Schriftliche Arbeiten

Problemstellung:

Obwohl Künstliche Intelligenz (KI) ein großes Potenzial zur Steigerung von Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit in der Industrie verspricht, gelingt es vielen Unternehmen bislang nur eingeschränkt, dieses Potenzial in der Praxis zu realisieren. Gerade in kleinen und mittleren Unternehmen ist der Einsatz von KI-basierten Assistenzsystemen nach wie vor die Ausnahme. Ein wesentlicher Grund dafür liegt in der Herausforderung, geeignete Einsatzbereiche zu identifizieren und die mit dem Technologieeinsatz verbundenen Chancen und Risiken realistisch einzuschätzen. Um KI sinnvoll und nachhaltig einzuführen, braucht es jedoch strukturierte, nachvollziehbare und praxisorientierte Bewertungs- und Einführungsansätze, die Unternehmen bei der bedarfsgerechten Entscheidungsfindung unterstützen.

Ziel der Arbeit:

Ziel der Arbeit ist es, bestehende wissenschaftliche und praxisorientierte Ansätze zur Bewertung, Auswahl und Einführung der KI-Technologie zu recherchieren, zu systematisieren und hinsichtlich ihrer Eignung für unterschiedliche Unternehmenskontexte zu analysieren. Dabei soll auch untersucht werden, inwieweit sich allgemeine Ansätze zur Technologieeinführung und -bewertung auf die KI-Technologie übertragen lassen. Darüber hinaus sollen Gemeinsamkeiten, Unterschiede sowie potenzielle Lücken und Weiterentwicklungsmöglichkeiten identifiziert werden. Auch die Frage, ob und inwiefern sich die Ansätze branchenübergreifend anwenden lassen oder domänenspezifische Anforderungen berücksichtigen, kann Teil der Analyse sein. Die Arbeit soll damit einen Beitrag zur praxisnahen Orientierung bei der Einführung von KI-Technologie leisten und aufzeigen, wie Unternehmen fundierte Entscheidungen über deren Einsatz treffen können.

Methodik:

Zur Datenerhebung können Methoden wie die systematische Analyse wissenschaftlicher Literatur sowie Experteninterviews herangezogen werden.

Betreuerin

Sarah Merz

Problemstellung

In großen Projekten mit dem Ziel zur Entwicklung von komplexen IT-Produkten bedarf es einer guten Kollaboration von mehreren, für die Produktentwicklung voneinander abhängigen, Scrum Teams. Zur Koordination der Zusammenarbeit und des Managements der Komplexität haben in den letzten Jahren agile Methoden stark an Bedeutung gewonnen. Auch im Rahmen einer agilen Transformation scheinen diese agilen Methoden bei vielen Unternehmen ein beliebtes Skalierungs- und Transformationsinstrument darzustellen.

Laut der State of Agile-Umfrage, welche die längste kontinuierliche jährliche Umfrage zu agilen Techniken und Praktiken darstellt, finden folgende Rahmenwerke häufige in der Praxis Anwendung:

• Scrum-of-Scrums/Scrum@Scale
• Scaled Agile Framework
• Disciplined Agile Delivery
• Large-Scale Scrum
• Recipes for Agile Governance in the Enterprise
• Nexus
• Spotify Model

Trotz der aktuellen und raschen Verbreitung dieser Rahmenwerke in der Praxis und den Trainingsangeboten mancher Anbieter der Rahmenwerke besteht eine große Verständnis Problematik (bspw. bezüglich der Ziele, Zecke, Anforderungen, Zielgruppen, Empfehlungen, Unterscheidungen und Gemeinsamkeiten). Auch die Forschung zeigt aufgrund der Praxisnähe der Problematik und dem späten Interesse zu wissenschaftlichen Untersuchungen in allen Bereichen zu diesen Rahmenwerken Nachholbedarf.

Ziel der Arbeit

Ziel der Abschlussarbeit ist es, nach einer gemeinsamen Einigung auf 1-3 von den oben aufgeführten Rahmenwerken, folgende Schwerpunkte zu diesen Rahmenwerken zu analysieren:

• Ziele und Zwecke der Rahmenwerke
• Wichtige Komponenten der einzelnen Rahmenwerke
• Versprochene Vorteile und Erfolgsfaktoren für die Zielerreichung
• Nachteile bzw. Herausforderungen im Rahmen der Implementierung

Methodische Vorgehensweise

• Durchführung einer Systematischen Literaturrecherche mit Fokus auf „Graue Literatur“ (Case-Studies auf Webseiten und Praktikerberichte)
• Suche und Zusammenfassung der Kernaussagen in Büchern und Artikeln von Gründern der Rahmenwerke

Wünschenswerte Vorkenntnisse

• Scrum-Kenntnisse (praktisch und/oder theoretisch)
• Interesse an agiler Softwareentwicklung
• Interesse an Rahmenwerken zur Skalierung von Agilität
• Kenntnisse mit mindestens einem der oben aufgeführten Rahmenwerke von Vorteil aber nicht erzwingend

