INIT – Institut für Nachhaltige und Innovative Tourismusentwicklung
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Tourism is an important economic driver for numerous regions, at- tracting more than one billion visitors annually. While economically significant, excessive numbers of visitors lead to local overcrowding, which negatively im- pacts visitors’ experience and safety, and causes environmental harm. This paper proposes a practical approach to empowering destination management organiza- tions (DMOs) to manage tourist flows. We advocate for a rule-based approach that models visitor occupancy based on easily understandable influence factors like weather and date. As a central component, an ontology-guided knowledge graph ensures compatibility with diverse touristic data models and allows seam- less integration into existing infrastructures. By digitizing DMOs’ experiential knowledge, we facilitate the implementation of lean and cost-effective visitor guidance. We demonstrate our approach by implementing two applications for two different use cases. The results of our qualitative evaluation reveal the com- pelling potential for rule-based occupancy modeling approaches serving as a baseline for future visitor management systems.
Im Rahmen des Forschungsprojektes AIR – AI-basierter Recommender für nachhaltigen Tourismus – wurden Gästebefragungen in Form von Face to Face-Interviews in allen sechs Use Cases durchgeführt. Diese Form der Bedarfsanalyse soll dazu dienen, Informationen über die Demographie der Gäste, touristische Verhaltensmuster, Gründe für die Zielauswahl und Wahrnehmung des Zielgebiets und das Informationsverhalten zu erhalten. Die Ergebnisse der Befragungen im Use Case Füssen ländlicher Raum werden in diesem Bericht dargestellt.
Im Rahmen des Forschungsprojektes AIR – AI-basierter Recommender für nachhaltigen Tourismus – wurden Gästebefragungen in Form von Face to Face-Interviews in allen sechs Use Cases durchgeführt. Diese Form der Bedarfsanalyse soll dazu dienen, Informationen über die Demographie der Gäste, touristische Verhaltensmuster, Gründe für die Zielauswahl und Wahrnehmung des Zielgebiets und das Informationsverhalten zu erhalten. Die Ergebnisse der Befragungen im Use Case Sauerland (Winter) werden in diesem Bericht dargestellt.
Im Rahmen des Forschungsprojektes AIR – AI-basierter Recommender für nachhaltigen Tourismus – wurden Gästebefragungen in Form von Face to Face-Interviews in allen sechs Use Cases durchgeführt. Diese Form der Bedarfsanalyse soll dazu dienen, Informationen über die Demographie der Gäste, touristische Verhaltensmuster, Gründe für die Zielauswahl und Wahrnehmung des Zielgebiets und das Informationsverhalten zu erhalten. Die Ergebnisse der Befragungen im Use Case Sauerland (Sommer) werden in diesem Bericht dargestellt.
Im Rahmen des Forschungsprojektes AIR – AI-basierter Recommender für nachhaltigen Tourismus – wurden Gästebefragungen in Form von Face to Face-Interviews in allen sechs Use Cases durchgeführt. Diese Form der Bedarfsanalyse soll dazu dienen, Informationen über die Demographie der Gäste, touristische Verhaltensmuster, Gründe für die Zielauswahl und Wahrnehmung des Zielgebiets und das Informationsverhalten zu erhalten. Die Ergebnisse der Befragungen im Use Case Ruhrgebiet werden in diesem Bericht dargestellt.
Perception of Crowding
(2023)
One of the reasons for establishing digital visitor management systems can be to avoid overcrowding and crowding (Schmücker et al., 2022).
Objective data (counts) or subjective assessments by visitors, residents or businesses can be used to identify "overcrowding", "crowding", "crowdedness" or "crowding". This analysis is about the subjective perception of crowding by visitors in selected German destinations in summer 2022.
Wahrnehmung von Crowding
(2023)
Einer der Gründe für die Etablierung von digitalen Besuchermanagementsystemen kann die Vermeidung von Überfüllung und Gedränge sein.
Zur Identifizierung von „Überfüllung“, „Gedränge“, Crowdedness“ oder „Crowding“ können objektive Daten (Zählungen) oder subjektive Einschätzungen von Besuchenden, Einwohnerinnen und Einwohnern oder Unternehmen herangezogen werden. In dieser Analyse geht es um die subjektive Wahrnehmung von Crowding durch Besuchende in ausgewählten deutschen Destinationen im Sommer 2022.
Digitales Besuchermanagement beschreibt die Beeinflussung von Reise- und Ausflugsentscheidungen durch digitale Verfahren zur Vermeidung von Überlastungen in Destinationen. Es umfasst die Bereitstellung von Daten, die Datenhaltung, das Erarbeiten von Empfehlungen und das Ausspielen der Ergebnisse über digitale Touchpoints. Dieses Kapitel beschreibt die Ziele und Bestandteile eines digitalen Besuchermanagementsystems im Tourismus und bewertet Möglichkeiten und Grenzen. Abschließend werden offene Forschungsfelder definiert.
