Abschluss­arbeiten

Offene Abschlussarbeiten am Institut für Business Analytics

Bachelorarbeiten (BA) und Masterarbeiten (MA) in Kooperation mit dem Institut für Business Analytics sind anders, als Sie es erwarten. Wir benötigen „Denker“ und „Macher“. Sie erhalten die Möglichkeit, Ihr erlerntes Wissen und erprobte Techniken zielgerichtet (teilweise direkt in Unternehmen) einzusetzen. Ein Mitarbeiter des IBA wird Sie fachlich und methodisch begleiten.

Professur für "Digital Business" - Prof. Dr. Steffen Zimmermann

Kurzbeschreibung

In den sozialen Medien gibt es immer mehr Influencer:innen, die finanzwirtschaftliche Inhalte thematisieren (sog. Finfluencer:innen), ohne sich dabei unbedingt an die typischen Transparenzkriterien der Finanzberatung zu halten. Neben potenziell positiven Aspekten (z.B. verstärktes Bewusstsein für die Bedeutung von Finanzbildung) ist jedoch auch die Gefahr negativer Auswirkungen substanziell: Finfluencer:innen können z.B. finanzwirtschaftliche Konzepte und deren Risiken zu stark vereinfachen oder sogar – aufgrund von potentiellen Interessenkonflikten – auch unzureichend informieren.

Aktuell besteht noch sehr wenig Wissen über Finfluencer:innen, deren Inhalte sowie den Auswirkungen auf deren Follower:innen. Um die potenziellen Chancen und Gefahren von Finfluencer:innen verstehen und quantifizieren zu können, ist eine Untersuchung dieses neuen Phänomens gesellschaftlich höchst relevant.

Mögliche Themen:

  • Erstellung einer Taxonomie für Finfluencer:innen (BA & MA; ab sofort; Kontakt: Kilian Züllig, Maximilian Habla)
  • Anwendung von natural language processing (z.B. topic modelling) zur Identifikation der Themengebiete von Finfluencer:innen (BA & MA; ab sofort; Kontakt: Kilian Züllig, Maximilian Habla)
  • Experimentelle Analyse der Auswirkungen von Finfluencer:innen auf Jugendliche (BA & MA; ab sofort; Kontakt: Kilian Züllig, Kirsten Pitz)

Inhaltlich und methodisch werden die Themen individuell mit den Studierenden abgestimmt und konkretisiert. Die Anforderungen an die Themen variieren je nach Abschluss (Bachelor/Master). Alle Arbeiten auch auf Englisch möglich.

  • Wie DiGas und DiPas den Gesundheitsmarkt revolutionieren können: digitale Geschäftsmodelle im HealthCare Sektor (BA & MA; ab sofort; Kontakt: Birgit Stelzer)
  • Ready for invest bei digitalen Gesundheitsanwendungen – Voraussetzungen und Best Practices (BA & MA; ab sofort; Kontakt: Birgit Stelzer)
  • Potential der Digitalisierung für die Nachhaltigkeit im Life Science Sektor – Technologien, Trends, Best Practices (BA & MA; ab sofort; Kontakt: Birgit Stelzer)
  • Aligning education for the life sciences domain to support digitalization and disruptive innovation (BA & MA; ab sofort; Kontakt: Birgit Stelzer)

Inhaltlich und methodisch werden die Themen individuell mit den Studierenden abgestimmt und konkretisiert. Die Anforderungen an die Themen variieren je nach Abschluss (Bachelor/Master). Alle Arbeiten auch auf Englisch möglich.

  • Potentiale und Auswirkungen von B2B Sharing-Plattformen (BA; ab sofort; Kontakt: Stefan Napirata)

Inhaltlich und methodisch werden die Themen individuell mit den Studierenden abgestimmt und konkretisiert. Die Anforderungen an die Themen variieren je nach Abschluss (Bachelor/Master). 

  • Digitalisierung von Geschäftsprozessen (BA; ab sofort; Kontakt: Stefan Napirata)
  • Identifikation von digitalen Transformationsstrategien (BA; ab sofort; Kontakt: Stefan Napirata)
  • Bewertung von digitalen Transformationsprogrammen (MA; ab sofort; Kontakt: Stefan Napirata)

Inhaltlich und methodisch werden die Themen individuell mit den Studierenden abgestimmt und konkretisiert. Die Anforderungen an die Themen variieren je nach Abschluss (Bachelor/Master). 

  • Design von Kundenrezensionssystemen - Welche Faktoren/Design Features beeinflussen das Schreiben von Kundenrezensionen? (BA/MA; ab sofort; Kontakt: Stefan Napirata)
  • Design von Kundenrezensionssystemen - Wie sollen Review Templates idealerweise gestaltet sein? (MA; ab sofort; Kontakt: Stefan Napirata)
  • (Datenbasierte) Marketing Attribution Modelle (BA&MA; ab sofort; Kontakt: Kilian Züllig)
  • Produktprofile basierend auf Online Customer Reviews (BA&MA; ab sofort; Kontakt: Kilian Züllig)
  • Kundenprofile basierend auf Online Customer Reviews (BA&MA; ab sofort; Kontakt: Kilian Züllig)
  • Multi-Channel-Marketing – Methoden und Konzepte im digitalen Marketing (BA; ab sofort; Kontakt: Stefan Napirata)
  • Multi-Channel-Marketing – Entwicklung und Evaluation eines Marketingattributionsmodells (MA; ab sofort; Kontakt: Stefan Napirata)

Inhaltlich und methodisch werden die Themen individuell mit den Studierenden abgestimmt und konkretisiert. Die Anforderungen an die Themen variieren je nach Abschluss (Bachelor/Master). 

