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Die Digitalisierung und Mediatisierung haben einen bedeutenden Einfluss auf das Leben von Ju- gendlichen. Obwohl ihnen aufgrund ihrer Generationszugehörigkeit oft eine hohe digitale Kom- petenz zugeschrieben wird, ist dies nur teilweise zutreffend. Um Jugendlichen eine erfolgreiche Bewältigung ihres digitalen Lebens, vor allem in Bezug auf krisenhafte Situationen, zu ermögli- chen, sind Unterstützungsangebote auf allen Ebenen der digitalen Lebenswelt erforderlich. In Vorarlberg hat sich der medienpädagogische Stammtisch gegründet, um wertvolle Unterstüt- zungsangebote für Jugendliche in diesem Bereich eine Vernetzungs- und Kooperationsplattform zu bieten. Die Forschungsfrage dieser Masterarbeit lautet: Wie gestaltet sich das Unterstützungsnetzwerk für die Bewältigung von Krisensituationen in der digitalen Lebenswelt von Jugendlichen in Vorarlberg? Um diese Frage möglichst umfassend zu beantworten, werden verschiedene Unterfragen untersucht, da- runter die Zugangsmöglichkeiten für bestimmte Zielgruppen, die beteiligte Akteur*innen, die Be- ziehungen zwischen den Angeboten sowie die Expert*innenwahrnehmungen zur Vorarlberger Soziallandschaft. Als Ausgangspunkt der Forschung dient der medienpädagogische Stammtisch, welcher im No- vember 2020 gegründet wurde, um den Bedarf an medienpädagogischen Angeboten für junge Menschen in Vorarlberg zu ermitteln und um eine Vernetzungsplattform zu bieten. Vertreter*in- nen verschiedener Einrichtungen schlossen sich zusammen, um die durch die Coronamaßnah- men verschärfte Situation zu verbessern. Der Stammtisch dient als Netzwerk und ermöglicht den Austausch zwischen den Akteur*innen. Die Bedeutung digitaler Unterstützungsnetzwerke für Jugendliche wird durch verschiedene Studien untermauert. So ermöglichen Digitale Netzwerke den Aufbau sozialer Beziehungen, den Austausch von Erfahrungen und Interessen sowie die Verbesserung der psychischen Gesundheit von Jugendlichen. Sowohl die Angebotslandschaft Vorarlbergs als auch die Unterstützungsangebote in krisenhaften Lebenssituation wurde durch die Unterstützung von Netzwerkkarten erhoben und bieten damit eine Visualisierung der Ak- teur*innen und deren Beziehungen als Unterstützungsnetzwerk. Im Rahmen der Forschungserkenntnisse betonen die Expert*innen, dass der medienpädagogi- sche Stammtisch eine wertvolle Ressource ist und Unterstützung in der Entwicklung digitaler Kompetenzen bietet. Sie sehen die digitale Lebenswelt als Erweiterung der realen Lebenswelt und plädieren für eine ganzheitliche Betrachtung beider Räume. Die Expert*innen betonen die Bedeutung einer Vernetzung von Akteur*innen auf verschiedenen Ebenen und die Notwendig- keit einer gemeinsamen Bewältigung der digitalen Herausforderungen. Digitale Unterstützungs- netzwerke können Jugendlichen in Krisensituationen helfen und ihre psychische Gesundheit stärken. Eine enge Zusammenarbeit zwischen den Akteur*innen, die Verbesserung der digitalen Bildung und Qualifizierung von Fachkräften sowie präventive Maßnahmen sind entscheidend, um Jugendliche im digitalen Raum zu unterstützen. Insgesamt zeigt sich, dass eine ganzheitliche und koordinierte Herangehensweise erforderlich ist, um Jugendlichen in der digitalen Lebenswelt effektive Unterstützung zu bieten. Die Evaluation und Weiterentwicklung des Unterstützungsnetzwerks sind von großer Bedeutung, um den sich wandelnden Bedürfnissen gerecht zu werden. Zudem ist die Einbeziehung des sozialen Umfelds der Jugendlichen ebenfalls unerlässlich. Die Digitalisierung bringt sowohl Risiken als auch Chancen mit sich, was maßgeblich zur Rele- vanz beiträgt, ein starkes und effektives Unterstützungsnetzwerk aufzubauen, das Jugendliche auf ihrem Weg durch das digitale Zeitalter begleitet und unterstützt.
Operative Exzellenz wird als Sammelbegriff für strategische Managementansätze angesehen, welche anhand von Optimierungsinitiativen die Geschäftsprozesse des Unternehmens auf Kundenbedürfnisse, Qualität wie auch auf Effizienz ausrichten. Exzellenzmodelle kombinieren sowohl technische als auch soziale Faktoren im Streben nach nachhaltiger Verbesserung und basieren nicht nur auf dem Betriebsmanagement und den technischen Prozessen, sondern widmen auch den Menschen und ihrem Einfluss auf die erfolgreiche Umsetzung eines Optimierungsprogramms besondere Aufmerksamkeit. Ziel dieser Masterarbeit ist es, die entscheidende Rolle von Führungskräften und deren Führungsstile zu diskutieren, welche laut der ausgewerteten akademischen Literatur, sich für eine nachhaltige Verankerung von operativer Exzellenz im Umfeld der Industrie 4.0 als erfolgsversprechend nennen lassen, indem die gewünschte Organisationskultur durch gezielte Anwendung von Führungskonzepten gefördert wird. Die Fragestellung der Masterarbeit wird anhand eines theoretisch-konzeptionellen Vorgehens beantwortet. Die Untersuchungen haben die Erkenntnisse zu Tage gebracht, dass sich mit dem Wandel der Anforderungen an die Unternehmen, auch die Führungskonzepte an die Anforderungen angepasst haben und somit auch die Führungsphilosophie von „Command and Control“ zu „Empowerment“, „agiler Führung“ und „transformationaler Führung“ übergegangen ist. Für eine nachhaltige Verankerung von operativer Exzellenz im Umfeld der Industrie 4.0 konnten die Führungskonzepte „Transformationale Führung“, „Symbolische Führung“, „Mitarbeiter empowern“ und „Agile Führung“ identifiziert werden. Es besteht Grund zur Annahme, dass eine Kombination der vorgestellten Führungskonzepte die besten Ergebnisse liefern würde, insofern das geeignetste Führungskonzept situationsadäquat angewendet wird.
Medizinische Verpackungen werden in der Industrie häufig mittels thermischen Siegelns verschlossen. Um eine kontinuierliche Qualitätsprüfung zu ermöglichen, soll in dieser Arbeit untersucht werden, ob es möglich ist, mittels Infrarotkamera, anhand der sich ausbildenden Wärmesignatur, fehlerhafte Teile zu erkennen. Dabei teilt sich die Forschungsfrage in zwei Teile. Im ersten Teil wird analysiert was zu beachten ist, um eine ideale Auswertung zu ermöglichen. Der zweite Teil der Forschungsfrage untersucht, welche Wärmesignatur sich bei fehlerhaften Teilen ausbildet. Im ersten Teil der Forschungsfrage wird mittels Modellierung des Siegelprozesses und der nachfolgenden Abkühlung, sowie eines späteren Versuchs analysiert, wie die Kamera am besten positioniert werden muss, um das beste Eingangssignal zu erhalten. Im zweiten Teil werden in verschiedenen Versuchsreihen Fehler provoziert und anschließend die Unter-schiede der Wärmesignatur ausgewertet. Anhand der Modellierung und der Durchführung von Versuchen zeigt sich, dass eine Siegelung am besten 1-2s nach dem Siegelende ausgewertet werden kann. Die weitere Untersuchung zeigt, dass große Fehler zwar gut erkannt, kleinere aber eher nicht mehr zuverlässig erkannt werden können.
