Themen für Abschlussarbeiten

Aktuelle Auschreibungen nach Themenfeldern

Hier finden Sie unsere aktuellen Auschreibungen für Abschlussarbeiten nach Themenfeldern, sowie den Namen des jeweiligen Betreuenden.

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Management des digitalen Wandels

• Beyond Digital Transformation: Was kommt danach?
  Die Digitale Transformation ist ein spezieller Managementansatz. Dieser fordert umfangreiche Investitionen, eine passende Struktur und nicht zuletzt die Aufmerksamkeit des Top-Managements. Unternehmen setzen sich innerhalb der digitalen Transformation kontinuierlich mit neuen digitalen Technologien auseinander, die wichtige Chancen oder kritische Bedrohungen darstellen und erarbeiten sich dabei eine systematische Nutzung dieser digitalen Technologien. Es wird jedoch nicht funktionieren, ein Unternehmen dauerhaft in den "Sonderzustand" der digitalen Transformation zu versetzen. Erforderlich ist in diesem Fall vielmehr eine auf ständige Herausforderungen durch digitale Technologien ausgerichtete "Digital defined Organization". Wie eine solche "Digital defined Organization" aussieht, lässt sich heute nur grob erkennen. Unternehmen die sich in diesem Stadium der digitalen Transformation befinden, benötigen etablierte strategische und operative Mechanismen um Digitale Innovationen (digitale Produkt- und Dienstleistungsinnovationen, digitale Prozessinnovationen und digitale Geschäftsmodellinnovationen) weiterhin erfolgreich treiben und managen können. Um diese Mechanismen und ihre Ansätze zu untersuchen, bietet dieses zukunftsorientierte Forschungsfeld große Potenziale. Abschlussarbeiten in diesem Forschungsfeld bieten daher diverse Möglichkeiten. Diese könnten sich beispielsweise mit neuen Konzepten der digitalen Transformation und Innovation (z.B. "Employee-driven digital Innovation") beschäftigen oder etablierte Theorien der IS und aus anderen relevanten Forschungsfeldern (z.B. "practice theory") auf noch unentdeckte Potenziale und Zusammenhänge für die digitale Transformation untersuchen. Literaturüberblicke, sowie empirische Forschungsmethoden eignen sich zur Bearbeitung des Themas, Kooperationen mit Unternehmen sind möglich.
  Bei Interesse an diesem Themenfeld wenden Sie sich bitte über das Kontaktformular (Link oben auf dieser Seite) an Mathias Bohrer. Arbeiten in englischer Sprache werden bevorzugt.

• Digitale Transformation in pluralistischen Ökosystemen
  Das digitale Unternehmen ist vernetzter als je zuvor. Digitale Technologien, die eine Vernetzung von Akteuren treiben, verlangen eine holistische und systemische Betrachtung des Unternehmens, seiner Geschäftsmodelle und Beziehungen mit einer Vielzahl an Akteuren in digitalen Ökosystemen. Diese inter-organisationale Natur digitaler Geschäftsmodelle hat auch Einfluss auf die digitale Transformation von Unternehmen. Abhängigkeiten von Akteuren sowie deren Logiken, Wahrnehmungen und Fairness-Logiken, die großen Einfluss auf den Erfolg der Kooperation mit Partnern und Stakeholdern haben, geraten in den Fokus des Managements der digitalen Transformation. Wie muss sich die Governance der digitalen Transformation verändern, um dem Einfluss digitaler Ökosysteme Rechnung zu tragen? Welche Rolle spielen pluralistische Annahmen im Rahmen digitaler Geschäftsmodelle? Wie lassen sich stabile Kompromisse etablieren, die als fair wahrgenommen werden? Welchen Einfluss haben multiple Logiken auf digitale Geschäftsmodelle und Ökosysteme?
  Bei Interesse an diesem Themenfeld wenden Sie sich bitte über das Kontaktformular (Link oben auf dieser Seite) an Simon Engert. Arbeiten in englischer Sprache werden bevorzugt.