Im Rahmen des Forschungsprojektes AIR – AI-basierter Recommender für nachhaltigen Tourismus – wurden Gästebefragungen in Form von Face to Face-Interviews in allen sechs Use Cases durchgeführt. Diese Form der Bedarfsanalyse soll dazu dienen, Informationen über die Demographie der Gäste, touristische Verhaltensmuster, Gründe für die Zielauswahl und Wahrnehmung des Zielgebiets und das Informationsverhalten zu erhalten. Die Ergebnisse der Befragungen im Use Case Ostsee werden in diesem Bericht dargestellt.
Im Rahmen des Forschungsprojektes AIR – AI-basierter Recommender für nachhaltigen Tourismus – wurden Gästebefragungen in Form von Face to Face-Interviews in allen sechs Use Cases durchgeführt. Diese Form der Bedarfsanalyse soll dazu dienen, Informationen über die Demographie der Gäste, touristische Verhaltensmuster, Gründe für die Zielauswahl und Wahrnehmung des Zielgebiets und das Informationsverhalten zu erhalten. Die Ergebnisse der Befragungen im Use Case Füssen Innenstadt werden in diesem Bericht dargestellt.
Carsharing is an integral part of the transformation toward flexible and sustainable mobility. New carsharing programs are entering the market to challenge large operators by offering innovative services. This study investigates the use of generative machine learning models for creating synthetic data to support carsharing decision–making when data access is limited. To this end, it explores the evaluation, selection, and implementation of leading-edge methods, such as generative adversarial networks (GANs) and variational autoencoders (VAEs), to generate synthetic tabular transaction data of carsharing trips. The study analyzes usage data of an emerging carsharing program that is expanding its services to include free-floating electric vehicles (EVs). The results show that augmenting real training data with synthetic samples improves predictive modeling of upcoming trips by up to 4.63%. These results support carsharing researchers and practitioners in generating and leveraging synthetic mobility data to develop solutions to real-world decision support problems in carsharing.
Sustainability is a critical challenge in modern tourism, exacerbated by climate change and globalization. Thanks to digitization, data-driven approaches constitute a key technology for addressing related issues, such as overtourism. However, the overarching complexity of the touristic data landscape, amplified by the interplay of diverse digital platform ecosystems, poses considerable challenges to both data owners and consumers. To mitigate such issues, knowledge graphs (KGs) have received significant attention. KGs focus on data quality by employing unified data models and continuous data refinements, making them well-suited for data-driven applications. Although promising, many challenges must be addressed to make KGs useful in practice. This paper overviews the state of the art of the field and identifies avenues for future research, explicitly focusing on touristic value and sustainability. Following our results, future research should focus on different areas, notably real-time knowledge graph population, distributed and parallelized processes, and ontologies for dynamic data types.
Im Rahmen des Forschungsprojektes AIR – AI-basierter Recommender für nachhaltigen Tourismus – wurden Gästebefragungen in Form von Face to Face-Interviews in allen sechs Use Cases durchgeführt. Diese Form der Bedarfsanalyse soll dazu dienen, Informationen über die Demographie der Gäste, touristische Verhaltensmuster, Gründe für die Zielauswahl und Wahrnehmung des Zielgebiets und das Informationsverhalten zu erhalten. Die Ergebnisse der Befragungen im Use Case Nordsee Schleswig-Holstein - Sylt werden in diesem Bericht dargestellt.
Im Rahmen des Forschungsprojektes AIR – AI-basierter Recommender für nachhaltigen Tourismus – wurden Gästebefragungen in Form von Face to Face-Interviews in allen sechs Use Cases durchgeführt. Diese Form der Bedarfsanalyse soll dazu dienen, Informationen über die Demographie der Gäste, touristische Verhaltensmuster, Gründe für die Zielauswahl und Wahrnehmung des Zielgebiets und das Informationsverhalten zu erhalten. Die Ergebnisse der Befragungen im Use Case Nordsee Schleswig-Holstein - Speicherkoog werden in diesem Bericht dargestellt.
Im Rahmen des Forschungsprojektes AIR – AI-basierter Recommender für nachhaltigen Tourismus – wurden Gästebefragungen in Form von Face to Face-Interviews in allen sechs Use Cases durchgeführt. Diese Form der Bedarfsanalyse soll dazu dienen, Informationen über die Demographie der Gäste, touristische Verhaltensmuster, Gründe für die Zielauswahl und Wahrnehmung des Zielgebiets und das Informationsverhalten zu erhalten. Die Ergebnisse der Befragungen im Use Case Nordsee Schleswig-Holstein - Büsum werden in diesem Bericht dargestellt.
Im Rahmen des Forschungsprojektes AIR – AI-basierter Recommender für nachhaltigen Tourismus – wurden Gästebefragungen in Form von Face to Face-Interviews in allen sechs Use Cases durchgeführt. Diese Form der Bedarfsanalyse soll dazu dienen, Informationen über die Demographie der Gäste, touristische Verhaltensmuster, Gründe für die Zielauswahl und Wahrnehmung des Zielgebiets, das Informationsverhalten sowie die Offenheit für Lenkungssysteme zu erhalten. Die Ergebnisse der Befragungen im Use Case Nordsee Schleswig-Holstein - St. Peter-Ording werden in diesem Bericht dargestellt.
