Innovation Management
Refine
Labor/Institute
Keywords
- Regelungstechnik (10)
- China (7)
- Industrieroboter (6)
- Vorschlagswesen (6)
- Controlling (5)
- Elektrizitätswirtschaft (5)
- Innovationsmanagement (5)
- Rechnungslegung (5)
- Digitalisierung (4)
- Public Private Partnership (4)
Year of publication
Document Type
- Article (44)
- Conference Proceeding (43)
- Part of a Book (6)
- Report (6)
- Book (5)
- Working Paper (5)
- Other (1)
Normung galt lange als ein rein technisches Thema für ausgewiesene Spezialisten. Neuerdings erhält das Thema zusätzliche Aufmerksamkeit durch Vertreter aus industrie- und geopolitischen Fachkreisen, insbesondere aufgrund des Entwicklungsprojekts zur Seidenstraße. Die Autorinnen skizzieren den Erneuerungsbedarf für die Normungswelt und fordern mehr Innovation, um den wachsenden Herausforderungen in der internationalen Normung entgegen zu treten.
Chaoticity Versus Stochasticity in Financial Markets: Are Daily S&P 500 Return Dynamics Chaotic?
(2022)
In this study, we empirically show the dynamics of daily wavelet-filtered (denoised) S&P 500 returns (2000–2020) to consist of an almost equally divided combination of stochastic and deterministic chaos, rendering the series unpredictable after expiration of the Lyapunov time, resulting in futile forecasting attempts. We achieve a clear distinction of the true nature of the underlying time series dynamics by applying a novel and combinatory chaos analysis framework comparing the wavelet-filtered S&P 500 returns with respective surrogate datasets, Brownian motion returns and a Lorenz system realisation. Furthermore, we are the first to show the strange attractor of especially the daily-frequented S&P 500 return system graphically via Takens´ embedding and by spectral embedding in combination with Laplacian Eigenmaps. Finally, we critically discuss implications and future prospects in terms of financial forecasting.
Enterprise social media has been found to be a curse and a blessing at the same time. ESM has been reported to lead to unproductive ‘games of visibility’ and ‘exhibitionism’, while it has been also found to enable productive outcomes related to knowledge work and product innovation, the latter being the main reason for its wide-spread adoption. We argue that decisions to use ESM as a control instrument are not made in isolation, but as part of a set of complementary choices. We provide arguments and empirical evidence that the use of ESM as a control instrument in organizations complements the use of subjective evaluations of non-task related performance (SPE). We also show that firms that face high ESM employee concerns, have a stronger complementarity between ESM use and SPE. Additional analyses show that ESM use and performance-based pay (PBP) are also complements. Together the results imply that management control system configuration changes with the employment of ESM.
Introduction
There is evidence that SARS-CoV2 has a particular affinity for kidney tissue and is often
associated with kidney failure.
Methods
We assessed whether proteinuria can be predictive of kidney failure, the development of
chronic kidney disease, and mortality in 37 critically ill COVID-19 patients. We used machine
learning (ML) methods as decision trees and cut-off points created by the OneR package to
add new aspects, even in smaller cohorts.
Results
Among a total of 37 patients, 24 suffered higher-grade renal failure, 20 of whom required kidney
replacement therapy. More than 40% of patients remained on hemodialysis after intensive
care unit discharge or died (27%). Due to frequent anuria proteinuria measured in two-thirds of
the patients, it was not predictive for the investigated endpoints; albuminuria was higher in
patients with AKI 3, but the difference was not significant. ML found cut-off points of >31.4 kg/
m2 for BMI and >69 years for age, constructed decision trees with great accuracy, and identified
highly predictive variables for outcome and remaining chronic kidney disease.
Conclusions
Different ML methods and their clinical application, especially decision trees, can provide
valuable support for clinical decisions. Presence of proteinuria was not predictive of CKD or
AKI and should be confirmed in a larger cohort.
