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Diese Arbeit versucht zu klären, ob der richtige Zeitpunkt für eine innovative Veränderung eines Geschäftsmodells ermittelt werden kann. Wenn ja, gilt es herauszufinden, wann dieser Zeitpunkt eintritt.
In einer kurzen Einführung sind die Problemstellung und die Ziele dieses Themas zusammengefasst und die Vorgehensweise der Literaturrecherche, sowie deren Bearbeitung beschrieben.
Es folgen die drei Hauptkapitel, welche inhaltlich aufeinander aufbauen. In dem Kapitel zwei sind Geschäftsmodelle thematisiert. Hier sind zunächst aus verschiedenen Quellen Definitionen des Begriffs "Business Model" herausgearbeitet, damit ein allgemeines Verständnis der Bedeutung eines Geschäftsmodells gewährleistet ist. Diese Definitionen sind durch das von Chesbrough und Rosenbloom (2002) praktische Beispiel der Nutzung eines Geschäftsmodells des Unternehmens Xerox Corporation gestützt. Im nächsten Schritt gilt es Typen von Business Models zu identifizieren. Als Quelle dient hierfür Weill et al (2005).
Der letzte Abschnitt von Kapitel zwei beschäftigt sich mit den sechs Dimensionen eines Geschäftsmodells nach Bieger und Reinhold (2011). Diese sechs Dimensionen spielen zum Ende dieser Arbeit eine Rolle als Kriterien für die Analyse heutiger Literatur zum Timing von Geschäftsmodellen.
Kapitel drei ist gleichzeitig Teil zwei der drei Hauptkapitel. Hier liegt der Fokus auf Innovationen. Der Begriff Innovation ist zunächst definiert und seine Wichtigkeit dargestellt, bevor verschiedene Arten von Innovationen beschrieben werden. Die einzelnen Innovationsarten leiten sich aus den Differenzierungskriterien nach Vahs und Brem (2013) ab. Um auch an dieser Stelle die Realität aus Unternehmenssicht näherzubringen, sind Fragestellungen aufgeführt, welche ein Geschäftsführer sich stellen sollte, wenn er sein Geschäftsmodell verändern möchte oder muss. Literaturgrundlage dieser Fragestellungen ist ein Artikel von Zott und Amit aus dem Jahr 2010.
Nach der umfassenden Klärung des Begriffs Innovation und kurzer Hilfestellung für Geschäftsführer folgt eine Beschreibung zweier Methoden, um Geschäftsmodelle innovativ zu verändern. Die erste Methode ist die Nutzung des St. Galler Business Model Navigators nach Gassmann, Frankenberger und Csik (2013). Der St. Galler Business Model Navigator wurde an der Universität St. Gallen in der Schweiz von dem Institut für Technologiemanagement entwickelt.
Die zweite beschriebene Methode für Business Model Innovation ist das Business Model Canvas Tool nach Osterwalder und Pigneur (2010), welches auf die sogenannten "nine building blocks" aufbaut.
Das letzte Hauptkapitel dieser Arbeit bezieht sich auf dessen zentrale Fragestellung mit dem Stichwort Timing. Hier wird mit einem praktischen Beispiel von Timing von technologischen Innovationen begonnen, der IBM Mainframe Case, analysiert von Mahajan und Muller (1996). Danach folgt eine kurze Zusammenfassung des Standes in der heutigen Literatur zum Thema Timing. Im nächsten Schritt ist ein eigener Beitrag zum Thema "Business Model Innovation Timing" geschrieben, weswegen sich Literaturangaben in diesem Abschnitt auf dem Minimum halten.
Diese Bachelorarbeit schließt ab mit der eigenen Analyse von heutiger Literatur zum Timing von Geschäftsmodellen. Ergebnis dieser Analyse ist eine Tabelle mit einer 20 x 7 Matrix, wo der Inhalt zwanzig ausgewählter Quellen den sechs Dimensionen eines Geschäftsmodells aus Kapitel zwei, sowie dem Kriterium Timing zugeordnet ist. So entsteht ein Überblick darüber, über welche Kriterien in der Literatur mehr oder weniger geschrieben wurde. Diese Analyse und Zuordnung ist ausgewertet, indem die Quellen mit dem Kriterium Timing genauer betrachtet werden, um die zentrale Fragestellung dieser Arbeit zu beantworten zu versuchen.
Ein kurzes Fazit rundet die Bachelorarbeit ab.