Green information systems are often praised for their potential to foster sustainability in citizens’ daily lives and meet their needs. With this focus on citizens, districts that use smart technologies provide a litmus test, the results of which will indicate how to design smart green information systems that better meet the needs and desires of citizens. To date, however, guidelines on how to design such green information systems in urban areas or actively involve citizens in this process are few and far between. In recognition and remedy of this shortage, the study draws on the design science research paradigm to develop seven design principles for citizen-centric green information systems that can be used in sustainable smart districts. These principles are evaluated in 15 semi-structured interviews and a prototype of a mobile district app for a citizen-centric green information system is instantiated. By taking this citizen-centric perspective, the paper fosters the active involvement of humans in the design of sustainable urban environments.
Executive Summary
Um die Ziele des Pariser Klimaabkommens zu erreichen, besteht rascher Handlungsbedarf in allen Sektoren. Dies gilt insbesondere für den Verkehrssektor, für den eine umfassende Transformation unumgänglich ist.
Aktuelle Forschungsarbeiten zeigen, dass neben der Elektrifizierung des motorisierten Individualverkehrs insbesondere der Ausbau und die Umsetzung alternativer Mobilitätsformen mit geringeren Treibhaus-gasemissionen (z.B. ÖPNV, Radfahren und Carsharing) aus Klimasicht zu bevorzugen und weiter voranzutreiben msind. Daher reicht es nicht aus, den derzeitigen Fahrzeugbestand mit Verbrennungsmotoren „einfach“ durch Fahrzeuge mit batterieelektrischem Antrieb zu ersetzen. Vielmehr müssen Wege gefunden werden, das Verhältnis von hergestellten Fahrzeugen und ihrer tatsächlichen Nutzung zu verbessern, um eine umfassende Reduktion der Treibhausgase im Bereich der individuellen Mobilität zu erreichen. Es ist daher notwendig, ein Bewusstsein für die Relevanz alternativer Mobilitätsformen (z.B. Mobilität-on-De-mand) zu schaffen und entsprechende Maßnahmen zum Ausbau dieser Mobilitätsformen zu ergreifen.
Due to the rapid growth of the tourism industry, associated effects like overcrowding, overtourism, and increasing greenhouse gas emissions lead to unsustainable development. A prerequisite for avoiding those adverse effects is the prediction of occupancy. The present study elaborates on the applicability and performance of various prediction models by taking a case study of beach occupancy data in Scharbeutz, Germany. The case study compares different machine learning models once as supervised machine learning models and once as time series models with a persistence model. XGBoost and Random Forest as time series demonstrate the most accurate prediction, followed by the supervised XGBoost model. However, the short prediction span of time series models is a disadvantage for longer-term visitor management to avoid the explained unsustainable effects through steering measures, so depending on the use case, the XGBoost model is to be favoured.
Durch die direkte Verbindung von Mobilität und Tourismus beeinflusst die fortschreitende Elektrifizierung des Verkehrs auch unmittelbar die Tourismusbranche. Öffentlich zugängliche Ladeinfrastruktur gewinnt immer mehr an Bedeutung und so werden auch an touristischen Zielorten Lademöglichkeiten nachgefragt. Doch gerade dort stellt der wirtschaftliche Betrieb eine große Herausforderung dar. Grund hierfür sind vor allem volatile Ladebedarfe, die hohe Lastspitzen und aufgrund der Bepreisung im deutschen Stromsystem hohe Kosten nach sich ziehen können. Nach einer kurzen Darstellung der aktuellen Kostenstruktur von Ladeinfrastruktur werden daher touristische Zielorte anhand verschiedener Ausprägungen, die das Lastprofil und damit die Kosten beeinflussen können, charakterisiert. Anschließend werden vielfältige, insbesondere durch die Digitalisierung realisierbare, Lösungsansätze aufgezeigt und mögliche zukünftige Entwicklungen diskutiert.
Digitales Besuchermanagement im Tourismus – Konzeptioneller Rahmen und Gestaltungsmöglichkeiten
(2023)
Digitales Besuchermanagement beschreibt die Beeinflussung von Reise- und Ausflugsentscheidungen durch digitale Verfahren zur Vermeidung von Überlastungen in Destinationen. Es umfasst die Bereitstellung von Daten, die Datenhaltung, das Erarbeiten von Empfehlungen und das Ausspielen der Ergebnisse über digitale Touchpoints. Dieser Beitrag beschreibt die Ziele und Bestandteile eines digitalen Besuchermanagementsystems im Tourismus und bewertet Möglichkeiten und Grenzen. Abschließend werden offene Forschungsfelder definiert.
Seit vielen Jahren fördert das StMWi mit dem Programm RÖFE öffentliche touristische Infrastruktureinrichtungen. Mit dem Programm wurden seither zahlreiche Einrichtungen modernisiert, erweitert oder erhalten. Im Rahmen einer Studie wurde nun die Wirkung der Förderung für den Tourismus in Bayern für die Jahre 2007 bis 2020 analysiert.