• Management Digitaler Innovationen in Unternehmen
  Die Verbreitung digitaler Technologien in der Gesellschaft bringt für etablierte Unternehmen neue Anforderungen an die Entwicklung von Innovationen mit sich. Digitale Innovation ist "die Schaffung von Marktangeboten, Geschäftsprozessen oder Modellen, die aus der Nutzung digitaler Technologie resultieren" (Nambisan et al. 2017, S. 224). Organisationen, die sich mit digitaler Innovation befassen, durchlaufen die digitale Transformation - ein Phänomen, das alle Bereiche des organisatorischen Funktionierens betrifft und Unternehmen dazu zwingt, ihre Strukturen, Prozesse, Fähigkeiten und die gesamte Wertschöpfung neu zu definieren.
  Ein beliebter Ansatz für etablierte Unternehmen ist die Einrichtung spezieller Strukturen zur Zentralisierung digitaler Innovationsbemühungen in Form von digitalen Innovationseinheiten (DIUs). DIUs sind ein neues Phänomen, das erst seit kurzem die wissenschaftliche Diskussion anregt.
  Ziel ist die differenzierte Erforschung von DIUs und digitale Innovationsaktivitäten in Unternehmen, sowie Implikationen die aus der der Implementierung und Nutzung von digitalen Innovationen auf Organisations- und Mitarbeiterebene entstehen (Post-Adoption). Literaturüberblicke, sowie empirische Forschungsmethoden eignen sich zur Bearbeitung des Themas, Kooperationen mit Unternehmen sind möglich.
  Bei Interesse an diesem Themenfeld wenden Sie sich bitte über das Kontaktformular (Link oben auf dieser Seite) an Laura Lohoff. Arbeiten in englischer Sprache werden bevorzugt.
• Digitale Transformation des Mittelstands
  Die Anwendungsmöglichkeiten für digitale Technologien in Unternehmen sind in den letzten Jahrzehnten stark gewachsen. Um konkurrenzfähig zu bleiben, stellt die Nutzung digitaler Technologien eine notwendige Kompetenz für Unternehmen dar. Hierzu sind unter anderem Veränderungen in deren organisationalen Strukturen, Wertschöpfungsprozessen oder der Kultur notwendig. Diese Transformationen wurden in den letzten Jahren meist an Konzernen untersucht, welche sich jedoch im Management der digitalen Transformation von mittelständischen Unternehmen stark unterscheiden. Mittelständische Unternehmen, die das Rückgrat vieler Wirtschaftsräume bilden, stehen aktuell vor der Herausforderung, die digitale Transformation zu managen. Somit benötigt es für die digitale Transformation von mittelständischen Unternehmen neue Managementansätze, die deren besonderen Charakteristiken in deren Wertschöpfung, dem strategischen Fokus und den Strukturen berücksichtigen.
  Aufgrund des aktuellen Aufschwungs des Forschungsbereichs bieten sich eine Vielzahl an Themenfelder für eine Abschlussarbeit an. Im Zentrum der Forschung steht die Auseinandersetzung mit dem Management der digitalen Transformation im Mittelstand. Hierzu können verschiedene Themenfelder des Managements der digitalen Transformation untersucht werden, wie zum Beispiel die Veränderung der Wertschöpfung durch digitale Innovation (wie z.B. Geschäftsmodellinnovation) oder die notwendigen Vorrausetzungen (wie z.B. organisationale Strukturen), um die Veränderungen zu ermöglichen, bis hin zu Rahmenkonzepte für das Management der digitalen Transformation (wie z.B. eine digitale Transformationsstrategie für den Mittelstand).
  Bei Interesse an diesen Themenfeldern wenden Sie sich bitte über das Kontaktformular (Link oben auf dieser Seite) an Linus Lischke. Arbeiten in englischer Sprache werden bevorzugt.