Betreuerin

Yagmur Turhan

Problemstellung

Low Code Programmierung bildet einen alternativen Softwareentwicklungsansatz, um Mitarbeiter in Organisationen zu befähigen Applikationen zu entwickeln ohne Programmierkenntnisse zu besitzen. Damit können bspw. Experten in Fachabteilungen (sog. Citizen Developer) in die Applikationsentwicklung eingebunden werden und bspw. die Entwicklungsabteilung zu entlasten. Der Einsatz der Low Code Programmierung wird zunehmend im industriellen Kontext diskutiert, um die Mitarbeiter im industriellen Shopfloor zu befähigen. Für die Gestaltung der Low Code Programmierumgebungen stellt solch ein Einsatz ihrer Entwicklungswerkzeuge eine Verschiebung der Systemgrenze dar. Vor diesem Hintergrund ist das Ziel der Ausarbeitung eine empirische Studie unter potenziellen Nutzern der Low Code Programmierumgebunden im industriellen Shopfloor durchzuführen und sie mittels einer Umfrage nach ihren Wunschfunktionen zu fragen oder kritische Erfolgs- und Misserfolgsfaktoren bei der Nutzung von Low Code Programmierumgebungen abzufragen. Im Vorfeld der empirischen Studie wird eine ausreicehnde Durchführung einer Literaturstudie erwartet, um die Funktionen solcher Programmierumgebungen zu erfassen und in den Fragebogen einfließen zu lassen. Die Literaturanalyse wird also zur Erstellung des Datenerhebungsinstruments benötigt. Das Ziel der Erhebung ist es Anforderungen oder Gestaltungsempfehlungen an Low Code Programmierumgebungen aus der Sicht der Shopfloor-Mitarbeitenden abzuleiten.

Betreuer

Dimitri Petrik

Problemstellung

Die Qualität und Pflege von Stammdaten sind entscheidende Erfolgsfaktoren für eine bevorstehende ERP-Neueinführung und die Digitalisierung von Geschäftsprozessen. Eine hohe Datenqualität ist die Grundlage für effiziente Abläufe, verlässliche Analysen und fundierte unternehmerische Entscheidungen.

Aktuell besteht bei uns erhebliches Potenzial zur Verbesserung der Stammdatenqualität. Ziel dieser Projektarbeit ist es daher, eine solide Basis für die anstehende ERP-Transformation zu schaffen. Du sollst ein umfassendes Datenqualitäts-Assessment durchführen und darauf aufbauend eine zukunftsfähige Data Governance konzipieren und einführen. Dies stellt sicher, dass unsere Stammdaten nicht nur einmalig bereinigt, sondern auch nachhaltig auf einem hohen Qualitätsniveau gehalten werden.

Aufgaben im Detail

• Analyse: Du bewertest die bestehende Datenlandschaft und die aktuellen Prozesse der Stammdatenpflege.
• Konzeption: Du entwickelst ein systematisches Konzept für ein Datenqualitäts-Assessment und eine unternehmensweite Data Governance.
• Umsetzung: Du definierst Verantwortlichkeiten (Data Ownership), legst Standards fest und implementierst erste Prozesse zur Sicherung der Datenqualität.
• Dokumentation: Du erstellst Leitlinien und Schulungsunterlagen, um die neuen Prozesse im Unternehmen zu verankern.
• Zusammenarbeit: Du arbeitest eng mit der IT-Abteilung und verschiedenen Fachbereichen zusammen, um die Anforderungen zu verstehen und die Akzeptanz für die neuen Prozesse zu fördern.

Vorausgesetzt werden Kenntnisse im Bereich Datenmanagement, Prozessanalyse und idealerweise erste Erfahrungen mit ERP-Systemen.

Betreuer

Dimitri Petrik

Über den Praxispartner

Pajunk ist ein international agierendes und inhabergeführtes Unternehmen mit Hauptsitz in Geisingen in Süddeutschland und Vertriebsniederlassungen in den USA, Großbritannien und der Schweiz. Wir beschäftigen weltweit über 650 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter. Unser Fokus liegt in den Bereichen der Regionalanästhesie, Schmerztherapie, Neurologie, Biopsie sowie der minimalinvasiven Chirurgie.

Einsatz als Masterand (m/w/d) am Standort in Geisingen. Start, Dauer und wöchentliche Arbeitszeit sind nach Absprache möglich.

Problemstellung:

Die zunehmende Verbreitung von Elektrofahrzeugen, die aufgrund ihres Beitrags zum Klimaschutz als zukunftsweisend gelten, bringt jedoch komplexe ökologische, ökonomische und soziale Herausforderungen mit sich. Da Elektrofahrzeugbatterien bereits ab einem Kapazitätsverlust von 20% für den Einsatz in Elektrofahrzeugen ausgemustert werden, ist in den nächsten Jahren mit einem großen Anstieg ausgemusterter Batterien zu rechnen. Zur Reduktion der aus der begrenzten Batterielebensdauer resultierenden Umweltbelastungen sind Kreislaufansätze erforderlich, um die Batterien am Lebenszyklusende je nach Zustand und Konstruktionsdesign wiederaufzubereiten, wiederzuverwenden oder zu recyclen. Digitale Technologien, wie die Künstliche Intelligenz, können dabei helfen, die Wiederaufbereitung, die Wiederverwendung oder das Recycling von Batterien effizienter zu gestalten, um den Ressourcenverbrauch sowie den CO₂-Ausstoß zu reduzieren und so die ökonomischen, ökologischen und sozialen Nachhaltigkeitsziele zu erreichen. Gleichzeitig gehen damit jedoch auch Herausforderungen, wie die Systemintegration, Datenverfügbarkeit und regulatorische Anforderungen einher, die bewältigt werden müssen.