Die Ergebnisse zeigen, dass der Schwerpunkt der Förderung überwiegend im ländlichen Raum sowie in Gebieten mit besonderem Handlungsbedarf lagen und Tourismusförderung somit vielfach auch Strukturförderung bedeutet, die Impulse für bedarfsgerechete Veränderungen und Innovationen setzt.
Wie müssen sich touristische Unternehmen kurz-, mittel- und langfristig aufstellen, um dem durch die Corona-Pandemie möglicherweise veränderten Reiseverhalten erfolgreich zu begegnen? Dieser Frage ist das Konsortium aus deutschlandweiten Partnern unter Koordination von C.I.S.T (Center for innovation & Sustainability in Tourism) nachgegangen, zu dem das Insitut für Nachhaltige und Innovative Tourismusentwicklung (INIT) der Hochschule Kempten, das Bayerische Zentrum für Tourismus (BZT), die LMU München und das Deutsche Institut für Tourismusforschung der Fachhochschule Westküste gehörten.
Im Zuge der fortwährenden Covid-19-Pandemie und der Diskussion überfüllter Hotspots in Tourismusdestinationen gewinnt die Perspektive der lokalen Bevölkerung immer mehr an Bedeutung. Es sind vorrangig Einheimische die sich zunehmend mit touristischen Überfüllungseffekten in ihren Heimatregionen konfrontiert sehen. In stark frequentierten Destinationen und beliebten Hotspots kommt es häufig zu Interessenskonflikten zwischen Einheimischen und Gästen.
Tourismusangebote können in einer Destination allerdings nur erfolgreich sein, wenn vor allem die einheimische Bevölkerung mit der Situation vor Ort zufrieden ist und gerne dort lebt und arbeitet. Nur so kann es zu einer notwendigen Tourismusakzeptanz der Einheimischen kommen. Tourismus soll daher nicht nur Übernachtungen und Gästeankünfte generieren, sondern auch Wertschöpfung schaffen und die Lebensqualität der Bevölkerung verbessern.
Nicht zuletzt durch die Auswirkungen der Corona-Pandemie kam es auch im Allgäu und am Alpenrand zu einem verstärkten Gästeaufkommen und damit einhergehend zu einer Überlastung der Verkehrs- und touristischen Infrastruktur. Auch im Allgäu wird deshalb verstärkt darüber diskutiert, wie die Einstellung der lokalen Bevölkerung zum Tourismus ist und wie man ggf. Fehlentwicklungen entgegenwirken kann.
Aus diesem Grunde hat das Insititut für Nachhaltige und Innovative Tourismusentwicklung (INIT) der Hochschule Kempten eine bevölkerungsrepräsentative Befragung im Allgäu zum Thema Tourismusakzeptanz und Lebensqualität durchgeführt. Befragt wurden 2.200 Personen ab 18 Jahre anhand eines standardisierten Fragebogens. Zur Anwendung kam ein Methodenmix aus telefonischer und Online-Befragung. Somit konnte gewährleistet werden, dass die unterschiedlichen Bevölkerungsschichten im Untersuchungsgebiet entsprechend ihrer Anteile im Untersuchungssample vertreten sind.
Das Hauptziel der Studie war eine Wahrnehmungsmessung der Tourismusakzeptanz und der tourismusinduzierten Lebensqualität innerhalb der örtlichen Bevölkerung des Allgäus. Weiterhin sollte ermittelt werden, wie sich aus Sicht der lokalen Bevölkerung der Tourismus im Allgäu in Zukunft weiterentwickeln sollte, welche Störfaktoren reduziert bzw. welche Maßnahmen ergriffen werden sollten, um der (mancherorts) zunehmenden Belastung durch den Tourismus entgegenzuwirken.
The scientific and practical discussion of the phenomenon of „overtourism“ is still young, and many problems associated with this buzzword are still at a very early stage of development, in which there are currently more questions than certainties. In order to understand overtourism as a subject of research and as a practical challenge for the tourism industry, this article will explain the concept and phenomenology as well as the current state of research and knowledge related to the topic of overtourism.
Was ist unter dem Begriff Overtourism zu verstehen? Welche Dimensionen, Indikatoren und Kriterien sind von Relevanz, um dieses touristische Phänomen adäquat zu beschreiben? Klingen diese Fragen auf den ersten Blick nach einer sehr theoretischen Betrachtungsperspektive, sind sie dennoch für die Zukunft des Tourismus von enormer praktischer Bedeutung, ist doch die originäre Erfassung und Vermessung der thematischen Variationsbreite des Phänomens Overtourism gleichermaßen sowohl für die Theorie als auch für die Praxis existenziell, um den diesbezüglichen Herausforderungen für die Tourismuswirtschaft entgegentreten zu können. Um eine Antwort auf die Wahrnehmung und Behandlung sozioökonomischer Konflikte in touristischen Zielgebieten geben zu können, ist denn auch ein grundlegendes Themen- und Problemverständnis vonnöten, um im Spannungsverhältnis zwischen Akzeptanz und Aversion, die facettenreichen Wirkungen und Effekte des Overtourism auf alle beteiligten Stakeholder besser verstehen und entsprechende Maßnahmen sowie Handlungsempfehlungen entwickeln zu können. Der vorliegende Beitrag soll im Zuge einer deskriptiv-explorativen Herangehensweise und der Vorstellung einer Fallstudie mehr Klarheit über die Phänomenologie und die damit verbundenen Forschungs- und Untersuchungsperspektiven im aktuellen Overtourism-Diskurs liefern.
