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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.
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.
Increasing international competition and accelerated technological change characterize the environment in which companies must maintain and, if possible, expand their competitive advantage. In this context, the new, popular keyword innovation management is often mentioned. Many corporations propagate and use it for marketing purposes. As a result, the companies have to evaluate, develop and launch innovations increasingly faster, which poses great challenges for many and requires a high degree of adaptability.
This master thesis analyzes innovation management (IM) in the automotive industry and in other industries (material manufacturers, service providers, medicine, ...) depending on the number of employees and turnover. In addition, the maturity levels of the IMs and the innovation management systems (IMS) are examined. It also tries to determine which design or "building blocks" are necessary for a successful innovation management. Furthermore, factual and monetary guidelines by the management are evaluated. The thesis also aims to find out how the success of IM is measured. Therefore, guideline-based expert interviews were conducted with responsible people from the innovation departments and then systematically analyzed.
In the literature, expenses for innovations are often wrongly equated with the R&D rate. In this master thesis, it could be shown that this ratio is highest in the automotive industry. However, it does not correlate with the number of employees, turnover, maturity level, success or design of the IM. Furthermore, it could be shown that larger companies have a higher degree of maturity. The reason for this is that more people are usually involved in innovation and that a holistic understanding of innovation is better anchored in large corporations. When designing the IM or the roles of the innovation department, large companies use several different types. While the IM departments in small and medium-sized companies are usually incubators and accelerators, large companies also use corporate venture capital to support start-ups and develop new business models. In this thesis, the success of IM was determined by the number of innovations implemented in customer projects. It was found that, regardless of the size of the company, a higher degree of maturity of the IM and the accelerator role seem to have a positive influence.
Unfortunately, there are rarely concrete goals and targets set by the management although these, along with a holistic understanding of innovation in the company, are without doubt the most important part of a successful innovation management.
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.
Autonome Steuerung für das Demand Side Management von Wärmepumpenboilern mit linearer Optimierung
(2020)
Wärmepumpen, im Speziellen Wärmepumpenboiler, stellen mit ihrer thermischen Speicherkapazität eine gute Möglichkeit für autonome verbraucherseitige Laststeuerung (Autonomes Demand Side Management ADSM) dar. Zudem gewinnt diese Art der Brauchwarmwassererzeugung durch ihren dezentralen Ansatz und das Auskommen ohne fossile Energieträger im privaten Wohnbau immer mehr an Bedeutung. In Kombination mit staatlichen Fördergeldern ist die Anzahl verkaufter Einheiten in den letzten 5 Jahren am deutschen Markt um circa 25 % gestiegen. Obwohl das Lastverschiebungspotenzial von Wärmepumpenboilern unter Anwendung von Optimierungsalgorithmen in der Literatur theoretisch nachgewiesen ist, fehlen Verifikationen unter realen Bedingungen. Diese Arbeit will einerseits das theoretische Potential aufzeigen und andererseits mit dem vorgestellten Laborversuch einen Beitrag dazu liefern, die Verifikationslücke zu schließen. Für die Untersuchung im Labor wird ein handelsüblicher Wärmepumpenboiler bestehend aus einer Luft-Wärmepumpe und einem 300 Liter Warmwasserspeicher mit Sensoren und Aktoren ausgestattet. Insgesamt vier Temperatursensoren befinden sich am Speicherzulauf und -ablauf, sowie nahe der Speichermitte. Für die Aufzeichnung des Volumenstroms wird ein magnetisch-induktiver Messsensor am Speichereingang installiert. Zusätzlich wird mithilfe eines Proportionalventils am Speicherausgang das gewünschte Zapfprofil realisiert. Die Datenakquisition wird durch einen Datenlogger durchgeführt und die Optimierungsroutine auf dem PC implementiert. Die autonome Steuerung basiert auf einer von Day-Ahead-Marktpreisen der Energy Exchange Austria (EXAA) getriebenen linearen Optimierung mit dem Ziel, die Kosten der elektrischen Energie zu minimieren. Das Warmwasserverbrauchsprofil bildet den Verbrauch eines 4- Personen-Haushalts ab. Alle Mess- und Simulationsreihen basieren auf den gleichen Day-Ahead Preisfunktionen und Nutzerprofilen. Zur Verifikation des Lastverschiebungspotentials werden die Kosten pro MWh elektrischer Energie und die Kosten pro MWh thermischer Nutzenergie im Hysteresebetrieb (Normalbetrieb) denen des optimierten Betriebs gegenübergestellt. Durch eine Jahressimulation konnte das theoretische Potential nachgewiesen werden. Die Auswertungen der Kosten pro MWh elektrischer Energie zeigen Kosteneinsparungen am Day-Ahead-Markt von rund 18 %. Die Kosten pro MWh thermischer Nutzenergie konnten durch die Optimierung um rund 19 % gesenkt werden. Die thermische Effizienz konnte somit um rund 1 % gesteigert werden. Der Wärmepumpenboiler wurde insgesamt zwei Wochen betrieben; eine Messreihe davon fand dabei im Normalbetrieb statt. In einer weiteren Messreihe wurde die Wärmepumpe mit der Optimierungsroutine betrieben. Die Auswertungen der Kosten pro MWh elektrischer Energie zeigen Kosteneinsparungen am Day-Ahead-Markt von circa 23 %. Ebenso konnten die Kosten pro MWh thermischer Nutzenergie um 19 % gesenkt werden. Gleichzeitig sank die thermische Effizienz um 6 %.
