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In einer Zeit rasanter technologischer Entwicklungen steht die Automobilindustrie, besonders in Deutschland, vor einem Paradigmenwechsel. Die Digitalisierung beeinflusst alle Bereiche des Lebens, und ihre Integration in die Geschäftsprozesse ist unerlässlich geworden, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Innerhalb dieses Kontextes untersucht die vorliegende Arbeit die Möglichkeiten zur Optimierung von Einkaufsprozessen in der Automobilindustrie durch den Einsatz von Industrie 4.0 Technologien. Anhand einer umfassenden Analyse des aktuellen Stands der Technologieintegration wird eruiert, inwiefern diese Technologien bereits Bestandteil der Einkaufsprozesse sind und welches Potenzial sie noch bieten könnten. Ein zentraler Bestandteil der Arbeit ist die Durchführung einer Nutzwertanalyse. Hierbei werden Technologien basierend auf verschiedenen Kriterien, darunter Wirtschaftlichkeit, technologischer Reifegrad, Qualität, Integrationsfähigkeit und sozialen Aspekten, bewertet. Das Ergebnis liefert nicht nur eine klare Bewertung der Eignung jeder Technologie für den Einkaufsprozess, sondern bietet auch konkrete Empfehlungen für deren Implementierung. Abschließend skizziert die Arbeit einen zukunftsfähigen Entwicklungspfad für die Einkaufsprozesse in der Automobilindustrie, der sowohl aktuelle technologische Entwicklungen als auch voraussichtliche Marktveränderungen berücksichtigt. Insgesamt soll diese Arbeit als Leitfaden für Unternehmen der Automobilindustrie dienen, die bestrebt sind, ihre Einkaufsprozesse in der Ära der Digitalisierung zu optimieren.
Inverter auf Basis der Pulsweitenmodulation dominieren in dem heutigen Stand der Technik. Wie bei den meisten elektronischen Einrichtungen entstehen während ihres Betriebs mehr oder weniger ungewollte Störungen, welche zur Beeinträchtigung der Funktion von anderen Geräten oder elektronischen Schaltungen führen. Die dafür angewandten technischen Gegenmaßnahmen scheinen meist aufwandmäßig hoch zu sein insbesondere bei kritischen elektrischen Einrichtungen. Dank der Resonanzinvertertopologie wird dieser Aufwand zum größten Teil erspart. Der Aufbau und die Funktionsweise der beiden Invertertopologien werden einzeln erläutert. Nach einigen Simulationsdurchführungen, welche unter verschiedenen Betriebsfrequenzen nacheinander erfolgen, werden die beiden Inverter gegenübergestellt und Mithilfe der Simulationsergebnisse verglichen. Aus den allgemeinen Vergleichen stellt sich heraus, dass die Resonanzinvertertopologie insbesondere bei niedrigen Frequenzen im EMV-Aspekt sowie unter Betrachtung der Leistungsfähigkeit den SVPWM-Inverter gewinnt. Während der Resonanzinverter in den niedrigen Frequenzen mehr Störaussendungen als der SVPWM-Inverter produziert, ist das Phänomen bei höheren Frequenzen eher invers.
In der modernen Medizintechnik ist die zuverlässige Funktionsweise von Geräten von entscheidender Bedeutung. Diese Bachelorarbeit befasst sich mit dem Zustandsmonitoring von medizinischen Geräten, um die verschiedenen Zustände von medizinischen Geräte zu erfassen.
Das Monitoring hilft dabei, die tatsächliche Nutzungsfrequenz der Geräte zu ermitteln. Ein verbessertes Verständnis der Gerätenutzung kann dazu beitragen, Kosten zu senken und das Gerätemanagement in Krankenhäusern zu optimieren.
Das primäre Ziel dieser Arbeit war die Entwicklung einer Datenverarbeitungsmethode für das Zustandsmonitoring von Medizingeräten mittels energiesparender Funk-Sensoren. Oftmals werden in Krankenhäusern mehr Geräte angeschafft als benötigt, und dennoch müssen alle Geräte gewartet werden, selbst wenn einige selten in Betrieb sind. Dies resultiert in unnötigen Kosten und Ausfallzeiten.
Für die Untersuchung wurde ein energiesparender Funksensor eingesetzt, der mit einem Stromsensor ausgestattet ist. Dieser erfasst den Stromfluss der angeschlossenen Geräte und kommuniziert online über das IoT. Die erfassten Daten wurden komprimiert und an das TTN (The Things Network) übertragen. Ein KI-Modell wurde mit den gesammelten Daten trainiert, um die verschiedenen Zustände der Geräte zu erkennen.
Die wichtigsten Ergebnisse zeigen, dass die Zustände der Geräte variieren und typischerweise in "AN", "AUS", "Idle-Modus" und "Im Betrieb" kategorisiert werden können. Sobald der Stromfluss einen bestimmten Wert erreicht, kann die KI bestimmen, in welchem Zustand sich das Gerät befindet. Dies bietet eine wertvolle Grundlage für ein verbessertes Management und Wartungssystem in Krankenhäusern.
Um die Ziele der Bachelorarbeit schrittweise zu erreichen, wird im Folgenden eine Einführung in die DIN EN 80001-1 gegeben. Danach wird die Methode zur Einführung der Norm im AGAPLESION DIAKONIEKLINIKUM ROTENBURG präsentiert, wobei auf die Struktur der Dokumentation und die Einführung der Prozesse eingegangen wird. Im letzten Schritt wird die Implementierung anhand eines Beispiels durchgeführt. Hierbei wird geprüft, wie gut die Norm umsetzbar ist und welche Probleme dabei auftreten. In der Zusammenfassung werden alle Informationen verknüpft und die daraus resultierenden Probleme vorgestellt und anschließend diskutiert.
In this scientific research, an innovative sensor system is developed to prevent child heatstrokes in vehicles. The system incorporates a 24 GHz Continuous-Wave (CW) radar system, which identifies vital signs of an infant through a 4-by-1 patch antenna array embedded in a specifically designed circuit board. Intelligent signal processing algorithms analyze data generated by the radar chip and execute processing tasks on a robust microcontroller. The child’s respiration
rate can be extracted qualitatively from the data in nearly real-time, enabling the system to differentiate between a child and a mere shopping bag on the seat. In the event of identifying a critical condition, the system transmits this information via a data bus to a central ECU within the vehicle. This ECU is integrated with GSM and GPS connections, allowing communication with the driver or emergency services. The development of the sensor system adheres to existing
automotive industry standards, featuring a cost-effective design intended as a prototype for large-scale production. Through rigorous evaluation across various scenarios, including realworld
situations with children, the sensor system is refined. The continuously reliable function of the developed radar-based sensor system holds the potential to save children’s lives, making
a major contribution to automotive safety.
Diese Arbeit konzentriert sich auf die Erstellung einer umfassenden technischen Dokumentation für ein Medizinprodukt der Klasse IIa gemäß den Anforderungen der Medical Device Regulation (MDR) 2017/745. Das Hauptziel besteht darin, eine konforme Dokumentation zu entwickeln, die alle wesentlichen Aspekte der Produktentwicklung, Herstellung und Verwendung abdeckt. Besonderes Augenmerk wird darauf gelegt, die regulatorischen Anforderungen der MDR zu erfüllen, um die Sicherheit und Wirksamkeit des Produkts zu gewährleisten und eine Zulassung für den europäischen Markt zu ermöglichen. Die verschiedenen Bestandteile der technischen Dokumentation, einschließlich klinischer Bewertungen, Risikomanagement, Validierungstests, Konformitätsbewertungen und Kennzeichnung, werden gründlich untersucht. Es wird eine systematische und strukturierte Herangehensweise präsentiert, um eine erfolgreiche Konformitätsbewertung für das hier beschriebene Medizinprodukt der Klasse IIa zu erreichen. Die Ergebnisse dieser Arbeit tragen dazu bei, die Qualität und Sicherheit des hier bearbeiteten Medizinproduktes der Klasse IIa zu verbessern und somit die Patientensicherheit zu gewährleisten.
Im Rahmen der vorliegenden Bachelorarbeit in Kooperation mit der Hospitaltechnik Planungsgesellschaft mbH wurden die möglichen Effekte eines verteilten Alarmsystems von Dräger und tetronik auf die Arbeitsqualität der Pflegekräfte auf Intensivstationen untersucht.
Dazu wurde eine Online-Befragung via Microsoft Forms mit den Intensivpflegekräften der Karl-Hansen-Klinik in Bad Lippspringe und der Spezialklinik Jugenheim in Jugenheim durchgeführt. Hierbei besitzt die Intensivstation Bad Lippspringe das verteilte Alarmsystem der
Unternehmen Dräger und tetronik, wohingegen die Intensivstation Jugenheim keins besitzt. Mit Hilfe selbstständig durchgeführter Interviews wurden sowohl die befragten Intensivstationen in
ihrem Aufbau dargestellt als auch das verteilte Alarmsystem in seiner Beschaffenheit und Funktion vollständig erläutert. Die Daten aus der Online-Befragung wurden mit Hilfe eines einseitigen Zweistichproben t-Tests ungleicher Varianzen ausgewertet.
Die Auswertung der Online-Befragung ergab acht signifikante Ergebnisse, die auf eine bessere Arbeitsqualität in der Intensivstation mit dem verteilten Alarmsystems von Dräger und tetronik hinweisen. Jedoch fiel die Mehrheit der 25 Mittelwertsunterschiede nicht signifikant aus.
Schlussfolgernd ist davon auszugehen, dass der positive Effekt eines verteilten Alarmsystems auf Intensivstationen noch nicht zu genüge erreicht ist. Es ist daher anzustreben, dass das verteilte Alarmsystem weiterhin verbessert wird, sodass auch die restlichen untersuchten
Effekte signifikant werden.
Entwicklung einer Simulationsumgebung zur Ermittlung der Verluste Moderner Leistungstransistoren
(2023)
In dieser Bachelorarbeit liegt der Fokus auf der Simulation von Leistungselektronikkomponenten, wobei insbesondere MOSFETs und IGBTs im Mittelpunkt stehen. Der Verwendung von modernen Leistungshalbleiterbauteilen in elektrischen Schaltungen kommt eine immer größere Bedeutung zu, da sie die Effizienz und Leistungsfähigkeit von Energiewandlern und Invertern maßgeblich beeinflussen. Um ihre Funktionalität und Leistung unter verschiedenen Bedingungen zu verstehen und optimieren zu können, ist die Simulation ein unverzichtbares Werkzeug.
Ein wesentlicher Schwerpunkt liegt auf dem Vergleich zwischen Silizium (SI) und Siliziumkarbid (SiC) MOSFETs in einem Halbbrücken-Inverter. Hierbei werden Simulationen unter verschiedenen Temperaturen durchgeführt, um die Auswirkungen von Temperaturschwankungen auf das Verhalten dieser Transistoren zu untersuchen. Die Ergebnisse ermöglichen Einblicke in die Leistungsfähigkeit und Vor- und Nachteile der beiden Materialien in unterschiedlichen Anwendungen.
Des Weiteren wird die Simulation eines IGBTs (Insulated Gate Bipolar Transistor) eingehend untersucht. Dies umfasst die Analyse seiner elektrischen Eigenschaften sowie die Simulation und Darstellung der Einschaltverluste (EON) und Ausschaltverluste (EOFF). Die Simulationen werden mithilfe von LTspice durchgeführt, und die Verluste werden numerisch in MATLAB integriert. Diese Untersuchungen tragen dazu bei, das Verhalten von IGBTs in Schaltungen besser zu verstehen und tragen zur Optimierung von Leistungselektroniksystemen bei.
Die vorliegende Arbeit bietet somit einen umfassenden Einblick in die Simulation und Analyse von Leistungselektronikkomponenten unter verschiedenen Bedingungen und trägt zur Entwicklung effizienterer und zuverlässigerer elektrischer Schaltungen bei.
