere Ermittlung aller Daten ist jedoch in der Planungsphase unmöglich, da sie einer Vielzahl von Einflüssen unterliegen, welche sich im Laufe der Zeit ändern können. Daher wird bei herkömmlichen Planungen versucht, mit Sicherheitszuschlägen bei den einzelnen Planungswerten die aus der Unsicherheit resultierenden Risiken implizit einzudämmen. Sicherheitszuschläge verursachen jedoch höhere Kosten. Dieses kann dazu führen, dass potentiell günstige Systeme verworfen werden. Daher werden Werkzeuge benötigt, die auch bei Unsicherheit die Planungsaufgaben unterstützen. In dieser Arbeit wird ein solches Werkzeug auf der Basis von evolutionären Algorithmen vorgestellt.
This research is a study of the UNESCO “Memory of the World” Programme established with the purpose to increase awareness of the existence and relevance of documentary heritage, and to achieve its universal and permanent accessibility. In this context, digital technology is increasingly used to provide access to documentary heritage but this activity also leads to a series of changes in how documents are understood and handled. Starting from the observation that the conceptual and practical changes triggered by digital technology in the “Memory of the World” do not seem to accurately reflect its stated philosophy, this research pursues the aim to critically analyze the possibilities and limits it offers. This analysis is facilitated by a conceptual framework anchored in the medium theory of Harold Innis and his concepts of medium, bias, space and time, and balance, which serve as analytical lenses to closely study selected aspects of digital technology and their influence. Despite popular beliefs that digital technology is most suitable for universal access, the findings of this present research lead to the observation that this cannot really be the case, and it reveals that an over-emphasis on the technical possibilities of digital access is not supportive of the overall purpose of the “Memory of the World”, leading to the narrowing down of its potential relevance. At first glance, this may suggest not recommending at all the use of digital technology. However, acknowledging that each medium has both limits and possibilities, instead of rejecting digital technology the study searches for solutions that may assist with integrating it in the “Memory of the World” in accordance with its overall purpose and philosophy. To this end, three recommendations are elaborated, the same conceptual framework that revealed the limits of digital technology being applied to construct on their possibilities. In order to motivate why following the recommendations of this analysis would be necessary, the study concludes by shifting attention from the relevance of digital technology in the “Memory of the World” Programme to the relevance of the Programme in a world changed by digital technology.
Die große Mehrheit der Unternehmen fällt ihre strategische IS-Entscheidungen entweder sehr gefühlsorientiert oder benutzt Methoden, die nur sehr eingeschränkt zu den Entscheidungssituationen passen. Zentrale Begriffe wie ”Geschäftswert der IS/IT“ oder ”strategischer Wert eines Informationssystems“ sind nur sehr unscharf definiert. Dies widerum führt zu großen Schwierigkeiten bei der Bewertung, Kontrolle und Steuerung der Informationssysteme. Obwohl im Gebiet der betriebswirtschaftlichen Strategieforschung zahlreiche Strategietheorien existieren, werden diese Modelle nur in sehr geringem Umfang im Gebiet des IS-Managements angewandt. Dies gilt für die Forschung als auch für die unternehmerische Praxis. Ziel dieser Arbeit ist ein Modell, welches eine strategietheoretisch fundierte Bewertung von Informationssystemen ermöglicht. Zu diesem Zweck wird auf Basis der Ressourcentheorie der Begriff ”strategischer Wert eines Informationssystems“ definiert und in einem zweiten Schritt durch konkrete Kennzahlen operationalisiert. Hierzu greift das Bewertungsmodell konsequent auf Begriffe und Kennzahlen der de-facto-Standards ITIL und Cobit zurück. Auf diesem Wege wird sichergestellt, daß auch Praktiker das Modell schnell verstehen, akzeptieren und anwenden können. Der praktische Nutzen des Bewertungsmodells wurde durch Experteninterviews validiert.
Weltweit ist ein nicht unerheblicher Teil der Fluggäste von Flugstörungen betroffen. Dennoch wurden die Themen Reorganisation einer Passagierflugreise und Organisation einer Passagierbetreuung während der Dauer einer Betriebsstörung bislang unzureichend diskutiert. Dies spiegelt sich in der häufig mangelnden Leistungsfähigkeit des sogenannten Irregularity Management wieder. Daraus ergibt sich die Dringlichkeit einer stärkeren Passagierorientierung in Momenten einer Betriebsstörung im Flugverkehr. In diesem Zusammenhang wird die Notwendigkeit angeführt, das aktuelle Leistungs- und Qualitätsniveau des Irregularity Management regelmäßig zu messen, um die Konformität mit den Passagieranforderungen in Momenten einer Flugunregelmäßigkeit bewerten zu können.
