Digitale Transformation

Der Forschungsschwerpunkt „Digitale Transformation“ ist die Ergänzung der Studiengänge Management, Communication & IT sowie Digital Business & Software Engineering in den Bereichen der angewandten Forschung und Entwicklung praxisrelevanter Lösungen für Digitalisierung und deren umfassende Integration in die Praxis. Interdisziplinär bearbeiten wir technische, soziale, organisationale und individuelle Aspekte.

Im Rahmen der digitalen Transformation sind für uns der sichere, analytische Umgang mit Daten, die Interaktion von Menschen mit technischen Systemen, die Gestaltung neuer Arbeitswelten sowie die Anpassung von Arbeits- und Produktionsprozessen und deren Steuerung in realen aber auch virtuellen Welten wesentlich.

 

Data & Analytics

Große Datenmengen, die aus unterschiedlichsten Datenquellen (z.B. IoT, etc.) generiert werden, können als Basis für Entscheidungen, Verbesserung von Produkten und Prozessen und für die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle herangezogen werden. Data & Analytics beschäftigen sich mit der Speicherung, Aufbereitung, Analyse und Visualisierung von Daten unter Verwendung geeigneter Systemarchitekturen.

  • Umsetzung konkreter Projekte und Aufgabenstellungen in Unternehmen
  • Integration des Internet of Things als eine wesentliche Datenquelle
  • Visualisierung von Daten (z.B. Dashboards)
  • Anwendung moderner Tools (z.B. aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz, zur Entscheidungsfindung)
  • Weiterentwicklung bestehender IT-Systemarchitekturen

IT Security & Privacy

IT Security und Privacy leisten den Beitrag im sicheren Umgang mit Daten und Informationssystemen, die im Laufe der zunehmenden Digitalisierung ständig an Relevanz gewinnen.

  • Sicherheit von maschinellem Lernen
  • Netzwerksicherheit
  • Verschlüsselungstechnologien
  • Multimediasicherheit

Technology Interaction & Innovation

Technology Interaction & Innovation beschäftigt sich mit dem Aufeinandertreffen von Mensch und Technologie im beruflichen bzw. privaten Umfeld. Im Bereich der Innovationsforschung liegt der Fokus auf der Methodik des Design Thinking.

  • Erfahrung und Benutzerfreundlichkeit von sozialen und webbasierten Diensten
  • Evaluierung der Akzeptanz von Assistenztechnologien
  • Untersuchung des Vertrauens in intelligente Systeme

Operational Excellence & Agile Governance

Die Verbesserung unternehmerischer Entscheidungen und die Etablierung stabiler Prozesse im Unternehmen – unter der Berücksichtigung sich schnell ändernder Technologien, Frameworks und des regulatorischen Umfelds – sind wesentliche Gestaltungsfelder der Operational Excellence.

  • Internet der Dinge
  • Smarte Produktion
  • Datenauswertung großer Datenmengen
  • Audits
  • Compliance und IT-Governance des agilen Handelns

Next World of Work / Virtual & Augmented Reality

Next World of Work vereint unterschiedliche Themen im Kontext der sich verändernden Arbeitswelt.

  • Schaffung und Agilität von Arbeitsplätzen
  • Lifelong Learning
  • Talent-Diversity & Innovativeness
  • Organisationsdesign
  • Leadership
  • Innovative Technologien z.B. Virtual Reality (VR) & Augmented Reality (AR)
Kontakt
FH-Prof. Dr. Peter J. Mirski | Leiter Department & Studiengang Bachelorstudiengang Management, Communication & IT
FH-Prof. Dr. Peter J. Mirski Leiter Department & Studiengang

Bei Fragen zum Forschungsschwerpunkt kontaktieren Sie uns unter:
digitaltransformation@mci.edu


