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In this study, we looked at the competencies and changes in the competency spectrum required for global start-ups in the digital age. Specifically, we explored intergenerational collaboration as an intervention in which experienced business-people from senior adult groups support young entrepreneurs. We conducted a Delphi study with 20 experts from different disciplines, considering the study context. The results of this study shed light on understanding the necessary competencies of entrepreneurs for intergenerationally supported start-up innovation by providing 27 competencies categorized as follows: intergenerational safety facilitation, cultural awareness, virtues for growth, effectual creativity, technical expertise, responsive teamwork, values-based organization, and sustainable network development. In addition, the study results also reveal the competency priorities and the minimum requirements for each competency group based on the global innovation process and can be used to develop a readiness assessment for start-up entrepreneurs.
Analyse von Unsicherheiten künstlicher neuronaler Netze und Integration in die Objektverfolgung
(2022)
Over the last few years, the development of assistance systems for motor vehicles has shifted from comfort functions to control tasks. Increasingly, these control tasks are also being transferred to semi-autonomous systems. One safety-critical aspect is the correct and reliable observation of the immediate environment by the vehicle. These observations can be used, among other things, to set up models for tracking objects. Due to recent research, topics such as uncertainties for object detections and the calibration of artificial neural networks are now emerging.
The goal of this work is to investigate the possibility of processing positional uncertainties of a detector in a multiple object tracking approach and the eects on the tracking of objects. Additionally, the calibration of the used detector will be evaluated and corrected if necessary. The eects of the calibration on the tracking results will also be investigated in this context. After an investigation of the procedure used to generate the position uncertainties of the detector, a connection to the multiple object tracking was made and an approach to process the uncertainties based on a Kalman filter was developed. The confidence of the detections was also remodeled. For this purpose, the confidence was interpreted as the existence probability and processed using a Bayes Filter to reflect the existence of the tracks. In addition, appropriate calibration methods for the position uncertainties and confidence were selected and incorporated into the tracking procedure. The validation of the presented approaches was performed on a data set for driving situations.
The evaluation of the results showed that a processing of the position uncertainties generated by a detector is feasible in the presented tracking approach. The interpretation of the confidence as existence probability leads to good results. Calibration of the confidence further improves the results. However, the calibration of the position uncertainties led to worse results. Further inves-tigation of other calibration methods for the position uncertainties is needed.
Keywords: Multiple Object Tracking, Kalman Filter, Neural Network Calibration
In dieser Arbeit wurde eine Motorsteuerung für mikrofluidische Peristaltikpumpen in Lab-on-a-Chip Systemen entwickelt. Neben der dafür notwendigen elektrischen Schaltung wurde viel Wert auf die softwareseitige Umsetzung gelegt. Zusätzlich zu der reinen Vorgabe von essentiellen Größen, wie beispielsweise der Drehzahl und dem damit geförderten Volumen, wird ein vielseitiges und zuverlässiges Steuerungssystem vorgestellt, das versucht Schwankungen im geförderten Flüssigkeitsstrom zu reduzieren. Um schon vor dem ersten Betrieb, des parallel zu dieser Arbeit gefertigten mechanischen Aufbau, die Leistung sowie Ausmaße der Schwankungen abzuschätzen, wurde der zu erwartende Volumenstrom auf Basis der geometrischen Ausmaße modelliert. Dadurch können Algorithmen zur Glättung des Flusses bereits in einer frühen Phase der Softwareentwicklung berücksichtigt werden. Für eine bessere Charakterisierung des mechanischen Aufbaus und Überwachung des Betriebs wurde das System um eine sensorlose Erkennung von Bewegungen des Motors ergänzt. Somit kann unter anderem die Zuverlässigkeit und Dimensionierung der verwendeten Motoren überprüft werden. Zusätzlich wurde der Prozess zum Verschweißen von thermoplastischer Elastomer Folie mit dem mikrofluidischen Chip optimiert.
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.
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.
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
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.
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).
