000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft
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Institute
Service in der Investitionsgüterindustrie wird heutzutage in der Regel immer noch manuell und vor Ort beim Kunden ausgeführt. Dazu braucht es qualifizierte Service-Techniker:innen, die über das nötige Produkt- Prozesswissen verfügen. Für kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) der Investitionsgüterindustrie stellt insbesondere die Internationalisierung eine Herausforderung dar, da qualifizierte Service-Techniker:innen eine rare Ressource sind. Es gilt sie möglichst effektiv und effizient einzusetzen. Zu diesem Zweck wurde im Rahmen des SerWiss-Projektes eine Lösung entwickelt, die es KMU ermöglicht, service-rele-
vantes Wissen effizient zu generieren, zu strukturieren und am Point-of-Service bereitzustellen sowie im Rahmen geeigneter Geschäftsmodelle zu vermarkten. Im Beitrawird erläutert, wie sich dieses erfasste Wissen als kundenorientiertes Wertangebot einsetzen und erlöswirksam in entsprechenden Geschäftsmodellen umsetzen lässt.
Die stetig steigende Digitalisierung von Kommunikation und Interaktion ermöglicht eine immer flexiblere und schnellere Erfassung und Ausführung von Aktivitäten in Geschäftsprozessen. Dabei ermöglichen technologische und organisatorische Treiber, wie beispielsweise Cloud Computing und Industrie 4.0, immer komplexere organisationsübergreifende Geschäftsprozesse. Die effektive und effiziente Einbindung aller beteiligten Menschen (z.B. IT-Experten, Endanwender) ist hierbei ein entscheidender Erfolgsfaktor. Nur wenn alle Prozessbeteiligten Kenntnis über die aktuellen Geschäftsprozesse besitzen, kann eine adäquate Ausführung dieser sichergestellt werden. Die notwendige Balance zwischen Flexibilität und Stabilität wird durch die traditionellen Methoden des Geschäftsprozessmanagements (GPM) nur unzureichend gewährleistet. Sowohl aktuelle Forschungen als auch anwendungsbezogene Studien stellen die unzureichende Integration aller Beteiligten, deren fehlendes Verständnis und die geringe Akzeptanz gegenüber GPM dar. Die Dissertation, welche im Rahmen des anwenderorientierten Forschungsprojekts „BPM@Cloud“ erstellt wird, befasst sich mit der Erarbeitung einer neuen Methode zum agilen Geschäftsprozessmanagement auf Basis gebrauchssprachlicher (alltagssprachlicher, fachsprachlicher) Modellierung von Geschäftsprozessen. Die Methode umfasst drei Bestandteile (Vorgehensweise, Modellierungssprache, Softwarewerkzeug), wodurch eine ganzheitliche Unterstützung bei der Umsetzung von GPM Projekten sichergestellt wird. Durch die Adaption und Erweiterung von agilen Konzepten der Softwareentwicklung wird die Vorgehensweise zum iterativen, inkrementellen und empirischen Management von Geschäftsprozessen beschrieben. Des Weiteren wird eine Modellierungssprache für Geschäftsprozesse entwickelt, welche zur intuitiven, gebrauchssprachlichen Erfassung von Geschäftsprozessen angewendet werden kann. Die Implementierung eines Software-Prototyps ermöglicht des Weiteren die direkte Aufnahme von Feedback während der Ausführung von Geschäftsprozessen. Die drei sich ergänzenden Bestandteile – Vorgehensweise, Sprache und Software-Prototyp – bilden eine neuartige Grundlage für eine verbesserte Erfassung, Anreicherung, Ausführung und Optimierung von Geschäftsprozessen.
Die Erholung unseres Körpers und Gehirns von Müdigkeit ist direkt abhängig von der Qualität des Schlafes, die aus den Ergebnissen einer Schlafstudie ermittelt werden kann. Die Klassifizierung der Schlafstadien ist der erste Schritt dieser Studie und beinhaltet die Messung von Biovitaldaten und deren weitere Verarbeitung. Das non-invasive Schlafanalyse-System basiert auf einem Hardware-Sensornetz aus 24 Drucksensoren, das die Schlafphasenerkennung ermöglicht. Die Drucksensoren sind mit einem energieeffizienten Mikrocontroller über einen systemweiten Bus mit Adressarbitrierung verbunden. Ein wesentlicher Unterschied dieses Systems im Vergleich zu anderen Ansätzen ist die innovative Art, die Sensoren unter der Matratze zu platzieren. Diese Eigenschaft erleichtert die kontinuierliche Nutzung des Systems ohne fühlbaren Einfluss auf das gewohnte Bett. Das System wurde getestet, indem Experimente durchgeführt wurden, die den Schlaf verschiedener gesunder junger Personen aufzeichneten. Die ersten Ergebnisse weisen auf das Potenzial hin, nicht nur Atemfrequenz und Körperbewegung, sondern auch Herzfrequenz zu erfassen.