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Robotic Process Automation (RPA) steht für die softwareunterstützte Bedienung von Softwarelösungen über deren Benutzeroberfläche. Das primäre Ziel, das mit RPA erreicht werden soll, ist die automatisierte Ausführung von Routineaufgaben, die bisher einen menschlichen Eingriff erforderten. Das Potenzial von RPA, Prozesse langfristig zu verbessern, ist allerdings stark begrenzt. Die Automatisierung von Prozessen und die Überbrückung von Medienbrüchen auf der Front-End-Ebene führt zu einer Vielzahl von Abhängigkeiten und Bedingungen, die in diesem Beitrag zusammengefasst werden. Der Weg zu einer nachhaltigen Unternehmensarchitektur (bestehend aus Prozessen und Systemen) erfordert offene, adaptive Systeme mit moderner Architektur, die sich durch ein hohes Maß an Interoperabilität auf verschiedenen Ebenen auszeichnen.
„If you can’t measure it, you can’t manage it.“ Dieser Slogan, der u. a. auf Peter Drucker, Henry Deming oder Robert Kaplan und David Norton zurückgehen soll, ist Ausdruck einer tiefen Überzeugung in die Notwendigkeit und den Nutzen des Performance Managements, einem Ansatz der auch die öffentliche Verwaltung erfasst und geprägt hat. Gleichzeitig impliziert er eine entscheidende Rolle von Performance Informationen. Die vorliegende Dissertation rückt das neuralgische Element Performance Information ins Zentrum des Forschungsinteresses, genauer die Verwendung von Kennzahlen.
Ausgangspunkt bildet die wissenschaftliche Beobachtung, dass Kennzahlen nicht immer und automatisch in der vom theoretischen Standpunkt aus erforderlichen und prognostizierten Art und Weise genutzt werden. Eine schlechte Implementierung des Managementansatzes oder Fehler im theoretischen Fundament sind mögliche Erklärungsansätze. Im Zuge der Analyse des Forschungsstandes ist offenkundig geworden, dass Erklärungen vor allem im organisationalen Setting und in Performance Management bezogenen Faktoren gesucht werden; ein Kennzeichen für eine eher technokratische und implementationsbezogene Perspektive auf die Verwendungsproblematik. Die aus neurowissenschaftlicher Sicht wichtige intrapersonale Ebene spielt eine ungeordnete Rolle.
In Anbetracht dessen ist auf der Grundlage neurowissenschaftlicher Erkenntnisse im Rahmen einer empirischen Untersuchung die Wirkung erfahrungsbezogener Variablen auf das Verwendungsverhalten untersucht worden. Dabei ist analysiert worden, wie Erfahrungen auf organisationaler Ebene entstehen und wie sie im Detail auf das Nutzungsverhalten wirken. Als Forschungsobjekt sind polizeiliche Führungskräfte herangezogen worden. Die Daten sind Ende 2016/Anfang 2017 online-basiert erhoben worden.
Im Ergebnis der Datenauswertung und Diskussion der Befunde sind folgende Erkenntnisse hervorzuheben:
(1) Erfahrungen beeinflussen die Verwendung von Performance Informationen. Die Art der Erfahrung mit Kennzahlen bildet dabei eine Mediatorvariable. Vor allem organisationale Faktoren, wie der Reifegrad des Performance Management Systems, wirken über den Faktor Erfahrung auf das Verwendungsverhalten.
(2) Erwähnenswert ist zudem, dass die Auseinandersetzung mit Kennzahlen sowohl den Erfahrungsschatz als auch die Nutzung von Kennzahlen positiv beeinflusst. Insgesamt haben sich die neurowissenschaftlich inspirierten Variablen als vielversprechende Erklärungsfaktoren herausgestellt.
(3) Des Weiteren hat die Arbeit bestehende Befunde abgesichert, v. a. die Wirkung des erwähnten Reifegrads. Allerdings sind auch Unterschiede aufgetreten. So büßt zum Beispiel der transformationale Führungsstil i. V. m. Art der Erfahrung seine positive Wirkung auf die Kennzahlennutzung ein.
