Abt. VIII: Wirtschaftsinformatik II

Schriftliche Arbeiten

Themenvorschläge und weitere Informationen für Bachelor-, Masterarbeiten und Projektstudien.

Bachelor-, Masterarbeiten und Projektstudien

Ausgeschriebene Themenvorschläge

Bitte nutzen Sie für jedwede Anfragen ausschließlich unten zu findende Kontaktadresse

Die nachfolgende Liste enthält Themenvorschläge für Abschlussarbeiten sowie Studienprojekte und Projektstudien. Die konkrete Ausgestaltung kann und sollte mit dem Betreuer besprochen und abgestimmt werden. Selbstverständlich können die Themen im begrenzten Rahmen auch spezifischen Wünschen des Bearbeiters angepasst werden. 

Wichtige Dokumente zum Verfassen wissenschaftlicher Arbeiten am WIUS

Hinweise

Es können vom Bearbeiter auch eigene Themenvorschläge unterbreitet werden. Als Orientierungshilfe für die vom WIUS betreuten Themen können neben den Inhalten in der Lehre vor allem die Forschungsinteressen und aktuellen Dissertationsprojekte dienen. Studierenden, die ihre Abschlussarbeit mit Unternehmen (z. B. im Rahmen eines Werkstudenten- oder Praktikantenverhältnisses) schreiben möchten, wird dringend empfohlen, sich VOR dem Abschluss eines Vertrages mit dem WIUS zwecks Themenabstimmung  in Verbindung zu setzen. Eigene Themenvorschläge sind in jedem Fall in der gleichen Form vorzuschlagen wie die durch den Lehrstuhl definierten Themen.

Bei Interesse an einer Abschlussarbeit am Lehrstuhl verwenden Sie bitte unten genannte Kontaktadresse und sehen von direkten Anfragen an die Mitarbeiter ab.

Eigenen Themenvorschlägen ist ein Mini-Exposé von max. 1 Seite in Anlehnung an das Blatt zum wissenschaftlichen Arbeiten anzuhängen, welches insbesondere den Bezug zur lehrstuhleigenen Forschung herausstellt. Bitte beachten Sie bei der Anfertigung insbesondere die im Exposé obligatorischen Gliederungspunkte, die im Merkblatt beschrieben sind.

Angebotene Abschlussarbeiten

Problemstellung

Die Produktentwicklung im Kontext des Software-intensive Business steht vor der Herausforderung zwei seit Jahren voranschreitenden Entwicklungen gerecht zu werden. Einerseits gewinnen agile Prozessmodelle (z.B. Scrum) v.a. in der Softwareentwicklung, bedingt durch eine hochdynamische Umwelt und kurze Produktlebenszyklen, an Bedeutung. Andererseits führen die zunehmende Globalisierung sowie multidisziplinäre, kooperative Produktentwicklung zu geographisch verteilten Projektumgebungen. 

Diese beiden Entwicklungen stellen Wissenschaft und Praxis vor bislang unzureichend erforschte Problemstellungen. Agile Vorgehensmodelle sind in vielen Aspekten mit den Rahmenbedinungen verteiler Projektumgebungen nicht kompatibel. Beispielsweise sehen agile Vorgehensmodelle in der Regel eine persönliche, synchrone Kommunikation vor, während auf umfangreiche Dokumentation verzichtet wird. Im Gegensatz dazu implizieren verteilte Projektumgebungen eine unpersönliche, ansychrone Kommunikation (z.B. per E-Mail, Telefon-/Videokonferenzen, ...) sowie ein hohes Maß an Dokumentation.

