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In Anbetracht der wachsenden Zahl an gesetzlichen Regelungen, die Unternehmen betreffen, sollte ihnen die Möglichkeit geboten werden ihr Compliance Management durch Softwareunterstützung mithilfe von Regulationsmustern umzusetzen. Damit sie eine unternehmensinterne Effizienzsteigerung durchführen oder auf neue gesetzliche Regelungen schnell reagieren können, existieren Regulationsmuster, die Prozessfragmente strukturell und inhaltlich beschreiben. Derzeit existieren einige Forschungsbeiträge, die unterschiedliche Compliance Pattern diskutieren. Jedoch existiert zurzeit kein Katalog, der eine Liste von Regulationsmustern bereitstellt, die für Unternehmen von Bedeutung sind (Delfmann and Hübers, 2015). Die vorliegende Bachelorarbeit klassifiziert 80 Forschungsbeiträge hinsichtlich deren unterschiedlichen Ansätze von Compliance Pattern und stellt diese in einem Klassifikationszusammenhang dar. Zusätzlich werden die unternehmerischen Vorteile durch den Einsatz von Regulationsmuster dargelegt. Dafür wurde eine systematische Literaturanalyse vollzogen. Diese zeigt, dass vermehrt auf graphenbasierte Regulationsmuster in Kombination mit dem Überprüfungszeitpunkt während des Prozessdesigns zurückgegriffen wird. Im Anhang wird außerdem ein Katalog von 32 Compliance Pattern bereitgestellt, die in den analysierten Forschungsbeiträgen erfasst wurden.
Das Ziel dieser Arbeit ist es, zu bestimmen, ob neuronale Netze (insbesondere LSTM) zur Prozessvorhersage eingesetzt werden können. Dabei soll eine möglichst genaue Vorhersage zu dem Nachfolger eines Events getroffen werden.
Dazu wurde Python mit dem Framework TensorFlow genutzt, um ein rekurrentes neuronales Netz zu erstellen. Dabei werden zwei Netze erstellt, wobei das eine für das Training und das andere für die Vorhersage genutzt wird.
Die verwendeten Datensätze bestehen aus mehreren Prozessen mit jeweils mehreren Events. Mit diesen Prozessen wird das Netz trainiert und die Parameter nach dem Training gespeichert. Das Netz zur Vorhersage nutzt dann dieselben Parameter, um Vorhersagen zu Events zu treffen.
Das neuronale Netz ist in der Lage, nachfolgende Events eindeutig vorherzusagen. Auch Verzweigungen können vorhergesagt werden.
In der weiteren Entwicklung ist eine Einbindung in andere Programme möglich. Dabei ist es empfehlenswert, auf eine eindeutige Benennung der Events zu achten oder eine geeignete Umbenennung durchzuführen.
Social Network of Business Objects (SoNBO) ist ein Konzept, um im Unternehmen in heterogenen Systemlandschaften verteilte Informationen zu aggregieren und gesammelt auf einer Benutzeroberfläche zur Verfügung zu stellen. Die zentrale Idee ist dabei, die Unternehmensinformationen als Netzwerk (auch: Graph) zu verstehen. Es gibt bereits einen SoNBO-Explorer, der die Informationen eines Customer Relationship Management-Systems (CRM-System) integriert. Die Herausforderung bei der Konfiguration einer solchen Anwendung besteht darin, das Unternehmensnetzwerk zu identifizieren, und auf diese Weise heraus zu finden, wie die gespeicherten Daten im Unternehmen verknüpft sind. Dafür ist ein Tool hilfreich, das das Unternehmensnetzwerk visualisieren kann. In dieser Arbeit wird ein selbstentwickeltes Tool (SoNBO-Graph-App) als Prototyp vorgestellt, das diese Visualisierung ermöglicht. Mit dieser Anwendung kann die Konfiguration des Netzwerks im SoNBO-Explorer bestehend aus den zusammengeführten Daten unterstützt werden, indem diese Konfiguration auf graphischer Ebene durchgeführt wird. Der Prototyp ist an zwei verschiedenen Datenbanken eines Customer Relationship Management (CRM) Systems angebunden und ermöglicht die Aggregation dieser Daten, sodass sie in einer Übersicht zusammenhängend als Graph dargestellt werden. Dadurch erhält der Anwender einen besseren Überblick und ein Verständnis über den Zusammenhang der unterschiedlichen Daten. Diese Arbeit ist Teil des Langzeitforschungsprojekts SoNBO, dessen Ziel ein Konzept zur Integration von Informationen verschiedener geschäftlicher Anwendungssysteme ist.
