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Institut
Diese Arbeit verbindet die Geschäftstätigkeit von Winzern im Weinbau mit einer innovativen technologischen Anwendung des Internet of Things. Die Arbeit des Winzers kann dadurch unterstützt und bereichert werden – bis hin zu einer bisher nicht möglichen Bewirtschaftungsoptimierung, insbesondere bei einer Überwachung einzelner Lagen bis hin zum einzelnen Rebstock. Exemplarisch werden Temperatur-, Luftfeuchtigkeit- und Bodenfeuchtigkeit-Daten gemessen, übertragen, gespeichert und bereitgestellt. Durch ein modulares Design des Systems können heute verfügbare Sensoren und gleichartige Niedervolt-Sensoren, die künftig entwickelt werden, sofort eingesetzt werden.
Durch IoT-Geräte im Weinberg erhält der Winzer eine neue Qualität der Genauigkeit der Vorhersage auf Basis aktueller Zustandsdaten seines Weinbergs. Zusätzlich kann er bei unvorhergesehenen Wetterbedingungen sofort eingreifen. Die sofortige Nutzbarkeit der Daten wird durch eine Cloud Infrastruktur möglich gemacht. Dabei wird eine offene Service-Infrastruktur genutzt. Im Gegensatz zu anderen bisher veröffentlichten kommerziellen Ansätzen ist dabei die beschriebene Lösung quelloffen.
Als eigenständiger Bestandteil der Arbeit wurde ein physikalischer Prototyp zur Messung relevanter Parameter im Weinberg neu entworfen und bis zur Erfüllung der gesetzten Spezifikationen entwickelt. Die skizzierten Merkmale und Anforderungen an eine funktionierende Datensammlung und ein autonom übertragendes IoT-Gerät wurden entwickelt, beschrieben und die Erfüllung durch das Prototypgerät demonstriert. Durch Literaturrecherche und unterstützende, orientierende Interviews von Winzern wurden die Theorie und die praktische Anwendung synchronisiert und qualifiziert.
Für die Entwicklung des Prototyps wurden die allgemeinen Prinzipien der Entwicklung eines elektronischen Geräts befolgt, insbesondere die Entwicklungsregeln von Design Science Research und die Prinzipien des Quality Function Deployment. Als ein Merkmal des Prototyps wurden einige Prinzipien wie die Wiederverwendung von bewährten Konstruktionen und die Materialpreise der Bausteine des Prototypen wurden ebenfalls in Betracht gezogen (z. B. Gehäuse; Arduino; PCB). Teilezahl-Reduktionsprinzipien, Dekomplexierung und vereinfachte Montage, Prüfung und Vor-Ort-Service wurden in den Entwicklungsprozess durch den modularen Aufbau der funktionellen Weinberg- Gerätekomponenten integriert, wie es der Ansatz des innovativen Schaltschrankbau- System Modular-3 beschreibt.
Das Software-Architekturkonzept basiert auf einer dreischichtigen Architektur inklusive der TTN-Infrastruktur. Das Frontend ist als Rich-Web-Client realisiert, als ein WordPress- Plugin. WordPress wurde aufgrund der weiten Verbreitung über das gesamte Internet und der Einfachheit in der Bedienung ausgewählt, was eine schnelle und einfache Benutzereinweisung ermöglicht. Relevante Qualitätsprobleme wurden im Hinblick auf exemplarische Funktionalität, Erweiterbarkeit, Erfüllung von Anforderungen, Verwendbarkeit und Haltbarkeit des Gerätes und der Software getestet und diskutiert.
Der Prototyp wurde mit Erfolg im Labor und im Einsatzgebiet unter verschiedenen Bedingungen charakterisiert und getestet, um eine Messung und Analyse der Erfüllung aller Anforderungen durch die geplante und realisierte elektronische Konstruktion und Anordnung des Prototypen, zu ermöglichen.
Die entwickelte Lösung kann als Grundlage für eine zukünftige Anwendung und Entwicklung in diesem speziellen Anwendungsfall und ähnlichen Technologien dienen. Ein Ausblick möglicher zukünftiger Arbeiten und Anwendungen schließt diese Arbeit ab.
