Studium der Wirtschaftsinformatik

Studium der Wirtschaftsinformatik

Themen für Abschlussarbeiten

Im Laufe Ihres Studiums müssen Sie je nach Studiengang eine Masterarbeit und/oder Bachelorarbeit anfertigen. Sie erwerben in dieser Zeit unter Anleitung und Begleitung eines von Ihnen gewälten Betreuers neue Fachkenntnisse und lernen das Handwerkszeug eigenständiger Entwicklungs- und Forschungsarbeit. Ihr erster Schritt zu einer erfolgreichen Arbeit ist, ein für Sie interessantes Thema zu finden. Kontaktieren Sie dazu einen wissenschaftlichen Mitarbeiter, der Sie betreuen könnte. Bei der Suche nach dem richtigen Betreuer orientieren Sie sich bitte an dem von Ihnen angestrebten Themengebiet und den Forschungssschwerpunkten der einzelnen Mitarbeiter. Entwickeln Sie möglichst genaue Vorstellungen von Ihrem Themenwunsch. Nachstehend finden Sie das aktuelle Themenangebot des Lehrstuhls Wirtschaftsinformatik. Die Liste kann - in individuellen Gesprächen mit den wissenschaftlichen Mitarbeitern - erweitert werden.

Bachelorarbeiten

Einsatz und Akzeptanz von KI-gestützten Sprachverarbeitungsanwendungen im medizinischen Bereich

Themenstellung

Bei der Verarbeitung von Sprache findet die künstliche Intelligenz im betrieblichen Kontext ebenfalls Anwendung, um bspw. die gesprochenen Wörter in Text zu verarbeiten. Mithilfe von maschinellem Lernen ist es so möglich, durch die Erkennung des Kontextes die Sprachaufnahmen in Computer-Text übersetzen zu lassen, welche für weitere betriebliche Prozesse genutzt werden können. Im medizinischen Bereich kann die Anwendung von KI-basierter Sprachverarbeitung dazu genutzt werden, um Verwaltungsarbeiten, beispielsweise entlang der Patientenbetreuung, zu vereinfachen. Im medizinischen Kontext sind Krankenhäuser sowie Ärzte aufgrund von rechtlichen Normen dazu verpflichtet, zusätzliche Verwaltungsarbeit für den Patienten zu erledigen. Darunter zählen unter anderem Schreibdienste (z.B. Arztbriefe für die Aufnahme und Entlassung des Patienten), die bei vielen Krankenhäusern noch händisch ausgeführt werden. Neben der technischen Machbarkeit neuer KI-gestützter Technologien gehört zu den besonderen Herausforderungen, dass diese Technologien auch tatsächlich von den Nutzern, also Ärzten und Krankenhauspersonal, angenommen und im Arbeitsalltag genutzt werden. Geschieht dies nicht, besteht die Gefahr, Produktivitätspotenziale bei Routineaufgaben in der Verwaltung zu verspielen.

Die hier zu vergebende Bachelorarbeit hat zur Aufgabe, die aktuell am Markt genutzten Technologielösungen näher zu untersuchen, welche bereits in Krankenhäusern eingesetzt werden, sowie mithilfe von Experteninterviews die Potenziale und Herausforderungen bei der Nutzung von Spracherkennungsanwendungen zu ermitteln. Dafür sollen Mitarbeiter und Ärzte zu Sprachverarbeitungsanwendungen sowie anschließend zu potenziellen Auswirkungen auf ihre eigenen Arbeitsprozesse und nach ihrer Akzeptanz zu diesen neuartigen Lösungen befragt werden. Hierbei soll die Bachelorarbeit Informationen zu der Zufriedenheit, Auswirkungen auf die Arbeitsleistung sowie mögliche Gründe für die Nutzung der Sprachverarbeitungsanwendung liefern, um Verbesserungspotenziale in der Verwaltungsarbeit von Ärzten oder medizinischem Fachpersonal zu erkennen.