Entwicklung eines Social Collaboration Analytics Dashboard-Prototyps für Beiträge von UniConnect
(2018)
Seit der vergangenen Dekade steigt die Nutzung von sogenannten Enterprise Collaboration Systems (ECS) in Unternehmen. Diese versprechen sich mit der Einführung eines solchen zur Gattung der Social Software gehörenden Kollaborationssystems, die menschliche Kommunikation und Kooperation der eigenen Mitarbeiter zu verbessern. Durch die Integration von Funktionen, wie sie aus Social Media bekannt sind, entstehen große Mengen an Daten. Darunter befinden sich zu einem erheblichen Teil textuelle Daten, die beispielsweise mit Funktionen wie Blogs, Foren, Statusaktualisierungen oder Wikis erstellt wurden. Diese in unstrukturierter Form vorliegenden Daten bieten ein großes Potenzial zur Analyse und Auswertung mittels Methoden des Text Mining. Die Forschung belegt dazu jedoch, dass Umsetzungen dieser Art momentan nicht gebräuchlich sind. Aus diesem Grund widmet sich die vorliegende Arbeit diesem Mangel. Ziel ist die Erstellung eines Dashboard-Prototyps, der sich im Rahmen von Social Collaboration Analytics (SCA) mit der Auswertung von textuellen Daten befasst. Analyseziel ist die Identifikation von populären Themen, die innerhalb von Communities oder communityübergreifend von den Plattformnutzern in den von ihnen erstellten Beiträgen aufgegriffen werden. Als Datenquelle wurde das auf IBM Connections aufbauende ECS UniConnect ausgewählt. Dieses wird vom University Competence Center for Collaboration Technologies (UCT) an der Universität Koblenz-Landau betrieben. Grundlegend für die korrekte Funktionsweise des Dashboards sind mehrere Java-Klassen, deren Umsetzungen auf verschiedenen Methoden des Text Mining basieren. Vermittelt werden die Analyseergebnisse im Dashboard durch verschiedene Diagrammarten, Wordclouds und Tabellen.
Smart Building Solutions - Generischer Ansatz für die Identifikation von Raumsteuerungsfunktionen
(2018)
40 Prozent der Wohnungs- und Immobilienunternehmen planen, im Rahmen von Neubau und Modernisierung intelligente Steuerungssysteme in ihre Liegenschaften zu integrieren. Gleichzeitig drängen Internetunternehmen mit ihren Geräten in Häuser und Wohnungen und versprechen intelligente Dienste für die Nutzer. Für beide Arten der neuen Technologien wird der Begriff des „Smart Home“ angewendet. Dabei hat die erste Gruppe der Systeme Ihren Ursprung im Bereich der „Gebäudeautomation“, die zweite Gruppe entwickelt sich aus dem Konzept des „Internet of Things“.
Um zu ergründen, was die Unterschiede sind und welche gemeinsamen Grundlagen existieren, werden die Bereiche der Gebäudeautomation und das Internet of Things als Systeme analysiert und einander gegenübergestellt.
Zentraler Beitrag der Arbeit ist die Erkenntnis, dass beide Domänen auf ähnlichen Konzepten aufbauen und eine Integration möglich ist, ohne die Integrität der Systeme selbst zu beeinträchtigen. Zudem liefert die Arbeit einen Ansatz dafür, wie die Planung von Gebäudesteuerungssystemen unter Einbeziehung des Internet of Things gestaltet werden kann.
In dieser Forschungsarbeit wird eine Methode zur anwendungsbasierten Verknüpfung von Anforde-rungen und Enterprise Collaboration Softwarekompenten vorgestellt. Basierend auf dem etablierten IRESS Modell wird dabei ein praxistaugliches Mappingschema entwickelt, welches Use Cases über Kol-laborationsszenarien, Collaborative Features und Softwarekomponenten mit ECS verbindet. Somit las-sen sich Anforderungen von Unterhemen in Form von Use Cases und Kollaborationsszenarien model-lieren und anschließend über das Mappingschema mit konkreten ECS verbinden. Zusätzlich wird eine Methodik zur Identifikation von in Softwarekomponenten enthaltenen Collaborative Features vorge-stellt und exemplarisch angewandt.