Das Ziel dieser wissenschaftlichen Arbeit ist es, verschiedene vorhandene cloud-basierte Internet of Things (IoT) Entwicklungsplattformen zu untersuchen und hier im Speziellen eine Plattform (IBM Watson IoT) anhand eines Anwendungsfallszenarios detailliert zu untersuchen. Bei IoT handelt es sich um eine aufkommende Technologie mit der Vision, die virtuelle Welt (z.B. Clouds, soziale Netzwerke) und die physikalische Welt (z.B. Geräte, Autos, Kühlschrank, Menschen, Tiere) durch die Internettechnologie miteinander zu verknüpfen. Beispielsweise kann das IoT-Konzept von “smart cities”, welche das Ziel verfolgen, die Produktivität und die Geschäftsentwicklung sowie die sozialen und kulturellen Angebote in der Stadt zu verbessern, durch die Nutzung von Sensoren, Aktuatoren, Clouds und mobilen Geräten erreicht werden (IEEE, 2015). Ein Sensor (z.B. ein Temperatursensor) in einem Gebäude (globale Welt) kann Echtzeitdaten an die IoT Cloud-Plattform (virtuelle Welt) senden, wo sie überwacht, gespeichert und analysiert werden oder eine Aktion auslösen können (z.B. das Kühlsystem in einem Gebäude anschalten, wenn die Temperatur eine bestimmte Grenze überschreitet). Obwohl IoT viele Möglichkeiten in verschiedenen Bereichen schafft (z.B. Transportwesen, Gesundheitsversorgung, verarbeitende Industrie), bringt es auch Herausforderungen mit sich, wie z.B. die Standardisierung, Interoperabilität, Skalierbarkeit, Sicherheit und Privatsphäre. In diesem Bericht werden IoT Konzepte und verwandte Schlüsselprobleme behandelt.
Der Fokus dieser wissenschaftlichen Untersuchung liegt in dem Vergleich verschiedener cloud-basierter IoT Plattformen, um die geschäftlichen Aspekte und die technischen Funktionen zu verstehen, die diese bieten. Die cloud-basierten IoT Plattformen von IBM, Google, Microsoft, PTC und Amazon wurden dabei untersucht.
Für die Ausgestaltung dieser Arbeit wurde die Design Science Research (DSR) Methode verwendet; für die Nachbildung des Echtzeit-IoT Systems wurde die IOT-A modellig Methode verwendet.
Der Vergleich verschiedener cloud-basierter IoT Entwicklungsplattformen zeigt, dass alle untersuchten Plattformen einfache IoT Funktionen bereitstellen, wie z.B. die Verbindung von IoT Geräten und der cloud-basierten IoT Plattform, das Sammeln von Daten von IoT Geräten, die Datenspeicherung und die Datenanalyse. Jedoch ist die IBM IoT Plattform den anderen Plattformen gegenüber aufgrund des integrierten Laufzeitsystems im Vorteil; dies macht sie zudem entwicklerfreundlich. Aus diesem Grund wurde die IBM Watson IoT für Bluemix für die weitere Untersuchung ihrer Einsatzmöglichkeiten ausgewählt. Das Angebot von IBM Watson IoT für Bluemix beinhalten Analytik, Risikomanagement, Verbindungs- und Informationsmanagement. Es wurde ein Anwendungsfall implementiert, um die Einsatzmöglichkeiten der IBM Watson IoT Plattform einzuschätzen. Die digitalen Artefakte (d.h. Anwendungen) wurden entwickelt, um die IoT Lösung von IBM zu bewerten. Die Ergebnisse zeigen, dass IBM eine skalierbare und entwickler- und einsetzungsfreundliche IoT Plattform bietet. Die enthaltene kognitive, kontextuelle und vorhersehbare Analytik erlaubt eine vielversprechende Funktionsweise, die Einblicke auf Basis der IoT Daten gewährt, die durch Sensoren oder andere IoT Geräte übertragen werden.
We are entering the 26th year from the time the World Wide Web (WWW) became reality. Since the birth of the WWW in 1990, the Internet and therewith websites have changed the way businesses compete, shifting products, services and even entire markets.
Therewith, gathering and analysing visitor traffic on websites can provide crucial information to un- derstand customer behavior and numerous other aspects.