In dieser Arbeit wird das Problem der "Kontrolle mehrerer Quadrokopter zur Durchführung einer kooperativen Aktion"diskutiert. Das Hauptproblem dieses Themas ergibt sich aus der Komplexität der Positionsbestimmung und Identifizierung von Quadrokopter, insbesondere in komplexen Umgebungen bei der Durchführung kooperativer Aktionen.
Ziel ist durch Python die Entwicklung eines Verfolgungs- und Steuerungssystems, bei dem einer der Haupt-Quadrokopter (grüne Farbe) von einer Handy-App gesteuert wird und jede beliebige Position anfliegen kann, während die anderen Quadrokopter (rot markiert) ihm automatisch folgen und eine bestimmte Formation einhalten, so
dass eine Zusammenarbeit möglich ist. Diese automatische Verfolgung basiert auf der Positionserfassung des Quadrokopters durch zwei feste Kameras im Raum und der Ausführung der zugehörigen Algorithmen.
Die in diesem Beitrag vorgeschlagene Methode basiert auf der Farbsegmentierung zur Erkennung von Quadrokoptern und zur Bestimmung ihrer Weltkoordinaten mit Hilfe eines konvergenten binokularen Kamerasystems. Durch Anwendung der Stereo-Vision- Matching-Methode, die auf dem Global-Optimum-Algorithmus basiert, wird der Abgleich
der Bilder abgeschlossen und die Weltkoordinaten aller Quadrokoptern werden bestimmt. Schließlich folgt der rote Quadrokopter der Bewegung des Hauptquadrokoptern und arbeitet mit ihm zusammen, um die vorgegebene Aufgabe zu erfüllen. Am Ende dieses Artikels wird deutlich, wie das System entworfen, entwickelt und getestet wurde.
Sensor-/Aktorsystem zur Überwachung und Unterstützung der Thermoregulation von Intensivpatienten
(2023)
Diese Bachelorarbeit ist dem Thema Sensor-/Aktorsystem zur Überwachung und Unterstützung von Intensivpatienten gewidmet, einem Bereich, der durch schnelle Fortschritte in der Technologie und der Biomedizin beeinflusst wird. Hier bildet die Körperkerntemperatur einen entscheidenden Bestandteil und einen bedeutenden physiologischen Parameter, der nicht nur für die Funktion des menschlichen Körpers wesentlich ist, sondern auch wertvolle Informationen über den Gesundheitszustand eines Patienten liefert. Im Rahmen dieser Arbeit werden sowohl die physiologische Bedeutung als auch die technologischen Methoden zur Messung der Körperkerntemperatur behandelt. Das Ziel ist, ein Verständnis für die Notwendigkeit einer präzisen Überwachung dieser Parameter bei Intensivpatienten zu entwickeln, indem die Grundlagen der Körperkerntemperatur und ihre Bedeutung für den Organismus im Fokus stehen. Die Einbeziehung von Sensor- und Aktorsystemen in die Intensivmedizin verspricht eine bessere Pflege und klinische Entscheidungsfindung, was zu optimierten Behandlungsergebnissen führen kann. Das Thema der vorliegenden Arbeit hat eine Relevanz für die moderne Gesundheitsversorgung und intendiert wird, Einblicke in innovative Ansätze zur Verbesserung der Pflege von Intensivpatienten zu bieten. Zudem soll die Gesundheitsversorgung der allgemeinen Gesellschaft weiter vorangebracht werden.
Magnesium ist das leichteste Metall, das im konstruktiven Leichtbau Anwendung findet. Zusätzlich ist Magnesium ein wichtiges Element in Aluminiumlegierungen, was den derzeit bedeutendsten Einsatzbereich darstellt. Die Gewinnung von primären Magnesiummetall aus verschiedenen Rohstoffen ist ein sehr energieintensiver Prozess, der vorwiegend in China stattfindet. Die für die Herstellung von einem Kilogramm metallischen Magnesium benötigte Endenergie beträgt zwischen 18 und 80 kWh, je nach eingesetztem Energieträger und Prozess.
Das Umschmelzen von sauberen Neuschrotten erfordert lediglich rund 1 kWh je kg Magnesiumlegierung. Dies verdeutlicht bereits, dass sich durch ein Recycling, im Vergleich zur Primärproduktion, erhebliche Energieeinsparungen erzielen lassen. Altschrotte aus Produkten am Ende ihres Nutzungszyklus werden gegenwärtig kaum innerhalb des Kreislaufs von Magnesiumlegierungen recycelt. Meist werden Magnesiumlegierungen gemeinsam mit der Aluminiumfraktion dem Recycling zugeführt und so im besten Fall als Legierungselement genutzt.
Im Rahmen dieser Arbeit werden die theoretischen Potenziale von Energie- und Treibhausgasemissionseinsparungen durch das Recycling von Magnesium-Altschrotten im Vergleich zum Primärmarkt einer AZ91D-Legierung untersucht. Mittels einer modellierten Ökobilanz werden die Einsparpotenziale für die Wirkungskategorien Treibhausgasemissionen (Global Warming Potential) sowie den kumulierten Energieaufwand (KEA) ermittelt.
Über die Modellierung und Ermittlung der Potenziale hinaus wurden mehrere Expert:inneninterviews geführt. Schlussfolgerungen aus diesen Gesprächen sind, dass die für ein geschlossenes Recycling nötige Technik zur Verfügung steht und gegenwärtig nicht gehobene Potenziale durch das Recycling bestehen. Hinsichtlich der wirtschaftlichen Rah-menbedingungen des Recyclings von Altschrotten wurden divergierende Einschätzungen festgestellt, wonach die geringen Mengen der Altschrotte hemmend, das gestiegene Preisniveau hingegen als fördernd für ein geschlossenes Recycling identifiziert wurden.
Aufgrund intelligenter Softwares für die Prozessautomatisierung ist es möglich die regelbasierten
Geschäftsprozesse zwischen den geschäftlichen Anwendungen mit Robotern zu automatisieren.
Ob Amazon Alexa oder Apple Siri – Sprachassistenten in privaten Haushalten in
Deutschland sind keine Seltenheit mehr. Einer Bitkom-Studie zufolge sind derzeit Sprachassistenten
bei Privathaushalten in Deutschland sehr beliebt (vgl. Klöss 2021, S. 23). Aus diesem
Grund ist das Thema der Spracherkennung und -verarbeitung mithilfe von künstlicher Intelligenz
(KI) auch bei den Unternehmen im Bereich des Kundendienstes angekommen. Dazu
zählt der allseits bekannte textbasierte Chatbot, der auf jeglichen Internetseiten eines Unternehmens
implementiert ist. Um diverse Kundenservices erreichen zu können, greift man im
Alltag oft auf die klassischen Chatbots zurück. Aufgrund der ähnlichen Konstruktion stellt dies
im Hinblick auf die Voicebots ein hochrelevantes und zukunftsorientiertes Thema dar. Aktuell
werden im telefonischen Kundenservice häufig „Interactive-voice-response (IVR)“-Systeme
eingesetzt (s. Anhang B). Jedoch erfüllt ein IVR-System nicht die gleichen menschlichen Bedürfnisse
wie der direkte, synchrone und persönliche Kontakt zum Unternehmen, der bei einem
Voicebot der Fall ist. Ein weiterer positiver Aspekt des Voicebot-Systems ist die Fähigkeit,
dass der Kunde1 das Gespräch führen kann und er somit eine kleine Machtposition hat. Durch
den auffallenden Kostenvorteil einer Automatisierung der telefonischen Kundenbetreuung ist
das Thema für eine Investition äußerst interessant und von hoher Bedeutung. Doch wie ist das
alles in der heutigen Zeit möglich? Durch die „Big-Data-Welle“, den Aufschwung des Internets
auf Smartphones und die steigende Rechenleistung, die vor einigen Jahrzehnten noch unrealisierbar
waren, bewirkte die KI einen wiederholten Durchbruch (vgl. Culotta/Hartmann/Ten-
Cate 2020, S. 5). Auf dieser Grundlage folgte auch die Entfaltung der künstlichen neuronalen
Netze (KNN). Anhand derer waren Systeme in der Lage, ohne mathematische Rechnungen
und vordefinierte Regeln selbstständig zu lernen. Dies ermöglichte den Einsatz der automatisierenden
Spracherkennung (vgl. dsb.). Daher untersucht diese Arbeit die Fragestellung, inwiefern
sich der Einsatz eines Voicebots in der Kundenbetreuung aus wirtschaftlicher Perspektive
lohnt. Das Ziel ist herauszuarbeiten, ob sich der Einsatz von Voicebots für Unternehmen
eher lohnt, als dass traditionell ein realer Mitarbeiter im Kundenservice eingesetzt wird.
Ein weiteres Ziel dieser Arbeit ist, falls sich der Einsatz lohnt einen Voicebot zu implementieren,
zu bestimmen inwiefern sich der Einsatz lohnt. Zudem ist die Zielsetzung hier zu ermitteln,
1 Aus Gründen der besseren Lesbarkeit wird in der vorliegenden Arbeit auf die gleichzeitige Verwendung
der Sprachformen männlich, weiblich und divers (m/w/d) verzichtet. Sämtliche Personenbezeichnungen
gelten gleichermaßen für alle Geschlechter.
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für welche Unternehmen der Voicebot eine rentable Investition wäre. Dabei wird die Unternehmensgröße
nach dem Kundenvolumen bestimmt. Das erwartete Ergebnis der Analyse ist,
dass eine Einführung eines Voicebot umso eher stattfindet, je größer das Unternehmen ist.
Die Kundenservicestrukturen sind in ihrer Komplexität recht einfach. Somit lässt sich begründen,
dass auf Grundlage von eigenen plausiblen Annahmen eine Investitionsrechnung mithilfe
von fünf „Key-performance-indicator“ (KPI) zu ermitteln ist. Durchgeführt wird eine quantitative
Forschung. Dabei erfolgte zum einen eine Simulationsanalyse und zum anderen eine empirische
Arbeit. Überdies war die Vorgehensweise induktiv, wodurch neue Erkenntnisse in diesem
Forschungsgebiet gewonnen werden konnten. Die erforderlichen Daten für die Simulationsanalyse
wurden anhand von standardisierten Fragebögen erhoben. Dabei wurden drei Voicebot-
Anbieter auf dem deutschen Markt angefragt, die unabhängig voneinander dieselben Fragen
beantwortet haben. Jedem Unternehmen lag der gleiche Fragebogen vor und der Zeitraum
der Umfrage betrug ungefähr einen Monat. Die Daten wurden erhoben, um diese zu einem
späteren Zeitpunkt für die KPI weiterverarbeiten zu können. Abschließend wurde die These im
fünften Kapitel mithilfe einer statistischen Methode überprüft und anschließend mithilfe des
Kontingenzkoeffizienten die Stärke des Zusammenhangs zwischen den zwei nominalen Merkmalen
– Kommunikationskanal und Unternehmensgröße nach Kundenzahl – ermittelt. Die eigene
empirische Analyse wurde mittels telefonischer Anfrage an 99 Unternehmen durchgeführt
und in Form von drei Tabellen in Microsoft Excel erfasst. Die Tabellen veranschaulichen,
welche Unternehmen welchen Kommunikationskanal im Kundenservice derzeit eingesetzt haben.
Dabei wurden die 99 Unternehmen nach Kundenzahl in drei Kategorien – wenige Kunden,
mittelviele Kunden und viele Kunden – unterteilt. Die vorliegende Arbeit ist folgendermaßen
aufgebaut. Sie beginnt mit der Einleitung, in der das Forschungsgebiet und die Fragestellung
eingegrenzt werden, die Motivation der Forschung und die Zielsetzung und die Vorgehensweise
aufgeführt werden. Das zweite Kapitel beginnt mit den Kommunikationskanälen,
die in deutschen Unternehmen speziell im Kundenservicebereich verwendet werden. Im
Hauptteil des zweiten Kapitels ist die Analyse der grundlegenden Literatur zum Thema KI.