Ziel der Arbeit:
Ziel der Arbeit ist es, bestehende digitale Lösungen und Geschäftsmodelle zur Förderung der Circular Economy im Kontext von Elektrofahrzeugbatterien zu analysieren und systematisch zu bewerten. Dabei sollen sowohl die Potenziale dieser digitalen Lösungen als auch die Herausforderungen ihrer praktischen Umsetzung untersucht werden. Zur Datenerhebung können Methoden wie die systematische Analyse wissenschaftlicher und grauer Literatur, Experteninterviews sowie die Untersuchung bestehender Anwendungsfälle in der Praxis herangezogen werden. Die Ergebnisse der Arbeit sollen schließlich dabei helfen, Handlungsempfehlungen für die Weiterentwicklung und Implementierung von Batteriekreisläufen zu entwickeln sowie ein besseres Verständnis für Hürden und Voraussetzungen zu schaffen, um eine nachhaltige Nutzung und Wiederverwertung von Elektrofahrzeugbatterien zu fördern.

Betreuerin

Sarah Merz

Problemstellung
Unternehmen stehen zunehmend unter Druck, Nachhaltigkeitsaspekte transparent zu machen und regulatorische Anforderungen im Bereich Environmental, Social und Governance (ESG) zu erfüllen. Die EU-Taxonomie, die Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) sowie weitere Standards treiben die Notwendigkeit einer strukturierten ESG-Berichterstattung voran. Enterprise Software spielt hierbei eine Schlüsselrolle, da sie Daten aus unterschiedlichen betrieblichen Anwendungssystemen integriert, aufbereitet und für Berichte nutzbar macht. Bislang fehlt jedoch eine systematische Übersicht, welche Arten von Enterprise Software (z. B. ERP-Systeme, spezialisierte ESG-Lösungen, Business-Intelligence-Tools) ESG-Reporting unterstützen, wie sie sich unterscheiden und welche Anforderungen sie erfüllen müssen.

Ziel der Arbeit
Ziel der Arbeit ist es, betriebliche Anwendungssysteme für ESG-Reporting systematisch zu identifizieren, zu klassifizieren und hinsichtlich ihrer Funktionalitäten und Einsatzpotenziale zu analysieren. Dazu sollen wissenschaftliche und praxisorientierte Quellen ausgewertet sowie Anbieter- und Produktinformationen untersucht werden. Im Ergebnis soll eine Typologie von ESG-Reporting-Systemen entstehen, die Unterschiede, Gemeinsamkeiten und spezifische Stärken herausarbeitet. Auch empirische Analysen der Geschäftsprozesse und der Datenarchitekturen sind in dem Zusammenhang möglich. Die Arbeit leistet damit einen Beitrag zum besseren Verständnis der Rolle von Enterprise Software bei der Umsetzung regulatorischer Vorgaben und der Unterstützung von Nachhaltigkeitsstrategien.

Betreuer
Dimitri Petrik

Problemstellung:

Die Twin Transformation – die simultane und integrierte Transformation von Unternehmen hin zur Digitalisierung und Nachhaltigkeit – stellt eine zentrale Herausforderung für Unternehmen dar, die den Wandel zur zukunftsorientierten, ressourcenschonenden und technologisch fortschrittlichen Organisation erfolgreich vollziehen möchten. Während viele Unternehmen bereits erste Schritte in Richtung Digitalisierung und Nachhaltigkeit unternehmen, mangelt es oft an strukturierten Ansätzen zur Bewertung und Steuerung ihres Fortschritts in beiden Dimensionen. Ohne klare Kennzahlen und Bewertungsansätze fehlt Unternehmen jedoch die Möglichkeit, den Erfolg ihrer Transformationsstrategien fundiert zu analysieren und gezielt weiterzuentwickeln. Hier setzt die vorliegende Arbeit an: Sie untersucht, wie Unternehmen ihren Fortschritt in der Twin Transformation sinnvoll bemessen können, um so eine Grundlage für die strategische Weiterentwicklung und das Management der Transformation zu schaffen.

Mögliche Forschungsfragen:

Zur Untersuchung der des aufgezeigten Kontexts können folgende mögliche Forschungsrichtungen untersucht werden:

• Welche Kennzahlen und Indikatoren eignen sich zur Messung des Fortschritts in der Twin Transformation?
• Wie können Enterprise Softwaresysteme, Algorithmen oder digitale Technologien zur Twin Transformation beitragen?
• Welche Reifegradmodelle existieren bereits und worin haben diese Lücken?
• Wie können Unternehmen ihren digitalen und nachhaltigen Reifegrad im Rahmen der Twin Transformation bewerten?
• Welche Herausforderungen und Hemmnisse bestehen bei der Implementierung von Bewertungsmodellen für die Twin Transformation in Unternehmen?
• Welche Rolle spielen externe und interne Faktoren (z.B. Marktanforderungen, regulatorische Vorgaben) bei der Bewertung des Fortschritts in der Twin Transformation?
• Inwiefern können bestehende Frameworks zur digitalen Transformation oder Nachhaltigkeitsbewertung auf die Twin Transformation übertragen oder angepasst werden?