Im Kontext der Overtourism-Diskussion und im Zuge der fortwährenden COVID-19-Pandemie gewinnt die Perspektive der lokalen Bevölkerung im tourismuswissenschaftlichen Forschungsdiskurs immer mehr an Bedeutung. Dementsprechend sind es vorrangig die Einheimischen, die sich mit zunehmenden touristischen Überfüllungseffekten in ihren Heimatorten konfrontiert sehen. Dabei führt die unmittelbare Interaktion zwischen diesen beiden Interessengruppen vor allem in stark frequentierten Destinationen und beliebten Hotspots vielfach zu Konfliktpotenzialen unterschiedlichsten Ausmaßes. Dieser Beitrag soll die Perspektive der Einheimischen in der gegenwärtigen Overtourism-Forschung aufarbeiten und dabei vor dem Hintergrund der aktuellen Pandemiesituation, Bezug auf die diesbezüglichen Problemstellungen nehmen. Die vorliegende Fallstudie aus dem Allgäu ergänzt empirisch die themenzentrierte Betrachtung, die über die Wahrnehmung von Crowding-Effekten und Overtourism sowie die Einstellung gegenüber lokalen Besucherlenkungsmaßnahmen aus Sicht der Allgäuer Bevölkerung Auskunft geben soll.
Anhand eines Forschungsprojekts zur Entwicklung eines flexiblen und datengetriebenen Mobilitätsangebotes zur Reduktion des motorisierten Freizeitverkehrs und der Lenkung von Besucherströmen in ländlichen Tourismusregionen, werden zunächst technische Herausforderungen wie Ladeinfrastruktur oder Sektorkopplung diskutiert, die bei der Transformation hin zur All Electric Society zu bewältigen sind. Sodann zeigen die Themen der Interoperationalität von Plattformen oder der Verfügbarkeit von Daten als Open Data, dass zentrale Herausforderungen nicht nur in genuin technischen Bereichen zu finden sind, sondern v. a. in der Bewältigung hoher Transaktionskosten der beteiligten Akteure liegen können. Darüber hinaus werfen die starken Beharrungstendenzen von (Mobilitäts-)Verhaltensroutinen die Frage auf, ob räumliche Unterschiede bzgl. sozio-kultureller Werthaltungen und (Technik-)Präferenzen nicht sehr viel stärker bei der Entwicklung von Mobilitätsalternativen zu berücksichtigen sind. Die weitere Forschung kann hier einen relevanten Beitrag zur Passfähigkeit dieser Werthaltungen und Routinen einerseits und korrespondierenden Technologien andererseits leisten und Perspektiven für unterschiedliche Transformationspfade hin zur All Electric Society aufzeigen.
The expansion of large-scale charging infrastructure is crucial to cope with growing shares of electric vehicles. However, operators often struggle with profitable operation due to volatile occupancy and high costs for peaks in charging demand. Using information and communication technology may enable smart charging and thereby profitable operation by addressing the challenge of costly peak demand but requires customer flexibility to shift and manage charging processes. Therefore, operators must offer discounts on charging prices for customers to provide flexibility, which in turn mark an additional cost. Here we provide a model to analyze whether the costs to allocate flexibility exceed cost savings through smart charging. The model is evaluated in a case study of a large-scale charging park with real-world data on highway traffic and charging station usage. The results indicate that smart charging can provide net benefits even if operators are required to offer discounts for charging flexibility.
Various flexibility options in power systems, such as storage, grid expansion, and demand flexibility, gain increasing importance to balance the intermittent power supply of renewables. On the demand side, especially the industrial sector represents promising potential for Demand Response, i.e., the alignment of its power demand with the current power supply of renewables. However, there exist various obstacles that currently prevent companies from investing in new or (fully) exploiting existing flexibility potentials. In this paper, we investigate how economic, regulatory, technological, organizational, behavioral, informational, and competence obstacles pose barriers for companies to adjust their power consumption flexibly. For this purpose, we combine both a structured literature analysis and a case study. For the case study, we conduct 16 interviews with energy experts from companies from different industries. Our findings reveal that due to technical risk of disrupting the production process, lacking revenues, and too low cost savings, companies do not flexibilize their power consumption. Moreover, in particular, contradictory legislative incentives and missing IT standardization and interoperability represent key obstacles. Therefore, our results constitute a basis for targeted policy making in order to foster the exploitation of (existing) flexibility potential of industrial companies on the demand side.
