Abschlussarbeiten

Es besteht die Möglichkeit, eigene Themen für die Abschlussarbeiten (Bachelor, Master) vorzuschlagen. Diese sollten an die Forschungsgebiete der Professur für Anwendungssysteme angelehnt sein (z. B. überbetriebliche Prozesse, digitale Plattformen, Distributed-Ledger-Technologien, Fintech, Methoden des Geschäftsprozess- und/oder Servicemanagements). Gerne können Sie Ihre Vorschläge mit einem kleinen Exposé und einer ersten Grobgliederung an einen wissenschaftlichen Mitarbeiter der Professur oder Herrn Professor Alt senden.

Thema 1: Decentralized Platform Economy

Neben klassischen zentralen digitalen Plattformen, wie Amazon und Ebay, entstehen dezentrale Plattformen wie etwa zum Handel von Token (s. https://defiprime.com/exchanges, https://coinmarketcap.com/rankings/exchanges/dex/). Abhängig von den persönlichen Interessen sind verschiedene Schwerpunktsetzungen für ein Thema im Kontext der decentralized platform economy möglich. Beispiele sind ein Überblick über den aktuellen Stand dezentraler Architekturmodelle, eine Gegenüberstellung zentraler und dezentraler Modelle oder Fallstudien einer beispielhaft gewählten Branche.

• Literatur: Perscheid et al. (2020). Towards a taxonomy of decentralized platform-based business models, Proceedings 28. European Conference on Information Systems (ECIS), 2. Lage et al. (2022). Decentralized platform economy: Emerging blockchain-based decentralized platform business models, Electronic Markets, 32(3).
• Kontakt: Prof. Alt

Thema 2: Decentralized Commerce

Die Arbeit untersucht den Stand von dezentralen E-Commerce-Lösungen, in der Regel auf Basis der Distributed-Ledger-Technologien (DLT). Ziel ist die Analyse des funktionalen Leistungsspektrums dezentraler E-Commerce-Lösungen, deren technologischer Grundlagen sowie die Identifikation neuer Entwicklungen (z. B. Integrations- und Auswertungsmöglichkeiten, Bezahl-/Logistik-/Identifikationsfunktionalitäten, Produktvisualisierungen). Eigene Themenvorschläge in diesem Bereich sind willkommen. Methodisch kann die Arbeit auf der Durchführung einer Literaturanalyse, einer Webrecherche o. A. beruhen.

• Literatur: https://doi.org/10.1016/j.elerap.2021.101054 
• Kontakt: Max Gräser

Thema 3: ERP-Systeme auf Basis der Distributed-Ledger-Technology (DLT)

Die Arbeit soll die Frage untersuchen, inwieweit klassische ERP-Systeme künftig auf der Technologie der Distributed Ledgers (DLT) aufbauen können. Gegenstand soll neben einer strukturierten Literaturanalyse auch eine Webrecherche sein, um dadurch aktuelle Entwicklungen zu erfassen.

• Literatur: https://www.researchgate.net/publication/354697675_Blockchain_Based_Enhanced_ERP_Transaction_Integrity_Architecture_and_PoET_Consensus, https://www.academia.edu/37069947/The_ERP_of_the_Future_Blockchain_of_Things
• Kontakt: Prof. Alt

Thema 1: Analyse von Fintech-Plattformen

Ziel der Arbeit ist eine Analyse bestehender digitaler Plattformen im Fintech-Bereich. Aus technologischer Sicht haben sich diese aus den bestehenden Anwendungssystemen im Bankenbereich (sog. Kernbankensystemen wie Finastra) herausgebildet und andererseits seitens der Geschäftsmodelle über elektronische Marktplätze, Data Spaces oder App Stores (z. B. EU Digital Finance Platform). Die Arbeit kann sich sowohl auf die technologische als auch auf die geschäftliche Sicht beziehen und sich auf einer Literatur- und/oder einer Marktrecherche abstützen.

• Literatur: Dhar/Stein (2017). FinTech platforms and strategy, http://dx.doi.org/10.1145/3132726, Ng, E. et al. (2023). The strategic options of fintech platforms: An overview and research agenda, https://doi.org/10.1111/isj.12388
• Kontakt: Prof. Alt

Thema 2: Analyse eines "Super-App"-Ecosystems

Ziel der Arbeit ist eine Analyse des Ecosystems einer "Super-App", wie etwa WeChat. Im Mittelpunkt steht die Untersuchung, der Servicenangebote sowie der integrierten Plattformen aus Sicht eines Multi-Plattform-Systems. Zum Einsatz können hier Webscraping-Techniken, um eine empirische Analyse des Ecosystems vornehmen zu können.