• Governance der digitalen Transformation
  Die digitale Transformation stellt Organisationen in fast allen Branchen vor enorme Herausforderungen. Unternehmen sehen sich mit den damit verbundenen Auswirkungen auf ihr externes und internes Umfeld konfrontiert und müssen ihre bisherige Wertschöpfungslogik grundlegend überdenken. Vor diesem Hintergrund müssen Organisationen Entscheidungen darüber treffen, wie sie die Verantwortlichkeiten für die Steuerung der digitalen Transformation verteilen. Aufgrund des strategischen Charakters der Aufgaben nimmt dabei das Top-Management eine führende Position ein.
  Zur Bewältigung der durch die Digitalisierung induzierten Anforderungen wird in der Praxis zunehmend die Etablierung einer neuartigen Top-Management-Position beobachtet: der Chief Digital Officer. In anderen Kontexten übernimmt jedoch auch der Chief Information Officer die Führung bei der digitalen Transformation. Darüber hinaus ist der Chief Executive Officer involviert, indem er die Vision vorgibt. Zusammengefasst sehen wir verschiedene Top-Management-Positionen, die mit Aufgaben der digitalen Transformation betraut sind, wobei die genaue Konfiguration und Zuteilung noch unklar sind. Arbeiten in diesem Forschungsgebiet bieten diverse Möglichkeiten (Untersuchung einer spezifischen Position; Zusammenspiel verschiedener Positionen; Betrachtung der Governance der digitalen Transformation losgelöst von Positionen).
  Bei Interesse an diesem Themenfeld wenden Sie sich bitte über das Kontaktformular (Link oben auf dieser Seite) an Christian Sciuk. Arbeiten in englischer Sprache werden bevorzugt.
• Governance von digitalen Ökosystemen
  Die zunehmende Vernetzung von Geräten, Individuen und Unternehmen durch digitale Technologien eröffnet neue Möglichkeiten für die kollaborative Wertschöpfung in digitalen Ökosystemen. Diese Systeme sind geprägt von komplexen Beziehungen, Abhängigkeiten und Dynamiken. Folglich entstehen neuartige Herausforderungen im Bezug auf das Management der Teilnehmer innerhalb dieser Ökosysteme. Das trifft besonders auf Datenökosysteme zu, die ein hohes Maß an Vertrauen zwischen den beteiligten Partnern erfordern und in dezentralen Strukturen organisiert sind. Die Steuerung der vielfältigen Partner und ihrer individuellen Interessen erfordert deshalb innovative Ansätze.
  Daraus ergeben sich spannende Fragestellungen, die im Rahmen einer Abschlussarbeit untersucht werden können: Wie kann die Gestaltung der Architektur eines Ökosystems erfolgen, um die oft äußerst vielfältigen Partner erfolgreich einzubeziehen? Welche Formen können kollaborative Steuerungsmechanismen annehmen? Wie lassen sich umfassende Strategien für das gesamte Ökosystem entwickeln, und was sind zentrale Bestandteile dieser übergeordneten Strategien? Wie beeinflusst das Ökosystem das Verhalten der einzelnen Teilnehmer?
  Bei Interesse an diesem Themenfeld wenden Sie sich bitte über das Kontaktformular (Link oben auf dieser Seite) an Pauline Liebert. Arbeiten in englischer Sprache werden bevorzugt.

Digitale Medienunternehmen

• Anwendung von Künstlicher Intelligenz in der Medienindustrie
  Die Medienindustrie durchläuft eine tiefgreifende Transformation, die durch den exponentiellen Anstieg digitaler Technologien und Daten getrieben wird. Neues Schlüsselelement dieser Veränderung ist die Anwendung von (generativer) Künstlicher Intelligenz (KI). KI-Technologien, einschließlich maschinellem Lernen und tiefer neuronaler Netzwerke, bieten der Medienbranche neue Möglichkeiten, von personalisierten Inhalten bis hin zu automatisiertem Journalismus und fortschrittlichen Analysen des Nutzerverhaltens. Während KI in vielen Branchen von Bedeutung ist, bietet die Medienbranche aufgrund ihrer inhärenten Kreativität und ihres direkten Kontakts zum Verbraucher eine besonders reiche und komplexe Landschaft für die Erforschung und Anwendung von KI. Folgend besteht der dringende Bedarf die vielfältigen Anwendungsfelder von KI in der Medienlandschaft zu analysieren, um Potenziale und Herausforderungen zu identifizieren:
  • Wie wird KI in verschiedenen Bereichen der Medienproduktion, -distribution und -monetarisierung eingesetzt?
  • Welche gesellschaftlichen Auswirkungen ergeben sich aus der Anwendung von KI in den Medien, insbesondere in Bezug auf Meinungsbildung und gesellschaftliche Diskurse?
  • Wie verändert KI die Rolle und das Selbstverständnis von Medienschaffenden?
  • Welche neuen Geschäftsmodelle entstehen durch die Anwendung von KI und wie beeinflusst dies den Wettbewerb in der Medienlandschaft?

