Return to search

Informationstechnische Unterstützung eines Frühwarnsystems für die Zusammenarbeit in virtuellen Unternehmen

Ziel dieses Beitrags ist die Benennung von Anforderungen an eine IT-basierte Forschungs-und Betriebsplattform zur Unterstützung eines Frühwarnsystems, welches Defizite bei der Zusammenarbeit und Kommunikation von Kooperationspartnern in virtuellen Unternehmen (VU) frühzeitig erkennen und Optionen zur Beseitigung dieser Defizite anbieten soll. Bestandteile dieser Plattform sind web-basierte adaptive Fragebögen und ein elektronisches Kommunikationstagebuch. Neben der Darstellung von Anforderungen an diese Softwarewerkzeuge erfolgt eine konzeptionelle Beschreibung ihrer Funktionsweise. Die Entwicklung des Frühwarnsystems erfolgt im Rahmen des interdisziplinären Projekts @VirtU [1]. Der Fokus der Forschungsarbeiten liegt dabei u. a. auf der Betrachtung von Motivationsfaktoren für die Teamarbeit, der Teamkommunikation und dem Informationsaustausch zwischen den Partnern in einem VU. Im Rahmen von @VirtU werden VU als eine Kooperationsform voneinander unabhängiger Wertschöpfungseinheiten angesehen, in welcher das Managementprinzip der „virtual organization“ (vgl. Mowshowitz [2]) umgesetzt wird. Gegenstand des zu entwickelnden Frühwarnsystems sind VU im engeren Sinne, d. h. die Missionsnetzwerke, in denen der Wertschöpfungsprozess stattfindet (vgl. Neumann, Meyer [3] in diesem Band).

Identiferoai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa.de:bsz:14-qucosa-204594
Date29 July 2016
CreatorsLorz, Alexander
ContributorsTechnische Universität Dresden, Fakultät Informatik, Josef EUL Verlag,
PublisherSaechsische Landesbibliothek- Staats- und Universitaetsbibliothek Dresden
Source SetsHochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden
Languagedeu
Detected LanguageGerman
Typedoc-type:conferenceObject
Formatapplication/pdf
SourceKlaus Meißner & Martin Engelien (Hrsg.), Workshop GeNeMe'04: Gemeinschaften in Neuen Medien, TU Dresden, 07./08.10.2004, Lohmar: Josef EUL Verl., ISBN: 3-89936-272-1, S. 395-406

Page generated in 0.0015 seconds