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Digital twin as a service : Ressourcenmanagement mit Energiedaten aus cyber-physischen Systemen
(2019)
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.
Im Rahmen dieser Master-Thesis wurden Verfahren zum Transfer eines Arrays kleiner Dies (unverkapselte Chips) mit einer Kantenlänge von 250 μm bis 300 μm untersucht. Die Dies sollten hierbei von UV-lichtempfindlicher Folie selektiv abgehoben und auf einem Zielsubstrat abgesetzt werden. Als Verfahren wurde die Stempeltechnologie gewählt. Zum Aufnehmen der Dies wurden Stempel aus Silikon gegossen. Als Substrate zum Absetzen der Dies wurden Gläser mit Zucker beschichtet. Zur Überprüfung des Verfahrens wurden Zugversuche durchgeführt. Die senkrechte Abzugskraft der verwendeten Folie und der Silikonstempel wurde ermittelt. Durch Abzugstests der Folie im belichteten und unbelichteten Zustand wurden die genutzten Belichtungsprozesse überprüft. Das Umsetzen wurde mit gesägten Stücken eines Siliziumwafers durchgeführt. Es konnte nachgewiesen werden, dass das Umsetzen mit Silikonstempeln möglich ist und die erzeugten Kräfte hierfür ausreichen. Die Herstellung und Vorbereitung der gesägten Siliziumwürfel erwies sich hierbei als kritischer Prozess, was die Reproduzierbarkeit der Umsetzung stark beeinträchtigt.
KEIME in der Küche König?
(2020)
Evaluation eines VR-gestütztes Absaugtraining für professionell Pflegende in Ausbildung und Praxis
(2019)
Obwohl es die Volatilität als Anlagemittel schon seit kurz nach der Jahrtausendwende
gibt, so ist diese für viele institutionelle Anleger immer noch ein Mysterium und beinhaltet
viele Ungewissheiten. Ziel der Bachelorarbeit war es, am Markt häufig verwendete
Volatilitätsstrategien auf ihre historische Performance zu untersuchen und diese bei
gegebener Eignung dem bestehenden Investment Portfolio der EnBW Energie BadenWürttemberg AG zuzufügen. Dazu wurden fünf verschiedene Volatilitätsstrategien,
welche durch qualitative Interviews ausfindig gemacht wurden, über mehrere Zeiträume
auf deren Verhalten untersucht. Zu den Beobachtungszeiträumen gehörten sowohl ein
Zeitraum einer ruhigen Marktphase, sowie ein Zeitraum einer Finanzkrise. Durch die
Untersuchungen konnte herausgefunden werden, dass Volatilitätsstrategien die
Merkmale einer eigenen Anlageklasse aufgrund ihres Diversifikationspotenzials erfüllen.
Des Weiteren konnte mit Hilfe der Ergebnisse festgestellt werden, dass mit
Volatilitätsstrategien Renditen im zweistelligen Bereich erzielt werden können, bei einer
geringen Volatilität im einstelligen Prozentbereich. Das zeigt, dass eine Investition in
bestimmte Strategien zur Einnahme der Volatilitätsrisikoprämie rentabel für Investoren
sein können.
Die vorliegende Bachelorarbeit erforscht die Wichtigkeit von Produktrücknahmekonzepten in der Textilindustrie. Aufgrund der bestehenden Umweltproblematik, steigt das Bewusstsein für Nachhaltigkeit der Konsumenten und somit auch die Handlungsnotwendigkeit aus Unternehmenssicht. Eine Methode, um die Umweltauswirkungen der gesamten Branche zu reduzieren, ist die Einführung von Produktrücknahmeprozessen. In dieser Arbeit sollen spezielle Handlungsempfehlungen für das Produktrücknahmekonzept des schwedischen Unternehmens, Hennes & Mauritz, entwickelt werden. Hierfür werden entscheidende Anforderungen aus Konsumentensicht untersucht, die eine erhöhte Bereitschaft der Teilnahme am Textilrecycling fördern. Durch eine umfangreiche und kritische Analyse des gesamten Produktrücknahmeprozesses des Unternehmens, kann dieses von Grund auf bewertet werden, damit geeignete Strategien erarbeitet werden können.
