Digitization and Business Analytics

Good Relations

Unter den Begriffen „Semantic Web“ und „Linked Open Data“ wurde an der Professur für Webscience und Digitalisierung das globale Datenmodell GoodRelations entwickelt, das den Austausch von Informationen über Produkte und Angebote über alle Industrien und Stufen der Wertschöpfung über das World Wide Web ermöglicht. Seit 2012 ist es das von allen großen Suchmaschinen wie Google, Yahoo, Yandex und Bing/Microsoft offiziell empfohlene Modell für die Einbettung solcher Daten in Webinhalte und wird von Millionen von Webseiten weltweit genutzt.

DigiTraIn 4.0 – Die digitale Transformation erfolgreich gestalten

Das Verbundprojekt DigiTraIn 4.0 (Indiziert. Transformiert. Digitalisiert. Instrumente für den erfolgreichen Wandel ins Arbeiten 4.0) entwickelt, erprobt und evaluiert auf Basis eines systematischen und wissenschaftlich fundierten Vorgehens Konzepte und zukunftsfähige Instrumente, die es Unternehmen ermöglichen sollen, die Transformation in die digitale Arbeitswelt erfolgreich zu gestalten. Das Projekt wird von der Professur für Personalmanagement und Organisation durchgeführt.

Insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU) stehen dabei vor großen Herausforderungen. Vielfach könne sie sich bietende Chancen nicht umfassen realisieren, da es an anwendungsorientierten Methoden zur Digitalisierung der Arbeitswelt fehlt. Hier setzt das Projekt an und orientiert sich dabei an den folgenden zentralen Fragen, die sich jedes Unternehmen für einen erfolgreichen digitalen Wandel stellen muss:

• Was bedeutet Digitalisierung für das Arbeiten in Unternehmen
• Wie digital ist die Arbeit in unserem Unternehmen?
• Wie digital soll unsere Arbeitswelt im Unternehmen werden?
• Wie erreichen wir systematisch die Digitalisierung der Arbeitswelt?

Weitere Informationen finden Sie auf der Projekthomepage.

Fakten zu DigiTraIn 4.0:

Projektvolumen: 1,45 Mio. EUR

Laufzeit: Juli 2017 bis Juni 2020

Interreg Central Europe Projekt „InnoPeer AVM“

Die Einführung innovativer, fortschrittlicher Herstellungsverfahren im Rahmen von Industrie 4.0. ist eine große Herausforderung für Unternehmen in Mitteleuropa.  Veränderungen durch Industrie 4.0. sind jedoch nicht nur ein technologisches Problem. Innovationsmanager und Inhaber kleiner Unternehmen stehen vor großen organisatorischen und strategischen Herausforderungen im Zusammenhang mit der Industrie 4.0. Es ist daher dringend erforderlich, einen gemeinsamen Qualifikationsrahmen für technologische, strategische, organisatiorische und personalpolitische Fragestellungen der Industrie 4.0 zu entwickeln. Das Projekt InnoPeer AVM wird ein erstes umfassendes, länderübergreifendes Industrie 4.0. Qualifizierungsprogramm entwickeln und testen, das auf die Bedürfnisse von KMU zugeschnitten ist.

Das mehrstufige Programm wird eine Mischung aus bewährten und neuartigen Trainingsformaten und -methoden für Basis-, - und Praxistrainings nutzen. Dazu gehören Living-Labs-Webinare, praktische Testläufe in einer Modellfabrik und AVM-Strategie-Camps. Teilnehmer, die an den Lehrfällen des Projekts teilnehmen, erhalten eine Innopeer AVM Teilnahmebescheinigung. An den Pilottrainings werden Unternehmen und Innovationsmanager aus allen beteiligten Regionen teilnehmen. Das Pilotprogramm wird danach allen interessierten Unternehmen frei zugänglich sein. Das Projekt wird auch regionale Aktionspläne und einen Fahrplan für den Aufbau von Industrie 4.0. Fähigkeiten in Mitteleuropa ausarbeiten und das "InnoPeer AVM Board" einrichten, das die Projektergebnisse weiter fördern wird.

Ein internationales Projektteam aus Deutschland, Ungarn, Polen und Italien trägt zu den technischen und betriebswirtschaftlichen Fragestellungen des Konsortiums unter der Führung von Business Upper Austria bei. Die Professur für Personalmanagement und Organisation

(Professor Dr. Stephan Kaiser) beschäftigt sich im Projekt mit Fragen der Unternehmensführung (Geschäftsmodellentwicklung & Strategie), der Organisation und des Personalmanagements in der Industrie 4.0.

Weitere Informationen finden Sie  auf der Projekthomepage oder der Homepage der Professur für Personalmanagement und Organisation.

Mitbestimmung 4.0 – Mit Widersprüchlichkeiten aktiv umgehen

Zum 01.01.2018 startete an der Professur für Personalmanagement und Organisation (Professor Dr. Stephan Kaiser) das Forschungsprojekt (Nr. 2017-441-2) „Mitbestimmung 4.0 – Mit Widersprüchlichkeiten aktiv umgehen“, welches von der Hans-Böckler-Stiftung gefördert wird. Das Projekt ist Teil des Forschungsverbunds „Digitalisierung, Mitbestimmung, gute Arbeit“ der Hans-Böckler-Stiftung.