Péter-Horváth-Stiftungsprofessur für "Informationsmanagement" - Prof. Dr. Mathias Klier

Kurzbeschreibung:

Eine aktuelle Studie der Bertelsmann-Stiftung zeigt, dass in Deutschland mehr als drei Viertel der Befragten vollautomatisierte Entscheidungen ablehnen, während nur 31 Prozent der Bevölkerung darin Chancen erkennen. Auf der anderen Seite werden intelligente Systeme in vielen Alltagsbereichen (beispielweise in der medizinischen Diagnostik oder bei der Beurteilung der Kreditwürdigkeit) bereits erfolgreich eingesetzt und gewinnen in der Praxis zunehmend an Bedeutung. Daher ist es insbesondere für Unternehmen, die intelligente Systeme einsetzen, unausweichlich, deren Akzeptanz bei ihren Kunden und Verbrauchern zu erhöhen. Hierzu ist nicht in erster Linie „Algorithmentransparenz“ gefragt, wie sie seit einiger Zeit von der Politik diskutiert und gefordert wird. Die Lösung sind vielmehr für Laien verständliche Erklärungen, welche die von künstlichen Intelligenzen im Einzelfall getroffenen Entscheidungen nachvollziehbar und verständlich machen.

Mögliche Themen:

Inhaltlich und methodisch werden die Themen individuell mit den Studierenden abgestimmt und konkretisiert. Die Anforderungen an die Themen variieren je nach Abschluss (Bachelor/Master). 

Kurzbeschreibung:

Im Zuge der Digitalisierung stehen Organisationen heutzutage sehr umfangreiche und immer weiter wachsende Mengen an Daten zur Verfügung (Stichwort: „Big Data“). Allerdings zeigt die Empirie, dass die analysierten und genutzten Daten häufig durch eine geringe Datenqualität charakterisiert sind – selbst in unternehmensinternen Kundendatenbanken sind durchschnittlich ca. 30% der gespeicherten Datenwerte nicht korrekt. Auf diese Weise entstehen bspw. für ein durchschnittliches amerikanisches Unternehmen jährlich Mehrkosten in Höhe von 15 Millionen Dollar. Mangelnde Datenqualität stellt allerdings nicht nur in Unternehmen ein großes Problem dar – auch in Politik und Gesellschaft steigt in Zeiten von „Fake News“ der Bedarf an zuverlässigen Informationen. Deshalb werden quantitative Methoden zur Messung, Steuerung und Verbesserung der Datenqualität benötigt.

Mögliche Themen:

  • What doesn’t get measured doesn’t get managed: Entwicklung von Metriken der Datenqualität (BA/MA; Kontakte: Andreas Obermeier, Lars Moestue)
  • Datenqualität in IoT-Daten: Überblick & Metriken einzelner Datenqualitätsdimensionen (BA/MA; Kontakte: Andreas Obermeier)
  • Datenqualität in Wikis & unstrukturierten Daten: Überblick & Metriken einzelner Datenqualitätsdimensionen (BA/MA; Kontakte: Andreas Obermeier, Lars Moestue)
  • Nutzung von Text Mining zur Bestimmung von Datenqualitätsdefekten in Wikis (MA; Kontakt: Lars Moestue)
  • Einfluss von Datenqualitätsdefekten auf die Performance von Künstlicher Intelligenz (BA/MA; Kontakte: Lars Mostue)
  • Uncertain Machine Learning: Einbeziehung von Unsicherheit bei Methoden der Künstlichen Intelligenz (BA/MA; Kontakte: Andreas Obermeier)

Kurzbeschreibung:

Informationssysteme und insbesondere soziale Medien (z.B. Online Social Networks, Wikis, Bewertungs- und Rezensions-Communities oder Diskussionsforen) sind inzwischen ein fester Bestandteil unserer Gesellschaft. Sie erlauben es, Teile der Wertschöpfung wie bspw. die Produktentwicklung, den Vertrieb, die Markenbildung und den Service zusammen mit Marktteilnehmern verteilt und digitalisiert durchzuführen. Auch unternehmensintern können Social Media einen wertvollen Beitrag leisten – bspw. durch einen verbesserten Informations- und Wissensaustausch in Enterprise Social Networks. Dabei kommt insbesondere der Frage nach einer Quantifizierung der in Social Media auftretenden Netzwerkeffekte in Wissenschaft und Praxis eine sehr große Bedeutung zu. Zusätzlich stehen Unternehmen durch soziale Medien und das Internet enorme Datenmengen in strukturierter (bspw. Beziehungen zwischen Netzwerkakteuren) oder unstrukturierter Form (bspw. Textinhalt von Tweets) zur Verfügung. Die zielgerichtete und fundierte Analyse dieser Daten mittels automatisierter Verfahren aus den Bereichen Social Network Analysis und Text Mining ermöglicht Unternehmen eine verbesserte Entscheidungsunterstützung und birgt großes Potenzial, bspw. im Customer Relationship Management.

Mögliche Themen:

Kurzbeschreibung:

Unternehmen stehen heutzutage – bspw. über soziale Medien und das Internet (z. B. Online Social Networks, Wikis, Bewertungs- und Rezensions-Communities, Diskussionsforen), aber auch in traditionellen Datenbanken (z. B. Data-Warehouse, Kundendatenbanken) und im direkten Kundenkontakt (z. B. humanoide Roboter wie Pepper) – sehr umfangreiche und immer weiter wachsende Datenmengen zur Verfügung. Dabei wird der überwiegende Großteil der verfügbaren Daten in unstrukturierter Form (Bilder, Videos, Texte) gespeichert. Um diesen Datenschatz zu heben, werden Methoden für eine automatisierte Analyse benötigt. Im Themenfeld Big Data Analytics & KI werden konkrete Einsatzmöglichkeiten und der daraus resultierende Nutzen von Methoden der Künstlichen Intelligenz bei der Analyse (un)strukturierter Daten erforscht.