FH-Prof. Dr. Peter J. Mirski | Leiter Department & Studiengang Bachelorstudiengang Management, Communication & IT
FH-Prof. Dr. Peter J. Mirski Leiter Department & Studiengang
Assoz. FH-Prof.  Matthias Janetschek, PhD | Software Engineering Bachelorstudiengang Digital Business & Software Engineering
Assoz. FH-Prof. Matthias Janetschek, PhD Software Engineering +43 512 2070 - 4331
 Magdalena Posch, BA MA MA | Assistenz & Projektmanagement Bachelorstudiengang Management, Communication & IT
Magdalena Posch, BA MA MA Assistenz & Projektmanagement +43 512 2070 - 3524
FH-Prof. Dr. Reinhard Bernsteiner | Information Systems & Smart Technologies Masterstudiengang Management, Communication & IT
FH-Prof. Dr. Reinhard Bernsteiner Information Systems & Smart Technologies +43 512 2070 - 3532
FH-Prof. Dr. Dietmar Kilian | Digitalisierung & Sales Bachelorstudiengang Wirtschaft & Management
FH-Prof. Dr. Dietmar Kilian Digitalisierung & Sales +43 512 2070 - 3533
FH-Prof. Dr. Stephan Schlögl | Human-Centered Computing Bachelorstudiengang Management, Communication & IT
FH-Prof. Dr. Stephan Schlögl Human-Centered Computing +43 512 2070 - 3535
 Thomas Dilger, MA, BA | Senior Lecturer Bachelorstudiengang Management, Communication & IT
Thomas Dilger, MA, BA Senior Lecturer +43 512 2070 - 3537
 Susann Kruschel, M.Sc. | Assistenz & Projektmanagement Bachelorstudiengang Management, Communication & IT
Susann Kruschel, M.Sc. Assistenz & Projektmanagement +43 512 2070 - 3530
FH-Prof. Dr. Pascal Schöttle | IT-Sicherheit & Maschinelles Lernen Bachelorstudiengang Digital Business & Software Engineering
FH-Prof. Dr. Pascal Schöttle IT-Sicherheit & Maschinelles Lernen +43 512 2070 - 4332
Mag. Aleksander Groth | Hochschullektor Bachelorstudiengang Management, Communication & IT
Mag. Aleksander Groth Hochschullektor +43 512 2070 - 3523
FH-Prof. Dr. Christian Ploder | Operational Excellence Bachelorstudiengang Management, Communication & IT
FH-Prof. Dr. Christian Ploder Operational Excellence +43 512 2070 - 3536
FH-Prof. Dr. Teresa Spieß | Dzt. Karenz Bachelorstudiengang Management, Communication & IT
FH-Prof. Dr. Teresa Spieß Dzt. Karenz +43 512 2070 - 3525

Prozessanalyse und Datenmodellaufbereitung / Fa. Tiroler Rohre GmbH
Laufzeit:
2019 - 2021

ProjektleiterIn:
FH-Prof. Dr. Christian Ploder

Projektbeschreibung:
Industrie und Wirtschaft sind derzeit stark im Wandel in Richtung einer automatisierten und digitalisierten Welt. Die Herausforderungen für produzierende Unternehmen sind dabei vielfältig und umfassen technische, wirt-schaftliche und soziologische Aspekte. Die Tiroler Rohrer GmbH steht aktuell vor der Herausforderung, eine Wanddickenoptimierung an einer der Kokillengussmaschinen (Maschine 4) durchführen zu wollen, wobei das Hauptaugenmerk auf dem Spitzen-ende liegen wird. Folgende Gründe werden dafür angegeben: - Wanddickenverlauf am Spitzende nach wie vor schwer beherrschbar - Simulation brachte zur Steuerung kein eindeutiges Ergebnis - Spitzendwanddicke hängt von zu vie-len Parametern ab - Durch automatisierte Messung des Wanddickenverlaufs bei jedem Rohr sind neue Prozessdaten verfügbar - Durch Auslesen sämtlicher (verfügbaren) Prozessparameter sollen Muster zwischen Prozesspara-meter und Wanddicken sichtbar gemacht werden.

ServiceBot: Potentialanalyse zur Integration von Chatbots und Robotic Process Automation im Kundenservice
Laufzeit:
2022 - 2023

Projektbeschreibung:
In einem Kooperationsprojekt mit der World-Direct eBusiness Solutions GmbH (https://www.world-direct.at/) sollen verschiedenen Möglichkeiten der Mensch-Chatbot Interaktion im Bereich Kundenservice untersucht werden. Ziel dieser Untersuchungen ist es, die Möglichkeiten eines bestehenden Sprachverständnissystems für den Kundenservice zu erkunden und entsprechende Potentiale für Robotic Process Automation (RPA) aufzuzeigen. Dies beinhaltet die Definition praktischer Use Cases und die Entwicklung eines Proof of Concept, um diese Use Cases zu testen und zu evaluieren.