(4) Interessant sind zudem die Ergebnisse des Labor- und Quasiexperiments. Erstmalig sind nicht zweckorientierte Verwendungsarten experimentell beobachtbar. Zudem sind neuro- und verhaltensökonomische Erklärungsansätze identifiziert und diskutiert worden, die eine Bereicherung des Forschungsdiskurses darstellen. Sie bieten eine neue Perspektive hinsichtlich des Verwendungsverhaltens und liefern Impulse für die weitere Forschung.
Für das New Public Management, in dessen Werkzeugkasten dieser Managementansatz eine Schlüsselrolle einnimmt, wiegen die Forschungsbefunde schwer. Ohne ein funktionierendes Performance Management kann das wichtige Reformziel „Wirkungsorientierung“ nicht erreicht werden. Das NPM läuft damit Gefahr, selbst Dysfunktionen zu entwickeln.
Insgesamt scheint es geboten, in der Auseinandersetzung mit Managementsystemen einen stärkeren Fokus auf intrapersonale Faktoren zu legen. Auch Verhaltensanomalien im Kontext von Management und deren Implikationen sollten näher untersucht werden. Es zeigt sich ferner, dass eine rein technokratische Sichtweise auf das Performance Management nicht zielführend ist. Folglich ist das Performance Management theoretisch wie konzeptionell fortzuentwickeln.
Die Forschungsarbeit liefert somit wichtige neue Erkenntnisse zur Verwendung von Performance Informationen und zum Verständnis von Performance Management. Vor allem erweitert sie den Forschungsdiskurs, da sie die Erklärungskraft intrapersonaler Faktoren aufgezeigt hat sowie methodisch mit dem Mixed-Method-Ansatz (Multimethod-Studie) und theoretisch mittels der Neuro- und Verhaltensökonomie neue Perspektiven hinsichtlich der Verwendungsproblematik eröffnet.
CO₂-Fußabdrücke sind ein aktuell viel diskutiertes Thema mit weitreichenden Implikationen für Individuen als auch Unternehmen. Firmen können einen proaktiven Beitrag zur Transparenz leisten, indem der unternehmens- oder produktbezogene CO₂-Fußabdruck ausgewiesen wird. Ist der Entschluss gefasst einen CO₂-Fußabdruck auszuweisen und die entstehenden Treibhausgase zu erfassen, existiert eine Vielzahl unterschiedlicher Normen und Zertifikate, wie die publicly available specification 2050, das Greenhouse Gas Protokoll oder die ISO 14067. Das Ziel dieses Beitrags ist es, diese drei Normen zur Berechnung des produktbezogenen CO₂-Fußabdrucks zu vergleichen, um Gemeinsamkeiten und Unterschiede sowie Vor- und Nachteile in der Anwendung aufzuzeigen. Die Übersicht soll Unternehmen bei der Entscheidungsfindung hinsichtlich der Eignung eines CO₂-Fußabdrucks für ihr Unternehmen unterstützen.
Die ökologischen und sozialen Probleme der Gegenwart zwingen zu gravierenden Änderungen industrieller Produktions- und Wertschöpfungsprozesse und privater Konsumstile. Dieses Buch geht auf beide Seiten der Medaille ein: Es beleuchtet die Beiträge, die Unternehmen durch nachhaltiges Management für eine sozial gerechte und ökologische verträgliche Zukunftsentwicklung leisten können, als auch die Möglichkeiten der Konsumenten, durch ihre Konsumentscheidungen einen Beitrag zu einer lebenswerten Zukunft zu leisten. Jedes Kapitel wird durch eine Lernzielformulierung eingeleitet und durch eine Lernstandskontrolle abgeschlossen. Die zahlreichen Einblicke in die Praxis unterstützen das Verständnis. Aktuelle Links zu Websites von Unternehmen und Institutionen runden das Buch ab. Das Buch richtet sich insbesondere an Studierende der Wirtschaftswissenschaften, aber auch an Personen, die ein Interesse an dieser Themenstellung haben. Fazit: Die kompakte und verständliche Einführung schafft ein tieferes Verständnis für die Verknüpfung von nachhaltigem Management mit Konsumentenverhalten.