Web Analytics (WA) tools offer a quantity of diverse functionality, which calls for complex decision- making in information management. Website operators implement Web Analytic tools such as Google Analytics to analyse their website for the purpose of identifying web usage to optimise website design and management. The gathered data leads to emergent knowledge, which provides new marketing opportunities and can be used to improve business processes and understand customer behavior to increase profit. Moreover, Web Analytics plays a significant role to measure performance and has therefore become an important component in web-based environments to make business decisions.
However, many small and medium –sized enterprises try to keep up with the web business competi- tion, but do not have the equivalent resources in manpower and knowledge to stand the pace, there- fore some even resign entirely on Web Analytics.
This research project aims to develop a Web Analytics framework to assist small and medium-sized enterprises in making better use of Web Analytics. By identifying business requirements of SMEs and connecting them to the functionality of Google Analytics, a Web Analytics framework with attending guidelines is developed, which guides SMEs on how to proceed in using Google Analytics to achieve actionable outcomes.
Social Business Documents: An Investigation of their Nature, Structure and Long-term Management
(2018)
Geschäftsdokumente beinhalten wertvolle Informationen. Sie müssen verwaltet werden, um gesetzlichen Anforderungen zu entsprechen, als organisatorisches Wissen zu dienen und Risiken zu vermeiden. Veränderungen der Technologien haben jedoch zu neuen Dokumententypen und neuen Interaktionsmöglichkeiten mit Dokumenten geführt. So hat das Web 2.0 zur Entwicklung von Enterprise Collaboration Systems (ECS) geführt, die Mitarbeitern die Nutzung von Wiki-, Blog- oder Forum-Anwendungen für ihre Geschäftstätigkeiten ermöglichen. Ein Teil der in ECS erstellten Inhalte können dabei als Social Business Documents (SBD) bezeichnet werden. Im Vergleich zu traditionellen digitalen Dokumenten haben SBD eine andere Beschaffenheit und Struktur. SBD sind beispielsweise unstrukturierter und folgen keinem strikten Lebenszyklus. Diese Charakteristika bringen neue Herausforderungen beim Verwalten von SBD mit sich. Jedoch fehlen in der wissenschaftlichen Literatur derzeit Untersuchungen zu den Charakteristika von SBD, ihren Besonderheiten und ihrem Management.
Als theoretische Linse nutzt diese Arbeit Dokumenten-Theorien und dokumentarische Praktiken mit dem Ziel, die neuen Herausforderungen des Langzeitmanagement von SBD in ECS zu untersuchen. Durch einen interpretativen, explorativen Mixed-Method-Ansatz vereint diese Arbeit zwei Forschungsteile. Erstens werden die Beschaffenheit und Struktur von SBD durch die Analyse von vier Systemen untersucht und SBD-Informationsmodelle entwickelt. Diese zeigen die zugrundeliegenden Komponenten von SBD, die Struktur, die Funktionen, die enthaltenen Metadaten, sowie die große Bandbreite von SBD-Charakteristika auf. Der zweite Teil wurde mit Unternehmensvertretern durchgeführt und besteht aus einer Fokusgruppe, einer Fallstudie mit Tiefeninterviews und einem Fragebogen. Die Fokusgruppe zeigt, dass die genutzte Art von SBD bezogen auf ihren Inhalt und Speicherort unternehmensabhängig ist und es derzeit fast keine SBD-Management-Praktiken gibt. Die Fallstudie ermöglichte tiefe Einblicke in allgemeine Dokumentenmanagement-Aktivitäten und untersuchte die Anforderungen, Herausforderungen und Prozesse des SBD-Managements. Der Fragebogen konsolidierte und vertiefte die vorherigen Erkenntnisse und gibt Einblicke in den Wert von SBD, aktuelle Management-Praktiken sowie Herausforderungen und Bedürfnisse bei deren Management. Auch zeigt er auf, dass zwar alle Unternehmen Informationen im ECS speichern, die verwaltet werden sollten, jedoch kaum SBD-Management-Aktivitäten durchführt werden und so noch viele Herausforderungen bestehen.
Zusammenfassend erlauben die Ergebnisse einen Beitrag zu Praxis und Theorie. Die Praxis ist mittels eines Frameworks adressiert, welches die Anforderungen, Herausforderungen und Aktivitäten des SBD-Managements, die Unternehmen beim Langzeitmanagement beachten müssen, aufzeigt. Des Weiteren erlauben die Erkenntnisse den theoretischen Fortschritt der dokumentenbezogenen Praktiken durch die Erweiterung der Dokumententypen um SBD. Auch werden die bestehenden Probleme der Definition von Records in Bezug auf SBD erläutert sowie die Charakteristika von Dokumenten um jene von Social Business Documents erweitert.
