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The adoption of the Digital Health Transformation is a tremendous paradigm change in health organizations, which is not a trivial process in reality. For that reason, in this chapter, it is proposed a methodology with the objective to generate a changing culture in healthcare organisations. Such a change culture is essential for the successful implementation of any supporting methods like Interactive Process Mining. It needs to incorporate (mostly) new ways of team-based and evidence-based approaches for solving structural problems in a digital healthcare environment.
Das Ziel des INTERREG-Projektes „SHAREuregio“ (FKZ: 34.EFRE-0300134)
ist es, grenzüberschreitende Mobilität in der Euregio Rhein-Maas-Nord zu
ermöglichen und zu fördern. Dazu soll ein elektromobiles Car- und Bikesharing-
System entwickelt und in der Stadt Mönchengladbach, im Kreis Viersen
sowie in den Gemeinden Roermond und Venlo (beide NL) zusammen mit den
Partnern Wirtschaftsförderung Mönchengladbach, Wirtschaftsförderung für den
Kreis Viersen, NEW AG, Goodmoovs (NL), Greenflux (NL) und der FH Aachen
implementiert werden. Zunächst richtet sich das Angebot, bestehend aus 40
Elektroautos und 40 Elektrofahrrädern, an Unternehmen und wird nach einer
Erprobungsphase, mit einer größeren Anzahl an Fahrzeugen, auch für Privatpersonen
verfügbar gemacht werden. Die Fahrzeuge stehen bei den jeweiligen
Anwendungspartnern in Deutschland und den Niederlanden.
Im Rahmen dieses Projektes hat die FH Aachen „FlexSHARE“ entwickelt
– ein methodisches Framework zur innovativen Gestaltung urbaner Sharing-
Angebote. Das Framework ermöglicht es, anhand von messbaren Kenngrößen,
bedarfsgerechte und auf die Region abgestimmte Sharing-Systeme zu entwickeln.
Prozessorientierte Messung der Customer Experience am Beispiel der Telekommunikationsindustrie
(2018)
Hohe Wettbewerbsintensität 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 vollständig zu erfassen. Daher wird in diesem Kapitel eine prozessübergreifende Referenzlösung 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. Für die erkannten Schwachstellen werden über eine Referenzmatrix mögliche Auslöser abgeleitet und anhand von typischen Geschäftsfallmengen bewertet. Somit ist eine direkte Zuordnung und Erfolgsmessung konkreter Maßnahmen zur Behebung der Schwachstellen möglich. Die so entwickelte Referenzlösung wurde im Projekt K1 bei der Deutschen Telekom erfolgreich umgesetzt. Details zur Umsetzung werden als Fallstudien dargestellt.
We present a robotic tool that autonomously follows a conversation to enable remote presence in video conferencing. When humans participate in a meeting with the help of video conferencing tools, it is crucial that they are able to follow the conversation both with acoustic and visual input. To this end, we design and implement a video conferencing tool robot that uses binaural sound source localization as its main source to autonomously orient towards the currently talking speaker. To increase robustness of the acoustic cue against noise we supplement the sound localization with a source detection stage. Also, we include a simple onset detector to retain fast response times. Since we only use two microphones, we are confronted with ambiguities on whether a source is in front or behind the device. We resolve these ambiguities with the help of face detection and additional moves. We tailor the system to our target scenarios in experiments with a four minute scripted conversation. In these experiments we evaluate the influence of different system settings on the responsiveness and accuracy of the device.
Daten und Informationen sind die wichtigsten Ressourcen vieler Unternehmen und müssen daher entsprechend geschützt werden. Getrieben durch die erhöhte Vernetzung von Informationstechnologie, die höhere Offenheit infolge datengetriebener Dienstleistungen und eine starke Zunahme an Datenquellen, rücken die Gefahren von Informationsdiebstahl, -manipulation und -verlust in den Fokus von produzierenden Unternehmen. Auf dem Weg zum lern- und wandlungsfähigen Unternehmen kann dies zu einem großen Hindernis werden, da einerseits zu hohe Sicherheitsanforderungen neue Entwicklungen beschränken, andererseits wegen des Mangels an ausreichenden Informationssicherheitskonzepten Unternehmen weniger Innovationen wagen. Deshalb bedarf es individuell angepasster Konzepte für die Bereiche IT-Security, IT-Safety und Datenschutz für vernetzte Produkte, Produktion und Arbeitsplätze. Bei der Entwicklung und Durchsetzung dieser Konzepte steht der Faktor Mensch im Zentrum aller Überlegungen.