Redundanz und Varietät
(2023)
Ausrechnen oder aushandeln?
(2023)
Das Kreisgespräch
(2023)
Formen des Dialogs
(2023)
Die persönliche Black-Box
(2023)
Der Schlüssel zur Zukunft
(2023)
Mit dem Namen Coachly wird eine elektronische Lernplattform bezeichnet, welche im Rahmen eines neuen Lernkonzeptes die Wissensaneignung bzw. Wissensvermittlung für Lernende und Lehrende im schulischen Unterricht erleichtern und effizienter gestalten soll. Dies wird vor allem durch fest integrierte individuelle Coaching-Einheiten und ein konstantes Monitoring des Lernprozesses gewährleistet. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich in ihrer theoretischen Auseinandersetzung mit den Themenbereichen „Lernen“ und „Unterricht“. Während bei Ersterem unter anderem Lernziele und verschiedene Lerntheorien behandelt werden, widmet sich das Kapitel „Unterricht“ den Unterrichtsarten „Klassischer Unterricht“, „E-Learning“ und „Blended Learning“. Auch Unterrichtsmethoden und innovative Ansätze der Wissensaneignung werden hier abgehandelt. Darüber hinaus dokumentiert die Arbeit die verwendete Forschungsmethode und deren Ergebnisse sowie die Konzeption und Umsetzung des entstandenen Lernkonzeptes und der integrierten Lernplattform. Ausgangspunkt der Forschungsarbeit war dabei die Frage, wie eine Lernumgebung geschaffen werden kann, die die Lernenden bei der Wissensaneignung und Lehrende bei der Wissensvermittlung unterstützt.
Der Fachkräftemangel stellt ein weit verbreitetes und zunehmendes Problem dar, das alle Wirtschaftsbereiche betrifft. Besonders in technischen Berufen gestaltet sich die Rekrutierung qualifizierter Mitarbeitenden als äußerst herausfordernd. Es wird immer deutlicher, dass es nicht ausreicht, lediglich Mitarbeiter:innen anzuwerben; vielmehr ist es von entscheidender Bedeutung, sie gezielt zu Fachkräften auszubilden. Trainee-Programme bieten eine Möglichkeit, diese Entwicklung zu fördern. Die vorliegende Masterarbeit widmet sich den Gestaltungselementen von Trainee- Programmen und bietet einen umfassenden Überblick über Definitionen, Methoden und Ausbildungselemente innerhalb dieser Programme. Diese Arbeit konzentriert sich auf die Identifikation kritischer Erfolgsfaktoren technischer Trainee-Programme, indem sowohl in der qualitativen Forschung untersucht wird, inwiefern Vorarlberger Industrieunternehmen diese Gestaltungselemente in ihren bereits implementierten technischen Trainee-Programmen berücksichtigen und welche Erfahrungswerte bisher gesammelt wurden, als auch in der quantitativen Forschung speziell technische Hochschülerinnen und -studenten als Zielgruppe herangezogen werden. Die Ergebnisse dieser Forschungsarbeit liefern wertvolle Erkenntnisse und praxisorientierte Handlungsempfehlungen für Unternehmen bei der Gestaltung ihrer Trainee-Programme. Besonders betont wird die Bedeutung der individuellen Anpassung an die Bedürfnisse und Interessen der potenziellen Trainees, einschließlich ihrer fachlichen Schwerpunkte, Karriereziele und Lernpräferenzen. Mentoring, Networking und interne Zusammenarbeit werden als wichtige Elemente für eine umfassende Entwicklung der Trainees innerhalb des Programms hervorgehoben. Darüber hinaus wird empfohlen, ein flexibles Framework einzusetzen, das Standards und Richtlinien für die Trainee-Programme festlegt, aber gleichzeitig Raum für Anpassungen und individuelle Entwicklungsmöglichkeiten bietet. Diese Masterarbeit trägt dazu bei, das Verständnis für die Gestaltungselemente von Trainee- Programmen zu vertiefen und liefert wertvolle Erkenntnisse für Unternehmen in Vorarlberg und darüber hinaus. Durch die Ergänzung des Phasenmodells der Trainee-Programme mit den Ergebnissen der qualitativen und quantitativen Forschung werden praxisnah e Empfehlungen abgeleitet, um Trainee-Programme attraktiver zu gestalten. Dadurch wird eine gezielte Entwicklung von Fachkräften im Unternehmen ermöglicht und eine langfristige Bindung an das Unternehmen gefördert.
Die Anforderungen an gute Prognosen im Energiehandel der illwerke vkw AG steigen kontinuierlich an, da diese dazu verwendet werden, die richtigen Energiemengen auf dem Day-Ahead-Markt zu kaufen oder zu verkaufen. Zusätzliche Herausforderungen wie Wettereinflüsse und der steigende Energiebedarf von E-Autos erschweren die Prognose. Darüber hinaus gestaltet es sich mit den herkömmlichen Prognosebewertungen schwierig, die Kostenaspekte angemessen abzubilden. Aus diesem Grund wird in dieser Masterarbeit eine neue Methode zur Bewertung der Prognosequalität implementiert und mit bewährten Kennzahlen wie R², MAE, MAPE und RMSE verglichen. Diese Methode nutzt einen Preisverlauf, der die durchschnittlichen Marktpreise der Ausgleichsenergiepreise als Bewertungsmaßstab widerspiegelt. Die neue Bewertungsmethode wird mit Algorithmen wie dem Artificial Neural Network von Tensorflow, dem Decision Tree Regressor, der Linearen Regression, dem Multi-Layer Perception und dem Random Forest Regressor von Scikit-Learn verglichen. Zudem wird ein eigens erstelltes Gurobi-Modell, welches die Ausgleichsenergiepreise für die Gewichtung der absoluten Prognosefehler heranzieht, als Lineare Regression implementiert. Die genannten Modelle werden mithilfe von Python implementiert. Es werden tägliche Vorhersagen basierend auf viertelstündlichen Daten für Zeiträume von bis zu einem Jahr unter Verwendung eines Sliding-Window-Verfahrens mit unterschiedlichen Trainingsdaten erstellt. Die neue Bewertungsmethode mit der Einbeziehung von Kostenfaktoren, konnte sich im Vergleich zu MAPE, MAE, RMSE und R² nicht deutlich von den anderen unterscheiden. Die besten Ergebnisse wurden mit der Linearen Regression von Scikit-Learn und dem Gurobi-Modell mit der preisgewichteten Minimierung erzielt. Dabei sind die anderen Algorithmen nicht weit von den Resultaten der LR und GP entfernt. Unter dem Aspekt, dass das eigene Modell die Kosten minimieren soll, konnte es aber nicht als die beste Methode bewertet werden. Deswegen müssen das Modell und die gewählten Ausgleichsenergiepreise optimiert werden. Hierzu erzielte unter den sieben verwendeten Methoden die Lineare Regression das beste Ergebnis.
Diese vorliegende Masterarbeit untersucht die Herausforderungen, vor denen kleine und mittlere Unternehmen (KMUs) stehen, um den künftigen ESG-Anforderungen (Umwelt, Soziales, Governance) von Banken bei der Kreditvergabe gerecht zu werden. Anhand einer umfassen-den Literaturanalyse sowie einer qualitativen Inhaltsanalyse mittels Experteninterviews werden verschiedene Aspekte beleuchtet, darunter bankenregulatorische Vorschriften, Auswirkungen der ESG-Implementierung auf Kreditkonditionen und Kreditwürdigkeit, Vorbereitungsstrategien für KMUs und abgeleitete Handlungsempfehlungen. Die Ergebnisse zeigen, dass eine Integration von ESG-Kriterien in den Kreditprüfungsprozess eine ganzheitlichere Bewertung der Rückzahlungsfähigkeit ermöglicht und positive Auswirkungen auf die Kreditwürdigkeit haben kann. Jedoch sind die praktischen Auswirkungen auf Kreditkonditionen und -entscheidungen noch begrenzt und erfordern weitere Untersuchungen. Die Arbeit verdeutlicht auch die Bedeutung von ESG-Kompetenzen, Datenmanagement und einer Anpassung der Geschäftsmodelle von KMUs, um den ESG-Anforderungen gerecht zu werden. Die Ergebnisse bieten wertvolle Erkenntnisse für KMUs, um proaktiv ESG-Aspekte zu berücksichtigen und zu managen.