Unternehmen versuchen, Knowledge Management (KM) zu nutzen, um mehr Effizienz und Effektivität im Unternehmen zu erreichen. Das Hauptproblem besteht darin, dass die meisten dieser KM Projekte nicht oder nur selten auf nachhaltigen Analysen oder etablierten Theorien über KM basieren. Oft besteht eine große Kluft zwischen den Erwartungen und dem tatsächlichen Ergebnis solcher KM Initiativen. Die zu beantwortende Forschungsfrage lautet also: Welche Herausforderungen ergeben sich in KM Projekten, welche KM Anforderungen können daraus abgeleitet werden und welche Empfehlungen unterstützen das Ziel, die Anforderungen an KM zu erfüllen? Als theoretische Grundlage wird eine Reihe von KM Frameworks untersucht. Anschließend werden KM Herausforderungen aus der Literatur analysiert und mit Best-Practice-Beispielen aus Case-Studies werden Handlungsempfehlungen für diese Herausforderungen gegeben. Das Hauptergebnis dieser Arbeit ist eine Best Practice-Guideline, die es Chief Knowledge Officers (CKOs) und KM Projektmanagern ermöglicht, die in dieser Arbeit genannten Herausforderungen genau zu untersuchen und eine geeignete Methode zu finden, diese Herausforderung optimal zu meistern. Diese Guideline zeigt, dass KM auf vielfältige Weise positiv und negativ beeinflusst werden kann. Knowledge Management (KM) in einem Unternehmen zu meistern ein großes und weitreichendes Unterfangen ist und das Technologie bzw. Information Technology (IT) nur ein Teil des großen Ganzen ist.
Das World Wide Web (WWW) ist heute zu einem sehr wichtigen Kommunikationskanal geworden, dessen Nutzung in der Vergangenheit stetig gestiegen ist. Websitebesitzer haben schon seit der Entwicklung des ersten Web Browser von Tim Berners-Lee im Jahre 1990 Interesse daran, das Verhalten von Benutzern zu erkennen und zu verstehen. Durch den Einfluss, den der Onlinekanal heute erzielt und welcher alle anderen Medien übersteigt, ist auch das Interesse im Beobachten von Website-Benutzungen und Benutzeraktivitäten noch weiter gestiegen. Das Sammeln und Analysieren von Daten über die Benutzung von Websites kann helfen, Benutzerverhalten zu verstehen, Services zu verbessern und Gewinn zu steigern.
Darüber hinaus ist es Voraussetzung für effektives Website Design und Management, effektive Mass Customization und effektives Marketing. Das Themengebiet, welches diese Aspekte betrachtet, heißt Web Analytics (WA).rnAllerdings führen sich ändernde Technologien und sich entwickelnde Web Analytics Methoden und Prozesse zu großen Herausforderungen für Unternehmen, die Web Analytic Programme durchführen. Aufgrund fehlender Ressourcen in den verschiedensten Bereichen, sowie einer hier oft aufzufindenden anderen Art von Websites, ist es vor allem für Klein- und Mittelständige Unternehmen (KMU) sowie Non-Profit Organisationen schwer, Web Analytics in einer effektiven Weise zu betreiben.
Dieses Forschungsvorhaben zielt daher darauf ab, die vorhandene Lücke zwischen der Theorie, den Möglichkeiten die Tools bieten und den betrieblichen Anforderungen zu identifizieren. Hierfür wird das Thema von drei verschiedenen, jedoch aufeinander aufbauenden Richtungen betrachtet: der akademischen Literatur, Web Analytic Programmen und einer Fallstudie. Mit Hilfe eines Action Research Ansatzes war es möglich, einen ganzheitlichen Überblick des Themengebiets Web Analytics zu erhalten und bestehende Lücken aufzudecken. Das Ergebnis dieser wissenschaftlichen Arbeit ist ein Framework, welches KMUs die Informations-Websites betreiben dabei hilft, Web Analytic Initiativen durch zu führen.