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Faced with the triad of time-cost-quality, the realization of production tasks under economic conditions is not trivial. Since the number of Artificial-Intelligence-(AI)-based applications in business processes is increasing more and more nowadays, the efficient design of AI cases for production processes as well as their target-oriented improvement is essential, so that production outcomes satisfy high quality criteria and economic requirements. Both challenge production management and data scientists, aiming to assign ideal manifestations of artificial neural networks (ANNs) to a certain task. Faced with new attempts of ANN-based production process improvements [8], this paper continues research about the optimal creation, provision and utilization of ANNs. Moreover, it presents a mechanism for AI case-based reasoning for ANNs. Experiments clarify continuously improving ANN knowledge bases by this mechanism empirically. Its proof-of-concept is demonstrated by the example of four production simulation scenarios, which cover the most relevant use cases and will be the basis for examining AI cases on a quantitative level.
Accelerating knowledge
(2019)
As knowledge-intensive processes are often carried out in teams and demand for knowledge transfers among various knowledge carriers, any optimization in regard to the acceleration of knowledge transfers obtains a great economic potential. Exemplified with product development projects, knowledge transfers focus on knowledge acquired in former situations and product generations. An adjustment in the manifestation of knowledge transfers in its concrete situation, here called intervention, therefore can directly be connected to the adequate speed optimization of knowledge-intensive process steps. This contribution presents the specification of seven concrete interventions following an intervention template. Further, it describes the design and results of a workshop with experts as a descriptive study. The workshop was used to assess the practical relevance of interventions designed as well as the identification of practical success factors and barriers of their implementation.
Context-aware, intelligent musical instruments for improving knowledge-intensive business processes
(2022)
With shorter song publication cycles in music industries and a reduced number of physical contact opportunities because of disruptions that may be an obstacle for musicians to cooperate, collaborative time consumption is a highly relevant target factor providing a chance for feedback in contemporary music production processes. This work aims to extend prior research on knowledge transfer velocity by augmenting traditional designs of musical instruments with (I) Digital Twins, (II) Internet of Things and (III) Cyber-Physical System capabilities and consider a new type of musical instrument as a tool to improve knowledge transfers at knowledge-intensive forms of business processes. In a design-science-oriented way, a prototype of a sensitive guitar is constructed as information and cyber-physical system. Findings show that this intelligent SensGuitar increases feedback opportunities. This study establishes the importance of conversion-specific music production processes and novel forms of interactions at guitar playing as drivers of high knowledge transfer velocities in teams and among individuals.
Despite the phenomenal growth of Big Data Analytics in the last few years, little research is done to explicate the relationship between Big Data Analytics Capability (BDAC) and indirect strategic value derived from such digital capabilities. We attempt to address this gap by proposing a conceptual model of the BDAC - Innovation relationship using dynamic capability theory. The work expands on BDAC business value research and extends the nominal research done on BDAC – innovation. We focus on BDAC's relationship with different innovation objects, namely product, business process, and business model innovation, impacting all value chain activities. The insights gained will stimulate academic and practitioner interest in explicating strategic value generated from BDAC and serve as a framework for future research on the subject
Technological developments such as Cloud Computing, the Internet of Things, Big Data and Artificial Intelligence continue to drive the digital transformation of business and society. With the advent of platform-based ecosystems and their potential to address complex challenges, there is a trend towards greater interconnectedness between different stakeholders to co-create services based on the provision and use of data. While previous research on digital transformation mainly focused on digital transformation within organizations, it is of growing importance to understand the implications for digital transformation on different layers (e.g., interorganizational cooperation and platform ecosystems). In particular, the conceptualization and implications of public data spaces and related ecosystems provide promising research opportunities. This special issue contains five papers on the topic of digital transformation and, with the editorial, further contributes by providing an initial conceptualization of public data spaces' potential to foster innovative progress and digital transformation from a management perspective.
Virtual reality can have advantages for education and learning. However, it must be adequately designed so that the learner benefits from the technological possibilities. Understanding the underlying effects of the virtual learning environment and the learner’s prior experience with virtual reality or prior knowledge of the content is necessary to design a proper virtual learning environment. This article presents a pre-study testing the design of a virtual learning environment for engineering vocational training courses. In the pre-study, 12 employees of two companies joined the training course in one of the two degrees of immersion (desktop VR and VR HMD). Quantitative results on learning success, cognitive load, usability, and motivation and qualitative learning process data were presented. The qualitative data assessment shows that overall, the employees were satisfied with the learning environment regardless of the level of immersion and that the participants asked for more guidance and structure accompanying the learning process. Further research is needed to test for solid group differences.
Focusing on the passive use of Instagram, we apply the affordance perspective to deeply explore its use and use-related outcomes. In the qualitative study, we uncover the affordances of focal social media features. Two distinct groups of affordances (self- and others-oriented) emerge. Following the grounded theory methodology, we develop the affordances-actualizations-outcomes model, explaining how immediate goals associated with features translate into outcomes. In the quantitative study, we test the model by applying structural equation modeling. Our findings confirm that actualizations of self- and others-oriented affordances are associated with distinct outcomes: social connectedness, positive affect, and overall satisfaction with Instagram experience.