Die sichtbare Digitalisierung des Bankensektors beruht im Kern auf der Steigerung des Qualitätserlebnisses für Kund*innen. Als ein Symbol dessen hat sich das Videoidentifizierungsverfahren etabliert, durch welches ein digitales Onboarding von Neukund*innen in Banken möglich gemacht wird. Gefördert wird die Implementierung dieser Technologie am Markt im Wesentlichen durch den Entwicklungseinsatz von Direktbanken. Das Setup dieses Verfahrens steht im Kontrast zu den Kernelementen – Kundenberatung und physische Eröffnung – welche eng mit klassischen Banken verbunden wird. Digitalisierung hat sich zu einem Synonym von Fortschritt entwickelt, viele positive Aspekte, aber vor allem eine Effizienzsteigerung im Prozesse sind beobachtbar. Erfolge wie unter anderem die geografische Markterweiterung samt einem ertragssteigernden Marktsegment, verbesserte Kundenzufriedenheit und Prozessexzellenz, die den heutigen Anforderungen gerecht wird sind zu verzeichnen. Welche weiteren Chancen und Risiken zwei der bedeutendsten Finanzplätze in Europa – Liechtenstein und Deutschland – im Detail mit dieser Technologie verbinden, ist Ziel dieser Forschungsarbeit, an wessen Ende eine konkrete Handlungsempfehlung kommuniziert werden wird.
Der stationäre Handel ist von zunehmenden Unsicherheiten gekennzeichnet, wobei die wachsende Verlagerung des Einkaufs auf die digitalen Vertriebskanäle dabei eine zentrale Rolle spielt. Jenen Entwicklungen kann mitunter mit der Einführung eines Omnichannel-Geschäftsmodells entgegengewirkt werden, wodurch der Fortbestand der stationären Geschäfte unterstützt werden kann. Für die Omnichannel-Etablierung ist eine Umstrukturierung des Handels essenziell, vielfach hängt dies mit einer Neuausrichtung der Geschäftsarchitektur zusammen. In diesem Kontext werden die relevanten Geschäftsprozesse in Frage gestellt und gegebenenfalls neu definiert. Das Hauptziel dieser Arbeit war es daher, auf Basis einer theoretisch-konzeptionellen Methodik herauszufinden, wie der stationäre Handel durch die Ausrichtung der Geschäftsprozesse an einem Omnichannel-Geschäftsmodell langfristig und nachhaltig optimiert werden kann. Anhand der Ergebnisse konnte ein Leitfaden entwickelt werden, welcher sich an EinzelhändlerInnen richtet und bei der Omnichannel-Transformation Unterstützung gewährleisten soll. Aus den durchgeführten Analysen wurden schließlich dezidierte Fokuspunkte abgeleitet, denen in der Transformationsphase besondere Aufmerksamkeit zu schenken gilt. Hierzu zählt nicht nur die IT-Landschaft und die Datenanalytik, sondern auch die Organisation samt den involvierten Personen und den entsprechenden Kompetenzen. Die Berücksichtigung aller Aspekte kann die Chancen einer erfolgreichen Omnichannel-Integrierung erhöhen, aber aufgrund der Komplexität nicht garantieren.
Erneuerbare Energiegemeinschaften (eEG) sind ein neues, innovatives und in der Entwicklung befindendes Thema bzw. Projekt. Entstanden ist es dadurch, dass Österreich die Vorschläge und neuen Gesetze aus dem Clean energy for all Europeans package mit der Verabschiedung des Erneuerbaren-Ausbau-Gesetz Ende 2021 in nationales Recht umgesetzt hat. In dem Leitfaden Energiegemeinschaften Ausschreibung 2021 ist in der Pionierphase und Integrationsphase klar vorgegeben, dass ein Monitoring über zwei Betriebsjahre zu betreiben ist. Das Monitoring von erneuerbaren Energiegemeinschaften wird in dieser Arbeit erstmalig behandelt. Es wurden Key Performance Indicators entwickelt, spezifiziert und erste Probeerhebungen durchgeführt. In dieser Arbeit wurde untersucht, welche Monitoring-Bereiche es geben könnte, mit welchem Erfolgsindikatoren-Set zum aktuellen Zeitpunkt ein sinnvolles Monitoring betrieben werden kann und welche Erfolgsindikatoren im Allgemeinen in Österreich erforderlich sind, um eine Aussage über den Erfolg von erneuerbaren Energiegemeinschaften treffen zu können. Hierfür wurde eine Grundlagenforschung im Bereich erneuerbare Energiegemeinschaften, ein normativer Vergleich zu ähnlichen Förderprogrammen und Experteninterviews durchgeführt. Anhand der daraus resultierenden Ergebnisse wurden finale KPIs spezifiziert. Mit diesen KPIs wurde in einem Monitoring-Tool ein Erfolgsindikatoren-Set angelegt und mit entsprechenden Zielwerten in Kontext gebracht. Zusätzlich wurden Daten von verschiedenen eEG angefragt und anhand dessen wurden in dem Tool erste Probeerhebungen durchgeführt, um die Machbarkeit zu untersuchen.
Als Folge des demographischen Wandels müssen Unternehmen in Österreich und ganz Europa lernen, mit einer alternden Belegschaft, dem Fachkräftemangel und Problemen bei der Rekrutierung von Mitarbeitenden umzugehen. Um erfolgreich wirtschaften zu können, sind Unternehmen daher gezwungen, solche Arbeitsbedingungen zu bieten, dass Mitarbei-tende aller Generationen gesund und leistungsfähig ihre Arbeit tun können. Die generatio-nenspezifische Gestaltung der Betrieblichen Gesundheitsförderung setzt an diesem Punkt an und hilft den Unternehmen, der demographischen Entwicklung gut gerüstet zu begeg-nen. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der generationenspezifischen Betrieblichen Ge-sundheitsförderung. Im Rahmen einer qualitativen Untersuchung werden Chancen und Ri-siken identifiziert, die in einer generationenspezifischen Betrieblichen Gesundheitsförderung liegen. Dabei werden die Bedürfnisse der unterschiedlichen Generationen an die Betriebli-che Gesundheitsförderung berücksichtigt. Am Ende der Arbeit steht ein Maßnahmenkatalog für generationenspezifische Betriebliche Gesundheitsförderung, der die Chancen und Risiken die darin liegen, miteinbezieht und eine Unterstützung in der praktischen Arbeit im Unternehmen bieten soll.