Anschließend wird ein Konzept für eine Webapplikation entworfen, welches das vorgestellte Mapping automatisiert durchführt, und somit nach Eingabe der Anforderungen in Form vom Use Cases oder Kol-laborationsszenarien, die ECS ausgibt, die eben diese Anforderungen unterstützen.
In den letzten Jahren hat das Internet of Things in Unternehmen sowie der Literatur wegen seiner Innovationspotenziale zunehmend Aufmerksamkeit gewonnen. Auch die Logistik bleibt von dem wachsenden Interesse am Internet of Things nicht unberührt, da die Globalisierung und der steigende Konkurrenzdruck sie ständig vor neue Herausforderungen stellt. Deshalb wird nach Ansätzen und Anwendungen geforscht, wie die Logistik zur Bewältigung ihrer Herausforderungen von den Konzepten des Internet of Things, seinen Ideen sowie Technologien profitieren kann. Diese Ausarbeitung befasst sich mit der Identifikation jener Ansätze und Anwendungen in Logistikprozessen. Dazu wird aktuelle Literatur hinsichtlich des Innovationspotenzials des Internet of Things für die Logistik und ihre Prozesse untersucht. Das Ergebnis dieser Arbeit ist eine strukturierte Übersicht von identifizierten IoT Logistik Use Cases, inklusive der verwendeten Devices sowie der betroffenen Stakeholder. Die Fragen, ob das Internet of Things den Erwartungen gerecht wird, welchen Nutzen die IoT Use-Cases bieten und welche Problembereiche sich infolge des Einsatzes von Internet of Things Technologien ergeben, werden am Ende dieser Ausarbeitung geklärt.
Diese Arbeit kombiniert zwei Themengebiete, welche in unserer Gesellschaft und Wirtschaft immer präsenter und aktueller werden. Das erste Thema beinhaltet die Nachhaltigkeit, welche sich in dieser Arbeit in die drei Säulen Ökologie, Ökonomie und Soziales untergliedert. Die erste Säule, Ökologie, beschäftigt sich hauptsächlich mit der Bekämpfung von Umweltproblemen und dem nachhaltigen Erhalt der Natur. Der Bereich Ökonomie befasst sich damit, die Ressourcen nachhaltig zu nutzen, um ein langfristiges Erzielen von wirtschaftlichen Erträgen zu gewährleisten. Die letzte Säule hat den Zweck die Soziale Nachhaltigkeit zu fördern, indem der gesellschaftliche Zusammenhalt gesichert und die Chance auf Arbeit ermöglicht wird, um gleichzeitig für gute Arbeitsbedingungen zu sorgen. Alle drei Säulen sind daher auch für Unternehmen relevant und sollten von diesen stetig beachtet werden, um eine sogenannte unternehmerische Nachhaltigkeit umzusetzen. Zur Unterstützung dieser Umsetzung, soll hier das zweite Thema hinzugezogen werden, das sogenannte Internet of Things. Das Internet of Things gewinnt, wie auch das Thema Nachhaltigkeit, zunehmend an Bedeutung und bietet viele Vorteile zur Unterstützung nachhaltiger Unternehmen. Dabei sollen immer mehr Geräte zu intelligenten Geräten gewandelt werden um eine Integration in ein Informationsnetzwerk zu gewährleisten. Dort können gesammelte Daten sinnvoll analysiert und genutzt werden, wodurch viele Bereiche effizienter gestaltet und viele Handlungen erleichtert werden können.
Aufbauend auf diesen zwei Themengebiete werden, im weiteren Verlauf dieser Arbeit, IoT- Technologien vorgestellt, die der Unterstützung, in den Bereichen Ökologie, Ökonomie und Soziales, von Unternehmen dienen. Zu den aufgezeigten Technologien werden anschließend Beispiele präsentiert und, wenn vorhanden, auch die jeweiligen Anbieter.
Da eine Nutzung von IoT-Technologien nicht nur von Vorteil ist, sondern auch Herausforderungen mit sich bringt, werden diese abschließend aufgezeigt. Diesen Herausforderungen gilt es sich seitens der Unternehmen, der Gesellschaft und auch der Politik zu stellen, um eine effiziente Nutzung zu ermöglichen.