Beim Bitcoin handelt es sich um eine dezentrale virtuelle Währung in einem Peer-to-Peer Netzwerk. Die digitalen Münzen wurden 2008 durch Satoshi Nakamoto erfunden und seit 2009 in Umlauf gebracht. Das angestrebte Ziel des Bitcoin sind Transaktionen zum Erwerb virtueller und realer Güter ohne das Einwirken von Finanzintermediären. Dadurch können Transaktionskosten minimiert werden. Das Vertrauen in solche dritte Parteien wird dabei durch ein mathematisches Konzept ersetzt und durch das Bitcoinnetzwerk und all seine Nutzer sichergestellt. Obwohl die digitalen Münzen eigentlich als Tauschmittel konzipiert wurden, ist der aktuelle Anwendungsbereich noch sehr gering. Die Kursentwicklung hingegen erfuhr seit Anfang 2013 mehrere Berg- und Talfahrten auf den Handelsplattformen für den Bitcoin. Während sich viele wissenschaftliche Arbeiten mit den technischen Aspekten im Bereich der Informatik befassen, klafft im ökonomischen Kontext noch eine große Lücke. Was macht ein Zahlungsmittel eigentlich aus und wie ist der Bitcoin im volkswirtschaftlichen Sinne einzuordnen? Mit diesen Fragestellungen wird sich in dieser Ausarbeitung auseinandergesetzt. Als Vergleichsgröße wurden dabei, auf Basis sorgfältig ausgewählter Literatur, die Aspekte realer Währungen nach ihren Funktionen, Eigenschaften und Formen untersucht. Anschließend wurden die technischen Grundlagen der virtuellen Währung dargelegt, um ebenfalls den Bitcoin darauf anzuwenden. Dabei hat sich gezeigt, dass die digitalen Münzen als virtuelle Währung, gegenüber realen Währungen, noch deutliche Defizite aufweisen. Eine besonders gravierende Schwachstelle stellt dabei die hohe Volatilität des Kurses dar. Sie sorgt dafür, dass der Bitcoin mit einer solchen Instabilität nicht die Wertaufbewahrungsfunktion gewährleisten kann. Da dies ein ausschlaggebendes Kriterium zur Erfüllung der Geldfunktionen darstellt, kann der Bitcoin ebenfalls nicht die Rolle als Zahlungsmittel erfüllen, wie es bei den realen Währungen der Fall ist.
Diese Arbeit untersucht an einem realistischen Szenario den Ansatz der bildbasierten Integration von Software hinsichtlich seiner Praktizierbarkeit. Als praktische Aufgabe wird die Entwicklung eines Expertensystems für Online- Poker-Plattformen durchgeführt. Die wichtigsten, zu untersuchenden Aspekte sind der Aufwand der Implementierung, die Performance und die Qualität dieses Ansatzes.
Die Erkennung von Bewegungen mit einem Smartphone ist durch die internen Sensoren, mit denen es ausgestattet ist, ohne externe Sensoren möglich. Zunächst werden vergangene Untersuchungen und deren Verfahrensweise betrachtet. Von diesen Untersuchungen wird die hier verwendete Umsetzung der Bewegungserkennung abgeleitet und beschrieben. Ein Großteil der Literatur verwendet ausschließlich den Beschleunigungssensor für die Bewegungserkennung. Diese Bachelorarbeit untersucht dazu den Nutzen weiterer Sensoren, wie z.B. das magnetische Feld, die lineare Beschleunigung oder das Gyroskop. Die Bewegungserkennung erfolgt durch maschinelles Lernen mit Klassifizierungsalgorithmen. Es werden Decision Tree, Naive Bayes und Support Vector Machines verwendet. Zunächst werden die benötigten Sensordaten mit Hilfe einer eigens entwickelten Applikation von Testpersonen gesammelt und gespeichert. Diese Daten werden als Trainingsdaten für die Klassifizierungsalgorithmen benötigt.
Das Ergebnis ist ein Modell, das die Struktur der gelernten Daten enthält. Validiert werden die Modelle mit Testdatensätzen, die sich von den Trainingsdatensätzen unterscheiden. Die Ergebnisse bestätigen vergangene Untersuchungen, dass die Daten des Beschleunigungssensors ausreichend sind, um Bewegungen sehr genau erkennen zu können. Orientierung, Gyroskop und die lineare Beschleunigung hingegen sind nur bedingt für die Bewegungserkennung einsetzbar. Außerdem scheint für eine geringe Anzahl an Testdaten der Decision Tree am besten geeignet zu sein, wenn Bewegungen von Benutzern erkannt werden sollen, von denen keine Trainingsdaten bei der Erstellung des Modells vorhanden sind.
