Vorarlberg University of Applied Sciences
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New Work 2025–2030
Unternehmen stehen vor der Herausforderung, durch passende Arbeitsbedingungen die bestehenden Mitarbeitenden zu binden und neue Talente zu finden. Eine mögliche Lösung für diese Herausforderungen kann ‚New Work‘ sein. Es ist notwendig zu verstehen, was New Work für die Region Vorarlberg bedeutet und was bei der Konzeption von neuen Arbeitsbe-dingungen zu berücksichtigen ist. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, eine Antwort auf die Frage zu finden, was New Work für die Region Vorarlberg in den Jahren 2025–2030 bedeutet und eine entsprechende Standortbestimmung durchzuführen. Dazu wird die folgende Forschungsfrage vertieft untersucht: ‚Was bedeutet New Work für die Region Vorarlberg in den Jahren 2025–2030?‘ Die Vertiefung dieser Fragestellung erfolgt über weitere Unterfragen. Um Antworten auf die Forschungsfrage zu erhalten, wurde ein Mixed-Methods-Ansatz gewählt. Für eine Standortbestimmung zum Thema ‚New Work‘ in Vorarlberg wurden im ersten Schritt Befragungen zweier Fokusgruppen, als qualitativer Teil der Forschung, durchgeführt. Die Ergebnisse dieser Befragung wurden ausgewertet. Aus den Ergebnissen und dem theoretischen Input wurden Hypothesen sowie ein Fragebogen zur quantitativen Untersuchung erstellt. Die qualitative Forschung ist die Grundlage für die anschließende quantitative Untersuchung. Durch diese Vorgehensweise sind sowohl eine Vertiefung und eine Ergänzung der qualitativen als auch der quantitativen Daten möglich. Die Ergebnisse zeigen, dass New Work ein generationenübergreifendes Thema ist. Es gibt keine nennenswerten Unterschiede zwischen den Generationen. Jedoch gibt es Unterschiede zwischen jüngeren und älteren Personen bezüglich der unterschiedlichen New-Work-Methoden. Die Antworten zeigen auf, dass es vor allem zwischen Frauen und Männern Unterschiede in den Vorstellungen der Arbeitsbedingungen gibt. Frauen legen vor allem Wert auf Flexibilität, psychologisches Empowerment und motivationale Faktoren. Weiterführende Forschung im Bereich ‚New Work‘ könnte sich mit den Unterschieden zwischen Frauen und Männern befassen und was die passenden Rahmenbedingungen sind, um die Leistung und Motivation dieser beiden Personengruppen zu steigern.Companies are facing the challenges of retaining existing employees and finding new talents through suitable working conditions. One possible solution to these challenges can be ‚New Work'. There is a necessity understanding what New Work means to the region of Vorarlberg and what must be considered when designing new working conditions. The aim of this paper is to find an answer to the question what New Work means for the region of Vorarlberg in the years 2025-2030 and to carry out a corresponding status assessment. For this purpose, the following research question will be examined in depth: 'What does New Work mean for the region of Vorarlberg in the years 2025-2030? The deepening of this question is done through further sub-questions. To obtain answers to the research question, a mixed-methods approach was chosen. In the first step, two focus groups were interviewed as a qualitative part of the research to determine the current status of ‚New Work' in Vorarlberg. The results of this survey were evaluated. From the results and the theoretical input, hypothesis as well as a questionnaire for quantitative research were created. The qualitative research is the basis for the subsequent quantitative investigation. This approach makes it possible to deepen and complement both the qualitative and quantitative data. The results show that New Work is a cross-generational issue. There are no significant differences between the generations. However, there are differences between younger and older people regarding the different New Work methods. The answers show that there are differences in the perceptions of working conditions, especially between women and men. Women place particular emphasis on flexibility, psychological empowerment, and motivational factors. Further research in the field of 'New Work' could deal with the differences between women and men and what the appropriate framework conditions are to increase the performance and motivation of these two groups of people
Data Analytics – Mind the Gap!
