Zusammen mit einem Liechtensteiner Industrieunternehmen hat Assoz. Prof. Dr. Johannes Schneider von der Universität Liechtenstein untersucht, wie moderne Technologien die Gesundheit von Bauarbeitenden verbessern können.

Ein zentrales Gesundheitsrisiko in der Bauindustrie ist das Hand-Arm-Vibrationssyndrom (HAVS), das durch die Arbeit mit stark vibrierenden Werkzeugen verursacht wird. Bisher gibt es nur begrenzte Möglichkeiten, die Dauer und Intensität der Vibrationsbelastung zu überwachen, insbesondere wenn mehrere Werkzeuge im Einsatz sind.

In der Studie analysierte Assoz. Prof. Dr. Johannes Schneider Bewegungsdaten, die während der Nutzung von Kombi-Hämmern mithilfe einer Smartwatch aufgezeichnet wurden. Diese Daten ermöglichten es, präzise festzustellen, mit welcher Intensität und für welche Tätigkeiten die Kombi-Hämmer eingesetzt wurden.

Die gewonnenen Erkenntnisse bilden die Grundlage für zukünftige Massnahmen zur Verhinderung des Hand-Arm-Vibrationssyndroms. So könnte beispielsweise die individuelle Vibrationsbelastungszeit direkt an den Arbeitenden übermittelt werden, um sie vor übermässigem Gebrauch der Werkzeuge zu warnen. Gleichzeitig kann das Planungsbüro von einer aggregierten Übersicht über die Vibrationsbelastung profitieren, was eine effizientere und kostensparende Planung von Aufgaben, Personal und Ausrüstung ermöglicht – und das alles unter Einhaltung der HAVS-Grenzwerte.

Die in der Fachzeitschrift «Automation in Construction» veröffentlichte Studie zeigt eindrucksvoll, wie eine enge Zusammenarbeit zwischen Universität und Industrie zu innovativen Lösungen führen kann, von denen beide Partner sowie die gesamte Branche profitieren.

Details zur Studie: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0926580524004205#d1e1065

Altheimer, J., & Schneider, J. (2024). Smart-watch-based construction worker activity recognition with hand-held power tools. Automation in Construction, 167.

Das Lehrbuch orientiert sich am Kompetenzmodell für Graduate-Programme im Bereich Wirtschaftsinformatik (Information Systems), das gemeinsam von der AIS (Association for Information Systems) und der ACM (Association for Computing Machinery) entwickelt wurde. Es soll Studierende im Bereich Informationssysteme und Hochschullehrer unterstützen, die modernste MIS-Konzepte, -Frameworks und -Anwendungen in ihre Lehre integrieren möchten.

Bei der Lehre in seinem Kurs «Management Information Systems (MIS)» hatte Bernd Schenk oft Schwierigkeiten, ein geeignetes Lehrbuch zu finden und erklärt: «Diese Lücke hat mich dazu inspiriert, auf bestehenden Grundlagen aufbauend ein zusammenhängendes Lehrbuch zu entwickeln, um Studierenden und Dozenten im Bachelor- und Masterstudium tiefere, praxisorientierte Einblicke zu vermitteln. Dieses Lehrbuch orientiert sich am Kompetenzmodell für Graduate-Programme im Bereich Wirtschaftsinformatik (Information Systems), das gemeinsam von der AIS (Association for Information Systems) und der ACM (Association for Computing Machinery) entwickelt wurde. Es soll Studierende im Bereich Informationssysteme und Hochschullehrer unterstützen, die modernste MIS-Konzepte, -Frameworks und -Anwendungen in ihre Lehre integrieren möchten. Ich hoffe, dass es dazu beitragen wird, die Lücke für alle zu schliessen, die MIS lehren oder studieren.»

Entstanden ist ein Lehrbuch für fortgeschrittene Kurse über Managementinformationssysteme (MIS). Es schliesst die Lücke zwischen theoretischem Rahmen und praktischen Anwendungen und bietet Einblicke sowohl in grundlegende Prinzipien als auch in neue Trends. Mit Themen wie künstliche Intelligenz, Datenanalyse, Unternehmensarchitektur und Governance von Informationssystemen erforscht das Buch die vielschichtige Natur von MIS und ihre transformative Wirkung auf moderne Organisationen.
Jedes Kapitel integriert grundlegende IS-Forschung mit den neuesten Erkenntnissen und wendet diese auf Fallstudien an, um sowohl Relevanz als auch akademische Strenge zu gewährleisten. Zu den Themen gehören die Abstimmung zwischen Unternehmen und IT, datengestützte Entscheidungsfindung und die ethischen Herausforderungen beim Management von Informationssystemen in der komplexen, vernetzten Welt von heute. Durch eine Kombination aus theoretischen Modellen, praktischen Rahmenwerken und Beispielen aus der Praxis gibt dieses Buch den Lesern die nötigen Werkzeuge an die Hand, um sich in der sich entwickelnden MIS-Landschaft zurechtzufinden.
Dieses Buch wird durch eine begleitende Website unterstützt: www.advanced-mis.com, die Lehrmaterialien wie Vorlesungsfolien, Diskussionsfragen und andere Ressourcen zur Unterstützung von Lehrenden und Studierenden bereitstellt.

