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Smart IoT & Mobile Business

Übersicht

Unser Arbeitsgebiet Smart IoT & Mobile Business beschäftigt sich mit den Auswirkungen von IoT-Projekten und mobilen Applikationen auf Unternehmen in den Bereichen Digitalstrategie & Geschäftsmodell, Marketing & Vertrieb sowie Forschung & Entwicklung. Wir betrachten beide Themen von einer Innovationsmanagement Linse. Im Fokus von IoT steht die Frage wie Unternehmen mit Hilfe von smarten Produkten ihre Prozesse effizienter gestalten können und datenbasierte Geschäftsmodelle umsetzen können. Bei Mobile Business geht es darum nutzer-, nutzen-, und nutzungsorientierte Applikationen für mobile Endgeräte zu entwickeln.


Projekte

IoT Sales Channels für den Deutschen Markt

Avelon ist seit 19 Jahren im IoT-Bereich tätig und ein Pionier auf dem Gebiet der Raumklimasensorik. Bisher war Avelon hauptsächlich auf dem Schweizer Markt aktiv und möchte nun in den DACH-Raum expandieren. Das studentische Team hat im Projekt zunächst den deutschen Markt, v.a. den technischen Gebäudeausrüstungsprozess untersucht. Darauf aufbauend wurden relevante Zielgruppen analysiert und die idealen Sales Channel für einen schnellen und nachhaltigen Eintritt in den deutschen Markt entwickelt.


Ansprechsperson

Christian Marheine



SnOWL – Mobile Lernapp für Bergbahnmitarbeitende

TMC-Enluf bietet digitale, mobile Lösungen im alpinen Tourismus. Gerade im Winter gibt es viele Saisonarbeitende. Jedes Jahr werden in Skigebieten ca. 70% des Bergbahn-Personals neu angelernt. Im Projekt wurde das "Mock-up" einer Mobile Learning App entwickelt, um durch Feedback der Anwender mit diesem Minimum Viable Product (MVP) weitere Iterationen durchlaufen und SnOWL mit individuellen Inhalten füllen zu können. Wichtige Gestaltungsziele waren, dass sich Mitarbeitende Soft-Skills aneignen und dass die App nicht als Schulungslösung empfunden wird. Als Grundlage für eine motivierende User Experience und anhaltende Nutzung wurden aus weltweit erfolgreichen Apps für die Themen: "Gaming, Sport Tracking, Lernen" sowie Verfolgen von Zielen und Aneignen von neuen Gewohnheiten (wie z.B. Meditieren) insgesamt 15 App Design Patterns als Empfehlung insbesondere für Funktionen und Navigation abgeleitet. In das MVP flossen davon bereits 8 ein.


Ansprechsperson

Prof. Dr. Andrea Back



Artificial Intelligence (AI) Enterprise Use Cases

Studien haben aufgedeckt, dass viele bestehende Unternehmen in Deutschland künstliche Intelligenz bisher gar nicht oder in nur geringem Umfang einsetzen. Der Lehrstuhl hat basierend auf diesen Erkenntnissen eine eigene Studie aufgesetzt, die die aktuellen KI-Anwendungen in schweizerischen Unternehmen untersucht und analysiert. Ziel des Projektes war es, durch Interviews mit führenden Schweizer Unternehmen den aktuellen Reifegrad von KI-Anwendungen in der Schweiz abzubilden, Use Cases zu identifizieren und dabei Best Practices sowie Gründe für das Scheitern von KI-Anwendungen zu verstehen. Die Erkenntnisse des Projektes sollen interessierten Unternehmen als Hilfestellung für die Implementierung zukünftiger KI-Projekte dienen sowie im universitären Kontext als einheitliche Wissensgrundlage dienen.


Ansprechsperson

Prof. Dr. Andrea Back



Mobile Innovation im Automotive-Bereich

Das Ziel des Projektes war, die App-Strategie von Audi zu evaluieren und Handlungsempfehlungen auszuarbeiten. Dafür wurden einerseits die Mobile Apps unterschiedlicher Automobilhersteller hinsichtlich Funktionen, User Journey und Prozesse untersucht und weitere branchenübergreifende Best-Practices analysiert. Andererseits wurden die relevanten Trends für die Automobilbranche und insbesondere auch Technologietrends beleuchtet und deren Auswirkungen auf die App-Strategie von Audi definiert, woraus dann die Strategieempfehlungen resultierten.