Dieser ersichtliche Widerspruch und die damit verbundene Inkompatibilität der beiden Entwicklungen führt in der Praxis häufig zu Tailoring-Maßnahmen, sodass agile Vorgehensmodelle mit plangetriebenen Vorgehensmodellen hin zu sogenannten "hybriden Vorgehensmodellen" integriert werden. Allerdings ist Rolle des RE, v.a. bezüglich des Aufgabenbereichs der Anforderungspriorisierung, in agilen Softwareentwicklungsprojekten insbesondere im Kontext verteilter Projektumbungen bislang nur unzureichend erforscht. Es ist mitunter weitere Forschungsarbeit auf konzeptueller Ebene (bspw. durch die Entwicklung eines methodischen Ansatzes) notwendig.

Vor dem Hintegrund der aufgezeigten Problemstellung ergeben sich zahlreiche mögliche Themenstellungen für Abschlussarbeiten, die einen essentiellen Beitrag zur Forschung leisten können. Bei Interesse am aufgezeigten Themenbereich schlagen Sie bitte einen ersten Themenansatz vor, den Sie im Rahmen Ihrer Abschlussarbeit bearbeiten möchten.

Betreuer

Kleophas Model

Problemstellung

Cloud Manufacturing, entstanden im Jahr 2009, ist ein neues Paradigma in der Produktion. Die Verbreitung des  Internets, der Mannigfaltigkeit der Informations Technologie (IT), einer immer komplexer  werdenden Produktion sowie der Trendwechsel von der Massenproduktion zur Massenindividualisierung sind hierbei Beispiele aktueller Herausforderungen. Die Herausforderungen subsummieren sich über das sogenannte Ziel von TQCSEFK  (i.e., fastest Time-to-market, highest Quality, lowest Cost, best Service, cleanest Environment, greatest Flexibility, and high Knowledge). Cloud Manufacturing versucht dies zu fördern und umzusetzen. Die High-level Idee dieses Paradigmas ist das Zusammenspiel der Integration von verteilten Ressourcen (i.e. Produktionsressourcen oder Produktionsfähigkeiten) sowie die Verteilung von integrierten Ressourcen. Anders ausgedrückt: Innerhalb von Cloud Manufacturing werden diese verteilten Ressourcen in Cloud Services eingekapselt und in einer zentralisierten Art und Weise verwaltet.

Ziel der Arbeit

Ziel dieser Abschlussarbeit ist es, eine empirische Studie zum Thema Cloud Manufacturing durchzuführen. Dadurch soll der aktuelle Stand der Wahrnehmung bez. dieses Produktionsparadigmas evaluiert werden. Ist Cloud Manufacturing bekannt? Welche Herausforderungen werden aktuell mit diesem Thema verbunden? Was für Potenziale werden gesehen? Diese Studie soll innerhalb einer bestimmten Branche durchgeführt werden.

Betreuer

Robert Henzel

Problemstellung

Cloud Manufacturing, entstanden im Jahr 2009, ist ein neues Paradigma in der Produktion. Die Verbreitung des  Internets, der Mannigfaltigkeit der Informations Technologie (IT), einer immer komplexer  werdenden Produktion sowie der Trendwechsel von der Massenproduktion zur Massenindividualisierung sind hierbei Beispiele aktueller Herausforderungen. Die Herausforderungen subsummieren sich über das sogenannte Ziel von TQCSEFK  (i.e., fastest Time-to-market, highest Quality, lowest Cost, best Service, cleanest Environment, greatest Flexibility, and high Knowledge). Cloud Manufacturing versucht dies zu fördern und umzusetzen. Die High-level Idee dieses Paradigmas ist das Zusammenspiel der Integration von verteilten Ressourcen (i.e. Produktionsressourcen oder Produktionsfähigkeiten) sowie die Verteilung von integrierten Ressourcen. Anders ausgedrückt: Innerhalb von Cloud Manufacturing werden diese verteilten Ressourcen in Cloud Services eingekapselt und in einer zentralisierten Art und Weise verwaltet.