Das Ziel der Dissertation ist die Entwicklung eines Kennzahlensystems, das Fluggesellschaften und Flughafenbetreibern sowie anderen beteiligten Operateuren einen Überblick über die Leistungsfähigkeit des eigenen Irregularity Management gibt. Die Entwicklung des Kennzahlensystems erfolgt durch eine mehrstufige empirische Untersuchung. Zunächst werden Experteninterviews durchgeführt, um Passagieranforderungen an das Irregularity Management in Erfahrung zu bringen. Es werden die aus Passagiersicht bedeutenden Aktivitätsbereiche, Leistungspotenziale sowie Leistungs- und Qualitätsmerkmale abgeleitet. Im Rahmen einer Beschwerdeanalyse werden Passagierbeschwerden hinsichtlich der Erfahrungen mit Betriebsstörungen ausgewertet. Die Beschwerdeanalyse dient der Überprüfung und der Spezifizierung der Ergebnisse der Interviews. Zuletzt erfolgt die Entwicklung des Kennzahlensystems. Dabei werden vorhandene Studien auf Kennzahlen untersucht. Das finale Kennzahlensystem umfasst Messgrößen, die definierten Anforderungskriterien genügen und sich für die Messung der Leistungsfähigkeit des Irregularity Management eignen.
Das Instrumentarium dient der Messung und Bewertung der aus Passagiersicht relevanten Abläufe und Services bei Betriebsstörungen und somit der Güte des Irregularity Management. Mit der Anwendung des Kennzahlensystems wird ein passagierorientierter Umgang mit Flugstörungen unterstützt.
Die vorliegende Arbeit bewegt sich maßgeblich im Spektrum des akademischen Wissens- und Technologietransfers. Hochschulen, Universitäten und außeruniversitäre Forschungseinrichtungen sind neben forschungsintensiven Unternehmen die wesentlichen Erzeuger neuer wissenschaftlicher und technologischer Errungenschaften. So heterogen sich diese öffentlichen Forschungsinstitutionen insgesamt darstellen und dabei ein nahezu allumfassendes Spektrum an Fach- und Forschungsbereichen abdecken, so spezifisch sind auch die Ergebnisse, die aus Forschungsarbeiten und -projekten hervorgehen. Selbstverständlich sind diese Ergebnisse für die akademische Wissensmehrung von enormer Bedeutung. Jedoch sollten das neu erlangte Wissen und Know-how, die resultierenden Technologien und Erfindungen auch einer praktischen Verwendung zugeführt werden, um einen wirtschaftlichen bzw. gesellschaftlichen Mehrwert zu generieren.
Das fundamentale Leitziel besteht demnach in der Forcierung der vorrangig externen Verwertung von Ergebnissen bzw. Transferobjekten aus der öffentlichen Forschung und Entwicklung. Hier setzt die vorliegende Arbeit an, indem zunächst Voraussetzungen, Rahmenbedingungen, Verfahren und Restriktionen der Verwertung akademischer Forschungsergebnisse aufgezeigt und analysiert werden. Weiterhin werden diesbezügliche Angebots-, Nachfrage- und Vermittlungsstrukturen unter Marktaspekten betrachtet. Empirisch untersucht werden zudem webbasierte Lösungen, Konzepte und Plattformen zur Forschungsverwertung bzw. -vermittlung. Davon ausgehend werden ergänzende Ansätze für eine flächendeckende elektronische Erfassung und transparente Präsentation von wissenschaftlichen Transferobjekten sowie deren möglichst passgenaue Vermittlung an potentielle Anwender ermittelt. Die gesammelten Lösungsansätze werden anschließend in ein Gesamtsystem überführt und durch Spezifikationen für elektronische Forschungsmarktplätze sowie ein grundlegendes, vermittlungsrelevantes Datenschema für akademische Transferobjekte ergänzt.
Gestaltung der Mensch-Computer-Interaktion zur Entscheidungsunterstützung in Planungssystemen
(2018)
Mit Hilfe von modernen Feinplanungssystemen kann die Produktions-, Flotten- oder Personaleinsatzplanung nahezu vollständig automatisiert werden. Für den Disponenten wird dadurch der Planungsaufwand erheblich reduziert. Gleichzeitig bieten diese Systeme dem Disponenten jedoch häufig nur unzureichende Interaktionsmöglichkeiten, um sein eigenes Expertenwissen in die Planerstellung einfließen zu lassen. Das Finden und Umsetzen von passenden Planungsentscheidungen ist häufig ein aufwändiger und fehleranfälliger Prozess, der vom Computer nicht unterstützt wird. Dieser Mangel kann die Brauchbarkeit der Pläne und damit den Nutzen des Planungssystems erheblich beeinträchtigen.