Continuous glucose monitoring (CGM) improves treatment with lower blood glucose levels
and less patient effort. In combination with continuous insulin application, glycemic control
improves and hypoglycemic episodes should decrease. Direct feedback of CGM to continuous
subcutaneous insulin application, using an algorithm is called a closed-loop (CL)
artificial pancreas system. Commercial devices stop insulin application by predicting hypoglycemic
blood glucose levels through direct interaction between the sensor and pump. The
prediction is usually made for about 30 minutes and insulin delivery is restarted at the previous
level if a rise in blood glucose is predicted within the next 30 minutes (hybrid closed loop
system, HCL this is known as a predictive low glucose suspend system (PLGS)). In a fully
CL system, sensor and pump communicate permanently with each other. Hybrid closedloop
(HCL) systems, which require the user to estimate the meal size and provide a meal
insulin basis, are commercially available in Germany at the moment. These systems result
in fewer hyperglycemic and hypoglycemic episodes with improved glucose control. Open
source initiatives have provided support by building do-it-yourself CL (DIYCL) devices for
automated insulin application since 2014, and are used by a tech-savvy subgroup of
patients. The first commercial hybrid CL system has been available in Germany since September
2019. We surveyed 1054 patients to determine which devices are currently used,
which features would be in demand by potential users, and the benefits of DIYCL systems.
9.7% of these used a DIYCL system, while 50% would most likely trust these systems but
more than 85% of the patients would use a commercial closed loop system, if available. The
DIYCL users had a better glucose control regarding their time in range (TIR) and glycated
hemoglobin (HbA1c).
PropTech Germany 2020 Studie
(2020)
Das Stichwort „PropTech” kursiert bereits
seit einigen Jahren auf dem Immobilienmarkt
und bildet den Überbegriff für
Start-ups, die mit digitalen Technologien
und innovativen Geschäftsmodellen die
Digitalisierung in der Bau- und Immobilienbranche
vorantreiben. Seit geraumer
Zeit ist ein kontinuierlicher Anstieg
der Anzahl von PropTech-Unternehmen
im deutschen Markt zu verzeichnen.
Entsprechend werden auch immer
mehr technologische Einzellösungen
angeboten, die oftmals allerdings nur
einen Abschnitt eines Prozesses innerhalb
des Immobilienlebenszyklus digitalisieren.
Die daraus resultierende
Kleinteiligkeit von PropTech-Unternehmen
stößt in der immobilienwirtschaftlichen
Fachöffentlichkeit auf Kritik, führt
sie doch zu einer zunehmenden Intransparenz
und Komplexitätssteigerungen
innerhalb des Marktes. Die Mehrzahl der
bisher veröffentlichten Studien richtet ihr
Hauptaugenmerk dabei vor allem auf
die Perspektiven und Einschätzungen
der etablierten Immobilienwirtschaft
hinsichtlich PropTech-Unternehmen
und Digitalisierung. Demgegenüber
werden die Ansichten und Auffassungen
der PropTech-Unternehmen oftmals
nicht hinreichend berücksichtigt. Es
wurde noch nicht umfassend herausgearbeitet,
wie PropTechs aktiv versuchen,
im deutschen Immobilienmarkt die Digitalisierung
weiter voranzutreiben und
welchen Hürden sie hierbei begegnen.
Diese Lücke beabsichtigt die vorliegende Studie zu füllen. Überdies bildet die
Untersuchung eine Ausgangsbasis für
anschließende Folgestudien, welche die
Ergebnisse quantitativ verifizieren, um
schlussendlich einen Abgleich mit der
Perspektive der etablierten Immobilienunternehmen
vorzunehmen.
Diese Studie untersucht die Erfahrungen,
Herausforderungen und Hürden von
PropTech-Unternehmen beim Markteintritt
in die deutsche Immobilienbranche.
Basierend auf einem strukturierten
Fragebogen wurden neun ausgewählte
PropTech-Unternehmen aus unterschiedlichen
Entwicklungsphasen zu
folgenden Themenbereichen befragt:
Stimmungsindikatoren:
Markt- und Geschäftsentwicklung:
Wie entwickelt sich die Auftragslage?
• Von der Idee bis zum Business
Model:
Worauf kommt es an?
• Hürden beim Markteintritt in die
deutsche Immobilienwirtschaft:
Welches sind die wesentlichen Hürden
bei der Entwicklung des Geschäftsmodells,
der Kundenakquise
und der Etablierung des Produktes
am Markt?
• Kooperationen im PropTech-Markt:
Wo liegt die Zukunft?
