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Ergebnisse der Umfrage unter Studierenden zu ihren Erfahrungen mit der Online-Lehre des Sommersemesters 2020

Industry 4.0, a term coined at Hannover Messe in Germany in 2011, is believed to be the next disruptive force, driving human progress and innovation. The advent of technologies, such as the Internet of Things, Cloud Computing, Big Data, and new Mobile Technologies, fuel this disruption. To enable Industry 4.0, mankind is dependent on technological infrastructure, provided by companies, operating in the semiconductor industry. Over the last years, these companies have increased their profits and their stocks are currently trading near all-time highs. Yet, uncertainty created by the disruption of Industry 4.0, the growing influence of China on the semiconductor market, economic insecurities created by political uncertainties, like the 2020 US Presidential election, and the risk and implications of a second global wave of the COVID-19 pandemic, make the equity valuation of leading and established companies in the semiconductor industry exceptionally challenging. This paper examines, how different equity valuation methods compare under said circumstances and shows sophisticated valuation methods must be used to limit valuation error. Further, this paper gives an estimation of the possible ranges of value and suggests the industry may currently be overvalued.

Im Juni 2020, d.h. in der Mitte des Corona-Semesters, wurde unter Studierenden der HFU eine Umfrage zu den Erfahrungen mit der Online-Lehre durchgeführt. Dieses Dokument beinhaltet die Ergebnisse der rund 1.500 teilnehmenden Studierenden.

In der vorliegenden Masterarbeit wurden verschiedene Ansteuerungsstrategien für den Betrieb von dreiphasigen Active-Neutral-Point-Clamped- (ANPC) Mittelspannungs-Netzumrichtern mit Siliziumkarbid (SiC) Halbleiterschaltelementen untersucht. Durch die Vielzahl an aktiven Schaltelementen können bei der ANPC-Topologie zur Modellierung des gewünschten Ausgangssignals zahlreiche unterschiedliche Ansteuerungsstrategien eingesetzt werden. Je nach gewählter Ansteuerungsstrategie können so unter anderem die Faktoren Schalt- und Durchlassverluste, Wirkungsgrad, Verlustverteilung, Schalter- und Ausgangsschaltfrequenz, der Oberschwingungsanteil des Ausgangssignals, sowie die maximale Spannungsbelastung der Halbleiter beeinflusst werden. Neben der elektrotechnischen Beschreibung der aktuell eingesetzten Umrichter-Technologien wurden in dieser Arbeit primär aus aktuellen Veröffentlichungen und Dissertationen verschiedene Möglichkeiten für die Ansteuerung von ANPC-Umrichter zusammengetragen und insgesamt sieben Sinus-Pulsweiten-Modulationsstrategien (S-PWM) im Detail untersucht. Hierbei wurde für jede vorgestellte Modulationsstrategie das Grundfunktionsprinzip aufgezeigt und analysiert, sowie die sich daraus ergebenden Vor- und Nachteile herausgearbeitet. Anschließend wurden alle vorgestellten S-PWM-Strategien in der Schaltungssimulationssoftware PLECS implementiert und diese in verschiedenen Betriebszuständen simuliert. Die Simulation ergab, dass sich bei der ANPC-ALD-Strategie eine bestmögliche Verlustverteilung zwischen den Halbleiterelementen einstellt, bei der ANPC-OOZS-Strategie die geringsten Durchlassverluste entstehen und bei den Strategien ANPC-DF, -12, -R2:1 und -SSLD im Bereich der Nulldurchgänge des Ausgangssignals an den inneren Halbleitern kurzzeitige kritische Überspannungen auftreten. Bei den Strategien ANPC-11-Sync, -ALD und -OOZS treten dagegen keine Überspannungen an den Halbleitern auf. Ausgehend von diesen Simulationsergebnissen wurden die Strategien ANPC-DF, -ALD und -OOZS für den potentiellen Einsatz in Mittelspannungsumrichtern ausgewählt, auf einem FPGA-Board implementiert und damit eine geeignete Niederspannungstestplattform in Betrieb genommen. Durch praktische Messungen auf dieser Testplattform konnten die Simulationsergebnisse in einem ersten Schritt verifiziert werden. Sowohl das erstellte Simulationsmodell als auch die in Betrieb genommene Testplattform können somit zukünftig für weitere Untersuchungen im Bereich der ANPC-Umrichter-Ansteuerungsstrategien eingesetzt werden.

Die Energiewende führt zu einer Paradigmenänderung. Der Zeitpunkt der Energieabnahme wird sich zunehmend an dem der Energieerzeugung orientierten. Die Steuerung des Energiebedarfs kann durch energieorientierte Produktionsplanung gesteigert werden. Dies erfordert eine Vorhersage des Energiebedarfs. Hierfür wird ein System entwickelt, das eine Modellierung mittels maschinellen Lernens nutzt. Die Datenbasis wird durch eine Vorgehensweise zur Abstrahierung von Fertigungsmaschinen erzeugt. Das System besteht aus gruppierten Microservices, es berücksichtigt die unterschiedlichen Anforderungen der Modelle an die Infrastruktur. Die Modelle sind in digitalen Zwillingen integriert, die als Dienst genutzt werden. Hierdurch ist eine effiziente Adaption von ˜Äderungen an Fertigungsmaschine oder Modell-Methodik möglich. Eine exemplarische Anwendung der Abstraktionsmethode und der Modellierung mittels neuronalen Netzes demonstrieren die Umsetzbarkeit.

Die Vielfalt von heutzutage auftretenden Datenstrukturen schafft Bedarf für individu- ell abgestimmte Analyseplattformen. Dabei benötigte Ressourcen sind vom jeweiligen Anwendungsfall abhängig. Diese Arbeit diskutiert Broker für die Virtualisierung der verarbeitenden Anwendungen, welche durch ein abstrahiertes Dashboard bedient wer- den. Eine Domain Specific Language ermöglicht die Generierung eines Grundgerüsts entsprechender Komponenten, die mit individueller Logik anzureichern sind. Die be- schriebene Architektur bezieht sich zu großen Teilen auf den Umgang mit den flexiblen Eingangsdaten von virtualisierten Verarbeitungsplattformen.

As the business environment is constantly changing, development in the leadership area is also needed. What works just fine a few years ago cannot longer be used as effective leadership skills. Therefore this thesis deals with the changing requirements for future leader focusing on coaching as a leadership instrument.