abgeschlossene Masterarbeiten im Fachgebiet:

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Erstellt: Sat, 13 Jul 2024 23:11:35 +0200 in 0.0757 sec


Walther, Luisa Ines;
Einsatz von Domänenwissen für Process Mining Analysen. - Ilmenau. - 71 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Masterarbeit 2023

Mit Hilfe von Process Mining analysieren Unternehmen große Mengen von Ereignisprotokollen aus IT-Systemen, um anhand der Ermittlung unbekannter Prozesse sowie versteckter Prozessinformationen eine beständige Verbesserung ihrer Geschäftsprozesse zu erreichen. Bisher beschäftigte sich die Business Process Management Community ausführlich mit der Verbesserung der Datenqualität in hoch digitalisierten, automatisierten und standardisierten Prozessen. Mit der Untersuchung der Anwendung von Process Mining auf wissensintensive, analoge und manuelle Prozesse wurde hingegen erst begonnen. Einerseits soll anhand der Integration von Domänenwissen im Process Mining versucht werden, in den aufgezeichneten Ereignisprotokollen fehlerhafte Ereignisse zu erkennen und zu korrigieren sowie auf Basis impliziter Fakten auf fehlende Ereignisse zu schließen. Das Domänenwissen kann andererseits auch dazu eingesetzt werden, um Begründungen und Erklärungen für die erzeugten Analyseergebnisse zu generieren. Für die Untersuchung, welche wissensbasierten Ansätze, insbesondere zur Integration von Domänenwissen, bereits für Process Mining Analysen existieren, wird eine systematische Literaturanalyse durchgeführt. Die Betrachtung der Chancen und Herausforderungen durch deren Einsatz erfolgt anschließend anhand einer Fallstudie. Hierfür wird der Wissensgraph-basierte Ansatz zur semantischen Prozessanalyse (KBXAI-PA) nach Füßl et al. (2022) fokussiert und Konzepte aus der vorangegangenen Literaturanalyse werden ausgewählt, umgesetzt sowie evaluiert. Mit Hilfe der Literaturanalyse konnten die sechs Konzepte der Referenz-Initialisierung, Ontologie, Prozessmodell-Initialisierung, Formalisierung anhand von Regeln und Einschränkungen, Gamification sowie Feedback zur Integration von Domänenwissen ermittelt werden. Bei der Durchführung der Fallstudie zeigte sich, dass der KBXAI-PA-Wissensgraph Defizite bei der Lesbarkeit der Verbesserungsvorschläge aufweist, welche u.a. anhand der Integration des Ontologie Konzepts überwunden werden können. Die theoretische Betrachtung der Umsetzung des Gamification-Konzepts ergab zudem, dass dieses in Zukunft zur Überprüfung der Richtigkeit des in Wissensgraphen gespeicherten Domänenwissens eingesetzt werden könnte.



Hofmann, Julian;
Entwicklung einer Unterstützungsmethode für die Auswahl von RPA-Software-Lösungen : Vergleich von Lösungen mittels standardisierter Evaluierungskriterien. - Ilmenau. - 73 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Masterarbeit 2023

Robotic Process Automation (RPA) ist eine weit verbreitete Technologie zur Automatisierung von Geschäftsprozesse. Allerdings fehlen bisher geeignete Methoden und Werkzeuge zur Auswahl einer passenden RPA-Software aus der wachsenden Anzahl an Anbietern. Daher wurde eine Literaturanalyse durchgeführt, um allgemeine Kriterien für die Softwareauswahl zu ermitteln und im nächsten Schritt auf den Kontext von RPA zu übertragen. Im Rahmen dieser Analyse wurde ein vorläufiger Katalog von Kriterien erstellt, welcher für den Vergleich von RPA-Software-Lösungen genutzt werden kann. Dieser Katalog wurde anschließend mittels Experten-Interviews hinsichtlich Praktikabilität, Plausibilität und Vollständigkeit geprüft. Das Ergebnis dieser Untersuchung ist ein evaluierter Kriterienkatalog, der insgesamt 24 Kriterien umfasst und technologische, organisatorische sowie Aspekte der Umgebung berücksichtigt.