„Sozialraumarbeit“ und „Sozialraumorientierung“ sind Schlagworte der letzten Jahre, die die Wiederentdeckung des Sozialräumlichen nicht nur in der Sozialen Arbeit markieren. Das gesteigerte Interesse reicht weit über die Disziplin und Profession der Sozialen Arbeit hin-aus und findet ihren Niederschlag auch in der Sozialpolitik und Verwaltung, in kommunalen und regionalen Strukturen sowie in den Organisationen des Sozialwesens. Die Entstehungsgeschichte der Sozialen Arbeit in Vorarlberg ist eng verknüpft mit der sozialräumlichen Bearbeitung sozialer Probleme. Weniger Aufmerksamkeit in der Auseinandersetzung der letzten Jahre wird hierbei auf die Soziale Arbeit als Profession bzw. die Sozialarbeiten-den selbst gelegt. Die Studie soll hierzu im Hinblick auf die Gestaltung von kommunaler sowie sozialräumlicher Sozialer Arbeit und der Profession Soziale Arbeit einen Beitrag leisten. Grundlage der Studie ist die qualitative Inhaltsanalyse leitfadengestützter qualitativer Interviews mit Sozialarbeitenden der sozialräumlichen Sozialen Arbeit Vorarlbergs. Anhand der zentralen sowie theoretischen Dimensionen von Sozialer Arbeit und Konzepten der sozialräumlichen Sozialen Arbeit werden Faktoren für gelingende sozialräumliche Soziale Arbeit, im Speziellen im kommunalen Rahmen, sowie die Herausforderungen in der Praxis und als Profession identifiziert.
Im Vertriebscontrolling halten zunehmend Verfahren aus dem Bereich Predictive Analytics Einzug. Hierdurch verändern sich die klassischen Arbeitsweisen mehr und mehr. Doch welche Faktoren sind dabei zu berücksichtigen und welche Einsatzmöglichkeiten finden sich für Predictive Analytics im Umfeld des Vertriebscontrollings? Dieser Frage wird in der vorliegenden Arbeit nachgegangen. Hieraus ergibt sich das Ziel, Einsatzmöglichkeiten für Predictive Analytics im Vertriebscontrolling herauszustellen und Schlüsselfaktoren herauszuarbeiten, die in diesem Kontext zu berücksichtigen sind. Außerdem sollen diesbezügliche Handlungsempfehlungen benannt werden. Dabei liegt der Fokus auf der Branche des Maschinen- und Anlagenbaus. Um diese Forschungsfragen zu beantworten, wurde mittels einer Literaturanalyse ein Reifegradmodell erarbeitet, das die verschiedenen Reifegrade über die relevanten Dimensionen Daten, Technologie, Prozesse, Methoden und Kompetenzen darstellt. Zudem wurden Bei-spiele für die Nutzung der häufigsten Methoden aus dem Bereich Predictive Analytics im Controlling-Umfeld zusammengetragen. Vor diesem Hintergrund konnten die Schlüsselfaktoren für den erfolgreichen Einsatz von Predictive Analytics im Vertriebscontrolling abgeleitet wer-den. Des Weiteren wurde eine qualitative Befragung in Form von Experteninterviews durch-geführt, wobei die in den Interviews thematisierten Unternehmen in das genannte Reifegradmodell eingruppiert wurden. Es zeigten sich bei der Analyse im Allgemeinen niedrige Reifegrade in den Dimensionen Methoden, Kompetenz und Technologie. Hieraus ergeben sich die folgenden Handlungsempfehlungen: die Einführung geeigneter Software aus dem Predictive-Analytics-Bereich, eine erste Anwendung von Predictive-Analytics-Methoden sowie der Aufbau von Wissen in den Bereichen Data-Science und Business-Analytics in Form von Fortbildungsmaßnahmen. Werden diese Empfehlungen befolgt, kann in Unternehmen aus dem Maschinen- und Anlagenbau ein erfolgreicher Einsatz von Predictive Analytics im Vertriebscontrolling gelingen. Hierdurch wiederum können die betreffenden Unternehmen bei der Prognose zukünftiger Entwicklungen unterstützt und wertvolle Entscheidungshilfen erlangt werden, was in weitergehend Forschungsarbeiten aufgegriffen werden kann.
Einfluss verhaltensökonomischer Faktoren auf die Nutzung neuer Technologien im Prozessmanagement
(2023)
Process Mining ist ein effektives Werkzeug, um bestehende Lücken in der Prozessüberwachung eines im Unternehmen integrierten Prozessmanagements zu verringern. Trotz dem weitverbreiteten Bewusstsein über diesen Umstand, wird Process Mining bisher in wenigen Unternehmen erfolgreich eingesetzt. Da die Einführung einer neuen Technologie als Change-Projekt einzustufen ist, ist die soziale Ebene in Form der Mitarbeitenden zu berücksichtigen. Da Menschen nicht ausschließlich rational entscheiden und handeln, ist davon auszugehen, dass auch Erkenntnisse aus der Verhaltensökonomie in diesem Zusammenhang eine Rolle spielen. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich insbesondere mit möglichen verhaltensökonomischen Faktoren, die für die Nutzung neuer Technologien im Prozessmanagement relevant sind. Für die Beantwortung dieser Frage wurde als Anwendungsbeispiel das Feld des Process Mining und ein theoretisch-konzeptionelles Vorgehen gewählt. Dabei werden zunächst die Forschungsfelder Process Mining, Change Management und Verhaltensökonomie theoretisch aufgearbeitet und mit verschiedenen Eigenschaften charakterisiert, um dann mögliche verhaltensökonomische Faktoren abzuleiten. Diese Masterarbeit zeigt, dass verhaltensökonomischen Faktoren in Form von kognitiven Verzerrungen entscheidend zum Erfolg bei der Einführung neuer Technologien beitragen. Von den drei ermittelten Charakteristika der „Neuartigkeit“, der „Komplexität der Technologie“ und den mit der Technologie einhergehenden „Ängsten und Unsicherheiten“ lassen sich folgende kognitive Verzerrungen ableiten: Der Status-Quo-Bias, die Verlustaversion, der Confirmation Bias, der Appeal to Novelty und der Pessimism Bias. Für jede kognitive Verzerrung wurden Gegenmaßnahmen aufgezeigt.
Die vorliegende Arbeit setzt sich mit Forschungstrends im Bereich der Entscheidungsfindung von Manager:innen auseinander. Dabei stehen komplexe Entscheidungen im Vordergrund. Im theoretischen Teil erfolgte eine Einführung in die Entscheidungstheorie. Anschließend wird die Funktion des Managements als Entscheidungsträger:in thematisiert. Anhand einer vertieften Literarturrecherche wurde eine Trendanalyse durchgeführt, um herauszufinden, welche Themenbereiche besonders viel Aufmerksamkeit in der Forschung über komplexe Managemententscheidungen erlangt haben. Herausgefunden wurde, dass besonders multikriterielle Entscheidungsmethoden beforscht wurden. Es wurde häufig im Bereich Energiewirtschaft, Nachhaltigkeit und Klimawandel geforscht, da hier die Voraussetzungen für komplexe Entscheidungen gegeben sind. Neben mathematisch fundierten Methoden kommen auch heuristische Ansätze zur Komplexitätsreduktion zur Anwendung, lässt sich aus den Forschungsergebnissen ableiten. Insgesamt wurden 12 Trends identifiziert, die sich teilweise überschneiden. Aus den gesichteten Forschungsarbeiten ließen sich Handlungsempfehlungen ableiten, die in einem eigenen Kapitel präsentiert werden.
Der Übergang zu erneuerbaren Energiesystemen und deren optimale Betriebsweise ist entscheidend für die Reduzierung des Energieverbrauchs und der damit verbundenen Einsparung von CO2-Emissionen. In privaten Haushalten dominiert traditionell die Hystereseregelung bei der Wärmeerzeugung. Neuere Bauten, ausgestattet mit Wärmepumpen und Photovoltaikanlagen, bieten jedoch beachtliches Potenzial zur Effizienzsteigerung durch angepasste Regelungsstrategien. Eine intelligente Laststeuerung ermöglicht erhebliche Kosteneinsparungen und eine Erhöhung des Autarkiegrades. Vorhandene literarische Ansätze liefern Methoden zur Systemmodellierung und -identifikation. Darüber hinaus demonstrieren sie das Potenzial der Optimierung durch den Model Predictive Control (MPC) Ansatz. Eine spezifische Evaluierung anhand von Realdaten eines Energiesystems mit Abluft-Wärmepumpe fehlt jedoch. Daher bedarf es der Bewertung des Lastverschiebungspotentials dieser Systemkonfiguration. Die Systemidentifikation erfolgt basierend auf Messdaten, welche gleichzeitig als Referenz für den Vergleich des traditionellen Hysteresebetriebs mit der MPC-Steuerung dienen. Die Analyse offenbart das Lastverschiebungspotential durch die optimierte Betriebsweise einschließlich einer Gesamtkosteneinsparung von bis zu 42% und einer Steigerung des Autarkiegrades um bis zu 10%. Diese Potentiale variieren saisonal, sind jedoch das ganze Jahr über vorhanden.