Außerdem geht es im letzten Teil des zweiten Kapitels darum wie ein Voicebot aufgebaut ist.
Zudem wird im letzten Teil ein Überblick über den Markt im Hinblick auf den Voicebot verschafft.
Anschließend folgt das dritte Kapitel, das den theoretischen Rahmen beinhaltet und
der Vorgehensweise zur Beantwortung der Forschungsfrage dient. Anschließend wird im vierten
Kapitel die Analyse anhand der fünf KPI durchgeführt. Zuletzt wird ein Indikator, der die
Stärke des Zusammenhangs zwischen den Kommunikationskanälen und der Kundenzahl aufzeigt,
dargelegt. Dabei wird das vierte Kapitel und das fünfte Kapitel mit einer Datengrundlage
eingeleitet, da die erhobenen Daten für die Durchführung der Analyse essenziell sind. Am
Ende des vierten Kapitels wurden die zentralen Ergebnisse der Analyse zusammengefasst. In
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Kapitel 5 geht es um die aufgestellte These, die anhand von einer eigenen empirischen Analyse
untermauert und überprüft wird. Dabei wird diese entweder verifiziert oder falsifiziert. Anschließend
wird der statistische Zusammenhang der beiden nominalen Variablen bestimmt.
Im Schlussteil dieser Arbeit wird die Forschungsfrage ein wiederholtes Mal aufgestellt, um alle
nennenswerten Informationen auf einem Blick darzustellen. Anschließend werden die wichtigsten
Ergebnisse aus der Arbeit vorgestellt und mittels dieser Ergebnisse wird die Forschungsfrage
beantwortet. Im abschließenden Teil der gesamten Arbeit wird eine kritische
Reflexion der Arbeit und der weitere Forschungsbedarf bestimmt
Ziel dieser Arbeit ist es, ein grundlegendes Verständnis eines elektrisch betriebenen Lenksystems zu schaffen und dessen zugehörige Anforderungen und Analysen seitens der funktionalen Sicherheit darzustellen. Beginnend mit der theoretischen Darstellung des Lenksystems und den Normen wird im praktischen Teil der Arbeit diese Theorie angewandt. Zudem werden Autonomiestufen und deren rechtliche Grundlage in Deutschland aufgeführt und diskutiert.
Hierbei wird auf die Norm für die funktionale Sicherheit, die ISO 26262 und auf die Norm für die Sicherheit der Funktion, die ISO 21448 eingegangen. Es wird erläutert, welchen Zweck die Anwendung der ISO 26262 hat und wie sie aufgrund der zunehmenden Komplexität in der Automobilbranche durch die ISO 21448 (SOTIF) ergänzt wird. Dazu wird herausgearbeitet, wann die ISO 26262 an ihre Grenzen stößt und wie unabdingbar die Anwendung von SOTIF wird.
Einhergehend mit der technologischen Entwicklung und der zunehmenden Komplexität treten nämlich vermehrt Aspekte auf, die mit der ISO 26262 allein nicht abgedeckt werden können. Sicherheitsaspekte nehmen zu und verändern sich mit neuen Komfort- und Assistenzsystemen kontinuierlich. Daher ist es auf-grund der sich ändernden Technologien und derer Komplexität unabdingbar, bestehende Ansätze zu verbessern und zusätzliche neue Methoden für die Sicherheit des Endproduktes zu entwickeln und neben den etablierten Methoden anzuwenden.
Welchen Einfluss dies auf ein modernes Lenksystem hat und wie in diesem Zusammenhang das Zusammenspiel der ISO 26262 und ISO 21448 mit klassischen Methoden wie der Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse (FMEA) betrachtet werden muss, wird in dieser Arbeit dargestellt. Automobilhersteller sind heute bereits in der Lage Fahrzeuge automatisiert in bestimmten Betriebsgrenzen und Bereichen fahren zu lassen. Doch was muss getan werden, um sämtliche Betriebsgrenzen aufzuheben und ein Fahrzeug „autonom“ zu gestalten? Regulatorien, Standards und Richtlinien sind bereits heute auf dem besten Weg dorthin, doch ist es in der Praxis tatsächlich realisierbar?
Aspekte der Datensammlung beim Einsatz von Convolutional Neural Network für das autonome Fahren
(2022)
Die vorliegende Bachelorarbeit thematisiert, ob ein Convolutional Neural Network für das autonome Fahren geeignet ist und wie der gesamte Datenprozess für das Convolutional Neural Network Modell aussehen könnte. Dazu wurden mehrere Forschungsfragen gestellt.
Um die Forschungsfragen zu beantworten, wurde eine quantitative Literaturarbeit mit aktuellen wissenschaftlichen Kenntnissen durchgeführt. Die Bachelorarbeit ist in der deutschen Sprache geschrieben, aus diesem Grund orientiert sich die Bachelorarbeit an die deutschsprachige Bevölkerung.
Die quantitative Literaturarbeit zeigte, dass die größten Herausforderungen für das Convolutional Neural Network Training in der Datenspeicherung und der Datenverarbeitung liegen. Ebenfalls zeigte die quantitative Literaturarbeit, dass das Convolutional Neural Network durch die qualifizierte Wahl von Methoden und Daten eine bessere Erfolgsquote als das menschliche Verhalten für das autonome Fahren nachweist.
Dies zeigt, dass der Einsatz von Convolutional Neural Network Modellen mit einem optimalen Datenprozess und der Dateninfrastruktur für das autonome Fahren empfehlens-wert sein kann.
Längsschnittuntersuchung des Konsumentenverhaltens im Online- Lebensmittelhandel in Deutschland
(2022)
Kurzfassung
Das Ziel in der vorliegenden Arbeit ist es zu untersuchen, inwiefern sich das
Konsumentenverhalten im Online-Lebensmittelhandel seit 2016 gewandelt
hat. Dazu wird folgende Forschungsfrage gestellt: Hat sich das Interesse
daran, Lebensmittel online zu bestellen, im Vergleich von 2016 zu 2022
verändert? Ferner soll zusätzlich untersucht werden, wie hoch das
Interesse der zu dieser Arbeit Befragten ist, Lebensmittel online zu
erwerben und ob es auch einen Zusammenhang zur Covid-19-Pandemie
gibt. Um diese Forschungsfragen zu untersuchen, wurde eine quantitative
Untersuchung durchgeführt. Es wurde unter anderem mit den hier
gewonnenen Daten eine Längsschnittuntersuchung durchgeführt, die zur
Grundlage die Daten aus einer Masterarbeit aus dem Jahr 2016 hat. Die
Ergebnisse dieser Untersuchung sind, dass das Interesse im Allgemeinen
gestiegen ist, Lebensmittel online zu bestellen und auch schon deutlich
mehr Menschen Erfahrungen mit den Dienstleistungen aus diesem Bereich
gesammelt haben.
Entwicklung von Lernszenarien im schulischen Kontext zur Teilhabe an Citizen Science Projekten
(2022)
Abstract
The following work deals with an approach to solve a frequently cited problem in Citizen Science, the lack of knowledge of citizens for effective participation. A frequently named solution is the targeted promotion of the participants to meet the demands of research. This is also the topic of this work.
The resulting trainings are to be integrated into the school context and are titled as learning scenarios, each of which deals with selected competencies. Thus, a collection of learning scenarios is created, to enable learners without previous experience to develop their own measuring stations and to work on their own research questions.
For this, purpose, a procedure model is used, which was further evaluated with this work, which represents the design phase of the Design Science Research process. The evaluation of a part of the learning scenarios was conducted together with 2 groups of learners and 5 individual teachers. The evaluation with learners consisted of a self-assessment and an evaluation of the learning scenarios. With the teachers, personal interviews took place.
The most important results are the created learning scenarios as well as the evaluation of them and the idea. Furthermore, the evaluation shows that learners can develop an interest in the content by doing it.
From the results, it can be concluded that both schools and science can benefit from the development of joint projects. The process model used was once again confirmed.
Mit dem wachsenden Konsum elektronischer Mobilgeräte steigen auch die Gefahrenpotenziale, welche aus den in ihnen enthaltenen Lithium-Ionen-Batterien resultieren. Ob bei der Sortierung von Batterien in Recyclinghöfen, oder bei Sicherheitskontrollen an Flughäfen: Die Nachfrage der autonomen Erkennung von Batterien in elektronischem Müll oder Gepäck der Passagiere steigt.
In der vorliegenden Bachelorarbeit wird deshalb der aktuelle Stand der Technik folgender Thematik dargelegt: Erkennung und Klassifizierung elektronischer Mobilgeräte sowie der darin enthaltenen Batterien auf X-Ray-Aufnahmen mittels Transfer Learning. Zunächst wird dabei auf die aktuellen Möglichkeiten im Bereich Machine Learning, sowie letzte Veröffentlichungen bzgl. ähnlicher Thematik eingegangen. Um den Stand der Technik zu verbessern, werden daraufhin mehrere Versuche mit dem aktuell präzisesten Machine-Learning-Modell zur Echtzeit-Objekterkennung „YOLOv5“ und einem umfassenden Datensatz namens „HiXray“ durchgeführt. Der Gebrauch vom Konzept Transfer Learning und dessen Effekt auf die Versuchsreihe wird im Laufe der Arbeit immer wieder angeschnitten. Die Ergebnisse des Experiments zeigen: Mit YOLOv5 ist zwar noch keine vollständig autonome Erkennung elektronischer Mobilgeräte und derer Batterien auf X-Ray-Aufnahmen möglich, jedoch konnte unter Nutzung von Transfer Learning der Stand der Technik verbessert werden. Weitere Forschung in diesem Bereich könnten diese aber bereits in naher Zukunft ermöglichen, wodurch Sicherheitsrisiken minimiert und diverse Prozesse an Sicherheitskontrollen oder Recyclinghöfen automatisiert werden könnten.
Schlagwörter: Objekterkennung, X-Ray, Mobilgeräte, Lithium-Ionen-Batterie, Transfer Learning, Recycling, Sicherheit, YOLOv5
Die folgende Bachelorarbeit analysiert und wertet die Messdaten eines Niederschlagsensors aus, der auf dem induktiven Wirbelstromprinzip aufbaut. Der Sensor wird an der Hochschule Ruhr West im Institut für Mess- und Sensortechnik entwickelt. Er soll nach erfolgreicher Konfiguration die Niederschlagsintensität und die Tropfengröße über die Resonanzfrequenz der Spule ausgeben können. Um dieses Ziel zu erreichen, gibt die Bachelorarbeit eine Einschätzung, inwieweit das System für eine Niederschlagserfassung geeignet ist und welche Verbesserungen vorgenommen werden können. Dazu wurden die Messdaten in einer Regenkammer der Firma Lambrecht meteo GmbH erfasst. Für die Versuche wurden zwei Flachspulen mit Resonanzfrequenzen von 1,7 MHz und 8 MHz nacheinander ausgewertet. Die resultierenden Messdaten werden sowohl im Zeit- als auch im Frequenzbereich auf Verhaltensmuster und Kennwerte untersucht. Aus den Ergebnissen geht hervor, dass der Sensor aufgrund von äußeren Einflüssen und inneren Verhaltensweisen keine signifikante Antwort auf den Niederschlag ausgibt, um die Niederschlagsintensität und die Tropfengröße zu ermitteln. Dennoch zeigt sich, dass die Resonanzfrequenz der Spulen gegensätzliche Reaktionen hervorruft. Die Spule mit der Resonanzfrequenz von 1,7 MHz reagiert deutlich unempfindlicher auf äußere Einflüsse wie parasitäre Kapazitäten. Allerdings werden nur Regentropfeneinschläge bei hohen Niederschlagsmengen deutlich erkannt. Die Spule mit der Resonanzfrequenz von 8 MHz hingegen zeigt ein empfindlicheres Verhalten auf äußere Einflüsse. Zur Optimierung des Niederschlagssensors, muss dieser konfiguriert werden, damit er äußeren Einflüssen robust entgegenwirkt und den Niederschlag sensibel genug detektiert. Zudem müssen Ausreißer, die in der Frequenzanalyse entdeckt wurden und von den inneren Verhaltensweisen stammen, entfernt werden.
