@incollection{AltherrLeise2021, author = {Altherr, Lena and Leise, Philipp}, title = {Resilience as a concept for mastering uncertainty}, series = {Mastering Uncertainty in Mechanical Engineering}, booktitle = {Mastering Uncertainty in Mechanical Engineering}, publisher = {Springer}, address = {Cham}, isbn = {978-3-030-78353-2}, doi = {10.1007/978-3-030-78354-9}, pages = {412 -- 417}, year = {2021}, language = {en} } @incollection{AltherrLeisePfetschetal.2021, author = {Altherr, Lena and Leise, Philipp and Pfetsch, Marc E. and Schmitt, Andreas}, title = {Optimal design of resilient technical systems on the example of water supply systems}, series = {Mastering Uncertainty in Mechanical Engineering}, booktitle = {Mastering Uncertainty in Mechanical Engineering}, publisher = {Springer}, address = {Cham}, isbn = {978-3-030-78356-3}, pages = {429 -- 433}, year = {2021}, language = {en} } @incollection{LeiseAltherr2021, author = {Leise, Philipp and Altherr, Lena}, title = {Experimental evaluation of resilience metrics in a fluid system}, series = {Mastering Uncertainty in Mechanical Engineering}, booktitle = {Mastering Uncertainty in Mechanical Engineering}, publisher = {Springer}, address = {Cham}, isbn = {978-3-030-78356-3}, pages = {442 -- 447}, year = {2021}, language = {en} } @incollection{BensbergBuscherCzarnecki2019, author = {Bensberg, Frank and Buscher, Gandalf and Czarnecki, Christian}, title = {Digital transformation and IT topics in the consulting industry: a labor market perspective}, series = {Advances in consulting research : recent findings and practical cases}, booktitle = {Advances in consulting research : recent findings and practical cases}, editor = {Nissen, Volker}, publisher = {Springer}, address = {Cham}, isbn = {978-3-319-95998-6}, doi = {10.1007/978-3-319-95999-3_16}, pages = {341 -- 357}, year = {2019}, abstract = {Information technologies, such as big data analytics, cloud computing, cyber physical systems, robotic process automation, and the internet of things, provide a sustainable impetus for the structural development of business sectors as well as the digitalization of markets, enterprises, and processes. Within the consulting industry, the proliferation of these technologies opened up the new segment of digital transformation, which focuses on setting up, controlling, and implementing projects for enterprises from a broad range of sectors. These recent developments raise the question, which requirements evolve for IT consultants as important success factors of those digital transformation projects. Therefore, this empirical contribution provides indications regarding the qualifications and competences necessary for IT consultants in the era of digital transformation from a labor market perspective. On the one hand, this knowledge base is interesting for the academic education of consultants, since it supports a market-oriented design of adequate training measures. On the other hand, insights into the competence requirements for consultants are considered relevant for skill and talent management processes in consulting practice. Assuming that consulting companies pursue a strategic human resource management approach, labor market information may also be useful to discover strategic behavioral patterns.