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Institut
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Im Kontext des Geschäftsprozessmanagements werden häufig sogenannte
Business Rules (Geschäftsregeln) als zentrales Artefakt zur Modellierung von
unternehmensinterner Entscheidungslogik sowie der Steuerung von Unternehmensaktivitäten eingesetzt. Eine exemplarische Geschäftsregel aus dem Finanzsektor wäre z.B. ”Ein Kunde mit geistiger Behinderung ist nicht geschäftsfähig”.
Business Rules werden hierbei meist von mehreren Mitarbeitern und über einen
längeren Zeitraum erstellt und verwaltet. Durch dieses kollaborative Arbeiten
kann es jedoch leicht zu Modellierungsfehlern kommen. Ein großes Problem in
diesem Kontext sind Inkonsistenzen, d.h. sich widersprechende Regeln. In Bezug
auf die oben gezeigte Regel würde beispielsweise eine Inkonsistenz entstehen,
wenn ein (zweiter) Modellierer eine zusätzliche Regel ”Kunden mit geistiger
Behinderung sind voll geschäftsfähig” erstellt, da diese beiden Regeln nicht zeitgleich einhaltbar sind. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit dem Umgang
mit solchen Inkonsistenzen in Business Rule-Repositorien. Hierbei werden im
Speziellen Methoden und Techniken zur Erkennung, Analyse und Behebung von
Inkonsistenzen in Regelbasen entwickelt.
Das Ziel dieser wissenschaftlichen Arbeit ist es, verschiedene vorhandene cloud-basierte Internet of Things (IoT) Entwicklungsplattformen zu untersuchen und hier im Speziellen eine Plattform (IBM Watson IoT) anhand eines Anwendungsfallszenarios detailliert zu untersuchen. Bei IoT handelt es sich um eine aufkommende Technologie mit der Vision, die virtuelle Welt (z.B. Clouds, soziale Netzwerke) und die physikalische Welt (z.B. Geräte, Autos, Kühlschrank, Menschen, Tiere) durch die Internettechnologie miteinander zu verknüpfen. Beispielsweise kann das IoT-Konzept von “smart cities”, welche das Ziel verfolgen, die Produktivität und die Geschäftsentwicklung sowie die sozialen und kulturellen Angebote in der Stadt zu verbessern, durch die Nutzung von Sensoren, Aktuatoren, Clouds und mobilen Geräten erreicht werden (IEEE, 2015). Ein Sensor (z.B. ein Temperatursensor) in einem Gebäude (globale Welt) kann Echtzeitdaten an die IoT Cloud-Plattform (virtuelle Welt) senden, wo sie überwacht, gespeichert und analysiert werden oder eine Aktion auslösen können (z.B. das Kühlsystem in einem Gebäude anschalten, wenn die Temperatur eine bestimmte Grenze überschreitet). Obwohl IoT viele Möglichkeiten in verschiedenen Bereichen schafft (z.B. Transportwesen, Gesundheitsversorgung, verarbeitende Industrie), bringt es auch Herausforderungen mit sich, wie z.B. die Standardisierung, Interoperabilität, Skalierbarkeit, Sicherheit und Privatsphäre. In diesem Bericht werden IoT Konzepte und verwandte Schlüsselprobleme behandelt.
Der Fokus dieser wissenschaftlichen Untersuchung liegt in dem Vergleich verschiedener cloud-basierter IoT Plattformen, um die geschäftlichen Aspekte und die technischen Funktionen zu verstehen, die diese bieten. Die cloud-basierten IoT Plattformen von IBM, Google, Microsoft, PTC und Amazon wurden dabei untersucht.
Für die Ausgestaltung dieser Arbeit wurde die Design Science Research (DSR) Methode verwendet; für die Nachbildung des Echtzeit-IoT Systems wurde die IOT-A modellig Methode verwendet.
