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This thesis aims to support the product development process. Therefore, an approach is developed, implemented as a prototype and evaluated, for automated solution space exploration of formally predefined design automation tasks holding the product knowledge of engineers. For this reason, a classification of product development tasks related to the representation of the mathematical model is evaluated based on the parameters defined in this thesis. In a second step, the mathematical model should be solved. A Solver is identified able to handle the given problem class.
Due to the context of this work, System Modelling Language (SysML) is chosen for the product knowledge formalisation. In the next step the given SysML model has to be translated into an object-oriented model. This translation is implemented by extracting information of a ".xml"-file using the XML Metadata Interchanging (XMI) standard. The information contained in the file is structured using the Unified Modelling Language (UML) profile for SysML. Afterwards a mathematical model in MiniZinc language is generated. MiniZinc is a mathematical modelling language interpretable by many different Solvers. The generated mathematical model is classified related to the Variable Type and Linearity of the Constraints and Objective of the generated mathematical model. The output is stored in a ".txt"-file.
To evaluate the functionality of the prototype, time consumption of the different performed procedures is measured. This data shows that models containing Continuous Variables need a longer time to be classified and optimised. Another observation shows that the transformation into an object-oriented model and the translation of this model into a mathematical representation are dependent on the number of SysML model elements. Using MiniZinc resulted in the restriction that models which use non-linear functions and Boolean Expressions cannot be solved. This is because the implementation of non-linear Solvers at MiniZinc is still in the development phase. An investigation of the optimally of the results, provided by the Solvers, was left for further work.
The Digital Factory Vorarlberg is the youngest Research Center of Vorarlberg University of Applied Sciences. In the lab of the research center a research and learning factory has been established for educating students and employees of industrial partners. Showcases and best practice scenarios for various topics of digitalization in the manufacturing industry are demonstrated. In addition, novel methods and technologies for digital production, cloud-based manufacturing, data analytics, IT- and OT-security or digital twins are being developed. The factory comprises only a minimum core of logistics and fabrication processes to guarantee manageability within an academic setup. As a product, fidget spinners are being fabricated. A webshop allows customers to individually design their products and directly place orders in the factory. A centralized SCADA-System is the core data hub for the factory. Various data analytic tools and methods and a novel database for IoT-applications are connected to the SCADA-System. As an alternative to on premise manufacturing, orders can be pushed into a cloud-based manufacturing platform, which has been developed at the Digital Factory. A broker system allows fabrication in distributed facilities and offers various optimization services. Concepts, such as outsourcing product configuration to customers or new types of engineering services in cloud-based manufacturing can be explored and demonstrated. In this paper, we present the basic concept of the Digital Factory Vorarlberg, as well as some of the newly developed topics.
A novel calorimetric technique for the analysis of gas-releasing endothermic dissociation reactions
(2020)
Die Entwicklungen im Bereich der Algorithmen, Machine Learning und Künstlicher Intelligenz sind rasant und halten Einzug in immer mehr Bereichen des alltäglichen Lebens, insbesondere in den Unternehmen. Aus diesem Grund wird in dieser Arbeit der Frage nachgegangen, inwiefern dieser Trend Auswirkungen auf die benötigten Management-Kompetenzen hat. Zur Beantwortung dieser Frage wird zuerst die klassische Management-Lehre mit ihren zentralen Begrifflichkeiten und bestehenden Kompetenzmodellen beleuchtet und basierend auf diesen Erkenntnissen ein Analyse-Hilfsmodell entwickelt. Im Anschluss werden die wichtigsten Grundlagen zum Themenkomplex Algorithmus, Machine Learning und Künstliche Intelligenz behandelt und auf dieser Basis benötigte Management-Kompetenzen abgeleitet. Zusätzlich werden aktuelle Studien großer Beratungsunternehmen und Fachartikel analysiert und ebenfalls Kompetenzen für den Einsatz von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz identifiziert. Schliesslich wird eine Gap-Analyse durchgeführt mit dem Resultat, dass keine grundsätzlich neuen Kompetenzen notwendig sind, diese jedoch teils erweitert werden müssen und sich deren Wichtigkeit verschiebt.