 

 

Ziel der Arbeit

Cloud Manufacturing als neue Produktionstheorie bedarf einer branchendistinktiven Analyse. Jede Branche ist anders, gegeben durch gesetzliche Regularien, eingesetzten Fertigungsverfahren oder strukturellen Vorkommnissen. Im Einklang dieser Erkenntnis wurde bereits eine theoretische und empirische Analyse in der Branche der Landmaschinen für Cloud Manufacturing durchgeführt.

Ziel dieser Arbeit ist es, die bisherigen Erkenntnisse weiter über sozialwissenschaftliche qualitative Forschungsmethoden anzureichern. Diese können bspw. Experteninterviews oder Gruppendiskussionen sein. Das resultierende Artefakt soll die bisherigen Erkenntnisse: (a) bestätigen, (b) wiederlegen und / oder (c) anreichern über Ergänzung. Die Wahl der qualitativen Forschungsmethode ist nicht trennscharf definiert, muss jedoch in den Kontext der Arbeit passen.

Betreuer

Robert Henzel

Problemstellung

Anbieter von plattformbasierten Softwarelösungen z. B. im Bereich der Betriebssysteme wie Microsoft (Desktop) oder Google und Apple (Mobile) haben in den letzten Jahren bewiesen, dass offene und auf externen Lösungen von Drittanbietern basierende Plattformen sich im Wettbewerb durchsetzen. Diese Beispiele zeigen, dass diese Unternehmen als fokale Unternehmen in einem plattformbasierten Netzwerk es geschafft haben über verschiedene Steuerungs- und Governancemaßnahmen ihr Partnernetzwerk so zu gestalten, dass es für externe Drittanbieter (Komplementoren) attraktiv ist. Dabei haben diese Plattformanbieter ihre Schnittstellen (APIs) so gestaltet, dass ihre Plattformlösungen attraktiv für externe Entwickler wurden.

Solche aus Schnittstellen bestehende Ökosysteme sind interoperabel und verbinden viele Akteure. Auf Basis der Netzwerktheorie können solche Ökosysteme "gemappt" und visualisiert werden, um neue Erkenntisse über ihre Dynamik, Einflussfaktoren und Strategien für die Ökosystemteilnehmer zu bekommen.

Ziel der Arbeit

Ziel der Arbeit ist es sich in das Design der Schnittstellen (API Management, API Lifecycle, API Evolution, API Economy) einzuarbeiten und diese anhand eines beispielhaften plattformbasierten Ökosystems (z. B. MindSphere, Azure, Predix, Cumulocity, Adamos) zu modellieren. Anschließend können Handlungsempfehlungen für Plattformanbieter oder komplementäre Akteure im Ökosystem abgeleitet werden.

Die untersuchte Branche (z. B. vernetzte Produktion, vernetzte Logistik, vernetzte Automobile, ...) wird in Absprache mit dem Betreuer festgelegt.

Betreuer

Dimitri Petrik

Problemstellung

Im Rahmen der technologischen und sozioökonomischen Veränderungen, die häufig mit den Begriffen Digitalisierung und digitale Transformation beschrieben werden, findet auch eine Veränderung bei der Produktentwicklung statt. Hybride Produkte, bspw. sog. Embedded Systems, Produkt-Service-Systeme o.ä. stellen die Produktentwicklung vor Herausforderungen, die noch über die Spezifika der jeweiligen Domäne hinaus zu beachten sind. Es ist zu erwarten, dass die weiter zunehmende Konvergenz dieser Entwicklungsbereiche diese Herausforderungen in Zukunft noch verstärken wird.

