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Wissenschaftliche Publikationen

Altendeitering, M.; Guggenberger, T. (2021): Designing Data Quality Tools: Findings from an Action Design Research Project at Boehringer Ingelheim. 29th European Conference on Information Systems (ECIS 2021). Marrakesh, Morocco.

Azkan, C.; Iggena, L.; Krotova, A. (2021): Data Business in Ecosystems - Handbuch zur Entwicklung datengetriebener Dienstleistungen. Hrsg. v. Boris Otto. Dortmund: Fraunhofer Institut für Software- und Systemtechnik. ISBN: 9783000673009

Azkan, C.; Iggena, L.; Möller, F.; Otto, B. (2021): Towards Design Principles for Data-Driven Services in Industrial Environments. In: Tung Bui (Hg.). In: Proceedings of the 54th Hawaii International Conference on System Sciences. Hawaii International Conference on System Sciences. DOI: 10.24251/HICSS.2021.217

Gelhaar, J.; Groß, T.; Otto, B. (2021): A Taxonomy for Data Ecosystems. In: Tung Bui (Hg.). In: Proceedings of the 54th Hawaii International Conference on System Sciences. Hawaii International Conference on System Sciences. DOI: 10.24251/HICSS.2021.739

Guggenberger, T.; Hunke, F.; Möller, F.; Eimer, A.-C.; Satzger, G.; Otto, B. (2021): How to Design IIoT-Platforms your Partners are Eager to Join: Learnings from an Emerging Ecosystem. In: Wirtschaftsinformatik 2021 Proceedings. Online verfügbar unter aisel.aisnet.org/wi2021/GFuture18/Track18/6.



Gür, I.; Spiekermann, M.; Arbter, M.; Otto, B. (2021): Data Strategy Development: A Taxonomy for Data Strategy Tools and Methodologies in the Economy. In: Wirtschaftsinformatik 2021 Proceedings. Online verfügbar unter https://aisel.aisnet.org/wi2021/YGeneralTrack/Track02/1.

Gür, I.; Guggenberger, T.; Altendeitering, M. (2021): Towards a Data Management Capability Model. 27th Americas Conference on Information Systems (AMCIS). Montreal, Kanada.

Hupperz, M.; Gür, I.; Möller, F.; Otto, B. (2021): What is a Data-Driven Organization? 27th Americas Conference on Information Systems (AMCIS). Montreal, Kanada.

International Data Spaces Association (2021): OPEN DEI Position Paper - Design Principles for Data Spaces. Online verfügbar unter design-principles-for-data-spaces.org/wp-content/uploads/Position-paper-design-principles-for-data-spaces.pdf, zuletzt geprüft am 05.05.2021.



Lis, D.; Otto, B. (2021): Towards a Taxonomy of Ecosystem Data Governance. In: Tung Bui (Hg.). In: Proceedings of the 54th Hawaii International Conference on System Sciences. Hawaii International Conference on System Sciences. DOI: 10.24251/HICSS.2021.733

Möller, F.; Haße, H.; Azkan, C.; van der Valk, H.; Otto, B. (2021): Design of Goal-Oriented Artifacts from Morphological Taxonomies: Progression from Descriptive to Prescriptive Design Knowledge. In: Wirtschaftsinformatik 2021 Proceedings. Online verfügbar unter aisel.aisnet.org/wi2021/ZMethods/Track01/1.



Opriel, S.; Möller, F.; Burkhardt, U.; Otto, B. (2021): Requirements for Usage Control based Exchange of Sensitive Data in Automotive Supply Chains. In: Tung Bui (Hg.). In: Proceedings of the 54th Hawaii International Conference on System Sciences. Hawaii International Conference on System Sciences.  DOI: 10.24251/HICSS.2021.051

Rosian, M.; Hagenhoff, P.; Otto, B. (2021): Towards a Holistic Cloud Computing Taxonomy: Theoretical & Practical Findings. 27th Americas Conference on Information Systems (AMCIS). Montreal, Kanada

Weber K.; Otto B.; Lis D. (2021) Data Governance. In: Hildebrand K.; Gebauer M.; Mielke M. (eds) Daten- und Informationsqualität. Springer Vieweg, Wiesbaden. doi.org/10.1007/978-3-658-30991-6_16 



Wester, M.; Otto, B. (2021): BlockELM A Public Blockchain Freight Exchange Protocol. In: Tung Bui (Hg.). In: Proceedings of the 54th Hawaii International Conference on System Sciences. Hawaii International Conference on System Sciences. DOI: 10.24251/HICSS.2021.679

Amadori, A.; Altendeitering, M.; Otto, B. (2020): Challenges of Data Management in Industry 4.0: A Single Case Study of the Material Retrieval Process. In: Business Information Systems. Hrsg.: Abramowicz. Springer International Publishing, Cham, S. 379–390.