Design Thinking : Status Quo und Handlungsempfehlungen. - Ilmenau. - 74 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Masterarbeit 2023

Design Thinking ist die systematische, iterative und nutzerorientierte Vorgehensweise zur Entwicklung innovativer Ergebnisse unter dem Einbezug interdisziplinärer Teams. In den letzten Jahren fand der Design Thinking-Ansatz auch Einzug in den Bereich der Wirtschaftsinformatik. Grund hierfür war vorallem die Nutzung des Ansatzes im Bereich der Softwareentwicklung. Ziel dieser Arbeit ist es, den aktuellen Forschungsstand des Design Thinking-Ansatzes zu beschreiben und darauf basierend Handlungsempfehlungen für die Forschung und Praxis abzuleiten. Um das Forschungsziel zu erreichen wurde eine systematische Literaturanalyse durchgeführt und die Ergebnisse mittels eines Kriterienkatalogs weiter gegliedert. Auf Grundlage der Ergebnisse konnten 14 Einsatzgebiete des Design Thinking-Ansatzes in der Wirtschaftsinformatik abgeleitet werden sowie Schwerpunkte, Zusammenhänge und Forschungslücken identifiziert werden. Der Schwerpunkt des Design Thinking-Ansatzes im Bereich der Wirtschaftsinformatik liegt im praktischen Bereich. Hier dominiert die Softwaretechnik, während der Fokus im wissenschaftlichen Bereich auf der Forschungsmethode Design Science Research liegt. Es wird empfohlen in der Softwaretechnik Frameworks auf Basis von Praxisstudien zu entwickeln und so ein gemeinsames Vorgehen zu erstellen. Im Bereich Design Science Research wird empfohlen, die Methoden des Design Thinking-Ansatz in vorhandene DSR-Vorgehensmodelle zu integrieren. Als Ausblick kann empfohlen werden, die Forschung auch auf die Rollen des Design Thinking-Ansatzes zu fokussieren, da dieser ein holistischer Ansatz darstellt. Die Erforschung der Rollen und Einbettung in Organisationen kann folglich Mehrwert bieten.



Peter, Fabian;
Potenzialanalyse eines wissensbasierten, erklärbaren KI-Ansatzes für die Interpretation von Process Mining-Modellen. - Ilmenau. - 105 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Masterarbeit 2023

Die Process Mining Methode untersucht Geschäftsprozesse auf Basis von Ereignisprotokollen eines Informationstechnologie-Systems. Die Ereignisprotokolle werden u. a. für die Konstruktion von Prozessmodellen genutzt. Anwender können die Prozessmodelle für die Interpretation und die Analyse der Ist-Prozesse verwenden. Die Prozessmodelle zeigen dem Anwender, welche Aktivitäten zu welchem Zeitpunkt geschehen. Zusätzlich können kausale Zusammenhänge für das Auftreten bestimmter Aktivitäten im Prozessmodell identifiziert werden. Trotz des Potenzials in der Nutzung der Process Mining Methode wird das Konzept in der Praxis nur teilweise als bedeutend eingeschätzt. Zur Anwendung der Methode werden Zeit und Fachkräfte benötigt. Ohne diese Faktoren kann kein Nutzen aus der Process Mining Methode generiert werden. Für die Analyse und Interpretation von Geschäftsprozessen können wissensbasierte, erklärbare KI-Ansätze verwendet werden. Füßl und Nissen (2022) entwerfen eine ontologieähnliche Wissensgraph-Architektur mit Inferenzmechanismen und maschinellen Lernansätzen als Ansatz zur Geschäftsprozessanalyse. Prozessmodelle der Notationsvorschrift Business Process Model and Notation dienen als Inputdaten. Auf Basis von explizitem Expertenwissen der Prozessanalyse und semantischen Hintergrundinformationen über Prozesse sollen Schwachstellen und Optimierungspotenziale des Prozesses automatisiert identifiziert werden. In dieser Masterarbeit werden die Potenziale und Herausforderungen für die Interpretation von Process Mining Ergebnissen mithilfe eines wissensbasierten, erklärbaren KI-Ansatzes zur Prozessanalyse untersucht. Dazu wird ein Lösungskonzept zur Interpretation von Process Mining Ergebnissen auf Basis einer Literaturrecherche und einer Fallstudie entwickelt, an einem Beispiel demonstriert und mithilfe geeigneter Testfälle und Experten evaluiert. Das finale Lösungskonzept enthält sieben Schritte, um aus Ereignisprotokollen Interpretationsreports zu generieren. Die Ereignisprotokolle werden durch die Process Mining Methode verarbeitet. Die Process Mining Ergebnisse werden aufbereitet und mithilfe des Geschäftsprozessanalyseansatzes von Füßl und Nissen (2022) analysiert und interpretiert. Im letzten Schritt wird dem Anwender ein Interpretationsreport in Form eines Question-Answering-Dialogs bereitgestellt.