Ziel der Arbeit

Im Rahmen dieses Kontextes können verschiedene Problemstellungen bearbeitet werden. Mögliche Leitfragen und -motive für Untersuchungen in diesem Forschungsbereich können bspw. sein (nicht erschöpfend):

  • Evaluation von Methoden für die Aufgabenbereiche des Software-Produktmanagements
  • Demokratisierung des Software-Produktmanagements
  • Theoretische Betrachtung der Value Proposition Canvas nach Osterwalder
  • Welchen praktischen Herausforderungen stehen Unternehmen bei der Entwicklung digitaler Produkte gegenüber? *
  • Wie bewertet die Praxis die Bedeutung der Herausforderungen bei der Entwicklung digitaler Produkte, die in der wissenschaftlichen Literatur betrachtet werden? *
  • Welche Methoden nutzen Unternehmen bei der Produktentwicklung im Software-intensive Business bzw. zur Entwicklung hybrider Produkte? *
  • Bedeutung von Methoden wie Design Thinking und Quality Function Deployment für die Entwicklung digitaler Produkte
  • Themennahe praktische Fallstudien im Kontext der Produktentwicklung im Software-intensive Business *
  • Bewertung agiler Entwicklungsmodelle wie Scrum und Kanban für die Produktentwicklung im Software-intensive Business
  • Bewertung von Ansätzen zur Integration von Kunden und Stakeholdern in die Produktentwicklung (Co-Creation Ansätze, Crowd Sourcing..)

Mit (*) markierte Themen eignen sich insbesondere auch für die Bearbeitung im Rahmen einer praxisnahen Abschlussarbeit. Auch eigene Themenvorschläge in diesem Kontext sind willkommen.

Betreuer

Felix Schönhofen

Problemstellung

In den letzten Jahren haben erfolgreiche plattformbasierte Unternehmensgründungen wie Airbnb, Uber den Plattformbegriff populär gemacht. Dabei spielen sie bei der Digitalisierung der Industrie (Industrie 4.0, Internet der Dinge) eine wichtige Rolle. Apps und Services bringen für Kunden einen Mehrwert und werden über die vernetzten smarten Produkte erfüllt. App-Entwickler oder externe Serviceanbieter sind dabei mehrwertstiftende komplementäre Drittanbieter, auf die der Anbieter einer Plattform angewiesen ist, um eine Vielzahl an Anwendungsfällen zu bewältigen.

Die industriell eingesetzten digitalen Softwareplattformen sind meist cloudbasierte Entwicklungsplattformen. Sie ermöglichen (ähnlich wie Android, iOS oder Windows) die Entwicklung von Applikationen durch Dritte. Um die Drittanbieter zu befähigen, muss ein Plattformanbieter diverse Ressourcen bereitstellen. Diese Ressourcen werden von den Drittanbietern genutzt. Eine beispielhafte und sehr wichtige Ressource stellen Entwicklerportale dar und sollen im Rahmen dieser Arbeit erforscht werden.

Ziel der Arbeit

Das primäre Ziel der Arbeit ist es wichtige Designkriterien und Qualitätsmerkmale von Entwicklerportalen und/oder Partnerprogrammen bei Softwareentwicklungsplattformen oder industriellen IoT-Plattformen (z. B. Siemens Mindsphere, GE Predix, SAP Leonardo, Cumulocity, MS Azure, AWS IoT etc.) zu untersuchen. Als wissenschaftliche Methodik eignen sich z. B. eine systematische Literaturanalyse, sowie eine Dokumentenanalyse, um die potentiellen Qualitätsmerkmale dieser beiden Ressourcen, sowie die gängigen Lösungsmerkmale und Ausführungsvarianten aus der Praxis zu identifizieren und systematisch darzustellen. Als Endergebnis der Arbeit können Taxonomien, Ordnungsrahmen (Frameworks) und Unterkriterien (z. B. Merkmale der Ressourcen) herauskommen. Außerdem sind Metriken zur Messung des Erfolgs dieser Ressourcen ebenfalls denkbar und stellen ein weiteres valides und wertvolles Ergebnis dar.