Ziel der Arbeit:

Ziel der Arbeit ist es, zu untersuchen, wie Unternehmen ihren Fortschritt in der Twin Transformation bemessen können.

Betreuer:

Kim Stuber

Problemstellung:

Die Twin Transformation – die parallele Umsetzung von Digitalisierung und Nachhaltigkeit – stellt für viele Unternehmen eine bedeutende Veränderung dar, die über technologische Anpassungen hinausgeht und tiefgreifende Auswirkungen auf Geschäftsmodelle und Innovationsprozesse hat. Diese doppelte Transformation erfordert nicht nur Investitionen in neue Technologien, sondern auch ein Umdenken in Bezug auf nachhaltige und wertschöpfende Geschäftsmodelle. Dennoch bleibt für viele Unternehmen unklar, welche konkreten Innovationspotenziale und neuen Geschäftsmodelle sich durch die Twin Transformation ergeben und wie diese strategisch genutzt werden können. Es fehlen nicht nur Untersuchungen zur Auswirkung der Twin Transformation und der dazugehörigen Legislatur auf Unternehmen, sondern auch strukturierte Ansätze, die die Entwicklung innovativer Geschäftsmodelle unterstützen.

Mögliche Forschungsfragen:

Zur Untersuchung der des aufgezeigten Kontexts können folgende mögliche Forschungsrichtungen untersucht werden:

• Wie wirkt sich die Twin Transformation auf Unternehmen aus?
• Welche digitalen Technologien oder Softwaresysteme agieren als Enabler bei der Realisierung von nachhaltigen Geschäftsmodellen?
• Welche neuen Geschäftsmodelle entstehen durch die Twin Transformation?
• Welche Innovationen an Geschäftsmodellen gibt es durch die Twin Transformation?
• Welche Ansätze können eingesetzt werden, um die Innovationsfähigkeit von Unternehmen zu erhöhen?

Ziel der Arbeit:

Ziel der Arbeit ist es, zu untersuchen, welche Geschäftsmodelle oder Geschäftsmodellinnovationen durch die Twin Transformation ermöglicht werden.

Betreuer:

Kim Stuber

Problemstellung

Um das aktuell geltende und an seine phsyikalischen Grenzen stoßende Prinzip "Nehmen - Herstellern - Entsorgen" abzulösen und die Nachhaltigkeit zu erhöhen bieten sich zirkuläre Geschäftsmodelle und Services zur Erweiterung traditioneller Geschäftsmodelle an. Bei der zirkulären Wertschöpfung wird auf Basis von Wirkmechanismen (1) Reduktion, (2) Reuse und (3) Recycle die Wertschöpfung durch die Schließung der Kreisläufe vom Ressourcenverbrauch entkoppelt. Die aktuellen Aktivitäten der Unternehmen sind jedoch bisher systematisch kaum erforscht und sollen in dieser Arbeit identifizert und analysiert werden.

Ziel der Arbeit

An der Schnittstelle zwischen Digitalisierung und Circular Economy sollen mittels wissenschaftlicher Literatur und Praxisquellen (Blogs, Whitepaper etc.) oder empirisch (Interviews) die Capabilities für die zirkuläre Transformation von Unternehmen und die Einführung der Kreislaufgeschäftsmodelle analysiert werden.

Betreuer

Dimitri Petrik

Problemstellung

Um die aktuellen Nachhaltigkeitsvorgaben zu erfüllen sind Unternehmen gezwungen die eigenen CO2-Emissionnen zu messen. Dennoch ist es nicht ausreichend nur innerhalb der eigenen Unternehmensgrenzen zu bleiben - es müssen auch die Emissionen der Partner und Zulieferer berücksichtigt werden. Ein Medium, um solche Daten zu integrieren stellen digitale Produktpässe dar. Im Kontext der Circular Economy können digitale Produktpässe aber auch weitere relevante Daten über ein Produkt nach seiner Auslieferung beinhalten. Dennoch unterscheiden sich die Produktpässe in vielen Belangen von den bereits vielfach erforschten digitalen Zwillingen. Der Einsatz und die Gestaltung digitaler Produktpässe bedürfen weiterer Forschung.

Ziel der Arbeit

Im Rahmen der Abschlussarbeit können empirische Primär sowie Sekundärdaten rund um die Gestaltung und die EInführung digitaler Produktpässe (oder CO2-Produktpässe) in Unternehmen analysiert werden.

Betreuer

Dimitri Petrik

Problemstellung

Um das aktuell geltende und an seine phsyikalischen Grenzen stoßende Prinzip "Nehmen - Herstellern - Entsorgen" abzulösen und die Nachhaltigkeit zu erhöhen bietet es sich an die Wiederverwendung von Ressourcen und Materialien zu fördern. Bei der zirkulären Wertschöpfung wird auf Basis von Wirkmechanismen (1) Reduktion, (2) Reuse und (3) Recycle der die Wertschöpfung durch die Schließung der Kreisläufe vom Ressourcenverbrauch entkoppelt. Für eine Skalierung zirkulärer Wertströme sind digitale Plattformen und elektronische Marktplätze unabdingbar. Dennoch existiert bisher kaum Forschung darüber welche circular marketplaces bisher existieren. Diese Forschungslücke soll im Rahmen dieser Abschlussarbeit geschlossen werden.