Es konnte in dieser Arbeit festgestellt werden, das Relationship Marketing eher eine Akzentuierung
des traditionellen Marketing darstellt und aufgrund der Inkonsistenzen in den einzelnen Ansätzen
kein neues Marketing Paradigma darstellt. Wenn Relationship Marketing sich zu einem neuem
Marketing Paradigma entwickeln soll, dann muss vor allen Dingen die Erschaffung von Werten, der
Verlauf von Beziehungen und deren Entstehung im Vordergrund stehen. Um den evolutorischen
Weg des Relationship Marketing voranzutreiben und im Vertrauensmanagement Kundenbindungen
zu beschreiben, wurde eine im E-Commerce gültige Typologie erstellt, welche qualitative
Ausprägung der Kundenbindung durch die Antezedenz Variable Vertrauen beschreibt. Den Beleg
der Existenz einer solchen Typologie brachte das im Verlauf dieser Abschlussarbeit entwickelte
Messinstrumentes einer qualitativen Ausprägung mittels Vertrauen. In der folgenden Diskussion
konnte zudem gezeigt werden, dass die Typologie in die drei wichtigsten Denkrichtungen des
Relationship Marketing integriert werden kann und somit eine Methode zur Ermittlung qualitativer
Ausprägungen der Kundenbindung im jetzigen Verständnis von Relationship Marketing darstellt.
Vergleich von Logistischer Regression und Deep Learning bei der Vorhersage von Schlaganfällen
(2022)
Die Bachelorarbeit befasst sich mit dem Vergleich von Logistischer
Regression und Deep Learning bei der Vorhersage von Schlaganfällen
hinsichtlich der Frage, ob in einer binären Klassifikationsaufgabe die
komplexe und aufwändige Methode des Deep Learnings sich bei
Anwendung auf kleine tabellarische Datensätze bewährt oder ob
Logistische Regression als Basismodell des Maschinellen Lernens
effizienter ist. Methodisch werden folgende Schritte ausgeführt:
Beschreibung beider Modelle, Durchführung der Datenvorbereitung unter
Verwendung des „Stroke Prediction Dataset“ von Kaggle, Implementierung
beider Methoden mit dem gleichen angepassten Datensatz. Der
abschließende Vergleich benennt als Fazit die Unterschiede in den
Ergebnissen und Voraussetzungen für den sinnvollen Einsatz beider
Methoden. Eine Schlussfolgerung angesichts der geringen
Ergebnisunterschiede hinsichtlich der Prognosegenauigkeit der
Schlaganfallrisikos dürfte sein, dass Deep Learning, um ökonomisch
sinnvoll bei tabellarischen in kleineren Datensätzen eingesetzt zu werden, aktuell noch nicht genügend bessere Ergebnisse vorweist.
Mit dieser Arbeit sollen unterschiedliche Einflussfaktoren und deren Auswirkung auf die Zuverlassigkeit
der mechanischen und elektrischen Bauteile eines Bohrmoduls aufgezeigt und miteinander verglichen werden.
Dazu werden zwei Zuverlassigkeitsanalysen mit je zwei verschiedenen Szenarien durchgeführt und
ausgewertet.
Das Szenario basiert auf der von der National Aeronautics and Space Administration (NASA) geplanten
Mission die Mondoberfläche und ihre oberen Gesteinsschichten zu analysieren. Zur Bewältigung dieser
Aufgabe soll ein mobiler Roboter mit einem Bohrmodul ausgestattet werden, um an unterschiedlichen Orten
auf der Mondoberfläche Bodenproben zu analysieren. Es sollen die Bohrungen bis zu einem Meter Tiefe durchgeführt werden. Ziel der Mission soll sein, die Geologie des Mondes zu erforschen [1].
Dieses Szenario dient als Grundlage die Zuverlässigkeit des Bohrmoduls unter extremen Bedingungen
zu ermitteln. Dabei stellt sich die Frage danach, welchen Einfluss verschiedene Temperaturen und
weitere Faktoren auf die Zuverlässigkeit des Bohrmoduls haben.
Das Ziel dieser Arbeit ist die Durchfuhrung einer Zuverlässigkeitsanalyse eines Bohrmoduls unter Hinzunahme
zwei verschiedener Standards unterschiedlicher Herangehensweisen. Dabei gibt jeder Standard eine
andere Art der Durchführung vor. Dabei ist das NSWC-10 stark abhängig von den konstruktiven Eigenschaften,
der FIDES von den vorherrschenden Umweltgegebenheiten. Die Analysen der Zuverlässigkeit
des Bohrmoduls werden sowohl für ein Erdszenario als auch für ein Mondszenario mit ihren jeweiligen
unterschiedlichen Gegebenheiten durchgeführt. Während der Analysen werden weitere Einflussfaktoren in
den Berechnungen berücksichtigt, die in den Standards als solche nicht aufgeführt werden. Zu diesen zählen
unter anderen die Temperaturschwankung auf dem Mond und das dort vorherrschende Vakuum. Diese
finden Berücksichtigung, um die extremen Bedingungen des Mondszenarios besser repräsentieren zu können.
Letztlich werden die beiden Standards hinsichtlich ihrer Anwendbarkeit auf jene Szenarien bewertet,
die ermittelten Ausfallraten erläutert und die Einflussfaktoren miteinander verglichen.
Zur Ermittlung der Zuverlässigkeit des Moduls werden vorab die Szenarien definiert und die konstruktiven
Eigenschaften der Bauteile ermittelt. Anschliesend wird die erste Zuverlässigkeitsanalyse mit
Hilfe des NSWC-10 durchgeführt. Dazu werden die einzelnen Ausfallraten der Bauteile bestimmt und verglichen.
Neben den vorgegeben Einflussfaktoren werden, falls möglich, spezifische Gegebenheiten des
Szenarios auf dem Mond einbezogen und diskutiert. Die zweite Zuverlässigkeitsanalyse erfolgt auf der
Grundlage des FIDES. Vorab werden dazu die einzelnen Betriebszustände eines Tages definiert, welche
als Grundlage für die weiteren Berechnungen dienen. Es wird versucht, den Tagesablauf des Roboters so
präzise wie möglich zu simulieren. Anschliesend kann die Ausfallrate des Bohrmoduls in Abhängigkeit
der vom FIDES vorgegebenen Einflussfaktoren ermittelt werden. Letztlich werden die ermittelten Werte
6 1 Einleitung
der beiden Standards miteinander verglichen, sowie mögliche Grenzen und Problematiken der Standards
aufgezeigt.
In recent years, the healthcare industry has increasingly relied on modern technologies.
Conventional methods are supported by Big Data methods or are being
investigated in the research. Has Big Data become more relevant in medicine in recent years? What does the future look like? In which medical subject area is Big Data being applied? These questions will be clarified during the thesis. In the first part, the usage of Big Data in medicine is shown and then, by using a bibliometric analysis, the importance and development of Big Data in medicine is presented.
Afterwards, there is a discussion of the results followed with a summary and the future perspective. This thesis gives an overview about the currently technological possibilities and the potentials of Big Data in healthcare and medicine.
Gegenstand der hier vorgestellten Arbeit ist die Optimierung der Soft- und Hardware eines induktiven Niederschlagssensors im Rahmen des Verbundforschungsprojektes KIWaSuS (KI-basiertes Warnsystem vor Starkregen und urbanen Sturzfluten). Auf Grundlage von Testergebnissen in einem Testlabor für Niederschläge ergeben sich Optimierungsansätze zur softwareseitigen Behebung von fehlerhaften Daten, eine hardwareseitige Steigerung der Qualität und der Empfindlichkeit des verwendeten induktiven Wirbelstromsensors und der Verbesserung des Wasserablaufes auf der Oberfläche des Sensorgehäuses. Zur Durchführung der Optimierung wurde empirisch das Ausführen des zugrunde liegenden Programmes auf mögliche Konflikte analysiert und angepasst, die Hardware des Sensors modifiziert und auf seine Empfindlichkeit überprüft sowie die Neigung und das Abdichtungskonzept des Gehäuses verändert und bewertet. Die Ergebnisse zeigen, dass kapazitive Anpassungen der Spule zu einer starken Stabilität des Sensors führen und eine hohe Resonanzfrequenz eine Steigerung der Empfindlichkeit hervorruft. Zusätzlich verhindert die Ausführung des Programmes auf zwei getrennten Mikrocontrollern das Auftreten fälschlicher Daten. Anpassungen des Sensorgehäuses durch die Erhöhung der Neigung und die Verwendung eines randlosen Abdichtungskonzeptes führen zu einem höheren Abfluss, aber zu keiner Eliminierung der Frequenzänderung aufgrund der Masse des aufliegenden Wassers. Die Ergebnisse zeigen, dass vor allem die Anpassungen der Software und der Spulenkonfiguration die Stabilität und Empfindlichkeit des Messsystems steigert.
Der Stahlbau und Bauteile aus Stahl sind in der heutigen Welt unentbehrlich. Neben
der Verwendung von Stahl und Stahlträgern im Brückenbau, werden zum Beispiel
Stahlträger, in unterschiedlichen Formen und Variationen für die Bereiche Beton-,
Anlagen-, Industrie-, aber auch Maschinenbau verwendet.
Die Verbindung dieser Erzeugnisse aus Stahl, die in verschiedenen Profilen vorlie-
gen, wird unter Einsatz diverser Möglichkeiten realisiert. Dabei wird in der DIN 8580
zwischen folgenden Verbindungsmöglichkeiten unterschieden:
▪ unlösbare Verbindungen, wie z.B. Schweißverbindungen,
▪ lösbare Verbindungen, wie z.B. Schraubverbindungen,
▪ bedingt lösbare Verbindungen, wie z.B. Nietverbindungen.[1]
Im Stahlbau werden Verbindungen hauptsächlich geschweißt, wobei hier zwischen
Schweißen in der Vorfertigung und Schweißen auf der Baustelle bzw. der Montage
unterschieden wird. In der Regel werden die Bauteile, bevor diese auf die Baustelle
gelangen, in der Vorfertigung oder der Werkstatt hergestellt. Während der Montage
wiederum werden in der Regel die gering beanspruchten Verbindungen, oder wenn
Baustellennähte unvermeidbar sind [2], geschweißt.
Gemäß der DIN 1910-100 [3] wird das Schweißen bei dem zwei oder mehr Teile
unter Anwendung von Wärme und/oder Druck sowie mit oder ohne Schweißzusatz
miteinander verbunden werden als Fügeprozess definiert.
Durch den schweißtechnisch bedingten Wärmeeinfluss auf den Werkstoff, entstehen Imperfektionen. Diese Imperfektionen beschreiben unerwünschte Abweichun-
gen der Bauteile und werden unterschieden zwischen [4]:
▪ geometrische Imperfektionen
▪ strukturelle Imperfektionen
▪ geometrische Ersatzimperfektionen
Im Prozess der Nachweisführung von stabilitätsgefährdeten Bauteilen sind diese
Imperfektionen zwingend zu berücksichtigen, da diese einen maßgebenden Einflussfaktor auf das Tragverhalten von Bauteilen darstellen können.
Im Rahmen dieser Studienarbeit sollen Kleinteilversuche an längsausgesteiften
Beulfeldern durchgeführt werden. Der Fokus dieser Arbeit liegt hierbei auf der Her-
stellung der geschweißten Plattenbauteile und der Messung der entstehenden geometrischen Imperfektionen.
