Digitalisierung im Fokus: Aktuelle Forschungsprojekte

Es fällt schwer, Forschungsprojekte der Fachhoschule Oberösterreich (FH OÖ) im Bereich Digitalisierung zu listen nachdem die meisten Projekte einen Bezug zu Digitalisierung aufweisen. Eine vollständige Aufstellung der Forschungsprojekte der FH OÖ finden Sie im Forschungsinformationssystem der FH OÖ, wo Sie die zahlreichen Projekte auch mit verschiedenen Kriterien filtern können. Im Folgenden ein kurzer Auszug daraus bzw. ein Eindruck zu aktuellen Projekten über Digitalisierung im Bereich Management:

JRC DDBMI - Josef Ressel Zentrum für datengetriebene Geschäftsmodellinnovation

Das Josef Ressel Zentrum adressiert datengetriebene Geschäftsmodellinnovation. Der Fachausdruck "datengetrieben" bezieht sich dabei auf zwei Aspekte: Erstens auf die Wertschaffung für (End-)Kunden, Partner und das eigene Unternehmen durch die Verwertung von Daten abgebildet im Geschäftsmodell und zweitens den Geschäftsmodellinnovationsprozess datengetrieben zu unterstützen. Das Zentrum fokussiert etablierte Produktionsunternehmen, die Weiterentwicklung bestehender Geschäftsmodelle und die Umstellungsphase vom bestehenden Geschäftsmodell zum neuen intendierten Geschäftsmodell. Wesentliche Themen werden dabei das Erkennen der Notwendigkeit der Geschäftsmodellinnovation für etablierte Produktionsunternehmen, die Sicherstellung einer Nachhaltigkeitsorientierung und die zielgerichtete und effiziente Verwertung von Daten für die Gestaltung von Geschäftsmodellen sowie für die Gewährleistung des Innovationsprozesses sein.

Im Josef Ressel Zentrum für DDBMI werden datengetriebene Ansätze (insbesondere Konzepte, Vorgehensmodelle, Methoden und Werkzeuge) zur Geschäftsmodellinnovation entwickelt und diese den Partnerunternehmen zur Verfügung gestellt. In Pilotprojekten werden die neu entwickelten Ansätze von den Partnerfirmen angewandt bzw. implementiert. Das JRZ für DDBMI evaluiert die Pilotprojekte sowie den Einsatz bzw. die Implementierung der neuen Ansätze, identifiziert Schwachstellen und verbessert die Ansätze. Methoden aus Data Mining, Process Mining und maschinellem Lernen werden zur Entwicklung der neuen Werkzeuge eingesetzt und adaptiert.

X-PRO - Erforschung und Entwicklung benutzer-zentrierter Methoden für Cross-Virtuality Analytics von Produktionsdaten

X-PRO widmet sich der Entwicklung grundlegend neuer Methoden im Bereich der Informatik und Datenanalyse, um den großen Herausforderungen bei der Auswertung der schnell wachsenden Datenmengen im Produktionsumfeld begegnen zu können. Durch die Weiterentwicklung existierender Methoden der Visual- und Immersive Analytics sollen völlig neuartige interaktive und visuelle Analysewerkzeuge („Cross-Virtuality Analytics“) geschaffen werden.

Mit X-PRO soll eine völlig neue Qualität der Mensch-Computer-Interaktion bei der interaktiven visuellen Analyse großer Datenmengen aus dem Produktionsumfeld erzielt werden. Diese Methoden umfassen sowohl neuartige Visualisierungs- und Interaktionstechniken, als auch neue Verfahren zur algorithmischen Datenaufbereitung, -analyse und -modellierung. Durch deren Kombination und Integration entsteht eine neue Art der interaktiven visuellen Analyse von Daten, die wir als „Cross-Virtuality Analytics“ bezeichnen. Das Forschungsprojekt involviert die FH OÖ Standorte Hagenberg, Steyr und Wels.