Im vorliegenden Paper wird ein Vergleich zwischen Produktions-und Simulationsdaten präsentiert welches im Rahmen einer größeren Initiative zur Verwendung von Shopfloor Daten bei einem Projektpartner in der Automobilindustrie umgesetzt wurde. In diesem Projekt wurden die Daten die während der Füllbildsimulation entstehen mit den Daten aus der finalen Werkzeugabnahme verglichen um zu analysieren, wie genau diese miteinander über einstimmen. Je besser die Simulation ist, desto schneller kann der gesamte Werkzeugentwicklungsprozess abgewickelt werden, welcher als Kernprozess massives Einsparungspotenzial und damit Wettbewerbsvorteil mit sich bringt.
Der Fremdvergleichsgrundsatz ist ein wichtiges Instrument zur Bestimmung von Verrechnungspreisen zwischen verbundenen Unternehmen, um Gewinnverschiebungen zu vermeiden. Durch den Vergleich mit unabhängigen Unternehmen sollen angemessene Preise und Bedingungen für internationale Transaktionen gewährleistet werden. Die Anwendung des Fremdvergleichsgrundsatzes erfordert eine sorgfältige Analyse der Transaktionen und trägt zur Einhaltung der Steuervorschriften bei. Die wirtschaftlichen Auswirkungen der Covid-19-Pandemie haben jedoch neue Herausforderungen für die Bestimmung von Verrechnungspreisen hervorgebracht, wie die Berücksichtigung staatlicher Hilfen oder das Vorhandensein verlässlicher Vergleichsdaten. Konzernunternehmen waren daher dazu gezwungen, ihre bisherige Verrechnungspreispolitik zu überdenken und gegebenenfalls anzupassen. In der vorliegenden Masterarbeit werden die Auswirkungen der Covid-19-Pandemie auf die Bestimmung von Verrechnungspreisen in multinationalen Konzernunternehmen mit Hauptsitz in Vorarlberg untersucht. Um das angestrebte Ziel dieser Arbeit zu erreichen, ist es von großer Bedeutung, den aktuellen Forschungsstand zu den Auswirkungen der Covid-19-Pandemie auf die Bestimmung von Verrechnungspreisen durch eine umfassende Literaturrecherche zu erfassen und die rechtlichen Grundlagen zu analysieren. Basierend auf dem gewonnenen theoretischen und rechtlichen Wissen wurden Fachleute bedeutender Unternehmen mit Headquarter in Vorarlberg befragt. Darüber hinaus wurden Expertinnen aus renommierten Beratungsunternehmen befragt, um die Thematik aus verschiedenen Perspektiven zu beleuchten.
Reporting der Zukunft
(2023)
Das Reporting als Kernkompetenz des Controllings befindet sich in einem Prozess der Veränderung. Die Digitalisierung und sich ändernde Anforderungen an das Controlling erfordern eine Weiterentwicklung und den Einsatz neuer Analysemethoden. Die deskriptiv ausgerichtete Welt des Reportings erfährt durch den Einsatz von Business Analytics eine Erweiterung um prädiktive und präskriptive Methoden, die Unternehmen in der Entscheidungsfindung unterstützen sollen. Voraussetzungen für den Einsatz von Business Analytics sind die in den Unternehmen eingesetzten Technologien zur Digitalisierung der Geschäftsprozesse und die für die Analyse verwendbaren Datengrundlagen. Neben sich ändern-den Prozessen innerhalb des Reportings, gilt es auch (Analyse-)Kompetenzen zu entwickeln.
Im Rahmen der Business Analytics kommen statistische Methoden zum Einsatz, die reale Umwelten modellierbar und somit quantifizier- und berechenbar machen. Doch welche Methoden werden im Bereich Business Analytics heute verwendet und dienen bereits jetzt oder zukünftig einer Datenanalyse und -aufbereitung im Sinne einer Advanced Analytics? Anhand einer Case Study mit vier befragten Unternehmen der Region wurde der aktuelle Entwicklungsstand des Reportings in eine fünfstufige Matrix eingestuft.
Die vorliegende Arbeit lässt sich im Bereich der Bonitätsbewertung einordnen. Es gibt bisweilen kein gängiges System, mit welchem eine Debt Capacity oder eine Bonitätsbewertung ermittelt wird. In der Praxis erfolgt oftmals die Vereinfachung dieser Bewertung anhand des EBITDA. Mit dieser Arbeit soll untersucht werden, ob diese Vereinfachung sinnvoll ist. Dazu werden neben dem EBITDA auch der Free Cashflow und die Debt Capacity von Unternehmen genauer untersucht. Für 69 Unternehmen werden die Jahresabschlussdaten und Credit Ratings der Big Three zusammengestellt. Anhand der Korrelations- und Regressionsanalyse werden die Werte verglichen. Das EBITDA unterliegt dem Free Cashflow sowohl bei der Abschätzung der Debt Capacity als auch bei der Ermittlung von Credit Ratings. Beide besitzen jedoch zu wenig Aussagekraft, um nur aufgrund dieser Daten Managemententscheidungen treffen zu können. Die Vereinfachung kann in dieser Form nicht unterstützt werden, und es sollte immer eine detailliertere Prüfung vorgezogen werden. Es gibt jedoch statistisch signifikante Zusammenhänge, weshalb das EBITDA und der Free Cashflow zumindest einen Anhaltspunkt für die Bewertung bieten können.
Die Umsetzung von Konzepten der Industrial Internet of Things (IIoT) stellt Unternehmen vor große Herausforderungen. Ein Kernaspekt dabei ist das Vernetzen maschineller und menschlicher Akteure, sodass sich diese gegenseitig verstehen und dadurch sinnvolle Entscheidun-gen treffen können. Dieses Verstehen setzt eine semantische Interoperabilität der Akteure voraus, die meist mithilfe von Ontologien und Ontologie Matching ermöglicht werden soll. Ziel dieser Arbeit ist es, die Grundkonzepte zum Ermöglichen semantischer Interoperabilität zusammenzufassen und aktuelle Anwendungsbeispiele und Herangehensweisen zu besprechen, um darauf aufbauend bestimmen zu können, wie weit Forschung und Unternehmen noch von der Umsetzung der semantischen Interoperabilität im Kontext der IIoT entfernt sind. Dazu wurde ein theoretisch-konzeptionelles Vorgehen gewählt. Die Ergebnisse der vorliegenden Arbeit weisen darauf hin, dass in naher Zukunft nicht mit einer erfolgreichen Umset-zung zu rechnen ist, welche generisch genug ist, in unterschiedlichen Bereichen der IIoT eingesetzt zu werden. Dafür konnte gezeigt werden, dass sich mehrere, mitunter gegenseitig beeinflussende Trends in der Herangehensweise zur Lösung der semantischen Interoperabilität ausgebildet haben, nämlich hybride Alignmentarchitekturen, ein modularer Aufbau von Ontologien, das Erstellen von maschinenlesbaren Standards und dazu gehörenden Ontologien sowie ein Trend zur Verwendung von Wissensgraph Embeddings. Besonders der letzte Trend ist dabei kritisch zu betrachten. Darüber hinaus konnten in dieser Arbeit offene Problemfelder bestimmt werden, die aus derzeitiger Sicht einer erfolgreichen Umsetzung semantischer Interoperabilität entgegenstehen. Dies betrifft einerseits das Fehlen einer Harmonisierung von IIoT-Standards und andererseits den Mangel an Alignmentdatenbanken und Benchmarks für Ontologie Alignments im Bereich der IIoT. Darüber hinaus bedarf es eines abgestimmten, strategischen Vorgehens der derzeit laufenden und zukünftigen Initiativen, um vorhandene Erkenntnisse besser zu nutzen und um sich wiederholende Probleme nachhaltig zu lösen.