Der Konsum von Secondhand-Kleidung in Deutschland gewinnt stetig an Beliebtheit. Dabei verlagert sich der Trend mit dem Handel von gebrauchter Bekleidung immer weiter ins Internet, weshalb immer mehr Unternehmen in den florierenden Online-Markt eintreten und so den Konkurrenzdruck unter den Reseller-Plattformen erhöhen. Daher ist es notwendig zu verstehen, wie sich Unternehmen dieser Branche eine langfristige Wettbewerbsfähigkeit in einem stark umkämpften Markt aufbauen können.
Das Ziel der Forschung dieser Arbeit richtet sich dazu auf die Analyse der entscheidenden Faktoren aus, welche Kunden beim Kaufvorgang von gebrauchter Bekleidung beeinflussen. Aus den anschließenden Ergebnissen werden Handlungsempfehlungen für die Praxis abgeleitet. Dazu wird folgende Forschungsfrage gestellt: Welche Faktoren beein-flussen deutsche Kunden, Secondhand-Bekleidung auf Onlineplattformen einzukaufen?
Um die Forschungsfrage zu beatworten, wird ein Hypothesenmodell aufgestellt, welches mittels quantitativer Forschung überprüft wird. Mit Hilfe eines Fragebogens durch eine Onlineumfrage, werden konkrete Fragen über das Kaufverhalten, die Intentionen und Einflüsse beim Onlineshopping von Secondhand-Kleidung von ca. 300 Probanden erhoben und danach ausgewertet. Die Ergebnisse zeigen auf, dass die Hauptzielgruppe zwischen 20 und 31 Jahre alt ist und in einem Abstand von drei bis zwölf Monaten regelmäßig online gebrauchte Kleidung kauft. Dabei ergibt die Studie zum Teil sehr überraschende Ergebnisse der Einflussfaktoren. So haben die wahrgenommene Nützlichkeit, die hedonistische Motivation und die äußeren sozialen Einflüsse von Kunden einen starken bis mittleren Effekt auf die Kaufabsicht, während die Faktoren Nachhaltigkeit (ökologische Motivation), die wahrgenommene Einfachheit der Nutzung von Onlineplattformen und die ökonomische Motivation, keinen Einfluss auf die Kaufabsicht ausüben. In der Praxis sollten Unternehmen daher darauf achten die Vorteile des Onlineshoppings wie z.B. den Kauf unabhängig von Öffnungszeiten und eine vielfältige Produktauswahl gezielt auszuspielen. Um sich die Vorteile der sozialen Beeinflussung von Käufern zu Nutzen zu machen, werden Influencer Kooperationen oder Aktionen, bei denen Kunden ihre Freunde werben, empfohlen. Eine weiterführende Forschung in dem Bereich, kann durch die Erweiterung des Modells mit weiteren Einflussfaktoren wie z.B. dem Vertrauen erfolgen. Des Weiteren kann eine differenzierte Prüfung von Einflussfaktoren verschiedener Re-Commerce Konzepte erfolgen, um Gemeinsamkeiten und Unterschiede zu erarbeiten und somit noch spezifischere Hand-lungsempfehlungen für Stakeholder zu erarbeiten.
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
Gegenstand der hier vorgestellten Arbeit ist die Analyse des Status Quo von Pinkwashing und der Ableitung von Handlungsempfehlungen für die Marketing-Kommunikation. Dabei wird die Positionierung von Marken in der LGBTQ-Community aus einer ethischen Perspektive betrachtet. Im Rahmen dieser Masterarbeit werden teilstandardisierte Interviews mit Expert*innen aus Agenturen, dem Marketing- und
Brandmanagement und schließlich aus Diversitäts- und Inklusionsbereichen von Unternehmen geführt. Durch diese Interviews konnten Kriterien zur Identifikation von Pinkwashing sowie Handlungsempfehlungen für die authentische Positionierung in der
Kommunikation mit der LGBTQ-Community aufgestellt werden.
Schlagwörter: Pinkwashing, Marketingethik, LGBTQ-Community, Positionierung, Marke
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.
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.
