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Traditional organizations are strongly encouraged by emerging digital customer behavior and digital competition to transform their businesses for the digital age. Incumbents are particularly exposed to the field of tension between maintaining and renewing their business model. Banking is one of the industries most affected by digitalization, with a large stream of digital innovations around Fintech. Most research contributions focus on digital innovations, such as Fintech, but there are only a few studies on the related challenges and perspectives of incumbent organizations, such as traditional banks. Against this background, this dissertation examines the specific causes, effects and solutions for traditional banks in digital transformation − an underrepresented research area so far.
The first part of the thesis examines how digitalization has changed the latent customer expectations in banking and studies the underlying technological drivers of evolving business-to-consumer (B2C) business models. Online consumer reviews are systematized to identify latent concepts of customer behavior and future decision paths as strategic digitalization effects. Furthermore, the service attribute preferences, the impact of influencing factors and the underlying customer segments are uncovered for checking accounts in a discrete choice experiment. The dissertation contributes here to customer behavior research in digital transformation, moving beyond the technology acceptance model. In addition, the dissertation systematizes value proposition types in the evolving discourse around smart products and services as key drivers of business models and market power in the platform economy.
The second part of the thesis focuses on the effects of digital transformation on the strategy development of financial service providers, which are classified along with their firm performance levels. Standard types are derived based on fuzzy-set qualitative comparative analysis (fsQCA), with facade digitalization as one typical standard type for low performing incumbent banks that lack a holistic strategic response to digital transformation. Based on this, the contradictory impact of digitalization measures on key business figures is examined for German savings banks, confirming that the shift towards digital customer interaction was not accompanied by new revenue models diminishing bank profitability. The dissertation further contributes to the discourse on digitalized work designs and the consequences for job perceptions in banking customer advisory. The threefold impact of the IT support perceived in customer interaction on the job satisfaction of customer advisors is disentangled.
In the third part of the dissertation, solutions are developed design-oriented for core action areas of digitalized business models, i.e., data and platforms. A consolidated taxonomy for data-driven business models and a future reference model for digital banking have been developed. The impact of the platform economy is demonstrated here using the example of the market entry by Bigtech. The role-based e3-value modeling is extended by meta-roles and role segments and linked to value co-creation mapping in VDML. In this way, the dissertation extends enterprise modeling research on platform ecosystems and value co-creation using the example of banking.
RailChain
(2023)
The RailChain project designed, implemented, and experimentally evaluated a juridical recorder that is based on a distributed consensus protocol. That juridical blockchain recorder has been realized as distributed ledger on board the advanced TrainLab (ICE-TD 605 017) of Deutsche Bahn.
For the project, a consortium consisting of DB Systel, Siemens, Siemens Mobility, the Hasso Plattner Institute for Digital Engineering, Technische Universität Braunschweig, TÜV Rheinland InterTraffic, and Spherity has been formed. These partners not only concentrated competencies in railway operation, computer science, regulation, and approval, but also combined experiences from industry, research from academia, and enthusiasm from startups.
Distributed ledger technologies (DLTs) define distributed databases and express a digital protocol for transactions between business partners without the need for a trusted intermediary. The implementation of a blockchain with real-time requirements for the local network of a railway system (e.g., interlocking or train) allows to log data in the distributed system verifiably in real-time. For this, railway-specific assumptions can be leveraged to make modifications to standard blockchains protocols.
EULYNX and OCORA (Open CCS On-board Reference Architecture) are parts of a future European reference architecture for control command and signalling (CCS, Reference CCS Architecture – RCA). Both architectural concepts outline heterogeneous IT systems with components from multiple manufacturers. Such systems introduce novel challenges for the approved and safety-relevant CCS of railways which were considered neither for road-side nor for on-board systems so far. Logging implementations, such as the common juridical recorder on vehicles, can no longer be realized as a central component of a single manufacturer. All centralized approaches are in question.
The research project RailChain is funded by the mFUND program and gives practical evidence that distributed consensus protocols are a proper means to immutably (for legal purposes) store state information of many system components from multiple manufacturers. The results of RailChain have been published, prototypically implemented, and experimentally evaluated in large-scale field tests on the advanced TrainLab. At the same time, the project showed how RailChain can be integrated into the road-side and on-board architecture given by OCORA and EULYNX.
