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Mikroplastik lässt sich zunehmend in der Umwelt nachweisen, wobei weder Herkunft noch Menge lokal bekannt sind. Unter der Prämisse negativer Auswirkungen auf die Umwelt kann sich eine fehlende Transparenz lokaler Mikroplastikemissionen zu einem strategischen Nachteil für unsere Gesellschaft entwickeln. Gemäß dem Vorsorgeprin-zip kann die präventive Daten- und Transparenzschaffung eine angemessene Reaktion im Sinne des Umwelt- und Gesundheitsschutzes erleichtern. Im Forschungsprojekt "mMEU Mobilitätsbedingte Mikroplastikemissionen in der Umwelt“ arbeiteten das Wuppertal Institut für Klima, Umwelt, Energie (WI) und der FIR e.V. an der RWTH Aachen (FIR) gemeinsam an der Frage, wie eine lokale Ermittlung der Mikroplastikemission anhand von Datenquellen, die sich vor allem aus der Verkehrsinfrastruktur ergeben, erhoben werden kann. Es wurden verschiedene Umgebungsdatenquellen und -typen untersucht und hinsichtlich ihrer Zugänglichkeit, Qualität und Anwendbarkeit bewertet, sodass eine effiziente Data-Governance ermöglicht wird.
Ausgangspunkt des Forschungsprojekts "UrbanMove“ ist die Hypothese, dass sich in naher Zukunft Großstädte für eine emissionsärmere Zukunft mit innovativen Mobilitätsdienstleistungen neu aufstellen müssen. Bisherige Ansätze reichen nicht aus, um den Ansprüchen an Emissionsfreiheit und Mobilitätserfordernissen gleichzeitig und zu vertretbaren Kosten zu entsprechen.
Ziel des Forschungsprojekts "UrbanMove" ist daher die Konzeptionierung und Pilotierung einer neuartigen, intelligenten innerstädtischen Mobilitätslösung, die mit einer Kollaboration aus innovativen KMU der strukturschwachen Städteregion Aachen umgesetzt wird. Als Entwicklungsergebnis steht eine integrative kundenzentrierte Dienstleistungsplattform für Shuttle, die durch Berücksichtigung von Randbedingungen auch für autonom fahrende und elektrisch betriebene Fahrzeuge eingesetzt werden kann. Neben der Dienstleistungsplattform für ein neues Mobilitätskonzept, auf der Informationsströme unterschiedlicher Anspruchsgruppen gesammelt und intelligent verarbeitet werden, beinhaltet die Plattform auch technische Schnittstellen zu den Fahrzeugen und zu Nutzern über Apps.
Für dieses ganzheitliche Konzept werden verschiedene Perspektiven und Anspruchsgruppen, wie Nutzer, Betreiber, Stadt sowie Einzelhandel und Unternehmen der Region, zusammengeführt. Für die Einbeziehung der Anspruchsgruppen abseits dieser Projektentwicklung wird die Plattform mit offenen Schnittstellen gestaltet, die rechtlichen Rahmenbedingungen werden beachtet und die durchgehenden Nutzeranforderungen fokussiert. Für einen wirtschaftlichen Betrieb wird für das Mobilitätskonzept ein tragfähiges Geschäftsmodell entwickelt.
Ziel des Forschungsprojekts RPAsset war die Identifikation geeigneter Prozesse und Technologien für KMU, um eine optimale Integrationsstrategie für Robotic-Process-Automation (RPA) aufzuzeigen, die sowohl organisatorische und prozessuale als auch humane Aspekte adäquat berücksichtigt. Die Ergebnisse des Forschungsprojekts RPAsset befähigen KMU in Deutschland, die relevanten Administrationsprozesse zu identifizieren und möglichst ressourcenschonend RPA-Anwendungen zu implementieren. Die freigesetzten Zeitressourcen können beispielsweise genutzt werden, um komplexere Themenfelder mit hohem kognitivem Anspruch zu bearbeiten.
Im Forschungsprojekt „BASuccess – Einführungskonzept für Business Analytics in produzierenden Unternehmen der Nahrungsmittelindustrie“ wurde ein Implementierungskonzept entwickelt, welches insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU) der Nahrungsmittelindustrie bei der Auswahl und Einführung von Business Analytics unterstützt. Dabei wird den Unternehmen ein Überblick über Einsatzfelder für Business Analytics gegeben. Zunächst werden die theoretischen Grundlagen von Business Analytics aufgeführt und evaluiert. Anhand von Fallstudien und mit Hilfe eines Strukturgleichungsmodells wurden die kausalen Abhängigkeiten und Wirkzusammenhänge zwischen den Erfolgsfaktoren und dem Erfolg hypothesiert und untersucht. Durch eine empirische Untersuchung mittels einer Unternehmensbefragung wurde das aufgestellte Modell validiert. Elementare Ziele des Forschungsvorhabens waren die Entwicklung eines Modells zur Einführung von Business Analytics sowie die Programmierung eines IT-Tools in Form eines webbasierten Demonstrators, um Führungskräfte, die mit der Einführung von Business Analytics betraut sind, zu unterstützen. Um das Ziel der Entwicklung eines Konzeptes zur Einführung von Business Analytics bei KMU in der Nahrungsmittelindustrie zu erreichen, wurde ein mehrstufiges Vorgehen entwickelt. Die in diesem Forschungsprojekt erarbeiteten Ergebnisse bieten KMU die Möglichkeit, individuelle Anwendungsfelder für den Einsatz von Business Analytics selbstständig zu erkennen.
Es handelt sich um den Schlussbericht zum IGF-Vorhaben Nr. 20692.