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[MA] Identifikation von IIoT Anwendungen und deren Beschreibung in der Literatur für den Aufbau einer Anwendungsdatenbank

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[MA] Identifikation von IIoT Anwendungen und deren Beschreibung in der Literatur für den Aufbau einer Anwendungsdatenbank

End Date: 22.09.2020

Type: Master Thesis

Student: Simon Robert Kieweg

Die digitale Transformation erfolgreich zu meistern, stellt Unternehmen vor einer Vielzahl an Herausforderungen. Es gilt gleichzeitig relevante Marktentwicklungen im Blick zu behalten, aus einer Vielzahl an Möglichkeiten für das Unternehmen passende Lösungen zu identifizieren und im Fall von neuen Services diese im richtigen Moment und mit den richtigen Partnern auf den Markt zu bringen.

Die digitale Transformation im industriellen Kontext wird oftmals durch Anwendungsbeispiele inspiriert, veranschaulicht und diskutiert. Konkrete Nutzungspotentiale, die Abwägung von alternativ einsetzbaren Technologien, der entsprechende Kontext, aber auch notwendige Voraussetzungen und Ressourcen fließen dabei, oftmals mangels fehlender Information, nicht mit ein. Eine Übersicht über existierende Anwendungsfälle, ähnliche Problemstellungen oder ähnliche Rahmenbedingungensind dabei oft der erste Anknüpfungspunkt für potenzielle Anwender, um tiefer in die Notwendigkeit der Entwicklung eigener digitalisierter Wertschöpfungsansätze einzusteigen.

Ziel dieser Masterarbeit ist es ein solche Übersicht über IIoT-Anwendungen und ein dazugehöriges Kategorisierungsschema zu entwickeln, welches anschließend für die Entwicklung einer webbasierten Anwendungsdatenbank genutzt werden kann (webbasierte Anwendungsdatenbank nicht Teil der Abschlussarbeit).

Hierfür sollen im Rahmen einer strukturierten Literaturanalyse auf Basis von bisherigen Veröffentlichungen vielfältigster Art (wissenschaftliche Journalpaper, Monografien, Studien) der bisherige Stand der Forschung erarbeitet werden, ein geeignetes Framework zur Beschreibung von IIoT-Anwendungen identifiziert (z.B. Boyes, Hallaq, Cunningham & Watson, 2018) und mit Hilfe von Experteninterviews evaluiert werden.

Adressaten:

  • Masterstudierende der Wirtschaftswissenschaften
  • Gute Englischkenntnisse von Vorteil
  • Bearbeitung in englischer oder deutscher Sprache möglich

Bearbeitungsbeginn und -formalien:

  • Bearbeitung im Wintersemester 2019/2020
  • Bearbeitung kann auf Englisch oder Deutsch erfolgen

 

In Zusammenarbeit mit der Fraunhofer Arbeitsgruppe für Supply Chain Services (SCS)

Luxshiya Ariyanayagam

luxshiya.ariyanayagam@scs.fraunhofer.de

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, insbesondere Technische Informationssysteme

Lange Gasse 20
90403 Nürnberg
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