Das Forschungsfeld bietet eine Fülle von Möglichkeiten für Abschlussarbeiten. Diese könnten sowohl konzeptionelle Überlegungen zur Rolle von KI in der Medienbranche als auch empirische Untersuchungen zu aktuellen Anwendungen und deren Auswirkungen sowie Literaturüberblicke umfassen.

Bei Interesse an diesem Themenfeld wenden Sie sich bitte über das Kontaktformular (Link oben auf dieser Seite) an Nina Zwingmann. Arbeiten in englischer Sprache werden bevorzugt.

Daten-basierte Geschäftskonzepte

• Privacy in digitalen Services // Metaverse & Web3
  In digitalen Services werden große Mengen an Nutzerdaten gesammelt und verarbeitet, welche Unternehmen nutzen können, um bessere Entscheidungen zu treffen, neue Produkte zu entwickeln oder Marketingmaßnahmen zu optimieren. Neue technologische Lösungen bieten zudem verbesserte Möglichkeiten zur Sammlung und Analyse der Daten. Diverse Skandale aus der Vergangenheit haben jedoch das Bewusstsein der Nutzer über die „Datensammelwut“ der Digitalkonzerne gestärkt und Privacy (z. Dt. Privatheit) in den Fokus gerückt.Die gestiegene Bedeutung von Privacy sowie neue regulatorische Rahmenbedingungen stellen Unternehmen vor Herausforderungen bei der Gestaltung ihrer Services. Weiterhin entstehen neue digitale Dienste, in denen noch wenig Wissen darüber existiert, welche Risiken hinsichtlich der Privatsphäre von Nutzern einhergehen. Ein Beispiel ist das Metaverse, welches virtuelle 3D Welten beschreibt, in denen Nutzer als Avatar interagieren. Neue Extended Reality (XR) Technologien bieten verbesserte Möglichkeiten zu Datenerfassung, bspw. mittels Eye-Tracking. Ein weiteres Beispiel sind datenintensive Verifizierungsprozesse in Krypto-Netzwerken. Hierbei können technische Maßnahmen zur Erhöhung des Privatheitsschutzes eingesetzt werden, wie bspw. Zero-Knowledge-Proofs. Mögliche Fragestellungen für eine Abschlussarbeit sind:
  • Wie können Metaverse Dienste Privacy-freundlich gestaltet werden?
  • Wie treffen Unternehmen Entscheidungen zur Festlegung der Privacy Strategie?
  • Welche Maßnahmen zum Privatheitsschutz können im Web3 eingesetzt werden?
  • Wie können Lösungen zum Privatheitsschutz in der Architektur von digitalen Technologien verankert werden?

Bei Interesse an diesem Themenfeld wenden Sie sich bitte über das Kontaktformular (Link oben auf dieser Seite) an Julia Schulmeyer.

