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Ausgezeichnete Student_innen: Übergabe der VBW-Preise für herausragende Dissertationen und Diplomarbeiten

Am 25. Juni 2021 wurde am Institut für Managementwissenschaften die Industrial Management – Dissertationspreise 2020 und die Industrial Management – Diplomarbeitspreises 2020 am Institut für Managementwissenschaften übergeben.

Gruppenfoto der VBW-Preisträgerinnen vor dem Gebäude des Instituts Managementwissenschaften

© TU Wien/Matthias Heisler

Dr. Alfred Zimmermann, Matthias Wolf, Matthias Karner, Johannes Breitschopf, Simon Eder, Theresa Madreiter, Natascha Hajek, Stefan Salbrechter, Dr. Wilfried Sihn (von links)

DI Dr. Alfred Zimmermann, Präsident des Vereins zur Förderung der Betriebswissenschaftlichen Forschung und Ausbildung sowie Sponsor der Preise hat die Auszeichnungen übergeben. Der Verein wurde bereits im Jahr 1958 gegründet und unterstützt seither aktiv die Forschungs- und Lehrtätigkeit des heutigen Instituts für Managementwissenschaften der TU Wien. 

Folgende Studenten wurden mit dem Industrial Management - Dissertationspreis 2020 ausgezeichnet:

Matthias Karner

Phasenmodell zur Entwicklung einer werkzeug- und maschinenzustandsbedingten Produktionsreihenfolgeoptimierung
Betreuer: Univ.Prof. Dipl.WirtschIng. Dr.-Ing Sihn (TU Wien)

Matthias Wolf 

Counteracting demographic challenges in industrial blue-collar work - Development of a structured approach for the identification of age-critical workplaces and their adaption by physical assistance
Betreuer: Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr.techn. Ramsauer (TU Graz)

Folgende Student_innen wurden mit dem Industrial Management - Diplomarbeitspreis 2020 ausgezeichnet:

Johannes Breitschopf    

A Procedural Model for Extracting Knowledge from Industrial Maintenance Reports    
Betreuer: Privatdoz. Dr.-Ing. Fazel Ansari (TU Wien)

Simon Eder 

Change Management bei der Einführung von Mensch-Roboter-Kollaboration und Cobots
Betreuer: Associate Prof. Mag.rer.soc.oec. Filzmoser (TU Wien)

Natascha Hajek 

Einsatz von Exoskeletten als Assistenzsystem in der Produktion - Marktanalyse    
Betreuer: Univ.Prof. Dr.-Ing. Schlund (TU Wien)

Theresa Madreiter  

Design and Development of a Prototype of TU-MARS
Betreuer: Univ.Prof. Dipl.WirtschIng. Dr.-Ing Sihn (TU Wien)

Stefan Salbrechter 

Stock price prediction based on a sentiment analysis of financial news    
Betreuer: Ao.Univ.Prof. Mag.rer.nat. Dr.rer.soc.oec. Dr.techn. Dangl (TU Wien)

Die Dissertanten und Diplomand_innen befassten sich mit unterschiedlichen Themen im Bereich der Management-Wissenschaft. 
Matthias Karner entwickelte in seiner Dissertation ein Phasenmodell zur Integration von Werkzeug- und Maschinenzuständen in die Produktionsreihenfolgeplanung. Die Arbeit baute auf einer wissenschaftstheoretisch fundierten Vorgehensweise auf. Karner identifizierte und schloss eine Forschungslücke zwischen Ingenieurswissenschaften, Informatik und Managementwissenschaften. Aus seinen Ergebnissen ergab sich ein Kooperationsprojekt mit einem österreichischen Edelstahl-Verarbeiter. Dadurch konnte das Phasenmodell in der industriellen Praxis anhand von zwei Fallstudien eingesetzt werden.

Matthias Wolf untersuchte in seiner Dissertation die Auswirkungen des demographischen Wandels auf die Industriearbeit. Die Arbeit war eine Fortführung seiner Diplomarbeit, aus der eine Kooperation mit der Johannes-Keppler-Universität und das dreijährige durch die FFG geförderte Projekt „EnableMe50+“ hervorging. Eine Forschungsfrage war beispielsweise wie durch Technologien die Arbeitsfähigkeit älterer Arbeitskräfte verbessert werden kann. Die Ergebnisse des Projektes wurden in der Dissertation aufgearbeitet.