Die Arbeit wird in Kooperation mit der ABC Office 24 GmbH aus Waren (Müritz) vergeben, die bei der Kontaktaufnahme möglicher Interviewpartner behilflich und bei der ein Praktikum ebenfalls möglich wäre.

Themensteller:
Leon Griesch

Dr. Anne Gutschmidt

Geeignet für: Bachelorarbeit

Sprache: Deutsch

Datum: 22.07.2022

RPA Automatisierung für Auftragsbestätigungen

Themenstellung

„Robotic Process Automation“ (RPA) ist eine immer stärker wachsende Technologielösung, die zur Automatisierung von digitalen Aufgaben eingesetzt werden kann. Anfänglich nur von Großunternehmen verwendet, benutzen in den letzten Jahren auch verstärkt kleine und mittlere Unternehmen die RPA-Technologie zur Prozessautomatisierung in unterschiedlichen Geschäftsbereichen.

Den Einsatz der RPA-Softwaretechnologie erwägt ebenfalls ein KMU aus der Umgebung von Rostock, um Auftragsbestätigungen durch RPA-Roboter (Bot) automatisiert bearbeiten zu lassen. Durch häufige Änderungen von Lieferterminen müssen im Unternehmen immer mehr Personalkapazitäten zum Auslesen von Auftragsbestätigungen gebunden werden, um den aktuellen Kenntnisstand aller Liefertermine zu erhalten. Die häufig ändernden Liefertermine haben zudem Auswirkungen auf die Personalplanung, da Mitarbeiter zu unterschiedlichen Zeiten einsatzbereit sein müssen, um die Waren weiterzuverarbeiten. In diesem Zusammenhang soll in einer Bachelorarbeit ein prototypischer RPA-Roboter zur automatisierten Bearbeitung von Auftragsbestätigungen entwickelt und die Machbarkeit der Umsetzung überprüft werden. Im Mittelpunkt des Prozesses steht die Dokumentendigitalisierung und die Extraktion von Werten wie Artikelnummer und Datum aus der Auftragsbestätigung, welche über verschiedene Eingangsquellen (E-Mail, Ordner mit manuellen Scans) beim Prozessstart vorliegen. Außerdem gilt es zu prüfen, ob zur Datenextraktion eine „künstliche Intelligenz“ oder ein regelbasiertes Verfahren genutzt werden kann. Anschließend ist die Überführung der extrahierten Daten ins Unternehmens-ERP System zu realisieren.  Zur Umsetzung dieser Aufgabe steht ein RPA-Software (UiPath) zur Verfügung

Themensteller:
Sven Erdmann

Geeignet für: Bachelorarbeit

Sprache: Deutsch

Datum: 06.07.2022

Masterarbeiten

Generierung von Trends, Signalen und Mustern aus Selbsttrackingdaten

Themenstellung

Kommerzielle sowie im wissenschaftlichen Bereich entwickelte Selbsttrackingwerkzeuge bieten den Nutzenden oft nur eine einfache grafische Anzeige der aus einem oder verschiedenen Sensoren abgeleiteten Variablenwerte an. Trends auf verschiedenen Zeitebenen, Trendumkehranalysen, Trendkanäle und weitere Signale, wie sie in anderen Anwendungsbereichen (bspw. der Finanzanalyse) üblich sind, kommen bisher überraschenderweise noch kaum zum Einsatz, obwohl diese eine einfach zu interpretierende, handlungsrelevante Information liefern. Stattdessen müssen Nutzer von Selbsttrackinganwendungen oft selbst aus den (visuell) dargebotenen Messwerten durch optische Inferenz implizit Erkenntnisse ableiten. Ziel der Arbeit ist es daher, Methoden zur Generierung von Trends und Signalen wie auch die Erkennung von Mustern in Selbsttrackingdaten zu konzipieren und diese anhand von Testdaten zu erproben. Als Testdatensätze stehen zur Verfügung: (1) Energie bei der Arbeit und sie beeinflussende Variablen, ca. 240 Datenpunkte von 114 Personen über 7 Tage; (2) Energie während der Arbeit, 586 Datenpunkte von 24 Personen über einige Wochen; (3) Arbeit, Energie und Erholungsaktivitäten, 4.402 Datenpunkte von 125 Personen über 4 Wochen; (4) Energie und Variablen des Verhaltens bei der Arbeit, 1.113 Datenpunkte von 130 Personen über 10 Tage. Je nach Interesse sollen die identifizierten Methoden entweder in eigenständigen kleinen Demo-Anwendungen programmiert werden. Bei entsprechender Programmiererfahrung können die Methoden auch direkt in ein existierendes Werkzeug integriert werden. Alternativ können auch weitere Verfahren wie die Assoziationsanalyse zur Mustererkennung erprobt werden.