In dieser Arbeit wird die Thematik Datenvisualisierung von Wissensgraphen behandelt. Durch den massiven Datenbestand in der heutigen Zeit und der immer stärker werdenden Digitalisierung ist die Notwendigkeit gestiegen, aus Daten effizient Wissen generieren zu können. Folglich wurde repräsentativ eine Graphbibliothek ausgewählt, um die Daten zu visualisieren. Umgesetzt wurde die Programmierung durch ein JavaScript Framework. Die Daten einer Wissensdatenbank wurden vom Betreuer bereitgestellt. Das übergeordnete Ziel der Arbeit ist eine verbesserte Darstellung von Wissensdaten in Form eines Wissensgraphen. Sinn und Zweck dahinter ist es, Beziehungen zwischen Daten verbessert erkennen zu können und gleichzeitig Informationen zu gewinnen, die auf den ersten Blick nicht sofort erkennbar sind.
Im Rahmen dieser Bachelorarbeit werden Dehnungsmessstreifen (DMS)
mittels Faktor kalibriert, da die DMS unterschiedlich positioniert sind. Auf
Grund der manuellen Applikation stellen die DMS unterschiedliche Dehnungen
dar, dies soll mit Hilfe einer Kalibrierung der DMS verhindert werden. Damit
die DMS kalibriert werden können, werden die DMS in einer Viertelbrücke
gemessen und anschließend mit Hilfe einer Messkarte in Matlab eingelesen.
Im Matlab werden die Daten anschließend weiterverarbeitet, so dass jeder
DMS seinen eigenen Faktor bekommt. Anschließend werden die DMS in eine
Vollbrücke und Zweiviertelbrücke verrechnet, damit die reine Biegedehnung
sowie reine Zugdehnung berechnet werden kann.
1. Einleitung
1.1 Hintergrund
„Der Klimawandel und der Umgang mit dessen Folgen ist eine der zentralen Herausforderungen der Menschheit im 21. Jahrhundert“ (S.Weller et al., 2016).
Seit Beginn der Industrialisierung kommt es zu einem starken Anstieg der Treibhauskonzentration in der Atmosphäre, welcher durch die erhöhte Nutzung fossiler Brennstoffe, die Ausweitung der industriellen Produktion sowie der Viehzucht und die damit einhergehende Abholzung
vieler Wälder geschuldet ist (Umweltbundesamt, 2021). Durch den Klimawandel kommt es neben der Zunahme von Hitzewellen und Trockenphasen ebenfalls zu einem Anstieg von extremen Starkregenereignissen, bei denen intensive Niederschläge in kürzester Zeit auftreten. Der Grund für die Zunahme an Starkregenereignissen ist die globale Erwärmung, da diese eine stärkere Verdunstung und einen höheren Feuchtigkeitsgehalt in der Luft bewirkt. Seit Beginn der
flächendeckenden Wetteraufzeichnungen im Jahre 1881 ist ein stetiger Anstieg der Temperatur zu verzeichnen. Im Vergleich zum Zeitraum 1881-1920 war die vergangene Dekade (2011-2020) 2 Grad Celsius wärmer (Kasper et al. September, 2021). Während Dürren als Konsequenz von längeren Trockenzeiten zu erwarten sind, kommt es durch die Starkniederschläge und einhergehende Überlastung der Kanalnetzte häufiger und intensiver zu flussbedingten
Überschwemmungen und Sturzfluten (Brasseur et al., 2016). Charakteristisch für Sturzfluten ist das Auftreten in urbanen und gebirgigen Gebieten, sowie kurze Vorlaufzeit und hohe Fließgeschwindigkeiten. Auf Grund der kurzen Vorlaufzeit ist es problematisch die Bevölkerung rechtzeitig vor den Gefahren zu warnen und präventive Maßnahmen einzuleiten (Brasseur et
al. 2016, 97–98). Es ist notwendig realitätsnahe und kurzfristige Niederschlags- und Überflutungsvorhersagen treffen zu können. Dies ermöglicht es, die Bevölkerung rechtzeitig vor drohenden Gefahren durch Sturzfluten oder Überschwemmungen zu warnen und zu schützen.
Durch die immer weiter voranschreitende Digitalisierung sind, nicht nur Nutzer:innen
sozialer Medien, kaum noch Grenzen gesetzt. Hier stehen erhebliche Nutzungspotenziale
digitaler Technologien, nahezu unerforschten Auswirkungen, auf die Anwender:innen,
gegenüber (Netzwerk Stiftungen und Bildung, 2021).
Die Zahlen der Social Media Nutzer:innen steigen. Derweil verzeichnet sich, unter den
beliebtesten Social Media Plattformen, zu meist in der jüngeren Altersgruppe, der Großteil
der Anwender:innen (ARD & ZDF, zitiert nach de.statista.com, 2021). Während die
Methoden der Designer:innen immer weiter ausgereift werden und sich dabei neuester
Erkenntnisse der Psychologie und Verhaltensforschung bedienen. So wird unter dem
Begriff Dark Patterns beschrieben, dass sich Designer:innen Wissen über menschliches
Verhalten und die Wünsche der Anwender:innen zu Nutze machen, um dezeptive Funktionalitäten
zu implementieren, die nicht im Interesse der Anwender:innen liegen (Gray,
Kou, Battles, Hoggatt & Toombs, 2018).
In den Bildungsbereichen fehlt es jedoch bisher, vor Allem in Bezug auf Selbstbestimmung
im digitalen Anwendungskontext, an Konzepten zur Auseinandersetzung mit den
Auswirkungen von Dark Patterns auf die persönliche bzw. selbstbestimmte Nutzung.
In diesem Zusammenhang ist das Ziel der vorliegenden Arbeit die Erarbeitung eines
Workshop Konzepts, zur problemorientierten Diskussion von Dark Patterns, unter adoleszenten
Anwender:innen und deren Förderung im selbstbestimmten Umgang mit Social
Media.
Zudem folgt in diesem Rahmen eine qualitative Erhebung, um zu erfassen, ob die Teilnehmer:
innen fähig sind sich mit der Thematik Dark Patterns auseinanderzusetzen und
in der Lage sind Lösungsansätze zu entwickeln, um den Auswirkungen von Dark Patterns
entgegenzuwirken und die eigene selbstbestimmte Social Media Nutzung zu fördern.
Stichworte des Autors:
Dark Patterns, Social Media, digitale Selbsbestimmung, Workshop Konzept, Qualitative
Erhebung
Die Corona-Pandemie veränderte auch nach der zweijährigen Dauer viele Aspekte des alttäglichen Lebens. Hand in Hand mit gesellschaftlichen Einschränkungen, die in der Allgemeinheit für Unmut sorgte und die Wirtschaft erschütterte, stellt sie auch einen Meilenstein in der Sammlung und Auswertung medizinischer Daten weltweit dar. Die umfassende Dokumentation und Bekanntgabe täglicher Daten wie Infektionszahlen, Hospitalisierungs- und Sterberate durch weltbekannte Organisationen wie das Robert-Koch-Institut oder die World Health Organisation bieten eine noch nie gebotene Forschungsgrundlage. So riefen diverse Organisationen und Regierungen dazu auf, diese Datenmenge zu nutzen, um Zusammenhänge zu erschließen, die dabei helfen können, diese Pandemie und auch zukünftige Notstände schneller und effizienter bewältigen zu können.
Zu diesem Zweck bietet sich eine Untersuchung und Auswertung mit Hilfe von maschinellem Lernen an. So können Klassifikationsmodelle verwendetet werden, um zuverlässige Diagnosen zu stellen und Clustering Algorithmen, um neue Zusammenhänge aus den Daten zu erschließen. Allerdings bleibt ein Problem bei der Nutzung von maschinellem Lernen: Die Modelle müssen nicht nur funktionieren und akkurate Vorhersagen treffen, sondern allen voran, verständlich und erklärbar sein. Denn gerade im Gesundheitswesen ist es von höchster Wichtigkeit, die Ergebnisse und Diagnosen auch belegen zu können, denn dies schafft Vertrauen in die Technik.
In the course of this thesis, an overview will be given on which way developers can guide
users into acting environmentally friendly without the users realizing they are being
nudged. In the last couple of years, our private and work-life have been more and more
shifted away from reality into a digital context. Since the start of the Covid – 19 pandemic
in 2019, even more aspects of everyday life have been shifted to an online context, one
of them being groceries shopping. Even though online groceries shopping is not yet
common in Germany, there is a trend toward the online purchase of groceries visible.
This can be seen as a possibility to tackle another challenge the world is facing, the
climate crisis. One reason for the climate crisis is mindless consumption and purchasing
of too much food. This paper aims to combine the need for more aware consumption
with the newly rising trend of online supermarkets. Furthermore, a supermarket will be
provided to show if the implementation of environmentally–friendly nudges is technically
possible. To eventually prove the effectiveness of a nudge, it needs to be tested.
Keywords: Nudging, Environment, Online supermarkets
Die Nutzung von Robotern hat stark zugenommen und die Wirkung auf Menschen grundlegend
verändert. Roboter wurden in unsere Gesellschaft eingeführt, jedoch berichten Studien darüber,
dass ihre soziale Rolle immer noch unklar ist (Bartneck & Hu, 2008).
Es gibt es immer mehr Filme, die das Bild von Robotern prägen, zudem gibt es immer mehr
Roboter, die in verschiedenen Kontexten eingesetzt werden, zum Beispiel die Robbe Paro, die Patient:innen in Altenheimen hilft (Schneider, 2021). Auch in Einkaufszentren können Roboter
eingesetzt werden. Hierbei konnte eine Studie in Japan in einer Shopping-Mall zeigen, dass Menschen einen Roboter missbrauchen, vor allem wenn sie sich unbeobachtet fühlen (Nomura et al., 2014). Durch die zunehmende Präsenz von Robotern geriet dieses Phänomen des Robot-
Abuse zunehmend in den wissenschaftlichen Fokus.
Thematisch lässt sich der Gegenstand dieser Abschlussarbeit in ebendiesen Bereich von Robot-
Abuse einordnen, denn sie bezieht sich explizit auf das Empathieverhalten der
Teilnehmer:innen der in dieser Arbeit durchgeführten Studie während eines beobachteten
Robotermissbrauchs. Dabei wird zusätzlich betrachtet, wie sich der Grad der
Anthropomorphisierung auswirkt und wie er wahrgenommen wird. Zudem werden die
unterschiedlichen Wahrnehmungen der Geschlechter betrachtet. Vor diesem Hintergrund soll folgende Forschungsfrage beantwortet werden: Gibt es einen Unterschied im Empathieempfinden in Bezug auf das Geschlecht? Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es dabei,
die Unterschiede im Empathieverhalten bei Robotern mit verschiedenen Graden der
Anthropomorphisierung während eines nonverbalen Robotermissbrauchs zu untersuchen und
einen Überblick über die vorhandene Literatur zu schaffen.
Dafür wird eine Onlinestudie mit einem 2x3-Between-Subjects-Design durchgeführt. In der
Studie werden drei Roboter verwendet: NAO, MiRo-E und der Staubsaugroboter Kobold. Die Teilnehmer:innen sehen eines von drei selbst erstellten Videos, in denen der jeweilige Roboter
getreten wird. Zudem wurde eine Literaturrecherche zu den Themen Anthropomorphismus,
Robot-Abuse, Geschlechterunterschiede und Empathie durchgeführt, um die theoretische Herleitung zu erläutern und aufzuarbeiten.
In dieser Bachelorarbeit werden dafür zunächst die relevanten theoretischen Grundlagen
betrachtet. Diesbezüglich werden in Kapitel 2 die Begriffe Anthropomorphismus, Robot-Abuse,
Geschlechterunterschiede und Empathie erläutert. Anschließend werden die Ergebnisse ausführlich aufgezeigt und diskutiert. Zum Schluss wird in einem Fazit die Eingrenzung dieser
Studie und ein Ausblick auf eine weitere Studie aufgezeigt.