Betreuer

Dimitri Petrik

Problemstellung

Plattformbasierte Ökosysteme im IoT oder industriellem IoT (iIoT) profitieren stark von Netzwerkeffekten. Um diese zu generieren, müssen die Plattformanbieter genügend Partner und Zwischenanbieter für  ihre IoT-Plattform zu gewinnen. Doch in der Praxis zeigt sich bisher, dass kaum ein IoT-Plattformanbieter es bisher geschafft hat, viele Partner zu gewinnen und große Ökosysteme aufzubauen, wie es im Business-to-Consumer (Apple iOS, Google Android) oder Unternehemnssoftware (SAP, Microsoft, Oracle) der Fall ist. Die empirische Aufarbeitung der Gründe für diesen IST-Zustand, sowie das empirische Mapping der IoT-Plattformen an sich bilden daher vielversprechende Forschungsrichtungen.

Ziele der Arbeit

Das Ziel dieser Arbeit basiert auf der Nutzung empirischer Methoden zur Ermittlung von neuen Erkenntnissen oder der Evaluation (Bestätigung) vorhandener Erkenntnisse (z. B. aus der Liteartur). Inhaltlich können unterschiedliche Plattformschwerpunkte erforscht werden:

  • Envelopment
  • White Labeling
  • Netzwerkeffekte
  • Preis- und Skalierungsmodelle
  • Boundary Resources
  • Ökosystemmetriken
  • Partnermanagementmaßnahmen
  • Stakeholdertypen und -muster
  • Geschäftsmodelle

Dafür können vielfältige "Werkzeuge" und Forschungsmethoden genutzt werden:

  • Interviews (halbstrukturiert, Kritische Ereignisse, Grounden Theory)
  • Evaluationsbögen
  • Dokumentenanalyse (Internetquellen, Repositories, Pressemeldungen, Slideshare)
  • Social Media Analytics (Daten aus Twitter, Xing, LinkedIn, Stackoverflow

Bei einer Evaluation ist eine Operationalisierung der Daten (mit Unterstützung des Betreuers) gewünscht und bildet den Kern dieser Abschlussarbeit. Auch Ausgangsdaten und vorangegangene Studien können vom Betreuer zur Verfügung gestellt werden.

Aktuell kann eine QCA-Fallstudienanalyse (Qualititatve Comparative Analysis) betreut und durchgeführt werden. Bei der QCA-Analyse handelt es sich um eine spannende und Operationalisierungsmethode für qualitative Fallstudien: https://www.youtube.com/watch?v=2TxtjMDpDgM

Hierfür bietet es sich an im IoT oder IIoT-Setting die Fallstudien der QCA-Analyse zu unterziehen und neue Erkenntnisse abzuleiten.

Betreuer

Dimitri Petrik

Problemstellung

Cloud Manufacturing, entstanden im Jahr 2009, ist ein neues Paradigma in der Produktion. Die Verbreitung des  Internets, der Mannigfaltigkeit der Informations Technologie (IT), einer immer komplexer  werdenden Produktion sowie der Trendwechsel von der Massenproduktion zur Massenindividualisierung sind hierbei Beispiele aktueller Herausforderungen. Die Herausforderungen subsummieren sich über das sogenannte Ziel von TQCSEFK  (i.e., fastest Time-to-market, highest Quality, lowest Cost, best Service, cleanest Environment, greatest Flexibility, and high Knowledge). Cloud Manufacturing versucht dies zu fördern und umzusetzen. Die High-level Idee dieses Paradigmas ist das Zusammenspiel der Integration von verteilten Ressourcen (i.e. Produktionsressourcen oder Produktionsfähigkeiten) sowie die Verteilung von integrierten Ressourcen. Anders ausgedrückt: Innerhalb von Cloud Manufacturing werden diese verteilten Ressourcen in Cloud Services eingekapselt und in einer zentralisierten Art und Weise verwaltet.

 

 

Ziel der Arbeit

Basierend auf einem existierenden konzeptionellen Vertrauensmodell soll ein Vignetten-Studiendesign entwickelt werden. Die sogenannte Vignetten-Studie ist eine sozialwissenschaftliche Forschungsmethode. Eine Vignette in psychologischen und soziologischen Experimenten stellt eine hypothetische Situation dar, auf die die Forschungsteilnehmer reagieren, um ihre Wahrnehmungen, Werte, sozialen Normen oder Eindrücke von Ereignissen aufzuzeigen.