Der Vergleich verschiedener cloud-basierter IoT Entwicklungsplattformen zeigt, dass alle untersuchten Plattformen einfache IoT Funktionen bereitstellen, wie z.B. die Verbindung von IoT Geräten und der cloud-basierten IoT Plattform, das Sammeln von Daten von IoT Geräten, die Datenspeicherung und die Datenanalyse. Jedoch ist die IBM IoT Plattform den anderen Plattformen gegenüber aufgrund des integrierten Laufzeitsystems im Vorteil; dies macht sie zudem entwicklerfreundlich. Aus diesem Grund wurde die IBM Watson IoT für Bluemix für die weitere Untersuchung ihrer Einsatzmöglichkeiten ausgewählt. Das Angebot von IBM Watson IoT für Bluemix beinhalten Analytik, Risikomanagement, Verbindungs- und Informationsmanagement. Es wurde ein Anwendungsfall implementiert, um die Einsatzmöglichkeiten der IBM Watson IoT Plattform einzuschätzen. Die digitalen Artefakte (d.h. Anwendungen) wurden entwickelt, um die IoT Lösung von IBM zu bewerten. Die Ergebnisse zeigen, dass IBM eine skalierbare und entwickler- und einsetzungsfreundliche IoT Plattform bietet. Die enthaltene kognitive, kontextuelle und vorhersehbare Analytik erlaubt eine vielversprechende Funktionsweise, die Einblicke auf Basis der IoT Daten gewährt, die durch Sensoren oder andere IoT Geräte übertragen werden.
Das Internet of Things (IoT) ist ein schnell wachsendes, technologisches Konzept, das darauf abzielt, verschiedenste physikalische und virtuelle Objekte in einem globalen Netzwerk zu vereinen um Interaktion und Kommunikation zwischen diesen Objekten zu ermöglichen (Atzori, Iera and Morabito, 2010). Die Einsatzmöglichkeiten dieser Technologie sind vielfältig und könnten Gesellschaft und Wirtschaft in ähnlicher Weise verändern wie die Nutzung des Internets (Chase, 2013). Darüber hinaus nimmt das Internet of Things eine zentrale Rolle in der Realisation von visionären Zukunftskonzepten ein, beispielsweise Smart City oder Smart Healthcare. Zudem verspricht die Anwendung dieser Technologie Möglichkeiten, verschiedene Aspekte der Nachhaltigkeit zu verbessern und zu einem bewussteren, effizienteren und schonenderen Umgang mit natürlichen Ressourcen beizutragen (Maksimovic, 2017). Das Handlungsprinzip der Nachhaltigkeit gewinnt im gesellschaftlichen und akademischen Diskurs zunehmend an Bedeutung und trägt den teils schädlichen Produktions- und Konsummustern des vergangenen Jahrhunderts Rechnung (Mcwilliams et al., 2016). Im Zusammenhang mit Nachhaltigkeit ist die fortschreitende Verbreitung von IoT Technologie allerdings auch mit Risiken verknüpft, die im Rahmen des Vorsorgeprinzips rechtzeitig bedacht werden müssen (Harremoës et al., 2001). Dazu zählen der massive Energie- und Rohstoffbedarf der Produktion und des Betriebs von IoT Objekten, sowie deren Entsorgung (Birkel et al., 2019). Die genauen Zusammenhänge und Auswirkungen von IoT im Bezug auf Nachhaltigkeit sind bisher nur unzureichend erforscht und nehmen keine zentrale Rolle in der Diskussion dieser Technologie ein (Behrendt, 2019). Diese Arbeit hat daher das Ziel, einen umfassenden Überblick der Zusammenhänge zwischen IoT Technologie und Nachhaltigkeitsaspekten zu erarbeiten.
Um dieses Ziel zu verwirklichen, verwendet diese Arbeit die Grounded Theory Methodik in Verbindung mit einer umfassenden Literaturanalyse. Die analysierte Literatur besteht dabei aus Forschungsbeiträgen, die besonders dem Gebiet der Informationstechnik (IT) entstammen. Auf Grundlage dieser Literaturanalyse wurden Aspekte, Lösungsansätze, Effekte und Barrieren im Kontext von IoT und Nachhaltigkeit erarbeitet. Im Laufe der Analyse kristallisierten sich zwei zentrale Sichtweisen auf IoT im Zusammenhang mit Nachhaltigkeit heraus. IoT für Nachhaltigkeit (IoT4Sus) beschreibt dabei den Einsatz und die Nutzung von IoT generierten Informationen, um eine Verbesserung im Hinblick auf verschiedene Nachhaltigkeitsaspekte zu erzielen. Nachhaltigkeit für IoT (Sus4IoT) hingegen fokussiert Nachhaltigkeitsaspekte der eingesetzten Technologie und zeigt Lösungen auf um, mit der Produktion und dem Betrieb verknüpfte, negative Auswirkungen auf Nachhaltigkeit zu verringern. Die erarbeiteten Aspekte und Beziehungen wurden in einem umfangreichen Rahmenwerk, dem CCIS Framework, festgehalten und dargestellt. Dieses Rahmenwerk stellt ein Werkzeug zur Erfassung relevanter Aspekte und Beziehungen in diesem Bereich dar und trägt damit zur Bewusstseinsbildung in diesem Kontext bei. Darüber hinaus empfiehlt das Rahmenwerk ein Handlungsprinzip um die Performance von IoT Systemen im Rahmen der Nachhaltigkeit zu optimieren.