Vor dem Hintergrund der Energieknappheit, des Preisanstiegs und aus Gründen des
Umweltschutzes ist die Energieeffizienz zu einem allgemeinen Anliegen geworden. Ein erheblicher Teil des Energieverbrauchs in den Fertigungsverfahren entfällt auf
Materialabtragungsverfahren. Im Mittelpunkt dieser Arbeit stehen verschiedene Maßnahmen zur Verbesserung der Energieeffizienz von Werkzeugmaschinen, darunter die Optimierung der Hauptaggregate der Maschine, wie z. B. Antriebssysteme und der Nebenaggregate, wie z. B. die Kühlungssysteme und Kühlschmierstoffsysteme, die
Optimierung der Parameter zur Minimierung des Energieverbrauchs mithilfe der Response-Surface-Methode sowie der Leichtbau von Werkzeugmaschinen.
Das Ziel der Arbeit ist die Weiterentwicklung der bestehenden Webapplikation WirHelfen. Basierend auf dem aktuellen Konzept wird eine mobile Applikation in Form einer Nachbarschaftshilfe erstellt. Das Ziel der Bachelorarbeit ist es ein Konzept so wie
ein Grobentwurf einer mobilen Applikation zu schaffen.
Die bestehende Webapplikation WirHelfen wurde erstmals 2021 veröffentlicht. Als ehrenamtlicher Mitarbeiter und Mitglied der gemeinnützigen Organisation WirHelfen, war ich verantwortlich für die erste Konzeptionierung der aktuellen Webapplikation.
Sowohl bei der Konzeption als auch bei der Entwicklung und Umsetzung war ich beteiligt.
Für die Bachelorarbeit wurde eine eigene Architektur entwickelt, um den neuen Anforderungen gerecht zu werden.
Die mobile Applikation wurde anhand der klassischen sechs Schritten der Softwarearchitektur umgesetzt.
Mit der gemeinnützigen Organisationen WirHelfen wurden zu Anfang die
Anforderungen an die mobile Applikation festgelegt.
Während der Konzept- und Designphase wurden zwei Tests Sessions an den Prototypen durchgeführt. Der erste Test ist eine heuristische Evaluation und wurde zusammen mit Expert*innen durchgeführt. Der zweite Test war ein Usability-Test und wurde mit
Nutzer*innen durchgeführt. Anhand des Expertentestes wurde der Prototyp verbessert und die Mobile Applikation umgesetzt. Weitere Verbesserungen an der mobilen Applikation wurden nach dem Usability-Test durchgeführt.
Die bestehende mobile Applikation wird in Zukunft auf dem Android Marktplatz sowie dem Apple Store zur Verfügung stehen.
Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Klarstellung, ob Marketing im E-Sport ein gutes Konzept darstellt und die abschließende Erstellung eines Handlungskataloges, die es Unternehmen, die im E-Sport Marketing betreiben möchten, ermöglicht dieses zu planen
und strategisch umzusetzen. Hierfür wird zunächst eine SWOT-Analyse erstellt, die einen systematischen Überblick über die gegenwärtige Marktsituation im E-Sport verschaffen soll. Anschließend erfolgt eine quantitative Studie in Form einer Umfrage, die die Demografie, das Verhalten und die Interessen der Zuschauer/innen im E-Sport aufdecken soll, sodass relevante Inhalte für den Handlungskatalog erkannt und sortiert werden können. Die SWOT-Analyse deckt dabei auf, dass der E-Sport-Markt einen hochtechnologischen Sektor mitsamt einer großen Auswahl an Werbeplattformen darstellt, die gewinnbringend eingesetzt werden können. Die empirische Forschung zeigt, dass Zuschauer/innen im E-Sport nicht nur Werbeinhalte aller Unternehmen akzeptieren, sondern diese auch verstärkt wahrnehmen, da ein hohes Interesse besteht,
den E-Sport über verschiedene Wege zu verfolgen.
Die Digitalisierung des deutschen Gesundheitswesens ist im direkten Vergleich zu anderen Branchen und Gesundheitswesen deutlich im Rückstand. Ursachen für diesen Rückstand sollten identifiziert werden, um aus den gefundenen Faktoren Handlungsempfehlungen zu entwickeln, die dabei helfen sollen künftige Digitalisierungsprojekte effizienter zu gestalten. Zur Identifizierung wurde zunächst eine unstrukturierte Literaturrecherche durchgeführt, gefolgt von Experteninterviews, die den eigentlichen Kern der Arbeit darstellen. Die ausgewählten Probanden stellen Beteiligten des Projektes elektronische Arbeitsunfähigkeitsbescheinigung dar, dessen Projektverlauf evaluiert wurde, um aus den Herausforderungen zu lernen.
Efficient and reliable onsite inspection methods are gaining importance as the construc-tion of PV power plants is expanding. For large PV installations, time- and cost-efficient failure detection is essential for optimized operation and maintenance. For this purpose, various optical methods as Infrared thermography (IR), Electroluminescence (EL), Pho-toluminescence (PL) and Ultraviolet Fluorescence (UVF) are employed and under con-stant development. For each method, the camera, and eventually the light source, can be handheld, or mounted on a drone, also called unmanned aircraft vehicle (UAV), to achieve higher throughputs.
IR is the most widely used optical onsite PV inspection method, as many defects can be detected by the thermal radiation (heating) of the defect component. EL and PL reveal further information on the electrical behaviour of the Si-waver. They are also widely used and take the role of a complement to IR, showing electrically active/inactive areas of the semiconductor. On the other hand, UVF focuses on the degradation of the polymeric encapsulant of the Si-cell, most commonly consisting of EVA (ethylene-vinyl acetate). The degradation of the encapsulant can lead to its discoloration, also called yellow-ing/browning, which decreases the transmittance of visual light. UVF patterns can show this yellowing as well as humidity and oxygen entrances, which can lead to effects of corrosion. Both mechanisms (discoloration and corrosion) decrease the performance of the PV cell. The discoloration cannot be directly observed on IR or EL images, as the encapsulant is neither a heat source nor electroconductive. Using IR imagery, severe discoloration might be observed indirectly, as the reduced optical transmittance leads to changes in heat transfer mechanisms concerning the cell and the encapsulant.
Similarly, as long as corrosion does not lead to inactive cell areas or heating, it most likely will not be spotted using EL, PL or IR. So, UVF can fill the niche of inspecting the state of the encapsulant and detecting its defects due to climate impacts in early stages.
While a high number of studies on IR, EL, PL and some on UVF were performed in Europe and the USA, there are not yet many studies about the application of these tech-niques in South America (i.e., in Brazil). UVF mainly depends on climate factors (irradi-ation, temperature, humidity) and the operation time/”age” of the module. The UVF im-agery method has not yet been tested in climate and system conditions of Brazil. Fur-thermore, systems in Brazil are more recently installed. All this can affect differences in the results of UVF imagery applied in Europe, the USA and Brazil.
The present work focuses on the application of UVF imaging on PV power plants in Bra-zil, the creation of an experimental setup and the proposal of proceedings for the data analysis of the acquired images. The aim is to propose a method that is suitable for large-scale inspection.
Energieeinsparung und Ressourcenschonung werden gerade vor dem Hintergrund der aktuellen politischen, wirtschaftlichen und klimakritischen Situation auch global betrachtet immer wichtiger. In diesem Zusammenhang bietet besonders der Bestandsgebäudebereich ein großes Einsparpotential. Neben der Reduzierung der Heizwärmeverluste
durch eine gute thermische Gebäudehülle und effizienter Anlagentechnik, kann auch durch Einregulierung der Heizungsanlage durch einen hydraulischen Abgleich einiges an Wärmeenergie eingespart werden. Durch eine raumweise Heizlastberechnung aus der sich exakt die zur Raumerwärmung erforderlichen Durchflussmengen ermitteln lassen, können durch geeignete Thermostate in Kombination mit geregelter Hocheffizienzpumpentechnik die erforderlichen Wärmemengen optimiert und dadurch Wärmeverluste reduziert werden.
Das Vorgehen bei der Durchführung eines hydraulischen Abgleichs soll anhand einer geeigneten Lernsituation mittels eines Schulungsstandes (Wilo-Brain-Box) den Studierenden praktisch nahegebracht werden.
Die vorliegende Arbeit untersucht die Eigenschaft Authentizität auf der Video-Plattform TikTok als möglichen Erfolgsfaktor zur Steigerung der Markenbekanntheit. Sie beantwortet drei Forschungsfragen, welche zunächst mithilfe einer Sekundärforschung untersucht werden. Dabei wird der Begriff Markenauthentizität in Bezug auf TikTok erörtert und die Grundlagen des Social Media Marketings erforscht. Die erarbeiteten Erkenntnisse und Methoden bilden die Grundlage für die Formulierung von vier Hypothesen.
Zur Überprüfung der Hypothesen folgt im Anschluss eine empirische Forschung in Form einer Online-Umfrage, bei welchem das Unternehmen Abihome GmbH als Fallbeispiel dient. Das Unternehmen eignet sich aufgrund seiner noch ausbaufähigen Präsenz auf der Plattform TikTok für dieses Vorhaben. Die gewonnenen Daten der empirischen Studie werden mit denen der Sekundärforschung kombiniert und ausgewertet, um Handlungsempfehlungen für Unternehmen abzuleiten, welche ihre Brand Awareness mithilfe eines authentischen Auftrittes auf TikTok optimieren wollen.
Die fortgeschrittene Entwicklung von AR, VR und MR ermöglichen ein
breites Anwendungsspektrum der Technologie. Das Ziel der vorliegenden
Bachelorarbeit ist es herauszufinden ob der Einsatz von AR, VR und MR
Potenzial in der innerbetrieblichen Weiterbildung in nicht produzierenden Branchen hat. Dazu wurden folgenden Forschungsfragen aufgestellt: Wird AR, VR oder MR bereits in nicht technischen Bereichen für die innerbetriebliche Weiterbildung angewendet? Welche Anforderungen müssen erfüllt sein, um MR in der innerbetrieblichen Weiterbildung einzusetzen? Unterscheiden sich die Meinungen hinsichtlich des Potenzials von MR in der innerbetrieblichen Weiterbildung von Führungskräften zu nicht Führungskräften?
Um die Forschungsfragen zu beantworten, wurde eine Literaturrecherche
und eine quantitative Befragung durchgeführt. AR, VR und MR in der
innerbetrieblichen Weiterbildung in nicht produzierenden Branchen sind
bereits Bestandteil in unterschiedlichen Studien. Die Literaturrecherche und die Befragung ergaben zudem, dass die Technologie bereits in unterschiedlichen nicht produzierenden Branchen angewendet wird.
Ziel der hier vorgestellten Arbeit ist es, Handlungsempfehlungen für einen forcierten Photovoltaik-Ausbau zu nennen. Dazu wird die folgende Forschungsfrage gestellt: Welche Handlungen sind notwendig, um das PV-Ziel der Bundesregierung - 215 GW installierte PV Leistung bis zum Jahr 2030 - zu erreichen? Um die Frage zu beantworten, wird auf die aktuelle gesetzliche Grundlage eingegangen und Rahmenbedingungen identifiziert, die dem Photovoltaik-Ausbau entgegenstehen und entsprechende Handlungsempfehlungen genannt. Das Osterpaket steht hierbei im Vordergrund, da dieses die gesetzliche Grundlage für das Erneuerbare-Energien-Gesetz 2023 bilden soll. Auch wird vor dem Hintergrund des Ukraine-Krieges und der damit angespannten Lage der Energieversorgung auf das Thema Bezug genommen. Zur Bearbeitung des Themas wird speziell auf Photovoltaik-Dachanlagen, Freiflächenanlagen und Anlagen, die nicht über das Erneuerbare-Energien-Gesetz gefördert werden, eingegangen. Es zeigt sich, dass am Osterpaket noch Handlungsempfehlung besteht, weshalb am Ende spezifische Änderungs-vorschläge für Paragraphen genannt werden.
