54.61 Datenverarbeitungsmanagement
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The goal of this thesis is to find a process that enables Agile development for projects involving hardware and software. This process is then verified in the course of a project to evaluate the impact on product development. The aim is to find a way for product development to work in an Agile setup to make use of the advantages that come with Agile project planning and execution. The established methodologies such as Scrum and Kanban focus solely on software development and therefore do not work for development of hardware components without major adjustments in the framework. The process that is set up shall take incentive by existing frameworks but shall also work for both hardware and software devel-opment at the same time. The process is constructed by using an already established framework for software development and aimed at including hardware in iterations. As issues occur in setup of the process, adjustments are to be made until both hardware and software were aligned again. The verification of the method is carried out in the development of a new product for the Atomic Force Microscope “Tosca 400” of Anton Paar. This product includes the disciplines of Mechanics, Electronics, FPGA, Firmware and Software and is therefore qualified to verify the process. Releases in iterations shall guarantee high quality standards at the final release and enable the customer representative to request new or altered features during the project in order to make the product competitive. The new process is able to achieve several positive effects. The project planning efforts are lowered while the estimation accuracy in both effort and release dates are significantly higher. The customer representative is included into the process from the beginning which resulted in alignment of the product vision in an early state. This new process must be further verified in a bigger project to ensure that process also works in different scales. Flexibility in management levels can pave the way for future implementations and must adjust to a new set of deliverables in reviews.
Durch Trends wie die Digitalisierung, immer verfügbare Online-Shops und Bestellsysteme, die Nutzung von neuen Technologien und größer werdende Datenmengen, gab es in den letzten Jahren eine massive Veränderung der Logistik. Dem hinzukommend verursachte eine weltweite Pandemie einen immensen Druck auf die Logistikbranche . Szenarien wie Ausfälle der Lieferketten, verursacht durch Maschinen oder Softwaresysteme, müssen vermieden werden. Deswegen versucht die Logistikwirtschaft neue Technologien wie Predictive Maintenance und Data Mining in deren Warehouse Management Systeme einfließen zu lassen, um eine nahezu unterbrechungsfreie Logistiklieferkette gewährleisten zu können. Aus diesem Grund werden in der vorliegenden Arbeit die Einflussfaktoren und Potentiale des Data Minings auf Predictive Maintenance in einem Warehouse Management System evaluiert. Um diese Einflussfaktoren des Data Minings zu finden, wurden im ersten Schritt Data Mining Verfahren und deren Einsatzzwecke in der Logistik mit Hilfe einer Literaturrecherche elaboriert. Des Weiteren wurden die Einsatzgebiete von Predictive Maintenance in einem Warehouse Management System seitens Hardware aber auch Software näher betrachtet. Die im Theorieteil der Arbeit erkannten Einflussfaktoren und Potentiale des Data Minings auf Predictive Maintenance in einem Warehouse Management System wurden mittels Interviews mit Experten und Expertinnen aus der Logistikbranche durchgeführt, ausgewertet und evaluiert. Der zentrale Einflussfaktor ,welcher von allen Experten und Expertinnen genannt wurde, ist das aktive Benutzen und Verwerten des Wissens sowie die gewonnenen Erkenntnisse durch das Data Mining. Schließlich konnten, durch die Auswertung der Interviews konnten, folgende Einflussfaktoren und Potentiale erarbeitet werden: ▪Mittels IOT Geräten, welche an Maschinen und Fördertechnik angebracht werden, können frühzeitig Störungen mittels Data Mining Techniken erkannt und aufgezeigt werden. ▪Der Einsatz der Regression auf den Durchsatz eines Systems mittels historischer Daten, um eine Veränderung der Durchlaufzeiten zu erkennen und somit frühzeitig eine Störung oder ein Problem vorauszusagen.
Auch heutzutage vertrauen noch viele Unternehmen auf eigene IT-Infrastruktur und veraltete Legacy-Anwendungen, um ihre geschäftskritischen Prozesse zu unterstützen. Allerdings gibt es mehrere kritische Bedenken, wie Wartbarkeit, Skalierbarkeit und Sicherheit, die mit dem Fortbestand eines Legacy-Systems und eigenständig verwalteter Infrastruktur verbunden sind. Vor diesem Hintergrund bieten Cloud-Services eine agilere und kostengünstigere Plattform, um Geschäftsprozesse zu unterstützen. Da die Akzeptanz von Cloud-Diensten in letzter Zeit zugenommen hat, hat auch die akademische Forschung im Bereich des Einsatzes von Cloud-Diensten zugenommen. Es besteht jedoch ein Bedarf an Sekundärstudien, um diese Forschung weiter zu stärken. Das primäre Ziel dieser Arbeit ist es, die prioritären Herausforderungen bei der Transformation von Geschäftsprozessen in die Cloud aufzuzeigen, und eine Übersicht über Migrationsstrategien zu liefern. Da der Wechsel von einer On-Premise-Lösung hin zu einer Cloud-Lösung durch technische und nicht-technische Faktoren beeinflusst wird, soll erörtert werden, worauf im Sinne einer erfolgreichen Migration besonders Wert gelegt werden muss. Im Rahmen dieser Untersuchung konnte gezeigt werden, dass die Faktoren Change-Management und Cybersecurity die größte Herausforderung für eine erfolgreiche Transformation von Geschäftsprozessen in die Cloud darstellen, und aktiv gemanagt, respektive sichergestellt werden müssen.