Ziel ist es also zum einen, ein konzeptionelles Modell für eine Vignetten-Studie zu operationalisieren (a) sowie ein dahingehendes allgemeines Vorgehensmodell zu entwickeln (b). Das resultierende Artefakt in (a) ist somit die beispielhafte Anwendung des entwickelten Vorgehens aus (b). Das zu beschreibende Vorgehen aus (b) ist in anderen Worten eine empfohlene allgemeine Vorgehensweise bei der Konzeption der Überführung von konzeptionellen Modellen in ein spezifisches Vignetten-Studiendesign. Dies soll sodann für ein existentes Modell prozessiert werden (a) und dahingehend prototypisch umgesetzt werden.

 

Betreuer

Robert Henzel

Problemstellung

Der Lehrstuhl für ABWL und Wirtschaftsinformatik II forscht verstärkt im Bereich der Methode Quality Function Deployment (QFD) zur kundenorientierten Entwicklung von Produkten, Services und Software. Für die Anwendung dieser Methode wurde am Lehrstuhl die Software easyQFD entwickelt, die im weiteren Verlauf als browserbasierte Anwendung openQFD weiterentwickelt wurde. Bei diesem Programm bedarf es einiger Anpassungen in Kontext agiler Entwicklungsmethoden für die verteilte Softwareentwicklung.

Ziel der Arbeit

Im Rahmen der ausgeschriebenen Abschlussarbeit soll die bestehende Software in geringerem Umfang gewartet und in größerem Umfang erweitert werden. Zu den gewünschten Ergänzungen zählen insbesondere die verbesserte Möglichkeit, die Software in verteilt arbeitenden Teams asynchron einsetzen zu können. Kollaboratives Arbeiten der Stakeholder bzw. -gruppen soll hierbei im Fokus stehen. Neben der Konzepterstellung sollen auf Basis von verschiedenen Szenarien Use Cases erarbeitet und im Tool umgesetzt werden. 

Empfohlene Voraussetzungen

Java, Grundkenntnisse zu JSF/JSP wünschenswert 

Betreuer

Dr. Sixten Schockert

Problemstellung

Um komplexe Ende-zu-Ende Lösungen wie z. B. Predictive Maintenance zu erbringen müssen sich verschiedene Akteure zusammenschließen, denn kein Einzelunternehmen bringt die Vielfalt an Ressourcen und Fähigkeiten mit, um ein solch komplexes digitales Service im Kontext des industriellen Internets der Dinge (iIoT) zu erbringen. Deshalb vernetzen sich Unternehmen gern mit Partnern und traditionelle starre Lieferantenbeziehungen werden mehr und mehr durch flexible partnerschaftliche Beziehungen abgelöst. Die Partner werden sogar zu einer wichtigen "Ressource", weil interne Fähigkeiten eines Unternehmens durch die externen Fähigkeiten der Partner erweitert werden können. Die Vernetzung der Partner kann durch den Einsatz von einer gemeinsamen Technologie wie z. B. einer iIoT-Plattform (wie MindSphere, Adamos, Forcam Force, MS Azure etc) intensiviert werden. Ein Plattformanbieter kann durch ein erfolgreiches Management seiner Partner (oder gar durch das Management der Partner untereinander) Wettbewerbsvorteile erzielen. Dennoch kann über Partnermanagement als Forschungsgebiet von einer Forschungslücke sprechen, weil bislang nur wenig Forschung zu diesem Konzept (v. a. im Kontext von iIoT) existiert.