In den letzten Jahren wurde den technischen Aspekten der Datenanalyse viel Aufmerksamkeit gewidmet, den organisatorischen Implikationen jedoch nur wenig, was dazu geführt hat, dass eine Reihe von Unternehmen nicht in der Lage war, den vollen Nutzen aus ihren Data Analytics-Investitionen zu ziehen was u.a. dazu führte das die Potenziale von Data Analytics nicht vollständig ausgeschöpft wurden. Ziel dieser Arbeit ist es, die organisatorischen Herausforderungen aus der Sicht des Managements, der Kultur und der Organisation zu beleuchten und unter der theoretischen Orientierung des „Dynamic Capability View“ die Haupttreiber für die organisatorische Verankerung von Data Analytics zu beleuchten, um die Potenziale der evidenzbasierten Entscheidungsfindung in einer datengetriebenen Organisation voll auszuschöpfen. Die Literaturarbeit zu Data Analytics und ihren organisatorischen Auswirkungen, die auf der Grundlage einer theoretisch-konzeptionellen Forschungsarbeit durchgeführt wurde, zeigt, dass es in diesem Kontext eine Vielzahl von Parametern gibt, die sich gegenseitig beeinflussen. Diese Studie hat gezeigt, dass Unternehmen einen ganzheitlichen Ansatz verfolgen müssen, um die Vorteile der modernen Data-Analytics-Methoden voll ausschöpfen zu können. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Hauptantriebskräfte für Datenanalysefähigkeiten gut ausgebildete Manager mit einem ausgeprägten analytischen Verständnis sind, die von klar definierten evidenzbasierten Prozessen geleitet werden, welche in einer hoch kultivierten datengetriebenen Kultur eingebettet sind. Dies ist die Grundlage für Wettbewerbsvorteile in hochdynamischen Umgebungen und führt in weiterer Folge zu einem höheren Niveau der Wertschöpfung
Data Analytics in der Supply Chain
Um Data Analytics gezielt und effektiv einzusetzen, gilt es als wichtig, die organisationale Reife eines Unternehmens in Bezug auf die Umsetzung von Data Analytics zu messen und zu verstehen. Da viele Unternehmen allerdings noch nicht bereit für die Implementierung von Supply Chain Analytics sind, benötigen sie ein Tool mit dem die eigene organisationale Reife gemessen und verbessert werden kann. Dafür wird in dieser Arbeit ein Readiness-Assess- ment-Framework entwickelt, das die organisationale Reife eines Unternehmens bestimmt und mittels ergänzendem Leitfaden Möglichkeiten zur Optimierung der eigenen Reife aufzeigt. Die Besonderheit dieses Assessments liegt in der Aufteilung in einzelne organisationale und tech- nologische Kategorien sowie deren Erfolgsfaktoren. Der Aufbau dieser Arbeit folgt dem De- sign-Science-Ansatz von Peffers et al. (2006). Mittels eines Literature Reviews und Expert:in- neninterviews wurden die Kategorien und Erfolgsfaktoren für das Assessment identifiziert und verifiziert. Nach der Entwicklung des Assessments wurde in einem Workshop die Praxistaug- lichkeit des Frameworks überprüft. Abschließend werden Ansatzpunkte für künftige Weiter- entwicklungen des Frameworks dargestellt
Designing a viable organization structure for ambitious employees
Having autonomy in the workplace can have a positive impact on employees’ performance, which in turn can benefit the organization’s competitive advantages. While previous researches have primarily focused on the psychological effects of job autonomy on employee performance and has been limited to certain domains, the relationship between job autonomy and organizational design is an important area of study for organizations seeking to improve their competitiveness. This thesis proposes a conceptual model for designing an organization structure that promotes employee performance in manufacturing companies by removing obstacles towards obtaining job autonomy. The focus is on