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Unternehmen der Logistikbranche sehen sich zunehmend mit geschäftsgefährdenden Herausforderungen konfrontiert. Veränderte gesellschaftliche Ansprüche, neue Technologien und Konkurrenz, sowie diverse Makrorisiken setzen die Branche unter Druck. Um frühzeitig adäquate Lösungsansätze auf zukünftige Entwicklungen finden zu können, bedarf es einer langfristig ausgerichteten unternehmerischen Sichtweise. Diese Weitsicht ist bei einer Mehrzahl von Logistikunternehmen jedoch bisher nicht vorhanden. Daher beschäftigt sich die Masterarbeit mit der Beantwortung folgender Fragestellung: „Welche Methoden der strategischen Langfristprognostik sind in der Logistik und dem Supply-Chain-Management besonders geeignet und ist die Corporate Foresight eine praktikable Option?“ Für die Beantwortung der Fragestellung wird ein theoretisch-konzeptioneller Ansatz verfolgt. Der Schwerpunkt der Arbeit liegt in der Analyse der Logistikbranche, sowie in der Aufarbeitung bestehender Literatur hinsichtlich existierenden Prognosemethoden, Gründe deren Scheiterns in der betrieblichen Praxis und dem Corporate Foresight. Die daraus erlangten Erkenntnisse werden auf die Logistikbranche transferiert, um Logistikunternehmen mögliche Ansatzpunkte und Denkanstöße für die Einführung bzw. Einnahme einer strategischen Weitsicht zu liefern.
With the digitalisation, and the increased connectivity between manufacturing systems emerging in this context, manufacturing is shifting towards decentralised, distributed concepts. Still, for manufacturing scenarios manual input or augmentation of data is required at system boundaries. Especially in distributed manufacturing environments, like Cloud Manufacturing (CMfg) systems, constant changes to the available manufacturing resources and products pose challenges for establishing connections between them. We propose a feature-oriented representation of concepts, especially from the manufacturing domain, which serves as the basis for (semi-) automatically linking, e.g., manufacturing resources and products. This linking methodologies, as well as knowledge inferred using it, is then used to support distributed manufacturing, especially in CMfg environments, and enhance product development. The concepts and methodologies are to be evaluated in a real world learning factory.
Die vorliegende Arbeit beschreibt eine Methode zur Prognose von Anomalien in einzelnen Sensordaten für die Anwendung in Expertensystemen im Bereich der Biomassekraftwerke. Die in fünf Schritten beschriebene Methode beinhaltet neben der Datenaufbereitung eine Anomalievorauswahl durch eine unüberwachte Ausreißererkennung, welche mittels des PYOD-Toolkit umgesetzt wurde. Bei der anschließenden Anomaliebestimmung wird der zuvor generierte binäre Zielvektor durch einen mit dem System vertrauten Experten validiert. Eine darauffolgende überwachte binäre Klassifikation mit unbekannten Betriebsdaten ergibt, dass mittel- bis langfristige Anomalien im Mehrstunden- bis Mehrtagesbereich in Form eines Trends reproduktiv vorhergesagt werden können. Kurzfristige Anomalien im Minutenbereich in Form von Extremfällen können hingegen nicht reproduktiv vorhergesagt werden. Eine zusätzliche Untersuchung zur Vorhersage einer Anomalie noch vor deren tatsächlichen Eintrittszeitpunkt brachte keine zufriedenstellenden Ergebnisse. Demnach lässt sich mit dieser Methode nur eine bestimmte Art von Anomalien in Expertensystemen für Biomassekraftwerke vorhersagen. Dazu sollte zudem darauf geachtet werden, dass es trotz positiv erzielter quantitativer Ergebnisse notwendig ist, für die qualitative Prüfung einen mit dem System vertrauten Experten hinzuzuziehen und dass für die zu prognostizierende Anomalie die geeignete Abtastzeit zu wählen ist. Abschließend bleibt zu erwähnen, dass Anomalien, welche nur durch Über- bzw. Unterschreitung eines definierten Grenzwertes gekennzeichnet werden, als zu trivial für diese Methode gelten. Diese können über eine einfache Grenzwertbetrachtung identifiziert werden.
HRM Practices and Innovative Work Behavior: Employee Involvement and Job Auton-omy as influencing factors of Innovative Work Behavior
An organization´s capacity to innovate often resides within its employee´s innovative work behavior. Previous research suggested positive effects of employee involvement and job autonomy on innovative behavior. This research aims to analyze the impact of involvement- and autonomy-focused HRM practices (participation, information-sharing, work-scheduling autonomy, decision-making autonomy, and work-methods autonomy) on innovative work behavior. It is hypothesized that all five HRM practices mentioned above positively influence employees´ innovative work behavior. Therefore, a cross-sectional quantitative research design was chosen. Online questionnaire data from 376 employees in Austria was analyzed. Although all five HRM practices correlated with innovative work behavior, only work-methods autonomy had a statistically significant influence on the innovative work behavior of all employees. Thus, practitioners should include work-methods autonomy as critical HRM practice in a “high-innovation” HRM system to facilitate employees´ innovative work behavior.