PropTech Germany 2021 Studie
(2021)
PropTech-Charakteristika
Die 185 teilnehmenden PropTechs sind den Reifegrad-Clustern Early Stager (19,5%), Grown Ups (57,8%) und Conquerer (22,7%) zuzuordnen. 48% der Prop-Techs sind sehr junge Unternehmen mit den Gründungsjahren 2018 - 2020. Durchschnittlich liegen 1,6 Jahre zwi-schen Gründung des Unternehmens und Launch des Produktes. Jeweils die Mehrheit der Teilnehmer bedient ausschließlich das B2B-Segment (80,0%), operiert mit weniger als 15 Mitarbeitern (65,4%) und befindet sich im Produkt-Entwicklungsstadium des laufenden Betriebs (70,8%). Die Spanne der von den PropTechs erzielten Umsätze ist weit. Korrespondierend mit dem “jungen” Unternehmensalter erzielten 29,7% der PropTechs nur bis zu 10.000€ Jahresumsatz in 2020. Jedoch geben an-dererseits 16,2% der Befragten einen Jahresumsatz von über 1 Mio. € an. Technologisch überwiegt die Plattformtechnologie in allen Lebenszyklusphasen. Als Einnahmenmodell existieren mehrheitlich Subscription- oder Lizenz-vereinbarungen, und eine laufende monatliche oder jährliche Gebühr wird meist als Preismodell genutzt. Schnittstellen verschiedenen Typs sind bereits bei 73,0% der PropTechs verfügbar.
PropTechs im Immobilien-Lebenszyklus
In der Immobilienwertschöpfungskette bedient das Gros der Teilnehmer den Betrieb die Bewirtschaftung von Immo-bilien, wobei jedoch im Durchschnitt 3,2 Lebenszyklusphasen von den Prop-Techs bedient werden. Somit bewegen sie sich tendenziell nicht in den tradierten Grenzen und Prozessen der Immo-bilienwirtschaft. Die meisten PropTechs mit hohen Umsätzen sind in der Be-wirtschaftung oder Vermarktung von Immobilien aktiv. Als Assetklasse dominiert klar Wohnen, gefolgt von Büro und Mixed-Use, wobei aber ein Prop-Tech durchschnittlich 4,3 Assetklassen bedient. Im Wohnsegment dominieren jedoch die PropTechs mit noch sehr geringen Umsätzen. Hier herrscht auch der höchste B2C Anteil der Assetklassen vor. Nur 20,5% der PropTechs legen sich auf eine Assetklasse fest.
Aktuelle Lage des deutschen PropTech-Marktes
Für das Jahr 2020 empfinden die Prop-Techs die Auftragslage als äußerst posi-tiv, und auch der mittelfristigen Entwicklung der Jahre bis Ende 2023 blickt eine überwältigende Mehrheit positiv entgegen. So verzeichneten in 2020 70,8% der PropTechs mehr Neugeschäft, davon 35,9% deutlich mehr Neugeschäft. Für 2021 bis 2023 erwarten 52,4% der PropTechs deutlich mehr Neugeschäft und insgesamt über 91,4% sehen positive Vorzeichen für die Marktentwicklung. Hinsichtlich des Corona-Effekts konn-ten die Unternehmen mehrheitlich eher von der Pandemie profitieren; für die Zukunft ergibt sich ein aus ihrer Sicht noch positiveres Bild. Ganze 66,5% erwarten zukünftig eine Zunahme ihres Geschäftes durch Corona und weitere 26,0% sehen keine Auswirkungen. Lediglich 7,6% erwarten pandemiebedingt eine Abnahme des eigenen Geschäfts. Nach eigenen Einschätzungen gehören PropTechs also mehrheitlich zu den Gewinnern der Pandemie.
Herausforderungen für PropTechs im deutschen Immobilienmarkt
In der Studie wurden drei Phasen des proptechseitigen Vermarktungsprozesses untersucht: Aufbau des Geschäftsmodells, Produktverkauf und Implemen-tierung. Die Phase des Produktverkaufs ist für 53% der PropTechs die hürden-reichste Phase deutlich vor dem Aufbau des Geschäftsmodells und Implementierung beim Kunden. Die wesentlichen Herausforderungen beim Aufbau des Geschäftsmodells sind für alle Prop-Tech-Cluster die Entscheidungsstrukturen beim Kunden, gefolgt von dem geringen Druck zur Digitalisierung in der Immobilienbranche und Produktentwicklungskosten sowie der Zugang zu Daten, wobei dieser für Early Stager am schwierigsten erscheint. In der Phase des Produktverkaufs zeigt sich, dass die größte Hürde in der geringen Risikobereitschaft des Establishments, in Technologien von PropTechs zu investieren, liegt - gepaart mit mangelndem Vertrauen und einem mangelnden Verständnis in Bezug auf die Technologie sowie das Potenzial der Produkte. Weiterhin liegt im schwierigen Zugang zum richtigen Ansprechpartner eine wesentliche Verkaufshürde.