Business Intelligence (BI) beschreibt den Bereich, der für die Auswertung betrieblicher Geschäftsdaten verantwortlich ist und von Unternehmen jeder Größe verwendet wird. Die erhaltenen Informationen unterstützen die Entscheidungsfindung von Unternehmen und können sich positiv auf die Geschäftsentwicklung auswirken. Die Hexagon Geosystems hat seit mehreren Jahren Lösungen im Einsatz, mit welchen die systematische Analyse von Geschäftsdaten abgewickelt wird. Für Unternehmen dieser Größe sind leicht zugängliche und benutzerfreundliche BI-Lösungen unerlässlich - über die Jahre und der wachsenden Menge an Analysen und Berichten haben sich aber Probleme in der Verwendung und Verständlichkeit gebildet, welche im Rahmen dieser Masterarbeit untersucht werden.
Zum Beginn werden die theoretischen Inhalte der Arbeit erläutert und eine Wissensgrundlage geschaffen. Aus der in der Ist-Analyse gegebenen Beschaffenheit im Unternehmen werden die Probleme der aktuellen Lösung im Rahmen einer Problemerläuterung aufgewiesen. Die daraus resultierenden Erkenntnisse bilden die Grundlage für die Konzipierung eines Proof of Concepts in den darauf folgenden Kapiteln. In dem Proof of Concept wird ein Vorschlag für ein Baukastensystem zur Erstellung von Berichten und dessen Dokunentationen präsentiert. Eine mittels der System Usability Scale durchgeführten Evaluation zeigte, dass eine benutzungsfreundliche Applikation entstanden ist, welche neben Vorteilen für die Endanwender des Business Warehouses auch Vorteile für die Administratorinnen bei der Erstellung von Berichten mit sich bringt. Eine Zusammenfassung und ein abschließender Ausblick weist diverse Arbeitsschritte auf, welche zur Integration der Applikation in die produktive Landschaft des Unternehmens benötigt werden.
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?
Die Digitalisierung von Unternehmen und deren Produktionsanlagen bringen neue Bedrohungsformen mit sich, die zielorientierter ausgerichtet sind und mehrere Computersysteme gleichzeitig betreffen. Klassische Schutzmechanismen wie Firewalls, Anti-Viren-Systeme und IDS sind zumeist signatur- oder muster-basiert und können diese komplexen Bedrohungsformen nicht effizient erkennen. Die verwendeten Signaturen und Muster können durch Angreifer einfach umgangen werden. Darüber hinaus sind gezielte und komplexe Angriffe nur durch die Verknüpfung von Informationen mehrerer Computersysteme identifizierbar.
In den letzten Jahren wurden daher verstärkt anomalie-basierte IDS entwickelt und eingesetzt, die anhand selbstlernender Algorithmen das normale Verhalten von mehreren miteinander vernetzten Computersystemen erlernen und Abweichungen zum normalen Verhalten identifizieren. Hierzu verwenden die Algorithmen Log- und Monitoringdaten der Anwendungsschicht von verschiedenen Computersystemen und Anwendungen. Der Zugriff auf die Logdaten zur weiteren Analyse ist jedoch kompliziert, weil sie nicht an einer zentralen Stelle zusammenlaufen und es keine allgemein anerkannten Standards für die Erzeugung und Übertragung von Logdaten existieren.
Infolgedessen wird in dieser Arbeit ein zentrales Log-Management-System in eine Produktionsumgebung eingeführt, die verschiedene IT-Komponenten und Komponenten einer realen Güterproduktion beinhaltet. Zudem werden Logdaten verschiedener heterogener Datenquellen auf diesem System zentral aggregiert. Neben der Einführung eines Standards für die Struktur und Übertragung der Logdaten von den einzelnen Datenquellen auf das Log-Management-System, werden Logdaten auf ihre Relevanz hinsichtlich der Erkennung von Anomalien und der Abbildung des Systemverhaltens analysiert. Diese Arbeit beinhaltet zudem fortgeschrittene Bedrohungsszenarien, die für die Evaluation der IDS verwendet werden können und stellt somit eine Grundlage für eine zukünftige Analyse der Logdaten durch IDS dar.
Many test drives are carried out in the automotive environment. During these test drives many signals are recorded. The task of the test engineers is to find certain patterns (e.g. an emergency stop) in these long time series. Finding these interesting patterns is currently done with rule based processing. This procedure is very time consuming and requires a test engineer with expertise. In this thesis it is examined if the emerging field of machine learning can be used to support the engineers in this task. Active Learning, a subarea of machine learning, is used to train a classifier during the labeling process. Thereby it proposes similar windows to the already labeled ones. This saves the annotator time for searching or formulating rules for the problem. A data generator is worked out to replace the missing labeled data for tests. The custom performance measure “proportion of seen samples” is developed to make the success measurable. A modular software architecture is designed. With that, several combinations of Time Series Classification algorithms and query strategies are compared on artificial data. The results are verified on real datasets, which are open source available. The best performing, but computational intensive solution is an adapted RandOm Convolutional KErnel Transform (ROCKET). The custom query strategy “certainty sampling” shows the best results for highly imbalanced datasets.
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.