Mögliche Themen:

  • ML im Sport – Ist es möglich Resultate von Sportevents mittels Machine Learning vorherzusagen (BA/MA; Kontakte: Lars Mostue)
  • Telematik-Daten aus Fahrzeugen: Fahrer-/Fahrmanövererkennung (BA/MA; Kontakt: Andreas Obermeier)
  • Aspect-based Sentiment Analysis – Erklärung des Ratings in Kundenrezensionen (MA; Kontakt: Andreas Obermeier)
  • Verbesserte Klassifikation von Imbalanced Data (BA/MA; Kontakt: Andreas Obermeier)
  • Informations-Extraktion aus Bilddaten (MA; Kontakt: Andreas Obermeier)
  • Entwicklung einer datengesteuerten Entscheidungsfindung (MA; Kontakt: Andreas Obermeier)

Kurzbeschreibung:

Traditionelle Verkaufsprozesse stoßen hinsichtlich der Datenverfügbarkeit sowie der Analyse- und Verarbeitungsmöglichkeiten oft an ihre Grenzen. Im stationären Handel können die Mitarbeiter in der Regel nicht alle Produkt- und Kundendetails auswendig parat haben. Selbst wenn diese Informationen den Serviceexperten zur Verfügung stünden (z.B. über ein traditionelles IT-System), wäre die Verarbeitung aufgrund der großen Menge an relevanten Daten und ihrer Komplexität manuell kaum zu bewältigen oder durch subjektive persönliche Ansichten verzerrt. Recommender Systeme ermöglichen es objektiv auf Basis von großen Datenmengen Nutzern Produkte zu empfehlen. Roboter wie Pepper haben die Möglichkeit, den Kunden in der physischen Welt wahrzunehmen, mit ihm in Interaktion zu treten und besitzen zudem die Rechenleistung um die so gewonnen Daten objektiver, schneller und genauer zu verarbeiten als Menschen.

Mögliche Themen:

  • Einsatz des humanoiden Roboters Pepper im Kundenservice (BA/MA; Kontakt: Andreas Obermeier)
  • Einsatz des humanoiden Roboters Pepper im Klinikumfeld (BA/MA; Kontakt: Andreas Obermeier)
  • Explainable & Conversational Recommender Systems – Überblick (BA; Kontakt: Andreas Obermeier)
  • Kundenorientierte Evaluation von Explainable & Conversational Recommender Systems (BA/MA; Kontakt: Andreas Obermeier)
  • Natural Language Generation – Systeme zur Automatisierung des Customer Service (BA/MA; Kontakt: Andreas Obermeier)

 

Kurzbeschreibung:

Die Arbeitswelt steht vor großen Veränderungen. Die rasante technologische Entwicklung und gesellschaftliche Umbrüche erfordern Antworten darauf, wie die zukünftige Arbeitswelt in Baden-Württemberg gestaltet werden kann. Digitalisierung, Automatisierung und künstliche Intelligenz gelten als Schlüsseltreiber für zukünftiges Wirtschaftswachstum und werden die Arbeitswelt maßgeblich prägen. Daneben bringt die Transformation der Gesellschaft hin zur Klimaneutralität weitreichende Veränderungen mit sich, unter anderem durch die deutliche Reduktion von Treibhausgasemissionen, den Wandel zur ressourceneffizienten Kreislaufwirtschaft und die Umsetzung der Energiewende. Bei der Bewältigung dieser Veränderungen ist vor allem eines wichtig: Menschen, die den wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Fortschritt gestalten. Deshalb müssen jetzt die Fähigkeiten aufgebaut werden, die nötig sind, um die Zukunft für alle positiv zu gestalten, sogenannte Future Skills.

Mögliche Themen: 

  • Extraktion von Skills aus Stellenanzeigen (BA/MA; Kontakt: Lars Mostue)
  • Erstellung von Future Skills Listen aus Stellenanzeigen mit Hilfe von Machine Learning Methoden (MA; Kontakt: Lars Mostue)
  • Automatisierte Erkennung emergenter Skills mit Hilfe von Machine Learning Methoden (BA/MA; Kontakt: Lars Moestue)
  • Zeitreihenanalysen von Future Skills (BA/MA; Kontakt: Lars Moestue)

Kurzbeschreibung:

Die Möglichkeit, große Datenmengen aus verschiedenen Quellen (Big Data) zu verarbeiten, und der Einsatz Künstlicher Intelligenz können Unternehmen dabei helfen, ihre Methoden zur Gewinnung, Entwicklung und Bindung von Mitarbeiter:innen grundlegend zu verbessern. Trotz der Verfügbarkeit fortschrittlicher Analyseverfahren basieren die HR-Entscheidungen in vielen Unternehmen jedoch immer noch auf Gefühl und Intuition. Hier setzt People Analytics an: Als zentrales Element zukunftsfähiger Personalstrategien ermöglicht People Analytics einen evidenzbasierten Ansatz im Personalwesen, bei dem Technologien zur Analyse von Daten über bestehende, ehemalige und zukünftige Mitarbeiter:innen in allen HR-Bereichen eingesetzt werden, mit dem Ziel, das Personalwesen und die allgemeine Unternehmensleistung zu verbessern.

Mögliche Themen: 

  • Innovative Anwendungen von People Analytics: Fallstudien und Best Practices (BA/MA; Kontakt: Sven Bottesch, Chiara Schwenke)
  • Qualität der GenAI-Nutzung am Arbeitsplatz (BA/MA; Kontakt: Sven Bottesch, Chiara Schwenke)
  • Empirische Untersuchung des Einflusses von People Analytics auf Geschäftsprobleme und organisatorische Leistung (BA/MA; Kontakt: Sven Bottesch)
  • AI Ethics in People Analytics (BA/MA; Kontakt: Chiara Schwenke)
  • Organisatorische Voraussetzungen für die erfolgreiche Implementierung von People Analytics (BA/MA; Kontakt: Sven Bottesch, Chiara Schwenke)

Professur für "Wertschöpfungs- und Netzwerkmanagement" - Prof. Dr. Mischa Seiter

Forschungsfrage: Welche (internationalen) Best Practices gibt es in Bezug auf die Gestaltung hybrider Arbeitsmodelle?

Hintergrund:

„Yes, Zoom Has an Office. No, It’s Not a Place to Work.” (Cohen, 2022)
Infolge der Covid-19-Pandemie etablieren sich langfristig hybride Arbeitsmodelle, in denen Beschäftigte nur teilweise vor Ort arbeiten. Hybrides Arbeiten birgt Chancen für Beschäftigte (bspw. Flexibilität) und Unternehmen (bspw. reduzierter Platzbedarf, jedoch auch Gefahren für den Teamzusammenhalt, die individuelle und kollektive Kreativität und die Firmenkultur. Es stellt sich daher die Frage, wie erfolgreiche hybride Arbeitsmodelle in der Praxis ausgestaltet sind.