 

Themensteller: Michael Fellmann und Angelina Schmidt

Sprache: Deutsch/Englisch

Datum: Oktober 2022

Potentiale und Rahmenbedingungen des KI-Einsatzes in der öffentlichen Verwaltung Mecklenburg-Vorpommerns

Themenstellung

Die Einführung von künstlicher Intelligenz (KI) wird nicht nur in Industrie- und Dienstleistungsunternehmen als Möglichkeit zu Effizienzsteigerungen, neuen Dienstleistungen und Verbesserung von Geschäftsmodellen wahrgenommen. Auch in der öffentlichen Verwaltung (ÖV) wird ein großes Potential dieser Technologien gesehen, wenn auch die Rahmenbedingungen anders als in der Privatwirtschaft zu sein scheinen.

Die zentrale Aufgabe der ausgeschriebenen Masterarbeit ist es, Potentiale, Randbedingungen und Grenzen des KI-Einsatzes in der ÖV besonders für Mecklenburg-Vorpommern (MV) zu untersuchen und daraus konkrete Business Cases abzuleiten und zu bewerten.

Die Masterarbeit wird in enger Kooperation der DVZ GmbH [1] und des Lehrstuhls Wirtschaftsinformatik [2] durchgeführt. Das DVZ hat hierzu auch eine Stelle ausgeschrieben [3], d.h. die Masterarbeit würde in Verbindung mit einer Anstellung (Werkstudent) erfolgen.

 Das grobe Vorgehen bei der Bearbeitung der Arbeit könnte wie folgt aussehen:

  • Analyse der in der Literatur sichtbaren oder erwarteten Einsatzgebiete von KI in der ÖV und den dabei zu berücksichtigen Einflussfaktoren sowie möglichen Potentialen und Grenzen
  • Ermittlung potentieller Einsatzszenarien für MV auf Basis der Ergebnisse der Literaturanalyse. In Ergänzung zu den Literaturergebnissen kann auch ein Workshop mit Experten für IT in der ÖV Mecklenburg-Vorpommerns durchgeführt werden
  • Eine Befragung wichtiger Stakeholder im Land MV zur Überprüfung der ermittelten Einsatzszenarien und zur Identifikation MV-spezifischer Einflussfaktoren, wie der gesetzliche Rahmen, bestehende (technologisch veraltete) Fachverfahren, Besonderheiten des Einführungsprozesses, etc. Relevante Stakeholder könnten Rechenzentrumsleiter, CIO des Landes MV, Personalrat, Amts-/Behördenleiter, Verantwortliche in Kommunen, Datenschutzbeauftragter sein. Kontakte zu diesen Stakeholdern sind bereits etabliert, sodass die Kontaktanbahnung nicht Aufgabe der Masterarbeit ist.
  • Kosten- und Nutzenbetrachtung für die Einsatzszenarien, d.h. Entwicklung konkreter Business Cases, die nach der Stakeholderbefragung als besonders vielversprechend für MV einzuordnen sind.
  • Ggf. Vergleich mit anderen Bundesländern durch Experteninterviews von Mitgliedern des e-gov-Rates, anderen Datenzentralen oder dem Think-Tank ÖV bei Fraunhofer FOKUS. Auch hier sind die Kontakte bereits etabliert.

