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Durch die Fragmentierung von Wertschöpfungsketten ergeben sich neue Herausforderungen für das Management von Kundenbeziehungen. Die Dissertation untersucht die daraus resultierenden Anforderungen an eine übergreifende Integration von Customer Relationship Management in der
Telekommunikationsindustrie. Ziel ist es, durch Anwendung von Methoden eines Enterprise Architecture Framework eine übergreifend Lösung zu gestalten. Grundlegende Prämisse dabei ist, dass die übergreifende Gestaltung eines Customer Relationship Management für alle an der
Wertschöpfung beteiligten Unternehmen vorteilhaft ist.
Am Beispiel der Telekommunikationsindustrie zeigt der Beitrag eine konkrete Ausgestaltung anwendungsorientierter Forschung, die sowohl für die Praxis als auch für die Wissenschaft nutzen- und erkenntnisbringend ist. Forschungsgegenstand sind die Referenzmodelle des Industriegremiums TM Forum, die von vielen Telekommunikationsunternehmen zur Transformation ihrer Strukturen und Systeme genutzt werden. Es wird die langjährige Forschungstätigkeit bei der Weiterentwicklung und Anwendung dieser Referenzmodelle beschrieben. Dabei wird ein konsequent gestaltungsorientierter Forschungsansatz verfolgt. Das Zusammenspiel aus kontinuierlicher Weiterentwicklung in Zusammenarbeit mit einem Industriegremium und der Anwendung in vielfältigen Praxisprojekten führt zu einer erfolgreichen Symbiose aus praktischer Nutzengenerierung sowie wissenschaftlichem Erkenntnisgewinn. Der Beitrag stellt den gewählten Forschungsansatz anhand konkreter Beispiele vor. Darauf basierend werden Empfehlungen und Herausforderungen für eine gestaltungs- und praxisorientierte Forschung diskutiert.
To train end users how to interact with digital systems is indispensable to ensure a strong computer security. 'Competence Developing Game'-based approaches are particularly suitable for this purpose because of their motivation-and simulation-aspects. In this paper the Competence Developing Game 'GHOST' for cybersecurity awareness trainings and its underlying patterns are described. Accordingly, requirements for an 'Competence Developing Game' based training are discussed. Based on these requirements it is shown how a game can fulfill these requirements. A supplementary game interaction design and a corresponding evaluation study is shown. The combination of training requirements and interaction design is used to create a 'Competence Developing Game'-based training concept. A part of these concept is implemented into a playable prototype that serves around one hour of play respectively training time. This prototype is used to perform an evaluation of the game and training aspects of the awareness training. Thereby, the quality of the game aspect and the effectiveness of the training aspect are shown.
One central challenge for self-driving cars is a proper path-planning. Once a trajectory has been found, the next challenge is to accurately and safely follow the precalculated path. The model-predictive controller (MPC) is a common approach for the lateral control of autonomous vehicles. The MPC uses a vehicle dynamics model to predict the future states of the vehicle for a given prediction horizon. However, in order to achieve real-time path control, the computational load is usually large, which leads to short prediction horizons. To deal with the computational load, the control algorithm can be parallelized on the graphics processing unit (GPU). In contrast to the widely used stochastic methods, in this paper we propose a deterministic approach based on grid search. Our approach focuses on systematically discovering the search area with different levels of granularity. To achieve this, we split the optimization algorithm into multiple iterations. The best sequence of each iteration is then used as an initial solution to the next iteration. The granularity increases, resulting in smooth and predictable steering angle sequences. We present a novel GPU-based algorithm and show its accuracy and realtime abilities with a number of real-world experiments.