}, language = {en} } @incollection{SchmitzDietzeCzarnecki2019, author = {Schmitz, Manfred and Dietze, Christian and Czarnecki, Christian}, title = {Enabling digital transformation through robotic process automation at Deutsche Telekom}, series = {Enabling digital transformation through robotic process automation at Deutsche Telekom}, booktitle = {Enabling digital transformation through robotic process automation at Deutsche Telekom}, editor = {Urbach, Nils and R{\"o}glinger, Maximilian}, publisher = {Springer}, address = {Cham}, isbn = {978-3-319-95272-7}, doi = {10.1007/978-3-319-95273-4_2}, pages = {15 -- 33}, year = {2019}, abstract = {Due to the high number of customer contacts, fault clearances, installations, and product provisioning per year, the automation level of operational processes has a significant impact on financial results, quality, and customer experience. Therefore, the telecommunications operator Deutsche Telekom (DT) has defined a digital strategy with the objectives of zero complexity and zero complaint, one touch, agility in service, and disruptive thinking. In this context, Robotic Process Automation (RPA) was identified as an enabling technology to formulate and realize DT's digital strategy through automation of rule-based, routine, and predictable tasks in combination with structured and stable data.}, language = {en} } @incollection{CzarneckiAuth2018, author = {Czarnecki, Christian and Auth, Gunnar}, title = {Prozessdigitalisierung durch Robotic 7 Process Automation}, series = {Digitalisierung in Unternehmen: von den theoretischen Ans{\"a}tzen zur praktischen Umsetzung}, booktitle = {Digitalisierung in Unternehmen: von den theoretischen Ans{\"a}tzen zur praktischen Umsetzung}, editor = {Barton, Thomas and M{\"u}ller, Christian and Seel, Christian}, publisher = {Springer}, address = {Wiesbaden}, isbn = {9783658227739}, doi = {10.1007/978-3-658-22773-9_7}, pages = {113 -- 131}, year = {2018}, abstract = {Im Rahmen der digitalen Transformation werden innovative Technologiekonzepte, wie z. B. das Internet der Dinge und Cloud Computing als Treiber f{\"u}r weitreichende Ver{\"a}nderungen von Organisationen und Gesch{\"a}ftsmodellen angesehen. In diesem Kontext ist Robotic Process Automation (RPA) ein neuartiger Ansatz zur Prozessautomatisierung, bei dem manuelle T{\"a}tigkeiten durch sogenannte Softwareroboter erlernt und automatisiert ausgef{\"u}hrt werden. Dabei emulieren Softwareroboter die Eingaben auf der bestehenden Pr{\"a}sentationsschicht, so dass keine {\"A}nderungen an vorhandenen Anwendungssystemen notwendig sind. Die innovative Idee ist die Transformation der bestehenden Prozessausf{\"u}hrung von manuell zu digital, was RPA von traditionellen Ans{\"a}tzen des Business Process Managements (BPM) unterscheidet, bei denen z. B. prozessgetriebene Anpassungen auf Ebene der Gesch{\"a}ftslogik notwendig sind. Am Markt werden bereits unterschiedliche RPA-L{\"o}sungen als Softwareprodukte angeboten. Gerade bei operativen Prozessen mit sich wiederholenden Verarbeitungsschritten in unterschiedlichen Anwendungssystemen sind gute Ergebnisse durch RPA dokumentiert, wie z. B. die Automatisierung von 35 \% der Backoffice-Prozesse bei Telefonica. Durch den vergleichsweise niedrigen Implementierungsaufwand verbunden mit einem hohen Automatisierungspotenzial ist in der Praxis (z. B. Banken, Telekommunikation, Energieversorgung) ein hohes Interesse an RPA vorhanden. Der Beitrag diskutiert RPA als innovativen Ansatz zur Prozessdigitalisierung und gibt konkrete Handlungsempfehlungen f{\"u}r die Praxis. Dazu wird zwischen modellgetriebenen und selbstlernenden Ans{\"a}tzen unterschieden. Anhand von generellen Architekturen von RPA-Systemen werden Anwendungsszenarien sowie deren Automatisierungspotenziale, aber auch Einschr{\"a}nkungen, diskutiert. Es folgt ein strukturierter Markt{\"u}berblick ausgew{\"a}hlter RPA-Produkte. Anhand von drei konkreten Anwendungsbeispielen wird die Nutzung von RPA in der Praxis verdeutlicht.