Das Vorhaben untersucht die Widersprüchlichkeiten, die sich durch und hinsichtlich der Digitalisierung der Arbeitswelt im öffentlichen Diskurs und auf der betrieblichen Ebene ergeben, um daraus Implikationen für einen aktiven Umgang mit den widersprüchlichen Anforderungen der Digitalisierung abzuleiten. Nähere Informationen finden Sie auf der Projekthomepage.

Pricing Analytics for Customer-Centric Logistics

Im Bereich Pricing Logistics werden an der Professur für Business Analytics & Management Science fortgeschrittene Business Analytics-Ansätze zur kundenzentrierten, integrierten Preis- und Logistikoptimierung in digitalen Geschäftsmodellen, etwa im e-Fulfillment im Online-Lebensmitteleinzelhandel und im CarSharing, entworfen. Dabei werden Methoden zur Datenanalyse und zugehörige Modelle aus Marketing und Ökonometrie mit modernen Optimierungsmodellen und-algorithmen des Operations Research kombiniert. Die bisherige Forschung auf dem Gebiet ist in mehreren Publikationen in hochwertigen wissenschaftliche Publikationsorganen (Zeitschriften der Kategorie A des VHB) veröffentlicht worden. Weitere Informationen finden Sie auf den Internetseiten der Professur für Business Analytics and Management Science von Prof. Dr. Claudius Steinhardt. 

Health Analytics

Im Anwendungsfeld Health Analytics werden u.a. derzeit in Kooperation mit Medizinern des Universitätsklinikums Hamburg Eppendorf, des Klinikums Rechts der Isar München (TU München) und des Klinikum Schwabing (LMU München) prädiktive und präskriptive Methoden für Depression und Schizophrenie erforscht.

Das Projekt wird von der Professur für Data Analytics & Statistics durchgeführt.

MakerLab

Im MakerLab der Fakultät entsteht zudem ein Labor, in dem Studenten neuartige Prototypen für das Internet of Things und andere neuartige internetbasierte Prototypen entwickeln, umsetzen und evaluieren können.

Das Projekt wird von der Professur für Webscience und Digitalisierung durchgeführt.

Digitization

Digitization generally encompasses the spread of digital technologies for the collection, recording, storage and processing of data as well as the development and operation of integrated business processes. As a real social phenomenon, digitization is not a purely technological issue, but also raises many questions that focus on the role of both people and organizations within new digitized working environments and a digitally transformed economy. A look at the digitalized world of work shows, for example, that technologies and intelligent algorithms have a significant influence on people's decision-making behaviour, that collaboration between employees is changing thanks to digital solutions and that work is being automated, condensed and more modularized. This makes new forms of company organization, management and control possible and necessary. In macroeconomic terms, new forms of working life and new business models (such as the platform economy) can be observed. Other relevant topics include data and knowledge engineering, i.e., issues relating to the modeling and representation, storage, transformation and use of data in large distributed systems, as well as data and information quality management, i.e., methods and tools designed to make the reliability of the information represented manageable. This is supplemented by the field of “E-Business & Web Science”, in which the interactions between the architecture of the Internet and the World Wide Web and economic and social aspects are systematically investigated.

Business Analytics

Due to the significant growth in storage and processing capacities, considerably larger amounts of information in both the personal and professional environment can now be recorded and made available in the form of digital data. Examples of this include profiles or posts in social networks, purchase histories of individual customers in online stores as well as movement profiles or health records. Such data is often generated automatically and at a high level of granularity when using internet-based services such as the World Wide Web.

This situation has a considerable impact on all business functional areas of companies, such as marketing, human resources, finance, procurement, production and logistics, as well as on corresponding areas of public organizations. However, in order to make meaningful use of the constantly growing, enormous amounts of data, appropriate skills and tools for merging, evaluating and analyzing are indispensable. For this reason, business economists today are also expected to have advanced qualifications with regard to the handling and processing of such data within the framework of specific software packages for information analysis and decision support and the underlying concepts and methods.

These challenges of intelligent data analytics are the subject of “business analytics”, which combines expertise from the fields of business intelligence, business modeling, data analysis & data mining, business informatics & data science, statistics & econometrics as well as optimization & simulation and applies them using appropriate IT systems and IT tools. With regard to the type of data use, a distinction is made between descriptive analytics (in the sense of automatically finding correlations in large amounts of data, or: “What happened?”), predictive analytics (in the sense of automatically deriving forecasts, or: “What will happen?”) and prescriptive analytics (in the sense of automatically deriving recommendations for action, or “What should happen - and what needs to be done to make it happen?”). Only the methodical development of holistic approaches that integrate techniques from all three areas enables the targeted support of business planning and decision-making processes as well as the intelligent digitalization of existing business processes.

Contact research field Digitization & Business Analytics

Currently, Prof. Stephan Kaiser, Prof. Martin Hepp, and Prof. Claudius Steinhardt are spokespersons for the research field on Digitalization and Business analytics.