Logged data can now be analysed sooner and also their trustworthiness is being increased. This enables, e.g., auditable predictive maintenance, because it is ensured that data is authentic and unmodified at any point in time.
Digitalisation in industry – also called “Industry 4.0” – is seen by numerous actors as an opportunity to reduce the environmental impact of the industrial sector. The scientific assessments of the effects of digitalisation in industry on environmental sustainability, however, are ambivalent. This cumulative dissertation uses three empirical studies to examine the expected and observed effects of digitalisation in industry on environmental sustainability. The aim of this dissertation is to identify opportunities and risks of digitalisation at different system levels and to derive options for action in politics and industry for a more sustainable design of digitalisation in industry. I use an interdisciplinary, socio-technical approach and look at selected countries of the Global South (Study 1) and the example of China (all studies). In the first study (section 2, joint work with Marcel Matthess), I use qualitative content analysis to examine digital and industrial policies from seven different countries in Africa and Asia for expectations regarding the impact of digitalisation on sustainability and compare these with the potentials of digitalisation for sustainability in the respective country contexts. The analysis reveals that the documents express a wide range of vague expectations that relate more to positive indirect impacts of information and communication technology (ICT) use, such as improved energy efficiency and resource management, and less to negative direct impacts of ICT, such as electricity consumption through ICT. In the second study (section 3, joint work with Marcel Matthess, Grischa Beier and Bing Xue), I conduct and analyse interviews with 18 industry representatives of the electronics industry from Europe, Japan and China on digitalisation measures in supply chains using qualitative content analysis. I find that while there are positive expectations regarding the effects of digital technologies on supply chain sustainability, their actual use and observable effects are still limited. Interview partners can only provide few examples from their own companies which show that sustainability goals have already been pursued through digitalisation of the supply chain or where sustainability effects, such as resource savings, have been demonstrably achieved. In the third study (section 4, joint work with Peter Neuhäusler, Melissa Dachrodt and Marcel Matthess), I conduct an econometric panel data analysis. I examine the relationship between the degree of Industry 4.0, energy consumption and energy intensity in ten manufacturing sectors in China between 2006 and 2019. The results suggest that overall, there is no significant relationship between the degree of Industry 4.0 and energy consumption or energy intensity in manufacturing sectors in China. However, differences can be found in subgroups of sectors. I find a negative correlation of Industry 4.0 and energy intensity in highly digitalised sectors, indicating an efficiency-enhancing effect of Industry 4.0 in these sectors. On the other hand, there is a positive correlation of Industry 4.0 and energy consumption for sectors with low energy consumption, which could be explained by the fact that digitalisation, such as the automation of previously mainly labour-intensive sectors, requires energy and also induces growth effects. In the discussion section (section 6) of this dissertation, I use the classification scheme of the three levels macro, meso and micro, as well as of direct and indirect environmental effects to classify the empirical observations into opportunities and risks, for example, with regard to the probability of rebound effects of digitalisation at the three levels. I link the investigated actor perspectives (policy makers, industry representatives), statistical data and additional literature across the system levels and consider political economy aspects to suggest fields of action for more sustainable (digitalised) industries. The dissertation thus makes two overarching contributions to the academic and societal discourse. First, my three empirical studies expand the limited state of research at the interface between digitalisation in industry and sustainability, especially by considering selected countries in the Global South and the example of China. Secondly, exploring the topic through data and methods from different disciplinary contexts and taking a socio-technical point of view, enables an analysis of (path) dependencies, uncertainties, and interactions in the socio-technical system across different system levels, which have often not been sufficiently considered in previous studies. The dissertation thus aims to create a scientifically and practically relevant knowledge basis for a value-guided, sustainability-oriented design of digitalisation in industry.