In dieser Arbeit wird ein Konzept für die Gestaltung der Mensch-Computer-Interaktion in Feinplanungssystemen entwickelt, mit dem eine effektive Einbeziehung des Disponenten abgesichert werden kann. Im Gegensatz zu herkömmlichen Interaktionskonzepten baut es auf wissenschaftlichen Erkenntnissen über menschliche Entscheidungs- und Entwurfsprozesse auf. Dadurch ist es möglich, eine Computerunterstützung sowohl für die Ermittlung als auch für die Umsetzung von Planungsentscheidungen durch den Disponenten zu definieren. Zudem ist das Konzept auf beliebige Feinplanungsprobleme anwendbar. Es setzt sich aus 9 Interaktionsrichtlinien zusammen, deren Effektivität in einem Anwendertest nachgewiesen wird.
In der frühen Phase des Innovationsprozesses, dem Front-End of Innovation (FEI), stehen Unternehmen vor der Herausforderung, eine stetig wachsende Menge an Informationen in immer kürzerer Zeit zu evaluieren, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Entweder investieren sie einen beträchtlichen Zeitaufwand in eine strukturierte Daten- und Informationsanalyse mit der Gefahr eines zu späten Markteintritts, oder sie folgen ihrer Intuition, mit der Gefahr nicht die Kunden- und Markterwartungen zu treffen. Beide Szenarien stellen ein beträchtliches Risiko für den Fortbestand eines Unternehmens dar, insbesondere wenn dieses keine Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten betreibt und somit kein formaler Innovationsprozess etabliert ist.
Die vorliegende Arbeit greift dieses Dilemma auf und entwickelt, basierend auf dem Design-Science-Research-Ansatz, ein IT-gestütztes Bewertungsmodell. Dieses ermöglicht datenbasierte Entscheidungen abgestimmt auf die von einem Unternehmen verfolgte Innovationsstrategie. Als Datenbasis werden Patente, wissenschaftliche Veröffentlichungen, Messeneuheiten, Informationen zu Start-ups, sowie Produkt- und Dienstleistungsverzeichnisse berücksichtigt. Eingabegrößen für das Bewertungsmodell sind die Beschreibung eines Innovations-Suchfeldes, sowie die im Unternehmen vorhandenen Kernkompetenzen. Mithilfe semantischer Informationsextraktion, Latent Semantic Analysis (LSA) und Fuzzy-Logik werden die drei Indikatoren Marktreife (Entwicklungsstand), Marktorientierung (Ausrichtung auf Kunden-/ Markterwartungen) und Anschlussfähigkeit (Übereinstimmung mit den im Unternehmen vorhandenen Kernkompetenzen) für ein Innovations-Suchfeld bestimmt. Mithilfe dieser Indikatoren lassen sich alternative Innovations-Suchfelder bewerten und vergleichen und das für das Unternehmen attraktivste und aussichtsreichste bestimmen.
Der entwickelte Prototyp wird abschließend mit Hilfe von Fokusgruppen für die Branchen Technischer Handel und Verkehr/ Logistik validiert. Die Validierung zeigt, dass der Ansatz in der Praxis geeignet ist, die Entscheidungsfindung im FEI zu unterstützen und eine transparente Bewertung von Innovations-Suchfeldern ohne spezifisches Domänenwissen vorzunehmen. Möglich wird dies, da das Bewertungsmodell keine Vorstrukturierung eines Innovations-Suchfeldes, beispielsweise durch Ontologien als Eingangsgröße, voraussetzt. Durch die Einbeziehung der relevanten Informationsquellen von Beginn an lassen sich Rücksprünge vermeiden und Zeitvorteile realisieren, was die Leistung im Innovationsprozess erhöht. Somit wird die Grundlage für einen durchgängigen, integrierten Innovationsprozess gelegt, der auch das frühe FEI miteinschließt.
Konzeption einer Big-Data-Architektur zur Optimierung und Flexibilisierung der Automobilproduktion
(2021)
Im Zeitalter der Digitalisierung steht die Automobilindustrie vor innerbetrieblichen Herausforderungen, welche sowohl die angewandten Technologien, als auch den Menschen gleichermaßen betreffen. Dabei gilt es die Effizienz im Produktionsprozess anhand vorhandener Daten zu maximieren, indem bestehende Ressourcen optimal eingesetzt werden. Die effiziente Nutzung vorhandener Ressourcen ist ein entscheidender Faktor zur Erreichung globaler Ziele, wie dem einer ressourcenschonenden, klimaneutralen Produktion.
Das Ziel dieser Arbeit ist die Erarbeitung einer Big-Data-Architektur, mit der ein Ansatz des Predictive Maintenance in der Produktion zum Trage kommt. Das Big-Data-Konzept soll systemübergreifend die Datenflut in der Automobilproduktion abfangen und durch eine effiziente Aufarbeitung für die Verwertbarkeit sorgen. Hinsichtlich der Orchestrierung der Datensysteme liegt der Schwerpunkt in der Automatisierung der Datenanalyseprozesse. Darüber hinaus wird dem Leser das disruptive Potenzial von Big-Data-Technologien näher gebracht.