Bildsynthese durch Raytracing gewinnt durch Hardware-Unterstützung in Verbraucher-Grafikkarten eine immer größer werdende Relevanz. Der Linespace dient dabei als eine neue, vielversprechende Beschleunigungsstruktur. Durch seine richtungsbasierte Natur ist es sinnvoll, ihn in andere Datenstrukturen zu integrieren. Bisher wurde er in ein Uniform-Grid integriert. Problematisch werden einheitlich große Voxel allerdings bei Szenen mit variierbarem Detailgrad. Diese Arbeit führt den adaptiven Linespace ein, eine Kombination aus Octree und Linespace. Die Struktur wird hinsichtlich ihrer Beschleunigungsfähigkeit untersucht und mit dem bisherigen Grid-Ansatz verglichen. Es wird gezeigt, dass der adaptive Linespace für hohe Grid-Auflösungen besser skaliert, durch eine ineffiziente GPU-Nutzung allerdings keine optimalen Werte erzielt.
Die vorliegende Arbeit beschreibt die Entwicklung eines OpenGL-basierten Tools zur Visualisierung von Hohlräumen in Proteinen, welche während eines statischen Dockings beobachtet werden können. Ziel ist es, anhand von Informationen über Abstände zwischen Proteinen und Liganden, Schluss- folgerungen über Interaktionen zu ziehen, um daraus Ansätze für die Entwicklung künstlicher Liganden zu gewinnen. Zunächst wird auf chemische Grundlagen eingegangen, die das Thema motivieren und für das Verständnis der Thematik und der genutzten Algorithmen wichtig sind. Des Weiteren wird bestehende Software vorgestellt, die ähnliche Sachverhalte löst. Anschließend werden die Voraussetzungen zur Entwicklung des Programmes genannt, woraufhin dieses detailliert beschrieben wird. Zum Abschluss wird das Tool in Hinblick auf Performance und Nutzen evaluiert und ein zusammenfassendes Fazit getroffen, in dem sich das Programm als gute Hilfe für bestehende Forschungen und gute Basis für weitere, tiefergehende Forschungsprojekte erweist.
Diese Bachelorarbeit befasst sich mit der Entwicklung eines Autorensystems zum modellieren von 3D Szenen mit physikalischer Beschreibung. Ähnlich einem herkömmlichen 3D Modellierungstool soll ein Benutzer Szenen erstellen können mit dem Unterschied, dass bei der Erstellung der Geometrie physikalische Eigenschaften direkt berechnet und eingestellt werden können. Wichtig für solche Systeme ist vor allem ihre Erweiterbarkeit und Anpassungsfähigkeit an die entsprechenden Anforderungen des Benutzers. Der Fokus liegt hierbei auf der Entwicklung einer einfachen Architektur, die leicht erweiterbar und veränderbar ist.
Das Ziel der Bachelor-Arbeit ist es, einen existierenden sechsbeinigen Kleinroboter zu programmieren, der dann in der Lage sein soll, seine Umgebung autonom zu explorieren und eine Karte selbiger zu erstellen. Zur Umgebungswahrnehmung soll ein Laserscanner integriert werden. Die Erstellung der Karte sowie die Selbstlokalisation des Roboters erfolgt durch Anbindung des Sensors an ein geeignetes SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) Verfahren. Die Karte soll die Grundlage für die Pfadplanung und Hindernisvermeidung des Roboters bilden, die ebenfalls im Rahmen dieser Arbeit entwickelt werden sollen. Dazu werden sowohl GMapping als auch Hector Mapping verwendet und getestet.
In der Arbeit wird zudem ein xplorationsalgorithmus beschrieben, mit welchem der Roboter seine Umgebung erkunden kann. Die Umsetzung auf dem Roboter erfolgt innerhalb des ROS (Robot Operating System) Frameworks auf einem "Raspberry Pi" Miniatur-PC.