Smart Inclusion - supporting the independence of people with disabilities using Smart Glasses
Laufzeit:
2022 - 2023

ProjektleiterIn:
Magdalena Posch, BA MA MA

ProjektmitarbeiterInnen:
Michael Freudenthaler

Anna-Karina Sailer

Franziska Scheele

Projektbeschreibung:
Im Projekt "Smart Inclusion" kommt Augmented Reality in Form von Smart Glasses zum Einsatz. Es wird evaluiert, inwieweit diese von Menschen mit Behinderungen genutzt werden können, um deren individuellen Fähigkeiten und Ressourcen in Bezug auf Aktivitäten des täglichen Lebens zu stärken. Der Forschungsprozess wird von der Lebenshilfe Tirol unterstützt. Sie bietet als soziale Einrichtung ihren Bewohner:innen die Möglichkeit, in Wohngemeinschaften selbstständig zu leben und zu arbeiten.

Prototypical Implementation of an intelligent tutoring system for introductory programming courses
Laufzeit:
2022 - 2023

ProjektleiterIn:
Assoz. FH-Prof. Matthias Janetschek, PhD

Projektbeschreibung:
Der Fachkräftemangel im Bereich der Softwareentwicklung schadet Wettbewerbsfähigkeit des Wirtschaftsstandortes Österreich. Aus diesem Grund richten Hochschulen Angebote gezielt an Berufstätige, in denen häufig Blended Learning-Konzepte zum Einsatz kommen. Dabei werden Online- und Präsenzunterricht integriert, um Studierenden erhöhte Flexibilität bieten zu können. Obwohl sich Blended Learning-Konzepte bereits als effektiv erwiesen haben, sind Studierende mit Herausforderungen konfrontiert, die sich zum einen aus der Onlinekomponente von Blended Learning-Ansätzen und zum anderen aus dem Unterrichtsgegenstand des Programmierens ergeben. Als Lösung wird ein Intelligentes Tutorensystem vorgeschlagen, welches Studierenden individualisiertes, sofortiges und instruktives Feedback gibt.

Website-Optimierung und Social Media Strategie für ein öffentliches BKH St. Johann in Tirol
Laufzeit:
2021 - 2022

Projektbeschreibung:
Ziel des Projekts ist es, die aktuelle Online-Kommunikationspolitik am Bezirkskrankenhaus BKH St. Johann in Tirol (https://www.khsj.at/) zu evaluieren und zu optimieren. Zu diesem Zweck arbeiten Studierende der MCI-Studiengänge Digital Business & Software Engineering und International Business & Management an der Verbesserung der Usability der Website und des Social-Media-Auftritts des Krankenhauses. Konkrete Projektaufgaben umfassen formale Usability-Tests, Stakeholder-Analysen und die Entwicklung einer Social-Media-Strategie.

Game Over Eva(sion): Sicheres Deep Learning mit Spieltheorie
Laufzeit:
2019 - 2023