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.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Erstellung einer Administratoroberfläche für die Lehre bei Photovoltaik (PV)-Praktika in der virtuellen Realität (VR). Die erstellte Umgebung bietet, mittels Bildschirmspiegelungen, Möglichkeiten zur didaktischen Anleitung und Unterstützung der Studierenden. Das Thema wurde aufgrund einer bestehenden Lehranwendung in der VR bedeutungsvoll und zeigt deutliches Potenzial. Diese Lehranwendung wird bereits umfassend und verpflichtend in den Praktika eingesetzt. Sie bietet einen praxisnahen Aufbau von Solaranlagen und erhöht gefahrlos die Experimentierfreudigkeit. Mit ihr lassen sich die aufgebauten Anlagen technisch prüfen, simulieren und bewerten. Zudem werden die beiden Möglichkeiten zur Unterstützung der Studierenden beurteilt. Als Ergebnis wird die Umsetzung der nahezu automatisierten Administratorober-fläche verdeutlicht und ein Usability-Test aus den Praktika evaluiert.
Schlagwörter: Administratoroberfläche, Bildschirmspiegelung, C, Didaktik, im-mersiv, Oculus Quest 2, Photovoltaik, Python, Tkinter, virtuelle Realität
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.
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.
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?
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 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.
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
Das Themenfeld Industrie 4.0 gewinnt mit der fortschreitenden Digitalisierung und neuen Technologien immer mehr an Bedeutung. Während LEAN Manufacturing in vielen Unternehmen bereits im Einsatz ist, sind die eingesetzten Methoden nicht an das aktuelle digitale Zeitalter angepasst. LEAN 4.0, die Kombination von Industrie 4.0 und Lean Manufacturing, wird für Unternehmen daher immer wichtiger.
Während im Bereich Industrie 4.0 bereits mehrere Reifegradmodelle existieren und etabliert sind, gibt es für LEAN 4.0 wenige Konzepte. Im Rahmen dieser Arbeit wird ein konzeptionelles Reifegradmodell im Themenfeld LEAN 4.0 entwickelt, welches auf etablierten Reifegradmodellen im Kontext Industrie 4.0 aufbaut, jedoch Aspekte des LEAN Manufacturing miteinbezieht.
Nach Erläuterung der relevanten Theorie, wird ein Reifegradmodell aufgebaut und in den Zusammenhang mit realen Fallbeispielen in einem sonst fiktiven Unternehmen getestet.
Basierend auf den Stufen des Modells werden Handlungsempfehlungen für die verschiedenen Fallbeispiele aufgestellt, sodass exemplarisch die reale Anwendung gezeigt wird. Das konzeptionelle Reifegradmodell soll für Unternehmen eine Richtlinie darstellen und dabei helfen einen Überblick in der Produktion zu schaffen, sowie Ideen für weitere Schritte zu erhalten.
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.
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.
Die Energiewende schreitet in Deutschland weiter voran und die im Jahr 2021 neu gewählte Bundesregierung setzt dafür deutliche Zeichen in ihrem Koalitionsvertrag. Bis 2030 sollen 80 Prozent des antizipierten Strombedarfs von 680-750 Terawattstunden (TWh) aus erneuerbaren Energien (EE) stammen.1 Insbesondere Windkraft und Solarenergie sollen in Deutschland ihre bereits sehr relevante Rolle weiterentwickeln und einen Großteil dieses Strombedarfs erzeugen. So gibt die Bundesregierung ein neues Ausbauziel von 200 Gigawatt (GW) installierter Leistung für Photovoltaik (PV) vor und möchte zwei Prozent der Landesfläche für Windenergie ausweisen. Außerdem sollen bürokratische Hürden und langwierige Genehmigungsprozess vereinfacht und reduziert werden.2
Der Ausbau der EE führt aufgrund der zunehmenden volatilen Einspeisung zu einer höheren Netzbelastung. Dadurch wiederum wird das Potenzial der regenerativen Energiequellen nicht optimal genutzt, wenn beispielsweise Windkraftanlagen (WKA) abgeregelt werden müssen.3
Ein weiterer Baustein der Energiewende und vor allem auch der Mobilitätswende stellt die Elektromobilität dar. Deutschland erlebt seit wenigen Jahren einen Markthochlauf, der sich in rasant steigenden Zulassungszahlen von Elektrofahrzeugen (eletric vehicle: EV) und dem Ausbau der deutschlandweiten Ladeinfrastruktur darstellt.4 Abbildung 1 (siehe S. 8) zeigt ein nahezu exponentielles Wachstum für neuzugelassene vollelektrische Fahrzeuge (battery electric vehicle: BEV) sowie für Plug-In-Hybride (PHEV).