Das Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Industrie 4.0 Reifegradindex für produzierende Unternehmen (KMU und Mittelstand) mit diskreter Produktion. Die Motivation zu dieser Arbeit entstand aus dem Zögern vieler Unternehmen – insbesondere KMU und Mittelstand – bei der Transformation in Richtung Industrie 4.0. Im Rahmen einer Marktstudie konnte belegt werden, dass 86 Prozent der befragten produzierenden Unternehmen kein für ihr Unternehmen geeignetes Industrie 4.0 Reifegradmodell gefunden haben, mit dem sie ihren Status Quo bewerten und Maßnahmen für einen höheren Grad der Reife ableiten könnten. Die Bewertung bestehender Reifegradmodelle zeigte Defizite hinsichtlich der Industrie 4.0 Abdeckung, der Betrachtung der sozio-technischen Dimensionen Mensch, Technik und Organisation sowie der Betrachtung von Management und Unternehmenskultur. Basierend auf den aktuellen Industrie 4.0 Technologien und Handlungsbereichen wurde ein neues, modular aufgebautes Industrie 4.0 Reifegradmodell entwickelt, das auf einer ganzheitlichen Betrachtung aller sozio-technischen Dimensionen Mensch, Technik und Organisation sowie deren Schnittstellen basiert. Das Modell ermittelt neben dem Overall Industry 4.0 Maturity Index (OI4MI) vier weitere Indizes zur Bewertung der Industrie 4.0 Reife des Unternehmens. Das Modell wurde bei einem Unternehmen validiert und steht nun als Template für darauf aufbauende Forschungsarbeiten zur Verfügung.
Digitale Technologien bieten erhebliche politische, wirtschaftliche und gesellschaftliche Chancen. Zugleich ist der Begriff digitale Souveränität zu einem Leitmotiv im deutschen Diskurs über digitale Technologien geworden: das heißt, die Fähigkeit des Staates, seine Verantwortung wahrzunehmen und die Befähigung der Gesellschaft – und des Einzelnen – sicherzustellen, die digitale Transformation selbstbestimmt zu gestalten. Exemplarisch für die Herausforderung in Deutschland und Europa, die Vorteile digitaler Technologien zu nutzen und gleichzeitig Souveränitätsbedenken zu berücksichtigen, steht der Bildungssektor. Er umfasst Bildung als zentrales öffentliches Gut, ein schnell aufkommendes Geschäftsfeld und wachsende Bestände an hochsensiblen personenbezogenen Daten. Davon ausgehend beschreibt der Bericht Wege zur Entschärfung des Spannungsverhältnisses zwischen Digitalisierung und Souveränität auf drei verschiedenen Ebenen – Staat, Wirtschaft und Individuum – anhand konkreter technischer Projekte im Bildungsbereich: die HPI Schul-Cloud (staatliche Souveränität), die MERLOT-Datenräume (wirtschaftliche Souveränität) und die openHPI-Plattform (individuelle Souveränität).
Zentrale Aufgaben von Kommunen in Deutschland umfassen die Gewährleistung der Daseinsvorsorge, des öffentlichen Verkehrs, Wirtschaftsförderung, Zugang zu ausreichender Breitbandinfrastruktur, gesundheitliche und soziale Betreuung und Zugang zu kulturellem Leben. Kommunen in ländlichen Regionen stehen gleichzeitig vor zahlreichen gesellschaftlichen, wirtschaftlichen, sozialen und politischen Herausforderungen. Neuartige Ansätze und innovative Akteure und Netzwerke werden daher im Kontext der Schaffung von sozialen oder digitalen Innovationen von den Kommunen als Antwort auf diese Herausforderungen begrüßt, stoßen aber auch teilweise auf Barrieren.
In dem Sammelband wird von den Herausgebenden die Frage untersucht, wie sich digitale Vorreiter:innen, die wir „Digitale Pioniere“ nennen, in ländlichen Regionen vernetzen, um einen positiven Beitrag zur ländlichen Regionalentwicklung zu leisten. Dabei liegt der Fokus hauptsächlich auf der kommunalpolitischen Ebene und auf der Frage, wie Digitale Pioniere als Schlüsselakteure in der ländlichen Governance agieren. Die Forschungsergebnisse kommunaler Governance sind anhand ländlicher Untersuchungsteilregionen in Baden-Württemberg und Mecklenburg-Vorpommern im Rahmen des Forschungsprojekts „DigPion – Digitale Pioniere in der ländlichen Regionalentwicklung“ (2020–2023) erarbeitet worden. Abschließend wird überprüft, wie die Erkenntnisse und erarbeiteten Handlungsempfehlungen für das Bundesland Brandenburg zu übertragen sind.