• Literatur: Schmidt et al. (2022), Ecosystem intelligence for AI-based assistant platforms, https://hdl.handle.net/10125/79864, Schmidt et al. (2023). Measuring Ecosystem Complexity - Decision-Making Based on Complementarity Graphs, hdl.handle.net/10125/103057
• Kontakt: Prof. Alt

Thema 1: Einsatzmöglichkeiten von fortschrittlichen Technologien bei der kooperativen Umsetzung eines Tax CMS bei KMU

Die steigenden Anforderungen der Gesetzgeber stellen Unternehmen zunehmend vor Herausforderungen in der Einhaltung steuerlicher Vorschriften. Ein Tax Compliance Management System (Tax CMS) bietet hier eine mögliche Lösung, indem es Unternehmen dabei unterstützt, steuerliche Risiken zu identifizieren und systematisch zu steuern. Bislang sind jedoch Tax CMS vorwiegend in Großunternehmen implementiert, während kleine und mittlere Unternehmen (KMU) noch nicht in gleichem Maße von diesen Systemen profitieren. Im Rahmen des Projekts DigiTax, das in Zusammenarbeit mit der Universität Leipzig und den Praxispartnern Finatix und we-do.ai durchgeführt wird, sollen innovative Ansätze entwickelt werden, um Tax CMS auch für KMU zugänglich und nutzbar zu machen. Ziel ist es, maßgeschneiderte Lösungen zu finden, die den spezifischen Anforderungen und Ressourcen von KMU gerecht werden.

Die fortschreitende Technologie (KI, ML, …) bietet zahlreiche Möglichkeiten, ein Tax CMS bei KMU zu implementieren. Laut Eßer et al. (PwC-2020) tragen insbesondere drei Technologien wesentlich dazu bei: Machine Learning (ML), Künstliche Intelligenz (KI) und Robotic Process Automation (RPA). Diese Bachelor-/Masterarbeiten bieten viele Möglichkeiten zur Implementierung, von der Erstellung von Diagrammen (BPMN) oder Workflows (durch RPA) bis hin zur vollständigen Bearbeitung durch KI-gestützte Systeme. Die enge Zusammenarbeit mit Praxispartnern wie Finatix und we-do.ai ist dabei ein wesentlicher Bestandteil.

• Literatur: Eßer, M., Blecken, H. & Hanken, J. (2020) "Tax CMS - wenn, dann richtig!", Rethinking Tax, No. 3, S. 12–19 [Online]. Verfügbar unter ​www.wiso-net.de​/​document/​RETA__​RET1335248.
• Kontakt: Viet-Anh Do

Thema 2: Konzeption von Risiko-Kontroll-Matrix für den Einsatz von Tax CMS bei KMU

Auch im Rahmen des Projekts DigiTax bietet sich ein weiteres spannendes Forschungsthema an: Die Risiko-Kontroll-Matrix. Diese ist ein bekanntes Konzept und wurde im IDW PS 980 als Gegenüberstellung von Risiken (mit Eintrittswahrscheinlichkeit und Folgen) und den dazu entwickelten Maßnahmen von Unternehmen definiert. Die Risiko-Kontroll-Matrix umfasst zwei Grundelemente des Tax CMS nach IDW PS 980: TC-Risiken und TC-Programm. Ziel dieses Themas ist es, das Konzept der Risiko-Kontroll-Matrix speziell für den Einsatz von Tax Compliance Management Systemen (TCMS) in kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) zu gestalten und sicherzustellen, dass diese Matrix auch die Anforderungen der IDW PS 980 erfüllt und sich nahtlos in die IT-Systeme der Unternehmen einbetten lässt.