Heringklee, Stefan Horst;
Gestaltung von Erklärungsschnittstellen für interaktives maschinelles Lernen am Beispiel von iKnow BPA. - Ilmenau. - 83 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Masterarbeit 2022

Die Entscheidungen einiger Modelle des maschinellen Lernens (ML) sind für die Nutzer nicht immer verständlich und nachvollziehbar. Erklärbares maschinelles Lernen zielt darauf ab, die Entscheidungen eines ML-Modells für die Nutzer erklärbar zu machen. Beim interaktiven maschinellen Lernen können die Nutzer mit den Ergebnissen des ML-Modells interagieren und damit die ML-Ergebnisse anpassen. iKnow BPA ist ein ML-Algorithmus-basierter Ansatz für die automatisierte Prozessanalyse. Hierbei werden die Schwachstellen und geeigneten Verbesserungsmaßnahmen eines importierten BPMN-Modells ausgegeben. Dennoch verstehen die Nutzer nicht, warum die iKnow-BPA diese Schwachstellen identifiziert hat, warum diese Verbesserungsmaßnahmen ermittelt wurden, ob sie den Entscheidungen vertrauen können und wie sie sie korrigieren können. Eine Erklärungsschnittstelle kann verwendet werden, um dem Nutzer die Ergebnisse eines ML-Modells auf erklärbare Weise zu präsentieren, indem der Entscheidungsprozess offengelegt wird. Die Forschung zur Entwicklung einer Erklärungsschnittstelle befindet sich noch in einer frühen Phase. In dieser Arbeit wurden zwei Forschungsfragen untersucht und beantwortet. Forschungsfrage 1 lautet: Wie können Erklärungsschnittstellen im Zusammenhang mit interaktivem maschinellen Lernen gestaltet werden, um KI-Ergebnisse zu erklären und auf Basis von Nutzerfeedback stetig zu verbessern? Forschungsfrage 2 lautet: Welche Gestaltungsoptionen eignen sich zur Entwicklung einer Erklärungsschnittstelle für die Prozessanalyse mit Hilfe von iKnow BPA? Zur Beantwortung von Forschungsfrage 1 wurde eine umfangreiche Literaturrecherche durchgeführt. Es wurden 28 interaktive Erklärungsschnittstellen identifiziert, charakterisiert und abgegrenzt. Aus diesen Komponenten wurde ein Kriterienkatalog für die Gestaltung einer interaktiven Erklärungsschnittstelle abgeleitet. Anschließend wurde dieser Kriterienkatalog zur Entwicklung einer Erklärungsschnittstelle für iKnow BPA verwendet. Der entwickelte Prototyp der Erklärungsschnittstelle für iKnow BPA wurde durch sechs Experteninterviews bewertet, wobei geeignete Verbesserungsmaßnahmen abgeleitet werden konnten. Durch die vorangegangenen Ausführungen konnte Forschungsfrage 2 beantwortet werden. Abschließend wurden die Ergebnisse der Arbeit zusammengefasst, ihre Grenzen aufgezeigt und ein Ausblick auf zukünftige Forschung gewagt.



Talia, Vladimir;
Heatmap der Datenqualität. - Ilmenau. - 94 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Masterarbeit 2022

Im heutigen Marktumfeld erkennen immer mehr Unternehmen die Rolle von Daten als wichtiger Vermögenswert, potenzieller Innovationstreiber und Mittel zur Sicherung eines Wettbewerbsvorteils auf dem Markt an. Im Big-Data-Zeitalter nimmt der Datenfluss in großen Unternehmen stetig zu. In diesem Zusammenhang steigt die Komplexität sowohl der Gewinnung relevanter Informationen aus dem Datenfluss als auch der Bewertung ihrer Qualität an. Die vorliegende Arbeit präsentiert eine umfassende Analyse der Anforderungen an das Datenqualitätsmanagement, Branchenspezifika und Barrieren, denen große Unternehmen beim Datenqualitätsmanagement gegenüberstehen. Die identifizierten Problempunkte und Verbesserungsmöglichkeiten des Datenqualitätsmanagements legten den Grundstein für die Entwicklung der technischen Anforderungen an eine BI-Anwendung “Heatmap der Datenqualität”, die den Prozess der Qualitätsbewertung von den im Data Lake eines Unternehmens aggregierten Daten automatisiert. Die Anwendung trägt zur Verbesserung von Datenqualitätsmanagementprozessen, Erhöhung der Transparenz des Datenqualitätsniveaus und Sensibilisierung der Mitarbeiter für den Zustand der Datenqualität in einem Unternehmen bei. Die Umsetzung der vorgeschlagenen Lösung wird im Rahmen der Fallstudie am Beispiel einer großen russischen Ölgesellschaft demonstriert. Die während der Arbeit durchgeführte Analyse der Spezifika des Datenqualitätsmanagements in Großunternehmen zeigt die Bedeutung und Relevanz der Anwendung für alle Unternehmen, die vor der Aufgabe stehen, die Qualität großer Datenmengen zu bewerten, die Transparenz der Datenqualität zu erhöhen und die Effektivität der datenbasierten Entscheidungsfindung zu steigern.



