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  • Obermaterial: Wolle
  • Innenmaterial: Ohne Futter
  • Sohle: Gummi
  • Verschluss: Ohne Verschluss
  • Absatzform: Flach
  • Materialzusammensetzung: Walk/Filz
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Anlaufstelle

Koordinierungsstelle Allianz Industrie 4.0 Baden-Württemberg

Die Allianz Industrie 4.0 ist ein vom Wirtschaftsministerium Baden-Württemberg initiiertes und gefördertes Netzwerk. Gemeinsam mit unseren Partnerorganisationen bündeln wir die Kompetenzen aus Produktions- sowie Informations- und Kommunikationstechnik und begleiten den industriellen Mittelstand in Richtung Industrie 4.0. Die Koordinierungsstelle ist beim VDMA-Landesverband Baden-Württemberg angesiedelt.

Mit unseren Netzwerkpartnern aus Unternehmen, Einrichtungen der angewandten Forschung, Verbänden, Kammern und Sozialpartnern streben wir an, Baden-Württemberg als weltweit führende Region für Industrie 4.0-Technologien zu etablieren und insbesondere KMU durch ein umfassendes Maßnahmenbündel zu unterstützen. Neben Informationsangeboten steht vor allem die Vernetzung der beteiligten Branchen und Technologiefelder im Fokus.

Dr. Katharina Mattes
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Anlaufstelle

L-Bank

Die L-Bank unterstützt kleine und mittlere Unternehmen in Baden-Württemberg bei Digitalisierungs- und Innovationsvorhaben um das Ziel der Landesregierung zu erreichen, die Innovationsstärke Baden-Württembergs weiter auszubauen.

Bianca Szcesny
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Webseite

Anlaufstelle

Bürgschaftsbank und MBG Baden-Württemberg GmbH

Die Bürgschaftsbank und MBG Mittelständische Beteiligungsgesellschaft Baden-Württemberg GmbH ermöglichen Finanzierung für innovative Unternehmen in Baden-Württemberg.

Mit Bürgschaften für Haus- oder Förderbankkredite unterstützt die Bürgschaftsbank Baden-Württemberg kleinen und mittleren Unternehmen, wenn die Sicherheiten fehlen. Die MBG Mittelständische Beteiligungsgesellschaft Baden-Württemberg vergibt überwiegend Mezzaninekapital in Form von typisch stillen Beteiligungen für den Mittelstand. Innovative Start-ups begleitet die MBG mit offenen Beteiligungen.

Ein wesentlicher Mehrwert von Bürgschaftsbank und MBG ist das große Expertennetzwerk sowie die große Erfahrung durch die Vielzahl der ermöglichten Finanzierungen. Derzeit unterstützt die Bürgschaftsbank mehr als 14.000 Unternehmen ein Kredit- und Beteiligungsvolumen von mehr als 2,3 Mrd. Euro. Die MBG stellt als einer der häufigsten Beteiligungskapitalgeber in Deutschland rund 260 Millionen Euro Beteiligungskapital für 900 baden-württembergische Unternehmen bereit.

Stefanie Springer
Werastr. 13 - 17 70182 Stuttgart +49 711 1645-806 Webseite

Anlaufstelle

Virtual Dimension Center (VDC)

Das Virtual Dimension Center (VDC) ist Deutschlands führendes Kompetenznetzwerk für Virtuelles Engineering. Technologielieferanten, Dienstleister, Anwender, Forschungseinrichtungen und Multiplikatoren arbeiten im VDC-Netzwerk entlang der gesamten Wertschöpfungskette Virtuelles Engineering.

Dr.-Ing. Dipl.-Kfm. Christoph Runde
18. September 2017
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Kompaktwagen sind die beliebtesten Autos der Deutschen. Doch welches Modell ist im Netz das beliebteste? Dieser Frage sind wir in unserer aktuellen Studie mithilfe von VICO Analytics nachgegangen. In Zeiten, in denen Online-Kommunikation die Kaufentscheidung erheblich beeinflusst, sind Social-Data-Analysen aktueller denn je.

Vom 1. Januar bis 30. April 2017 untersuchten wir 1.858 Forenbeiträge aus dem DACH-Raum hinsichtlich der aktuellen Kompaktwagen-Modelle der 20 größten Autobauer in Bezug auf die fünf Kategorien Elektronik, Interieur, Exterieur, Fahrdynamik und Antrieb sowie Sicherheits- und Assistenzsysteme. Die Ergebnisse: Der VW Golf 7 und der Audi A3 werden im Netz am positivsten wahrgenommen, der Suzuki SX4 S-Cross und der Renault Mégane am negativsten.

Warum Social Media Anayltics?

Das Mediennutzungsverhalten der Konsumenten hat sich stark verändert: Erfahrungen, Lob und Kritik werden über Social Media, Foren, Blogs und Co. geäußert. Potenzielle Käufer informieren sich zunächst über Online-Plattformen. Damit werden dort geteilten Inhalte zu einem wichtigen Faktor bei der Kaufentscheidung.

„Für jedes Unternehmen – auch außerhalb der Automobilindustrie – ist es daher wichtig über die Web-Stimmungen in ihrem Marktumfeld Bescheid zu wissen, um entsprechend zu reagieren. Unsere aktuelle Studie stellt eine Momentaufnahme dieser Stimmungen in Bezug auf die Bewertung einzelner Automodelle dar. Bei der Schnelllebigkeit unserer Gesellschaft können sich diese Meinungen natürlich in kürzester Zeit wieder verschieben”.

(Marc Trömel, Geschäftsführer VICO)

Methodik hinter der Studie

Wie werden relevante Analysen aus der Masse an Social Data generiert?

Im Rahmen unserer Studie haben wir eine umfangreiche Online-Inhaltsanalyse mithilfe der Social-Media-Monitoring-Software VICO Analytics durchgeführt.

Das Vorgehen spielt sich dabei wie folgt ab:

Im ersten Schritthaben unsere Sprachforscher (Computerlinguisten) Suchanfragen, d.h. semantische Modellierungen der relevanten Automobilmarken sowie Modelle, vorgenommen. Ambiguitäten, Fehlschreibweisen, Umgangssprache, sowie Kontexte wurden im Zuge dessen berücksichtigt.

Im nächsten Schritt wurden auf Basis dieser Suchanfragen Daten erhoben.

Die Erfassung von Social Data ist extrem heterogen, da diese auf unterschiedliche Art und Weise und von einer Vielzahl an Quellen abgefragt werden. Dies erfolgt über offizielle Programmierschnittstellen (sog. APIs), über die Daten aus Quellen wie bspw. Facebook oder Twitter bezogen werden können, oder über VICO-eigene Parser und Crawler. Die gefundenen Beiträge werden anschließend in der VICO-Datenbank strukturiert und mit Datum, Autor und weiteren Infos abgelegt.

Schließlich wurde eine manuelle Inhaltsanalyse einer Stichprobe der technisch bereinigten, angereicherten Daten durch unsere Marktforscher vorgenommen. Die Themen-Codierung wurde auf drei Codier-Ebenen durchgeführt und erfolgt auf Aussagenebene, wobei ein Beitrag mehrere Aussagen enthalten kann.

Die Aussagen wurden zunächst in die fünf Oberkategorien der Studie geclustert. Aufbauend darauf wurden diese wiederum in bis zu 38 Module gegliedert.

Schließlich wurde eine Sentimenteinschätzung durchgeführt, d.h. festgehalten, wie User das jeweilige Modul bewerteten – mit den Ausprägungen positiv, negativ und neutral.

Das Ergebnis

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