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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.
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.
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.