Ansätze des maschinellen Lernens werden sowohl in der Forschung als auch in der Praxis eingesetzt, um gewünschte Ausgabedaten anhand bekannter Eingabedaten vorherzusagen. In dieser Masterarbeit wird die Anwendung des maschinellen Lernens in der Batteriedatenanalyse zur Bestimmung des Alterungsstatus von Lithium-Ionen-Batterien untersucht. Das Ziel dieser Arbeit besteht in der Vorhersage von Alterungskurven (englisch state of health - SoH) für Lithium-Ionen Batterien über die Anzahl der Entladezyklen (Zeitachse). Dies erfolgt auf der Grundlage zuvor erfasster Daten für drei Typen von Lithium-Ionen-Batterien, die bei Temperaturen von 15 °C, 25 °C und 35 °C sowie C-Raten von 0,5C, 1C und 2C aufgenommen wurden. Im Zuge dessen wurden die angewandten Methoden des maschinellen Lernens analysiert und ihre Ergebnisse verglichen. Der Umfang dieser Arbeit hebt sich von anderen Ansätzen des maschinellen Lernens in der Batteriedatenanalyse ab, da dieselben Methoden in einem breiteren Spektrum von Daten mit unterschiedlichen Temperaturen und Kathodenmaterialien verwendet wurden. Dies ist für die Analyse von Unterschieden im Verhalten in der Praxis relevant. Nach dem Erwerb und der Vorbereitung der Daten wurden Modelle mit vier ausgewählten Regressionsverfahren (lineare Regression, Ridge-Regression, Random-Forest-Regression und KNN-Regression) des überwachten Lernens trainiert und die Vorhersagen durchgeführt. Aus den Ergebnissen kann eine allgemeingültige Auslegungsgrundlage für weitere Untersuchungen und die praktische Anwendung abgeleitet werden, bei der die Vorhersagen von SoH-Kurven für Lithium-Ionen-Batterien mit linearer Regression und Ridge-Regression die höchste Genauigkeit aufweisen.
HINTERGRUND: Gesundheitsförderungsforschung und ‐ausbildung sind zentrale Hebel für Kapazitätsentwicklung und Voraussetzungen für eine qualitätsgesicherte Gesundheitsförderungspraxis. Das Kompetenzzentrum Zukunft Gesundheitsförderung im Fonds Gesundes Österreich hat als eine Aufgabe, Capacity Building für Gesundheitsförderung (GF) in Österreich zu unterstützen und weiterzuentwickeln. Das Diskussionspapier widmet sich der Frage, welche Maßnahmen es braucht, um die Ausbildung und Forschung in Österreich weiterzuentwickeln und zu stärken. ***METHODE: Aufbauend auf der Fallstudie zu Forschungsaktivitäten an (Privat‐)Universitäten, FHs, außeruniversitären Forschungseinrichtungen sowie Aktivitäten im Bereich Ausbildung zu einzelnen tertiären Studienangeboten mit explizitem GF‐Bezug (Plunger/Wahl 2023; Wahl/Plunger 2023) wurden mit Expertinnen und Experten aus den Bereichen Ausbildung, Forschung und Praxis im Rahmen von drei Workshops und zwei schriftlichen Feedbackschleifen Entwicklungsperspektiven zur Gesundheitsförderungsausbildung und ‐forschung entwickelt. ***ERGEBNISSE: Im Diskussionspapier wurden für die Bereiche Ausbildung und Forschung jeweils drei zentrale Entwicklungsperspektiven benannt und hinsichtlich eines Zielbilds, des Nutzens und der Realisierungsmöglichkeiten beschrieben: Im Bereich Ausbildung sind das die Stärkung der Vernetzung der Ausbildungs‐, Forschungs‐ und Praxiseinrichtungen, die Entwicklung und Etablierung von Kernkompetenzen in der Gesundheitsförderung und die (Weiter‐)Entwicklung spezialisierter Ausbildungsangebote und Lehrformate für Gesundheitsförderung. Für den Bereich Forschung sind das die Stärkung langfristiger finanzieller Ressourcen, die Stärkung von Strukturen für die Verbindung von Forschung, Policy und Praxis sowie die Stärkung von (Nachwuchs‐)Wissenschaftlerinnen, (Nachwuchs‐)Wissenschaftlern und des Forschungsumfelds für Gesundheitsförderungsforschung. Die einzelnen Perspektiven sind zum Teil eng miteinander verbunden und können einander stärken. Übergreifend braucht es sowohl für die Ausbildung als auch für die Forschung Advocacy‐Arbeit und Sensibilisierungsarbeit unter Expertinnen, Experten, Entscheidungsträgerinnen und ‐trägern sowie ausreichend finanzielle Ressourcen und Rahmenbedingungen, die die beschriebenen Entwicklungen ermöglichen. Die konkreten Inhalte der Entwicklungsperspektiven sollen in Zukunft unter Einbindung aller relevanten (inter‐)nationalen Akteurinnen und Akteure gestaltet werden.
Die Masterarbeit befasst sich mit der Neugestaltung öffentlicher Räume. Anhand einer qualita-tiven Studie wird die Parkanlage Superkilen, Kopenhagen untersucht. Es wird die Frage nachgegangen, ob Superkilen aus der Perspektive der postmigrantischen Gesellschaft und der Sozialraumarbeit als ein gelungenes Beispiel gilt. Als Datengrundlage der Analyse dienen ein systematisches Review und eine teilnehmende Beobachtung. Die Analyse erfolgt anhand einer qualitativen Inhaltsanalyse. Die induktiv herausgearbeiteten Codes werden anhand des St. Galler Modells dargelegt. Die Ergebnisse zeigen, dass die Grundidee der Gestalter:innen, nämlich die Vielfalt des Viertels durch konkrete internationale Objekte darzustellen, nicht mit der Lebenswelt der Bewohner:innen übereinstimmte. Unterschiedliche Grundverständnisse in Bezug auf Kultur und Diversity wurden hierbei erkannt. Gleichzeitig zeigen sich spielerische Designelemente als besonders förderliche Faktoren für alltägliche Begegnungen in Superkilen und Aneignungen finden statt. Die interkulturelle Soziale Arbeit kann mit ihrer Differenzsensi-bilität und ihrem Fokus auf die unmittelbare Lebenswelt von Menschen als Profession und Disziplin zur Bearbeitung dieser Thematik beitragen.