Ansprechsperson

Prof. Dr. Andrea Back



Wirtschaftlichkeit verschiedener IoT Cloud Plattformen – IoT bei der Post CH

Das Projekt befasst sich mit der Analyse und dem Vergleich der Betriebskosten verschiedener IoT Cloud Plattformen. Konkret werden die Lösungen der Anbieter Microsoft Azure, IBM Watson und Amazon Web Services anhand zweier vorgegebener Use Cases der Schweizer Post im Detail untersucht. Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines variablen Excel Tools, das die Berechnung verschiedener Szenarien ermöglicht und dabei hilft, die Hauptkostentreiber der untersuchten Anbieterlösungen zu identifizieren. Die Erkenntnisse des Projekts sollen als Grundlage für den Aufbau einer kosteneffizienten IoT Plattform Architektur der Schweizer Post dienen.


Ansprechsperson

Christian Marheine


Publikationen

Spurred by the internet of things, industry firms are increasingly establishing platforms that animate an ecosystem of external actors to provide complementary offerings. But why do independent firms decide to join these ecosystems and to become complementors? The goal of this study is to disentangle their motivational factors in the context of the industrial internet of things. A theoretical framework is developed a priori based on the knowledge-based view of the firm and complementary logics. The framework is empirically explored using a case study design. Our results indicate that financial, technology, and knowledge gains positively influence the decision of complementors to join the ecosystem. Yet, our interviews reveal relative differences in motivations based on complementors’ uncertainty. Our findings contribute to the research on joining nascent digital platform eco-systems from a complementor perspective and the growing stream of research on industrial internet of things platforms.

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The widespread uptake of the Internet of Things spurred both software and hardware firms to compete for platform leadership. Information systems research has acknowledged that a platform’s success depends on the innovational output of its ecosystem of firms. However, the question whether platform owners should coordinate these firms through cooperative or competitive strategies to create complementary applications remains unaddressed. To address this gap, an exploratory, multiple case study of four German companies with IoT platforms was conducted. Five of the six governance strategies derived from the literature were confirmed: opening, alliancing, coring, entering, and pricing. In these strategies, 19 distinct governance mechanisms and their positive or negative effects were identified. The findings contribute to research on business-to-business platforms by demonstrating that cooperation between platform owners and complementors represents the dominant meta-level strategy in IoT platforms.

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While the generativity of digital platform ecosystems has been studied extensively in many business-to-consumer domains, research on the novel phenomenon of IIoT platforms is sparse. The peculiarities of IIoT platform ecosystems are a double-edged sword: On the one hand, the heterogeneity of actors and devices leads to high generative potential. On the other hand, the resulting complexity can impede its realization. Even though generativity is often seen as a platform’s inherent characteristic, our study suggests that it must be driven deliberately in complex domains like the IIoT. As initial results of a theory elaboration case study, we propose two modes that drive generativity in the form of a virtuous cycle by moving from abstraction of individual solutions to concretization of generic modules and vice versa. Our final results will contribute to extant literature on generativity in complex digital platform ecosystems and provide valuable insights for practitioners in the IIoT domain.

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Getrieben durch Technologietrends wie das Internet der Dinge und günstigere Sensorik zielen Industrieunternehmen zunehmend darauf ab, aus den eigenen Daten und Analyseverfahren neue, innovative Produkte und Dienstleistungen zu schaffen. Durch den Einsatz von vernetzen Geräten und entsprechender Software entstehen häufig individuelle IoT-Lösungen mit denen sich Unternehmen im Markt differenzieren wollen. Doch wo liegen die Kernunterschiede zwischen verschiedenen IoT-Lösungen und welches Innovationspotenzial geht mit ihnen einher? Auch die Literatur gibt wenig Aufschluss über diese Frage. Basierend auf der Untersuchung 18 bereits existierender Reifegradmodelle sowie 5 Experteninterviews identifizieren wir vier Schlüsseldimensionen, (1) Datenquelle, (2) Datenziel, (3) Datenanalyse und (4) Datenbasierte Transformation, die mit ihren vier Ausprägungen das Innovationspotenzial verschiedener Enterprise IoT-Lösungen beschreiben. Auf Basis dieser Ergebnisse leiten wir ein Innovationsstufenmodell ab, das Unternehmen dabei hilft das Innovationspotenzial Ihrer IoT-Lösung zu erkennen und weitere Ausbaustufen aufzeigt. Im Anschluss demonstrieren wir die Anwendung des Modells, indem wir es zur Klassifizierung von zwei IoT-Lösungen aus Industrieunternehmen benutzen. Dabei schließen wir einerseits die konzeptionelle Lücke mit einem Modell, das Aussagen über den Einfluss von IoT auf Unternehmensinnovation macht, und bieten der Praxis ein konkretes Werkzeug, um Managementaufgaben im Zusammenhang mit der Entwicklung neuer und innovativer Produkte und Dienstleistungen zu unterstützen.

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Lehre