Azkan, C.; Iggena, L.; Gür, I.; Möller, F.; Otto, B. (2020): A Taxonomy for Data-Driven Services in Manufacturing Industries. In: PACIS 2020 Proceedings. Online verfügbar unter aisel.aisnet.org/pacis2020/184.



Azkan, C.; Iggena, L.; Meisel, L.; Spiekermann, M.; Korte, T.; Otto, B. et al. (2020): DEMAND - Perspektiven der Datenwirtschaft (Use Case Report).

Azkan, C.; Möller, F.; Meisel, L.; Otto, B. (2020): SERVICE DOMINANT LOGIC PERSPECTIVE ON DATA ECOSYSTEMS - A CASE STUDY BASED MORPHOLOGY. In: ECIS 2020 Research Papers. Online verfügbar unter aisel.aisnet.org/ecis2020_rp/65.



Datenmarktplätze in Produktionsnetzwerken: Impulspapier Plattform Industrie 4.0. Online verfügbar unter www.bmwi.de/Redaktion/DE/Publikationen/Industrie/industrie-4-0-impulspapier-datenmarktplaetze-in-produktionsnetzwerken.pdf, zuletzt geprüft am 05.05.2021.



Gelhaar, J.; Otto, B. (2020): Challenges in the Emergence of Data Ecosystems. In: PACIS 2020 Proceedings. Online verfügbar unter aisel.aisnet.org/pacis2020/175.



Gelhaar, J.; Otto, B. (2020): Challenges in the Emergence of Data Ecosystems. In: Conference: Pacific Asia Conference on Information Systems (PACIS) 2020, Dubai

Guggenberger, T.; Möller, F.; Boualouch, K.; Otto, B. (2020): Towards a Unifying Understanding of Digital Business Models. In: PACIS 2020 Proceedings. Online verfügbar unter aisel.aisnet.org/pacis2020/70.



Guggenberger, T.; Möller, F.; Haarhaus, T.; Gür, I.; Otto, B. (2020): Ecosystem Types in Information Systems. In: ECIS 2020 Research Papers. Online verfügbar unter aisel.aisnet.org/ecis2020_rp/45.



Haarhaus, T., Stachon, M., Möller, F., Geiger, J.-M., Liening, A., Otto, B.: APIs as Boundary Resources of Digital Entrepreneurial Ecosystems: The Case of Digital Health Startups. In: 40th Annual Babson College Entrepreneurship Research Conference (BCERC)

Haße, H.; van der Valk, H.; Weißenberg, N.; Otto, B. (2020): Shared Digital Twins: Data sovereignty in logistics networks. In: Chapters from the Proceedings of the Hamburg International Conference of Logistics (HICL) 29, S. 763–795. Online verfügbar unter ideas.repec.org/h/zbw/hiclch/228939.html.



Legner, C.; Pentek, T.; Otto, B. (2020): Accumulating Design Knowledge with Reference Models: Insights from 12 Years’ Research into Data Management. In: JAIS 21 (3), S. 735–770. DOI: 10.17705/1jais.00618.

Lis, D.; Otto, B. (2020): Data Governance in Data Ecosystems – Insights from Organizations. In: AMCIS 2020 Proceedings. Online verfügbar unter aisel.aisnet.org/amcis2020/strategic_uses_it/strategic_uses_it/12.



Möller, F.; Guggenberger, T. M.; Otto, B. (2020): Design Principles for Route Optimization Business Models: A Grounded Theory Study of User Feedback. In: WI2020 Zentrale Tracks. Hrsg.: Gronau, N.; Heine, M.; Poustcchi, K.; Krasnova, H. GITO Verlag, S. 1084–1099.