Ziel der Arbeit

An der Schnittstelle zwischen Digitalisierung und Circular Economy sollen auf Basis einer Recherche in Unternehmensdatenbanken, Crunchbase, LinkedIn sowie auf den Webseiten der Anbieter zirkuläre Marktplätze identifizert und ihre Geschäftsmodelle systematisch geclustert werden, um sie voneinander anhand von Kriterien abzugrenzen

Betreuer

Dimitri Petrik

Problemstellung
Das Remanufacturing – die industrielle Wiederaufbereitung gebrauchter Produkte – gilt als ein zentraler Hebel für die Umsetzung der Circular Economy. Durch die Verlängerung von Produktlebenszyklen lassen sich sowohl Ressourcenverbrauch als auch CO₂-Emissionen reduzieren. Dennoch stellt die Wiederaufbereitung Unternehmen vor große Herausforderungen: Prozesse sind hochgradig variantenreich, abhängig vom Zustand zurückgeführter Produkte und nur schwer standardisierbar. Digitale Technologien, insbesondere Künstliche Intelligenz (KI) und Methoden der Geschäftsprozessmodellierung, bieten das Potenzial, Remanufacturing-Prozesse effizienter, transparenter und nachhaltiger zu gestalten. Bisher fehlt jedoch eine systematische Untersuchung, wie KI und digitale Prozessmodelle im Remanufacturing eingesetzt werden können, welche Anwendungen bereits existieren und welche Barrieren der Umsetzung im industriellen Kontext entgegenstehen.

Ziel der Arbeit
Ziel der Arbeit ist es, den Einsatz von KI und anderen digitalen Technologien im Remanufacturing systematisch zu untersuchen. Dazu sollen bestehende wissenschaftliche Publikationen, Praxisberichte und Unternehmensanwendungen analysiert und entlang relevanter Kriterien (z. B. Prozessschritte, Datenverfügbarkeit, Automatisierungspotenzial, Nachhaltigkeitswirkung) strukturiert werden. Empirische Datenerhebungen (Interviews oder Expertenworkshops) sind ebenfalls möglich. Darauf aufbauend sollen Chancen und Herausforderungen herausgearbeitet und Ansätze für die Gestaltung effizienter und KI-gestützter Remanufacturing-Prozesse abgeleitet werden. Prozessmodelle, Reifegradmodelle, Frameworks, Anforderungskataloge oder auch Gestaltungsempfehlungen sind mögliche Ergebnisse.

Betreuer
Dimitri Petrik

Problemstellung:

Rohstoffknappheit, Lieferengpässe und hohe Energiepreise beschäftigen Unternehmen in der aktuellen Zeit. Hierfür werden unterschiedliche Kontexte in Unternehmen einzeln eingesetzt, wie das Nachhaltigkeits-, Digitalisierungs- oder Innovationsmanagement, um diesen Herausforderungen auf unterschiedliche Art und Weise zu begegnen. Forschungsseitig kann darum die Frage eröffnet werden, inwiefern diese genannten Kontexte zusammengeführt werden könnten, um nachhaltige digitale Lösungen für die Zukunft zu finden und damit den Erfolg eines Unternehmens am Markt noch stärker zu sichern.

Zielsetzung:

Zur Untersuchung der Kombination der aufgezeigten Kontexte können folgende mögliche Forschungsrichtungen untersucht werden:

• Wie muss nun ein nachhaltiges digitales Innovationsmanagement in der Praxis gestaltet sein?
• Welche Ansätze können eingesetzt werden, um dieses Zusammenspiel zu unterstützen?
• Welche Handlungsbedarfe existieren für eine Verbesserung der Integration von Nachhaltigkeit in der digitalen Innovationsentwicklung?

Zusatzinformation:

Für die empirische Untersuchung kann ein Praxispartner aus der Papierbranche zur Verfügung gestellt werden.

Betreuer: Florian Härer

Problemstellung
Rückwärtslogistik gewinnt im Zuge der Circular Economy zunehmend an Bedeutung, da sie den effizienten Rückfluss von Produkten, Komponenten und Materialien in die Wertschöpfungskette ermöglicht. Unternehmen stehen dabei vor komplexen Herausforderungen: die Vorhersage von Rücklaufmengen, die dynamische Steuerung von Rücknahmeprozessen, die Optimierung von Transportwegen und die Berücksichtigung regulatorischer Anforderungen. Künstliche Intelligenz (KI) bietet ein erhebliches Potenzial, diese Herausforderungen zu adressieren – etwa durch Prognosemodelle, automatisierte Entscheidungsunterstützung und adaptive Steuerung von Rücknahme- und Recyclingströmen. Dennoch ist bislang kaum erforscht, welche konkreten KI-Anwendungen in der Rückwärtslogistik existieren, wie sie in betriebliche Prozesse integriert werden und welche Grenzen und Chancen sich daraus ergeben.