[1] https://www.dvz-mv.de/

[2] https://www.wirtschaftsinformatik.uni-rostock.de/

[3] https://karriere.dvz-mv.de/jobs/kuenstliche-intelligenz-pwe-10/837350


Themensteller: Kurt Sandkuhl

Sprache: Deutsch

Datum: September 2022

Geeignet für: Master Wirtschaftsinformatik, Dienstleistungsmanagement und evtl. Wirtschaftsingenieure

Understanding Positive User Experiences with Assistants : a Well-Being Approach

Themenstellung

EN

According to some estimates, there are hundreds of millions of intelligent assistants in use, and the user count grows everyday. But what is 'good' about being assisted by intelligent assistants? Is it about the joy of hearing a human-like voice (hedonic aspects), about being productive, or does this 'goodness' also involve the construction of meaning and long term significance (eudaimonic aspects) ? If yes, what are the mechanisms that foster eudaimonic experiences in interacting with assistants? In this topic, we analyse users' positive experiences with intelligent assistants (and assistant applications) using a critical incident sampling approach. First, data will be collected using a survey consisting of psychological instruments and free text sections, and then it will analyzed using both quantitative and qualitative empirical techniques.

DE

Einigen Schätzungen zufolge sind Hunderte Millionen intelligenter Assistenten im Einsatz, und die Zahl der Benutzer wächst täglich. Aber was ist „gut“ daran, von intelligenten Assistenten unterstützt zu werden? Geht es um die Freude, eine menschenähnliche Stimme zu hören (hedonische Aspekte), darum, produktiv zu sein, oder beinhaltet diese „Güte“ auch die Konstruktion von Bedeutung und langfristiger Bedeutung (eudämonische Aspekte)? Wenn ja, was sind die Mechanismen, die eudämonische Erfahrungen in der Interaktion mit Assistenten fördern? In diesem Thema analysieren wir die positiven Erlebnisse der Benutzer mit intelligenten Assistenten (und Assistentenanwendungen) mithilfe der Methode der kritischen Ereignisse. Zunächst erheben wir Daten mit einer Befragung bestehend aus psychologischen Instrumenten und Freitextausschnitten und analysieren diese Daten dann sowohl mit quantitativen als auch mit qualitativen empirischen Techniken.

Themensteller:Hitesh Dhiman (externer Doktorand) und Michael Fellmann

Sprache: Englisch/Deutsch

Datum: Juni 2022

The Design Space as Designers' Tool: Evaluating the Efficacy of a Design Space for Assistant Design

Themenstellung

EN

A design space for a problem is the set of decisions to be made about the designed artifact together with the alternative design choices for these decisions. Design spaces can be used to systematically construct, deconstruct, or compare artifact(s). However, they are rarely incorporated into normal practice, and their efficacy as a design tool has not been explored. The main aim of this project is to build a simple web-based tool for design space exploration to support the design of intelligent assistants. The tool will be evaluated using simple quantitative (usefulness and ease of use) and qualitative techniques.

DE

Ein Design Space für ein Problem ist der Satz von Entscheidungen, die über das entworfene Artefakt zusammen mit den alternativen Entwurfsentscheidungen für diese Entscheidungen getroffen werden müssen. Design Spaces können verwendet werden, um Artefakte systematisch zu konstruieren, zu dekonstruieren oder zu vergleichen. Sie werden jedoch selten in die normale Praxis integriert, und ihre Wirksamkeit als Designwerkzeug ist kaum untersucht worden. Das Hauptziel dieses Projekts ist es, ein einfaches webbasiertes Tool zur Design Space Exploration zu entwickeln, um das Design intelligenter Assistenten zu unterstützen. Das Tool wird sowohl mit einfachen quantitativen (Nützlichkeit und Benutzerfreundlichkeit) als auch mit qualitativen Techniken evaluiert.