Ziel der Arbeit

Die Arbeit umfasst insgesamt zwei Ziele. Das erste Ziel der Arbeit umfasst eine konzeptionelle Arbeit rund um das Partnermanagement im iIoT Kontext. Mit Hilfe solcher wissenschaftlichen Methoden wie z. B. der systematischen Literaturanalyse oder der Bibliometrie (die Methodik wird vom Betreuer beigebracht) sollen alle existierenden Ansätze zum Partnermanagement zusammengetragen werden. Als Ergebnis ist eine Taxonomie oder eine andere Übersicht denkbar, welche alle wichtigen Ansätze und Merkmale des Partnermanagements darstellt, clustert und sinnvoll anordnet.

Beim zweiten Ziel handelt es sich um die Aufbereitung des aktuellen Ist-Zustandes der Praxis. In diesem Teil der Arbeit kann z. B. mit Hilfe der Analyse (Stichwort Mining) von Stellenanzeigen zum Partnermanagement oder Ökosystemmanagement ein Anforderungsprofil erstellt werden, um daraus relevante Merkmale des Partnermanagements abzuleiten.

Als Endergebnis der Arbeit wäre ein Abgleich der beiden Teilergebnisse aus Wissenschaft und Praxis, um ein gesamtheitliches und aktuelles Verständnis vom Konzept des Partnermanagements in plattformbasierten iIoT-Ökosystemen zu erhalten.

Betreuer

Dimitri Petrik

Problemstellung

Industriell genutzte IoT-Plattformen von solchen Anbietern wie Microsoft (Azure), Amazon (AWS IoT), Siemens (MindSphere), General Electric (Predix) oder SAP (Leonardo) haben das Ziel die Interoperabilität diverser Systeme (z. B. cyber-physische Systeme und Unternehmenssoftware wie ERP, CRM, MES) zu erhöhen und diese miteinander zu verbinden. Dabei sind solche Plattformen in der Praxis oftmals modular erweiterbar und können durch Softwaremodule oder Erweiterungen (Apps) ergänzt werden. Solche Apps können durch eine Community bzw. Drittanbieter entwickelt werden.

Für gewöhnlich nutzen externe Entwickler bestimmte Plattformrressourcen (wie z. B. die Schnittstellen, die Dokumentation etc), um auf Basis dieser Plattform Apps zu entwickeln oder Maschinen anzubinden. Dabei spielt die Qualität dieser Ressourcen einen großen Einfluss auf die Zufriedenheit der Nutzer (bzw. Entwickler) mit der Plattform und kann auch die Entscheidung des Entwicklers beeinflussen, diese Plattform seinen Kunden zu empfehlen oder nicht. Für unterschiedliche von Forschung und Praxis bereits erkannte und eingesetzte Ressourcen gibt es zahlreiche Qualitätsdimensionen und -metriken. Doch die Überwachung dieser Metriken stellt eine Herausforderung für Plattformanbieter dar.

Ziele der Arbeit

Im Rahmen dieser Abschlussarbeit soll daher ein prototypisches IT-Artfakt entwickelt werden. Mit dem IT-Artefakt soll gezeigt werden, dass die Qualitätsüberwachung (KPI-basiertes Monitoring) der Ressourcen toolgestützt erfolgen kann. Das Ziel der Arbeit ist es ein Konzept zur toolgestützten Überwachung der Ressourcen auszuarbeiten und prototypisch zu entwickeln. Funktional sollten vom Prototypen bestimmte Qualitätsdaten aufgenommen, gespeichert und z. B. in Dashboards dynamisch dargestellt werden.

Es gibt keinerlei Restriktionen zum Einsatz der Entwicklungstechnologien. Der Prototyp kann z. B. mit Node.JS und Angular entwickelt werden. Alternativ ist auch eine Webanwendung mit Python (inkl. der Dashboard-Bibliotheken) möglich. Alternativ wäre auch ein Low-Code-Ansatz möglich und die Nutzugg der entsprechenden Tools von Google, Microsoft oder Mendix ist erlaubt. Hauptsache der Prototyp stellt grundlegend Überwachungs- und Dashboardingfunktionen aus dem Konzept anschaulich dar.