Diese Arbeit erarbeitet einen Vergleich verschiedener medizinischer Medikamenten-Dispenser. Ein Medikamenten-Dispenser ist eine Vorrichtung, die es erlaubt von einer größeren Menge Medikamente, eine kleinere zu entnehmen. Um den Vergleich durchzuführen wurden 15 Anforderungen an diese Dispenser gefunden. Der Einnahmeerleichterung sind die Anforderungen "Organisation", "Erinnerung" und "Ergonomie" zugeordnet. Zur Compliance, also Therapietreue, gehören "Compliance", "Anpassbarkeit", "Selektivität", "Persistenz", "Funktionalität", "Richtigkeit" und "Spezifität/Sensitivität". Damit stellt diese Kategorie die meisten Anforderungen. Die Kategorie Aufbewahrung sammelt "Hygiene", "Darreichungsformen" und "Robustheit". Schließlich wurden die Anforderungen "Übersichtlichkeit" und "Datenschutz" den sonstigen Anforderungen zugeordnet. Anschließend wurden verschiedene Dispenser-Konzepte zunächst vorgestellt und darauf auf die Erfüllung der Anforderungen hin analysiert. Es wurden folgende Konzepte analysiert: Tablettendose, Wochendispenser, Blister, Schlauchbeutel, MEMS, OtCM, elektronischer Dispenser, App. Nach der Analyse konnten die Dispenser miteinander verglichen werden. Es stellte sich heraus, dass alle Konzepte Mängel aufweisen. Daher entwickelte der Autor ein eigenes Konzept, welches alle Anforderungen bis auf zwei gut bis sehr gut erfüllt. Damit stellt es das mächtigste Konzept dar.
Diese Bachelorarbeit wurde bei der Rasselstein GmbH in Andernach, dem größten Weißblech produzierenden Standort der Welt, durchgeführt. Sie ist zurzeit im Begriff, ein systematisches, einheitliches Geschäftsprozessmanagement einzuführen. Im Zuge dessen wurden im Rahmen dieser Arbeit ausgewählte Massenprozesse aus dem Office-Bereich zunächst durch die Nutzung verschiedener Modellierungssprachen erfasst. Es handelt sich hierbei um Dienstleistungsprozesse, die sich durch ihr vielfaches Auftreten in der Büroumgebung besonders zum Steuern und Überwachen eignen. Der Einsatz zweier Sprachen begründet sich durch die Tatsache, jeweils differenzierte Aspekte hervorheben zu können, was zu einer umfänglichen, multiperspektivischen Gesamtdarstellung der Prozesse führt. In einem nachfolgenden Schritt wurden diese Prozesse ausführlich mit Blick auf Verbesserungspotenziale analysiert, Schwachstellen entfernt und optimierte Prozesse im Sollzustand geschaffen. Es wurde dadurch beispielhaft aufgezeigt, wie Massenprozesse im Office-Bereich in einem international tätigen Industrieunternehmen untersucht werden können. Besonders durch die Aufstellung eines, aus den gewonnenen Erkenntnissen abgeleiteten, Modells soll ein wissenschaftlicher Beitrag auf dem Forschungsgebiet der Büroprozesse geleistet werden. Neben einer daraus resultierenden Unterstützung der Arbeiten der Forschungsgruppe Betriebliche Anwendungssysteme der Universität Koblenz-Landau wurde damit ebenfalls ein Beitrag für die Rasselstein GmbH generiert. Durch die Arbeiten auf dem Gebiet der Geschäftsprozessmodellierung und -optimierung, unter Zuhilfenahme eines neu eingeführten, adäquaten Prozessmanagementtools, konnten Ergebnisse erzielt werden, die von der Unternehmung für nachfolgende Projekte genutzt werden. Die Erstellung eines umfangreichen Grundlagenkapitels diente einerseits dem Zweck, bei der Rasselstein GmbH ein fundiertes Wissen über das Geschäftsprozessmanagement zu vermitteln und andererseits, besonders in ausgewählten Kapiteln, Erkenntnisse zu aktuellen Themen der Forschungsgruppe zusammenzutragen. Schließlich wurden die ausgewählten, optimierten Office-Prozesse unter dem Fokus auf die Steuerung und Überwachung derselben betrachtet. Am Beispiel der Rasselstein GmbH wurde aufgezeigt, wo Chancen, Risiken und Schwierigkeiten zur Realisierung dieser Thematik in einem Industrieunternehmen liegen.