Vorausschau und Planung neuer Technologiepfade in Unternehmen

Unternehmen konkurrieren in einem globalen Wettbewerb um den Transfer neuer Technologien in erfolgreiche Geschäftsmodelle. Aus diesem Grund stehen sie zunehmend der Herausforderung gegenüber, technologische Potenziale frühzeitig zu identifizieren, zu bewerten und Strategien für das Erschließen dieser Potenziale zu entwickeln. Dies ist zentraler Gegenstand der Vorausschau und Planung neuer Technologiepfade. In der vorliegenden Arbeit wird gemeinsam mit vier Unternehmen ein Leitfaden für die Strategiefindung, Entwicklung und Kommerzialisierung neu aufkommender Technologien entwickelt und angewendet. Den Ausgangspunkt der Arbeit bildet eine systematische Aufarbeitung des Forschungsstandes der Vorausschau und Planung neuer Technologien. Anschließend wird ein Beschreibungsmodell der Entstehung neuer Technologiepfade in technologiebasierten Innovationssystemen entwickelt. Auf Basis dieses Modells werden unterschiedliche Kategorien von Einflussfaktoren definiert, die als Analyserahmen für die neu entstehende Technologie dienen. Auf Basis der in der Literatur dokumentierten Abläufe, Teamstrukturen und Methoden (z.B. Roadmaps, Szenarien, Datenbankanalysen) wird ein sechsstufiger Ansatz für die Durchführung der Vorausschau und Planung neuer Technologiepfade konzipiert. Dieser Ansatz wird in vier Firmen für die Vorausschau und Planung neuer Technologien angewendet. Die untersuchten Technologien lassen sich den Feldern Biotechnologie, Nanotechnologie, Umwelttechnologie und Sensorik zuordnen. Zentrales Ergebnis der Arbeit ist ein entsprechend der Erfahrungen in den Unternehmen angepasster Ansatz für die Vorausschau und Planung neuer Technologiepfade. Dieser Ansatz ist in Abhängigkeit von Unternehmens- und Technologiecharakteristika für die weitere Anwendung konkretisiert. Dabei finden die zu beteiligenden Organisationseinheiten, zu betrachtende Einflussfaktoren sowie anwendbare Methoden besondere Berücksichtigung. Die Arbeit richtet sich an Personen in Führungspositionen im Bereich des strategischen Technologiemanagements sowie der Forschung und Entwicklung in Unternehmen, die Strategien für neu aufkommende Technologien entwickeln. Weiterhin sind die Ergebnisse der Arbeit für Wissenschaftler auf dem Gebiet der Methoden zur Vorausschau und Strategieentwicklung für neue Technologien von Interesse.

Managing Quality Properties of Web Service Compositions

Web services from different partners can be combined to applications that realize a more complex business goal. Such applications built as Web service compositions define how interactions between Web services take place in order to implement the business logic. Web service compositions not only have to provide the desired functionality but also have to comply with certain Quality of Service (QoS) levels. Maximizing the users' satisfaction, also reflected as Quality of Experience (QoE), is a primary goal to be achieved in a Service-Oriented Architecture (SOA). Unfortunately, in a dynamic environment like SOA unforeseen situations might appear like services not being available or not responding in the desired time frame. In such situations, appropriate actions need to be triggered in order to avoid the violation of QoS and QoE constraints. In this thesis, proper solutions are developed to manage Web services and Web service compositions with regard to QoS and QoE requirements. The Business Process Rules Language (BPRules) was developed to manage Web service compositions when undesired QoS or QoE values are detected. BPRules provides a rich set of management actions that may be triggered for controlling the service composition and for improving its quality behavior. Regarding the quality properties, BPRules allows to distinguish between the QoS values as they are promised by the service providers, QoE values that were assigned by end-users, the monitored QoS as measured by our BPR framework, and the predicted QoS and QoE values. BPRules facilitates the specification of certain user groups characterized by different context properties and allows triggering a personalized, context-aware service selection tailored for the specified user groups. In a service market where a multitude of services with the same functionality and different quality values are available, the right services need to be selected for realizing the service composition. We developed new and efficient heuristic algorithms that are applied to choose high quality services for the composition. BPRules offers the possibility to integrate multiple service selection algorithms. The selection algorithms are applicable also for non-linear objective functions and constraints. The BPR framework includes new approaches for context-aware service selection and quality property predictions. We consider the location information of users and services as context dimension for the prediction of response time and throughput. The BPR framework combines all new features and contributions to a comprehensive management solution. Furthermore, it facilitates flexible monitoring of QoS properties without having to modify the description of the service composition. We show how the different modules of the BPR framework work together in order to execute the management rules. We evaluate how our selection algorithms outperform a genetic algorithm from related research. The evaluation reveals how context data can be used for a personalized prediction of response time and throughput.