Zur Erkennung vorhandener Usability-Probleme führen Usability-Experten Nutzerstudien durch. Eine etablierte Methode ist das Aufzeichnen von Blickverhalten
mit einem Eye-Tracker. Diese Studien erfordern allerdings einen hohen Aufwand für die Auswertung der Ergebnisse. Eine automatisierte Erkennung von guter und schlechter Usability in aufgezeichneten Nutzerdaten kann den Usability-Experten bei der Eye-Tracking-Auswertung unterstützen und den Aufwand reduzieren. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Identifizierung geeigneter Eye-Tracking-Metriken, die mit der Qualität der Usability korrelieren. Dazu wird die Forschungsfrage beantwortet:
Welche Eye-Tracking-Metriken korrelieren mit der Qualität der Bedienung eines Web-Formulars? Zur Beantwortung wurde eine quantitative A/B- Nutzerstudie mit Eye-Tracking durchgeführt und das Blickverhalten von 30 Probanden während der Bearbeitung eines Web Formulars aufgezeichnet.
Das Web-Formular wurde so gestaltet, dass jede Web-Formularseite als gute und schlechte Variante nach bekannten Usability-Richtlinien vorlag. Die Ergebnisse bestätigen einen signifikanten Zusammenhang der Eye-Tracking-Metrik "Anzahl der Besuche einer AOI" mit der Qualität der Bedienung eines Web-Formulars. Die Eye-Tracking-Metriken "Anzahl der Fixationen innerhalb einer AOI" und "Dauer der Fixationen innerhalb einer AOI" korrelieren ebenfalls mit der Qualität der Usability. Für die "Zeit der ersten Fixation innerhalb einer AOI" konnte keine Korrelation bestätigt werden.
Augmented Reality erfreut sich wachsender Beliebtheit. Zusatzinformationen in HMDs, Windschutzscheiben oder im Kamerabild des Smartphones oder Tablets sind hier die nennenswertesten Anwendungsfälle. Um eine Einblendung korrekt anzuzeigen, ist es notwendig die Position und Orientierung (Pose) der Kamera im Raum zu erfassen. Dies geschieht zurzeit hauptsächlich unter Zuhilfenahme von Markern. Dabei werden vordefinierte Marker im Raum positioniert und das System angelernt, wie es diese zu interpretieren hat. Der nächste Schritt ist es ohne Marker auszukommen. Hierbei wird von dem markerlosen Tracking gesprochen. Anstelle von künstlichen Markern werden natürliche Objekte der realen Umgebung als Referenzpunkte genutzt, um die Kamerapose zu bestimmen. Dadurch lässt sich dieses Verfahren flexibel und dynamisch einsetzen. Es wird zwar auf die Zuhilfenahme von Markern verzichtet, aber ein größeres Vorwissen über die Szenerie ist notwendig. Dies wird über technische Maßnahmen realisiert und/oder durch Interaktion des Benutzers. Beides ist nicht komfortabel oder effizient in der Verwendung eines solchen Systems und ist ein Grund dafür, warum markerloses 3D-Tracking nach wie vor ein Forschungsbereich ist.
An diesem Punkt setzt diese Arbeit an. Es wird ein Ansatz vorgeschlagen, der lediglich eine Menge von 2D-Feature und eine Menge von 3D-Feature eines Objekts benötigt, um die initiale Pose zu finden. Es sind keine weiteren technischen Hilfen notwendig und auch auf die Interaktion mit dem Benutzer wird verzichtet. Die 2D-Feature, wie auch die 3D-Feature, können auf beliebige Art gewonnen werden.
Die Idee ist es, diese zwei Mengen mit sechs Korrespondenzen zu verbinden. Anhand dieser Korrespondenzen kann eine Pose geschätzt werden. Mit der erhaltenen Pose kann jedes 3D-Feature auf Bildkoordinaten abgebildet werden, wodurch sich die geschätzte Pose bewerten lässt. Dabei wird der Abstand zwischen abgebildetem 3D-Feature und seinem zugehörigen 2D-Feature gemessen. Jede Korrespondenz wird so bewertet und die Ergebnisse aufsummiert. Je niedriger die Summe, desto besser ist die Pose. Es hat sich gezeigt, dass ein Wert von zehn Pixeln bereits ausreichend ist, um eine Pose als richtig zu bewerten.
Da es sehr viele Möglichkeiten gibt, diese sechs Korrespondenzen zwischen beiden Mengen aufzubauen, muss dieses Verfahren optimiert werden. Dies geschieht mit einem genetischen Algorithmus. In dem Testszenario arbeitet das fertige System sehr zuverlässig. Es wird eine Trefferquote von ca. 90%, bei einer Laufzeit von ungefähr zwölf Minuten, erreicht. Ohne Optimierung kann das Finden der initialen Pose schnell mehrere Jahre dauern.