Institut für Management
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Grundlagen der Systemtheorie zur Anwendung transdisziplinärer Verfahren der Technikfolgenabschätzung
(2020)
Der technische Fortschritt ist in besonderem Maß dafür verantwortlich wie Menschen den Alltag bestreiten. Durch technische Innovationen ergeben sich Gestaltungsmöglichkeiten in allen Lebensbereichen, wodurch Menschen einem kontinuierlichen Anpassungsprozess an neue Produkte, Verfahren und Rahmenbedingungen unterliegen. Dieser Umstand wird im heutigen Zeitalter der zunehmenden Umstellung analoger Verfahren auf digitale Prozesse besonders deutlich. Dabei ist nicht zuverlässig vorhersehbar, ob die technischen Neuerungen nur Chancen aufzeigen oder auch Risiken mit sich bringen. Im Forschungsbereich der Technikfolgenabschätzung wird untersucht, welchen Einfluss technische Neuerungen auf die Gesellschaft haben. Erwünschte und unerwünschte Folgen der Technik sollen zuverlässig prognostiziert werden, sodass eine frühzeitige Reaktion ermöglicht wird. Im Kern dieser Arbeit wird die projektbasierte Vorgehensweise nach MITRE für die Technikfolgenabschätzung erörtert. Gleichzeitig wird untersucht, ob und wie die Ansätze der Systemtheorie für eine Verbesserung der Prognosen in der Technikfolgenabschätzung eingesetzt werden können. Damit wird der Frage nachgegangen, wie sicher Prognosen in diesem Kontext sein können und ob durch den adäquaten Einsatz systemtheoretischer Denkweisen ein Mehrwert in Form zuverlässigerer Prognosen geschaffen werden kann. Als methodische Vorgehensweise wurde eine Literaturanalyse durchgeführt. Zusätzlich wurde ein Experte in einem Interview und weitere per E-Mail befragt, sodass ein Einblick in die praktische Arbeitsweise erlangt werden konnte. Aufbauend auf der erarbeiteten Projektstruktur wurde in den Projektteilen überprüft, ob durch den bewussten Einsatz systemtheoretischer Grundgedanken signifikante Erkenntnisse erlangt werden können. Durch die Analysen in dieser Arbeit hat sich gezeigt, dass die Ergebnisse einer Technikfolgenabschätzung einen höheren Sicherheitsgehalt aufweisen können als eine Untersuchung ohne Berücksichtigung systemtheoretischer Denkweisen. Insbesondere das Erlangen eines Systemverständnisses in der Konzeptionsphase kann maßgeblich für eine erfolgreiche Technikfolgenabschätzung sein. Diese Masterarbeit stellt die theoretische Bearbeitung des Themenkomplexes einer Kombination aus Technikfolgenabschätzung und Systemtheorie dar. Eine Anwendungsprüfung der Resultate in der praktischen Arbeit der Technikfolgenabschätzung wird empfohlen.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Betrachtung der Rolle von Vertrauen zwischen den Kapitalnehmern und Kapitalgebern auf einer der größten Crowdfunding-Plattformen, Kickstarter. Kernthema ist die Beantwortung der Forschungsfragen, wie das Vertrauen zwischen den Kapitalgebern und Kapitalnehmern im Kontext von Crowdfunding entsteht, welche Faktoren das Maß von Vertrauen in dieser Beziehung beeinflussen und welche Signale für die Vertrauensbildung verantwortlich sind. Das Ziel dieser Arbeit besteht darin, das von Zerwas, Kilian und von Kortzfleisch 2015 vorgestellte konzeptuelle Modell der Einflussfaktoren von Vertrauen im Kontext von Crowdfunding aus Sicht der Kapitalgeber zu überprüfen und gegebenenfalls zu erweitern.
Auf Grundlage einer Literaturrecherche und qualitativer, leitfadenorientierter Interviews werden die gesammelten Daten diskutiert, bestehende Faktoren verifiziert und weiterführend neue Faktoren und Signale identifiziert, die die Bildung von Vertrauen auf Crowdfunding-Plattformen beeinflussen.