Alter und Recruiting
(2020)
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Problematik von Arbeitssuchenden 45 plus in Vorarlberg.
Zum Verständnis werden die Fachbegriffe Diversity, Generationen und Altersklassen, Altersdiskriminierung und Work Ability Index erläutert. Die Umfeld- und Einflussfaktoren beschäftigen sich mit den demografischen Grundlagen, den Potenzialen älterer Arbeitnehmender, dem alter(n)s-gerechten Arbeiten, möglicher Herausforderungen im Recruiting und Ideen anderer Länder.
Im Abschnitt Methodologie und Methodik werden Grundlagen der qualitativen Forschung behandelt. Die Datenerhebung erfolgte durch Experteninterviews. Die Details dazu finden sich in den Passagen Sampling, Auswahl der Interviewpartner, Interview-Leitfaden, Auswertungsmethode und Gütekriterien. Die Arbeit fokussiert sich auf Industrieunternehmen in Vorarlberg sowie das AMS, die AK und die Caritas.
Die Antworten aus den Leitfaden-Interviews führen schlussendlich zu potenziellen Reformansätzen, um die Situation für Arbeitnehmende 45 plus zu verbessern. Es ergeben sich mehrere Aspekte, welche wider das Einstellen von älteren Bewerbenden vorliegen.
An implementation approach of the gap navigation tree using the TurtleBot 3 Burger and ROS Kinetic
(2020)
The creation of a spatial model of the environment is an important task to allow the planning of routes through the environment. Depending on the number of sensor inputs different ways of creating a spatial environment model are possible. This thesis introduces an implementation approach of the Gap Navigation Tree which is aimed for usage with robots that have a limited amount of sensors. The Gap Navigation Tree is a tree structure based on depth discontinuities constructed from the data of a laser scanner. Using the simulated TurtleBot 3 Burger and ROS kinetic a framework is created that implements the theory of the Gap Navigation Tree. The framework is structured in a way that allows using different robots with different sensor types by separating the detection of depth discontinuities from the building and updating of the Gap Navigation Tree.
Das Management eines Unternehmens kann Mithilfe von bilanzpolitischen Maßnahmen bewusst Einfluss auf das Unternehmensergebnis nehmen. Durch Ausnutzung von Ermessenspielräumen bei der Bildung und Auflösung von Rückstellungen können stille Reserven gebildet und in späteren Perioden wieder aufgelöst werden.
In dieser Masterarbeit wurde untersucht ob die Unternehmen des M-DAX mithilfe der Big-Bath-Accounting-Methode oder der Income-Smoothing-Methode bewusst Einfluss auf das Jahresergebnis genommen haben. Hierfür wurden die Geschäftsberichte der Zielgruppe im Zeitraum von 2009 – 2018 empirisch untersucht. Um die Gültigkeit der Hypothesen zu überprüfen wurde das ausgewiesene EBIT mit einem bereinigten EBIT verglichen. Für die Ermittlung des bereinigten EBITs wurden die tatsächlichen Rückstellungsbildungen bzw. Rückstellungsauflösungen durch die über den Betrachtungszeitraum durchschnittlichen Rückstellungsbildung bzw. Rückstellungsauflösung ersetzt.
Die Ergebnisse der empirischen Untersuchung haben gezeigt, dass die Unternehmen der Zielgruppe Mithilfe von Rückstellungen großen Einfluss auf das EBIT nehmen können. Weiter konnte belegt werden, dass die meisten Unternehmen bei der Rückstellungsbewertung grundsätzlich vorsichtig agieren und höhere Beträge in Rückstellungen bilanzieren.