ProjektleiterIn:
FH-Prof. Dr. Pascal Schöttle

ProjektmitarbeiterInnen:
Florian Merkle, BSc MA

Projektbeschreibung:
Das Projekt "Game Over Eva(sion):Sicheres Deep Learning mit Spieltheorie" zielt darauf ab, Klassifizierer die auf sogenanntem Deep Learning basieren gegen gezielte Angriffe zu schützen. Diese Klassifizierer sind sowohl in der wissenschaftlichen Forschung als auch im praktischen Einsatz sehr weit verbreitet. Unter anderem nutzen selbstfahrende Autos, Smartphones und digitale persönliche Assistenten diese Art von Algorithmen. Leider hat die Forschung in letzter Zeit gezeigt, dass Deep Learning- Klassifizierer sehr anfällig für strategische Angriffe sind. Vor allem die sogenannten Evasion-Angriffe, bei denen ein Angreifer es schaffen kann, durch sehr kleine Änderungen ein Objekt völlig falsch klassifizieren zu lassen, stellen ein ungelöstes Problem für fast alle Deep Learning-Klassifizierer dar. Wir modellieren den Wettbewerb zwischen einem Angreifer welcher Evasion-Angriffe durchführt und einem Verteidiger, der einen robusten Deep Learning-Klassifizierer trainieren möchte mithilfe der Spieltheorie. Dazu werden wir in einem ersten Schritt erörtern welche Konzepte aus verwandten Disziplinen wie der Angreifer-antizipierenden Klassifikation auf den Bereich des Deep Learning angewandt werden können. Desweiteren werden wir ein spieltheoretisches Model entwickeln um die Abhängigkeiten von Angriffstaktik und Verteidigungstaktik erfassen zu können. Im Laufe des Projekts versprechen wir uns die ersten theoretisch fundierten Ergebnisse zur allgemein erreichbaren Sicherheit solcher Klassifizierer überhaupt. Zudem können wir bisherige, größtenteils heuristisch hergeleitete Verteidigungsmaßnahmen auf ihre Optimalität überprüfen. Letztendlich wollen wir die wesentlichen Eigenschaften unserer theoretischen Analysen in einer praktischen Implementierung eines solchen Klassifizierers umsetzen und diesen Klassifizierer mit anderen Klassifizierern auf dem neusten Stand der Technik vergleichen. Somit können wir validieren, inwieweit es unser Ansatz ermöglicht, Deep Learning-Klassifizierer vor gezielten Angriffen zu schützen. Die erwarteten Ergebnisse dieses Projekts werden erstmals Aussagen darüber zulassen, inwieweit Deep Learning-Klassifizierer dafür geeignet sind, großflächig auch in sicherheitskritischen Bereichen eingesetzt zu werden.

Secure Machine Learning Applications with Homomorphically Encrypted Data
Laufzeit:
2021 - 2023

ProjektleiterIn:
FH-Prof. Dr. Pascal Schöttle

ProjektmitarbeiterInnen:
Martin Nocker, MSc

Carina Kollmitzer

David Drexel, BSc MSc

Projektbeschreibung:
SMiLe untersucht unter welchen Voraussetzungen Lösungen, bei denen homomorphe Verschlüsselung zum Einsatz kommt, dazu geeignet sind das Potenzial von sensiblen Daten für maschinelles Lernen nutzbar zu machen. Das Potenzial des Verfahrens für maschinelles Lernen wird anhand von zwei Anwendungsfällen bewertet, die sich mit Mitarbeitersegmentierung bzw. vorausschauender Wartung befassen. SMiLe trägt zur Etablierung eines kooperativ-kreativen Ökosystems bei, in dem verschiedene Akteure vertrauensvoll, symbiotisch und eigenverantwortlich interagieren und bisher nicht vorstellbare Lösungen realisieren, bei denen nicht nur Datenschutz und Sicherheit gewährleistet sind, sondern auch bisher ungenutzte Potenziale von Daten ausgeschöpft werden können. Im Rahmen des Projekts werden bestehende Plattformen erweitert, um Lösungen bereitzustellen, welche die Erstellung und Nutzung von Modellen für maschinelles Lernen unter Verwendung homomorph verschlüsselter Daten ermöglichen.

Studie zum Nutzerverhalten bei AR/VR Streaming / Holo-Light GmbH
Laufzeit:
2021 - 2022

ProjektleiterIn:
FH-Prof. Dr. Peter J. Mirski

ProjektmitarbeiterInnen:
Susann Kruschel, M.Sc.

Tobias Frühauf

Mag. Aleksander Groth

Assoz. FH-Prof. Matthias Janetschek, PhD

Luis Bollinger

Projektbeschreibung:
In Abstimmung mit der Holo-Light GmbH wird das Ziel verfolgt das Nutzerverhalten von AR/VR Streamingdiensten mittels einer zweigeteilten Studie zu untersuchen. Konkret soll durch die Studie folgende Frage beantwortet werden: Gibt es einen Bedarf für das Streaming von AR/VR Applikationen und die damit einhergehenden Vorteile (Mehr Rechenleistung, erhöhte Sicherheit, Unterstützung verschiedener AR/VR Geräte, we-niger Aufwand für Datenaufbereitung)? Im Rahmen des vorliegenden Angebotes soll eine zweigeteilte Studie mit folgenden Parametern durchgeführt werden: - Methode: Desktop Research, Quantitative Befragung, Qualitative Interviews