Digital technology offers significant political, economic, and societal opportunities. At the same time, the notion of digital sovereignty has become a leitmotif in German discourse: the state’s capacity to assume its responsibilities and safeguard society’s – and individuals’ – ability to shape the digital transformation in a self-determined way. The education sector is exemplary for the challenge faced by Germany, and indeed Europe, of harnessing the benefits of digital technology while navigating concerns around sovereignty. It encompasses education as a core public good, a rapidly growing field of business, and growing pools of highly sensitive personal data. The report describes pathways to mitigating the tension between digitalization and sovereignty at three different levels – state, economy, and individual – through the lens of concrete technical projects in the education sector: the HPI Schul-Cloud (state sovereignty), the MERLOT data spaces (economic sovereignty), and the openHPI platform (individual sovereignty).
Ausgehend von der Beobachtung, dass die aktuelle Digitalisierungsforschung die Ambivalenz der Digitalisierung zwar erkennt, aber nicht zum Gegenstand ihrer Analysen macht, fokussiert die vorliegende kumulative Dissertation auf die ambivalente Dichotomie aus Potenzialen und Problemen, die mit digitalen Transformationen von Organisationen einhergeht. Entlang von sechs Publikationen wird mit einem systemtheoretischen Blick auf Organisationen die spannungsvolle Dichotomie hinsichtlich dreier ambivalenter Verhältnisse aufgezeigt: Erstens wird in Bezug auf das Verhältnis von Digitalisierung und Postbürokratie deutlich, dass digitale Transformationen das Potenzial aufweisen, postbürokratische Arbeitsweisen zu erleichtern. Parallel ergibt sich das Problem, dass auf Konsens basierende postbürokratische Strukturen Digitalisierungsinitiativen erschweren, da diese auf eine Vielzahl von Entscheidungen angewiesen sind. Zweitens zeigt sich mit Blick auf das ambivalente Verhältnis von Digitalisierung und Vernetzung, dass einerseits organisationsweite Kooperation ermöglicht wird, während sich andererseits die Gefahr digitaler Widerspruchskommunikation auftut. Beim dritten Verhältnis zwischen Digitalisierung und Gender deutet sich das mit neuen digitalen Technologien einhergehende Potenzial für Gender Inklusion an, während zugleich das Problem einprogrammierter Gender Biases auftritt, die Diskriminierungen oftmals verschärfen. Durch die Gegenüberstellung der Potenziale und Probleme wird nicht nur die Ambivalenz organisationaler Digitalisierung analysierbar und verständlich, es stellt sich auch heraus, dass mit digitalen Transformationen einen doppelte Formalisierung einhergeht: Organisationen werden nicht nur mit den für Reformen üblichen Anpassungen der formalen Strukturen konfrontiert, sondern müssen zusätzlich formale Entscheidungen zu Technikeinführung und -beibehaltung treffen sowie formale Lösungen etablieren, um auf unvorhergesehene Potenziale und Probleme reagieren. Das Ziel der Dissertation ist es, eine analytisch generalisierte Heuristik an die Hand zu geben, mit deren Hilfe die Errungenschaften und Chancen digitaler Transformationen identifiziert werden können, während sich parallel ihr Verhältnis zu den gleichzeitig entstehenden Herausforderungen und Folgeproblemen erklären lässt.
