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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?
The present research had compared how Uppsala and Bartlett & Ghoshal (B&G) models explain the internationalization process of the Brazilian pulp producer Fibria.
The Uppsala model describes the developments of capabilities that enable the firm to move towards higher commitments abroad. Despite its sine-qua-non dependence on foreign markets, it is unlikely that Fibria will internationalize its production to another country, given the country-specific advantages that the company has in Brazil. Nevertheless, Fibria set its structure abroad even when the direct exports would suffice to reach the markets without any foreign direct investment.
B&G deals with the aspects of the organizational structure and described the Transnational type as the evolution of the international firm. In their typology, Fibria was a Global and Ethnocentric type, but interestingly, elements of Transnational and Geocentric models were also observed in the company.
Both theories overlap or complement each other in many aspects. However, they could not explain the peculiarities of the internationalization of Fibria. One reason is the lack of country-related elements in these models.
Eventually, comparisons between theories such as those presented enable decision-makers to align the corporate strategy using suitable models, bearing in mind the limitations that each method entails.
Digitale Transformation ist heutzutage eine Pflichtaufgabe. Die Literatur zu dem Themengebiet bietet sehr viel Auswahl. Trotzdem fehlt es immer noch an einem gängigen Konzept, welches bei der digitalen Transformation unterstützten soll.
Dementsprechend beschäftigt sich die vorliegende Masterarbeit mit der Fragestellung, ob es sich beim Enterprise Architecture Management (EAM, auf Deu. Unternehmensarchitektur) um so ein gängiges Konzept handeln könnte.
Um dies zu beantworten und eine gewisse Übersicht in den Stand der aktuellen Forschung zu bringen, wurde eine Literaturrecherche durchgeführt. Diese beinhaltet neben den theoretischen Hintergründen zur digitalen Transformation und EAM auch noch ein Ausarbeiten der digitalen Anforderungen an das EAM.
Ein EA-Framework wird als Referenzmodell ausgewählt und anhand der neuen Anforderungen einer kritischen Betrachtung unterzogen. Die Arbeit soll zum einen Erkenntnisse darüber liefern ob es ich sich bei dem gewählten Framework um ein mögliches Werkzeug handelt, welches bei der digitalen Transformation einen Mehrwert liefert. Zum anderen soll sie zeigen ob mit EAM die Lücke zum fehlenden Konzept geschlossen werden kann.
Predictive maintenance
(2020)
Das Ziel dieser Arbeit ist es aufzuzeigen, wie Predictive Maintenance in Vorarlberger Unternehmen verbreitet ist und wie sich dies mit dem aktuellen Stand der Forschung deckt. Dazu werden die folgenden Forschungsfragen gestellt: Wie ist der aktuelle Stand der Forschung auf dem Gebiet Predictive Maintenance? Wie deckt sich der Stand der Forschung im Bereich Predictive Maintenance mit der Verbreitung in Vorarlberger Unternehmen? Um die erste Forschungsfrage zu beantworten, wurde eine Literaturrecherche und -analyse durchgeführt. Um die zweite Forschungsfrage zu beantworten, wurden zwölf Interviews mit Vorarlberger Unternehmen durchgeführt. Die Ergebnisse der qualitativen Forschung wurden mit den Erkenntnissen aus der Literatur verglichen. Predictive Maintenance wird in Vorarlberger Unternehmen noch nicht oft angewendet. Die qualitative Forschung hat gezeigt, dass vor allem Engineering-Unternehmen ein Interesse am Einsatz von Predictive Maintenance habe, da sie damit ihre Produkte verbessern und Wartungskosten senken können. Produktionsunternehmen haben ein weniger starkes Interesse an der Umsetzung von Predictive Maintenance.
Einkauf 4.0
(2020)
Traditionelle Einkaufsprozesse haben viele Fehlerquellen und ungenütztes Potential. Viele Konzepte, die meist im Zusammenhang mit Digitalisierung und Industrie 4.0 stehen, versprechen Optimierungen. Diese Vielfalt führt jedoch in der Praxis zu Unklarheiten, da fraglich ist, was tatsächlich hinter den Konzepten steckt. Insbesondere der sogenannte „Einkauf 4.0“, der mehr als eine Digitalisierung der Beschaffungsprozesse verspricht, wirft viele Fragen auf.
Das Ziel der vorliegenden Forschungsarbeit ist es festzulegen, welche Merkmale dem „Einkauf 4.0“ zugeschrieben werden können und ob sich diese in Praxis wiederfinden. Dazu werden folgende Forschungsfragen gestellt:
1. Welche Merkmale können eindeutig dem Begriff „Einkauf 4.0“ zugeordnet werden, um eine aktuell gültige Umfangsdefinition zu erstellen?