Traclink Datenanalyse
Laufzeit:
2018 - 2019

ProjektleiterIn:
FH-Prof. Dr. Peter J. Mirski

ProjektmitarbeiterInnen:
FH-Prof. Dr. Pascal Schöttle

Assoz. FH-Prof. Matthias Janetschek, PhD

FH-Prof. Dr. Reinhard Bernsteiner

Dipl.-Ing. Sarah Dörschlag, BSc

Projektbeschreibung:
Die Firma Lindner stellt Traktoren für die Grün-, Berg-, und Kulturlandwirtschaft und Fahrzeuge für die Kommunalwirtschaft (Unitrac) her, welche bereits mit verschiedenen Sensoren ausgestattet sind. Diese Sensoren dienen der Erfassung von unterschiedlichen Fahrzeugdaten, welche auf einem Ser-ver abgelegt werden. Von diesem Datenspeicher können die Daten abgegriffen und zur Weiterverar-beitung aufbereitet werden. Für die Analyse der Daten fehlt soweit eine einheitliche Softwarestruk-tur, sowie Auswertungstools, Apps und ein Benutzerinterface. Die Firma Lindner möchte aufgrund der Analyse der Fahrzeugdaten, gekoppelt mit externen Daten (z.B. Wetterprognose) eine Optimie-rung im Arbeitsvorgang erzielen. Dazu zählt unter anderem automatisiertes Fahren, Pflügen, Schnee-räumen mit Hilfe von GPS-Daten, die Bewässerung von Pflänzchen (im Weinanbau), die Berechnung der benötigen Streusalzmenge aufgrund der Wetterlage, die Berechnung des tatsächlichen Ver-brauchs der Streusalzmenge etc. Ein besonderes Augenmerk soll im Winter 2018/19 auf die weitere Datenerfassung und -verarbeitung der tatsächlichen Streusalzmenge in der kommunalen Anwen-dung gelegt werden. So soll mit Unterstützung von Wetterprognosen und GPS-Daten die Streusalz-menge hervorgesagt und optimiert werden.

Heidelberg Laureate Forum - HLFF Inspiring Minds
Laufzeit:
2020 - 2026

ProjektleiterIn:
FH-Prof. Dr. Peter J. Mirski

ProjektmitarbeiterInnen:
Susann Kruschel, M.Sc.

Arno Rottensteiner, BA

FH-Prof. Dr. Dietmar Kilian

Carina Kollmitzer

Yiting Jiang

Projektbeschreibung:
Integration verschiedener Themengebiete im Kontext einer sich ändernden Arbeitswelt: * Karrierewege für Frauen in Mathematik und Computerwissenschaften * Schaffung und Flexibilität von Jobs, lebenslanges Lernen, talentierte Diversität & Innovationsgeist, innovative Technologien, organisationelles Design * ESCO european skills and competences framework für Frauen in Technologie - Ausbildung und Karriere

Smart Villages / Regionalmanagement Wipptal
Laufzeit:
2020 - 2022

ProjektleiterIn:
FH-Prof. Dr. Christian Ploder

ProjektmitarbeiterInnen:
Lukas Heschl, BA MA

Projektbeschreibung:
Im Zuge eines dafür aufgesetzten Interreg Projektes "SMART VILLAGES Wipptal" soll für die in der Region ansässigen Gemeinden (nördliches Südtirol mit 12 Gemeinden und südliches Südtirol mit 6 Gemein) ein gemeinsames Verständnis für ein regionales Portal erarbeitet werden. Das vom MCI angebotene Teilziel ist es, nach wissenschaftlichen Erkenntnissen den logischen Aufbau, die Usability, mögliche Integrationsmöglichkeiten und eine Spezifikation der Kommunikationsplattform für die Zukunft zu erheben und gemeinsam mit den Interessenvertretungen auszuarbeiten.