Möller, F.; Guggenberger, T. M.; Otto, B. (2020): Towards a Method for Design Principle Development in Information Systems. In: Designing for Digital Transformation. Co-Creating Services with Citizens and Industry. Hrsg.: Hofmann, S.; Müller, O.; Rossi, M. Springer International Publishing, Cham, S. 208–220. DOI: 10.1007/978-3-030-64823-7_20

Möller, F.; Stachon, M.; Hoffmann, C.; Bauhaus, H.; Otto, B. (2020): Data-driven Business Models in Logistics: A Taxonomy of Optimization and Visibility Services. In: Tung Bui (Hg.). In: Proceedings of the 53rd Hawaii International Conference on System Sciences. Hawaii International Conference on System Sciences.  DOI: 10.24251/HICSS.2020.661

Otto, B.; Lis, D.; Jürjens, J.; Cirullies, J.; Opriel, S.; Howar, F. et al. (2020): Data Ecosystems - Conceptual Foundations, Constituents and Recommendations for Actio. Fraunhofer Institut für Software- und Systemtechnik, Dortmund 

Quetschlich, M.; Moetz, A.; Otto, B. (2020): Optimisation model for multi-item multi-echelon supply chains with nested multi-level products. In: European Journal of Operational Research. DOI: 10.1016/j.ejor.2020.08.005.

Schmelting, J.; Otto, B. (2020): Shared Digital Twins: Kollaborativer Erkenntnisgewinn aus Daten. In: Controlling 32, S. 47–51.

Tietze, A. C.; Cirullies, J.; Otto, B.; Holtz, A. (2020): From Crisis to Bottleneck Management: Integration of Social Media Analysis for Early Response in the Automotive Supply Chain Event Management. In: IJISM 13 (1), S. 1. DOI: 10.1504/IJISM.2020.10031630.

van der Valk, H.; J. Hunker; M. Rabe; B. Otto (2020): Digital Twins in Simulative Applications: A Taxonomy. In:. In: 2020 Winter Simulation Conference (WSC). 2020 Winter Simulation Conference (WSC), S. 2695–2706.

van der Valk, H.; Haße, H.; Möller, F.; Arbter, M.; Henning, J.-L.; Otto, B. (2020): A Taxonomy of Digital Twins. In: AMCIS 2020 Proceedings. Online verfügbar unter aisel.aisnet.org/amcis2020/org_transformation_is/org_transformation_is/4.

Zrenner, J. (2020). Interorganisationale Informationssysteme für das kollaborative Risikomanagement in auto-mobilwirtschaftlichen Liefernetzwerken. Industrielles Informationsmanagement. Dortmund: Fakultät Maschinenbau, Technische Universität Dortmund.

Böhmer, M. (2019). Eine Referenzarchitektur für Wissensmanagementsysteme im industriebetrieblichen Datenmanagement. Industrielles Informationsmanagement. Dortmund: Fakultät Maschinenbau, Technische Universität Dortmund.

Bücker, I. (2019). Industrie 4.0 als Gestaltungsprinzip zur Transformation automobillogistischer Prozesse. Industrielles Informationsmanagement. Dortmund: Fakultät Maschinenbau, Technische Universität Dortmund.

Grambau, J.; Hitzges, A.; Otto, B. (2019). Reference architecture framework for enhanced social media data analytics for Predictive Maintenance models. In 2019 IEEE International Conference on Engineering, Technology and Innovation (ICE/ITMC). doi:10.1109/ICE.2019.8792678 

Halmheu, R. (2019). Lokalisierung und Steuerung von fahrerlosen Transportfahrzeugen über externe Sensorik. Industrielles Informationsmanagement. Dortmund: Fakultät Maschinenbau, Technische Universität Dortmund.

Haße, H.; Li, B.; Weißenberg, N.; Cirullies, J.; Otto, B. (2019): Digital twin for real-time data processing in logistics. Unter Mitarbeit von TUHH Universitätsbibliothek. In: Hamburg International Conference of Logistics (2019) DOI: 10.15480/882.2462

Hermann, M. (2019). Reifegradmodell für die Industrie-4.0-konforme Transformation der Logistik in produzierenden Unternehmen. Industrielles Informationsmangement. Dortmund: Fakultät Maschinenbau, Technische Universität Dortmund.

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Korte, T.; Fadler, M.; Spiekermann, M.; Legner, C., & Otto, B. (2019). Data catalogs - integrated platforms for matching data supply and demand: reference model and market analysis (version 1.0). Stuttgart: Fraunhofer Verlag. https://www.bookshop.fraunhofer.de/buch/data-catalogs-integrated-platforms-for-matching-data-supply-and-demand/251743

Korte, T.; Fadler, M.; Spiekermann, M.; Legner, C.; Otto, B. (2019): Data Catalogs - Integrated Platforms for Matching Data Supply and Demand. Reference Model and Market Analysis (Version 1.0). Stuttgart: Fraunhofer Verlag.

