Transferprojekte

Transferprojekte

Am Institut für Wirtschaftsinformatik werden regelmässig Transferprojekte durchgeführt, um Forschungsergebnisse in die regionale Wirtschaft und Gesellschaft zu bringen und Innovationen zu ermöglichen. Diese Transferprojekte orientieren sich inhaltlich an den  Forschungsschwerpunkten des Instituts (Daten, Innovation, Prozesse und Sicherheit) und decken hier diverse Themen wie Digitalisierung, Geschäftsprozessmanagement, Big Data, Data Science, Machine Learning, AI und Process Mining ab. Umfang, Dauer und die Beteiligung von Mitgliedern des Instituts für Wirtschaftsinformatik variieren in Abhängigkeit der projektspezifischen Anforderungen und der Komplexität der Themenstellungen.

Nachfolgende Übersicht zeigt eine Auswahl von Transferprojekten der letzten Jahre.

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Bilderkennung zur Qualitätssicherung in der Produktion

In diesem Projekt wurde ein Bilderkennungsverfahren zur Detektion von mangelhaften Produkten implementiert. Die dabei grösste Herausforderung bestand darin, trotz der geringen Datenmenge eine Genauigkeit in der Klassifikation von 99% zu erreichen.

Unternehmen: vertraulich
Branche: vertraulich
Zeitraum: 2020-2021
Forschungsfeld: Daten (Deep Learning)

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Smart Waste Collection

In diesem Projekt wurden Abfallcontainer mit sogenannten IoT Sensoren (Internet of Things) ausgerüstet, um deren Füllmenge zu überwachen. Die Echtzeitanalyse der Sensordaten ermöglicht eine bessere Planung von Fahrten zur Leerung der Container. Dadurch konnten Einsparungen von bis zu 40% bei den gefahrenen Kilometern realisiert werden.

Unternehmen: vertraulich
Branche: Entsorgung
Zeitraum: 2019-2021
Forschungsfeld: Daten (Big Data Analytics)

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Virtual Reality zum Erlernen von Montageprozessen

Im diesem Projekt wurde eine virtuelle Lern- und Montageumgebung entwickelt. In der dabei durchgeführten Studie wurde nachgewiesen, dass diese virtuelle Umgebung leicht zu benutzen ist und dass das in der virtuellen Trainingsumgebung erlernte Wissen auch in der realen Welt angewendet werden kann.    

Unternehmen: Hilti
Branche: Construction
Zeitraum: 2019-2020
Forschungsfeld: Virtual Reality

Large Scale Pattern Mining

Im diesem Projekt wurden grosse Datenmengen auf Muster (mit Fokus auf Zeitreihen) untersucht. Diese Muster wurden anschliessend mit diversen Kennzahlen automatisch bewertet sowie priorisiert. Ziel war es, dass Menschen gezielt vielversprechendere und vertiefte Analysen durchführen konnten.

Unternehmen: Wireframe AG, Ruggell
Branche: IT   
Zeitraum: 2018-2021
Forschungsfeld: Daten (Big Data Analytics)

Analyse von Web-Usage-Daten

In diesem Projekt wurden Daten von Besuchern einer Webpage mittels Machine-Learning-Methoden analysiert, welche über die klassischen Webpage-Analyse-Tools wie etwa Google Analytics hinausgehen. Anschliessend wurden mehrere Möglichkeiten aufgezeigt, um Nutzer zu kategorisieren, Probleme zu erkennen und die Webseite zu verbessern.

Unternehmen: mehrere, confidential
Branche: Confidential   
Zeitraum: 2017-2018
Forschungsfeld: Daten (Big Data Analytics)         

Liechtenstein Moments

In sozialen Netzwerken dokumentieren täglich hunderte von Liechtensteinerinnen und Liechtensteiner ihr Leben in Wort und Bild. Diese Posts sind moderne Dokumente unserer Zeitgeschehens. Im Projekt wurden Twitter, Instagram und Facebook nach öffentlich zugänglichen Beiträgen durchsucht, die mit Schlagwörtern rund um Liechtenstein versehen wurden. Diese Beiträge wurden gesammelt, ausgewertet und in einer digitalen Sonderausstellung im Landesmuseum ausgestellt. 