Ziele der Arbeit:

  1. Durchführung einer Recherche zur Identifikation von (internationalen) Best Practices in Bezug auf die Gestaltung hybrider Arbeitsmodelle (bspw. Bürogestaltung, Unternehmenskultur, Präsenzregeln, etc.)
  2. Fallstudienartige Darstellung der hybriden Arbeitsmodelle einzelner Unternehmen

Voraussetzungen:

  • Selbständiges, zuverlässiges und gewissenhaftes Arbeiten
  • Strukturiertes und analytisches Vorgehen

Einstiegsliteratur:

Bei Interesse wenden Sie sich bitte an Natalie Rupp (natalie.rupp(at)uni-ulm.de).

Forschungsfrage: Wie können Sustainability Nudges zur Verhaltenssteuerung von Mitarbeitenden eingesetzt werden?

Hintergrund:

Das Thema der Nachhaltigkeit hat in den letzten Jahren zunehmend an Bedeutung für Unternehmen gewonnen. Neben gesellschaftlichen Forderungen nach einer stärkeren Nachhaltigkeitsausrichtung der Geschäftstätigkeit, ist auch in vielen Unternehmen selbst eine zunehmende Nachhaltigkeitsorientierung zu beobachten. Durch ihre Handlungen, zum Beispiel das Licht nach dem Verlassen des Büros auszuschalten, tragen Mitarbeitende direkt zur Erreichung oder zum Verfehlen von Nachhaltigkeits-zielsetzungen bei. Unternehmen nutzen deshalb unterschiedliche Maßnahmen, um sicherzustellen, dass sich Mitarbeitende im Einklang mit den Nachhaltigkeitszielen verhalten. Eine Möglichkeit hierfür stellen Sustainability Nudges dar, mit welchen Mitarbeitende ohne Zwang oder finanzielle Anreize zu nachhaltigen Entscheidungen gelenkt werden sollen. Es stellt sich die Frage, wie unterschiedliche Sustainability Nudges zur Verhaltenssteuerung von Mitarbeitenden eingesetzt werden können.

Ziele der Arbeit:

  1. Systematische Literaturanalyse zu Sustainability Nudges
  2. Identifikation unterschiedlicher Sustainability Nudges zur Verhaltenssteuerung von Mitarbeitenden

Voraussetzungen:

  • Selbständiges, zuverlässiges und gewissenhaftes Arbeiten
  • Strukturiertes und analytisches Vorgehen

Einstiegsliteratur:

  • Schubert (2017): Green nudges: Do they work? Are they ethical? In: Ecological Economics 132, S. 329-342.
  • Malina & Selto (2015): Behavioral-Economic Nudges and Performance Measurement Models. In: Journal of Management Accounting Research 27 (1), S. 27–45.
  • Staudt et al. (2021): Increasing Contributions to Sustainable Projects through Digital Nudges Amplifying Social Comparison. In: International Conference on Information Systems, S. 1–18.

Bei Interesse wenden Sie sich bitte an Natalie Rupp (natalie.rupp(at)uni-ulm.de).

Forschungsfrage: Welche Risiken ergeben sich aus dem EU Data Act für bestehe Digital Service-Angebote von Unternehmen?

Hintergrund:

Mit dem Data Act der Europäischen Union wird eine gesetzliche Grundlage für den fairen Umgang mit Daten geschaffen. Die umfassende Regulierung soll zu einem besseren Schutz persönlicher Daten beitragen und gleichzeitig die effiziente Nutzung dieser Daten fördern. In diesem Kontext stellt sich die Frage, welche potenziellen Risiken sich für bestehende Digital Service-Angebote von Unternehmen ergeben könnten. Hier bedarf es einer genaueren Analyse, um die Auswirkungen des Data Acts auf bestehende digitale Dienstleistungsangebote umfassend zu verstehen.

Ziele der Arbeit:

  1. Identifikation von Risiken für Digital Service-Angebote von Unternehmen durch den Data Act der EU
  2. Ableitung von Maßnahmen zur Überwindung der identifizierten Risiken

Voraussetzungen:

  • Selbständiges, zuverlässiges und gewissenhaftes Arbeiten
  • Begeisterung und Interesse für Management Accounting und Control

Einstiegsliteratur:

  • Bundesministerium für Digitales und Verkehr (2024): EU Data Act.
  • Trischler, M. F. G., & Li-Ying, J. (2023). Digital business model innovation: toward construct clarity and future research directions. Review of Managerial Science, 17(1), 3-32.
  • Geiregat, S. (2022). The Data Act: Start of a New Era for Data Ownership?. Available at SSRN.

Bei Interesse wenden Sie sich bitte an Natalie Rupp (natalie.rupp(at)uni-ulm.de).

Forschungsfrage: Welche Potenziale ergeben sich aus dem EU Data Act für die Entwicklung innovativer, digitaler Geschäftsmodelle von Unternehmen?

Hintergrund:

Mit dem Data Act der Europäischen Union wird eine gesetzliche Grundlage für den fairen Umgang mit Daten geschaffen. Die umfassende Regulierung trägt damit nicht nur zu einem besseren Datenschutz bei, sondern dient auch der effizienten Nutzung dieser Daten und bietet Unternehmen dadurch zahlreiche Potenziale zur Entwicklung innovativer, digitaler Geschäftsmodelle.

Ziele der Arbeit:

  1. Identifikation von Potenzialen zur Entwicklung innovativer, digitaler Geschäftsmodelle durch den Data Act der EU
  2. Ableitung von Maßnahmen zur Umsetzung der identifizierten Potenziale

Voraussetzungen:

  • Selbständiges, zuverlässiges und gewissenhaftes Arbeiten
  • Begeisterung und Interesse für Management Accounting und Control

Einstiegsliteratur:

  • Bundesministerium für Digitales und Verkehr (2024): EU Data Act.
  • Trischler, M. F. G., & Li-Ying, J. (2023). Digital business model innovation: toward construct clarity and future research directions. Review of Managerial Science, 17(1), 3-32.
  • Geiregat, S. (2022). The Data Act: Start of a New Era for Data Ownership?. Available at SSRN.

