Big Data im Kontext von Industrie 4.0: eine Technologievorausschau anhand IT-gestützter bibliometrischer Analyse und Szenariotechnik

Loading...
Thumbnail Image

Date

2017-01-26

Authors

Burmeister, Silke
Lang, Johannes
Bayrle, Niklas
Catalkaya, Murat
Stelzer, Birgit
Schiebel, Edgar

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publication Type

Published in

Abstract

Im Zuge der vierten industriellen Revolution wird auch der deutsche Mittelstand mit der Aufgabe konfrontiert die vorhandenen Datenmengen gewinnbringend zu verarbeiten. Dieser Forschungsbericht stellt dar, welche Chancen und Risiken für einen Spezialmaschinenbauer, einen Logistikdienstleister und einen Gesamtlösungsanbieter im Bereich Big Data existieren. Für diese Darstellung werden zunächst zwei Methoden der Vorausschau verwendet. Zum einen wurde eine bibliometrische Analyse durchgeführt, die Aussagen über zentrale, also forschungsbestimmende, Autoren, Organisationen oder Forschungskooperationen nahelegt. Weiter wurden über Netzwerkanalysen zukunftsrelevante Forschungsfelder identifiziert. Zum zweiten wurden drei mögliche Ausprägungen der Zukunft mit Hilfe der Szenariotechnik konkretisiert, aus denen sich dann relevante Technologien ableiten lassen. Die Kombination der Ergebnisse aus beiden Methoden resultiert schließlich in den Chancen und Risiken für die oben genannten drei Firmentypen, die in individuellen Handlungsempfehlungen für das strategische Management resultieren.

Description

Faculties

Fakultät für Mathematik und Wirtschaftswissenschaften

Citation

DFG Project uulm

EU Project THU

Other projects THU

License

Standard (ohne Print-On-Demand)

Is version of

Has version

Supplement to

Supplemented by

Has erratum

Erratum to

Has Part

Part of

DOI external

DOI external

Institutions

Periodical

Degree Program

DFG Project THU

item.page.thu.projectEU

item.page.thu.projectOther

Series

Conference Name

Conference Place