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Unser Sekretariat ist vorübergehend nicht besetzt. Anfragen, ob telefonisch oder per E-Mail, werden an einen Mitarbeiter weitergeleitet.

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Begleitete Abschlussarbeiten:

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  • Digital-Kompetenz politischer Entscheidungsträger in Deutschland – Eine Analyse auf Bundes- und Länderebene (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik, in Bearbeitung) Details

    Motivation

    Nicht zuletzt im Zuge der aktuellen Pandemie stellt sich die Frage nach der fachlichen Kompetenz politischer Entscheidungsträger. Dies gilt insbesondere für die mit der Digitalisierung verbundenen Herausforderung. So ist es seit langem Konsens, dass die Digitalisierung in zentralen Bereichen wie der öffentlichen Verwaltung, dem Gesundheitswesen und dem Bildungswesen das Potential hat, das Leistungsangebot zu verbessern und gleichzeitig die Kosten zu senken. Die bisher erzielten Erfolge sind allerdings bescheiden. Vor diesem Hintergrund ist diese Bachelor-Arbeit auf eine empirische Untersuchung der einschlägigen Kompetenz politischer Entscheidungsträger gerichtet. Dazu ist zunächst ein Konzept von Digital-Kompetenz zu entwerfen. Anschließend ist für Bundes- und Landesregierungen zu erheben, welches Ausmaß an Digital-Kompetenz auf den einzelnen Führungsebenen vorhanden ist.

    Literatur

    Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2012). Race against the machine: How the digital revolution is accelerating innovation, driving productivity, and irreversibly transforming employment and the economy. Lexington, Mass: Digital Frontier Press.

    Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (op. 2014). The second machine age: Work, progress, and prosperity in the time of brilliant technologies. New York: W. W. Norton & Company.

  • Digital-Kompetenz von Führungskräften in Deutschland – Eine Analyse von DAX- und TecDAX-Unternehmen (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik, in Bearbeitung) Details

    Motivation


    Die Zukunft vieler Unternehmen in Deutschland hängt von ihrer Fähigkeit ab, die Möglichkeiten der digitalen Transformation für eine Stärkung ihres Produkt- und Leistungsangebots zu nutzen. Das erfordert nicht nur Mitarbeiter mit entsprechenden Kompetenzen, sondern auch Führungskräfte, die in der Lage sind, die Potentiale der IT in differenzierter Weise einzuschätzen und für ihr Unternehmen zu nutzen. Diese Bachelor-Arbeit ist auf eine empirische Erhebung gerichtet, die alle Unternehmen im Dax und TexDAX umfasst. Dazu ist zunächst ein Konzept von Digital-Kompetenz zu entwickeln, das für Vorstandsmitglieder angemessen ist. Anschließend ist unter Rückgriff auf frei zugängliche Informationen eine Erhebung durchzuführen. Die Erhebung kann durch gezielte Interviews angereichert werden.

    Literatur

    Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2012). Race against the machine: How the digital revolution is accelerating innovation, driving productivity, and irreversibly transforming employment and the economy. Lexington, Mass: Digital Frontier Press.

    Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (op. 2014). The second machine age: Work, progress, and prosperity in the time of brilliant technologies. New York: W. W. Norton & Company.

    Pfeffer, J. (2005). Changing mental models: HR's most important task. Human Resource Management, 44(2), 123–128. doi.org/10.1002/hrm.20053

  • Machine Learning and its use in Business Firms: Opportunities and Challenges (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik, in Bearbeitung) Details

    Motivation

    Currently, arguably no technology is as much in the spotlight as machine learning. It is regarded as the game changer by many – and as an enabler of a bright future by some: "And as a result of all this, our lives will be longer, happier, and more productive." (Domingos) Unfortunately, continuing the inglorious tradition of AI research in general, machine learning of often presented as a mixture of mystification and truly impressive results. This master thesis is to contribute to demystification, of machine learning in general, and of its effect on automation in business firms in particular. To this end, it is at first required to develop a critical overview of current approaches to machine learning. Subsequently it needs to be analysed how to frame problems that cannot be automated with traditional approaches to software engineering, but that could be successfully approached by machine learning. The thesis should finally produce a framework that includes classes of managerial problems in business firms that are cases for the successful application of machine learning.

    Literature

    Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (op. 2014). The second machine age: Work, progress, and prosperity in the time of brilliant technologies. New York: W. W. Norton & Company.

    Domingos, P. (2017). The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World. London: Penguin Books Ltd.

    Murphy, K. P. (2012). Machine learning: A probabilistic perspective. Adaptive computation and machine learning series: MIT Press.

  • Digitalisierung im Handwerk: Potentiale, Ansätze zu einer methodischen Unterstützung (Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik) Details

    Motivation

    Die digitale Transformation hat traditionsreiche Branchen erschüttert und zum Niedergang großer Unternehmen geführt. Gleichzeitig sind neue, oft global tätige Unternehmen entstanden, die in atemberaubenden Tempo gewachsen sind. In dieser Situation sind viele Unternehmen gefordert, ihre Geschäftsmodelle zu überdenken, um ihre Wettbewerbsfähigkeit nicht zu verlieren oder die Digitalisierung zu nutzen, um neue Absatzmärkte zu erschließen. Im Unterschied dazu scheint das Handwerk von der Digitalisierung bisher nicht übermäßig betroffen zu sein. In dieser Bachelor-Arbeit soll untersucht werden, welche Potentiale, aber auch welche Bedrohungen die digitale Transformation für Handwerksbetriebe erkennen lässt. Dazu gehören u.a. die Klärung einschlägiger Automatisierungspotentiale sowie die Untersuchung einer möglichen Restrukturierung des Angebots, die in einzelnen Bereichen des Handwerks schon zu erkennen ist.

    Einstiegsliteratur

    Koch, S., König, S., & Wäscher, G. (2008). Lineare Optimierung für ein Zuschnittproblem in der holzverarbeitenden Industrie—Ein Anwendungsbericht. In Intelligent Decision Support (pp. 33-45). Gabler.