Bei Interesse wenden Sie sich bitte an Natalie Rupp (natalie.rupp(at)uni-ulm.de).

Forschungsfrage: Wie ist der Stand der empirischen Forschung auf dem Feld des Interorganisational Management Accounting und Control?

Hintergrund:

Unternehmen besitzen eine komplexe Organisationsstruktur. Die Steuerung von Unternehmens-netzwerken ist von großer Relevanz für den Erfolg solcher Netzwerke und hat daher einen hohen Stellenwert auf der internationalen Forschungsagenda. Zahlreiche Forschungsarbeiten untersuchen verschiedenste Netzwerktypen, Steuerungssysteme und -instrumente mit unterschiedlicher Methodik sowie theoretischem Bezugsrahmen. Bis dato fehlt es jedoch an einem Überblick über die in der Interorganisational Management Accounting und Control Literatur untersuchten Konstrukte sowie deren Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge. Ziel der Arbeit ist deshalb die Analyse der empirischen Interorganisational Management Accounting und Control Forschung sowie deren grafische Darstellung in Form von Ursache-Wirkungs-Landkarten. Es soll ein kompakter, visueller Überblick über das vielfältige Forschungsgebiet erarbeitet und auf dessen Basis Forschungslücken identifiziert werden.

Ziele der Arbeit:

  1. Identifikation relevanter Publikationen in den sechs führenden Management Accounting und Control Fachzeitschriften (AOS, CAR, JAE, JAR, JMAR, TAR) anhand der Kriterien nach Luft & Shields (2003, S. 172-173).
  2. Individuelle grafische Darstellung jeder Publikation und anschließend gruppierte Modellierung der Ursache-Wirkungs-Landkarten anhand der Leitfragen: Was wurde untersucht (Variablen)? Was ist das Kausalmodell? Was ist die Analyseebene?
  3. Identifikation von Forschungslücken anhand der Ursache-Wirkungs-Landkarten

Voraussetzungen:

  • Selbständiges, zuverlässiges und gewissenhaftes Arbeiten
  • Begeisterung und Interesse für Management Accounting und Control

Einstiegsliteratur:

  • Caglio, A., & Ditillo, A. (2008): A review and discussion of management control in inter-firm relationships: Achievements and future directions. In: Accounting, Organizations and Society, 33(08), 865–898.
  • Hakansson, H., & Lind, J. (2007). Accounting in an Interorganizational Setting. In: Handbook of Management Accounting Research, 2, 885–902.
  • Luft, J., & Shields, M. D. (2003). Mapping management accounting: graphics and guidelines for theory-consistent empirical research. Accounting, Organizations and Society, 28, 169–249.

Bei Interesse wenden Sie sich bitte an Natalie Rupp (natalie.rupp(at)uni-ulm.de).

Forschungsfrage: Wie kann ein funktionsfähiger Inkubator mit kleinstmöglichem Aufwand konzeptioniert werden (Minimum Viable Incubator)?

Hintergrund:

Unternehmen initiieren spezialisierte Unternehmenseinheiten (Corporate Incubators) zur Entwicklung von Innovationen, die schließlich in einem marktfähigen Produkt/Dienstleistung resultieren. Ein Inkubator schafft im Unternehmen ein Umfeld, in dem die eigenen Mitarbeiter innovative Ideen innerhalb eines kurzen Zeitraums entwickeln (Latouche 2019). Den Mitarbeitern werden in diesem Umfeld unterschiedliche Ressourcen wie innovationsfördernde Räumlichkeiten, Kapital oder Zugang zu verschiedenen Dienstleistungen zur Verfügung gestellt (Bone et al. 2017; Becker und Gassmann, 2006; Phan et al. 2005).

Ziele der Arbeit:

  1. Literaturreview zur Identifikation geeigneter Bewertungskriterien für den erfolgreichen Einsatz von Inkubatoren.

  2. Interviews mit Personen, die an Inkubatorprogrammen teilgenommen haben (IPRI unterstützt bei der Akquise von Interviewpartnern; Ziel: min. 10 Interviews).

  3. Konzeptionierung eines „Minimum Viable Incubators“ unter Berücksichtigung der wichtigsten Funktionen und Anforderungen (Ressourcen, Services etc.).

Voraussetzungen:

  • Selbständiges, zuverlässiges und gewissenhaftes Arbeiten
  • Interesse am Innovationsmanagement

Einstiegsliteratur:

  • Latouche, P. (2019). Open Innovation: Corporate Incubator. John Wiley & Sons.

  • Bone, J., Allen, O., & Haley, C. (2017). Business Incubators and accelerators: the national picture (No. 2017/7). BEIS Research paper.

  • Becker, B., & Gassmann, O. (2006). Gaining leverage effects from knowledge modes within corporate incubators. R&d Management, 36(1), S. 1-16.

  • Phan, P. H., Siegel, D. S., & Wright, M. (2005). Science parks and incubators. Journal of business venturing, 20(2), S. 165-182.

Bei Interesse wenden Sie sich bitte an Natalie Rupp (natalie.rupp(at)uni-ulm.de).

Forschungsfrage: Wie kann die Wirtschaftlichkeit von Subscription Models im Maschinen- und Anlagenbau bewertet werden?

Hintergrund:

Im Rahmen von Subscription Models zahlen Kunden kontinuierlich für die Nutzung einer Leistung anhand verschiedener Zeit- oder Leistungsgrößen („Pay-per-X“), während das Eigentum beim Anbieter verbleibt. Anwendungsfälle sind zunehmend auch im Maschinen- und Anlagenbau zu finden. Hier lassen sich Kooperationen von Anbietern mit weiteren Akteuren des Wertschöpfungsnetzwerks beobachten (Lieferanten, Finanzierungspartner, Versicherer, IoT-Dienstleister), woraus sich besondere Herausforderungen für die betriebswirtschaftliche Steuerung ergeben.