JRC LIVE - Echtzeitvisualisierung von Wertschöpfungsnetzwerken

Das Projekt verfolgt das Ziel, die Software für einen Supply Chain Control Tower zu entwickeln. Auf dem vollautomatisierten Control Tower werden das Wertschöpfungsnetzwerk und seine Akteure visualisiert und das Real-Time-Monitoring von komplexen Wertschöpfungsnetzwerken ermöglicht. Er dient Unternehmen im täglichen Betrieb dazu, Probleme bzw. Verbesserungen im Wertschöpfungsnetzwerk frühzeitig aufzuzeigen.
Mehr Infos: www.govisible.org

AI Social Design Thinking Lab

Der Einsatz der künstlichen Intelligenz (KI) in kleinen und mittleren Unternehmen sowie in der öffentlichen Verwaltung ist das Ziel der europäischen, nationalen und regionalen Digitalisierungs- und Innovationsstrategien. Aus den verfügbaren Daten und Erfahrungen geht jedoch hervor, dass in den Partnerregionen dieses Projekts (Südböhmen, Oberösterreich und Wien) das Potenzial der KI viel weniger genutzt wird als in anderen europäischen und außereuropäischen Ländern, hauptsächlich im Bereich der F&E, nur geringfügig im Zusammenhang mit den Prozessen großer Unternehmen. Die territoriale Vernetzung der Partnerregionen des Projekts zeigt eine Reihe bestehender wirtschaftlicher und touristischer, bildungsbezogener, sozialer, ökologischer Beziehungen - auch in der öffentlichen Verwaltung auf, aber es gibt auch eine Reihe gemeinsamer Hindernisse für eine weitere Entwicklung des gemeinsamen Gebiets, auch im Falle der Einführung von neuen Technologien und Trends in den Prozessen von KMU und Institutionen, die im Grenzgebiet tätig sind. Die künstliche Intelligenz spielt in diesem Zusammenhang eine wichtige Rolle, da sie ein Megatrend im Bereich der Digitalisierung ist und eine Reihe neuer Möglichkeiten und Chancen bietet, insbesondere im Hinblick auf aktuelle globale Ereignisse. Das Ziel dieses Projekts ist es, ein grenzüberschreitendes Netzwerk kooperierender Einheiten zu schaffen, um:

(1) gemeinsam Möglichkeiten für den praktischen Einsatz von KI zu identifizieren,
(2) eine geeignete und effektive Anwendung dieser Technologie zur Optimierung organisatorischer Prozesse zu finden und
(3) Wege zu finden, um bestehende Hindernisse zu überwinden, die die Umsetzung der KI in die Praxis erschweren.

Technostress in Organisationen

Information and communication technologies (ICT) are more prevalent in the work environment than ever before, creating benefits for employees (e.g., automation of tedious tasks) and organizations (e.g., cost savings). However, evidence indicates that individual interaction with ICT may lead to detrimental effects such as symptoms of lowered psychological and physiological health (e.g., fatigue), reduced job satisfaction, and lowered productivity. This negative side of ICT is referred to as technostress (TS). Although the term was coined more than 30 years ago, the phenomenon has received increased research attention in recent years, and this, in turn, has facilitated the development of new insights into the phenomenon. Often, however, research results have been derived based on mere survey studies or in laboratory settings. Thus, it is the purpose of this study to draw a more complete picture of the factors and mechanisms that lead to TS by studying the phenomenon in the field (i.e., in an organization), answering the main research question: How and why does TS occur in organizations, and how do employees cope with it? Based on existing cybernetic theories of organizational stress, we developed a new integrated theoretical framework to study TS in organizations, which constitutes the basis for a field study. As the phenomenon is highly dynamic in nature (e.g., due to spontaneous events like computer break downs), a longitudinal approach (i.e., repeated data collection over several months at a time) is needed to study TS causes and effects. Also, using traditional means of data collection which involve the perceptions of individuals alone (e.g., interviews, focus groups, or questionnaires) are not be sufficient to draw a complete picture of this phenomenon. It has been shown that the often unconscious detrimental effects of TS (e.g., strains that result from elevations of stress hormones) cannot be fully reported by participants. This, in turn, makes data collection methods from neurobiology and medicine an important complement to the more traditional methods. In addition to interviews and questionnaires, among other more traditional methods, we therefore also measure bodily symptoms, including heart rate, blood pressure, and stress-related substances such as cortisol and alpha-amylase. Based on the findings, we advance our theoretical framework, thereby contributing to a better theoretical understanding of TS. Also, we provide a methodological contribution by showing how a mixed methods approach can be applied to the study of TS. The results of this study facilitate the development of effective TS countermeasures.