Als Ergebnis werden die Überarbeitung sowie Erweiterung des Ausgangsmodells um die neuen Faktoren geographische Nähe, Vermittlerqualität und Verständnis vom Konzept Crowdfunding vorgeschlagen. Anhand der Häufigkeit der Erwähnung und Relevanz der Faktoren und beeinflussenden Signale in den durchgeführten Interviews wird weiterführend eine Gewichtung der Einzelfaktoren vorgenommen. Abschließend werden Implikationen und Bedeutung für Wissenschaft und Forschung diskutiert.
Die Messung der Produktivität von Dienstleistungen ist trotz zunehmender Relevanz immer noch ein wenig durchdrungenes Forschungsfeld. Ursachen hierfür sind vor allem in den besonderen Merkmalen von Dienstleistungen - Immaterialität und Integrativität - zu suchen. Eine typische Dienstleistung der B2B Softwarebranche ist die Anpassung von Systemen an die Bedürfnisse des Kunden - das sogenannte Customizing. Die Ausschöpfung des Customizing-Potentials von Standardsoftware und -produkten und eine stärkere Einbeziehung des Kunden in Innovationsprozesse werden jedoch dadurch erschwert, dass die Produktivität dieser Dienstleistung nur unzureichend mess- und somit bewertbar zu sein scheint.
Der vorliegende Beitrag beschreibt die Entwicklung eines Modells zur Messung der Produktivität von Dienstleistungen auf der Basis unterschiedlicher Vorstudien im Rahmen des CustomB2B Projektes an der Universität Koblenz-Landau.
"We've allways been in a culture where more is more, and suddenly we're in a culture whrere less is a better quality of life. It's pretty revolutionary." - Bill Stewart
Der Wandel der Gesellschaft brachte innerhalb des vergangenen Jahrzehnts einige Veränderungen mit sich, darunter auch die Tendenz zum bewussteren Konsum sowie nachhaltigeren Umgang mit Ressourcen. Traditionelle Denkmuster rückten immer weiter in den Hintergrund, Stereotypen wurden durchbrochen und die Bewertungsmaßstäbe neu definiert. Und so sind wir in einer Zeit angekommen, in der weniger Besitz plötzlich höheres Ansehen genießt und der Minimalismus zum neuen Trend wurde. Vom Wandel gesellschaftlicher Normen blieb auch der wirtschaftliche Sektor nicht unberührt, und so nahm das Modell der Sharing Economy in den vergangenen Jahren eine rasante Entwicklung auf dem Markt. Vereinfacht kann das Geschäftsmodell als das Teilen ungenutzter Ressourcen gegen (non-) monetäre Anreize beschrieben werden. Die vorliegende Bachelorarbeit untersucht die Anwendbarkeit der Sharing Economy auf den B2B-Sektor. Dabei wurden die Vor- und Nachteile des Geschäftsmodells erfasst und daraus die Barrieren und Chancen der Implementierung für Unternehmen abgeleitet. Ferner wurde untersucht, welche Rahmenbedingungen aus dem Konsumentenbereich sich zur Implementierung im Geschäftsbereich eignen und welche neuen Faktoren berücksichtigt werden müssen.
Hierfür wurde auf Grundlage der Literaturanalyse eine Modellierung des B2C-Konzeptes vorgenommen. Basierend darauf wurden Interviews mit den Führungsmitarbeitern und der Geschäftsführung eines mittelständischen IT-Unternehmens durchgeführt. Nach der an Mayring (2002) angelehnten Auswertung, wurde mithilfe der Ergebnisse ein B2B- sowie ein Entscheidungsmodell aufgestellt und Antworten auf die Forschungsfragen gegeben.
Aus den Interviewergebnissen konnten zahlreiche Voraussetzungen aus dem privaten Sharing-Umfeld auf das B2B-Modell übertragen sowie weitere relevante Faktoren identifiziert werden. Mit Hilfe des Entscheidungsmodells konnte dargestellt werden, unter welchen Rahmenbedingungen eine Umsetzung des Geschäftsmodells im B2BUmfeld sinnvoll wäre und welche Herausforderungen berücksichtigt werden müssen.