Kurzfassung
In dieser Arbeit geht es darum ein Vorgehen vorzustellen, welches ermöglicht, Ist-Prozesse in einem Unternehmen effektiv zu erheben und zu modellieren, wenn ein Großteil oder auch alle Beschäftigten im Home Office arbeiten. Die Bedingungen von zuhause arbeitendem Personal, dort die geschäftlichen Ist-Prozesse zu dokumentieren, unterscheiden sich erheblich von den Gegebenheiten in stationär arbeitenden Unternehmen. Der entwickelte Ansatz kompensiert beispielsweise die nicht vorhandenen Beobachtungsmöglichkeiten am Heimarbeitsplatz und schlägt Alternativen vor. Die Methodik wurde anhand eines Fallbereichs im Online-Reseller-Geschäft getestet und untersucht.
Schlagwörter: Effizienz, Erhebung, Geschäftsprozess, Home Office, Ist-Prozess, Modellierung, Vorgehen
Abstract
This work is about presenting a procedure that enables actual processes in a company to be effectively collected and modeled when a large part or even all employees work in the home office. The conditions for staff working from home to document the as-is business processes differ significantly from the conditions in companies working in the office. The developed approach compensates, for example, the lack of observation options at the home office and suggests alternatives. The methodology was tested and examined using a case area in the online reseller business.
Keywords: efficiency, documentation, business process, home office, as-is process, process modelling, procedure
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.
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.
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.
Die vorliegende Masterarbeit befasst sich mit dem Thema Influencer-Marketing in der politischen
Kommunikation auf TikTok. Die Arbeit gibt einen Überblick über die theoretischen Hintergründe
von sozialen Netzwerken, Influencer-Marketing, TikTok und politischer Kommunikation.
Zuerst wurde überprüft, inwieweit sich Influencer-Marketing für die politische Kommunikation
auf TikTok eignet und welche Potentiale damit für politische Akteur:innen verbunden
sind. Im empirischen Teil sind Experteninterviews durchgeführt worden, mit dem Ziel,
Erkenntnisse zur Beantwortung der folgenden Forschungsfragen zu erhalten:
Wird TikTok als Marketing- und Kommunikationskanal für die politische Kommunikation
mit Erst- und Jungwähler:innen im Landtagswahlkampf in NRW und generell in der politischen
Kommunikation genutzt?
und:
In wie weit spielen Influencer:innen in der politischen Kommunikation von Parteien und
politischen Organisationen eine Rolle?
Um das Kommunikationsverhalten der Parteien auch von außen zu bewerten und im Anschluss
Handlungsempfehlungen geben zu können, wurden auch Interviews mit Experten für politische
Kommunikation durchgeführt.
Zusammenfassend konnte festgestellt werden, dass TikTok sich sowohl für die politische Kommunikation
als auch das Influencer-Marketing eignet. Allerdings haben in der politischen
(Wahlkampf-)Kommunikation weder TikTok noch Influencer:innen eine Relevanz. Die Parteivertreter:
innen hatten sich zwar alle mit TikTok als „neuem“ Social-Media-Kanal auseinandergesetzt,
jedoch haben die meisten die TikTok-Nutzung aus unterschiedlichen Gründen abgelehnt.
Auch die Möglichkeit, durch Kooperationen mit Influencer:innen auf TikTok vertreten
zu sein, wurde von den Parteivertreter:innen abgelehnt oder gar nicht in Betracht gezogen.
Da sich das Kommunikationsverhalten der Öffentlichkeit und vor allem zukünftiger, wahlentscheidender
Generationen maßgeblich geändert hat und ändern wird, wiesen die befragten Experten
ausdrücklich darauf hin, dass Politiker:innen auf TikTok präsent sein sollten, um junge
Menschen zu erreichen. Durch die beschriebenen Erkenntnisse erscheint es sinnvoll, den Themenkomplex
„Influencer-Marketing in der politischen Kommunikation auf TikTok“ weiterhin
zu beobachten und zu sehen, wie das Thema sich weiter entwickeln wird.
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.
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.
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.
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 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.