Die EU-Ziele umfassen die Steigerung des Anteils an erneuerbaren Energien an der Energieerzeugung um 32 % bis 2030. Doch erneuerbare Energien bringen neben den Vorteilen für den Umweltschutz auch Probleme mit sich. Ihre Schwankungen und Unkontrollierbarkeit stellen große Herausforderungen für das Stromnetz dar. Um die Netz- und damit die Versorgungssicherheit weiterhin gewährleisten zu können, braucht es Lösungen, die weder das Stromnetz, die Verbraucher noch die Energieversorger benachteiligen. Eine Möglichkeit wäre es, zusätzliche Kraftwerke und Infrastruktur (Redundanzen) aufzubauen, welche potenzielle Schwankungen ausgleichen können. Dieser Lösungsansatz gilt als traditioneller Weg, der hohe Kosten und negative Umweltauswirkungen mit sich bringt. Demand Side Management hat das Potenzial, effiziente Lösungen diesbezüglich anzubieten. Welche Vorteile der Einsatz von DSM auf Ebene der Haushaltsverbraucher für die Energieversorger in Bezug auf den Abruf von Ausgleichsenergie bringt, wird in dieser Arbeit behandelt. Dafür wurde ein agentenbasiertes Modell entwickelt, welches darauf abzielt, die Abweichung zwischen dem von dem Energieversorger prognostizierten Verbrauch und dem realen Verbrauch seiner Haushaltskunden zu verringern. Jeder Haushalt in dem vorgestellten Modell ist mit einer Flexibilität in Form eines Batteriespeichers ausgestattet. Die Speicherbewirtschaftung wird basierend auf einem Signal, welches der Energieversorger übermittelt, automatisch vom Haushalt für jeden Tag im Betrachtungszeitraum optimiert. Jede Abweichung zwischen der vom Energieversorger erstellten Prognose und der tatsächlich bezogenen Strommenge stellt dabei einen Bezug von Ausgleichsenergie dar. Untersucht werden die Auswirkungen der Anzahl an Haushalten sowie ein unterschiedlicher Wissensstand auf die Prognose. Weiters werden zwei unterschiedliche Arten von Demand Side Management analysiert. Einmal die Einflussnahme auf die Last der Haushalte durch ein Preissignal, einmal durch das Vorgeben eines Lastgangs. Um die Effektivität der beiden Varianten bestimmen zu können, wird auch die Menge an Ausgleichsenergie erhoben, welche ohne das Vorhandensein eines Batteriespeichers (also ohne Steuerung) anfallen würde. Das Modell wurde entwickelt, um einen Trend aufzuzeigen und keine spezifische Einsparungsmenge zu ermitteln, da dies von der jeweiligen Situation des Energieversorgers abhängt. Die Erstellung der unterschiedlichen Wissensstände basiert auf den österreichischen rechtlichen Vorgaben bezüglich der Datenübertragung bei intelligenten Messgeräten. Dabei ist einmal der Jahresverbrauch, einmal der Tagesverbrauch und einmal die stündlichen Verbrauchswerte bekannt. Das Preissignal ist negativ korreliert zu den am Day-Ahead-Markt gehandelten Mengen und das Lastsignal basiert auf einer der Prognosen des Energieversorgers, je nach Variante, die untersucht wird. Es zeigte sich, dass ein besserer Wissensstand nur teilweise eine Verbesserung der Prognose erzielte. Wobei die unterschiedlichen Wissensstände auf den realen Werten der nicht verwendeten Haushalte aus dem gleichen Datensatz aufbauen und so beispielsweise Wettereinflüsse in der Prognose schon bekannt waren, was die Prognose basierend auf Jahreswerten sehr genau machte. Der Aggregationseffekt von mehreren Haushalten beeinflusst die Prognose positiv. Auf einzelner Haushaltsebene schneiden die Vorhersagen deutlich schlechter ab als bei Prognosen des Gesamtverbrauchs aller Haushalte. Die Optimierung basierend auf dem Lastsignal generiert eine geringere Menge an Ausgleichsenergie als das Preissignal. Das liegt unter anderem daran, dass die Prognose nur die Verbräuche der Haushaltskunden berücksichtigt und nicht die Mengen, die am Markt gehandelt werden. In den untersuchten Varianten stellte sich heraus, dass am wenigsten Ausgleichsenergie über alle Haushalte erzeugt wird, wenn kein Demand Side Management betrieben wird, also keine Batteriespeicher vorhanden sind und die Prognose des Energieversorgers auf Stundenwerten basiert. Auf einzelner Haushaltsebene fällt bei der Optimierung mittels Lastsignal am wenigsten Ausgleichsenergie an.