ambitious employees who seek growth and development opportunities within their organization. The model is based on a review of existing literature on job autonomy and organizational design. Exploratory qualitative research was conducted with selected ambitious employees from different industries by means of one-on-one semi-structured interviews. Overall, the proposed model has practical implications for manufacturing companies looking to motivate their employees, as well as for researchers seeking to advance their understanding of organizational design in our times
Business analytics in marketing controlling
Digitalization is changing business models and operational processes. At the same time, improved data availability and powerful analytical methods are influencing controlling and increasingly require the use of statistical and information technology skills and knowledge. Using a case study from marketing controlling, the article shows the use of business analytics methods and addresses the tasks of controlling in the digital age
Entwicklung eines Gestensets für die berührungslose, einhändige Bedienung einer modifizierten Applikation auf der HoloLens 2, die den Laserscanner Leica BLK2GO in der mobilen Vermessung begleitet
Die berührungslose Bedienung stellt in der Mensch-Computer-Interaktion (HCI) eine wichtige Alternative gegenüber berührungsbasierter Bedienung dar. Expertinnen und Experten gehen davon aus, dass dadurch berührungsbasierte Bedienung in bestimmten Anwendungsfällen, wie in Operationssälen oder der Automobilbranche, abgelöst wird. Allerdings weisen gestenbasierte Systeme Inkonsistenzen bei der Bedienung auf, da diese für unterschiedliche Technologien, in verschiedenen Nutzungskontexten und gezielt durch Markendifferenzierung entwickelt werden. Eine weitere Herausforderung stellt die Uneinigkeit potenzieller Endnutzer:innen über geeignete Gesten dar (Gesture Disagreement Problem). Dies hat zur Folge, dass sich bisher kein allgemeingültiges Gestenset etablieren konnte. Um ein Gestenset für die berührungslose Bedienung für der HoloLens 2 in der mobilen Vermessung zu entwickeln, wurden kontextspezifische Anforderungen identifiziert und im Gestenerhebungsprozess berücksichtigt. Zur Identifizierung wurden in dieser Arbeit Interviews und eine Beobachtung der Nutzer:innen während des Arbeitsprozesses durchgeführt. Zudem untersucht diese Arbeit, ob und wie das oben genannte Problem der Uneinigkeit sowie die Voreingenommenheit im Gestenerhebungsprozess vermieden werden kann. Durch die Anwendung von zwei verschiedenen Priming-strategien sowie der Produktionsstrategie sollte diesen Problemen entgegengewirkt werden. Anhand der Auswertung ist zu erkennen, dass das Gesture Dis-agrement Problem nicht vollständig gelöst werden konnte. In der Gestenerhebung wurden 355 unterschiedliche Gesten für 19 Aufgaben erhoben. Bedienbefehle, die eine Assoziation zur berührungsbasierten Bedienung mit Bildschirmgeräten darstellten, wurden kaum erhoben. Dies beweist, dass die Voreingenommenheit vermieden werden konnte. Um die Auswahl der Gestenvorschläge einzuschränken wurden die Gesten von den Probandinnen und Probanden anhand der zwei Usability Kriterien „Einprägsamkeit“ und „Auffindbarkeit“ bewertet. Anhand von wissenschaftlichen Veröffentlichungen zur einhändigen Bedienung von Infotainmentsystemen zeigt sich, dass die Einprägsamkeit von Gestenbefehlen begrenzt ist. Im Kontext der mobilen Vermessung ist angedacht, Gestenbefehle als Shortcuts einzusetzen, um grafische Schnittstellen zu reduzieren. Dies hat zur Folge, dass die Probandinnen und Probanden eine Reihe von Gestenbefehlen lernen und sich einprägen müssen. Da aufgrund der hohen Anzahl der Gesten die Bewertungen nicht ausreichen, wurde