Fachgruppe Betriebswirtschaftslehre
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In coherence with the progressive digitalization of all areas of life, the Internet of Things (IoT) is a flourishing concept in both research and practice. Due to the increasing scholarly attention, the literature landscape has become scattered and fragmented. With a focus on the commercial application of the IoT and corresponding research, we employ a co-citation analysis and literature review to structure the field. We find and describe 19 research themes. To consolidate the extant research, we propose a research framework, which is based on a theoretical implementation process of IoT as a concept, specific IoT applications, or architectures integrated in an adapted input–process–output model. The main variables of the model are an initial definition and conceptualization of an IoT concept (input), which goes through an evaluation process (process), before it is implemented and can have an impact in practice (output). The paper contributes to interdisciplinary research relating to a business and management perspective on IoT by providing a holistic overview of predominant research themes and an integrative research framework.
Traditional production systems are enhanced by cyber-physical systems (CPS) and Internet of Things. A kind of next generation systems, those cyber-physical production systems (CPPS) are able to raise the level of autonomy of its production components. To find the optimal degree of autonomy in a given context, a research approach is formulated using a simulation concept. Based on requirements and assumptions, a cyber-physical market is modeled and qualitative hypotheses are formulated, which will be verified with the help of the CPPS of a hybrid simulation environment.
Die optimale Dimensionierung von IT-Hardware stellt Entscheider aufgrund der stetigen Weiterentwicklung zunehmend vor Herausforderungen. Dies gilt im Speziellen auch für Analytics-Infrastrukturen, die zunehmend auch neue Software zur Analyse von Daten einsetzen, welche in den Ressourcenanforderungen stark variieren. Damit eine flexible und gleichzeitig effiziente Gestaltung von Analytics-Infrastrukturen erreicht werden kann, wird ein dynamisch arbeitendes Architekturkonzept vorgeschlagen, das Aufgaben auf Basis einer systemspezifischen Entscheidungsmaxime mit Hilfe einer Eskalationsmatrix verteilt und hierfür Aufgabencharakteristiken sowie verfügbare Hardwareausstattungen entsprechend ihrer Auslastung berücksichtigt.
Produkte werden zunehmend internetfähig. Gerade im Kontext der Industrie 4.0 statten beispielsweise Maschinen- und Anlagenbauer sowie Komponentenhersteller ihre Produkte mit Option zur Netzwerk- und Internetanbindung aus. Neben der technischen Realisierung beschäftigt Unternehmen die Frage, wie diese neue Geschäftsmodelle realisieren können. Gerade bei Produkten, die bei Kunden im Einsatz sind, kommt der Nutzung von IoT-Plattformen eine wichtige Bedeutung zu.