Risikomanagement wird in einem sicheren Software-Entwicklungs-Lebenszyklus angewendet, um bei Produkten mögliche Risiken bereits in den frühen Entwicklungsphasen zu entdecken. Diese Arbeit ist aus Sicht eines Zulieferers für die elektrische Energiewirtschaft geschrieben.
Das Ziel dieser Forschung ist es, bestehende Methoden zur Bedrohungsidentifikation und Metriken zur Risikoanalyse zu untersuchen. Dazu wurde die folgende Forschungsfrage gestellt: Welche Methoden zur Bedrohungsidentifikation und Metriken zur Risikoanalyse sollen verwendet werden, um im Produktentwicklungsprozess den Anforderungen an Unternehmen, die als Zulieferer für die elektrische Energiewirtschaft fungieren, zu entsprechen und potentielle Bedrohungen im Anfangsstadium eines Projektes zu identifizieren? Um diese Forschungsfrage zu beantworten, wurden Methoden zur Bedrohungsidentifikation (STRIDE, Angriffsbäume und Angriffsbibliotheken) und Metriken (aus CVSS, OWASP und Literatur entnommen) zur Risikoanalyse in die theoretische Wissensgrundlage aufgenommen, in Bezug auf den Kontext und die Anforderungen analysiert und ein Ergebnis hergeleitet. Die Analyse basiert auf dem Kontext und der definierten Anforderungen aus Standards und Normen, wie IEC 62443-4-1 (Anforderungen an den Lebenszyklus für eine sichere Produktentwicklung), spezielle Publikationen von dem National Institute of Standards and Technology 800-30 (Guide for Conducting Risk Assessments) und 800-82 (Guide to Industrial Control Systems Security). Zusätzlich wurden noch Empfehlungen von der UP KRITIS (Öffentlich-Private Partnerschaft zum Schutz kritischer Infrastrukturen) aufgenommen.
Anhand der Analyse der Methoden zur Bedrohungsidentifikation wurde deduziert, dass aufgrund der Anforderungen keine konkreten Methoden empfohlen werden können. Basierend auf die Anforderungen an die Risikoanalyse konnten in dieser Arbeit die folgenden Schadensmetriken abgeleitet werden: Funktionale, lebensgefährliche oder -bedrohliche Auswirkungen, geschäftliche Auswirkungen, sowie Auswirkungen auf Daten und Informationsressourcen.
Mit dem entwickelten, gemischt-ganzzahligen linearen Optimierungsmodell wird ein grosser Beitrag geleistet, das die wichtigen Betriebskennzahlen einer PV-Speicheranlage, wie der Eigenverbrauchsanteil um bis zu 89 % und der Autarkiegrad um bis zu 73 % durch eine variable Grenzkostenoptimierung bei zusätzlicher E-Auto Berücksichtigung gesteigert werden können. Der Eigenverbrauch der PV-Erzeugung wird durch den stationären Batteriespeicher auf 71 % mehr als verdoppelt. Das beispielhafte Szenario hat einen Haushaltsverbrauch von 5 MWh pro Jahr und besteht aus einer 5 kWp PV-Anlage, mit einem 5 kWh Batteriespeicher und dem Tesla Model 3 mit einer Jahresfahrleistung von 16778 km.
Das erstellte Softwareprogramm kann einfach auf weitere verschiedene Anlagenkonstellationen und mit eigenen Eingangszeitreihenprofile der Haushaltslast, der PV-Erzeugung und der E-Auto Nutzung parametriert werden. Neben der Kennzahlenberechnung des konkreten Szenarios wird der jeweilige Einfluss einer Anlagenkomponente, wie PV, Batterie und Last bei deren Variation, auf die Kennzahlen grafisch gut sichtbar dargestellt.
Die Ergebnisse bestätigen bisherige Arbeiten, dass die Dimensionierung der Anlagenkomponenten nach der einfachen Faust-Formel 1:1:1 erfolgen soll: Der stationäre Batteriespeicher und die PV-Anlage sollen gleich gross sein und ihre Grösse in kWh soll der Jahreslast in MWh entsprechen. Damit wird nahezu schon ein gutes Optimum von Eigenverbrauch, Eigenverbrauchsanteil und Autarkiegrad bei minimalen Energiekosten gefunden und die Netzbelastung durch Bezug und Einspeisung kann reduziert werden.