Carsharing is an essential part of the transformation towards sustainable mobility in smaller urban areas. To expand their services and the positive social and environmental benefits, carsharing operators must understand their users' travel behavior. To accelerate this understanding, we analyze usage data of a station-based carsharing service from a small city in Germany with machine learning and explainable artificial intelligence to reveal influencing factors on the trip distance. The resulting four overarching groups are personal characteristics, time-related, car-related, and environmental features. We further analyze the driving distance of several subgroups split by personal and time-related features. Our findings highlight the importance of time-related features for the trip distance of carsharing users in all subgroups. We also discuss the influence of non-time-related features on the user groups. With these results, we derive valuable insights for research and carsharing operators by understanding patterns in individual user behavior in smaller urban areas.
To enable new digital business models, pre-digital organizations launch entrepreneurial initiatives. However, in developing the required digital capabilities, pre-digital organizations often face challenges as they are marked by the ways they have historically established their organizational identity. Research on how pre-digital organizations can develop digital capabilities remains scarce. This study draws on a single case study to illustrate potential pathways for the development of digital capabilities. Two key characteristics are identified: the source of digital capability development and the set-up of the actors involved. The authors synthesize four possible pathway manifestations, discuss the dynamic nature of pathway combinations, and suggest that managing a portfolio of pathways may be crucial for pre-digital organizations. Therefore, the study contributes to a better understanding of digital transformation in pre-digital organizations. Furthermore, it provides guidance for practitioners to reflect on when deciding which pathways to follow.
Public fast charging infrastructure (FCI) is essential for the adoption of electric vehicles (EVs). To reach higher EV penetration, investments into the development of a comprehensive and widespread fast charging network are necessary. However, current investments in FCI are only profitable in specific locations resulting in a severe lack of deployments in most areas. The wish for rapid development of both, EVs and related charging opportunities, requires political support measures for FCI. This paper investigates various support measures regarding their contribution to a comprehensive expansion of FCI through profitability enhancement. We illustrate the impact of different support measures on the profitability of three different charging power categories at three different located charging sides along the German freeway. Besides the traffic volume, the profitability of FCI strongly depends on the location's surrounding charging facilities and population characteristics and decreases with increasing charging power. Currently available support measures such as investment subsidies or the exemption from the electricity tax do not contribute significantly to a widespread expansion of FCI. Changes in the demand charges have a higher potential to support nationwide investments in FCI.
The rapidly developing concept of carsharing is an essential and scalable part of sustainable, multimodal mobility in urban environments. There is a clear need for carsharing operators to understand their users and how they use different transportation modes to intensify the development of carsharing and its positive impacts on the environment and urban cohabitation. We foster this understanding by analyzing usage data of carsharing in a medium-sized German city. We compare user groups based on individual characteristics and their carsharing usage behavior. We focus on a station-based two-way carsharing scheme and its relation to free-floating carsharing. Based on different clustering and segmentation approaches, we defined 20 particularly interesting user groups among the carsharing users and analyzed noticeable usage patterns. Additionally, we examined these partially overlapping user groups in the spatial dimension. With these results, we support research and operators in understanding carsharing customers and assessing users’ individual behavior.
Ein Blick auf aktuelle Entwicklungen bei Blockchains und deren Auswirkungen auf den Energieverbrauch
(2020)
Der enorme Stromverbrauch von Bitcoin hat dazu geführt, dass in Wissenschaft und Praxis oft eher undifferenziert Diskussionen über die Nachhaltigkeit von Blockchain- bzw. Distributed-Ledger-Technologie allgemein geführt werden. Allerdings ist die Blockchain-Technologie bereits heute alles andere als homogen – nicht nur hinsichtlich ihrer Anwendungen, die mittlerweile weit über Kryptowährungen hinaus in Wirtschaft und öffentlichen Sektor reichen, sondern auch bezüglich ihrer technischen Charakteristika und insbesondere ihres Stromverbrauchs. Dieser Beitrag fasst den Status quo des Stromverbrauchs verschiedener Implementierungen von Blockchain-Technologie zusammen und geht dabei besonders auf das kürzlich erfolgte Bitcoin Halving sowie sogenannte ZK-Rollups ein. Wir argumentieren, dass Bitcoin und andere Proof-of-Work-Blockchains zwar in der Tat sehr viel Strom verbrauchen, aber bereits heute alternative Blockchain-Lösungen mit deutlich geringerem Stromverbrauch verfügbar sind und weitere vielversprechende Konzepte erprobt werden, die gerade den Stromverbrauch von großen Blockchain-Netzwerken in naher Zukunft noch einmal deutlich senken könnten. Daraus schließen wir, dass die Kritik am Stromverbrauch von Bitcoin zwar legitim ist, jedoch daraus nicht eine Energieproblematik von Blockchain-Technologie generell abgeleitet werden darf. In vielen Fällen, in denen mithilfe von energieeffizienteren Blockchain-Varianten Prozesse digitalisiert oder verbessert werden können, darf sogar per Saldo durchaus mit Energieeinsparungen gerechnet werden.