Diese Masterarbeit befasst sich mit den Themen „Business Intelligence“ und „Data Warehousing“ im Umfeld der Sozialwirtschaft in Österreich am Beispiel des Unternehmens Jugend am Werk Steiermark GmbH (JAW). Das Ziel der Arbeit ist die Erläuterung der Vorgangsweise zur Erstellung eines Data Warehouse in einer heterogenen Systemlandschaft, wie sie bei JAW existiert. Im Zuge der Arbeit werden die Fachbegriffe rund um diese Themen erläutert und die Besonderheiten eines Data Warehouse im Vergleich zu operativen Datenbankapplikationen aufgezeigt. Um die Daten von einer solchen operativen Applikation in ein Data Warehouse zu übertragen, wird ein so genannter Extract-Transform-Load-Prozess durchgeführt, mit dessen Merkmalen sich diese Arbeit ebenfalls beschäftigt. Darauf aufbauend werden die dafür technisch eingesetzten Werkzeuge analysiert sowie deren Begrifflichkeiten geklärt. Auch die gesetzlichen Rahmenbedingungen des Datenschutzes, die direkten Einfluss auf ein Data Warehouse haben, werden im Verlauf der Arbeit dargelegt. Die Regelungen des Datenschutzes widersprechen jedoch den grundlegenden Charakteristika eines Data Warehouse. Diese Konfliktsituation sowie ein möglicher Lösungsansatz werden ebenfalls diskutiert. Mithilfe des Wissens aus dieser Vorbereitung werden die Dienstleistungen des Unternehmens erfasst und deren Datenhaltung analysiert. Durch die Einteilung in strukturierte Datenbankapplikationen und unstrukturierte Dateien wird sichtbar, dass ein Data Warehouse nur mit sehr großem Aufwand tatsächlich sämtliche Unternehmensdaten beinhalten kann. Anschließend wird ein gemeinsames Datenmodell für diese Daten geschaffen, welches die Daten aus der heterogenen Applikationslandschaft beherbergen wird. Abschließend wird ein Prototyp erstellt, der den Weg der Implementierung sowie die Möglichkeiten eines Data Warehouse und der dazugehörigen Werkzeuge beschreibt.
Als Schatten-IT werden IT-Systeme bezeichnet, die nicht in das IT-Management eines Unternehmens eingebunden sind. Schatten-IT-Systeme können durch Ausfall oder durch Sicherheitslücken bestandsgefährdende Risiken für Unternehmen darstellen. Schatten-IT kann aber auch ein Innovationsmotor sein. Wenn Schatten-IT-Systeme erkannt werden, kann es erforderlich und nützlich sein, diese in das IT-Management des Unternehmens aufzunehmen. Die vorliegende Arbeit untersucht die Eignung und Übertragbarkeit der aus der agilen Software-Entwicklung stammenden Werte und Prinzipien bei der Einbindung von Schatten-Individualsoftware in das IT-Management von Unternehmen. Am Beispiel von Schatten-Individualsoftware wird untersucht, wie die bisherige Rolle des IT-Managements durch Schatten-IT in Frage gestellt wird und wie die einzelnen Disziplinen des IT-Managements durch Schatten-IT betroffen sind. Es werden die Eigenschaften von Schatten-Individualsoftware erarbeitet und es wird untersucht, welche agilen Werte und Prinzipien sich auf das IT-Management übertragen lassen, um Schatten-Individualsoftware in das IT-Management von Unternehmen einzubinden. Aus den identifizierten agilen Werten und Prinzipien wird ein Handlungsansatz entwickelt, um Schatten-Individualsoftware in das IT-Management von Unternehmen zu integrieren. Dieser Ansatz wird durch Experten-Interviews initial evaluiert.
Die vorliegende Masterthesis liefert eine Einführung in die Themen Agile Business Intelligence, Data-Warehouse Architektur und das Testen von Software. Darauf aufbauend werden grundlegende Konzepte für das Testen von Data-Warehouse Systemen analysiert, und Ansätze für die Automatisierung solcher Systeme herausgearbeitet. Inhaltlich wird über die Thematiken Agilität und iterative Entwicklungsmethoden an die Notwendigkeit eines Konzeptes für die Testautomatisierung im Data-Warehouse Umfeld herangeführt.