2. Werden die gefundenen Merkmale des Einkauf 4.0 in der Praxis als relevant erachtet und umgesetzt? Falls ja, welche?
Um die erste Forschungsfrage zu beantworten wurden eine qualitative und eine quantitative Inhaltsanalyse durchgeführt. Die Merkmale des Begriff Einkauf 4.0 konnten dadurch eindeutig festlegt und abgrenzt werden. Die zweite Forschungsfrage wurde beantwortet in dem ein Vergleich der gefundenen Merkmale mit der Studie „BME-Barometer Elektronische Beschaffung 2020“ des BME e. V. erfolgte.
Die Auswertung der Inhaltsanalysen zeigt, dass sich Merkmale für den Einkauf 4.0 finden lassen, diese jedoch kritisch zu hinterfragen sind. Der Vergleich der Merkmale mit der Studie des BME e.V., ergibt, dass einige Merkmale in der Praxis wiederzufinden sind; Sie sind jedoch von unterschiedlicher Relevanz. Weiterführende Forschung ausgehend von der hier formulierten Definition würden tiefere Einblicke in das Konzept des Einkauf 4.0 ermöglichen.
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.
Die Suche nach geeigneten Maßnahmen im Kampf gegen den Pflegefachkräftemangel geht lange Zeit zurück. Immer mehr schnelle und nicht abgestimmte Lösungen kommen dabei auf. Um wirksam die Personallücke schließen zu können, muss an den Problemursachen angeknüpft werden.
In dieser Masterthesis wird der Personalmangel aus einer neuartigen Perspektive betrachtet. Mit Hilfe des Prozessfokus werden die existierenden Ideen mit folgender Fragestellung näher begutachtet: „Inwieweit spielt Business Process Management (BPM) eine Rolle bei den bisherigen Ideen? Kann BPM einen Beitrag zur Arbeitsentlastung der Pflegekräfte und damit zur Linderung des Personalmangels leisten?“
Um diese Frage beantworten zu können, ist eine zweiteilige Methodik erforderlich. Die Literaturrecherche wird mit dem Wissen aus einer Prozessbegehung ergänzt. Da die Kombination verschiedener Methoden ein Basisfachwissen voraussetzt, ist die Zielgruppe durch dieses Faktum definiert.
Am Ende kann die Digitalisierung in Verbindung mit organisatorischen Umstrukturierungen als geeigneter BPM-Lösungsansatz betitelt werden. Dieser knüpft an den Basisanforderungen an, um auf lange Sicht den Pflegemangel beherrschbar machen zu können.
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.
Quasilineare Tauchankerspule
(2020)
Gas hydrates are usually synthesized by bringing together a pressurized gas and liquid or solid water. In both cases, the transport of gas or water to the hydrate growth site is hindered once an initial film of hydrate has grown at the water–gas interface. A seemingly forgotten gas-phase technique overcomes this problem by slowly depositing water vapor on a cold surface in the presence of the pressurized guest gas. Despite being used for the synthesis of low-formation-pressure hydrates, it has not yet been tested for hydrates of CO 2 and CH 4 . Moreover, the potential of the technique for the study of hydrate decomposition has not been recognized yet. We employ two advanced implementations of the condensation technique to form hydrates of CO 2 and CH 4 and demonstrate the applicability of the process for the study of hydrate decomposition and the phenomenon of self-preservation. Our results show that CO 2 and CH 4 hydrate samples deposited on graphite at 261–265 K are almost pure hydrates with an ice fraction of less than 8%. Rapid depressurization experiments with thin deposits (approx. 330 mm thickness) of CO 2 hydrate on an aluminum surface at 265 K yield identical dissociation curves when the deposition is done at identical pressure. However, hydrates deposited at 1 MPa almost completely withstand decomposition after rapid depressurization to 0.1 MPa, while samples deposited at 2 MPa decompose 7 times faster. Therefore, this synthesis technique is not only applicable for the study of hydrate decomposition but can also be used for the controlled deposition of a super-preserved hydrate.
Greater specific energy densities in lithium-ion batteries can be achieved by using three-dimensional (3D) porous current collectors, which allow for greater areal mass loadings of the electroactive material. In this paper, we present the use of embroidered current collectors for the preparation of thick, pouch-type Li-ion batteries. Experiments were performed on LiFePO 4 (LFP) water-based slurries using styrene-butadiene rubber (SBR) as binder and sodium carboxymethyl cellulose (CMC) as thickener, and formulations of different rheological characteristics were investigated. The electrochemical performance (cyclic voltammetry, rate capability) and morphological characteristics of the LFP half-pouch cells (X-ray micro computed tomography and scanning electron microscopy) were compared between the formulations. An optimum electrode formulation was identified, and a mechanism is proposed to explain differences between the formulations. With the optimum electrode formulation, 350 µm casted electrodes with high mechanical stability were achieved. Electrodes exhibited 4–6 times greater areal mass loadings (4–6 mAh cm −2 ) and 50% greater electroactive material weight than with foils. In tests of half- and full-pouch embroidered cells, a 50% capacity utilization at 1C-rate and 11% at 2C-rate were observed, with a full recovery at C/5-rate. The cycling stability was also maintained over 55 cycles.