• Digitale Services und Datennutzung
  Ist personalisierte Werbung ein Mehrwert für den Nutzer? Was passiert mit Daten über Fahrverhalten (Smart Car) oder Gesundheitsdaten (Smart Watches)?
  Über Smart Speakers, Streaming-Dienste, soziale Medien und viele andere Dienste und Produkte werden ständig persönliche Daten über Nutzer gesammelt. Dabei benötigen die zugrundeliegenden Technologien wie IoT oder KI einen unbegrenzten Datenzugang, um zu funktionieren. Gleichzeitig profitiert der Anbieter von den Daten durch Serviceinnovationen. Zudem sind einige digitale Geschäftsmodelle (u.a. werbebasierte) ohne Daten nicht mehr profitabel oder für den Nutzer möglicherweise nicht mehr kostenlos. Der Anbieter ist in einer günstigen Position, die gesammelten Nutzerdaten zu besitzen (Informationspotential) und von ihnen zu profitieren (Wertpotential), was beim Nutzer zu (datenschutzrechtlichen) Bedenken führen kann, und ein Spannungsverhältnis zwischen Nutzung und Schutz der Daten entsteht.
  Arbeiten in diesem Forschungsgebiet bieten diverse Themen und Fragestellungen: u.a. Informations- oder Wertpotentiale von Daten, die Ausgestaltung des Spannungsfeldes, die Position/ der Handlungsspielraum von Nutzern und Anbietern in der Datennutzung, Anreize für den Datenschutz, Lösungsansätze für das Spannungsfeld.
  Literaturüberblicke, sowie empirische Forschungsmethoden (qualitativ und quantitativ) sind möglich. Bei Interesse an diesem Themenfeld wenden Sie sich bitte über das Kontaktformular (Link oben auf dieser Seite) an Ronja Schwinghammer. Arbeiten in englischer Sprache werden bevorzugt.

• AI at Work: Exploring the Factors Behind Employee Data Sharing
  Die digitale Transformation von Arbeitsplätzen und die zunehmende Nutzung von künstlicher Intelligenz (KI) revolutionieren die Art und Weise, wie wir arbeiten. In dieser Ära datengesteuerter Entscheidungsfindung und KI-gestützter Prozesse ist die gemeinsame Nutzung von Informationen und Daten innerhalb von Organisationen zu einer entscheidenden Komponente des Erfolgs geworden. Dieses Phänomen wirft jedoch eine zentrale Forschungsfrage auf: Was motiviert Mitarbeiter dazu, ihre Daten in digitalen Arbeitsumgebungen zu teilen?
  
  Die Entscheidung, Daten in einer digitalen Arbeitsumgebung zu teilen, wird durch ein komplexes Zusammenspiel verschiedener Faktoren beeinflusst. Dazu gehören beispielsweise Vertrauen, Datenschutzbedenken, Organisationskultur, KI-Integration und die wahrgenommenen Vorteile und Risiken im Zusammenhang mit der Datenpreisgabe. Das Ziel der Abschlussarbeit ist es, den Entscheidungsprozess zur Datenpreisgabe zu verstehen, welcher für das Funktionieren von Organisationen im digitalen Zeitalter von zentraler Bedeutung ist. Auf diese Weise sollen Unternehmen und Wissenschaftler Erkenntnisse darüber gewinnen, wie sie das volle Potenzial von Daten an KI-gesteuerten Arbeitsplätzen ausschöpfen und gleichzeitig auf die Bedenken und Motivationen ihrer Mitarbeiter eingehen können. Methodisch soll die Arbeit die Determinanten aufdecken, welche die Datenpreisgabe durch Mitarbeiter fördern oder hemmen, indem ein quantitativer Ansatz mit einer Online-Umfrage oder einem Experiment verwendet wird.
  
  Bei Interesse an diesem Thema wenden Sie sich bitte über das Kontaktformular (Link oben auf dieser Seite) an Dr. Mena Teebken. Arbeiten in englischer Sprache werden bevorzugt.