Johannes Breitschopf konzentrierte sich in seiner Diplomarbeit auf die Integration von Text-Mining in die wissensbasierte Instandhaltung. Derzeit konzentrieren sich die wissensbasierten Modelle bei der Instandhaltung hauptsächlich auf die Analyse aufgezeichneter Zustände und maschinenbezogener Daten. Im Gegensatz dazu blickt Breitschopf in seiner Arbeit auf die eher vernachlässigte Seite des menschlichen Hintergrundwissens. Das Ziel ist, bestehende datengetriebene Ansätze zu verbessern, indem menschliches Wissen mit geeigneten Text-Mining-Methoden zugänglich gemacht wird. Das vorgestellte Modell könnte auch bei bestehender Reporting-Software angewendet werden.

Simon Eder beleuchtete in seiner Diplomarbeit das Thema Cobots, die Zusammenarbeit von Menschen und Robotern, und ob bzw. wie diese in Unternehmen bereits eingesetzt wird. Anhand von drei Unternehmen wurde diese Fragestellung untersucht. Dazu wurden semistrukturierte Interviews mit allen am Prozess Beteiligten geführt. Die Ergebnisse wurden miteinander verglichen. Eder konnte zeigen, dass Unternehmen an der neuen Technologie interessiert sind und versuchen, Mitarbeiter_innen auf diese vorzubereiten, was auch gelingt. Verabsäumt wurde in allen untersuchten Fällen, Projektverantwortliche ebenso von der Technologie zu überzeugen.

Natascha Hajek hat sich in ihrer Diplomarbeit mit dem Problem der immer älter werdenden Arbeitnehmer_innen und den damit einhergehenden Gesundheitsproblemen auseinandergesetzt. Die Arbeit beleuchtete und analysierte das Themengebiet industrieller Exoskelette aus verschiedenen Blickwinkeln. Im Praxisteil wurde anhand einer Kooperation mit einem Partnerunternehmen versucht, ein geeignetes Exoskelett für einen konkreten Anwendungsfall zu finden. Leser bekommen einen guten Einblick in die Welt der industriellen Exoskelette, ihren gegenwärtigen Markt und den aktuellen Stand der Technik. 

Theresa Madreiter befasste sich in ihrer Diplomarbeit mit der Analyse textueller Daten, welche in der industriellen Instandhaltung oftmals vernachlässigt werden. Texte stellen ein unstrukturiertes Datenformat dar, wodurch Informationen in Texten nur schwer maschinell erfasst werden können. Zur maschinellen Informationsextraktion, müssen daher innovative Text-Mining Tools, wie etwa das von Madreiter entwickelte Tool TU-MARS eingesetzt werden, um relevante Informationen aus Textdaten zu extrahieren. Diese Informationen können dann mit strukturierten Daten, zum Beispiel Sensordaten, sowie dem Wissen von Instandhaltungsplaner_innen verknüpft werden, um im industriellen Umfeld Probleme frühzeitig zu erkennen und künftige (menschliche) Fehler zu minimieren. Sie hat für diese Arbeit von der deutschen Akademie der Technikwissenschaften auch den renommierten Schnieder-Preis JUNGE MACHERIN von acatech erhalten.

Stefan Salbrechter beschäftigte sich in seiner Diplomarbeit mit der Forschungsfrage, ob eine systematische Auswertung von Finanznachrichten zur Prognose von Aktienrenditen verwendet werden kann. Dazu hat er Nachrichten zwischen Jänner 1996 und Jänner 2020 ausgewertet. Zusätzlich wurden 921 Indexkonstituenten und ihr Total-Return-Index analysiert, sowie alle 1220 Unternehmen, die in diesem Zeitraum im SP 500 indexiert waren, für die Aktienkursprognose berücksichtigt. Salbrechter kam zu dem Ergebnis, dass die Information aus Finanzmarktnachrichten verwendet werden kann, um im Zeitraum weniger Tage die Überrenditen vor Transaktionskosten zu erzielen. Sie liegen jedoch in derselben Größenordnung üblicher Transaktionskosten. Somit bestätigt seine Arbeite auch die Hypothese, dass Finanznachrichten relevante Informationen für Renditenprognosen beinhalten.