Validierung der Stromnetzberechnungsansätze anhand realer Messungen in der Niederspannungsebene
(2023)
Die politischen Ziele der Energiewende und insbesondere der zunehmende Ausbau der Elektromobilität führt zu steigenden Belastungen in den Niederspannungsnetzen. Eines der Hauptprobleme besteht darin, dass die genauen Informationen über den Zeitpunkt und die Dauer der Ladevorgänge fehlen, was eine präzise Bestimmung des Netzzustandes erschwert - auch deshalb, weil dieser durch die statische Netzberechnung erhoben wird, welche weitestgehend auf Annahmen und nicht zeitreihenbasierten Werten beruht. Im Folgenden wird daher untersucht, wie groß die Abweichungen der Niederspannungsparameter zwischen Trafostation und letztem Kabelverteilschrank bei realen Messungen im Winter im Vergleich zur statischen Worst-Case Berechnung sind. Weiters wird ermittelt, welche Änderungen der Eingangsparameter zu einer Optimierung der Ergebnisse führen. Dafür werden reale Messungen in verschiedenen Niederspannungsspannungsnetzen realisiert und nach einer Analyse der Messergebnisse werden die Eingangsparameter für die Netzberechnung bestimmt. Auf Basis dieser Inputparameter werden vier verschiedene Szenarien gebildet und die Berechnung mit diesen Szenarien durchgeführt. Anschließend werden die Berechnungsergebnisse mit den Messergebnissen verglichen. Der Vergleich der Methoden zeigt, dass die Berechnung den Worst-Case-Fall im Netz sehr realistisch abbildet. Jedoch ist aufällig, dass dieser Fall nur selten vorkommt und die betrachteten Verteilernetze zum größten Teil viel geringer belastet sind. Die 95%-Szenario-Betrachtungen zeigen, dass eine Vernachlässigung der selten vorkommenden Ausreißer zu einer Änderung der Eingangsparameter und einer Optimierung der Netzberechnung führt. Aus der Untersuchung geht zusätzlich hervor, dass die Annahme des Leistungsfaktors cos ϕ mit 0,90 zu niedrig angesetzt ist. Es kann festgehalten werden, dass sich dieser bei allen Netzen zwischen 0,999 und 0,990 befindet. Dieser Eingangsparameter für die statische Worst-Case-Berechnung kann aufgrund der gewonnenen Erkenntnisse optimiert werden.
Die Gewinnung von motivierten und qualifizierten Mitarbeitenden stellt aufgrund verschiedenster aktueller Einflussfaktoren wie demografische Veränderungen oder der Fachkräftemangel eine große Herausforderung für das Recruiting dar. Eine umso wichtigere Rolle spielt daher die Bindung des Personals ans Unternehmen. Die interne Rekrutierung bietet in diesem Zusammenhang eine Möglichkeit, die im Unternehmen bereits vorhandenen Ressourcen zu nutzen, wobei sich im Vergleich zur externen Personalbeschaffung Chancen wie auch Risiken ergeben. Es haben sich kritische Erfolgsfaktoren gezeigt, die erkannt und in weiterer Folge berücksichtigt werden sollten. Diese sind für das Vorgehen beim internen Recruiting von Bedeutung, um möglichst das volle Potenzial ausschöpfen zu können. Im Rahmen dieser Masterarbeit wurde eine ausführliche Literaturrecherche durchgeführt, sodass in weiterer Folge eine Forschungsfrage abgeleitet werden konnte. Es wurden sieben Interviews mit ausgewählten HR-Expertinnen und HR-Experten geführt, die in Unternehmen arbeiten, die der Vorarlberger Industrie zugehörig sind. Anschließend wurden die Interviews nach der qualitativen Inhaltsanalyse ausgewertet. Im Zuge der Diskussion wurden die Interviewergebnisse der Literaturrecherche gegenübergestellt, wobei die Forschungsfrage beantwortet werden konnte. Schlussendlich wurden Handlungsimplikationen für das interne Recruiting abgleitet. Die Forschungsergebnisse deuten darauf hin, dass es im Hinblick auf die interne Rekrutierung verschiedene Erfolgsfaktoren gibt, die Unternehmen für das eigene Vorgehen berücksichtigen können. Dazu zählen beispielsweise die Bedeutung der Kommunikation während des gesamten Prozesses – Kündigungsfristen und Übergabeprozesse sollten ausreichend besprochen und umfassend geplant werden. Zudem ist es hilfreich, interne Absagen mit Bedacht auszusprechen und sachliche Gründe aufzuzeigen. Auch die involvierten Führungskräfte spielen im gesamten internen Personalbeschaffungsprozess eine bedeutende Rolle. Darüber hinaus haben sich weitere Aspekte gezeigt, die für das Vorgehen beim internen Recruiting von Bedeutung sind.
In einer Zeit allgegenwärtiger Online-Interaktionen sind Datenschutzbedenken für Nutzer:innen von sozialen Medien und Messenger-Diensten zu einem wichtigen Thema geworden. Obwohl es wichtig ist, die Inhalte von Datenschutzrichtlinien bzw. Datenschutzerklärungen zu erfassen, haben Benutzer:innen Schwierigkeiten, den Umfang, die komplexe Rechtssprache und die technischen Details in diesen Dokumenten zu verstehen. Dies führt dazu, dass sie sich diesen Datenschutzrisiken, die mit ihren Online-Aktivitäten verbunden sind, nicht bewusst sind. Diese Masterarbeit beschäftigt sich mit der Frage, inwieweit Informationen von Social-Me- dia-Datenschutzrichtlinien durch eine einheitliche Struktur einem breiten Nutzer:innenkreis leichter zugänglich gemacht werden können. Diese sollen dabei nicht nur gekürzt, sondern durch den Einsatz gestalterischer Mittel vereinfacht, sprich simplifiziert, werden, ohne den jeweiligen Inhalt zu verfälschen. Die Studie wird einen benutzer:innenzentrierten Designansatz verwenden, der die Zusammenarbeit von Teilnehmer:innen mit unterschiedlichen demografischen Merkmalen und unterschied- lichen technologischen Kompetenzniveaus beinhaltet. Durch einen iterativen Prozess wird ein Zeichensystem in Form verschiedener Icons entworfen, verfeinert und bewertet, um die effektivsten Formate für die Übermittlung von Datenschutzinformationen zu ermitteln. Hierbei spielen wahrnehmungspsychologische Aspekte eine wesentliche Rolle. Um die Auswirkungen der Visualisierungen auf das Bewusstsein und das Verständnis der Datenschutzerklärungen der Benutzer:innen zu bewerten, wird ein gemischter Methodenansatz eingesetzt. Quantitative Daten werden durch Befragungen vor und nach der Intervention gesammelt, um das Wissen und Verständnis der Teilnehmer:innen über Datenschutzkonzepte zu bewerten. Darüber hinaus werden durch Interviews und der Erstellung sowie des Testings eines Prototypens qualitative Daten gesammelt, um tiefere Einblicke in die Wahrnehmungen und Erfahrungen der Teilnehmer:innen zu gewinnen. Für die Umsetzung des Prototypens ist eine Webseite angedacht, die Nutzer:innen einen Überblick der wichtigsten Inhalte der Datenschutzrichtlinien ermöglicht und in reduzierter Form, durch den Einsatz von Icons, darstellt (z. B. Was wird gesammelt? Welche Risiken sind damit verbunden? usw.). Die Ergebnisse dieser Forschungsarbeit werden zum Bereich der Informationsvisualisierung beitragen, indem sie Strategien ermöglicht, um komplexe Datenschutzerklärungen zu vereinfachen und sie für Nutzer:innen sozialer Medien und Messenger-Dienste zugänglicher zu machen. Durch die Förderung des Bewusstseins und des Verständnisses für Datenschutzpraktiken soll die Zielgruppe in die Lage versetzt werden, fundierte Entscheidungen bezüglich ihrer persönlichen Daten zu treffen und Datenschutzrisiken zu mindern. Die Entwicklung benutzer:innen-freundlicher bzw. menschenzentrierter Datenschutzschnittstellen fördert dabei nicht nur die Transparenz, sondern auch das Vertrauen in neue Technologien und Medien. Zusammenfassend setzt sich diese Masterarbeit mit der entscheidenden Herausforderung, das Datenschutzbewusstsein durch Vereinfachung und Visualisierung von Datenschutzrichtlinien sozialer Medien zu stärken. Durch die Kombination von Prinzipien der Informationsvisualisierung mit den teils schwer zugänglichen Inhalten dieser Texte versucht diese Arbeit, die Lücke zwischen dem Verständnis/Bewusstsein der Nutzer:innen und den rechtlichen Komplexitäten zu schließen und letztendlich eine datenschutzbewusstere digitale Gesellschaft zu fördern.