Joksch, Niklas;
Consulting after Corona : pandemiebedingte Veränderungen in der Unternehmensberatung in Deutschland. - Ilmenau. - 235 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Masterarbeit 2022

Die Unternehmensberatung in Deutschland war vor dem Jahr 2020 typisches People-Business. Der größte Teil der Beratungsleistungen basierte auf Face-to-Face-Beratung in Präsenz beim Kunden vor Ort. Evolutionäre Formen der digitalen Transformation galten für das Geschäftsmodell relevanter als disruptive. Digitale Geschäftsmodelle waren in der deutschen Consulting-Branche kaum zu finden. Mangelnde Nachfrage und Akzeptanz der Kunden stellten die größten Hindernisse der Virtualisierung dar. Mit der COVID19-Pandemie ergab sich eine potenzielle Ursache für eine disruptive Veränderung in der Unternehmensberatung. Kontakt- und Reisebeschränkungen, sowie Homeofficepflicht erschwerten den persönlichen Kontakt im People-Business. Aufgrund der Einschränkungen wurden Veränderungen in den Beratungsprozessen an der Kundenschnittstelle und organisationsintern im Arbeitsalltag der Berater erwartet. Zur Untersuchung der pandemiebedingten Veränderungen und der Prognosen des zukünftigen Bestehens dieser, wurde eine empirische Untersuchung nach der Mixed Method durchgeführt. Durch die Verknüpfung von quantitativer Erhebung in Form eines Online-Fragebogens mit der qualitativen Erhebung, in Form von Experteninterviews, wurden repräsentative Ergebnisse einer größeren Stichprobe mit vertiefenden, detaillierten Erfahrungen und Prognosen der Experten ergänzt. Die Stichprobe umfasste 155 Teilnehmer des Fragebogens und 20 Experteninterviews und entsprach annährend den marktüblichen, soziodemografischen Merkmalen. Die Auswertung der Umfrage erfolgte über deskriptive Analysen und Gruppenvergleiche. Für die Experteninterviews wurde eine auf Aussagen basierte inhaltlich strukturierende qualitative Inhaltsanalyse durchgeführt. An der Kundenschnittstelle konnte eine Virtualisierung der Kommunikation festgestellt werden. Der Anteil von Remoteberatung stieg durch die Pandemie deutlich. Weitere Virtualisierungsformen und Geschäftsmodelle des virtuellen Beratungsgeschäfts wurden selten eingesetzt. Neben Effizienz- und Effektivitätsvorteilen der Remoteberatung wurden Nachteile vor allem in der sozialen Beziehung zwischen Beratern und Kunden gesehen. Zukünftig wird für das Beratungsgeschäft deshalb eine Mischform aus Präsenz- und Remoteberatung erwartet. Die Belastung der Berater nahm durch die Remotearbeit zu. Mobiles Arbeiten hat sich als Arbeitsform etabliert und es wird eine Umgestaltung der Büros zu Begegnungsstätten erwartet. Für die Führung virtueller Teams ergeben sich einige neue Herausforderungen.



Wender, Sebastian;
Consulting after Corona : UK. - Ilmenau. - 143 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Masterarbeit 2022

Diese Masterarbeit beschäftigt sich mit den Auswirkungen der Corona-Pandemie auf die Beratungsbranche im Vereinigten Königreich. Dazu wurde sowohl eine quantitative Untersuchung mittels eines Fragebogens durchgeführt, als auch eine qualitative Untersuchung mittels eines leitfadengestützten Interviews. Die Erkenntnisse daraus wurden in drei großen Kategorien zusammengefasst. Die erste Kategorie beschäftigt sich mit den verwendeten virtuellen Technologien. Auf diese Weise ist z.B. ein Zuwachs bei der Nutzung von virtuellen Kommunikationsmitteln wie Zoom und Microsoft Teams zu sehen. Aber auch virtuelle Whiteboards wie Miro erfreuen sich großer Beliebtheit. Die interne Organisation der Unternehmensberatung wird im Rahmen der zweiten Kategorie thematisiert. Dadurch ist zum Beispiel eine Abnahme der Bürofläche zu sehen. In der letzten Kategorie ging es um soziale Aspekte. Hier gab es keine eindeutigen Erkenntnisse in Bezug auf Loyalität zum Arbeitgeber oder das Teamgefühl. Zuletzt wurde ein Vergleich mit den Auswirkungen der Corona-Pandemie auf den deutschen Beratungsmarkt durchgeführt.



