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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.

Hermann, M.; Bücker, I.;  Otto, B. (2019). Industrie 4.0 process transformation: findings from a case study in automotive logistics. Journal of manufacturing technology management. doi:10.1108/jmtm-08-2018-0274 

Jarke, M.; Otto, B.; Ram, S. (2019). Data sovereignty and data space ecosystems. Business & in­for­mation systems engineering, 61(5), 549–550. doi:10.1007/s12599-019-00614-2 

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

Pikus, Y.; Weißenberg, N.; Holtkamp, B.; Otto, B. (2019). Semi-automatic ontology-driven development documentation: generating documents from RDF data and DITA templates. In C.-C. Hung (Hrsg.), SAC ’19 Proceedings of the 34th ACM/SIGAPP Symposium on Applied Computing (S. 2293–2302). doi:10.1145/3297280.3297508 

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 

Otto, B. (2017): Specify precisely who is allowed to see which data.   Techforum / English edition2017(1), 37.

Otto, B. (2017): Industrie 4.0 Maturity Index: die di­gi­ta­le Trans­for­ma­tion von Un­ter­neh­men ge­stal­ten. (G. Schuh, R. Anderl, J. Gausemeier, M. Ten Hompel, & W. Wahlster, Hrsg.)Acatech Studiehttp://www.acatech.de/fileadmin/user_upload/Baumstruktur_nach_Website/Acatech/root/de/Publikationen/Projektberichte/acatech_STUDIE_Maturity_Index_WEB.pdf

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. Mün­chenhttp://publica.fraunhofer.de/eprints/urn_nbn_de_0011-n-4802762.pdf

Tietze, A.-C.; Cirullies, J.; Otto, B. (2017): Automotive supply-chain requirements for a time-critical knowledge management. 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. 467–489). doi:10.15480/882.1468 

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 

Bärenfänger, R.; Drayer, E.; Daniluk, D.; Otto, B.; Vanet, E.; Caire, R.; et al. (2016). Classifying flexibility types in smart electric distribution grids: A taxonomy: a taxonomy. In CIRED Work­shop 2016, Electrical networks for society and people: Helsinki; Finland; 14 June 2016 through 15 June 2016.

Bärenfänger, R.; Leveling, J.; Otto, B: (2016). Linking service-and capability-driven de­sign -towards a frame­work for designing di­gi­tal businesses. In V. Nissen, D. Stelzer, S. Straßburger, & D. Fischer (Hrsg.), Multikonferenz Wirtschaftsinformatik (MKWI) 2016: Technische Uni­ver­si­tät Ilmenau, 09. - 11. März 2016 (Bd. 2, S. 1107–1118).

Bücker, I.; Hermann, M.; Pentek, T.; Otto, B. (2016): Towards a methodology for Industrie 4.0 transformation. In W. Abramovicz, R. Alt, & B. Franczyk (Hrsg.), Business Information Systems: 19th International Conference, BIS 2016, Leipzig, Germany, July, 6 - 8, 2016, proceedings (S. 209–221). doi:10.1007/978-3-319-39426-8_17 

Halmheu, R.; Otto, B.; Pauleser, T. (2016): Laser scanner detection and localization of successively arranged mobile robots. In Proceedings of ISR 2016: 47st International Symposium on Robotics : 21 - 22 June 2016 (S. 418–424). http://ieeexplore.ieee.org/document/7559148/

Hermann, M.; Pentek, T.; Otto, B. (2016): Design principles for industrie 4.0 scenarios. In T. X. Bui & R. H. Sprague (Hrsg.), 49th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS): January 5 - 8, 2016, Grand Hyatt Kauai ; con­fe­rence proceedings (S. 3928–3937). doi:10.1109/HICSS.2016.488 

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.