Themensteller: Hitesh Dhiman (externer Doktorand) und Michael Fellmann

Sprache: Englisch/Deutsch

Datum: Juni 2022

Extension of a Desktop Activity Logger with a Recommendation Widget

Themenstellung

Desktop activity logging aims at recording data about IT-supported work and life activities performed using a (personal) computer. The data is then used for documentation or self-reflection that can lead to insights. Such insights can comprise simple facts such the preferred working hours of the user or which applications are used frequently. More sophisticated analyses could determine e.g. work-related productivity, distraction or even flow state. Despite the plethora of data that is captured, state of the art logging tools do not help the user to accomplish his tasks via recommendations. Such recommendations could comprise e.g. context-relevant files, folders, applications or websites that might be useful in the respective work situation as evidenced by previously recorded data. Beyond that, the recommendations could be complemented by further tips on e.g. taking regular breaks, making gymnastics or mind-set-related hints for a positive and engaged work attitude. The goal of the Master Thesis is to design, implement and evaluate a recommendation widget that generates useful recommendations for the user. The conceptual part will be to develop a model for context-sensitivity and automated adaptation of the recommendations to the user preferences. The technological part will be to extend an existing desktop logger implemented in C#. Finally, technical criteria as well as initial user feedback e.g. regarding the perceived utility of the recommendations should serve for a preliminary evaluation.

Themensteller: Michael Fellmann

Geeignet für: Masterarbeit

Sprache: Englisch/Deutsch

Frühester Starttermin: Februar 2022

Situationsextraktion aus natürlichen Texten Sozialer Dienstleister

Themenstellung

In Dienstleistungsunternehmen im Bereich der Sozialhilfe müssen Berichte angefertigt werden, welche die Tätigkeiten des jeweiligen Sozialarbeiters beinhalten. Darunter fallen auch die Interaktionen mit den Klienten. Diese Berichte liegen nur in einem unstrukturierten Textformat vor. Eine Strukturierung der Texte öffnet Möglichkeiten zu weiterführenden Analysen, die sowohl das Berichtswesen angenehmer gestalten als auch unternehmensinterne Wissensstrukturen leichter zugänglich machen können.

Das automatische Erkennen, die Extraktion sowie Speicherung und Verknüpfung von Situationen aus den natürlichen Texten ist ein ganzheitlicher und vielversprechender Ansatz, welcher eine zielgerichtete Weiterverarbeitung der Daten ermöglicht. So kann beispielsweise leichter erfasst werden, ob eine ähnliche Situation bereits in vergangenen Fällen aufgetreten ist, um hilfreiche Aktivitäten zu empfehlen. Aufgabe der Arbeit wird sein, für Anwendungsfälle in der Sozialhilfe angemessene Techniken zu finden, zu bewerten sowie prototypisch umzusetzen. Dabei sind die Besonderheiten und Herausforderungen der Domäne zu beachten: zum Beispiel unterschiedliche Berichtsautoren mit verschiedenen Schreibstilen, nicht reviewte und weitestgehend nicht annotierte Texte unterschiedlicher Länge sowie unterschiedliche Betreuungsarten und Tätigkeiten.

Während bereits einige Techniken zur Erkennung (kritischer) Ereignisse in der Vergangenheit auf öffentlichen englischen Datensätzen (wie Reuters oder Twitter) angewendet wurden oder Texte automatisch in Themenbereiche eingeteilt werden können, müssen diese Ansätze deutlich an die Domäne angepasst werden. So kann es zunächst notwendig sein, domänenspezifische Merkmale von Situationen zu ermitteln und Merkmalsausprägungen zu extrahieren.

Das Ergebnis der Arbeit soll ein prototypisch implementiertes und evaluiertes Konzept zur Situationsextraktion darstellen, welches weiterführende Analysen, Verteilung/Bereitstellung von Wissen und Hilfestellungen für Sozialarbeiter ermöglicht. Dieses kann auf unterschiedliche Arten erreicht werden, z.B. durch:

  • Feature Engineering
  • Event Detection
  • Text Segmentation / Topic Tiling
  • semantische Techniken und Ontologien
  • Techniken des Data Mining (wie das Clustering) auf natürlichen Texten

 

Themensteller

Felix Holz,
Teodor Stoev

Geeignet für: Masterarbeit, bedingt auch Bachelorarbeiten

Sprache: Deutsch/Englisch