Materielle Vermögenswerte sind ein wichtiger Teil der Vermögensverwaltung. Asset Management wurde kürzlich als ein aktuelles Forschungsgebiet identifiziert, das Aktivitäten koordiniert, um den Wert von Vermögenswerten in Organisationen zu ermitteln. Das Ziel dieser Arbeit ist es, die Literatur zum physischen Asset Management in Kombination mit der Datenanalyse zu kartieren und eine bibliometrische Analyse durchzuführen, um die Trends der wissenschaftlichen Forschung im Hinblick auf die Beziehung und Integration von Datenanalyse und physischen Assets in Organisationen zu untersuchen. Die wichtigsten Ergebnisse dieser Analyse sind Publikationstrends, Forschungsschwerpunkte, Hauptveröffentlichungsquellen, beitragende Autoren und die Zusammenarbeit der Länder. Inhaltlich soll die Arbeit mit Hilfe von RStudio oder Python und Literaturdatenbanken wie Scopus, WebfScience, etc. durchgeführt werden.

Physical assets represent an important part of asset management. Asset management is recently identified as a current research area that coordinates activities to identify value from assets in organizations. The goal of this thesis is to map the literature on physical asset management in combination with data analytic, conducting a bibliometric analysis to further explore trends of scientific research with regard to relation and integration of data analytic and physical assets in organizations. The main findings of this analysis are publication trends, key research areas, main sources of publication, contributing authors, and country's collaboration. In terms of content, the work should be performed with the help of RStudio or Python and literature databases such as Scopus, WebofScience, etc.

• Zu untersuchende Begrifflichkeiten definieren (PAM, IH, I4.0, etc.)
• Zeitraum für die Betrachtung definieren (letzen 3, 5, 10 Jahre)
• Erstellen einer automatisierten bibliometrischen Abfrage durch Python/Rstudio
• Dokumentation der Entwicklungen in den jeweiligen Bereichen
• Visualisierung der Ergebnisse in entsprechenden Programmen
• Optional: Data-Visualisierung mittels Tableau und Python

• Define terms to be examined (PAM, IH, I4.0, etc.)
• Define time of observation (last 3, 5, 10 years)
• Creating an automated bibliometric query using Python/Rstudio
• Documentation of the developments in the respective areas
• Visualization of the results in appropriate programs
• Optional: Data visualization using Tableau and Python