Moetz, A.; Stylos-Duesmann, P.;  Otto, B. (2019). Schedule instability in automotive production networks: the development of a network-oriented resequencing method. IFAC-PapersOnLine / International Federation of Automatic Control, 52(13), 2810–2815. doi:10.1016/j.ifacol.2019.11.634 

Möller, F.; Bauhaus, H.; Hoffmann, C., Nies, C.,  Otto, B. (2019). Archetypes of digital business models in logistics start-ups: research papers 17. In ECIS 2019 proceedings: information systems for a sharing society ; proceedings of the 27th European Conference on Information Systems (ECIS), June 8-14, 2019, Stockholm & Uppsala, Sweden. https://aisel.aisnet.org/ecis2019_rp/17

Otto, B.; Achatz, R. (2019). Interview with Reinhold Achatz on “Data sovereignty and data ecosystems”. Business & information systems engineering, 61(5), 635–636. doi:10.1007/s12599-019-00609-z 

Otto, B.; Jarke, M. (2019). Designing a multi-sided data platform: findings from the International Data Spaces case. Electronic markets, 29(4), 561–580. doi:10.1007/s12525-019-00362-x 

Otto, B.; Hompel, M.t.; Wrobel, S. (2019): International Data Spaces. In: Reimund Neugebauer (Hg.): Digital Transformation. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, S. 109–128.

Otto, B.; Korte, T.; Azkan, C.; Spiekermann, M.; Goecke, H.; Demary, V. et al. (2019): DEMAND - Data Economics and Management of Data Driven Business (WhitePaper).
10.13140/RG.2.2.30150.11843

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Schröder, M. (2019). Entscheidungsunterstützung durch ein Assistenzsystem bei der Wochenprogrammsteuerung in der Automobilindustrie. Unternehmenslogistik. Dortmund: Fakultät Maschinenbau, Technische Universität Dortmund.raphien

Zrenner, J.; Möller, F.; Jung, C.; Eitel, A.; Otto, B. (2019). Usage control architecture options for data sovereignty in business ecosystems. Journal of enterprise information management, 32(3), 477–495. doi:10.1108/JEIM-03-2018-0058 

Grambau, J.; Hitzges, A.;Otto, B. (2018): Predictive maintenance in the context of service - a state-of-the-art analysis of predictive models and the role of social media data in this context. In S. Hammoudi, M. Śmiałek, O. Camp, & J. Filipe (Hrsg.), Proceedings of the 20th International Conference on Enterprise Information Systems, ICEIS 2018, Funchal, Madeira, Portugal, March 21-24, 2018 (Bd. 2, S. 223–230). doi:10.5220/0006669902230230 

Halmheu, R.; Otto, B.;Hegel, J. (2018): Layout optimization of a system for successive laser scanner detection and control of mobile robots. Robotics and autonomous systems101, 103–113. doi:10.1016/j.robot.2017.12.007 

Jarke, M.; Otto, B.; Ram, S. (2018): Call for Papers Issue 5/2019: data sovereignty and data space ecosystems. Business & information systems engineering, 1–2. doi:10.1007/s12599-018-0523-7 

Michalik, A.; Möller, F.; Henke, M.; Otto, B. (2018): Towards utilizing customer data for business model innovation: The case of a German manufacturer. In T. Sakao, M. Lindahl, Y. Liu, & C. Dalhammar (Hrsg.), 10th CIRP Conference on Industrial Product-Service Systems (S. 310–316). doi:10.1016/j.procir.2018.04.006 

Moetz, A.; Meinlschmidt, J.; Otto, B. (2018): Schedule instability in production networks: an empirical study on drivers and mechanisms within the automotive industry. IFAC-PapersOnLine / International Federation of Automatic Control51(11), 1071–1076. doi:10.1016/j.ifacol.2018.08.463 