Rebound-Effekte, die infolge von Maßnahmen und Handlungen auftreten, die darauf abzielen, den Ressourcenverbrauch und die damit verbundenen Emissionen zu reduzieren, stehen dem Ziel nach Klimaneutralität entgegen. Bei der Entwicklung und dem Einsatz von Maßnahmen zum Ressourcen- und Klimaschutz sollte immer das Auftreten von Rebound-Effekten berücksichtigt und durch geeignete Konzepte zur Abschwächung dieser Effekte ergänzt werden. Die wissenschaftliche Forschung hat sich bisher überwiegend auf die Analyse von Rebound-Effekten und weniger auf die Eindämmung dieser Effekte fokussiert. Der vorgelegte Maßnahmenkatalog zur Eindämmung von Rebound-Effekten, der im Rahmen des vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderten Verbundprojektes „iReliefs. Indirect Rebound Effects. Lifestyle‐segmentation and Interventions with Efficiency‐Feedback and Sufficiency” (FZK 01UT1706) entwickelt wurde, soll genau diese Wissenslücke schließen.
Das Industrial Internet of Things (IIoT) verbindet Sensoren, Maschinen und andere mit Computern vernetzte Geräte für industrielle Anwendungen. Durch die Nutzung von IIoT-Plattformen in Produktion und Logistik können Unternehmen ihre Daten systematisch und aggregiert bereitstellen und fördern so eine schnelle und unternehmensübergreifende Kommunikation. Die Potenziale - u. a. innovative Produkte, neue Dienstleistungen und Geschäftsmodelle sowie effizientere betriebliche Prozesse [1]- von cyber-physischen Systemen können auf diese Weise entlang der gesamten Wertschöpfungskette gehoben werden [2].
Selbstbestimmtes Lernen mit Onlinekursen findet zunehmend mehr Akzeptanz in unserer Gesellschaft. Lernende können mithilfe von Onlinekursen selbst festlegen, was sie wann lernen und Kurse können durch vielfältige Adaptionen an den Lernfortschritt der Nutzer angepasst und individualisiert werden. Auf der einen Seite ist eine große Zielgruppe für diese Lernangebote vorhanden. Auf der anderen Seite sind die Erstellung von Onlinekursen, ihre Bereitstellung, Wartung und Betreuung kostenintensiv, wodurch hochwertige Angebote häufig kostenpflichtig angeboten werden müssen, um als Anbieter zumindest kostenneutral agieren zu können. In diesem Beitrag erörtern und diskutieren wir ein offenes, nachhaltiges datengetriebenes zweiseitiges Geschäftsmodell zur Verwertung geprüfter Onlinekurse und deren kostenfreie Bereitstellung für jeden Lernenden. Kern des Geschäftsmodells ist die Nutzung der dabei entstehenden Verhaltensdaten, die daraus mögliche Ableitung von Persönlichkeitsmerkmalen und Interessen und deren Nutzung im kommerziellen Kontext. Dies ist eine bei der Websuche bereits weitläufig akzeptierte Methode, welche nun auf den Lernkontext übertragen wird. Welche Möglichkeiten, Herausforderungen, aber auch Barrieren überwunden werden müssen, damit das Geschäftsmodell nachhaltig und ethisch vertretbar funktioniert, werden zwei unabhängige, jedoch synergetisch verbundene Geschäftsmodelle vorgestellt und diskutiert. Zusätzlich wurde die Akzeptanz und Erwartung der Zielgruppe für das vorgestellte Geschäftsmodell untersucht, um notwendige Kernressourcen für die Praxis abzuleiten. Die Ergebnisse der Untersuchung zeigen, dass das Geschäftsmodell von den Nutzer*innen grundlegend akzeptiert wird. 10 % der Befragten würden es bevorzugen, mit virtuellen Assistenten – anstelle mit Tutor*innen zu lernen. Zudem ist der Großteil der Nutzer*innen sich nicht darüber bewusst, dass Persönlichkeitsmerkmale anhand des Nutzerverhaltens abgeleitet werden können.