Gegenstand der hier vorgestellten Arbeit ist die Umsetzung und die Analyse des Vorgehens
einer gezielten Steigerung der Photovoltaik-Quote in ausgewählten Stadtteilen
in Deutschland mit dem Ziel, die von der Bundesregierung angeordneten Klimaziele
sowie die Treibhausneutralität bis zum Jahr 2045 zu erreichen. Die hier vorliegende
Arbeit unfasst sowohl die Vorbereitung für die Umsetzung ausgewählter Kommunikationsstrategien
als auch durchgeführte Beratungen sowie Interviews. Auf diese Weise
wird die in der Ausarbeitung vorgestellte theoretische Vielfalt der Umweltpsychologie
und der theoretische Hintergrund praktisch angewendet und die Verhaltensweisen der
befragten Bürgerinnen und Bürger analysiert und ausgewertet. Darauf aufbauend wird
der gegenwärtige Wissensstand bezüglich der Photovoltaik und die Signifikanz des
Umweltschutzes transparent. Es ist auffällig, das der Begriff „Photovoltaik“ noch nicht
im Volksmund angekommen ist und somit Aufklärungsbedarf herrscht. Durch eine Analyse
und Bewertung der üblichen Verhaltens- sowie Vermeidungsmuster von Bürger*innen bezüglich einer alternativen Stromversorgung, kann eine zielorientiertere sowie Verhaltensangepasste Strategie entwickelt werden. Sowohl die des Einflusses des eigenen Handelns auf die Umwelt als auch die Art der Umweltwahrnehmung werden
unterschätzt. Die Nachfrage nach Photovoltaik steigt vor dem Hintergrund der
Energiekrise in Verbindung mit der erfolgreichen Beratungsstrategie rasant.
Motivation beschreibt das Bestreben nach Wirksamkeit und der Organisation seine Ziele zu erreichen oder sich von diesen zurückzuziehen (vgl. 3.1). Das Ziel des Arbeitenden im Einzelhandel ist es, Geld zu verdienen (vgl. 5.3.3). Das Geld wird benötigt, um andere Motive zu befriedigen (vgl. 3.2.3 und 3.2.4). Das Ziel ist es also, die unterschiedlichen Mangelempfinden mithilfe des Geldes zu befriedigen. Das Motiv erklärt dabei die Beweggründe menschlichen Handelns, um seine Ziele zu erreichen. Diese sind anhand von sichtbaren Handlungen erkennbar, lassen allerdings nicht so leicht auf die Handlungsabsicht schließen (vgl. 3.2 und 3.5). Auch externe Anreize sind in der Lage, ein Mangelempfinden auszulösen (vgl. 3.4). Dies ist anhand der Umfrageauswertung aus Kapitel 5.3.10 erkennbar, in der die Befragten allein durch das Wissen, dass ihre Arbeitskollegen
mehr verdienen, ihr Gehalt als gering empfinden. Ein Mangel führt nicht zwangsläufig zu einer sofortigen Handlung, stößt aber zumindest einen Denkprozess an, in dem die Situation mit den Handlungsoptionen verglichen wird, um dieses Mangelempfinden zu beheben (vgl. 3.2.6 und 4.3).
So far, electronic data interchange (EDI) has been primarily used by large companies. They increasingly pressure their business partners to participate in or connect to their EDI infrastructure. Companies, which do not use EDI so far, face the challenge of imple-mentation. Questions, such as the choice of the right EDI approach and the right EDI standard, have to be answered. In addition, there are often high investment costs. Small- and medium-sized enterprises (SMEs) are particularly affected due to their limited re-sources and financial means in comparison to those of large enterprises. Based on a structured literature research, information on the state of the art as well as research was consolidated and the opportunities and risks of EDI for small and medium-sized enter-prises were examined. The results show that EDI offers a variety of opportunities ranging from process optimization to competitive advantages, but that these also depend on the degree of integration. The understanding of the own benefits as well as the support of the management plays an important role for the successful adoption, implementation and integration of EDI.
Keywords: EDI, interorganizational systems, SME, system integration, data interchange
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Ausarbeitung einer Handlungsempfehlung zur Implementierung von Business Intelligence (BI) Software. ,,BITools sind Werkzeuge, die Auswertungsverfahren von internen und externen Unternehmensdaten, sowie quantitative Verfahren für Planungs-, Entscheidungs- und Controllingzwecke softwaremäßig für Manager bereitstellen, um Geschäftslagen, -entwicklungen und -prozesse im Unternehmen zu analysieren.“1 Zu Beginn wird ein grundlegendes Verständnis der Materie aus dem aktuellen Stand der Wissenschaft definiert. Anschließend wird eine vom Autor umgesetzte Implementierung retrospektiv bewertet. Auf Grundlage dieser Bewertung, den gesammelten Erfahrungen des Autors und der Theorie findet eine gezielte Handlungsempfehlung zur Implementierung von BI statt. Die Anfänge von Auswertungsverfahren begann in den 60er Jahren. Lenz berichtet in seinem Buch Business Intelligence von persönlichen Erfahrungen wie Daten 1964 ausgewertet wurden. Hierbei wurde durch Tabellierungen seitenlange Papierbahnen gedruckt. Papierstapel von guten 25cm Höhe wurden händisch komprimiert und dem Vorgesetzten zur Verfügung gestellt. Bis in die 90er Jahre war dies kein unübliches Vorgehen in der deutschen Wirtschaft.2 Damals wurden erste Computeranwendungen entwickelt, mit der Funktion, eine Entscheidung zu stützen. Im Jahr 1980 wurde festgestellt, dass hierfür das Wasserfallmodell als Vorgehensweise zu statisch ist, um auf die wechselnden Anforderungen an Auswertungssystemen zu reagieren. Somit wurde damals auf agiles Vorgehen und Design wie beispielsweise Scrum3 gesetzt. Ende der 80er wurden die ersten Dashboards, Scorecards und OLAP als Werkzeuge eingesetzt. Im Jahr 1990 wurden die ersten BI-Infrastrukturen entwickelt. Diese wurden bis 2006 für einzelne Abteilungen und nicht abteilungsübergreifend eingesetzt.
Akzeptanz und Vertrauen bilden zwei wichtige Aspekte, die den Einsatz eines Kategorisierungsmodells des maschinellen Lernens im Unternehmenskontext sowohl unterstützen als auch verhindern können. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Frage, wie und ob die Akzeptanz und darüber hinaus auch die Erklärbarkeit von Kategorisierungsmodellen erreicht werden können. Durch die Erklärbarkeit erlangt der Nutzer ein verbessertes Verständnis der Modellvorhersagen, sodass er diesen nicht blind vertrau-en muss. In dieser Arbeit werden dafür zunächst das zuvor angefertigte Modell erläu-tert und zwei Explainable AI Bibliotheken evaluiert, deren Methoden anschließend für die Erklärung von Kategorie Vorhersagen eingesetzt werden. Außerdem wird eine Di-mensionsreduktion des eingesetzten Sprachmodells untersucht. Die Dimensionalität des Sprachmodells, welches die Produktbeschreibungen abbildet, konnte um über 90% verringert werden bei einem gleichzeitigen Performanceverlust von knapp 6%. Um abschließend die Fragestellung zu beantworten, wurde ein Experten-Versuch durchgeführt, um einerseits die Auswirkungen von Erklärungen aus dem Bereich Ex-plainable AI zu untersuchen und andererseits Feedback der Experten zur Arbeit mit dem Modell zu erhalten. Die Ergebnisse zeigen, dass keine Verbesserung der Kategorisierungsergebnisse durch die Erklärungen erreicht werden konnte. Die benötigte Zeit zur Kategorisierung konnte jedoch als signifikant geringer und das Vertrauen ins Modell als gesteigert nachgewiesen werden.
Schlagwörter: Bachelorarbeit, ITscope, maschinelles Lernen, Explainable AI, Dimensionsreduktion
Roboter und Arbeitsplätze
(2022)
Das Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, einen Zusammenhang zwischen den Roboterzahlen und der Arbeitslosigkeit herauszuarbeiten. Zunächst werden die Beschäftigungseffekte durch den Einsatz von Robotern beschrieben. Anschließend werden unterschiedliche Daten von mehreren
Ländern aus dem Jahr 2020 anhand einer empirischen Regression analysiert, sodass schlussfolgernd interpretiert werden kann, ob Beziehungen zwischen der Anzahl an Robotern und der Arbeitslosenquote bestehen.
In den letzten Jahren sind unzweifelhaft technologische Durchbrüche gelungen, es entstanden Innovationen von selbstfahrenden Autos bis hin zu Künstlichen Intelligenzen. Die Auswirkungen der technischen Neuerungen lassen auf der einen Seite Hoffnungen und auf der
anderen Seite Ängste und Befürchtungen entstehen. Während die Hoffnungen darauf beruhen, dass das menschliche Leben durch die Hilfe von Robotern erleichtert wird, richtet sich der Kern
der Befürchtungen auf die Ambivalenz des technischen Fortschritts bei seinen Auswirkungen auf Produktion und Beschäftigung.
In dieser Arbeit stehen die Roboter im Mittelpunkt. Aufgrund der vielseitigen Einsatzmöglichkeiten, die diese Roboter vorweisen, entsteht die Besorgnis, dass dies bald zu einem „Ende der Arbeit“ führen könnte.
Ziel dieser Arbeit ist es, anhand des Lastgangs eines Produktionsbetriebs in der Stahlverarbeitung eine PV-Anlage optimal auszulegen. Anhand genauer Analysen für den Beispielbetrieb H. Janssen GmbH & Co. Maschinen- und Stahlbau KG soll der Auslegungsprozess für vergleichbare Betriebe vereinfacht werden. Hierfür sollen Auslegungsgrenzen herausgearbeitet werden, die auf ähnliche Projekte übertragen werden können. Um die PV-Anlage optimal für den Lastgang auszulegen, werden mithilfe der Simulationssoftware PV-SOL mehrere verschiedene Anlagen- und Speichergrößen simuliert und analysiert. Diese Analysen haben gezeigt, dass es bei der Dimensionierung der Anlagengröße sowie bei der Speichergröße Grenzen gibt, ab denen eine Vergrößerung der Anlagen oder des Speichers zur Optimierung der Anlagen nicht mehr sinnvoll ist. Für die Anlagengröße stellte sich heraus, dass die Grenzen der Anlagengröße bei 1,00 kWp/MWh und für die Speichergröße bei 1,00 kWh/kWp liegt. Außerdem hat sich gezeigt, dass die Nutzung eines Speichers erst ab einer gewissen Anlagengröße (0,50 kWp/MWh) zur Optimierung einer PV-Anlage führt. Neben der technischen Optimierung wurde auch die wirtschaftliche Sicht genauer betrachtet. Hierbei wurde mithilfe der Simulationsergebnisse aus PV-SOL eine Amortisationsrechnung durchgeführt. Es wurden drei verschiedene Anlagentypen untersucht die Volleinspeisung, die Eigenverbrauchsdeckung ohne Speicher und die Eigenverbrauchsdeckung mit Speicher. Diese Wirtschaftlichkeitsbetrachtung hat ergeben, dass der Anlagentyp „Eigenverbrauchsdeckung ohne Speicher“ die wirtschaftlichste Option ist. Die Auslegungsgrenzen, die sich in der technischen Analyse herausgestellt haben, lassen sich auf ähnliche Projekte übertragen.
Die vorliegende Bachelorarbeit im Fachbereich Bauingenieurwesen beschäftigt sich mit der Verdrehbarkeit von gelenkigen Anschlüssen im Stahlhochbau. In der Praxis und Literatur des Stahlbaus treten verschiedene gelenkige Anschlusskonstruktionen in Erscheinung, die ohne ausreichende Nachweise als gelenkig bezeichnet werden. Ein
Grund für die Annahme einer gelenkigen Verbindung ist, dass in der Literatur zu Anschlüssen im Stahlbau und in der DIN EN 1993-1-8: Bemessung von Anschlüssen die Nachweise der Gelenkeigenschaften und somit der Verdrehbarkeit von vermeintlich gelenkigen Anschlüssen nicht eindeutig anwendbar sind. Das Ziel dieser Bachelorarbeit ist es zu ermitteln, ob verschiedene, vorgeblich gelenkige Anschlüsse, tatsächlich Gelenkeigenschaften aufzeigen. In einem weiteren Schritt werden vereinfachte Methoden entwickelt, um eine Verdrehbarkeit und Gelenkwirkung der Anschlussvarianten nachzuweisen.