Coronitalization
(2023)
Nach mehreren Jahren weltweiter Pandemie ist deutlich geworden, dass Corona Verwaltungshandeln in erheblichem Maße beeinflusst und bestimmt hat. Dieser Beitrag fasst die Forschung und empirischen Erkenntnisse zur Verwaltungsdigitalisierung während der Corona-Pandemie in Deutschland thematisch zusammen. Dabei wird untersucht, inwiefern die Kontaktbeschränkungen und Infektionsschutzmaßnahmen die Digitalisierungsvorhaben in der öffentlichen Verwaltung beeinflusst und vorangebracht haben. Insgesamt ist von einem Schub für die Digitalisierung durch die Corona-Pandemie auszugehen. Eine solche Coronitalization äußerte sich vor allem in verstärkten Investitionen in IKT und E-Services und der vermehrten Abkehr von analogen Prozessen sowie dem Einsatz flexibler Arbeitsmodelle, wie dem Homeoffice, unter Zuhilfenahme digitaler Infrastruktur.
Stress-Test Sozialamt
(2022)
Im Vergleich mit dem Privatsektor weist die öffentliche Verwaltung eine stark erhöhte Krankenstandsquote auf. Psychische Erkrankungen, welche in den letzten 12 Jahren massiv zugenommen haben, spielen dabei eine herausragende Rolle. Im Allgemeinen wird dies auf eine gesteigerte Arbeitsbelastung (z.B. in Folge des Personalmangels) zurückgeführt. Das Projekt „Stress-Test Sozialamt. Psychische Belastungen in der Sozialverwaltung“ soll dazu beitragen, die Verwaltungs-BürgerInnen-Interaktion näher zu beleuchten und den Blick auf Anforderungen und Konsequenzen für die Beteiligten vor allem im Hinblick auf das persönliche Stressniveau und die psychosoziale Gesundheit zu richten. Untersucht wurden Faktoren, die die psychische Gesundheit von VerwaltungsmitarbeiterInnen und das Verhalten von BürgerInnen in Interaktionen mit der Verwaltung darstellen sowie deren wechselseitigen Effekte zueinander. Das verwendete theoretische Modell geht davon aus, dass Stress dann auftritt, wenn (berufliche) Anforderungen (z.B. Arbeitsumfang) und Ressourcen (z.B. Unterstützung durch KollegInnen) nicht im Gleichgewicht stehen. Gerade bei langfristigem Missverhältnis ohne konstruktive Lösungsstrategie kann dies negative Folgen auf die individuelle Gesundheit nehmen.Mittels Multimethoden-Ansatz wurden Ergebnisse aus verschiedenen Quellen trianguliert und umfassend erfasst. Basis der Datenerhebung bildeten ExpertInnen-Interviews mit Mitarbeitenden und Führungskräften der teilnehmenden Sozialämter. Darauf aufbauend fanden teilnehmende Beobachtungen vor Ort und Befragungen von KundInnen und Mitarbeitenden per Kurzfragebögen nach direkten Interaktionen während der Sprechzeiten statt. Als letzter Schritt wurde schließlich eine Gesamtbefragung aller Mitarbeitenden der teilnehmenden Sozialämter durchgeführt. Aufgrund der Corona-Pandemie erfolgte letztere jedoch verzögert.
Die erhobenen Daten lassen auf ein heterogenes Stressbild der Mitarbeitenden schließen, wobei deutliche Ausschläge am oberen Ende der Skala zu verzeichnen sind. Ein Teil der Belegschaft ist demnach überdurchschnittlich gestresst. Zwar führt Stress nicht unmittelbar zur Beeinträchtigung der Leistungsfähigkeit. Ein dauerhaft erhöhtes Niveau zieht jedoch gesundheitliche wie psychische Folgen nach sich. Die hohe Stressbelastung lässt sich aufgrund der hier durchgeführten Datenerhebung im Wesentlichen auf hohe Arbeitsanforderungen zurückführen, was eine dauerhafte Belastung darstellen könnte. Weitere Stressquellen ergeben sich aus den hohen psychologischen Anforderungen der Arbeit, der eigentlichen Interaktion mit BürgerInnen sowie in Teilen einer unzureichenden Attraktivität des Arbeitsplatzes (z.B. durch fehlende Sauberkeit, Lärmbelästigung etc.). Aufgrund dieser Schlussfolgerungen wird daher empfohlen, aktives Gesundheitsmanagement und Sportkurse in den Ämtern auszubauen. Weiterhin sollte die gegenseitige und professionelle Supervision intensiviert werden. Um die Personalsituation zu verbessern, müssen Personalanwerbung und Einstellungsprozesse auf den Prüfstand gestellt werden. Weiterhin gilt es, die allgemeine Attraktivität des Arbeitsplatzes zu erhöhen, indem Großraumbüros in Bereichen mit KundInnenkontakt vermieden, technische Ausstattung und räumliche Begebenheiten verbessert werden. Nicht zuletzt müssen Amtsleitung und Führungskräfte informellen Austausch stärken und fördern sowie organisationale Lernprozesse ausbauen und etablieren.