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Abgeschlossene Dissertationen

Im Folgenden werden die Dissertationsvorhaben aufgezählt, die von Prof. Boris Otto als Erstgutachter betreut wurden. Laufende Vorhaben finden Sie hier.
 

Name Titel Universität Jahr Weitere Informationen
Ann-Carina Tietze Zeitkritisches Wissensmanagement im Engpassmanagement der Automobillogistik TU Dortmund 2021 hier
 
Tobias Pentek A capability reference model for strategic data management  Universität St. Gallen 2020 hier
 
Johannes Zrenner Interorganisationale Informationssysteme für das kollaborative Risikomanagement in automobilwirtschaftlichen Liefernetzwerken TU Dortmund 2020 hier
André Moetz Beherrschung der Planungsinstabilität in automobilen Produktionsnetzwerken TU Dortmund 2020 hier​​​​​​​ 
 
Martin Böhmer Eine Referenzarchitektur für Wissensmanagementsysteme im industriebetrieblichen Datenmanagement TU Dortmund 2019 hier
Rainer Halmheu Lokalisierung und Steuerung von Fahrerlosen Transportfahrzeugen über externe Sensorik TU Dortmund 2019 hier
Mario Hermann Reifegradmodell für die Industrie-4.0-konforme Transformation der Logistik in produzierenden Unternehmen TU Dortmund 2019 hier
Isabel Bücker Industrie 4.0 als Gestaltungsprinzip für Logistikprozesse in der Automobilindustrie TU Dortmund 2018 hier
Simon Schlosser Design principles for collaborative data services Universität St. Gallen 2017 hier
Rieke Bärenfänger Managing Information Services in the Digital Economy Universität St. Gallen 2017 hier
Ehsan Baghi A Capability Reference Model for Establishing Data Quality Controlling Universität St. Gallen 2016 hier

Laufende Disstertationsvorhaben

Technische Universität Dortmund

Frederik Möller

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Arbeitstitel: Entwurf hybrider Leistungsangebote in der Logistik

Technische Universität Dortmund

Tobias Guggenberger

Arbeitstitel: Value Co-Creation in Data Ecosystems

Technische Universität Dortmund

Hendrik van der Valk

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Arbeitstitel: Referenzarchitektur für Digitale Zwillinge in der Logistik

Volkswagen AG

Antonello Amadori

Arbeitstitel: Methoden des Datenmanagements im Produktionsnetzwerk der Automobilfertigung

Fraunhofer ISST

Can Azkan

Arbeitstitel: Gestaltungsoptionen für datengetriebene Services in der Industrie

Hochschule der Medien Stuttgart, Fakultät Druck- und Medientechnologie / Digital Publishing

Jens Grambau

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Arbeitstitel: Predictive Maintenance in the context of service and the role of Social Media data in this context

Kurzbeschreibung: Mit Predictive Maintenance wird versucht Fehler und Defekte von Produkten vorherzusagen, um Wartungsarbeiten besser zu planen, notwendige Ersatzteile zu bestellen und um mögliche Fehler und Beschädigungen von Produkten zu verhindern. Durch diese Technologie wird es Unternehmen ermöglicht ihre Prozesse und Produkte stetig zu verbessern und einen allumfassenden Kundenservice zu bieten.
Diese Arbeit analysiert im ersten Teil vorhandene Predictive Maintenance Modelle und die gegenwärtige Wichtigkeit von Social Media Daten für diese Modelle. Im nächsten Schritt wird ein Framework entwickelt, welches die analytischen Prozesse und Modelle mit dem Einsatz von Social Media Daten und bereits vorhandenen Unternehmensdaten beschreibt. Im letzten Teil der Arbeit wird das erstellte Framework in einem Use Case mit Produktivdaten evaluiert. 

Technische Universität Dortmund

Marvin Lamberjohann

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Arbeitstitel: Konzeption und Design von Logistik-Ökosystemen

Fraunhofer-Institut für Software- und Systemtechnik

Sebastian Opriel

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Arbeitstitel: Werkzeuge und Methoden zur Unterstützung der Digitalisierung von Lieferketten

Technische Universität Dortmund

Dominik Lis

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Volkswagen AG

André Moetz

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Arbeitstitel: Entwicklung eines integrierten, adaptiven Verfahrens zur Resequenzierung des Fahrzeugprogramms in automobilen Produktionsnetzwerken