Möller, F.; Opriel, S.; Hermann, M.; Otto, B. (2018): Digital business engineering:  findings from the Install4Schenker case. In P. Drews, B. Funk, P. Niemeyer, & L. Xie (Hrsg.), Multikonferenz Wirtschaftsinformatik (MKWI) 2018: data driven X - turning data into value ; Leuphana Universität Lüneburg, 6. - 9. März 2018 (Bd. 2, S. 538–549). http://mkwi2018.leuphana.de/wp-content/uploads/MKWI_57.pdf

Otto, B.; Lohmann, S.; Steinbuß, S.; Teuscher, A. (2018): IDS reference architecture model: Industrial Data Space (Version 2.0.). Berlin. http://www.internationaldataspaces.org/publications/idsa-ram/

Otto, B.; Ten Hompel, M.; Wrobel, S. (2018): Industrial data space: Referenzarchitektur für die Digitalisierung der Wirtschaft. In R. Neugebauer (Hrsg.), Digitalisierung: Schlüsseltechnologien für Wirtschaft und Gesellschaft (S. 113–133). doi:10.1007/978-3-662-55890-4_8 

Spiekermann, M.; Tebernum, D.; Wenzel, S.;  Otto, B. (2018): A metadata model for data goods. In P. Drews, B. Funk, P. Niemeyer, & L. Xie (Hrsg.), Multikonferenz Wirtschaftsinformatik (MKWI) 2018: data driven X - turning data into value ; Leuphana Universität Lüneburg, 6. - 9. März 2018 (Bd. 1, S. 326–337). http://mkwi2018.leuphana.de/wp-content/uploads/MKWI_147.pdf

Spiekermann, M.; Wenzel, S.; Otto, B. (2018): A conceptual model of benchmarking data and its implications for data mapping in the data economy. In P. Drews, B. Funk, P. Niemeyer, & L. Xie (Hrsg.), Multikonferenz Wirtschaftsinformatik (MKWI) 2018: data driven X - turning data into value ; Leuphana Universität Lüneburg, 6. - 9. März 2018 (Bd. 1, S. 314–325). http://mkwi2018.leuphana.de/wp-content/uploads/MKWI_146.pdf

Walther, S.; Sedera, D.; Urbach, N.; Eymann, T.; Otto, B.; Sarker, S. (2018): Should we stay or should we go? Analyzing continuance of cloud enterprise systems. Journal of information technology theory and application19(2), 57–88. https://aisel.aisnet.org/jitta/vol19/iss2/4/

Bücker, I.; Hermann, M.; Otto, B. (2017): Industrie 4.0 requirements for the design and management of business processes: A case study. In J. Benitez-Amado, L. J. Gutierrez-Guitierrez, & V. Barrales-Moline (Hrsg.), 8th EDSI Conference Granada, Spain, May 29 - June 1, 2017.

Möller, K.; Otto, B.; Zechmann, A. (2017): Nutzungsbasierte Datenbewertung: Konzept zur Bewertung und Steuerung des durch Unternehmensdaten generierten finanziellen Wertbeitrags. Controlling29(5), 57–66. doi:10.15358/0935-0381-2017-5-57 

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Otto, B.; Buck, C. (2017): Genau festlegen, wer welche Daten sehen darf: Interview. techforum /  [Deutsche Ausgabe], (1), 37. https://www.thyssenkrupp.com/media/publikationen/thyssenkrupp_techforum/2017_3/tk_01_2017_de.pdf

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Schütte, J.; Fridgen, G.; Prinz, W.; Rose, T.; Urbach, N.; Hoeren, T.; et al. (2017): Blockchain und smart contracts: Technologien, Forschungsfragen und Anwendungen. München. http://publica.fraunhofer.de/eprints/urn_nbn_de_0011-n-4802762.pdf

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Zrenner, J.; Hassan, A. P.; Otto, B.; Goméz, J. M. (2017): Data source taxnonomy for supply network structure visibility. In W. Kersten, T. Blecker, & C. M. Ringle (Hrsg.), Digitalization in supply chain management and logistics: smart and digital solutions for an industry 4.0 environment (S. 117–137). doi:10.15480/882.1442 

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Jaekel, F.-W.; Schlosser, S.; Otto, B.; Petrovic, D.; Niknejad, A. (2016): Seamless interrelation between business strategies and tactical planning. In K. Mertins, R. Jardim-Gonçalves, K. Popplewell, & J. P. Mendonça (Hrsg.), Enterprise Interoperability VII: Enterprise interoperability in the digitized and networked factory of the future (S. 321–331). doi:10.1007/978-3-319-30957-6_26 

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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.