Schreiblehre und KI – Teil 3: Erste Schlussfolgerungen aus dieser Erfahrung für die Schreiblehre
(2023)
Minuten können in medizinischen Notfällen unmittelbar die Anwendbarkeit von Behandlungsmethoden, das Ausmaß von bleibenden Einschränkungen sowie die Überlebenschancen beeinflussen. Doch hat das präklinische Notfallmanagement heute mit steigenden Einsatzzahlen, zunehmenden Einsätzen ohne Dringlichkeit und dem demografischen Wandel bei gleichzeitigem Fachkräftemangel zu kämpfen. Entsprechend gewinnt das Prozessmanagement zur Gestaltung effizienter Rettungsketten an Bedeutung. Vor diesem Hintergrund ging die vorliegende Arbeit der Frage nach, welche Potentiale die Datenanalytik in vernetzten Rettungsketten für das Prozessmanagement hat, um wertvolle Zeit zu gewinnen. Zudem wurden die Herausforderungen der Datenanalytik in diesem Bereich betrachtet. Zur Beantwortung der Forschungsfrage wurde dabei eine theoretisch-konzeptionelle Vorgehensweise gewählt. Die Untersuchung zeigte, dass die Potentiale der Datenanalytik in diesem Kontext in der Entscheidungsunterstützung zur Standortwahl, zur Kapazitätsplanung und in der Abwicklung von Notfällen liegen. Zudem könnte diese bei der Prozessanalyse, sowie der Prävention und Vermeidung von Einsätzen unterstützen. Dahingegen liegen die Herausforderungen in der Notwendigkeit einer übergeordneten Strategie, der hinreichenden Datenqualität und Verfügbarkeit der Daten. Darüber hinaus bestehen Herausforderungen im Bereich der IT-Sicherheit und des Datenschutzes, sowie der oft fehlenden Vernetzung. Zusammenfassend wären die Potentiale der Datenanalytik zur Optimierung der Zeit in Rettungsketten vielversprechend, jedoch stehen dem Einsatz dieser aktuell noch eine Vielzahl an Herausforderungen gegenüber.
Die makroökonomischen Entwicklungen, insbesondere ausgelöst durch die Corona-Pandemie und den Ukraine/Russland-Krieg, stellen die Wirtschaftsakteure vor große Herausforderungen. Die Unsicherheiten im aktuellen Marktumfeld wirken sich auch auf Leveraged Buyout Transaktionen von Private Equity Investoren im deutschen Mittelstand und deren Finanzierungen aus. Ziel der Masterarbeit war es, die Auswirkungen dieser Entwicklungen auf die Akquisitionsfinanzierung durch Banken zu untersuchen und daraus Handlungsempfehlungen für Private Equity Investoren und Banken abzuleiten. Nach der Schaffung der theoretischen Grundlagen wurde für die empirische Untersuchung ein Mixed-Methods-Ansatz verfolgt, der die Durchführung von fünf Expert*inneninterviews und eine anschließende Online-Umfrage mit insgesamt 121 Teilnehmer*innen zur Verifizierung der qualitativen Ergebnisse und zur statistischen Überprüfung der gebildeten Hypothesen umfasste. Die Ergebnisse zeigen diverse Auswirkungen für den Finanzierungsprozess, die Strukturierung sowie die Syndizierung von Akquisitionsfinanzierungen, die aber je nach Branche, Geschäftsmodell und Transaktionsgröße unterschiedlich stark ausgeprägt sind.
Die berührungslose Bedienung stellt in der Mensch-Computer-Interaktion (HCI) eine wichtige Alternative gegenüber berührungsbasierter Bedienung dar. Expertinnen und Experten gehen davon aus, dass dadurch berührungsbasierte Bedienung in bestimmten Anwendungsfällen, wie in Operationssälen oder der Automobilbranche, abgelöst wird. Allerdings weisen gestenbasierte Systeme Inkonsistenzen bei der Bedienung auf, da diese für unterschiedliche Technologien, in verschiedenen Nutzungskontexten und gezielt durch Markendifferenzierung entwickelt werden. Eine weitere Herausforderung stellt die Uneinigkeit potenzieller Endnutzer:innen über geeignete Gesten dar (Gesture Disagreement Problem). Dies hat zur Folge, dass sich bisher kein allgemeingültiges Gestenset etablieren konnte. Um ein Gestenset für die berührungslose Bedienung für der HoloLens 2 in der mobilen Vermessung zu entwickeln, wurden kontextspezifische Anforderungen identifiziert und im Gestenerhebungsprozess berücksichtigt. Zur Identifizierung wurden in dieser Arbeit Interviews und eine Beobachtung der Nutzer:innen während des Arbeitsprozesses durchgeführt. Zudem untersucht diese Arbeit, ob und wie das oben genannte Problem der Uneinigkeit sowie die Voreingenommenheit im Gestenerhebungsprozess vermieden werden kann. Durch die Anwendung von zwei verschiedenen Priming-strategien sowie der Produktionsstrategie sollte diesen Problemen entgegengewirkt werden. Anhand der Auswertung ist zu erkennen, dass das Gesture Dis-agrement Problem nicht vollständig gelöst werden konnte. In der Gestenerhebung wurden 355 unterschiedliche Gesten für 19 Aufgaben erhoben. Bedienbefehle, die eine Assoziation zur berührungsbasierten Bedienung mit Bildschirmgeräten darstellten, wurden kaum erhoben. Dies beweist, dass die Voreingenommenheit vermieden werden konnte. Um die Auswahl der Gestenvorschläge einzuschränken wurden die Gesten von den Probandinnen und Probanden anhand der zwei Usability Kriterien „Einprägsamkeit“ und „Auffindbarkeit“ bewertet. Anhand von wissenschaftlichen Veröffentlichungen zur einhändigen Bedienung von Infotainmentsystemen zeigt sich, dass die Einprägsamkeit von Gestenbefehlen begrenzt ist. Im Kontext der mobilen Vermessung ist angedacht, Gestenbefehle als Shortcuts einzusetzen, um grafische Schnittstellen zu reduzieren. Dies hat zur Folge, dass die Probandinnen und Probanden eine Reihe von Gestenbefehlen lernen und sich einprägen müssen. Da aufgrund der hohen Anzahl der Gesten die Bewertungen nicht ausreichen, wurde die Auswahl anhand von zwei Auswertungsverfahren eingegrenzt. Zum einen wurde die Taxonomie für berührungslose Handgesten von Piumsomboon et al. (2013) herangezogen, um die Merkmale der Gesten zu gruppieren. Die Merkmale der Gesten wurden in einer Matrix, die die Bewertungen zur Einprägsamkeit und Auffindbarkeit berücksichtigen, eingeordnet. Zudem wird die prozentuale Menge dieser Merkmale berücksichtigt, um herauszufinden ob bestimmte Aufgaben spezifische Gestenmerkmale aufweisen. Zum anderen wurde ein Ansatz verfolgt, bei dem ähnliche Gesten zusammengefasst werden, um als Vorlage für die Expertenmeinung zu dienen. Unter Berücksichtigung ergonomischer, technischer und logischer Anforderungen wurde aus den resultierenden Gesten ein konsistentes Gestenset entwickelt, das zur berührungslosen, einhändigen Bedienung auf der HoloLens 2 und im Kontext der mobilen Vermessung angewendet werden kann. Weitere Untersuchungen sind notwendig um die Einprägsamkeit des Gestensets zu überprüfen. Zudem muss ein Konzept entwickelt werden, wie dieses Gestenset erlernt werden kann.