Ziele der Arbeit:

  1. Systematische Darstellung der Kosten- und Nutzenpotenziale für Anbieter und Kunden von Subscription Models im Maschinen- und Anlagenbau
  2. Ergänzung der Perspektive weiterer Stakeholder im Wertschöpfungsnetzwerk (Lieferanten, Finanzierungspartner, Versicherer, IoT-Dienstleister)
  3. Ableitung von Kennzahlen zur Bewertung der Wirtschaftlichkeit des Subscription Models aus der Perspektive verschiedener Stakeholder
     

Voraussetzungen:

  • Selbständiges, zuverlässiges und gewissenhaftes Arbeiten
  • Strukturiertes und analytisches Vorgehen

Einstiegsliteratur:

  • Stojkovski, I., Achleitner, A.-K., Lange, T. (2021): Equipment as a Service – The Transition Towards Usage-Based Business Models, SSRN, S. 1-44.
  • Schuh, G., Wenger, L., Stich, V., Hicking, J., Gailus, J. (2020): Outcome Economy – Subscription Business Models in Machinery and Plant Engineering, in: Procedia CIRP 93(1), S. 599-604
  • Seiter, M., Grünert, L., Kenner, K. (2021): Subscription Models – Merkmale, Praxisbeispiele und Auswirkungen auf die Unternehmensteuerung, in: Schmalenbach IMPULSE (1), S. 1-17.

Bei Interesse wenden Sie sich bitte an Natalie Rupp (natalie.rupp(at)uni-ulm.de).

Forschungsfrage: Welche Anwendungsfelder haben Open Data im Forecasting?

Hintergrund:

„The goal of forecasting is not to predict the future but to tell you what you need to know to take meaningful action in the present.“ - Paul Saffo, Universität Stanford

Forecasts ermöglichen Unternehmen Kalkulationen von Produktions- und Absatzmengen, um ihre Wettbewerbsposition nachhaltig zu stärken. Für genaue und verlässliche Forecasts stellt die Komplexität globaler Zuliefer- und Absatzmärkte, zunehmend globaler Wertschöpfungsketten Unternehmen sowie klima- und geopolitische Entwicklungen vor zahlreiche Herausforderungen. Öffentlich verfügbare Daten (Open Data) bieten die Möglichkeiten, Forecasts und damit die Resilienz von Lieferketten anzureichern, um diesen Herausforderungen zu begegnen.

Ziele der Arbeit:

  1. Überblick über typische Forecasting-Prozesse, die durch Open Data profitieren
  2. Identifikation und Klassifikation von zugänglichen Open Data Quellen für produzierende KMU sowie Kompendium interner Daten
  3. Erprobung der Integration von Open Data in Forecasting-Methoden an ausgewählten Fällen

Voraussetzungen:

  • Selbständiges, zuverlässiges und gewissenhaftes Arbeiten

Einstiegsliteratur:

  • EU (2023): Open Data in Europe 2023 | data.europa.eu. Online verfügbar unter https://data.europa.eu/en/publications/open-data-maturity/2023
  • Gleich, Ronald; Kappes, Michael; Kirchmann, Markus (Hg.) (2022): Planung und Forecasting. 1. Auflage 2022. Freiburg im Breisgau: Haufe-Lexware; Haufe (Haufe Fachbuch)
  • Petropoulos, Fotios; Apiletti, Daniele; Assimakopoulos, Vassilios; Babai, Mohamed Zied; Barrow, Devon K.; Ben Taieb, Souhaib et al. (2022): Forecasting: theory and practice. In: International Journal of Forecasting 38 (3), S. 705–871. DOI: 10.1016/j.ijforecast.2021.11.001.

Bei Interesse wenden Sie sich bitte an Natalie Rupp (natalie.rupp(at)uni-ulm.de).

Forschungsfrage: Welche Systeme werden von Unternehmen genutzt, um hieraus welche ESG-Daten zu extrahieren?

Hintergrund:

Unternehmen stehen vor der Herausforderung, sich ökologisch nachhaltig und sozial verantwortlich zu verhalten. Kapitalmarktorientierte, europäische KMU werden spätestens ab 2028 zur Berichterstattung über Nachhaltigkeitsziele verpflichtet und schon jetzt drängen Anforderungen von Stakeholdern (Kunden, Kreditgesellschaften etc.) zur Implementierung von ESG-Zielen. Neben der Umsetzung von ESG-Strategien (Environmental, Social, Governance) stehen KMU vor der Herausforderung, Berichte ihrer Strategien und Erreichung der ESG-Ziele zu erstatten. Die Vielzahl gesetzlicher Richtlinien und zusätzlicher optionaler Frameworks erschwert es KMU, ESG-Berichte zu veröffentlichen. Daher müssen die relevanten ESG-Daten und die Systeme, aus denen diese extrahiert werden können, identifiziert und für KMU bedarfsgerecht aufbereitet werden.

Ziele der Arbeit:

  1. Systematische Literaturrecherche zur Analyse der bisherigen Ergebnisse in der Management Accounting-Forschung zur Relevanz von ESG-Daten und den Quellen, aus denen diese gewonnen werden können.
  2. Experteninterviews mit Stakeholdern (bspw. ESG-Datendienstleister, Softwareprovider, Beratungen) zur Validierung der Ergebnisse der Literaturrecherche zur Relevanz von ESG-Daten und deren Quellen.

Voraussetzungen:

  • Selbständiges, zuverlässiges und gewissenhaftes Arbeiten
  • Strukturiertes und analytisches Vorgehen

Einstiegsliteratur:

  • Schluep, Isabelle (2020): Systeme und Instrumente der Firmennachhaltigkeitsbewertung: Eine kritische Bestandsaufnahme mit Fokus auf KMU.
  • Hoang, Hien; Phang, Soon‐Yeow (2022): Building Trust with Material and Immaterial Corporate Social Responsibility: Benefits and Consequences†. In: Contemporary Accting Res, Artikel 1911-3846.12838.
  • Kimbrough, Michael D.; Wang, Xu; Wei, Sijing; Zhang, Jiarui (2022): Does Voluntary ESG Reporting Resolve Disagreement among ESG Rating Agencies? In: European Accounting Review, S. 1–33.
  • Gillan, Stuart L.; Koch, Andrew; Starks, Laura T. (2021): Firms and social responsibility: A review of ESG and CSR research in corporate finance. In: Journal of Corporate Finance 66, S. 101889.