In einer Zeit, in der Daten eine immer größere Rolle spielen, nehmen Schlagwörter wie Big Data, Data Analytics oder Data Mining auch in Organisationen eine große Rolle ein. Daten werden zum neuen digitalen Öl, das durch alle Systeme der Unternehmen und externe Quellen fließt. Richtig eingesetzt, unterstützen sie bei der Strategiefindung, bei der Umsetzung neuer Geschäftsmodelle, beim Gestalten neuer Abläufe und Prozesse und insbesondere bei der Entscheidungsfindung.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit den Themen Daten und Unternehmenssystemen. Von diesen Themen ausgehend wird versucht, eine Brücke zu den Themenfeldern Prozessmanagement und Prozessinnovation zu schlagen. Die Arbeit soll aufzeigen, welche strategischen und operativen Ansätze die Nutzung von Daten als Treiber für Prozessinnovation zulassen. Aufbauend auf einer theoretischen Einordnung der vier skizzierten Gebiete, bildet ein empirischer Teil das Herzstück dieser Arbeit. In diesem Teil werden Aussagen von ExpertInnen darüber zusammengetragen, welche Ansätze zur datengetriebenen Prozessinnovation sie in ihren jeweiligen Unternehmen anwenden. Diese Aufarbeitung ist gegliedert in die drei Ebenen Rahmenbedingungen, Faktoren und Ansätze. Abgeschlossen wird diese Arbeit durch konkrete Handlungsempfehlungen für Unternehmen.
Heutzutage gewinnen visuelle und akustische Eingabemethoden für die Interaktion mit Anwendungen oder Komponenten zunehmend an Bedeutung und sollen die klassische Maus oder Tastatur gegebenenfalls ersetzen. Abgesehen von der Sprachsteuerung benötigen jedoch auch die neuen Methoden für das Absetzen eines Befehls größtenteils die Hände. Es bleibt jedoch die Frage bestehen was passiert, wenn keine freie Hand zur Verfügung steht und ein Sprachbefehl aufgrund des Lärmpegels nicht erkannt wird. Diese Arbeit beschreibt das Konzept einer alternativen Anwendungssteuerung mit Fußgesten und verwendet dafür die Einlegesohlen ‚stapp one‘, die mit Druck- und Beschleunigungssensoren ausgestattet sind. Aufgrund der Durchführung einer Umfrage mit Mehrheitsvotum lassen sich verschiedene Fußgesten für entsprechende Aktionen der gesteuerten Komponenten definieren. Diese wirken auf die Anwender und Anwenderinnen intuitiv und weisen folglich eine hohe Akzeptanz bei der Benutzung auf. Mit einer Verbindungskombination aus Bluetooth und ‚User-Datagram-Protocol‘ (UDP) werden die Sensordaten von der Sohle, über ein Smartphone, zu einem Computer weitergeleitet, um eine Gestenerkennung mit Machine-Learning umzusetzen. Über ein Datenfluss-System werden die empfangenen Werte der Sensoren aufbereitet und eine Feature-Extraktion durchgeführt, sodass diese für eine Klassifizierung von Fußgesten dienen. Basierend auf ‚Deeplearning4j‘ wird ein Algorithmus mit ‚Long Short-Term Memory‘ implementiert und zusammen mit dem Datenfluss-System als ‚Java‘-Bibliothek zur Verfügung gestellt. Zusätzlich werden Datensätze von Fußgesten einer Person erstellt und zum Training sowie zur Evaluierung der Gestenerkennung verwendet. In einer letzten Umfrage wird die implementierte Bibliothek in zwei Applikationen integriert. Zudem wird die Funktion des definierten ‚Gesten-Aktionen-Mapping‘ in drei Anwendungsszenarien analysiert. Die Forschungsergebnisse zeigen eine zuverlässige Klassifizierung der Fußgesten mit einer Genauigkeit von 82 %, wobei unter realen Bedingungen auch Werte zwischen 85 % und 100 % erreicht werden.