• Literatur: Schmeer (2023). Quo vadis Tax Compliance?. In Tax Compliance im Kontext der Betriebswirtschaftlichen Steuerlehre (pp. 313-333). Erich Schmidt Verlag GmbH & Co. KG; IDW PS 980: Institut der Wirtschaftsprüfer in Deutschland e.V. (IDW). PS 980: Grundsätze zur ordnungsmäßigen Führung und Aufbewahrung von Büchern, Aufzeichnungen und Unterlagen in elektronischer Form sowie zum Datenzugriff (GoBD). www.idw.de/idw/standards/ps-980/; Praxishinweis 1/2016: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie. Praxishinweis 1/2016: Grundelemente für ein Tax Compliance Management System (Tax CMS). www.bmwi.de/Redaktion/DE/Downloads/P-T/praxishinweis-tax-compliance-management-system.html.
• Kontakt: Viet-Anh Do

Thema 3: Werkzeuge und Methoden der Ecosystem-Modellierung

Mit der Entstehung digitaler Plattformen sind umfangreiche digitale Ökosysteme entstanden, wobei insbesondere jene der Big-Tech-Unternehmen bekannt sind. Die Arbeit soll Ansätze der Ökosystem-Modellierung und/oder Ökosystem-Visualisierung untersuchen. Ziel ist die Strukturierung der bestehenden Arbeitemn und das Herausarbeiten des Stands der Forschung.

• Literatur: Boucharas et al. (2009). Formalizing Software Ecosystem Modeling, https://doi.org/10.1145/1595800.1595807, Iyer/Basole (2016). Visualization to understand ecosystems, http://dx.doi.org/10.1145/3000610.
• Kontakt: Prof. Alt

Thema 1: Generative KI in der Tourismus-Industrie

Die Arbeit soll bestehende und zukünftig denkbare Szenarien und Anwendungsfälle generativer KI im Tourismus analysieren. Die Analyse könnte bspw. entlang des KI-Periodensystems (Dietzmann & Alt, 2020) stattfinden und ebenso unter Verwendung von Personas stattfinden. Relevante Fragestellungen zu den jeweiligen Cases könnten sein, inwiefern generative KI den Touristen und/oder den Anbietern einen Mehrwert stiftet und inwiefern sich dadurch letztlich die Customer Journey und die Wertschöpfung in der Tourismus-Industrie verändern.

• Literatur: Dietzmann/Alt (2020). Assessing the business impact of Artificial Intelligence, http://hdl.handle.net/10125/64377, Doborjeh et al. (2022). Artificial intelligence: a systematic review of methods and applications in hospitality and tourism, https://doi.org/10.1108/IJCHM-06-2021-0767
• Kontakt: Dr. Christian Dietzmann
   

Thema 2: Prototypische Umsetzung eines interoperablen KI-Modells

Im Rahmen eines Drittmittelprojektes wurden über verschiedenste Sensoren und Wearables Daten zur Schlafanalyse gesammelt. Diese können nun für die prototypische Umsetzung eines multivariaten KI-Modells, welches Empfehlungen zur Schlafverbesserung gibt, genutzt werden. Da in der Realität verschiedene Nutzer verschiedene Geräte (z.B. nur FitBit oder Garmin und Withings, ...) haben, soll auf Basis interoperabler Standards (FHIR) ein Modell entwickelt werden, welches trotz der variablen Geräte und Geräteanzahl Empfehlungen für die Schlafqualität geben kann.

• Literatur: Williams, E., Kienast, M., Medawar, E., Reinelt, J., Merola, A., Klopfenstein, S. A. I., Flint, A. R., Heeren, P., Poncette, A.-S., Balzer, F., Beimes, J., von Bünau, P., Chromik, J., Arnrich, B., Scherf, N., & Niehaus, S. (2023). A Standardized Clinical Data Harmonization Pipeline for Scalable AI Application Deployment (FHIR-DHP): Validation and Usability Study. In JMIR Medical Informatics (Vol. 11, p. e43847). JMIR Publications Inc. doi.org/10.2196/43847
• Kontakt: Torben Ukena

Thema 3: Prototypische Umsetzung einer KI im Rahmen einer Schlafstudie

Im Rahmen eines Drittmittelprojektes wurden über verschiedenste Sensoren, Wearables und Fragebögen Daten zur Schlafanalyse gesammelt. Die Datenbasis ist insbesondere durch die jeweils minütliche Erfassung der sechs Sensordaten und die mehrmals täglich ausgefüllten Fragebögen sehr umfangreich. Die Daten können nun für die prototypische Umsetzung im Rahmen einer Computational Study u.a. für folgende Problemstellungen genutzt werden:

1. Nutzerhinweise in Schlafanalyse-Fragebögen sollen mittels NLP automatisiert kategorisiert werden. Ziel ist es ähnliche Hinweise, wie beispielsweise “nicht zu Hause geschlafen” oder “woanders geschlafen”, automatisiert zusammenzufassen. Dabei sollen verschiedene NLP-Methoden und -Modelle evaluiert und hinsichtlich ihrer Genauigkeit und Effizienz verglichen werden.
2. Neben klassischen Auswertungsmethoden können fortgeschrittene Zeitreihenmodelle (z.B. https://doi.org/10.48550/arXiv.2403.07815) für die Vorhersage der Schlafqualität genutzt werden. Hierfür muss ein geeignetes Modell eruiert, umgesetzt und anschließend evaluiert werden.