Ziel der Arbeit
Ziel der Arbeit ist es, den Einsatz von KI in der Rückwärtslogistik systematisch zu untersuchen. Dazu sollen bestehende Forschungsergebnisse, Praxisberichte und Fallstudien identifiziert und entlang relevanter Kriterien (z. B. Prozessschritte, Datenanforderungen, Optimierungspotenziale, Nachhaltigkeitswirkungen) klassifiziert werden. Ergänzend können Experteninterviews durchgeführt werden, um praktische Einblicke zu erhalten. Die Ergebnisse sollen zeigen, welche Potenziale und Herausforderungen mit KI-basierten Rückwärtslogistiklösungen verbunden sind und welche Implikationen sich für Forschung und Praxis ergeben.

Betreuerin

Dimitri Petrik

Problemstellung:
Für international tätige Unternehmen stellt die zunehmende Regulierung im Bereich Nachhaltigkeit eine wachsende Herausforderung dar. Unterschiedliche gesetzliche Anforderungen in Europa, den USA und China führen zu einem fragmentierten regulatorischen Umfeld, das Unternehmen vor komplexe Compliance-Anforderungen stellt. Während die EU mit der Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) umfangreiche Berichtspflichten einführt, setzen die USA über den Inflation Reduction Act (IRA) vor allem auf Anreizmechanismen, und China integriert Nachhaltigkeit zunehmend in seine industriepolitischen Ziele. Unternehmen müssen sich nicht nur an verschiedene Umwelt-, Sozial- und Governance-Vorgaben anpassen, sondern auch strategische Entscheidungen entlang ihrer globalen Wertschöpfungsketten treffen. Ein strukturierter Vergleich der relevanten Gesetzgebungen und deren Auswirkungen auf unternehmerisches Handeln ist daher dringend geboten.
Mögliche Forschungsfrage:

• Wie wirken sich die unterschiedlichen Nachhaltigkeitsgesetze in Europa, den USA und China auf die strategische Ausrichtung, Berichterstattung und Investitionsentscheidungen international agierender Unternehmen aus?

• Welche regulatorischen Anforderungen stellen die größten Herausforderungen für international tätige Unternehmen dar?
• Wie gehen Unternehmen mit divergierenden Nachhaltigkeitsvorgaben um, und welche Anpassungsstrategien haben sich etabliert?
• Inwiefern entstehen durch regulatorische Unterschiede Wettbewerbsverzerrungen oder Innovationsanreize?

Ziel der Arbeit:
Ziel dieser Arbeit ist es, die zentralen Nachhaltigkeitsgesetze und -vorgaben in Europa, den USA und China zu analysieren und deren Auswirkungen auf international tätige Unternehmen herauszuarbeiten. Dabei soll untersucht werden, welche konkreten Anforderungen Unternehmen in den drei Regionen erfüllen müssen, wie diese Vorgaben strategische Entscheidungen beeinflussen und welche Herausforderungen und Chancen sich daraus ergeben. Auf dieser Basis sollen Handlungsempfehlungen für Unternehmen zur Anpassung an das internationale Nachhaltigkeitsregime abgeleitet werden.

Betreuer:

Kim Stuber

Problemstellung

Um das aktuell geltende und an seine phsyikalischen Grenzen stoßende Prinzip "Nehmen - Herstellern - Entsorgen" abzulösen und die Nachhaltigkeit zu erhöhen ist eine Wertschöpfungstransformation erforderlich. Einen viel versprechenden Ansatz bietet die zirkuläre Wertschöpfung (engl.: Circular Economy). Bei der zirkulären Wertschöpfung wird auf Basis von Wirkmechanismen (1) Reduktion, (2) Reuse und (3) Recycle der die Wertschöpfung durch die Schließung der Kreisläufe vom Ressourcenverbrauch entkoppelt. Dennoch  bilden die technologische und ökonomische Realisierung nach wie vor zentrale Herausforderungen der Kreislaufwertschöpfung. Daher braucht es auch mehr Forschung an digitalen Technologien wie z. B. Plattformen, digitalen Zwillingen, künstlicher Intelligenz, dem Internet der Dinge und vielen weiteren, um die Realisierung der Kreislaufwertschöpfung zu ermöglichen und das Potenzial digitaler Technologien als Enabler und Antezedenzen der Kreislaufwertschöpfung zu verstehen.

Ziel der Arbeit

Im Kontext intelligenter Kreislaufwertschöpfung werden literaturbasierte und empirische sowie experimentelle Abschlussarbeiten zu digitalen Technologien im Kontext der Kreislaufwertschöpfung betreut. Eine genauere Fokussierung des Themas sowie die Forschungsmethodik wird im Gespräch mit dem Betreuer festgelegt. Möglich sind Themen wie:

- Analyse der CE-Geschäftsmodelle

- Analyse von Potenzialen von Additive Manufacturing im AM

- Analyse von Boundary Resources für CE

- Konzeptionelle und experimentelle Gestaltung intelligenter Informationssysteme für CE (z. B. auf Basis von KI, convesational agents, robots, cyber-physical systems)

- Vorbereitung und Durchführung von Discrete Choice Experimenten im Kontext von CE aus der Sicht der Industrie

- Methodenentwicklung zur Modellierung und Berechnung von CE-Wertströmen

Betreuer

Dimitri Petrik

Problemstellung

Open-Source-Lizenzen spielen eine entscheidende Rolle bei der Förderung digitaler Souveränität, indem sie Unternehmen und Organisationen mehr Kontrolle über ihre Softwareumgebungen bieten. Unterschiedliche Lizenzen bringen jedoch unterschiedliche rechtliche und praktische Herausforderungen mit sich. Die Auswahl der richtigen Lizenz kann erhebliche Auswirkungen auf die Unabhängigkeit, Sicherheit und Innovationsfähigkeit von Organisationen haben. Eine gründliche Untersuchung dieser Auswirkungen ist unerlässlich, um fundierte Entscheidungen treffen zu können.