die Auswahl anhand von zwei Auswertungsverfahren eingegrenzt. Zum einen wurde die Taxonomie für berührungslose Handgesten von Piumsomboon et al. (2013) herangezogen, um die Merkmale der Gesten zu gruppieren. Die Merkmale der Gesten wurden in einer Matrix, die die Bewertungen zur Einprägsamkeit und Auffindbarkeit berücksichtigen, eingeordnet. Zudem wird die prozentuale Menge dieser Merkmale berücksichtigt, um herauszufinden ob bestimmte Aufgaben spezifische Gestenmerkmale aufweisen. Zum anderen wurde ein Ansatz verfolgt, bei dem ähnliche Gesten zusammengefasst werden, um als Vorlage für die Expertenmeinung zu dienen. Unter Berücksichtigung ergonomischer, technischer und logischer Anforderungen wurde aus den resultierenden Gesten ein konsistentes Gestenset entwickelt, das zur berührungslosen, einhändigen Bedienung auf der HoloLens 2 und im Kontext der mobilen Vermessung angewendet werden kann. Weitere Untersuchungen sind notwendig um die Einprägsamkeit des Gestensets zu überprüfen. Zudem muss ein Konzept entwickelt werden, wie dieses Gestenset erlernt werden kann
Microservice logical coupling
Coupling is one of the most frequently mentioned metric in software systems. However, to measure logical coupling between microservices, runtime information is needed or the availability of service-log files to analyze the calls between services is required. This work presents our emerging results, in which we propose a metric to statically calculate logical coupling between microservices based on commits to versioning systems. We performed an initial validation of the proposed metric with a dataset containing 145 open-source microservices projects. The results illustrate how logical coupling affects every system and increases overtime. However, we did not find a correlation between the number of commits or the number of developers and the introduction of logical coupling. In future, we investigate why, how, and when logical coupling is introduced in a system
Maschinelles Lernen in der Batteriedatenanalyse
Ansätze des maschinellen Lernens werden sowohl in der Forschung als auch in der Praxis eingesetzt, um gewünschte Ausgabedaten anhand bekannter Eingabedaten vorherzusagen. In dieser Masterarbeit wird die Anwendung des maschinellen Lernens in der Batteriedatenanalyse zur Bestimmung des Alterungsstatus von Lithium-Ionen-Batterien untersucht. Das Ziel dieser Arbeit besteht in der Vorhersage von Alterungskurven (englisch state of health - SoH) für Lithium-Ionen Batterien über die Anzahl der Entladezyklen (Zeitachse). Dies erfolgt auf der Grundlage zuvor erfasster Daten für drei Typen von Lithium-Ionen-Batterien, die bei Temperaturen von 15 °C, 25 °C und 35 °C sowie C-Raten von 0,5C, 1C und 2C aufgenommen wurden. Im Zuge dessen wurden die angewandten Methoden des maschinellen Lernens analysiert und ihre Ergebnisse verglichen. Der Umfang dieser Arbeit hebt sich von anderen Ansätzen des maschinellen Lernens in der Batteriedatenanalyse ab, da dieselben Methoden in einem breiteren Spektrum von Daten mit unterschiedlichen Temperaturen und Kathodenmaterialien verwendet wurden. Dies ist für die Analyse von Unterschieden im Verhalten in der Praxis relevant. Nach dem Erwerb und der Vorbereitung der Daten wurden Modelle mit vier ausgewählten Regressionsverfahren (lineare Regression, Ridge-Regression, Random-Forest-Regression und KNN-Regression) des überwachten Lernens trainiert und die Vorhersagen durchgeführt. Aus den Ergebnissen kann eine allgemeingültige Auslegungsgrundlage für weitere Untersuchungen und die praktische Anwendung abgeleitet werden, bei der die Vorhersagen von SoH-Kurven für Lithium-Ionen-Batterien mit linearer Regression und Ridge-Regression die höchste Genauigkeit aufweisen