Bei Interesse wenden Sie sich bitte an Natalie Rupp (natalie.rupp(at)uni-ulm.de).

Forschungsfrage: Wie wirken verschiedene Ausgestaltungen von ESG-Berichten der produzierenden Industrie auf Stakeholder?

Hintergrund:

Unternehmen stehen vor der Herausforderung, sich ökologisch nachhaltig und sozial verantwortlich zu verhalten. Kapitalmarktorientierte, europäische KMU werden spätestens ab 2028 zur Berichterstattung über Nachhaltigkeitsziele verpflichtet und schon jetzt drängen Anforderungen von Stakeholdern (Kunden, Kreditgesellschaften etc.) zur Implementierung von ESG-Zielen. Neben der Umsetzung von ESG-Strategien (Environmental, Social, Governance) stehen KMU vor der Herausforderung, Berichte ihrer Strategien und Erreichung der ESG-Ziele zu erstatten.
Während verschiedene Autoren Einflüsse auf die ESG-Berichterstattung analysiert haben (wann publizieren Unternehmen Berichte?), sind die Auswirkungen derer Ausgestaltung bisher kaum erforscht. Generell scheint die ESG-Berichterstattung positive Auswirkungen zu haben, doch wie sollten sie gestaltet werden?

Ziele der Arbeit:

  1. Systematische Literaturrecherche zur Analyse der bisherigen Ergebnisse in der Management Accounting-Forschung zu Auswirkungen verschiedener ESG-Berichte
  2. Kritische Betrachtung der bisherigen Ergebnisse und Identifikation von Forschungslücken
  3. Interviews mit Stakeholdern der produzierenden Industrie über die Wirkung von ESG-Berichten bezüglich der identifizierten Forschungslücken
     

Voraussetzungen:

  • Selbständiges, zuverlässiges und gewissenhaftes Arbeiten
  • Erfahrung in Inhaltsanalyse oder verwandter Methoden

Einstiegsliteratur:

  • Gillan, Stuart L.; Koch, Andrew; Starks, Laura T. (2021): Firms and social responsibility: A review of ESG and CSR research in corporate finance. In: Journal of Corporate Finance 66, S. 101889.
  • Hoang, Hien; Phang, Soon‐Yeow (2022): Building Trust with Material and Immaterial Corporate Social Responsibility: Benefits and Consequences†. In: Contemporary Accting Res, Artikel 1911-3846.12838.
  • Kimbrough, Michael D.; Wang, Xu; Wei, Sijing; Zhang, Jiarui (2022): Does Voluntary ESG Reporting Resolve Disagreement among ESG Rating Agencies? In: European Accounting Review, S. 1–33. 
     

Bei Interesse wenden Sie sich bitte an Natalie Rupp (natalie.rupp(at)uni-ulm.de).

Forschungsfrage: Wie werden Management-Control-Systeme zur Umsetzung von Nachhaltigkeitsstrategien eingesetzt?

Hintergrund:

Das Thema der Nachhaltigkeit hat in den letzten Jahren zunehmend an Bedeutung für Unternehmen gewonnen. Neben gesellschaftlichen Forderungen nach einer stärkeren Nachhaltigkeitsausrichtung der Geschäftstätigkeit, ist auch in vielen Unternehmen selbst eine zunehmende Nachhaltigkeitsorientierung zu beobachten. Um die Umsetzung von Nachhaltigkeitsstrategien zu gewährleisten, müssen Unternehmen mithilfe von Management-Control-Systemen sicherstellen, dass diese auch in den Geschäfts-prozessen und -strukturen verankert sind. Mitarbeitende benötigen beispielsweise Handlungsvorgaben zum richtigen Lüften und Heizen von Büroräumen, um zu einer Senkung des Gasverbrauchs beitragen zu können. Es stellt sich nun die Frage, wie Management-Control-Systeme zur Umsetzung von Nachhaltigkeitsstrategien in der Praxis eingesetzt werden.

Ziel der Arbeit:

Durchführung von Expertenbefragungen zum Einsatz von Management-Control-System zur Umsetzung von Nachhaltigkeitsstrategien in Unternehmen.

Voraussetzungen:

  • Selbständiges, zuverlässiges und gewissenhaftes Arbeiten
  • Strukturiertes und analytisches Vorgehen

Einstiegsliteratur:

  • Arjaliès & Mundy (2013): The use of management control systems to manage CSR strategy: A levers of control perspective. In: Management Accounting Research 24 (4), S. 284–300.
  • Corsi & Arru (2021): Role and implementation of sustainability management control tools: critical aspects in the Italian context. In: Accounting, Auditing & Accountability Journal 34 (9), S. 29–56.
  • Gond et al. (2012): Configuring management control systems: Theorizing the integration of strategy and sustainability. In: Management Accounting Research 23 (3), S. 205–223.

Bei Interesse wenden Sie sich bitte an Natalie Rupp (natalie.rupp(at)uni-ulm.de)

Forschungsfrage: Wie gestaltet sich die Nachhaltigkeitsvergütung von Führungskräften in Unternehmen?

Hintergrund:

Das Thema der Nachhaltigkeit hat in den letzten Jahren zunehmend an Bedeutung für Unternehmen gewonnen. Neben gesellschaftlichen Forderungen nach einer stärkeren Nachhaltigkeitsausrichtung der Geschäftstätigkeit, ist auch in vielen Unternehmen selbst eine zunehmende Nachhaltigkeitsorientierung zu beobachten. Führungskräfte in Unternehmen sind für die Einführung und Umsetzung dieser Nachhaltigkeitsbestrebungen verantwortlich. Die Knüpfung der Vergütung an Nachhaltigkeitszielsetzungen kann Führungskräften einen Anreiz bieten, strategische Entscheidungen künftig im Sinne der Nachhaltigkeit zu treffen. Es stellt sich nun die Frage, wie die Nachhaltigkeitsvergütung von Führungskräften in Unternehmen gestaltet ist.