The enormous power consumption of Bitcoin has led to undifferentiated discussions in science and practice about the sustainability of blockchain and distributed ledger technology in general. However, blockchain technology is far from homogeneous - not only with regard to its applications, which now go far beyond cryptocurrencies and have reached businesses and the public sector, but also with regard to its technical characteristics and, in particular, its power consumption. This paper summarizes the status quo of the power consumption of various implementations of blockchain technology, with special emphasis on the recent 'Bitcoin Halving' and so-called 'zk-rollups'. We argue that although Bitcoin and other proof-of-work blockchains do indeed consume a lot of power, alternative blockchain solutions with significantly lower power consumption are already available today, and new promising concepts are being tested that could further reduce in particular the power consumption of large blockchain networks in the near future. From this we conclude that although the criticism of Bitcoin's power consumption is legitimate, it should not be used to derive an energy problem of blockchain technology in general. In many cases in which processes can be digitised or improved with the help of more energy-efficient blockchain variants, one can even expect net energy savings.
Emerging digital technologies enable the creation of new services and business models, leading to ecosystems’ continuous change. In the tourism industry, new digital-savvy players like Airbnb have entered and created entirely new market segments, while many existing players are challenged to redefine their business logic. However, the literature does not provide a generic overview of the value network in tourism, including new market players, and their ways of interacting. Therefore, this paper develops a current overview of the value network of the European tourism ecosystem. By analyzing the business models and value streams of 704 European enterprises based on Crunchbase data, we identified 27 distinct roles and their respective interrelations in the domain. To validate the proposed value network, we conducted five expert interviews. Our results highlight the continuously growing importance of intermediaries in tourism. Furthermore, new technology players offer new opportunities for innovative services, creating high dynamism in the industry. Nonetheless, local entities, such as residents and communities, play a central role in European tourism and need to be included in experiences provided to tourists. Scholars and practitioners might use the results to identify disruptive actors and opportunities for innovation and niche creation. Additionally, the results can be used as a basis for further analysis of the ecosystem’s ongoing changes induced through technological advancements or external events such as the COVID-19 pandemic.
Balancing mechanisms assure grid stability. Especially well-suited for balancing purposes are large-scale storage facilities (SFs). However, the potential for these is in major parts set by geographic realities. On a transnational level, offering that potential to regions in need of balancing power (BP) does not often appear to be economically viable - an issue that is frequently related to the construction of power lines. Thus, in this article, we illustrate an early version of a design artifact giving remote balancing mechanisms access to a local BP market without deploying power lines: utilization of data centers (DCs) is typically very low (30-40%) representing a cheap source of demand flexibility. We thus let one DC participate in an existing BP market while tying a second to a remote balancing mechanism. By doing so, the design artifact enables both load and BP to flow seamlessly between distinct power markets contributing to grid stability and efficient utilization of balancing mechanisms. Within this extended summary, we perform a preliminary evaluation of the design artifact based on real-world data.
The change of electricity supply from conventional to renewable energy sources is a challenge for the whole society. This transition causes an increase of volatility in electricity supply and therefore threatens both, grid stability and, also, electricity price stability. Besides cost-intensive countermeasures such as grid expansions and power-to-X storage technology, the incentivized change in electricity use (energy demand flexibility) is a promising approach. Today, when it comes to production matters, energy is considered as a resource which is immediately available on demand. In contrast, future scenarios draw a picture, in which electric energy will become a resource that requires planning and control. Energy flexible factories will be an important part of our society with an important ecological and social impact. The paper presents a transdisciplinary approach to shape a sustainable electricity supply in the discourse with regional stakeholders from a technical, ecological and social background.
Enabling Flexible Laboratory Processes – Designing the Laboratory Information System of the Future
(2018)
Situation faced: Recent developments in the medical and industrial laboratory market have increased the need for highly flexible laboratory processes. This pressure results from new requirements that have accompanied the internationalization of laboratories and the digitalization of paper-based, bureaucratic work practices. The execution of laboratory processes is supported by laboratory information systems (LISs), which handle the control and information flow of incoming orders end-to-end. State-of-the-art LISs do not feature sufficient flexibility-to-use and flexibility-to-change capabilities. To prepare medical and industrial laboratories for the challenges ahead, LISs require more advanced flexibility capabilities that meet the need for flexibility in complex laboratory processes.
(b)
Action taken: To address the challenges of medical and industrial laboratories, MELOS, a leading German LIS provider, and the Project Group BISE of the Fraunhofer FIT conducted the LIS4FUTURE project. The project team compiled requirements on the flexibility of laboratory processes and derived corresponding requirements for the LIS’s flexibility-to-use and flexibility-to-change. The lack of configuration capabilities and modularity across all layers of the software architecture was identified as a major inhibitor of flexible laboratory processes. Following an agile development process and grounded on extant knowledge, the project team developed the LIS4FUTURE demonstrator, a process-aware LIS with a modular architecture and a rule-based configuration mechanism.