Ziel

Das Ziel dieser Arbeit ist es, die Auswirkungen verschiedener Open-Source-Lizenzen auf die digitale Souveränität von Unternehmen und Organisationen zu analysieren. Die Arbeit soll untersuchen, wie Lizenzen die Autonomie und strategische Freiheit beeinflussen und welche Lizenzmodelle am besten geeignet sind, um die digitale Souveränität zu stärken. Daraus sollen Empfehlungen für Organisationen abgeleitet werden.

Mögliche methodische Vorgehensweisen

• Literaturrecherche: Untersuchung der bestehenden Literatur zu Open-Source-Lizenzen und deren Einfluss auf digitale Souveränität.
• Analyse von Lizenzmodellen: Vergleich verschiedener Open-Source-Lizenzen hinsichtlich ihrer rechtlichen und praktischen Implikationen.
• Fallstudien: Analyse von Unternehmen und Organisationen, die unterschiedliche Lizenzmodelle implementiert haben, um deren Auswirkungen zu bewerten.
• Interviews: Gespräche mit Experten und Praktikern, um tiefergehende Einblicke in die Praxis und
• Herausforderungen der Lizenzwahl zu gewinnen.
• Entwicklung von Empfehlungen: Formulierung von Leitlinien für Organisationen zur optimalen Nutzung von Open-Source-Lizenzen.

Wünschenswerte Vorkenntnisse

• Grundkenntnisse über Open-Source-Lizenzen: Verständnis für verschiedenen Lizenztypen und ihrer rechtlichen Rahmenbedingungen.
• Interesse an digitaler Souveränität: Bewusstsein für die Bedeutung von Unabhängigkeit und Kontrolle in digitalen Umgebungen.
• Analytische Fähigkeiten: Fähigkeit, komplexe rechtliche und technische Informationen zu analysieren und zu interpretieren.

Betreuer

Philipp Hofer

Problemstellung

Die systematische Literaturanalyse (SLR) ist eine zentrale Methode in der akademischen Ausbildung, die jedoch aufgrund ihrer Komplexität und des heterogenen Vorwissens der Studierenden häufig zu Herausforderungen in der Anwendung führt. Traditionelle Lehrmethoden vermitteln oft theoretisches Wissen, während die praktische Anwendung der SLR in der Lehre schwer umsetzbar ist. Virtual Reality (VR) bietet hier neue Möglichkeiten: Durch Interaktivität und Immersion kann die SLR-Methodik aktiv erlebbar gemacht werden..

Forschungsfrage

• Wie kann eine VR-Anwendung gestaltet und entwickelt werden, um die systematische Literaturanalyse (SLR) in der Hochschullehre effektiv zu vermitteln?

Ziel der Arbeit

Ziel der Arbeit ist die Konzeption und prototypische Entwicklung einer VR-Anwendung (z.B. mit Unity), die die Methode der systematischen Literaturanalyse (SLR) in einer interaktiven und immersiven Umgebung vermittelt. Die VR-Anwendung soll es Studierenden ermöglichen, die einzelnen Schritte einer SLR interaktiv zu lernen.

Voraussetzungen

• Grundlegende Kenntnisse in der Programmierung, da Interaktionen für VR in Unity mit C#-Skripten umgesetzt werden.
• Das Erstellen und Entwickeln von 3D-Modellen in Unity kann im Rahmen der Arbeit von der Betreuerin vermittelt werden.

Betreuerin

Nadine Bisswang

Problemstellung

Virtual Reality (VR) bietet großes Potenzial für immersives und interaktives Lernen in der Hochschullehre. Die Einführung wird jedoch durch hohe Kosten und fehlende standardisierte Entwicklungsrahmen erschwert. Zudem werden didaktische Potenziale wie personalisiertes, selbstgesteuertes Lernen oder kollaborative Szenarien bislang nicht systematisch genutzt, da eine fundierte pädagogische Einbettung fehlt. Es mangelt an einer strukturierten Übersicht, die sowohl technische Entscheidungen (z. B. Single User vs. Multiuser) als auch didaktische Einsatzformen (z. B. geführter Lernprozess vs. freie Exploration) integriert. Eine solche Taxonomie könnte Lehrenden und Entwickelnden Orientierung bei Planung, Umsetzung und Evaluation geben.

Forschungsfragen

1. Wie lässt sich die technische Gestaltung von VR-Anwendungen in der Hochschullehre strukturiert beschreiben?
2. Wie lässt sich die didaktische Gestaltung von VR-Anwendungen in der Hochschullehre strukturiert beschreiben?

Möglicher methodischer Ansatz:

Systematic Literature Review und Experteninterviews (Kontakte werden bereitgestellt) zur ersten Evaluation.