}, language = {de} } @incollection{SchneiderWisselinkCzarnecki2018, author = {Schneider, Dominik and Wisselink, Frank and Czarnecki, Christian}, title = {Nutzen und Rahmenbedingungen 5 informationsgetriebener Gesch{\"a}ftsmodelle des Internets der Dinge}, series = {Digitalisierung in Unternehmen: von den theoretischen Ans{\"a}tzen zur praktischen Umsetzung}, booktitle = {Digitalisierung in Unternehmen: von den theoretischen Ans{\"a}tzen zur praktischen Umsetzung}, editor = {Barton, Thomas and M{\"u}ller, Christian and Seel, Christian}, publisher = {Springer}, address = {Wiesbaden}, isbn = {9783658227739}, doi = {10.1007/978-3-658-22773-9_5}, pages = {67 -- 85}, year = {2018}, abstract = {Im Kontext der zunehmenden Digitalisierung wird das Internet der Dinge (englisch: Internet of Things, IoT) als ein technologischer Treiber angesehen, durch den komplett neue Gesch{\"a}ftsmodelle im Zusammenspiel unterschiedlicher Akteure entstehen k{\"o}nnen. Identifizierte Schl{\"u}sselakteure sind unter anderem traditionelle Industrieunternehmen, Kommunen und Telekommunikationsunternehmen. Letztere sorgen mit der Bereitstellung von Konnektivit{\"a}t daf{\"u}r, dass kleine Ger{\"a}te mit winzigen Batterien nahezu {\"u}berall und direkt an das Internet angebunden werden k{\"o}nnen. Es sind schon viele IoT-Anwendungsf{\"a}lle auf dem Markt, die eine Vereinfachung f{\"u}r Endkunden darstellen, wie beispielsweise Philips Hue Tap. Neben Gesch{\"a}ftsmodellen basierend auf Konnektivit{\"a}t besteht ein großes Potenzial f{\"u}r informationsgetriebene Gesch{\"a}ftsmodelle, die bestehende Gesch{\"a}ftsmodelle unterst{\"u}tzen sowie weiterentwickeln k{\"o}nnen. Ein Beispiel daf{\"u}r ist der IoT-Anwendungsfall Park and Joy der Deutschen Telekom AG, bei dem Parkpl{\"a}tze mithilfe von Sensoren vernetzt und Autofahrer in Echtzeit {\"u}ber verf{\"u}gbare Parkpl{\"a}tze informiert werden. Informationsgetriebene Gesch{\"a}ftsmodelle k{\"o}nnen auf Daten aufsetzen, die in IoT-Anwendungsf{\"a}llen erzeugt werden. Zum Beispiel kann ein Telekommunikationsunternehmen Mehrwert sch{\"o}pfen, indem es aus Daten entscheidungsrelevantere Informationen - sogenannte Insights - ableitet, die zur Steigerung der Entscheidungsagilit{\"a}t genutzt werden. Außerdem k{\"o}nnen Insights monetarisiert werden. Die Monetarisierung von Insights kann nur nachhaltig stattfinden, wenn sorgf{\"a}ltig gehandelt wird und Rahmenbedingungen ber{\"u}cksichtigt werden. In diesem Kapitel wird das Konzept informationsgetriebener Gesch{\"a}ftsmodelle erl{\"a}utert und anhand des konkreten Anwendungsfalls Park and Joy verdeutlicht. Dar{\"u}ber hinaus werden Nutzen, Risiken und Rahmenbedingungen diskutiert.}, language = {de} } @incollection{HaukCzarneckiDietze2018, author = {Hauk, Joachim and Czarnecki, Christian and Dietze, Christian}, title = {Prozessorientierte Messung der Customer Experience am Beispiel der Telekommunikationsindustrie}, series = {Customer Experience im Zeitalter des Kunden : Best Practices, Lessons Learned und Forschungsergebnisse}, booktitle = {Customer Experience im Zeitalter des Kunden : Best Practices, Lessons Learned und Forschungsergebnisse}, editor = {Rusnjak, Andreas and Schallmo, Daniel R. A.}, publisher = {Springer Gabler}, address = {Wiesbaden}, isbn = {978-3-658-18961-7}, doi = {10.1007/978-3-658-18961-7_7}, pages = {195 -- 216}, year = {2018}, abstract = {Hohe Wettbewerbsintensit{\"a}t und gestiegene Kundenanforderungen erfordern bei Telekommunikationsunternehmen eine aktive Gestaltung der Customer Experience (CX). Ein wichtiger Aspekt dabei ist die CX-Messung. Traditionelle Zufriedenheitsmessungen sind oft nicht ausreichend, um die Kundenerfahrung in komplexen Prozessen vollst{\"a}ndig zu erfassen. Daher wird in diesem Kapitel eine prozess{\"u}bergreifende