Hier ergibt sich aus Sicht der PropTechs, dass die operativ verantwortliche Fach-abteilung im Establishment, in der das Produkt angewendet würde, der wesentliche Influencer für die Kaufentscheidung ist. Als relevantester Ent-scheider wird hingegen mehrheitlich der CEO gesehen. Dies kann ein Hinweis darauf sein, dass Digitalisierungsent-scheidungen immer noch auf strategischer Ebene getroffen werden. Prop-Techs, die es bei einem Kunden bis zur Implementierung geschafft haben, sind über den Berg der Hürden und sehen sich fortan nur moderateren Herausforderungen gegenüber. Von diesen sind die mangelnde Priorität des Projektes auf Kundenseite sowie fehlende C-Level-Sponsorship bzgl. der Durchsetzung von Entscheidungen die wesentlichen Herausforderungen. Somit sehen sich PropTechs mit wenig Unerwartetem bei der Implementierung konfrontiert, dürfen aber auch keine Priorität und Unterstützung vom Kunden erwarten.
Kooperationen
Kooperationen zwischen PropTechs sind überwiegend technischer Natur und haben einen hohen Stellenwert; 71,9% der Bef ragten haben bereits horizontale oder vertikale Kooperationen. Ziele sind hier meist Umsatz-, Netzwerk- und Zielgruppenerweiterung. Die Kooperationsbereitschaft nimmt mit steigendem Reifegrad der PropTechs zu; am ausgeprägtesten ist sie bei Conquerers, wo Kooperationen als Vorteil des Markteintritts nach Deutschland interpretiert werden können. Durch vertikale Kooperationen können PropTechs den Kunden ein er-weitertes bzw. kompletteres Lösungs-portfolio sowie teilweise eine deutlich breitere Anzahl an Use Cases anbieten. Damit einhergehend stehen auch die Themen Ökosystem und Plattformen. PropTechs können mittels Partnerschaften / Kooperationen einen größeren Teil der Wertschöpfungskette abbilden, ihre Angebote bündeln und somit „one stop shop” Lösungen für die Kunden anbieten.
Dieses Arbeitspapier beschäftigt sich mit der Revitalisierung von Shopping-Centern in Deutschland. Mit diesem Papier wird das zentrale Ziel verfolgt, zu analysieren, welche Aus-wirkungen ausgewählte, aktuelle Trends auf den Einzelhandel und auf Shopping-Center ha-ben. Des Weiteren wird untersucht, welche Maßnahmen im Zuge einer Revitalisierung nötig sind, damit Shopping-Center in Zukunft erfolgreich am Markt bestehen können, oder ob das Konzept dieser Asset-Klasse generell nicht mehr zukunftsfähig ist. In diesem Zusammenhang werden auch Erfolgsfaktoren, Chancen und Risiken analysiert, die speziell im Zusammenhang mit der Revitalisierung von Shopping-Centern relevant sind. Um eine fundierte Ausarbeitung der genannten Punkte liefern zu können, wurde eine empirische Studie in Kooperation mit dem German Council of Shopping Centers e.V. durchgeführt. Diese wird im Rahmen des Arbeits-papiers mit der Revitalisierungsstudie von Sturm (2006)1, der letzten empirischen Analyse zu diesem Thema für den deutschen Markt, verglichen.
This article examines sentiment of 12,821 reports on cyber-attacks on firms around the world from 2011 to mid-year 2019. With theworld wide web (www) and associated technologies connecting opinions worldwide, sentiment in the world wide web is an importantperspective to understanding developments in cyber-attacks and the public opinion thereof, because much of the public debate isshared online. Such sentiment can potentially explain developments in regulation and may be indirectly associated with the buildingof defense mechanisms of cyber-victims. Results show that the quantity of reports on cyber-attacks on firms has been increasing,but the sentiment of reports on cyber-attacks has been decreasing. Both trends reflect the increasing severity of the issue and arelikely contributing to regulatory responses. Results also show that the sentiment is conditional to the source that reports the cyber-attack.