Process and Algorithmic Management

• Algorithmic Management Outside the Gig Economy (Master Thesis)
  Increasingly algorithms take over managerial functions, i.e. they coordinate and delegate work to humans. Research approaches this phenomenon under the umbrella term "algorithmic management". The existing body of work on algorithmic management focuses on the gig/ platform economy where data and technological infrastructure for algorithms to operate is a given. For example, Uber drivers are managed by an algorithm that pre-selects drivers and determines the route they should follow. However, it is not clear how algorithmic management takes shape in industries outside of the gig/platform economy. In this master thesis, you should address this research gap and empirically investigate under what circumstances and how established organizations use algorithmic management. If you are interested in this topic, please use the contact form (link on top of the page) to get in touch with Dr. Bastian Wurm.
• A Review on Algorithmic Management (Bachelor Thesis)
  There is an increasing number of articles that discusses different aspects of algorithmic management, i.e. when algorithms coordinate and assign work to humans. While research on this topic is rapidly growing, an overview over this research area is currently missing. In this thesis, you should review and integrate the literature on algorithmic management by means of a structured literature review. If you are interested in this topic, please use the contact form (link on top of the page) to get in touch with Dr. Bastian Wurm.
• A Review on Failure in Information Systems (Master Thesis)
  “Fail fast, fail often”. This statement has become a mantra in the business world to highlight that individuals and organizations can learn tremendously even (or especially?) when they encounter failure. Despite the valuable learnings associated with failure, research on failure in information systems is scarce.
  While there are some notable exceptions, we miss a coherent overview over how failure in information systems is treated and what we can learn from it. In this thesis, you address this gap by conducting a literature review on failure in information systems. If you are interested in this topic, please use the contact form (link on top of the page) to get in touch with Dr. Bastian Wurm.
  
• Scaling Process Mining in large Organizations (Master Thesis)
  For many organizations, process mining has become an important technology to analyze and improve their business processes on a daily basis. While there are some insights on how organizations use process mining to create business value, we know little about how organizations can successfully scale process mining initiatives. That is, how can organizations move from one mined process to ten and what organizational set-up is required to do so? In this thesis, you will explore how organizations can successfully grow their process mining initiatives, which obstacles they meet on the way, and what they learned from overcoming them. If you are interested in this topic, please use the contact form (link on top of the page) to get in touch with Dr. Bastian Wurm.
  
• The Role of Process Mining for Process Improvement and Process Redesign (Master Thesis)
  For many organizations, process mining has become an important technology to analyze and improve their business processes on a daily basis. There is some work on how organizations use process mining to create business value on a general level, but insights on how organizations use process mining for continuous process improvement or larger process redesign initiatives are currently missing. In this thesis, you will explore how organizations use process mining to improve their business processes, whether they have built improvement programs around process mining, and how they make sure that improvement ideas translate into increased performance. If you are interested in this topic, please use the contact form (link on top of the page) to get in touch with Dr. Bastian Wurm.
• Predictive Process Mining and its Application in Practice (Master Thesis)
  Process mining is concerned with the analysis of business processes. One specific application domain of process mining is predictive process mining (also called predictive process monitoring) that allows organizations to predict the outcome of a certain process or its remaining execution time. There are many studies on predictive process mining that focus on technical aspects. That is, how to make algorithms more computationally efficient or how to increase prediction accuracy.
  However, how organizations use predictive process mentoring and how this may impact the way they work has not yet received systematic attention. In this thesis, you will explore the application of predictive process monitoring in
  practice. If you are interested in this topic, please use the contact form (link on top of the page) to get in touch with Dr. Bastian Wurm.
  
• Managing Worker in Algorithmic Management (Bachelor and Master)
  Companies are increasingly turning to algorithmic management to make their operations more efficient and compete in the market. Algorithmic mangement refers to the use of algorithms and artificial intelligence to support or replace management decisions. This innovative approach presents both opportunities and challenges, and raises interesting questions, particularly regarding the design of such systems and their integration into existing management structures. If you are interested in this topic, please use the contact form (link on top of the page) to get in touch with Luc Becker. The following topics are currently open for application:
  • Experiments: Effects of algorithms' opacity in payment and work information on platform workers' behavior (Master)
  • Qualitative 1: A Taxonomy of user modifyability in AI & Algorithmic Management Systems (Master)
  • Qualitative 2: Investigating how analytics influence highly-skilled employees. For exampe Sports Analytics or Planing in Hospitals (Master)
  • Literature: A Short History of Algorithms at Work / Defining Algorithmic Management (Bachelor)