Zunächst werden Beispielaufgaben aus Literaturquellen von verschiedenen Autoren zusammengestellt und im Hinblick auf die Qualität und Vollständigkeit ausgewertet.
Dazu werden eigenständig Kriterien ausgewählt. Die Bewertung anhand der Kriterien erfolgt zuerst je einzelnem Beispiel, um anschließend in einem zweiten Schritt alle Beispielaufgaben zu vergleichen, sodass Vor- und Nachteile erkennbar sind. Die Beispiele umfassen Anschlüsse mit Stirnplatte, Fahnenblech, Doppelwinkel und Knaggen sowie Trägerstöße.
Ein weiterer Teil der Literaturrecherche ist die Erfassung der vorhandenen Nachweismethoden der Verdrehbarkeit von gelenkigen Anschlüssen im Stahlbau. Für die Erfassung liegen zwei Herausgaben der European Convention for Constructional Steelwork (ECCS) über die Ausführung von Anschlüssen im Stahl- und Verbundbau und Konstruktionsempfehlungen von gelenkigen Stahlanschlüssen vor. Zudem werden die Nachweise der Verdrehbarkeit aus diesen Veröffentlichungen in der Stahlbaufibel aufgegriffen und erweitert. Die Unklarheiten und Anwendungsgrenzen der vorhandenen Methoden aus [4, 5, 6] werden hervorgehoben. Weiterhin wird die Klassifizierung von Anschlüssen nach untersucht.
Die Literaturrecherche und Auswertung wird abgeschlossen, indem eine Überprüfung der ausreichenden Gelenkeigenschaften der zusammengestellten Beispielaufgaben erfolgt. Hierzu werden die vorhandenen Nachweismethoden der Verdrehbarkeit auf die jeweiligen Anschlusskonstruktionen angewendet.
Die Analyse der vorhandenen und die Entwicklung von vereinfachten Methoden zum Nachweis der ausreichenden Verdrehbarkeit von gelenkigen Anschlüssen bilden den Hauptteil dieser Bachelorarbeit. Die Untersuchung der Prinzipien und Mechanismen, auf denen die existierenden Nachweismethoden aufbauen, dient als Grundbaustein für
die Entwicklung neuer vereinfachter Methoden, um ausreichende Gelenkeigenschaften und Verdrehbarkeit überprüfen zu können.
Für Firmen spielt Kundensegmentierung zur Verbesserung ihrer
Absatzmöglichkeiten eine zunehmend größere Rolle. Dabei zeigt sich die Wahl der optimalen Methode zur Datenanalyse und Kundensegmentierung aus vielfältigen Gründen als entscheidende Voraussetzung für den Erfolg.
Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, am Beispiel des Datensatzes aus dem Bereich des E-Commerce Customer Segmentation zu untersuchen, ob die Anwendung von Deep Learning gegenüber den dort mit klassischem Machine Learning durchgeführten Segmentierungen bessere Ergebnisse erzielt. Die dabei gewonnenen Erkenntnisse ermöglichen es, Kriterien für die optimale Methodenwahl näher zu bestimmen. Dazu ist es erforderlich, beim Datensatz die gleiche Datenvorverarbeitung wie in der Referenzarbeit zu verwenden, um die Ergebnisse des Deep Learning Modells mit jenen des Machine Learning Modells vergleichbar zu machen.
Der Vergleich ergab, dass die Performance beim Deep Learning Verfahren
mittig zwischen den Ergebnissen der anderen Machine Learning Algorithmen liegt. Die Performance ist den klassischen Machine Learning Verfahren bei der
hier vorhandenen Größe des Datensatzes nicht überlegen. Daraus folgt, dass bei ähnlicher Performance die sonstigen Voraussetzungen der Methoden, wie zum Beispiel die Komplexität der Netzwerkarchitektur, die Trainingsgeschwindigkeit und die Hardwarevoraussetzungen, eine
entscheidende Rolle spielen. Die Erörterung verschiedener weiterer Methoden des Deep Learning deutet darauf hin, dass der Aufwand, damit gute Ergebnisse bei heterogenen Daten der Kundensegmentierung zu erreichen, noch nicht überzeugt.
Ziel dieser Arbeit ist es, eine deutlich definierte Markenidentität für DigiCerts zu konzipieren. Zu diesem Zweck wird das Markensteuerrad von Esch (2018, S.98) angewandt, um in detaillierten Schritten eine nützliche Markenidentität aufzubauen. Mithilfe dieser soll anschließend folgende Fragestellung beantwortet werden: Wie kann sich DigiCerts in der Hochschullandschaft positionieren? Zur Beantwortung der zugrunde liegenden Frage, wird die Positionierungspyramide von Esch(2009, S. 163)genutzt.
Insgesamt soll mithilfe dieser Arbeit eine für DigiCerts anwendbare Identität aufgebaut werden.
This work aims to generate synthetic electromyographic (EMG) signals using Generative Adversarial Network (GAN). GANs are considered as one of the most exciting and promising approaches in deep learning [6], offering the possibility to generate artificial data based on real data. GAN consists of two main parts, a discriminator that attempts to differentiate between the generated data and the original data, and a generator that tries to fool the discriminator by generating data which looks like real data, the GAN works by staging a two-player
minimax game between generator and discriminator networks. To achieve the objective of generating realistic artificial electromyographic signals, two different architectures are considered for the generator and the discriminator networks of the GAN model: Long short-term memory (LSTM), which can avoid the long-term dependency problem and remembers information over a long period of time, and convolutional neural network (CNN), which is a powerful tool at automatic feature extraction. Different combinations of CNN and LSTM including hybrid model are experimented within the GAN using the same training data-set. The results and performances of each combination are compared and reviewed. The generated artificial EMG signals can be used to
simulate real muscle activity situations to for example improve muscle signal controlled prostheses using artificial data that may include conditions that does not exist in real data. This method of artificial data generation is not limited to EMG signals, the network can also be used to generate other synthetic biomedical signals such as electroencephalogram (EEG) or electrocardiogram (ECG) that can be practically used for testing algorithms and classifiers.
Prediction of movement onset and direction based on muscle activity during reaching movements
(2021)
Electromyography as a technology allows one to be able to measure muscle activity, which in turn can be used to detect movement direction and onset. The process for this classification problem often involves a multitude of various extracted features and classification techniques, that differ a lot across different scientific papers. This thesis analyzed different features and classifiers and tackled a center out reaching task to determine a good workflow for classifying
arm movement direction. The data was recorded with 6 sEMG electrodes
placed on the upper arm of 5 healthy participants.
The different experiments show good classification accuracy of over 96 % in a reaching task with 16 targets placed in a circle within reaching distance. The results also show that the classification accuracy did not differ a lot between features. The individual EMG channels also display high correlation, which suggests a possible reduction in necessary electrodes. Classification accuracy
before movement onset also only dropped by 2 % compared to the accuracy of the whole time window of a reaching motion. This seems especially vital to ensure proper support via prosthesis or orthesis for people with heavily impaired movement.
In this document a reliable data streaming mechanism for a TDMA LPWAN application is developed by adapting a link layer solution for power line communication, published at the International Symposium on Power Line Communications and its Applications (ISPLC) 2015. A C++ implementation of the services link layer is provided and demonstrated
working at a packet error rate of 50%.
According to various studies, a strong market penetration of electric mobility is expected in the next few years. On the one hand, electric vehicles can contribute to achieve climate targets, but on the other hand, they can place a heavy burden on the power grid and have serious consequences, such as component overload and voltage instabilities, if they are charged in an uncoordinated manner.
Proper grid integration of electric vehicles with a coordinated charging approach can minimize these negative impacts and brings about positive aspects, such as improving grid quality and integrating larger amounts of renewable energy.
Taking into consideration the legal framework and the different requirements of network operators, vehicle manufacturers and owners, this paper compares different network integration techniques.
It is concluded that a decentralized charging management approach, in which the vehicle owners themselves make the charging decisions, is a good compromise between the different parties and consequently the best alternative for the grid integration of electric vehicles in Ger-many.
One aspect that needs further investigation is which is the best way to motivate vehicle owners to actively participate in a flexible charging management.
The present bachelor theses discusses the creation process of a framework for the sys-tematic analysis of twitter posts regarding their sentiment. The result is an application, which links and uses the covered theoretical approaches for text classification.
Das Ziel der vorliegenden Bachelorarbeit ist die Konzeption eines neuen Ansatzes − die Positive Co-Creation −, der die Elemente des Positive Computing in die Co-Creation integriert. Dafür wurden in einer Literaturanalyse die bestehenden Schwachstellen der Co-Creation herausgearbeitet, um anschließend die Vorteile des Positive Computing aufzuzeigen. Nach der Entwicklung eines spezifischen Modells der Positive Co-Creation, inklusive der verwendeten Methoden und deren Auswirkungen auf die Wohlbefindensfaktoren, wurde das Modell anhand von Experteninterviews evaluiert und verbessert. Das Ergebnis dieser Arbeit ist ein theoretisches Modell der Positive Co-Creation, welches den Prozess vollständig abbildet und einen Ansatzpunkt für eine praktische Umsetzung bildet. Dieser Ansatz ist gut geeignet, um bestehende Co-Creation-Prozesse anhand von Technologien um die Aspekte des Wohlbefindens zu erweitern.
The task of object detection in the automotive sector can be performed by evaluating various
sensor data. The evaluation of LiDAR data for the detection of objects is a special challenge for
which systems with neural networks can be used. These neural networks are trained by means of a
data set. If you want to use the net with your own recordings or another data set, it is important
to know how well these systems work in combination with data from another sensor. This allows
the results to be estimated in advance and compared with the results of previous experiments.
In this work the sensor dependence of a LiDAR based object recognition with neural networks
will be analysed. The detector used in this work is PointRCNN [1], which was designed for the
KITTI dataset [2]. To check the sensor dependency, the ’AEV Autonomous Driving Dataset’
(A2D2) dataset [3] was selected as a further dataset. After an introduction to PointRCNN and its
functionality, the data of both datasets are analysed. Then the data of the second dataset will be
ported into the format of the KITTI dataset so that they can be used with PointRCNN. Through
experiments with varying combinations of training and validation data it shall be investigated to
what extent trained models can be transferred to other sensor data or datasets. Therefore, it shall
be investigated how strong the dependence of the detector (PointRCNN) on the used sensors is.
The results show that PointRCNN can be evaluated with a different dataset than the training
dataset while still being able to detect objects. The point density of the datasets plays a decisive
role for the quality of the detection. Therefore it can be said that PointRCNN has a sensor
dependency that varies with the nature of the point cloud and its density.
Keywords: LiDAR data, 3D object recognition, laser scanner, sensor dependency, PointRCNN,
PointNet++, PointNet, KITTI Dataset, AEV Autonomous Driving Dataset, A2D2 Dataset
Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, die Eignung von MeshLab in einem Reverse-Engineering-Projekt zu überprüfen. Dazu wurden vor Beginn sechs Kriterien aufgestellt, auf die MeshLab untersucht wird. Das Ergebnis zeigt, dass MeshLab fünf von sechs Kriterien erfüllt und somit für einen Einsatz geeignet ist.
MeshLab ist ein Teil der Datenaufbereitung des Reverse Engineering. Es ist ein kostenloses Programm und somit in Kombination mit einem günstigen Scanner für einen Einsatz in Reverse-Engineering-Projekten mit einem geringen Kostenaufwand einsetzbar.
The aim of this bachelor thesis is to verify the suitability of MeshLab in a Reverse-Engineering-Project. Before the beginning six criterias were set up on which MeshLab is examined. The result shows that MeshLab fulfills five of six criterias and is therefore suitable for use.
MeshLab is a part of the data preparation from the Reverse Engineering. It is a free programm and in combination with a cheap scanner, it can be used in a Revere-Engineering-Project with a low Budget.