Das Angebot digitaler Plattformen ist mittlerweile auch im Maschinen- und Anlagenbau weit verbreitet. Dabei konnte in den letzten Jahren der Trend verzeichnet werden, dass die Herstellerunternehmen von Maschinen und Anlagen nicht mehr ausschließlich physische Produkte veräußern, sondern zusätzliche auf das Produkt abgestimmte Dienstleistungen, wie bspw. digitale Services. Dieser Wandel kann einen großen Einfluss auf die Veränderung des Geschäftsmodells haben und je nach Komplexität der digitalen Plattformen unterschiedliche Ausmaße annehmen, die auch strategische Entscheidungen bestimmen können. In diesem Beitrag wird eine Klassifizierung der digitalen Plattformen im deutschen Maschinen- und Anlagenbau vorgenommen, mithilfe derer unterschiedliche Plattformtypen auf Grundlage ihrer Funktionszusammensetzung identifiziert werden. Demnach können bspw. Plattformen, über die lediglich grundlegende Funktionen wie die Verwaltung von Maschinen angeboten werden, von umfangreicheren Plattformen unterschieden werden, die eine höhere Komplexität aufweisen und somit einen größeren Einfluss auf die Veränderung des Geschäftsmodells haben. Diese Einteilung unterschiedlicher Plattformtypen kann Unternehmen im Maschinen- und Anlagenbau dabei unterstützen, strategische Entscheidungen bezüglich der Entwicklung und des Angebots digitaler Plattformen zu treffen und eine Einordnung ihrer digitalen Plattform im Wettbewerb vorzunehmen.
Das Angebot digitaler Plattformen ist mittlerweile auch im Maschinen- und Anlagenbau weit verbreitet. Dabei konnte in den letzten Jahren der Trend verzeichnet werden, dass die Herstellerunternehmen von Maschinen und An- lagen nicht mehr ausschließlich physische Produkte veräußern, sondern zusätzliche auf das Produkt abgestimmte Dienstleistungen, wie bspw. digitale Services. Dieser Wandel kann einen großen Einfluss auf die Veränderung des Geschäftsmodells ha- ben und je nach Komplexität der digitalen Plattformen unterschiedliche Ausmaße annehmen, die auch strategische Entscheidungen bestimmen können. In diesem Bei- trag wird eine Klassifizierung der digitalen Plattformen im deutschen Maschinen- und Anlagenbau vorgenommen, mithilfe derer unterschiedliche Plattformtypen auf Grundlage ihrer Funktionszusammensetzung identifiziert werden. Demnach können bspw. Plattformen, über die lediglich grundlegende Funktionen wie die Verwaltung von Maschinen angeboten werden, von umfangreicheren Plattformen unterschieden werden, die eine höhere Komplexität aufweisen und somit einen größeren Einfluss auf die Veränderung des Geschäftsmodells haben. Diese Einteilung unterschiedli- cher Plattformtypen kann Unternehmen im Maschinen- und Anlagenbau dabei unter- stützen, strategische Entscheidungen bezüglich der Entwicklung und des Angebots digitaler Plattformen zu treffen und eine Einordnung ihrer digitalen Plattform im Wettbewerb vorzunehmen.
Damit die EU ihre ambitionierten Klimaschutzziele erreichen kann, werden die Preise für Treibhausgasemissionen in den nächsten Jahren spürbar steigen. Das hat ökonomische Auswirkungen für die EU-Mitgliedsländer, aber auch den Rest der Welt. Einzelne Sektoren und auch Volkswirtschaften werden davon unterschiedlich stark getroffen.
ERP-Systeme
(2021)
Um in der digitalisierten Wirtschaft mitzuspielen, müssen Unternehmen, Markt und insbesondere Kunden detailliert verstanden werden. Neben den „Big Playern“ aus dem Silicon Valley sieht der deutsche Mittelstand, der zu großen Teilen noch auf gewachsenen IT-Infrastrukturen und Prozessen agiert, oft alt aus. Um in den nächsten Jahren nicht gänzlich abgehängt zu werden, ist ein Umbruch notwendig. Sowohl Leistungserstellungsprozesse als auch Leistungsangebot müssen transparent und datenbasiert ausgerichtet werden. Nur so können Geschäftsvorfälle, das Marktgeschehen sowie Handeln der Akteure integrativ bewertet und fundierte Entscheidungen getroffen werden. In diesem Beitrag wird das Konzept der Data-Driven Organization vorgestellt und aufgezeigt, wie Unternehmen den eigenen Analyticsreifegrad ermitteln und in einem iterativen Transformationsprozess steigern können.