Zeros can cause many issues in data analysis and dealing with them requires specialized procedures. We differentiate between rounded zeros, structural zeros and missing values. Rounded zeros occur when the true value of a variable is hidden because of a detection limit in whatever mechanism was used to acquire the data. Structural zeros are values which are truly zero, often coming about due to a hidden mechanism separate from the one which generates values greater than 0. Missing values are values that are completely missing for unknown or known reasons. This thesis outlines various methods for dealing with different kinds of zeros in different contexts. Many of these methods are very specific in their ideal usecase. They are separated based on which kind of zero they are intended for and if they are better suited for compositional or for standard data.
For rounded zeros we impute the zeros with an estimated value below the detection limit. The author describes multiplicative replacement, a simple procedure that imputes values at a fixed fraction of the detection limit. As a more advanced technique, the author describes Kaplan Meier smoothing spline replacement, which interpolates a spline on a Kaplan Meier curve and uses the spline below the detection limit to impute values in a more natural distribution. Rounded zeros cannot be imputed with the same techniques that would be used for regular missing values, since there is more information available on the true value of a rounded zero than there would be for a regular missing value.
Structural zeros cannot be imputed since they are a true zero. Imputing them would falsify their values and produce a value where there should be none. Because of this, we apply modelling techniques that can work around structural zeros and incorporate them. For standard data, the zero inflated Poisson model is presented. This model utilizes a mixture of a logistic and a Poisson distribution to accurately model data with a large amount of structural zeros. While the Poisson distribution is only applicable to count data, the zero inflation concept can be applied to different kinds of distributions. For compositional data, the zero adjusted Dirichlet model is introduced. This model mixes Dirichlet distributions for every pattern of zeros found within the data. Non-algorithmic techniques to reduce the amount of structural zeros present are also shown. These techniques being amalgamation, which combines columns with structural zeros into more broad descriptors and classification, which changes columns into categorical values based on a structural zero being present or not.
Missing values are values that are completely missing for various known or unknown reasons. Different imputation techniques are introduced. For standard data, MissForest imputation is introduced, which utilizes a RandomForest regression to impute mixed type missing values. Another imputation technique shown utilizes both a genetic algorithm and a neural network to impute values based on the genetic algorithm minimizing the error of an autoencoder neural network. In the case of compositional data, knn imputation is presented, which utilizes the knn concept also found in knn clustering to impute the values based on the closest samples with a value available.
All of these methods are explained and demonstrated to give readers a guide to finding the suitable methods to use in different scenarios.
The thesis also provides a general guide on dealing with zeros in data, with decision flowcharts and more detailed descriptions for both compositional and standard data being presented. General tips on getting better results when zeros are involved are also given and explained. This general guide was then applied to a dataset to show it in action.
Nowadays, the area of customer management strives for omni-channel and state-of-the-art CRM concepts including Artificial Intelligence and the approach of Customer Experience. As a result, modern CRM solutions are essential tools for supporting customer processes in Marketing, Sales and Service. AI-driven CRM accelerates sales cycles, improves lead generation and qualification, and enables highly personalized marketing. The focus of this thesis is to present the basics of Customer Relationship Management, to show the latest Gartner insights about CRM and CX, and to demonstrate an AI Business Framework, which introduces AI use cases that are used as a basis for the expert interviews conducted in an international B2B company. AI will transform CX through a better understanding of customer behavior. The following research questions are answered in this thesis: In which AI use cases can Sales and CRM be improved? How can Customer Experience be improved with AI-driven CRM?
Companies develop and implement strategies with the aim to address the needs of their customers. Acquisition is one market expansion strategy that companies can use to acquire new market access, technologies and/or to grow organically. In recent years, Chinese companies have been active in acquiring companies all over the globe to develop their strategic position. This caused certain contra reaction in Europe and as well in the Swiss media against cross-border acquisitions of Swiss companies.
Swiss companies and particularly the Swiss-MEM (Machinery, Electrical and Mechanical) industry is highly export oriented and their value proposition builds on attributes like knowledge, technology, and differentiating products. Among them are many “hidden champions” and niche players who successfully dominate the market segment.