Der zentrale Beitrag dieser Arbeit besteht in der Bereitstellung des CCIS Framework, sowie der darin enthaltenen Informationen hinsichtlich der Aspekte und Beziehungen von IoT und Nachhaltigkeit.
Das Internet der Dinge – Internet of Things (IoT) – ist kürzlich der entfernten Vision des Ubiquitous Computing entwachsen und findet nunmehr konkret Eingang in Politik und Wirtschaft, welches sich in aufwendigen Förderprogrammen äußert. Unternehmen sehen sich mit dem von Experten vorhergesagten, gravierenden Wandel von Geschäftsmodellen konfrontiert und müssen darauf reagieren, um im Wettbewerb bestehen zu können. Obgleich daher ein Bedarf zur Strategieentwicklung bezüglich der kommenden Veränderungen in Unternehmen besteht, ist das Thema des organisationsbezogenen Wandels in Hinblick auf die neue Technologie in der akademischen Diskussion derzeit noch wenig präsent. Die vorliegende Arbeit erforscht IoT-verknüpften Wandel in Unternehmen, indem sie un- terschiedliche Arten des Wandels identifiziert und klassifiziert. Sie kombiniert zu diesem Zweck den methodischen Ansatz der gegenstandsbezogenen Theoriebildung (Grounded Theory) mit einer Diskussion und Klassifikation von identifizierten Veränderungen vor dem Hintergrund eines strukturierten Literaturüberblicks im Bereich des Wandels in Organisationen. Diesbezüglich erfolgt eine Meta-Analyse von Fallstudien mittels einer qualitativ-explorativen Kodierungs-Methode zur Identifizierung von Kategorien des organisationsbezogenen Wandels, welcher mit der Einführung von IoT in Verbindung steht. Darüber hinaus wird eine Gegenüberstellung der identifizierten Kategorien mit vorherigem technologie-verknüpftem Wandel am Beispiel von Electronic Business (e-business), Enterprise Resource Planning (ERP)-Systemen und Customer Relationship Management (CRM)-Systemen durchgeführt. Den Hauptbeitrag dieser Arbeit stellt die Entwicklung eines umfassenden Modells von organisationsbezogenem Wandel bezüglich IoT dar. Das Modell präsentiert zwei Hauptthemen des Wandels, welche nahe legen, dass persönliche, intelligente Objekte Unternehmen dadurch verändern werden, dass vermehrt personen-gebundene, mobile Geräte zum Einsatz kommen. Objekte schlagen ihren Nutzern Tätigkeiten oder den gesamten Arbeitsablauf vor und versuchen gefährliche Situationen zu vermeiden. Gleichzeitig wird die Verfügbarkeit von Informationen im Unternehmen bis zur ubiquitären Präsenz steigen. Dies wird es letztlich ermöglichen, Informationen bezüglich Objekten und Personen jederzeit und an jedem Ort zu nutzen. Als Nebenergebnis gibt die vorliegende Arbeit einen Überblick über Konzepte der wissenschaftlichen Literatur im Bereich technologie-verknüpften Wandels in Organisationen.
The extensive literature in the data visualization field indicates that the process of creating efficient data visualizations requires the data designer to have a large set of skills from different fields (such as computer science, user experience, and business expertise). However, there is a lack of guidance about the visualization process itself. This thesis aims to investigate the different processes for creating data visualizations and develop an integrated framework to guide the process of creating data visualizations that enable the user to create more useful and usable data visualizations. Firstly, existing frameworks in the literature will be identified, analyzed and compared. During this analysis, eight views of the visualization process are developed. These views represent the set of activities which should be done in the visualization process. Then, a preliminary integrated framework is developed based on an analysis of these findings. This new integrated framework is tested in the field of Social Collaboration Analytics on an example from the UniConnect platform. Lastly, the integrated framework is refined and improved based on the results of testing with the help of diagrams, visualizations and textual description. The results show that the visualization process is not a waterfall type. It is the iterative methodology with the certain phases of work, demonstrating how to address the eight views with different levels of stakeholder involvement. The findings are the basis for a visualization process which can be used in future work to develop the fully functional methodology.