Die vorliegende Studie zeigt, dass Daten in der Krise eine herausragende Bedeutung für die wissenschaftliche Politikberatung, administrative Entscheidungsvorbereitung und politische Entscheidungsfindung haben. In der Krise gab es jedoch gravierende Kommunikationsprobleme und Unsicherheiten in der wechselseitigen Erwartungshaltung von wissenschaftlichen Datengebern und politisch-administrativen Datennutzern. Die Wissensakkumulation und Entscheidungsabwägung wurde außerdem durch eine unsichere und volatile Datenlage zum Pandemiegeschehen, verbunden mit einer dynamischen Lageentwicklung, erschwert. Nach wie vor sind das Bewusstsein und wechselseitige Verständnis für die spezifischen Rollenprofile der am wissenschaftlichen Politikberatungsprozess beteiligten Akteure sowie insbesondere deren Abgrenzung als unzureichend einzuschätzen.
Die Studie hat darüber hinaus vielfältige Defizite hinsichtlich der Verfügbarkeit, Qualität, Zugänglichkeit, Teilbarkeit und Nutzbarkeit von Daten identifiziert, die Datenproduzenten und -verwender vor erhebliche Herausforderungen stellen und einen umfangreichen Reformbedarf aufzeigen, da zum einen wichtige Datenbestände für eine krisenbezogene Politikberatung fehlen. Zum anderen sind die Tiefenschärfe und Differenziertheit des verfügbaren Datenbestandes teilweise unzureichend. Dies gilt z.B. für sozialstrukturelle Daten zur Schwere der Pandemiebetroffenheit verschiedener Gruppen oder für kleinräumige Daten über Belastungs- und Kapazitätsparameter, etwa zur Personalabdeckung auf Intensivstationen, in Gesundheitsämtern und Pflegeeinrichtungen. Datendefizite sind ferner im Hinblick auf eine ganzheitliche Pandemiebeurteilung festzustellen, zum Beispiel bezüglich der Gesundheitseffekte im weiteren Sinne, die aufgrund der ergriffenen Maßnahmen entstanden sind (Verschiebung oder Wegfall von Operationen, Behandlungen und Prävention, aber auch häusliche Gewalt und psychische Belastungen). Mangels systematischer Begleitstudien und evaluativer Untersuchungen, u.a. auch zu lokalen Pilotprojekten und Experimenten, bestehen außerdem Datendefizite im Hinblick auf die Wirkungen von Eindämmungsmaßnahmen oder deren Aufhebung auf der gebietskörperschaftlichen Ebene.
Insgesamt belegt die Studie, dass es zur Optimierung der datenbasierten Politikberatung und politischen Entscheidungsfindung in und außerhalb von Krisen nicht nur darum gehen kann, ein „Mehr“ an Daten zu produzieren sowie deren Qualität, Verknüpfung und Teilung zu verbessern. Vielmehr müssen auch die Anreizstrukturen und Interessenlagen in Politik, Verwaltung und Wissenschaft sowie die Kompetenzen, Handlungsorientierungen und kognitiv-kulturellen Prägungen der verschiedenen Akteure in den Blick genommen werden. Es müssten also Anreize gesetzt und Strukturen geschaffen werden, um das Interesse, den Willen und das Können (will and skill) zur Datennutzung auf Seiten politisch-administrativer Entscheider und zur Dateneinspeisung auf Seiten von Wissenschaftlern zu stärken. Neben adressatengerechter Informationsaufbereitung geht es dabei auch um die Gestaltung eines normativen und institutionellen Rahmens, innerhalb dessen die Nutzung von Daten für Entscheidungen effektiver, qualifizierter, aber auch transparenter, nachvollziehbarer und damit demokratisch legitimer erfolgen kann.
Vor dem Hintergrund dieser empirischen Befunde werden acht Cluster von Optimierungsmaßnahmen vorgeschlagen:
(1) Etablierung von Datenstrecken und Datenteams,
(2) Schaffung regionaler Datenkompetenzzentren,
(3) Stärkung von Data Literacy und Beschleunigung des Kulturwandels in der öffentlichen Verwaltung,
(4) Datenstandardisierung, Interoperabilität und Registermodernisierung,
(5) Ausbau von Public Data Pools und Open Data Nutzung,
(6) Effektivere Verbindung von Datenschutz und Datennutzung,
(7) Entwicklung eines hochfrequenten, repräsentativen Datensatzes,
(8) Förderung der europäischen Daten-Zusammenarbeit.