A novel calorimetric technique for the analysis of gas-releasing endothermic dissociation reactions
(2020)
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.
Das Ziel dieser Masterarbeit war die Untersuchung der Einflussgrößen Wassertemperatur, Füllstand, Gasleerrohrgeschwindigkeit und Blasengröße auf die Befeuchtung von Luft in einer mit Salzwasser befüllten Blasensäule. Dazu wurde eine umfangreiche Versuchsreihe durchgeführt, um die Auswirkungen zu untersuchen. Großer Wert wurde dabei auf die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse gelegt. Es wurde eine große Anzahl Datensätze während den Versuchszeiten geloggt und analysiert. Die Auswertung hat ergeben, dass die Wassertemperatur ein wesentlicher Einflussfaktor auf die Befeuchtung von Luft ist. Die Wassertemperatur zeigt gemäß des Antoine-Gesetzes exponentielle Auswirkungen auf die Kondensatproduktion auf. Hohe Füllstände in der Blasensäule wiesen im Vergleich zu niedrigeren Füllständen eine erhöhte Kondensatproduktion auf. Eine Steigerung der Gasleerrohrgeschwindigkeit in den Versuchen führte zu einer Zunahme der produzierten Kondensatströme. Die in dieser Arbeit untersuchten Spargerplatten der Variation des Lochdurchmessers konnten keine klaren Erkenntnisse auf die Befeuchtung von Luft liefern. Insgesamt sind die Forschungen an der Versuchsanlage noch nicht abgeschlossen und weitere Erkenntnisse zu dieser Thematik sollen in Zukunft gewonnen werden.
ÖKOPROFIT ist ein Kooperationsprojekt zwischen den örtlichen Gemeindenund der lokalenWirtschaft.Die Teilnahme ist für die Betriebe freiwillig. Ziel ist die Betriebskostensenkung bei gleichzeitiger Schonung der Ressourcen. In Vorarlberg sind derzeit circa170 Betriebe zertifiziert. Im Rahmen der Rezertifizierung, die jedes Jahr stattfindet, wird von den Betrieben ein Umweltbericht erstellt. Die Berichte werden derzeit in Word verfasst, in eine Cloud geladen und dort von den Auditoren geprüft. Dies ist jedoch nicht mehr zeitgemäß. Im Rahmen des CESBA-AlpsInterreg Alpine Projektes (2016-2019) wurde ein Tool entwickelt, mit dem Ziel Nachhaltigkeit und Energieeffizienz im Alpenraum zu verbessern. In dieser Arbeit wird nun geprüft, inwiefern das bestehende CESBA-Alps-Tool in Wert gesetzt und somit in den Rezertifizierungsprozess von ÖKOPROFIT integriert werden kann. Das Tool wird zunächst so eingerichtet, dass die Betriebe mit ihren dazugehörigenIndikatoren sowie passende Indikatoren-Sets angelegt werden können. Für den Test werden historische Daten bis zum Jahr 2013von zwei Pilot-Clustern (Landeskrankenhäuser und Landesregierungsgebäude) mit unterschiedlichen Indikatoren-Sets eingepflegt. Es wird untersucht, inwiefern die Auswertungen und Exporte für den Rezertifizierungsprozess bereits tauglich sind. Jegliche Auffälligkeiten, Fehler oder Verbesserungsvorschläge werden gesammelt. Es wird klar, dass die Export-Dateien verschlankt und optimiert werden müssen, damit sie ohne Mehraufwand verwertet werdenkönnen. Die wichtigste Handlungsempfehlung ist die automatisierte Berichtlegungsfunktion. Es sollte ein Texteditor in das Tool eingearbeitet werden, in den Unternehmen einzelne Textbausteine einpflegen können, sodass mithilfe des Tools nicht nur das Kennzahlenkapitel des Umweltberichts, sondern alle Kapitel standardisiert erarbeitet werden können. Nur so kann sichergestellt werden, dass das Tool für die Betriebe eine Arbeitserleichterung und somit Zeitersparnis generiert. In einem weiteren Arbeitspaketwurden ähnliche Online-Tools anhand von im Vorhinein ausgewählten und priorisierten Kriterien, die ein optimales Tool erfüllen sollte, mithilfe einer gewichteten Entscheidungsmatrix semiquantitativ verglichen. Hierbei schnitt das in dieser Arbeit getestete Tool selbst ohne die Verbesserungen am besten ab. Es stellt sich heraus, dass es bereits die Hälfte der ausgewählten Kriterien in einer sehr guten Weise erfüllt. Die Kriterien wurden von der ÖKOPROFIT-Programmleitung definiert. Werden die Handlungsempfehlungen in der Zukunft noch umgesetzt, könnte mit dem Tool tatsächlich eine Verbesserung des derzeitigen ÖKOPROFIT-Rezertifizierungsprozesses erwirkt werden.