Prozessautomatisierung im Bankensektor mithilfe von Machine Learning

In dieser Arbeit wird analysiert, welche Möglichkeiten im Bereich der Prozessautomatisierung mit Machine Learning im Bankensektor bestehen. Dabei werden die Theoretischen Grundlagen zu Künst-licher Intelligenz mit Schwerpunkt Machine Learning erarbeitet und bereits bestehende Fallbeispiele aufgezeigt. Basierend auf den gewonnenen Informationen werden mögliche Anwendungsbeispiele von Machine Learning im Bankensektor hergeleitet. Das Ziel dabei ist, das Potenzial zu erkennen und an-hand eines Beispiels zu testen.
Aus der Erarbeitung diverser Anwendungsideen wird diejenige mit dem grössten Potenzial ermittelt und weiter ausgearbeitet. Im Bankensektor kann besonders in der Kreditabwicklung ein Mehrwert ge-neriert werden, aufgrund von komplexen Geschäften, die durch Machine Learning automatisiert wer-den können.

Auswirkungen der digitalen Transformation und Cloud auf die interne Unternehmens-IT

Die vorliegende Arbeit richtet sich an Fachexperten, die sich mit der digitalen Transfor-mation und deren Auswirkungen auf die interne IT-Organisation befassen. Zusätzlich bie-tet sie Denkanstösse für Unternehmen, die sich bereits in dieser Transformation befinden und ihre IT-Organisation an den zukünftigen Anforderungen ausrichten möchten. Die Ar-beit setzt sich zum Ziel, ein generisches Target Operating Model (TOM) für eine zu-kunftsfähige IT-Organisation zu entwickeln und zentrale Rollen und Fähigkeiten abzu-leiten. Die Notwendigkeit eines solchen Modells ist darin begründet, da zwar bereits di-verse organisatorischen Ansätze existieren, davon aber bisher keiner sämtliche Anforde-rungen einer zukünftigen IT abdeckt.

Zuweisermanagement im Gesundheitswesen - Die zukünftige Gestaltung des Zuweisermanagements aus Sicht der Schweizer Krankenhäuser unter Einbezug der Anforderungen der Zuweiser sowie der Entwicklung und Trends im Gesundheitswesen

Das Zuweisermanagement befasst sich mit der Beziehung zwischen Zuweisern und Leistungserbringern. Für einen Leistungserbringer (u.a. Spital) ist eine erfolgreiche Zusammenarbeit mit einem Zuweiser (u.a. Hausarzt) äusserst relevant, da der Zuweiser einen grossen Einfluss auf potenzielle Patienten aufweist. Rund 60% der Patienten in einem Spital, werden durch ihren Hausarzt zugewiesen. 56% entscheiden sich, basierend auf der Empfehlung ihres Hausarztes für ein Spital.

Wird das aktuelle Bedürfnis nach Zuweisermanagement in der Schweiz erfragt, so ergibt sich, dass Spitäler die Wichtigkeit der Beziehung zwischen Zuweiser und Leistungserbringer durchaus wahrnehmen. Der Wandel im Gesundheitswesen zwingt Leistungserbringer gar dazu Überlegungen bzgl. künftigen Handlungsfeldern und Entwicklungen so-wie der Zusammenarbeit mit Zuweisern anzustellen. Der Wandel umfasst etliche Thematiken, welche unteranderem durch neue Gesetze bewirkt werden.

Eine Untersuchung zur organisationalen Resilienz bei Schweizer KMU in der Industrie

Die Untersuchungen im Rahmen dieser Masterthesis zeigen, dass die Schweizer KMU in der Industrie über Fähigkeiten und Ressourcen im Zusammenhang mit der organisationalen Resilienz verfügen. Die meisten KMU kamen nicht zuletzt dank Investitionen in die Verbesserung der Prozesse und Leistungen gestärkt aus Finanz- und Eurokrise hervor. Was auffällt, ist der ausgeprägte Mitarbeiterbeug und die Tendenz zur Selbstorganisation.
Die KMU legen Wert auf dezentrale Entscheidungskompetenzen und auf ein funktionierendes Team. Heutzutage wichtiger denn je sind Fähigkeiten zur Früherkennung von Veränderungen im Umfeld eines Unternehmens. Etablierte KMU sollten deshalb experimentierfreudig, offen für neues und kooperativ sein, um nicht plötzlich abgelöst zu werden.

Betriebswirtschaftliche Erfolgsfaktoren für Predictive Maintenance am Beispiel der Rollmaterialindustrie

Die Rollmaterialbranche steht unter Druck und die Industry 4.0 bietet sowohl für Fahrzeughersteller als auch Bahnbetreiber Herausforderungen und Chancen zugleich. Gerade in der Instandhaltung wird dem neuen Ansatz  Predictive Maintenance» ein hohes Potenzial prophezeit. In dieser Arbeit wird ein aktueller Stand der Forschung zu Instandhaltungsstrategien aufgezeigt. Darauf aufbauend wird anhand von zehn qualitativen Experteninterviews ein Status Quo der gegenwärtigen Instandhaltungspraxis für Schienenfahrzeuge sowie die konkreten Herausforderungen und Vorteile von Predictive Maintenance untersucht. Als Ergebnis resultieren
Erfolgsfaktoren, welche die risikominimierend auf die Herausforderungen und potenzialausschöpfend auf die Vorteile wirken sollen.