This master thesis investigates leadership traits and how they can drive success within international organizations in the digital era. The basic principles of what defines a leader have undergone significant scrutiny throughout the past one hundred years, however, the digital revolution has created the most upset when considering the requirements for efficient leadership.
This paper utilizes a literature review to first determine how modern leadership theory developed and the implications of current research, followed by an empirical study designed to collect real-world data which represents how current leaders active in various industries understand their role as a leader and what skills they use to promote success within their organization.
Cross-examination of these sources indicates that the most effective leaders employ a combination of Transformational Leadership Theory and Emotional Intelligence-based leadership. The extent to which a leader must individualize their style is strongly contingent on the organizational culture, the individual employees, and the external environment. While traits such as communication, charisma, and trustworthiness are certainly strong indications of an efficient leader, agility and adaptability clearly stand out as the traits which are most required for highly effective leaders in the digital era.
Regionalbanken sind aus dem Banken- und Finanzsystem Österreichs nicht wegzudenken. Sie sind in der Bevölkerung traditionell stark verwurzelt und stoßen auf hohe Akzeptanz und Vertrauen – nicht zuletzt durch ihre hochqualifizierten Mitarbeiter.
Die vorliegende Arbeit gibt Antwort auf die Fragestellung, wie es den Regionalbanken auch in Zukunft gelingen kann, hochqualifizierte Fachkräfte als Mitarbeiter zu gewinnen. Dazu muss die Generation Z, jene Generation, die jetzt ins Arbeitsleben tritt und dieses zukünftig prägen wird, für die Mitarbeit gewonnen werden.
Ein entscheidender Schlüssel, um die Regionalbanken als attraktive Arbeitgeber für die Generation Z zu positionieren, ist das richtige Employer Branding.
Die vorliegende Arbeit definiert zunächst die Regionalbanken innerhalb des österreichischen Bankensektors. Danach beschreibt sie kurz den demographischen Wandel in Österreich in den letzten Jahrzehnten und grenzt so die Generation Z von den anderen (noch) erwerbstätigen Generationen ab.
Es wird weiter das Employer Branding in seinen Grundzügen erklärt. Aus einer quantitativen empirischen Studie werden jene erfolgversprechenden Faktoren für die Positionierung der Regionalbanken innerhalb der Generation Z abgeleitet und erklärt, die in Zukunft beim Employer Branding der Regionalbanken besonders zu berücksichtigen sind.
Aus der Arbeit wird deutlich, dass für die Generation Z teilweise ganz andere Faktoren zählen als für vorherige Generationen. Etwa treten Hierarchien und die Möglichkeit und der Wille, klassische Führungsaufgaben zu übernehmen, in den Hintergrund, während Aspekte wie Work-Life-Balance, ein gutes Arbeitsklima sowie Arbeitsplatzsicherheit sehr wichtig sind.
Mobility choices - an instrument for precise automatized travel behavior detection & analysis
(2021)
In this work, the simulation possibilities of transient magnetic fields are investigated. For this purpose, an experimental setup is established to compare the simulation results with actual measurement data.
The experimental set-up consists of two coils, which are placed on two U-shaped iron cores. These cores are then brought together to form two air-gaps. These two gaps are used for measurement and the optional insertion of samples. The simulations are carried out with the finite element method (FEM) program ANSYS Maxwell 19R3.
In the first experiments, static simulations and measurements are compared to verify the validity of the available material data and the simulation techniques, especially the symmetry considerations, excitations of the coils, and boundary conditions. The static simulations show two main sources of uncertainty. The B-H curve of the core material used in the simulations and the air-gap distance uncertainty.
After validating the simulations with the static measurements, transient experiments are performed. In these experiments, the qualitative agreement of the simulation and measurement, as well as the characteristic rise times are compared. The experiments show a decisive influence of the considered loss mechanisms on the agreement of the simulation results with the measurements. Therefore, several simulations with different loss mechanisms are performed.
Finally, also the simulation capability including a material sample in the upper gap is investigated. Therefore, the conformity of the relative change of the measurement and the simulation is compared.
In the experiments a good simulation capability within a 5% error bar is seen. The main difficulty of this work represents the uncertainty due to the available material data. It is assumed, that with more accurate material data the error can be reduced significantly.