As observed with Chinese companies, Indian companies also started to become more active outside of their domestic markets by increasing their foreign direct investments into Europe, Asia and North America, over the last decades. The lasting and good relationship of India and Switzerland might trigger the wish for Indian companies to acquire Swiss and particularly Swiss-MEM companies for acquisitions.
This Master’s Thesis assesses how often Indian investments into public and privately owned Swiss-MEM companies by acquisition happen, how are the attempts of acquisitions perceived by the stakeholders and what measures Swiss and Swiss-MEM companies can take, to protect themselves from being acquired. To access the research topic, several sub-questions will be analysed with the aid of primary and secondary research to assess the situation.
The research topic is of particular interested to the author since he spent over 20 years working in the Swiss-MEM industry, involved in international affairs and in recent years specifically with India. The observation of Chinese acquisition activities and insight into the size and potential of India were the drivers for researching whether India might follow China’s example.
In conclusion, Indian companies are not explicitly targeting Swiss and Swiss-MEM companies, but there are reasons to believe that it would make sense for Indian companies to look into the acquisition of Swiss and Swiss-MEM companies. The perception of such acquisitions varies, but there are arguments for and against them. Companies must take strategic and organisational measures in order to prevent themselves from becoming the target of an acquisition. However, it is known that the state should not interfere in the market and a discussion at a political level, planning how to deal with cross-border acquisition, is needed.
Further areas for research based on this Master’s Thesis could be the review of how the targeting of Swiss and Swiss-MEM companies by Indian companies would look, and also the topic of the succession planning in Swiss secondary sector in conjunction with Indian targeting for acquisitions. A third area to research might be investigating the political aspects involved in the research questions.
In vielen Ländern gibt es eine stetige Verschiebung von Bargeld zu Kartenzahlung. Dieser Umstand könnte darauf hinweisen, dass Bargeld irgendwann verschwinden wird. Der Bargeldumlauf ist in den meisten Ländern, einschließlich Österreich, jedoch seit Jahrzehnten stabil oder stark gestiegen. Im Gegensatz dazu gilt Schweden als eine Vorreiternation auf dem Weg in die bargeldlose Gesellschaft. In der vorliegenden Masterthesis werden die Unterschiede zwischen Österreich und Schweden erläutert, indem die Zahlungsmärkte als auch das Potenzial der Länder aufgezeigt werden. Weiters werden die möglichen Einflüsse wie Bargeldversorgung, Technologie und Infrastruktur, Regulierungen und das unterschiedliche Zahlungsverhalten und die Mentalität der Konsumenten untersucht. Daraus werden dann Schlussfolgerungen gezogen, wohin sich die verschiedenen Zahlungsmärkte in Zukunft bewegen werden. Die Daten basieren auf Sekundärdaten, die aus Büchern, Zeitschriften, verschiedenen Forschungsarbeiten und Onlinequellen stammen. Egal, welchen Standpunkt Sie in Bezug auf die Zukunft des Bargeldes einnehmen, soll diese Masterthesis einen besseren Einblick über die Transformation unserer Volkswirtschaft und den Mechanismus von unbaren Zahlungen geben.
In dieser Arbeit werden verschiedene Augmented Reality Tools analysiert und getestet, um eine Brandmeldezentrale zu erkennen und auf dieser virtuelle Inhalte darzustellen. Die Erkennung der Zentrale wird mittels Bilderkennung und Objekterkennung von Vuforia, Wikitude und AR Foundation durchgeführt. Zusätzlich wird in dieser Arbeit eine AR Applikation implementiert, welche sowohl mit iOS und Android Geräten als auch für die Microsoft HoloLens 2 kompatibel ist. Die Anwendung soll zeigen, an welcher Stelle in der Brandmeldezentrale ein Fehler vorliegt und wie dieser behoben werden kann. Für die Fehlerbehandlung kommt eine “Schritt für Schritt Anleitung“ zum Einsatz, bei welcher Teile der Zentrale augmentiert hervorgehoben werden, wenn diese für die Behebung des Problems relevant sind. Es werden diverse Geräte bezüglich Interaktion und deren Stärken bzw. Schwächen evaluiert. Für die Analyse haben Testpersonen die Anwendung sowohl auf der HoloLens 2 als auch auf einem iPad Pro getestet. Die Ergebnisse zeigen, dass einige Personen Schwierigkeiten mit der Gestensteuerung auf der HoloLens 2 haben. Die Ausführung der Pinch Geste, welche durch das zusammendrücken von Daumen und Zeigefinger ausgeführt wird, wurde oft zu ungenau durchgeführt. Der Vergleich der beiden Geräte hat ergeben, dass Interaktionen auf dem iPad schneller ausgeführt werden können als auf der HoloLens. Außerdem wurde überprüft, wie sich unterschiedliche Lichtverhältnisse auf die Anwendung auswirken. Dabei stellte sich heraus, dass die Hologramme bei der HoloLens bei einer stark beleuchteten Umgebung nicht gut sichtbar sind. Die Objekterkennung der Brandmeldezentrale weist einige Fehler bei der Erkennung der Brandmeldezentrale auf. Diese sind darauf zurückzuführen, dass die Brandmeldezentrale für die verwendeten Augmented Reality Tools zu wenig Merkmale aufweist.