  • Ploder, C., Spiess, T., Bernsteiner, R., Dilger, T., & Weichelt, R. (2021). A Risk Analysis on Blockchain Technology Usage for Electronic Health Records. Journal of Cloud Computing and Data Science (CCDS), 2(2), 1–16. https://doi.org/10.37256/ccds.222021777
  • Thalhammer, F., Schöttle, P., Janetschek, M., & Ploder, C. (2022). Blockchain Use Cases Against Climate Destruction. Cloud Computing and Data Science, 3(2), 22–38. https://doi.org/10.37256/ccds.3220221277
  • Brinkschulte, L., Schlögl, S., Monz, A., Schöttle, P., & Janetschek, M. (2022). Perspectives on Socially Intelligent Conversational Agents. Multimodal Technologies and Interaction, 6(8). https://doi.org/10.3390/mti6080062
  • Clark, L., Doyle, P., Garaialde, D., Gilmartin, E., Schlögl, S., Edlund, J., Aylett, M., Cabral, J., Munteanu, C., Edwards, J., Cowan, B. R. (2019). The State of Speech in HCI: Trends, Themes and Challenges. Interacting with Computers. https://doi.org/10.1093/iwc/iwz016
  • Spiess, T., Ploder, C., Bernsteiner, R., & Dilger, T. (2021). Techno-stress in the Workplace: Triggers, Outcomes, and Coping Strategies with a Special Focus on Generational Differences. International Journal of Web Engineering and Technology, 16(3), 217–234. https://doi.org/10.1504/IJWET.2021.119875
  • Justo, R., Ben Letaifa, L., Palmero, C., Gonzalez-Fraile, E., Torp Johansen, A., Vázquez, A., Cordasco, G., Schlögl, S., Fernández-Ruanova, B., Silva, M., Escalera, S., DeVelasco, M., Tenorio-Laranga, J., Esposito, A., Korsnes, M., & Torres, M. I. (2020). Analysis of the interaction between elderly people and a simulated virtual coach. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing. https://doi.org/10.1007/s12652-020-01983-3
  • Ploder, C., Bernsteiner, R., & Dilger, T. (2020). Improving Decision Quality for Business Users Based on Cloud-based Self-Service Business Intelligence Tools. Journal of Cloud Computing and Data Science (CCDS), 1(1), 1-11. https://doi.org/10.37256/ccds.112020162
  • Bernsteiner, R., Dilger, T., Ploder, C. (2020). A knowledge governance framework for open innovation projects. International Journal of Web Engineering and Technology (IJWET), 2020 Vol.15 No.2, pp.189 – 212. https://doi.org/10.1504/IJWET.2020.109731.
  • Schlömmer, M., Spieß, T., & Schlögl, S. (2021). Leaderboard Positions and Stress—Experimental Investigations into an Element of Gamification. Sustainability, 13(12), 6608. https://doi.org/10.3390/su13126608
  • Baumhauer, T., Schöttle, P., & Zeppelzauer, M. (2022). Machine unlearning: linear filtration for logit-based classifiers. Machine Learning. https://doi.org/10.1007/s10994-022-06178-9

  • U Can't (re)Touch This - A Deep Learning Approach for Detecting Image Retouching (Aumayr & Schöttle, ICIAP 2022)
  • Testing the Instructional Design for Knowledge Nuggets Implementation (Ploder et al., LTEC 2022)
  • Chatbots for News Delivery - Investigations into Intrinsic Motivation and User Engagement (KMO 2022)
  • Digitalization of Supply Chains for improved Resilience - A Literature Review (Bernsteiner, VINC 2022)
  • Entrepreneurial Study Tours Rethought: A Framework for Designing Virtual Study Tour Experiences (Mirski et al., EDULEARN 2022)
  • The Influence of Gender Composition of Mentoring Relationships on Mentors’ and Mentees’ Eexpectations towards Academic Mentoring Progams (Mirski et al., EDULEARN 2022)
  • Leveraging STEM Career Paths through Role Model Innteraction (Kilian et al., EDULEARN 2022)
  • Mergers and Acquisitions - Elaborating Factors for Enterprise Interoperability in an ERP context (Ploder et al., HICSS 2022)
  • Keep on Running! An Analysis of Running Tracking Application Features and their Potential Impact on Recreational Runner's Intrinsic Motivation (Gute et al., HCI International 2022)
  • Cash in the trash? An Austrian perspective on mobile payment adoption (Dilger et al., EBEEC 2022)