Als Beispiel können Tweets oder Entwicklerforen gescrappt und die Textdaten in dem Prototypen verarbeiten und in Dashboards integriert werden. Die Anzahl der "angeschlossenen" Datenquellen an den Prototypen und ihre Art sind mit dem Betreuer verhandelbar und flexibel festlegbar, da dem Betreuer der Entwicklungsaufwand durchaus bewusst ist.

Insgesamt umfasst die Ausarbeitung die Entwicklung (Codeabschnitte und Screenshots gehören zur Ausarbeitung in die Seitenzahl rein). Neben der reinen Programmierarbeit umfasst die Abschlussarbeit noch die schriftliche Beschreibung des zu entwickelnden Konzepts, sowie die konzeptionellen Grundlagen.

Betreuer

Dimitri Petrik

Problemstellung

Das International Requirements Engineering Board (IREB) hat mit der Zertifizierung zum Certified Professional Requirements Engineering Foundation Level (CPRE-FL) einen anerkannten Standard zu grundlegenden Inhalten des RE geschaffen. Quality Function Deployment (QFD) als eine Methode zur kundenorientierten Produktplanung hat mit der ISO Norm 16355-1 ebenfalls eine internationale Standardisierung erfahren. Zu Untersuchung ist wie diese beiden Vorgaben zueinander passen, ob es z. B. Widersprüche gibt bzw. in welchen Bereichen sie übereinstimmen oder sich gut ergänzen.

Ziel der Arbeit

Unterschiede in den Inhalten von ISO 16355 und CPRE und mögliche Gründe dafür identifizieren

Betreuer

Dr. Sixten Schockert

Kooperations- und Praxisabschlussarbeiten

Problemstellung

Aktuelle Sensoren in digitalisierten Geräten und Assets sind in der Lage sehr große Datenmengen zu erzeugen. Bei der Überwachung der Spindel einer Werkzeugmaschine werden auch sog. hochfrequente Daten erzeugt. Die Speicherung und die Verarbeitung solcher hochfrequenter Daten stellen ein Problem für die traditionellen Datenbanken dar. Vor diesem Hintergrund ist der Einsatz von sog. Zeitreihendatenbanken (TSDB) sinnvoll, weil TSDBs das Ziel haben möglicht effizient Zeitreihendaten zu speichern. Die meisten Sensordaten oder auch Börsendaten sind in der Regel Zeitreihendaten.

 

Ziel der Arbeit

Das Ziel der Arbeit umfasst die Konzeption und die Durchführung eines Benchmarks für unterschiedliche auf dem Markt erhältliche Zeitreihendatenbanken. Auf dem Markt für Zeitreihendatenbanken gibt es aktuell eine Vielzahl von Anbietern und die Auswahl einer richtigen TSDB-Lösung wird zunehmend zum Problem. Um die Auswahl einer passenden TSDB zu unterstützen, sollen im Rahmen dieser Abschlussarbeit wirksame Benchmarkkonzepte mit Hilfe des Betreuer konzipiert und durch die Anwendung auf beispielhafte Datenbanken (wie z. B. InfluxDB, HarperDB, crateDB) evaluiert werden. Die Benchmarks sollen vornehmlich in den IoT-Kontext eingebettet werden, wobei die Anforderung nicht zwingend erforderlich ist.

Die Betreuung umfasst eine enge Abstimmung und HIlfe bei der Konzeption des Benchmarks. Zusätzlich hilft der Betreuuer ensprechende Lizenzen für die zu evaluierenden Datenbanken zu bekommen und stellt die nötige Hardware (z. B. ein Raspberry Pi, sowie Sensoren) für die Testzwecke bereit.

 

Betreuer

Dimitri Petrik

Anmeldung einer schriftlichen Arbeit

 

Kontaktadresse

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