E-Scooter Sharing: Ein institutsübergreifendes Projekt der TU Clausthal

Die Motivation dieses institutsübergreifenden Projektes besteht darin, den E-Roller als Anschauungs- und Erfahrungsobjekt in den Mittelpunkt von Lehr- und Forschungsaktivitäten zu stellen und somit den Studierenden und Doktoranden ein reales Objekt an die Hand zu geben, woran sie sich mit konkreten Fragestellungen beschäftigen können.
(Dipl.-Wirtschaftsing. Andrea Lutsch)

Geschäftsmodelle im Spiegel der Blockchain-Technologie

Die Blockchain-Technologie ist zukunftsweisend und mächtig, aber wie kann sie systematisch für Unternehmen nutzbar gemacht werden? Wie können bestehende Geschäftsmodelle angepasst oder gewandelt werden um die Technologie zu intergieren und Wettbewerbsvorteile für die Unternehmen zu realisieren? Ziel dieses Forschungsprojektes ist es diese und weitere Fragen zu beantworten und ein systematisches Vorgehen für Unternehmen zu schaffen um die Blockchain-Technologie zu nutzen. (Lars Heim, M.Sc.)

Soziales Kapital als Erfolgsfaktor von Startups

Ein großer Teil aller neugegründeten Unternehmen erlebt das dritte Jahr seines Bestehens nicht mehr. Die Ursache hierfür liegt oft in Managementfehlern,  unzureichenden Kompetenzen der Unternehmensgründer, die dann zur Auflösung des Gründerteams oder der Insolvenz des Unternehmens führen. Ziel dieser Untersuchung ist es daher mit Hilfe eines kompetenzbasierten Ansatzes den Einfluss verschiedener Fähigkeiten auf den Gründungserfolg zu analysieren bzw. die Möglichkeit der Substitution dieser Fähigkeiten im Gründungsnetzwerk zu ermitteln. (Jens Hilgedieck, M. Sc.)

Systematische Identifikation von branchenübergreifendem Innovationspotential

Das systematisch ablaufende fünfphasige Vorgehensmodell, der Cross-Industry Innovation Navigator, befähigt Unternehmen dazu anhand bereits im Unternehmen bestehnder Kernkompetenzen, branchenübergreifendes Innovationspotential zu identifizieren und für die identifizierten Branchen spezifische Handlungsstrategien zu entwickeln. Das Modell wird in Kooperation mit verschiedenen Industriepartnern durchgeführt und validiert.
(Dipl.-Wirtschaftsing. Andrea Lutsch)

Netzwerkstrukturen bei Akademischen Spin-offs

Akademische Spin-offs sind eine wichtige Form des Technologietransfers aus öffentlicher Forschung und stellen einen bedeutenden Wirtschaftsfaktor in wissensbasierten Ökonomien dar. Insbesondere in Bezug auf die Kommerzialisierung von Forschungsergebnissen aus Universitäten nehmen sie einen wichtigen Stellenwert ein. Gerade in Anfangsphase sind akademische Spin-offs vor allem auf Netzwerkpartner angewiesen, um am Markt zu bestehen. Die Forschung zeigt, dass eine solche Netzwerkbeziehung zur Universität sich auch nach Ausgründung positiv auf den Erfolg des Spin-offs auswirken kann, jedoch zu viel Nähe auch negative Effekte hervorruft. Ziel dieses Forschungsprojektes ist es daher das Netzwerk zwischen Universität und Spin-off nach Ausgründung im Hinblick auf die Netzwerkkompetenz zu untersuchen, um unterschiedliche Szenarien abbilden zu können, welche sich fördernd bzw. hemmend auf die Netzwerkstruktur des Spin-offs auswirken. (Anna Unterluggauer, M.Sc.)

The cultural influence on Mass Customization

Mass Customization describes the personalization of products towards consumer’s individual needs at mass production costs. The dissertation investigates, with means of questionnaires and experimental research, how people from different nationalities who carry different cultural values vary in their preferences and behavior towards Mass Customization. (Carolin Wabia, M.Sc.)

Big Data - Eine Methode zur Bestimmung der geschäftsspezifischen Nutzenpotenziale auf Basis von Big Data-Anwendungsfällen

Die fortschreitende Digitalisierung in Industrie, Handel und Dienstleistung verändert die heutige Unternehmenslandschaft in einem rasanten Tempo.

Im Zuge dieser Entwicklung werden Daten und deren sinnvolle Nutzung  für das eigene Geschäftsmodell immer wichtiger und stellen für Unternehmen einen Faktor dar, der nicht vernachlässigt werden sollte, um weiterhin erfolgreich und wettbewerbsfähig zu bleiben. Ziel der Forschung ist es daher, Big Data-Anwendungsfällen zu klassifizieren und Unternehmen durch ein Vorgehensmodell eine Methode an die Hand zu geben, wie die Nutzenpotenziale dieser Technologie im eigenem Unternehmen integriert werden können. (Dipl.-Wirt.-Inf. Indra Rivas y Sandin)

 

 

 

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