In diesem Kapitel wird dargestellt, wie der Faktor Mensch bei der Erstellung von Informationssicherheitskonzepten in verschiedenen Phasen zu beachten ist. Beginnend mit der Integration von Informationssystemen und damit verbundenen Sicherheitsmaßnahmen, über die Administration, bis hin zur Anwendung durch den Endnutzer, werden Methoden beschrieben, die den Menschen, verbunden mit seinem Mehrwert wie auch den Risiken, einschließen. Dabei werden sowohl Grundlagen aufgezeigt als auch Konzepte vorgestellt, mit denen Entscheider in der Unternehmens-IT Leitlinien für die Informationssicherheit festlegen können.
Software development projects often fail because of insufficient code quality. It is now well documented that the task of testing software, for example, is perceived as uninteresting and rather boring, leading to poor software quality and major challenges to software development companies. One promising approach to increase the motivation for considering software quality is the use of gamification. Initial research works already investigated the effects of gamification on software developers and come to promising. Nevertheless, a lack of results from field experiments exists, which motivates the chapter at hand. By conducting a gamification experiment with five student software projects and by interviewing the project members, the chapter provides insights into the changing programming behavior of information systems students when confronted with a leaderboard. The results reveal a motivational effect as well as a reduction of code smells.
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.
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.
Im Rahmen der digitalen Transformation werden innovative Technologiekonzepte, wie z. B. das Internet der Dinge und Cloud Computing als Treiber für weitreichende Veränderungen von Organisationen und Geschäftsmodellen angesehen. In diesem Kontext ist Robotic Process Automation (RPA) ein neuartiger Ansatz zur Prozessautomatisierung, bei dem manuelle Tätigkeiten durch sogenannte Softwareroboter erlernt und automatisiert ausgeführt werden. Dabei emulieren Softwareroboter die Eingaben auf der bestehenden Präsentationsschicht, so dass keine Änderungen an vorhandenen Anwendungssystemen notwendig sind. Die innovative Idee ist die Transformation der bestehenden Prozessausführung von manuell zu digital, was RPA von traditionellen Ansätzen des Business Process Managements (BPM) unterscheidet, bei denen z. B. prozessgetriebene
Anpassungen auf Ebene der Geschäftslogik notwendig sind. Am Markt werden bereits unterschiedliche RPA-Lösungen 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 für die Praxis. Dazu wird zwischen modellgetriebenen und selbstlernenden Ansätzen unterschieden. Anhand von generellen Architekturen von RPA-Systemen werden Anwendungsszenarien sowie deren Automatisierungspotenziale, aber auch Einschränkungen, diskutiert. Es folgt ein strukturierter Marktüberblick ausgewählter RPA-Produkte. Anhand von drei konkreten Anwendungsbeispielen wird die Nutzung von RPA in der Praxis verdeutlicht.
Because of customer churn, strong competition, and operational inefficiencies, the telecommunications operator ME Telco (fictitious name due to confidentiality) launched a strategic transformation program that included a Business Process Management (BPM) project. Major problems were silo-oriented process management and missing cross-functional transparency. Process improvements were not consistently planned and aligned with corporate targets. Measurable inefficiencies were observed on an operational level, e.g., high lead times and reassignment rates of the incident management process.
Intelligent autonomous software robots replacing human activities and performing administrative processes are reality in today’s corporate world. This includes, for example, decisions about invoice payments, identification of customers for a marketing campaign, and answering customer complaints. What happens if such a software robot causes a damage? Due to the complete absence of human activities, the question is not trivial. It could even happen that no one is liable for a damage towards a third party, which could create an uncalculatable legal risk for business partners. Furthermore, the implementation and operation of those software robots involves various stakeholders, which result in the unsolvable endeavor of identifying the originator of a damage. Overall it is advisable to all involved parties to carefully consider the legal situation. This chapter discusses the liability of software robots from an interdisciplinary perspective. Based on different technical scenarios the legal aspects of liability are discussed.
3D-Imaging
(2009)
Dieser Beitrag stellt einen Bewertungsrahmen für Smart Services vor, der auf dem Konzept vollständiger Finanzpläne (VOFI) basiert. Zunächst wird eine IoT-Architektur für Smart Services eingeführt, die die Grundlage für deren Betrachtung aus Sicht der Unternehmensplanung liefert. Hierauf aufbauend wird ein Bewertungsrahmen für die finanzplanorientierte Wirtschaftlichkeitsbewertung von Smart Services geschaffen, mit dem die relevanten Zahlungsfolgen differenziert erfasst werden. Mithilfe des entwickelten VOFI-Systems wird anschließend aufgezeigt, wie mithilfe einer Risikoanalyse die Unsicherheit von Modellparametern berücksichtigt werden kann.