Referenzl{\"o}sung zur CX-Messung am Beispiel der Telekommunikationsindustrie vorgeschlagen. Ausgangspunkt ist ein industriespezifisches Prozessmodell, das sich an dem Referenzmodell eTOM orientiert. Dieses wird um Messpunkte erweitert, die Schwachstellen in Bezug auf die CX identifizieren. F{\"u}r die erkannten Schwachstellen werden {\"u}ber eine Referenzmatrix m{\"o}gliche Ausl{\"o}ser abgeleitet und anhand von typischen Gesch{\"a}ftsfallmengen bewertet. Somit ist eine direkte Zuordnung und Erfolgsmessung konkreter Maßnahmen zur Behebung der Schwachstellen m{\"o}glich. Die so entwickelte Referenzl{\"o}sung wurde im Projekt K1 bei der Deutschen Telekom erfolgreich umgesetzt. Details zur Umsetzung werden als Fallstudien dargestellt.}, language = {de} } @incollection{CzarneckiHongSchmitzetal.2021, author = {Czarnecki, Christian and Hong, Chin-Gi and Schmitz, Manfred and Dietze, Christian}, title = {Enabling digital transformation through cognitive robotic process automation at Deutsche Telekom Services Europe}, series = {Digitalization Cases Vol. 2 : Mastering digital transformation for global business}, booktitle = {Digitalization Cases Vol. 2 : Mastering digital transformation for global business}, editor = {Urbach, Nils and R{\"o}glinger, Maximilian and Kautz, Karlheinz and Alias, Rose Alinda and Saunders, Carol and Wiener, Martin}, publisher = {Springer}, address = {Cham}, isbn = {978-3-030-80002-4 (Print)}, doi = {10.1007/978-3-030-80003-1}, pages = {123 -- 138}, year = {2021}, abstract = {Subject of this case is Deutsche Telekom Services Europe (DTSE), a service center for administrative processes. Due to the high volume of repetitive tasks (e.g., 100k manual uploads of offer documents into SAP per year), automation was identified as an important strategic target with a high management attention and commitment. DTSE has to work with various backend application systems without any possibility to change those systems. Furthermore, the complexity of administrative processes differed. When it comes to the transfer of unstructured data (e.g., offer documents) to structured data (e.g., MS Excel files), further cognitive technologies were needed.}, language = {en} } @incollection{CzarneckiFettke2021, author = {Czarnecki, Christian and Fettke, Peter}, title = {Robotic process automation : Positioning, structuring, and framing the work}, series = {Robotic process automation : Management, technology, applications}, booktitle = {Robotic process automation : Management, technology, applications}, editor = {Czarnecki, Christian and Fettke, Peter}, publisher = {De Gruyter}, address = {Oldenbourg}, isbn = {978-3-11-067668-6 (Print)}, doi = {10.1515/9783110676693-202}, pages = {3 -- 24}, year = {2021}, abstract = {Robotic process automation (RPA) has attracted increasing attention in research and practice. This chapter positions, structures, and frames the topic as an introduction to this book. RPA is understood as a broad concept that comprises a variety of concrete solutions. From a management perspective RPA offers an innovative approach for realizing automation potentials, whereas from a technical perspective the implementation based on software products and the impact of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are relevant. RPA is industry-independent and can be used, for example, in finance, telecommunications, and the public sector. With respect to RPA this chapter discusses definitions, related approaches, a structuring framework, a research framework, and an inside as well as outside architectural view. Furthermore, it provides an overview of the book combined with short summaries of each chapter.}, language = {en} }