Die in den letzten Jahren fortschreitende Digitalisierung hat zur Ausbreitung und Popularisierung von Internet of Things (IoT) Technologie beigetragen (Mattern and Floerkemeier, 2010; Evans, 2013). Darüber hinaus wurde die Gesundheitsdomäne als eine der am stärksten aktiven IoT Bereiche identifiziert (Steele and Clarke, 2013). Die vorliegende Bachelorarbeit gibt einen Überblick über IoT gestützte Gamification und entwickelt ein Framework welches IoT und Gamification im Kontext einer Versicherung kombiniert. Beim Untersuchen von Gamification wurde ein konzeptuelles Modell entwickelt welches insbesondere die Rolle von IoT in einem solchen Ansatz verdeutlicht. Diesbezüglich wurde festgestellt, dass IoT bei der Aufgabenstellung Anwendung findet und diese zum einen in einem großen Rahmen ermöglicht sowie innovative und komplexere Aufgaben erlaubt. In diesem Zusammenhang wurden besonders die Vorteile und Notwendigkeit von tragbaren IoT Geräten erläutert. Eine Stakeholder Analyse beschäftigte sich mit den Vorteilen, welche durch IoT und Gamification erreicht werden können. Hierbei konnten zwei daraus erwachsende Paradigmenwechsel, für Versicherung und Versicherungsnehmer, identifiziert werden. Basierend auf den zuvor gewonnenen Erkenntnissen der Untersuchung der Gamification Ansätze und der Stakeholder Analyse wurde ein IoT gestütztes Gamification Framework entwickelt. Das Framework weißt einen Level-basierten Aufbau auf, welcher den Benutzer entlang des Entwurfsprozess leiten soll. Sowohl das erstellen, als auch das analysieren eines bestehenden Ansatzes ist mit dem Framework möglich. Darüber hinaus wurde das Framework anhand von Pokémon Go instanziiert um mögliche Mängel zu identifizieren und zu erklären. Die vorliegende Bachelorarbeit liefert eine Grundlage auf deren Basis umfassendere kontextbezogene Forschung betrieben werden kann
Iterative Signing of RDF(S) Graphs, Named Graphs, and OWL Graphs: Formalization and Application
(2013)
When publishing graph data on the web such as vocabulariesrnusing RDF(S) or OWL, one has only limited means to verify the authenticity and integrity of the graph data. Today's approaches require a high signature overhead and do not allow for an iterative signing of graph data. This paper presents a formally defined framework for signing arbitrary graph data provided in RDF(S), Named Graphs, or OWL. Our framework supports signing graph data at different levels of granularity: minimum self-contained graphs (MSG), sets of MSGs, and entire graphs. It supports for an iterative signing of graph data, e. g., when different parties provide different parts of a common graph, and allows for signing multiple graphs. Both can be done with a constant, low overhead for the signature graph, even when iteratively signing graph data.
With global and distributed project teams being increasingly common Collaborative Project Management is becoming the prevalent paradigm for the work in most organisations. Software has for many years been one of the most used tools for supporting Project Management and with the focus on Collaborative Project Management and accompanied by the emergence of Enterprise Collaboration Systems (ECS), Collaborative Project Management Software (CPMS) is gaining increased attention. This thesis examines the capabilities of CPMS for the long-term management of information which not only includes the management of files within these systems, but the management of all types of digital business documents, particularly social business documents. Previous research shows that social content in collaboration software is often poorly managed which poses challenges to meeting performance and conformance objectives in a business. Based on literature research, requirements for the long-term management of information in CPMS are defined and 7 CPMS tools are analysed regarding the content they contain and the functionalities for the long-term management of this content they offer. The study shows that CPMS by and large are not able to meet the long-term information management needs of an organisation on their own and that only the tools geared towards enterprise customers have sufficient capabilities to support the implementation of an Enterprise Information Management strategy.