Kurzbeschreibung: Das Ziel dieser Doktorarbeit ist die Entwicklung einer integrierten, adaptiven Methode zur Resequenzierung des Fahrzeugprogramms bei kurzfristigen Störungen. In automobilen Produktionsnetzwerken sind kurzfristige Störungen (z. B. Maschinenausfälle, Versorgungsunterbrechungen) ein bedeutender Instabilitätstreiber. Solche Ereignisse betreffen nicht nur den OEM, sondern gehen mit weitreichenden Auswirkungen im gesamten Produktionsnetzwerk einher. Daher ist die Erforschung der Instabilität in Produktionsnetzwerken ein höchst relevantes Thema für Praktiker und Wissenschaftler - insbesondere die Erforschung standortübergreifender Wechselwirkungen weist einen hohen Forschungsbedarf auf. Um die Entwicklung eines solchen generischen IT-Artefakts in einem a priori unbekannten und komplexen Forschungsgebiet zu unterstützen, wurde ein designwissenschaftlicher Forschungsansatz gewählt.

Universität St. Gallen

Tobias Pentek

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Arbeitstitel: Capability Reference Model for Data Management

Kurzbeschreibung: Im Kontext der digitalen Transformation und der steigenden Bedeutung von datengetriebenen Geschäftsmodellen sind Daten als strategische Unternehmensressource von großer Relevanz und das Management dieser strategischen Ressource wird als Schlüsselqualifikation für Unternehmen gesehen. Sowohl die wissenschaftliche Gemeinschaft als auch Praktiker betrachten daher Datenmanagement mit zunehmender Aufmerksamkeit. Trotz dieser Aufmerksamkeit fehlt ein ordnender Rahmen, der die relevanten Gestaltungsbereiche und deren Zusammenspiel aufzeigt, um die notwendigen Datenmanagementfähigkeiten zu gestalten und dabei die Anforderungen von digitalen, datengetriebenen Unternehmen berücksichtigt. Das Dissertationsprojekt schließt diese Lücke, indem es mit dem Data Excellence Model ein Referenz- und Reifegradmodell für die Gestaltung und Bewertung von Datenmanagmentfähigkeiten vorstellt, das als Design-Artefakt eine «Blaupause» für den Auf- und Ausbau und die Bewertung von Datenmanagement in digitalen, datengetriebenen Unternehmen liefert. Die Dissertationsschrift erläutert den Gestaltungsprozess, beschreibt die daraus resultierenden Artefakte und demonstriert ihre Anwendbarkeit und Nützlichkeit anhand von mehreren Fallstudien.

Fraunhofer-Institut für Software- und Systemtechnik

Heinrich Pettenpohl

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Arbeitstitel: Koordinationsverfahren für informationslogistische Netzwerke

Kalender

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Anfahrt & Lageplan

Der Campus der Technischen Universität Dortmund liegt in der Nähe des Autobahnkreuzes Dortmund West, wo die Sauerlandlinie A45 den Ruhrschnellweg B1/A40 kreuzt. Die Abfahrt Dortmund-Eichlinghofen auf der A45 führt zum Campus Süd, die Abfahrt Dortmund-Dorstfeld auf der A40 zum Campus-Nord. An beiden Ausfahrten ist die Universität ausgeschildert.

Direkt auf dem Campus Nord befindet sich die S-Bahn-Station „Dortmund Universität“. Von dort fährt die S-Bahn-Linie S1 im 20- oder 30-Minuten-Takt zum Hauptbahnhof Dortmund und in der Gegenrichtung zum Hauptbahnhof Düsseldorf über Bochum, Essen und Duisburg. Außerdem ist die Universität mit den Buslinien 445, 447 und 462 zu erreichen. Eine Fahrplanauskunft findet sich auf der Homepage des Verkehrsverbundes Rhein-Ruhr, außerdem bieten die DSW21 einen interaktiven Liniennetzplan an.
 

Zu den Wahrzeichen der TU Dortmund gehört die H-Bahn. Linie 1 verkehrt im 10-Minuten-Takt zwischen Dortmund Eichlinghofen und dem Technologiezentrum über Campus Süd und Dortmund Universität S, Linie 2 pendelt im 5-Minuten-Takt zwischen Campus Nord und Campus Süd. Diese Strecke legt sie in zwei Minuten zurück.

Vom Flughafen Dortmund aus gelangt man mit dem AirportExpress innerhalb von gut 20 Minuten zum Dortmunder Hauptbahnhof und von dort mit der S-Bahn zur Universität. Ein größeres Angebot an internationalen Flugverbindungen bietet der etwa 60 Kilometer entfernte Flughafen Düsseldorf, der direkt mit der S-Bahn vom Bahnhof der Universität zu erreichen ist.

Die Einrichtungen der Technischen Universität Dortmund verteilen sich auf den größeren Campus Nord und den kleineren Campus Süd. Zudem befinden sich einige Bereiche der Hochschule im angrenzenden Technologiepark. Genauere Informationen können Sie den Lageplänen entnehmen.