An der diesjährigen European Conference on Information Systems (ECIS) – der bedeutendsten europäischen Fachkonferenz im Bereich Information Systems – war die Universität mit gleich vier wissenschaftlichen Beiträgen vertreten. Zwei davon entstanden im Rahmen von Erasmus+-geförderten Projekten.

Die präsentierten Arbeiten widmen sich aktuellen Herausforderungen im Bereich Künstliche Intelligenz (KI), Micro-Credentials und Design Science Research.

Machine Learning Modelle durch LLM-Chatbots verständlicher machen

Im Beitrag «Enhancing ML Model Interpretability: Leveraging Fine-Tuned Large Language Models for Better Understanding of AI» wird eine neuartige eXplainable AI (XAI) Referenzarchitektur vorgestellt, die Predictions von Machine Learning (ML) Modellen durch die Integration eines feinjustierten Chatbots auf Basis grosser Sprachmodelle (LLMs) für Anwenderinnen und Anwender besser zugänglich macht. Die Architektur wurde im Kontext der Batteriezustandsprognose SoH (State of Health) validiert und zeigte insbesondere bei weniger erfahrenen Nutzenden eine verbesserte Interpretierbarkeit von Machine-Learning-Modellen.

Bokstaller, Jonas; Altheimer, Julia; Dormehl, Julian Armin; Buss, Alina; Wiltfang, Jasper I.; Schneider, Johannes; and Röglinger, Maximilian, "Enhancing ML Model Interpretability: Leveraging Fine-Tuned Large Language Models for Better Understanding of AI" (2025). ECIS 2025 Proceedings. 3. https://aisel.aisnet.org/ecis2025/human_ai/human_ai/3

KI-gestützter Zugang zu Designwissen

Der Beitrag «Facilitating Design Knowledge Access with a Generative AI-Based Conversational Assistant» adressiert Herausforderungen bei der systematischen Wissenssuche in Design Science Research (DSR). Entwickelt wurde ein KI-basierter Chatbot, der Forschende beim Auffinden und Wiederverwenden bestehender Erkenntnisse unterstützt. Der Beitrag entstand im Rahmen des Erasmus+-Projekts Design Science Research Academy und basiert auf einem ersten Designzyklus, der konkrete Anforderungen, Gestaltungsprinzipien und eine prototypische Umsetzung umfasst.

Gau, Michael and Gnewuch, Ulrich, "Facilitating Design Knowledge Access With a Generative AI-Based Conversational Assistant" (2025). ECIS 2025 Proceedings. 2. https://aisel.aisnet.org/ecis2025/des_research/des_research/2

Micro-Credentials für standardisierte Kompetenzanerkennung

Im Erasmus+-Projekt «Broadening the Recognition Ecosystem in VET with Micro Credentials» wurde ein Konzept zur Anerkennung berufsbezogener Kompetenzen auf europäischer Ebene entwickelt. Der Beitrag Design of a Micro-Credentialing System for Skills Recognition in Education and Training beschreibt ein innovatives System zur Vergabe von Micro-Credentials, das eine standardisierte Terminologie und Kategorisierung von Kompetenzen über Ländergrenzen hinweg ermöglicht. Die vorgestellten Ergebnisse umfassen den ersten Designzyklus mit Entwurfsprinzipien, einem Prototypen und dessen Evaluation.

Kipping, Gregor; Gau, Michael; Terzis, Joseph; and Zourou, Katerina, "Design of a Micro-Credentialing System for Skills Recognition in Education and Training" (2025). ECIS 2025 Proceedings. 6. https://aisel.aisnet.org/ecis2025/education/education/6

Strategisches Management von KI-Initiativen

Der Beitrag «How Organizations Design Portfolio Management to Govern AI: A Taxonomy Approach» beschäftigt sich mit der Frage, wie Organisationen KI-Projekte strategisch steuern können. Auf Basis von fünf Fallstudien wurde eine mehrschichtige Taxonomie zentraler Gestaltungsentscheidungen im AI Portfolio Management entwickelt und durch Expertinnen- und Experteninterviews sowie Praxisinterventionen validiert. Die Arbeit liefert wertvolle Erkenntnisse für Forschung und Praxis zur Governance von KI-Initiativen.

Sturm, Simon and van Giffen, Benjamin, "How Organizations Design Portfolio Management to Govern AI: A Taxonomy Approach" (2025). ECIS 2025 Proceedings. 9. https://aisel.aisnet.org/ecis2025/ai_org/ai_org/9

Wissenschaftliche Sichtbarkeit auf europäischer Bühne

Die Annahme und Präsentation von vier Beiträgen an der ECIS 2025 unterstreicht die Relevanz und Qualität der Forschungsarbeiten der Universität im Bereich Information Systems. Die Universität gratuliert allen beteiligten Forschenden herzlich zu diesem Erfolg.