Business Process Querying (BPQ) is a discipline in the field of Business Process Man- agement which helps experts to understand existing process models and accelerates the development of new ones. Its queries can fetch and merge these models, answer questions regarding the underlying process, and conduct compliance checking in return. Many languages have been deployed in this discipline but two language types are dominant: Logic-based languages use temporal logic to verify models as finite state machines whereas graph-based languages use pattern matching to retrieve subgraphs of model graphs directly. This thesis aims to map the features of both language types to features of the other to identify strengths and weaknesses. Exemplarily, the features of Computational Tree Logic (CTL) and The Diagramed Modeling Language (DMQL) are mapped to one another. CTL explores the valid state space and thus is better for behavioral querying. Lacking certain structural features and counting mechanisms it is not appropriate to query structural properties. In contrast, DMQL issues structural queries and its patterns can reconstruct any CTL formula. However, they do not always achieve exactly the same semantic: Patterns treat conditional flow as sequential flow by ignoring its conditions. As a result, retrieved mappings are invalid process execution sequences, i.e. false positives, in certain scenarios. DMQL can be used for behavioral querying if these are absent or acceptable. In conclusion, both language types have strengths and are specialized for different BPQ use cases but in certain scenarios graph-based languages can be applied to both. Integrating the evaluation of conditions would remove the need for logic-based languages in BPQ completely.
Die Verwendung von Multi-Agenten-Systemen in Verbindung mit Agenten-orientiertem Software Engineering stellt mittlerweile einen ausgereiften Ansatz zur Modellierung komplexer Systeme dar. Allerdings finden Multi-Agenten-Systeme im weiteren Feld der Softwareentwicklung bisher nur schwachen Anklang. Im Kontrast dazu erregt die Anerkennung des interdisziplinären Feldes der sozialwissenschaftlichen Simulation über akademische Grenzen hinaus zunehmend die Aufmerksamkeit des 'Mainstream' der Agentenforscher. Dies nimmt sich diese Arbeit zum Anlass, die Verwendung von Multi-Agenten-Systemen im weiteren Feld der Software-Entwicklung voranzutreiben und gleichzeitig die unterschiedlichen Schwerpunkte von sozialwissenschaftlicher Simulation und Multi-Agenten-Systemen zu analysieren. Im Zuge dessen bietet sich die Reimplementierung des effizienzorientierten Micro-Agenten-Konzepts, welches den Kern der Otago Agent Platform (OPAL) bildet, an. Ergebnis ist eine eigenständige Micro-Agenten-Plattform, µ², die zahlreiche konzeptionelle wie technische Innovationen bietet. Dazu gehören die Integration der funktional orientierten Programmiersprache Clojure sowie die Implementation asynchroner Nachrichtenübermittlung. Als weiterer Aspekt wird die zunehmend populäre mobile Anwendungsplattform Android berücksichtigt. Über die reine Portierung der Agentenplattform hinaus weist Android Merkmale von Multi-Agenten-Systemen auf. Die Verbindung der Kommunikationsmechanismen von Android und Micro-Agenten-Plattform erweitert das Funktionsspektrum auf beiden Seiten: Micro-Agenten können unmittelbar auf beliebige Android-Funktionalität zugreifen, während Android die Micro-Agenten-Plattform als netzwerkweite Kommunikationsmiddleware verwenden kann. Potentiale dieser symbiotischen Beziehung erstrecken sich darüber hinaus in die Bereiche der Entwicklung 'intelligenter' mobiler Anwendungen sowie Robotik. Weiteres Ziel der Arbeit ist die Bereitstellung von Erweiterungen der Plattform, die eine Verwendung im Kontext sozialwissenschaftlicher Simulation ermöglichen. Das aus Softwareentwicklungssicht schwache, jedoch aus Simulationssicht relativ mächtige Micro-Agenten-Konzept zeigt seine Qualitäten im Kontext kommunikationsintensiver Szenarien. Um dies zu realisieren, wird ein Simulationszenario basierend auf Hofstede's Cultural Dimensions konstruiert, welches die Gruppenbildung interkultureller Individuen simuliert. Neben dem Nachweis der Anwendbarkeit der Plattform für Simulationsszenarien zeigen sich interessante Muster in und außerhalb der gebildeten Gruppen. Insgesamt zeigt diese explorative Arbeit ein breites Potential zur Verwendung von Agenten- respektive Micro-Agenten-Prinzipien auf. Dies reicht von Agentenorientierter Modellierung bis zum Potential, die Konvergenz mobiler und stationärer Anwendungen voranzutreiben. Darüber hinaus bieten sich weitere Verbesserungspotentiale am Micro-Agenten-Konzept sowie der Plattform selbst, ebenso wie eine intensivere Untersuchung der direkten Interaktion von Micro-Agenten mit mobilen Umgebungen an. Unabhängig davon bietet das entwickelte Simulationsmodell einen Ansatz für die Verwendung kultureller Aspekte im Kontext intelligenter Agenten.