The boom of information technology development created high demand for skilled labour force in IT occupations. IT professionals install, test, build, repair or maintain hardware and software and can do the job from any location in the world.
Demand for the workforce significantly outstrips the global supply. In a situation of staff shortage employers have to compete on local and global labour markets. The ability of a firm to attract and retain the best talent would become a source of its sustainable competitive advantage.
Aim of the study is to understand what influences perception of employment attractiveness by IT professionals the most. This study intends to expend the existing knowledge about employees´ needs and “psychological contract” concept.
The research was conducted with the participation of 4 IT and 4 HR English-speaking experts who live and work in Austria. In the study the grounded theory approach and the descriptive qualitative methods were applied.
The research findings explain which factors influence the decision of IT professionals to join, stay or leave an employer. The results are discussed in relation to talent attraction and retention practices of Austrian employers.
Veränderungen im gesellschaftlichen Wertesystem, das Vordringen kommerzieller Privatwirtschaft in Bereiche, die über lange Zeit von Non-Profit-Organisationen abgedeckt worden sind, und die Finanzkrise der öffentlichen Haushalte gelten als große Ursachen für die vielfältige und kontroversielle Diskussion der Social Impact-Orientierung im deutschsprachigen Raum. Diese Arbeit konzentriert sich auf die Frage, wie sich Social Impact-Orientierung auf Instrumente der Unternehmenssteuerung auswirkt. Dazu wird ein Theorieüberblick über gesellschaftliche Wirkungsanalyse erarbeitet und ausgewählte Instrumente der Unternehmenssteuerung vorgestellt. Daraufhin werden fünf Hypothesen gebildet, die in einer Einzelfallstudie anhand eines jungen Sozialunternehmens in Österreich überprüft werden. In diesem Praxisteil ist ein Vergleich hinsichtlich der Impact-Orientierung im untersuchten Sozialunternehmen zu jener, die in der Literatur dargestellt wird, zentral. Weiters wird die Frage untersucht, wie die in der Literatur angegebenen Managementinstrumente für Wirkungsorientierung in diesem Unternehmen angewendet werden und zu welchen Ergebnissen diese führen. Schließlich wird erforscht, ob Wirkungsziele und passende Managementinstrumente einen Beitrag zur Lösung des angenommenen Zielkonfliktes zwischen gesellschaftlichen und ökonomischen Zielen beitragen können. Die Ergebnisse und Erkenntnisse der Einzelfallstudie werden abschließend im Gespräch mit einer übergeordneten Einrichtung einer ersten Verifikation unterzogen. Diese Arbeit kommt zum Schluss, dass Impact-Orientierung eine sehr langfristige Ausrichtung der Unternehmenssteuerung bedarf. Die Impact-Ziele und Indikatoren müssen sich in den gewählten Instrumenten wiederfinden. Nur dadurch ist sichergestellt, dass Unternehmenssteuerung und Impact-Orientierung stringent zusammenwirken. Bei aller Unsicherheit zum WIE der Umsetzung, hat die Impact-Orientierung zentrale Auswirkungen auf die Unternehmenssteuerung.