Auflistung nach Autor:in "zur Heiden, Philipp"
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- ZeitschriftenartikelNutzung von Low- und No-Code-Anwendungen zur Automatisierung von Geschäftsprozessen in regulierten Energiemärkten(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 61, No. 5, 2024) Skolik, Alexander; Löhr, Bernd; zur Heiden, Philipp; Bartelheimer, ChristianDie zunehmende Relevanz von Low- und No-Code-Anwendungen in Wissenschaft und Praxis ist darauf zurückzuführen, dass sie Unternehmen die Automatisierung von Prozessen und Aktivitäten trotz begrenzter IT-Kenntnisse ermöglichen. Dies ist von besonderer Bedeutung, da zahlreiche Unternehmen mit Herausforderungen wie dem Fachkräftemangel sowie einer alternden Belegschaft konfrontiert sind. Low- und No-Code-Anwendungen weisen ein beachtliches Potenzial auf, Automatisierungen erfolgreich trotz limitierter Ressourcen umzusetzen. Im Rahmen einer Fallstudie in einem Unternehmen der Energiebranche wurde untersucht, welche Herausforderungen die Implementierung von Low- und No-Code-Anwendungen mit sich bringt und wie diesen begegnet werden kann. Aus den Erkenntnissen wurden vier Erfolgsfaktoren abgeleitet, die für andere Unternehmen als Grundlage dienen können, um die Entwicklung von Low- und No-Code-Automatisierungen erfolgreich umzusetzen. (1) Ein Minimum Viable Product stärkt das Verständnis von LCNC-Plattformen. (2) Die Modularisierung von Entwicklungsaufgaben können zu einer ressourceneffizienteren Entwicklung führen. (3) Nebenprodukte der Entwicklung können fortlaufend Automatisierungsprojekte fördern. (4) Vorzeitige Releases in Livesystemen liefern wertvolle Verbesserungsvorschläge. The increasing relevance of low- and no-code applications in science and practice is due to the fact that they enable companies to automate processes and activities despite limited IT skills. This is particularly important as many companies are faced with challenges such as a shortage of skilled labor and an ageing workforce. Low- and no-code applications have considerable potential to successfully implement automation despite limited resources. As part of a case study in a company in the energy sector, the challenges posed by the implementation of low- and no-code applications were analyzed and how these can be overcome. Four success factors were derived from the findings, which can serve as a basis for other companies to successfully implement the development of low- and no-code automation. (1) A minimum viable product strengthens the understanding of LCNC platforms. (2) The modularization of development tasks can lead to more resource-efficient development. (3) By-products of development can continuously support automation projects. (4) Early releases in live systems provide valuable suggestions for improvement.
- ZeitschriftenartikelWissensmanagement für Wartung und Instandhaltung im Verteilnetz – Konzeption eines Assistenzsystems basierend auf einem Large Language Model(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 61, No. 4, 2024) zur Heiden, Philipp; Kaltenpoth, SaschaVerteilnetzbetreiber in Deutschland stehen vor großen Herausforderungen bei dem Management ihres unternehmensspezifischen Wissens: Mitarbeiterengpässe durch den demographischen Wandel, Wissen ist nur implizit vorhanden und nicht in Wissensmanagementsystemen digitalisiert, teilweise gibt es gar keine Wissensmanagementsysteme oder Konzepte und das Verteilnetz wird immer komplexer. Verbunden mit zunehmender Belastung von zentralen Komponenten im Verteilnetz durch die Energiewende bedarf es neuer Lösungen, besonders für die wissensintensiven Wartungs- und Instandhaltungsprozesse. Generative Artificial Intelligence als aufstrebende Technologie, insb. durch Large Language Models, zeigt hier erste Erfolge für die Anleitung, Entscheidungsunterstützung und den Wissenstransfer. Aufbauend auf dem Design Science Research Forschungsparadigma wird in diesem Beitrag ein ganzheitlicher Ansatz des Wissensmanagements konzipiert, welcher als zentrale Komponente auf einem Assistenzsystem basiert. Ein Large Language Model generiert Hilfestellungen für Netzmonteure während der Wartung und Instandhaltung auf Basis von Anleitungen. Neben der Konzeption zeigt dieser Beitrag auch die erarbeitete Strategie zur Demonstration und zukünftigen Evaluation der Ergebnisse. Der Beitrag liefert ein für Verteilnetzbetreiber neuartiges Konzept Large Language Model basierter Assistenzsysteme zum Wissensmanagement und zeigt zudem nachgelagerte Schritte auf, die vor einer Markteinführung notwendig sind. Distribution grid operators in Germany are facing major challenges in managing organization-specific knowledge: staff shortages due to demographic change, knowledge is only implicitly available and not digitalized in knowledge management systems, in some cases there are no knowledge management systems or concepts at all, and the distribution grid is becoming increasingly complex. In conjunction with the increasing stress on central components in the distribution grid due to the energy transition, new solutions are needed, especially for knowledge-intensive maintenance and repair processes. Generative artificial intelligence as an emerging technology, in particular through large language models, is showing initial success for guidance, decision support, and knowledge transfer. Building on the design science research paradigm, this article develops a holistic approach to knowledge management based on an assistance system as a central component. A large language model is used to assist technicians on the distribution grid during maintenance and repair activities based on manuals. In addition to a conceptual design, this article shows the strategy developed for demonstrating and evaluating the results. The article provides a novel concept for distribution grid operators through assistance systems for knowledge management based on large language models and shows downstream steps that are necessary before a market launch.