Disputationen Dezember 2025/Januar 2026

22. Januar 2026

Foto: University of Hamburg Business School

Lesen Sie über die erfolgreichen Disputationen der letzten beiden Monate von Dr. Julia Rosada und Dr. Julian Neugebauer.

Dr. Julian Neugebauer, 22. Januar 2026

Titel: Business-Oriented Digital Twins and Applications in Container Terminal Logistics

Inhalt:

Containerterminals stehen unter Druck: Mehr Umschlag, härterer Wettbewerb und steigende Umweltanforderungen verlangen nach deutlich effizienteren Abläufen.

Meine Dissertation zeigt, wie ein digitaler Zwilling unter anderem am EUROGATE Container Terminal Hamburg (CTH) Transparenz schafft, Anforderungen und sinnvolle Use Cases strukturiert ableitet und damit konkrete Optimierungen überhaupt erst möglich macht.
Darauf aufbauend nutze ich Machine-Learning-Modelle wie XGBoost, Random Forest und neuronale Netze, um Fahr- und Wartezeiten von Straddle Carriern präzise vorherzusagen und bessere Routing- und Dispositionsentscheidungen zu unterstützen.
In Kombination mit (Meta-)Heuristiken und dynamischen Fahrstrategien wird sichtbar, wie sich Reisezeiten, Kraftstoffverbrauch und Emissionen messbar reduzieren lassen – und wie digitale Methoden aus Daten echte operative Wirkung im Terminal entfalten.

Betreuende während der Dissertation:

Prof. Dr. Stefan Voß, Dr. Leonard Heilig

Prüfende:

Prof. Dr. Simone Neumann, Prof. Dr. Stefan Voß, Prof. Dr. Markus Nüttgens

Meine Erfahrungen an der Business School:

Am Institut für Wirtschaftsinformatik (IWI), als Teil der Business School, hatte ich die einmalige Chance, meine Interessen zu verfolgen und gleichzeitig die Erkenntnisse meiner Forschung in der Industrie anzuwenden. Die offene und herzliche Arbeitsatmosphäre war dabei genauso wichtig für meinen Weg wie die Expertise der vielen Kolleg:innen. Ich bin dem Team des IWIs sehr dankbar für diese Zeit!

Meine Zukunftspläne:

Seit Anfang 2025 arbeite ich in Bremen bei der Lürssen Werft und darf die Digitalisierung des Unternehmens maßgeblich mitgestalten. Für die Zukunft möchte ich meine gesammelten Erfahrungen nutzen, um bessere Entscheidungen und mehr Umweltschutz in Industrieprozessen mithilfe der Digitalisierung voranzubringen.

Dr. Julia Rosada, 16. Dezember 2025

Titel: Investigating the Transformative Impact of Artificial Intelligence on Business and Consumers

Inhalt:

Im Fokus der Dissertation steht die systematische Einordnung der Transformationswirkung von Artificial Intelligence (AI) im Marketing. Auf Basis von vier unabhängigen Studien wird gezeigt, wie AI Geschäftsprozesse und Konsumentenerlebnisse in unterschiedlicher Intensität verändert; von inkrementellen Effizienzgewinnen bis hin zu ganzheitlichen Marktdisruptionen. Die Ergebnisse liefern Unternehmen konkrete Orientierung, wie AI strategisch eingesetzt werden kann, um Wirkung, Effizienz und Akzeptanz bei Konsument:innen zu steigern.

Betreuende:

Prof. Dr. Mark Heitmann

Meine Erfahrungen an der Business School:

Die akademische Ausbildung an der Business School sowie die internationale Vernetzung waren von zentraler Bedeutung. Besonders prägend waren die exzellente Förderung und die hohe fachliche Expertise. Sowohl das inspirierende Umfeld an der Business School als auch die internationalen Kollaborations- und Weiterbildungsmöglichkeiten haben wesentlich zur wissenschaftlichen und persönlichen Entwicklung beigetragen. Darüber hinaus zeichnet sich die Business School durch ein sehr freundliches, hilfsbereites und kollegiales Umfeld aus. Dieses wertschätzende Miteinander hat maßgeblich dazu beigetragen, dass die Promotionszeit nicht nur fachlich bereichernd, sondern auch persönlich sehr positiv und mit großer Freude verbunden war.

Meine Zukunftspläne:

Seit der erfolgreichen Verteidigung meiner Dissertation Mitte Dezember konzentriere ich mich vollständig auf den Aufbau meines Startups Kalydo. Aus meiner Forschung ist ein tragfähiger unternehmerischer Ansatz entstanden, der datenbasierte Erkenntnisse systematisch in die Marketingpraxis überführt. Kalydo analysiert markenspezifische Muster in Marketing-Content und Performance-Daten, macht diese reproduzierbar und erstellt mithilfe von generative AI Marketing-Content, der konsistent, markentypisch, zielgruppenausgerichtet und zugleich KPI-orientiert ist. Ziel ist es, Unternehmen dabei zu unterstützen, AI nicht isoliert, sondern strategisch entlang von Marke, Zielgruppen und Business-Zielen einzusetzen.