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Stand 01.01.2022 sind in Deutschland 618.460 elektrisch angetriebene KFZ zugelassen. Insgesamt sind derzeit 48.540.878 KFZ zugelassen, was einer Elektromobilitätsquote von ca. 1,2 % entspricht. Derzeit werden Elektromobile über Ladestationen oder Steckdosen mit dem Stromnetz verbunden und üblicherweise mit der vollen Ladekapazität des Anschlusses aufgeladen, bis das Batteriemanagementsystem des Fahrzeugs abhängig vom Ladezustand der Batterie die Ladeleistung reduziert.
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.
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.
Recently, novel AI-based services have emerged in the consumer market. AI-based services can affect the way consumers take commercial decisions. Research on the influence of AI on commercial interactions is in its infancy. In this chapter, a framework creating a first overview of the influence of AI on commercial interactions is introduced. This framework summarizes the findings of comparing numerous customer journeys of novel AI-based services with corresponding non-AI equivalents.
Der Themenkomplex urbane Mobilität ist getrieben durch den Verkehrsinfarkt in Ballungszentren, durch Luftverschmutzung und Lärm, sowie den Trend zum Leben in der Stadt in den städteplanerischen Fokus gerückt. Emissionsneutrale Antriebskonzepte in der Luftfahrt führen zu Ansätzen Fluggeräte einzusetzen, die batteriegetrieben vertikal aufsteigen und landen können. Flugphysikalisch und energetisch ist diese Technik nur dann sinnvoll, wenn es zwingende Gründe gibt (z.B. Rettungseinsätze), daher wird der flugphysikalische Hintergrund prinzipiell erläutert. Es werden einige aktuelle Lufttransportkonzepte für eine urbane Personenbeförderung vorgestellt. Sollte es verstärkt zu Lufttransport über Städten kommen, müssen betroffene Lufträume geordnet und überwacht werden. Wie kompatibel Lufttransportsysteme mit den heute bereits relevanten urbanen Beförderungsmitteln sein müssen, wird kritisch diskutiert. Abschließend werden die Aspekte Akzeptanz durch die Kunden und Wirtschaftlichkeit ebenso angerissen, wie die hochproblematische Rohstoffgewinnung, die Entsorgung und das Recycling von Batterien.
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.
Ausblick: Der individualitätsbezogene Diversity Management-Ansatz als Antwort auf Individualisierung
(2015)
Der Megatrend Individualisierung fordert von Unternehmen, ihre Strategien und Prozessabläufe bei zunehmender Globalisierung grundlegend zu überdenken. Während Strategien und Prozessabläufe im Unternehmen Standards unterliegen, entwickelt sich unsere Gesellschaft immer stärker zu einem individuumszentrierten System, in dem es gilt, Werte und Lebensstile der Individuen zu berücksichtigen und derart wertzuschätzen, dass Mitarbeitende motiviert und mit hoher Bindung an das Unternehmen die anstehenden Leistungen für das Unternehmen erbringen. Im Konzept DiM sind Standardisierung und Individualisierung keine gegensätzlichen Aspekte, da bei DiM neben der Betrachtung des betriebswirtschaftlichen Nutzens dieses Konzepts für Unternehmen die Wertschätzung des Individuums als genuines Merkmal betont wird.
Laut Zukunftsinstitut (2010) stellt die Individualisierung eine langfristige und nachhaltige Veränderung dar, die die gesamte Gesellschaft (den einzelnen Menschen, Unternehmen, den Staat) betrifft und Auswirkungen auf nahezu alle Lebensbereiche (z. B. Arbeit, Wohnen, Partnerschaft) hat. Die Individualisierung beschreibt dabei die Entwicklung hin zur Fokussierung persönlicher Interessen und Lebensentscheidungen der einzelnen Person (Kunze, Individualisierung, 2011). Der Grund für diese Entwicklung sind laut Kunze (Individualisierung, 2011) Treiber wie steigendes Vermögen, Bildung und Mobilität, was die einzelne Person unabhängiger von größeren Gemeinschaften macht und mehr Freiheit zur Selbstverwirklichung bietet. Als eine Konsequenz daraus werden Wertevorstellungen nicht mehr einfach hingenommen, sondern für die eigene Person überprüft und individualisiert (Kunze, Individualisierung, 2011). So wies Beck bereits 1996 darauf hin, dass Individualisierung meint „erstens die Auflösung und zweitens die Ablösung industriegesellschaftlicher Lebensformen durch andere, in denen die Einzelnen ihre Biographie selbst herstellen, inszenieren, zusammenflickschustern müssen“ (Beck, Die Erfindung des Politischen, 1996, S. 150).
Unsere unternehmerische Umwelt befindet sich in einem zunehmend dynamischen Wandel. Dies führt dazu, dass Herausforderungen, denen sich Unternehmen stellen müssen, immer komplexer werden. Hier gilt es zunehmend, eine Balance zwischen verschiedenen Spannungsfeldern zu erreichen. Sogenannte Megatrends stellen die Treiber dieses Wandels dar. Als Megatrend werden nach dem Zukunftsinstitut (2010a) richtungsweisende Veränderungstendenzen aufgefasst, die alle Bereiche des Lebens sowohl individuell als auch gesellschaftlich beeinflussen und langfristige Auswirkungen haben.
Determinants of earnings forecast error, earnings forecast revision and earnings forecast accuracy
(2012)
Earnings forecasts are ubiquitous in today’s financial markets. They are essential indicators of future firm performance and a starting point for firm valuation. Extremely inaccurate and overoptimistic forecasts during the most recent financial crisis have raised serious doubts regarding the reliability of such forecasts. This thesis therefore investigates new determinants of forecast errors and accuracy. In addition, new determinants of forecast revisions are examined. More specifically, the thesis answers the following questions: 1) How do analyst incentives lead to forecast errors? 2) How do changes in analyst incentives lead to forecast revisions?, and 3) What factors drive differences in forecast accuracy?