Virtuelle Teams verbreiten sich weltweit immer mehr. Die Covid-19 Pandemie und die damit verbundene Homeofficepflicht sorgten in nationalen Unternehmen für die Zunahme virtueller Zusammenarbeit. Diese virtuellen Teams bleiben oftmals auch nach Aufhebung der pandemiebedingten gesetzlichen Beschränkungen bestehen. Um eine erfolgreiche Zusammenarbeit in diesen Teams zu erreichen, sind Kenntnisse zu den benötigten Eigenschaften und Fähigkeiten von Teammitgliedern von großer Bedeutung.
Um diese zu untersuchen, werden in dieser Arbeit sieben Experteninterviews mit Teammitgliedern virtueller Projektteams in der IT-Branche geführt und mithilfe qualitativer Inhaltsanalyse ausgewertet. Die ExpertInnen stammen aus drei deutschen Dienstleistungsunternehmen. Die Ergebnisse werden anhand des KSAO-Modells untersucht und nach der deduktiven Zuordnung zu den vier Kategorien „Wissen“, „Fertigkeiten“, „Kompetenzen“ und „Andere Merkmale“ jeweils durch induktive Kategorienbildung in Unterkategorien aufgeteilt. Dabei ergeben sich insgesamt 34 Kategorien, die für die virtuelle Zusammenarbeit relevant sind.
Mit den gewonnenen Erkenntnissen trägt die vorliegende Arbeit einen wichtigen Teil zur Forschung im Bereich der virtuellen Teams bei. Außerdem liefert sie Unternehmen, Führungskräften und dem Personalmanagement Anhaltspunkte für die Bewertung von BewerberInnen, die Auswahl geeigneter Teammitglieder, die Entwicklung von Schulungen und die gezielte Verbesserung virtueller Zusammenarbeit.
Das Forschungsprojekt KMU 2.0 zielt auf die Gestaltung einer modernen Arbeitswelt ab, in der die Mitarbeiter eines Netzwerkes kleiner und mittlerer Unternehmen (KMU) ihre Kompetenzen, Kreativität und Ideen in einen unternehmensübergreifenden Austausch einbringen, um innovative Lösungen für Probleme aus dem Berufsalltag gemeinsam zu generieren. Hierüber gilt es neue Wege und Szenarien für das Management der unternehmensübergreifenden Zusammenarbeit in KMU-Netzwerken zu erforschen, mit Hinblick auf die Entstehung und Umsetzung von Innovationen für Probleme aus der modernen Arbeitswelt. Fokussiert wird dabei auf den Einsatz von Web 2.0-Technologien, die als Instrument hinsichtlich ihres Unterstützungspotentials bei der kooperativen Generierung von innovativen Lösungen untersucht werden. Zentrale Fragestellung dabei ist, ob der Einsatz von Web 2.0 in einem Netzwerk von KMU den Austausch innovativer Ideen durch Vernetzung der Mitarbeiter und ihres kreativen Potentials fördert. Praxispartner ist das WirtschaftsForum Neuwied e.V., ein im nördlichen Rheinland-Pfalz angesiedeltes Unternehmen, das aus ca. 115 Mitgliedern und 10.000 Mitarbeitern besteht und durch eine heterogene Struktur an Unternehmen unterschiedlichster Größen und Branchen sowie verschiedenster Leistungsangebote charakterisiert ist.
Diese Arbeit versucht zu klären, ob der richtige Zeitpunkt für eine innovative Veränderung eines Geschäftsmodells ermittelt werden kann. Wenn ja, gilt es herauszufinden, wann dieser Zeitpunkt eintritt.
In einer kurzen Einführung sind die Problemstellung und die Ziele dieses Themas zusammengefasst und die Vorgehensweise der Literaturrecherche, sowie deren Bearbeitung beschrieben.
Es folgen die drei Hauptkapitel, welche inhaltlich aufeinander aufbauen. In dem Kapitel zwei sind Geschäftsmodelle thematisiert. Hier sind zunächst aus verschiedenen Quellen Definitionen des Begriffs "Business Model" herausgearbeitet, damit ein allgemeines Verständnis der Bedeutung eines Geschäftsmodells gewährleistet ist. Diese Definitionen sind durch das von Chesbrough und Rosenbloom (2002) praktische Beispiel der Nutzung eines Geschäftsmodells des Unternehmens Xerox Corporation gestützt. Im nächsten Schritt gilt es Typen von Business Models zu identifizieren. Als Quelle dient hierfür Weill et al (2005).