Westphal, Leo;
Inhouse Consulting : Status Quo und Perspektiven. - Ilmenau. - 78 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Masterarbeit 2022

Megatrends in der Wirtschaft, wie die Globalisierung und Digitalisierung, haben zu einer enormen Intensivierung des Wettbewerbs geführt und zwingen Unternehmen zunehmend, sich laufend an neue Marktveränderungen anzupassen, um die eigene Wettbewerbsfähigkeit sicherzustellen. Hierfür benötigtes Knowhow und Personalkapazitäten sind jedoch nicht immer vorhanden. Eine Möglichkeit, diesen Limitationen entgegenzuwirken, ist die Beauftragung von externen Beratern zur gezielten Unterstützung der eigenen Transformationsprozesse. Die dadurch steigende Nachfrage für Beratungsleistungen sowie damit verbundene Beratungsausgaben führten bereits vor Jahrzehnten zu Überlegungen, unternehmensinterne Beratungskapazitäten aufzubauen. In Deutschland kam es bereits in den 1990ern zu zahlreichen Gründungen interner Beratungseinheiten. Dennoch erhielt das Thema Inhouse Consulting bis heute nur wenig Aufmerksamkeit im wissenschaftlichen Diskurs, insbesondere mangelt es seit Jahren an empirischen Untersuchungen. Die vorliegende Arbeit leistet einen Beitrag, diese Forschungslücke zu schließen. Basierend auf einer Literaturanalyse werden wichtige theoretische Grundlagen des Inhouse Consulting erläutert sowie interne und externe Unternehmensberatung gegenübergestellt. Auf Basis der Literatur sowie früherer Studien zum Inhouse Consulting wurde zudem eine empirische Studie unter Inhouse Beratungen durchgeführt. Ziel dieser war es, den Status Quo im Inhouse Consulting in Bezug auf Aspekte wie die Mitarbeiter- und Organisationsstrukturen, die Verrechnungsmodelle, die Themenschwerpunkte und die Digitalisierung zu erheben. Die Arbeit schließt mit einer Diskussion der Ergebnisse ab, in welcher stellenweise auch ein Bezug zu früheren Studien über Inhouse Consulting sowie zu Studien zum externen Beratungsmarkt hergestellt wird.



Kohrt, Peter;
IT-Innovationsmanagement : Status quo und Perspektiven. - Ilmenau. - 171 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Masterarbeit 2022

Innovationen haben für Unternehmen aufgrund des zunehmend globalen Wettbewerbs, raschen technologischen Entwicklungen, der digitalen Transformation und sich ändernden Kundenwünschen eine hohe Bedeutung. In diesem Zusammenhang sind die optimale Gestaltung und Steuerung des IT-Innovationsmanagements im Unternehmen als ein Ausgangspunkt für die Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit von besonderem Interesse. Dies wird durch die vorliegende Arbeit untersucht. Dazu werden zunächst die Grundlagen und Vorüberlegungen im Zusammenhang mit den Begriffen Innovation und Management dargestellt. Zusätzlich werden Herausforderungen in der Unternehmenspraxis betrachtet, um einen Eindruck darüber zu gewinnen, durch welche Eigenschaften sich ein potenziell erfolgreiches IT-Innovationsmanagement auszeichnet und welche Aspekte ein entsprechender Vorschlag berücksichtigen sollte. Im Anschluss daran, werden die über eine Literaturanalyse identifizierten, bereits existierenden Konzepte beschrieben und unter Verwendung eines, im Rahmen dieser Arbeit erstellten, Kriterienkatalogs bewertet. Aufbauend auf dieser Bewertung und unter Einbeziehung aktueller Entwicklungen in der Forschungsliteratur wird ein neues bzw. erweitertes Framework für das IT-Innovationsmanagement erarbeitet. Das neue und holistische Framework bietet Unternehmen Struktur und Orientierung für eine systematische Generierung und Umsetzung von Innovationen. Es zeigt zudem den aktuellen Stand der Forschung auf und kann als Ausgangspunkt für weitere Forschungsarbeiten dienen.