Digitale Zwillinge sind virtuelle Repräsentationen von physischen oder cyber-physischen Objekten, Systemen oder Prozessen. In jüngster Zeit hat die Aufmerksamkeit für Digitale Zwillinge und ihre Nutzung in verschiedenen Branchen deutlich zugenommen. Der Einsatz von Digitalen Zwillingen bietet eine Vielzahl von Vorteilen, u. a. die Möglichkeit der Überwachung in Echtzeit, der Simulation und Analyse von Daten, der Nutzung prädiktiver Analysen, der Fernsteuerung und Automatisierung sowie der Erleichterung des Lebenszyklusmanagements. Die Entwicklung von Digitale Zwillingen basiert auf der Integration von Modellen und Daten, die aus einer Vielzahl von Quellen stammen, darunter Sensoren, Internet-of-Things (IoT)-Geräte und andere Datenströme.

Die modellgetriebene Entwicklung gilt als wirksame Technik zur Bewältigung der Herausforderungen, die mit der Entwicklung von IoT-Anwendungen verbunden sind. Die automatische Generierung von Code, der aus Modelltransformationen resultiert, steigert die Produktivität und gewährleistet Konsistenz durch Automatisierung.

Bestehende modellbasierte Ansätze zur Entwicklung von IoT-Anwendungen konzentrieren sich auf die Software- und Systemperspektive. Wir haben die Notwendigkeit erkannt, organisatorische Aspekte in die Entwicklung von IoT-Anwendungen zu integrieren. Es gibt keinen Ansatz, der auf die spezifischen Bedürfnisse von kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) zugeschnitten ist. Die Voraussetzungen von KMU für die Entwicklung IoT-basierter Digitaler Zwillinge unterscheiden sich von denen größerer Unternehmen. Es gibt erhebliche Unterschiede hinsichtlich der verfügbaren Ressourcen, der IT-Struktur, des vorhandenen Wissens und allgemeiner Aspekte wie der Strategie oder der Kultur des KMU.

Das Ziel dieser Doktorarbeit ist die Entwicklung einer Methode, die sich auf die Integration organisatorischer Aspekte im Entwicklungsprozess sowie die spezifischen Bedürfnisse von KMU bei der Entwicklung IoT-basierter Digitaler Zwillinge fokussiert. Die Methodenkomponenten umfassen Richtlinien, Schritte und die erforderlichen Methoden zur Anwendung. Wir haben ein Werkzeug entwickelt, das den gesamten Entwicklungsprozess unterstützt, ohne dass spezielle IT-Kenntnisse auf der Anwendungsebene erforderlich sind. Dies soll helfen, (i) das notwendige Domänenwissen einzubeziehen, (ii) die Konstruktion von Modellen Digitaler Zwillinge zu unterstützen und (iii) den eigentlichen Digitalen Zwilling mit seinen Funktionalitäten zu erstellen.

Energiemanagement bezeichnet die systematische Planung, Steuerung und Kontrolle des Energieeinsatzes in Unternehmen mit dem Ziel, Energieverbräuche zu senken, Kosten zu reduzieren und gleichzeitig einen Beitrag zum Klimaschutz zu leisten. Energiemanagementsysteme (EnMS) stellen hierfür einen strukturierten organisatorischen und informationstechnischen Rahmen bereit, der Unternehmen dabei unterstützt, energierelevante Daten zu erfassen, auszuwerten und kontinuierlich Verbesserungsmaßnahmen abzuleiten. Insbesondere vor dem Hintergrund steigender Energiepreise und regulatorischer Anforderungen gewinnt die Einführung solcher Systeme zunehmend an Bedeutung.

Der Fokus des Promotionsvorhabens liegt auf kleinen und mittleren Unternehmen (KMU), die zwar ein hohes Einsparpotenzial aufweisen, jedoch häufig mit spezifischen Herausforderungen bei der Einführung von Energiemanagementsystemen konfrontiert sind. Dazu zählen begrenzte personelle und finanzielle Ressourcen, fehlendes spezialisiertes Wissen sowie eine geringe Passung bestehender, oftmals stark normorientierter Lösungsansätze. Im Rahmen des Promotionsprojektes werden die Bedürfnisse, Anforderungen und Rahmenbedingungen von KMU praxisnah erhoben und direkt in die wissenschaftliche Untersuchung integriert.
Die empirische Grundlage des Promotionsprojekts bilden qualitative Interviews, standardisierte Umfragen sowie vertiefende Fallstudien in Unternehmen. Durch diese methodische Kombination sollen sowohl individuelle Erfahrungen als auch übergreifende Muster und Einflussfaktoren bei der Einführung und Nutzung von Energiemanagementsystemen identifiziert werden.

Ziel der Promotion ist die Entwicklung eines praxisnahen Werkzeugs beziehungsweise Rahmenwerks, das Unternehmen – insbesondere KMU – gezielt bei der Einführung und Umsetzung von Energiemanagementsystemen unterstützt. Dieses soll wissenschaftlich fundiert, zugleich aber an die realen Anforderungen der Unternehmenspraxis angepasst sein. Eine mögliche Ausgestaltung stellt die Entwicklung eines Referenzmodells dar, das als Orientierungs- und Entscheidungshilfe für Unternehmen dient und die erfolgreiche Implementierung von Energiemanagementsystemen nachhaltig erleichtert.

Generative Sprachmodelle gewinnen zunehmend an Bedeutung als Basistechnologie für Assistenz- und Entscheidungsunterstützungssysteme in organisationalen Kontexten. Trotz ihrer hohen Leistungsfähigkeit bestehen jedoch weiterhin Herausforderungen hinsichtlich der systematischen Sicherstellung von Qualität, Verlässlichkeit und Domänentauglichkeit. Insbesondere beim Einsatz in wissensintensiven Anwendungsszenarien ist ein strukturierter Qualitätsmanagement-Ansatz erforderlich, um Vertrauen, Nachvollziehbarkeit und Akzeptanz der erzeugten Ergebnisse zu gewährleisten.

Ziel dieses Promotionsvorhabens ist die Entwicklung eines domänenspezifischen Qualitätsmanagement-Prozesses für den Einsatz generativer Sprachmodelle. Aufbauend auf einer systematischen Analyse bestehender Evaluations- und Qualitätsansätze wird ein eigenes Qualitätsmodell entwickelt, das technische, fachliche und nutzerbezogene Qualitätsdimensionen integriert. Der Ansatz verbindet automatische und menschliche Evaluationsmechanismen und ermöglicht eine kontinuierliche Bewertung der Modellqualität über den gesamten Lebenszyklus hinweg.

Das Promotionsprojekt ist eng in ein laufendes Forschungsvorhaben zur Entwicklung eines LLM-basierten digitalen Coachs eingebettet. Der entwickelte Qualitätsmanagement-Prozess bildet dabei eine zentrale Grundlage, um die Wirksamkeit und Verlässlichkeit des Coachs in domänenspezifischen Anwendungsszenarien sicherzustellen. Damit leistet die Arbeit einen Beitrag zur verantwortungsvollen Nutzung generativer Sprachmodelle sowie zur Weiterentwicklung von Qualitätsmanagement-Konzepten in der Wirtschaftsinformatik.