Der letzte Abschnitt von Kapitel zwei beschäftigt sich mit den sechs Dimensionen eines Geschäftsmodells nach Bieger und Reinhold (2011). Diese sechs Dimensionen spielen zum Ende dieser Arbeit eine Rolle als Kriterien für die Analyse heutiger Literatur zum Timing von Geschäftsmodellen.
Kapitel drei ist gleichzeitig Teil zwei der drei Hauptkapitel. Hier liegt der Fokus auf Innovationen. Der Begriff Innovation ist zunächst definiert und seine Wichtigkeit dargestellt, bevor verschiedene Arten von Innovationen beschrieben werden. Die einzelnen Innovationsarten leiten sich aus den Differenzierungskriterien nach Vahs und Brem (2013) ab. Um auch an dieser Stelle die Realität aus Unternehmenssicht näherzubringen, sind Fragestellungen aufgeführt, welche ein Geschäftsführer sich stellen sollte, wenn er sein Geschäftsmodell verändern möchte oder muss. Literaturgrundlage dieser Fragestellungen ist ein Artikel von Zott und Amit aus dem Jahr 2010.
Nach der umfassenden Klärung des Begriffs Innovation und kurzer Hilfestellung für Geschäftsführer folgt eine Beschreibung zweier Methoden, um Geschäftsmodelle innovativ zu verändern. Die erste Methode ist die Nutzung des St. Galler Business Model Navigators nach Gassmann, Frankenberger und Csik (2013). Der St. Galler Business Model Navigator wurde an der Universität St. Gallen in der Schweiz von dem Institut für Technologiemanagement entwickelt.
Die zweite beschriebene Methode für Business Model Innovation ist das Business Model Canvas Tool nach Osterwalder und Pigneur (2010), welches auf die sogenannten "nine building blocks" aufbaut.
Das letzte Hauptkapitel dieser Arbeit bezieht sich auf dessen zentrale Fragestellung mit dem Stichwort Timing. Hier wird mit einem praktischen Beispiel von Timing von technologischen Innovationen begonnen, der IBM Mainframe Case, analysiert von Mahajan und Muller (1996). Danach folgt eine kurze Zusammenfassung des Standes in der heutigen Literatur zum Thema Timing. Im nächsten Schritt ist ein eigener Beitrag zum Thema "Business Model Innovation Timing" geschrieben, weswegen sich Literaturangaben in diesem Abschnitt auf dem Minimum halten.
Diese Bachelorarbeit schließt ab mit der eigenen Analyse von heutiger Literatur zum Timing von Geschäftsmodellen. Ergebnis dieser Analyse ist eine Tabelle mit einer 20 x 7 Matrix, wo der Inhalt zwanzig ausgewählter Quellen den sechs Dimensionen eines Geschäftsmodells aus Kapitel zwei, sowie dem Kriterium Timing zugeordnet ist. So entsteht ein Überblick darüber, über welche Kriterien in der Literatur mehr oder weniger geschrieben wurde. Diese Analyse und Zuordnung ist ausgewertet, indem die Quellen mit dem Kriterium Timing genauer betrachtet werden, um die zentrale Fragestellung dieser Arbeit zu beantworten zu versuchen.
Ein kurzes Fazit rundet die Bachelorarbeit ab.
Prototyp einer generischen Recommendation Engine basierend auf Echtzeit-Assoziationsanalysen mit R
(2016)
In dieser Arbeit wurde unter Verwendung der Programmiersprache R ein Prototyp zur Erstellung einer Recommendation Engine zur Aufdeckung von Assoziationen innerhalb einer gegebenen Datenmenge entwickelt. Die Berechnung der Assoziationen findet hierbei in Echtzeit statt und des Weiteren wurden die Analysefunktionen generisch programmiert, um ein schnelles Einbinden und einfaches Parametrisieren von Datensätzen zu ermöglichen. Die Entwicklung fußte auf der grundlegenden Motivation, Data Mining Methoden wie das Assoziationsverfahren teilweise zu automatisieren, um damit generierte Lösungen effizienter umsetzen zu können. Der Entwicklungsprozess war insgesamt erfolgreich, sodass alle Grundfunktionalitäten im Sinne eines evolutionären Prototypings vorhanden sind.