Ziel der Arbeit

Ziel ist die Entwicklung einer Taxonomie, die technische und didaktische Dimensionen von VR-Anwendungen in der Hochschullehre integriert. Sie soll Lehrenden und Entwickelnden als Orientierungshilfe für die Planung und Umsetzung von VR-Lehrinhalten dienen.

Betreuerin

Nadine Bisswang

Hinweis: Am WIUS können interessierte Studierende VR-Brillen (z.B. mit der Apple Vision Pro) hands-on testen, um einen ersten Eindruck von der Technologie zu erhalten. 

Problemstellung

Hochschulen stehen vor der Aufgabe, ihre Studiengänge attraktiv und verständlich zu präsentieren. Klassische Informationsmaterialien wie Webseiten oder Broschüren wirken häufig abstrakt und wenig anschaulich. Virtual Reality (VR) bietet dagegen die Möglichkeit, Studieninteressierten immersive Eindrücke zu vermitteln – etwa durch virtuelle Campustouren, 360°-Videos oder interaktive Einblicke in Lehrveranstaltungen. Trotz dieser Potenziale wird VR bisher kaum gezielt zur Bewerbung von Studiengängen eingesetzt. Es fehlt an Konzepten, wie VR-Umgebungen motivierend gestaltet werden können, sowie an prototypischen Anwendungen, die zeigen, wie Studiengänge immersiv erlebbar gemacht werden können.

Forschungsfragen

1. Wie kann eine VR-Anwendung zur Bewerbung von Studiengängen konzipiert werden?
2. Wie lässt sich dieses Konzept in einem Prototyp (z. B. 360°-Anwendung) umsetzen?

Ziel der Arbeit

Ziel der Arbeit ist die Entwicklung eines Konzepts zur Nutzung von VR in der Studiengangsbewerbung und die prototypische Umsetzung. Damit soll gezeigt werden, wie Studieninteressierte durch immersive Darstellungen praxisnah, anschaulich und interaktiv über Studienangebote informiert werden können.

Betreuerin

Nadine Bisswang

Hinweis: Am WIUS können interessierte Studierende VR-Brillen (z.B. mit der Apple Vision Pro) hands-on testen, um einen ersten Eindruck von der Technologie zu erhalten. 

Problemstellung
Neue Head-Mounted Displays wie die Apple Vision Pro eröffnen Möglichkeiten für immersive und interaktive Lernumgebungen. Bisher ist jedoch unklar, wie solche Geräte in der Hochschullehre sinnvoll eingesetzt werden können. Studieninteressierte und Studierende zeigen zwar großes Interesse an innovativen Technologien, doch didaktische Einsatzszenarien fehlen weitgehend. Zudem ist bislang wenig erforscht, welche Stärken und Schwächen die Apple Vision Pro im Vergleich zu bestehenden VR-Systemen in der Hochschullehre aufweist.

Forschungsfragen

1. Welche didaktischen Einsatzszenarien lassen sich für die Apple Vision Pro in der Hochschullehre entwickeln?
2. Wie können diese Szenarien prototypisch umgesetzt und mit Studierenden getestet werden?

Ziel der Arbeit
Ziel der Arbeit ist es, didaktische Konzepte für den Einsatz der Apple Vision Pro in der Hochschullehre zu entwickeln und eines dieser Szenarien in einem Prototyp exemplarisch umzusetzen. Hierbei können Tools genutzt werden, die eine „schnelle“ Umsetzung unterstützen, etwa 360°-Videoanwendungen oder KI-gestützte 3D-Modellierungstools (z. B. Meshy.ai). So soll eine erste Grundlage geschaffen werden, wie neue immersive Technologien im Bildungsbereich integriert werden können.

Betreuerin

Nadine Bisswang

Hinweis: Zur Durchführung der Arbeit kann eine Apple Vision Pro bereitgestellt und für Testläufe eingesetzt werden. 

Problemstellung

Der Begriff Virtual Reality (VR) wird in Wissenschaft und Praxis uneinheitlich verwendet. Unter demselben Oberbegriff werden sehr unterschiedliche Systeme verstanden – von einfachen 360°-Videos über Desktop-basierte 3D-Simulationen bis hin zu vollimmersiven Anwendungen mit Head-Mounted Displays (HMDs) und Motion-Tracking. Diese begriffliche Unschärfe erschwert die Vergleichbarkeit von Forschungsergebnissen und die gezielte Auswahl geeigneter VR-Lösungen für die Hochschullehre. Es fehlt bislang eine systematische Beschreibung, anhand derer sich VR-Anwendungen für den Hochschulkontext kategorisieren und voneinander abgrenzen lassen.

Forschungsfragen

• Wie lässt sich Virtual Reality systematisch beschreiben und anhand welcher Dimensionen lassen sich verschiedene VR-Formate voneinander abgrenzen?
• Welche Schlussfolgerungen ergeben sich aus dieser dimensionalen Betrachtung für die zielgerichtete Auswahl und den Einsatz von VR in der Hochschullehre?

Ziel der Arbeit

Ziel der Arbeit ist die Entwicklung eines systematischen Beschreibungs- und Kategorisierungsrahmens für VR. Dieser soll Forschenden und Praktikern ermöglichen, unterschiedliche Ausprägungen von VR einzuordnen und den zielgerichteten Einsatz von VR in der Hochschullehre zu unterstützen.

Betreuerin

Nadine Bisswang