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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.
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
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.
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.
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.
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.