Unternehmen: Liechtensteinisches Landesmuseum, Vaduz
Branche: Kultur   
Zeitraum: 2013-2015
Forschungsfeld: Daten (Big Data Analytics)

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Digitalisierung der Posteingangs- und Weiterverarbeitungsprozesse

Die Digitalisierung hält immer mehr Einzug in unser Geschäftsleben. Gerade der Postverkehr kann von dieser Entwicklung profitieren und wesentliche Optimierungspotenziale in Geschäftsprozessen freisetzen. Die Zielsetzung des Projektes bestand darin, die wirtschaftlichen Nutzungsmöglichkeiten einer Digitalisierung des Postverkehrs für Unternehmen unserer Region genauer zu untersuchen. Dazu wurden Experteninterviews mit Vertretern neun Liechtensteiner Grossunternehmen durchgeführt. Folgende Fragen standen im Vordergrund: Welchen Nutzen verspricht eine Digitalisierung des Posteingangs? Welche Risiken bestehen? Welche spezifischen Anforderungen bestehen in den einzelnen Unternehmen? Wie könnten innovative organisatorische und technische Lösungen aussehen? Im Ergebnis wurden 16 Faktoren identifiziert, die massgeblichen Einfluss auf den Erfolg einer Digitalisierung des Posteingangs haben. Diese Faktoren flossen als Anforderungen in die Konzeption einer entsprechenden Lösung der Liechtensteinische Post ein.

Unternehmen: Liechtensteinische Post AG, Vaduz
Branche: Postverkehr/Logistik   
Zeitraum: 2011-2012
Forschungsfeld: Prozesse

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Enterprise Content Management (ECM) in der öffentlichen Verwaltung

Die Einführung von ECM‐Systemen wurde in der Wirtschaftsinformatik häufig insbesondere in unternehmerischen Anwendungskontexten studiert. In der öffentlichen Verwaltung wurden dagegen nur wenige empirische Studien durchgeführt. Ziel des Kooperationsprojekts mit der Liechtensteinischen Landesverwaltung war es, Herausforderungen zu identifizieren, die mit der Einführung von ECM in der öffentlichen Verwaltung einhergehen. Das Ergebnis der mehr als 18 Monate dauernden Studie waren 15 Erfolgsfaktoren, die amtsstellenübergreifend (z.B. Information und Kommunikation) und amtsstellenspezifisch (z.B. Digitalisierung von Papierarchiven) systematisiert wurden.

Unternehmen: Liechtensteinische Landesverwaltung, Vaduz
Branche: Öffentliche Verwaltung   
Zeitraum: 2009-2010
Forschungsfeld: Enterprise Content Management

Culture in Business Process Management

Zu erfolgreichem Prozessmanagement gehört es, die Organisationskultur zu berücksichtigen und aktiv zu managen. Häufig wird die Rolle von Kultur jedoch unterschätzt. In diesem Forschungsprojekt wurden kulturelle Aspekte im Geschäftsprozessmanagement greifbar gemacht. Dazu wurde ein Online‐Tool entwickelt, das es ermöglicht, die kulturelle Fitness von Unternehmen für BPM zu messen. Das Tool wurde bereits erfolgreich von Unternehmen aus der Region und aus dem Ausland eingesetzt.

Unternehmen: verschiedene
Branche: verschiedene
Zeitraum: 2012 - laufend
Forschungsfeld: Prozesse

Prozess‐Entwicklungs‐Controlling

Ziel des Kooperationsprojekts zwischen Ivoclar Vivadent und dem Institut für Wirtschaftsinformatik der Universität Liechtenstein war es, ein Schema zu entwerfen, das eine Grundlage zur wirtschaftlichen Bewertung potenzieller (ex ante) und abgeschlossener (ex post) organisatorischer Projekte in Unterstützungsprozessen schafft. Dabei waren sowohl qualitative als auch quantitative Kriterien zu berücksichtigen. Die Identifikation und Evaluation dieser Kriterien erfolgte auf Basis der wissenschaftlichen Literatur sowie in Workshops und Interviews beim Projektpartner.

Unternehmen: Ivoclar Vivadent AG, Schaan
Branche: Dentalindustrie
Zeitraum: 2013
Forschungsfeld: Prozesse 

Talent Management

Talent Management ist einer der zentralen Prozesse im Bereich Human Resources jeder Organisation. Ziel des Kooperationsprojektes mit der Ivoclar Vivadent AG war es, den Talent-Management-Prozess der Organisation global zu entwickeln. Zunächst wurden bestehende Talent-Management-Praktiken innerhalb des Konzerns analysiert. Anschliessend wurde ein globaler Talent-Management-Prozess erstellt und implementiert. 

Unternehmen: Ivoclar Vivadent AG, Schaan
Branche: Dentalindustrie
Zeitraum: 2011
Forschungsfeld: Prozesse