(c)
Results achieved: Based on identified requirements, the project team iteratively developed and evaluated the modular architecture and the rule-based configuration mechanism as part of the development of the LIS4FUTURE demonstrator. The modular architecture allows for the complete replacement of process steps at build time, while the rule-based configuration mechanism makes it possible to meet the ever-increasing demands for flexibility at runtime. The LIS4FUTURE demonstrator, which shows the applicability of the developed concepts in real-world scenarios, will help MELOS develop an innovative release of their LIS.
(d)
Lessons learned: During the LIS4FUTURE project, the project team learned that: (1) advanced flexibility-to-use and flexibility-to-change IS capabilities are needed to prepare for flexibility demands on the process level; (2) radical redesign of existing processes and systems should be preferred over incremental improvement in order to tap the disruptive potential of innovation opportunities; (3) the LIS architecture must be aligned with the process paradigm if it is to be flexible; (4) discussions among academics and practitioners are more effective if they are based on running prototypes rather than on theoretical concepts; and (5) project results improve if project team members work a substantial fraction of their time at the same location.
FIT für die Zukunft
(2016)
Information technology (IT) units within organizations pursue both organizational reliability and agility goals. Reliability ensures the stability and business continuity of organizations, whereas agility helps to detect and exploit market opportunities. In our research, we study projects in 19 organizations and unravel the relationship between agility and reliability. We observe that in certain cases reliability can undermine agility and vice versa. Global rules, routines, and procedures can hinder organizational agility whereas responding creatively for agility can locally undermine global organizational reliability. Further, we find that organizations often use decoupling to deal with this trade-off. Although decoupling enables them to be agile and reliable at the same time, it risks undermining both capabilities in the future, by encouraging the accumulation of technical debt. We find indications of how technical debt limits opportunities to creatively respond and can increase vulnerabilities.
Sustainability’s Coming Home: Preliminary Design Principles for the Sustainable Smart District
(2019)
Consumer trends like local consumption, sharing of property, and environmental awareness change our habits and thereby our surroundings. These trends have their origin in our direct environment, in the districts of our city or community, where we live and socialize. Cities and districts are changing to “smart cities” and “smart districts” as a part of the ongoing digitalization. These changes offer the possibility to entrench the idea of sustainability and build a platform-based ecosystem for a sustainable smart district. This research aims to identify guidelines in form of preliminary design principles (PDPs) for sustainable smart districts. To achieve this, we conduct a structured literature review. On this basis, we derive and develop PDPs with the help of semi-structured interviews and a non-representative sample of the German population. The resulting nine PDPs describe a first insight into the design of sustainable smart districts.
Artificial intelligence currently counts among the most prominent digital technologies and promises to generate significant business value in the future. Despite a growing body of knowledge, research could further benefit from incorporating technological features, human actors, and organizational goals into the examination of artificial intelligence-enabled systems. This integrative perspective is crucial for effective implementation. Our study intends to fill this gap by introducing affordance-experimentation-actualization theory to artificial intelligence research. In doing so, we conduct a case study on the implementation of predictive maintenance using affordance-experimentation-actualization theory as our theoretical lens. From our study, we find further evidence for the existence of the experimentation phase during which organizations make new technologies ready for effective use. We propose extending the experimentation phase with the activity of ‘conceptual exploration’ in order to make affordance-experimentation-actualization theory applicable to a broader range of technologies and the domain of AI-enabled systems in particular.
Industrial demand response uses a multitude of energy flexibility measures. Their planning and control requires various production IT systems. A widely accepted approach to classify these inhouse IT systems are the levels of the automation pyramid in companies. This paper broadens the scope of this concept to overcome the limitation to companies’ (virtual) borders by including required IT systems that refine and monetarize a company’s energy flexibility, e.g. energy markets, aggregators, etc. Therefore, a holistic approach for the classification of functionalities for industrial demand response across companies and energy markets is developed and applied exemplarily.
The widespread adoption of electric vehicles makes investments in charging parks both immediate and necessary to lower range anxiety and allow longer trips. However, many charging park operators struggle with sustainable and profitable operation due to high fees on peak loads and volatile availability of renewable energy. Smart charging strategies may enable such operation, but the computational complexity of most available algorithms increases significantly with the number of charging points. Thus, operators of larger charging parks need information systems that provide real-time decision support without immense cost for computation. This paper presents a model that uses recent methods from the field of Reinforcement Learning. Our model is trained on a charging park simulation with realworld data on highway traffic and day ahead energy prices. The results indicate that Reinforcement Learning is a feasible solution to improve the sustainable and profitable operation of large electric vehicle charging parks.
The rising adoption of cloud computing and increasing interconnections among its actors lead to the emergence of network-like structures and new associated risks. A major obstacle for addressing these risks is the lack of transparency concerning the underlying network structure and the dissemination of risks therein. Existing research does not consider the risk perspective in a cloud network’s context. We address this research gap with the construction of a reference model that can display such networks and therefore supports risk identification. We evaluate the reference model through real-world examples and interviews with industry experts and demonstrate its applicability. The model provides a better understanding of cloud networks and causalities between related risks. These insights can be used to develop appropriate risk management strategies in cloud networks. The reference model sets a basis for future risk quantification approaches as well as for the design of (IT) tools for risk analysis.