Ziele der Arbeit:

  1. Durchführung einer Recherche zur Identifikation der Nachhaltigkeitsvergütung von Führungskräften in Unternehmen
  2. Fallstudienartige Darstellung der Gestaltung der Nachhaltigkeitsvergütung von Führungskräften in Unternehmen

Voraussetzungen:

  • Selbständiges, zuverlässiges und gewissenhaftes Arbeiten
  • Strukturiertes und analytisches Vorgehen

Einstiegsliteratur:

  • Aresu et al. (2022): Integration of CSR Criteria Into Executive Compensation Contracts: A Cross-Country Analysis. In: Journal of Management, 1-39.
  • Cohen et al. (2023): Executive Compensation Tied to ESG Performance: International Evidence. In: Journal of Accounting Research 61 (3), S. 805–853.
  • Flammer et al. (2019): Corporate governance and the rise of integrating corporate social responsibility criteria in executive compensation: Effectiveness and implications for firm outcomes. In: Strategic Management Journal 40 (7), S. 1097–1122.

Bei Interesse wenden Sie sich bitte an Natalie Rupp (natalie.rupp(at)uni-ulm.de).

Forschungsfrage: Welche Anforderungen werden von ESG-Richtlinien definiert?

Hintergrund:

Unternehmen stehen vor der Herausforderung, sich ökologisch nachhaltig und sozial verantwortlich zu verhalten. Kapitalmarktorientierte, europäische KMU werden spätestens ab 2028 zur Berichterstattung über Nachhaltigkeitsziele verpflichtet und schon jetzt drängen Anforderungen von Stakeholdern (Kunden, Kreditgesellschaften etc.) zur Implementierung von ESG-Zielen. Neben der Umsetzung von ESG-Strategien (Environmental, Social, Governance) stehen KMU vor der Herausforderung, Berichte ihrer Strategien und Erreichung der ESG-Ziele zu erstatten.
Die Vielzahl gesetzlicher Richtlinien und zusätzlicher optionaler Frameworks erschwert es KMU, ESG-Berichte zu veröffentlichen. Daher müssen Anforderungen (bzw. -kategorien) von ESG-Richtlinien konsolidiert und für KMU bedarfsgerecht aufbereitet werden.

Ziele der Arbeit:

  1. Analyse aktueller gesetzlicher ESG-Richtlinien und optionaler Frameworks hinsichtlich definierten Anforderungen an ESG-Berichte sowie Clustering zu Anforderungskategorien
  2. Konsolidierung und Vergleich der Anforderungen verschiedener Richtlinien sowie Aufbereitung einer bedarfsgerechten Anforderungsliste an ESG-Berichte

Voraussetzungen:

  • Selbständiges, zuverlässiges und gewissenhaftes Arbeiten
  • Erfahrung in Inhaltsanalyse oder verwandter Methoden

Einstiegsliteratur:

  • Europäische Kommission (2019): Europäischer Grüner Deal. Online verfügbar unter ec.europa.eu/info/strategy/priorities-2019-2024/european-green-deal_de
  • Schluep, Isabelle (2020): Systeme und Instrumente der Firmennachhaltigkeitsbewertung: Eine kritische Bestandsaufnahme mit Fokus auf KMU.
  •  UN (2015): The 2030 Agenda for Sustainable Development.

Bei Interesse wenden Sie sich bitte an Natalie Rupp (natalie.rupp(at)uni-ulm.de).

Forschungsfrage: Welche ESG-Instrumente gibt es, um KMU bei der Erstellung anforderungsgerechter ESG-Berichte zu unterstützen?

Hintergrund:

Unternehmen stehen vor der Herausforderung, sich ökologisch nachhaltig und sozial verantwortlich zu verhalten. Kapitalmarktorientierte, europäische KMU werden spätestens ab 2028 zur Berichterstattung über Nachhaltigkeitsziele verpflichtet und schon jetzt drängen Anforderungen von Stakeholdern (Kunden, Kreditgesellschaften etc.) zur Implementierung von ESG-Zielen. Neben der Umsetzung von ESG-Strategien (Environmental, Social, Governance) stehen KMU vor der Herausforderung, Berichte ihrer Strategien und Erreichung der ESG-Ziele zu erstatten. Die Vielzahl gesetzlicher Richtlinien und zusätzlicher optionaler Frameworks erschwert es KMU, ESG-Berichte zu veröffentlichen. Daher müssen ESG-Instrumente identifiziert und KMU-gerecht aufbereitet werden, um anforderungsgerechte ESG-Berichte zu erstellen.

Ziele der Arbeit:

  1. Analyse von ESG-Instrumenten (Life Cycle Assessment, Global Value Toolkit, Social Footprint Method etc.) hinsichtlich Konformität mit den aktuellen Berichtsstandards der Europäischen Union mit Fokus auf KMU.
  2. Konsolidierung und Vergleich der ESG-Instrumente hinsichtlich Bedienbarkeit, Aufwand, KMU-Gerechtigkeit und Kosten.
  3. Validierung der Ergebnisse im Rahmen von Experteninterviews oder Workshopformaten.

Voraussetzungen:

  • Selbständiges, zuverlässiges und gewissenhaftes Arbeiten
  • Strukturiertes und analytisches Vorgehen

Einstiegsliteratur:

  • Schluep, Isabelle (2020): Systeme und Instrumente der Firmennachhaltigkeitsbewertung: Eine kritische Bestandsaufnahme mit Fokus auf KMU.
  • Dettling, J., Y. Loerincik, M. Margni, and O. Jolliet. 2008. Environmental Sustainability Assessment of Companies: Applying Life Cycle Assessment at the Enterprise Level. Clean Technology 2008(1): 242-245.
  • McElroy, M. (2015). The Social Footprint Method. A Chapter in The Sustainability Practitioner's Guide to Social Analysis and Assessment .

Bei Interesse wenden Sie sich bitte an Natalie Rupp (natalie.rupp(at)uni-ulm.de).