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Die Forschungsarbeit beschäftigt sich mit der zentralen Frage, welche Erfolgsfaktoren einen Effekt auf eine erfolgreiche Crowdfunding Kampagne haben. Als Untersuchungsfeld stehen deutsche Startup-Unternehmen im Fokus, die bereits erfolgreiche CrowdfundingKampagnen durchgeführt haben.
Zur Beantwortung dieser Frage wird zunächst eine systematische Literaturanalyse durchgeführt, durch die relevante Erfolgsfaktoren für eine Crowdfunding-Kampagne ermittelt werden. Diese Faktoren werden anschließend einem Mixed-Method-Ansatz unterzogen, bei dem qualitative Ergebnisse, basierend auf einer Fallstudienforschung, mit den statistisch ausgewerteten quantitativen Ergebnissen aus der Fragebogenforschung verglichen und überprüft werden. Dabei liegt der Fokus insbesondere auf der Identifikation von signifikanten Wirkungszusammenhängen zwischen den Erfolgsfaktoren und einer erfolgreichen Crowdfunding-Kampagne.
Im Ergebnis konnten diesbezüglich Wirkungszusammenhänge innerhalb dieser Thesis nachgewiesen werden. Sechs der festgestellten Zusammenhänge aus der qualitativen Analyse werden durch die quantitative Analyse bestätigt. Es konnte jedoch keine Signifikanz der Korrelationen festgestellt werden. Auch die Hypothese, dass sich die Erfolgsaussichten einer Kampagne durch eine höhere Anzahl jeweils kombinierter Erfolgsfaktoren erhöhen, wurde sowohl in der qualitativen als auch in der quantitativen Betrachtung widerlegt. Demnach galt es für den Autor der vorliegenden Thesis künftige Forschungsfelder zu definieren, die die ermittelten Ergebnisse erweitern und konkretisieren. Es bleibt beispielsweise einer weiterführenden Forschung überlassen, zu klären, ob bestimmte Kombinationen der Erfolgsfaktoren zu signifikanten Wirkungszusammenhängen führen. Darüber hinaus bietet sich eine weiterführende statistische Regressionsanalyse an, um die kausalen Effekte zu untersuchen und Prognosen für erfolgreiche Crowdfunding-Kampagnen zu formulieren.
Die Instandhaltungsstrategie Predictive Maintenance, welche sich durch das Treffen von Vorhersagen zum Ausfallverhalten technischer Einheiten auf Basis von moderner Sensortechnik auszeichnet, nimmt vor dem Hintergrund einer Industrie 4.0 eine Schlüsselrolle in Smart Factories ein. In der vorliegenden Arbeit wird der gegenwärtige Forschungsstand zur Strategie evaluiert und ein Überblick der bisherigen Einsatzgebiete gegeben. Mithilfe einer qualitativen Videoanalyse wird die Realisierung in den involvierten Branchen und Unternehmensbereichen sowie die Art der überwachten Güter untersucht. Die analysierten Videoclips wurden von verschiedenen Unternehmen, welche unterschiedliche Blickwinkel auf Predictive Maintenance einnehmen, auf der Plattform YouTube beispielsweise zu Marketingzwecken hochgeladen. Anhand eines vorab festgelegten Kodierplans wurde im Rahmen der Videoanalyse die Kodierung des Videomaterials vorgenommen. Die Ergebnisse zeigen eine überwiegende Anwendung im produzierenden Gewerbe, in dem Predictive Maintenance zur Überwachung von Anlagen und Maschinen, welche an den Produktionsprozessen beteiligt sind, eingesetzt wird. Zudem wird die Strategie in hohem Maße zur Überwachung von Verkehrsmitteln eingesetzt, welche der Güter- und Personenbeförderung auf verschiedenen Verkehrswegen dienen. Resultierend aus der Videoanalyse wird der gegenwärtig hohe Erklärungsbedarf zu Predictive Maintenance sichtbar. Durch die Betrachtung dieser Erklärungen lassen sich die Besonderheiten in Abgrenzung zu anderen Instandhaltungsstrategien erkennen.