• Kontakt: Torben Ukena

Integrierte Anwendungssysteme im Gastronomiebereich

Im Mittelpunkt der Arbeit steht die Untersuchung integrierter Lösungen im Gastronomiebereich, insbesondere für klein- und mittelständisch geprägte Gastronomie-Unternehmen. Dies betrifft Kassensysteme (bzw. Point-of-Sale-Systeme), (Mobile-)Ordering-Systeme, Systeme für den Einkauf bei Lieferanten, die Steuerung von Abläufen/Geräten in der Küche etc. Sie führen dazu eine Literatur- und Webrecherche durch.

• Literatur: Alt, R. (2021). Digital Transformation in the Restaurant Industry: Current Developments and Implications. Journal of Smart Tourism, 1(1), S. 69-74. doi.org10.52255/smarttourism.2021.1.1.9, Jadhav, A. S., & Sonar, R. M. (2009). Evaluating and selecting software packages: A review. Information and Software Technology, 51(3), S. 555–563. https://doi.org/10.1016/j.infsof.2008.09.003, Tsai, W.-H., Lee, P.-L., Shen, Y.-S., & Yang, C.-C. (2009). The relationship between ERP software selection criteria and ERP success. Proceedings International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM), S. 2222–2226. https://doi.org/10.1109/IEEM.2009.5373085
• Kontakt: Katharina Blöcher

KI zur Unterstützung der Energiewende

Die VNG AG prüft im Zuge der grünen Transformation seines Geschäftsmodells die Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz. Hierfür sind KI-Anwendungsfälle zu identifizieren, welche sowohl auf die finanziellen Geschäftsziele als auch die Transformationsziele abdecken. Die Arbeit widmet sich daher der strukturierten Analyse von KI-Anwendungsfällen sowie deren Beitrag zur Unternehmensstrategie. Die Betreuung der Abschlussarbeit wird durch einen Betreuer bei der VNG AG abgedeckt und kann mit einer studentischen Tätigkeit unter flexiblen Bedingungen verbunden werden. 

Kontakt: Dr. Christian Dietzmann 

Entwicklung eines Polarisierungsindex

Das Hauptziel der Arbeit besteht darin, einen methodologisch fundierten Polarisierungsindex zu entwickeln, der verschiedene Aspekte der Polarisierung in der Weltwirtschaft und Gesellschaft erfasst und misst. Dieser Index soll nicht nur eine Momentaufnahme liefern, sondern auch Veränderungen im Laufe der Zeit verfolgen können. Darüber hinaus sollen potenzielle Auswirkungen der Polarisierung auf Unternehmen, Politik und Gesellschaft untersucht werden. Aufgrund der besonderen Rolle des virtuellen Raums hinsichtlich des Förderung von Polarisierung bspw. durch Desinformation oder soziale Medien, aber auch durch die Verfügbarkeit großer Echtzeitdatenmengen soll der Polarisierungsindex insbesondere auf dieser Datenquelle basieren. Diese Datenbasis ermöglicht bspw. Echtzeit-Feedback, Vielfalt der Meinungen oder globale Reichweite. Hierbei können moderne Methoden und Instrumente wie Social Media-Analyse, Sentimentanalyse, Netzwerkanalyse, Trendanalysen oder Plattformanalysen angewendet werden. Durch die Analyse derartiger Big Data sollen Muster und Trends in politischer und wirtschaftlicher Polarisierung identifiziert werden.

Die Studierenden werden im Rahmen dieser Masterarbeit eng von der VNG-Stiftung sowie Praxispartnern betreut. Die VNG-Stiftung bietet nicht nur fachliche Expertise, sondern auch Zugang zu umfangreichen Ressourcen und Netzwerken. Durch die Zusammenarbeit mit Praxispartnern aus verschiedenen Branchen erhalten die Studierenden Einblicke in aktuelle Herausforderungen und Fragestellungen der Praxis.

Kontakt: Dr. Stephan Sachse