Die Digitalisierung bezeichnet den partiellen Ersatz der analogen Leistungserbringung durch eine digitale Lösung. Der Leuchtenhersteller Waldmann hat diesen Wandlungsprozess erkannt und entwickelt hierfür ein neues Geschäftsmodell. Waldmann setzt sich zur Aufgabe den Arbeitsplatz der Zukunft mitzugestalten. Mithilfe der Erfassung von Daten zu Arbeitsplatzbelegung, Luftqualität, Temperatur und Lärmpegel, optimiert Waldmann den Arbeitsplatz ihrer Kunden. Neben einem Sensormodul mit Cloud Anbindung benötigt Waldmann sowohl eine App, als auch eine Benutzeroberfläche. Diese müssen durch ein weiteres Unternehmen erstellt werden. Aufgrund der substanziellen Differenzen in der Leistungserstellung von Produkt und Service, hat Waldmann das neue Unternehmen gegründet. Das Start-Up LIZ erschafft den Software-as-a-Service, welcher aus der Beratung für den Kunden und der Software Lösung besteht. Waldmann übernimmt im selben Prozess die Bereitstellung der Leuchte und die Entwicklung der Sensormodule, zur Aufnahme der Daten am Arbeitsplatz.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Weiterentwicklung der digitalen Geschäftsmodelle in dem produzierenden Unternehmen Waldmann. Mit den entwickelten Kriterien zu den relevanten Themenbereichen werden die Geschäftsmodelle bewertet und die Potenziale eingestuft. Betrachtungen der zukünftigen Veränderungen des Marktes können die Handlungsempfehlung modifizieren, wodurch eine stetige Beobachtung notwendig wird.
Zusätzlich benötigen die Unternehmen LIZ und Waldmann ein Instrument, um einen konstanten Informationsfluss zu garantieren. Mit der Entwicklung einer Excel Datei wird die Überwachung, Kontrolle und Überprüfung der aktuellen Situation im digitalen Unternehmen durchgeführt. Dieses Instrument gewährleistet ein vollwertiges Produkt-Service-Paket in den zukünftigen Entwicklungen des Geschäftsmodells.
Künstliche Intelligenz (KI) bietet in der Medizintechnik vielfältige neue Möglichkeiten von der personalisierten Behandlung bis hin zur Optimierung von Prozessen innerhalb eines Unternehmens. Während viele der grundlegenden Techniken bereits gut erarbeitet sind, besteht enormer Klärungsbedarf, welche regulatorischen Rahmenbedingungen beachtet werden müssen, um die Techniken in der Praxis einsetzen zu können. Der vorliegende Beitrag versucht zu klären, welche Anforderungen, Optionen und Einschränkungen dabei eine Rolle spielen. Er beinhaltet einen Vergleich zwischen der Situation in den USA und in Europa.
Im EU-Raum setzt die Medical Device Regulation (MDR) zwar sehr hohe Anforderungen an eine systematische Erfassung und Auswertung sowohl klinischer Daten (im Rahmen der klinischen Validierung) als auch in Hinblick auf den Ablauf von Prozessen und Betrieb von Produkten im Feld (Post Market Surveillance), die für den Einsatz von KI-Methoden geeignet wären. Auf der anderen Seite setzt die EU-Datenschutzgrundverordnung hohe Hürden bzgl. der Akquise und Nutzung der Daten. Im US-Raum ist die FDA als zuständige Aufsichtsbehörde hingegen bestrebt, über geeignete Programme die Zulassung von Softwaresystemen zu fördern, die auf eine Auswertung von Daten ausgerichtet sind. Die FDA versteht dabei sowohl die Produkte als auch die zugrunde liegenden Prozesse als adaptiv lernende Systemen, die sich durch die Analyse geeigneter Daten stetig verbessern sollen.
In Verbindung mit der höheren Kompetenz beim Einsatz von KI-Methoden und der größeren Bereitschaft, für Medizinprodukte relevante Daten bereitzustellen, ergibt sich eine Begünstigung von US-amerikanischen Unternehmen, die zu einer erheblichen Verschiebung der Kräfteverhältnisse im Medizintechnik-Sektor führen kann.
Um dieser Entwicklung entgegenzuwirken, sollen beginnend mit gezielten Informationsveranstaltungen, über Working und Expert Groups, am Innovations- und Forschungszentrum (IFC) Tuttlingen Forschungsprojekte eingerichtet werden, die Best Practices bis hin zu einer regulatorischen Strategie entwickeln, wie KI-basierte Systeme im Bereich der Medizintechnik gewinnbringend eingesetzt werden können – nicht nur für Softwareprodukte sondern allgemein für den in der MDR geforderten Nachweis der Leistungsfähigkeit von Medizinprodukten.
How value is perceived has a large influence on the purchase decisions of customers. Previous studies have focused mainly on the value perception of customers, but which role does the value perception of a seller play and what impact does it have on a sales conversation? Is the value of a product or service perceived equally by the seller and the customer or is there a significant difference?
In this research we will specifically focus on the tourism industry and find out how sellers and customers perceive the value of a package holiday. A total of 50 sellers and 100 customers participated in our survey and the results show, that there is a significant difference in the perceived value of the offered package holiday between sellers and customers. The sellers tend to perceive value lower than the customers and in addition, the sellers’ value perception is characterized by a lower variability. Furthermore, when it comes to estimating how the other side perceives value, our results show the opposite of what the respondents expected.
This research has the potential to provide an insight into the mind of the sales person and lead to a better understanding of sales psychology.