Den Austausch fördern
(2021)
Die Digitalisierung des deutschen Mittelstandes schreitet weiterhin schleppend voran. So verfügt zwar ein wachsender Teil dieser Unternehmen über vereinzelte Informations- und Kommunikationssysteme, die zielführende Vernetzung und Integration dieser Systeme stellt jedoch weiterhin eine große Aufgabe dar [1]. Besonders vor dem Hintergrund wachsender Bedürfnisse für Informationen und Transparenz sehen sich Unternehmen zunehmend mit der analyseorientierten Nutzbarmachung der Unternehmensdaten konfrontiert [2].
ControlCenter 4.0
(2021)
Choice-Based Conjointanalyse
(2021)
Die auswahlbasierte oder auch Choice-Based Conjointanalyse (CBC) ist die derzeit wohl beliebteste Variante der Conjointanalyse. Gründe dafür bestehen einerseits in der leichten Verfügbarkeit benutzerfreundlicher Software (z.B. R, Sawtooth Software), andererseits weist das Verfahren aufgrund seiner Sonderstellung auch aus methodischer sowie praktischer Sicht Stärken auf. So werden bei einer CBC im Gegensatz zur bewertungsbasierten Conjointanalyse keine Präferenzurteile, sondern diskrete Entscheidungen der Auskunftspersonen erhoben und ausgewertet. Bei der CBC handelt es sich also genau genommen um eine Discrete Choice Analyse (DCA), die auf ein conjointanalytisches Erhebungsdesign angewandt wird. Beide Bezeichnungen werden nach wie vor verwendet, die Methodik wird in diesem Kapitel grundlegend und anhand eines Anwendungsbeispiels diskutiert.
Chinas neuer langer Marsch
(2021)
The design of qualitative, excellent teaching requires collaboration between teachers and learners. For this purpose, face-to-face teaching benefits from a long-standing tradition, while digital teaching is comparatively still at the beginning of its dissemination. A major developmental step toward the digitization of teaching was achieved in the context of university teaching during the Covid 19 pandemic in spring 2020, when face-to-face teaching was interrupted for months. During this time, important insights into the opportunities and limitations of digital teaching were gained. This paper presents selected results of a study conducted at four German universities and with 875 responses in spring 2020. The study uncovers opportunities and limitations of digital teaching from the students’ perspective and against the background of their experience in the completely digital semester. The results are used as a basis for deriving design guidelines for digital teaching and learning offerings. Based on a model for analyzing the design of teaching and learning formats, these indications are structured according to the elements learners, teachers, teaching content, environment and teaching style.
Im Zuge der Digitalisierung bietet Business Analytics das Potenzial, die Budgetierung insbesondere durch eine Automatisierung von Prozessschritten der Budgetierung maßgeblich weiterzuentwickeln. Dieser Beitrag zeigt mittels einer empirischen Untersuchung den Status quo des Einsatzes von Business Analytics im Rahmen der Budgetierung in Deutschland und geht auf die Beurteilung einer Automatisierung der Budgetierung durch Unternehmen ein.
Auf Basis einer Umfrage unter 300 Beschäftigten im öffentlichen Dienst untersucht dieser Beitrag, welche möglichen Auswirkungen die Digitale Transformation auf das Tätigkeitsprofil von Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern im öffentlichen Sektor haben kann. Zum einen finden sich erste Hinweise auf signifikante Effizienzpotenziale durch Automatisierung im öffentlichen Sektor. Zum anderen wird deutlich, dass die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter dieser Entwicklung mehrheitlich positiv gegenüberstehen und sie aktiv an der Verbesserung von Dienstleistungen mitwirken wollen. Aus diesen Erkenntnissen können zahlreiche Handlungsimplikationen für Veränderungsprojekte in der Praxis abgeleitet werden. Gleichzeitig ruft dieser Beitrag dazu auf, die Folgen der Digitalen Transformation für Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter noch besser zu erforschen.
Der nutzbringenden Einsatz einer Datenbrille besteht nicht nur aus der Brille selbst. Die potenzielle ressourcenschonende Assistenz bei der Abarbeitung von komplexen Workflows bedarf eine ausreichende Integration in die Anwendungssystemlandschaft. Implikation sind demnach zwei Hauptelemente: die Brille selbst und die Integrationssoftware. Beide Komponenten sind in geeigneter Form auszulegen und auf die intendierten Anwendungsfälle zu konfigurieren. Dieser Beitrag fasst die Erfahrungen aus zahlreichen Projekten zusammen und liefert einen Überblick über die Herausforderungen bei AR-Einführungen.